大数据驱动的体育精准教学模式研究

张丽军，孙有平

大数据时代，开启了一次重大的时代转型和社会变革。大数据技术作为一种发现新知识、创造新价值、提升新能力的信息技术和服务业态[1]，不仅赋予许多基础性数据新的意义和价值[2]，也逐渐成为社会结构、社会功能与社会行动深层次调整和优化的主要动力。在此背景影响下，与大数据具有密切关联的学校教育领域也加快了向智慧教育模式转向的步伐。在智慧教育时代，体育教学仍面临诸多瓶颈性问题，严重限制体育教学系列价值效益的有效释放，能否运用大数据技术优势破解体育教学面临的若干难题，提升与优化体育教学的质量和效果，以及进一步深化我国学校体育教学改革步伐，是特别值得研究的课题。

高天[3]认为，大数据思维下的体育课程教学已走向公共服务的新范式，其从理论层面分析了体育课程案例资源库建设的问题。袁圣敏等[4]认为，传统体育评价模式已不能适应新时期学习评价的要求，其以体育教学为例构建了大数据时代学习评价的新模式。钟亚平[5]认为，当前我国体育教学往往采用一刀切的教学内容和教学方法，忽视了学生体质健康的个体差异，其以分层教学、数据驱动和运动处方为依据，阐述了大数据驱动的体育分层教学改革初步框架。总体来看，已有研究多运用从概念到概念的理论思辨或聚焦单一体育教学环节的研究，鲜从整体视角探索、分析与发现能够指导具体体育教学行动的研究。因此，本研究基于数据驱动理念，运用大数据技术尝试性构建体育精准教学模式是具有重要理论意义与实践指导价值。

1 诉求：大数据时代体育精准教学模式的生成

1.1 体育精准教学模式的提出

20世纪60年代，美国教育家Lindsley首先提出“Precision Teaching”一词，其意思就是精准教学[6]。精准教学的初衷是通过精确测量学生的学习过程，进而跟踪学生的学习情况，从而进行科学的教学决策。然而，由于过去技术水平的限制，精准教学的大规模应用并未成为可能。随着大数据时代的来临及相关技术的逐渐成熟，如何运用精准教学模式破解学校教育教学面临的问题，以及如何进一步提升教育教学的质量和效果，再次成为了人们所讨论的重要内容。同样，在学校体育教育教学领域，体育教学如何破解教学结构不合理、信息化程度低、教学方式单一等[7-8]问题，如何有效释放体育教学体质健康、社会适应、心理文化等[9-10]价值效益，已成为体育教学不得不思考并加以解决的关键性问题。因此，本研究以大数据引入体育教学为支撑，并在融合体育教学诸多结构要素的基础上，试图将精准教学模式的内容和流程进行扩展、细化和重组，从而提升与优化体育教学在设计、组织、干预、评价与决策等方面的能力，即具有精准化、有序化与科学化属性的体育精准教学模式。

1.2 体育精准教学模式的理论方法

（1）理论依据——Skinne的行为学习理论。精准教学（Precision Teaching）起初是根据美国心理行为学家Skinne的行为学习理论提出的一种教学方法，该理论认为，人类行为主要是一种操作性行为，而操作性行为是作用于环境产生结果的行为[11]。如果对教学过程进行有效控制，矫正未达到目标的行为和强化目标行为就形成了一种操作性学习行为。

（2）衡量指标——流畅度（fluency）。如何衡量教学目标的达成情况、学生掌握知识和技能情况，关键在于对学生学习过程的反应状态和行为表现进行测量。因此，精准教学引入流畅度（fluency）来衡量学生学习过程的行为和反应状态，主要包括精确度和速度2个维度。

（3）程序方法——练习与测量，其中练习是测量的基础。学生进行一定量的练习，教师进行持续的记录，并将记录的数据输入系统，来预测学生知识技能的流畅度，并以此为基础判断目前学生的学习情况，以及为调整教学策略方法提供参考依据。

