2025教育机器人行业的探究式学习应用

2025教育机器人行业的探究式学习应用引言当技术与教育共振，探究式学习迎来新范式教育的本质，是让学习者在主动探索中构建认知、发展思维然而，传统课堂中“教师讲、学生听”的单向灌输模式，往往难以激发学习者的内在动力，也难以适配个体差异化的认知节奏随着人工智能、物联网、大数据等技术的飞速发展，教育机器人作为“可交互的学习伙伴”，正以其情境化、个性化、实践性的特点，为探究式学习提供全新的实现路径2025年，全球教育机器人市场规模预计突破300亿美元，中国作为核心增长极，市场渗透率已达28%（IDC2025Q1数据）在“双减”政策深化、教育数字化转型加速的背景下，教育机器人不再是简单的“玩具”或“教具”，而是成为重构探究式学习生态的关键变量本文将从行业现状、核心价值、应用场景、技术支撑、现实挑战及未来趋势六个维度，系统剖析教育机器人在探究式学习中的应用逻辑与发展路径，为教育从业者、研究者及政策制定者提供参考

一、2025年教育机器人行业发展现状技术赋能与需求升级的双重驱动

1.1全球市场规模与增长态势从市场规模看，全球教育机器人行业已进入高速增长期2020-2024年，行业复合增长率达

19.3%，主要驱动因素包括一是AI技术突破（如大语言模型、计算机视觉）使机器人具备更智能的交互能力；二是各国教育政策对STEM教育（科学、技术、工程、数学）的重视，推动机器人在K12阶段的普及；三是疫情后教育场景线上线下融合需求，加速了教育机器人的应用渗透第1页共16页中国作为全球最大的教育市场之一，2024年教育机器人市场规模达

87.6亿元，同比增长

23.5%，预计2025年将突破100亿元（艾瑞咨询《2025教育机器人行业白皮书》）值得注意的是，市场结构正从单一的“硬件销售”向“硬件+内容+服务”综合解决方案转变，其中内容服务占比已达35%，较2020年提升18个百分点，反映出行业从“工具提供”向“教育价值创造”的转型趋势

1.2中国市场的核心特点中国教育机器人市场呈现三大鲜明特征政策强力引导《“十四五”数字经济发展规划》明确提出“发展智能教育，建设数字教育资源体系”，北京、上海、深圳等城市已将教育机器人纳入“智慧校园”建设重点项目，2024年全国有

1.2万所中小学引入教育机器人教学（教育部基础教育司数据）产品形态多元化从低龄段的编程启蒙机器人（如能力风暴氪系列），到中学阶段的物理实验机器人（如Makeblock mBot），再到大学科研辅助机器人（如优必选Walker教育版），覆盖3-22岁全年龄段学习场景其中，K12阶段占比达62%，成为市场主力技术落地加速国内头部企业（如优必选、科沃斯、大疆教育）已实现AI算法、AR/VR交互、多模态传感器的深度整合例如，优必选的“悟空”教育机器人通过计算机视觉识别学生表情，实时调整教学节奏；大疆教育的RoboMaster TT机器人支持Python编程与数学建模结合，让抽象的几何知识通过实体操作具象化

1.3市场竞争格局与产品迭代当前中国教育机器人市场参与者可分为三类技术驱动型企业如华为、百度等科技巨头，凭借AI算法优势开发通用教育机器人平台，主打“硬件+云平台+内容生态”模式，代表第2页共16页产品如华为“昇腾AI教育机器人”，支持多学科知识图谱与个性化学习路径规划教育场景驱动型企业如新东方、好未来等教育机构，聚焦课程内容开发，推出“机器人+课程”套餐，例如好未来“摩比爱数学”系列机器人，将数学思维训练融入游戏化互动硬件制造型企业如能力风暴、Makeblock，依托供应链优势推出高性价比产品，主打K12市场，价格带集中在500-3000元，满足大众消费需求产品迭代方面，2025年行业呈现“三化”趋势轻量化（硬件重量降低30%，更易携带）、低功耗（续航时间提升至8小时以上）、智能化（支持自然语言理解、情感识别、多任务协同）例如，科沃斯推出的“小E”教育机器人，通过情感计算技术，能识别学生的情绪状态（如焦虑、困惑），主动提供鼓励或引导，使探究式学习过程更具人文关怀

