周進 安濤 韓雪婧

摘要：教育機器人作為驅(qū)動智能教育發(fā)展的有力工具，受到全球教育界的廣泛關(guān)注。然而，針對教育機器人對學生學習效果的影響這一焦點問題，學界尚未達成一致結(jié)論。在對31項相關(guān)主題的實驗或準實驗研究進行元分析后發(fā)現(xiàn)：從整體上看，教育機器人有助于提升學生的學習效果;從學段層面上看，教育機器人對幼教、小學、大學階段學生的學習效果具有中等程度的促進作用，而對中學階段學生學習效果的影響較小;從學科層面上看，教育機器人對體育、文史類學科學習效果的正向影響較大，而對藝術(shù)、理工類學科學習效果的影響不顯著;從知識類型層面上看，教育機器人對理論型知識學習的促進作用更大，對實踐型知識學習的促進作用稍弱;從實驗周期層面上看，隨著實驗周期的延長，教育機器人對學習效果的促進作用逐漸減弱;從區(qū)域?qū)用嫔峡?，國外教育機器人應用對學生學習效果的影響整體上要好于國內(nèi)。未來的教育機器人研究與實踐應當：第一，進一步提升教育機器人對學生學習效果的促進作用;第二，積極探索教育機器人應用與實踐的有效模式;第三，強化教育機器人對學生學習效果影響的持續(xù)性;第四，推動針對教育機器人的國際交流與本土實踐。

關(guān)鍵詞：教育機器人;學習效果;元分析

中圖分類號：G434 ? 文獻標識碼：A ? ?文章編號：1009-5195（2019）03-0096-10 ?doi10.3969/j.issn.1009-5195.2019.03.011

一、引言

信息技術(shù)的迅速發(fā)展對教育教學產(chǎn)生了深刻影響，而隨著智能時代的來臨，人機結(jié)合的教育可能是未來教育的普遍形態(tài)（杜占元，2018）。在國務院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中，提出要發(fā)展智能教育，開發(fā)智能教育助理，用人工智能驅(qū)動未來教育（國務院，2017）。在教育部制定的《教育信息化2.0行動計劃》中也明確指出，要加強智能教學助手、教育機器人、智能學伴等關(guān)鍵技術(shù)的研究與應用（中華人民共和國教育部，2018）。教育機器人作為人工智能、語言識別、仿生科技等技術(shù)在教育領(lǐng)域中的典型應用，正以其教學適用性、可擴展性、開放性及友好的人機交互等特點（張劍平等，2006），深刻影響著傳統(tǒng)的學習方式，成為學生學習的重要工具。教育機器人以培養(yǎng)學生的分析能力、創(chuàng)造能力和實踐能力為目標，是培養(yǎng)新時代高素質(zhì)、跨學科、復合型人才的重要載體，具有巨大的教育價值與潛能。

目前，教育機器人受到全球教育界的高度關(guān)注，各國也正在積極探索教育機器人的應用與實踐。從世界范圍的教育機器人研究來看，美國、瑞士、意大利、日本和英國處于領(lǐng)先地位，其研究主要關(guān)注機器人教育、語言教育和特殊教育，而日本和韓國在教育機器人的實際應用上更為廣泛（黃榮懷等，2017）。在國內(nèi)，教育機器人研究主要聚焦在機器人教學模式，同時許多地區(qū)也在積極探索教育機器人的應用與實踐，比如浙江省教育廳印發(fā)的《關(guān)于開展教育機器人應用試點示范學校建設(shè)工作的通知》中明確提出，到2020年浙江省將建成100所特色鮮明、具有示范引領(lǐng)作用的教育機器人應用試點示范學校（浙江省教育廳，2018）。然而，在教育機器人的應用與推廣過程中一直伴隨著批判和質(zhì)疑的聲音，究其原因：一方面，教師、學生和家長對教育機器人的態(tài)度各不相同，部分家長和教師認為教育機器人不利于學生的學習;另一方面，已有研究在教育機器人對學生學習效果的影響上存在截然不同的研究結(jié)論。針對這一現(xiàn)實問題，本研究嘗試采用元分析（Meta-Analysis）方法，對國內(nèi)外有關(guān)教育機器人對學生學習效果影響的實證研究進行梳理和分析，進而考察教育機器人對學生學習效果的實際影響，以期為教育機器人的研究與實踐提供借鑒。

