人工智能助推体育教育发展的需求机理、关键维度与实现方略

尹志华 ,郭明明 ,贾晨昱 ,徐艳贤 ,李晨曦

《新一代人工智能发展规划》和《高等学校人工智能创新行动计划》等文件的颁布,使得人工智能的创新应用受到广泛关注。作为研究如何制造出类人的智能机器或系统,以模拟人类活动和思维,延伸和扩展人类智能的科学[1],人工智能技术正在不断成熟。以近段时间火爆全世界的由美国Open AI 公司研发的人工智能聊天机器人Chat GPT 为例,其以自然连续的对话模式和广阔精准的多领域知识和能力引起了世界各国的关注,并迅速与其他人工智能技术一起被应用于客服、教育、娱乐、设计、开发等诸多领域,Chat GPT 的用户数量也在短时间内实现突飞猛涨。在教育领域,《2019 年人工智能发展白皮书》指出,“人工智能切入教育领域的相关服务包括拍照搜题、分层排课、口语测评、组卷阅卷、作文批改、作业布置等,涉及了自适应、语音识别、计算机视觉、知识图谱、自然语言处理、机器翻译、机器学习等,正在创造着更加个性化、服务于终身学习的智能高效学习环境”[2]。可以预测,以Chat GPT 为代表的人工智能在教育这种智能高效学习环境的缔造中将扮演至关重要的角色,能助力实现诸如个性化在线语言学习、写作指导、问答系统等多种教育任务。由此可知,人工智能对教育发展正在产生革命性的促进效应,而体育教育作为教育的重要组成部分,也应主动关照人工智能从而在新时代发挥其对体育教育的助推作用。基于此,本文将前瞻性地分析人工智能助推体育教育发展的需求机理,关键程度和实现方略。

1 人工智能助推体育教育发展的需求机理

1.1 新一代体育教育实施对象深受人工智能影响

当前学生出生于千禧年后,他们从出生开始就深受人工智能影响。人工智能发展历史可划分为诞生期(1943—1956 年),其标志事件是1950 年提出的“图灵测试”,1956 年的达特茅斯会议宣告人工智能诞生;第一次发展热潮期(1950—1970 年),主要标志是符号主义、早期推理系统、早期神经网络、专家系统等人工智能流派的提出;第二次发展热潮期(1980—2000 年),其标志是统计学派、机器学习和神经网络等人工智能流派的兴起;第三次发展热潮期(2006 年后),主要体现在大数据、深度学习、机器学习和AlphaGo 为代表的人工智能应用;美国Open AI 公司于2022 年12 月推出的Chat GPT 则可以看作是第三次发展热潮期的“高潮”。从历史演变可知,人工智能真正走向普及是在2006 年后,以大数据、深度学习和机器学习为核心开始逐渐进入金融、交通、教育、医疗、制造等领域,而这一时期,正好是当前体育教育实施对象进入学校开始接受教育的时代。也就是说,人工智能的第三次发展热潮与当前体育教育实施对象的成长具有同频共振的轨迹,因此人工智能对年轻一代的影响既深刻又全方位,且随着时间推移,新的体育教育实施对象受人工智能的影响将越来越深入。

国际学者对伴随信息技术成长的千禧年一代及其信息技术行为特点高度关注,Marc Prensky 将该群体称为“数字原住民”(Digital Natives)。“数字原住民”养成了数字化的生活和思维方式,主动尝试创造性地应用信息技术[3]。与“数字原住民”类似,新一代深受人工智能影响的受教育对象则可称为“人工智能原住民”,即他们从出生到成长再到接受教育,始终都浸润在人工智能环境中,不可避免的使其思维方式带有很强的人工智能时代特征。他们进入社会后,人工智能也将伴其一生,对其未来工作和生活将产生全方位影响。在此特殊背景下,这些“人工智能原住民”对信息获取的便捷性和即时性、学习体验的个性化和游戏化、反馈内容的直观性和针对性等都有着较高要求[4]。因此,在面对生长于人工智能时代且终身面临人工智能影响的受教育对象时,体育教育对人工智能应用有着强烈需求。