二、探究式学习应用的核心价值从“知识传递”到“能力培养”的教育重构

2.1对学生发展的赋能构建“主动探索-深度思考-实践创新”的成长闭环探究式学习的核心是“以学习者为中心”，教育机器人通过“问题情境-任务拆解-数据反馈-迭代优化”的设计，为学生提供沉浸式的探究体验具体而言，其价值体现在三个层面思维能力提升传统学习中，学生往往被动接受结论，而教育机器人通过“开放性任务”激发批判性思维例如，在物理实验课上，学生使用教育机器人完成“单摆周期与重力加速度关系”的探究时，需自主设计实验步骤、调整参数（摆长、质量、角度）、记录数据第3页共16页（通过机器人传感器实时采集），并通过分析数据（机器人内置算法生成图表）得出结论这一过程中，学生的“提出假设-验证假设-修正结论”的科学思维得到系统训练据北京某重点中学实验数据，使用教育机器人开展探究式学习的学生，在“问题解决能力测试”中得分较传统课堂提升42%（《中国教育报》2024年案例研究）实践能力强化教育机器人多以实体操作（组装、编程、实验）为载体，要求学生“动手做”而非“看别人做”例如，小学科学课上，学生用乐高教育SPIKE Prime机器人搭建“自动避障小车”，需先理解机械结构（齿轮、电机原理），再通过Python编程实现逻辑控制（传感器数据处理），最后通过反复测试优化方案这种“从理论到实践”的转化，有效提升了学生的工程思维与动手能力某调研显示，参与机器人项目式学习的学生，在“动手实践评分”中平均得分比普通学生高28%（中国教育科学研究院2024年报告）协作与沟通素养培养探究式学习常以小组形式开展，教育机器人的任务往往需要团队成员分工协作例如，中学数学建模比赛中，小组需共同设计“校园垃圾分类机器人路径规划模型”，成员分别负责数据收集（使用机器人传感器采集校园地图数据）、算法编写（Python代码实现路径优化）、结果演示（机器人实物操作）在协作过程中，学生需明确目标、分配任务、沟通问题、整合成果，团队协作能力得到显著锻炼

2.2对教育教学的优化从“标准化教学”到“个性化引导”的模式革新教育机器人不仅是学生的学习伙伴，也是教师的“教学助手”，其在教学层面的价值体现在三个方面第4页共16页减轻教师负担，聚焦高阶指导传统探究式学习中，教师需花费大量时间设计任务、指导操作、批改报告教育机器人通过自动化数据采集（如实验数据、学生操作步骤）、即时反馈（如错误提示、进度指引），可将教师从机械性工作中解放出来，专注于启发式提问、思维引导和个性化辅导例如，在小学编程课上，学生使用教育机器人Scratch图形化编程工具，机器人能实时识别语法错误并提示修改方向，教师则可将精力放在小组讨论和创新思路激发上，使课堂效率提升35%（《人民教育》2024年访谈调研）实现精准化教学，适配个体差异通过大数据分析，教育机器人能记录学生的学习行为（如操作时长、错误类型、思维路径），并生成个性化学习报告例如，当学生在“电路实验”中多次因“短路”导致机器人故障时，系统会推送针对性学习资源（如“短路的原因与防护”微课），并设计阶梯式任务（从简单串联电路到复杂并联电路），帮助学生逐步突破难点这种“一人一策”的个性化引导，有效解决了传统教学中“优等生吃不饱、后进生跟不上”的问题促进跨学科融合，打破知识壁垒探究式学习天然具有跨学科属性，而教育机器人则是实现这一属性的理想载体例如，在“校园生态监测”项目中，学生使用搭载温湿度传感器、气体传感器的教育机器人，采集校园环境数据，同时需结合生物学（生态系统知识）、数学（数据统计分析）、信息技术（数据可视化）等多学科知识进行探究，最终形成跨学科报告这种“真实问题驱动”的学习，帮助学生建立知识间的联系，培养综合素养

