STEM视域下教育机器人的脉络分析及前瞻：基于近十年国外核心数据库的文献分析

毛丹玲，惠恭健

（江南大学 人文学院，江苏 无锡 214122）

0 引言

随着5G、物联网、大数据和人工智能等新技术的发展，人工智能逐渐渗透到教育领域，给教育带来了巨大的变革。近年来，随着世界各国在人工智能领域的发展，机器人教育逐渐受到越来越多人的关注。美国、日本、欧洲等国家致力于发展人工智能教育，制定了人工智能与机器人发展战略规划，极大地推动了机器人教育领域的发展。

2019 年，教育部公布《2019 年教育信息化和网络安全工作要点》，强调了人工智能与教育深度融合的重要性，指出要对2 万名中小学生进行信息素养评测，推动中小学阶段人工智能相关课程的设置，逐步推广编程教育。该文件中提出的人工智能教育规划可以追溯到2017 年和2018 年我国颁布的相关政策：2018 年，教育部印发《教育信息化2.0 行动计划》，提出“在新课改背景下，要将大数据、物联网、人工智能等领域相结合，促进教育模式变革与生态重构，全面支持中小学机器人教育的普及和深化”［1］。2017年，国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》中多次提到机器人，明确指出全民智能教育项目的重要性，强调在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育［2］。

然而，我国中小学机器人教育仍处于起步阶段，存在教学内容单一、包容性差、跨学科性不足等问题。我国有学者从研究目的、技术和方法三个层面分析了机器人教育的现状并对未来的发展趋势进行展望［3］；钟柏昌等［4］聚焦于机器人教学模式，分析了不同教学模式应用的场景与效果；李幸等［5］提出基于设计的STEM+C 课程，以提升学生的计算思维水平。以上研究表明，机器人作为人工智能教育的代表，具有非常大的潜力。它不仅能够用于教授机器人本位知识，而且在促进学生参与科学、技术、工程和数学（STEM）领域，培养计算思维、创造能力、问题解决能力，提升学习动机、兴趣、态度等方面具有很大的价值。因此，梳理国际上STEM 领域中的机器人教育研究，探究STEM 与机器人进行整合的形式，可以为我国机器人教育研究带来新的启示，促进我国中小学机器人教育的发展。

在现有研究中，周进等［6］采用CiteSpace 工具对国际上的机器人教育进行梳理，从学习效果层面进行探究，指出机器人教育实践与应用的重要性；龚礼林等［7］对国内外K12 阶段的机器人教育进行梳理，划分了STEM 领域和非STEM 领域的机器人教育，但未对STEM 领域的机器人教育进行深入探究；钟柏昌［8］对国外机器人支持数学教学的案例进行剖析，提出机器人作为教学工具进入课堂的可能，同时指出开展STEM 相关的教学活动是中小学机器人教育发展的重要方向。随着人工智能技术的迅猛发展，机器人的创新性、实践性、多样性都为中小学实施STEM 教育提供了可能。然而，已有研究多集中在机器人本位知识学习，整合STEM 的机器人教育甚少。基于此，本研究对国际上STEM 领域的机器人教育进行了梳理，总结了STEM+机器人的教学价值、教学设计、教学模式以及现存问题，以期为我国机器人教育的实践与应用提供参考。

1 研究设计

1.1 文献检索

为获得国际范围内STEM+机器人的相关研究，研究者在 Web of Science、EBSCO、SpringerLink、Wiley 等国际权威的社会科学引文索引中检索，以检索式“（robotics OR Lego）AND（STEM OR STEAM）AND（learn* OR education*）”在摘要中检索，文献类型设为期刊文章，时间设定为2012 年1 月-2021 年12 月，共获得348 篇文献作为数据源，以备后续数据处理。

