智能手表在高校校園跑中的應用與創新路徑研究

中圖分類號：G818 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8902-（2025）-15-143-3-ZL

消費級可穿戴式負荷監測設備的出現，使得運動過程中的負荷監控變得更加容易實現。隨著數字化水平與人們健康意識的提高，智能穿戴設備產業發生爆發式增長。在校大學生作為積極的科技產品使用者，通常以智能手表作為輔助健身的“數字助跑器”，是智能手表最主要的用戶群體。當前，我國600多所高校已經開展“校園跑”活動，將跑操列入學生體育鍛煉及課程考績，使得智能手表更受到跑操學生群體的關注。

穿戴式智能手表提供的量化數據為高校體育運動由“技能教學”向“健康管理”模式的轉變提供了技術支持。傳統的跑步教學往往憑老師的主觀經驗判斷，無法做到因材施教。而借助現代的智能手表能夠實時獲得心率、步幅、步速等多項指標，通過數據分析，針對性地給參加者提供跑步訓練建議。現有的關于智能跑的研究很少將智能手表運用到具體的體育教育場域下，大多局限于智能手表的商業價值、技術革新；同時，當前關于“校園跑”的研究也沒有涉及技術運用的分析，主要是對跑步制度設計的分析。

本文選取高校大學生群體作為校園跑的調研對象，通過梳理智能手表的智能功能運用、問題現狀分析、預測未來的發展趨勢，主要解決“智能手表在校園跑運用中存在什么問題？”“智能手表對大學生進行跑步訓練和使用體驗有什么影響？”及“哪些智能技術可以與體育教育相融合？”三大核心問題。研究成果有助于優化高校智能體育教學模式，指導智能手表的產品設計。

1、智能手表在高校校園中的應用現狀

目前的智能運動手表功能越來越豐富，如通過GPS可以計算跑步距離，通過內置的感受器可以監測運動員的實時心率并給出訓練沖量（TRIMP）。在長跑人群中，智能運動手表廣受歡迎，成為跑者主要的運動負荷監控工具，其功能一般分為運動監測、健康管理和社會激勵。這些功能不僅影響著大學生的運動習慣，也在重構著高校體育的組織形式。

1.1、精準化運動監測

（1）實現對跑步數據的實時追蹤。

現代智能手表普遍配備九軸傳感器、光學心率模塊和多重定位系統，可精確記錄配速、步頻、步幅、觸地時間、垂直振幅等專業指標。例如，Garmin Active6提供了超過80種不同的運動模式，并能夠為跑步者設計“動態訓練計劃”，根據用戶體能水平自動調整訓練強度；華為WATCHGT5系列則創新性地設計了“運動涂鴉”功能，鼓勵學生通過創意跑步路線提升運動的趣味性。這些可視化的高精度數據使大學生能夠以科學方式評估和優化個人跑步表現，從而提升鍛煉的積極性和效果。跑步數據實時追蹤是智能手表最基礎、最核心的功能。

（2）防作弊技術。

這一技術的最大作用就是切實解決了校園跑中的作弊問題。自校園“代跑行業”的出現后，智能手表廠商與高校合作在手表上增加了多重功能，比如基于GPS信號的圍欄功能（設定場地圍欄）、脈沖檢測（無法靠電動車代跑）、人臉識別算法（防范賬號代跑）、多人檢測技術（防范接力作）。例如，三星GalaxyWatch7內置的“體脂測量”功能可以記錄用戶的生理信息，異常警報功能將通知用戶再次進行認證。它們的出現都在一定程度上解決了校園跑的作弊問題，但新的作弊手段仍不斷出現。

（3）續航與場景適應性。

續航與場景適應性對大學生的使用體驗有顯著影響。對于馬拉松長距離跑的續航，一些廠家力圖加長電量存儲時長。例如，華為WATCHGT5Pro支持30h連續GPS工作模式；GarminActive6“智能模式”可續航11天，減少了手機充電頻率帶來的困擾。同時，產品的防水及抗摔等級也大多達到了5ATM（50m防水）及軍用標準，適用于雨天跑步、山地越野跑等多樣化的場景。OPPOWatchX2還特意針對寒冷地區進行改進，適配寒冷天氣及低溫場景。

1.2、全方位健康管理功能

（1）綜合健康管理平臺。

可穿戴健康設備除了支持單一的運動模式記錄外，還逐漸成為多個維度健康的監控載體。目前，市面上的智能手表幾乎均具備血壓、血氧、心率等相應模塊，可對跑者的健康風險實現多維度監測。其中最特別的一項就是心理健康跟蹤監測功能。例如，華為WATCHGT5系列可通過“萌寵心情表盤”直觀呈現用戶的心情，并與中國知名醫院合作開發“心理健康管理師”功能。對大學生群體而言，使用智能手表除了能監測運動過度導致的健康風險外，還可以減少因學業壓力造成的情緒焦慮，實現身心健康的全面發展。