二、文獻綜述

教育機器人對學生學習效果的影響一直是學界關(guān)注的焦點。從已有文獻的研究結(jié)論來看，教育機器人對學生學習效果的影響可分為三類：具有顯著促進作用，具有顯著的消極影響，不存在顯著影響。

有較多的研究發(fā)現(xiàn)教育機器人對學生學習效果具有顯著的積極影響。Kim等（2010）以大學新生作為研究對象，并以“C語言編程入門”課程為例，進行了實驗研究。其中，控制組為25人，采用傳統(tǒng)的教學方式授課;而實驗組為27人，應用樂高機器人授課。經(jīng)過一學期的實驗后，對兩組學生的學習效果進行檢測，結(jié)果表明，應用樂高機器人授課的實驗組學生在測試成績上顯著高于控制組學生。Han等（2008）設(shè)計了等組后測實驗，將90位小學生分為無計算機支持（Non-Computer Based）、基于網(wǎng)絡(luò)的教學（Web-Based Instruction）和家庭機器人輔助教學（Home Robot-Assisted Learning）三組，以分析教育機器人對小學生英語學習效果的影響。測量結(jié)果顯示，家庭機器人輔助教學組的成績顯著高于其他兩組，這表明教育機器人對學生學習英語具有正向的促進作用。國內(nèi)學者喬福存等（2017）以小學六年級兩個班級的83名學生作為研究對象，將機器人應用于體育教學中，在三個月的實驗周期后，對實驗組（42人）和控制組（41人）的武術(shù)操完成度進行打分。研究發(fā)現(xiàn)，有機器人參與體育教學的實驗組的得分高于采用傳統(tǒng)體育教學方法的控制組，且兩者在得分上存在顯著差異，表明教育機器人對學生學習效果具有顯著的積極影響。

也有部分研究得出了相反的結(jié)論，發(fā)現(xiàn)教育機器人對學生學習效果具有顯著的消極影響。Hsiao等（2015）以57名兒童作為研究對象，將教育機器人應用于兒童閱讀課程的學習中，并測試兒童在“閱讀理解”“故事敘述”“單詞識別”和“故事重述”模塊中的學習成績。結(jié)果表明，在“故事敘述”模塊中，應用電腦進行學習的控制組（27人）的成績高于教育機器人輔助學習的實驗組（30人）。這說明在“故事敘述”模塊中，傳統(tǒng)學習方式的效果優(yōu)于教育機器人支持的學習方式。Lindh等（2007）以來自瑞典中部不同學校的344名學生為研究對象，在經(jīng)過一年的樂高機器人教學后，測試學生在數(shù)學和問題解決兩個層面上的得分。研究發(fā)現(xiàn)，在問題解決層面上，傳統(tǒng)教學班的得分要高于樂高機器人教學班。劉洲（2005）也有類似的發(fā)現(xiàn)，其研究采用準實驗方法檢驗樂高機器人對程序設(shè)計課程學習效果的影響。研究選取高一兩個班級的78名學生作為研究對象，其中控制組的40名學生采用傳統(tǒng)教學方式，實驗組的38名學生采用基于樂高機器人的教學方式。結(jié)果顯示，控制組學生的學習成績高于實驗組，這表明在程序設(shè)計教學中，傳統(tǒng)教學方式的效果更好。

此外，還有研究表明教育機器人對學生學習效果無顯著影響。Hong等（2016）選取52名五年級學生，將其分為實驗組（25人）和控制組（27人），以研究教育機器人輔助英語教學對學生學習績效的影響。針對“聽”“說”“讀”“寫”四個方面的測試結(jié)果顯示，在“說”和“寫”兩個方面，實驗組和控制組學生的成績無顯著差異。Hyun等（2008）以34名4歲兒童為研究對象，將教育機器人應用于他們的英語學習中，并測試學生在“故事創(chuàng)作”“故事理解”“詞匯”“單詞識別”四個方面的成績。研究發(fā)現(xiàn)，教育機器人雖然提高了其在“故事創(chuàng)作”“故事理解”“單詞識別”三個方面的成績，但實驗組與對照組在“詞匯”得分上無顯著差異。Park等（2011）選取57名四年級學生，將其分為實驗組（28人）和控制組（29人），探討教育機器人對學生創(chuàng)造力的影響。在經(jīng)過八周的實驗后，測試兩組學生的創(chuàng)造力得分，結(jié)果顯示，實驗組和控制組的得分無顯著差異，表明教育機器人對提升學生創(chuàng)造力效果不明顯。

