基于信息技術的網球訓練方法創新研究

【中圖分類號】G845 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-2813（2025）20-0028-03

[Abstract] This research focuses on the innovative application of information technologyin tennis training，reviewing theachievements insportsscienceand technology，practical cases oftennis training，and relatedacademicresearch. Research has foundthatinformationtechnologycanenhancethescientificity，personalization，andeficiencyof teis training.Byleveraging motioncaptureanddataanalysis technology，technicalissuescanbeaccuratelydiagnosed;through virtual simulation and smart wearable devices，the training processcan be optimized;online platforms can facilitate the sharing of training resources and remote guidance.Based on these findings，strategies such as data-driven analysis，the applicationofsmartdevices，virtual scenario training，andonlinecolaborative management areproposed.These strategies aimcan provide practical solutions for the scientific development of tennis training，therebyenhancing athletes' competitive abilities and innovating training methods.

[Keywords] Information technology；Tennis training；Trainingmethod innovation；Sports dataanalysis； Smart device application

作者簡介：臧照陽（1993一），男，碩士，助教，研究方向為體育教學（網球）。扶軍（1997一），男，碩士，助教，研究方向為體育教學與訓練（學校體育、乒乓球教學與訓練）。

在數字化時代背景下，信息技術正給體育訓練的傳統模式帶來深刻改變。網球是一項競技運動，它對技術精度、戰術應變以及體能儲備有較高要求。然而，傳統訓練方法存在一些局限性，如訓練數據采集不夠全面、個性化指導有所欠缺、訓練場景單一等[1]。隨著大數據、人工智能、虛擬現實等技術逐漸成熟，將信息技術融入網球訓練已成為必然趨勢。這些技術能實現訓練數據的實時采集與深入分析，為運動員提供個性化訓練方案，還能創造多樣化訓練環境。因此，研究基于信息技術的網球訓練方法，對提升訓練質量與推動網球運動科學化發展具有現實意義。

1基于信息技術的網球訓練方法創新價值

1.1提升訓練的科學性與精準性

在傳統網球訓練中，教練對運動員技術動作的評估大多依靠經驗判斷，缺少量化數據支撐。應用信息技術改變了這種狀況。例如，運動捕捉系統可在網球場地四周布置多個高速攝像頭及傳感器，能以每秒數百幀的速率采集運動員在擊球瞬間的身體姿態、關節角度、揮拍軌跡等數據。發球時肩部的旋轉角度、肘部的彎曲程度、擊球點和身體的相對位置等關鍵參數都能被精確記錄下來。這些數據經專業運動生物力學軟件分析，可生成可視化的3D動作模型，直觀呈現技術動作的標準程度與偏差情況[2]。

此外，大數據分析技術可挖掘大量訓練數據。通過對比優秀運動員的技術參數模型，系統能自動識別運動員技術動作存在的不足，并給出針對性改進建議。例如，經分析發現某運動員正手擊球時手腕過早翻轉導致力量傳遞效率降低，系統會推薦相應的手腕穩定性訓練及特定揮拍分解練習[3]

1.2 實現個性化訓練與高效提升

每個網球運動員在身體素質、技術特點及學習能力方面均存在差異，傳統統一化訓練模式很難契合個體發展需求。信息技術通過收集并分析運動員的訓練數據、比賽表現以及生理指標等信息，能為每個運動員構建專屬的訓練模型。例如，智能算法可根據運動員的優勢與不足制訂個性化訓練方案[4]。對于爆發力強但耐力欠缺的運動員，系統會安排耐力訓練及高強度間歇訓練；對于技術細膩但力量不足的運動員，可增加力量訓練及快速擊球練習。

此外，應用虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術能豐富個性化訓練手段。這些技術可根據運動員實際水平生成不同難度級別的訓練場景。對于初學者，系統會設計簡單的定點擊球及基礎步法練習場景；對于高水平運動員，則模擬復雜實戰對抗情境，如面對不同風格對手、在落后局面下的戰術調整等。這種個性化訓練方式能讓運動員在適合自身的節奏和強度下訓練，充分發揮個人潛力，實現訓練效果高效提升，縮短從訓練到比賽的轉化周期[5]