1.2 人工智能在教育领域广泛应用的整体推动

2019 年5 月,国际人工智能与教育大会形成了《北京共识—人工智能与教育》,明确提出要探索利用人工智能促进教育创新的有效战略和实践模式。当前人工智能在教育领域的应用越来越广泛,如帮助学生居家学习的智能学伴就是典型案例[5]。智能教育(Artificial Intelligence in Education)概念的出现更是凸显了人工智能在教育领域的逐步深度应用。智能教育又称为“AI +教育”,是指将人工智能和教育科学结合在一起,通过开发和使用具有灵活性、包容性、参与性和个性化的智能工具来赋能教育。智能教育的建设涵盖校园IT 基础建设、互动教学硬件设备、信息化平台及软件、线上内容资源,通过软件、硬件和内容的整合构成了智能教育行业——在线教育、智慧校园和智慧课题[6],智能教育情境下人工智能在教育中的应用将遍布各类教育教学场景。

在人工智能广泛应用于教育领域的整体推动下,体育教育必然将受到整体环境的影响。以智能教育中的智慧校园建设为例,体育教学场地、器材设施、教学内容等必然要融入物联网、大数据等智慧校园建设的核心要素,从而实现校园所有终端智能链接,这对于体育学习环境、学习方式、学业测评等将带来深刻影响。以体质健康测评为例,在智慧校园建成的人工智能时代,学生可随时随地、自由选择跑步路径以测评自身跑步成绩,身份识别系统能通过可穿戴设备的识别码确认学生身份,运动风险监控系统能通过可穿戴设备采集的心率、血氧、体温等数据判断学生运动风险,智能成绩判别系统可基于从可穿戴设备中获得的加速度计数据和GPS数据自动识别学生是否存在作弊行为,并提取学生跑步区间范围内最好成绩作为其跑步成绩,智能成绩公布系统则会自动将该成绩推送给学生、家长和教师,而上述所有数据又可通过区块链技术以安全、不可篡改的加密形式进行传输,从而确保数据的安全性和隐私性。通过案例可知,人工智能在教育领域广泛应用能够深刻影响体育教育,且这种影响能够帮助体育教育节省资源、提高效率,在保障学生安全同时还能提升自主性和公平性,这为体育教育主动拥抱人工智能奠定了基础。

1.3 新时代体育教育发展对人工智能的迫切需要

新时代体育教育发展对人工智能有着迫切需求,一方面源自于体育其他领域人工智能逐步应用的影响,另一方面源自体育教育改革的新方向。从当前体育领域人工智能的应用来看,路来冰认为主要借鉴工程学、计算机科学和体育科学的研究方法聚焦开发与完善针对不同人群、基于机器学习与深度学习的智能穿戴设备[7];鲁志琴等认为数字经济为人工智能推动体育产业发展提供了时代背景,同时人工智能促进了体育产业“技术—经济范式”的变迁,为体育产业发展提供了新空间[8];王相飞等则认为人工智能将从传播者、内容、平台、用户和效果等方面对体育传播产生全方位影响[9]。但是,目前人工智能在体育教育中的实际应用很少,这与体育教育的重要地位极不相称。此外,从体育教育发展的新方向来看,指向学生体育与健康核心素养培育的《课程标准(2017 年版)》明确提出要“将智能手机、运动手表、心率监测仪、计步器、加速度计等深度融合到体育课程中”,从而提高学生智能素养[10]。而人工智能中的机器学习、深度学习、自然语言处理、专家系统、图像识别等技术可通过学习者肖像、智适应学习、智能化评价等满足课程改革对学生体育学习的新要求。由此可知,无论是从内在动力还是从外在刺激来看,体育教育对人工智能都有着迫切的应用需求。

