科技赋能：让体育课堂“智慧”运转

姜月帅 何晓雅

摘  要：采用文献资料法和逻辑分析法，对我国中小学体育课主要问题进行深入剖析，提出“科技赋能+体育教学”解决路径，论述“智慧”体育课堂运转场景。以科技赋能体育教学为逻辑起点，提出4条应对策略：动作练习智能化，提高学生学习兴趣;体育教学效能化，提升教师教学效率;“智造”安全课堂环境，降低学生受伤概率;评价标准个性化，促进学生全面发展。“智慧”体育课堂运转场景可通过信息化应用系统、情景化集成系统与智能化操控系统协调运作。

关键词：科技赋能;体育课堂;体育教学

中图分类号：G633.96     文献标识码：A     文章编号：1005-2410（2022）04-0046-02

增强青少年体质、促进青少年健康成长，是关系国家和民族未来的大事。《2014年中国学生体质与健康调研报告》显示学生体质下降形势依然严峻，提升学生体质健康水平刻不容缓。由于青少年儿童多数时间在学校度过，学校体育成为了提升青少年儿童体质健康的重要途径。随着科技的发展，“互联网+”与“人工智能+”等技术的不断涌现为传统体育课堂“各类难题”提供了新的解决方案。科技赋能体育教学是以科技之器驭教学之利，将体育课堂打造成集智能化、情景化、信息化于一体的“智慧”体育课堂。本文通过辨析传统体育课堂中存在的基本问题，梳理科技助力体育课堂的基本路径，探讨“智慧”体育课堂运转场景，希冀为提升体育课堂质量和促进青少年儿童体质健康提供理论指导。

一、科技赋能体育课堂的路径探讨

（一）动作练习智能化，提高学生学习兴趣

在教师的指导与监督下，学生可利用VR（虚拟现实）技术学习运动技能。该技术能够将体育项目可视化，营造不同运动环境，创造良好的运动氛围，学生可以根据自身技能掌握程度调节学习进度，利于提高学生练习动力。VR技术还能够承载不同教师风格的教学内容，帮助学生实现个性化体育学习。学生可根据自身情况选择不同教学方法进行动作学习，不仅能提高學生练习兴趣，还利于提升学生练习效率。此外，智能可穿戴设备的使用也可以加深学生对运动的感性认知，改变学生对运动的单向理解。例如，体育教师可以将传感设备（如心率腕带）应用到体育课堂中，让学生了解自身运动状态（如能量消耗、跑步速度等），利于满足学生好奇心，专注于提高自己的运动成绩。

（二）体育教学效能化，提升教师教学效率

针对课堂人数较多带来的教学效率低下、学生学习速度慢等问题，AR（增强现实）技术是解决该问题的关键一环。AR技术能够通过多媒体与三维建模形成虚拟现实图像，智能展示体育教学内容，帮助解决学生视觉受限、教师教学效率低等问题，利于提高学生的运动技能掌握速度。学生在使用AR设备学习的过程中，教师还可以针对练习问题进行动作指导，不仅可以增加教师指导时间，还能促进学生动作学习的精确化，进一步提升了教师的教学效率。

（三）“智造”安全课堂环境，降低学生受伤概率

面对技术动作不规范、准备活动不充分、课堂纪律涣散等问题。科技赋能体育课堂为这些问题带来了解决方案。大数据分析能够捕捉学生动作练习轨迹，实时分析动作，让每一个学生在每一节体育课中都能清楚地了解自己的运动状态，及时调整自身动作，降低受伤概率[1]。同时，通过智能可穿戴设备可以对学生练习动作的规范性和有效性作出准确评价，并实时地记录学生在运动中的疲劳程度，建立积极的双向沟通，防止因过度疲劳导致运动损伤。对于准备活动不充分导致受伤率高这一问题，振动泡沫轴为其提出了解决方案。在准备活动中安排泡沫轴滚动练习不仅能够有效提升身体柔韧性，还能够弥补传统拉伸练习降低运动能力这一现象。此外，大数据监控还能有效提升教师组织管理能力，增强对学生课上行为的监控力度，有效规范课堂纪律，减少学生嬉笑打闹次数，减少意外事故的发生。

（四）评价标准个性化，促进学生全面发展

科技赋能体育教学能够以学生自身运动水平为评价标准，对学生的学习结果作出符合其身心特征的个性评价，实现对学生的个性化指导。通过智能终端设备的使用（例如手环、脚环等），学生课上的运动成绩、运动负荷和运动习惯等数据能够被高效收集并传送给学生和教师。一方面，学生能及时了解自身身体情况，对运动负荷及时作出调节。另一方面，教师可以通过运动数据为学生们提供更科学、更高效的个性化指导。基于此，智能终端设备不仅能以数据为基准对学生课上练习作出符合学生个体差异的定性评价，助力教师有针对性地制定课程内容，还能调动学生的练习兴趣，提升学生的运动动力，有利于贯彻“以人为本”的教育理念，强化体育课的激励发展功能，促进学生个体的全面发展。

二、“智慧”体育课堂运转场景

（一）信息化应用系统

5G技术的飞跃对体育教学的完善和深化产生了积极的作用，其低延迟性和可靠性为突破资源获取限制、提升网络质量提供了必要条件。信息化应用系统包括学习分析技术、自适应技术以及大数据技术等，其应用价值在5G助力下得到了质的提升，为提升学生上课体验、实现“智慧”体育课堂提供了充要条件。学习分析技术能够对学生的体育课练习结果作出客观评价，并将分析报告发送给教师和学生，实现对学生的个性化指导[2]。该技术利用摄像机和计算机对体育课上的学生进行捕捉、跟踪、测量，通过人工智能算法进行动作自动识别[3]，根据视频数据进行分析，得出结果并提供改进策略，助力体育教师实现个性化教学，给予学生个性化运动指导。

