人工智能助推大学生身体健康教学体系探究*

周 玺 杨 勇 侯晓敏

人工智能助推大学生身体健康教学体系探究*

周 玺1杨 勇1侯晓敏2

（1.云南师范大学 体育学院，云南 昆明 6505002；2.云南师范大学 基建处，云南 昆明 650500）

文章采用文献资料法、访谈法、逻辑分析法等研究方法指出人工智能技术在体育领域得到广泛现实应用，分析人工智能在体育中具体应用，讨论基于人工智能运动训练系统的功能。研究表明，基于人工智能运动训练系统具有运动动作模式自动评估、运动技术评估、多个训练目标实时反馈、机器人辅助训练等功能，人工智能体能训练系统设计与实现包括参与体育训练系统的AI设备设计、体育训练个性化教学模式设计及基于AI体能训练和教学系统实现，提出人工智能与教育系统相结合的挑战有人工智能技术局限性、人工智能与体育融合困难及专业人员稀缺性。文章将人工智能知识与高校体能训练教学相结合，建立指导师生训练教育体系，提高教学质量和训练效率。

人工智能；运动训练；体育教学；体能

人工智能（AI）在引发科技革命和工业革命发展同时，对人们生活、学习、思维方式都产生很大影响。推动人们行为模式结构重组、个性化定制、智能制造等。教育体系作为社会重要组成部分，深刻影响着人们现在和未来，以及他们建立适应社会发展新制度的需要。因此将人工智能与教育相结合是智慧教育活动和未来研究发展方向。体育教育被认为是一个有前途的部分，对学习和健康有很大影响。科技进步下高校体育训练与教学改革主要包括教学思想、教育理论、训练方法、实践制度、训练教材等。

新的教育方法将更适合现代教学发展。过去培训教学体系主要有以下缺陷和不足。一是训练模式落后。大多数学院和大学仍然专注于提高学生在运动训练中对运动技能的掌握，但他们缺乏对学生个性化能力关注，统一了各种训练方法，极大压制学生独立人格和思维能力发展，会让学生对训练产生厌恶感，而且由于学生能力差异，学生在相同训练背景上也会有差异，从而影响整体训练氛围。二是训练内容过于死板。要完成学校统一教学任务，大多数高校体育训练内容比较死板，导致学生体能训练常规化。学生很难从目前训练方法中学习到真正运动训练知识，比如很多高校训练内容简单基础，比如跑步、跳远、投掷等训练项目。没有研究或开发新训练方法，也没有深入研究学生运动需求，很难培养出社会需要和认可的人才。第三，培训设施几乎过时。对于运动训练来说，设施是非常重要一环，但是现在很多高校训练设备只能满足学生基本训练需求，而更专业训练只能依靠教练人工指导，因为缺乏能够为学生提供专业指导训练器材。

由于人工智能存在，人们生活、学习、工作等领域发生巨大变化。现在人们可以将AI技术用于语音识别、图像识别、无人驾驶等，这表明人工智能已经成为当今社会快速发展标志，也是中国高质量发展一大推力[1]。近年来，运动与健康融合成为我国发展热点，人们逐渐意识到健康对生活和工作必要性。体育是改善人体素质、促进健康重要手段，推动现代体育智能化、标准化，应积极将现代智能技术应用于体育各个环节[2]。

1 人工智能在高校体育训练系统中应用

人工智能在高校体育训练系统中应用主要解决训练模式陈旧、训练内容僵化、训练设施陈旧等问题。人工智能结合机器学习、图像识别、大数据分析等核心技术，可以充分发挥数据采集分析技术优势；为教练和学员提供更全面训练数据；方便教练及学员详细判断训练情况。这个过程涉及主要因素是基本的训练设备、教练、培训师和人工智能设备[3]。大学体育训练系统可以基于人工智能设备收集和分析数据，并研究其在人类心理学中的设计和应用。因此将人工智能引入大学体育训练系统并使用人工智能技术亲自分析学生可能有助于教师更具体地教育学生[4]。

