AI賦能足球裁判培訓高質量發展的策略研究

【中圖分類號】G843 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-2813（2025）21-0132-04

Research on the Al-Driven Strategies for High-Quality Development in Football Referee Training

LIU Zhengwen1DU Bai2 1.Huishan Vocational School， Wuxi，Jiangsu Province，214Ooo China;2.Nanjing Southeast Experimental School， Nanjing， Jiangsu Province，2111O2 China [Abstract] The qualityoftraining for traditional footballreferee varies greatly. With therapid development ofartificial intelligence （AI） technology，newpaths have emerged for innovating high-qualitydevelopmentoffootballreferee training.Thearticleanalyzes thecurrent isues infootballreferee training，suchassingle form，outdatedcontent，and insuficient accuracy.It explores the value and strategies ofAI technology in empowering footballreferee training. It proposes to innovate training models through intelligent interaction，data-drivenapproaches，and virtual penaltysystems， while enhancing instructors'information-based teaching capabilities toachieve personalized training，thereby enhancing students'experienceandsenseofaccomplishment.Theaimis toprovide theoretical references and practical directions for the high-quality development of football referee training.

[Keywords] Artificial intelligence; Footbal referee training; Data-driven; Virtual reality

足球運動在我國擁有非常廣泛的群眾基礎。無論是職業聯賽、青少年賽事，還是“村超”等群眾性賽事，都開展得如火如荼。為保障賽事的公正公平和平穩有序，足球裁判員的培養和裁判能力的提升刻不容緩。據江蘇省足協統計，2024年全省開設各級裁判員培訓班超過40期，反映出裁判人才培養的迫切需求[1]。但在培訓的回訪調查中發現，無論是在培訓方式的新穎性、針對性方面，還是在培訓質量的效果上，都還有較大的提升空間。

近年來，隨著人工智能（ArtificialIntelligence，AI）

技術的飛速發展，各行業領域都受到了革命性的影響[2]。AI在教育培訓領域的應用也成為當下關注和研究的熱點。AI在教育培訓中展現出獨特的應用價值和顯著的優勢。目前，AI在足球領域的運用多集中在賽事的判罰環節，在裁判培訓中的融入還處于探索階段。因此，該文分析傳統足球裁判培訓的不足之處，探尋AI助推足球裁判培訓提質增效的價值以及應用策略，以期為足球裁判培訓的高質量發展提供參考。

1傳統足球裁判培訓的現狀與不足

1.1培訓現狀

當前，足球裁判培訓基本采用“理論講授 + 視頻分析 + 場地實踐\"的集中教學模式。三級和二級裁判培訓時長為3～5d，一級裁判員培訓則為7 d^[3] 。教學內容以《足球競賽裁判規則》為核心，在理論教學上，通過PPT課件講解規則條文；在視頻分析上，多采用簡單剪輯后的比賽片段，由講師手動暫停關鍵幀后進行分析；在實踐上，側重基礎旗示和跑位等單一性的重復練習[4]

1.2傳統足球裁判培訓的不足

1.2.1培訓形式僵化、內容滯后

現有的培訓形式雖能確保裁判知識體系的完整性，但缺乏動態交互性和適應性。講師單向灌輸難以激發學員的深度學習動機，尤其在對越位、犯規與不正當行為等情境復雜情況下的判罰邏輯生成方面，僅依賴于PPT、視頻片段和講師講解，學員缺乏自主探索與深度思考，導致獨立辨析與判斷的能力不足。

基層裁判培訓的內容更新普遍緩慢，無法及時引用最新規則釋義和案例視頻。以手球犯規的判罰為例，國際足聯每年都會公布有關手球犯規的案例解析和視頻，以便裁判員及時更新對手球犯規的認知和理解，確保手球犯規判罰的準確性和一致性。但在基層裁判培訓中，手球犯規的培訓內容往往都是采用以往的案例材料，這種滯后性導致學員對規則變更的認知存在人為時間差。

1.2.2培訓精準度不高

傳統足球裁判培訓在規則解析、視頻分析和考核評估3個方面存在精準度不高的缺陷。在規則講解上，講師未能構建標準化的解析框架，學員過度依賴講師的主觀分析。如“故意手球”這一概念的理解和判定，需要在球員手臂的位置、手與球的距離等構成的判罰標準框架下進行綜合考量與分析判斷。由于各講師之間對手球犯規解析的框架存在差異，這就較大程度上影響了學員對規則理解的準確性。

在視頻分析上，講師對視頻材料的加工水平較低，對視頻案例中的犯規關鍵點、關鍵幀缺乏智能標注以及多角度回放。同時，培訓中還未建立案例的分級體系，例如有的講師采用英超案例講解，有的講師則采用中超案例講解，這極易造成學員在判罰尺度認知上的混亂。

