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摘要：十七大召開以来，“学前教育”成为我国教育领域研究和关注的重点之一，政府大力发展学前教育；同时“人工智能”成为21世纪国家科技发展的代名词。本文分别对人工智能和学前教育进行了阐述；分析了国内外教育机器人在学前教育领域的应用现状；对比了国内外的异同点，总结出阻碍我国学前教育领域机器人发展的因素并提出相关建议。
关键词：学前教育；人工智能；教育机器人
中图分类号：G612 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2019）31-0001-02
智能机器人是人工智能领域中发展的前沿领域，具有高度综合性、前瞻未来性、创新实践性，蕴含着极其丰富的教育资源和应用价值。习近平总书记2014年在中国科学院第十七次院士大会、中国工程院第十二次院士大会上的讲话中强调，机器人的研发、制造与应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志，不仅要提高中国机器人水平，还要尽可能多地占领市场。随着国家对学前教育发展的重视，在我国很多地区，智能机器人已经走进幼儿园的课堂和幼儿的家庭中。
一、教育机器人在学前教育领域的角色定位
教育机器人是一种十分典型的数字化益智玩具，尤其是在学前教育阶段，可以通过不同角度、多样性的形式发挥其教育功能，达到“寓教于乐”的目的。在信息化时代，信息技术的普及使幼儿园教学变得网络化、电子化。根据3—6岁幼儿在“玩”的过程中探索、体验以获得知识的发育特点，教育机器人在幼儿教学中的应用，能够激发幼儿对错综复杂事物的探索，帮助其全面发展。
1.幼儿园课堂活动载体。幼儿园的课程分为五大领域：科学、艺术、社会、语言、健康，围绕这五大类开设的课程内容丰富，但教师讲授课程以传统的教学方法为主，形式单一。教育机器人的引入，可以使各类课程更具有趣味性和益智性，并且可以培养幼儿的创新精神、综合能力和协作能力，同时也可以增强幼儿的责任心。
例如乐高公司提出“4C”概念：联系（connect）、构建（construct）、反思（contemplate）和延续（continue）的循序渐进的过程，注重人与机器人的交流互动，教师可借助智能机器人根据学生反馈对教学方法和内容进行调整，从而更高效、针对性地进行教学。
2.幼儿园课堂教学内容。随着人工智能和智能机器人的快速发展，在幼儿园中也开设了有关机器人教育的课程。根据皮亚杰的认知发展理论，儿童可以根据经验思考并解决问题，随着年龄的增长，儿童能够理解一些抽象概念，能够通过自己的思考和创新超越传统的模式。
在知识方法方面，通过向幼儿简单讲解机器人，让他们了解有关机器人零部件的相关概念，能够帮助幼儿提高对材料、建筑结构等方面的认知能力。同时幼儿在了解机器人的基础上进行外形组装，在实际操作的过程中锻炼幼儿的动手操作能力，使儿童肌肉群和动作协调性等方面得到更精细化的发展。
二、我国智能机器人在学前教育领域的发展现状
机器人技术自诞生以来拥有无可比拟的知识覆盖面和技术集合优势。智能机器人在学前教育领域的一个重要应用为辅助教育（RAE）——Robot-Assisted Education（机器人辅助教育），指教师和学生以教育机器人为主要教学媒介和工具进行有关教学活动，协助幼儿园教师建立有趣、生动的学习环境，给予幼儿在情感、思维、语言、认知等方面的指导和帮助，并提高教学效率。研究人员分析和总结了机器人的技术特点、角色特点和心理机制，教育机器人一般具有人脸识别、语音识别、物体识别、情感识别、运动控制、知识记忆、识别与合成等功能，在教学过程中能与师生进行多种语言和符号的对话，进行仪器操作等复杂动作；还可根据对智能机器人自身的模块进行预设，帮助幼儿构建比较完整、全面的认知系统。
三、国外智能机器人在学前教育领域的发展现状
国外智能机器人在学前教育领域的研究。早在1994年麻省理工学院（MIT）就开展了“设计和建造LEGO机器人”；新加坡国立教育学院（NIE）和乐高教育2006年6月在新加坡举办了第一届亚太ROBOLAB国际教育研讨会，就机器人教育在科技、数学课程中的应用进行深入讨论和交流。
研究显示，智能机器人大量应用于学前教育领域，其中大部分集中在幼儿园教学和幼儿临床医学。智能机器人也应用在特殊幼儿教育中，为有特殊需要的幼儿提供适合的教学方法和环境。临床研究显示，第一，提供治疗和探测疾病；第二，智能机器人可在一些人工难以获得数据、时间空间限制的情况下，帮助医生或治疗师记录幼儿数据。例如，为有行走障碍的幼儿设计的移动机器人“Mobile Robot”，目的是为了使有特殊需求的幼儿能够通过训练，借助机器人提高未来的生活质量。
目前的研究结果表明，智能机器人以及人工智能技术能够激发幼儿参与学习、社会活动和保持对科学互动技术资源的浓厚兴趣，在特殊幼儿群体中的应用也是成功的，更重要的是借助智能机器人实现教学目标。专家学者研究表明，在未来信息化时代，将人工智能技术广泛应用于幼儿教育领域，可以取得丰硕的成果。
