教育机器人对学生学习效果影响的元分析
2019-07-02周进安涛韩雪婧
周进 安涛 韩雪婧
摘要:教育机器人作为驱动智能教育发展的有力工具,受到全球教育界的广泛关注。然而,针对教育机器人对学生学习效果的影响这一焦点问题,学界尚未达成一致结论。在对31项相关主题的实验或准实验研究进行元分析后发现:从整体上看,教育机器人有助于提升学生的学习效果;从学段层面上看,教育机器人对幼教、小学、大学阶段学生的学习效果具有中等程度的促进作用,而对中学阶段学生学习效果的影响较小;从学科层面上看,教育机器人对体育、文史类学科学习效果的正向影响较大,而对艺术、理工类学科学习效果的影响不显著;从知识类型层面上看,教育机器人对理论型知识学习的促进作用更大,对实践型知识学习的促进作用稍弱;从实验周期层面上看,随着实验周期的延长,教育机器人对学习效果的促进作用逐渐减弱;从区域层面上看,国外教育机器人应用对学生学习效果的影响整体上要好于国内。未来的教育机器人研究与实践应当:第一,进一步提升教育机器人对学生学习效果的促进作用;第二,积极探索教育机器人应用与实践的有效模式;第三,强化教育机器人对学生学习效果影响的持续性;第四,推动针对教育机器人的国际交流与本土实践。
关键词:教育机器人;学习效果;元分析
中图分类号:G434 文献标识码:A 文章编号:1009-5195(2019)03-0096-10 doi10.3969/j.issn.1009-5195.2019.03.011
一、引言
信息技术的迅速发展对教育教学产生了深刻影响,而随着智能时代的来临,人机结合的教育可能是未来教育的普遍形态(杜占元,2018)。在国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中,提出要发展智能教育,开发智能教育助理,用人工智能驱动未来教育(国务院,2017)。在教育部制定的《教育信息化2.0行动计划》中也明确指出,要加强智能教学助手、教育机器人、智能学伴等关键技术的研究与应用(中华人民共和国教育部,2018)。教育机器人作为人工智能、语言识别、仿生科技等技术在教育领域中的典型应用,正以其教学适用性、可扩展性、开放性及友好的人机交互等特点(张剑平等,2006),深刻影响着传统的学习方式,成为学生学习的重要工具。教育机器人以培养学生的分析能力、创造能力和实践能力为目标,是培养新时代高素质、跨学科、复合型人才的重要载体,具有巨大的教育价值与潜能。
目前,教育机器人受到全球教育界的高度关注,各国也正在积极探索教育机器人的应用与实践。从世界范围的教育机器人研究来看,美国、瑞士、意大利、日本和英国处于领先地位,其研究主要关注机器人教育、语言教育和特殊教育,而日本和韩国在教育机器人的实际应用上更为广泛(黄荣怀等,2017)。在国内,教育机器人研究主要聚焦在机器人教学模式,同时许多地区也在积极探索教育机器人的应用与实践,比如浙江省教育厅印发的《关于开展教育机器人应用试点示范学校建设工作的通知》中明确提出,到2020年浙江省将建成100所特色鲜明、具有示范引领作用的教育机器人应用试点示范学校(浙江省教育厅,2018)。然而,在教育机器人的应用与推广过程中一直伴随着批判和质疑的声音,究其原因:一方面,教师、学生和家长对教育机器人的态度各不相同,部分家长和教师认为教育机器人不利于学生的学习;另一方面,已有研究在教育机器人对学生学习效果的影响上存在截然不同的研究结论。针对这一现实问题,本研究尝试采用元分析(Meta-Analysis)方法,对国内外有关教育机器人对学生学习效果影响的实证研究进行梳理和分析,进而考察教育机器人对学生学习效果的实际影响,以期为教育机器人的研究与实践提供借鉴。
二、文献综述
教育机器人对学生学习效果的影响一直是学界关注的焦点。从已有文献的研究结论来看,教育机器人对学生学习效果的影响可分为三类:具有显著促进作用,具有显著的消极影响,不存在显著影响。
