教育机器人产品的功能分析框架及其案例研究

教育机器人产品的功能分析框架及其案例研究

高博俊 徐晶晶 杜 静 黄荣怀

[通讯作者]

（北京师范大学 智慧学习研究院，北京 100875）

摘要：教育机器人具有教学适用性、开放性、可扩展性和人机交互友好性等特点，在优化教与学方面具有很大潜能，但目前对教育机器人的功能分析仍不系统。为此，文章从用户体验视角，提出了包含表情动作、感知输入、机器人智能、社会互动等四个维度的教育机器人产品的功能分析框架，并在此基础上对国内外40个教育机器人产品进行了评测与分析。此外，文章还结合教学适用性和技术成熟度两个因素，从推动拟人发展、提升感知智能、聚焦真人智能、实现文化互动等角度对未来我国教育机器人产品的研发提出建议，以期为基于教育机器人的学习支持服务提供参考。

关键词：教育机器人产品；用户体验；功能分析框架；分析指标

【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009—8097（2020）01—0018—07 【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2020.01.003

教育机器人因其教学适用性、开放性、可扩展性和人机交互友好性等特点[1]，在优化教与学方面具有极大的潜能。《教育信息化2.0行动计划》明确指出：“要加强智能教学助手、教育机器人、智能学伴、语言文字信息化等关键技术的研究与应用。”[2]目前，国内外教育机器人的研究主要集中在四个方面：①理论探索方面，黄荣怀等[3]探讨了教育机器人的应用情境、关键技术及十大核心观点，从宏观上为教育机器人的发展指明了方向。②课程设计与开发方面，钟柏昌[4]构建了中小学机器人教育的四种典型教学模式，包括实验模拟型、科学探究型、发明创造型和趣味交互型。③功能框架设计方面，Meghdari等[5]从交互、执行能力和成本三个维度，构建了教听力障碍的孩子学波斯手语的教育机器人框架；而魏雪峰等[6]构建了教育测评机器人功能框架，对教育测评机器人的功能模块、系统架构和应用策略进行了深入剖析，并结合初中数学课开展了教学应用研究。④教学实践与反思方面，Sisman等[7]开发了用于调查中学生使用教育机器人的态度量表，从参与度、娱乐性、焦虑性和意图四个方面对学习者态度进行分析。综上可知，当前学术界对教育机器人的研究涉及理论、设计、开发、实践与反思等方面，但关于教育机器人功能分析与评测的研究成果相对较少。基于此，本研究从用户体验视角出发，选取国内外教育机器人的部分产品进行分析，以厘清国内外教育机器人之间的异同，为未来我国教育机器人产品的研发提出有针对性的建议，进而促进教育机器人在教育教学领域的落地应用。

一 用户体验视域下的教育机器人

“用户体验”（User Experience）是描述用户使用一个产品或系统所获得的全部体验和满意度[8]，直接影响用户对使用教育机器人的主观评价和持续使用意向。教育机器人的用户体验主要包括外观、易用性、使用价值和友好性四个方面：

①外观方面的用户体验聚焦于“表情动作”。教育机器人丰富的表情与协调的动作，可以给学习者带来亲切感和代入感，增添教育机器人的“温度”。

②易用性是可用性的一个重要方面，指教育机器人使用起来是否方便，能否减少使用的认知负荷。易用性方面的用户体验主要体现为教育机器人对外部环境、自身状态和控制输入等信息的“感知输入”性能，其通过传感器、摄像头等装置采集外部信息，获得对外界的感知能力，

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Vol.30 No.1 2020 能灵活应对用户的需求。

③使用价值方面的用户体验集中于“机器人智能”，实现从被动学习到主动学习、从单一学习到多元学习、从弱智能到强智能再到超智能等三个层面的不断提升。这些提升能够改善用户的学习质量和学习体验，并为用户提供更多的个性化支持服务。

④友好性方面的用户体验主要体现为良好且友善的社会互动。为用户提供正向、积极的情感服务，是教育机器人努力的目标。自然人机交互、机器视觉等技术的发展与成熟，将为教育机器人与用户进行自然沟通提供可能。

