淺談大數據在高校體育教學中的應用

□ 王華

（信陽學院 河南 信陽 464000）

1、高校體育教學現狀

1.1、大數據概念定義

目前，大數據技術已經受到各大高校的積極運用，涉及學生管理、校園建設、教學系統等等許多方面。然而許多高校的管理者和教育者雖然有使用大數據進行工作的經驗，卻對大數據沒有深刻全面的認識。只有對大數據有深入的了解，熟悉這一技術的應用方法和技術特點，才能在使用這項技術時更加得心應手。在此從三個方面對于大數據做出概念的界定。

大數據的特點首先就在于它的“大”，表現為數據體量大，數據涉及的規模大。大數據的規模之大，使得傳統的一些統計工具無法對其進行統計、歸類、管理和分析。由于數據量大、規模大，大數據必定具有尋常的數據集不具備的優勢，能夠運用其發掘平時難以得到的信息。

除了數據體量大，大數據的另一個特點在于“數據”本身不是有規律地排列的，大數據中的數據集由于其規模巨大，涉及廣泛，數據之間有著各種各樣復雜的聯系，想要分析大數據是一項非常困難且繁瑣的工作。

最后，鑒于大數據的數據量大，數據的復雜程度高，某一領域或是某一群體的大數據是非常有價值的，這也是大數據最重要的特點——價值性。通過對大量的數據進行歸類、分析、應用，可以得到尋常數據中無法發掘出的具有獨特價值的信息，由此幫助產業進步、方式改進等等。這也大數據最獨特的特點，是小規模數據無法比擬的。

如今，大數據的收集已經不是技術難題。隨著網絡的普及，高校中的學生幾乎人手一臺智能手機，所有人每天都在使用網絡生產或接受各種各樣的信息，這也方便了高校收集所需的相關數據，這也要求高校提高運用大數據的方法技術水平。

1.2、我國高校體育教學發展現狀

（1）教學資源的不足。

我國的大學生數量龐大，特別是1999年進行高校擴招之后高校學生數量的增長速度更是高速提升。根據教育部統計，2015年中國大學生的數量已經達到了3700萬，處于世界領先地位。然而，數量龐大的大學生群體卻沒有與之匹配的教育資源。據教育部統計顯示，目前我國注冊的學校教師數量多達1500多萬，其中高校教師不到200萬，與大學生的匹配比例大約為1：25，教師資源十分緊張。這一比例相較世界一流大學的師生比例差距很大，說明我國在教育資源的配置上還有很大的進步空間。教師資源的缺少，體現出的不僅僅是數量上的不足，更影響到教學教育的各個方面。由于教師數量難以滿足龐大的學生數量需求，很多時候教師就難以保證教學質量的穩定。學生數量一大，教師就無法兼顧到每一個學生的學習情況，教師的精力有限，時間有限，課堂教學的質量就難以保證。在高校的體育教學當中就表現為體育教師無法真正照顧到每一個學生的學習效果，有些學生無法掌握所學運動項目的技術，導致課堂教學質量下降。

（2）教學仍以傳統教學方法和教學形式為主。

傳統的體育教學是以技能教學模式為主的，該模式的教學特點是教師示范運動項目的動作技巧，讓學生通過觀看來學習模仿。目前這種方式還廣泛運用在各大高校當中，一方面是因為學生數量大、課程種類多、教師數量有限，學校很難推行新式的教學方法；另一方面是因為目前小學中學的教育模式基本都以傳統模式為主，高校需要針對這一現狀延續同樣的教學模式以方便學生適應大學環境。許多高校也意識到了單純的技能教學無法提高體育教學質量，所以在原有的基礎上加入了理論知識、技術標準、運動技能等等教學內容，希望能夠改善教學模式。但是總體來看，高校體育教學依然呈現出僵化、枯燥、低效的特點。在基礎理論知識教學部分，體育教師無法做到像學生的專業課老師那樣進行系統地授課，這受限于理論教學課時量少，需要教學的內容多，教師只能采取簡單灌輸知識的方式，而運用多媒體等技術也只能提高教學的速度而無法提升學生的學習興趣。其次，技能教學方面也是以傳統的教學模式為主。以足球教學為例，教學一般在足球場上進行，教師會首先對所有的學生進行技術動作的示范，同時講解技術要點，需要注意的肢體動作等，然后由學生進行自我練習，教師對全班進行指導，改正動作。這樣的教學方式雖然可以讓所有學生都對動作有一個基本的了解，卻無法保證所有人都完全領會，而老師也不可能多次重復動作，導致對教學產生不良影響。

2、大數據在高校體育教學運用中存在的不足

2.1、數據資源分散

數據資源分散的情況也可以稱之為碎片化現象。我國眾多的高校發展了數十年的體育教學，積累了豐富的相關數據資料，包括歷屆學生的身體素質測試成績、學校運動會的各種成績記錄、學生選擇不同體育課的人數、學生在體育理論知識上的考試成績等等。這些數據經過了數十年的積累，數據量龐大，而且類別清晰，排序得當，具有非常高的參考價值。但目前很少有高校重視起這些寶貴的資源，各種數據只是分門別類整理好放進了檔案室，沒有專業的數據處理團隊將這些數據進行整合并分析。

