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摘 要：教育机器人作为教育技术的新兴研究方向，在智能教育方面逐渐占据重要地位，成为教育人工智能技术领域的热点之一。本研究以Web of Science核心数据库收录2010-2018年的教育机器人相关文献为研究对象，通过Citespace软件进行关键词共现分析。研究发现：国际教育机器人研究主要集中在机器人学研究、教育机器人支持下的工具与环境研究、教育机器人应用实践研究三方面。并对国际教育机器人在学生发展、技术应用、概念价值方面的未来发展趋势进行了展望。同时，对我国教育机器人领域的人才培养、教育机器人科学研究、合作机制、教育机器人创新应用具有启示和借鉴作用。
关键词：教育机器人;研究现状;可视化分析
中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：2096-0069（2019）06-0072-08
收稿日期：2019-06-18
基金项目：2018年度江苏高校哲学社会科学研究重点项目“人类命运共同体视野下‘一带一路’国家信息化发展现状及协同推进战略研究”（2018SJZDI176）;江苏师范大学研究生创新实践项目“教育机器人促进创新人才培养研究”（2018YXJ694）
作者简介：张尧（1995— ），男，河南郑州人，江苏师范大学智慧教育学院硕士研究生，研究方向为教育机器人;王运武（1980— ），男，山东聊城人，江苏省教育信息化工程技术研究中心副主任，副教授，硕士研究生导师，研究方向为智慧校园、教育信息化。
一、前言
2016年，谷歌AlphaGo战胜人类围棋顶尖选手李世石，再一次给世人普及了人工智能的概念，使得人们开始意识到人工智能时代即将到来。教育机器人作为人工智能的产物，已成为各国教育部门关注的重点。我国教育机器人研究起步较晚，因此，总结国际教育机器人研究现状，有助于提高和完善国内教育机器人研究水平。
目前已有学者深入分析了国外教育机器人的研究现状，黄荣怀等[1]通过对相关文献的分析，提出全球排名前十的教育机器人研究机构和目前教育机器人研究关注的七个研究方向，探讨了十二类教育机器人产品、应用情境和三大关键技术，在此基础上提出了教育机器人的十大核心观点。周进等[2]收集国际上关于机器人教育研究的相关文献，梳理了这一领域国际研究前沿与热点主题。
本研究将Web of Science核心数据库2010-2018年公开发表的文献作为研究对象，分析国际教育机器人的研究现状与未来发展趋势。
二、研究设计
为全面分析国际教育机器人学术研究现状，本研究主要根据国际权威科学网核心合集Web of Science为检索源，以“教育”（education）、“教师”（teacher）、“儿童”（children）、“学生”（student）、“教室”（classroom）和“机器人”（robot）作为关键词开展主题检索，在高级检索中生成式TS=（（（education* AND robot*） or （teacher AND robot*） or （children AND robot*）or （student AND robot*） or （classroom AND robot*））），時间跨度为2010年至2018年，共得2217篇文献。2010年至2018年研究数量的趋势图，如图1所示。可以看出，国际教育机器人研究在近十年处于稳步增长阶段。
为了更精确地把握教育机器人的研究方向，本研究将重点关注计算机科学（Computer Science Oriented）、机器人学（Robotics Oriented）以及教育（Education Oriented）三大导向。文献类型选择“文献”（Article）、“综述”（Review）和“会议论文”（Proceedings Paper）。通过文献筛选和精炼，在计算机科学导向中共涵盖计算机科学人工智能（Computer Science Artificial Intelligence）、计算机科学跨学科应用（Computer Science Interdisciplinary Applications）等共7个领域，252篇文献;机器人导向只有机器人学（Robotics），文献303篇;教育导向分为教育科学学科（Education Scientific Disciplines）和教育教学研究（Education Educational Research）两个领域，共242篇文章。
本研究采用Citespace V可视化分析软件，探究教育机器人领域的研究热点和最新发展动态。研究思路主要分为两步：首先，通过使用Citespace V对获取的三个导向的文献进行关键词共现分析，探索教育机器人领域的主题与热点。关键词能体现文章的研究价值与方向，是研究主题的高度概括与凝练，因此分析关键词能有效探测某一研究领域的热点问题[3];其次，对上述研究现状进行归纳总结，同时结合我国实际发展情况，归纳我国教育机器人研究实践的启示。