1.2 文献筛选

为保证研究过程的严谨性与科学性，本研究制定了4条文献筛选标准，包括纳入标准与排除标准，以此来评估文献质量，如表1所示。

Table 1 Literature screening criteria表1 文献筛选标准

剔除重复文献后，首先进行初筛，阅读文献标题与摘要，根据上述筛选标准进行初步筛选；其次进行二次筛选，对文献进行全文阅读，根据筛选标准进行深度复筛；最后，补充筛选阶段，采用“滚雪球”的方式，以二次筛选过后所得文献以及综述类文献为基础，对其所引用以及被引用的文献进行检索与阅读，并根据筛选标准进行最后筛选；最终共得到符合要求的文献30篇。筛选过程如图1所示。

1.3 数据抽取与整合

为从选取的文献中抽取出关键信息，对机器人教学的过程与方法进行系统性分析，将抽取信息分为以下四个维度：①文献基本信息，包含第一作者、发表年份、发表期刊；②研究问题，包含对该文献研究问题及结果的提炼、总结；③研究方法，包含研究设计、数据收集、数据分析方法；④教学情境，包含教学年级、工具、内容、对象、场景。

2 研究结果

通过系统性文献综述法梳理出国际上整合STEM 的机器人教育在中小学阶段的最新研究现状，为更清晰地明确研究进展，仔细阅读全文并结合抽取信息的4 个维度，将研究主题分为以下3 种（见表2）：①机器人教学的价值；②机器人教学设计与方法；③机器人教学模式。

2.1 机器人教学的价值

对数据源进行分析发现，机器人走进教育领域的角色包括学习的对象、认知工具或者教学工具等，研究者多从知识与技能两个维度验证机器人教学的有效性。

2.1.1 知识维度

在知识维度上，机器人教学的目的主要是促进学生理解 STEM 相关学科知识，包括以机器人作为教学主题的综合性STEM 课程和以机器人作为教学工具，强调促进目标学科知识理解的跨学科课程。

Fig.1 Screening process图1 筛选过程

机器人教育集创新性、实践性与多学科性于一身，涉及数学、科学、物理等多个学科领域，因而研究者常将机器人作为教学主题开设STEM 课程。如Coxon［9］设计并开发以数学为重点的CREST-M 课程，在课程中围绕机器人的设计、搭建、编程等活动进行了为期一周的教学实践，机器人的加入帮助了学生减少视线转移，从而专注于学习内容，最终学生的数学成绩以及认知能力都有所提升；Vicente 等［10］以问题为驱动，将“可持续性城市”作为主题设计科学活动，开展为期九周的STEM 主题项目课程，并在课程结束时以小组为单位制作课程作品来提高学生的项目参与度。最终，学生的反馈结果显示，STEM 课程不仅促进了他们科学技能的发展，而且增加了学习的兴趣和积极性。

除了综合性的STEM 课程之外，机器人也常作为教学工具，被用于学科教学之中。在科学课的学习中，学生们所学习的知识点多是由教师对照课本讲解，并没有通过具体的实例帮助学生理解，为此Guven 等［11］将Arduino 机器人加入到课堂中，通过利用机器人模拟“能源转换”、“能源效率”等场景，帮助学生理解生活中的科学知识，同时提高对学习的兴趣。Saez等［12］则分别将mbot和Arduino 整合到数学知识点“整数”与科学知识点“电与磁”之中，以4 所小学的 93 名六年级学生作为研究对象，采用测试、问卷、课堂观察等多种方式收集实验数据，结果显示学生的数学成绩有增长趋势，但科学成绩并无显著性变化。

2.1.2 技能维度

在技能维度上，机器人教学主要考察学生的思维技能、社交技能以及学习动机与态度。

Sen 等［13］将LEGO 机器人与3D 打印机作为工具，引导学生构建能够求解魔方的机器人，通过学习机器人搭建和程序编写，达到促进学生计算思维水平提升的目的。在另一项研究中，为了培养学生的团队合作能力，Nemiro 等［14］在SRI 计划中开展基于问题的机器人项目课程，在教授5个月的机器人知识之后，开展了以小组为单位的机器人搭建项目。另外，空间能力的培养也是机器人教学关注的重点，Sisman 等［15］使用Robotis Dream ER 设计机器人编程课程，每周进行不同的机器人活动，帮助学生从最初的机器人基础知识学习到利用机器人完成课程任务，经过31 周的实践，学生的空间推理能力得到了显著提升。在疫情期间，Cheng 等［16］开发了一种特殊的机器人课程，该课程将以视频的形式讲解知识点，结合在线小组学习系统来支持学生随时随地学习。随后，研究者以22 名五年级学生作为实验对象开展为期3 个月的实践，通过课堂测试成绩、学生在线学习时长、课程作品评价等多个维度的数据收集，发现参与该课程的学生逻辑思维能力有显著提升。