1.3 大数据对于体育精准教学模式的影响

（1）保障教与学数据资源记录、分析与呈现的可行。大数据技术可以将体育教学过程中学生的学习兴趣、学习偏好、学习状态等过程性信息转化为数字存在，并通过对数据的分析与处理，实现对体育教学各个环节的有效监测和精准干预，可以通过优化体育教学结果的呈现方式，提升和加强体育教学的反馈与改进能力。（2）保障学习个性化需要与教学共性化要求的兼顾。个性化需要与共性化要求是体育教学中需要平衡的关键性问题，如何实现这种平衡，就需要依赖大数据对学生各阶段学习的行为状态进行跟踪与记录，针对不同学习起点与不同学习阶段的学生进行精准教学干预与指导，并且进一步帮助体育教师在教学班级内进行聚类分析，从而形成不同的学生群体特征。（3）保障多方主体参与、共享、协同性载体的有序。体育精准教学想要达到预期的良好效果，不仅需要教师和学生的共同参与，也需要将家长、学校管理者等间接参与者纳入其中。因此，就需要依赖大数据技术建立跨学科专业、跨平台合作、跨组织协同的资源共享载体，从而为体育精准教学模式转入可操作性的阶段提供实实在在的载体。

综上所述，体育精准教学模式是指以大数据技术为手段，以体育教学活动实施的一般流程和体育教学模式的基本结构为依据，实现体育教学过程可捕捉、可视化、可量化、可传递和可呈现数字存在的一种智慧教学模式。

2 趋势：大数据时代体育精准教学模式的走向

2.1 从“经验模仿”范式向“数据驱动”范式

经验模仿教学来源于古希腊“模仿—再现”教学，其核心在于将教学看成一种知识与经验的传递过程[12]。随着信息化时代的来临，由于经验模仿范式导致的教育教学局限愈发突出，人们对于差异化、精准化和个性化教学的需要也愈发深刻。

就体育教学而言，经验教学是不可或缺的，也是带有一定教育教学背景局限性的。在传统体育教学中，体育教师对于教学目标的确立、教学过程的设计、教学方法的选择和教学结果的评价等，普遍存在“经验真理”的思想，并把原始经验贯穿于整个教学活动过程中，这样极易由于个人经验的局限而导致在教学中出现错误或误导。

体育经验模仿教学范式往往是由于长久以来缺乏足够的“教”与“学”过程行为证据支撑而形成的，在大数据驱动下恰恰可以进行相应的弥补。在技术层面，可以解决体育精准教学的数据缺失问题，体育教学过程数据资料可以被选择性地记录，从而形成可视化的数据资源；在学习层面，可以记录学生学习过程的投入情况与行为习惯，从而为学生提供个性化的体育学习资源；在教学层面，可以实现体育教学过程的全周期监控，为体育教师改进教学提供参考，以及为体育教学决策提供依据。

2.2 从“结果关系”思维转向“过程关系”思维

结果关系和过程关系是教学的双重命题，我们所说的思维转变并不是彻底摒弃前者的思维方式，而是引导一种思维方式重心的转移。可以说，结果是过程的呈现状态或变化趋势，而过程则是结果的基础累积或前提条件，不存在没有结果的过程，也不存在没有过程的结果。

目前，传统的结果关系已很难较好满足体育教学的需要，大数据驱动的体育精准教学可以将因果关系的探寻转向相关关系的发现，注重在不同数据中找寻相关性，以及注重探寻过程相关关系的规律，发现影响学生体育学习过程中的因素和相互作用关系，以实现体育教学“个性”和“共性”的有效统一，并且可以自然而然地达到强化结果关系的效果，以及有效保证体育教学过程的“真”与结果的“效”。