三、国际教育机器人研究现状分析
教育机器人属于跨学科、跨领域的研究，其研究领域涵盖计算机科学、工程学、机械、材料科学、学习科学、心理学、生物学等领域。通过对国际教育机器人研究的三个领域进行关键词共现分析，选择节点类型为关键词（Key word），时间区段设置为1年，并采用“pruning sliced network”路径搜索算法，生成教育机器人在计算机科学方向、机器人学方向以及教育研究方向的知识图谱。本研究将提取各知识图谱前20位的高频关键词，并计算其中心度数值，如表1所示。
通过分析国际教育机器人在计算机科学、机器人学以及教育领域研究热点知识图谱及关键词频次和中心度值，发现教育机器人的研究热点表现在以下三个方面： （一）机器人学研究
机器人学导向的高频关键词有“人机交互”（human-robot interaction）、“模仿”（imitation）、“行为”（behavior）、“设计”（design）、“模型”（model）、“系统”（system）等。机器人学研究涵盖了机器人的设计、构造、操作与应用，包括计算机科学导向中的系统控制、感觉反馈和信息处理，目的在于研究开发机器以代替人类从事某些工作[4]。从高频关键词的频次及中心度值来看，目前教育机器人领域中机器人学方向研究较为分散，其中针对儿童的机器人外形及功能探讨是突出的热点。有研究者对教育机器人所涉及的学习活动领域和主题进行调查发现，存在技术教育和非技术教育这两个主要且广泛的类别[5]。其中技术教育一般是介绍计算机科学和机器人编程，然后学生通过使他们的机器人工作来实际运用他们的知识[6]。而非技术教育则以非机器人学科知识为主，强调将机器人与课内外学习生活相结合。例如有研究者通过机器人向儿童传授英语知识[7][8]，通过Bee-bot可编程机器人的路径轨迹，使孩子们能够参与解释角度和几何问题等[9]。在医院、学校和家庭中，社交机器人可以专注于通过社交而非物理互动帮助儿童[10]。与此同时，社交机器人还能吸引并激励患有自闭症谱系病（Autism Spectrum Disorder）的孩子进行互动[11]。约安努等[12]利用Nao人形机器人培养自闭症儿童的沟通交流技能，研究表明社交机器人在自闭症儿童教育上具有潜在价值。与此同时，机器人外观研究影响着人机互动的效果和层次。最著名的就是“恐怖谷理论”。当前，社交机器人普遍具有人形特征，例如头部、眼睛、嘴巴、手臂、腿部等，设定的目的是提升机器人的社交参与能力，探寻用户感知和机器人物理属性之间的关系，如面部特征、机器人大小、体型和运动等[13][14]。
机器人的选择通常取决于实际考虑因素以及学习者是否在机器人周围感觉舒适[15]。人机交互致力于理解，设计和评估机器人系统以供人类使用或与人类一起使用。关于人机互动的研究与以前和正在进行的遥控机器人、智能车辆系统、人与计算机的交互等领域的工作密切相关[16]。在教育领域，人机交互、人工智能等技术作为关键技术，旨在促进人与机器人发生更多类似于人类之间的互动。
随着机器人学研究的逐步深入，研究者对机器人应用功能和结构的理解更多地是将其作为教育机器人（涵盖部分社交机器人和移动机器人），辅助正常儿童的教学和满足特殊教育的需要。需要说明的是，并非所有的教育机器人都需要社交互动[17]。因此，相关研究的开展，有利于明确教育机器人的自身结构与优势，避免机器人学研究领域的泛化，促进机器人功能体系化发展和应用模式创新。
（二）教育机器人支持下的工具与环境研究
从“社交机器人”（social robot）、“通讯”（communication）、“教育机器人”（educational robotics）等高频关键词得知，教育机器人研究种类丰富，且与教学环境和相关学习工具密不可分，應继续关注教育机器人支持下的工具与教学环境研究。
为利用现代信息技术提升学生的学习体验，西班牙奥维耶多大学丽贝卡等[18]通过改编HolograFX游戏，开发了一个新的移动应用程序“3D全息机器人”充当虚拟的教师角色，帮助西班牙儿童练习英语发音。与此同时，AR技术和VR技术也逐渐应用于各教育领域。余晶秀等[19]探索将增强现实和机器人技术与教学模型相结合，开发了互动学习环境，并将其应用于课堂教学。研究结果表明，学生可以通过结合机器人和增强现实的互动学习经验来提高他们的创造力。纳撒内尔等[20]开发和评估了支持工业机器人在线编程培训的虚拟现实系统。结果表明，嵌入在虚拟现实系统中的认知/感知辅助对所有任务性能度量以及真实机器人上的参与者的结果的一致性具有积极影响。
