人工智能對體育教學的價值與策略研究

摘要：基于對人工智能應用內涵的分析，本文探討人工智能技術在體育教育教學領域的重要價值，概括而言，以大數據、知識圖譜、機器學習以及自然語言處理等為代表的人工智能技術可以提高體育教學個性化水平、生成可視化認知結構圖、打造多元化體育數據庫并拓寬人機交互渠道。在此基礎上，本文對基于人工智能的體育教學策略進行探究，希望通過自主體能訓練監控、學生體質健康管理以及體育競技教學決策平臺的打造為體育教學高質量發展提供重要支持。

關鍵詞：人工智能 體育教學 應用價值 決策

中圖分類號：G80 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8902-（2024）-21-181-3-LXY

在學生素質教育中，體育課是一個重要組成部分，不過對目前實際形勢進行分析，諸多學校傳統體育教學存在學生興趣不足、課堂活動參與率低等問題，致使較多學生體質健康不達標。在科學技術持續發展的宏觀背景下，學生體育需求亦呈現出日益提升之勢，需要采取重要的技術及手段深化傳統體育教學改革，在切實提高體育教學水平與質量的同時，實現對學生體育運動需求的全面與有效滿足。2024年兩會期間，“人工智能”這一概念再度成為熱點，政府工作報告強調開展“人工智能+”行動。在我國新質生產力的發展過程中，人工智能發揮著重要引擎的作用，可以說，基于人工智能，我國掀起了新的科技革命及產業變革篇章，而這又在極大程度上對我國整個教育事業的建設產生影響。怎樣對人工智能加以利用并持續加快新質生產力發展速度，為體育教育事業高質量發展賦能，目前已經成為我國體育教育領域非常重要的課題之一，本文對其價值與策略進行探討。

1、人工智能在體育教學中的應用內涵

將人工智能應用于我國教育事業中，主要遵循以下基本原則及理念指導：對自動化與智能化機器加以運用，執行對人的思維方法以及操作程序等的模擬任務，將其應用于教育教學活動之中，解決實際教學過程中出現的各類具體問題。在人工智能技術的飛速發展背景下，其應用范圍呈現出愈發廣泛之勢，從體育教學方面來看，人工智能技術的應用主要體現在識別學生的運動表現、生成運動成績、結合教學安排制作教學課件以及幫助學生定制個性化的訓練計劃等。自從人工智能技術出現起，其理論與技術呈現出不斷成熟之勢，目前已基本實現向各個領域的輻射，今后人工智能產品及服務必然持續進步與發展，成為人類智慧的“集合體與服務器”。

分析目前實際形勢，人工智能相關技術（如大數據計算、知識圖譜、機器學習以及自然語言處理等）在體育教學領域已經取得較為理想的應用成果，在極大程度上發揮了對體育事業建設的推動作用，助力其不斷向著智能化以及精準化的方向前進。

2、人工智能對體育教學的價值

2.1、基于大數據技術，提升體育教學個性化水平

大數據技術是近年來發展尤為迅速的高新技術之一，可以對數量龐大、復雜度非常高的異構數據進行處理與分析，分析效率高，分析結果精準。此項技術在諸多領域均有應用，具備數據采集、數據存儲、數據處理、數據分析以及數據可視化等功能。在此項技術的支持下，用戶能夠從海量數據中將具有價值的數據挖掘出來，為后續決策制定、業務優化以及創新發展等提供重要參考依據。與大數據對應的即大數據，主要是指海量數據，這些數據產生的速度非常快，變化亦非常多，類型與來源均極其豐富，不僅包括傳感器以及采集終端等數據，還對社交媒體、日志文件和交易記錄等信息予以覆蓋，通過對各種類型、多元化數據的廣泛匯聚及綜合，形成一個異常龐大且復雜的數據生態系統。

對目前實際形勢進行分析，我國已經迎來大數據時代，教育教學亦在此背景下發生極大的變化，不斷加快由原本的“經驗主導”向“數據循證”的轉變進程，個性化教育得以提出，并實現飛速發展。在整個體育教學過程中，學生會產生諸多數據，既有過程性的運動數據，又有終結性的考核數據，且不同學生的數據存在較大差異，共同構成大數據集，涉及學生身體素質的基本信息（身高、體重、肺活量等）以及各方面運動的具體信息（跑動速度、投籃次數以及跳遠距離等），這些數據彰顯出尤為突出的多樣性特點，且存在很多交叉與重復的數據，它們的變化并沒有規律可循。通過對大數據技術的科學與高效利用，體育教師可以更好地應對這些數據，更加科學與智能化地開展體育教學活動。舉例而言，教師可以以學期為標準，對學生信息進行分階段式統計，并在第一時間做好對各項數據信息的更新工作，在此基礎上得到以學生運動能力為主題的畫像，通過對學生學期之前、學期之后的具體畫像進行比較分析，更為直觀與全面地掌握每一位學生實際運動能力所發生的綜合變化，確定其進步點，進而為后續精準評價提供便利，不僅如此，還能夠更好地支持運動干預活動的推進。

