机器人教育作为融合人工智能、工程学与教育学的交叉领域，近年来受到学术界广泛关注，其研究文献主要围绕课程设计、教学实践、学生能力培养及技术应用等维度展开，以下从核心研究方向、代表性文献及研究趋势三方面进行梳理,并附相关FAQs。
核心研究方向与文献分类
机器人教育的研究可分为理论框架、实践路径、评估方法及技术支撑四大类，理论框架研究多聚焦建构主义、STEM教育理念与机器人教学的结合，如Sullivan等（2009）在《Journal of Science Education and Technology》发表的论文，提出“设计-制作-测试”的循环教学模式，强调学生在动手实践中建构知识体系，实践路径研究则关注不同学段的课程设计，例如Elementary School阶段的编程启蒙与High School阶段的工程问题解决，如Robles-De-La-Torre（2025）通过对比实验发现,基于项目的机器人学习能显著提升学生的计算思维与团队协作能力。
在评估方法方面，学者们倾向于采用量化与质性相结合的方式，Kim等（2025）开发的“机器人素养评估量表”包含技术操作、问题解决、创新设计三个维度，为教学效果测量提供了工具，技术支撑研究则关注AI、物联网等新技术与机器人教育的融合，如Zawacki-Richter等（2025）在《International Journal of Educational Technology in Higher Education》中探讨智能自适应学习系统在机器人教学中的应用,指出个性化学习路径能提升学生的学习动机。
代表性文献与数据对比
以下表格总结了近十年机器人教育领域的高影响力文献，涵盖研究主题、核心结论及发表期刊：
| 研究主题 | 代表性文献 | 核心结论 | 发表期刊 |
|---|---|---|---|
| 课程设计模式 | Sullivan, A., et al. (2009) | 循环教学模式有效提升学生工程实践能力 | Journal of Science Education and Technology |
| 学生能力评估 | Kim, S., et al. (2025) | 机器人素养三维度评估模型具有较高信效度 | Computers & Education |
| 技术融合应用 | Zawacki-Richter, O., et al. (2025) | AI驱动的自适应系统优化学习效果 | International Journal of Educational Technology in Higher Education |
| 教师专业发展 | Martin, F., et al. (2025) | 跨学科工作坊能显著提升教师机器人教学信心 | Teaching and Teacher Education |
研究趋势与未来方向
当前机器人教育研究呈现三大趋势：一是低龄化与普及化，如幼儿编程机器人的设计研究（Highfield, K., 2025）；二是跨学科融合，如机器人与艺术、人文课程的结合（Clements, D. H., 2025）；三是技术赋能，如VR/AR技术构建的虚拟机器人实验室（Chen, Y., et al., 2025），未来研究需进一步关注教育公平问题，探索资源匮乏地区机器人教育的实施路径,以及长期追踪机器人学习对学生职业发展的影响。
相关问答FAQs
Q1：机器人教育与传统信息技术教育的主要区别是什么？
A1：机器人教育更强调跨学科整合与实践创新，以实体机器人为载体，通过“设计-编程-调试”的完整流程培养学生的工程思维与问题解决能力；而传统信息技术教育多侧重软件操作与理论知识，如编程语法或办公软件使用，机器人教育注重“做中学”，传统教育则以“学中做”为辅,二者在目标与方法上存在显著差异。
Q2：如何评估机器人教育对学生创新能力的影响？
A2：评估需结合多维度指标：一是量化指标，如创新作品的原创性评分、问题解决方案的多样性统计；二是质性指标，通过学生反思日志、小组讨论记录分析其思维过程；三是长期追踪，如对比参与机器人教育前后的科研项目参与度或专利申请情况，可采用控制组实验法，对比实验组与对照组在创新任务中的表现差异,以验证因果关系。
