NAO机器人在教育领域的独特价值在于其分层递进、学科融合、实践导向的教学体系，能够将抽象的编程与AI概念转化为具身化、可交互的体验。从中小学的图形化拖拽编程（Choregraphe），到大学的SLAM导航与多智能体协作项目，NAO提供了一条从"兴趣启蒙"到"科研进阶"的连续成长路径。其人形形态天然具备亲和力，使学生在与机器人的互动中自然习得工程思维、问题分解与系统集成能力，成为全球STEM教育中少有的"高趣味性+高学术性"双重载体。

课程开发体系是NAO教育应用的基础。大连理工大学构建了分阶段课程体系，第一阶段（编程基础）教授学生掌握编程语言并在仿真环境下编程控制NAO的基本行为；第二阶段（视觉识别）引入Ubuntu系统和OpenCV视觉库，解决NAO机器人识别目标的问题；第三阶段（运动控制）则让学生掌握NAO的正逆运动学和PID控制原理，完成抓取目标物的任务。山东大学公共教学中心则定制了"三维立体化"教育平台，部署10台NAO机器人教育版（V6.0）+模块化传感器套件，开发了覆盖"教学-竞赛-科研"的全链条智能教育体系，包含基础层（Python编程与机器人运动控制）、进阶层（机器学习与多模态交互）和竞赛层（群体协作策略开发）。

竞赛培养体系是NAO教育应用的延伸。2025年中国机器人大赛暨RoboCup机器人世界杯中国赛吸引了全国300余所高校、超过1600支队伍、5000余名师生报名参赛，创历史新高。这些队伍参与了包括机器人先进视觉赛-3D识别、FIRA小型组-FIRA仿真5vs5等60个子赛项，为学生提供了机器人技术交流的平台。山东大学建立了"阶梯式赛事参与计划"，通过校赛→省赛→国赛的路径，结合仿真训练系统（支持100+任务场景模拟），培养学生的实践能力和创新思维。

教学效果实证是NAO教育价值的直接体现。法国教育部2022年评估显示，使用NAO的学生在"计算思维"测试中平均得分提升22%，90%学生表示"比传统编程更有趣且具象" 7 。克朗普顿等（2019）的研究表明，NAO在幼儿课堂中促进社交、语言、认知及身体动作技能发展，能够有效激发学习兴趣。此外，NAO机器人平台的可靠性评价研究（侯柄志，2021）通过层次分析法（AHP）和模糊综合评价（FCE）相结合的方法，为仿人形机器人平台可靠性评价提供了可行办法，进而为此类机器人各系统模块的持续改进提供有力支撑  。