人工智能赋能学校体育教学的价值、困境与对策

高明光 付欣欣 徐青玲

（江西师范高等专科学校 江西 鹰潭 335000）

近年来，我国教育领域的人工智能应用发展迅速，为人工智能产业的发展提供了丰富的场景和创新舞台。人工智能赋能学科教育是时代发展过程中的必然趋势，是不同学科谋求发展的一致诉求，也将为我国学校体育的转型发展提供强大助力。人工智能将广泛渗透到学校体育、全民健身、竞技体育以及体育产业等各个方面。2018年4月，教育部印发了《教育信息化2.0行动计划》，明确指出人工智能、大数据等技术迅猛发展，将深刻改变人才需求和教育形态。人工智能＋教育首次在国家层面提及。2019年，李克强总理在政府工作报告中将人工智能升级为“智能+”。2020年7月，中央网信办等五部门印发了 《国家新一代人工智能标准体系建设指南》，并率先在养老、环保、教育、医疗健康等重点行业和领域进行推进。人工智能连续多年出现在政府文件和工作报告中，反映出人工智能对我国社会发展的战略意义与重要价值。因此，推动人工智能与学校体育教育的融合发展，既是“素质教育”、“健康中国”、“体育强国”等国家战略的重要抓手，也必将成为学校教育现代化的重要体现。在此时代背景下，本文着重探讨人工智能赋能学校体育教学所带来的价值与所遇困境，针对困境进行对策研究，以期加速推进人工智能走向学校体育教学。

1、人工智能赋能学校体育教学的价值探究

数据显示，2019年我国青少年体质健康达标优良率为23.8%，2020年青少年肥胖率近20%、青少年近视率达52.7%。在形势如此严峻的情况下，如何有效促进青少年体质的健康发展是新时代下的重要课题，备受社会关注。学校体育是培养学生体育技能，增强学生体质健康的重要场所，政府和人民都希望学校体育能打破此种下滑趋势，让学生的身体真正强起来。人工智能赋能学校体育教学的核心价值是利用当今时代最前沿的革新技术，推动我国学校体育教学的改革与发展，破解传统体育教学过程中存在的问题，进而达到提高学生健康体质的目的。

1.1、提升学生运动表现，预防运动伤害事故

智能可穿戴设备可用来获取学生的跑速、距离、心率等运动数据，大量运动数据通过云和人工智能算法等技术可及时将分析后的数据反馈给教师和学生，助力教师全方位掌握学生的运动状况、帮助学生更清楚地了解自己的运动表现。Under Armor的鞋配有感应装置，能收集运动者的速度、频率、距离，分析肌肉负荷状态，并能即时反馈运动负荷量。这些智能可穿戴设备面向的客户群体较为广泛，不仅向竞技体育领域提供尖端设备，也向市场提供亲民的高性价比产品，产品的适配终端产品则是大众化的智能手机和电脑等产品，但却能提供稳定且可靠的数据收集、计算及分析服务。这些智能产品运用在学校体育教学中，将起到帮助学生提升运动表现，预防运动伤害事故等作用。

1.2、助力教师科学化与针对性教学

智能可穿戴产品、视频识别以及姿势识别等技术运用在体育教学中，可产生海量的学生学练大数据，所产生的大数据结合深度学习等人工智能算法可使传统体育课堂中的定性信息定量化，相比传统体育教学而言，在人工智能技术赋能加持下的体育教学过程，则更具科学性、针对性和高效性。海量学习与锻炼的体育数据，通过智能算法与体育大数据库进行比对分析，能得到每一个学生的学练数据分析结果，这将为教师提供更科学、更有针对性的教学依据，从而为学生提供科学化和针对性的课堂体育教学。

1.3、提高学生学练效率和质量

运动视觉、图像识别、姿势识别等技术可以采集学生多方面的学练数据，并可同步至云端通过人工智能算法与标准体育动作数据库进行比对分析，最终通过可视化方式将学生的学练效果反馈给教师和学生。教师可通过反馈信息科学调整教学方法，学生通过反馈结果可清楚地感知自身动作与标准动作的差别，更易理解所学动作，改进学习。在人工智能技术的赋能下，可有效提高学生的学练效率和学习质量。

1.4、智能评判学生动作的科学性与规范性

计算机视觉技术结合人工智能算法，通过与标准动作数据库比对，可智能评判学生动作的科学性和规范性。计算机视觉技术通过在时域上追踪某些关键点以标记人体动作，并输出为数学方式以描述运动的过程，这对于体育教学具有重要意义。计算机视觉通过录像对运动关键点进行记录、追踪和计算，并通过人工智能算法对动作进行自动识别，有效改善了传统动作识别技术的不足之处。随着技术的不断迭代，运动视觉技术也从最初的仅能单人捕捉发展到目前的可多人识别，技术在不断的走向完善。计算机视觉技术应用于体育教学中，能智能评判学生动作的科学性与规范性，推动学校体育教学向现代化和智能化方向发展。

