AI賦能 提高“學、練、賽、評”一體化教學質量

中圖分類號：G807 文獻標志碼：A 文章編號：1004-7662（2025）06-0033-03

《中國教育現代化2035》要求“加快信息化時代教育變革，建設智能化校園，統籌建設智能化教學、管理與服務平臺”。運用AI技術改進人才培養模式，建立新型的人工智能教學體系，有利于推動教育教學高質量發展。伴隨著AI技術的迭代升級，其促進體育課堂教學精準化、高效化的優勢日益凸顯，為促進學生核心素養的培育提供了更多的發展思路。基于此，筆者依托智慧化教育平臺，在教學實踐中探索AI技術賦能中小學體育課堂“學、練、賽、評”一體化教學的路徑，以提升學生學習興趣、學習效果和綜合能力。

一、“三景”學習：智能感知驅動的精準化智學

AI技術賦能學生學習，其核心優勢體現在提供個性化輔導、精準定制學習路徑以及高效資源整合，不僅能夠實現精準化教學目標，還能助力教學內容的個性化發展[2]。AI技術將復雜技能解構為可操作的階段性目標，借助數據交互界面，實現寓教于樂的沉浸式學習體驗，有效解決以往學習中的反饋延遲、學生學習興趣難維持等難題，展現出智能化教育輔助工具在培養學習者自主性、持久性方面的獨特價值。

1.智能場景：個性探求自主“學

AI技術賦能下的學習形式具有個性化、精準化、趣味性等特點。人工智能與體育的融合能夠推動自適應學習發展，根據不同學生認知、學習問題提供具有針對性的學習內容服務[3]。如，水平四（七年級）《籃球體前變向換手運球》一課中，學生通過智慧化學習平臺觀看標準動作分解視頻，視頻一側同步顯示關鍵數據（如身體姿勢和行動軌跡變化、蹬地力度、重心高度、突破角度、動作幅度、跨步遠度等）。學生課后利用平臺回看自己被設備錄制的練習視頻，平臺自動將其動作與標準動作視頻進行關鍵點對比，并對每名學生的動作進行可視化標記（如軌跡線、偏差箭頭等）、數值解析指出問題（如重心過高、跨步太小等），系統對學生的不同錯誤進行原因解析，自動生成針對性強的輔助練習小視頻和圖文指導，幫助學生自主探究學習。

2.協作場景：團隊協作共生“學”

團隊共學以共同目標為導向，團隊成員通過深度協助、資源共享、責任共擔來持續推進學習，強調系統性和整體性，相較于個體自學，核心差異在于其特有的協作認知機制與群體智慧生成。如，以水平二（三年級）《智能跳繩（學習并腳跳）》一課為例，依托AI視覺系統，自動反饋學生動作技術問題，如，大臂與軀干夾角平均為 45^° （建議 30～40^° 為宜）。面對這一結論，個體可能難以理解并知曉如何調整。在團隊學習模式下，成員依據AI提供的數據，圍繞“如何縮小夾角”展開討論，分享各自嘗試的方法，有的學生建議夾緊手臂、有的學生建議稍微含胸等，并通過實時觀察組員再次嘗試后的數據變化來驗證效果。最終，小組總結出“想象腋下夾著紙片”等有效策略，有效彌補單純依賴智能設備反饋的局限性。

3.交互場景：支架引領導向“學”

AI賦能下的體育課堂教學中，在復雜技能習得時，教師介入的問題導“學”展現出獨特價值。如，水平四（七年級）《實心球的練習方法》一課，教師在教學中通過數據分析引擎，精準識別學生練習中的運動鏈傳導效率、關節角度偏差、發力時序錯位等問題，教師借助AI生成據此構建問題鏈：“出手角度是否合理？”“下肢蹬伸與上肢鞭打是否存在動作分離？”“出手速度是否夠快？”引導學生逐層解構動作技術，幫助學生建立生物力學認知框架。教師以引導者的身份介入，促進學生更有效地在AI輔助下從“模仿動作”轉向“理解原理”，提升批判性思維和動作分析能力，讓學生的技術改進更具方向性。

