機器人教育研究現(xiàn)狀及熱點剖析

王秀艷　田新芳　楊小珍　林雯

[摘 要]機器人教育是當(dāng)前教育領(lǐng)域的研究熱點之一，為了解和分析我國機器人教育的研究現(xiàn)狀及熱點，文章運用計量分析法、詞頻分析法和共詞分析法對中國期刊網(wǎng)全文數(shù)據(jù)庫近16年相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了研究。結(jié)果表明：機器人教育研究整體呈快速上升趨勢;師范類院校是研究的主要力量;當(dāng)前研究熱點主要是機器人教學(xué)工具及技術(shù)應(yīng)用、機器人教學(xué)模式及方法、人工智能與機器人課程教學(xué)資源及機器人教育與信息技術(shù)課程融合等幾個方面;當(dāng)前研究存在研究方法相對單一、研究內(nèi)容不夠深入、可推廣的應(yīng)用模式較少等不足。

[關(guān)鍵詞]機器人教育;共詞分析;內(nèi)容分析;創(chuàng)客教育

[中圖分類號]G434 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A [文章編號]1008-7656（2019）05-0038-05

引言

2017年，國務(wù)院頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確了人工智能相關(guān)課程的開設(shè)，積極推動編程教育的發(fā)展[1]。2018年，《教育信息化2.0行動計劃》指出，要發(fā)展智能教育，積極探索新模式、開發(fā)新產(chǎn)品、在新技術(shù)背景下推進(jìn)教育教學(xué)創(chuàng)新[2]。一系列文件的出臺以及人工智能的浪潮助力機器人教育向前發(fā)展，機器人教育是當(dāng)前教育領(lǐng)域的熱點之一。那么國內(nèi)機器人教育的研究現(xiàn)狀如何？研究熱點有哪些？為系統(tǒng)把握我國機器人教育研究現(xiàn)狀及熱點，文章運用計量分析法、詞頻分析法和共詞分析法對CNKI數(shù)據(jù)庫2002～2018年國內(nèi)機器人教育相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析和研究，以期得出相關(guān)結(jié)論，為機器人教育研究提供參考。

一、國內(nèi)機器人教育研究的現(xiàn)狀

為了解我國機器人教育研究現(xiàn)狀，文章引用“中國期刊全文數(shù)據(jù)庫”數(shù)據(jù)，以關(guān)鍵詞為檢索條件，分別以檢索詞 “機器人教育”“機器人教學(xué)”和“機器人課程”對2002～2018年的全部文獻(xiàn)進(jìn)行檢索，共檢索到640篇文獻(xiàn)。去除重復(fù)的以及與本研究相關(guān)度不高的文獻(xiàn)，得到樣本文獻(xiàn)468篇。借助Bicomb和SPSS20.0軟件， 對國內(nèi)機器人教育文獻(xiàn)的年份、核心作者、機構(gòu)分布和關(guān)鍵詞等進(jìn)行統(tǒng)計描述，從而得出相關(guān)結(jié)論。

（一）國內(nèi)機器人教育研究整體呈快速上升趨勢

我國機器人教育整體呈快速上升趨勢。國內(nèi)機器人教育研究的發(fā)展大致分為三個階段：起步和緩慢發(fā)展期（2008年以前），這個階段文獻(xiàn)數(shù)量相對較少，表明該階段機器人教育關(guān)注度較低;平穩(wěn)發(fā)展期（2009～2013年），這一階段發(fā)文數(shù)量趨于平穩(wěn);快速發(fā)展期（2014～2018年），這一階段發(fā)文數(shù)量快速增加。

此外，在2002～2018年間發(fā)文量出現(xiàn)了三個峰值，分別為2008年，2013年和2018年。究其原因，國家相關(guān)發(fā)展政策和系列發(fā)展文件對機器人教育的發(fā)展具有重要的推動作用。2012年，《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010—2020年）》高度重視學(xué)生創(chuàng)新能力的培養(yǎng)，這一舉措有力推動了相關(guān)領(lǐng)域的實踐和研究的發(fā)展。2018年1月，教育部發(fā)布《普通高中課程方案和語文等學(xué)科課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版）》，將“機器人設(shè)計與制作”模塊列入其中，相關(guān)研究文獻(xiàn)的數(shù)量達(dá)到了峰值。從整個趨勢上看，國內(nèi)機器人教育研究處于不斷發(fā)展的狀態(tài)。