2基于信息技術的網球訓練方法創新策略

2.1數據驅動的精準訓練

在信息技術背景下，數據已成為提升網球訓練成效的關鍵。借助數據驅動的精準訓練策略，對訓練數據進行全面采集及深度剖析，可為訓練提供依據。

第一，構建多維度數據采集體系。建立一個包含運動表現、生理狀態以及環境因素的多維度數據采集系統，是實現精準訓練的基礎。就運動表現而言，可運用高速攝像機與運動傳感器，收集擊球速度、旋轉、落點，以及運動員的移動軌跡、步頻與步幅等相關數據。例如，在球拍與球鞋中嵌入傳感器，以實時監測擊球瞬間的力量和運動員在球場上的移動路徑[6]

第二，專業數據分析與問題診斷。所采集的數據唯有經過專業分析，才能實現其價值。因此，借助運動生物力學分析軟件，針對運動員的擊球動作展開三維建模及力學分析，計算關節運動角度與力量傳導路徑，找出技術動作中的不合理之處。例如，經分析發現某運動員在反手擊球時，腰部轉動幅度欠缺，導致力量難以有效傳遞至手臂，影響擊球威力。

第三，數據導向的訓練方案制訂。根據數據分析結果制訂以數據為導向的個性化訓練方案，針對技術問題設計專項訓練內容及方法尤為重要。例如，針對反手擊球時腰部轉動不足這一問題，可安排腰部柔韌性訓練與專門的反手擊球分解練習，并借助反復練習強化正確動作模式，結合生理狀態數據合理調整訓練強度與休息時間。

2.2 智能設備輔助訓練

智能設備的發展為網球訓練帶來了新工具與手段，有助于提升訓練的針對性、趣味性和效率。

一方面，需應用智能穿戴設備。智能穿戴設備在網球訓練中具有關鍵作用。例如，智能運動手環與手表可記錄運動員的運動步數、卡路里消耗等數據，同時還能實時監測心率、睡眠質量等生理指標。借助對這些數據的分析，教練能掌握運動員的日常活動量以及身體恢復狀況，進而合理安排訓練計劃。若發現運動員前一晚睡眠質量不佳，那么第二天便可適當降低訓練強度。同時，智能護腕與護膝這類裝備內部設置了傳感器，可監測關節活動角度與受力狀況，以此預防運動損傷。一旦檢測到關節受力異常或活動角度超出安全范圍，該設備便會及時發出提醒，幫助運動員調整動作，防止受傷。

另一方面，要使用自動化訓練輔助設備。自動化訓練輔助設備能提升訓練效率，減少人工操作。其中，自動發球機作為網球訓練中常用的設備，可根據設定好的參數，如發球速度、旋轉類型以及落點位置等，實現連續發球，從而模擬出各種比賽場景下的來球狀況。教練可根據訓練需求調整發球機的參數，幫助運動員練習不同類型的擊球技術，提高應對能力。此外，智能撿球機器人成功解決了訓練中撿球耗費大量時間與精力的問題。該機器人具有自動識別并收集散落在場地各處網球的功能，隨后會將網球送回到預先指定的位置，節省了人力成本與時間，使運動員能更專注地投入訓練。

2.3虛擬場景模擬訓練策略

虛擬場景模擬訓練借助虛擬現實與增強現實技術，突破了傳統訓練在時間和空間方面的限制，為運動員營造出豐富且有沉浸感的訓練環境。

一要構建虛擬現實（VR）訓練場景。借助VR技術打造逼真的網球訓練場景，為運動員提供具有高度沉浸感的訓練體驗。在虛擬環境中，運動員能身處不同的比賽場地，如溫布爾登的草地賽場、羅蘭·加洛斯的紅土賽場、澳網的硬地賽場，感受不同場地特點對比賽的影響，提前適應比賽環境。同時，還能模擬各類比賽情境，包括面對不同風格的對手，如發球上網型選手、底線防守反擊型選手，以及模擬在比賽中處于落后、領先、關鍵局等不同局面下的心理壓力場景[8]。