通過文獻梳理發(fā)現(xiàn)，對于教育機器人能否顯著提升學生學習效果這一問題，學界尚未達成一致。鑒于此，本研究試圖回答以下問題：與傳統(tǒng)教學方式相比，教育機器人是否因其友好的人機交互等特點而更有助于提升學生的學習效果？如果答案是肯定的，那么其影響效果是否在不同學段、不同學科、不同實驗周期、不同知識類型以及不同區(qū)域上具有相同的適用性？為解決以上問題，本研究采用元分析方法，以國內(nèi)外教育機器人應用相關(guān)的實證研究為分析對象，探討教育機器人對學生學習效果的整體影響，以及這種影響在學段、學科、實驗周期、知識類型和區(qū)域等維度上的差異性，進而歸納出有效應用教育機器人的實施條件，并提出改善和提升教育機器人應用成效的建議。

三、研究設(shè)計

1.文獻選取

當前，采用定量研究方法來探索教育機器人應用效果的成果較少（Benitti，2012;Lai et al.，2016;Xia & Zhong，2018）。為獲得更豐富的文獻樣本，本研究利用多種國內(nèi)外文獻數(shù)據(jù)庫進行文獻搜集，文獻類型包括期刊論文、學位論文、國際會議論文等，檢索時間限定為2000年至2018年。其中，中文文獻主要通過中國知網(wǎng)（CNKI）、萬方、臺灣華藝學術(shù)文獻等數(shù)據(jù)庫檢索獲取，檢索的主題詞設(shè)置為“機器人”“教育機器人”“樂高”并含“實證研究”“實驗研究”。外文文獻主要通過Web of Science、Elsevier Science Direct、ERIC、Springer Link檢索獲取，檢索的主題詞設(shè)置為“robot”“educational robot”“l(fā)ego”并含“l(fā)earning outcomes”“l(fā)earning achievement”“academic performance”。在對獲得的文獻進行初步篩選并去除重復文獻以及與主題不相符的文獻后，本研究還針對這些文獻的參考文獻進行了二次搜集，以求獲得更多更全的文獻。

由于通過上述方式取得的文獻并非全部符合元分析的要求，因而需要進一步對文獻進行篩選，標準如下：（1）研究必須應用了教育機器人，且探討的主題必須是教育機器人在學生學習上的效果;（2）研究必須采用隨機實驗或準實驗方法，實驗干預為應用教育機器人;（3）研究必須包含實驗組與對照組;（4）研究必須提供完整的統(tǒng)計結(jié)果數(shù)據(jù)，包含實驗組和對照組的樣本量N，均值Mean以及標準差SD，或是統(tǒng)計檢驗的F值、t值，以便計算出實驗的效應值;（5）排除以不同形式發(fā)表的同一研究。在完成文獻篩選工作后，共有31項研究符合元分析標準，其中國內(nèi)10項、國外21項，全部樣本文獻共包含46個效應值（部分文獻包含多個效應值）。

2.文獻編碼

為方便后期統(tǒng)計和計算效應值，在文獻選取工作完成之后，需要對原始文獻的各項特征值進行編碼。文獻編碼的內(nèi)容包括作者、發(fā)表年份、樣本量、教學內(nèi)容、學科、學段、知識類型以及實驗周期，編碼后的文獻信息見表1。本研究將學段分為幼教、小學、中學、大學等四個階段;將學科分為文史、理工、藝術(shù)、體育和綜合等五類，其中文史類包括中文、英語等，理工類包括程序設(shè)計、電子電路等，綜合類包括STEM、機器人主題活動等;依據(jù)已有相關(guān)研究（李彤彤等，2018），本研究將知識類型分為理論和實踐兩類，理論類大多是講授概念、規(guī)則、事實和原理相關(guān)知識，重在考察學生對知識的掌握程度;而實踐類主要是講授技能、操作過程相關(guān)知識，重在考察學生的知識應用與動手實踐能力。