四、智能机器人在学前教育领域发展存在的问题
阻碍智能机器人在我国学前教育领域发展的因素。近年来，教育机器人以及人工智能在学前教育领域的发展十分迅速，但仍然存在一些局限。第一，教育的本质是一种人与人的“交互”过程，但智能机器人无法完全实现最充分、最真实的互动。由于学前幼儿发育阶段的能力还不完善，这些智能机器人无法与幼儿进行畅通的交流；同时智能机器人也无法像教师一样通过自然状态的交流和观察，判断幼儿多变的情感态度等。第二，在幼儿园教学过程中，老师凭借经验、通过观察，能够分析学生的学习状态、认知水平和学习风格，从而灵活调整适应幼儿的不同教学模式和方法，但智能机器人在这方面仍然存在局限性。第三，幼儿在知识认知和情感建构方面的学习内容分为不同的类型，例如言语信息包括符号学习、时事学习等形式化的内容，可以通过智能机器人的辅助实现教学；但对于情感、态度等领域的非形式化的内容，很难通过智能机器人实现。
发展建议。根据我国的义务教育法，学前教育目前不属于义务教育，目前大多是由机器人企业在推动。因此，为了加大智能机器人在学前教育领域发展力度，政府和行政部门更应该重视对其推广和应用。
机器人公司并没有根据学龄前儿童的身心发育特点设计出适合幼儿的教学机器人。相比国外的智能机器人在学前教育领域的发展，我国目前研发的教育机器人在适用性、性价比、功能等方面比较单一，智能机器人在幼儿园分阶段的划分不够明确，特色不强。与国外人工智能领域的对比和学习，对我国人工智能在教育领域的应用和发展具有参考作用。
参考文献：
[1]张剑平.王益.机器人教育：现状、问题与推进策略[M].2006：65-68.
[2]张剑平.关于人工智能教育的思考[J].电化教育研究，2003，（1）：24-28.
[3]中国青少年机器人教育在线[DB/OL].http：//robot.xiaoxiaotong.org/.2006-9-10.
[4]Agrawal，S.K.，Chen，X.，Ragonesi，C.，Galloway，J.C.：Training toddlers seated on mobile robots to steer using force-feedback joystick.IEEE Transactions on Haptics（2012）（in press）
[5]Aroyo，L.，Graesser，A.，Johnson，L.：Guest editors’ introduction：Intelligent Educational Systems of the present and future.IEEE Intelligent Systems 22，20-21（2007）
关键词：学前教育；人工智能；教育机器人
中图分类号：G612 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2019）31-0001-02
智能机器人是人工智能领域中发展的前沿领域，具有高度综合性、前瞻未来性、创新实践性，蕴含着极其丰富的教育资源和应用价值。习近平总书记2014年在中国科学院第十七次院士大会、中国工程院第十二次院士大会上的讲话中强调，机器人的研发、制造与应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志，不仅要提高中国机器人水平，还要尽可能多地占领市场。随着国家对学前教育发展的重视，在我国很多地区，智能机器人已经走进幼儿园的课堂和幼儿的家庭中。
一、教育机器人在学前教育领域的角色定位
教育机器人是一种十分典型的数字化益智玩具，尤其是在学前教育阶段，可以通过不同角度、多样性的形式发挥其教育功能，达到“寓教于乐”的目的。在信息化时代，信息技术的普及使幼儿园教学变得网络化、电子化。根据3—6岁幼儿在“玩”的过程中探索、体验以获得知识的发育特点，教育机器人在幼儿教学中的应用，能够激发幼儿对错综复杂事物的探索，帮助其全面发展。
1.幼儿园课堂活动载体。幼儿园的课程分为五大领域：科学、艺术、社会、语言、健康，围绕这五大类开设的课程内容丰富，但教师讲授课程以传统的教学方法为主，形式单一。教育机器人的引入，可以使各类课程更具有趣味性和益智性，并且可以培养幼儿的创新精神、综合能力和协作能力，同时也可以增强幼儿的责任心。
例如乐高公司提出“4C”概念：联系（connect）、构建（construct）、反思（contemplate）和延续（continue）的循序渐进的过程，注重人与机器人的交流互动，教师可借助智能机器人根据学生反馈对教学方法和内容进行调整，从而更高效、针对性地进行教学。
2.幼儿园课堂教学内容。随着人工智能和智能机器人的快速发展，在幼儿园中也开设了有关机器人教育的课程。根据皮亚杰的认知发展理论，儿童可以根据经验思考并解决问题，随着年龄的增长，儿童能够理解一些抽象概念，能够通过自己的思考和创新超越传统的模式。
