數智賦能大學生體質健康智慧系統構建的研究

摘要：數智時代是以大數據、人工智能等技術驅動的經濟社會變革的時代，大數據技術作為教育信息化的核心能力，為實現規模化教育與個性化培養提供了必要技術支持。本文通過文獻資料、專家訪談等方式，提出以新一代信息技術為基礎，從硬件層、數據層、組件層、應用層、服務層五個層面構建基于云端的大學生體質健康智慧系統，為形成大數據、人工智能等信息技術促進高校體育教學數智化變革的新模式、新方法提供理論依據和實施方案。

關鍵詞：數智賦能" 新一代信息技術" 大學生體質健康" 智慧系統

在當今教育信息化和大數據的發展浪潮中，信息化技術推動教育變革已是不可小視的力量。大數據技術作為教育信息化的核心能力，為實現規模化教育與個性化培養提供了必要技術支持。根據教育部、國家衛生健康委等部門開展的第八次全國學生體質與健康調研工作顯示，近年來我國學生體質與健康狀況總體改善，呈現穩中向好趨勢，但形勢依然嚴峻，大學生身體素質下滑，學生視力不良和近視率偏高、體能指標、心肺功能指標持續下降，超重率、肥胖率和心理疾病增加。因此，借助大數據等技術手段來解決這一問題顯得尤為重要。本文旨在構建基于云端的大學生健康管理系統，實現體育教學實踐應用、個性化運動處方推薦、實時健康監測及評估、運動損傷預防及干預等功能。

1、大學生體質健康智慧系統研究現狀及趨勢

1.1、國外研究現狀及趨勢

文獻資料表明國外關于新一代信息化技術與現代化教育研究開展較早，主要集中在應用層面，如Cui（2022）運用深度卷積神經網絡算法，建立了多模態數據特征融合的情緒疲勞檢測示范平臺，實現數據采集、情緒疲勞檢測和情緒反饋功能，完成了智能分析系統的開發，并進行了系統測試。Yang K（2020）從數據挖掘的角度分析了基于大數據理論的體育文化產業增長預測的可行性，提出了基于遺傳神經網絡的體育文化產業增長預測模型，并實現了大數據背景下的體育文化產業增長規律預測。仿真結果表明，優化后的神經網絡能夠有效提高預測的效率和準確性，在預測體育文化產業規律方面表現出較強的準確性。

1.2、國內相關研究的梳理及趨勢

目前，我國新一代信息化技術發展較為成熟，已全面服務于社會發展的各個領域。其中，大數據、云計算、物聯網等信息化技術已廣泛運用于競技體育、群眾體育、智慧場館、體育旅游等體育產業中，與本文相關的研究主要集中在以下幾個方面：

（1）體育信息化的研究：王佳茵（2020）、王石峰等（2021）等學者認為應當利用現代信息技術手段，開發、創新體育教學資源，改進教學方法，培養學生自主建構體育知識的能力，才能實現教學內容和教學方法的改革，促進人才培養模式創新。祝楊等（2020）、劉富強（2021）基于大數據技術提出體育精準教學，認為應當從教學目標確定、教學過程框架設計、教學評價與預測3個維度對體育精準教學模式進行主體建構，運用大數據技術建構體育精準教學模式；

（2）信息技術在體育領域的具體應用：李國民等（2022）運用云計算和大數據技術，選取大學生在校期間的身體形態機能、身體素質、課外鍛煉以及生活行為等海量數據，構建學生體質健康水平結構方程模型，開發高校體育信息系統，實現了高校體育信息管理及大數據分析與應用。李昊（2021）基于運動追蹤技術開發了一款運動員訓練管理系統，可以實時監測運動員的運動情況和身體狀況，為教練員提供科學的訓練建議；

（3）信息技術與體育鍛煉的研究：尹忠根等（2020）以在校學生為調查對象，實施基于“互聯網+”的智能手環結合體育網絡管理平臺APP的大學體育課內外健康數據一體化教學實踐研究，構建了集數據收集、數據分析、數據應用為一體的實踐模型并探析其實踐成效。實現數據化管理體育課程、促進學生體質健康的提升、達到實時監控學生自主鍛煉狀況的目的，讓學生走出宿舍、走進操場。

