基于人工智能自助餐式的體育作業設計

陳劍洪 陳劍萍

(1.福建省福州屏東中學 福建福州 350003;2.閩江學院 福建福州 350108)

目前，在傳統的體育作業設計中，教師往往根據課程要求將作業內容進行簡單的布置，并且較為側重體育作業完成的組數、次數、時間等，忽略了學生的正確動作形成、個性化需求和差異化發展，導致學生對體育作業的興趣和積極性不高，難以達到良好的教學效果。針對以上問題，研究人員通過引入人工智能自助餐式的概念，設計了一種能夠自動適應不同學生身體素質和興趣愛好的體育作業方案，旨在通過智能化技術的應用，運用作業分析系統、大數據、數字化等技術手段，實現體育作業個性化定制、自主選擇、科學全面的評價等，從而提高學生對體育作業的參與度和自主性，推進體育教育的質量和效益，為教師精準掌握學生的學習情況和發展需求，提供更為科學的教學參考和指導。

1 體育作業設計的概念和重要性

1.1 體育作業設計的概念

體育作業設計是指根據學生的身體素質水平、興趣愛好、目標要求等因素，有目的地組織、安排和設計的一系列體育活動，旨在促進學生的身心健康發展，提高學生的綜合能力和素質。

1.2 體育作業設計的重要性

體育作業設計不僅是體育教育的重要組成部分，還是教育改革和發展的重要方向之一。優秀的體育作業設計可以提高教師的教學質量和水平，增加教學的靈活性和可操作性；可以增強學生的學習興趣，培養自信心，提高課堂效率；促進學生與學生之間的交流、合作和溝通，增強學生的協作意識，培養學生的團隊合作精神和領導能力。

2 傳統體育作業設計存在的問題

2.1 缺乏綜合性

傳統體育作業設計具有明顯的單一性任務，只關注體育技能本身，不能與其他學科和領域的知識相結合，這樣的作業設計無法拓寬學生的視野和知識面，限制了學生的綜合發展。

2.2 缺乏個性化

傳統體育作業設計通常采用統一的標準和要求，無法充分考慮學生的個性化需求和能力水平，不能真正激發學生興趣和參與度，這樣的作業設計不能滿足不同學生的需求，導致學生的學習效果參差不齊。

2.3 缺乏互動性

傳統體育作業學生只能獨立完成，沒有機會與同學進行交流和互動，也不利于師生之間的交流和合作，無法提供個性化的學習體驗。原因可能是目前評估教學、監控教學過程、批改作業相關的人工智能技術尚不夠成熟，教師認為借鑒意義不夠，導致使用率不高［1］。

2.4 缺乏挑戰性

傳統體育作業設計往往設置的任務較為簡單，缺乏挑戰性，這樣的作業設計不能激發學生的挑戰欲望和創新能力，也無法提高學生的運動素質和興趣。而難度較大的任務又會讓一些學生感到不堪重負。

2.5 忽略實際應用

傳統體育作業設計往往注重運動技能的提高，而忽略運動的實際應用，導致在實施過程中，內容構建方面存在的問題有練習整體完成率不高、練習時間較短，個別復雜動作的完成質量需進一步提高［2］。這樣的作業設計不能激發學生的興趣和應用能力，也無法提高學生的綜合素質。

3 基于人工智能自助餐式的體育作業設計步驟

傳統體育家庭作業的模式有監督難、持續性差、數據無有效沉淀及合理運用的缺點，因此探索高效、便利、數據化的體育家庭作業的模式是基于人工智能的體育大單元作業設計的重要研究方向［3］。具體步驟如下。

