人工智能对体育教学的价值与策略研究

摘要：基于对人工智能应用内涵的分析，本文探讨人工智能技术在体育教育教学领域的重要价值，概括而言，以大数据、知识图谱、机器学习以及自然语言处理等为代表的人工智能技术可以提高体育教学个性化水平、生成可视化认知结构图、打造多元化体育数据库并拓宽人机交互渠道。在此基础上，本文对基于人工智能的体育教学策略进行探究，希望通过自主体能训练监控、学生体质健康管理以及体育竞技教学决策平台的打造为体育教学高质量发展提供重要支持。

关键词：人工智能 体育教学 应用价值 决策

中图分类号：G80 文献标识码：A 文章编号：1006-8902-（2024）-21-181-3-LXY

在学生素质教育中，体育课是一个重要组成部分，不过对目前实际形势进行分析，诸多学校传统体育教学存在学生兴趣不足、课堂活动参与率低等问题，致使较多学生体质健康不达标。在科学技术持续发展的宏观背景下，学生体育需求亦呈现出日益提升之势，需要采取重要的技术及手段深化传统体育教学改革，在切实提高体育教学水平与质量的同时，实现对学生体育运动需求的全面与有效满足。2024年两会期间，“人工智能”这一概念再度成为热点，政府工作报告强调开展“人工智能+”行动。在我国新质生产力的发展过程中，人工智能发挥着重要引擎的作用，可以说，基于人工智能，我国掀起了新的科技革命及产业变革篇章，而这又在极大程度上对我国整个教育事业的建设产生影响。怎样对人工智能加以利用并持续加快新质生产力发展速度，为体育教育事业高质量发展赋能，目前已经成为我国体育教育领域非常重要的课题之一，本文对其价值与策略进行探讨。

1、人工智能在体育教学中的应用内涵

将人工智能应用于我国教育事业中，主要遵循以下基本原则及理念指导：对自动化与智能化机器加以运用，执行对人的思维方法以及操作程序等的模拟任务，将其应用于教育教学活动之中，解决实际教学过程中出现的各类具体问题。在人工智能技术的飞速发展背景下，其应用范围呈现出愈发广泛之势，从体育教学方面来看，人工智能技术的应用主要体现在识别学生的运动表现、生成运动成绩、结合教学安排制作教学课件以及帮助学生定制个性化的训练计划等。自从人工智能技术出现起，其理论与技术呈现出不断成熟之势，目前已基本实现向各个领域的辐射，今后人工智能产品及服务必然持续进步与发展，成为人类智慧的“集合体与服务器”。

分析目前实际形势，人工智能相关技术（如大数据计算、知识图谱、机器学习以及自然语言处理等）在体育教学领域已经取得较为理想的应用成果，在极大程度上发挥了对体育事业建设的推动作用，助力其不断向着智能化以及精准化的方向前进。

2、人工智能对体育教学的价值

2.1、基于大数据技术，提升体育教学个性化水平

大数据技术是近年来发展尤为迅速的高新技术之一，可以对数量庞大、复杂度非常高的异构数据进行处理与分析，分析效率高，分析结果精准。此项技术在诸多领域均有应用，具备数据采集、数据存储、数据处理、数据分析以及数据可视化等功能。在此项技术的支持下，用户能够从海量数据中将具有价值的数据挖掘出来，为后续决策制定、业务优化以及创新发展等提供重要参考依据。与大数据对应的即大数据，主要是指海量数据，这些数据产生的速度非常快，变化亦非常多，类型与来源均极其丰富，不仅包括传感器以及采集终端等数据，还对社交媒体、日志文件和交易记录等信息予以覆盖，通过对各种类型、多元化数据的广泛汇聚及综合，形成一个异常庞大且复杂的数据生态系统。

对目前实际形势进行分析，我国已经迎来大数据时代，教育教学亦在此背景下发生极大的变化，不断加快由原本的“经验主导”向“数据循证”的转变进程，个性化教育得以提出，并实现飞速发展。在整个体育教学过程中，学生会产生诸多数据，既有过程性的运动数据，又有终结性的考核数据，且不同学生的数据存在较大差异，共同构成大数据集，涉及学生身体素质的基本信息（身高、体重、肺活量等）以及各方面运动的具体信息（跑动速度、投篮次数以及跳远距离等），这些数据彰显出尤为突出的多样性特点，且存在很多交叉与重复的数据，它们的变化并没有规律可循。通过对大数据技术的科学与高效利用，体育教师可以更好地应对这些数据，更加科学与智能化地开展体育教学活动。举例而言，教师可以以学期为标准，对学生信息进行分阶段式统计，并在第一时间做好对各项数据信息的更新工作，在此基础上得到以学生运动能力为主题的画像，通过对学生学期之前、学期之后的具体画像进行比较分析，更为直观与全面地掌握每一位学生实际运动能力所发生的综合变化，确定其进步点，进而为后续精准评价提供便利，不仅如此，还能够更好地支持运动干预活动的推进。

