中小學教師機器人教育接受度影響因素研究

王鈺彪 萬昆 任友群

[摘 ? 要] 人工智能時代的到來，機器人教育已經成為提升學生數字化勝任力的重要方式。而教師是否愿意接受機器人教育，關系到機器人教育實施的效果和機器人教育的可持續發展。研究以參加“江西省中小學校機器人教練員培訓班”的190位教師為調查對象，通過對UTAUT模型及其對應量表修改，從績效期望、努力期望、社群影響及促成條件四個維度調查分析了教師對機器人教育的接受度，研究了性別、年齡、教齡和信息技術精通程度對教師機器人教育接受度的調節作用。結果顯示：（1）促成條件對教師機器人教育接受程度的影響是直接而顯著的;（2）不同教齡的教師僅在績效期望上存在顯著差異;（3）不同信息技術精通程度的教師僅在社群影響上存在顯著差異。最后，研究從體系先行、制度保障、創新推進三個方面提出了中小學開展機器人教育的建議。

[關鍵詞] 中小學教師; 機器人教育; 技術接受度; 影響因素; UTAUT模型

[中圖分類號] G434 ? ? ? ? ? ?[文獻標志碼] A

[作者簡介] 王鈺彪（1994—），男，江西上饒人。碩士研究生，主要從事教育信息化、機器人教育等方面的研究。E-mail：2607070842@qq.com。

一、引 ? 言

國務院于2017年頒布的《新一代人工智能發展規劃》指出，實施全民智能教育項目，在中小學設置人工智能相關課程，逐步推廣編程教育，并鼓勵進行形式多樣的人工智能科普創作[1]。教育部于2017年頒布的《中小學綜合實踐活動課程指導綱要》，將包括機器人教育在內的綜合實踐活動課程視為“培養學生綜合素質的跨學科實踐性課程，是基礎教育課程體系的重要組成部分”[2]，為我國機器人教育進入中小學課堂提供了新的條件和動力。客觀來說，我國機器人教育研究在二十一世紀初得到加速發展[3]，但是，機器人教育能不能真正發揮作用，關鍵在于教師能否接受和使用機器人支持的教學模式，因為，教師對信息化教學理念的理解及實施內容的學習是制約其信息化教學能力發展的內部因素[4]。因此，研究中小學教師對機器人教育的接受度，掌握其影響因素，有利于中小學開展機器人教育。為此，本研究從教師自身角度出發，借鑒整合型信息技術接受模型（UTAUT模型），構建教師對機器人教育接受模型，采用問卷調查法分析中小學教師對機器人教育接受度的影響因素，并提出相應對策，為中小學有效開展機器人教育提供參考。

二、相關研究與模型構建

（一）相關研究現狀

1. 機器人教育研究現狀

近年來，我國機器人教育已逐步進入中小學課堂中，學術界對機器人教育的重視程度也在不斷提升。通過文獻研究發現，目前國內有關機器人教育的研究成果主要包括以下三個方面：（1）影響中小學階段開設機器人教育的主要因素，如課程內容及評價體系、教育裝備等因素的影響[5-7]。（2）機器人教學應用研究，如中小學機器人教育的四類教學模式——實驗模擬型教學、趣味交互型教學、科學探究型教學和發明創造型教學[8];不同教學模式融入課堂的價值及其適應范圍[9]。（3）機器人課程學習的現狀，如金書輝從學生的興趣度、參與度、課程相關聯系度等維度調查了Arduino機器人課程中的學習現狀[10];Khanlari認為，機器人教育有助于培養學生自主學習、合作交流與創新能力，提升社會和跨文化技能，以及社會責任感[11]。