教育机器人按照物质形态进行划分，共分为虚拟教育机器人和实体教育机器人两大类。虚拟学习平台在提升远程教学的真实性和互动性方面具有强大的优势，也是目前教育机器人工具和环境研究的趋势。博雷罗等[21]提出了基于增强现实的开发实验室系统（增强远程实验室），使教授和学生能够在当前的课堂实验室中远程工作，并与真实实验室交互的虚拟元素。通过对电子工程学科的大学生进行实验，发现增强远程实验室显著改善了当前虚拟实验室和远程实验室的可能性。波克康亚克等[22]通过创建机器人虚拟实验室，旨在提升学习者远程学习体验。
开源硬件Arduino和LEGO机器人，具有低成本、模块化、可拓展等特点，已经成为目前国际上通用教育机器人的重要载体之一。戈梅斯·德加布瑞尔等[23]针对高年级本科工程专业学生，采用LEGO Mindstorms NXT套件和标准LabVIEW的实验室，通过真实硬件和代表性软件来激发设计和实验。加西亚·绍拉等[24]利用开源3D 打印机（Printbots）和开源硬件结合的方式定制教育机器人。该教育机器人有丰富的功能，可以针对不同教育水平的使用者，同时具有非常低的成本。值得注意的是，面向各个年龄阶段学生的教育机器人比赛越来越受到全世界的欢迎，从而引发对教育机器人越来越多的关注[25]。维尔钦斯基[26]介绍了FIRST机器人竞赛将高中学生与教育、工程、商业和民间社区的志愿者紧密联系在一起，探讨FIRST机器人竞赛提供的四门课程模型，以说明以FIRST机器人竞赛为中心的本科课程的发展顺序。
当前教育机器人支持下的工具与环境研究主要关注设计开发、应用与评价，对于教育机器人工具和环境的理论基础以及如何长期、高效地应用有待进一步探索。一方面，研究教育机器人支持下的工具与教学环境是发展教育机器人的有效途径之一，可供后续研究者参考和借鉴。另一方面，通用人工智能技术和专用人工智能技术的发展，凸显了使用教育机器人作为教育工具的巨大潜力[27]，智能时代的工具和环境应满足学生智能素养发展的需求，教育机器人将成为未来教育中不可或缺的一部分。 （三）教育机器人应用实践研究
从“科学”（science）、“机电一体化”（mechatronics）、“工程教育”（engineering education）、“基于项目的学习”（project-based learning）、“技能”（skill）等高频关键词可以看出，教育机器人应用实践研究包括机器人课程设计、教育机器人教学设计与实践等，同时对教育机器人在教育领域的应用与效果评价研究仍在探索之中。其中，关键词“技能”有较高的中心度，说明技能培养是大多数研究内容的目标和方向。
伊拉等[28]为高中生设计了为期七周的机器人入门实践课程——Robotic Autonomy，课程涵盖机械、电子学、机器人行为、导航和远程操作。并结合机器人和课程设计，评估机器人自治的教育效能。结果表明，机器人对学生学习产生积极影响，远远超出了机器人學中特定技术概念的界限。耶尔马兹等[29]介绍了基于实验室和面向设计的机器人教育模型两门课程，长期的评估得出课程期间具有一致的功效，表明该机器人教育模式可以成功拓展。在教学理论和教学策略方面，研究者已开始对教育机器人领域普遍的教学理论进行研究和探索。阿尔通和佩戴斯特[30]在对已发表的文献进行定性分析的基础上，得出协作学习、基于问题的学习、发现学习、基于项目的学习、基于竞赛的学习、探究学习等教学方法常用于包含教育机器人课程。卡里姆和穆宾[31][32]认为教育机器人领域符合现代教育理论中的建构主义学习理论、设计学习、主动学习原则和社会建构主义。需要说明的是，目前教育机器人领域的教学理论和策略虽然已有一定的研究成果，但创新性以及如何满足学生智能时代的发展需要是当前关注的主要问题之一。
教育机器人在教育领域中开始进行无缝整合的过程，这种影响对学习者而言更为重要，机器人可以促进学生的发展和能力提升。教育机器人在教育活动中主要的角色是作为学习的工具，但是角色的不断延伸和功能的逐步扩展将极大地发挥教育机器人的潜在价值。
机器人在教学活动中，扮演辅助教师或学生上课学习的工具[33]，并逐渐成为学习计算机、机电、工程、科学和语言的有趣平台。克鲁兹等[34]扩展了现有的使用LEGO Mindstorms NXT机器人作为培训平台的替代方案，将其用于数据采集、控制系统工程和实时系统本科课程的教学。马奎兹[35]等提出通过虚拟仪器控制物理系统远程访问实验室的设计模式，并在此基础之上，研究探索机器人电子学习实验室（LER）项目，该实验室专注于物理自动化教学。伯斯[36]通过TangibleK机器人计划，将适合发展的计算机编程和机器人工具与建构主义课程相结合，旨在让幼儿园儿童学习计算思维、机器人、编程和解决问题。