1.1 可行性分析

人工智能技术研究和应用重点始终集中在如何复制人类智能行为上。除了基础计算机科学外，它还包含人类心理和行为知识内容。因此理解人脑机制是人工智能发展基础。体育是一项包含竞争元素活动。运动中强大身体和灵巧技能是运动基础。但是运动员心理因素也是决定运动场上表现的重要因素。因此在平时运动训练中，教练也会注意运动员心理训练。人工智能通过学生训练记录，帮助教师更好地识别学生当前训练状态。

另一方面，人工智能依靠大数据和智能算法的特性，应用于运动员的精准监控，帮助教练员和运动员更好地了解自己训练水平和特点，帮助教练员为运动员制定有针对性训练。个性化训练模式让训练更高效。

1.2 跟踪和分析单个移动目标

人工智能可以跟踪和分析单个移动目标，挖掘单个目标最有价值信息。目前自动评估系统仍然存在一些问题和局限性亟待解决，以实现运动员最佳选拔和训练评估。因此在基于AI运动训练系统自动评价中，构建了可计算、可测行动指标体系，为定量评价奠定基础。例如，在网球中机器学习方法可以分析网球轨迹以及网球与球拍之间关系。通过在球场上布置10个摄像头，测量系统可以以不低于50帧/秒和不超过60帧/秒速度拍摄，并用鹰眼跟踪网球轨迹。

1.3 辅助运动训练

在体能训练研究中，目前该系统还存在一些不足，可以对运动员运动偏差给出相应提示，运动员可以实现自我调整，及时纠正错误动作[5]。人工智能研究可以优化运动员生理指标模型，进一步解决过度训练与有效训练之间问题，帮助运动员制定更合适训练参数[6]。结合运动员在运动训练过程中反应和成绩，不断优化和调整训练方案，最终做出最科学运动训练决策。在日常训练中，教练员通过对运动数据分析和梳理，有效诊断运动员生理极限，借助AI技术持续监控运动员训练过程，尽可能避免运动员运动损伤，从而保持运动训练连续性和稳定性。

2 人工智能体能训练系统设计与实现

2.1 参与体育训练系统的AI设备设计

在运动训练教学系统模型五要素中，教练员、学生、训练设备是传统教学系统内容，监控设备和分析设备是基于人工智能训练要素内容[7]。传统训练过程中教练使用训练设备进行运动训练，学生按照教授模式进行长期训练，训练模式主要根据教练个人训练经验而变化，对于高校一对多训练模式，大多数学生会使用相同训练模式。

当高校体育训练系统加入人工智能装备时，至少具有四个方面变化和优势。通过人工智能装置中监控设备，可以根据基本训练模式观察和记录学员训练具体情况；了解班级中每个学生训练情况；促进后续分析；最终开展针对性训练，加大高校体能训练力度。

人工智能设备具有大数据分析特点。通过对监控设备获得的数据进行具体分析，可以获得学生综合训练结果，并将分析结果反馈给教练和学生，可以帮助教练快速做出准确判断，及时调整学生训练计划，最大限度地发挥学生训练效果。另一方面当学生获得足够训练数据时，他们可以清楚地了解自己身体状况，同时他们可以更好地了解训练方向，帮助学生了解教练设置训练模式或改变训练模式的目的。

变化的第三部分是训练设备的更新。智能可穿戴设备是利用AI技术为方便人们生活而开发的产品。它可以用于大学体育训练，以获取越来越多关于学生训练直接数据，可以让教练获得更准确数据分析。此外在传统训练设备中使用监控设备还可以帮助教练和学生获得足够直接数据，丰富传统训练设备功能[8]。同时通过训练设备可以获得更多关于学生运动训练数据，基于智能可穿戴系统和云服务系统可以实时检测人体生理信号。

在收集到足够的大学生体能训练数据后，分析设备可以使用基于AI技术智能算法对收集到数据进行分析计算。此外这些数据可用于对各种教学和培训模式进行智能决策、建议或其组合。这样高校学生运动训练指导可能会更加科学和准确。