2. 教師接受度研究現狀

關于教師信息技術接受度的研究，一直是國內外專家學者關注的熱點話題，且已取得較為豐富的成果。Tosunta■等從績效期望、努力期望、社群影響、促成條件、行為意向和使用行為等六個方面研究了影響教師對交互式電子白板接受度的主要因素[12];Pynoo等研究了基于UTAUT模型的中學教師對接受數字化環境的影響因素[13];江豐光等以工作年限、學歷、具體職業為調節變量探究了創客教師對創客教育接受度的影響[14];張漢玉等研究了教師對電子書包接受度的影響因素，包括績效期望、努力期望、社群影響和促成條件四個核心維度及性別、年齡和信息技術精通程度三個調節變量[15]。

縱觀國內外關于教師信息技術接受度模型的研究，發現UTAUT模型在信息技術接受度研究領域應用廣泛。然而，通過對機器人教育和教師接受度的相關研究進行梳理，發現目前較少從機器人教育主體中的教師影響出發探索其有效推廣及實施研究。因此，本研究從教師角度出發，以UTAUT模型為理論基礎，結合機器人教學特點，探析中小學教師機器人教育接受度的影響因素。

（二）研究假設與模型構建

UTAUT模型最早由Venkatesh等人于2003年提出[16]。該模型包含績效期望、努力期望、社群影響和促成條件四個核心決定因素以及年齡、性別、經驗和自愿性四個調節變量，如圖1所示。該模型能解釋70%的技術采納和使用行為，優于以往的技術接受模型，目前被廣泛應用于探究用戶接受行為。

本研究調查教師開展機器人教育的影響因素，仍使用UTAUT模型中的四個核心決定因素。由于國內機器人教育的開展仍以競賽或社團活動為主，教師和學生都很少有機會接觸到機器人[17]。教師大多不具備豐富的使用經驗且自主積極性不高，因此，經驗和自愿性兩個調節變量被刪除，并結合中小學機器人教育的技術性特征[18]及專家訪談增加教齡、信息技術精通程度作為調節變量。另外，考慮到接受既包括個體自身的行為，也包括個體對對象的態度[19]，筆者將原始模型中使用意向及使用行為統稱為接受程度，提出了教師機器人教育接受度影響因素的理論模型，如圖2所示。

根據以上理論模型，本研究提出以下假設，見表1。

三、研究方法

（一）問卷設計

本研究在參考Venkatesh[16]和張漢玉[15]等學者的相關成熟量表基礎上，結合欠發達地區機器人教育的現實狀況自主設計各變量的測量題項。為了保障調查問卷的信度及效度，筆者共進行兩輪調研。首輪調研隨機選取35位機器人教師，隨后根據初步調研結果對問卷進行了修正，以更契合欠發達地區機器人教師的現實狀況。最終編制的正式調查問卷包括以下兩個組成部分，共33個題項。第一部分為中小學教師基本情況的調查，共15個題項，包括中小學教師的性別、教齡、職稱、學校性質、學校位置、對信息技術的精通程度、開展機器人教育的頻率及障礙等;第二部分為影響教師對機器人教育接受度的因素調查，包括五個維度，分別是績效期望（PE）、努力期望（EE）、社群影響（SI）、促成條件（FC）、接受程度（AD），共18個題項，為了保證機器人教師對問卷答案的辨識度，這些測量題項均采用李克特五點量表形式，1～5分別表示非常不同意、不同意、中立、同意、非常同意。

（二）問卷信效度分析

本研究采用Cronbach's α系數檢驗自編問卷的信度，通過SPSS 25.0統計發現，所有變量的信度系數均高于0.7，問卷的整體信度系數為0.783，表明該問卷的信度良好，見表2。本問卷主要是根據UTAUT模型進行設計，因此，可認為該問卷具有良好的效度。研究通過對問卷進行探索性因子分析，KMO值為0.790且Bartlett卡方值為1692.706（p=0.000<0.001），因此，問卷符合進行因子分析的條件。采用最大方差旋轉法剔除4個在多個因子上都有較高載荷的題項及2個在所有因子上載荷都小于0.5的題項，最終得出旋轉成分矩陣，見表3。可見，因子分析提取的公因子與題目編制時涉及的5個維度相吻合，且所有題項在對應因子上的載荷除個別略低于0.7外，其余均大于0.7，說明該問卷具有良好的效度。

