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教育机器人在编程能力培养中的实证

引言

在数字化时代，编程能力已从“少数人的专业技能”演变为“面向未来的核心素养”。教育部将编程教育纳入中小学信息技术课程标准，高校也普遍开设人工智能与编程相关专业，这一趋势凸显了编程能力培养的全民化需求。然而，传统编程教学常面临“抽象概念难理解”“实践场景缺支撑”“学习动机易消退”等问题，学生在接触变量、循环、条件判断等核心概念时，往往因缺乏具象化载体而陷入“能背代码、不会应用”的困境。教育机器人作为“可交互的实物编程平台”，通过物理形态与虚拟代码的双向映射，为编程能力培养提供了新的解决方案。本文基于一项为期半年的实证研究，结合课堂观察、学生作品分析、教师访谈等多维度数据，系统探讨教育机器人在编程能力培养中的具体作用机制与实际效果。

一、教育机器人与编程能力培养的理论契合

教育机器人并非简单的“教学工具”，其技术特性与编程能力的核心要素存在深层契合。这种契合体现在三个关键维度：交互性支撑逻辑思维启蒙、具象化促进抽象概念转化、任务驱动推动综合能力提升。

（一）交互性：从被动接受到主动建构的逻辑启蒙

编程的本质是“用逻辑指令控制机器”，而逻辑思维的培养需要“可感知的反馈闭环”。传统编程教学中，学生编写代码后只能通过屏幕输出结果，反馈形式单一且抽象；教育机器人则通过传感器（如红外、触碰、光线传感器）与执行器（如电机、LED灯）构建了“代码-行为-环境”的多模态反馈系统。例如，学生编写“当机器人检测到障碍物时停止”的代码，机器人会立即通过减速、灯光闪烁等物理行为反馈结果。这种“代码输入-机器响应-环境变化”的循环交互，让学生直观看到逻辑指令如何转化为具体动作，从而在操作中理解“条件判断”的本质——不是记忆“if…else”的语法，而是建立“感知-决策-执行”的思维链条。

（二）具象化：从符号操作到意义联结的概念转化

编程中的抽象概念（如变量、循环）是学习的难点。教育机器人的“具身性”（Embodiment）为抽象概念提供了物理载体。以“变量”为例，传统教学中教师常通过“盒子装数据”的比喻解释，但学生仍难以理解“变量为何需要初始化”“变量值如何变化”。在教育机器人场景中，学生用“变量”记录机器人的“行进距离”：每次电机转动，变量值增加1；当变量值达到10时，机器人停止。学生通过观察机器人的实际移动距离与变量值的对应关系，能直观理解“变量是动态存储信息的容器”这一本质。类似地，“循环”概念可通过“让机器人重复三次右转”的任务实现——学生编写“repeat3times”代码后，机器人会连续完成三次右转动作，这种“代码重复-动作重复”的具象映射，比单纯记忆“for循环”的语法更能深化概念理解。

（三）任务驱动：从单一技能到综合能力的阶梯式发展

编程能力不仅包括代码编写，更涉及问题拆解、调试优化、创新设计等综合素养。教育机器人的“任务导向”特性天然适合设计阶梯式学习路径。例如，初级任务“让机器人走直线”要求学生掌握“电机控制”“速度调节”等基础指令；中级任务“避开障碍物走直线”需叠加“传感器读取”“条件判断”等技能；高级任务“设计自动垃圾分类机器人”则需要整合“多传感器协同”“函数封装”“用户需求分析”等能力。学生在完成任务的过程中，需不断调试代码（如调整传感器灵敏度参数）、分析错误（如机器人转弯角度偏差的原因）、优化方案（如用“子函数”简化重复代码），这种“做中学”的模式推动编程能力从“操作层”向“思维层”“创新层”递进。

二、教育机器人应用于编程能力培养的实证设计

为验证上述理论契合的实际效果，研究团队联合某小学开展了为期半年的实证研究。研究采用“实验组-对照组”准实验设计，以四年级学生为研究对象（共86人，实验组43人，对照组43人），聚焦编程能力的四大核心维度：逻辑思维、概念理解、问题解决、创新设计。

（一）研究工具与课程设计

实验组使用某款教育机器人（具备红外避障、声音感应、图形化编程界面等功能），对照组使用传统图形化编程软件（无实物载体）。课程内容均围绕“机器人控制”主题设计，包含8次课（每次90分钟），具体安排如下：前2次课学习基础指令（如前进、后退、转向）；中间4次课学习传感器应用与逻辑结构（如条件判断、循环）；最后2次课完成综合任务（如“设计救援机器人”）。两组课程的知识目标一致，但实验组需通过操作机器人实现任务，对照组则通过屏幕模拟完成。

（二）数据收集与评估维度

研究通过四类数据评估编程能力：一是过程性数据（课堂观察记录，记录学生提问频率、调试次数、合作行为）；二是成果数据（学生提交的代码文件与任务完成报告，分析代码复杂度、错误类型）；三是认知数据（前测后测问卷，评估逻辑思维、概念理解水平）；四是质性数据（教师访谈、学生访谈，收集主观体验）。其中，代码复杂度通过“使用的指令类型数”“嵌