3.分析方法與工具

為綜合分析教育機器人對學生學習效果的影響，本研究使用教育技術(shù)研究中有著廣泛應用的元分析方法。元分析是一種為綜合已有研究發(fā)現(xiàn)，對單個研究結(jié)果進行綜合的統(tǒng)計學分析方法（Glass，1976）。由于受研究者自身以及研究環(huán)境、經(jīng)費等因素的影響，針對相同研究問題的多項研究往往會出現(xiàn)結(jié)論不一致的情況，而元分析方法恰好可以彌補這一不足。其主要通過計算已有研究成果的實驗數(shù)據(jù)，得出平均效應值（Effect Size），并以此來評價效果與影響程度。教育研究常用Cohens d、Glasss Δ、Hedgess g等作為效應值。根據(jù)樣本文獻在實驗類型、結(jié)果變量類型以及樣本量上的差異，本研究采用Hedgess g（以下簡稱g值）作為效應值。本研究所使用的元分析工具為Comprehensive Meta Analysis 2.0（CMA 2.0）軟件，它通過輸入原始數(shù)據(jù)，包括實驗組與對照組的樣本量、均值、標準差等，運算后即可自動生成分析結(jié)果。

四、結(jié)果分析與討論

1.發(fā)表偏倚與同質(zhì)性檢驗

為保證研究結(jié)果的科學性與可靠性，元分析過程通常會對樣本數(shù)據(jù)的發(fā)表偏倚進行檢測。所謂發(fā)表偏倚是指因研究者、審稿人與編輯在選擇論文發(fā)表時，依賴研究結(jié)果的方向與強度所產(chǎn)生的偏差（楊揚等，2002）。本研究采用定性的漏斗圖和定量的Begg s檢驗對研究樣本的發(fā)表偏倚進行綜合評估，使用CMA 2.0軟件所獲取的樣本發(fā)表偏倚檢測漏斗圖如下圖所示。從漏斗圖中可以看出，研究樣本的效應值相對均勻地分布在漏斗圖平均效應值的兩側(cè)，這說明存在發(fā)表偏倚的可能性較小。此外，在Begg s檢驗中，若Z>1.96，P<0.05，則存在偏倚;若Z<1.96，P>0.05，則不存在偏倚（羅杰等，2013）。Beggs檢驗結(jié)果顯示，Z=1.609（小于1.96），P=0.107（大于0.05），表明檢驗結(jié)果理想。綜合上述分析，本研究所采用的樣本不存在發(fā)表偏倚，因而基于這些樣本所獲得的數(shù)據(jù)分析結(jié)果是可靠的。

根據(jù)元分析的統(tǒng)計原理，當研究的異質(zhì)性較大時，即I2>60%時，應采用隨機效應模型進行分析;當研究的異質(zhì)性較小時，即I2<60%時，應采用固定效應模型進行分析（李彤彤等，2018）。研究樣本的異質(zhì)性檢驗結(jié)果顯示，Q=237.686，P=0.000<0.001，I2=81.067%，表明研究樣本間存在較大的異質(zhì)性，故選用隨機效應模型進行分析。

2.教育機器人對學生學習效果的整體影響

教育機器人對學生學習效果的整體影響如表2所示。從表2的合并效應值看，無論是固定效應模型還是隨機效應模型，兩者均達到了統(tǒng)計學上的顯著水平（P<0.001），且合并效應值為正值，這表明教育機器人對學生學習效果具有正向的影響。根據(jù)前文的同質(zhì)性檢驗結(jié)果，本研究選擇隨機效應模型進行分析，得出的合并效應值為0.465。根據(jù)Cohen提出的效應值大小的劃分標準，當效應值為0.2左右時，通常認為影響較小;當效應值為0.5左右時，通常認為有中等影響;當效應值為0.8左右時，通常認為影響較大（Cohen，1969）。由此可見，教育機器人對學生學習效果具有中等程度的正向影響。這一結(jié)果說明，從整體上看，教育機器人對學生的學習有積極的促進作用，有助于提升學生的學習效果。