3.1 數據采集和處理

使用傳感器或攝像頭等設備采集學生的體育成績、體能數據、運動習慣等數據，并通過人工智能技術進行處理和分析，以評估學生的身體姿態、技能水平和鍛煉效果。

3.2 確定教學目標

根據課程大綱和學生實際情況，確定本學期的教學目標，如增強學生體質、提高運動技能、培養運動興趣等。

3.3 制訂單元教學計劃

根據教學目標和大數據分析結果，制訂教學計劃，包括教學內容、教學進度、教學方法等。同時，基于學生的運動數據和技能評估結果，人工智能系統利用偽貝葉斯預測算法，對下階段的訓練計劃進行調整和制訂，最后根據學生的訓練情況生成可視化的運動軌跡和參數圖表［4］。

3.4 設計作業框架和內容

根據教學計劃和學生的實際情況，利用人工智能技術設計體育大單元作業的框架和內容，包括課外鍛煉、家庭作業、體育比賽等。作業內容要與課堂教學內容相銜接，突出重點和難點，還可以通過固定模板增減項目的功能，自助餐式選擇適合自己的鍛煉內容，從眾多選項中選擇合適的難度和形式。

3.5 制定評價標準

根據作業內容和教學目標，利用人工智能技術制定評價標準，對學生完成作業的情況進行客觀公正的評價。評價標準要具體、量化，具有可操作性。例如，可以設定運動次數、時長、難度等指標，以量化方式評價學生的完成情況，幫助學生更好地掌握技能和提高鍛煉效果。

3.6 實施作業管理

在作業實施過程中，利用人工智能技術及時跟進學生的完成情況，進行作業管理，包括督促、指導、反饋等，根據練習情況對作業設計和評價標準進行調整和優化，充分實現個性化、知識化和實踐化的鍛煉方式，幫助學生改進技能，提高學生在體育鍛煉中的積極性和效果。但“職能部門—學校—家庭”三位一體的監管機制才是落實體育作業實施的重要保障，有助于“校外鍛煉1小時”目標的達成［5］。

4 基于人工智能自助餐式的體育作業設計原則和思路

4.1 目標導向

在設計過程中，首先要考慮用戶的需求。比如，學生想要提高他們的籃球投籃技能。因此，籃球投籃練習系統應該能夠為學生提供個性化的練習計劃和有針對性的技術評估，以滿足他們的需求。

4.2 功能完備

為了滿足用戶的需求，作業設計引入人工智能需要具備以下功能。

第一，練習計劃。學生可以設置他們的練習計劃，比如投籃距離、投籃次數和練習天數。

第二，技術評估。系統可以通過計算機視覺技術和運動軌跡分析技術來評估學生的投籃技術，并給出相應的反饋和建議，比如命中率、出手速度、弧度等指標。

第三，視頻指導。系統可以提供籃球投籃的技術指導視頻。結合投籃技術動作的要點，設計任務清單：持球手型→3 個90°→用力順序→球出手后的旋轉方向，通過基于運動軌跡分析的模型算法，幫助學生了解正確的投籃姿勢和技巧。

第四，數據分析。系統可以向提供學生投籃數據統計和分析，以幫助學生了解他們的投籃技術和進展情況。

4.3 可拓展性強

考慮到未來用戶需求的不斷變化，該系統應該具有良好的可拓展性，能夠靈活地支持增加新的功能模塊或場景。例如，為系統增加新的投籃類型或新的技術評估指標。

4.4 可重復性高

為了減少后續開發中的重復工作，并提高開發效率，通過創建一個可重復的評估模型和數據統計模塊，用于評估學生的投籃技術，并提供反饋。

5 基于人工智能自助餐式的體育作業設計實現方式

假設要設計一項體育作業，要求學生進行原地雙手胸前傳球練習，目標是讓學生掌握正確的傳球技術和提高他們的傳球準確性，就可以通過以下步驟來實現這項作業的布置和評估。

5.1 智能評價

為了對學生的傳球技術進行智能評價，可以使用一種基于深度學習的模型，例如卷積神經網絡（CNN），來對學生的傳球動作進行自動評估。具體來說，可通過一個已經訓練好的傳球動作識別模型，從學生的傳球視頻中提取關鍵特征，并輸出一個傳球動作得分，這個得分可以反映學生傳球技術的準確性和優美程度。同時，還可以通過一個基于大數據的模型，根據學生的個人情況和歷史作業完成情況，為學生推薦適合他們的練習次數和難度級別。

