基于社会生态模型的智慧体育技术对安徽省大学生体育锻炼行为影响的研究

摘要：本研究基于社会生态模型，探讨智慧体育技术对安徽省大学生体育锻炼行为的影响。研究表明，智慧体育技术通过提升个体的自我效能感、促进社交互动，并改善体育锻炼环境，显著提高大学生的锻炼频率与参与度。具体而言，智能穿戴设备和数据分析平台的应用提供实时反馈，提升了个体对锻炼效果的认知，从而增强了锻炼动机。同时，社交媒体与在线社区的支持，增强了同伴之间的互动与激励。环境层面，智慧体育场馆的建设优化了锻炼条件，为大学生提供了便利的参与空间。综合来看，智慧体育技术在多层次影响下，为大学生的身体活动及健康促进提供了新的有效途径。

关键词：智慧体育技术 社会生态模型 大学生 体育锻炼行为 自我效能感

中图分类号：G80 文献标识码：A 文章编号：1006-8902-（2024）-22-044-4-QBY

1、引言

随着健康意识的增强，大学生体育锻炼行为的研究愈显重要。智慧体育技术结合信息与通信技术，推动了体育活动的智能化和个性化，成为促进锻炼行为的新动力。然而，个体体育锻炼行为并非孤立存在，受多层次环境因素的影响，社会生态模型提供了一个有效框架来理解这一复杂互动关系。本研究通过分析智慧体育技术在个体、社交及环境层面的作用，揭示其如何影响大学生的体育锻炼行为，进而为提高大学生的身体素质及健康水平提供理论依据和实践指导。本研究旨在填补相关领域的研究空白，探讨智慧体育技术对大学生锻炼行为的深远影响。

2、智慧体育技术的概念与发展现状

2.1、智慧体育技术的内涵与分类

智慧体育技术是现代科技与体育活动相结合的产物，涵盖了信息技术、传感技术和智能化设备等多个维度，其核心在于通过数据采集与分析，提升体育活动的科学性与有效性。具体而言，智慧体育技术可以分为三个主要类别：一是智能设备，包括可穿戴技术（如智能手表、心率监测器等），其通过实时监测运动状态和生理指标，帮助使用者调整锻炼计划；二是智能场馆，通过物联网技术实现对运动环境的智能管理，如温度、湿度和光照等因素的自动调节，提升锻炼体验；三是数据分析平台，利用大数据技术对运动数据进行挖掘与分析，为用户提供个性化的锻炼建议和健康指导。这种多层次的技术结构不仅丰富了体育锻炼的方式，也提升了参与者的运动积极性。

2.2、国内外智慧体育技术发展现状分析

智慧体育技术在国际上发展迅速，美国、欧洲和日本已建立较完善的智慧体育生态系统。美国利用先进技术监测运动员表现，制定个性化训练方案，提升竞技水平。日本则将智慧体育技术与传统文化结合，推动全民健身，智能设备普及于家庭，惠及各年龄段人群。

国内智慧体育技术亦逐步兴起，得益于政策扶持和公众健康意识的增强。高校与健身机构纷纷引入该技术，其中安徽省具有一定代表性，通过构建智慧体育管理平台，整合资源，形成了自己的智能健身生态，激发了大学生锻炼热情。这些技术有效提高了体育活动便利性和可达性，为体育教育智能化转型奠定了基础。

3、社会生态模型的理论基础

3.1、社会生态模型的构成要素及其功能

社会生态模型是理解个体行为与其所处环境关系的重要理论框架。该模型强调个人行为并非孤立存在，而是受到多层次环境因素的影响。具体而言，社会生态模型主要由以下几个构成要素组成：个体、关系、社区和宏观社会环境。这些要素相互作用，共同塑造个体的行为和选择。

个体层面关注的是个体的生理、心理特征及其行为动机，如自我效能感和健康意识等。这些因素直接影响个体参与体育锻炼的意愿与频率。关系层面则涉及个体与他人之间的互动，包括家庭、朋友及同伴的支持与影响。社会支持被认为是促进体育锻炼的重要因素，良好的社会关系能够增强个体的锻炼动机。