有较多的研究发现教育机器人对学生学习效果具有显著的积极影响。Kim等(2010)以大学新生作为研究对象,并以“C语言编程入门”课程为例,進行了实验研究。其中,控制组为25人,采用传统的教学方式授课;而实验组为27人,应用乐高机器人授课。经过一学期的实验后,对两组学生的学习效果进行检测,结果表明,应用乐高机器人授课的实验组学生在测试成绩上显著高于控制组学生。Han等(2008)设计了等组后测实验,将90位小学生分为无计算机支持(Non-Computer Based)、基于网络的教学(Web-Based Instruction)和家庭机器人辅助教学(Home Robot-Assisted Learning)三组,以分析教育机器人对小学生英语学习效果的影响。测量结果显示,家庭机器人辅助教学组的成绩显著高于其他两组,这表明教育机器人对学生学习英语具有正向的促进作用。国内学者乔福存等(2017)以小学六年级两个班级的83名学生作为研究对象,将机器人应用于体育教学中,在三个月的实验周期后,对实验组(42人)和控制组(41人)的武术操完成度进行打分。研究发现,有机器人参与体育教学的实验组的得分高于采用传统体育教学方法的控制组,且两者在得分上存在显著差异,表明教育机器人对学生学习效果具有显著的积极影响。
也有部分研究得出了相反的结论,发现教育机器人对学生学习效果具有显著的消极影响。Hsiao等(2015)以57名儿童作为研究对象,将教育机器人应用于儿童阅读课程的学习中,并测试儿童在“阅读理解”“故事叙述”“单词识别”和“故事重述”模块中的学习成绩。结果表明,在“故事叙述”模块中,应用电脑进行学习的控制组(27人)的成绩高于教育机器人辅助学习的实验组(30人)。这说明在“故事叙述”模块中,传统学习方式的效果优于教育机器人支持的学习方式。Lindh等(2007)以来自瑞典中部不同学校的344名学生为研究对象,在经过一年的乐高机器人教学后,测试学生在数学和问题解决两个层面上的得分。研究发现,在问题解决层面上,传统教学班的得分要高于乐高机器人教学班。刘洲(2005)也有类似的发现,其研究采用准实验方法检验乐高机器人对程序设计课程学习效果的影响。研究选取高一两个班级的78名学生作为研究对象,其中控制组的40名学生采用传统教学方式,实验组的38名学生采用基于乐高机器人的教学方式。结果显示,控制组学生的学习成绩高于实验组,这表明在程序设计教学中,传统教学方式的效果更好。
此外,还有研究表明教育机器人对学生学习效果无显著影响。Hong等(2016)选取52名五年级学生,将其分为实验组(25人)和控制组(27人),以研究教育机器人辅助英语教学对学生学习绩效的影响。针对“听”“说”“读”“写”四个方面的测试结果显示,在“说”和“写”两个方面,实验组和控制组学生的成绩无显著差异。Hyun等(2008)以34名4岁儿童为研究对象,将教育机器人应用于他们的英语学习中,并测试学生在“故事创作”“故事理解”“词汇”“单词识别”四个方面的成绩。研究发现,教育机器人虽然提高了其在“故事创作”“故事理解”“单词识别”三个方面的成绩,但实验组与对照组在“词汇”得分上无显著差异。Park等(2011)选取57名四年级学生,将其分为实验组(28人)和控制组(29人),探讨教育机器人对学生创造力的影响。在经过八周的实验后,测试两组学生的创造力得分,结果显示,实验组和控制组的得分无显著差异,表明教育机器人对提升学生创造力效果不明显。
通过文献梳理发现,对于教育机器人能否显著提升学生学习效果这一问题,学界尚未达成一致。鉴于此,本研究试图回答以下问题:与传统教学方式相比,教育机器人是否因其友好的人机交互等特点而更有助于提升学生的学习效果?如果答案是肯定的,那么其影响效果是否在不同学段、不同学科、不同实验周期、不同知识类型以及不同区域上具有相同的适用性?为解决以上问题,本研究采用元分析方法,以国内外教育机器人应用相关的实证研究为分析对象,探讨教育机器人对学生学习效果的整体影响,以及这种影响在学段、学科、实验周期、知识类型和区域等维度上的差异性,进而归纳出有效应用教育机器人的实施条件,并提出改善和提升教育机器人应用成效的建议。
三、研究设计
1.文献选取
当前,采用定量研究方法来探索教育机器人应用效果的成果较少(Benitti,2012;Lai et al.,2016;Xia & Zhong,2018)。為获得更丰富的文献样本,本研究利用多种国内外文献数据库进行文献搜集,文献类型包括期刊论文、学位论文、国际会议论文等,检索时间限定为2000年至2018年。其中,中文文献主要通过中国知网(CNKI)、万方、台湾华艺学术文献等数据库检索获取,检索的主题词设置为“机器人”“教育机器人”“乐高”并含“实证研究”“实验研究”。外文文献主要通过Web of Science、Elsevier Science Direct、ERIC、Springer Link检索获取,检索的主题词设置为“robot”“educational robot”“lego”并含“learning outcomes”“learning achievement”“academic performance”。在对获得的文献进行初步筛选并去除重复文献以及与主题不相符的文献后,本研究还针对这些文献的参考文献进行了二次搜集,以求获得更多更全的文献。