2.2、基于知识图谱，生成可视化认知结构图

知识图谱是一类语义网络，具有突出的语义化以及结构化特点，正是在这两个特点的支持下，现已发展为人工智能的关键构成，在极大程度上发挥着对不同行业发展及数字化转型的推动作用。以教育教学为视角，可以将知识图谱称为教育知识图谱或学科知识图谱，对其功能进行分析，主要体现为对学科知识体系的构建以及知识学习导航的生成等。

在体育教学方面，考虑到不同的学生之间身体素质有一定的关联性以及互补性特点显现出来，教师可以全面且高效地利用知识图谱及其关键技术，与学生的实际情况相结合，进行差异化、可视化认知结构图的绘制，并向不同的学生推送更加契合学生实际的体育与健康、运动训练计划、练习内容等重要信息，为他们提供重要帮助，进行与自身实际情况相符的个性化体育学习及运动方案的制订，并由此发挥推动作用，加快学生自主锻炼优秀习惯的养成速度。

2.3、基于机器学习，打造多元化体育数据库

机器学习是一种以海量数据统计及学习为起始，对大数据技术加以利用并进行相应算法改进的研究，在海量的数据中，让机器挖掘并总结规律，通过模型的构建完成相关预测任务，给出可行方案。

在体育教学领域，教师能够基于机器学习技术的支持构建覆盖所有学生全部体质健康数据的数据库，同时，形成运动干预数据库，该数据库通过对学生实际体质情况的分析，确定真正符合学生情况的各项数据信息和指标，包括锻炼方案、具体运动的重复次数以及运动强度等，提高标准化程度，并将标准、规范数据向智能数据平台上传。由此一来，体育教师便可以更加实时与准确地获取学生真实运动数据，从整体层面把握其运动前、运动中以及运动后的表现，在此基础上，与学生的实际运动情况相结合并改进运动方案。在机器学习技术的支持下，体育教师可以在更短的时间内获取所需学生的历史运动数据，进一步调用运动干预数据库中的标准与规范数据，并和体质健康、运动诊断、运动干预和运动效果监测等相关指标相结合，完成各类子数据库的构建内容，最终达到“一人一方案”的重要目标。

2.4、基于自然语言处理技术，拓宽人机交互通道

作为人工智能领域另一重要技术，自然语言处理技术主要是在机器学习技术的支持下执行对人类语言的分析任务，为人机之间的交互提供有力支持，完成智能创作以及智能翻译等诸多工作。智能聊天机器人是自然语言处理技术中尤为典型的代表之一，自从诞生以来，便基于自身突出的语言理解及生成能力得到国内外大量关注。

在体育教学领域，自然语言处理技术能够帮助体育教师打造多元化的人际互动途径，通过对移动终端的简单运用，师生便能得到需要的体育教学资源，并与自身实际需要相结合展开人机对话，进而打造“一对一”体育教学、运动练习、体育赛事以及成绩测评等积极局面。

3、基于人工智能的体育教学策略

3.1、构建自主体能训练监控平台

以往，体育教师在进行教学的过程中，通常都是一个教师面对几十名学生，有很大的可能出现体能训练指导不到位、训练监督效果差的问题。针对这一情况，可以利用人工智能技术构建面向学生的自主体能训练监控平台，在极大程度上减轻体育教师压力，就算教师不在训练现场，仍然能够利用平台获取学生体能训练的真实数据，并结合自身经验以及平台建议对后续学生体能训练方案进行调整与优化，在极大程度上提高了方案灵活性。

基于人工智能技术的学生体能训练监控平台主要包括人机交互界面以及后台架构，可以为各主流运行系统如安卓及苹果等提供支持，凭借一个移动终端，学生便可以自主地完成体能训练。其中，平台人机交互界面主要由用户登录、历史信息查询、体能训练监控以及体能训练指导等多元化功能模块构成。学生在登录平台之后，人机交互界面首页便可以将其运动范围线框显示出来，通过在规定的范围内进行体育运动，便可以由平台完成训练信息的实时采集任务，与互联网相连，平台实现对各项运动信息的实时跟踪并记录。图1所示为体能训练监控平台后台架构，对其主要功能进行分析，即全面、精准管理学生体能训练数据，该架构对人体轮廓检测算法以及体能消耗算法等进行集成，通过移动终端内置的图像传感器，执行学生实际体能训练图像的采集任务，并在完成数据采集之后向图像处理模块传输，该模块对Canny边缘检测算法加以运用，高效提取学生人体特征轮廓，并进一步与位姿估计等算法相结合对学生体能训练动作和规范动作之间的偏差进行准确识别，为后续训练规划的制订提供重要参考依据。数据采集模块可以为平台提供连续性的学生体能训练信息，在此基础上生成体能训练趋势图，平台结合趋势图，对体能训练数据中的关联规则进行进一步挖掘，得到学生自主训练规律，进而反馈给体育教师，帮助教师获取智能化的训练指导方案。