在职业教育中，教育机器人可作为虚拟教学的平台和环境。洛佩兹-罗德里格斯[37]基于Android和Arduino的开放式教育低成本模块化和可扩展移动机器人的设计，用于通信技术（ICT）职业培训、工程课程以及在线学习或大规模开放在线课程（MOOC）、虚拟实验室等。曼苏尔等[38]以6自由度（DOF）系列机械臂为中心，提出了一个用于学术、职业和培训目的的自主机器人平台。特殊教育领域，教育机器人在帮助自闭症谱系障碍（ASD）和语言障碍等治疗过程中具有许多优势。例如，许仁年等[39]以专业人士为对象，确定治疗机器人KASPAR对自闭症谱系障碍儿童的治疗和/或教育目标的潜在贡献。克斯等[40]旨在通过非人工机器人与儿童之间的非语言交流和基于模仿的互动游戏，帮助听障儿童的手语（Sign Language）学习。国内外的机器人竞赛在教育领域占据着一定的主导地位[41]，教育机器人作为参加机器人竞赛的直接工具，受到广泛的关注。
机器人在教学活动中，扮演学习者或同伴的角色，作为学习者，或陪伴其他学习者共同学习。例如，张志伟等[42]使用混合现实技术和机器人设计了一个具有真实场景的系统RoboStage，机器人被设计为在任务中扮演真正的互动角色。结果表明，RoboStage显著提高了任务的真实性，也对学习动机产生了积极影响。
机器人在教学活动中，作为教师或是专家指导者，传授知识与经验。奥贝德等[43]以移情概念为背景，描述了机器人导师技术架构及其组件，并为机器人导师设计教学和移情策略。通过研究发现，在对照条件下，测试条件下的儿童确实认为机器人比儿童更具共情性。罗斯等[44]探索让机器人扮演教师的角色，引导孩子通过几个舞蹈动作来学习舞蹈短语。国际机器人教师和人工智能教师的研究已处于探索期，机器人教师作为教育机器人在教育领域应用的高级阶段，相关基础和应用研究拥有巨大发展潜力。需要说明的是，教育机器人在教学活动中，不仅可以扮演以上三种角色之一，还可以同时扮演两种以上不同的角色，而这也是未来教育机器人发展的方向和趋势。
随着教育机器人的普及和研究者的增多，应用范围涵盖了K12教育、高等教育、成人教育、职业教育以及特殊教育，学科领域横跨信息技术、机电、工程、科学和语言学等。教育机器人作为教育技术的子集，将逐步用于促进学习和提高学生的教育表现。
四、国际教育机器人未来发展趋势及对我国的启示
（一）国际教育机器人未来发展趋势
通过对上述国际教育机器人三个导向研究文献中高频关键词共现的分析与解读可知，目前教育机器人研究数量和应用范围不断扩大，处于快速增长阶段，但总体上教育机器人理论基础、教学应用和评估研究仍处于探索发展阶段，研究较为分散，没有形成统一的体系和框架。未来国际教育机器人研究将联合全球研究者、顶尖技术和研发力量，在宏观战略规划的指引下，有条不紊地改善教学，培养学习者的智能素养和21世纪技能。
概念价值方面，随着研究的开展和深入，教育机器人的定义与特征逐渐清晰明确，在人工智能技术发展的道路上，研究者将更多地把教育机器人作为教育教学的辅助和支持手段，教育机器人在明确的范畴和边界内发挥最大功能，实现教育机器人研究的价值。 技术应用方面，教育研究与相关教学工具和学习环境密不可分[45]。在教育机器人与科学技术融合的科学依据下，教育机器人以工具和教学平台环境作为发展核心，扩大机器人教育应用场景的多元化，有效提升学生学习体验。
学生发展方面，教育机器人更加符合智能时代的教育需求，为学习者提供更加真实、丰富的智能化学习环境。教育机器人在未来将更加关注学生创新能力、实践能力、编程思维和21世纪技能的发展。与此同时，教育机器人对教师的影响也是不容忽视的，科技不会取代教师，但使用科技的教师定会取代不使用科技的教师。
（二）对我国教育机器人未来发展的启示
目前，国内教育机器人尚处于起步期，为了更好地推动教育机器人在教育领域的应用，需要学习和借鉴国际研究经验和成果。因此，本研究通过国际教育机器人研究现状的分析和解读，对我国当下教育机器人的研究与实践主要带来以下啟示：
人才培养是基础。在发展教育机器人和人工智能技术的过程中，大力关注人工智能实用人才和研发人才的培养。针对不同的人才，采用不同的培养方案和技术手段。保障教育机器人产品的研发力度以及教育机器人产品的应用效率，为教育机器人的良性、持续发展奠定基础。
科学研究是途径。教育机器人的研究不应局限于具体的应用研究，而应注重基础理论研究与应用研究并行，在跨学科融合的背景下探讨基于教育机器人的教学模式与策略，并逐步推广，让教育机器人真正成为智能时代教育教学中的必需品。值得注意的是，有关教育机器人的伦理和道德问题仍需管控和研究。
合作机制是保障。教育机器人的研发和应用需要形成“政府—企业—学校—研究机构”协同创新结构。政府加强教育人工智能的政策引导和标准制订与资金支持[46]。企业和研究机构在共同研发的基础之上，提供长期、稳定的人工智能开放平台。学校和企业则通过实践不断拓展教育机器人的应用场景和领域，推动教育机器人的全面应用。