2.2 体育训练个性化教学模式设计

体育锻炼是一种易于调节人体的各种活动。当人体承受负担时，心灵会有一些起伏，不同的心理状态会对训练效果产生一定影响。根据米切尔人格系统理论研究表明，在大学体育训练早期阶段，可以通过对学生调查和使用人工智能设备对数据进行记录和分析，获得CAPS的5种心理表征。学生接受持续的观察实验，以获得有关学生个性化准确特征。根据学生的个性化特点和人工智能的分析，为学生提供针对性、个性化训练模式，提高学生训练效率，减少训练和教学疲劳。

2.3 基于AI体能训练和教学系统实现

人工智能与教育结合是未来发展方向。人工智能应用于高校体育训练和教学体系。根据人工智能设备，设计并应用了数据收集和分析及其对人类心理学研究的技术基础。教学系统的应用模型使所获得的教学培训系统能够优化学生培训模式，提高学生培训效率。具体申请方法是第一步根据CAPS对学生进行调查，通过不断研究获得学生个性化特征，然后使用人工智能设备对学生的训练进行记录和分析[9]。之后将分析的个性化特征和训练数据呈现给教练，为教练制定个性化训练模式提供参考。另一方面当人工智能设备获取足够数据时，就可以执行规划学生个性化训练模式的任务。

3 基于AI体能训练系统功能

人工智能技术在体育运动中广泛应用，不仅可以帮助运动员提高训练水平，还可以为体育比赛科学化流程、规范化、公平化、透明化发展提供一定技术支撑。

3.1 运动技术评估

运动员功能动作模式的自动评价应有完整的评价体系，建立一体化测算指标体系，这是定量评价的基础。以跑步为例，探索标准跑步技术，有助于提高跑者能力，实现运动目的。在体育运动中，运动员依靠各种传感器来记录运动员在跑步过程中的心率、速度和配速频率。

在运动技术评价中，如果辅助训练系统能够帮助运动员以更主动方式快速纠正动作，无疑会使训练更有效率。人工智能系统辅助训练，不仅避免了传统运动训练中通过镜子或视频观察自身动作的缺点，而且可以约束运动员严格按照既定目标进行训练。AI体能训练系统应实时反馈多训练目标，跟进科学训练，提高运动员运动技术水平。随着AI技术发展，运动智能运动训练系统将更加智能化。无论是标准动作的输出端，还是帮助运动员进行动作训练，还是作为竞技赛事的专业伴奏，智能运动训练系统都将发挥越来越重要的作用。

3.2 促进人才培养

人工智能和大数据可以提高运动训练的有效性，促进人才培养质量，因为传统的运动训练主要依靠教练动作示范和运动员重复训练，运动训练过程可以说是非常枯燥乏味的。对于人类来说维持一个有机体有序运行和灵活性是基本活动形式。借助智能终端设备，运动员可以直观地了解自己训练数据和训练结果，并及时调整、检索和共享功能[10]。

4 人工智能与教育系统相结合的挑战

4.1 人工智能技术局限性

现阶段人工智能设备自主程度不高，不可能完全获得独立思考并据此采取行动。数据收集、聚合和分析仍然需要大量人为参与，包括传感器在内计算设备产生的系统信息存在许多漏洞和缺陷。另一方面由于人工智能技术发展时间较短，在信息安全方面仍然存在很大问题，需要技术人员不断改进。

4.2 人工智能与体育融合困难

体育在教育体系中是一个比较独特的项目，因为它包含了很多子项目，每个子项目内容和特点都有很大不同。比如篮球和足球都是球类团体运动，但篮球用手完成比赛，足球用脚完成，两者规则差别很大，对球员锻炼相应要求也不同。使用人工智能设备进行记录和分析有许多不同内容方向，这就需要相应的运动和技术专家共同完成不同运动智力监测内容。完成每项运动检测系统设计是一项比较大的任务。