二、“三式”學練：數據實時反饋的適應性智練

“練”是獲得身體感覺和身體經驗的重要手段與方式，學生在AI技術輔助下投入練習，能有效提升練習效果。

1.AI智慧啟動：練習情境“沉浸練

教師利用AI技術，可以高效創設練習情境。如，水平四（八年級）《耐力跑的練習方法》一課教學中，學生佩戴智能心率手環。AI系統根據學生實時位置和配速，在大屏幕與學生手持終端上動態生成相應數據，實時反饋信息。當學生配速低于預設閾值（如5^′30^′′/km， 時，系統會觸發紅色警報，以語音及畫面同時顯示“警告！當前速度將導致任務失敗！”當學生心率維持在目標區間（如 120～150bpm ，由手環實時監測）時，系統給予正向反饋：“狀態良好！保持速度，任務成功在望！”這為學生營造了真實運動情境，更能沉浸在練習場景中始終堅持，不輕易放棄。

2.AI動態識別：游戲闖關“驅動練”

游戲是學生最感興趣的練習方式之一，能最大限度調動學生的主動性和創造性。利用AI技術進行體育游戲練習，AI視覺識別系統識別學生的行為動作、AI語音系統播報游戲內容和練習動作。如，水平二（三年級）《下肢力量與協調性練習》一課中，教師在體育館放置AI視覺識別系統（如攝像頭 + 姿態識別算法），學生站在指定區域，

AI系統識別其全身姿態，并在屏幕上顯示游戲選項，如，“蹲跳大師”（連續深蹲跳，AI計數并判斷深度）、“敏捷忍者”（快速左右移動觸摸虛擬光點）、“投球高手”（模擬投擲動作，AI評估動作幅度與速度）。學生選擇游戲后，AI系統通過語音實時指導：“蹲下去，再深一點！”“左邊！快摸那個藍點！”“手臂揮快一點！”學生完成一關任務（如連續合格深蹲跳15次）后，系統自動解鎖難度更高的下一關游戲（圖1）。

圖1AI游戲練習界面

3.交互場景：支架引領導向“學”

進階式練習方式基于學生個體能力數據，提供循序漸進的挑戰任務，精準刺激“最近發展區”，避免“一刀切”或盲目練習。這種由AI技術演化出的自適應學習系統能夠有效克服傳統體育教學過程中難以處理的學生個體差異大和技能掌握進度不統一等問題，為學生提供有效的個性化運動練習內容4。如，水平二（三年級）《跳繩練習》一課，使用AI智能跳繩（內置傳感器）或普通跳繩 +A I視覺計數分析系統，系統預設進階式任務樹。水平1：1分鐘基礎并腳跳（目標：穩定性，AI評估中斷次數、節奏等）；水平2：1分鐘開合跳（目標：協調性，AI評估腳步與搖繩配合）；水平3：1分鐘弓步跳（目標：力量與平衡，AI評估左右腳動作對稱性）；水平4：1分鐘雙腳交替跳（目標：速度與協調，AI評估頻率與動作規范性）。AI系統根據學生前一次練習數據（如水平1達標率 gt;90% ），自動推送或建議解鎖下一階段任務，學生也可在教師指導下選擇不同水平進行挑戰。

三、“四度”競技：虛擬現實賦能的沉浸式智賽

“賽”是檢驗學習成果、激發潛能的高效手段。AI技術為構建常態化、精準化、規模化、無界化的競賽體系提供了高效的技術支撐。

1.AI項目擂臺：擂主循環“常態賽

AI系統提供了豐富的項目擂臺賽如1分鐘速度跳繩、 50m 跑、 1000m 跑等，每名學生都可以利用課間等碎片化時間進行擂臺挑戰，打破了賽事組織的時間、空間限制，營造“人人可參與、時時能挑戰”的常態化競技氛圍。如，在體育館或樓道放置“AI項目擂臺賽”自助終端，學生刷校園卡即可隨時挑戰，系統自動記錄成績（圖2）。AI系統實時更新全校/年級/班級排行榜，生成擂臺賽風云榜，顯示當前擂主及所有人的成績排名。學生可在期限時間內不限次進行挑戰，爭取更好名次。

圖2AI擂臺賽風云榜

2.AI動態周榜：精準匹配“邀約賽”

“邀約賽”是在“擂臺賽”的基礎上，依據“擂臺賽”周榜中的名詞，自動匹配名次相近的學生在學校陽光體育時間進行“邀約賽”，比賽結果在班級群中公布，并對獲勝學生頒發獎狀。

3.AI聯通校區：校際爭鋒“月度賽'