3.2、研发学生体质健康管理系统

体育教学改革需要严格遵循“健康第一”原则，在对体育教师人才队伍进行培养、学生体育教学成果进行评价以及对体育教学模式进行设计的过程中，都必须做到对健康理念的践行。在体育教学中应用人工智能技术，可以研发学生体质健康管理系统，通过系统运行及有效应用，达到学生体质健康实时监测及智能化管理的重要目的，进而实现学生终身体育教育理念的发展。在当前人工智能飞速发展与广泛应用的宏观背景下，体育教育改革工作的推进应明确切入点，即对事物发展趋势及其内在规律进行发掘。体育教师应对学生的基础体质数据进行全面与准确分析，确定其健康水平实际情况，在此基础上制定与学生实际相契合的体质健康管理方案，这对学生体质健康管理系统的设计与应用提出要求。

系统主要以学生为对象，对其体质健康数据进行全面收集与精准分析，主要由两个模块构成：（1）数据采集模块，主要基于对可穿戴装置、传感器等的应用，执行学生体质健康数据的采集任务。细化而言，学生进行可穿戴装置的穿戴，完成之后便可以实现系统对各项所需数据信息的采集，此类数据具有微观性，可为单个学生体质健康分析的针对性提供保证；传感器通常在学校体育馆以及运动区域布设，能够从相对宏观的层面采集学生信息，相对而言，只可以为体质评价及测试提供相应参考；（2）数据分析与管理模块。图2所示为利用体质健康管理系统对学生体质健康信息进行管理的流程，根据该图，系统数据分析与管理模块可以发挥出分析并运用学生体质健康信息的作用，涉及学生体质测试以及健康信息周期性汇总等。在“体质测试”功能的支持下，体育教师可以了解学生的体质健康情况，在此基础上对后续体育课程进行调整，优化体能训练比重，实现对学生体质健康水平的进一步提升，而学生同样可以对自己的体质测试结果进行查看。“健康信息周期性汇总”主要为教师、学校乃至上级体育教育管理部门提供各层级学生体质水平的周期性测评数据，上级体育教育管理部门能够利用该模块对学校学生整体体质情况进行审核，生成周期性体质报告，和其他地区学生体质健康报告相结合，便可以形成辐射范围更广的大数据，为教育部门更新体育教学纲领等提供重要依据。

3.3、打造体育竞技教学决策体系

为了实现体育课程教学如篮球、排球等课程教学的优化，体育教师可以借助于体育竞技教学决策平台，基于机器视觉等相关技术的支持对学生在进行运动竞技之时的位置与能力等相关信息进行采集，进一步与系统后台数据库中的经验数据相结合，为后续体育竞技教学决策的制定提供可选方案。在体育竞技教学决策平台中，Agent能够对体育竞技战略的布局信息进行智能化感知与分析，主要包括以下类型：（1）数据采集Agent，在多元化渠道的运用下采集学生在体育竞技中的信息，通过数据清洗技术将没有价值的信息剔除，进一步利用数据挖掘技术，得到竞技战略现状评价数据，在数据库中存储，之后由用户Agent对竞技战略现状数据进行评价，按照决策系统许可的标准重新布局，并由此绘制规范化信息表；（2）匹配Agent。对现场采集布局信息与决策系统数据库信息进行匹配，基于决策算法的支持生成竞技战略方案，由体育教师获取方案，并明确方案优先级，有效解决人工生成体育战术布局难度大这一问题。

4、结语

综合而言，人工智能技术近年来呈现出飞速发展与日益成熟之势，为体育教学提供重要机遇，体育教师应合理应用人工智能技术，搭建多元化平台，为体育教学优化提供重要支持，摆脱以往教学束缚，在全面激发学生体育学习兴趣的同时发挥出对体育教学高质量发展的有力推动作用。

参考文献：

[1]周良.“AI+体育”赋能数字体育校园建设的实践探索[J].中小学信息技术教育，2024（04）.

[2]刘杨，王光军.数智化背景下信息技术与体育教学的深度融合研究[J].北京联合大学学报，2024，38（02）.

[3]肖曦，侯君利，王井强.人工智能助力学校体育数字化转型的机遇、挑战与进路[J].湖北体育科技，2024，43（02）.

[4]任井伦，梁士锁.人工智能+体育教学：关键技术及应用场景[J].中小学数字化教学，2024（03）.