3.教育機器人對不同學段學生學習效果的影響

從不同學段來看，教育機器人在幼教、小學、中學、大學都有應用，其在小學階段的應用較多。教育機器人對不同學段學生學習效果的影響如表3所示。按照效應值從大到小依次為幼教（g=0.627，p<0.05）、小學（g=0.554，p<0.001）、大學（g=0.505，p<0.05）、中學（g=0.059，p>0.05），可以看出，幼教、小學、大學學段的合并效應值均大于0.5，且介于0.5至0.8之間，說明教育機器人對這三個學段學生的學習效果具有中等程度的影響。而中學階段的合并效應值低于0.2，說明教育機器人對中學生的學習效果影響較小，其可能是受到中學階段學習內(nèi)容、活動形式以及學習要求等因素的影響。相對于中學生而言，大學生雖已具備較強的自主學習能力，且不太容易受學習環(huán)境的影響，但教育機器人在大學學段僅應用于電子電路、程序設(shè)計等專業(yè)課程學習，其在進一步的推廣上仍然具有一定潛力。從整體上看，教育機器人對多個學段（幼教、小學、大學）學生的學習具有正向的促進作用，并在一定程度上可以改善學習效果。但在中學階段，教育機器人對學生學習的作用效果并不顯著，后續(xù)針對教育機器人在中學階段的應用還需開展更多研究。

4.教育機器人對不同學科學習效果的影響

為進一步探究教育機器人對不同學科學習效果的影響，本研究將樣本文獻分為理工、體育、文史、藝術(shù)與綜合等五組進行分析，各組的合并效應值如表4所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，教育機器人對各學科學習效果的影響程度存在較大差異。從具體的影響效應看，體育（g=1.133，p<0.001）和文史（g=0.854，p<0.001）的合并效應值均大于0.8，且都達到了統(tǒng)計學上的顯著水平，這表明教育機器人對這兩類學科學習效果的正向影響較大。綜合（g=0.383，p<0.001）類學科的合并效應值位于0.2至0.5之間，且達到了統(tǒng)計學上的顯著水平，這表明，教育機器人對綜合類學科的學習效果具有中等偏低的促進作用。而藝術(shù)（g=0.439，p>0.05）和理工（g=0.216，p>0.05）的效應值雖位于0.2至0.5之間，但未達到統(tǒng)計學上的顯著水平，表明教育機器人對藝術(shù)類和理工類學科的影響效果不顯著。因此，后續(xù)研究可以進一步探索教育機器人在理工類和藝術(shù)類學科教學中的實踐應用。

5.教育機器人對不同知識類型學習效果的影響

本研究分析了教育機器人對學生學習效果的影響在不同知識類型上的差異性，其結(jié)果如表5所示。教育機器人在理論型知識上的合并效應值為0.649，實踐型知識上為0.406，且兩者均達到了統(tǒng)計學上的顯著水平（p<0.001），表明不論是在理論型知識還是實踐型知識的學習方面，教育機器人都對學生的學習效果具有顯著的正向促進作用。相較而言，教育機器人對理論類課程的學習效果影響更大，對實踐類課程的學習效果影響略小。通過對文獻的進一步分析發(fā)現(xiàn)，理論類課程更注重學生對知識的掌握，比如對英文、中文、韓文等語言的學習;實踐類課程則強調(diào)對學生知識應用能力和動手能力的培養(yǎng)，比如程序設(shè)計、電子電路設(shè)計等。教育機器人因其人機交互友好的特點，在理論型知識的學習上，尤其是在語言學習方面，具有得天獨厚的優(yōu)勢。而在實踐型知識的課程學習中，教育機器人對學習效果的影響并不顯著，這主要與當前教育機器人自身硬件受限有關(guān)。隨著人工智能、仿生科技等新興技術(shù)的發(fā)展，教育機器人對理論型知識和實踐型知識學習的促進作用都將可能提升。

6.教育機器人在不同實驗周期上的影響效果

為探究在不同實驗周期上，教育機器人對學生學習效果的影響，本研究將樣本文獻按實驗周期劃分為“4周以內(nèi)”“1～6個月”和“6個月以上”三組進行分析，結(jié)果如表6所示?？梢钥闯觯逃龣C器人在不同實驗周期上的合并效應值存在差異，說明教育機器人對學生學習效果的影響與實驗周期具有一定的相關(guān)性。具體而言，實驗周期在4周以內(nèi)的研究其效應值最高（g=0.680），且達到了統(tǒng)計學上的顯著水平（p<0.001），說明實驗周期在4周以內(nèi)時，教育機器人對學生學習效果具有中等程度的正向影響。實驗周期在1～6個月的研究，其效應值為0.452;而實驗周期在6個月以上的研究，其效應值為0.180。不難發(fā)現(xiàn)，隨著實驗周期的延長，教育機器人對學生學習效果的影響逐漸減弱，這說明過長的實驗周期會降低教育機器人的應用效果。出現(xiàn)此類現(xiàn)象的原因可能是隨著教育機器人應用時間的延長，學生對教育機器人的使用逐漸適應和熟悉，因而教育機器人對學習效果的影響水平?jīng)]有剛開始應用時顯著，這與已有研究的結(jié)論基本類似（顧小清等，2018;Chauhan，2017）。

