大數據技術輔助下高校體育風險管理體系的建設研究

摘要：隨著科技的日新月異，特別是信息技術的飛速發展，大數據已逐漸滲透到社會的各個角落，成為推動社會進步的重要力量。在高校體育教育領域，大數據技術的引入無疑為這一領域帶來了前所未有的機遇與挑戰。它不僅為教學管理提供了更為精準、全面的數據支持，使決策更加科學、合理，同時也為體育風險管理帶來了革命性的變革。高校體育風險管理，作為確保學生運動安全、提升體育教學質量的重要一環，其重要性不言而喻。然而，當前我國高校在體育風險管理方面仍面臨著諸多挑戰，這些問題在一定程度上制約了高校體育事業的健康發展。為了應對這些挑戰，本文深入探討了大數據技術輔助下高校體育風險管理體系的建設。通過構建科學、系統、智能的風險管理體系，期望能夠為高校體育風險管理提供更為精準、有效的支持，推動高校體育事業的持續、健康發展。

關鍵詞：大數據技術" 高校體育" 風險管理" 體系建設

中圖分類號：G80 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8902-（2024）-24-118-3-ZQ

高校體育發展的好壞與學生體質健康息息相關，起著培養學生體育興趣及促使學生形成終身鍛煉習慣的重要作用，高校體育的開展對于提高學生體質健康水平具有重要的意義。但是近年來高校體育風險事故卻經常見于新聞、網絡、報紙，被媒體廣泛報道。學生是祖國的未來，是民族的希望，體育運動安全問題不僅涉及家庭，更受到社會的廣泛關注。高校體育作為培養學生身心健康的重要途徑，其安全性和有效性一直備受關注。然而，由于體育運動的特殊性，學生在參與過程中容易面臨各種風險，如運動傷害、意外事故等。因此，構建一個科學、完善的高校體育風險管理體系至關重要。近年來，大數據技術的快速發展為高校體育風險管理體系的建設提供了新的機遇。大數據技術能夠通過對海量數據的收集、分析和挖掘，發現潛在的風險因素，為風險管理和預防提供有力支持。

1、我國高校體育運動風險管理存在的問題及現狀分析

近年來，隨著國家對教育事業的持續投入和高校教育的快速發展，我國高校的體育運動也取得了顯著的進步。然而，在這繁榮的背后，高校體育運動風險管理的問題也日益凸顯，成為了制約其健康、穩定發展的重要因素。

首先，從風險管理意識上看，不少高校對于體育運動中可能存在的風險缺乏足夠的認知和重視。它們往往將運動傷害事故簡單地視為一種偶發事件，而非一種需要系統防范和管理的風險。這種認知的不足導致了風險防控機制的缺失，使得在體育運動中一旦發生事故，學校往往難以迅速、有效地應對，給師生帶來身體和心理上的傷害，同時也給學校的聲譽和形象帶來負面影響。

其次，從風險管理制度上看，許多高校在風險管理制度的建設和應急預案的制定上還存在諸多不足。雖然一些高校已經建立了相關的制度和預案，但在實際操作中往往因為制度不完善、預案不具體或執行不到位而難以發揮其應有的作用。這導致了在風險發生時，高校往往缺乏有效的應對手段和措施，只能被動地接受和應對風險，從而加大了風險的損失和影響。

再者，從風險管理的實施上看，高校在體育運動風險管理方面還存在一些具體的問題。例如，體育設施的管理和維護不到位，存在安全隱患；體育教師的教學方法和手段不當，容易引發運動傷害；學生自身缺乏風險意識和自我保護能力，容易成為風險的受害者。

2、大數據技術在高校體育風險管理體系建設中的優勢分析

以往為獲取高校體育運動風險信息，通常使用最傳統的問卷調查進行收集，但這種方式所覆蓋的面積較小，準確度也非常低，無法滿足當下信息時代社會快速發展的需求，在如今這個互聯網不斷發展的時代，大數據技術也在不斷完善，已被不同領域廣泛應用。目前，我國對高校體育運動風險管理并沒有制訂科學合理且規范的規章制度體系，在管理方面也存在一大堆問題需處理；同時，學生在體育運動風險管理方面出現問題的主要原因還是專業教師無法做到風險預判，而通過使用大數據技術，可在不同時間、不同地點對學生的運動狀況一一進行記錄，專業教師也可針對分析出的數據改變自己的授課方式，并對一些運動量過大的學生給予正確的指導并協助學生有效預防體育運動過程中可能產生的風險；此外，還可通過精準的數據來制訂科學合理的考評制度，從而保證每個學生成績的真實性。