縱觀上述，國外信息化技術嵌入現代教育的研究注重多方法運用和多視角探索，研究體系已趨于成熟，具有較高的參考意義。國內相應研究也為本文提供了大量思路借鑒和理論支撐，從現有研究來看，國內學者對于新一代信息化技術嵌入體育教學領域的理論研究及方案設計做了很好的探索，取得了豐富的成果。但研究運用的理論與技術手段單一，重理論研究，輕實踐研究；重靜態研究，輕動態研究的現象較普遍。

2、大學生體質健康智慧系統數智化變革的現實困境

2.1、資源與技術瓶頸制約

數智化轉型過程中，首要困境在于資源投入的局限性與先進技術應用的雙重挑戰。一方面，部分高校在體質健康管理信息化平臺建設的資金、硬件配置和軟件開發、運維管理等方面資源配置有限，導致數字化平臺建設緩慢，新技術應用滯后；另一方面，對大數據、人工智能等尖端技術的實際采納和融合尚不夠充分，使得數據采集、分析及決策功能無法達到理想效果。因此，加大投資力度，完善數智化設施建設與應用，是解決這一困境的關鍵。

2.2、數據品質和隱私保護挑戰

數據質量的高低以及隱私保護的嚴謹性在體質健康數智化過程中尤為關鍵。現實中面臨著數據源多樣化不足、標準化程度低、錄入誤差頻繁等問題，使得數據的可靠性和分析結果受到影響。同時，在追求數據價值最大化的過程中，如何妥善平衡學生隱私權益的保護與數據合理利用，構建牢固的信息安全屏障，是另一個亟待解決的重要問題。

2.3、復合型人才短缺與參與積極性問題

數智化轉型需要一支兼具體育教育專業知識與信息技術能力的復合型人才隊伍。目前高校在這方面的師資力量儲備并不充足，難以有效推動和實施體育數智化變革。此外，學生對于數智化健康管理的認知和參與熱情也有待提高，如何激發學生主動參與體質監測，熟練使用數字化工具，也是轉型進程中的一大關注點。

2.4、制度規范與持續發展機制的缺位

體質健康數智化管理在標準化建設與持久運作機制方面存在明顯短板。具體表現為缺乏統一的行業標準和規范以指導數據的有效采集、共享和分析，同時也未形成穩固的制度框架和持續優化的運營策略來保障系統的長期穩定和高效服務。為此，急需制定科學的管理體系、確立適用的標準規定，并構建能夠適應未來發展需求的持續改良和發展策略。

3、數智化賦能大學生體質健康智慧系統的模型構建

3.1、硬件層（Physical Layer）

這是最底層的基礎設施部分，涵蓋了所有硬件資源，包括計算機硬件、服務器、存儲設備、嵌入式設備等。在大學生體質健康智慧系統中，硬件層主要指用于收集學生體育鍛煉數據的物理設備和設施，包括智能穿戴設備（如運動手環、心率監測器等）、校園體育設施中的傳感設備（如運動軌跡捕捉系統、體能測試儀器等）以及數據采集與傳輸所需的網絡設備（如無線傳感器網絡、校園物聯網等）。

3.2、數據層（Data Layer）

數據層負責存儲和管理從硬件層收集來的體育鍛煉數據，包括但不限于學生的運動時間、運動類型、運動強度、心率、卡路里消耗、體質監測數據等。該層需要建立數據庫系統，進行數據清洗、整合、標準化處理，以便后續分析。同時，還要確保數據的安全存儲與合規使用。

3.3、組件層（Component Layer）

組件層是指系統內部的模塊化部件，主要包含健康信息數據庫、運動損傷數據庫、運動處方數據庫三大功能單元。例如，健康信息數據庫用于發現隱藏的運動習慣與體質健康的相關性；運動損傷數據庫用于建立預測模型，評估不同鍛煉方案對體質提升的影響；運動處方數據庫健康評估組件則用于計算和跟蹤學生的體質指數變化。組件層實現了大學生體質健康智慧系統的具體業務邏輯和功能，它封裝了數據處理、業務規則以及與其他組件交互的能力。

3.4、應用層（Application Layer）

應用層是模型與用戶交互的接口，此層關注用戶體驗設計、業務流程集成、功能模塊的組織與調度等。應用層負責將業務邏輯組件組合起來，將分析的結果以用戶直觀、易用的功能界面和交互體驗呈現給體育教師、學生以及管理人員，使他們能夠根據數據指導日常體育教學、制訂個性化鍛煉計劃、監控鍛煉效果和評估健康狀況。

