人工智能+體育教學：關鍵技術及應用場景

任井倫 梁士鎖

摘要：人工智能技術在體育教學場景中發揮著重要的作用。體育教學領域的人工智能關鍵技術主要有大數據計算技術、知識圖譜、機器學習、自然語言處理技術等，應用場景包括教學活動、練習活動、比賽活動和學習評價等。人工智能技術能夠更好地賦能體育與健康學科的學習活動、練習活動、比賽活動，并且助力學習評價更好地融入學、練、賽活動中；同時，體育教學實踐的深入也會進一步拓展人工智能技術在學、練、賽、評活動中的應用場景和領域。

關鍵詞：人工智能；體育教學；關鍵技術；應用場景

2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，強調利用智能技術加快推動人才培養模式改革和教學方法改革，構建新型教育體系。2018年4月，教育部印發《教育信息化2.0行動計劃》，指出大力推進智能教育，開展以學習者為中心的智能化教學支持環境建設，推動人工智能在教學、管理等方面的全流程應用，利用智能技術加快推動人才培養模式、教學方法改革，探索泛在、靈活、智能的教育教學新環境建設與應用模式[1]。

人工智能技術在教育領域得到快速應用，尤其是視覺識別、機器學習等技術的應用呈現快速增長的趨勢[2]。智能技術在體育教育教學領域也不斷涌現，伴隨大數據、云計算、虛擬現實和人工智能等新科技的發展和應用，以及《義務教育體育與健康課程標準（2022年版）》（以下簡稱“課程標準”）的頒布，加強運用現代信息技術開展實時和精準的評價[3]，為義務教育階段“人工智能+體育教學”發展帶來了新契機。

一、人工智能應用于體育教學的內涵與關鍵技術

人工智能技術在教育領域應用的基本思想是利用智能機器來模擬人的思維方法和操作程序，解決教育領域的實際問題。人工智能的應用領域非常廣泛，就體育教學范疇而言，它包括運動表現實時識別、自動生成運動成績、自動生成教學課件、智能制訂訓練計劃、智能運動評價等。人工智能自誕生以來，其理論和技術日益成熟，應用領域不斷擴大，未來人工智能技術產品也將是人類智慧的“集合體和服務器”。

目前，人工智能技術的一些關鍵技術在體育教學領域得到應用，諸如大數據計算、知識圖譜、機器學習、自然語言處理等。此類技術推動體育教學朝著智能化、精準化的方向快速發展。

（一）大數據計算技術助力學生個性化教育

大數據計算技術是一種對龐大與復雜數據進行高效處理、管理和分析的先進技術。它涵蓋多個領域，包括數據采集、存儲、處理、分析和可視化等，旨在從大規模數據中挖掘出有價值的信息，以支持決策制定、業務優化和創新發展。大數據通常指的是具有海量數據、高速產生和變化以及多種類型和來源的數據，包括傳感器、社交媒體、日志文件、交易記錄等，從而形成龐大而復雜的數據生態系統。

在大數據時代，教育從“用經驗說話”轉變為“用數據循證”，無疑推動了學生的個性化教育[4]。在體育與健康教學中，學生會產生海量的過程性運動數據和終結性考核數據，諸如身高、體重、肺活量、心率、跑動速度、跑動位置、投籃次數、投籃位置、投籃命中率等，具有多樣性、重復性和無規則變化性等特點?；诖髷祿嬎慵夹g，教師可驅動體育教學朝著科學化、智能化方向轉變和發展。如基于學期進行分階段統計并及時更新數據，形成學生運動能力畫像。通過對比學期前、學期后的運動能力畫像，教師可以直觀地了解到學生運動能力的綜合變化和進步情況，以便進行精準評價，也為后續進行運動干預提供有力支撐。