因此,从推进体育教育未来高质量发展的现实需求出发,亟需加强人工智能在体育教育领域的深入应用:一是可在体育课程内容设置人工智能的模块体系。五育融合和跨学科教育是未来教育的发展方向,为了更好地基于体育教育培养学生的跨学科核心素养和智能素养,未来需要以体育教育为载体,在其中开展人工智能知识教育,打造“AI +体育教育”的课程模块体系,如在健康教育模块中设置“智能可穿戴设备、运动和健康状态检测、体质与健康数据智能分析与运用”等主题;二是在体育教育中充分发挥人工智能应用的优势,整体推动体育教育转型升级。如在学情分析环节,基于学生营养摄入、体质健康、心理健康、日常步数、学习进度等数据,为每一位学生绘制学习者肖像,设置不同学习目标、规划个性化学习方案;在评价环节,通过智能可穿戴设备识别学生全时段活动类型和能量消耗,将评价切实融入学习与生活中,从而使得学习评价更加精准与公平。

1.4 学生高阶体育思维能力培养的驱动

随着Chat GPT 等人工智能产品的出现,大部分重复性乃至部分创造性工作都已经可以交给人工智能来完成,低阶思维已无法满足学生适应现代复杂社会的需求,而基于责任心、兴趣、好奇心、钻研精神、韧性、深度思考等的高阶思维能力逐渐成为当代社会人才需求的新方向,也是学生面向新时代的必备技能。如何培养学生的高阶思维能力,已成为当前教育领域的核心问题。研究者认为,深度学习是学习者运用高阶思维能力的学习形式,深度学习的目标是发展学习者的高阶思维[11]。因而在当前背景下,体育教育需要转变方向,实现以深度学习培养学生的体育高阶思维能力。从浅层学习到深度学习,从低阶思维到高阶思维能力培养的观念转变,对体育教育带来了极大挑战。

以此为背景,体育教育需要引导学生从浅层学习转向深度学习,方能满足培养学生高阶思维能力的目标。传统体育浅层学习所强调的肢体动作赋予学生的学习体验虽然直观,但仅停留于动作大小、力度、方向等的变化,学生对动作背后所蕴含的原理、机制乃至文化底蕴等所知甚少,因而会产生枯燥乏味感,因为仅靠动作学练无法形塑学生的高阶思维能力。新时代各种人工智能应用能将学生的体育浅层学习转变为深度学习,从而刺激学生认知思维,引导其探索更深层次的学习机制,培养学生的复杂思维与问题解决等高阶思维能力。如在足球学习中,可通过计算机视觉识别课堂中每位学生的跑动路线、技术动作、战术配合以及违规事件,通过赛事智能分析系统评价学生足球技战术掌握、技战术执行及规则遵守情况,进而引导学生从表层“技术动作模仿”向深层“整体运动分析”转变。

2 人工智能助推体育教育发展的关键维度

2.1 人工智能助推体育教育管理

一是通过人工智能创建并运行体育教育管理系统。体育教育是一项高度复杂的管理工作,涉及到对行政人员、教师、学生、家长等人力资源,以及招生、排课、教学、训练、考勤、课外锻炼、家校合作等多方面业务的协调统筹,如果仅依靠传统的点对点管理方式,已经很难全面满足当前体育教育的发展需求。而基于人工智能开发体育教育管理系统,可以极大提升管理效率,形成垂直管理通道,降低层级管理的复杂性并改善管理的低效。以校园足球为例,通过开发智能管理系统,可以将选材、试训、招生、录取、培养等流程实现智能化联通,并将不同时段的数据进行整合,跟踪和分析校园足球运动员的成长历程和未来发展潜力。此外,还可以基于智能管理系统聚焦足球教学、大课间、课后社团、学生自主锻炼等方面,利用移动端的小程序、物联网、多媒体屏幕、智能穿戴设备等[12],对校园足球“学-练-赛”进行一体化管理,实时掌握全校足球运动的相关数据,为上级对校园足球开展成效评估和学校对校园足球发展决策提供依据。

