在高考改革持续推进的背景下，教育技术学通过技术创新与模式重构，能够有效应对新高考对学生个性化发展、教学资源协调、综合评价体系等提出的新要求。以下是基于多维度分析的优化路径及实践策略：

一、个性化学习支持：数据驱动的精准教学

新高考强调“3+1+2”选科模式，学生选科组合多样化，传统统一授课难以满足需求。教育技术学可通过以下方式优化：

1. 智能推荐与分层教学

利用大数据分析学生学科能力、兴趣偏好及学习轨迹，生成个性化学习路径。例如，通过AI算法推送差异化习题资源，或根据选科组合定制课程包（如物理+化学组合的专项实验模拟）。

2. 自适应学习平台

构建包含微课、虚拟实验室、互动题库的在线平台，支持学生自主安排学习进度。例如，针对历史选科学生提供虚拟现实（VR）历史场景模拟，增强沉浸式体验。

二、混合式教学模式：打破时空限制

新高考推动走班制教学常态化，教育技术可通过线上线下融合提升效率：

1. 翻转课堂与智慧课堂

课前通过在线平台发布预习视频与知识图谱，课中利用智慧教室设备（如交互式白板、实时答题系统）进行深度讨论。例如，地理教学中结合GIS技术动态展示气候数据，辅助选科学生理解抽象概念。

2. OMO（线上线下融合）资源整合

整合国家智慧教育平台资源，建立校际共享的选科课程库。例如，针对“再选科目”中化学、生物等学科，开发跨校虚拟实验共享平台。

三、智能化评估与反馈：支撑综合素质评价

新高考引入综合素质评价，需教育技术提供动态评估工具：

1. 多维度数据采集

利用区块链技术记录学生学业成绩、社会实践、艺术素养等数据，确保评价透明。例如，通过智能手环采集体育课运动数据，纳入健康评价体系。

2. AI辅助诊断与干预

基于自然语言处理（NLP）分析学生作文中的思维逻辑，或通过机器学习预测学科薄弱点，生成针对性提升建议。

四、虚拟现实与仿真技术：破解实验资源瓶颈

选科组合增加导致实验资源紧张（如物理、化学实验室），教育技术可通过虚拟仿真弥补：

1. 虚拟实验室（VR/AR）

开发高仿真的化学实验模拟系统，学生可反复操作危险或复杂实验。例如，浙江某中学通过VR技术实现“电解水实验”的零风险教学（案例延伸）。

2. 跨学科场景融合

设计跨学科项目式学习（PBL）场景，如“环境监测”课程结合地理、生物、化学数据建模，支持学生综合能力培养。

五、教师专业发展：技术赋能教学创新

新高考要求教师具备跨学科整合与信息化教学能力：

1. 智能教研工具

开发AI备课助手，自动生成选科组合适配的教案模板。例如，针对“物理+政治”组合，推荐融合科技的课程案例。

2. 教师培训平台

构建区域联动的在线研修社区，共享选课走班管理经验（如排课算法优化）及混合式教学案例。

六、政策与资源协同：构建教育信息化生态

1. 对接国家教育数字化战略

依托“教育信息化2.0”政策，推动学校与科技企业合作开发定制化教学工具（如区域联考数据分析系统）。

2. 区域资源共享机制

建立省级选科课程资源库，通过5G+云计算实现偏远地区优质资源覆盖，促进教育公平。

教育技术学在新高考背景下的优化路径，需以学生为中心，通过技术赋能实现“精准教学、多元评价、资源均衡”。未来可进一步探索生成式AI（如ChatGPT）在个性化辅导中的应用，或元宇宙技术构建全息课堂，推动教育形态从“标准化”向“智慧化”跃迁。