7.教育機器人在不同區(qū)域上的影響效果

目前，教育機器人是國內(nèi)外學者探討的熱點主題，教育機器人在不同區(qū)域上的影響效果如表7所示。國內(nèi)教育機器人對學習效果影響的合并效應值為0.331，達到了統(tǒng)計學上的顯著水平（p<0.01），說明教育機器人對國內(nèi)學生學習效果具有中等偏低的影響水平。換句話說，在國內(nèi)的研究與實踐中，教育機器人對學生學習效果具有正向的促進作用，但影響水平偏低。而國外教育機器人對學習效果影響的合并效應值為0.554，且達到了統(tǒng)計學上的顯著水平（p<0.001），說明教育機器人對國外學生學習效果具有中等偏上的影響水平。換言之，在國外的研究與實踐中，教育機器人對學生學習效果具有正向的促進作用，能較好地改善與提升學習效果。綜上所述，當前國內(nèi)和國外的教育機器人對學生學習效果的影響均為中等水平，但整體上國外（g=0.554）要好于國內(nèi)（g=0.331）。后續(xù)研究可以借鑒國外的教育機器人研究與實踐經(jīng)驗，積極探索教育機器人在國內(nèi)的本土化應用。

五、結(jié)論與思考

本研究采用元分析方法，對國內(nèi)外有關(guān)教育機器人對學生學習效果影響的31篇文獻進行量化分析，并依據(jù)元分析結(jié)果對教育機器人的影響效果進行客觀評價，同時考察了在不同學段、不同學科、不同實驗周期、不同知識類型及不同區(qū)域上教育機器人對學習效果影響的差異。總體而言，教育機器人對學生學習效果影響的合并效應值為0.465，這說明教育機器人對學生的學習效果具有中等程度的積極影響，能較好地促進學生的學習。從教育機器人對不同學段學生的學習效果的影響來看，在幼教、小學和大學階段，教育機器人對學生學習效果具有中等程度的促進作用，而對中學生的學習效果影響較小，其原因可能是受到中學階段學習內(nèi)容、活動形式以及學習要求等方面因素的限制，因此在中學階段開展教育機器人的應用實踐需要更加合理的教學設(shè)計。從教育機器人在不同學科上的影響效果來看，教育機器人對體育、文史和綜合類學科學習效果的影響較為明顯，對藝術(shù)和理工學科的影響稍弱，這說明在藝術(shù)與理工類課程中應用教育機器人需要考慮更多的因素。在知識類型方面，教育機器人對理論型知識學習效果的促進作用更大，對實踐型知識的作用稍弱，因此，在教育機器人的研究與應用中應加強針對實踐型知識的探索。從實驗周期上看，教育機器人對學生學習效果的影響隨著實驗周期的延長而降低，這表明在教育機器人的應用過程中，需要維持其對學習效果的正面影響。從不同區(qū)域來看，國外教育機器人的應用效果在整體上要好于國內(nèi)，可見，國內(nèi)的教育機器人研究不僅要立足于自身實踐，還要積極與國外同行交流、向其借鑒。基于上述分析可以發(fā)現(xiàn)，教育機器人雖然對學生學習效果具有積極的促進作用，但在具體的教育教學過程中還存在一些問題值得思考。

1.進一步提升教育機器人對學習效果的促進作用

教育機器人雖然對學生學習效果具有中等程度的影響，能在一定程度上促進學生的學習，但與國家所提出的加強教育機器人應用、發(fā)展智能教育的要求，還存在一定的距離。因此，在教育機器人的實際應用中還需要更加合理的設(shè)計，以提升其對學習效果的促進作用。具體而言，一方面，要加強教育機器人硬件及配套資源的設(shè)計，智能化的硬件設(shè)計能夠提升學生的學習體驗，而合理的配套資源設(shè)計可以促進學生的學習;另一方面，要積極探索教育機器人的影響作用機制，通過腦科學、心理學、教育學等多學科的協(xié)同研究，揭示教育機器人對個體學習的內(nèi)在影響機制，為教育機器人的應用與實踐提供科學指導，從而進一步提升教育機器人對學生學習效果的促進作用。