Table 2 Specific information of literatures表2 文献具体信息

然而，在改善学生STEM 态度与提升自我效能感方面，各研究呈现的结果却截然不同。Barak 等［17］开展了为期30h 的机器人课程，根据学生的认知发展情况将机器人课程划分为机器人基础知识、问题解决、项目练习三个部分，在每个部分都设置相应的主题任务以测试学生的学习情况，最终在课程结束后对学生进行知识测试，结果显示学生的学习动机有大幅度的提高。而Leonard 等［18］通过将游戏与课程结合的方式设计教学活动，并在课程结束后对学生的自我效能感进行调查，发现学生在使用计算机时的自我效能感有所下降。为探究机器人课程对学生STEM 态度的变化，Bethke 等［19］在小学课堂中进行了另一项研究，他们在第一年课堂中使用传统方式进行教学，在第二年课堂中使用LEGO 机器人作为教学工具进行教学，结果显示使用LEGO 机器人的课程效果优于传统课程，但学生对两种教学模式的态度并未产生明显区别。

2.2 机器人教学设计与方法

机器人在教学课堂中的实际应用，关乎机器人教育的应用与发展。现有较多学者对其教学设计进行了探讨。

Ucgul 等［20］重点关注教育机器人训练营的活动设计问题，采用多案例设计方法来设计机器人项目，研究者在两个训练营中分别开设不同的主题任务，用来教授学生数学和科学知识，并在后续实验中收集定性和定量的数据来证明活动的有效性。Wu 等［21］将助教机器人作为教学工具，开发设计了教学课程，该课程以交际语言教学法、全身反应教学法和故事教学法进行教学设计，通过大量的课程实践发现学生的学习成绩和学习动机均有所提升。Li 等［22］强调教学设计的重要性，提出一种基于设计的学习方法来提高学习者的计算思维水平，旨在通过模拟现实世界中的问题来促进学生学习编程知识。经过3 个单元的系统学习后，实验组学生的计算思维水平有较大幅度的提升。除了基于机器人项目进行课程设计之外，也有部分学者结合已有的模式理论开展机器人教学，如Shih等［23］基于情境学习理论探讨在科学课程中应用LEGO NXT 的学习效果。研究中，教师在五年级的科学课程中模拟动物栖息地的场景，讲解相关生物知识。这种教学设计以生境环境为中心，大部分学习活动都在生境模型中进行，使学生能够将所学知识与情境融为一体，促进学生积极主动地学习。Hung 等［24］以ARCS 动机模型作为理论指导，结合机器人助教进行学习活动的设计，采用准实验设计和调查问卷的方式收集实验数据，最终发现该方式显著提高了学习者的学习动机、学习表现与持续意愿。

2.3 机器人教学模式

机器人教育是一种整合了多种学科的综合类教学，涉及数学、物理、美术等学科知识。理论上，机器人教学具有丰富的教育价值，是教育改革的一剂良药。但机器人教学价值的有效发挥同样离不开教学模式、教学方式的保障。