在考核評估上，以人工觀察的方式對裁判員的跑位、到位率、判罰反應時等指標進行測量，誤差較大，無法根據個體差異進行精準評估和干預[5]。因此，亟須通過技術創新實現培訓精準化轉型。

1.2.3學員學習存在感知障礙

在傳統足球裁判培訓中，學員的認知機制與培訓內容之間的適配性問題，會導致其對規則理解、場景判斷和決策生成產生系統性偏差，具體表現在以下3個方面。

第一，競賽規則條款理解的抽象化。例如在規則第十二章犯規與不正當行為的學習中，犯規的程度有草率的、魯莽的、使用過分力量的3個主觀裁量層次。講師若僅通過誦讀概念來做簡單講解，學員因賽事經驗匱乏，根本無法將規則轉化為判罰能力，使規則學習流于形式。

第二，動態場景的認知負荷過載。裁判員做出一個判罰是在運動中、球員高速對抗中同步處理多維信息的結果。例如判罰越位犯規時，需要裁判員同步考慮攻守雙方球員的位置、觸球時機、陣型變化等。傳統的視頻無法真正還原場景時空，無法提升學員對整體情境的綜合把控和反應能力。

第三，判罰尺度的遷移紊亂。傳統培訓中的案例多集中于高水平的職業聯賽場景，而多數學員培訓之后能執裁的賽事可能是青少年比賽或比賽節奏慢、對抗弱的群眾性賽事。培訓中所習得的判罰尺度和實際執裁情況存在顯著差異，學員若生搬硬套，極易造成判罰尺度的適應性不足。

1.2.4講師信息化教學能力不足

目前，裁判講師的信息化教學能力存在明顯短板。這一現實困境直接制約著裁判培訓數智化進程。

在技術應用能力方面，絕大多數講師停留在 PPT+ 視頻\"的數字化初級階段，對Sportscode、Dartfish等專業智能教學工具知之甚少，更遑論深度應用。技術能力的匱乏致使講師在培訓中多局限于自身經驗傳授。

在認知建構能力方面，講師缺乏將規則文字轉化為可視化認知圖景的能力，通常采用文本釋義法，未能運用AR、VR等技術構建動態關聯，學員難以建立“條款學習一場景特征一規則運用\"的認知映射。此外，裁判講師群體普遍年齡大于45歲，接觸和學習數智化工具的意愿與能力明顯低于年輕講師，這成為導致裁判培訓數智化進程發展不均衡、培訓質量參差不齊的重要原因之一。

2AI賦能足球裁判培訓的價值

在足球裁判培訓中引入AI，不僅可以有效整合資源，優化培訓內容，豐富學習形式，實現個性化學習路徑，而且能夠幫助講師掌握學生的實際學習情況，更有針對性地進行指導[6-8]。從傳統的言傳身教到數智化培訓平臺系統的構建，再到虛擬情境實驗的引入，AI將對足球裁判的培訓進行重新定義。

2.1豐富培訓手段與方法

AI成為足球裁判培訓改革的新引擎，從根本上打破了傳統培訓手段的局限性。講師在講解條款文字時，運用AI系統提供的可視化動態示意圖，能有效加深學員對抽象規則的理解。學員在進行視頻案例模擬判罰時，AI系統不再僅簡單回放視頻片段，而是能夠自動識別視頻中的關鍵判罰點，實現犯規動作的逐幀分解、對動作運動軌跡進行重構及智能標注，提升案例教學的精細度。在實踐培訓中，AI輔助系統能夠在真實的足球場上疊加虛擬的越位線、犯規接觸點等參照要素，為學員提供實時引導，確保學員在接近真實的執裁環境中完成決策訓練。AI技術極大地豐富了培訓的形式與手段，為裁判培訓帶來了革命性的變化。

2.2 促進培訓個性化

AI賦能足球裁判培訓的個性化體現在學習診斷精準化、教學適配動態化。首先，AI能夠采集學員個體的認知特征并構建認知圖譜。在學員進行規則運用時，AI基于深度學習理論構建的判罰行為分析模型，可識別學員在判罰中的錯誤和決策邏輯偏差，幫助學員調整認知。其次，AI通過對歷史培訓數據的挖掘，能夠建立“能力缺陷一干預措施一效果提升\"的預測模型，并與講師教學策略進行智能化匹配。例如，對于規則條款理解存在缺陷的學員，AI系統自動推送有關條文解析和配套視頻；對于情境判斷能力薄弱的學員，系統生成特定判罰的虛擬訓練場景。這種基于學員認知差異的個性化培訓，能使學員對裁判規則的理解和運用能力得到較大提升。

