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　　机器人论文3000字

　　【摘要】文章介绍了机器人的定义，阐述了智能机器人研究领域的关键技术，最后展望了智能机器人今后的发展趋势。

　　【关键词】智能机器人;信息融合;智能控制

　　一、机器人的定义

　　自机器人问世以来，人们就很难对机器人下一个准确的定义，欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”，我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致，联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA：RobotInstituteofAmerica)于1979年给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来，机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。

　　二、智能机器人关键技术

　　随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的，在研究这类机器人的过程中，主要涉及到以下关键技术：

　　(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种，根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态，包括：特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括：视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性：冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。

　　(2)导航与定位。在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点：一是基于环境理解的全局定位：通过环境中景物的理解，识别人为路标或具体的实物，以完成对机器人的定位，为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测：实时对障碍物或特定目标进行检测和识别，提高控制系统的稳定性;三是安全保护：能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式，根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同，可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同，可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识，以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括：视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作，如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等，用来探测环境，对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控，感知机器人所处工作环境的静态和动态信息，使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化，有效地获取内外部信息。

　　(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划方法主要有以下几种：自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的，但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法，它通过环境势场模型进行路径规划，但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中，来提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等，这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。

　　(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化，包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一，对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究，并且已经有一些系统投入使用。

　　(5)智能控制。随着机器人技术的发展，对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程，传统控制理论暴露出缺点，近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合;神经网络和变结构控制的融合;模糊控制和神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法)等。近几年，机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。在模糊控制方面，J.J.Buckley等人论证了模糊系统的逼近特性，E.H.Mamdan首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面，CMCA(Cere-bellaModelControllerArticulation)应用较早的一种控制方法，其最大特点是实时性强，尤其适用于多自由度操作臂的控制。

　　(6)人机接口技术。智能机器人的研究目标并不是完全取代人，复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的，即使可以做到，也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用，而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此，设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，除了最基本的要求机器人控制器有1个友好的、灵活方便的人机界面之外，还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，研究人机接口技术既有巨大的应用价值，又有基础理论意义。目前，人机接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外，人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分，其中远程操作技术是一个重要的研究方向。

　　三、总结与展望

　　机器人是自动化领域的主题之一，人们几十年来对机器人的开发和研究，使机器人技术取得了巨大的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展，机器人的应用领域必将不断扩大，性能不断提高，在未来的生产、生活、科研当中会发挥更重要的作用。

　　参考文献

　　[1]孙华，陈俊风，吴林.多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J].传感器技术.2003，22(9)：1～4

　　[2]王灏，毛宗源.机器人的智能控制方法[M].北京：国防工业出版社，2002

　　[3]金周英.关于我国智能机器人发展的几点思考[J].机器人技术与应用.2001(4)：5～7

　　机器人论文3000字

　　摘要：本文首先概括了测量机器人的发展历史和特点，结合实际工程实践，对测量机器人实际应用进行了较深入详细的论述，最后测量机器人的发展方向进行了展望。

　　关键字：测量机器人;发展现状;发展趋势

　　1引言

　　随着我国各项建设的快速发展，各种大型工程项目的建设和大型工程建筑物越来越多,因此，对大型工程建筑物进行变形和稳定性监测就愈加重要，有关变形监测的方法随着新仪器、新技术的出现而不断发展。测量机器人(Measurementrobot，或称测地机器人，Georobot)就是一种能代替人进行自动搜索、跟踪、辨识和精确照准目标并获取角度、距离、三维坐标以及影像等信息的智能型电子全站仪，它可以连续跟踪目标测量，或按照已经设定的程序自动重复测量多个目标可以实现测量的全自动化、智能化。尤其在小尺度局部坐标测量当中，测量精度高、灵活机动、快速便捷、无接触等方面，有着其它测量技术不可比拟的优势。本文概要介绍测量机器人发展和应用。

　　2测量机器人发展

　　测量机器人是在电子经纬仪和红外测距仪的基础上发展而来的，其研究与发展大致可以分为三个阶段：

　　20世纪70年代中期到80年代中期，电子经纬仪和红外测距仪已走向成熟，并得到迅速推广和应用，但存在生产成本高、劳动强度大、非自动化等缺点。为提高生产效率，一些研究机构和厂家进行了大量的研究和实验，1983年，H.Kahmen教授领导的课题组成功研制出由视觉经纬仪改制而成的组合式测量机器人，用于煤矿的边坡监测，可同时自动检测几百个变形目标点，但其集成度不高，精度较低。