（二）國內(nèi)機器人教育研究的主要力量集中在師范類院校

據(jù)統(tǒng)計，468篇文獻(xiàn)中，個人論文發(fā)表量最多為13篇。其中，鐘柏昌、秦健、張劍平、張國民、王益、王小根、楊建磊、王同聚8 位作者是我國機器人教育研究領(lǐng)域的高產(chǎn)作者，也是師范類高校相關(guān)教輔人員或研究人員，對機器人教育的研究有較為成熟的見解。例如，鐘柏昌團隊建構(gòu)了適用于中小學(xué)階段機器人教育的教學(xué)模式，如趣味交互型教學(xué)模式、實驗?zāi)M型教學(xué)模式和科學(xué)探究型教學(xué)模式等，為探索機器人教育的教學(xué)模式提供思路。

從研究機構(gòu)發(fā)文數(shù)量看，排名前16的研究機構(gòu)主要是師范類性質(zhì)的院校以及一些教育類的研究機構(gòu)。其中，陜西師范大學(xué)發(fā)文量為26篇 ，位列第一。其次為南京師范大學(xué)和重慶師范大學(xué)，發(fā)文量分別是20篇和15篇。據(jù)了解，南京師范大學(xué)近年來申報了機器人教育的相關(guān)課題，有如基于“多平臺、跨學(xué)科、聚類化、重創(chuàng)造”等為主題的機器人教育項目研究。除此之外，重慶師范大學(xué)早已在機器人領(lǐng)域提前布局，成立了機器人創(chuàng)新實驗室，定位于教育機器人研發(fā)及教學(xué)，以“項目驅(qū)動、產(chǎn)學(xué)研結(jié)合”為人才培養(yǎng)思路，為學(xué)生提供發(fā)展的平臺。

（三）國內(nèi)機器人教育研究的主要領(lǐng)域

高頻關(guān)鍵詞在一定程度上反映了機器人教育研究領(lǐng)域的熱點以及研究者關(guān)注的焦點。參考陳瑜林提到的高頻關(guān)鍵詞標(biāo)準(zhǔn)[3]，筆者選擇出現(xiàn)頻次大于8次（含8次）的關(guān)鍵詞作為本研究的高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行分析。

統(tǒng)計可知，出現(xiàn)頻次為8次以上（包含8次）的關(guān)鍵詞有22個，除去主要檢索詞本身，排名靠前的是機器人、中小學(xué)、創(chuàng)客教育、教育機器人、人工智能這5個高頻關(guān)鍵詞，反映關(guān)于機器人教育的研究主要圍繞機器人教學(xué)、中小學(xué)、創(chuàng)客教育、人工智能等方面的主題進(jìn)行。

關(guān)鍵詞聚類分析是根據(jù)關(guān)鍵詞兩兩在同一篇文章中出現(xiàn)的次數(shù)，應(yīng)用聚類的統(tǒng)計學(xué)方法，把關(guān)聯(lián)緊密的關(guān)鍵詞聚集在一起形成類團[4]。由于研究需要，去除“機器人教育”這個核心關(guān)鍵詞，在Bicomb軟件中，設(shè)定頻次閾值（≥8，≤92）生成共現(xiàn)矩陣，將共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入 SPSS20.0進(jìn)行聚類，得出聚類樹狀圖（如圖1所示）。根據(jù)聚類圖劃分方法，將關(guān)鍵詞聚合為四類主題。

主題一涉及機器人競賽及技術(shù)應(yīng)用，包括機器人競賽、機器人技術(shù)等關(guān)鍵詞;主題二涉及機器人教學(xué)及實踐研究，包括教學(xué)模式、機器人教學(xué)等關(guān)鍵詞;主題三涉及機器人智能應(yīng)用，包括人工智能、機器人課程等關(guān)鍵詞;主題四涉及創(chuàng)客教育，包括創(chuàng)客教育、創(chuàng)客兩個關(guān)鍵詞。

