基于運動App 數據構建學生運動畫像的方法

鄭倩如 邱海泉 延麗平

摘要：隨著移動網絡的普及和App 應用程序的發展，當代學生的運動場景已不再局限于傳統的課堂。教師可以通過運動App 發布課后需要進行的運動項目，學生也可以自行在運動App 上選擇自己喜歡的項目進行運動鍛煉。學生使用運動App鍛煉過程中會產生各種數據，比如運動時長、運動評分等。把這些數據收集起來做進一步的挖掘分析，構建學生運動畫像，對于教師了解學生運動興趣愛好、學生運動完成情況、學生運動改進方向，以及調整教學計劃具有重大意義。文章提出一種基于運動App 數據構建個體和群體學生運動畫像方法，并指出每種畫像的應用與意義。

關鍵詞：運動數據；大數據技術；學習興趣；數據分析；用戶畫像

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）06-0105-02

0引言

黨的二十大報告提出廣泛開展全民健身活動，加強青少年體育工作，促進群眾體育和競技體育全面發展，加快建設體育強國。在全國教育大會上，習近平總書記強調幫助學生在體育鍛煉中享受樂趣、增強體質、健全人格、錘煉意志。隨著互聯網技術以及AI技術發展，現代學生的運動方式已經不再局限于學校課堂。利用手機上的運動App，學生可以利用碎片化的時間在合適的場地進行運動。運動App給學生運動帶來便利性的同時，在使用的過程中也會產生很多數據，比如運動時長、運動評分、運動涉及的體育能力等。對這些數據進行采集、預處理、挖掘，可以生成學生用戶畫像。用戶畫像是根據用戶行為產生的數據而生成的用戶標簽，比如利用用戶學習行為數據生成學習者用戶畫像[1]。利用運動App產生的數據生成的學生運動畫像能讓老師了解學生運動興趣愛好，并且針對學生畫像提出更具個性化的運動建議。

1 運動App 的使用現狀與數據價值

隨著信息化技術的不斷發展，App程序種類多樣化，使用手機上的運動App進行運動成為越來越多成年人、學生進行體育鍛煉的方式。據人民數據研究院發布的《2022全民跑步運動健康報告》顯示，2022年1 月至7月，運動健身App活躍度人數均超5 000萬人[2]。相比起傳統運動方式，運動App內有多種運動教學視頻，方便用戶自主學習；其次運動App對于運動場地要求較低，在家或者戶外均可進行運動。在體育教學上，運動App同樣也充當重要角色。比如，老師可以在運動App上發布相應體育鍛煉項目，學生課后利用碎片化時間完成打卡。

運動App所產生的數據具有非常重要的價值，比如對用戶的評論數據進行分析可以挖掘用戶潛在需求[3]。利用運動App慢行的數據可以分析人們偏愛的慢行線路，從而對城市規劃、綠色空間的設計提供重要參考[4]。運動App產生的數據為學生定制個性化健身模式提供重要支持[5]。運動App數據價值巨大，但是利用運動App數據生成學生運動畫像在體育教學的研究中較少。因此，本文圍繞該方向進行進一步探討。

2 學生運動畫像的構建框架與維度

2.1 學生運動畫像的構建框架

學生運動畫像的構建框架如圖1所示，主要包括了三層結構：數據源層、數據處理層、數據展示層。

數據源層主要包含了運動App各個模塊數據，運動健身App可能包含但不限于以下模塊。

1）用戶中心模塊。用戶中心模塊主要指學生基本信息，包括用戶注冊時間、用戶昵稱、用戶性別、用戶出生日期、用戶姓名、用戶學校、用戶班級、用戶頭像、用戶身體基礎數據（身高、體重）、用戶每次打開App 時間，用戶退出App 時間、每日運動總時間（分鐘）、每日運動總次數、每日總消耗能量（千卡），各種運動每日運動時間（分鐘）、各種運動每日次數、各種運動每日消耗能量（千卡），各種運動每日評分（運動每日評分來源于AI運動模塊，運動評分使用AI技術識別用戶動作并且評分）。

2）AI運動模塊。AI運動模塊主要包括學生使用AI模式進行各種運動的數據，例如運動時長、運動類別、運動評分、學生體育能力等數據；各種運動包括但不限于：跳繩、坐位體前屈、高抬腿等；學生體育能力數據包括有氧耐力、靈活敏捷、柔韌伸展、平衡協調肌肉力量的評分；

3）AI運動模塊。游戲項目模塊主要包括學生進行游戲項目的數據，比如游戲涉及能力（比如上肢能力、全身力量、反應能力、手眼協調能力、心肺能力等）、游戲得分，游戲排名、游戲項目中獲得的勛章等數據。