创新应用是目标。教育机器人的应用空间不止局限于正式教育，还应向非正式教育发展。机器人竞赛、课外兴趣班等也是提升学生智能素养的重要方式之一，理应让教育机器人应用关注学校，更关注生活，构建和谐的“人机协同”新生态。
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（责任编辑 王策）
关键词：教育机器人;研究现状;可视化分析
中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：2096-0069（2019）06-0072-08
收稿日期：2019-06-18
基金项目：2018年度江苏高校哲学社会科学研究重点项目“人类命运共同体视野下‘一带一路’国家信息化发展现状及协同推进战略研究”（2018SJZDI176）;江苏师范大学研究生创新实践项目“教育机器人促进创新人才培养研究”（2018YXJ694）
作者简介：张尧（1995— ），男，河南郑州人，江苏师范大学智慧教育学院硕士研究生，研究方向为教育机器人;王运武（1980— ），男，山东聊城人，江苏省教育信息化工程技术研究中心副主任，副教授，硕士研究生导师，研究方向为智慧校园、教育信息化。
一、前言
2016年，谷歌AlphaGo战胜人类围棋顶尖选手李世石，再一次给世人普及了人工智能的概念，使得人们开始意识到人工智能时代即将到来。教育机器人作为人工智能的产物，已成为各国教育部门关注的重点。我国教育机器人研究起步较晚，因此，总结国际教育机器人研究现状，有助于提高和完善国内教育机器人研究水平。
目前已有学者深入分析了国外教育机器人的研究现状，黄荣怀等[1]通过对相关文献的分析，提出全球排名前十的教育机器人研究机构和目前教育机器人研究关注的七个研究方向，探讨了十二类教育机器人产品、应用情境和三大关键技术，在此基础上提出了教育机器人的十大核心观点。周进等[2]收集国际上关于机器人教育研究的相关文献，梳理了这一领域国际研究前沿与热点主题。
本研究将Web of Science核心数据库2010-2018年公开发表的文献作为研究对象，分析国际教育机器人的研究现状与未来发展趋势。
二、研究设计
为全面分析国际教育机器人学术研究现状，本研究主要根据国际权威科学网核心合集Web of Science为检索源，以“教育”（education）、“教师”（teacher）、“儿童”（children）、“学生”（student）、“教室”（classroom）和“机器人”（robot）作为关键词开展主题检索，在高级检索中生成式TS=（（（education* AND robot*） or （teacher AND robot*） or （children AND robot*）or （student AND robot*） or （classroom AND robot*））），時间跨度为2010年至2018年，共得2217篇文献。2010年至2018年研究数量的趋势图，如图1所示。可以看出，国际教育机器人研究在近十年处于稳步增长阶段。
为了更精确地把握教育机器人的研究方向，本研究将重点关注计算机科学（Computer Science Oriented）、机器人学（Robotics Oriented）以及教育（Education Oriented）三大导向。文献类型选择“文献”（Article）、“综述”（Review）和“会议论文”（Proceedings Paper）。通过文献筛选和精炼，在计算机科学导向中共涵盖计算机科学人工智能（Computer Science Artificial Intelligence）、计算机科学跨学科应用（Computer Science Interdisciplinary Applications）等共7个领域，252篇文献;机器人导向只有机器人学（Robotics），文献303篇;教育导向分为教育科学学科（Education Scientific Disciplines）和教育教学研究（Education Educational Research）两个领域，共242篇文章。
本研究采用Citespace V可视化分析软件，探究教育机器人领域的研究热点和最新发展动态。研究思路主要分为两步：首先，通过使用Citespace V对获取的三个导向的文献进行关键词共现分析，探索教育机器人领域的主题与热点。关键词能体现文章的研究价值与方向，是研究主题的高度概括与凝练，因此分析关键词能有效探测某一研究领域的热点问题[3];其次，对上述研究现状进行归纳总结，同时结合我国实际发展情况，归纳我国教育机器人研究实践的启示。
三、国际教育机器人研究现状分析