（2）女性健康關懷功能。

它體現了人文關懷，即設計中的人文性。 45% 的女大學生表示，傳統校園跑中的跑步活動很少關注到女大學生不同的生理期變化，而一些智能手表公司卻提升了它們的設備功能以適應女大學生的健康生活。比如GarminActive6推出了“女性健康”的健康功能，記錄月經并給出短期健康運動指導；華為與婦科專家共同打造“女性卵巢健康評估”的健康功能，通過連續的記錄分析與預測未來的健康狀況。

（3）睡眠質量分析。

研究顯示，睡眠質量低下會導致跑步受傷的可能性增加。該功能能夠幫助大學生優化運動恢復周期。比如三星GalaxyWatch5系列應用了“高級睡眠追蹤”功能，它記錄淺層睡眠、深層睡眠與REM（rapideyemovement，快速眼球運動）的睡眠階段，同時結合血氧監測判定睡眠評分等級。它能夠依據睡眠質量科學安排第二天的運動訓練，避免過度運動，降低運動風險的發生。

1.3、社交化激勵機制

（1）數據社交化設計。

佩戴智能手表可以將跑步記錄分享至微信、抖音等社交網絡，并生成專屬的數據流，由此形成跑步社交社區。比如GarminConnect可以讓跑者之間組織“挑戰賽”，通過挑戰每周累計跑量、完成跑后配速等。對年輕人來說，跑步數據的分享與呈現，既能滿足自我表達的社交性需求，也起著好友“打卡”的監督作用。通過問卷抽樣得知，加入了線上跑團的學生所代表的校園跑群跑量完成率比沒有加入的大學生完成率高出 38% 。

（2）游戲化設計。

該設計顯著提升了跑步的趣味性和黏性。其中，最為典型的是“圓環閉合”機制（如AppleWatch的三大活動圓環），即用戶需完成每日卡路里消耗、鍛煉時間和站立次數等目標才能“合環”。為獲得虛擬成就獎勵，有學生“深夜從床上驚起做站立體操”，或刻意改變跑步路線繪制創意軌跡。這種游戲化策略雖有效提升了學生的參與度，但也催生了“數據功利主義”一一部分學生更關注數字達標而非運動本身的價值。

（3）校園跑管理系統。

校園跑管理系統實現了智能化升級。南方某校率先試點“智慧體育課堂”，通過智能手表實時采集學生心率、卡路里消耗等數據，教師終端以綠（有效運動）、藍（待提高）、紅（預警）三色呈現。課后系統自動生成運動處方，針對性地布置補償訓練。這種模式將傳統體育課的“一刀切”教學轉變為精準化指導，已在多地高校推廣，但也面臨設備成本高、教師數字素養不足等實施障礙。

2、智能手表應用中存在的問題與挑戰

智能手表雖然在高校跑圈用戶中己取得突出的應用效果，然而面對真實使用環境中的種種問題，該技術仍有很大的改進空間，需要相關研究人員和企業去思考與改進，如技術瓶頸、使用異化、教學適應性等問題。

2.1、數據依賴與行為異化

（1）合環強迫癥。

隨著智能可穿戴設備數據的可視化和簡化處理，用戶可以輕松地跟蹤自己的日常活動，而不再需要依賴專家的解讀。用戶可以更加主動地參與到自己的健康管理中，通過數據來指導自己的健康決策。但超過 50% 的智能手表使用者表示，曾為了“完美閉環”，強迫自己進行不合理的日常行為。例如，在下雨的時候戴著它跑步；在晚上準備睡覺時做一些毫無必要的活動動作以增加“日步數”，刻意制造數據閉環。這種對數據的執迷本身就是一種逆反行為，而這樣的逆反也與量化的本質是背道而馳的。這種“合環強迫癥”顯示了量化帶來的行為失衡問題。

（2）存在性焦慮。

很多同學存在數據依賴帶來的焦慮。調查顯示，很多同學因為跑步沒有被監測設備捕捉，會覺得“白跑了”，并且根本不好意思說自己“運動了”。在這種追求“電子承認”的數據病態心理下，人的主體對自身身體的體驗被減弱了。例如，一個跑步者因GPS信號斷聯而半路停下放棄跑步鍛煉；一個游泳者為了記錄軌跡而走險把非防水手表放到水里；一個拳擊愛好者戴著手腕表連在拳擊手套上獲得自己的出拳次數。他們的行為說明，智能手表在為他們提供了客觀數據的同時，也已“淪為”一部分鍛煉者的“數字枷鎖”。