AI设备的一个应用方向是收集和分析数据，这是设备完成智能操作的基础。这部分内容在体育课上有两个问题。首先是标准制定。在内容体系中，标准制定是其发展的基础。体育是一项全球性竞技活动，体育体系要建设起来，设计需要国际标准，以便训练结果有效。如果项目缺乏统一国际标准，就难以完成统一教育体系。另一方面，收集和分析数据更加困难。当统一标准制定完成时，有必要收集体育中各种数据，运动是在特定环境中完成的动态活动，基础情况数据相当复杂，需要构建简单采集标准来完成数据采集和分析。

4.3 专业人员稀缺性

体育与AI结合，对于现阶段培养是必要的。政府、高校和企业在人才培养中发挥着重要作用。政府可以从政策引导和资金保障等方面为复合型人才培养提供支持，如人工智能与体育训练相结合的国家级创新大赛，或者专项培养基金为人才培养提供成长发展环境等。高校是人才培养的重要基地，是人工智能技术创新应用技术发展的重要场所。在高校人才资源和环境资源合作下，完成人工智能应用人才培养和创新实践应用开发。在高校教育培养中，要注重自身优势，培养具有鲜明办学特色的复合型人才。另一方面，社会上企业在利用新技术进行商业发展的同时，应投入技术研发，为学生提供高质量实践平台。此外还要努力加强校企交流合作，专业实习和行业实践深度衔接。

5 结论

当今科技不断发展和创新，将导致其应用不断改进人工智能有效的推广以及高校体育训练和教学大数据分析。人工智能技术与体育训练教育结合，在高校中将产生良好效果。可基于人工智能运动教练系统提升运动员运动技能。此外人工智能对单人运动员和集体运动都具有重要价值。通过详细数据检测和分析，体育教师可以更好地了解学生，并使他们能够完成个性化训练过程。学生对自己体能训练更加了解，学生可以根据情况及时调整训练计划，使有限训练时间更加宝贵，确保比赛的成功。本文提出人工智能数据采集和数据分析的技术优势，结合传统训练模式和学员在训练过程中的心理变化，为学生提供个性化训练模式。相信不久之后，基于人工智能体育系统将会提高体育事业发展水平。

[1]温煦,王轶凡.人工智能赋予体育:计算机视角在人体运动动作识别中的应用[J].上海体育学院学报,2020,44(7):25-35.

[2]周生旺,程传银.身体与技术:身体哲学视域下人工智能融入体育的伦理审思[J].上海体育学院学报,2021,45(9):1-11.

[3]熊文.辩误与厘正:学校体育“健康第一”理论立足点检视[J].体育科学,2019,39(6):89-92.

[4]赵刚,李阳.新中国学校体育目标体系的演进理路与反思:基于“教学”与“课程”的双向思考[J].北京体育大学学报,2021,44(5):113-127.

[5]孙伟平.人工智能与人的“新异化”[J].中国社会科学,2020,4(12):119-137.

[6]茅洁.基于VR、AR、MR技术融合的大学体育教学应用研究[J].武汉体育学院学报,2017,51(9):76-80.

[7]曹培杰.人工智能教育变革的三重境界[J].教育研究,2020,41(2):143-150.

[8]安东尼塞尔登,奥拉迪梅吉阿比多耶.第四次教育革命:人工智能如何改变教育[M].北京:机械工业出版社,2019.

[9]刘德建,刘晓琳,张琰,等.虚拟现实技术教育应用的潜力、进展与挑战[J].开放教育研究,2016,22(4):25-31.

[10]孙婧.人工智能时代教学价值与变革[J].华中师范大学学报(人文社会科学版),2021,60(3):174-181.

Exploration of Promoting the Teaching System of College Students' Physical Health Using Artificial Intelligence

ZHOU Xi, etal.

(Yunnan Normal University, Kunming 650500, Yunnan, China)

基金项目：国家社会科学一般项目，项目编号：21BTY070。

周玺（1995—），硕士生，研究方向：体育教育训练学。