由于通过上述方式取得的文献并非全部符合元分析的要求,因而需要进一步对文献进行筛选,标准如下:(1)研究必须应用了教育机器人,且探讨的主题必须是教育机器人在学生学习上的效果;(2)研究必须采用随机实验或准实验方法,实验干预为应用教育机器人;(3)研究必须包含实验组与对照组;(4)研究必须提供完整的统计结果数据,包含实验组和对照组的样本量N,均值Mean以及标准差SD,或是统计检验的F值、t值,以便计算出实验的效应值;(5)排除以不同形式发表的同一研究。在完成文献筛选工作后,共有31项研究符合元分析标准,其中国内10项、国外21项,全部样本文献共包含46个效应值(部分文献包含多个效应值)。
2.文献编码
为方便后期统计和计算效应值,在文献选取工作完成之后,需要对原始文献的各项特征值进行编码。文献编码的内容包括作者、发表年份、样本量、教学内容、学科、学段、知识类型以及实验周期,编码后的文献信息见表1。本研究将学段分为幼教、小学、中学、大学等四个阶段;将学科分为文史、理工、艺术、体育和综合等五类,其中文史类包括中文、英语等,理工类包括程序设计、电子电路等,综合类包括STEM、机器人主题活动等;依据已有相关研究(李彤彤等,2018),本研究将知识类型分为理论和实践两类,理论类大多是讲授概念、规则、事实和原理相关知识,重在考察学生对知识的掌握程度;而实践类主要是讲授技能、操作过程相关知识,重在考察学生的知识应用与动手实践能力。
3.分析方法与工具
为综合分析教育机器人对学生学习效果的影响,本研究使用教育技术研究中有着广泛应用的元分析方法。元分析是一种为综合已有研究发现,对单个研究结果进行综合的统计学分析方法(Glass,1976)。由于受研究者自身以及研究环境、经费等因素的影响,针对相同研究问题的多项研究往往会出现结论不一致的情况,而元分析方法恰好可以弥补这一不足。其主要通过计算已有研究成果的实验数据,得出平均效应值(Effect Size),并以此来评价效果与影响程度。教育研究常用Cohens d、Glasss Δ、Hedgess g等作为效应值。根据样本文献在实验类型、结果变量类型以及样本量上的差异,本研究采用Hedgess g(以下简称g值)作为效应值。本研究所使用的元分析工具为Comprehensive Meta Analysis 2.0(CMA 2.0)软件,它通过输入原始数据,包括实验组与对照组的样本量、均值、标准差等,运算后即可自动生成分析结果。
四、结果分析与讨论
1.发表偏倚与同质性检验
为保证研究结果的科学性与可靠性,元分析过程通常会对样本数据的发表偏倚进行检测。所谓发表偏倚是指因研究者、审稿人与编辑在选择论文发表时,依赖研究结果的方向与强度所产生的偏差(杨扬等,2002)。本研究采用定性的漏斗图和定量的Begg s检验对研究样本的发表偏倚进行综合评估,使用CMA 2.0软件所获取的样本发表偏倚检测漏斗图如下图所示。从漏斗图中可以看出,研究样本的效应值相对均匀地分布在漏斗图平均效应值的两侧,这说明存在发表偏倚的可能性较小。此外,在Begg s检验中,若Z>1.96,P<0.05,则存在偏倚;若Z<1.96,P>0.05,则不存在偏倚(罗杰等,2013)。Beggs检验结果显示,Z=1.609(小于1.96),P=0.107(大于0.05),表明检验结果理想。综合上述分析,本研究所采用的样本不存在发表偏倚,因而基于这些样本所获得的数据分析结果是可靠的。
根据元分析的统计原理,当研究的异质性较大时,即I2>60%时,应采用随机效应模型进行分析;当研究的异质性较小时,即I2<60%时,应采用固定效应模型进行分析(李彤彤等,2018)。研究样本的异质性检验结果显示,Q=237.686,P=0.000<0.001,I2=81.067%,表明研究样本间存在较大的异质性,故选用随机效应模型进行分析。
2.教育机器人对学生学习效果的整体影响
教育机器人对学生学习效果的整体影响如表2所示。从表2的合并效应值看,无论是固定效应模型还是随机效应模型,两者均达到了统计学上的显著水平(P<0.001),且合并效应值为正值,这表明教育机器人对学生学习效果具有正向的影响。根据前文的同质性检验结果,本研究选择随机效应模型进行分析,得出的合并效应值为0.465。根据Cohen提出的效应值大小的划分标准,当效应值为0.2左右时,通常认为影响较小;当效应值为0.5左右时,通常认为有中等影响;当效应值为0.8左右时,通常认为影响较大(Cohen,1969)。由此可见,教育机器人对学生学习效果具有中等程度的正向影响。这一结果说明,从整体上看,教育机器人对学生的学习有积极的促进作用,有助于提升学生的学习效果。