3、基于大數據技術的高校體育風險管理體系的構建策略

3.1、建立數據收集與處理平臺

為了構建一個基于大數據技術的高校體育風險管理體系，應建立一個高效的數據收集平臺。這個平臺通過集成智能設備和傳感器等技術手段，能夠實時收集學生在體育課堂上的各項運動數據。通過實時收集這些數據，我們可以及時獲取學生在運動中的動態信息，以為后續的風險管理提供基礎數據支持。但是，在數據收集過程中，可能會由于設備故障、傳感器誤差或人為操作不當等原因，導致收集到的原始數據存在噪聲、異常值等問題。這些問題數據會嚴重影響后續數據分析的準確性和可靠性。因此，我們需要通過數據清洗步驟，對收集到的原始數據進行預處理。數據清洗的主要任務包括去除重復數據、處理缺失值、糾正錯誤數據等，以確保后續分析的準確性和有效性。經過數據清洗后，我們便能夠得到一系列干凈、準確的數據。然而，這些數據往往是分散的、非結構化的，不便于進行深度分析和挖掘。因此，我們需要將這些數據按照一定的規則進行整合，形成結構化的數據集。數據整合的過程中，我們可以根據數據的類型和特點，采用適當的數據結構和存儲方式，如關系型數據庫、NoSQL數據庫等。通過數據整合，我們可以將分散的數據集中起來，形成一個統一、規范的數據倉庫，為后續的數據分析和挖掘提供便利。

在數據整合完成后，我們可以利用大數據分析技術對這些數據進行深度分析和挖掘。數據分析的目的是從海量的數據中提取出有價值的信息和規律，為風險管理提供準確的數據支持。在數據分析過程中，可以采用各種統計方法、機器學習算法等技術手段，對數據進行挖掘和分析。通過數據分析，我們可以發現學生在運動過程中可能存在的風險隱患，預測可能發生的運動傷害，為后續的防范措施提供科學依據。同時，我們還可以根據數據分析的結果，對現有的風險管理措施進行評估和優化，提高風險管理的效果和質量。

3.2、構建風險預測與預警系統

（1）風險預測模型。

風險預測模型是構建風險預測與預警系統的核心。為了準確預測高校體育活動中可能發生的運動風險，對此，需要基于大量的歷史數據和專家經驗來構建這一模型。首先，收集過去幾年甚至幾十年的體育活動數據，包括運動傷害案例、運動強度、運動時間、運動環境等多維度信息。然后，利用數據分析技術，如數據挖掘、機器學習等，對這些數據進行深度挖掘和模型訓練，找出潛在的風險因素和規律。最后，結合專家的經驗和知識，對模型進行調整和優化，使其能夠更準確地預測高校體育場景下的運動風險。除此之外，在風險預測模型的構建過程中，還需要考慮不同運動項目的特點和風險點。因此，我們需要針對不同的運動項目，建立相應的預測模型，以確保預測的準確性和有效性。

（2）預警系統。

預警系統是風險預測模型不可或缺的一部分，它將預測結果轉化為實際行動，確保風險的及時應對。一旦風險預測模型識別出可能發生的運動風險，預警系統便會迅速啟動，通過多樣化的方式向相關人員發出預警信號。這些預警信號可通過手機APP推送至每位師生的手機上，也可以電子郵件的形式發送到教練和管理人員的郵箱中，甚至通過校園廣播在全校范圍內進行廣播。預警系統不僅傳遞風險信息，還根據風險預測模型的結果為不同的風險級別設定不同的預警級別。這種分級預警機制有助于相關人員根據風險級別的大小和緊急程度，快速、準確地采取相應的應對措施，從而最大程度地降低運動風險的發生概率，保障學生的體育活動安全。

3.3、制訂個性化教學計劃與服務方案

在制定個性化教學計劃與服務方案之前，需要對學生進行全面的評估。這一評估過程不僅涵蓋學生的身體狀況，如身高、體重、體質指數等，還需要深入了解學生的運動能力和運動習慣。通過收集學生的運動數據，如心率、運動軌跡、運動時長等，結合專業的體能測試，可以對學生的運動能力進行量化評估。同時，通過與學生溝通交流，了解他們的運動偏好、目標及挑戰，從而更全面地把握學生的個體差異。