2.3 从“单向传递”方式转向“协同共享”方式

单向传递与协同共享的差异主要体现在：角度定位，单向传递教学中教师和学生的角色定位是相对“固定”的，而协同共享教学则是交互“变化”的；知识传播，单向传递教学中知识一般是教师到学生，而协同共享教学则是多向互通的；职责分配，单向传递教学中教师一般占据主导地位，而协同共享教学主动权利是互相拥有、灵活转换的；学习目标，单向传递教学中学习目标基本由教师确定，而协同共享则是学生和教师共同定义的；学习内容，单向传递教学中学习内容是体育教师在自我知识与认知基础上确定的，而协同共享则是集共同智慧生成的；评价方式，单向传递教学中评价一般按照一定的考核标准进行，而协同共享则根据学生个体情况进行。

对于体育教学，学生健康是体育教学要追寻的第一要务[13]，如何才能有效提升体育教学质量。单向传递教学方式存在局限，呼唤协同共享教学方式的出现，如何实现教学的协同共享，依赖于通过收集学生的运动期望、锻炼习惯、体质健康状况和运动技能水平等全貌数据，来挖掘不同学生的个体偏好和潜在特征，进而通过以提升体育教学目标、内容、方法和评价等的自动生成性方式，来实现体育教学的协同与共享。

2.4 从“静态评价”反馈转向“适时动态”监测

静态评价主要是关于学生在单一时间点上的测试表现或相对位置信息上的反映，设计精密、客观公平、逻辑严谨、易量化、方便统计和易于标准化等是静态评价被教育评价体系长时间推崇的标签[14]。但静态评价过于注重对现有状态的描述，缺乏对未来可能性的探索和预测是其难以改变的局限。

实时动态是相对静态评价而言的，一方面其强调评价是一种适时的跨越多个时间节点的评估、反馈和改进的过程，同时了解学生的学习历程、认知策略以及能力变化的特点和潜能；另一方面，其强调评价只是多时段中提取信息的手段，注重将评价与教学相结合，诊断学生的适时状态和进行实时的教学补救，并持续预测学生发展的趋势和未来可能性，为学生的发展提供最佳的教学介入与教育干预。

适时动态监测的可操作性和可行性主要体现在：通过大样本的数据采集，实现对于学生不同学习阶段与状态的监测；通过实时的数据反馈，实现对学生学习不足与问题的发现；通过对数据的整合分析，实现对体育教学要素的优化与调整；通过对数据的阶段化处理，建立一种前测试—教学介入—后测试的常态化模式，为适时评价学生的学习历程和能力变化，以及适时评价教师的教学效果和反思研究能力提供帮助。

3 行动：大数据时代体育精准教学模式的建构

基于数据驱动教学理念，以体育教学活动实施的一般流程和体育教学模式基本结构为依据，从教学目标确定、教学过程框架设计、教学评价与预测3个维度对体育精准教学模式进行主体建构，并将这3个维度全部融入大数据的更新、整合、分析与模型生成中（见图1）。

图1 大数据驱动的体育精准教学模式基础框架Figure1 The Basic Framework of a Sports Precision Teaching ModelDriven by Gig Data

3.1 体育精准教学的指导思想

（1）树立全域育人的教育理念。以围绕学生、关照学生、服务学生为根本宗旨，在“享、碰、推、嵌”的大数据应用中，处处体现育人的教育本质。“享”，即建立常态化的信息共享交换机制；“碰”，即体育教师应以数据碰撞的方式加强教学交流；“推”，即数据资源应及时转化到体育教学实践中；“嵌”，即体育教学数据库要实现数据之间的相连、相嵌与相耦合。“享、碰、推、嵌”可以为总结与改进体育教学提供信息支持，降低现实教育者的经验主义和主观推断，以及为体育教学各个环节提供丰富的数据资源。

（2）树立聚焦再现的价值理念。数据聚焦是具有非凡价值的，但数据并不能直接服务于体育教学，数据的价值是需要进行再现的。如何实现数据的聚焦与再现，就需要在大数据运用中时刻检验各种相关举措，是否符合体育教育教学的客观规律以及教学主客体的认识与行为特点，只有贯彻聚焦关键点与再现价值点的理念才能真正实现数据应用的功能价值。