　　20世纪80年代中期到90年代中期是测量机器人的逐步发展期，Leica公司推出了多种系列测量机器人，它除集成了电子经纬仪、步进马达、红外测距仪、CCD传感器、微处理器和存储器以外，最主要的是采用了自动目标识别技术，实现了普通棱镜的长距离的自动识别与精确照准，使测量机器人迅速从室内的工业测量走向了野外工程测量。

　　20世纪90年代以来则是测量机器人全面应用与发展的年代。测量机器人配套了测量软件系统，并可提供全面的二次开发工具和方法，基于测量机器人的各种应用与开发在世界范围内得到了迅速的发展和推广。

　　3测量机器人的特点

　　测量机器人具有无人值守，全自动(定时或连续)长期监测，监测精度高，时处理，可靠性高等特点。测量机器人主要计算机与全站仪的通讯模块、学习测量模块、自动测量模块和成果输出模块等几部分构成。计算机与全站仪的通讯模块是实现测量自动化的一个最基本的功能模块，它的主要功能是解决计算机与全站仪之间的双向数据通讯，人工操作计算机来向仪器发出指令，仪器执行相应的操作后返回给计算机一些相应的信息，从而来完成整个通讯过程。学习测量模块使测量机器人根据已有的数据，使其具有记忆的功能，将测量原始数据存储，并在以后的自动测量中调用数据来进行自动化的重复观测，得到不同时刻观测点的三维坐标信息，该模块为以后的自动测量模块提供了基础数据。自动测量模块功能主要是根据用户的设定，根据学习测量的数据，定时对特定点位进行自动观测，自动存储测量成果，包括原始数据和经过差分改正后的数据，从而得到不同变形点位的变形数据，经过多期观测值的累积同首期观测值之间的比较差值就可以得到不同点在不同周期下的变形趋势。成果输出模块可以提供变形量报表、不同周期的变形量趋势图等资料，使得变形成果资料更加生动和能够满足不同用户的需求。

　　4测量机器人的应用

　　利用测量机器人自动跟踪目标、时时测量的特点，在测绘工程和工业测量中等均有重要应用。

　　边坡(包括自然边坡和人工边坡)因受地质产状、岩性、地质构造、水、人工扰动和地震等因素的综合影响，造成边坡失稳，从而产生滑坡、崩坍、变形失稳、泥石流、塌陷等地质灾害，这些地质灾害是目前安全生产的最大隐患，目前广东、四川等一些雨水较多的省份已经利用测量机器人成功对边坡进行有效和精确的变形监测。

　　在道路路基施工和路面施工中，利用测量机器人时时跟踪测量的优势，可以随时得到施工点的平面位置和施工标高，而知道该点的设计标高，就可以得到该点处的填挖高度，从而使道路施工的动态控制成为可能。大大提高施工效率和精度，减轻测�咳嗽钡睦投慷龋�实现了道路测量与施工的自动化、一体化、程序化。

　　测量机器人己经成为大跨度桥梁施工过程中进行施工监测和控制的主要工具。在大跨度桥梁结构施工过程中，由于桥梁结构的空间位置随施工进展不断发生变化，要经历一个漫长和多次的体系转换过程，若同时考虑到施工过程中结构自重、施工荷载以及混凝土材料的收缩、徐变、材质特性的不稳定性和周围环境温度变换等因素的影响，使得施工过程中桥梁结构各个施工阶段的变形不断发生变化，这些因素均将在不同程度上影响成桥目标的实现，并可能导致桥梁合拢困难、成桥线形与设计要求不符等问题。所以在其施工阶段就需要对桥梁施工过程进行监控，除保证施工质量和安全外，同时也为桥梁的长期健康监测与运营阶段的维护管理留下宝贵的参数资料。

　　在地铁隧道变形监测中，通过自动化测量机器人监测设备系统，把在外力作用下地铁隧道变化数据传送至控制器或仪器内，通过处理软件，计算断面收敛量，再通过互联网及远程通讯系统，使有关各方随时掌握地铁隧道收敛情况和规律，可有效保障地铁的安全运行。

　　跨断层连续变形监测，断层形变与地震的孕育过程直接相管，用本系统作跨断层高精度测距和变形监测可望作为短临地震预报的一种新的研究和预报手段，为防震减灾作出贡献。测量机器人的多目标、高精度、、全自动、实时数据处理、自动报警等全部优异性能,在这里可以得到充分的发挥，再与其他短临预报手段配合，有可能取得积极成果。

　　测量机器人系统也可广泛应用于航空、航天、汽车、造船等部门的工业测量和变形观测。如在容量计量领域，可用于船舶液舱或其它大容量量器的内部三维坐标点的自动测量与数据处理。