基于學生的評估結果，高校可以制訂個性化的教學計劃。首先，根據學生的身體狀況和運動能力，選擇合適的運動項目。對于體能較差的學生，可以選擇一些基礎且易于上手的運動項目，如慢跑、瑜伽等；而對于體能較好的學生，則可以嘗試更具挑戰性的運動項目，如籃球、游泳等。其次，根據學生的運動習慣和目標，合理安排運動強度和運動時間。對于想要提高體能的學生，可以適當增加運動強度和時間；而對于想要保持健康的學生，則可以選擇適中的運動強度和時間。此外，教學計劃還應注重趣味性和互動性，以激發學生的學習興趣和積極性。

除了個性化教學計劃外，高校還需要提供個性化的服務方案，以滿足學生在體育鍛煉過程中的各種需求。首先，對于存在運動損傷或需要康復的學生，可以提供專業的運動康復服務。這包括制訂個性化的康復計劃、提供康復指導等，幫助學生盡快恢復健康并重返運動場。其次，針對學生的營養需求，可以提供營養指導服務。通過了解學生的飲食習慣和營養需求，為學生提供合理的膳食建議，以確保學生在體育鍛煉過程中獲得足夠的營養支持。此外，還可以提供心理咨詢、運動裝備推薦等多元化服務，以滿足學生的多樣化需求。

3.4、完善風險管理制度與流程

首先，在高校體育風險管理體系中，制度建設是基石。為了保障風險管理工作的有效運行，必須建立健全的風險管理制度。這些制度應明確各級管理職責，確保每個部門、每個崗位都清楚自己在風險管理中的責任和角色。同時，制度中還應詳細規定風險控制措施，包括預防策略、應對預案和處置程序等，以應對可能發生的各種風險。這些制度的制定需要基于法律法規、行業標準以及學校的實際情況，確保制度的科學性和適用性。

其次，流程優化是提高風險管理工作效率和質量的關鍵。高校應對現有的風險管理流程進行全面梳理和評估，找出流程中的瓶頸和不足之處。然后，根據評估結果，對流程進行優化和改進，去除冗余環節，簡化操作流程，提高流程的執行效率。同時，還應注重流程的靈活性和可調整性，以適應不同風險場景的變化和需求。優化后的流程應能夠確保風險管理工作的高效執行，降低管理成本，提高管理效益。

最后，監督與評估是保障風險管理制度和流程有效執行的重要手段。高校應建立監督與評估機制，對風險管理制度和流程的執行情況進行定期檢查和評估。這包括對制度執行情況的監督、對流程執行效率的評估以及對風險管理效果的評估等。通過監督與評估，可以及時發現制度和流程中存在的問題和不足，并采取相應的措施進行改進和完善。同時，還可以對風險管理工作進行量化考核和評價，為高校體育風險管理體系的持續改進提供依據和動力。

3.5、加強風險教育與培訓

首先，在新生入學的初期，高校應特別重視體育運動風險教育。這不僅是學生接觸新環境、新生活的開始，也是他們了解并適應校園體育文化的重要階段。在開學教育中，學校應組織專門的體育運動風險講座或活動，通過生動的案例和專業的講解，讓學生直觀地了解體育運動中可能遇到的風險。此外，學校還應向學生介紹各種運動風險的防范措施和緊急處理方法，確保學生在遇到風險時能夠冷靜應對，有效自救。

其次，校園網絡是學生學習、生活的重要平臺，也是傳播體育運動風險知識的重要渠道。高校應充分利用校園網絡平臺，定期發布關于體育運動風險的知識和案例。這些內容可以包括運動傷害的預防、運動中的急救措施、運動器材的正確使用等。通過圖文并茂、視頻講解等多種形式，使學生更加深入地了解體育運動風險，增強防范意識。同時，學校還可以通過校園網絡平臺收集學生對體育運動的意見和建議，不斷完善風險管理措施。

最后，家長是孩子的第一任老師，他們的態度和行為對孩子的影響至關重要。因此，高校在加強風險教育與培訓時，也應重視與家長的溝通和合作。通過家長會等形式，學校可以向家長宣傳體育運動風險知識，引導家長關注孩子的運動安全。學校可以向家長介紹學校的體育風險管理制度和措施，以及家長在孩子運動過程中需要注意的事項。同時，學校還可以邀請家長參與學校的體育風險管理活動，共同構建安全、健康的校園體育環境。這不僅可以增強家長對學校的信任和支持，還可以促進家校合作，共同為學生的健康成長保駕護航。

4、結論

大數據技術為高校體育風險管理提供了新的思路和方法。通過構建完善的高校體育風險管理體系，可以減少體育運動中的風險，保障學生安全，提升體育教學質量。未來，應進一步加強大數據技術在高校體育風險管理中的應用研究和實踐探索，為高校體育教育的可持續發展提供有力支持。

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