3.5、服務層（Service Layer）

服務層為整個系統提供了對外的功能接口，包括公開的API接口（應用程序接口）、數據服務接口和Web服務等。例如，服務層可以提供精準教學服務、健康監測及評估、個性化運動處方推薦、運動損傷預防及預警、社交媒體打卡服務等。

這五個層次構成了一個完整的信息系統結構，每一層都依賴于其下層提供的支持，并為其上層提供功能支撐，共同確保大學生體質健康智慧系統的高效、穩定和功能完備。

4、大學生體質健康智慧系統的驗證與優化

大學生體質健康智慧系統的驗證與優化是一個關鍵環節，它涵蓋了系統設計、實施后對其有效性和效率的全面檢查，以及根據反饋和數據分析持續改進的過程。具體可分為以下幾個階段：

4.1、驗證階段

（1）功能驗證：對系統各項功能進行全面測試，包括數據采集的準確性（如各類體質測試項目的自動測量與記錄）、數據處理的有效性（如體質指標計算是否符合《國家學生體質健康標準》要求）、數據上傳和同步的穩定性（如實時數據傳輸至云端服務器），以及前端展示和后臺管理界面的操作便捷性；

（2）性能驗證：檢驗系統的響應速度、并發處理能力、安全性（數據加密和隱私保護），以及在大規模使用環境下的穩定運行情況；

（3）實用價值驗證：通過實際應用，考察系統是否能切實改善學生體質健康管理工作，包括個性化運動處方的生成、體質健康預警的及時性，以及對學生個體和整體健康水平提升的實際影響。

4.2、優化階段

（1）數據分析與反饋：基于系統運行產生的大量數據，運用大數據分析技術，深入探究學生體質變化趨勢、鍛煉行為模式，以及影響體質健康的潛在因素，并據此提出優化建議；

（2）系統升級迭代：根據驗證階段發現的問題和改進建議，進行系統優化，包括修復已知bug、提升用戶體驗、增強功能模塊，甚至引入新的健康干預策略；

（3）智能化提升：利用人工智能和機器學習技術，提升系統對于學生體質健康預測和干預的精準度，比如優化個性化運動方案推薦算法、強化預警機制等。

5、結語

隨著數智時代的不斷發展和應用場景的拓寬，未來的體質健康智慧系統將在數據采集范圍、分析深度、干預精度等方面持續優化升級，從而實現從數據驅動向知識驅動、從單純技術應用向深度內涵挖掘的轉變。大學生體質健康智慧系統的構建研究體現了科技創新在教育領域的深度應用，為形成大數據、人工智能等信息技術促進高校體育教學改革的新模式、新方法提供嶄新思路和實踐路徑。

參考文獻：

[1]周毅，趙霞.健康醫療大數據技術與應用[M].北京：人民衛生出版社，2019.

[2]韓瀟.智慧體育[M].北京：清華大學出版社，2019.

[3]陳靜，齊芳.體育管理信息系統原理與應用[M].天津：南開大學出版社，2020.

[4]張麗軍，孫有平.大數據驅動的體育精準教學模式研究[J].天津體育學院學報，2022，37（02）.

[5]郭帥，馮曉麗.信息技術時代高校體育的教與學：理念與證據[J].體育學刊，2021，28（01）.

[6]李國民，汪盛塢.基于云計算的高校體育信息管理及大數據應用研究[J].體育科技，2022，43（05）.

[7]白麗，朱小濤，宋雪.大數據視域的青少年體質提升策略——基于廣州市學校體育角度[J].體育學刊，2021，28（04）.

基金項目：1.2023年度湖南省普通高等學校教學改革研究項目，文化自信視域下湖湘精神融入高校體育課程思政教育實踐研究，HNJG-20231535；2.2023年湖南省體育局課題，數智賦能大學生體質健康智慧系統構建與實踐研究，2023KT0118；3.2023年度湖南信息學院科研反哺教學專項課題，基于大數據技術的高校學生體育鍛煉成效提升策略研究，編號：22。

作者簡介：羅鵬（1990-），男，漢族，湖南永州人，碩士研究生，講師，研究方向：體育教學、民族傳統體育。