由于教育领域很广，我们可以从中选择一个具体领域和问题来制定一个假设检验问题。下面是一个关于在线学习领域的例子：

假设一个教育研究人员想要检验在线课程与传统面对面课程的学习效果是否有显著差异。研究者随机选择两组学生，让一组学生参加在线课程，另一组参加面对面课程，并比较两组学生在同一考试中的成绩。

要实现这个目标，研究者可以进行以下假设检验：

零假设 (H0)：在线课程与传统面对面课程的学习效果没有显著差异（μonline = μface-to-face）。

备择假设 (Ha)：在线课程与传统面对面课程的学习效果有显著差异（μonline ≠ μface-to-face）。

为了检验这两种假设，研究人员可以通过对两组学生考试成绩的统计分析来计算p值，然后依据给定的显著性水平（例如：α=0.05）来决定是否拒绝零假设。如果p值小于给定的显著性水平，那么我们拒绝零假设，接受备择假设，即可以认为在线课程与传统面对面课程的学习效果有显著差异。相反，如果p值大于显著性水平，那么我们无法拒绝零假设，即在线课程与传统面对面课程的学习效果没有显著
生成一个与教育相关的假设检验问题。