基于人工智能技术的中小学生运动行为精准监测

摘 要：中小学时期是学生生长发育的关键阶段，国家高度重视中小学生的体质健康。传统的体质测试形式和内容固定且不具有实时性，难以满足学校和教育部门全面和准确地掌握学生运动行为过程中各项特征的需求。本文通过分析中小学生运动行为监测的现状与挑战，探讨人工智能技术在运动行为监测中的应用潜力，以及实现过程中需要解决的关键问题，为促进学生健康和提升教育质量提供强有力的支持。

关键词：学校体育；健康促进；儿童青少年；身心健康

中图分类号：G623.8 文献标识码：A 文章编号：1005-2410（2024）11-0084-02

中小学时期是个体发育的关键阶段，不仅是教育的关键期，更是促进健康行为养成的“黄金期”[1]。近年来国家对中小学生体质健康给予高度重视，将其作为国家教育和卫生政策的核心内容。习近平总书记多次强调儿童青少年健康的重要性，指出我国学生近视呈现高发、低龄化趋势，严重影响孩子们的身心健康，这是一个关系国家和民族未来的大问题，必须高度重视。根据2021年国家卫生健康委员会公布数据显示，2020年中小学生近视率和肥胖率持续走高，其中近视率方面小学生为35.6%、初中生为71.1%、高中生为80.5%；同时，6～17岁的儿童青少年的超重和肥胖率近20%[2]。

在这样的背景下，运动行为监测显得尤为重要。它不仅能为学校和教育部门提供全面、准确的数据支持，帮助他们精准掌握学生的运动状况，及时发现并有效改进现存问题，还能显著提升体育教育质量。此外，运动行为监测对于预防慢性疾病、识别潜在的运动伤害风险以及促进学生的体质和心理健康发展具有重要意义。同时为家校合作搭建了坚实的桥梁，使家长能够更深入地了解孩子的运动状况，积极参与到孩子的健康教育中。

中小学体育教育领域，无论是课程教学设计还是相关政策制定，都离不开对学生运动行为数据的精准监测。然而，传统的监测方法，如问卷调查、专家访谈和实地考察分析，虽然提供了一定程度的数据，但在全面性、时效性和客观性方面依然存在不足。近年来，随着体育与人工智能技术的融合，一系列新技术和新方法应运而生，并在运动行为监测、体育大数据分析等领域得到了广泛应用。本文旨在探讨中小学运动行为监测面临的挑战，并讨论如何利用人工智能技术克服这些挑战，从而实现中小学运动行为的精准检测。

一、中小学生运动行为特征及精准监测挑战

（一） 运动场景、运动行为复杂的挑战

中小学生运动行为的场景包括体育课、课间操、大课间、课后体育活动及校外体育活动。每种场景都具有特定的环境和活动类型，由于运动行为场景的多样性，对准确识别并分类不同的体育运动项目成为监测的难点，这要求监测系统必须具备灵活性，能够适应并准确处理来自各种场景的数据。特别是在大课间和课间操等场景中，学生可能同时进行多种活动，这使得行为识别变得更加复杂和困难。

（二）海量数据采集、分析和存储的挑战

中小学生运动行为具有场景、时间的不确定性，因此要求监测系统具备全天候连续性和实时性，能够不间断地捕捉学生在不同场景中的运动行为。全天候监测将产生海量的数据，这不仅涉及海量数据的存储、分析调用，还需要运用大数据分析技术，以解决如何在海量数据中提取有效数据，挖掘大数据背后的深层规律。

（三）年龄跨度和发育阶段特殊性的挑战

中小学生年龄跨度从6周岁到15周岁，这个阶段学生身体发育迅猛，体现在学生体能、技能甚至能量代谢特点会在短时间发生较大变化。同时，由于个体发育特点的差异性，学生在不同体育活动中的表现也有所不同。因此，运动行为监测系统必须充分考虑该阶段学生的特殊性，从而确保数据的准确性和公平性。

二、人工智能在中小学生运动行为精准监测中的应用

随着纳米微电子技术的革命性进步，以智能和生物传感技术为代表的可穿戴装备取得了重要发展，同时以深度学习、大数据分析技术为代表的人工智能技术也取得了突破性进展，使得基于人工智能的中小学生运动行为监测成为可能。该技术不仅可以精准评估运动代谢当量，有效识别和监测运动行为，还可以通过视觉技术对运动特征进行实时监测。人工智能技术正推动着体育教育向更高效、更精确的方向发展。