2.2、基于知識圖譜，生成可視化認知結構圖

知識圖譜是一類語義網絡，具有突出的語義化以及結構化特點，正是在這兩個特點的支持下，現已發展為人工智能的關鍵構成，在極大程度上發揮著對不同行業發展及數字化轉型的推動作用。以教育教學為視角，可以將知識圖譜稱為教育知識圖譜或學科知識圖譜，對其功能進行分析，主要體現為對學科知識體系的構建以及知識學習導航的生成等。

在體育教學方面，考慮到不同的學生之間身體素質有一定的關聯性以及互補性特點顯現出來，教師可以全面且高效地利用知識圖譜及其關鍵技術，與學生的實際情況相結合，進行差異化、可視化認知結構圖的繪制，并向不同的學生推送更加契合學生實際的體育與健康、運動訓練計劃、練習內容等重要信息，為他們提供重要幫助，進行與自身實際情況相符的個性化體育學習及運動方案的制訂，并由此發揮推動作用，加快學生自主鍛煉優秀習慣的養成速度。

2.3、基于機器學習，打造多元化體育數據庫

機器學習是一種以海量數據統計及學習為起始，對大數據技術加以利用并進行相應算法改進的研究，在海量的數據中，讓機器挖掘并總結規律，通過模型的構建完成相關預測任務，給出可行方案。

在體育教學領域，教師能夠基于機器學習技術的支持構建覆蓋所有學生全部體質健康數據的數據庫，同時，形成運動干預數據庫，該數據庫通過對學生實際體質情況的分析，確定真正符合學生情況的各項數據信息和指標，包括鍛煉方案、具體運動的重復次數以及運動強度等，提高標準化程度，并將標準、規范數據向智能數據平臺上傳。由此一來，體育教師便可以更加實時與準確地獲取學生真實運動數據，從整體層面把握其運動前、運動中以及運動后的表現，在此基礎上，與學生的實際運動情況相結合并改進運動方案。在機器學習技術的支持下，體育教師可以在更短的時間內獲取所需學生的歷史運動數據，進一步調用運動干預數據庫中的標準與規范數據，并和體質健康、運動診斷、運動干預和運動效果監測等相關指標相結合，完成各類子數據庫的構建內容，最終達到“一人一方案”的重要目標。

2.4、基于自然語言處理技術，拓寬人機交互通道

作為人工智能領域另一重要技術，自然語言處理技術主要是在機器學習技術的支持下執行對人類語言的分析任務，為人機之間的交互提供有力支持，完成智能創作以及智能翻譯等諸多工作。智能聊天機器人是自然語言處理技術中尤為典型的代表之一，自從誕生以來，便基于自身突出的語言理解及生成能力得到國內外大量關注。

在體育教學領域，自然語言處理技術能夠幫助體育教師打造多元化的人際互動途徑，通過對移動終端的簡單運用，師生便能得到需要的體育教學資源，并與自身實際需要相結合展開人機對話，進而打造“一對一”體育教學、運動練習、體育賽事以及成績測評等積極局面。

3、基于人工智能的體育教學策略

3.1、構建自主體能訓練監控平臺

以往，體育教師在進行教學的過程中，通常都是一個教師面對幾十名學生，有很大的可能出現體能訓練指導不到位、訓練監督效果差的問題。針對這一情況，可以利用人工智能技術構建面向學生的自主體能訓練監控平臺，在極大程度上減輕體育教師壓力，就算教師不在訓練現場，仍然能夠利用平臺獲取學生體能訓練的真實數據，并結合自身經驗以及平臺建議對后續學生體能訓練方案進行調整與優化，在極大程度上提高了方案靈活性。