（二）運用知識圖譜構建可視化認知結構圖

知識圖譜作為一種語義網絡，憑借其語義化、結構化的典型特征，已經成為人工智能時代各行業數字化轉型的關鍵技術之一。在教育領域，知識圖譜又稱教育知識圖譜或學科知識圖譜。有研究者從學科知識體系、知識學習導航、規?；Y源組織、知識建模圖、認知圖式等視角對教育知識圖譜的內涵進行了闡釋和界定[5]。

2012年，谷歌推出面向互聯網搜索的大規模知識圖譜，開啟了用圖譜模型來描述知識和建模個體之間關系的新思路。在體育教學領域，因學生身體素質之間存在關聯性和互補性特點，知識圖譜可“構建”與學生認知水平相匹配的可視化認知結構圖，從而為學生“推送”體育與健康知識、練習內容、運動方案及計劃等，幫助學生制訂個性化的訓練方案，促使學生養成自主鍛煉的健康習慣。

（三）機器學習技術利于構建各類數據庫

機器學習是通過大數據來改進算法的研究，讓機器從大數據中發現和掌握規律，自動建構模型并用于預測或提出方案。機器學習是一個始于大量數據統計和學習的過程[6]，試圖通過數據分析并計算出規則，用于解釋當前或預測未來數據。學習系統通過大量數據訓練后，初步具備了自我學習能力，即機器自學習能力。

在實際應用中，運用機器學習技術，教師可建立學生體質健康數據庫和運動干預數據庫，針對不同體質狀況確定鍛煉方法、重復次數、運動強度，并將數據上傳到智能數據平臺。這樣教師能夠對學生的運動數據進行實時監控，時刻精準把握學生運動前、運動中和運動后的數據，便于根據學生的運動情況制訂相應的運動方案。同時，運用機器學習技術，教師能夠更快捷地獲取學生運動歷史數據和干預方案數據，構建體質健康數據庫、運動診斷數據庫、運動干預數據庫、運動效果監測數據庫，最終實現“一人一方案”。

（四）自然語言處理技術搭建人機互動渠道

自然語言處理技術（natural language processing，NLP）是人工智能的重要技術手段之一，它基于機器學習算法對人類語言進行分析、理解、生成等。自然語言處理技術使人們能夠與計算機進行更為自然的交互，如人機語言交互、人工智能創作、智能翻譯等。作為NLP技術的杰出代表，智能聊天機器人自正式推出以來，便憑借出色的語言理解和生成能力在全球范圍內引起廣泛關注和激烈討論。

隨著自然語言處理技術的發展，它的主要應用有搜索引擎的查詢理解與搜索結果排序、聊天機器人與智能助手、機器翻譯與多語言處理、情感分析與社交媒體監測、語言識別與語音合成等[7]。在體育鍛煉過程中，通過自然語言處理技術搭建的多種人機互動渠道，教師和學生可以運用移動設備獲取所需的教學和學習資源，并且根據實際需要進行人機對話和交流，實現“一對一”教學、練習、比賽和評價。

二、人工智能在體育教學中的應用場景

基于上述提及的人工智能技術，遵照課程標準精神與要求，筆者認為人工智能在體育教學領域的應用有四個典型場景，主要聚焦教學活動、練習活動、比賽活動和學習評價領域 （如圖1）。一方面，人工智能技術賦能體育與健康學科的教學活動、練習活動、比賽活動，并且助力學習評價更好地融入學、練、賽活動中 ；另一方面，體育教學的深入也會拓展人工智能技術在學、練、賽、評活動中的應用場景和領域。

（一）教學活動：智能教研和智能管理

體育與健康課程的教學活動是通過教學指導，讓學生真正掌握知識、運動技能，提高運動能力和體能，形成健康的生活方式，養成良好的體育品德。教師要讓學生在掌握單一知識和單個動作的基礎上，能夠掌握完整的知識和組合的技術動作，并結合具體學習和生活情境加以運用。當前人工智能技術在教學活動中的應用，一般體現在備課活動和課堂管理兩個環節。