（3）树立差异兼融的服务理念。个性化教育虽效果较好但现实可行性较差，共性化教育虽效果一般但现实可操作性较好。如何做到二者兼顾，就需要借助大数据技术对体育教学目标、内容、方法和评价等进行扩展和更新。如先根据不同群体的分类与分层，采取共性化教学方式，再根据不同教育个体的爱好、习惯、兴趣、需求等匹配相应的“专属”内容和“独属”途径，以采取有针对性的个性化教学。可以说，以共性化为“普及”，以个性化为“提高”的体育教学方式，是体育精准教学目的可以有效实现的重要保障。

3.2 体育精准教学的设计取向

体育精准教学的设计取向主要从学生个体、教学目标、教学过程与教学评价4个维度进行论述（见图2）。

图2 体育精准教学设计取向的基本示意图Figure2 The Basic Schematic Diagram of the Orientation of Sports Precision Teaching Design

（1）学生个体——精准洞悉。体育精准教学设计的基本要求就是精准洞悉学生个体情况，强调体育教学的重点必须从了解学生的实际情况出发[15]。需要在体育课前通过大数据设备对学生个体情况进行准确洞悉，根据学生锻炼习惯、身体状态、运动经历和学习期待等信息构建基础性、标签化的学生个体模型。个体模型既可以让体育教师准确把握每个学生学习的习惯、能力、表现和需求等个体状态，又可以准确把握整个教学班级的心理状态、兴趣爱好、能力水平等群体状态。个体状态可以帮助教师把握个体差异情况，而特定的教学班情况，又可以帮助教师识别不同学生的群体特征，个性化特征和共性化需求的精准洞悉，可以为实施体育精准教学提供客观判断依据。

（2）教学目标——精准激发。精准教学目标的设计在于能够了解学生的运动经历、锻炼习惯、兴趣爱好和发展水平等情况，将体育教学目标层次化，对于不同层次的学生个体提出不同的学习任务与要求，为不同学生制定适合自己的特定目标。并且体育教学中往往会出现如“了解”“学会”“熟悉”“理解”“掌握”等模糊的弹性认知描述，进行精准教学目标的设计还在于能够将这些弹性认知描述转化为可以操作、便于传递和能够监测的量化要求，从而形成方向明确、层次清晰和评价科学的体育教学目标，让教学目标真正激发体育教学的活力，让体育教学目标的实现真正落到实处。

（3）教学过程——精准针对。通过借助大数据的收集、整理与分析系统，体育教师可以准确把握学生的学习情况，发现学生技能学习的知识漏洞和能力缺陷，针对问题进行精确选择和研讨，往往这种“学习痛点”才是学生最关注、最个体、最敏感、最希望探讨的问题。并且，在教学过程中针对学生“学习痛点”进行精准“治疗”，往往可以最大化激活学生学习的活力，以及满足学生学习的心智节点。体育精准教学过程就是对学生“学习痛点”前后关联和紧密联系的呈现、分析、尝试、实践和超越的过程，在此过程中让体育教师和学生都能够深度参与体育教学，增强学生的学习兴趣、学习效果和学习体验，并提升体育教师的反思、研究与创新能力。

（4）教学评价——精准促学。利用大数据技术对学生体育活动行为、课堂学习行为、运动表现行为等不断生成的数据进行量化评价，将测量和评价结果进行及时反馈，帮助学生正确认识自己、了解自己的问题，激发学生的自我矫正能力，以及帮助体育教师及时发现学生学习面临的问题和取得的进步[16]，及时针对学生情况改进教学。并且，体育教师能够在测量和评价的基础上，充分利用现代化技术工具、技术方法和技术产品实现体育教学资源的精准投放，不仅可以满足学生个体差异化发展需要，也可以促使体育教学多元主体参与、交流、互动与建议。