二 教育机器人产品的功能分析框架

教育机器人的发展，离不开产业界对产品功能的迭代设计与研发。本研究基于刘德建等[9]构建的教育机器人产品测评框架，从用户体验的视角提出了教育机器人产品的功能分析框架，如表1所示。该框架包含表情动作、感知输入、机器人智能、社会互动四个维度，每个维度均包含5个等级的分析指标。

表1 教育机器人产品的功能分析框架

维度 等级 5 4 3 2 1 表情动作 真实表情动作 拟人表情动作 拟真表情动作 自主表情动作 无自主表情动作 感知输入 仿生感知 多重知觉 单一知觉 基本信号感知 无感知 机器人智能 真人智能 自主学习智能 被动学习智能 预置规则 无智能 社会互动 文化互动 多群互动 多人互动 双人互动 无互动 1 表情动作

表情动作是评估机器人外观特征的分析指标，它对机器人与人之间的互动效果具有重要影响。媒体等同理论指出，当人们和一些无生命的物体交互时，尽管他们知道这些物体是无生命的，但还是会无意识地赋予其人际交互中的社会规范[10]。根据媒体等同理论，人们在与机器人交互的过程中，会不自觉地将其视作一个具有社交功能的人——这就要求机器人在外观上具备肢体动作、脸部表情的相关配置，以能够主动或被动地表达其意向与行为。通过对教育机器人的外观特征进行分析，本研究将表情动作维度分为无自主表情动作、自主表情动作、拟真表情动作、拟人表情动作和真实表情动作5个等级，具体如表2所示。

表2 表情动作维度中5个等级的分析指标

等 级 真实表情动作 拟人表情动作 拟真表情动作 自主表情动作 说 明 教育机器人的外观特征、表情、动作与真人近乎一致。 教育机器人具有真人般的外观和面部构造，能逼真地模仿真人的面部表情。 教育机器人具有真人般的外观和多关节的肢体，能逼真地模仿真人的动作。 教育机器人有自主执行特定目的的表情和动作，具有肢体动作或面部表情功能的外观特征。 无自主表情动作 教育机器人没有自主性的面部表情，不具有肢体动作或面部表情功能的外观特征。 19

Vol.30 No.1 2020 2 感知输入

感知输入是评估机器人对外部环境、自身状态和控制输入等信息的采集接收能力。机器人的感知输入能力对其灵活应对外部环境具有一定的影响，这也是机器人发挥智能属性的基本条件之一。机器人的感知输入能力主要取决于其配备的传感器，包括对光线、声音、红外等各类信号和各种信息的感知，以实现模仿人类的视觉、听觉、触觉、嗅觉等感知能力。通过评估教育机器人装置的传感器类型、数量及其功能，本研究将感知输入维度分为无感知、基本信号感知、单一知觉、多重知觉、仿生感知5个等级，具体如表3所示。

表3 感知输入维度中5个等级的分析指标

等 级 仿生感知 多重知觉 单一知觉 教育机器人的感知能力与人类近乎一致。 教育机器人有如人类自然知觉的能力，且可以同时启动两种以上的感知能力。 教育机器人有如人类自然知觉的能力，不过只能启动唯一的感知能力。 说 明 基本信号感知 教育机器人通过各类传感器与预载程序，主动采集外部信息，从而获得对外界的感知能力。 无感知 教育机器人不具备感知外部信息的装置，因而不能接收、感知外部的信息。 表4 机器人智能维度中5个等级的分析指标

等 级 真人智能 自主学 习智能 被动学 习智能 预置规则 无智能 说 明 教育机器人具有接近于真实人类反应、决策或行为的综合能力，并具有其它多方面的智能。 教育机器人具有类人般的认知能力，可自我主动学习并逐步积累认知；可通过主动学习识别未知环境，并做出最优的决策判断。 教育机器人的智能源自机器学习的能力，可通过学习既有的数据，进行数学建模，对未知的数据进行分类或预测。 教育机器人能按照事先设定好的程序、规则和逻辑流程进行逻辑条件判断，并按判断结果进行决策。 教育机器人没有预载的软件系统作为智能中枢，有些教育机器人需要人为控制才能执行相关功能。 表5 社会互动维度中5个等级的分析指标