3.教育机器人对不同学段学生学习效果的影响
从不同学段来看,教育机器人在幼教、小学、中学、大学都有应用,其在小学阶段的应用较多。教育机器人对不同学段学生学习效果的影响如表3所示。按照效应值从大到小依次为幼教(g=0.627,p<0.05)、小学(g=0.554,p<0.001)、大学(g=0.505,p<0.05)、中学(g=0.059,p>0.05),可以看出,幼教、小学、大学学段的合并效应值均大于0.5,且介于0.5至0.8之间,说明教育机器人对这三个学段学生的学习效果具有中等程度的影响。而中学阶段的合并效应值低于0.2,说明教育机器人对中学生的学习效果影响较小,其可能是受到中学阶段学习内容、活动形式以及学习要求等因素的影响。相对于中学生而言,大学生虽已具备较强的自主学习能力,且不太容易受学习环境的影响,但教育机器人在大学学段仅应用于电子电路、程序设计等专业课程学习,其在进一步的推广上仍然具有一定潜力。从整体上看,教育机器人对多个学段(幼教、小学、大学)学生的学习具有正向的促进作用,并在一定程度上可以改善学习效果。但在中学阶段,教育机器人对学生学习的作用效果并不显著,后续针对教育机器人在中学阶段的应用还需开展更多研究。
4.教育机器人对不同学科学习效果的影响
为进一步探究教育机器人对不同学科学习效果的影响,本研究将样本文献分为理工、体育、文史、艺术与综合等五组进行分析,各组的合并效应值如表4所示。可以发现,教育机器人对各学科学习效果的影响程度存在较大差异。从具体的影响效应看,体育(g=1.133,p<0.001)和文史(g=0.854,p<0.001)的合并效应值均大于0.8,且都达到了统计学上的显著水平,这表明教育机器人对这两类学科学习效果的正向影响较大。综合(g=0.383,p<0.001)类学科的合并效应值位于0.2至0.5之间,且达到了统计学上的显著水平,这表明,教育机器人对综合类学科的学习效果具有中等偏低的促进作用。而艺术(g=0.439,p>0.05)和理工(g=0.216,p>0.05)的效应值虽位于0.2至0.5之间,但未达到统计学上的显著水平,表明教育机器人对艺术类和理工类学科的影响效果不显著。因此,后续研究可以进一步探索教育机器人在理工类和艺术类学科教学中的实践应用。
5.教育机器人对不同知识类型学习效果的影响
本研究分析了教育机器人对学生学习效果的影响在不同知识类型上的差异性,其结果如表5所示。教育机器人在理论型知识上的合并效应值为0.649,实践型知识上为0.406,且两者均达到了统计学上的显著水平(p<0.001),表明不论是在理论型知识还是实践型知识的学习方面,教育机器人都对学生的学习效果具有显著的正向促进作用。相较而言,教育机器人对理论类课程的学习效果影响更大,对实践类课程的学习效果影响略小。通过对文献的进一步分析发现,理论类课程更注重学生对知识的掌握,比如对英文、中文、韩文等语言的学习;实践类课程则强调对学生知识应用能力和动手能力的培养,比如程序设计、电子电路设计等。教育机器人因其人机交互友好的特点,在理论型知识的学习上,尤其是在语言学习方面,具有得天独厚的优势。而在实践型知识的课程学习中,教育机器人对学习效果的影响并不显著,这主要与当前教育机器人自身硬件受限有关。随着人工智能、仿生科技等新兴技术的发展,教育机器人对理论型知识和实践型知识学习的促进作用都将可能提升。
6.教育机器人在不同实验周期上的影响效果
为探究在不同实验周期上,教育机器人对学生学习效果的影响,本研究将样本文献按实验周期划分为“4周以内”“1~6个月”和“6个月以上”三组进行分析,结果如表6所示。可以看出,教育机器人在不同实验周期上的合并效应值存在差异,说明教育机器人对学生学习效果的影响与实验周期具有一定的相关性。具体而言,实验周期在4周以内的研究其效应值最高(g=0.680),且达到了统计学上的显著水平(p<0.001),说明实验周期在4周以内时,教育机器人对学生学习效果具有中等程度的正向影响。实验周期在1~6个月的研究,其效应值为0.452;而实验周期在6个月以上的研究,其效应值为0.180。不難发现,随着实验周期的延长,教育机器人对学生学习效果的影响逐渐减弱,这说明过长的实验周期会降低教育机器人的应用效果。出现此类现象的原因可能是随着教育机器人应用时间的延长,学生对教育机器人的使用逐渐适应和熟悉,因而教育机器人对学习效果的影响水平没有刚开始应用时显著,这与已有研究的结论基本类似(顾小清等,2018;Chauhan,2017)。