现今，多数学者构建的机器人教学模式均以建构主义理论为基础，强调学生在学习过程中的自主性与积极性。如Nemiro［25］以建构主义理论为基础，采用基于项目的学习方式开展机器人课程，以培养学生的团队协作能力，通过对学生的课堂行为编码与发放问卷的形式收集实验数据，验证了项目式学习活动能有效提升学生的团队协作能力的结论；Saez 等［12］在小学数学和科学课的知识点中设置项目式活动，通过课程测验成绩证明了机器人有助于学生对数学知识点的理解。除此之外，也有学者关注合作学习模式在机器人教育中的应用，Cheng 等［26］、Menekse 等［27］采用小组合作学习的方式，以机器人学习小组为例，通过客观任务绩效和专家评委评估作为数据衡量标准，探究群体对互动和成就的影响，结果显示小组之间的有效互动能够显著提升学生的绩效；Yuen 等［28］在机器人夏令营中探究了小组合作学习的方式如何影响学生的学习行为，并为之后的教学提供了一些活动设计的建议。Jordan 等［29］建立同伴反应模式，开展了为期两个月的机器人项目实践，利用学生课堂行为数据和小组作品评分，探究了同龄人的互动如何影响学生的团队协作能力。Sullivan 等［30］则强调采用“开放式”的机器人教学模式能够对学生的思维能力以及科学处理能力有显著的促进作用。

3 研究结论

目前机器人教育主要面对小学生，多数集中在对学生能力的培养上，其中 LEGO 系列和Arduino 机器人是研究中广泛采用的教育机器人。从研究方法来看，多数研究采用实验与准实验设计结合的方式，部分研究集中在机器人课程的教学设计上。基于此得出以下结论：

3.1 机器人教学效果有待验证

从教学效果上看，多数研究从学生成绩、兴趣与动机、情感态度等方面衡量学习效果，数据显示机器人教学在很大程度上对学生的学习有正向促进作用，但也仍有部分研究表明机器人教学对学生学习效果存在着消极影响。

在知识维度上，机器人的趣味性与实践性使其能够将部分学科中难以理解的概念具象化，因而成为数学、物理、科学等学科的有力教学工具。不论是在综合性的STEM 课程，或是相关学科的教学中，多数研究表明机器人教学能积极促进学生学业课程表现，提升学业成绩。而在技能维度上，尤其是在改善STEM 态度与培养STEM 学习动机方面，各研究呈现出不一样的结果。Negrini 等［31］的研究表明，大部分学生的STEM 态度有所改善，但性别与年龄上的差异影响着学生对该项目的看法。Leonard 等［18］则将游戏融入到机器人课程中，在课后对学生的自我效能感进行调查，发现学生的自我效能感有所下降，笔者认为这一结果可能是受编程工具和项目中问题难度的影响所致。由此得出，机器人教学的研究结果受诸多因素影响，教学环境、样本数量与性别、工具的使用频率与周期、机器人的类型与数量、评价的方法等均能对研究产生一定影响［32］，后续仍需完善实验设计，控制无关变量，提高实验信度。

尽管大多数研究认为机器人在促进学生学习成绩、提高STEM 兴趣、改善STEM 态度等方面效果卓越，但由于机器人教学的研究结果受诸多因素影响，仍需进行更多的实践研究进一步证明这一结果，并探究其影响因素。

3.2 机器人课程设计亟待完善

从机器人教学设计的角度上看，尽管关于机器人教学的讨论较多，但针对机器人课程设计的研究并不多见。

研究者多角度进行了探索，相关研究方法与策略值得借鉴，但大多课程仅停留在简单的机器人应用层面，教学方法缺乏一定沉淀。从课程设计的实践上看，大多在设计的基础上选取部分案例，通过准实验设计的方法进行简单实践，研究方法较为单一，且并未对后续实验中发现的问题进行二次实践和修改。同时，课程设计后的相关研究未得到大规模的推广应用，缺乏成熟的案例作为参考。因此，对于机器人教学的课程设计和具体开展形式需要进一步的探索。除此之外，机器人教育的“主力军”是教师，因此师资力量也是影响机器人教学推进和改革的重要因素。如何在学校中提供技术支持类的学习环境，帮助教师完成数字化转型是未来机器人课程设计的重要议题。

3.3 教学模式评价指标单一

从教学模式的角度上看，机器人教育模式的构建处于快速发展阶段，多数现有教学模式已在教学实践中得到验证，证明其有利于学生团队协作能力的培养。但机器人教学模式多采用项目式或合作学习模式，且多数教学模式构建集中在学习绩效、团队协作能力等单一评价指标上。