教育机器人属于跨学科、跨领域的研究，其研究领域涵盖计算机科学、工程学、机械、材料科学、学习科学、心理学、生物学等领域。通过对国际教育机器人研究的三个领域进行关键词共现分析，选择节点类型为关键词（Key word），时间区段设置为1年，并采用“pruning sliced network”路径搜索算法，生成教育机器人在计算机科学方向、机器人学方向以及教育研究方向的知识图谱。本研究将提取各知识图谱前20位的高频关键词，并计算其中心度数值，如表1所示。
通过分析国际教育机器人在计算机科学、机器人学以及教育领域研究热点知识图谱及关键词频次和中心度值，发现教育机器人的研究热点表现在以下三个方面： （一）机器人学研究
机器人学导向的高频关键词有“人机交互”（human-robot interaction）、“模仿”（imitation）、“行为”（behavior）、“设计”（design）、“模型”（model）、“系统”（system）等。机器人学研究涵盖了机器人的设计、构造、操作与应用，包括计算机科学导向中的系统控制、感觉反馈和信息处理，目的在于研究开发机器以代替人类从事某些工作[4]。从高频关键词的频次及中心度值来看，目前教育机器人领域中机器人学方向研究较为分散，其中针对儿童的机器人外形及功能探讨是突出的热点。有研究者对教育机器人所涉及的学习活动领域和主题进行调查发现，存在技术教育和非技术教育这两个主要且广泛的类别[5]。其中技术教育一般是介绍计算机科学和机器人编程，然后学生通过使他们的机器人工作来实际运用他们的知识[6]。而非技术教育则以非机器人学科知识为主，强调将机器人与课内外学习生活相结合。例如有研究者通过机器人向儿童传授英语知识[7][8]，通过Bee-bot可编程机器人的路径轨迹，使孩子们能够参与解释角度和几何问题等[9]。在医院、学校和家庭中，社交机器人可以专注于通过社交而非物理互动帮助儿童[10]。与此同时，社交机器人还能吸引并激励患有自闭症谱系病（Autism Spectrum Disorder）的孩子进行互动[11]。约安努等[12]利用Nao人形机器人培养自闭症儿童的沟通交流技能，研究表明社交机器人在自闭症儿童教育上具有潜在价值。与此同时，机器人外观研究影响着人机互动的效果和层次。最著名的就是“恐怖谷理论”。当前，社交机器人普遍具有人形特征，例如头部、眼睛、嘴巴、手臂、腿部等，设定的目的是提升机器人的社交参与能力，探寻用户感知和机器人物理属性之间的关系，如面部特征、机器人大小、体型和运动等[13][14]。
机器人的选择通常取决于实际考虑因素以及学习者是否在机器人周围感觉舒适[15]。人机交互致力于理解，设计和评估机器人系统以供人类使用或与人类一起使用。关于人机互动的研究与以前和正在进行的遥控机器人、智能车辆系统、人与计算机的交互等领域的工作密切相关[16]。在教育领域，人机交互、人工智能等技术作为关键技术，旨在促进人与机器人发生更多类似于人类之间的互动。
随着机器人学研究的逐步深入，研究者对机器人应用功能和结构的理解更多地是将其作为教育机器人（涵盖部分社交机器人和移动机器人），辅助正常儿童的教学和满足特殊教育的需要。需要说明的是，并非所有的教育机器人都需要社交互动[17]。因此，相关研究的开展，有利于明确教育机器人的自身结构与优势，避免机器人学研究领域的泛化，促进机器人功能体系化发展和应用模式创新。
（二）教育机器人支持下的工具与环境研究
从“社交机器人”（social robot）、“通讯”（communication）、“教育机器人”（educational robotics）等高频关键词得知，教育机器人研究种类丰富，且与教学环境和相关学习工具密不可分，應继续关注教育机器人支持下的工具与教学环境研究。
为利用现代信息技术提升学生的学习体验，西班牙奥维耶多大学丽贝卡等[18]通过改编HolograFX游戏，开发了一个新的移动应用程序“3D全息机器人”充当虚拟的教师角色，帮助西班牙儿童练习英语发音。与此同时，AR技术和VR技术也逐渐应用于各教育领域。余晶秀等[19]探索将增强现实和机器人技术与教学模型相结合，开发了互动学习环境，并将其应用于课堂教学。研究结果表明，学生可以通过结合机器人和增强现实的互动学习经验来提高他们的创造力。纳撒内尔等[20]开发和评估了支持工业机器人在线编程培训的虚拟现实系统。结果表明，嵌入在虚拟现实系统中的认知/感知辅助对所有任务性能度量以及真实机器人上的参与者的结果的一致性具有积极影响。
教育机器人按照物质形态进行划分，共分为虚拟教育机器人和实体教育机器人两大类。虚拟学习平台在提升远程教学的真实性和互动性方面具有强大的优势，也是目前教育机器人工具和环境研究的趋势。博雷罗等[21]提出了基于增强现实的开发实验室系统（增强远程实验室），使教授和学生能够在当前的课堂实验室中远程工作，并与真实实验室交互的虚拟元素。通过对电子工程学科的大学生进行实验，发现增强远程实验室显著改善了当前虚拟实验室和远程实验室的可能性。波克康亚克等[22]通过创建机器人虚拟实验室，旨在提升学习者远程学习体验。