4）線上活動模塊。主要包括學生參與線上活動數據，比如學生參與全市線上跳繩比賽時間、成績、獎項榮譽等。

以上模塊的數據將以學生為單位被采集。

數據處理層包含三個步驟：數據清洗、數據預處理以及數據統計分析。在這個階段，有效的數據被保留下來進行分析計算。

數據展示層面向學生和教師展示運動畫像，讓學生更了解自己的運動特長愛好，使得學生更有針對性地進行學習鍛煉；讓教師更了解學生身體情況，使得因材施教更有效地實施。

2.2 學生運動畫像維度

學生運動畫像分為個體用戶畫像和群體用戶畫像，個體學生運動畫像維度如表1所示。

1）用戶情況維度由用戶中心模塊數據直接獲得。

2）App使用情況由數據源層數據計算得出：在同一天內，學生最近打開App直到最近一次退出App視為一次使用，當天使用次數加1，其持續時間為一次使用時長，由此可得日均使用次數、平均每次使用時長（分鐘）；學生當天使用一次App視為當天活躍，將自然月內學生活躍的天數相加得到學生每月活躍天數；學生使用時間分布主要統計學生使用App時間在0～24小時區間的分布。

3）運動情況維度由AI運動模塊數據直接或計算得出：個人各項運動時長（分鐘）、個人各項運動評分直接由AI運動模塊數據得出；各項運動次數比例分布通過各項運動次數占所有運動總次數百分比獲得；個人所有運動總時長（分鐘）由個人各項運動時長（分鐘）累加所得；TOP N個學生經常進行的運動將學生進行過的所有運動按照次數降序排序選取前N個運動；TOP N個學生最高/低評分運動將學生進行過的所有運動按照運動評分降/升序排序選取前N個運動；TOP N個學生最高時長（分鐘）運動將學生進行過的所有運動按照運動時長（分鐘）降序排序選取前N個運動。

4）游戲情況由游戲項目模塊數據計算獲得：每個游戲都涉及若干體育能力，比如上肢能力、全身力量、反應能力、手眼協調能力、心肺能力等。學生進行過一個運動涉及的能力次數為1，將學生進行過的所有運動涉及能力次數累加起來除以學生運動總次數得到各項游戲能力比例分布；TOP N 個學生涉及最多/少次數的能力將各個能力按照次數降/升序排序選取前N個能力；游戲日均時長（分鐘）統計學生每日進行游戲平均時長（分鐘）。

5）線上活動情況由線上活動模塊數據計算獲得累計參加線上活動次數統計學生由注冊以來至今參加線上活動的次數；線上活動平均排名學生每次參加的線上活動平均排名；線上活動最高/低排名按照學生參加所有的線上獲得排名進行升/降序排序選取第一個活動。線上活動類別分布統計學生參加某個類別活動類別比例，線上活動類別包括跳繩、跑步等。

群體學生運動畫像由數據源層數據獲取或者計算所得，如表2所示。群體學生運動畫像由以學生群體為單位由數據源層數據獲取或者計算所得，群體單位可以是行政班級、某年級、某學校所有學生。

1）群體基本情況由該學生群體數據可得。畫像生成時間范圍是指觀察者期望看到畫像的時間范圍，比如某一周/月/季/年。

2）群體運動情況與群體線上活動情況各個指標計算單位變成了群體，其計算方法與個體學生運動畫像計算方法類似。

3 結束語

本文闡述了如何利用運動App數據構建學生個體和群體運動畫像，相比傳統調查問卷方式，該方法具有非侵入式和高效等特點。生成的學生運動畫像對于體育教學和體育競賽舉辦有重要意義。個體學生運動畫像和群體學生運動畫像能讓教師了解學生運動興趣愛好、學生運動完成情況、學生運動改進方向，讓老師更快速地了解學生，并且針對學生畫像提出更具個性化的運動建議；群體學生運動畫像能讓教師捕捉不同年齡段學生身體、興趣變化，使得體育教學更有效地進行；同時群體學生運動畫像為上級領導舉辦集體體育活動、制定體育教育方針提供重要支持。

參考文獻：

[1] 王旭紅，張彤，申志華.大數據環境下開放教育學習者畫像的構建[J].電腦知識與技術，2023，19（5）：78-80.

[2] 人民數據研究院.2022全民跑步運動健康報告[EB/OL]（2022-12-08）.https：//www.peopledata.com.cn/html/NEWS/Dynamics/2763.html

[3] 于玥源.運動類App用戶評論需求主題發現研究[D].長春：吉林大學，2021.

[4] 譚立，王子堯，李倞.基于健身App數據分析的慢行運動需求偏好研究[J].中國城市林業，2019，17（6）：35-40.

[5] 張明波.基于運動App的“數據云”大學生校園健身構建模式策略[J].文體用品與科技，2023，17（17）：193-195. 、

【通聯編輯：聞翔軍】