3.3 体育精准教学的支持框架

体育精准教学是一种可数据化、可视化和可操作化的教学理念和模式，其建立与正常运行需要具备完善的支持框架要素（见图3）。

图3 体育精准教学支持框架的模块图Figure3 Block Diagram of the Sports Precision Teaching Support Framework

（1）目标支持系统。目标的确定直接影响体育教学的组织、教学方法的选取、教学内容的选择等，是教与学的出发点和落脚点。根据目标的确定，制订实现目标的数据资源水平与信息技术支持，才能在人才培养目标与体育精准教学之间匹配合理的数据范畴，也才能有效激活体育精准教学的活力。

（2）采集支持系统。体育精准教学的数据采集在于围绕目标建立统一的数据标准，根据统一的采集标准建设存储数据库，将可测量数据模块化、将不可测量对象数据化、将复杂环境数据标准化和将不同情境数据进行多元采集，从而在可操作环境下对采集的数据进行整理和提取，消除数据杂乱、标准不统一等问题。大大增加数据的多角度、多层次和多模块性。

（3）服务支持系统。体育精准教学应该从学生个体需要出发，以学生为中心，定制个性化的教学活动。通过大数据分析，可以在目标志向、个体差异和社会需求之间架起桥梁，切实开展基础化、个性化、服务化、特色化和高效化的体育教学。

（4）分析支持系统。数据的采集、整理、转换和分析是为了将数据进行聚类与关联，找出数据之间隐藏的关系网，包括甄别学生的类特色、针对不同学生个体的策略选择、在相关联系中寻找规律、制定个性化的培养计划和分析各种因素的因果关系等。分析支持系统是数据驱动教学的核心，只有将采集的数据进行有效转化处理，才能驱动体育教学向精准化方向发展。

（5）监测支持系统。学生体育知识、技能学习的变化过程和个体行为改变的程度水平，都依赖于大数据监测支持系统所提供的数据支持，其监测、预测与预警机制不仅可以为学生学习提供可视化的诊断报告，也可以为体育教师教学评估、反馈、干预与改进提供重要的参考依据，这是体育精准教学的价值效益逐步凸显的关键。

3.4 体育精准教学的操作框架

体育精准教学的操作框架主要从学习目标、学习内容、学习活动、学习行为和学习整体等进行分析（见图4）。

图4 体育精准教学操作框架的递进图Figure 4 Progressive Diagram of the Sports Precision Teaching Operation Framework

3.4.1 学习目标精准设定 体育精准教学目标的设定，实质是学生个体特征与教育预期结果之间精准表达的映射。主要需要对学生原始状态数据进行精细化分析，提取学生个体已有知识和技能基础，并根据学生个体生活环境、锻炼习惯、生活条件等，结合学生的认知结构、学习动机、情感态度等建立学生个体的学习者模型。以此进行类似学生的分层与分类，分析学习者关键的目标实现特征，从而建立精细化的学生个体特征与教学目标维度的映射，使教学目标的设计更具差异化和个性化，为高效实现体育教学目标提供保障。

3.4.2 学习内容精准推送 体育精准教学内容推送是根据学生体育学习需求的主动送达，传统体育教学内容传授方式与学习资源的选择普遍相对单一。基于大数据的推送往往是双向的，甚至是多向的。需要数据之间、数据与人之间、人与人之间进行有效链接。如何才能实现有效链接，一方面学生线下生活轨迹被记录，转化为数据，并经过分析处理，为研究者快速、及时和精确地捕捉体育教学工作的重点、难点提供了方向；另一方面，研究者有针对性地将学习资源以文字、视频等方式在线上进行推送，为实现教学内容精准投放提供支撑。

3.4.3 学习活动精准设计 体育精准学习活动设计，应按照以下步骤进行：个体差异检测，通过对学生个体数据的收集与分析，辨析学生的个性与共性元素，为下一步学习活动设计提供数据支撑；群体动态分组，根据学生基础情况数据的分析，按照不同阶段学习内容特点、性质和要求，进行学生小组的同质化和异质化分组；共性并列教学，针对学生个体的共性需求，在活动设计中合理进行具有整体化功能的教学活动，满足体育教学活动共性功能的要求；个性差异教学，在共性并列教学后，需要根据不同学生的个体特征进行差异化的教学活动设计，从而对不同学生进行针对性的指导与帮助。

