《Nature》子刊发布教育机器人十年报告：从课堂辅助到推动全球公平的教育引擎

十年前，教育机器人还只是课堂里的「新奇物件」；十年后，它已经成为教育系统的重要变量。

从编程教学、STEM 实验室到职业实训和特殊教育，机器人正从教学工具变成教育体系的基础设施。

今年，《Nature Humanities & Social Sciences Communications》刊发的一项文献计量研究，为这段演进提供了宏观图景。研究团队基于 2015— 2024 年间的 1120 篇 SSCI 论文，绘制出教育机器人研究的全球地图，梳理了十年间的研究趋势、合作网络与关键词演化，并首次系统揭示其与联合国可持续发展目标（SDGs）之间的关联。

从结果看，教育机器人已经走出了「技术辅助教学」的狭义范畴，成为推动优质教育、健康福祉、产业创新与社会公平的重要力量。它不仅改变课堂，更正在改写教育的结构与目标。

回望 2015 年，教育机器人还处在萌芽期。那时，机器人更多作为「教学辅具」被引入编程与数学课堂，承担着「让抽象知识动起来」的角色。全球范围内仅有 13 篇学术论文关注这一领域，研究主要围绕儿童注意力、动手能力与基础逻辑训练。

但仅仅三年后，局面急速变化。2018 年成为关键转折点——那一年，教育机器人文献数量跃升至 64 篇，引用量增长近十倍。背后的动力包括 STEM 教育政策的普及、硬件成本下降，以及人工智能与语音识别技术的成熟。机器人不再只是「可编程玩具」，而成为进入课堂的「学习伙伴」。

此后，教育机器人迎来了真正的爆发期。2019 至 2021 年，全球研究数量增长至 225 篇，引用量超过 3500 次。研究主题也从「能否帮助学生学习」转向「如何与教师共教」「怎样激发计算思维」。一些国家开始将机器人教育纳入教育改革战略——美国将其作为STEM课程核心支撑，中国多个省市建设机器人实验学校，欧洲则着手制定「教育机器人伦理框架」。

2022 年以后，教育机器人进入「系统融入期」。AI、AR、情绪识别等技术的加入，使机器人不再是单一设备，而是「人机协同教学系统」的组成部分。机器人能识别学生的学习状态、情绪反应，并实时调整教学节奏；教师也通过机器人收集课堂数据，反向优化教学设计。教育机器人正在从「课堂装置」变成「教育基础设施」。

研究的关注点也在同步转移：从「技术可行性」转向「公平性与可持续性」。如何在不同地区普及低成本机器人教学方案、如何培训教师掌握机器人教学能力、如何评估技术介入后的学习质量——这些新议题让教育机器人成为教育治理体系中的一环。

十年间，这一领域的演化，实际上映射了教育技术的整体变迁——从工具化到系统化，从经验式探索到数据驱动，从教学创新走向教育结构的再造。

在学术层面，这十年是教育机器人研究的「全球共振期」。美国、中国、英国构成了三极主导格局，其中中国的增长最为迅速。香港教育大学、台湾师范大学、北京师范大学等机构成为亚洲研究重镇。论文作者网络也呈现出跨国协作趋势，表明机器人教育已经成为全球教育科技领域的重要议题。

研究平台的分布，进一步印证了领域的跨学科特性。《Computers & Education》《Education and Information Technologies》《International Journal of Social Robotics》等期刊构成了知识传播的核心枢纽，它们的共同特征是「教育+技术+社会」三重交叉。这种跨学科融合，正是教育机器人研究得以快速成熟的关键。

与此同时，关键词的演化勾勒出研究的思维迁移。

在 2015—2017年，关键词集中于「robotics」「programming」「experiment」，焦点在课堂实验与动手实践；

2018—2020年，出现了「computational thinking」「STEM」「collaborative learning」等词汇，机器人成为培养跨学科能力的媒介；

而 2021—2024年，「AI」「emotion」「human-robot interaction」「adaptive learning」开始占据主导，研究进入人机共生与智能学习阶段。

这种变化反映出教育机器人的角色转变——从「操作工具」到「认知伙伴」。在新的研究语境下，机器人不仅执行任务，更参与教学互动，成为情境、情感与认知的共同体成员。学术界的研究方法也从个案研究转向系统综述与元分析，标志着这一领域正在从「探索性实验」走向「体系化评估」。