7.教育机器人在不同区域上的影响效果
目前,教育机器人是国内外学者探讨的热点主题,教育机器人在不同区域上的影响效果如表7所示。国内教育机器人对学习效果影响的合并效应值为0.331,达到了统计学上的显著水平(p<0.01),说明教育机器人对国内学生学习效果具有中等偏低的影响水平。换句话说,在国内的研究与实践中,教育机器人对学生学习效果具有正向的促进作用,但影响水平偏低。而国外教育机器人对学习效果影响的合并效应值为0.554,且达到了统计学上的显著水平(p<0.001),说明教育机器人对国外学生学习效果具有中等偏上的影响水平。换言之,在国外的研究与实践中,教育机器人对学生学习效果具有正向的促进作用,能较好地改善与提升学习效果。综上所述,当前国内和国外的教育机器人对学生学习效果的影响均为中等水平,但整体上国外(g=0.554)要好于国内(g=0.331)。后续研究可以借鉴国外的教育机器人研究与实践经验,积极探索教育机器人在国内的本土化应用。
五、结论与思考
本研究采用元分析方法,对国内外有关教育机器人对学生学习效果影响的31篇文献进行量化分析,并依据元分析结果对教育机器人的影响效果进行客观评价,同时考察了在不同学段、不同学科、不同实验周期、不同知识类型及不同区域上教育机器人对学习效果影响的差异。总体而言,教育机器人对学生学习效果影响的合并效应值为0.465,这说明教育机器人对学生的学习效果具有中等程度的积极影响,能较好地促进学生的学习。从教育机器人对不同学段学生的学习效果的影响来看,在幼教、小学和大学阶段,教育机器人对学生学习效果具有中等程度的促进作用,而对中学生的学习效果影响较小,其原因可能是受到中学阶段学习内容、活动形式以及学习要求等方面因素的限制,因此在中学阶段开展教育机器人的应用实践需要更加合理的教学设计。从教育机器人在不同学科上的影响效果来看,教育机器人对体育、文史和综合类学科学习效果的影响较为明显,对艺术和理工学科的影响稍弱,这说明在艺术与理工类课程中应用教育机器人需要考虑更多的因素。在知识类型方面,教育机器人对理论型知识学习效果的促进作用更大,对实践型知识的作用稍弱,因此,在教育机器人的研究与应用中应加强针对实践型知识的探索。从实验周期上看,教育机器人对学生学习效果的影响随着实验周期的延长而降低,这表明在教育机器人的应用过程中,需要维持其对学习效果的正面影响。从不同区域来看,国外教育机器人的应用效果在整体上要好于国内,可见,国内的教育机器人研究不仅要立足于自身实践,还要积极与国外同行交流、向其借鉴。基于上述分析可以发现,教育机器人虽然对学生学习效果具有积极的促进作用,但在具体的教育教学过程中还存在一些问题值得思考。
1.进一步提升教育机器人对学习效果的促进作用
教育机器人虽然对学生学习效果具有中等程度的影响,能在一定程度上促进学生的学习,但与国家所提出的加强教育机器人应用、发展智能教育的要求,还存在一定的距离。因此,在教育机器人的实际应用中还需要更加合理的设计,以提升其对学习效果的促进作用。具体而言,一方面,要加强教育机器人硬件及配套资源的设计,智能化的硬件设计能够提升学生的学习体验,而合理的配套资源设计可以促进学生的学习;另一方面,要积极探索教育机器人的影响作用机制,通过脑科学、心理学、教育学等多学科的协同研究,揭示教育机器人对个体学习的内在影响机制,为教育机器人的应用与实践提供科学指导,从而进一步提升教育机器人对学生学习效果的促进作用。
2.积极探索教育机器人应用与实践的有效模式
从元分析结果可以发现,教育机器人对不同学段学生、不同学科以及不同知识类型学习效果的影响存在差异,因此,在教育教学实践中,教师需要根据不同学段、学科和知识类型的特点来设计有效的教学模式。当前,根据机器人课程中的学习结果(钟柏昌,2016),已形成实验模拟型(李婷婷等,2017)、趣味交互型(钟柏昌等, 2018)、科学探究型(张敬云等,2017)以及发明创造型(闫妮等,2018)等四种典型教学模式,为教育机器人实践提供了有效的理论指导。然而,在教育教学实践中,由于不同学段的学生在认知能力上的差异,教师还应进一步探索教育机器人应用的有效实践模式。比如,对于认知能力较强的学习对象,在实践中可以融入工程设计的教育理念;对于认知能力较弱的学习对象,则可以融入游戏化学习的教育理念。针对不同学科,合理的教学设计对提升教育机器人的应用效果同样重要,例如理论性较强的文史类学科要加强人机交互,而实践性较强的理工类学科则应注重协同合作与学习成果的展示。此外,在针对不同类型知识的教学实践中,也需采取对应的教学策略,比如理论类知识可以采用头脑风暴法,实践类知识则应侧重体验与探究。