　　5、国内测量机器人应用现状

　　我国国内测量机器人的引进方面与国际几乎同步，但由于经济和缺乏前期研究等方面的原因，其工程应用略落后于国外，随着国内经济的飞速发展以及大规模工程建设的需要，国内购买测量机器人的单位日益增多，但其应用状况和使用效果有待改善。主要表现在以下两个方面：

　　1、测量机器人国外配套软件价格较高，且不符合中国国家规范或行业作业标准，很多单位仅购买测量机器人，没有购买相应软件，测量机器人不能发挥最大优势。因此研究开发符合中国国情的测量机器人通用系列化自主软件是目前国内的迫切需要，有较广阔的应用前景和发展空间。

　　2、虽然测量机器人工程应用日益广泛，应用领域也在不断扩展，但由于测量机器人的出现时间较短，我国现行的国家规范或行业标准中相关测量机器人应用的参照条款较少或比较落后。因此对测量机器人自动化测量的作业方法、流程、质量控制、成果管理、精度分析等方面要进行系统性的研究，并得出有益的结论，设立规范或标准，对工程生产有重要的指导意义。

　　6、测量机器人发展趋势

　　测量机器人自进入全面应用与发展期以来，其应用研究已比较深入和成熟，但各科研机构和厂家对测量机器人的基础研究并没有停止，生产厂家对测量机器人产品也在不断进行革新和改进。展望21世纪，测量机器人将在以下方面得到显著发展。

　　测量机器人将作为多传感器集成系统在人工智能方面得到进一步发展，其应用范围将进一步扩大，影像、图形和数据处理方面的能力进一步增强。未来的测量机器人不需要合作目标，将可根据物体的特征点、纹理、轮廓线，用影像处理的方法进行自动识别、匹配和照准目标，采用空间前方交汇的原理获取物体的三维坐标及形状。测量机器人将与GPS、GIS技术集成，成为快速获取被测物体信息的重要仪器。多传感器集成系统及混合测量系统的应用范围将进一步扩大，可望在大区域范围内进行无控制网的各种测量工作。

　　7结束语

　　测量机器人技术是近年来发展起来的自动化测量技术,在各种工程监测、地震、地灾等方面具有高效、快速、省时省力等诸多优势,是测绘行业发展的一个热点方向。再加之具有完备的数据处理软件功能,经实践证明,测量机器人的发展和应用前景是非常广阔的。

　　参考文献：

　　[1]梅文胜,张正禄,黄全义.测量机器人在变形监测中的应用研究.2002(5).

　　[2]张正禄.测量机器人介绍.2005(5).

　　[3]张正禄.工程测量学的研究发展方向.2003(6).

　　机器人论文3000字

　　[摘要]随着机器人产业的发展,世界各国都认识到,培养机器人设计与操作人才的重要性。因此,纷纷出台政策加强对中小学生的机器人教育。科技馆作为重要的校外教育机构,也有必要在此领域发挥自己的作用。通过分析认为,科技馆的机器人教育应定位于中小学机器人校内教育的补充与提高,提出在建构主义教育理论的指导下,以项目学习的模式,开展机器人俱乐部、夏令营及机器人比赛等形式的中小学生机器人教育。

　　[关键词]科技馆中小学机器人教育建构主义项目学习

　　自上世纪50年代以来,随着人工智能技术的迅速发展,机器人产业也发生了日新月异的变化。虽然其初衷是为工业、农业、国防等领域服务,但随着技术的进步及社会需求的发展,它已对普通公众的生活产生了潜移默化的影响,在医疗、教育、娱乐、交通等领域都能看到机器人“身影”,这也使人们愈来愈认识到,培养机器人设计与操作人才对机器人产业发展的重要性。因此,目前很多中小学校和校外机构都开设了机器人教育及培训课程,这对机器人人才储备而言具有重大意义。而作为校外教育不可或缺的一个环节,科技馆在中小学机器人教育体系中理应占据一席之地,发挥出自己的作用。那么,如何发挥呢?笔者认为,应在明确机器人教育的概念、厘清其发展现状的基础上,结合科学教育理论,确定合适的教育模式并加以实施。

　　一、机器人教育的概念

　　1920年,当捷克斯洛伐克作家卡雷尔•恰佩克在他的科幻小说《罗萨姆的机器人万能公司》中创造出“机器人(Robot)”这个词的时候,他肯定没料到在近一个世纪之后,其小说中让机器人代替人类劳动的情节已经变成了现实,并且它们还对公众生活产生了巨大的影响。

　　伴随着“机器人”这个词的诞生,社会各界一直对它的定义争论不已,但是一般说来,人们都可以接受这种说法,即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义:“一种可编程和多功能的,用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”