（一）运动代谢当量监测

人工智能技术在体育活动监测领域的应用，可以有效提升其精确性和个性化水平。中小学生的运动行为活动类型多样，强度各异，因此需要通过统一的标准来量化和比较不同体育活动的能量消耗。代谢当量是量化和比较身体活动强度的金标准[3]。结合可穿戴设备与机器学习算法，可以对学生的运动数据进行实时监测和分析。具体而言，通过可穿戴设备中的惯性传感器记录学生的运动轨迹、步数、心率等数据，基于这些数据，采用机器学习算法将学生个体信息以及采集到的运动数据与代谢消耗建立对应关系，准确估算出各类体育活动的能量消耗。这种方法不仅提高了监测的准确性，还能够根据学生的个体差异，提供更具针对性的运动建议。

（二）运动行为识别监测

通过机器学习技术提取和分析可穿戴设备采集到的运动行为数据，能够得到更精确的运动行为分析并提供近乎实时的数据解读，为体育教学和学生健康管理带来诸多益处。在运动模式识别中，配合穿戴多部位加速度传感器可以提高运动模式识别的精度。特别是在手脚同时佩戴传感器的方案中，对于十二种不同的运动模式分类，其准确率可以达到80%[4]。通过精准监测学生的运动行为，教师能够及时发现并纠正不当的运动姿势或潜在的危险动作，从而有效降低运动伤害的风险。特别是在高强度或复杂的运动中，实时的行为监测可以为学生提供更好的安全保障。此外，这种监测还为家长和学校提供了科学的数据支撑，帮助他们更全面地了解学生的运动习惯和健康状况，进一步支持学生的健康成长和体育教育。

（三）运动特征监测

在中小学生运动行为监测中，通过采用计算机视觉技术，能够实时捕捉和识别学生在体育课堂上的运动行为，展现出了非接触、高效且客观的显著优势，可以有效提升中小学运动行为监测的质量，减少人工干预及增强监测的准确性。具体而言，基于视觉数据的人体动作分类和评估方法，能够细致地区分学生在进行跳远、跑步、球类运动等不同体育活动时的动作细节，从而实现对其运动表现的精准评估。这种方法不仅能够捕捉到动作的准确性，还能深入分析动作的流畅度，为教师提供全面且客观的反馈。进一步地，结合深度学习中的动作检测算法，能够在复杂的体育教学环境中，从长时段视频数据中高效地提取出学生运动行为的关键片段[5]。该算法不仅能够精确定位动作的开始与结束，还能识别出动作中的关键转折点，为后续的运动分析、评估以及个性化教学指导提供有力的数据支持。

三、展望和结语

人工智能技术在中小学生运动行为监测领域的应用前景极为广阔。依托先进的智能和生物传感技术，能够实现对学生运动行为的定量化、个性化和实时性监测，这为精确追踪学生的运动量、运动强度和运动模式提供了坚实的技术支撑。在大数据分析和深度学习模型的辅助下，不仅能够为每位学生提供定制化的健康状况评估，还能制定个性化的运动建议和计划。此外，人工智能技术通过分析学生的运动行为模式，能够揭示学生的运动偏好和习惯，这对于教育工作者和家长来说，是制定相关政策和设计课程的重要参考。随着人工智能技术在中小学生运动行为监测领域的不断深化应用，它将在促进学生健康和提升教育质量方面发挥出越来越重要的作用。

参考文献：

[1]常凤，李彦龙.学校体育促进青少年主动健康的价值意蕴、现实困境与纾解方略[J].首都体育学院学报，2023，35（05）.

[2]孙军，罗秋兰，罗小兵.“双减”背景下我国中小学体育高质量发展：要点、难点与路向[J].广州体育学院学报，2023， 43（02）.

[3]贾壮.基于人体不同佩戴位置的加速度计的人体能量消耗模型构建研究[D]. 首都体育学院，2023.

[4]刘玉.基于加速度传感器的儿童青少年运动模式识别模型研究[D].首都体育学院，2024.

[5]李睿敏.基于视觉数据的人体动作精细分类及评估方法研究[D].中国科学院大学（中国科学院西安光学精密机械研究所），2021.

（首都体育学院体育人工智能研究院 100191）

（E-mail：wangyijing@cupes.edu.cn）