在机器人教学模式的评价指标上，多数学者以建构主义理论为基础，构建项目式教学模式，将学生的团队协作能力与学业成绩作为衡量教学模式的首要指标，忽略了机器人教学模式对学生动手、创新能力等多方面的影响，无法全面评价机器人教学模式的作用。同时，在评价方式、评价内容方面多采用问卷调查、学业成绩等单一维度的方式收集数据，样本容量以及数据的可靠性仍有待验证。

4 未来研究方向

从以上研究中可知，当前国际机器人教育应用研究主要集中于教学价值、教学设计、教学模式等方面。基于此，本文在分析机器人教育的实证研究中，提出我国机器人教育应用研究发展方向。

4.1 完善实验设计，提高机器人实验信度

以上研究表明，多数机器人教学实践的周期较短，且样本量较小，研究信度有待提升。多数实验的实践周期维持在一学期之内，且实验对象的年龄多集中在小学阶段，缺乏标准的各年龄段的机器人课程。除此之外，机器人对学习效果的影响也有待验证。

在Leonard 等［18］的实验中，学生在计算机使用这一模块的自我效能感显著下降，笔者认为是受到项目问题与编程工具的影响，进一步说明了机器人教学效果受到诸多因素的影响。性别差异对机器人教学效果的影响也是学者们关注的重点，Master 等［33］采用对照实验的方法验证性别差异是否会影响学生在STEM 领域的学习，结果证明男女生在STEM 兴趣方面并无显著差异。但Negrini 等［31］的实验则发现女生认为在团队协作能力上有较大提升，而男生认为计算控制能力与自我效能感方面的提升更多。因此，后续仍需更多实践探究机器人教学的影响因素。同时，也要避免“霍桑效应”，即被研究者意识到自己被关注时，会刻意改变自身行为，造成实验出现偏差。未来，机器人的实践应采用实验或准实验设计，收集多维度全面的数据，尽可能采用较大样本进行较长周期的研究来提高实验信度。

4.2 立足教学实践，推动个性化课程开发

机器人课程的目的是培养学生适应未来社会的核心能力，基于此，如何培养学生的核心素养，将成为机器人课程开展的重要内容。现今的课程大多以项目化活动为依托进行机器人主题相关教学，国际上利用实证研究分析了整合STEM 的机器人课程流程，针对课程的设计、开展、影响等进行总结，提出了课程设计的策略与方法，为后续不同学段的课程开发打下了基础。

相较而言，我国机器人课程仍处于起步阶段，各地未出现统一的课程标准，部分地区还未开展相关内容教学［34］。因此，研究者有必要立足于我国国情与教学需求，大力推进机器人课程的实证研究与项目开发，积极开展跨学科课例研究、各学段教材开发、个性化项目实施等工作，在实践中收集数据，验证课程效果，以总结经验，完善理论建设，真正推动我国机器人教育理论与实践的发展。

4.3 整合外部资源，多维度构建评价指标

机器人课程的教学模式遵循 STEM 教育理念下的经典教学模式，多数学者以项目化学习为引导，构建机器人教学模式［35］。但其评价维度单一，仅从学业成绩或者STEM 态度等方面进行分析，缺乏对学习者创新能力、实践能力等综合能力的评估。

我国尚未形成较为完善的机器人教学模式，对机器人学科的特点认识不足，多数依托于STEM 教育模式，仅仅将STEM 教学模式直接运用到机器人教育教学中。尽管机器人教育的理念与STEM 教育相一致，但机器人学科也存在不同的学科特征，教学模式的构建要从机器人学科的特点出发。因此，未来研究应从机器人学科的角度出发，分析学习者与教学者对机器人教育教学的需求，多维度构建教学模式及其评价体系等内容。具体而言，我国应整合外部资源，构建高等院校、社会企业、科研机构与政府的合作体系，结合我国不同年龄阶段学生的编程认知能力与技术接受度，分析各个地区的教学需求，以国家教育政策为指导，学校课程为样例，探究适合我国学生发展、适应当前教学现状、侧重核心素养培育的机器人教学模式。