多維尺度分析可以對之前的聚類分析結(jié)果起到矯正的作用[5]。為了挖掘高頻關(guān)鍵詞之間的內(nèi)在聯(lián)系，本文借助SPSS20.0的多維尺度分析功能，生成Eudidean距離模型散點圖（如圖2所示）。結(jié)合圖1聚類樹狀圖，將機器人教育研究主要領(lǐng)域概括為四個方面：機器人教學(xué)工具及技術(shù)應(yīng)用，機器人教育與中小學(xué)信息技術(shù)課程的有效融合，機器人教育的教學(xué)模式及實踐，人工智能與機器人課程教學(xué)資源開發(fā)。

二、國內(nèi)機器人教育的研究熱點剖析

多維尺度繪制出的坐標(biāo)稱為戰(zhàn)略坐標(biāo)，它體現(xiàn)一個領(lǐng)域或亞領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)，即各個象限分布代表各個熱點領(lǐng)域的主題聯(lián)系及其重要性。結(jié)合文獻(xiàn)，筆者將對機器人教育的各個熱點領(lǐng)域進(jìn)行解讀。

（一）機器人教學(xué)工具及技術(shù)應(yīng)用研究

技術(shù)與工具是機器人教學(xué)的關(guān)鍵。開發(fā)機器人的關(guān)鍵技術(shù)、創(chuàng)作工具以及軟件設(shè)計等，為機器人教學(xué)提供了技術(shù)支持。增強現(xiàn)實、仿生科技、虛擬現(xiàn)實、語音識別以及3D打印等智能化的教學(xué)工具和新興技術(shù)，能激發(fā)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣。目前，關(guān)于機器人這方面的研究主要傾向于工具或技術(shù)的整合、應(yīng)用以及效果評價。面向未來，機器人教育與新興技術(shù)整合成為機器人教育研究的重要方向，同時，這也是讓機器人教育得以持續(xù)發(fā)展的有力途徑[6]。因此，應(yīng)積極探索有效支持機器人教育的工具和技術(shù)，讓機器人教育緊跟時代潮流，保持發(fā)展的活力。

由圖2可知，領(lǐng)域一橫跨第一和第四象限，其中處在第四象限的相關(guān)研究成果相較于其他領(lǐng)域的相關(guān)成果而言還較少，而“機器人競賽”處于坐標(biāo)軸的縱軸上，表明其是該研究領(lǐng)域的焦點。當(dāng)前，競賽仍是機器人教育推廣的重要形式，其具有趣味性、挑戰(zhàn)性和綜合性，相當(dāng)大程度地帶動了機器人在學(xué)校教學(xué)中的實施和普及。但是，機器人在教學(xué)中缺乏獨立的評價機制，機器人競賽的成績成為當(dāng)前機器人教育評定的主要標(biāo)準(zhǔn)，人們時常因為過多強調(diào)比賽的“成績”而弱化了競賽的教育價值。由機器人競賽帶來的各方面的影響，引起學(xué)者的關(guān)注與思考。

（二）機器人教學(xué)模式及實踐研究

機器人教學(xué)的實施，關(guān)鍵還是教學(xué)模式和方法的選擇。在圖2中，領(lǐng)域2處于第一象限，表明其主題自身的內(nèi)部聯(lián)系緊密，并且其研究成果處于機器人教育相關(guān)學(xué)位論文的中心地位。近年來，不少學(xué)者根據(jù)實際問題對教學(xué)模式和教學(xué)方法進(jìn)行了研究。例如，鐘柏昌團隊針對機器人教學(xué)實際，對教學(xué)模式進(jìn)行了系統(tǒng)的分類并對各分類進(jìn)行了深入研究，從論實驗?zāi)M型，論科學(xué)探究型到發(fā)明創(chuàng)造型，趣味交互型教學(xué)模式等，一步步發(fā)掘和完善適用于機器人教學(xué)理論和實踐的教學(xué)模式和方法。劉淑云結(jié)合創(chuàng)客教育，針對“重競賽輕教學(xué)”等問題，構(gòu)建了創(chuàng)客理念下師范院校的機器人教學(xué)模式[7]。另外，在一些機器人教學(xué)的教材中，主張基于項目或者任務(wù)驅(qū)動等的教學(xué)模式和教學(xué)方法，主張引導(dǎo)學(xué)生“做中學(xué)”。引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會學(xué)習(xí)，是讓學(xué)生掌握機器人知識和技能的關(guān)鍵。

