“大数据”背景下高校体育教学研究

彭曾恺

(湖南农业大学东方科技学院 湖南长沙 410128)

“大数据”背景下高校体育教学研究

彭曾恺

(湖南农业大学东方科技学院 湖南长沙 410128)

高校体育发展的今天已经取得了一定的进步,比如将互联网运用于教学当中,利用APP来提高学生的学习兴趣等。但仍然存在着一些不足,我们可以通过大数据来解决其中的一些问题,以实现高校体育教学的高效性。该文根据目前高校体育教学存在的教学资源不足、教学策略陈旧的问题,提出在“大数据”的背景下,利用大数据的技术和信息对高校体育教学进行改革,促进高校体育教学的发展。

大数据 高校 体育教学

1 目前高校体育教学所存在的问题与不足

1.1 教学资源的不足

中国自古以来就是一个人口大国,到目前为止,人口总数已超过13亿。自1999年高校扩招以来,大学生人数更是不断增加,根据《中国高等教育质量报告》所述,1949年全国大学生人数为11.7万, 1978年为86.7万,2015年中国大学生在校人数达到3700万,是新中国成立之初的310倍,全世界平均每5个在校大学生中至少有1个是在中国学习的大学生,数量居全球第一。同时根据教育部2016年8月31日的新闻发布会发布的数据表明:截至2015年,我国各级各类学校共有专任教师1 539万人,其中高等教育(含高等职业教育)157万人,按照2015年的数据,大学生人数为3 700万,高校专任教师为157万,即我国大约的师生数比为1∶23。而根据统计,世界一流大学的师生比大约在1∶6到1∶13.6之间,与此数据相比,我国的教师资源明显低于世界一流大学。这也反映了我国现阶段高校人力资源的不足。这种比例的失调也反映在高校体育教师与学生的比例上,这样的比例也一定程度上加大了教师的教学工作量,这样体育教师有限的精力和体力就很难保证每一节课的教学质量,从而导致大学生体育学习的效果出现不平衡。

教学资源的另一方面则体现在经费和物力的投入。虽然近年来国家不断加大对体育设施设备的经费投入,但与庞大的人数相比,各种运动场地所容纳的人数相对来说仍就比较庞大,体育设施和设备这类耗损比较严重的物资,也承受着巨大的人口压力,影响到体育教学质量。

1.2 教学仍以传统教学方法和教学形式为主

长期以来,高校体育教学都是以技能教学模式为主,这种方式也被称为传统的教学方式。即通过教师示范,学生观察模仿,重复练习来习得技能。这种方式由于学生个体的身体素质、领悟能力等个人条件的不同和受到课堂容量等客观因素的制约,导致学生的学习成果差异大,效果不一。目前,现代体育教学还增加了基础知识、基本技术、基本技能的教学,此种教育方式虽较之以前的教学方式有所改善,但整个过程仍然表现为教师对体育知识的系统传授和对学生教学活动的组织,以及对整个活动的监控的过程。

在理论课堂上,教师一般都是将教材内容生硬地灌输给学生,有的可能会利用多媒体软件,有的可能会利用视频等影像设备,但内容还是较为单一,难以激发学生的学习兴趣。在技能的教学上也还是以传统的教学模式为主。以篮球教学为例:首先教师可能会在室外通过口述的方式教授动作要领,这样会使学生感到枯燥无味甚至困惑。然后对必要的动作进行演示,使学生对各种篮球动作有一定的了解,但是对于一些关键性的动作或者由于教师的快速演示,学生可能会看不清或看不懂,而教师在有限的时间内又不可能无止境地重复演示。即便是在室内,教师或许会采用PPT、电脑演示、视频演示等多媒体设备,使学生对这些动作有大概的了解,但是也不可能在后期对学生的动作进行一一纠正,这样就会对教学产生不良的影响。

2 利用大数据提高高校体育教学实效性的方法与途径

2.1 提前预测判断,优化教学资源

我们可以利用“大数据”的技术将不同的体育运动项目按照受学生的欢迎程度、学生乐于进行运动的时间、学生的身体素质、男女生比例等方面进行记录,然后对课程、场地、人员、技术等进行科学合理的安排,实现资源的优化整合。

高校的体育教学最主要的三大体育课程为篮球、硬排球、健美操。但随着时代的发展和进步,气排球、羽毛球等其他公共体育项目由于难度小,场地相对而言不受限制越来越流行,学校可以在课程设置上适当做出调整,开设诸如气排球这样的课程。在教学资源上,原来教授硬排球的专业教师由于这两者的相似性能短时间内很好地掌握这一运动,进行气排球课程的教学,以解决人力资源的问题;而场地资源则可以借助原有的篮球场、羽毛球场、排球场等场地和一些地面空平地画出相应的标识将其变为气排球场地。学生方面,气排球适合不同运动量的学生,运动量大的学生可以练习扣球、拦网等需消耗能量的动作,运动量小的学生可以选择简单的发球、颠球、接球等动作,更符合学生的实际情况。这在一定程度上能优化整合教学资源,缓解现有教学资源不足的压力。

2.2 个性化授课,优化教学手段与方法

首先收集学生的各项基本信息。如学生的生理信息、技能特征、学生的学习能力、学生乐于接受体育教育讯息的方式、学生的兴趣等。然后教师接收这些信息并对其进行分析处理。根据这些信息选择合理的教学方法和途径。如选择室内还是室外进行教授,选择面对面还是远程,选择集中还是分散,运动量是多少等。而后,学生根据自己的情况进行选择,最后通过学生的习得状况和课后练习的情况对学生的学习效果进行记录,在进行科学评价的同时可以对各种动作技能易出错的地方或是最为重点的动作要领等内容进行再一次的记录,了解最新动态,改进教育方式,优化下阶段的教学。比如教师进行羽毛球的教学时,先根据大数据的相关信息对学生的情况进行了解,将学生进行隐性分层,按照基础好的学生、基础一般和零基础的学生划分,零基础的学生可以先通过室内教学、多媒体设备等方式先对羽毛球的相关动作进行了解,并且可以给基础一般和零基础的学生以及领悟能力不强需要反复示范的学生佩戴一定的可穿戴体育设备,通过传感器对学生的动作数据进行记录和纠正,让学生自己可以反复地对动作进行拆分练习。对于基础好的学生也可以利用大数据所得来的相关数据制定出个性化的羽毛球教学指导,在室外场地进行实战化训练,在这种模式下的羽毛球教学,会使体育课堂变得生动有趣。利用大数据技术优化后的体育教学将更加个性化、科学化、智能化。

3 结语

大数据时代,各种各样的体育信息冲击和影响着高校教育者和受教育者,教育者只有通过提高自身对大数据的搜集、整理和分析能力,利用大数据的有关技术和信息,拉近与受教育者之间的联系,选择科学合理的教学内容与手段,实现高校体育资源的优化整合,才能促进个体乃至体育教育的发展,实现学生个性化和体育教育的高效化。

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G807.4

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2095-2813(2017)04(c)-0163-02

10.16655/j.cnki.2095-2813.2017.12.163