2.3对教育生态的重构从“单向灌输”到“多元互动”的体系升级第5页共16页教育机器人的普及，正在推动教育生态从“教师主导”向“人机协同”转型，具体体现在三个层面构建“虚实融合”的学习空间通过AR/VR技术，教育机器人可将抽象知识转化为具象场景例如，历史课上，学生使用AR教育机器人“重现”唐朝长安城，通过语音交互了解建筑布局、商业活动，甚至“参与”模拟的丝绸之路贸易场景，使历史学习从“文字记忆”变为“沉浸式体验”这种虚实融合的环境，极大提升了学习的趣味性和代入感推动教育资源均衡化教育机器人可将优质教育内容（如名师课程、实验资源）标准化、数字化，通过云端平台辐射至偏远地区例如，西藏某乡村小学通过教育机器人接收北京名师的编程课，学生使用相同的机器人设备和课程内容，与城市学生同步学习这种“优质资源共享”模式，有效缩小了教育资源的城乡差距重塑教育评价体系传统评价以“知识掌握度”为核心，而教育机器人则通过记录学生的探究过程（如提问次数、方案设计、合作表现），构建“过程+结果”的综合评价体系例如，在科学课评价中，系统会综合分析学生的实验设计思路、数据记录完整性、结论推导逻辑，而非仅关注最终实验结果，使评价更全面、客观

三、应用场景细分从基础教育到高等教育的全场景覆盖

3.1基础教育阶段以“兴趣培养”为核心，夯实探究能力基础基础教育阶段（小学、初中）是探究式学习的启蒙期，教育机器人的应用聚焦于兴趣激发与基础能力培养，具体场景包括小学科学启蒙通过“观察-操作-发现”的模式，培养科学素养例如，某品牌推出的“小小科学家”教育机器人套装，包含恐龙模型、生态箱、传感器模块，学生可通过编程控制机器人“模拟恐龙第6页共16页行为”，探究生物习性；或通过“种子生长”实验机器人，观察不同光照、水分条件下种子的生长状态，理解植物生长规律这类场景将抽象的科学知识（如生物、地理）转化为可操作的实体任务，让学生在“玩中学”小学数学思维借助机器人的互动性和游戏化设计，帮助学生理解抽象概念例如，使用“数学迷宫”教育机器人，学生需通过编程（如控制机器人移动步数、方向）解决迷宫中的数学问题（如计算周长、角度）；或通过“购物机器人”模拟交易场景，在找零、折扣计算中理解加减乘除运算北京某小学试点数据显示，使用此类机器人后，学生对数学的“课堂参与度”提升58%，“概念理解正确率”提升37%（《中小学数字化教学》2024年案例）初中跨学科实践结合学科知识设计项目式学习任务例如，物理课上，学生使用教育机器人完成“桥梁承重测试”，需结合力学知识设计桥梁结构，通过机器人施加压力测试承重极限；化学课上，用机器人模拟“酸碱中和反应”，实时显示pH值变化曲线，帮助学生理解化学反应原理这种“学科+实践”的融合，让学生看到知识的实际应用价值

3.2中学阶段以“项目式学习”为载体，培养高阶思维能力中学阶段（初中高年级、高中）探究式学习更强调“问题解决”与“创新实践”，教育机器人的应用以复杂项目为核心，具体场景包括STEM项目开发在数学、物理、工程、技术等学科交叉领域，学生通过机器人完成综合性项目例如，某中学“智能农业小组”使用教育机器人，设计“基于物联网的温室环境监测系统”，机器人搭载温湿度、光照传感器，实时采集数据并通过APP反馈，学生需根据数第7页共16页据调整灌溉、通风策略，最终形成项目报告此类项目覆盖“设计-开发-测试-优化”全流程，培养学生的工程思维与创新能力人工智能启蒙结合AI技术，让学生理解算法逻辑与智能原理例如，使用搭载AI视觉模块的教育机器人，学生通过Python编程实现“图像识别垃圾分类”功能，需学习特征提取、模型训练等基础AI知识；或通过机器人的“强化学习”模块，设计“机器人走迷宫”策略，在不断试错中理解机器学习的基本原理这些实践让抽象的AI知识变得可操作、可感知语言学习辅助通过对话交互、情境模拟，提升语言应用能力例如，使用具备自然语言处理功能的教育机器人，学生可进行日常对话练习（如点餐、问路），机器人能实时纠正语法错误并提供地道表达；或模拟“国际会议”场景，学生用外语与机器人扮演的“外国友人”交流，提升跨文化沟通能力某外国语学校试点显示，使用此类机器人后，学生的“口语流利度”和“跨文化交际能力”评分提升29%（《中国外语教育》2024年研究）