值得注意的是，关键词演化背后还折射出教育理念的升级。教育机器人不再仅仅服务于「学习知识」，而是帮助学生发展计算思维、协作能力与情绪认知，塑造一种「做中学」的学习文化。它让教育重新找回「动手、合作、创造」的价值，而非仅仅传递信息。

这种人机协同的学习方式，也正在反过来重塑教师角色。教师不再是信息的唯一提供者，而是与机器人共同设计、共同评估学习过程的引导者。未来的课堂，也许将不再以人或机器为中心，而是以「学习关系」为中心。

教育机器人的深层价值，在于它与社会可持续发展的同频共振。

研究显示，在 1120 篇论文中，超过一半（588 篇）直接对应联合国可持续发展目标 4——「优质教育」。

机器人以互动、实践的方式重构学习过程，使抽象知识变得可体验、可操作，显著提升了学生的参与度与理解力。

同时，教育机器人也正跨入健康、就业与产业创新领域。在 SDG 3「良好健康与福祉」下，社交机器人被广泛应用于自闭症儿童的社交训练、康复陪伴与心理支持。研究表明，标准化的互动流程能显著提升儿童的情绪表达与沟通能力，成为特殊教育中可复制的方案。

在 SDG 8「体面工作与经济增长」和 SDG 9「产业创新与基础设施」中，机器人教育推动职业教育转型。职业院校通过「工业机器人实训平台」模拟自动化生产线，让学生在近似真实的工业场景中完成操作与维护训练。这类课程不仅提升了学生的就业竞争力，也为智能制造培养了急需的技能型人才。数据显示，接受机器人课程培训的职业院校学生就业率高出 15%，平均起薪高出 20%。

此外，研究还发现教育机器人对教育公平与可持续意识的潜在影响。

在 SDG 10「减少不平等」中，中国、韩国等国尝试通过「云端机器人课堂」让乡村学生远程共享城市教师资源；而在 SDG 12「负责任消费与生产」中，部分学校将环保理念融入机器人课程——学生用废旧材料制作机器人模型，在动手过程中理解「循环利用」的意义。

教育机器人因此被视为连接教育创新与社会目标的桥梁。它不仅在提升教学效能，更在塑造新的教育伦理与社会认知——让教育变得更公平、更开放，也更有回应现实世界的能力。

随着教育机器人从课堂走向系统层面，一个新的问题浮现：

当机器人成为教育基础设施，教育该如何重新定义自身？

未来的研究方向已经在显现。

其一是「个性化与人格化」。AI 算法让机器人能根据学习数据识别学生的认知路径，甚至识别情绪起伏，从而在教学中作出「关怀反应」；

其二是「教师协同」。机器人不再替代教师，而成为教师的「数据助手」和「协作伙伴」；

其三是「伦理与公平」。当机器人进入更多教育场景，如何确保算法公正、保护隐私、避免技术垄断，将成为教育政策与治理的新挑战。

从技术角度看，教育机器人正进入精耕阶段：AI 驱动的个性化学习、AR/VR 融合式互动将成为主流；从应用场景看，它将进一步扩展至老年教育、特殊教育等领域；而在教育理念层面，它将继续承担连接「教育改革」与「社会价值」的角色。

过去十年，教育机器人已经完成了「可行」的证明：它能被使用，也能改善学习体验。接下来的十年，将是它「走向必要」的阶段。教育机器人不再只是课堂上的实验性工具，而正在成为教育系统能否适应智能时代的关键变量。

从教学应用到系统整合，从局部创新到社会协同，教育机器人正在进入一个新的周期——价值创造期。它的竞争焦点，正在从技术性能转向理念与体系：谁能让智能真正服务于学习者，谁就能重新定义教育的形态。

它的意义，从未在于替代教师，而在于帮助教育更有反馈力、更具结构性。机器人让教学、管理与学习的关系被重新组织，使教育系统具备自我调节和持续优化的能力。

在这个意义上，教育机器人不仅是一项技术，更是一种结构性的变革力量。

它让教育从经验走向智能，从局部创新走向整体演进，也让教育的公共价值被重新激活。未来十年，教育的竞争或许不在技术本身，而在谁能以更成熟的方式，与智能共同塑造教育的未来。

教育机器人十年：趋势和可持续发展目标贡献：

https://www.nature.com/articles/s41599-025-05663-5