5.2 智能輔導

為了對學生的傳球技術進行智能輔導，可以使用計算機視覺技術和運動軌跡分析技術來對學生的傳球動作進行實時監測和反饋。具體來說，用一種基于運動軌跡分析的模型，例如動態時間規整（DTW），來比較學生的傳球動作與標準動作之間的差異，并給出相應的反饋和建議。同時，還可以使用計算機視覺技術來捕捉學生的肢體動作和手部姿勢，并通過深度學習模型來識別學生的技術缺陷和潛在問題，從而為用戶提供更加精準和個性化的輔導和建議。因此，探討人工智能環境下的智能輔導教學模式對于培養學生的自主學習能力、開闊學生的視野具有重要意義［6］。

5.3 自主選擇

為了讓學生能夠自主選擇他們喜歡的體育作業類型和難度級別，可以為學生提供多樣化的體育作業選項。例如，讓學生自己設定練習時間、練習次數、同伴配合度等的難度級別，再根據自己的實際情況進行調整和安排。

6 基于人工智能自助餐式的體育作業設計系統架構和功能設計

6.1 系統架構

該系統采用B/S 架構，即瀏覽器/服務器架構。主要由3個部分組成：客戶端、服務器和數據庫。

客戶端：客戶端是用戶與系統交互的界面，采用Web技術實現，用戶可以通過瀏覽器訪問系統。

服務器：服務器是系統的核心部分，包括Web服務器和應用程序服務器。Web服務器負責處理客戶端的HTTP 請求，并將請求轉發給應用程序服務器；應用程序服務器負責處理業務邏輯，并將結果返回給Web 服務器，以便實現數據的統一管理和共享。

數據庫：數據庫是系統的數據存儲和處理中心，采用MySQL數據庫實現，可以存儲學生、教師、作業、成績等信息。并結合Java 語言進行開發，實現系統的可擴展性和可重用性。

6.2 學生端功能

登錄和注冊：學生可以使用學號進行登錄，也可以通過注冊功能創建自己的賬戶。

作業查詢和發布：學生可以通過系統查看教師發布的作業，并可以提交自己的作業。

作業提交：學生可以將自己的作業上傳到系統中，并可以查看自己的作業成績。

成績查詢：學生可以查看自己的歷史成績，包括投籃命中率、得分等指標。

6.3 教師端功能

登錄和注冊：教師可以憑借教師工號進行登錄，也可以通過注冊功能創建自己的賬戶。

作業設計：教師可以根據學生的不同水平、興趣和需求，為不同的學生設計不同的作業。

成績發布：教師可以發布學生的作業成績，并可以查看學生的歷史成績。

作業管理：教師可以管理學生的作業，包括查詢、修改和刪除等操作。

6.4 系統特點

自適應評估機制：基于人工智能算法實現，根據學生的歷史表現，自動調整評分標準，提高評分的準確性和公正性。

輔助功能：采用動作錯誤自動標記、動作難度預測等輔助功能，為教師量身定制出最適合的體育作業設計。

自動化管理統計功能：實現學生成績的自動化管理和統計功能，學生可以自主查詢歷史成績，教師可以根據學生表現進行評價。

7 基于人工智能自助餐式的體育作業實驗設計

7.1 實驗設計和流程

確定實驗目的和指標：該研究旨在探討基于人工智能自助餐式體育作業設計對學生體育鍛煉積極性和身體素質的影響。為此，需要測量和比較學生在實驗前后的運動時間、運動強度等指標的變化。