社区层面关注的是环境因素，如健身设施的可得性和社区文化的影响。社区内可用的体育资源和设施直接影响到居民的锻炼行为，良好的体育基础设施能够有效地提高居民的参与水平。宏观社会环境层面涉及政策、文化和社会经济条件等，政府的体育政策和社会倡导对公众健康行为的引导具有深远的影响。

此模型的核心功能在于提供一个多维度的视角，通过分析不同层次因素之间的相互作用，深入理解个体行为的形成机制，进而为制定有效的干预策略提供理论依据。

3.2、社会生态模型在体育锻炼行为研究中的应用

社会生态模型为研究体育锻炼行为提供了系统支持。该模型帮助研究者全面探讨影响锻炼行为的多重因素，制定针对性干预措施。在大学生中，个体因素中如自我效能感、兴趣和时间管理均决定锻炼行为。同伴影响和家庭支持也同样重要。社区环境如体育设施和活动机会则影响了锻炼选择。优化环境、提升设施可及性也是其中促进锻炼的策略。政策干预，如全民健身政策和校园活动，则可以增强大学生锻炼意识，提高其参与度。

4、智慧体育技术对体育锻炼行为的影响机制

4.1、个体层面的影响：智能化技术如何促进自我效能感

智慧体育技术的引入极大地改变了个体对体育锻炼的认知与态度，尤其在提升自我效能感方面表现尤为显著。自我效能感指个体对自己在特定情境下完成任务的能力的信念。智能化设备的使用，如可穿戴设备和健康监测应用，通过提供实时反馈和个性化建议，使用户能够直观地了解自身的运动表现与健康状态。这种信息的即时获取与反馈机制，促使个体更加清晰地认识到自己的运动能力与潜力，进而增强其自我效能感。

研究表明，当个体能够看到自己的进步，如步数的增加、心率的改善或体重的变化时，其对锻炼的信心会显著提升。这种信心进一步激励个体制定更高的锻炼目标，积极参与到更多的体育活动中。智能化技术通过数据可视化的方式，让个体能够清楚地观察到每一次锻炼带来的数据变化，从而形成积极的行为循环。个体在感知到自身能力提升的同时，亦对锻炼行为形成了更强的内驱力，促进了其长期坚持锻炼的可能性。

此外，智能化技术的社交功能也在提升自我效能感方面发挥了重要作用。许多智能健身应用允许用户分享自己的锻炼成果，支持用户与他人进行互动和比较。这种社交互动不仅提供了情感支持，还增强了个体在锻炼中对自我效能的认同感。通过与他人的对比，个体能够获得关于自身能力的正向反馈，进一步巩固其对锻炼的信心和参与的积极性。

4.2、社会层面的影响：社交互动对锻炼行为的促进作用

社交互动在个体体育锻炼行为中的重要性日益凸显。随着智慧体育技术的飞速发展，社交媒体和在线健身社区已成为个体锻炼的重要推手。这些平台不仅促进了信息的流通，还通过用户间的互动与支持，构建了一个积极向上的社交环境。用户能在此与志同道合的运动爱好者相遇，共享锻炼心得，这种互动不仅加深了他们的归属感，还激发了锻炼的热情。研究表明，社交互动能够显著提升用户的锻炼频率，这种支持超越了简单的信息交换，更多的是情感上的共鸣与激励，能帮助个体渡过运动中的难关。此外，智慧体育技术还通过组织群体活动和挑战赛，进一步强化了社交互动的力量，让用户在团队合作中享受运动的乐趣，增强责任感与参与感，共同追求锻炼目标。同时，这种社交互动的增强也有效减轻了锻炼过程中的孤独感与挫败感，为个体提供了持续锻炼的动力与榜样。

4.3、环境层面的影响：智慧体育场所对锻炼行为的支撑

智慧体育技术不仅在个体和社会层面带来深远影响，还极大地改变了体育锻炼的环境。智慧体育场所利用物联网、数据分析和智能设备等先进科技，极大提升了锻炼的便利性与体验质量。这些场所通过实时监测与分析运动数据，帮助个体科学调整锻炼计划，提升锻炼效果。同时，智能化设施与良好的环境设计增强了锻炼的舒适性和趣味性，吸引更多人参与。此外，智慧体育场所还通过社交与社区功能，增强了运动的社交性，提升了个体的锻炼积极性，为建立健康生活方式提供了有力支持。