等 级 文化互动 说 明 教育机器人具有在文化层面进行信息交流的能力，不仅能与人进行互动，还能了解组织或社会的文化并进行互动。 教育机器人具有与他人或其它机器人建立有组织的群体并在群内进行信息交流的能力，同时具有与其它群体进行消息交流的能力。 教育机器人具有同时与两名及以上真人或其它机器人进行信息交流的能力，即教育机器人可进行一机对多人、一机对多机的交流。 教育机器人具有与1名真人或其它机器人进行信息交流的能力，包括进行一机一人、一机一机的简单信号反馈、自然对话等。 教育机器人不具有任何社会化联结或互动的能力。 多群互动 多人互动 双人互动 无互动 3 机器人智能

机器人智能指机器人主动推理与智慧决策的能力，其智能程度越高，应对变化的教学情境

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Vol.30 No.1 2020 的应变能力就越强。目前，市面上的机器人智能主要包括本机处理能力和云端处理能力两种，而本研究中的机器人智能主要指机器人的本机处理能力。通过评估教育机器人的本机处理能力，本研究将机器人智能维度分为无智能、预置规则、被动学习智能、自主学习智能、真人智能5个等级，具体如表4所示。

4 社会互动

在教与学的过程中，机器人会与真人、其它机器人进行教学的互动、信息的交流与传递，从而为教师和学习者提供更好的学习体验。当机器人具有的信息交流能力越强，其社会化联结与互动的能力就越强。通过评估教育机器人的信息交流能力，本研究将社会互动维度分为无互动、双人互动、多人互动、多群互动和文化互动5个等级，具体如表5所示。

三 国内外教育机器人产品的案例研究

1 研究对象

本研究以谷歌和百度为搜索引擎，以特定关键词为搜索条件（即完全符合“教育”、“机器人”，部分符合“学”、“教”、“教育”、“学校”、“教室”、“学生”、“教师”），并综合考虑教育机器人产品的知名度、销量、企业估值等因素，在国内外教育机器人产品中筛选出符合教育机器人定义的40个产品作为研究对象，如表6所示。

表6 国内外教育机器人的40个产品（排名不分先后）

产品名称 未来教师 U05E优友小智 神经元 格物斯坦机器人 氪系列机器人 AELOS 百变小强 米兔积木机器人 小度机器人 公子小白 国家 中国 中国 中国 中国 中国 中国 中国 中国 中国 中国 产品名称 和宝贝 阿尔法蛋 三宝幼教机器人 布丁豆豆 Alpha Ebot 小8机器人 Luka Hero 巴巴腾A6型号 乐橙育儿机器人 小Q2机器人 国家 中国 中国 中国 中国 中国 中国 中国 中国 中国 中国 产品名称 LEGO EV3 KUBO Coding Aisoy KiK Cubetto Playset Robotis STEM Atti AV-1 OVObots BUDDY EMIEW 3 国家 丹麦 丹麦 西班牙 英国 韩国 韩国 挪威 芬兰 法国 日本 产品名称 NAO Pepper Dash & Dot Tega Milo Romibo VGo Double 2 Musio Baxter 国家 日本 日本 美国 美国 美国 美国 美国 美国 美国 美国 2 研究过程 研究之初，首先由5名研究者（包括1名副教授和4名教育技术学硕士生）背对背从教育机器人产品功能分析框架的四个维度对40个教育机器人产品进行评测。为避免主观误差，对于不一致的评分结果5名研究者会进行商讨，再进行背对背分析，直至达成共识，具体操作如下：①研究者先随机对3个产品进行评测（一致性系数值为0.73，低于最低可接受水平0.75），之后各自陈述评分理由，并对照功能分析框架进行调整，直至5人达成共识；②研究者选择7个产品进行评测（一致性系数值为0.82，达到可接受水平），之后再次进行讨论，继续对照功能分析框架进行调整，直至5人达成共识；③研究者对剩余的30个产品进行评测（一致性系数值为0.94），信度较高，说明研究者从功能分析框架四个维度对产品的评测形成了统一的认识。