开源硬件Arduino和LEGO机器人，具有低成本、模块化、可拓展等特点，已经成为目前国际上通用教育机器人的重要载体之一。戈梅斯·德加布瑞尔等[23]针对高年级本科工程专业学生，采用LEGO Mindstorms NXT套件和标准LabVIEW的实验室，通过真实硬件和代表性软件来激发设计和实验。加西亚·绍拉等[24]利用开源3D 打印机（Printbots）和开源硬件结合的方式定制教育机器人。该教育机器人有丰富的功能，可以针对不同教育水平的使用者，同时具有非常低的成本。值得注意的是，面向各个年龄阶段学生的教育机器人比赛越来越受到全世界的欢迎，从而引发对教育机器人越来越多的关注[25]。维尔钦斯基[26]介绍了FIRST机器人竞赛将高中学生与教育、工程、商业和民间社区的志愿者紧密联系在一起，探讨FIRST机器人竞赛提供的四门课程模型，以说明以FIRST机器人竞赛为中心的本科课程的发展顺序。
当前教育机器人支持下的工具与环境研究主要关注设计开发、应用与评价，对于教育机器人工具和环境的理论基础以及如何长期、高效地应用有待进一步探索。一方面，研究教育机器人支持下的工具与教学环境是发展教育机器人的有效途径之一，可供后续研究者参考和借鉴。另一方面，通用人工智能技术和专用人工智能技术的发展，凸显了使用教育机器人作为教育工具的巨大潜力[27]，智能时代的工具和环境应满足学生智能素养发展的需求，教育机器人将成为未来教育中不可或缺的一部分。 （三）教育机器人应用实践研究
从“科学”（science）、“机电一体化”（mechatronics）、“工程教育”（engineering education）、“基于项目的学习”（project-based learning）、“技能”（skill）等高频关键词可以看出，教育机器人应用实践研究包括机器人课程设计、教育机器人教学设计与实践等，同时对教育机器人在教育领域的应用与效果评价研究仍在探索之中。其中，关键词“技能”有较高的中心度，说明技能培养是大多数研究内容的目标和方向。
伊拉等[28]为高中生设计了为期七周的机器人入门实践课程——Robotic Autonomy，课程涵盖机械、电子学、机器人行为、导航和远程操作。并结合机器人和课程设计，评估机器人自治的教育效能。结果表明，机器人对学生学习产生积极影响，远远超出了机器人學中特定技术概念的界限。耶尔马兹等[29]介绍了基于实验室和面向设计的机器人教育模型两门课程，长期的评估得出课程期间具有一致的功效，表明该机器人教育模式可以成功拓展。在教学理论和教学策略方面，研究者已开始对教育机器人领域普遍的教学理论进行研究和探索。阿尔通和佩戴斯特[30]在对已发表的文献进行定性分析的基础上，得出协作学习、基于问题的学习、发现学习、基于项目的学习、基于竞赛的学习、探究学习等教学方法常用于包含教育机器人课程。卡里姆和穆宾[31][32]认为教育机器人领域符合现代教育理论中的建构主义学习理论、设计学习、主动学习原则和社会建构主义。需要说明的是，目前教育机器人领域的教学理论和策略虽然已有一定的研究成果，但创新性以及如何满足学生智能时代的发展需要是当前关注的主要问题之一。
教育机器人在教育领域中开始进行无缝整合的过程，这种影响对学习者而言更为重要，机器人可以促进学生的发展和能力提升。教育机器人在教育活动中主要的角色是作为学习的工具，但是角色的不断延伸和功能的逐步扩展将极大地发挥教育机器人的潜在价值。
机器人在教学活动中，扮演辅助教师或学生上课学习的工具[33]，并逐渐成为学习计算机、机电、工程、科学和语言的有趣平台。克鲁兹等[34]扩展了现有的使用LEGO Mindstorms NXT机器人作为培训平台的替代方案，将其用于数据采集、控制系统工程和实时系统本科课程的教学。马奎兹[35]等提出通过虚拟仪器控制物理系统远程访问实验室的设计模式，并在此基础之上，研究探索机器人电子学习实验室（LER）项目，该实验室专注于物理自动化教学。伯斯[36]通过TangibleK机器人计划，将适合发展的计算机编程和机器人工具与建构主义课程相结合，旨在让幼儿园儿童学习计算思维、机器人、编程和解决问题。
在职业教育中，教育机器人可作为虚拟教学的平台和环境。洛佩兹-罗德里格斯[37]基于Android和Arduino的开放式教育低成本模块化和可扩展移动机器人的设计，用于通信技术（ICT）职业培训、工程课程以及在线学习或大规模开放在线课程（MOOC）、虚拟实验室等。曼苏尔等[38]以6自由度（DOF）系列机械臂为中心，提出了一个用于学术、职业和培训目的的自主机器人平台。特殊教育领域，教育机器人在帮助自闭症谱系障碍（ASD）和语言障碍等治疗过程中具有许多优势。例如，许仁年等[39]以专业人士为对象，确定治疗机器人KASPAR对自闭症谱系障碍儿童的治疗和/或教育目标的潜在贡献。克斯等[40]旨在通过非人工机器人与儿童之间的非语言交流和基于模仿的互动游戏，帮助听障儿童的手语（Sign Language）学习。国内外的机器人竞赛在教育领域占据着一定的主导地位[41]，教育机器人作为参加机器人竞赛的直接工具，受到广泛的关注。