每堂体育课都会产生大量的体育数据，数据的记录可以作为本次体育课的反馈和下次教学的导向。在体育教学过程中，体育教师往往忽略了数据的记录与分析，只是凭借以往的教学经验安排教学任务，调整教学内容，缺少了数据的收集和分析。大数据分析技术能够通过智能筛选与匹配对体育教学大数据进行汇总并自动分析教学效果，可视化呈现共性特征，丰富个性化属性标签，实现个性化体育教学[4]。与此同时，大数据分析技术驱动下的智能信息处理和数据挖掘技术能够为体育教学发现更多潜在价值，让教学过程变得更加科学合理。体育课教学大数据经智能处理及科学分析后可以提高学生的运动安全系数、评价体育教师的教学质量、反馈教学目标的完成情况。通过分析心率、血压等身体指标，能够有效监控学生课上运动状态，预防意外风险;通过分析教学评价指标，可为教学内容整改和教学方法改革提供有力依据;通过分析学生个体的课堂表现，可为学生个性化成绩评定提供有效指标。

自适应技术通过结合学习分析技术以及大数据分析技术，对学生基本运动能力进行分析，通过学生以往体育课堂学习进度和运动技能掌握情况，自动推送符合学生运动能力和体育课学习目标的练习内容[5]。这不仅可以最大限度地提高学生学习兴趣和学习效率，还能有效减轻体育教师的备课负担，使其将更多精力放在体育课教学上。

（二）情景化集成系统

情境化集成系统可通过虚拟现实技术与增强现实技术等手段模拟各种运动场景，突破场地和环境的限制，让学生产生真实的感官体验。该系统支持个性化组建， 学生可根据自己的喜好或需要搭建属于自己的运动练习情境，利于激发学生运动兴趣， 促进学生深度学习。同时，基于教学内容的需要，学校体育场馆可通过情景化集成系统进行改造，实现多种运动项目同时进行，满足不同教学需求，有助于节省场地资源。

情景化集成系统还能通过VR技术与AR技术构建“全景体育信息与决策体系”，从提升体育教师示范和学生的观摩体验服务视角入手，更为全面地提升课堂服务质量，保障体育课的高效运行。基于Sport VU多镜头智慧追踪系统，可实现对教师和学生上课过程中任意细节的捕捉、剪切和录制，为体育课多元化评价提供依据;基于人脸识别引擎、无人机视觉分析与视频结构化分析等技术，自动生成、剪辑和传播体育课堂集锦等内容，增强学生运动兴趣，提高教师教学效率;基于360°全景视频技术以及虚拟现实设备，可弥补赛场环境缺失等问题。例如，我国南方地区由于气候问题，学生难以进入真正露天滑雪场练习冰雪项目，而全景视频技术搭配虚拟现实设备可通过模拟学生在真实赛场中的滑降、转弯、前倾等动作细节有效解决这一问题，利于提高学生课上练习效率和锻炼积极性。

（三）智能化操控系统

智能化操控系统可有效推动体育教学模式创新。智能化操控系统中AI助教的使用将推动体育教学模式走入信息化、智能化时代。以乒乓球为例，乒乓球AI助教可通过球速、角度和旋转等数据的分析，重现乒乓球的三维运动轨迹并予以回击;通过与学生进行对练，分析学生错误动作，改进学生动作模式;通过对乒乓球运动中的动作进行比对、纠正、重建，总结科学的训练方法，提高学生练习效率。另一方面，智能化操控系统还可通过对学生的面部识别和实时监控，对获取数据进行分析，得出学生体重、身高及BMI（身体质量指数）等数据，自动生成健康报告，予学生以健康指导，助力学校体育场馆智能化发展。除此之外，智能化操控系统还能助力校内体育赛事顺利举办。以人工智能等新兴技术赋能学校体育场馆，帮助体育教师有序组织校内体育赛事，避免出现安全问题。在比赛过程中，AI智能评分系统还可对评分类项目（例如，体操）予以客观、准确的评价，对学生动作完成质量给出客观准确的分数，保障学校体育赛事的公平性。

三、结语

展望我国“十四五”规劃和2035年的发展蓝图，以人工智能为代表的智能技术体系将全面深入地融入到社会运行当中。传统体育课堂要以积极姿态拥抱人工智能，从而实现练习效率高效化、教学效率高能化、课堂环境安全化、教学评价个性化。科技赋能体育教学是一个时长且艰的过程，在积极推进科技赋能体育教学的同时，应对该过程会出现的问题予以理性思考和准确判断，及时提出应对策略，切实推动体育教学走向科技赋能之路。

参考文献：

[1]廖磊，叶燎昆.人工智能视域下体育教学的教育应用创新探索[J].青海师范大学学报（自然科学版），2020，36（01）.

[2]徐振国，张冠文，石林，安晶.下一代学习管理系统：内涵、核心要素及其发展[J].电化教育研究，2017，38（10）.

[3]温煦，王轶凡.人工智能赋能体育：计算机视觉在人体运动动作识别中的应用[J].上海体育学院学报，2020，44（07）.

[4]张进良，郭绍青，贺相春.个性化学习空间（学习空间V3.0）与学校教育变革——网络学习空间内涵与学校教育发展研究之五[J].电化教育研究，2017，38（07）.

[5]董晓辉，杨晓宏，张学军.自适应学习技术研究现状与展望[J].电化教育研究，2017，38（02）.