二是开发各类体育教育专家系统。专家系统是近些年来人工智能应用的典型案例,是一些能够模仿人类专家行为的计算机程序,它根据用户(询问者)提出的信息(问题)迅速而准确地对信息做出反应(解决问题的方法),从而模拟该领域的专家,如Chat GPT 就可以被视为教育、科技、历史、文化等多个领域的专家系统集成。体育领域的专家系统主要集中于教练专家系统、选材专家系统、运动处方专家系统、国民体质监测与机能评定专家系统、赛事申报与决策专家系统等方面,旨在将这些领域专家的知识、经验与策略等形成“知识库”,然后去模拟和解决现实中复杂的体育相关问题。随着国家对体教融合、青少年健康的高度重视,体育教育专家系统开发具有很大的潜力,可应用于体育教学、锻炼、课外活动、后备队员选拔等方面。以基于人工智能的体育教师专家系统为例,可将优秀体育教师在体育教学、课余运动训练、课外体育竞赛、课外活动、体质健康测试等方面长期形成的优秀经验进行数据化、结构化整合,形成数据管理平台为专家系统提供知识输入和数据支撑。融合大量优秀教师经验并基于智能算法进行教学指导的专家系统相较于传统体育教师的优越性如表1 所示[13]。以教学计划设计为例,优秀体育教师在学情分析、目标设置、内容选择和学习评价方面经验丰富,而现实中需要大量体育教师针对新进体育教师培训、教学比武大赛、绩效考核等关于教学计划设计的效果进行评判,此时如能够形成体育教师教学计划设计专家系统,通过将现有教学计划放入专家系统进行智能分析和效果预测,可极大地提高工作效率和科学化的判断水平。再比如,通过开发课余运动竞赛编排专家系统,将优秀体育教师在竞赛编排方面的经验进行集成,可以帮助更多的体育教师更好地协同处理参赛人数、比赛天数、场地器材使用数量、比赛方式等,从而快速准确地形成最佳竞赛编排方案。总之,基于人工智能的体育教育专家系统开发,既可最大限度发挥优秀体育教育工作者日积月累的专业经验,又可解决专业人员短缺问题,提升体育教育工作效率。

表1 基于人工智能的体育教师专家系统与“人类教师”的区别Table 1 The difference between the expert system of PE teachers based on artificial intelligence and “human teachers”

三是开展体育教育大数据挖掘和智能化分析,为体育教育管理提供决策咨询。体育教育中存在着海量数据,以往因缺乏挖掘和深度分析,因而忽视了这些数据的可用性。随着人工智能技术不断成熟,可通过机器学习算法对数据进行深度挖掘,洞察到人脑难以检索和分析出的隐藏信息。如可根据政府颁布的体育数据采集标准、数据仓库的建设标准,通过可穿戴智能传感设备对学生的基本信息和体育测试数据、体育学习数据、锻炼时长进行采集,然后将各类零散的结构化数据和非结构化数据综合起来基于人工智能进行关联分析,采用各种存储设备以数据仓库的形式对数据进行存储,之后进行清洗和转换以提高数据的规范性和标准化,再通过机器学习和数据挖掘算法对这些体育数据进行比较、分类、预测、聚类等,从而达到对数据智能化分析的目的,利用数据可视化技术,对数据处理结果进行更加直观表达,使得管理者、政策制定者、教师、学生能够快速发现这些体育数据中包含的规律,并用于指导决策服务。

2.2 人工智能助推体育教师教学

一是帮助体育教师转变角色。人工智能使得教师权威性被消解,教师工作内容也将产生变化。人工智能可代替体育教师完成机械性、重复性的教育教学工作,从而使得教师将更多精力用于培养学生的体育品德、情感态度、体育创新等高阶能力。实际上,人工智能代替教师传授专业知识和技能的案例已屡见不鲜,如北京师范大学开展的“人工智能教师”项目,可实现自动出题和自动批改作业、对学生的学习障碍进行自动诊断与反馈、监测学生的体质健康并提出提升方案等功能[14]。相较于真人教师而言,人工智能教师还有着诸多优点,例如可以7*24 小时在线为学生解答体育相关问题,为学生提供权威和精准的动作示范与指导,在督促学生学习等机械性重复工作方面更少出错等。比如,学生如果向体育教师提出了颇具难度的体育学习方面的问题,那么体育教师完全可以借助Chat GPT 寻求启发性的答案,然后结合教师的理解来为学生答疑解惑。同样,学生也可以直接通过使用Chat GPT来减少对体育教师的依赖,这又进一步推动了体育教师角色转变的进程。因而在人工智能时代,诸如运动技能教学与评价、家庭体育作业批改、体质健康测评等机械性、重复性的体育教育教学工作可由人工智能来完成,从而为体育教师的角色转变提供支撑。

