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摘要：高質量網球教學一直是科研教師、教練以及學生不斷探索的問題。目前智能手機視頻技術不斷更新，將該技術嵌入網球訓練中對網球教學的質量仍存在諸多不確定因素，因此，本論文有必要進一步研究。

關鍵詞：智能手機視頻；網球；教學

隨著科技水平不斷更新，智能手機視頻拍攝技術也不斷升級，網球技術訓練實踐課也迎來了與科學技術有機融合的重要契機。在新科技改革教學的基礎之上，應用輕便的智能手機嵌入網球訓練課中，作為一種實時反饋學生教學的便攜式的演式教學方法，這種輔助教學方法不僅增加了教學科技手段，同時可以形象的改善網球教學過程中不足問題，更為重要的是可以提高學生網球興趣和技術模式形成的效果，同時促進了高等教學改革質量的重要手段，也是體育科技融合改革方向，同時也符合科技課程教學的改革，更加響應國務院46號文件《關于加快發展體育產業促進體育消費的若干意見》。

一、智能手機嵌入式網球訓練方法的概述

嵌入是一個生物學術語，意為放線菌素、氨基吖啶等分子插入并結合到DNA鏈中相鄰的堿基對之間。基于該文字含義，將智能手機插入并結合到網球訓練法，使手機與網球教學方法有機配合，并能用手機控制、監視或輔助于網球教學方法質量。該嵌入式網球訓練教學需要必備基礎知識，例如講授法、演示法、練習法、指導法和模仿法等傳統的網球教學方法。其特點如下：（1）簡便性：智能手機普遍性較高，幾乎人手一部，智能手機如同個人電腦，并具有視頻系統，該系統的圖像和視頻具有實時、流暢、效果好的特點；（2）基礎性：可作為智能手機、網球技術基礎知識、教學訓練法等專業的基礎平臺；（3）綜合性：涉及電子、計算機、網球技術基礎知識、教學訓練法、動作模式學習等諸多專業知識和課程內容，是將網球教學方法與智能手機視頻的完美結合；（4）應用性：網球技術教學課程實踐是智能手機嵌入教學的重要環節。

二、智能手機視頻在教學過程中應用進展

首先，微視頻具有很強的針對性。一個微視頻的時長通常為20秒到20分鐘左右，視頻內容也是圍繞某一特定主題，學習者在觀看時，既不會花費太長時間，在實際課堂教學中應用的話，也避免了視頻時間過長而導致學習者觀看到后期時注意力不集中的情況發生，更重要的是主題明確針對性強。

其次，微視頻的制作具有獨立性，可解決以往不同教師的不同教學方法所以，在掌握了微視頻制作技術以及規則的情況下，是可以實現針對某一特定教學目標而制作專口的微視頻。

微視頻是以攝像為主對學習者的學習活動進行實錄，經編輯、微處理和指導教師講解。在整個學習過程中，微視頻作為一種共享性的學習材料，由學習者提供，并選擇共享，在課堂中進行展示，學習者們則圍繞微視頻中的問題展開討論學習。

布魯斯、荷馬等人[1]通過研究表明在教學視頻中呈現教師可能會增加學習者的認知負荷，也有學者認為教師在教學視頻中的呈現雖然有可能増加學習者外在的認知負荷，但是呈現教師能讓學習者在觀看教學視頻的過程中產生一種和“真人”互動的感覺，而這正是社會存在感強調的內容。Kalyaga研究得知：講解字幕與多媒體畫面信息相互競爭認知資源，額外增加了工作記憶的外部認知負荷，分配到整合語音信息與畫面信息的認知資源就減少了，而后者恰恰是有效學習的關鍵所在。

王雪等[2]的研究表明對于陳述型知識教學視頻最好搭配全字幕文本，只有在重難點知識部分使用概要字幕；概要字幕主要適用于程序性知識內容教學視屏有助于提高學習者的學習效果，全字幕會起到反作用。皮忠玲[3]的研究結論是利用有PPT的教學視頻學習的學習者學習效果最好，會產生較高的社會責任感以及會帶來最低的認知負荷感受。L.Verveer[4]認為教師的臉是能夠吸引學習者注意力，在視頻中呈現教師的臉會提高學習效果。

三、總結

有關兒童青少年網球教學方法的研究很多，從傳統教學方法到視頻手段輔助教學，科技技術在網球基本技術教學的應用也不斷革新，但不能簡便和靈活的應用于網球技術教學課。因此，有關兒童青少年網球教學方法依然改善的方法，因此本文鑒于智能手機的普遍性，將智能手機嵌入網球技術訓練課程中，今后探討一套對提高10-11歲兒童網球技術效果的簡單、靈活和有效的教學方法。

參考文獻：

[1]Homer，B.D.，Plass，J.L.，&Blake，L.The effects of vidie on cognitive load and social presence in multimedia-learning[J].Computers in Human Behavior，2008，24（3）：786-797.

[2]王雪.多媒體學習研巧中眼動跟蹤實驗法的應用[J].實驗室研究與探索，2015 （03）：190-201.

[3]皮忠玲.視頻播客呈現方式對學習效果的影響及其機制的眼動研究[D].武漢：華中師范大學，2014：37-39.

[4]Tamara van Gog，Ilse Verveer，Lise Verveer.Learning from video human models face[J].Computers & Education，2014（72）：323-329.

（作者單位：華東交通大學體育學院）