包容性 STEAM 教育：面向视力受损学生的编码与机器人教学框架

STEAM 教育将科学、技术、工程、艺术与数学融合，旨在培养创造力与解决问题能力。但视力受损（VI）学生在编程与机器人学习中面临诸多挑战，尤其在跟踪机器人运动与构建空间意识方面。本文提出一种框架，利用预构架机器人与算法（如迷宫求解技术）构建可访问的学习环境。该系统采用 Contrastive Language-Image Pre-training（CLIP）处理全局相机捕获的迷宫布局，将视觉数据转化为文本描述，生成空间音频提示，供 Audio Virtual Reality（AVR）系统使用。学生发出语音指令经 CLIP 优化，机器人装载立体相机通过 Simultaneous Localization and Mapping（SLAM）提供实时数据，实现持续反馈。通过整合这些技术，该框架使 VI 学生能够开发编程技能，参与复杂问题解决任务。除迷宫求解应用外，该方法亦展示了计算机视觉在特殊教育中的广泛潜力，推动 STEAM 学科可访问性与学习体验的提升。