二是辅助体育教师开展教学设计。在教学设计方面,人工智能可以帮助体育教师优化教学内容和改变教学方式。针对教学内容,由于人工智能时代的知识快速迭代、指数级增长、组织结构多维化、呈现方式具象化等特性都使得学习者更趋向于接受简短精练、直观易懂的知识,同时人工智能中的知识图谱技术为简短精练的知识内容提供了组织架构方案,避免了因知识点拆分细化导致的缺乏系统性问题。人工智能中的知识图谱技术能以三维图形方式呈现出各知识点间的关系,展示出各知识点间的多维联系,同时去除冗余知识点[15],这为体育课程内容的组织架构转化提供了可能。此外,人工智能还能增强教学内容的可视化。长久以来,学生对运动技术的学习主要依靠教材中的文字图片或教师现场示范;有的教材则通过让学生扫二维码来观看动作视频。基于人工智能的动作捕捉技术配合虚拟现实(VR)或增强现实(AR)则可为课程内容呈现形式提供新的可能,在此类技术支持下,学生可从多角度具象化地观看技术动作,从而准确理解和掌握技术动作。例如,Ghost Pacer 公司的全息眼镜就采用AR 技术,在跑者前方呈现出能够展示正确跑姿、提供动作指导、引领计划配速的“幽灵兔/虚拟领跑员”。人工智能结合云计算与云存储、AR 和VR 等配套技术能够随时复现存储于云端的体育教学资源,为师生构建虚拟的教学场地与器材[16],从而解决场地器材不足和教学场景的单一化问题,助力体育教学跨越时间和空间的桎梏;此外,人工智能中的智适应学习技术,能够依据学生学习兴趣、成绩、能力、身体素质等历史学习数据和学习路径规划算法,为每一位学生定制个性化的体育学习方案。

三是基于智能助手帮助体育教师完成教学任务。基于人工智能的体育教育智能助手,可辅助体育教师完成备课、动作示范、课堂监控、体质健康测试、家庭体育作业批改、动作纠正辅导等工作。以家庭体育作业监控为例,为了改变当前主要依靠家长监督或拍视频形式发送给教师进行监控的低效方式,体育教育智能助手则能采用计算机视觉技术配合动作捕捉算法自动判定学生体育家庭作业的完成质量,并将完成结果第一时间汇总后发送给体育教师,从而提升体育家庭作业的监控效率。又比如以体育课堂监控为例,目前基于心率监测设备的体育课堂运动负荷监控已经在较多的体育教研活动中得到了应用,但因为设备佩戴繁琐、需要专业技术人员指导等问题,此类技术在日常教学中应用仍不广泛,然而随着人工智能中计算机视觉和人机交互技术的日趋成熟,体育教育智能助手可在学生无感的情况下监控体育课堂的运动负荷,甚至可以帮助体育教师监控学生的技术动作完成质量,从而整体提高体育课堂教学质量。