2.2、缺乏數據交流

目前我國高校與高校之間，高校內部學院與學院之間，部門與部門之間都沒有關于大數據的交流，沒有一個用以交流的平臺。這種現象被稱為“孤島現象”。不同學校、不同專業之間缺乏教育數據的分享融合，原因很復雜。一方面，高校間由于辦學特色不同、學校領導不重視、學校地域性聯盟過強等等原因，導致很少會進行教育教學大數據的交流分享；另一方面，高校內部專業之間的差距更大，往往只會把注意力放到自己學院內部的建設上。不同高校之間缺乏體育教學數據的交流會使得學校很難發現自己在哪方面相較大環境落后很多；而不同專業之間缺乏數據的交流，會使學院管理者很難意識到自己學部的學生在何種運動上相較其他的專業有差距。

2.3、技術運用低效

相對前兩個問題，高校在體育教學中對于數據相關技術應用的不足影響最大。這一不足包括有高校在體育教學中對于數據運用效率低、對于數據相關技術的應用不夠成熟、學校基礎數據化設施技術水平不高。數據應用效率低，表現為高校沒有好好利用自己的各類教學所得數據，例如學校歷年都會對學生進行身體各項素質的測量，學校僅僅是在每次測量結束后將統計好的數據上報給教育部門，卻沒有意識到積累多年的體測數據可以成為學校教學模式改革的重要參考。數據相關技術應用不成熟，原因在于學校沒有設立專業的數據分析團隊，或者學校沒有更新自己的數據處理系統，只能用過時的技術來處理數據。最后，數字化水平低就代表了學校沒有先進的機器設備和數字化平臺。

3、應用大數據提高高校體育教學質量的方法和途徑

大數據已經在高校中得到了廣泛的使用，并且有不少的學者展開了關于大數據在高校體育教學中如何應用的研究，取得了不少成果。目前，國家也開始大力支持大數據在高校教育中的應用。智慧校園的建設、高校慕課平臺的建設等等都是大數據應用過程中的優秀產品。而針對分析得出的一些不足之處，在此提出了幾條對策建議。

3.1、優化教學內容，提高教學質量

在傳統的教學模式當中，教學的質量取決于教師的個人能力和學生的學習效果，這就會形成一種課堂教學效果參差不齊，學生技能與知識水平有高有低的現象。對此，在高校的體育教學當中，可以利用大數據技術，整合各項資源，將不同教師的優點和方法結合起來以供教師參考學習。對于學生，建立一個大數據平臺可以方便學生之間、師生之間更好地進行針對性的交流，使老師可以因材施教，真正提升每個學生的能力。所以在高校體育教學中積極推行大數據技術的應用，可以幫助教師改進教學方法，幫助學生抓住自己學習當中的薄弱點。學校也可以根據數據分析結果有針對性地改變課程設置，改進課程時間。

3.2、有效提高高校體育人口比例

據統計，高校體育人口占比非常低，僅占總人數20%-40%，盡管大學生在中小學時期都接受了體育教育，但并沒有對學生的身體素質起到很大的提升作用，而且學生的綜合體育素質也不高，缺乏基本的理論知識。所以高校應當利用大數據技對高校的體育教學模式進行改進。分析歷年的學生體育課選課情況，分析學生更傾向于選擇哪一類的課程，對于之后的課程數量做出增減。根據大數據分析出學生更偏好哪一種運動類型，從而對學校的運動場地和運動設施進行改造，會學生群體創造更多他們真正需要的運動空間，從而提升高校體育人口數量。

3.3、拓展大學生體質健康測試的育人功能

目前的大多數高校的學生體質測試工作都只是為了應付上級下達的指標和任務，學校并沒有真正重視學生的體育教學質量，同時更不會注意到學生的體育心理健康。所以高校應當利用大數據技術，收集與學生身體素質指標、體育綜合素質、學生運動頻次有關的數據信息，經過整合分析之后制定更加合理的體育課程。例如根據分析數據得出的結果，將體育課程的時段設置在適合學生運動的時間段內，適當增加或減少體育理論知識在體育教學中的占比。同時，應當利用大數據技術分析出學生在體育運動當中的人際關系情況、個人心理狀態，有針對性的對需要幫助的同學提供一些心理疏導或是運動輔助。

4、結語

大數據時代，各種各樣的體育信息沖擊和影響著高校教育者和受教育者，教育者只有通過提高自身對大數據的搜集、整理和分析能力，利用大數據的有關技術和信息，拉近與受教育者之間的聯系，選擇科學合理的教學內容與手段，實現高校體育資源的優化整合，才能促進個體乃至體育教育的發展，實現學生個性化和體育教育的高效化。