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Vol.30 No.1 2020 3 研究结果

根据5名研究者从教育机器人产品功能分析框架的四个维度对国内外40个教育机器人产品的评测结果，结合产品的官方介绍信息，本研究得出以下结论：

①在表情动作维度上，国内外教育机器人产品并未表现出显著差异，多数处于自主表情动作等级，它们不一定与真人相似，有些只具有简单的人形外观，但具有仿人类的四肢、五官等特征。如中国百度公司的小度机器人由球状的头部与身体组成，头部配有LED屏幕，可以展示多种面部表情，且具有转头与行走的动作能力。

②在感知输入维度上，国内外教育机器人产品表现出相同的占比份额，几乎都均匀分布在基本信号感知、单一知觉两个等级，也有个别教育机器人的感知输入功能较强，如日本Aldebaran Robotics公司的NAO机器人达到了多重知觉等级。NAO机器人身上分布着众多传感器，其中超声波传感器可以帮助它探测并绕过障碍物；压力传感器用来确定每只脚的压力中心位置，可以通过适当调整让它更好地保持平衡。NAO机器人身上的传感器实现了平衡控制、检测、视觉、触觉等功能，使它能很好地与外界环境交互。具有多重知觉能力的机器人可以获得对外部世界更加完整的辨识能力，对于解决机器人的环境感知、目标识别、导航控制等问题具有重要意义。

③在机器人智能维度上，国内多数教育机器人产品处于预置规则等级，如中国移动公司的和宝贝机器人支持英文绘本阅读，能使用简单语句的对话聊天；Roobo公司的布丁豆豆机器人，其智能语音系统R-kids能识别不同方式的表述语言，并针对童音识别与儿童特定词汇习惯进行深度优化。而国外教育机器人产品的评分略高于国内，约有25%的教育机器人产品已达到被动学习智能等级，如日本Aldebaran公司的Pepper机器人可以通过语音识别系统来识别人类的语音语调，从而做出对情绪的判断，使得机器人能够对未知的情境具有一定的智能决策能力。

④在社会互动维度上，国内外教育机器人产品并未表现出显著差异，多数处于双人互动、多人互动两个等级。如美国麻省理工学院的Tega机器人具有双人互动的能力，它基于高清摄像头和中央处理系统，可以识别外界的语音、图像并进行分析处理，能给儿童提供更加个性化的教学陪伴。法国Blue Frog Robotics公司的Buddy机器人具有多人互动的能力，包括多人同时对话、在线视频等，还具有远程视频的功能。在教与学的活动当中，多人互动能力可使机器人参与到真实的多人教学互动活动中。

四 未来教育机器人产品的研发建议

本研究依据教育机器人的产品功能分析框架，从表情动作、感知输入、机器人智能和社会互动四个维度对国内外40个教育机器人产品进行了评测分析。在此基础上，本研究结合教学适用性和技术成熟度两个因素，对未来我国教育机器人产品的研发提出以下建议：

1 重视外观和行动能力的设计，推动教育机器人拟人发展

教育机器人的外观特征、表情与动作追求应与真实的人类近乎一致，以减少人机接触障碍，增强学习者的参与体验感。而国内外教育机器人产品在表情动作维度上大多处在自主表情动作等级，导致其在与学习者接触的过程中容易出现沟通障碍——重视外观和行动能力的设计将有助于解决这一问题，帮助学习者与机器人进行更深入、更高效的互动。此外，针对不同学段学习者的具体需求和认知差异，教育机器人的外观设计需更具针对性和吸引力。如早教机器人的产品设计需要融入“寓教于乐”的设计理念和游戏化学习；协助老年人生活的机器人需要为老

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Vol.30 No.1 2020 年人提供远程看护、情感陪伴等辅助功能，在设计中要融入更多情感元素，关注老年人的真实需求，实现“智慧养老”。随着语音识别、仿生技术和智能制造技术日渐成熟，教育机器人的拟人化将成为未来的重要发展趋势。