2.積極探索教育機器人應用與實踐的有效模式

從元分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，教育機器人對不同學段學生、不同學科以及不同知識類型學習效果的影響存在差異，因此，在教育教學實踐中，教師需要根據(jù)不同學段、學科和知識類型的特點來設(shè)計有效的教學模式。當前，根據(jù)機器人課程中的學習結(jié)果（鐘柏昌，2016），已形成實驗模擬型（李婷婷等，2017）、趣味交互型（鐘柏昌等， 2018）、科學探究型（張敬云等，2017）以及發(fā)明創(chuàng)造型（閆妮等，2018）等四種典型教學模式，為教育機器人實踐提供了有效的理論指導。然而，在教育教學實踐中，由于不同學段的學生在認知能力上的差異，教師還應進一步探索教育機器人應用的有效實踐模式。比如，對于認知能力較強的學習對象，在實踐中可以融入工程設(shè)計的教育理念;對于認知能力較弱的學習對象，則可以融入游戲化學習的教育理念。針對不同學科，合理的教學設(shè)計對提升教育機器人的應用效果同樣重要，例如理論性較強的文史類學科要加強人機交互，而實踐性較強的理工類學科則應注重協(xié)同合作與學習成果的展示。此外，在針對不同類型知識的教學實踐中，也需采取對應的教學策略，比如理論類知識可以采用頭腦風暴法，實踐類知識則應側(cè)重體驗與探究。

3.強化教育機器人對學習效果影響的持續(xù)性

元分析結(jié)果顯示，教育機器人對學生學習的影響效果隨著實驗周期的延長而降低，這說明在教育機器人的應用與實踐過程中，其對學生學習效果影響的持續(xù)性還需要進一步強化。具體而言，可以從以下幾個方面入手：其一，加強教育機器人與增強現(xiàn)實（AR）、虛擬現(xiàn)實（VR）、3D打印、仿生科技、語音交互等技術(shù)的集成應用，開發(fā)智能化的教育機器人系統(tǒng)，以提升學習者的學習興趣與學習體驗（周進等，2018）;其二，在教育機器人的實踐過程中，針對不同學段和不同學科的教學內(nèi)容，進一步優(yōu)化教學設(shè)計，以充分激發(fā)學生的學習熱情并調(diào)動其學習積極性;其三，進一步豐富與完善教育機器人應用的學習資源，使其更加符合學生的認知發(fā)展水平;其四，開展針對教育機器人的跨學科研究，從實際問題出發(fā)，強調(diào)利用多學科交融的方式來解決問題，以確保學生的學習動機處于較高的水平。

4.推動針對教育機器人的國際交流與本土實踐

當前，國外教育機器人應用在對學生學習效果的提升上整體好于國內(nèi)，且國內(nèi)教育機器人研究的起步也相對較晚，因此，我們要積極推動和促進教育機器人的國際化交流，努力實現(xiàn)“彎道超車”。一方面，國內(nèi)高?？赏ㄟ^與國外的教育機器人研究機構(gòu)建立合作研究機制，以加強同該領(lǐng)域國外學者的交流與合作;另一方面，我國中小學校也可以利用開放課堂、游學、夏令營等形式的國際交流活動，來推動教育機器人的課堂實踐走向國際。需要注意的是，教育機器人的國際化交流雖能拓寬我國學者在研究與實踐上的視野，但交流借鑒不等同于模仿和照搬。應當看到的是，我國在教育體制、課程體系等諸多方面與其他國家存在較大的差異，因此，國內(nèi)教育機器人研究應在借鑒國際經(jīng)驗的同時，實現(xiàn)本土化的創(chuàng)新與實踐。

六、結(jié)語

本研究采用元分析方法考察了教育機器人對學生學習效果的實際影響，并提出了改善教育機器人應用效果的若干建議，以期為國內(nèi)教育機器人的研究與實踐提供參考。需要說明的是，本研究仍然存在一些不足的地方，例如研究的樣本量還不夠大，未將教育機器人對學生學習效果的影響進行更為細致的劃分等。后續(xù)研究可以綜合更多相關(guān)研究，對作用效果進行更加細致的分析。此外，針對性別、學習環(huán)境等潛在變量對學生學習效果的影響，還需進一步的關(guān)注和深入分析，以便更為全面地掌握教育機器人應用與實施的基本條件。

參考文獻：

[1]蔡錦豐（2009）.LEGO MINDSTORMS提升國小學童問題解決能力與科學態(tài)度之研究[D].臺東：臺灣臺東大學.

