大數據背景下學生體質健康標準與測試數據的利用

楊希友

通過今年國家發布的學生體質健康測試數據，測試結果中的某些項目雖沒有繼續下滑，但是總體情況不容樂觀。作為一名小學一線體育教師，每年都會利用信息技術統計各種測試，并完成國家統一的學生體質健康數據上報工作，積累了大量數據。本文利用文獻研究法、數量研究法、描述研究法等研究方法。并通過大數據的思維模式設計了簡單的數據管理模型，嘗試挖掘和利用好這些數據，為促進學生的體質健康做出貢獻。

一、國家體質健康測試標準與大數據

（一）國家體質健康測試標準

我國從2002年開始試行《學生體質健康標準試行方案》，近年來，基于不斷地探索與經驗積累，在2007年時，《國家學生體質健康標準》正式推出，并通過一段時間的施行，在2014年重新修訂了《國家學生體質健康標準》（2014年修訂版），目前全國各地市正在使用這套標準。

（二）定義

國際數據中心（IDC：International DataCorporation）為大數據的標準定義是這樣敘述的：“大數據技術描述了一個技術和體系的新時代，被設計于從大規模多樣化的數據中通過高速捕獲、發現和分析技術提取數據的價值。”

（三）研究意義

在日常校內體育學科教學中，有不少測試、檢測，還有全國統一的學生體質健康標準測試，產生了大量的數據。目前體質健康數據的評價和反饋機制存在一定的局限性，若運用大數據的眼光和思維，重新調整改進數據架構，挖掘出數據間不明顯的相對關系，也許能夠對促進、加速更新對學生健康及身體素質的認識。

二、大數據體質健康數據下的分析研究

（一）研究方法

由于本文的研究目標以及所采用的研究方法、研究能力的局限性，并不會形成具體的產品。本文將主要運用大數據的思維，提出設計思路，構建模式，進行理論研究論述。

（二）目前《國家學生體質健康標準》（2014修訂版）

《國家學生體質健康標準》對各級各類大中小學都制定了對應的指標內容，由《國家學生體質健康標準》中的測試值評價而來。除根據測得的身高和體重計算的BMI外，對于其他項目，則直接記錄測試數值依表評分。

（三）體質健康數據現狀及存在的問題

目前學校對學生體質健康教育活動的開展與宣傳還不到位，學生在體質健康方面的反饋及得分權重還遠遠不足，對效能的認識不足。家長對于測試成績的反饋不了解，也得不到專業的建議。學生體質健康數據管理現狀讓人不免擔心，學生大部分都沒有或很少制定運動方案；學校建立學生體質健康檔案的狀況也不夠理想；體質健康測試的質量也存在問題。

三、大數據體質健康系統設計

（一）數據架構設計

利用國家學生體質健康標準測試平臺數據，整合學籍管理系統信息數據，完善學生信息資料，整合學生歷年項目數據。

（二）模塊設計，與功能實現

1.總體結構。學生、家長通過瀏覽器登錄自己的賬號，利用相應權限可以完善學生信息。用相同賬號登錄移動終端APP，適時將數據采集到系統服務器，并歸入相應數據庫。各級系統管理員利用自身權限，通過瀏覽器登錄系統管理員帳號，進行學生信息管理。超級管理員（由大數據工程師組成）的功能有：對系統管理員賬戶的管理、權限的分配、系統維護、數據間關系預設定義。

2.功能模塊設計。三個功能大模塊圍繞系統的智能服務器展開作業。系統管理員將數據準備好以后，體育教育專家先進行問題定義預設，通過系統服務器運算給出直接關系模型。專家根據反饋判斷得出的數據是否具有現實或者研究意義，然后通過數據平臺或者移動終端APP將訓練建議、膳食營養建議、發現的問題反饋給各級體育教育科研人員、一線教師、家長（或學生），讓大家適時調整自己的訓練計劃和訓練重心。

3.管理員結構。系統管理員權限層層遞進，最終到最高管理權限的管理員。各系統管理員均可在自己的權限范圍內定義問題，挖掘權限內數據的隱含價值，探究數據間的隱藏關系，檢驗自己的訓練計劃是否有改進空間。

（三）評價反饋機制

評價反饋機制的運行是大數據下數據挖掘利用的重要輸出環節，獲得成果是否有價值就看反饋是否能反映實質問題，有沒有揭示數據間的相關關系。

四、結語

（一）理論展望

利用大數據思維模式將學生的體質健康測試數據與相關數據采集起來，建立數據庫，依據分析情況的應用對體育授課及學校相關體育健康工作產生指導意義。本文從數據挖掘技術原理作為出發點，力求形成一套以目前青少年兒童健康指標為基礎的相關測試數據挖掘模式，希望能為國家的體育教育事業、青少年健康與體質的進一步發展助力，同時提供一些新的研究思路和方法服務于學校體育科研工作。

（二）存在問題

其一是缺少具有綜合能力強的研發人才團隊。目前在基層從事體育研究的人員通常只具備在某一單一領域的專業知識，不容易做到兩者的相互結合，在很多問題的提出及研究上，處于兩個方面的研究者往往需要大量的溝通，這給項目的開展與推進造成了很多困難。實際上，同時具備大數據模型開發研究的體育工作研究者少之又少，反之亦然。

其二是目前在大數據采集分析領域已經取得一定成績的項目缺乏相對應的理論性研究作為運營支撐，如數據平臺的建構、云端工具的實用性優化、應用程序及移動終端的開發與生產，公益或商業運作模式的選擇等工作亟待進一步開展，這也影響了大數據分析的技術應用，限制了研究成果與學生體質健康融合上的廣度與深度。

（責編 張 欣）