1.備課活動中的智能教研

備課活動是體育與健康教師完成教學任務的主要環節和必需過程，是提升教師專業能力的主要途徑。借助人工智能技術，教師可以實現對體育與健康教材、教法和學情的自動分析，以及教案的自動生成等，為教研活動提質增效。如基于知識圖譜和機器學習技術設計的智能聽評課系統，能夠記錄教師授課全過程，便于教師分析自身教與學生學的情況并將數據系統化，用數據形式提升教研活動效能?；趲熒忧闆r的數據分析，教師既可以獲得系統自動生成的學情分析數據，也可以基于數據開展教學反思，從而優化課堂教學質量。此外，基于在線集體備課活動，教師可以利用智能聽評課系統集合和整理其他教師的教學智慧，自動生成教案，再結合學情進行優化，大幅度提高教學質量和教學效率。

2.課堂教學中的智能管理

人工智能技術能夠幫助教師實現體育與健康課堂的高效管理，如制定精準的教學目標、設計適切的教學內容、形成一體化的學習路徑、實現動態數據監測。從教學操作層面看，基于大數據算法、知識圖譜技術，教師能夠對學生的身體情況、運動技能掌握水平進行運動畫像，全面掌握學生學練活動中的重點和難點問題，準確診斷出學生應重點突破的關鍵點，對整體教學過程進行把控和決策。從育人縱向發展層面看，基于機器學習、自然語言處理等技術，教師能夠獲得過程性的動態數據，進行多維度評價，設計出個性化的訓練方案，有針對性地開展激勵教育。這對于培養學生的運動能力、健康行為和體育品德都具有推動作用。

（二）練習活動：課內外鍛煉同步指導和個性化運動處方提供

教師要加強課內外活動的有機結合，在課堂教學中創設真實的練習情境，給予學生更多練習的時間，激發學生經常性參與體育活動和健康活動的積極性，指導學生在課余體育鍛煉中強化課堂上學到的健康知識與技能。

1.課內與課外鍛煉同步指導

在課內，教師要實時監控學生運動狀態，觀察學生身體情況。如運用智能穿戴設備對學生運動數據進行監測，便于教師及時發現異常數據并進行分析處理，減少運動傷害發生。在課外，學生跑步測試結束后，通過智能穿戴設備，他能夠對比心率和速度曲線變化情況，了解自身運動特點，調整運動方案，以便取得更好的成績。如人工智能視覺評測系統基于人工智能視覺算法等核心技術，通過運動攝像頭遠距離、無感采集運動過程并進行識別，實現體育活動的智能測試。監測過程中，運用智能分析系統，教師還會實時分析學生運動過程中的關鍵指標數據，給出專業的點評和鍛煉建議，有針對性地幫助學生提高測試成績（如圖2）。未來，學生的鍛煉數據將會從紙質形式轉變成云端數據，教師、家長和學生都能夠通過移動設備查閱數據，并獲得移動設備推送的有關健康飲食和科學鍛煉類知識，實現體育鍛煉的同步性和科學性。

2.提供個性化運動處方

個性化運動處方是指有針對性地滿足學生相應需求的體育鍛煉方案。隨著大數據技術的發展，面對運動訓練中的問題，教師不應只強調鍛煉與成績間的因果關系，更應通過數據采集與數據驅動的方法，確保數據分析的多維度及實時性。運用可穿戴設備（智能手環/手表、運動實時監控背心、智能生物信號傳感器、智能穿戴皮膚貼片等），教師能夠多維收集學生的運動數據，包括實時采集到的數據（步頻、配速、心率、體溫等）和借助智能設備計算出的數據（最大攝氧量、運動負荷指數等），并將數據進行整理與分析，依據運動訓練學和運動生理學等知識，構建個性化運動鍛煉模型。通過機器學習技術，教師還可提前輸入將要實現的目標和學生現有身體基礎數據。當學生經歷若干次體育鍛煉后，個性化運動鍛煉模型便可根據學生身體狀態自動進行調整，提供一套適合學生的體育運動鍛煉處方（如圖3）。