5、实证研究设计与数据分析

5.1、研究对象与样本选择

研究对象的选择直接影响研究结果的有效性与可靠性。针对体育锻炼行为的研究，特定人群的选择至关重要。本研究聚焦于大学生群体，鉴于该群体在体力活动参与度及其健康意识方面存在显著的差异，符合研究的目的与需求。选取大学生作为研究对象不仅有助于深入了解其锻炼行为的影响因素，也为相关干预措施的设计提供了实证基础。

样本选择的过程中，采用了分层随机抽样的方法，确保样本的代表性与多样性。根据不同院系、年级以及性别等因素进行分层，以确保数据的全面性与准确性。样本规模的确定遵循统计学原则，充分考虑了研究的有效性与结果的推广性，最终选取了600名大学生作为研究样本。这一规模不仅能够满足数据分析的需求，还能为结果的普适性提供支持。

在样本的背景信息，包括年龄、性别、年级、专业等，将在后续的数据分析中进行详细描述，为进一步探讨不同背景变量对体育锻炼行为的影响奠定基础。通过对样本的全面分析，有助于揭示大学生群体中体育锻炼参与现状的特点，为后续的研究提供重要的理论依据。

5.2、研究工具的构建与问卷设计

研究工具的构建是实证研究的关键环节，问卷的设计与内容构成直接影响数据的有效性与研究的深度。基于相关文献的回顾与专家意见的征询，构建了针对大学生体育锻炼行为的综合问卷。

问卷设计分为几个主要模块：个体基本信息、锻炼行为特征、自我效能感、社交支持以及环境因素等。个体基本信息部分主要收集受访者的年龄、性别、年级、专业等人口统计学信息；锻炼行为特征模块则关注受访者的锻炼频率、锻炼时长、锻炼项目等具体情况；自我效能感与社交支持两部分采用李克特五点量表进行评估，以量化受访者在锻炼过程中的自我感知与社交互动程度；环境因素模块则评估受访者对体育设施、活动组织及政策支持的感知。

为提高问卷的信效度，进行了预调查并对问卷进行了多次修订。通过专家评审和小规模测试，确保问卷内容的科学性与适用性，最终形成一份结构合理、内容全面的调查问卷。

问卷的发放采用线上与线下相结合的方式，确保获取的样本具有广泛的代表性。在数据收集过程中，严格遵循伦理原则，确保参与者的隐私与数据的保密性。

5.3、数据收集与统计分析方法

数据收集完成后，采用SPSS统计软件对问卷数据进行整理与分析。初步分析包括描述性统计，用于展示样本的基本特征及锻炼参与现状。通过频率分布、均值及标准差等指标，全面了解大学生的体育锻炼参与情况。

数据分析的核心环节包括相关性分析与回归分析。相关性分析用于探讨自我效能感、社交支持与体育锻炼行为之间的关系，通过计算皮尔逊相关系数，揭示各变量之间的相关程度。回归分析则用于检验影响体育锻炼行为的主要因素，构建多元线性回归模型，以探讨自我效能、社交支持及环境因素对锻炼频率的影响。

统计分析过程中，使用显著性水平设定为0.05，以确保结果的可靠性与科学性。所有的数据处理与分析均遵循严格的统计学标准，以确保研究结论的有效性与准确性。

表1展示了大学生的体育锻炼参与现状与锻炼频率之间的关系。通过对样本数据的分析，明确了不同频率的锻炼参与对健康与心理状态的影响，为后续的实证研究提供了直观的依据。

表1显示了锻炼频率的不同类别（如每周零次、每周一次、每周两次、每周三次及以上、每天锻炼）和对应的参与人数及其占比。数据分析显示，锻炼频率较高的群体（每周锻炼两次及以上）在自我效能感及社交支持方面的评分较高，表明频繁锻炼与积极的心理状态及良好的社交环境之间存在显著的正相关关系。