在國內(nèi)，機器人教育研究在教學(xué)模式與教學(xué)方法領(lǐng)域取得了一定的成果，但總的來說，目前可借鑒的機器人教學(xué)設(shè)計模式研究較少，人們往往忽略機器人的角色與教育作用，只是單純地將其作為一種學(xué)習(xí)工具。機器人教育學(xué)科綜合性較強，在構(gòu)建教學(xué)模式時，需根據(jù)教學(xué)實際情況，靈活應(yīng)變。

（三）人工智能背景下機器人課程教學(xué)資源研究

機器人具有跨學(xué)科性，是一門多學(xué)科高度交叉的前沿學(xué)科，課程教學(xué)較為復(fù)雜，要想有效實現(xiàn)這一復(fù)雜的過程，課程教學(xué)資源就要更為科學(xué)，更為豐富，更具有適用性。據(jù)了解，教材、機器人產(chǎn)品及課外資源三類是機器人教育教學(xué)資源的主要來源。不少學(xué)者針對課程資源進(jìn)行了研究并嘗試探尋課程建設(shè)、資源開發(fā)的方法和途徑。郭丹、張國民等探析了機器人產(chǎn)品的設(shè)計與功能特性，為機器人產(chǎn)品的設(shè)計與開發(fā)提供參考[8]。人工智能以及機器人教育作為新興手段，促進(jìn)教育教學(xué)改革，對已經(jīng)普及的信息技術(shù)課程是一種輔助也是一種提升。張家華、張國民團隊用內(nèi)容分析法對2008年以前出版的五本高中人工智能教材、教學(xué)平臺和專題網(wǎng)站進(jìn)行分析，指出了教學(xué)資源的局限并給出相關(guān)的建議，為教學(xué)實踐者和研究學(xué)者提供理論參考[9]。

由于各地、各校教學(xué)水平、教學(xué)條件不一，再加上市場上的機器人產(chǎn)品品牌紛雜多樣、資源五花八門，各校使用的機器人軟、硬件設(shè)備也不盡相同，教材難以統(tǒng)一。不少學(xué)校都是根據(jù)所選機器人產(chǎn)品的產(chǎn)品使用說明或用戶指南進(jìn)行教學(xué)與學(xué)習(xí)，或者根據(jù)所用的編程軟件自編教材， 這對教師隊伍提出了更高的要求。然而，查閱文獻(xiàn)可知，目前機器人教育的師資隊伍整體水平較為薄弱，這也是機器人教育發(fā)展的困境之一。

（四）創(chuàng)客背景下機器人教育與信息技術(shù)課程的融合研究

信息技術(shù)課程自2004年在中小學(xué)普及實施以來，在教育中的地位不斷提升。信息時代，中小學(xué)提倡信息技術(shù)與學(xué)科融合，不斷優(yōu)化教育教學(xué)模式，積極發(fā)展創(chuàng)新教育。機器人的相關(guān)教育隨著時代3D仿真虛擬機器人軟件平臺的出現(xiàn)逐漸進(jìn)入中小學(xué)教育的視野，在創(chuàng)客教育理念支持下，機器人教學(xué)的實施形式也慢慢豐富起來，信息技術(shù)學(xué)科與機器人教育的融合就是其中一種。在創(chuàng)客教育背景下，機器人教育更易于被認(rèn)識、被接受，從而受到更多的關(guān)注[10]。林君秋整合機器人教學(xué)與學(xué)科教學(xué)，他強調(diào)要考慮學(xué)生已有知識水平及能力水平，根據(jù)學(xué)生已有知識的基礎(chǔ)合理開展相關(guān)學(xué)習(xí)活動[11]。