各校區通過AI技術賦能下的班級賽、年級賽，根據排行榜選拔出各項目成績出色的學生參加“校際賽”，每月進行不同項目的比賽，通過校區之間的競爭激發學生練習和挑戰的積極性。

4.AI線上賽事：云端無界“全域賽

《義務教育體育與健康課程標準（2022年版）》提出，“應幫助學生通過線上線下相結合的方式，打破學習的時空壁壘，拓展與健康課程的學習視野”。[5]AI技術是落實該要求的有力保障。如，通過AI系統舉辦校園線上“爭霸賽”，在假期或體育家庭作業中，學生借助智慧系統參加線上運動會，平臺自動識別記錄學生成績，讓孩子感受“無處不運動，運動不放假”的全新理念。

四、“三態”評價：數字李生支持的發展性智評

AI技術使得體育課堂教學評價更客觀化、過程化、個性化、激勵化，為教學改進和學生發展提供精準依據。學生在體育課堂中的運動負荷、情緒變化等可通過AI傳感技術與面部識別技術在教學過程中實時捕捉和上傳，AI系統為每名學生自動生成運動數據報告，在學期末自動將成績進行分析統計，用以教師的期末教學反饋[1]。

1.數據追蹤動態“評”

AI系統通過采集的數據對學生的動作行為進行評價，并最終形成個人體育運動檔案，做到一生一檔，每名學生都能看到自己在各項目中的成績變化，以及所形成的綜合能力水平。如，連續運動天數、今日運動時長等，學生可以根據自身條件，借助AI生成適合自己的運動方案，發展欠缺的能力，提高身體素質。

2.過程嵌入成長“評”

AI系統對學生的動作進行數據分析，并給出改進建議。以智能立定跳遠系統為例，對學生預擺、起跳、騰空、落地動作進行記錄，并通過具體數據（起跳角度、擺臂幅度、騰空高度）等對學生整個立定跳遠動作進行可視化評價，實現對學生體育參與和表現的動態、全面追蹤，輔助學生自我認知和自我管理。

3.成果激勵發展“評

學期末或項目考核后，AI系統自動匯總學生在本學期或特定項目中的最好成績，并自動進行班級、年級、全校、個人歷史排名，將突出成果（如破紀錄者、進步顯著者、各單項前三名）在校園“智慧榮譽大屏”上滾動展示，并配以激勵性標語。同時，平臺會自動生成“學期運動成就報告”，包含獲得的虛擬勛章（如“堅持之星”“速度王者”“進步達人”）、打破個人紀錄的次數、在年級中的綜合排名等，激勵學生不斷挑戰，突破自我。

綜上，AI技術賦能下的“學、練、賽、評”一體化教學，實現了教學流程與場景的革新。在“學”上，AI通過精準數據與智能反饋，支撐了個性化探究、協作化研討、認知化引導，突破了反饋滯后瓶頸；在“練”上，AI通過情境生成、游戲引擎、任務進階，帶來了沉浸式、趣味化、個性化的練習體驗，保障了練習效率與動力；在“賽”上，AI通過智慧平臺與匹配系統，構建了常態化、精準化、規模化、無界化的多層次競賽體系，放大了“以賽促學”效應；在“評”上，AI通過動態追蹤、過程分析、成果激勵，建立了數據驅動、關注成長、激發內驅的評價體系。實踐表明，AI技術賦能“學、練、賽、評”一體化教學體系，顯著提升了學生的運動參與度、技能掌握水平和綜合素養發展，為體育教育高質量發展提供了可推廣的實踐路徑。 圖

參考文獻：

[1]尹志華.郭明明.賈晨昱.等.人工智能助推體育教育發展的需求機理、關鍵維度與實現方略[J]成都體育學院學報.2023，49（2）：73-81.

[2]楊韻.人工智能時代體育教學內涵特征、發展困境與推進策略[J].體育文化導刊.2022（9）：104-110.

[3]周玲.王烽.生成式人工智能的教育啟示：讓每個人成為他自己[J].中國電化教育.2023.30（5）：9-14.[4李鳳英.龍紫陽.從自適應學習推薦到自適應學習牽引模型：“智能+”教育時代自適應學習研究取向[J].遠程教育雜志，202038（6）：22-31.

[5]中華人民共和國教育部.義務教育體育與健康課程標準（2022年版）[S].北京：北京師范大學出版社.2022.

[本文系2024年浙江省教研課題“中小學校園體育‘生命態’運動提質路徑研究”（課題編號：G2024165）階段性成果]