FDE 特殊教育别固守传统！NAO机器人重塑孤独症学生课堂干预新模式—论文

来源：Frontiers of Digital Education 发布时间：2026/8/14 15:06:29

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FDE 特殊教育别固守传统！NAO机器人重塑孤独症学生课堂干预新模式

论文标题：Classroom Performance of Students with Autism in Interaction with the NAO Robot

期刊：Frontiers of Digital Education

作者：Huanghao Feng, Qin Yang, Huan Lu, Shengrong Gong

发表时间：16 Apr 2026

DOI：10.1007/s44366-026-0083-1

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《数字教育前沿（英文）》第3卷第2期

孤独症谱系障碍作为儿童期高发的神经发育障碍，核心表现为社交沟通困难、兴趣狭窄与重复行为，严重影响患者学习与社会适应能力。随着智能技术发展，社交机器人逐渐成为孤独症干预的重要工具，但现有研究多局限于一对一康复场景，针对真实课堂集体环境的机器人辅助教学探索仍较为匮乏。在此背景下，探究社交机器人融入孤独症课堂的实际效果，对优化特殊教育模式、提升孤独症学生课堂参与度具有重要实践价值。

论文介绍

近日，苏州工学院凤黄浩副教授团队在 Frontiers of Digital Education （《数字教育前沿（英文）》）期刊发表题为 Classroom Performance of Students with Autism in Interaction with the NAO Robot （《NAO 机器人互动下孤独症谱系障碍学生的课堂表现》）的研究论文，以 NAO 人形机器人为干预工具，在特殊教育学校开展集体课堂实验，由特殊教育教师与 NAO 机器人协同授课，从课堂注意力、沟通行为、互动表现、情绪状态四大维度，系统评估机器人辅助课堂对孤独症学生的影响。

研究采用混合研究法，选取 6 名 9—11 岁确诊孤独症学生为对象，设置常规课堂与 NAO 机器人辅助课堂两组对照，通过多机位摄像、定制编码软件进行行为标注，并经观察者间一致性检验确保数据可靠，研究严格遵循伦理规范，完成监护人知情同意与隐私保护。研究提出四大假设：机器人辅助课堂可提升孤独症学生的课堂在线注意力、课堂相关沟通行为、课堂互动评估得分与积极情绪状态。

图1 Choregraphe 软件界面

图2 NAO 机器人外观及组件

图3 实验课堂环境

图4 实验摄像布局

研究将干预效果按四大核心维度展开对比分析：

1. 课堂注意力：机器人辅助课堂学生在线注意力均值从 57.01% 提升至 66.59%，稳定性显著增强，除 1 名学生外其余均有提升，学生注意力从聚焦教师转向机器人，有效减少分心行为。

图5 注意力与表现编码界面

2. 课堂沟通：学生课堂相关沟通行为占比从 27.97% 提升至 39.68%，机器人直接诱发的沟通占比达 13.57%，所有学生沟通频次均有增加，主动回应、模仿互动等行为明显增多。

3. 课堂互动评估：学生综合互动得分从 54.2 分提升至 66.7 分，5 名学生表现改善，能更精准响应指令、完成任务，仅 1 名学生无明显变化。

4. 课堂情绪：学生积极情绪占比从 21.06% 提升至 34.18%，消极情绪从 28.39% 降至 17.81%，哭闹、攻击、离座等问题行为显著减少，对机器人表现出好奇与愉悦。

从成因看，NAO 机器人体型小巧、互动可预测，契合孤独症学生认知偏好，能降低社交焦虑；机器人兼具趣味性与引导性，可快速吸引注意力、激发参与动机，构建低压力集体互动场景，弥补常规课堂社交刺激过强的不足。

从实践价值看，该研究证实 NAO 机器人可作为特殊教育教师的有效助手，优化孤独症课堂教学：通过稳定注意力、激发沟通、提升互动、改善情绪，全方位提升学生课堂表现；研究构建的“教师 + 机器人”协同教学模式，为集体场景下的孤独症干预提供可复制方案。研究也存在局限性，样本量较小、仅为短期试点，未来需扩大样本、开展纵向追踪与随机对照实验，验证效果持久性并优化课程设计。

图6 NAO 机器人辅助课程预备课

综上，NAO 机器人辅助课堂能显著改善孤独症学生的注意力、沟通、互动与情绪状态，有效提升其课堂表现，为社交机器人在特殊教育课堂的规模化应用提供实证支撑。将社交机器人融入孤独症集体教学，可平衡社交刺激与学习需求，助力孤独症学生更好地适应课堂、提升社会适应能力，推动特殊教育向智能化、个性化方向发展。

文章引用格式

Huanghao Feng, Qin Yang, Huan Lu, Shengrong Gong. Classroom Performance of Students with Autism in Interaction with the NAO Robot. Frontiers of Digital Education, 2026, 3(2): 9

DOI:10.1007/s44366-026-0083-1

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作者简介

凤黄浩，博士，副教授，2020 年从美国丹佛大学毕业后加入苏州工学院计算机科学与工程学院。主要研究方向为具身智能人机交互，人工情感智能，计算机视觉，智能机器人在精神类残疾康复技术等，密切关注生成式人工智能领域及音乐科技在孤独症的干预疗法教学中的研究及应用。

杨钦，硕士，东北石油大学教育技术专业，主要从事孤独症儿童人机课题教学理论设计与实践等方向的研究。

陆欢，常熟市特殊教育学校教师，一直从事孤独症学生教育教学工作。

龚声蓉，博士、教授，曾任苏州工学院计算机科学与工程学院院长，中国计算机学会苏州分部主席，计算机科学与技术国家一流专业负责人，江苏省高校“智能视觉信息处理”优秀科技创新团队负责人，江苏省应用型本科计算机学科专家委员会主任，苏州市计算机学会副理事长，Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 副主编。曾任苏州大学博士生导师、苏州大学省级品牌专业计算机科学与技术专业负责人及苏州大学计算机与信息处理技术国家实验示范中心负责人，《通信学报》第七届编委，Computational Intelligence and Neuroscience 客座主编，IEEE Transactions on Image Processing、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 等多个顶级期刊审稿人。

往期回顾

杨宗凯 | 特殊教育构建AI赋能生态系统：人工智能技术增强的孤独症儿童教育干预

陈靓影等 | 孤独症谱系障碍儿童与普通儿童情绪加工的异同：一项脑电图案例研究的证据

FDE专题征稿｜陈靓影团队：人工智能增强特殊教育

期刊介绍

期刊特点

1. 国际化投审稿平台 ScholarOne Manuscripts

2. 严格的同行评议（Peer Review）

3. 免费语言润色，有力保障出版质量

4. 不收取作者任何费用

5. 不限文章长度

6. 审稿周期：第一轮平均30天，投稿到录用平均60天