3.3高等教育阶段以“科研辅助”为目标，支撑创新与实践高等教育阶段探究式学习聚焦“深度研究”与“学术创新”，教育机器人的应用以科研工具和工程实践为核心，具体场景包括科研实验数据采集在物理、生物、环境等学科中，教育机器人可承担重复性、高精度的实验任务例如，在粒子物理实验中，机器人搭载探测器在实验场地移动，自动采集粒子轨迹数据；在生物研究中，机器人控制显微镜完成细胞观察，记录并分析细胞分裂过程这种“机器人+科研”模式，能提升实验效率并减少人为误差，尤其适用于高危、高成本或长时间实验第8页共16页工程能力培养在机械、自动化、计算机等专业中，教育机器人作为“小型工程载体”，帮助学生掌握工程设计与实现技能例如，某大学机械工程专业学生使用开源机器人平台（如ROS系统），完成“智能巡检机器人”设计，需经历需求分析、结构设计、代码编写、样机调试等完整流程；或在人工智能专业中，通过机器人的“自主导航”项目，学习SLAM（同步定位与地图构建）、路径规划等核心算法跨学科科研协作在交叉学科研究中，教育机器人可作为“数据共享与交互平台”，促进不同领域研究者合作例如，在脑机接口研究中，机器人接收脑电信号并模拟肢体运动，神经科学研究者通过观察机器人行为分析脑信号特征；在社会科学研究中，机器人作为“虚拟访谈对象”，收集不同群体的态度数据，辅助社会学调研

四、技术支撑体系AI、硬件与内容的深度融合教育机器人在探究式学习中的应用，离不开技术体系的支撑当前，技术支撑呈现“AI驱动、多模态交互、数据闭环”的特征，具体包括三大核心模块

4.1AI驱动的智能交互从“被动响应”到“主动引导”AI技术是教育机器人实现“智能”的核心，其作用体现在三个层面自然语言理解与生成通过大语言模型（如GPT-

4、文心一言），机器人可实现流畅对话、语义理解和个性化引导例如，学生提问“为什么机器人会动？”，机器人能结合学生年龄和知识水平，用通俗语言解释“电机原理”，并进一步提问“你觉得如果要让机器人走直线，需要解决什么问题？”，引导学生深入思考2025年，行业主流机器人已支持多语言交互（中、英、日、韩等），并能识别方第9页共16页言和口语化表达，交互自然度提升40%（中国信通院《AI教育机器人技术白皮书》）认知诊断与个性化推荐通过机器学习算法分析学生的学习数据（如操作步骤、错误类型、思维路径），机器人可生成“认知画像”，识别学生的薄弱环节并推送针对性资源例如，当系统发现学生在“电路设计”中多次因“短路”错误导致实验失败时，会推送“短路防护技巧”微课、简单电路练习任务，以及“如何排查电路故障”的互动指南，帮助学生突破难点情感计算与动机激发通过摄像头、语音识别等传感器，机器人可感知学生的情绪状态（如专注、困惑、沮丧），并通过表情、语音、动作进行情感反馈例如，当检测到学生皱眉、沉默时，机器人会主动鼓励“别着急，我们一步一步来，你已经完成了关键步骤哦！”；当学生成功完成任务时，机器人会播放音乐、展示动画，强化积极情绪这种“情感化交互”能有效提升学生的学习动机和参与度

4.2多模态融合的学习环境从“单一操作”到“沉浸体验”多模态交互技术（视觉、听觉、触觉、动作）的融合，构建了更真实、更丰富的学习环境，让探究式学习更具沉浸感视觉交互通过AR/VR技术，机器人可将虚拟信息叠加到现实场景中例如，学生用AR教育机器人观察细胞结构时，机器人通过摄像头扫描载玻片，在屏幕上显示细胞的3D模型及各部分名称；或在历史课上，机器人投影出“虚拟文物”，学生可通过手势操作“触摸”文物表面，观察纹理细节听觉交互结合语音识别、声音合成技术，机器人可实现“听指令-做任务-反馈结果”的闭环例如，学生对机器人说“搭建一个三第10页共16页角形结构”，机器人会用语音提示“请选择长度为