3.强化教育机器人对学习效果影响的持续性
元分析结果显示,教育机器人对学生学习的影响效果随着实验周期的延长而降低,这说明在教育机器人的应用与实践过程中,其对学生学习效果影响的持续性还需要进一步强化。具体而言,可以从以下几个方面入手:其一,加强教育机器人与增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、3D打印、仿生科技、语音交互等技术的集成应用,开发智能化的教育机器人系统,以提升学习者的学习兴趣与学习体验(周进等,2018);其二,在教育机器人的实践过程中,针对不同学段和不同学科的教学內容,进一步优化教学设计,以充分激发学生的学习热情并调动其学习积极性;其三,进一步丰富与完善教育机器人应用的学习资源,使其更加符合学生的认知发展水平;其四,开展针对教育机器人的跨学科研究,从实际问题出发,强调利用多学科交融的方式来解决问题,以确保学生的学习动机处于较高的水平。
4.推动针对教育机器人的国际交流与本土实践
当前,国外教育机器人应用在对学生学习效果的提升上整体好于国内,且国内教育机器人研究的起步也相对较晚,因此,我们要积极推动和促进教育机器人的国际化交流,努力实现“弯道超车”。一方面,国内高校可通过与国外的教育机器人研究机构建立合作研究机制,以加强同该领域国外学者的交流与合作;另一方面,我国中小学校也可以利用开放课堂、游学、夏令营等形式的国际交流活动,来推动教育机器人的课堂实践走向国际。需要注意的是,教育机器人的国际化交流虽能拓宽我国学者在研究与实践上的视野,但交流借鉴不等同于模仿和照搬。应当看到的是,我国在教育体制、课程体系等诸多方面与其他国家存在较大的差异,因此,国内教育机器人研究应在借鉴国际经验的同时,实现本土化的创新与实践。
六、结语
本研究采用元分析方法考察了教育机器人对学生学习效果的实际影响,并提出了改善教育机器人应用效果的若干建议,以期为国内教育机器人的研究与实践提供参考。需要说明的是,本研究仍然存在一些不足的地方,例如研究的样本量还不够大,未将教育机器人对学生学习效果的影响进行更为细致的划分等。后续研究可以综合更多相关研究,对作用效果进行更加细致的分析。此外,针对性别、学习环境等潜在变量对学生学习效果的影响,还需进一步的关注和深入分析,以便更为全面地掌握教育机器人应用与实施的基本条件。
参考文献:
[1]蔡锦丰(2009).LEGO MINDSTORMS提升国小学童问题解决能力与科学态度之研究[D].台东:台湾台东大学.
[2]邓静(2013).机器人课堂教学对小学生创新能力培养的研究[D].成都:四川师范大学.
[3]杜占元(2018).人工智能与未来教育变革[J].中国国情国力, (1):6-8.
[4]高惠玲(2007).高职资讯科专业实习课程应用Lego Mindstorms创新教学之研究[D].台东:台湾台东大学.
[5]顾小清,胡梦华(2018).电子书包的学习作用发生了吗? ——基于国内外39篇论文的元分析[J].电化教育研究, (5):19-25.
[6]国务院(2017).国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].[2018-06-20].http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm#.
[7]黄荣怀,刘德建,徐晶晶等(2017).教育机器人的发展现状与趋势[J].现代教育技术, (1):13-20.
[8]李彤彤,庞丽,王志军(2018).翻转课堂教学对学生学习效果的影响研究——基于37个实验和准实验的元分析[J].电化教育研究, (5):99-107.
[9]李婷婷,钟柏昌(2017).中小学机器人教育的核心理论研究——论实验模拟型教学模式[J].电化教育研究, (9): 96-101.
[10]林智皓(2007).乐高动手做教学对国小学童科学创造力影响之研究[D].台东:台湾台东大学.
[11]刘洲(2005).应用Lego Mindstorms在高中程式设计教学的成效探讨[D].台北:台湾师范大学.
[12]罗杰,冷卫东(2013).系统评价/Meta分析理论与实践[M].北京:军事医学科学出版社.