2.3 人工智能助推学生体育学习

一是通过体育学习智能测评为学生提供反馈。基于人工智能的体育学习智能测评系统,旨在帮助体育教师完成常规性体育学习测评(如体质健康测试、技能测评等)的同时,实现体育学习自适应评价、增值性评价和过程性评价,从而使体育学习评价更为科学完善。以体育学习自适应评价为例,在传统体育学习测评中由于学生身体素质和技能水平参差不齐,导致学生对同样的测评内容和标准有着不同的感受,因而无法凸显测评对学生学习的引导作用,但人工智能技术的介入可实现体育学习自适应测评,此类测评会根据学生以往在体育课堂中的表现为每位学生单独设计测评内容和测评标准,并且可以随着学生在测评中的表现调整后续测评任务的难易程度,从而激发学生学习相应内容的挑战心理和自信心。又比如以过程性评价为例,目前我国多地体育中考均要求将过程性评价与终结性评价相结合,但难点在于过程性评价需要投入大量资源,且担任过程性评价任务的一线体育教师在压力之下做出的评价可能会有失公平。人工智能技术的介入则可解决过程性评价中存在的问题,可以常态化、实时性地记录学生学习生活中的体育行为并评价体育表现,并将它们作为过程性评价的重要依据,从而推动过程性评价的切实落地。

二是进行体育学习分析与学习者数字肖像绘制,揭示学生体育学习背后潜藏的规律和原理。体育学习分析是指对体育活动参与者以及从事体育活动环境中的相关数据进行收集、整理、分析,从而对体育学习进行反馈和干预的过程。将不同体育学习者的活动水平、身体素质、心理素质等体育学习数据具体信息抽象成标签,利用这些标签将学生形象具体化,形成体育学习者画像。对于体育学习而言,学习分析和学习者数字肖像绘制有着较大应用空间,一方面可以更好地揭示体育学习内在机理,消除传统观念中认为体育学习就是动作技术演练的过程。同时,还可在学习分析基础上,基于个性化学习数据为每个学生绘制学习者肖像,这不仅可以为学生和教师提供直观的学习形象感知,更重要的是可更好地激发学生学习兴趣。体育教师可在学生体育学习者数字肖像基础上,为学生提供个性化、精准的靶向体育教学干预指导,从而更好地提升学生的身心健康水平。

进行体育学习分析,首先要收集学习者在体育活动中的各种信息,接着从不同维度对数据进行系统分析,将分析结果以可视化形式反馈给体育学习者、体育教师和政策制订者,最后根据数据分析结果,体育学习者、体育教师和政策制订者做出改变以适应发展[17]。因而,在体育学习分析和学习者数字肖像绘制过程中,可借助各类传感器如GPS、心率监测器、加速度计等以及智能手环、动作捕捉系统等设备,记录学生运动中的步频、速度、心率、动作形态等数据,然后通过机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能技术,基于算法模型提取学生的体育学习特征,形成体育学习者数字肖像,从而为体育学习状态诊断与困难应对提供科学依据。

3 人工智能助推体育教育发展的实现方略

3.1 加强体育教育领域人工智能基础设施建设

在软硬件基础设施建设方面,即要依托智慧校园建设,将体育教育所涉及的场地、器材等元素进行智能化。一般而言,体育教学主要在室内体育场馆或开放的室外场地中进行,因此需要在这些环境中铺设人工智能硬件基础设施,如各类传感器、摄像头、遥测与遥感等传感设备。除了对教学环境中的硬件基础设施进行建设外,在条件允许的情况下还可为学生配备智能可穿戴设备、为教师配备体育教学终端等,从而实现对体育教学环境中学生和教师的全面感知和联通,智能化监测学生在运动中产生的各类数据,并以数字形式进行存储和传输。此外,还应推动无线基站、相关各级机房以及中转设备在原有基础上的升级和改造,加快实现体育教育环境中的通信网络、无线网络和宽带网的覆盖,从而保证体育教育过程中有效信息的高速和稳定传输。

在内容与数据平台构建方面,即要依托人工智能硬件基础设施建设,构建包含海量体育教学资源的内容平台和体育教育大数据平台。其中,内容平台以各类信息化存储的体育教学资源为主,如精选的课例、教案、技术动作、学生常见问题及解答、测评内容及方式等,通过内容平台构建能极大提升体育教师教学效率和学生体育学习体验。体育教育大数据平台旨在存储各类数据,包括学生在体育学习时产生的学习记录、学习路径、学习速度、项目偏好,在运动中产生的心率、血氧、体温、情绪、行为,教师在教学过程中的备课记录、教案、教学策略与方法、器材场地等,通过构建大数据平台能够记录体育教育过程中所有数据,为基于数据挖掘和智能化分析的教学场景还原、进度监控、教学计划优化等后续体育教育人工智能应用奠定数据基础。