（三）研究對象與數據處理

為確保研究的科學性和實效性，以參加“江西省中小學校機器人教練員培訓班”的教師為研究對象，筆者共進行了兩輪調查研究。首輪調研選取了35位教師，正式調研采用在線問卷調查的方式，共回收問卷203份，其中有效問卷190份。

調查結果顯示，參加機器人教育培訓的教師64.21%為男性教師;78.42%的教師年齡集中在26到45歲之間;96.84%的教師學歷集中在大專及本科層次，僅有2.11%的教師為研究生及以上學歷;72.11%的教師教齡集中在6～15年、15年以上;68.42%的教師職稱集中在中學二級、中學一級;從被調查教師對信息技術的精通程度來看，61.58%的教師是能勝任的;來自公辦學校的教師占98.95%，民辦學校教師僅占1.05%;農村教師占38.95%，城鎮教師占61.05%。另外，從教師服務學生所在學段來看，由于江西省機器人教育師資力量不足，仍存在同一教師教授不同年級學生的現象，因此，被調查教師所涉及的授課年級總數大于190，涵蓋小學、初中和高中的比例分別為67.89%、34.21%、11.05%。

四、研究結果與分析

（一）問卷描述性統計分析

研究結果顯示，每個變量的得分均處于2.94～3.97之間，其中接受程度得分最高（3.97），努力期望得分最低（2.94）。變量的標準差小于1.0，表明變量的得分圍繞均值分布較密集，均值代表性良好，見表4。

（二）教師機器人教育接受度的差異分析

考慮到中小學教師的不同背景特征，本研究運用單因素方差分析與獨立樣本T檢驗，探究不同背景的教師在各因素上表現出的差異性。研究結果表明，不同年齡和職稱的教師在績效期望、社群影響、促成條件及接受程度方面均無顯著差異，僅在努力期望方面有顯著差異，說明年齡越大、職稱越高的教師會認為機器人教學越復雜。不同教齡的教師在努力期望和接受程度方面均有顯著差異，教齡在15年以上的教師呈現出“低努力期望，高接受程度”的現象，表明高教齡的教師雖感知自己開展機器人教育存在諸多障礙，但可能想突破陳舊教學的局限，對新生事物的接受度較強。不同信息技術接受程度的教師在努力期望、促成條件及接受程度方面均達到顯著差異。公辦教師與民辦教師、城鎮教師與農村教師在這5個變量上均無顯著性差異。

（三）機器人教育教師接受度回歸分析

本研究采用皮爾遜積差相關系數來衡量變量間的相關程度，各個維度間基本都存在相關關系，其中接受程度與績效期望、社群影響、促成條件正相關;由于本研究設計的有關努力期望的題項偏向于反向題，正如開展機器人教育易使課堂不受控制、壓力大、耗時長等，因此，努力期望與接受程度負相關的結果正好與本實驗設計相吻合;且努力期望與接受程度間的相關性較弱，結果見表5。

為進一步驗證假設模型的有效性，本研究運用復回歸分析方法，試圖考查各個影響因素之間的因果關系。從表5可以看出，教師績效期望、努力期望、社群影響、促成條件與接受程度之間的相關系數分別為0.290（p=0.000<0.001）、-0.144（p=0.048<0.05）、0.396（p=0.000<0.001）、0.422（p=0.000<0.001），表明這四個核心維度對接受程度均有顯著性影響。另外，通過之前的單因素方差分析可知，教師的教齡和信息技術精通程度等調節變量對接受程度同樣有顯著性影響，因此，本研究嘗試通過多元回歸分析來探究這些變量對教師接受程度的具體影響，回歸結果見表6。從中可看出模型3對結果的解釋比率達到28.2%，同時，考慮到樣本量及自變量數，最終選擇使用調整后的R2，其對結果的解釋比率達到27.1%。其中促成條件與接受程度有顯著的相關關系;教齡會調節績效期望對接受程度的影響;社群影響對接受程度的影響受到信息技術接受程度的調節;努力期望不直接對教師機器人教育的接受程度產生影響。

