数字孪生技术在中小学体育教育教学中的应用思考

2022-02-12王秋睿张枝梅

体育教学 2022年1期

文/王秋睿张枝梅

随着数字孪生技术的快速发展以及5G技术的逐步应用，数字孪生技术越来越多地赋能于各行各业。数字孪生技术由美国密歇根大学的Michael Grieve教授于2003年提出，该技术是通过各类技术手段，完整准确地描述目标对象在现实场景中的运行状态，并以虚拟化的效果在数字管理系统中加以呈现的一种展示技术。2014年，数字孪生技术理论被美国国防部、NASA（美国国家航空航天局）、法国达索、德国西门子等公司接受并加以推广。数字孪生技术同样影响着中小学体育教育与教学的活动。本文通过对数字孪生技术在中小学体育教育教学中的意义与方法的阐述，旨在推进该技术在中小学体育教学中的进一步应用，助力中小学教育教学水平的进一步提升。

一、数字孪生技术在中小学体育中的应用意义

（一）体育教育教学对象将更加广泛化

对于中小学而言，数字孪生技术扩展了教学的场景，教师可以从更广的层面获取学生的动态。以往体育教学只能通过教师与学生面对面进行，而现在教师可以通过学生佩戴运动手环等可穿戴监控设备，获取实时的心率等运动体征，也可以在不佩戴可穿戴设备的情况下，通过视频监控分析学生的运动时长、运动强度。通过数字孪生技术，教师可以远程获取学生的运动情况，突破教学场地的限制。数字孪生技术的应用将使得育人场景移动化、数据化、生活化，让人们无时无刻不在体验数字孪生技术的服务，并享受其中的便利。同样，在线教育根据其自身场景与特征，利用数字孪生技术扩大了目标对象的辐射范围。

（二）体育教育教学对象将更加个性化

以往的数字化教学更加注重手段本身，往往忽略了目标对象的接受能力和接受习惯，使得数据收集过程与教学应用过程相脱节。解决这两个过程的脱节问题，关键在于如何在学习环境中施加较小或不施加干扰的情况下伴随式地采集学生数据，并进一步重塑学习环境的新形态。相关研究表明,目前数字化体育教学在中小学中应用不理想的现状，主要核心问题是收集数据的过程不完整、不规范，导致缺失全面连续的数据，没有充分考虑多模态数据的融合。其建议利用人工智能手段，通过数字孪生方式进行量化评价，并进一步升级以往的数字画像技术，利用数字孪生技术对教学对象进行刻画，结合可穿戴技术、情感计算方法、机器学习方法等，收集整合多维数据，精准描摹目标对象。通过协同探究混合教学模式，同时发挥教师、技术的各自长处，使得两者的结合产生“1+1>2”的效果。

体育教学也有同样的问题。以往的中小学体育课，体育教师往往不得不针对一个班级的所有孩子安排同样的运动训练任务。在数字孪生技术的助力下，每一名学生的实时运动情况都将上报系统。结合每名学生的历史运动成绩，大数据系统会结合体育运动的专家系统，有针对性地分析每名学生的运动能力，给出不同的运动方式和强度建议。

（三）体育教育教学对象将更加系统化

数字孪生技术从宏观、中观、微观三个层面对中小学体育教学对象施加影响。

在宏观上，数字孪生技术将学校、学生、家长这些子节点与社会总节点连接了起来，构建了家校社协同教育系统。学生每天运动强度、运动时长，都可以通过数字孪生得到监控，从而使教育决策者知晓学生是否缺少运动量，并制定政策保障学生的体育锻炼时间，也让家长能够根据孩子的实际情况安排不同的课余内容。

在中观上，通过数字孪生系统，学习者之间进行广泛交互，构成了一个个新的群体。学生可以根据各自的兴趣爱好组成不同的体育运动训练小组，甚至可以打破学校的限制，在不同学校间组成共同的体育课程班级。尤其是针对一些小众运动项目而言，一所学校的学生很可能难以达到组成班级的最低人数，但是有了数字孪生系统，这些问题都将得到解决。

在微观上，数字孪生系统本身可以根据用户数据，以事理图谱的展现形式，为学习者提供丰富多彩的个性化选择。系统可以通过学生浏览不同在线体育教学课程，分析学生的运动喜好，并提供可供选择的教学课程和名师推荐。

（四）体育教育教学对象将更具趣味性

趣味性在体育教学中是很有必要的。有研究表明，游戏化的学习路径可以增强学习效果，并强调教育产品设计要遵循趣味性、游戏性，增强系统的吸引力与参与度。数字孪生系统不仅教学生体育课程，而且可以展示体育运动的背景知识、高水平比赛集锦、高水平运动员的成长轨迹等，让学生在“追星”的过程中完成对自身的运动训练，增强体质。