此外,在推动体育教育领域人工智能基础设施建设过程中,既要加大经费投入,建设能满足运用体育教育智能化工具的配套设施;又要提前做好建设规划,各级各类学校要根据实际情况,因地制宜、力所能及地进行软件基础设施建设。

3.2 将人工智能融入体育教育顶层设计

首先,在政策支持方面,国家今后应在颁布的体育教育相关政策文件中明确提出应用人工智能的要求。比如,未来在修订《关于全面加强和改进新时代学校体育工作的意见》《关于深化体教融合促进青少年健康发展的意见》和《深化新时代教育评价改革总体方案》等文件时,可将人工智能对青少年健康促进的重大意义和体育教育中深化人工智能应用的要求作为政策要求明确提出;在一些操作性的政策执行过程中,要强化和引导人工智能对体育教育的助推作用,如通过减免税收政策引导企业加大对体育教育人工智能的投入,通过合理设置科研项目申报指南加强科研人员对体育教育人工智能的研发力度,通过职称评定政策引导一线体育教师创新性应用人工智能,从而促成企业、科研院所和一线体育教师间的产学研用协作,构建体育教育人工智能的产业生态闭环。

其次,在标准制定方面,应推进体育教育领域人工智能应用标准研制,如政府和企业联合制订相应数据标准,明确数据公开尺度通信加密标准,为人工智能融入体育教育提供稳定的数据资源。此外,政府和企业还应依托智慧校园建设,制定智慧校园建设中体育教育部分的相应标准,从软硬件基础设施到内容数据平台等方面为学校和企业建设智慧校园提供指导。通过制定明确的标准,能够提升体育教育领域各项人工智能应用的规范性、标准化和系统性,保障学生的数据信息安全,促进体育教育领域人工智能生态的健康和持续发展。

第三,在发展规划方面,各级体育教育主管部门和各类学校在制定近期、中期和长期发展规划时,要根据现有水平和未来要求,应考虑和加强对人工智能在体育教育中的应用,处理好人工智能赋能体育教育局部与全局的关系,处理好人工智能融入体育教育近期规划与长期规划之间的关系。比如,在教育部“五年发展规划”和年度工作要点中要强化人工智能在体育教育中的应用要求;各省市教育厅和体卫艺处要结合本省经济、教育和体育发展水平,分步骤有针对性地在师资培养、平台建设、基础设施建设等方面提出在体育教育中推进人工智能应用的规划;学校在制定体育发展规划和年度、学期工作计划时,要提出明确要求,引导体育教师形成应用人工智能的意识和强化应用操作技能。

3.3 大力提升体育教师的智能化素养

作为推进人工智能在教育中应用的关键实施者,当前教师对人工智能知之甚少,在应用方面存在较大困难[18]。而随着体育教育领域人工智能应用情境的爆发式增长,对体育教师的智能化素养提出了更高要求,这意味着以运动技术教学为主的体育教师培养已不能满足面向未来体育教育的需求,体育教师培养要随着社会需求发生转变。具体而言,可通过调整体育教师培养体系、优化体育教师考核制度两方面来提升体育教师智能化素养。

首先,在调整体育教师培养体系方面,需要将人工智能在体育教育中应用的理论与实践内容纳入职前职后体育教师培养方案。在职前教育中,应尝试设置以人工智能运用实践为主的相关课程,如体育教学智能工具实践、智能可穿戴设备运用案例分析、体育学习智能测评等,从而帮助职前体育教师提升对人工智能的正确认知,掌握人工智能在体育教育应用的常见技能,为其今后进入中小学开展人工智能应用奠定基础。基于此,在今后体育师范类专业认证、国家级和省级一流体育教育本科专业申报和建设中,要有意识考察各专业在培养体育教师人工智能方面的相关工作。在职后教育中,应加强体育教师人工智能应用的操作培训,鼓励教师参加各类与人工智能相关的教育与科普活动,强化在职体育教师的人工智能应用意识和技能。