（三）比賽活動：拓寬比賽情境和豐富比賽形式

根據學習目標，我們將體育比賽貫穿課內教學和課外體育活動全過程，創造性地開展面向全體學生的、經常性的體育比賽活動。為此，教師要制定能夠鼓勵不同體質、不同能力學生積極參與的比賽規則和獎勵辦法，創設平等、公正的競賽環境。

1.拓寬體育比賽的情境

課程標準提出，要依據學生的學習需要和興趣愛好，面向全體學生，落實“教會、勤練、常賽”要求，鼓勵學生參與形式多樣的比賽活動[8]。國外體育教育教學同樣重視“常賽”模式，尤其是堅持普適性原則，強調全員參與，并且關注過程性導向，促進學生發展[9]。運用人工智能技術，教師能夠隨時隨地創設競賽情境，綜合運用計算機視覺、人體姿態識別、人臉識別、手勢識別等技術，立足當前小學課間與課后運動場景，滿足學生自主化運動、趣味化運動需要，降低課后運動組織負擔，促進校園體育文化建設，大大激發學生的學習興趣和運動熱情，提高課堂參與率，引導學生廣泛參與校內各類運動訓練。如在課間十分鐘，利用視覺識別系統和大數據計算技術，學生可以自發組織短跑比賽或者跳繩計時賽，通過電子屏幕查看個人成績。這使得學生既在趣味化、智慧化的方法下鍛煉了體質，又掌握了運動技能，提高了學習效率，增強了體質健康水平。利用這種形式，教師也可以開展多種運動比賽，如立定跳遠、長跑等，培養學生積極進取、勇敢頑強的體育精神和誠信自律、公平競賽的體育道德。

2.豐富體育比賽的形式

人工智能技術的發展改變了學校體育比賽形式單一的局面，大數據計算、知識圖譜、機器學習、自然語言處理等技術的運用，豐富了課內外的體育比賽形式。教師可以將基于大數據計算的視覺識別系統作為計時或者計分器，還可以運用知識圖譜技術設計各類比賽內容，利用機器學習和自然語言處理技術為學生提供技術動作指導。借助這些人工智能技術，教師可在課堂上隨時開展個人賽、團體賽和積分賽。學生既可以擔任運動員和教練員，也可以擔任記錄員和裁判員，甚至是自主設計和組織比賽，并對比賽進行總結和評價，不再拘泥于“教師當裁判、學生來比賽”的單一形式。借助人工智能技術豐富體育比賽形式，學生擁有了更多扮演不同角色的可能，通過履行不同角色職責，深刻地理解體育比賽的意義和價值，感受體育比賽的樂趣，促進自身養成的良好體育品德。

（四）學習評價：精準監測和多維度評價

教師進行教學評價，目的是激勵學生主動參與運動，培養其運動興趣，進而提高運動技能和體能。通過評價，教師能夠全面掌握和監測教學活動的效度與學生對知識的掌握程度，便于根據實際情況修正教學策略和方案，增強教學的針對性和有效性。

1.對學生體質健康與心理健康進行精準監測

學生的體質健康狀況關系到國家的未來，是我國教育的重要組成部分，也是體育與健康課程的主要任務。但是，受到應試教育的影響，社會、家庭和學校更重視學生學業成績的提升，而忽視學生身體健康和心理健康的發展[10]。

利用嵌入式傳感器與可穿戴設備等，教師可以對學生的身體健康和心理健康進行精準監測（如圖4）?；谌斯ぶ悄茴I域的情境感知大數據計算技術，教師可將學生的內在情緒、專注度、心理需求等轉化成可量化的數據，如語言表達、情緒表現、肢體語言、抗壓表現、思維能力等，并在此基礎上提供自適應教學服務與支持。這種監測的最大優勢是，它可以隨時隨地捕捉到學生的動態數據，協同學校和家庭開展健康教育工作。