3、

4、5的积木”，并在完成后用语音评价“很好！这个结构的稳定性很高”触觉与动作交互通过力反馈传感器、姿态传感器，机器人可实现“物理接触”与“动作模仿”例如，在机器人足球比赛中，学生通过手柄控制机器人移动、射门，机器人的关节力传感器能模拟“碰撞感”；或在舞蹈课上，机器人通过动作捕捉技术，跟随学生的舞蹈动作，实时反馈“动作标准度”，帮助学生纠正姿势多模态协同多模态技术的协同应用，进一步提升学习体验例如，学生在进行“垃圾分类”探究时，机器人通过视觉识别垃圾种类，通过语音提示分类标准，通过触觉反馈（如“正确投放”时的轻微震动）强化记忆，形成“视觉-听觉-触觉”的多感官刺激，提升知识留存率

4.3数据驱动的个性化服务从“经验教学”到“数据决策”数据技术是教育机器人实现“个性化”的基础，其通过“数据采集-分析-应用”的闭环，支撑探究式学习的精细化管理全流程数据采集机器人可记录学生的学习行为数据，包括操作步骤、错误类型、耗时、合作情况等过程性数据，以及知识掌握度、思维方式等结果性数据例如，学生在编程过程中的“变量定义错误”“循环逻辑错误”等具体问题，都会被系统记录并归类学习行为分析通过大数据分析和可视化技术，教师和学生可直观了解学习状态例如，教师端的“班级学习看板”会显示“80%学生在‘电路实验’中遇到短路问题”“小明的编程思路较单一，需加强逻辑训练”等分析结果，帮助教师精准施策；学生端的“个人学习报告”则用图表展示“本周进步点”“需提升模块”，引导学生自主规划学习第11页共16页个性化资源推送基于数据分析结果，系统自动推送适配学生需求的学习资源例如，学生在“数学建模”中多次因“数据处理能力不足”失分，系统会推送“数据清洗技巧”视频、“Excel数据分析”练习、相关案例库等资源，实现“缺什么补什么”的精准辅导

五、面临的现实挑战技术、教育与伦理的多重考验尽管教育机器人在探究式学习中展现出巨大潜力，但在实际应用中仍面临诸多挑战，需要行业共同破解

5.1技术落地的局限性智能化与实用性的平衡难题当前教育机器人技术落地存在“两张皮”现象一方面，技术参数不断提升（如AI识别准确率达98%，交互响应延迟

0.5秒），但实际教育场景中，“高配置”与“实用性”的平衡仍需优化例如，部分高端机器人支持复杂编程和科研实验，但操作难度高，学生需花费大量时间学习操作，反而影响探究效率；或传感器成本较高，导致教育机器人价格昂贵，难以普及此外，技术的“泛化能力”不足，部分机器人功能与学科知识结合不够紧密例如，某品牌编程机器人虽支持多种编程语言，但内置的“科学实验模块”与中学物理、化学课程的适配度仅为65%，导致学生在使用时需额外补充知识，降低了探究效果

5.2教育生态的适配难题教师角色与课程体系的转型滞后教育机器人的应用不仅是技术问题，更是教育生态的重构问题，核心挑战包括教师数字化素养不足尽管多数教师认可教育机器人的价值，但仅42%的教师能熟练掌握机器人教学功能（《中国教师报》2024年调研）部分教师存在“技术焦虑”，担心机器人取代教师主导地位，第12页共16页或不知如何设计探究式学习任务，导致机器人应用停留在“演示”层面，未发挥其核心价值课程体系与机器人内容脱节目前多数教育机器人内容是“技术导向”而非“教育导向”，与现有课程体系融合度低例如，某小学科学课使用机器人开展“生态实验”，但课程内容与教材知识点不匹配，导致学生“玩了机器人，没学到知识点”此外，缺乏系统的“机器人+学科”课程标准，教师难以判断教学效果评价体系与探究式学习不匹配传统教育评价以“知识考核”为主，而探究式学习更关注“过程能力”（如思维、协作、创新）当前，多数学校尚未建立针对机器人探究式学习的评价标准，导致教师难以量化评估学生的成长，进而影响应用积极性