3.4.4 学习行为精准测评 大数据时代，可采用信息化手段和工具精准记录学生的学习行为和表现，如智能佩戴设备的出现，让个体的健康水平、行为方式、情感认知和生活习惯及身体生理变化等都可以被记录、分析和应用，精准找到体育教学问题的根源所在，并且利用数据对体育教学效果进行评价，其结果往往也容易被各教育体所接受，有助于形成良性奖惩机制。另外，可以利用大数据建立动态过程评估和反馈机制，及时发现教育过程中的问题并进行有效调整和改进，有效提升体育教学活动的内部稳态与自我调整修复能力。

3.4.5 学习整体精准优化 学习整体精准优化主要包括利用大数据对于体育教学活动的整体性发现能力，深刻掌握体育教学活动的趋势规律；利用大数据对体育教学活动的整体性把握能力，科学设计体育教学活动的目标与内容；利用大数据对体育教学活动的监测、诊断能力，及时发现、调整与改进体育教学活动中存在的问题；利用大数据的相关关联能力，有效拓宽体育教学活动的方式和方法，增强体育教学活动的亲和力和针对性。从整体发现、整体把握与整体调整等方面对学习整体活动进行精准优化。

3.5 体育精准教学的评价要求

（1）过程性、结果性与增值性评价相结合。体育精准教学知识、技能等的学习结果可以通过结果性测试的评价方式予以实现，而态度、习惯、方法与情感等则只有在学生学习活动过程中才能逐步形成，其评价方式也应该是关注学生在学习过程中的具体行为表现，即采取过程性评价的方式。如何充分调动学生学习的兴趣，如何准确评价学生的学习效果，需要引入增值性评价，借助大数据若干技术与手段，实现对学生学习成果的系统评估。

（2）线上与线下、校内与校外评价相结合。体育精准教学线上基于大数据智慧教学平台，通过在线测验及时评价学生体育知识学习的水平程度，并且可以通过可穿戴设备的行为数据分析，对学生体育学习态度、习惯及学习投入等进行评价，而线下可以通过观察学生在真实体育学习情境中完成体育学习任务的情况来评价学生体育知识与技能的运用情况。亦然，对于学生学习数据的搜集与评价，不能局限于学校体育教学场景[17]，校外体育锻炼情况也应通过一定技术手段予以充分考虑与纳入。

（3）教师、学生与家长等主体评价相结合。体育教师作为体育教学设计参与主体，通过总结、调整和反馈改进和提升体育教学质量。同行作为体育教学的真实感受者，因其学科背景、能力经验、教学经历等都具有高度的相似性，其评价会对教学过程的改良具有积极的作用。管理人员作为体育教学资源的提供以及过程的协助者，进行督导性评价对于体育教师晋级、提升、奖惩等都有重要作用。业内专家作为体育教学的准确指导者，其具备较专业的学科能力，对于体育教师专业发展具有较好的指导作用，并且其评价结果往往也容易被体育教师群体所接受。学生作为教学直接参与者，其评价结果对于教师教学活动具有较客观的反映。因此，体育精准教学评价主体应该是多元的，需要教师、学生、同行、管理者、专家、家长等的共同参与。

3.6 体育精准教学的实现保障

（1）提升教师的数据素养。体育教师的数据素养水平是制约体育精准教学的关键因素，应该开展线上线下相结合的多方位教师数据培训。只有教师具备良好的数据素养，才能充分运用和挖掘体育教学活动中数据的潜在信息和隐藏的教学价值。如何真正提升体育教师的数据素养，首先就需要让体育教师明确数据的概念和数据对于教学的驱动效益；其次，应该设立体育教师数据素养认证机制，将数据素养纳入体育教师的专业能力测评中；最后，还应该建立完善的体育教师职前、职后培训机制，提升体育教师对于数据的处理分析能力和采集、解读和应用技巧，提升体育教师数据素养与体育教学实践活动的融合能力，形成用数据解决体育教学的难点、盲点及具体问题的意识。