2、人工智能赋能学校体育教学的困境

2.1、我国体育大数据尚未真正形成

大数据是相对于传统的数据而言的，其大小已经超出传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据。近年来，我国体育大数据建设发展迅速，已初具规模，但总体上处于初步阶段，发展过程中还存在诸多问题，如，数据的采集人群和运动类型不全面；数据采集基本停留在步数、距离、心率等单一类型层面；对人体运动生理数据的采集和挖掘较为欠缺等问题。各类体育数据服务商各有自己的数据采集与分析系统，没有达成数据互通与共享的系统平台，目前已形成了诸多分散的数据孤岛。由于开发主体众多，难以协调利益分配、数据权利等问题，数据互通与共享平台的开发进展缓慢，以至于我国到迄今为止依然没有建成真正意义上的体育大数据库。

2.2、人工智能技术有待改进与升级

目前，人工智能处于初步发展阶段，属弱人工智能阶段，机器没有自主思考与分析的能力。如果不向其输入大量背景知识，数据在采集、处理和分析过程中将出现分析偏差和计算不准确等问题。另外，需要通过技术升级和完善，解决民众所担心的人工智能应用所带来的负面问题如信息安全、算法歧视和隐私保护等问题，周鸿祎在第2届世界智能大会上指出，360人工智能安全团队对目前最流行的人工智能深度学习框架进行了研究，发现了几十个开源系统的安全漏洞。因此，人工智能技术需不断迭代、完善与改进。

2.3、相关支持和保障体系有待发展与健全

人工智能发挥作用的前提是拥有大量且有效的运动数据。目前，无论是学校体育领域，还是在竞技体育和大众体育领域中，数据在采集、传输、分析、应用等诸多环节，均没有统一的数据标准规范，且几乎不对外公开。标准化数据的缺失，制约了人工智能赋能体育教学的进程，阻碍了体育人工智能的良性成长。人才是科技发展的基础，在体育人工智能人才培养方面，我国仍处于起步阶段，“体育+人工智能”复合型人才缺口巨大，而美国在上世纪90年代就已经初步建立了本国人工智能人才培养体系。人才是人工智能竞争的关键，我国高等院校、科研院所作为人才输出基地，存在对体育人工智能相关专业设置不足、人才培养体系还不够成熟等问题。

2.4、教师对人工智能的认同度和接受度低

相比于其它教育学科，体育学科信息化基础建设相对较弱，教师缺乏信息化和智能化体育教学的概念。因此，多数体育教师对人工智能的认同度和接受度低。体育教师是学校体育教学过程的主体，他们的意识和观念直接影响了人工智能设备在体育教学中的应用情况，决定了人工智能与学校体育教学的最终融合效果。因此，体育教师对人工智能持有的消极态度，成为了人工智能与学校体育教学深度融合的阻碍之一。

3、人工智能赋能学校体育教学的策略

3.1、给与人工智能赋能学校体育教学的政策支持

目前，我国人工智能赋能学校体育教学正处于起步阶段，需要政策的强有力引领和支持，规范行业发展初期相对杂乱的低等级应用，全局引领学校体育人工智能的发展。政府部门应制定切实可行的支持政策，并严格贯彻落实。支持有发展潜力的人工智能企业，并引导建立人工智能体育实验基地，鼓励并扶持基础性和应用性研究，为人工智能赋能学校体育创建发展平台。

3.2、整合社会资源，加速推动体育＋人工智能复合型人才的培养

人工智能是否能较好的与体育教学相结合，关键点在于专业性人才和人才的储备情况，“体育+人工智能”复合型专业人才的专业建设情况和培养力度决定了人才产出和储备情况。政府、高校和企业在“体育+人工智能”复合型人才的培养中具有重要作用。政府应该从政策指导和资金支持两个方面提供保障，高校作为人工智能技术创新和应用实践的平台，要挖掘自身优势体育项目与人工智能研发相结合，积极探索体育人工智能专业的建设，培养不仅具有体育学科类专业知识，还必须具备计算机科学等相关学科背景知识的复合型人才。高校与企业应加强合作，给学生创造适合的学习与实习环境，并使学习与实习高效对接。企业应担负起自身社会责任，积极为高校学生提供相关课程培训和实践研究平台，为高校体育人工智能复合型人才的培养提供意见和指导。

3.3、组织开展相关培训，提升体育教师及管理者的应用意识和信息素养

体育教师在教学以及训练过程中，累积了较多亟待解决的问题，这正是人工智能赋能体育教学和训练的实际需求和创新动力，由于忙于授课、职称晋升和教学评比检查等，体育教师及管理者对人工智能了解较少。因此，相关部门需积极开展人工智能系列培训，让体育教师和管理者切实认识到人工智能赋能体育教学的意义。对于管理者而言，参加系列培训为他们制定相关政策，进行资源配置与整合等提供了知识储备和参考依据。另外，应大力发展校企合作，为人工智能企业提供产品研发的需求信息，促进人工智能与学校体育教学的深度融合。