基于人工智能技術的學生體能訓練監控平臺主要包括人機交互界面以及后臺架構，可以為各主流運行系統如安卓及蘋果等提供支持，憑借一個移動終端，學生便可以自主地完成體能訓練。其中，平臺人機交互界面主要由用戶登錄、歷史信息查詢、體能訓練監控以及體能訓練指導等多元化功能模塊構成。學生在登錄平臺之后，人機交互界面首頁便可以將其運動范圍線框顯示出來，通過在規定的范圍內進行體育運動，便可以由平臺完成訓練信息的實時采集任務，與互聯網相連，平臺實現對各項運動信息的實時跟蹤并記錄。圖1所示為體能訓練監控平臺后臺架構，對其主要功能進行分析，即全面、精準管理學生體能訓練數據，該架構對人體輪廓檢測算法以及體能消耗算法等進行集成，通過移動終端內置的圖像傳感器，執行學生實際體能訓練圖像的采集任務，并在完成數據采集之后向圖像處理模塊傳輸，該模塊對Canny邊緣檢測算法加以運用，高效提取學生人體特征輪廓，并進一步與位姿估計等算法相結合對學生體能訓練動作和規范動作之間的偏差進行準確識別，為后續訓練規劃的制訂提供重要參考依據。數據采集模塊可以為平臺提供連續性的學生體能訓練信息，在此基礎上生成體能訓練趨勢圖，平臺結合趨勢圖，對體能訓練數據中的關聯規則進行進一步挖掘，得到學生自主訓練規律，進而反饋給體育教師，幫助教師獲取智能化的訓練指導方案。

3.2、研發學生體質健康管理系統

體育教學改革需要嚴格遵循“健康第一”原則，在對體育教師人才隊伍進行培養、學生體育教學成果進行評價以及對體育教學模式進行設計的過程中，都必須做到對健康理念的踐行。在體育教學中應用人工智能技術，可以研發學生體質健康管理系統，通過系統運行及有效應用，達到學生體質健康實時監測及智能化管理的重要目的，進而實現學生終身體育教育理念的發展。在當前人工智能飛速發展與廣泛應用的宏觀背景下，體育教育改革工作的推進應明確切入點，即對事物發展趨勢及其內在規律進行發掘。體育教師應對學生的基礎體質數據進行全面與準確分析，確定其健康水平實際情況，在此基礎上制定與學生實際相契合的體質健康管理方案，這對學生體質健康管理系統的設計與應用提出要求。

系統主要以學生為對象，對其體質健康數據進行全面收集與精準分析，主要由兩個模塊構成：（1）數據采集模塊，主要基于對可穿戴裝置、傳感器等的應用，執行學生體質健康數據的采集任務。細化而言，學生進行可穿戴裝置的穿戴，完成之后便可以實現系統對各項所需數據信息的采集，此類數據具有微觀性，可為單個學生體質健康分析的針對性提供保證；傳感器通常在學校體育館以及運動區域布設，能夠從相對宏觀的層面采集學生信息，相對而言，只可以為體質評價及測試提供相應參考；（2）數據分析與管理模塊。圖2所示為利用體質健康管理系統對學生體質健康信息進行管理的流程，根據該圖，系統數據分析與管理模塊可以發揮出分析并運用學生體質健康信息的作用，涉及學生體質測試以及健康信息周期性匯總等。在“體質測試”功能的支持下，體育教師可以了解學生的體質健康情況，在此基礎上對后續體育課程進行調整，優化體能訓練比重，實現對學生體質健康水平的進一步提升，而學生同樣可以對自己的體質測試結果進行查看。“健康信息周期性匯總”主要為教師、學校乃至上級體育教育管理部門提供各層級學生體質水平的周期性測評數據，上級體育教育管理部門能夠利用該模塊對學校學生整體體質情況進行審核，生成周期性體質報告，和其他地區學生體質健康報告相結合，便可以形成輻射范圍更廣的大數據，為教育部門更新體育教學綱領等提供重要依據。

3.3、打造體育競技教學決策體系

為了實現體育課程教學如籃球、排球等課程教學的優化，體育教師可以借助于體育競技教學決策平臺，基于機器視覺等相關技術的支持對學生在進行運動競技之時的位置與能力等相關信息進行采集，進一步與系統后臺數據庫中的經驗數據相結合，為后續體育競技教學決策的制定提供可選方案。在體育競技教學決策平臺中，Agent能夠對體育競技戰略的布局信息進行智能化感知與分析，主要包括以下類型：（1）數據采集Agent，在多元化渠道的運用下采集學生在體育競技中的信息，通過數據清洗技術將沒有價值的信息剔除，進一步利用數據挖掘技術，得到競技戰略現狀評價數據，在數據庫中存儲，之后由用戶Agent對競技戰略現狀數據進行評價，按照決策系統許可的標準重新布局，并由此繪制規范化信息表；（2）匹配Agent。對現場采集布局信息與決策系統數據庫信息進行匹配，基于決策算法的支持生成競技戰略方案，由體育教師獲取方案，并明確方案優先級，有效解決人工生成體育戰術布局難度大這一問題。

4、結語

綜合而言，人工智能技術近年來呈現出飛速發展與日益成熟之勢，為體育教學提供重要機遇，體育教師應合理應用人工智能技術，搭建多元化平臺，為體育教學優化提供重要支持，擺脫以往教學束縛，在全面激發學生體育學習興趣的同時發揮出對體育教學高質量發展的有力推動作用。

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