2.實現多維度的綜合性評價

課程標準提出學習評價應圍繞核心素養，結合具體教學內容，評估學生核心素養發展水平，具體包括運動能力的發展、健康行為的形成、體育品德的養成，注重過程性評價與終結性評價、定性評價與定量評價、相對性評價與絕對性評價、教師評價與學生評價相結合。

基于人工智能技術，教師可以構建多維度、多角度的評價體系，涵蓋學生學習的過程性表現、進步情況、體能狀況等內容，形成可視化評價報告，從整體上提高教育教學質量。如利用大數據計算和視覺識別技術，教師能夠對學生一學期或者一學年的運動數據進行縱向和橫向評價，形成立體式評價體系（如圖5）。

三、結語與展望

盡管人工智能在體育教學中具有巨大優勢，但它也面臨一些挑戰和局限。首先，對于人工智能的應用，大量、有效數據的獲取是十分困難的，其質量與準確性至關重要，教師需要進行大量嘗試才能構建有效體育教學模型?？煽康臄祿杉吞幚砑夹g是人工智能發展的重中之重。其次，個人隱私和數據安全問題也需要得到妥善解決，要保護學生隱私和數據安全。最后，人工智能技術目前尚未普及，設備費用和技術掌握需要學校投入大量的財力和人力，人工智能在體育與健康教學中的廣泛應用仍然任重而道遠。

隨著人工智能技術的不斷發展和應用，人類未來面對的將是一個虛擬世界和現實世界深度融合、人機協作深度耦合的社會，人工智能將深刻改變人類的生產和生活方式。體育與健康教學也將迎來更為廣闊的發展前景，更加個性化，更多智能化的教練助手和多模態教學環境涌現，如出現人工智能視頻生成模型。今后，在體育教學領域，人工智能將以文字、聲音、視頻等多種互動形式存在，承擔起教師、裁判、動作分析員等角色，幫助教師實現對體育教學環境中交互性數據的深度挖掘和分析。它不僅能夠較好地分析學生的數據，還要分析各種交互性數據，便于教師根據學生成長變化，提供適宜的資源以滿足學生運動需求，助推學生養成終身體育鍛煉的習慣。

參考文獻

[1] 教育部關于印發《教育信息化2.0行動計劃》的通知[EB/OL].（2018-04-18）[2024-01-16].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html.

[2] 盧宇，馬安瑤，陳鵬鶴.人工智能+教育：關鍵技術及典型應用場景[J].中小學數字化教學，2021（10）：5-9.

[3] 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.

[4] 余勝泉，李曉慶.基于大數據的區域教育質量分析與改進研究[J].電化教育研究，2017（7）：5-12.

[5] 萬海鵬，王琦，余勝泉.基于學習認知圖譜的適應性學習框架構建與應用[J].現代遠距離教育，2022（4）：73-82.

[6] 閆志明，唐夏夏，秦旋，等.教育人工智能（EAI）的內涵、關鍵技術與應用趨勢：美國《為人工智能的未來做好準備》和《國家人工智能研發戰略規劃》報告解析[J].遠程教育雜志， 2017（1）：26-35.

[7] 郝立濤，于振生.基于人工智能的自然語言處理技術的發展與應用[J].黑龍江科學，2023（22）：124-126.

[8] 柴嬌，吳鵬先，丁書，等.《義務教育體育與健康課程標準（2022年版）》理念下青少年運動樂趣提升策略研究[J].沈陽體育學院學報，2022（5）：35-41.

[9] 瞿旭亮，鮑夢涵，張丹青，等.國外中小學體育“常賽”模式特征研究[J].體育文化導刊，2023（8）：104-110.

[10]程建霞.大數據監測：促進小學生體質健康發展[J].小學教學研究，2021（32）：11-12.