[13]乔福存,朱厚伟,吴树超(2017).机器人参与教学对小学生体育学习影响的实验研究[J].运动, (21):68-69.
[14]谢亚铮(2009).机器人辅助程式设计教学之学习成效与学生心智模型探讨[D].台北:台湾师范大学.
[15]许雅慧(2006).应用LEGO Mindstorms视觉化环境辅助程式设计观念学习[D].台北:台湾师范大学.
[16]王裕德,陈元泰,曾铃惠(2012).机器人问题导向程式设计课程对女高中学生学习程式设计影响之研究[J].科学教育月刊, (354):11-29.
[17]闫妮,钟柏昌(2018).中小学机器人教育的核心理论研究——论发明创造型教学模式[J].电化教育研究, (4):66-72.
[18]杨扬,沈志超,靳纯桥(2002).发表偏倚的原因、后果与预防研究[J].編辑学报, (3):170-172.
[19]曾义智(2006).应用机器人于程式设计教学——实体机器人与模拟软体使用成效比较[D].台北:台湾师范大学.
[20]张剑平,王益(2006).机器人教育:现状、问题与推进策略[J].中国电化教育, (12):65-68.
[21]张敬云,钟柏昌(2017).中小学机器人教育的核心理论研究——论科学探究型教学模式[J].电化教育研究, (10):106-111.
[22]浙江省教育厅(2018).浙江省教育厅办公室关于开展教育机器人应用试点示范建设工作的通知[EB/OL].[2018-06-28].http://jyt.zj.gov.cn/art/2018/6/15/art_1532985_27488095.html.
[23]钟柏昌(2016).中小学机器人教育的核心理论研究——机器人教学模式的新分类[J].电化教育研究, (12):87-92.
[24]钟柏昌,韩蕾(2018).中小学机器人教育的核心理论研究——论趣味交互型教学模式[J].电化教育研究, (9): 88-95.
[25]中华人民共和国教育部(2018).教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知[EB/OL].[2018-06-26]. http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html.
[26]周進,安涛,韩雪婧(2018).国际机器人教育研究前沿与热点——基于Web of Science文献的可视化分析[J].开放教育研究, (4).43-52.
[27]Alemi, M., Meghdari, A., & Ghazisaedy, M. (2015). The Impact of Social Robotics on L2 Learners Anxiety and Attitude in English Vocabulary Acquisition[J]. International Journal of Social Robotics, 7(4):523-535.
[28]Barker, B., Nugent, G., & Grandgenett, N. et al. (2008). Examining 4-H Robotics in the Learning of Science, Engineering and Technology Topics and the Related Student Attitudes[J]. Journal of Youth Development, 2(3):1-12.
[29]Benitti, F. B. V. (2012). Exploring the Educational Potential of Robotics in Schools: A Systematic Review[J]. Computers & Education, 58(3):978-988.
[30]Casad, B., & Jawaharlal, M. (2012). Learning through Guided Discovery: An Engaging Approach to K-12 STEM Education[EB/OL]. https://peer.asee.org/21643.
[31]Chauhan, S. (2017). A Meta-Analysis of the Impact of Technology on Learning Effectiveness of Elementary Students[J]. Computers & Education, 105:14-30.
[32]Chen, G. D., Nurkhamid, & Wang, C. Y. et al. (2013). Digital Learning Playground: Supporting Authentic Learning Experiences in the Classroom[J]. Interactive Learning Environments, 21(2):172-183.
[33]Cohen, J. (1969). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences[M].New York: Academic Press.
[34]Coxon, S. V. (2012). The Malleability of Spatial Ability under Treatment of a FIRST LEGO League-Based Robotics Simulation[J]. Journal for the Education of the Gifted, 35(3):291-316.
[35]Glass, G. V. (1976). Primary, Secondary, and Meta-Analysis of Research[J]. Educational Researcher, 5(10):3-8.
[36]Han, J., Jo, M., & Jones, V. et al. (2008). Comparative Study on the Educational Use of Home Robots for Children[J]. Journal of Information Processing Systems, 4(4):159-168.
[37]Hong, Z., Huang, Y., & Hsu, M. et al. (2016). Authoring Robot-Assisted Instructional Materials for Improving Learning Performance and Motivation in EFL Classrooms[J]. Educational Technology & Society, 19(1):337-349.
[38]Hsiao, H., Chang, C., & Lin, C. et al. (2015). “iRobiQ”: the Influence of Bidirectional Interaction on Kindergarteners Reading Motivation, Literacy, and Behavior[J]. Interactive Learning Environments, 23(3):269-292.
