基于近三年教育学复试真题与网络资料，系统采集1500余条面试问题，涵盖教育学原理、课程与教学论等核心方向；采用Python正则表达式提取关键词，结合TF-IDF算法进行聚类分析，识别出“教学法创新”“研究设计”“教育政策解读”等六大高频主题模块；与3名教研员协同设计问答评分卡，从知识深度、逻辑结构、表达清晰度三个维度验证，80%的模拟答案可匹配评分标准；

面向考研复试考生群体，搭建基于内容过滤的个性化阅读推荐原型；使用Python对用户画像（专业、学术偏好、目标院校）进行建模，基于教育学经典教材目录与近两年核心期刊论文摘要计算语义相似度，筛选高关联度阅读材料；与2名开发同学协作，利用Flask搭建简易前端展示界面，支持按方向筛选和收藏；在50名教育学考生的内测中，推荐内容的平均点击率达到45%，用户反馈推荐内容与复试高频考点高度吻合，显著提升文献检索与积累效率。