（3）健康數據誤讀。

健康數據誤讀有時會引發使用者不必要的心理負擔。智能手表的健康警報功能本為風險預警而設計，但非專業用戶常因理解偏差而產生焦慮。典型場景包括：看到深度睡眠時間短于平均值即自我診斷為失眠；靜息心率稍高便懷疑心臟疾病；壓力指數顯示“正常”時反而質疑設備準確性。浙江大學一項研究發現，在使用健康監測功能的大學生中，有 29% 出現過“疑病癥”傾向，頻繁就設備提示的異常數據咨詢校醫。這種“數據疑病癥”現象對高校心理健康服務帶來了新挑戰。

2.2、產品同質化與教育適配性不足

（1）功能趨同化。

當前，智能手表雖品牌眾多，但跑步相關功能高度相似，主要集中在數據記錄、簡單分析和社交分享三個層面。真正體現教育特性的創新，如運動損傷預警、動作技能評估、訓練負荷優化等功能仍較少。有專家指出，大多數產品僅是健身房設備的腕上移植，未能針對高校體育教育的特點進行深度開發。這種同質化競爭導致產品難以滿足高校體育教育的專業化需求，功能趨同化制約了對產品教育價值的挖掘。

（2）數據孤島。

智能手表產生的海量運動數據通常封閉在各品牌私有云平臺，缺乏與學校體育管理系統的標準化對接。教師無法直接獲取班級學生的聚合分析數據，更難進行橫向比較研究。部分院校的“智慧體育課堂”雖實現了部分數據整合，但需要額外高價購買服務。這種數據壁壘使得智能手表的教育應用停留在個體層面，難以支撐宏觀層面的體育教學改革與政策落實，這種數據孤島現象阻礙了教育大數據的整合應用。

（3）數字鴻溝。

在運動手表品牌中，配備有ECG心電圖功能的中高端手表的價格一般不低于2000元；配備有基礎運動跑步數據的入門級手表，價格也在500元至700元之間。對經濟條件不佳的學生來說，佩戴手表便增添了1000元以上甚至接近2000元的經濟壓力，從而間接阻擋了其參與校園跑的積極性。而部分高端手表與入門級手表的價格差所帶來的效果，就是與經濟狀況掛鉤的產品功能差別。不同的功能結果會對使用者的運動和數據信息反饋造成影響，這種由經濟原因形成的不同健身群體間的“健康差距”，與其應秉持的高校體育教育公平平等的態度相違背，導致在校大學生群體在體育健康方面出現不公。

3、智能手表在校園跑中的創新路徑

3.1、醫療級健康監測功能拓展

無創生理指標檢測技術將大幅提升健康管理的專業度。下一代智能手表有望突破現有光學傳感器的局限，實現醫療級監測功能。OPPOWatchX2已率先試水“無感高血壓風險評估”，通過PPG信號和AI算法評估心血管風險，用戶只需日常佩戴7天即可生成報告。類似技術正應用于無創血糖監測領域，蘋果和華為均布局了相關專利，預計未來2一3年將推出商用產品。對高校跑步管理而言，這些突破意味著可以更早發現運動禁忌癥（如未確診的心律失常），從源頭上降低猝死風險。但也需注意，醫療功能普及將帶來設備認證（如二類醫療器械審批）、數據責任界定等新挑戰。

3.2、智慧教育場景深度融合

校內校外數據的融通將是重塑體育教學模式的起點。通過經驗可以看到，“基于智能手表數據的精準體育教學”可以基于實時在線的課程練習中的運動負荷數據和校內外的校園課后跑的實時運動數據，建立關聯數據流，做到課前根據個人體能檔案給出個人目標，課中根據監測結果實時調整運動強度，課后自動給出建議。比如清華大學已經上線運行的“數字化體育畫像”，通過智能手表采集的長期數據，建立包括最大攝氧量、乳酸閥等指標的個體化運動能力模型，讓體育課上的學習成績評價更具有科學性和個體的特色。

4、結論與建議

本文初步探析了智能手表在高校校園跑人群中的應用，發現智能可穿戴設備的使用對大學生的健身意愿及健身行為具有積極的促進效果，使用智能可穿戴設備的大學生們有更明顯的積極投入到運動中的傾向。本文還分析了技術加持體育教育的多種模式和問題，闡述了智能手表在改變高校跑步習慣上的價值，并進一步探索智能手表在跑步領域的更大潛能和發展方向。未來，智能手表的發展要更進一步地拓展醫療健康類功能、與學校體育進行深度融合。

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