机器人的指定路径：基于顺序指令的具身表征实践

《ACM Transactions on Computing Education》：The Robot’s Given Path – Embodied Representational Practices with Sequential Instructions

本研究通过分析22名7-8岁学生编程教育机器人的视频数据，发现其具身策略形成三种代表性行为：工具导向、代理导向及路径导向。工具与代理策略能准确转换箭头积木指令，而路径导向因误解旋转命令导致错误。实验表明，显式脚手架和策略对比测试可提升空间推理与计算思维，纠正路径策略的连续转向误解。

　　

摘要

本研究探讨了年轻学习者如何通过具身策略运用符号表示来编程教育机器人。通过对22名（7-8岁）学生的视频数据进行分析，发现了三种不同的符号表示方式：工具导向型、代理导向型和路径导向型。在工具导向型和代理导向型方法中，学生能够将箭头符号正确地转化为机器人的动作序列，这些动作与机器人的旋转和前进指令相匹配。而在路径导向型方法中，学生通过将符号放置在网格上来模拟机器人的移动路径，这有时会导致对旋转指令的误解，从而产生分歧和错误的解决方案。通过对比这三种方法，研究揭示了身体手势、空间推理和符号工具在儿童理解机器人“逻辑”过程中的作用。尽管路径导向型方法看似直观，但它们可能会无意中强化“连续转动”的概念，这与机器人的分步指令语法相矛盾。研究结果强调了在早期计算机教育中提供明确指导的重要性，表明提供测试、改进和比较不同符号表示方法的机会有助于更深入地理解空间问题解决能力和计算思维。