　　那么,什么是“机器人教育”呢?根据目前被广泛采用的彭绍东教授的定义,“机器人教育”就是学习、利用机器人,优化教育效果及师生劳动方式的理论与实践。

　　彭教授根据机器人在教学中扮演的角色,把机器人教育分为五大类:

　　(1)机器人学科教学(RobotSubjectInstruction,简称RSI);

　　(2)机器人辅助教学(Robot―AssistedInstruction,简称RAI);

　　(3)机器人管理教学(Robot――ManagedInstruction,简称RMI);

　　(4)机器人代理(师生)事务(Robot―RepresentedRoutine,简称RRR);

　　(5)机器人主持教学(Robot――DirectedInstruction,简称RDI)。

　　国内外目前所开展的主要是前两个类型,即机器人学科教学(RSI)和机器人辅助教学(RAI)。前者是指以机器人为对象进行学习,学习的内容是“机器人学科”;而后者指的是以机器人为工具进行学习,学习的内容是“自然科学的各个学科”。由于国内外情况的差异,我国中小学目前所开展的机器人教育以“机器人学科教学”为主,而国外则两种教育类型发展较为平均,并无特殊偏重。

　　二、国内外中小学机器人教育的现状

　　在一些发达国家,机器人教育已经成为中小学教育的热点。在美国,一般通过机器人技术课程、机器人辅助教学课程、课外活动及机器人主题夏令营等定期活动来对中小学生进行机器人教育。比如,美国加利福尼亚州高中工程与技术联盟在为高中生开设的工程与技术选修课程中,提供了ROBOTICS课程,主要介绍机器人技术历史,基础,术语,微控制,传感器,程序控制等方面的知识;美国国家自然基金支持的项目“K―12教育中的机器人技术”,目的是帮助K―12教师以及其他教育者开发或改进以机器人作为一种工具,来教授STEM的课程和开发机器人技术课程;印地安那州的Purdue大学与LAFAYETTE学校合作,在5至8年级学生课外活动中开展的ROBOTICS项目;CarnegieMellon大学提供的针对高中生的ROBOCAMP暑期机器人计划,通过八星期的课程,使学生懂得一些基本的与机器人有关的电子,机械和计算机科学知识。

　　在日本,其机器人产业的发展已经超过了欧美各国,这与他们对机器人教育的高度重视密不可分。他们不光在各个大学设立了机器人研究专业,并且在中小学的教学大纲中也加进了机器人课程。每年定期举办针对不同层次学生的机器人设计和制作大赛,各个学校也会在假期举办机器人研习营,从而形成了一个多角度、全覆盖的机器人教育体系。

　　此外,英国、俄罗斯、巴西、新加坡等国也早已出台了多项措施推进本国的中小学机器人教育发展。

　　而我国的中小学机器人教育则起步较晚,且覆盖面较小。2000年,北京景山学校以科研课题的形式将机器人普及教育纳入到信息技术课程中,在国内率先开展了中小学机器人课程教学。2001年,上海市西南位育中学、卢湾高级中学等学校开始以“校本课程”的形式进行机器人活动进课堂的探索和尝试。2005年,哈尔滨市正式将机器人引入课堂教学,在哈尔滨师大附小、60中、省实验中学等41所学校开设了“人工智能与机器人”课程,用必修课形式对中小学生进行机器人科学方面的教育。

　　除了这些进行正规课堂教学的学校外,有些中小学则采用兴趣班、培训班的形式开展机器人教育。

　　庆幸的是,我国政府已经意识到中小学机器人教育的重要性,并在“课标”中有所体现。如教育部在2003年4月正式颁布的《普通高中技术课程(实验)标准》中,首次在“通用技术”科目中设立了“简易机器人制作”模块,它是基于计算机技术的学习的平台、将机械传动与单片机的应用有机组合的一个选修课程模块。现在,新的高中课程标准在“信息技术”科目中也已设立了“人工智能初步”选修模块,这是我国高中阶段开展人工智能教育迈出的第一步。

　　不过值得注意的是,在我国中小学机器人教育体系中,科技馆所占比例几可忽略。我们认为作为青少年科普的重要阵地,科技馆理应在中小学机器人教育中发挥更大的作用。

　　三、科技馆与中小学机器人教育

　　1.科技馆在中小学机器人教育中的定位

　　作为校外科普机构,科技馆不可能将完成“课标”为己任,而是应定位于中小学机器人校内教育的补充与提高。就中国的情况而言,我们认为,补充的内容应该是校内教育极少涉及的机器人辅助教学(RAI),而提高的内容是校内教育已有一定基础的机器人学科教学(RSI)。