（五）实时反馈，提升体育教育教学质量

数字孪生系统的提出就是为了更好地获取用户的反馈。智慧化体育场馆可以利用数字孪生技术全面分析和预测场馆中人的运动特点，并实时监测与统计，从而保证课程质量。在此基础上，从使用者的角度出发，分析教师、学生怎样利用数据的实时反馈，加强相互之间的联系，破除提升教育教学方法的不利因素也是提升体育教学质量的有益路径。通过上述方法，可以更加确信数字孪生系统将改变现有的体育教育教学方式，从而促进中小学体育教学质量的提升。

二、数字孪生技术在中小学体育中的应用方法与手段

笔者认为，中小学体育教育中数字孪生系统的建立应包括4个流程：重构、建模、反馈、干预（图1）。

图1 中小学体育教育中数字孪生系统流程

（一）重构教育教学方式

通过数字孪生技术，教学过程的重构可以以教学组织方式、教育技术形态、教育覆盖范围、教学评价方式等进行。在此过程中，教师需要利用数字孪生技术关注学生复杂的学习过程中所遇到的问题，营造高效、轻松、愉快的学习环境。数字孪生系统若想在中小学起到实际的应用作用，就需要对整个中小学体育教育的诸多要素进行重构，做到深化技术、工具、内容的协同，达成虚拟与现实的融合，弥合虚实交互的界限，提升交互感知能力与水平，使得学生能够深度沉浸其中，实现教育教学的连续性。

具体而言，需要将学生个体的各体育预运动成绩、身体机能指标、运动喜好、实时运动状态、伤病与生病情况等指标都作为系统的参数，同时考虑所有群体的状态，长时间、完整地收集、整理、分析数据的内容，形成丰富完整的数据支持。在此过程中，各类体感传感设备、视频捕捉设备、空间定位设备等都可以作为数据收集的辅助设备被纳入到数据采集系统之中。

（二）对教学对象进行建模

如果说数据的收集是利用数字孪生技术提升中小学体育教学水平的前提，那么对教学对象进行建模就是必要的基础工作。以往的数据仅包括了少数影响变量，而新的数据的获取将需要新的模型对之进行分析。新的数据可以有多种表示。从人机交互的角度而言，改变系统的界面某种程度上可以满足不同学生的教学需求。进一步，通过用户界面的特征，兴趣相近的学生可以通过用户画像等手段建立对学生的分组，从而实现用户聚类，为教学对象的建模打下良好基础。从算法内容的角度而言，有研究表明，利用数据关联分析等手段，可以分析影响教学效果的各类因素，构建多特征、多领、多尺度的融合模型。融合模型可以很好地表示在线“教”与“学”的不同特点，促进“教”与“学”、“虚”与“实”深度融合的方式。

具体而言，需要将系统所需的个体的变量，作为参数输入模型（图2）。利用机器学习甚至深度学习的强大模型拟合能力，采用中小学生个体体育运动的多运动尺度、多时间尺度因素分析，并不断通过系统的迭代学习，最终生成能够准确描述个体运动特点的特征，该特征向量可以为后续阶段的决策提供可靠依据。

图2 数字孪生建模方法

（三）注重系统反馈

系统反馈是整个数字孪生系统承上启下的一环，其为教育者提供了开展工作的数据内容，反馈的形式可以是多种多样的。在具体实际操作中，数字孪生技术是手段也是过程。要触发学生真正的学习意愿，就要检测教师、学生、数字孪生系统构建的新型教学共同体是否对学生有正面的促进作用。促进作用的评价标准需要考虑其中的理论基础、学习环境、活动内容、教学模式的构成要素等内容，学习过程同样要遵循验证性，要多维化、具体化。图3展示了一个具体的基于运动场地的数字孪生反馈系统样例。我们可以看到，系统能够实时反馈人员在场上的分布、人员的运动系统及位置、运动场景等内容。该系统未来还可以进一步升级，对每名学生的运动种类、运动强度进行监控。有了这些信息，体育运动专家、教师与家长可以直观地掌握中小学生在场地运动的情况，为有针对性的运动教学与训练提供依据。

图3 数字孪生反馈系统样例

（四）注重实践干预

有了之前的步骤和相关信息，教师以及政策的制定者可以更好地改进教学内容。在具体操作层面，数字孪生系统应具有虚实共生、数据驱动、友好交互、动态更新的特点，尤其是要循证教学实践原则。而教学实践则离不开人工干预这种切实有效的手段的运用，尤其是离不开基于人工智能自主决策、自主执行的人工干预干预方法。

在人工干预方面，应当重视运动处方的作用。运动“处方”针对健康与非健康人群提供了定量的运动建议。当前，针对成年人的运动处方的研究已经比较深入，内容也比较健全。但是中小学生由于生长发育的进程不一致性较大，针对同一年龄的学生不应该同一标准。学术领域也应该加强针对中小学生的运动处方的研究。在基于人工智能的自主干预方面，系统可以建立在数字建模的基础上，利用图2中的个体运动特征，结合大量个体样本，进行群体聚类，然后结合运动表现数据提升等因素，对自主干预模型进行训练并不断迭代，最终生成一套智能化的运动处方推荐系统。