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这篇综述创新性地提出将自我决定理论（SDT）的三大心理需求（自主性/胜任力/归属感）与PERMA幸福模型的五要素（积极情绪/投入/人际关系/意义/成就）相结合，构建社交机器人应用于老年护理的理论框架。文章系统梳理了SDT在机器人交互中的实践证据（如Paro海豹机器人降低血压），强调通过标准化工具（PERMA-Profiler和BPN-TU量表）量化干预效果，为改善认知健康老年人的心理福祉提供了跨学科设计范式。
1 引言
全球老龄化趋势加剧，以德国为例，预计到2049年将面临69万护理人员缺口。传统护理机构中老年人普遍存在活动匮乏问题，而现有辅助机器人多侧重功能型任务（如行走辅助机器人），忽视社交属性。相比之下，可负担的社交伴侣机器人（如Paro、Pepper）展现出独特优势——研究表明其能改善痴呆患者情绪、降低孤独感，但对认知健康老年人的影响机制尚未明确。当前研究存在两大局限：缺乏统一理论框架，以及过度关注缺陷补偿（如缓解孤独）而非积极心理建构。
2 理论基础
2.1 自我决定理论（SDT）
SDT的核心——基本心理需求理论揭示，满足自主性（行动自决）、胜任力（能力匹配挑战）和归属感（情感联结）是促进内在动机和福祉的关键。护理院研究中，心理需求满足程度与老年人福祉呈正相关，其中归属感需求尤为突出。在机器人交互领域，SDT应用初现成效：儿童教育机器人提升任务投入度，成人学习场景中SDT设计的机器人使动机水平提升47%。社交机器人天然适配老年需求——按需活动设计增强自主性，个性化难度调节培养胜任力，多模态交互（触觉/语音）模拟归属感，这些特性使其优于平板电脑等非具身设备。
2.2 心理福祉模型
传统福祉理论分为享乐主义（侧重愉悦体验）和实现论（强调人生意义）。研究对比三大模型：
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迪纳主观幸福感（SWB）：通过情感平衡（PANAS量表）和生命满意度（SWLS量表）评估
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瑞夫心理幸福感：包含自我接纳等6个实现论维度
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塞利格曼PERMA模型：整合五要素——积极情绪（P）、投入（E）、人际关系（R）、意义（M）、成就（A）
PERMA的优势在于：
1.
兼容短期情境测量（如游戏成就感的即时评估）
2.
提供精细化设计反馈（低分维度提示优化方向）
3.
已成功应用于机器人干预研究分类（如将减轻抑郁归入"积极情绪"维度）
3 概念模型
3.1 设计内容（What）
模型划分五大应用领域：
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日常起居：智能提醒（如服药窗台联动）
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社交互动：多代际故事分享系统
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心理支持：正念呼吸引导
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认知训练：个性化记忆游戏
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身体活动：太极拳机器人教练
典型案例包括：
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Pepper机器人通过音乐疗法刺激痴呆患者记忆
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NAO作为健身教练获得89%老年使用者好感度
3.2 设计方法（How）
SDT与PERMA的双重指引：
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自主性支持：故事机器人提供分支剧情选择
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胜任力培养：渐进式谜题+实时语音鼓励
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归属感营造：使用姓名称呼+分享邀请功能
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PERMA渗透：将开窗请求转化为"照顾机器人"的使命感（M维度）
3.3 效果测量
标准化工具组合：
1.
PERMA-Profiler：情境化改编（如"与机器人互动时的喜悦频率"）
2.
技术使用心理需求量表（BPN-TU）：专门评估人机关系中的归属感
4 未来方向
亟待开展跨领域实证研究：
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分模块验证各维度设计准则
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开发开源应用模板（如SDT化提醒算法）
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建立机器人干预的PERMA效果数据库
该框架的创新性在于将发展心理学（SDT）与积极心理学（PERMA）熔铸为可操作的设计语言，为应对银发社会的心理健康挑战提供了具身化技术解决方案。
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