2 利用多模态融合感知技术，提升教育机器人感知智能

教育机器人的感知能力能够保障教育教学过程更连贯流畅地进行，使教育机器人获得如真人般的感知能力，需要综合应用多种类型的传感器和强大的感知信息处理。在感知输入这一维度上，国内外差别并不显著，集中在基本信号感知和单一知觉等级。如中国科大讯飞的阿尔法蛋，能进行语音识别、声源定位，能准确辨识方位、实现面对面交流，还能进行抗噪净音、低分贝识别。在教育机器人真正运用于教育教学的过程中，数据往往是复杂的、多模态的，需要多种智能共同作用，以提升教育机器人的教学适用性。目前，能够仿真人类感知能力的技术还处于研发阶段，其中一项重要的技术便是多模态融合感知技术——此技术可以使机器人获得更加全面、准确的信息，为机器人实现更为高效的科学决策提供支持，是教育机器人未来发展的重要目标之一。

3 通过深度学习技术建立虚拟仿真平台，聚焦教育机器人真人智能

为保证教育机器人与学习者交互的持续进行，需让教育机器人如“真人”般具有精细的动作，能进行学习思考和交流互动，并对外界环境具有强适应性和应变能力。在机器人智能这一维度上，国外教育机器人产品略胜国内一筹。如美国RoboKind公司的Milo机器人有被动学习的能力，其内部系统具有侦测脸部、追踪动作、辨识对话、与人交谈、分析互动的功能，可以参与教学的决策、判断学生的表达是否正确。而国内多数教育机器人产品处于预置规则等级，如乐聚公司的AELOS机器人可按照用户之前设定好的程序执行任务，并基于C++语言自主开发的可视编程PC端教育软件，可视化编程每个动作。未来利用深度学习和机器人仿真技术，搭建集控制模拟和动态仿真为一体的机器人仿真平台，融入现代教育理念，对教育机器人进行真人智能训练，实现教育机器人从无智能向真人智能转型，是未来教育机器人应重点攻克的难题。

4 融合语音识别、声纹识别等技术，实现人机的文化互动

在各类教育场景下发挥更大的作用，实现多人、多群互动甚至文化互动，也是未来教育机器人发展的一个必然趋势。国内外机器人产品在社会互动这一维度上相对持平，多数处于双人互动、多人互动两个等级。如日本日立公司的EMIEW 3机器人具有多人互动的能力，可以与其它同型号机器人共享资讯；上海元趣公司的小8机器人能和多人闲聊，支持语音点播、更新优质内容且同步至云端，能满足儿童的不同需求。在教学场景中，能进行多人互动是最基本的要求，为保证交流的持续，教育机器人应发展文化互动。如教育机器人可以通过互动对象的国家、语言、兴趣、习惯、表情或肢体动作等来推断用户的喜好与使用感受，灵活推荐用户感兴趣的话题及相关内容，以激发用户的学习兴趣并增强学习体验，提高人机互动的持续性和有效性。随着“人工智能+教育”的深入推进，教育机器人的文化互动功能必将获得更多的关注。 ———————— 参考文献

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Functional Analysis Framework and Case Study of Educational Robot Products GAO Bo-jun XU Jing-jing DU Jing HUANG Rong-huai[Corresponding Author]

(Smart Learning Institute, Beijing Normal University, Beijing, China 100875)

Abstract: Educational robot has the characteristics of teaching applicability, openness, scalability and human-computer interaction friendliness, which has great potential in optimizing teaching and learning, while its function analysis is still not systematic. Therefore, a functional analysis framework of educational robot products, which included four dimensions of expression action, perceptual input, robot intelligence and social interaction was proposed from the perspective of user experience. Based on this, 40 educational robot products at home and abroad were evaluated and analyzed. In addition, combining the factors of teaching applicability and technology maturity, this paper also put forward suggestions for the future research and development of educational robot products in China from the perspectives of promoting anthropomorphic development, enhancing perceptual intelligence, focusing on human intelligence, and realizing cultural interaction, expecting to provide reference for learning support services based on educational robot.

Keywords: educational robot products; user experience; functional analysis framework; analysis indicator ————————

*基金项目：本文为2018年国家自然科学基金“计算机科学教育发展战略研究”（项目编号：L172045）、国家社会科学基金“十三五”规划2019年度教育学重点课题“人工智能与未来教育发展研究”（项目编号：ACA190006）的阶段性研究成果。

作者简介：高博俊，在读硕士，研究方向为智慧学习环境、教育机器人教育应用等，邮箱为gaobojun@mail.bnu.edu.cn。 收稿日期：2019年9月16日

编辑：小米

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