被試者招募和分組：該研究共招募了100 名被試者，年齡在10～18歲之間，包括不同年級和性別。被試者被隨機分為實驗組和對照組，每組50人。

實驗處理：實驗組采用基于人工智能自助餐式的體育作業設計，對照組采用傳統體育作業設計。

7.2 實驗數據采集和處理

數據采集：采用傳感器和智能手環等設備，對被試者進行數據采集，包括身體參數、運動時間、運動強度等指標。對數據的穩定性和準確性進行了嚴格的監測和記錄，以保證數據的可靠性和真實性。

數據處理和分析：采用機器學習算法和數據可視化技術，對數據進行了分析和處理。通過數據分析，發現了不同群體之間的明顯差異，例如不同年齡組之間在運動強度和運動時間上的差異、不同性別在步頻和步幅上的差異等。

整理、展示實驗結果：借助數據可視化技術，整理、展示實驗結果，獲得了直觀、客觀的實驗結果，得出了一系列結論，并提出有關建議。例如，用算法來判斷籃球原地單手肩上投籃持球時掌心是否空出、其發力順序是否在一條線上和投籃投中次數等，減少體育教師講解糾正時間，提高課堂練習效率，為今后的體育作業設計提供了有益的借鑒和指導。

7.3 實驗結果展示和分析

增強學生體育鍛煉積極性：實驗組80.2%的學生認為這種形式的體育作業可以增加他們參與體育鍛煉的積極性，而對照組僅68.5%的學生愿意繼續參加鍛煉。

提升學生體育鍛煉水平：通過SPSS統計軟件分析收集到的數據，發現基于人工智能自助餐式的體育作業設計相較于傳統的體育作業方式，實驗組90.3%的學生在體育鍛煉水平提升方面取得了明顯的優勢效果，而對照組有77.6%的學生在鍛煉水平指標上有一定的進步。

改善學生身體素質：通過SPSS統計軟件分析收集到的數據，發現基于人工智能自助餐式的體育作業設計相較于傳統的體育作業方式，在改善學生身體素質方面取得了明顯的優勢效果。

適用不同人群：通過對不同年級和性別的學生進行抽樣數據分析和對比，發現基于人工智能自助餐式的體育作業設計的優勢不受年級和性別的影響，對于不同人群均具有明顯的效果。

8 未來發展趨勢和展望

8.1 實際應用和推廣價值

基于人工智能技術的自助餐式體育作業設計是一種新型的體育教育模式，未來發展趨勢較好。隨著人工智能技術的不斷發展和應用，該模式將會更加完善和普及，給更多的學生和教師帶來更好的體驗和效果。同時，隨著健康意識的提高和健康中國戰略的推進，體育教育將會受到更多的重視和關注，該模式也將會得到更多的應用和推廣。未來，可以通過不斷優化和完善該模式，提高其教學效果和推廣價值，為體育教育事業的發展作出更大的貢獻。

8.2 面臨的挑戰和解決方案

在推廣基于人工智能技術的自助餐式體育作業設計時，可能會面臨一些挑戰，如技術門檻較高、成本較高等問題。為了應對這些挑戰，可以采取以下措施。

第一，技術門檻較高的問題：可以通過加強技術培訓和推廣，提高教師和學生的人工智能技術應用能力，降低技術門檻，方便更多的學校和教師使用該設計。

第二，成本較高的問題：可以通過優化設計，降低成本，同時也可以通過尋求政府和企業的支持和資助，減輕學校的經濟負擔。

第三，安全和隱私問題：在應用人工智能技術時，需要考慮數據安全和隱私保護等問題，可以通過加強安全措施和隱私保護，保障學生個人信息的安全。

9 結語

隨著人工智能技術的不斷發展，基于人工智能自助餐式的體育作業設計將會更加智能化、個性化和情感化，更好地滿足學生的需求和期望。因此，基于人工智能的自助餐式體育作業設計具有極大的應用前景，有望成為未來體育教育中非常重要的一環。