在知识方法方面，通过向幼儿简单讲解机器人，让他们了解有关机器人零部件的相关概念，能够帮助幼儿提高对材料、建筑结构等方面的认知能力。同时幼儿在了解机器人的基础上进行外形组装，在实际操作的过程中锻炼幼儿的动手操作能力，使儿童肌肉群和动作协调性等方面得到更精细化的发展。
二、我国智能机器人在学前教育领域的发展现状
机器人技术自诞生以来拥有无可比拟的知识覆盖面和技术集合优势。智能机器人在学前教育领域的一个重要应用为辅助教育（RAE）——Robot-Assisted Education（机器人辅助教育），指教师和学生以教育机器人为主要教学媒介和工具进行有关教学活动，协助幼儿园教师建立有趣、生动的学习环境，给予幼儿在情感、思维、语言、认知等方面的指导和帮助，并提高教学效率。研究人员分析和总结了机器人的技术特点、角色特点和心理机制，教育机器人一般具有人脸识别、语音识别、物体识别、情感识别、运动控制、知识记忆、识别与合成等功能，在教学过程中能与师生进行多种语言和符号的对话，进行仪器操作等复杂动作；还可根据对智能机器人自身的模块进行预设，帮助幼儿构建比较完整、全面的认知系统。
三、国外智能机器人在学前教育领域的发展现状
国外智能机器人在学前教育领域的研究。早在1994年麻省理工学院（MIT）就开展了“设计和建造LEGO机器人”；新加坡国立教育学院（NIE）和乐高教育2006年6月在新加坡举办了第一届亚太ROBOLAB国际教育研讨会，就机器人教育在科技、数学课程中的应用进行深入讨论和交流。
研究显示，智能机器人大量应用于学前教育领域，其中大部分集中在幼儿园教学和幼儿临床医学。智能机器人也应用在特殊幼儿教育中，为有特殊需要的幼儿提供适合的教学方法和环境。临床研究显示，第一，提供治疗和探测疾病；第二，智能机器人可在一些人工难以获得数据、时间空间限制的情况下，帮助医生或治疗师记录幼儿数据。例如，为有行走障碍的幼儿设计的移动机器人“Mobile Robot”，目的是为了使有特殊需求的幼儿能够通过训练，借助机器人提高未来的生活质量。
目前的研究结果表明，智能机器人以及人工智能技术能够激发幼儿参与学习、社会活动和保持对科学互动技术资源的浓厚兴趣，在特殊幼儿群体中的应用也是成功的，更重要的是借助智能机器人实现教学目标。专家学者研究表明，在未来信息化时代，将人工智能技术广泛应用于幼儿教育领域，可以取得丰硕的成果。
四、智能机器人在学前教育领域发展存在的问题
阻碍智能机器人在我国学前教育领域发展的因素。近年来，教育机器人以及人工智能在学前教育领域的发展十分迅速，但仍然存在一些局限。第一，教育的本质是一种人与人的“交互”过程，但智能机器人无法完全实现最充分、最真实的互动。由于学前幼儿发育阶段的能力还不完善，这些智能机器人无法与幼儿进行畅通的交流；同时智能机器人也无法像教师一样通过自然状态的交流和观察，判断幼儿多变的情感态度等。第二，在幼儿园教学过程中，老师凭借经验、通过观察，能够分析学生的学习状态、认知水平和学习风格，从而灵活调整适应幼儿的不同教学模式和方法，但智能机器人在这方面仍然存在局限性。第三，幼儿在知识认知和情感建构方面的学习内容分为不同的类型，例如言语信息包括符号学习、时事学习等形式化的内容，可以通过智能机器人的辅助实现教学；但对于情感、态度等领域的非形式化的内容，很难通过智能机器人实现。
发展建议。根据我国的义务教育法，学前教育目前不属于义务教育，目前大多是由机器人企业在推动。因此，为了加大智能机器人在学前教育领域发展力度，政府和行政部门更应该重视对其推广和应用。
机器人公司并没有根据学龄前儿童的身心发育特点设计出适合幼儿的教学机器人。相比国外的智能机器人在学前教育领域的发展，我国目前研发的教育机器人在适用性、性价比、功能等方面比较单一，智能机器人在幼儿园分阶段的划分不够明确，特色不强。与国外人工智能领域的对比和学习，对我国人工智能在教育领域的应用和发展具有参考作用。
参考文献：
[1]张剑平.王益.机器人教育：现状、问题与推进策略[M].2006：65-68.
[2]张剑平.关于人工智能教育的思考[J].电化教育研究，2003，（1）：24-28.
[3]中国青少年机器人教育在线[DB/OL].http：//robot.xiaoxiaotong.org/.2006-9-10.
[4]Agrawal，S.K.，Chen，X.，Ragonesi，C.，Galloway，J.C.：Training toddlers seated on mobile robots to steer using force-feedback joystick.IEEE Transactions on Haptics（2012）（in press）
[5]Aroyo，L.，Graesser，A.，Johnson，L.：Guest editors’ introduction：Intelligent Educational Systems of the present and future.IEEE Intelligent Systems 22，20-21（2007）