二要應用增強現實（AugmentedReality，AR）技術。AR技術將虛擬信息和現實場景相結合，能為網球訓練提供實時的輔助與指導。在訓練期間，運動員可借助佩戴AR眼鏡或使用手機、平板等設備的攝像頭，將虛擬信息疊加于現實場地。在練習發球時，AR系統可在場地中顯示出標準的發球軌跡，運動員可直觀地對比自身發球軌跡和標準軌跡之間的差異，及時糾正動作。此外，AR技術可模擬虛擬對手開展對抗訓練，系統會根據運動員的實際水平，自動調整虛擬對手的難度與打法風格。在訓練中，虛擬對手會按照運動員的擊球做出對應的回球，運動員需實時應對，以此提升反應速度和戰術應變能力。

三要促進虛擬與現實結合。將虛擬場景訓練與現實訓練相結合，構建出一種優勢互補的訓練模式，具有積極意義。例如，在虛擬場景中，運動員可以反復練習高難度動作及復雜戰術，不受場地、時間以及對手的限制。借助VR模擬與世界頂尖選手展開比賽，學習他們的技術和戰術，然后將虛擬訓練中獲取的經驗和技能運用到現實訓練與比賽中。而在實際訓練中，運動員能鞏固并強化在虛擬訓練中學到的動作與戰術，并借助實際的身體感受與反饋，調整并優化虛擬訓練動作。

2.4在線協作與遠程訓練策略

互聯網技術的發展使在線協作及遠程訓練得以實現，突破了地域限制，促進了訓練資源的共享及交流，為網球訓練帶來了全新的模式和機遇。

其一，搭建在線訓練平臺。構建專業的網球在線訓練平臺，整合教學視頻、訓練計劃制訂、數據分析以及交流互動等多種功能。該平臺可提供豐富的網球教學課程，涵蓋從基礎技術到高級戰術的各個層面，運動員可根據自身水平與需求自主選擇學習。教練可在平臺上創建并發布個性化的訓練計劃，安排每天的訓練內容、強度以及時間。運動員在完成訓練任務后，可借助平臺上傳訓練數據與視頻，教練可在線查看與分析這些內容，及時給予指導[9]

其二，遠程實時指導與反饋。借助視頻會議軟件及實時數據傳輸技術實現教練對運動員的遠程指導，具有積極意義。例如，在訓練中，運動員可運用手機、運動相機等設備拍攝訓練視頻，然后實時傳輸給教練。教練觀看視頻時，可結合運動員佩戴智能設備采集的數據，如心率、擊球數據等，及時發現運動員在技術動作、戰術執行等方面的問題并給予指導。如教練發現運動員在正手擊球時腳步移動不夠及時，便借助視頻通話方式實時指導運動員調整腳步，改進動作。教練可在視頻中進行動作示范，使運動員能直觀地開展學習與模仿。遠程實時指導節省了時間與成本，能讓運動員在任何地點都能獲得專業的訓練指導，提升訓練效果[10]

3結語

信息技術的迅速發展，為網球訓練方法的創新提供了動力與支持。借助數據驅動分析、智能設備應用、虛擬場景訓練及在線協作管理等創新策略，網球訓練的科學性、個性化程度以及訓練效率均能得到提升。這些創新策略不僅能夠精準診斷運動員的技術問題，為其提供個性化訓練方案，還能創造多樣化的訓練環境，促進訓練資源共享與開展遠程指導。因此，在未來的網球訓練中，需強化信息技術與訓練實踐的結合，持續探索新技術與新方法的運用，同時培養既掌握網球訓練知識又熟悉信息技術的專業人才，提升教練與運動員運用信息技術的能力。

參考文獻

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[10]蔣宏偉.網球發球技術系統觀及合成協同訓練體系研究[J].成都體育學院學報，2016，42（1）：61-65.