机器人在教学活动中，扮演学习者或同伴的角色，作为学习者，或陪伴其他学习者共同学习。例如，张志伟等[42]使用混合现实技术和机器人设计了一个具有真实场景的系统RoboStage，机器人被设计为在任务中扮演真正的互动角色。结果表明，RoboStage显著提高了任务的真实性，也对学习动机产生了积极影响。
机器人在教学活动中，作为教师或是专家指导者，传授知识与经验。奥贝德等[43]以移情概念为背景，描述了机器人导师技术架构及其组件，并为机器人导师设计教学和移情策略。通过研究发现，在对照条件下，测试条件下的儿童确实认为机器人比儿童更具共情性。罗斯等[44]探索让机器人扮演教师的角色，引导孩子通过几个舞蹈动作来学习舞蹈短语。国际机器人教师和人工智能教师的研究已处于探索期，机器人教师作为教育机器人在教育领域应用的高级阶段，相关基础和应用研究拥有巨大发展潜力。需要说明的是，教育机器人在教学活动中，不仅可以扮演以上三种角色之一，还可以同时扮演两种以上不同的角色，而这也是未来教育机器人发展的方向和趋势。
随着教育机器人的普及和研究者的增多，应用范围涵盖了K12教育、高等教育、成人教育、职业教育以及特殊教育，学科领域横跨信息技术、机电、工程、科学和语言学等。教育机器人作为教育技术的子集，将逐步用于促进学习和提高学生的教育表现。
四、国际教育机器人未来发展趋势及对我国的启示
（一）国际教育机器人未来发展趋势
通过对上述国际教育机器人三个导向研究文献中高频关键词共现的分析与解读可知，目前教育机器人研究数量和应用范围不断扩大，处于快速增长阶段，但总体上教育机器人理论基础、教学应用和评估研究仍处于探索发展阶段，研究较为分散，没有形成统一的体系和框架。未来国际教育机器人研究将联合全球研究者、顶尖技术和研发力量，在宏观战略规划的指引下，有条不紊地改善教学，培养学习者的智能素养和21世纪技能。
概念价值方面，随着研究的开展和深入，教育机器人的定义与特征逐渐清晰明确，在人工智能技术发展的道路上，研究者将更多地把教育机器人作为教育教学的辅助和支持手段，教育机器人在明确的范畴和边界内发挥最大功能，实现教育机器人研究的价值。 技术应用方面，教育研究与相关教学工具和学习环境密不可分[45]。在教育机器人与科学技术融合的科学依据下，教育机器人以工具和教学平台环境作为发展核心，扩大机器人教育应用场景的多元化，有效提升学生学习体验。
学生发展方面，教育机器人更加符合智能时代的教育需求，为学习者提供更加真实、丰富的智能化学习环境。教育机器人在未来将更加关注学生创新能力、实践能力、编程思维和21世纪技能的发展。与此同时，教育机器人对教师的影响也是不容忽视的，科技不会取代教师，但使用科技的教师定会取代不使用科技的教师。
（二）对我国教育机器人未来发展的启示
目前，国内教育机器人尚处于起步期，为了更好地推动教育机器人在教育领域的应用，需要学习和借鉴国际研究经验和成果。因此，本研究通过国际教育机器人研究现状的分析和解读，对我国当下教育机器人的研究与实践主要带来以下啟示：
人才培养是基础。在发展教育机器人和人工智能技术的过程中，大力关注人工智能实用人才和研发人才的培养。针对不同的人才，采用不同的培养方案和技术手段。保障教育机器人产品的研发力度以及教育机器人产品的应用效率，为教育机器人的良性、持续发展奠定基础。
科学研究是途径。教育机器人的研究不应局限于具体的应用研究，而应注重基础理论研究与应用研究并行，在跨学科融合的背景下探讨基于教育机器人的教学模式与策略，并逐步推广，让教育机器人真正成为智能时代教育教学中的必需品。值得注意的是，有关教育机器人的伦理和道德问题仍需管控和研究。
合作机制是保障。教育机器人的研发和应用需要形成“政府—企业—学校—研究机构”协同创新结构。政府加强教育人工智能的政策引导和标准制订与资金支持[46]。企业和研究机构在共同研发的基础之上，提供长期、稳定的人工智能开放平台。学校和企业则通过实践不断拓展教育机器人的应用场景和领域，推动教育机器人的全面应用。
创新应用是目标。教育机器人的应用空间不止局限于正式教育，还应向非正式教育发展。机器人竞赛、课外兴趣班等也是提升学生智能素养的重要方式之一，理应让教育机器人应用关注学校，更关注生活，构建和谐的“人机协同”新生态。
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（责任编辑 王策）