其次,在优化体育教师考核制度方面,应在职前体育教师质量评估和职后体育教师职称评定中纳入反映智能化素养的指标。在信息化时代,已有研究者认为应提升体育教师信息化素养,并在开发的职前体育教师质量评估认证体系中,将能否熟练地掌握计算机等工具类知识以及能否在教学实践中准确运用作为衡量职前体育教师质量的标准要素[19]。在人工智能时代,单纯的计算机和统计知识已经不能很好地满足体育教学需求,因此应在职前体育教师质量评估认证体系的工具类知识掌握这一子指标中加入人工智能元素,即能否熟练地掌握体育教育人工智能应用知识并在教学实践中准确运用。针对职后体育教师的考核,应将体育教育领域的人工智能应用情况作为职称评定的指标之一,如在各类体育教学比武大赛中增设人工智能应用评分点,在学生体质健康监测中强化可穿戴设备的使用要求等,从而促使体育教师提高人工智能应用能力,提升智能化素养。

3.4 开发体育教育中人工智能应用的典型范例

在体育教育中开发可供借鉴的人工智能应用典型范例,一方面是因为目前成熟的应用案例较少,基本都处于理论思考阶段,远不如竞技体育与和健康促进领域成熟,而工程学、计算机科学等专家对体育的认知主要聚焦于运动本身,还未深入到如何基于人工智能实现以体育人层面,所以需要以范例形式提供参考;另一方面,作为人工智能在体育教育中应用的期望主体,体育教师的能力普遍存在较大差距,很多从未接触过人工智能,对基本概念、知识体系、技术架构等非常陌生,希冀他们进行自主创新性应用难度较大,因而以提供范例的形式推动体育教师广泛应用人工智能较为可行。

在开发典型应用范例过程中,一方面可以以体育教育专家系统、体育教育智能助手、体育学习智能测评、体育教育数据挖掘与智能化分析、体育学习分析与学习者数字肖像等应用形态为基点,形成专家小组,各小组集合国内体育教育领域最优秀的专家,在分析人工智能技术和洞察体育教育实际需求基础上,精选突破点形成具有代表性的应用案例。比如,以体育教师专家系统开发为例,中小学正高级体育教师是我国基础教育体育领域的精英,全国数量非常有限,他们在教学、训练、竞赛、体质健康测试等方面成绩突出,因而通过分析全国正高级体育教师的专业特质,形成智能化的专家系统,未来可应用于体育教师荣誉评定、职称晋升、教学比武、竞赛编排等各领域,从而为体育教育提供科学化决策。在形成体育教师专家系统典型范例的基础上,各地区可结合实际情况开发更加细化的各类体育教育专家系统;另一方面,在开发典型应用范例时要借助企业的技术力量,虽然当前企业对体育人工智能的开发与应用并非体育教育领域,但其积累的经验和形成的技术可以快速迁移至体育教育领域。比如,在教学中运用计算机视觉技术对学生肢体动作进行识别与处理,可以检测学生动作的标准性和有效性[20]。以计算机视觉技术应用于动作识别为例,阿里巴巴公司开发的“乐动力”APP 已经可识别开合跳、深蹲、平板支撑、仰卧起坐、俯卧撑、跳绳、四足俯卧撑、卷腹、臀桥等动作并进行计数,而这些都是体育教育中的常见动作,因而未来可结合体育教育情境形成应用案例,为体育学习评价中动作质量的精准测评应用提供参考,这在体育学业质量测评、中高考运动技能智能化考试中具有广阔前景。再以Chat GPT 为例,其在问题解答、协助写作、学习材料生成、个性化辅导、游戏学习、研究性的项目学习、课堂讨论、时间管理、数字公民和技术伦理教育、家庭作业协助等方面具有广阔的前景,而这些在体育教育中也均会涉及。如果研究者能够率先开发Chat GPT 在体育教育中的典型应用范例,这将会对体育教育产生颠覆性的影响。