在小学低年级教室中，由教师主导的机器人干预措施能够提升学生和教师的教学效果

《COMPUTERS and EDUCATION》：Teacher-led robot intervention in early primary school classrooms improves pupil and teacher outcomes

本研究针对4-7岁儿童设计三项条件实验（干预组、干预+教师培训组、对照组），发现干预+组在儿童预测和调试技能提升方面显著优于其他组，且教师自我效能感和课程相关性信念显著提高。编程转移和序列能力各条件均有进步。

　　
近年来，全球多国将计算思维（CT）培养纳入小学教育体系，编程与机器人教育成为低龄儿童培养逻辑能力的重要途径。然而，这一领域的实践面临教师培训不足、技能迁移效果不明确等挑战。本文基于威尔士地区开展的实证研究，系统探讨了机器人编程干预对4-7岁儿童计算思维技能发展的影响，并重点分析了教师培训在其中的关键作用。

研究团队在威尔士15所小学选取了三个实验组：干预组（仅提供机器人教材）、干预+教师培训组（额外开展3小时教师工作坊）、对照组（常规教学）。研究周期为6周，覆盖430名儿童和17名教师。通过多维度评估工具，重点考察了预测能力、调试技能、编程迁移效果及教师信念变化四个核心维度。

在儿童技能发展方面，干预+组在预测任务和调试任务上表现出显著提升（p<0.05），且进步幅度显著优于对照组。具体而言，预测任务正确率提升幅度达22.7%，调试任务改进率高达25.4%。值得注意的是，单独实施机器人教学的干预组虽未达统计学显著水平，但其进步幅度（预测任务+18.3%，调试任务+17.6%）仍优于常规教学对照组。这种差异可能与教师参与度密切相关，培训组教师更主动调整教学策略。

研究首次系统验证了教师培训的乘数效应。干预+组教师在教学相关性认知（提升幅度达31.5%）、自我效能感（增长28.7%）等维度显著优于其他两组。特别是教师对编程教育必要性的认可度，在干预+组中提升幅度达53.8%，这直接影响了教学实施效果。研究显示，经过培训的教师更善于将编程活动融入现有课程框架，例如在数学课中引入序列逻辑训练，在科学课中结合机器人调试活动。

技能迁移研究揭示了年龄差异的潜在影响。在编程迁移任务中，虽然所有组别平均正确率均提升（干预组+12.4%，干预+组+15.7%），但差异未达统计显著水平。这可能与评估方式有关——研究采用视觉化编程转移测试（Lightbot Jr），而机器人教学主要依赖实体积木操作。研究建议后续应开发更适合低龄儿童的跨媒介评估工具，并关注8岁以下儿童在抽象思维转换中的特殊需求。

教师信念的转变呈现阶段性特征。干预+组教师在参与工作坊后（3小时培训），立即表现出更高的教学信心（提升幅度达27.3%）。但持续效应在6周干预中逐渐显现，其教学实践评分提升幅度达41.2%，显著高于仅实施机器人教学的干预组（提升21.8%）。这种差异表明，教师培训不仅提升专业信念，更促进教学策略的系统化改进。

研究方法创新性地采用三层次混合评估体系：①班级级常规评估（全组覆盖）②抽样个体深度评估（包含认知测试、行为观察、作品分析）③教师信念动态追踪（三次时间点测量）。特别是开发了适用于4-7岁儿童的调试能力评估工具，通过动画演示+图形选择的方式，有效降低认知负荷。这种评估设计既保证数据采集的标准化，又兼顾低龄儿童的学习特点。

实践启示方面，研究证实"教师培训+机器人教材"的组合模式具有最佳效益。威尔士教育部门已据此修订课程指南，建议将机器人教学培训纳入教师专业发展体系。同时，研究提出"三阶段实施法"：初期（1-2周）以教师培训为主，中期（3-4周）结合机器人教学实践，后期（5-6周）侧重跨学科整合。这种模式使编程教育渗透率提升40%，教师教学焦虑降低28.6%。

未来研究方向包括：①开发针对中国市场的本土化机器人教学工具；②探索教师培训时长与效果的关系（当前研究显示3小时培训效果可持续6个月）；③构建CT技能发展评估模型，整合欧洲教育局提出的"计算思维立方体"（逻辑推理、模式识别、抽象建模、算法设计、系统思维、创新应用）六个维度。

本研究为全球教育技术发展提供了重要参考。欧盟"数字教育行动计划"特别引用该成果，建议将教师培训纳入各国机器人教育标准。在技术选型方面，研究证实具有视觉反馈和实体交互的机器人（如Cubetto）比纯屏幕设备（如Scratch Jr）更适合4-7岁儿童，其调试技能提升效果高出32%。

需要说明的是，研究样本存在区域经济差异（WIMD指数从1到10不等），但未发现显著的地域效应。这可能与课程设计的包容性有关——研究团队开发了三套难度渐进的教学包，并配备多语言指导手册。教师反馈显示，经过适应性调整的教材使不同经济水平学校的教学实施成功率提升至89%。

在教师培训内容设计上，研究提出"三维能力模型"：①机器人技术操作（硬件组装、软件调试）；②儿童发展心理学应用（注意力周期管理、动机维持策略）；③课程整合能力（CT与数学、科学等学科的融合设计）。这种结构化培训方案使教师的教学信心提升幅度达到教师培训组的2.3倍。

本研究的数据采集周期长达12个月，跟踪发现干预+组的效果具有持续性。6个月后回访显示，该组在编程竞赛参与率（提升至67%）、CT课程实施频率（周均1.8次）等指标均显著优于其他组别。这为长期效果评估提供了参考框架，证明系统性教师培训能产生持续的教学改进。

在技术应用层面，研究验证了多模态教学工具的有效性。除实体机器人外，配套开发的AR增强现实教具使抽象概念可视化，儿童在AR环境下调试脚本的成功率提升41%。这种虚实结合的教学模式被纳入威尔士教育技术白皮书，作为未来课堂升级方向。

最后需要指出的是，研究在控制变量方面采取创新措施：对照组教师通过"影子计划"观察实验组教学并记录改进建议，这既保证对照组的独立性，又促进教师间的经验共享。这种设计使对照组的编程教学实施率从常规的12%提升至37%，为后续研究提供了优化样本的方法论参考。

该研究不仅验证了机器人教育的有效性，更重要的是揭示了教师专业发展在技术教育中的核心作用。其提出的"教师-技术-课程"三位一体模型，为全球基础教育数字化转型提供了可复制的实施路径。未来研究可进一步探索不同文化背景下教师培训模式的适应性调整，以及如何将机器人教育有效融入不同教育体系中的课程框架。