通过以上数据分析，不仅揭示了大学生体育锻炼参与现状的基本特征，也为后续的干预措施提出了科学依据。这些结果为未来的研究与实践提供了重要的参考，推动了对大学生体育锻炼行为的深入理解与干预策略的有效实施。

6、智慧体育技术对大学生体育锻炼行为的影响分析

6.1、智慧体育技术对大学生体育锻炼频率的影响

智慧体育技术的快速发展为大学生的体育锻炼提供了新的动力与机遇。通过对相关数据的分析，发现智慧体育技术的应用与大学生体育锻炼频率之间存在显著正相关关系。智能穿戴设备、在线健身平台及虚拟现实健身等新兴技术的普及，使得学生能够更加便捷地进行锻炼，进而提升其锻炼的主动性与参与度。

研究表明，使用智能设备的受访者在锻炼频率方面普遍高于未使用者。智能技术不仅为用户提供了数据监控与反馈，还通过设定个性化目标激发其运动兴趣。通过社交功能，学生们能够与同伴分享锻炼成果，增强社交支持，从而进一步促进锻炼行为的持续性。此现象表明，智慧体育技术的介入有效地提升了大学生的锻炼频率，具有重要的实践意义。

6.2、各维度因子与体育锻炼频率的相关性分析

对影响大学生体育锻炼频率的各维度因子进行相关性分析，有助于深入理解其背后的机制。研究采用皮尔逊相关系数分析发现，自我效能感、社交支持和环境因素均与体育锻炼频率呈显著正相关。具体而言，自我效能感作为个体对自身锻炼能力的认知，显著影响其锻炼参mIlQ/A+3oilqHQxdH+rCcw==与度。高自我效能感的学生更倾向于积极参与体育活动。

社交支持的影响同样不可忽视。与同伴的互动与鼓励显著提升了锻炼的频率，表明了社交环境在锻炼行为中的重要性。此外，环境因素，如体育设施的可达性和健身活动的组织情况，也显著影响了学生的锻炼行为。充足的体育资源与良好的氛围为学生提供了参与锻炼的便利条件，进一步提高了其锻炼频率。

6.3、社会生态模型因子对体育锻炼参与行为的预测

社会生态模型为理解个体行为提供了多维视角，这一模型的应用在体育锻炼参与行为的研究中显示出强大的预测能力。通过分层回归分析，研究揭示了社会生态模型各因子对体育锻炼参与行为的影响路径。

分析结果表明，自我效能感与社交支持在模型中发挥了显著作用。自我效能感不仅直接影响锻炼频率，还通过增强社交支持的感知间接影响参与行为。环境因素，尤其是可达的运动场所与活动的组织情况，同样对锻炼参与起到了促进作用。参与者在良好的社交与环境支持下，表现出更高的锻炼参与度。这一发现强调了多层次干预的重要性，针对不同层面的因素进行综合干预，能够有效增强大学生的体育锻炼参与动力。

表2呈现了各维度因子与体育锻炼频率之间的相关系数，直观显示了自我效能感、社交支持以及环境因素与锻炼频率之间的关系。通过这一矩阵，可以全面了解不同因子对锻炼频率的影响程度，有助于为后续的干预措施提供数据支持。

综合各项分析结果，大学生的体育锻炼参与行为受到多重因素的影响，智慧体育技术的介入、个体的心理特征及社会环境的支持均发挥了重要作用。未来的干预策略应结合这些因素，设计出更具针对性的方案，以提高大学生的锻炼参与度。

7、结语

智慧体育技术的引入，深刻改变了安徽省大学生的体育锻炼行为。研究结果显示，这一技术不仅提升了个体的自我效能感，促进了社交支持，还通过优化体育环境，增强了锻炼的可及性与便利性。通过对社会生态模型的分析，明确了各层面因素的相互作用和影响路径，为未来的体育教育与干预措施提供了切实可行的策略。针对大学生群体，未来的政策与实践应注重整合智慧体育技术与社会支持机制，以更好地提升其锻炼参与度和健康水平。此研究为智慧体育技术的推广与应用提供了重要的理论依据，未来应进一步探索其在更广泛人群中的适用性与影响。

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