　　2.科技馆在中小学机器人教育中可采用的指导理论

　　在杜威“做中学”、皮亚杰的“发生认识论”以及维果斯基“心理发展的文化历史学说”基础上发展起来的建构主义教育理论(本文的讨论范围不包括激进的建构主义〈radicalconstructionism〉),近年来已经在科学教育领域中产生了巨大影响。

　　建构主义认为,世界是客观存在的,但世界的意义却是由人建构的。它强调知识的动态发展性,并认为知识不是通过教师传授得到的,而是学习者在一定的情境(即社会文化背景下),借助其他人(包括教师和学习伙伴)的帮助,利用必要的学习资料,通过意义建构的方式而获得。由于学习是在一定的情境(即社会文化背景下),借助其他人的帮助(即通过人际间的协作活动)而实现的意义建构过程,因此建构主义学习理论认为“情境”、“协作”、“交流”和“意义建构”是学习环境中的四大要素。

　　在学习过程中,学习者处于中心地位,是信息加工的主体,要主动对意义进行建构;而教师则是意义建构的帮助者,而非知识的灌输者。故在此理念下,整个学习过程中,学生要充分发挥自己的主动性,使用探究的方式,以自己已有的知识和经验为基础,努力构建属于自己的新知识;他们需要主动搜集、分析相关信息、资料,并对要学习的问题提出假设并加以验证。而教师的任务则是激发学生的学习兴趣,创设符合学习内容的情境,提示新旧知识之间联系,引导学生之间的协作、对话,从而帮助学生完成新知识的构建。

　　建构主义教育理论与科技馆教育的教育特点非常契合。因为“科技馆教育的本质特点在于它模拟再现了科研和生产活动的实践过程,并且不是简单地模拟再现,而是以学习为目的、经过改造的模拟再现,创造了引导观众进入探索与发现科学过程的条件。科技馆提供的‘从实践中学习’的途径不仅成为它与其他教育、传播机构及传统博物馆的最大区别,而且是科技馆生存与发展的价值所在。”也就是说,科技馆的教育需要创设学习情境,引导观众自己进行意义建构,并且在此过程中,可能伴有观众与科技馆员工或观众之间的交流,这恰恰正是一个完整的建构主义者所提倡的教育过程。

　　3.科技馆在中小学机器人教育中可采用的模式

　　1918年,著名教育学家克伯屈(WilliamHeardKilpatrick)在他名为《项目(设计)教学法:在教育过程中有目的活动的应用》的文章中,首次提出了“项目学习(Project-basedLearning)”的概念,用以说明有目的的设计行为对教育的重要性及其在教育过程中的应用。它让“学生自己计划、运用已有的知识经验,通过自己的操作,在具体的情境中解决实际问题”。它是“一套能使教师指导儿童对真实世界进行深入研究的课程活动,它在真实世界中让学生借助多种资源开展探究活动,并在一定时间内解决一系列相互关联着的问题的一种新型的探究性的学习,具体表现为构想、验证、完善、制造出某种东西,它可以是有形的由学生制作的物体,如书、剧本或一项发明等。”20世纪二三十年代,项目教学法已经在美国一些学校的低年级中得到了运用,到20世纪八九十年代,则在广大中小学中得到了普遍推广。

　　我们认为,项目学习法正是在科技馆中进行机器人教育所可以采用的模式。不论是机器人学科教学(RSI),还是机器人辅助教学(RAI),都可以项目学习的模式开展。而可采用的活动形式有机器人俱乐部、夏令营、机器人比赛等。

　　选定项目后,就需要组织学生对主题的探究活动。这一阶段一般都以学习小组或团队的形式进行。学生首先要对项目的主题进行调查、讨论,提出解决问题的假设;然后收集相关信息,对它们进行处理和分析,再验证或推翻之前的假设,最终得出问题的解决方案。在整个探究过程中,为有利于学生自我知识的建构,应对他们的一切探索和决定都持鼓励态度,而毋须规定出唯一正确的答案。

　　四、结论

　　科技馆作为重要的校外教育机构,也有必要在此领域发挥自己的作用。本文通过分析认为,科技馆的机器人教育应定位于中小学机器人校内教育的补充与提高,补充的内容应该是校内教育极少涉及的机器人辅助教学(RAI),而提高的内容是校内教育已有一定基础的机器人学科教学(RSI)。具体应在建构主义教育理论的指导下,以项目学习的模式,开展机器人俱乐部、夏令营及机器人比赛等形式的中小学生机器人教育。

　　参考文献:

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　　[5]杨洁.多元智能理论视野下的项目学习[D].2004.5.

本文来源：https://www.gywlwh.com/fanwen/220391.html