機器人教育強調(diào)從教學(xué)到學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)變，對于個性化學(xué)習(xí)環(huán)境的搭建及趣味課程的開發(fā)具有很大的影響力。它既是學(xué)習(xí)的對象，也是認(rèn)知和教學(xué)的工具。目前多作為信息技術(shù)課程的一部分展開教學(xué)，在一定程度上為培養(yǎng)創(chuàng)新型人才提供有利支持。由圖2可知，領(lǐng)域四處于第二象限，表明該主題自身的內(nèi)部聯(lián)系較為松散，可以加大對它們的研究力度。除與信息技術(shù)學(xué)科教育融合外，機器人教育還可以與物理、數(shù)學(xué)、醫(yī)學(xué)、機電等學(xué)科進(jìn)行融合探究與實踐， 而國內(nèi)在這方面的探討還比較薄弱[12]。因此，如何在創(chuàng)客理念下有效融合機器人教育和其他學(xué)科還有待探索。

三、機器人教育研究中存在的不足

機器人教育隨其發(fā)展受到越來越多關(guān)注，在研究領(lǐng)域也取得了一定的成果，但相對來說，研究中還存在一些問題，梳理存在的問題和面臨的挑戰(zhàn)，對促進(jìn)我國機器人教育研究具有現(xiàn)實意義。

（一）研究方法相對單一

一般的科學(xué)研究方法包括實驗研究法、實地觀察法、社會調(diào)查法、文獻(xiàn)研究法等。本研究的樣本文獻(xiàn)中，多為文獻(xiàn)研究法，也有社會調(diào)查法，但為數(shù)不多，結(jié)合多種方法進(jìn)行研究的也在少數(shù)。如在研究機器人教育發(fā)展現(xiàn)狀時，鐘柏昌和張祿團隊就用問卷調(diào)查方式從教師、學(xué)生、教學(xué)環(huán)境幾個方面對機器人教育的現(xiàn)狀進(jìn)行研究，把握當(dāng)前人們對機器人教育的理解和認(rèn)識（2015）[13]。通過深入分析文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)機器人教育相關(guān)研究多為定性研究，定量研究較少。多種研究方法的結(jié)合使用有利于克服單一角度的認(rèn)知局限，并且定量研究實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，更具有說服力。

（二）研究內(nèi)容不夠深入

這一點主要表現(xiàn)在，論文內(nèi)容涉及面較廣，討論涉及很多層面的內(nèi)容但研究不夠充分、深入。部分研究的切入點和研究內(nèi)容相似，熱點研究話題雷同，容易造成對前人研究成果的一些堆疊。不少學(xué)者在對小學(xué)機器人教學(xué)情況進(jìn)行探討時，提供了寶貴的經(jīng)驗，但是，文章提出的重比賽、重主科、流于形式的這些問題，并未能進(jìn)行深入探討，也未能提出解決問題的有效策略，類似的情況不在少數(shù)。堅持找到新的切入點， 深化對現(xiàn)實問題的認(rèn)識研究是該研究領(lǐng)域的展望之一。

（三）可推廣的應(yīng)用模式較少

研究模式是一種開展研究的思路及類型，研究模式代表著研究訴求，一般的研究模式有問題解決、實踐變革、經(jīng)驗總結(jié)模式等。在進(jìn)行研究時，不少學(xué)者從不同切入點對機器人教育進(jìn)行了探討和論述， 并提出相關(guān)建議，但可推廣使用的應(yīng)用模式較少。例如，有研究學(xué)者針對農(nóng)村中小學(xué)教學(xué)條件不足的實際情況，構(gòu)建一系列教學(xué)模式，為農(nóng)村中小學(xué)機器人教學(xué)實踐提供了理論參考，但是其主要致力于理論的論述，在實踐例證上較為薄弱，對于中小學(xué)教師而言，在理解和推廣上具有一定的難度。

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[作者簡介]王秀艷（1996-），女，廣西合浦人，南寧師范大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院碩士研究生，研究方向：信息化教學(xué)設(shè)計;田新芳（1993-），女，廣西百色人，南寧師范大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院碩士研究生，研究方向：混合式教學(xué)設(shè)計;楊小珍（1989-），女，廣西賀州人，南寧師范大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院碩士研究生，研究方向：教育技術(shù)應(yīng)用;林雯（1974-），女，廣西梧州人，南寧師范大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院副教授，碩士研究生導(dǎo)師，研究方向：信息化教學(xué)設(shè)計、教育技術(shù)基本理論、教育技術(shù)應(yīng)用等。

[責(zé)任編輯 孔文靜]