通過多重回歸分析，可以得到教師機器人教育接受程度影響因素路徑圖，如圖3所示。

五、討 ? 論

本研究以江西地區為例，基于UTAUT模型著重探討了影響欠發達地區中小學教師機器人教育接受度的主要因素，以期促進機器人教育在教育教學活動中的應用，得出以下基本結論：

（一）機器人教育大多由信息技術教師兼任，且呈現“低了解程度、高開展頻率”的矛盾

研究結果表明，53.68%的教師都是在近三年才逐漸接觸機器人教育，這與機器人教育近幾年在學校教育中的興起背景有關[3]。目前我國開展機器人教學活動的主力軍大多是有多年信息技術使用經驗的教師。絕大多數學校沒有配備專門的機器人教師，更多的是由信息技術學科教師兼任，其次是理科教師，文科教師兼任機器人教育教師的現象相對較少。通過了解機器人教師對機器人教育的認知和理解情況發現，只有29.47%的教師認為自己對機器人教育比較了解，但44.21%的教師至少每周開展1～2次機器人教育，總體呈現出“低了解程度、高開展頻率”的矛盾。在機器人教育了解程度層面，絕大多數教師認為自己對機器人教育僅略知一二，說明教師對機器人教育理念的理解還停留在“新型技術”的功能層面，并未深刻理解機器人教育的理念，因此，教師培訓管理部門組織機器人教育培訓對提升教師對機器人教育的認知水平具有重要意義。

在開展機器人教育的頻率層面，教師至少每周開展1～2次機器人教育活動占比最高，說明教師本身對機器人教育的認可度還是挺高的，樂于嘗試將機器人教育付諸課堂教學中，但在實踐過程中缺乏深入的意識，遇到的問題不能及時解決、教學硬件建設不足等都致使各縣區機器人教育氛圍不足。學校提供的技術支持及經費是制約機器人教育開展的關鍵因素，其次是相關培訓的力度及時間。只有少數教師選擇將機器人教育與其所教學科及學段內容相結合。

（二）促成條件是影響教師對機器人教育接受度的主要因素

促成條件對教師機器人教育接受程度的影響是直接而顯著的，與早期研究結論相似[22]，也符合原始UTAUT模型的假設。這表明當前想要普及推廣中小學機器人教育，提升中小學教師機器人教育接受度，首先應考慮配備充足的機器人教學資源，相關管理部門需要加強機器人教育培訓，各學校可根據機器人教育課程搭建機器人教育空間、購置新型數字化器材，為教師參加機器人培訓或開展機器人教學提供支持與幫助。努力期望對教師機器人教育接受度的影響并未達到直接顯著，且不受調節變量的影響，這一結論與早期研究結論并不一致[20]，這意味著努力期望不是影響教師機器人教育接受度的重要因素，教師更加關注機器人教育進學校課堂的效果，而較少關注開展機器人教學的難易程度。原因可能是：第一，由于目前大部分機器人教育教師都是由信息技術教師兼任，且多次參加機器人教育培訓，對新技術的接受度整體較高;第二，機器人教育教師更關注機器人教育與課堂教學的融合，關注學生數字化勝任力的發展。

（三）調節變量對教師機器人教育接受度的影響

研究結果顯示，性別及年齡在績效期望、努力期望、社群影響、促成條件上對教師機器人教育接受度的影響不具備調節作用，這與原始UTAUT模型的假設是不一致的。不同教齡的教師僅在績效期望上具有顯著差異;不同信息技術精通程度的教師僅在社群影響上存在顯著差異。結合單因素方差分析結果來看，15年以下教齡的教師，其在績效期望上的感知有用性隨著教齡的增長而增加，接受程度較高;15年以上教齡的教師恰好相反。這意味著15年以下教齡的教師更關注機器人教育的價值及其對自身的意義，教師培訓管理部在實施培訓前，若能告訴教師機器人教育能改善學習效果及提高自身績效，會促使教師更愿意開展機器人教學。而針對15年以上教齡的教師，教育培訓管理部門應更多傳達機器人教育有利于促進教師專業發展、提高自我成就感的理念，并出臺相關政策文件予以落實。

