大数据背景下学生体质健康标准与测试数据的利用

杨希友

通过今年国家发布的学生体质健康测试数据，测试结果中的某些项目虽没有继续下滑，但是总体情况不容乐观。作为一名小学一线体育教师，每年都会利用信息技术统计各种测试，并完成国家统一的学生体质健康数据上报工作，积累了大量数据。本文利用文献研究法、数量研究法、描述研究法等研究方法。并通过大数据的思维模式设计了简单的数据管理模型，尝试挖掘和利用好这些数据，为促进学生的体质健康做出贡献。

一、国家体质健康测试标准与大数据

（一）国家体质健康测试标准

我国从2002年开始试行《学生体质健康标准试行方案》，近年来，基于不断地探索与经验积累，在2007年时，《国家学生体质健康标准》正式推出，并通过一段时间的施行，在2014年重新修订了《国家学生体质健康标准》（2014年修订版），目前全国各地市正在使用这套标准。

（二）定义

国际数据中心（IDC：International DataCorporation）为大数据的标准定义是这样叙述的：“大数据技术描述了一个技术和体系的新时代，被设计于从大规模多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值。”

（三）研究意义

在日常校内体育学科教学中，有不少测试、检测，还有全国统一的学生体质健康标准测试，产生了大量的数据。目前体质健康数据的评价和反馈机制存在一定的局限性，若运用大数据的眼光和思维，重新调整改进数据架构，挖掘出数据间不明显的相对关系，也许能够对促进、加速更新对学生健康及身体素质的认识。

二、大数据体质健康数据下的分析研究

（一）研究方法

由于本文的研究目标以及所采用的研究方法、研究能力的局限性，并不会形成具体的产品。本文将主要运用大數据的思维，提出设计思路，构建模式，进行理论研究论述。

（二）目前《国家学生体质健康标准》（2014修订版）

《国家学生体质健康标准》对各级各类大中小学都制定了对应的指标内容，由《国家学生体质健康标准》中的测试值评价而来。除根据测得的身高和体重计算的BMI外，对于其他项目，则直接记录测试数值依表评分。

（三）体质健康数据现状及存在的问题

目前学校对学生体质健康教育活动的开展与宣传还不到位，学生在体质健康方面的反馈及得分权重还远远不足，对效能的认识不足。家长对于测试成绩的反馈不了解，也得不到专业的建议。学生体质健康数据管理现状让人不免担心，学生大部分都没有或很少制定运动方案；学校建立学生体质健康档案的状况也不够理想；体质健康测试的质量也存在问题。

三、大数据体质健康系统设计

（一）数据架构设计

利用国家学生体质健康标准测试平台数据，整合学籍管理系统信息数据，完善学生信息资料，整合学生历年项目数据。

（二）模块设计，与功能实现

1.总体结构。学生、家长通过浏览器登录自己的账号，利用相应权限可以完善学生信息。用相同账号登录移动终端APP，适时将数据采集到系统服务器，并归入相应数据库。各级系统管理员利用自身权限，通过浏览器登录系统管理员帐号，进行学生信息管理。超级管理员（由大数据工程师组成）的功能有：对系统管理员账户的管理、权限的分配、系统维护、数据间关系预设定义。

2.功能模块设计。三个功能大模块围绕系统的智能服务器展开作业。系统管理员将数据准备好以后，体育教育专家先进行问题定义预设，通过系统服务器运算给出直接关系模型。专家根据反馈判断得出的数据是否具有现实或者研究意义，然后通过数据平台或者移动终端APP将训练建议、膳食营养建议、发现的问题反馈给各级体育教育科研人员、一线教师、家长（或学生），让大家适时调整自己的训练计划和训练重心。

3.管理员结构。系统管理员权限层层递进，最终到最高管理权限的管理员。各系统管理员均可在自己的权限范围内定义问题，挖掘权限内数据的隐含价值，探究数据间的隐藏关系，检验自己的训练计划是否有改进空间。

（三）评价反馈机制

评价反馈机制的运行是大数据下数据挖掘利用的重要输出环节，获得成果是否有价值就看反馈是否能反映实质问题，有没有揭示数据间的相关关系。

四、结语

（一）理论展望

利用大数据思维模式将学生的体质健康测试数据与相关数据采集起来，建立数据库，依据分析情况的应用对体育授课及学校相关体育健康工作产生指导意义。本文从数据挖掘技术原理作为出发点，力求形成一套以目前青少年儿童健康指标为基础的相关测试数据挖掘模式，希望能为国家的体育教育事业、青少年健康与体质的进一步发展助力，同时提供一些新的研究思路和方法服务于学校体育科研工作。

（二）存在问题

其一是缺少具有综合能力强的研发人才团队。目前在基层从事体育研究的人员通常只具备在某一单一领域的专业知识，不容易做到两者的相互结合，在很多问题的提出及研究上，处于两个方面的研究者往往需要大量的沟通，这给项目的开展与推进造成了很多困难。实际上，同时具备大数据模型开发研究的体育工作研究者少之又少，反之亦然。

其二是目前在大数据采集分析领域已经取得一定成绩的项目缺乏相对应的理论性研究作为运营支撑，如数据平台的建构、云端工具的实用性优化、应用程序及移动终端的开发与生产，公益或商业运作模式的选择等工作亟待进一步开展，这也影响了大数据分析的技术应用，限制了研究成果与学生体质健康融合上的广度与深度。

（责编 张 欣）