2.3增強學習體驗感

AI能給學員的學習體驗帶來顯著改善。在沉浸性方面，運用虛擬技術構建的仿真判罰情境，能夠使學員獲得最接近真實比賽的臨場體驗，這種具身認知克服了傳統裁判培訓中情境缺失的弊端。同時，運用可視化多模態呈現的方式將規則條款轉化為三維動畫或3D示意圖，減輕了學員的認知負荷。在互動性方面，AI將單向灌輸方式轉為雙向交互，有效激發學員的主體意識，促進其在虛擬情境下進行自主探索式學習，培養其決策生成和反思能力。在即時性反饋方面，AI有效縮短了“認知一知識一實踐一反思\"的循環周期，加速學員從規則理解到判斷生成的能力提升。

3AI賦能足球裁判培訓的策略

3.1以智能互動創新培訓模式與內容體系

利用AI重點解決交互性不足和內容滯后兩大結構性弊端。在原有的人與人交流形式的基礎上，增加人機交流、虛擬對話的方式。同時，建立基于多模態感知的智能教學系統，運用AI語義生成圖片、視頻等，將規則條款解構成動態圖景，將抽象的概念轉化為包含三維動作演示，并標注參數、配以判罰要點解析的復合型培訓內容。利用視覺技術實現對判例視頻場景重塑，形成多角度回放、犯規動作軌跡疊加等交互方式，全方位解析復雜的判罰情景。在內容更新方面，構建規則變更的智能追蹤系統，通過爬蟲技術實時抓取國際足聯修訂的最新規則和判例，并依據培訓等級和學員認知層級進行案例庫構建，對判罰案例進行智能分類，確保與學員的認知層級相匹配。

3.2以數據驅動促進培訓精準化和個性化

大量數據的收集和處理是精準化、個性化培訓的基礎。AI系統自動記錄學員學習時的行為數據，包含微表情、眼動軌跡等多源異構數據，構建學習畫像。結合多項考察指標，評估學員的認知層次和學習能力，并相應生成學習支持系統，及時向學員精準推送學習內容、提供個性化學習方案。同時，通過對海量案例的特征提取與模式識別，建立“情境一要素一結果\"的預測模型，指導和規范學員形成對犯規的分析邏輯。如對手球犯規的判罰，學員在此模型下先建立情境感知，將其細化為手的空間位置、來球速度、距球位置等多個考慮點，再以規則為框架進行要素分析后得出結果，從而能清晰辨別故意手球犯規和被動手球不犯規，提高判罰的準確性和一致性。這種以數據驅動的智能培訓模式，實現了從經驗傳授向科學培訓的范式轉變。

3.3以AI虛擬判罰系統增強學員學習感知度

虛擬現實技術（VR）和增強現實技術（AR）為裁判的臨場實踐培訓帶來了突破性的技術支持。由此構建的AI虛擬判罰系統能夠保障學員在高度仿真的執裁情境中獲得沉浸式和交互式的學習體驗，例如動態呈現越位線、犯規接觸點等。并且，AI虛擬判罰系統可根據學員的實際水平，智能設置參數調控比賽節奏和對抗強度，保障學員逐步適應執裁強度，解決傳統培訓中學員認知負荷超載問題[9]。同時，這種虛擬系統基于多感官沉浸感知，增添觸覺反饋機制。例如，在魯莽和使用過分力量之間的犯規程度差異學習中，學員可以通過系統配套的頭戴顯示設備和力反饋裝置，清晰感受不同等級犯規的動作特征。這種真實的體驗感將強化學員對競賽規則的記憶和理解，幫助學員加速將規則理論轉化為實際執裁能力的進程。

3.4全面提高講師信息化教學能力

在AI賦能教育培訓、驅動培訓范式數字化轉型的背景下，講師的信息化教學能力提升刻不容緩。亟須構建融合理念更新、技術精研、資源整合和評價優化的多維促進體系。講師要確立技術賦能、數據驅動、精準實施的培訓理念，深化對AI、大數據等現代信息技術重構培訓模式、學員認知模式的價值認同，主動學習動作捕捉、多維數據分析、VR/AR模擬訓練等前沿技術的基本原理。并且，積極對接國際足聯等權威數字培訓平臺，聯合人工智能技術專家和教育專家，共同打造本土化、分級分類的在線教學資源庫和教學平臺。同時，建立完善的信息化教學能力評價體系，評估講師在培訓中信息化教學的程度和效果，推動教學方式從經驗傳授向數據智能轉變，最終實現裁判培訓的數字化升級，促進裁判培訓質量的整體躍升。

4結語

當前，傳統培訓存在形式僵化、內容滯后、精準度不足等現實困境，難以滿足高質量足球裁判人才培養的需求。AI借助智能互動創新培訓模式、依托數據驅動實現精準化與個性化教學、運用虛擬仿真判罰系統提升學員感知度、推動講師信息化教學能力提升等策略，有效重構了足球裁判培訓新形態。未來還需進一步聚焦AI技術與裁判培訓的深度融合，加強跨學科協同創新，積極推動培訓向數智化轉型，助力我國足球裁判隊伍的高質量建設與發展。

參考文獻

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