信息技術精通程度越高的教師在社群影響上的主觀規范越高，接受度越高。對信息技術不夠熟練的教師更多關注機器人教育對自身工作及知識技能提升的意義，而對信息技術精通的教師進行機器人教育的傾向更多受到周圍同事的影響，可能的原因是對信息技術精通的教師在機器人課程開發的前提下能有效實施機器人教育活動。這一結論有利于教育培訓管理部門有針對性地制定及完善政策措施，引導對信息技術精通的教師充分發揮示范作用，為對信息技術不熟練的教師提供更多支持與幫助。

六、發展建議：促進中小學開展機器人教育

基于以上研究結論，結合當前中小學機器人教育實施現狀，本研究從教師對機器人教育接受視角出發，提出在中小學開展機器人教育的三點建議：

（一）體系先行：加強頂層設計，完善機器人教育體系

第一，在國家政策層面，應依據各省市縣區的實際情況分層推進教學活動的開展，要求各級教育行政部門將機器人教育納入中小學綜合實踐課程中，切實保障機器人教育的課時數量;第二，在學校層面，小學、初中及高中各學段的機器人課程教學需遵循學科知識的邏輯性，以有效避免各學段課程內容的重復性及銜接不足等問題，同時，課堂教學內容應注重與學生已有生活經驗相聯系，有條件的學校可將機器人教育與物理、通用技術等其他學科課程多方位融合;第三，強化不同教齡教師對機器人教育的認知，建議教育管理部門完善機器人教育教師的相關績效考核體系。

（二）制度保障：配備充足資源，避免機器人教學“模式化”

根據開展機器人教育最大障礙的調查表明，充足的經費及技術支持是機器人教育發展的重要內容，培訓是機器人教育發展的強大推力。因此，現階段教育管理部門應采取以下措施：第一，為學校提供充足的資金及技術支持，以促使學校設立機器人教育專項課題并發動教師申報，鼓勵教師以課題的形式探索多樣化的教學方法及評價方式;第二，隨著虛擬仿真技術逐漸應用于教育領域，有條件的學校可積極搭建虛擬機器人平臺及與之匹配的硬軟件資源，讓教師借助虛擬機器人開展學科教學及綜合實踐活動;第三，各級教育管理部門應制定統一的機器人競賽規范標準。

（三）創新推進：構建“立足中心、邊界發展”模式，實現資源共享及協同創新

當前，我國各地區學校的經費、師資力量及指導水平仍存在不均衡現象，因此，學校應立足于21世紀人才核心素養的培養，鼓勵教師積極探索適合自身的機器人教學模式。首先，教師應具備機器人教育的基本知識與基本技能，在機器人教學中能根據所教學生原有知識水平將課程內容及時調整，并積極將機器人教學與其他學科教學進行融合，促進學生跨學科學習;其次，中小學應保證每周至少有一節機器人教育相關課程，同時，學有所余學生可以通過社團活動或校外培訓的方式學習到相關的機器人知識;最后，教育管理部門可定期組織教師交流反思，使各校機器人教學經驗在協作共享中增值，并依據對教師信息技術精通程度的分類規劃出階梯發展式的層次結構，通過“傳幫帶”的長效機制激發對信息技術不熟練的教師積極開展機器人教育，實現資源共享及協同創新。

[參考文獻]

[1] 國務院.新一代人工智能發展規劃[EB/OL].（2017-08-24）[2018-10-26].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_521

1996.htm.

[2] 教育部.中小學綜合實踐活動課程指導綱要[EB/OL].（2017-09-27）[2018-10-26].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A26/s8001/201710/t20171017_316616.html.