5.3伦理与安全风险技术赋能与风险防控的双重考量教育机器人的普及也带来了伦理与安全风险，主要集中在数据隐私泄露机器人需收集学生的学习数据（如操作记录、情绪状态、生物特征），若数据管理不当，可能导致隐私泄露例如，某教育机器人APP因存在安全漏洞，导致30万学生的学习记录被非法获取，引发社会关注过度依赖技术的风险部分学生可能过度依赖机器人解决问题，削弱独立思考能力例如，在数学探究中，学生遇到难题时第一反应是“问机器人”，而非自主尝试，导致问题解决能力退化技术公平性问题教育机器人价格差异大（从几百元到上万元不等），经济欠发达地区学校难以负担，可能加剧教育资源分配不均此外，不同家庭的学生使用机器人的频率和能力差异，也可能导致“数字鸿沟”进一步扩大

六、未来发展趋势与路径建议技术、教育与生态的协同创新第13页共16页

6.1未来发展趋势智能化、普惠化与生态化的融合基于当前行业现状与挑战，2025-2030年教育机器人行业将呈现三大趋势技术智能化AI模型持续迭代，机器人将具备更强的“自主探究引导”能力例如，通过强化学习，机器人可模拟“专家思维”，在学生探究过程中提出引导性问题（如“如果改变这个参数，结果会怎样？”），而非直接给出答案；多模态交互技术进一步成熟，触觉反馈、脑机接口等技术将应用于教育机器人，实现更自然的人机交互产品普惠化硬件成本降低，机器人价格向大众市场下沉随着供应链成熟和规模化生产，2027年教育机器人均价预计下降50%，进入普通家庭；同时，轻量化、模块化设计使机器人更易携带和使用，偏远地区学校也能负担生态协同化“机器人+教育内容+服务”的生态体系逐步形成企业、学校、政府、科研机构将深度合作，共同开发标准化课程、共享优质资源；机器人将作为“数据入口”，连接家庭、学校、社会的教育场景，实现“1+1+13”的协同效应

6.2发展路径建议多方协同破解瓶颈，推动教育机器人健康发展为推动教育机器人在探究式学习中的深度应用，需政府、企业、教育者协同发力政府层面完善政策支持与标准建设加大财政投入，设立专项基金支持农村学校和薄弱地区教育机器人普及，缩小“数字鸿沟”；出台《教育机器人课程标准》，明确不同学段的应用目标、内容与评价要求，引导企业开发适配课程；第14页共16页建立数据安全规范，要求企业落实数据加密、隐私保护措施，定期开展安全审计，保障学生数据安全企业层面聚焦教育价值，优化产品与服务以“教育需求”为核心，开发“硬件+内容+服务”一体化解决方案，而非单纯追求技术参数；加强与学校合作，邀请教师参与产品设计，确保机器人功能与课程体系深度融合；降低产品价格，推出“租赁+服务”模式，减轻学校和家庭负担，同时提供持续的内容更新和技术支持教育者层面提升数字化素养，转变教学理念主动学习教育机器人知识与应用方法，参加专项培训，掌握“机器人+探究式学习”的教学设计能力；转变“知识传授者”角色，从“教知识”转向“引导探究”，通过机器人创造开放性问题情境，激发学生主动思考；建立“过程性评价”机制，关注学生在探究过程中的思维、协作、创新表现，而非仅以结果为导向结论与展望教育机器人，让探究式学习回归教育本质从2015年的“工具化尝试”到2025年的“生态化融合”，教育机器人正以不可逆转的趋势重构探究式学习的形态它不再是冰冷的机器，而是“会思考的学习伙伴”，通过AI驱动的智能交互、多模态融合的学习环境、数据驱动的个性化服务，让学生在主动探索中发展思维、提升能力，让教育回归“以学习者为中心”的本质未来，教育机器人的价值不仅在于技术创新，更在于教育理念的革新——它将推动教育从“标准化生产”向“个性化生长”转变，从“知识传递”向“能力培养”升级，最终实现“每个学生都能在探究第15页共16页中成长，每个教师都能在技术中赋能，每个教育场景都能因创新而生动”的教育图景教育机器人的普及之路仍有挑战，但只要以教育价值为锚点，以技术创新为动力，以多方协同为支撑，这场教育变革必将为下一代成长带来深远影响让我们期待，在教育机器人的助力下，每个孩子都能成为“爱探究、会思考、能创新”的终身学习者（全文约4800字）第16页共16页。