[2]鄧靜（2013）.機器人課堂教學對小學生創(chuàng)新能力培養(yǎng)的研究[D].成都：四川師范大學.

[3]杜占元（2018）.人工智能與未來教育變革[J].中國國情國力， （1）：6-8.

[4]高惠玲（2007）.高職資訊科專業(yè)實習課程應用Lego Mindstorms創(chuàng)新教學之研究[D].臺東：臺灣臺東大學.

[5]顧小清，胡夢華（2018）.電子書包的學習作用發(fā)生了嗎？ ——基于國內(nèi)外39篇論文的元分析[J].電化教育研究， （5）：19-25.

[6]國務院（2017）.國務院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知[EB/OL].[2018-06-20].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm#.

[7]黃榮懷，劉德建，徐晶晶等（2017）.教育機器人的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢[J].現(xiàn)代教育技術(shù)， （1）：13-20.

[8]李彤彤，龐麗，王志軍（2018）.翻轉(zhuǎn)課堂教學對學生學習效果的影響研究——基于37個實驗和準實驗的元分析[J].電化教育研究， （5）：99-107.

[9]李婷婷，鐘柏昌（2017）.中小學機器人教育的核心理論研究——論實驗模擬型教學模式[J].電化教育研究， （9）： 96-101.

[10]林智皓（2007）.樂高動手做教學對國小學童科學創(chuàng)造力影響之研究[D].臺東：臺灣臺東大學.

[11]劉洲（2005）.應用Lego Mindstorms在高中程式設(shè)計教學的成效探討[D].臺北：臺灣師范大學.

[12]羅杰，冷衛(wèi)東（2013）.系統(tǒng)評價/Meta分析理論與實踐[M].北京：軍事醫(yī)學科學出版社.

[13]喬福存，朱厚偉，吳樹超（2017）.機器人參與教學對小學生體育學習影響的實驗研究[J].運動， （21）：68-69.

[14]謝亞錚（2009）.機器人輔助程式設(shè)計教學之學習成效與學生心智模型探討[D].臺北：臺灣師范大學.

[15]許雅慧（2006）.應用LEGO Mindstorms視覺化環(huán)境輔助程式設(shè)計觀念學習[D].臺北：臺灣師范大學.

[16]王裕德，陳元泰，曾鈴惠（2012）.機器人問題導向程式設(shè)計課程對女高中學生學習程式設(shè)計影響之研究[J].科學教育月刊， （354）：11-29.

[17]閆妮，鐘柏昌（2018）.中小學機器人教育的核心理論研究——論發(fā)明創(chuàng)造型教學模式[J].電化教育研究， （4）：66-72.

[18]楊揚，沈志超，靳純橋（2002）.發(fā)表偏倚的原因、后果與預防研究[J].編輯學報， （3）：170-172.

[19]曾義智（2006）.應用機器人于程式設(shè)計教學——實體機器人與模擬軟體使用成效比較[D].臺北：臺灣師范大學.

[20]張劍平，王益（2006）.機器人教育：現(xiàn)狀、問題與推進策略[J].中國電化教育， （12）：65-68.

[21]張敬云，鐘柏昌（2017）.中小學機器人教育的核心理論研究——論科學探究型教學模式[J].電化教育研究， （10）：106-111.

[22]浙江省教育廳（2018）.浙江省教育廳辦公室關(guān)于開展教育機器人應用試點示范建設(shè)工作的通知[EB/OL].[2018-06-28].http：//jyt.zj.gov.cn/art/2018/6/15/art_1532985_27488095.html.

[23]鐘柏昌（2016）.中小學機器人教育的核心理論研究——機器人教學模式的新分類[J].電化教育研究， （12）：87-92.

[24]鐘柏昌，韓蕾（2018）.中小學機器人教育的核心理論研究——論趣味交互型教學模式[J].電化教育研究， （9）： 88-95.

[25]中華人民共和國教育部（2018）.教育部關(guān)于印發(fā)《教育信息化2.0行動計劃》的通知[EB/OL].[2018-06-26]. http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html.

[26]周進，安濤，韓雪婧（2018）.國際機器人教育研究前沿與熱點——基于Web of Science文獻的可視化分析[J].開放教育研究， （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 責任編輯 譚明杰

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