[3] 吳永和.機器智能視域下的機器人教育發展現狀、實踐、反思與展望[J].遠程教育雜志，2018（4）：79-87.

[4] SMITH J A，SIVO S A.Predicting continued use of onine teacher professional development and the influence of social presence and sociability[J].British journal of educational technology，2012，43（6）：871-882.

[5] 李藝，謝作如.機器人教育何以進入中小學課堂[J].中國信息技術教育，2015（10）：4-9.

[6] 魏嘯天.機器人教育在中小學的應用初探[J].中國信息技術教育，2016（6）：101-102.

[7] 鐘柏昌，張祿.基于核心素養的中小學機器人教材內容設計[J].中小學信息技術教育，2015（6）：14-16.

[8] 鐘柏昌.中小學機器人教育的核心理論研究——機器人教學模式的新分類[J].電化教育研究，2016（12）：87-92.

[9] 王小根，張爽.面向創客教育的中小學機器人教學研究[J].現代教育技術，2016（8）：116-121.

[10] 金書輝，鄭燕林.高中Arduino機器人課程學習現狀調查與分析[J].中國電化教育，2017（12）：115-119.

[11] KHANLARI A. Effects of robotics on 21st century skills[J].European scientific journal，2013，9（27）：26-36.

[12] TOUSUNTA?B，KARADAG E，ORHAN S. The factors affecting acceptance and use of interactive whiteboard within the scope of fatih project：a structural equation model based on the unified theory of acceptance and use of technology[J].Computers & education，2015，81：169-178.

[13] PYNOO B，DEVOLDER P，TONDEUR J，et al. Predicting secondary school teachers' acceptance and use of a digital learning envi-ronment： a cross-sectional study[J]. Computers in human behavior，2011，27（1）：568-575.

[14] 江豐光，田浩，李心怡，等.創客教育教師接受度影響因素實證分析[J].現代遠程教育研究，2017（6）：103-111.

[15] 張漢玉，錢冬明，任友群.推進電子書包教學應用：教師接受度的實證研究[J].電化教育研究，2015，36（10）：92-97.

[16] VENKATESH V，MORRIS M G，DAVIS G B，et al.User acceptance of information technology： toward a unified view[J].Mis quarterly，2003，27（3）：425-478.

[17] 鐘柏昌，張祿.我國中小學機器人教育的現狀調查與分析[J].中國電化教育，2015（7）：101-107.

[18] 徐多，胡衛星，趙苗苗.困境與破局：我國機器人教育的研究與發展[J].現代教育技術，2017，27（10）：94-99.

[19] 李紅霞，趙呈領，蔣志輝，梁云真.學前教師信息化教學接受度的影響因素——基于UTAUT模型的實證分析[J].學前教育研究，2017（4）：14-25.

[20] SCHAIK P.Unified theory of acceptance and use for websites usedby students in higher education[J].Journal of educational computing research，2009（2）：229-257.

[Abstract] With the advent of artificial intelligence era， robot education has become an important way to enhance students' digital competence. Whether teachers are willing to accept robot education is related to the implementation effect and the sustainable development of robot education. The study takes 190 teachers who participated in "Training Course for Robot Coaches in Primary and Secondary Schools in Jiangxi Province" as research subjects， investigates teachers' acceptance of robot education from four dimensions of performance expectation， effort expectation， community influence and facilitating conditions by modifying the UTAUT model. This study also analyzes the regulating effect of teacher's gender， age， teaching age and information technology proficiency on teachers' acceptance of robot education. The results show that：（1） the effects of facilitating conditions are direct and significant;（2） teachers of different teaching ages only have significant differences in performance expectations;（3） teachers with different information technology proficiency only have significant differences in community impact. Finally， this study puts forward some suggestions on how to carry out robot education in primary and secondary schools from three aspects： system first， system guarantee and innovation promotion.

[Keywords] Teachers in Primary and Secondary School; Robot Education; Technology Acceptance; Influencing Factor; UTAUT Model