（2）打造智慧的数据平台。数据驱动的体育精准教学模式离不开智慧数据平台的支撑，应该建立线上、线下同步采集网络，对于体育教学数据的采集一般主要来源于线上平台，线下因为采集困难、体量小、操作性差等一直被忽略。但对于体育精准教学而言，线下采集更加具有实践意义，既要完善在线采集的方式，还有破解线下采集的瓶颈，实现线上、线下的有效整合，这样才能满足体育精准教学的需要。当然这只是智慧数据平台建设的第一步，还需要将收集的数据进行储存、集成、整合、分析和应用，从培养目标下手，从技术突破着力，从实践应用反思。在巨大数据网络中找到最有价值的数据进行关联性分析，将数据进行进一步细化，最终为学生提供个性化的教学服务，加快数据平台的建设、运营、共享与应用，是体育精准教学的基础性条件。

（3）开展丰富的教学实践。体育精准教学的实现有赖于教学改革和实践的推进，一方面应该鼓励体育教师利用大数据有针对地设计、组织和评价体育教学活动，实时了解学生的学习情况和学习行为，营造体育教学精准化和个性化的师生良好互动局面，推动数据驱动体育教学走向常态化。另一方面，要积极推进体育教学从结果关系评价思维向过程关系评价思维转变，不能单纯地只关注学生技能水平的不足，更应该探寻技能为什么不足、有什么个体差异限制及其他因素影响，怎么进行干预解决，还应该重点关注学生的过程性和表现性评价，关注学生体育知识、技能变化和自我行为改变的程度。将体育教学过程涉及的诸多要素纳入可量化的评价范畴中，全面优化体育教学评价方式。也只有在实践不断的探索中才能将体育精准教学模式进行深入研究和不断完善。

（4）传播先进的数据理念。数据驱动教学是未来教育领域必然的改革趋势，需要整合多方（政、校、家、企、社）力量，建立全国性的数据驱动体育教学联盟，定期举办体育精准教学大赛，鼓励建立多层级、多模块社区，让教育管理者、教学实践者、教育研究者和其他群体都可以加入其中，共同分享、探索和改进体育精准教学模式，鼓励体育教师分享精准教学的成功经验和案例，让不同区域、不同学校的体育教师都可以在社区中发表自己的看法、展示自己的成功案例，分享心得、提出建议，共同营造良好的数据驱动教学氛围，传播体育精准教学的文化，推动体育精准教学模式和谐业态的形成和可持续发展。

（5）持续深入反思与改进。体育精准教学在认识上是一种理念的提倡，在实践中是一种未行的方向，实践才是检验真理的唯一标准。基于大数据，体育精准教学模式在实践中不仅需要了解大数据对于体育精准教学的支撑，还需要不断反思精准教学模式下教学主体的变化，以及数据伦理、数据安全等可能产生的负面问题[18-19]。并且，对于体育精准教学应该在基本理论、关键技术、运营保障、数据安全、组织策略、数据素养等方面进行进一步挖掘和改进，相应的体育教育管理部门应该给予适当的政策倾斜，保证体育精准教学模式研究的持续深入与持续改进。

4 结 语

基于数据驱动教学理念，运用大数据技术建构体育精准教学模式，有利于突破传统体育教学的诸多限制，对于增强我国学校体育教学信息化水平、推动体育学科教学的科学发展、提升与优化体育教学的质量和效果等都具有重要的价值意义。总之，大数据时代的体育精准教学需要具备与之相呼应的思维理念跟进，在认识上做到与时俱进，在实践中进行积极探索、深入研究与不断完善，才有利于构建适合我国学校体育教育教学语境下的精准教学模式理论与实践体系。