[39]Hyun, E., Kim, S., & Jang, S. et al. (2008). Comparative Study of Effects of Language Instruction Program Using Intelligence Robot and Multimedia on Linguistic Ability of Young Children[C]//Buss, M., & Kühnlenz, K.(2008). Proceedings of the 17th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication. Munich: IEEE: 187-192.
[40]Julià, C., & Antolí, J. ?. (2016). Spatial Ability Learning Through Educational Robotics[J]. International Journal of Technology & Design Education, 26(2):1-19.
[41]Kazakoff, E. R., Sullivan, A., & Bers, M. U. (2013). The Effect of a Classroom-Based Intensive Robotics and Programming Workshop on Sequencing Ability in Early Childhood[J]. Early Childhood Education Journal, 41(4):245-255.
[42]Kim, S. W., & Lee, Y. (2016). The Effect of Robot Programming Education on Attitudes towards Robots[J]. Indian Journal of Science & Technology, 9(24):1-11.
[43]Kim, T., & Kang, M. (2010). Measuring the Effectiveness of Teaching Introductory Programming Using LEGO Mindstorms Robots[J]. Journal of Internet Computing and Services, 11(4):159-173.
[44]Lai, P. E. T., Causo, A., & Tzuo, P. W. et al. (2016). A Review on the Use of Robots in Education and Young Children[J]. Journal of Educational Technology & Society, 19(2):148-163.
[45]Lindh, J., & Holgersson, T. (2007). Does Lego Training Stimulate Pupils Ability to Solve Logical Problems? [J]. Computers & Education, 49(4):1097-1111.
[46]Nugent, G., Barker, B., & Grandgenett, N. et al. (2009). The Use of Digital Manipulatives in K-12: Robotics, GPS/GIS and Programming[C]// Proceedings of 39th IEEE Frontiers in Education Conference. Piscataway: IEEE Press: 302-307.
[47]Nugent, G., Barker, B., & Grandgenett, N. et al. (2010). Impact of Robotics and Geospatial Technology Interventions on Youth STEM Learning and Attitudes[J]. Journal of Research on Technology in Education, 42(4):391-408.
[48]Ortiz, O. O., Franco, J. ?. P., & Garau, P. M. A. et al. (2017). Innovative Mobile Robot Method: Improving the Learning of Programming Languages in Engineering Degrees[J]. IEEE Transactions on Education, 60(99):1-6.
[49]Paglia, F. L., Rizzo, R., & Barbera, D. L. (2011). Use of Robotics Kits for the Enhancement of Metacognitive Skills of Mathematics: A Possible Approach[J]. Studies in Health Technology & Informatics, 167:22-25.
[50]Park, J. (2012). A Study on Application of STEAM Education with Robot in Elementary School[J]. Journal of the Korea Society of Computer & Information, 17(4):19-29.
[51]Park, J. (2014). A Study on the Effect of Science Learning Motivation Using Robot in Elementary School[J]. Journal of the Korea Society of Computer and Information, 19(6):139-149.
[52]Park, J., & Kim, C. (2011). The Effects of the Robot Based Art Instruction on the Creativity in Elementary School[J]. Journal of The Korean Association of information Education, 15(2):277-285.
[53]Xia, L., & Zhong, B. (2018). A Systematic Review on Teaching and Learning Robotics Content Knowledge in K-12[J]. Computers & Education, 127:267-282.
收稿日期 2018-11-05 責任编辑 谭明杰
Abstract: As a powerful tool to drive the development of intelligent education, educational robot has received extensive attention from the global education community. However, the academic community has not reached a consensus conclusion about the impact of educational robot on students learning performance. After the analysis of experimental or quasi-experimental studies on 31 related topics by means of meta-analysis method, the study finds that on the whole, educational robot can improve the learning effect of students. Furthermore, from the level of the school, educational robot has a moderate promotion effect on early childhood, primary school, and university students, but has little effect on middle school students. From the perspective of disciplines, educational robot has a positive influence on sports, literature and history subjects, but the influence on art, science and engineering disciplines is not significant. From the perspective of knowledge type, educational robot is good for the study of theoretical knowledge, but has less influence on practical knowledge learning. From the experimental cycle level, with the extension of the experimental cycle, the role of educational robots in promoting learning is gradually weakened. From a regional perspective, the impact of educational robot applications on students learning in foreign countries is better than that in domestic. Therefore, the future research and practice of educational robots should focus on: (1) the effects of educational robot in promoting students learning can be further enhanced; (2) the effective modes of application and practice of educational robot need to be explored actively; (3) the continuing effect of educational robot on learning should be further strengthened; (4) the international exchange and local practices for educational robot need to be promoted.
Keywords: Educational Robot; Learning Performance; Meta-Analysis