体育素养对小学生体质水平的影响机制

李一祎　李恩琦

摘 要：目的：探討体育素养对小学生体质水平的影响机制，并确定影响体质水平的重要因素。方法：从山东省16市的32所小学中抽取2 380人进行体质测试以及体育素养问卷调查，通过软件GeNIe2.3构建了基于体育素养的体质水平影响因素贝叶斯网络模型，对影响体质水平的关键因素及相关关系展开分析。结果：贝叶斯网络模型结果显示，一周内中高强度活动的时间是影响体质水平的最重要因素，其次为喜欢/不喜欢运动的原因；影响体质水平的致因链可以归纳为动机与信心→知识与理解→日常行为→体质水平。综合显著性分析发现，小学生中高强度活动参与行为与体质水平呈正相关，与之相比久坐行为与体质水平无明显相关关系；结论：青少年体育素养教育的起始点应为兴趣培养与动机驱动，而非现有研究认为的以知识学习为起点。同时，提升小学生体质健康的首要方式应为提高中高强度活动时间。

关键词：贝叶斯网络；小学生；体育素养；体质水平；中高强度活动时间

中图分类号：G804.49文献标识码：A文章编号：1009-9840（2023）03-0066-07

Influence Mechanism of Physical Literacy on Elementary Students' Physique Level： Based on Bayesian Network Model Analysis

LI Yiyi1， LI Enqi2

（1.College of P.E.， QingdaoHengxing University of Science and Technology， Qingdao 266000， Shandong， China; 2. Student Physical Health Promotion Center， Shandong Sport University， Jinan 250000， Shandong， China）

Abstract：Objective： To explore the influence mechanism of physical literacy on elementary students' physical fitness level and determine the important factors influencing physical fitness level. Methods： 2380 students from 32 primary schools in 16 cities of Shandong province were selected for physical fitness test and physical literacy questionnaire survey. The software GeNIe2.3 was used to construct the Bayesian network model of influencing factors of physical fitness level based on physical literacy， and the key factors influencing physical fitness level and their correlation were analyzed. Results： The results of Bayesian network model showed that the time of high intensity activity in a week was the most important factor affecting physical fitness level， followed by the reasons for liking/disliking sports. The causative chain affecting physical fitness level can be summarized as motivation and confidence → knowledge and understanding → daily behavior → physical fitness level. Comprehensive significance analysis showed that high intensity activity participation behavior was positively correlated with physical fitness level， while sedentary behavior was not significantly correlated with physical fitness level. Conclusion： The starting point of adolescent physical literacy education should be interest cultivation and motivation rather than knowledge learning. At the same time， the primary way to improve pupils' physical health should increase the time of medium and high intensity activities.

Key words：Bayesian network; primary school students; physical literacy; physical fitness level; medium and high intensity activity time

体育素养是人类在生命过程中获得利于全人生存发展的运动要素的综合，包括动机与信心、知识与理解、日常行为与体质水平［1］。当前研究认为，良好的体育素养才是一个人养成健康的生活方式和终身运动习惯的原因，具备良好体育素养的青少年会积极参加身体活动且具备良好的身心素质。近年来国家政策中，提升学生的体育素养已被列为学校体育工作的重要目标之一［2］，但学术界少有体育素养对学生体质影响的研究。因此，在当前中国青少年体质水平不断下降的严峻态势下，体育素养对学生体质的影响机制有待进一步探究。

近年来国内关于体育素养的研究有了长足的发展，除了对国外测评体系的修订应用外［3-4］，刘阳等人构建的中国儿童青少年体育素养测评体系（CAEPL）［5］，为我国体育素养理论与实践发展提供了强有力的参考。国内也有学者关于体育素養的各维度关系展开讨论，例如，冯古首认为体育素养的教育过程首先是学习体育知识，只有掌握良好的体育知识，才能具备体育参与的意识，然后在意识的驱动下产生体育需要，从而参加体育运动，最终形成良好的体育行为［6］；朱亚成认为青少年体育素养各个要素之间相互影响、相互作用，共同服务于青少年体育实践［7］。

基于此，本研究希望找寻一种数理统计方法，科学解释体育素养各要素间关系。贝叶斯网络这一数据挖掘方法具有直观主义和可理解性强的优点，可以用于复杂关系的分析［8］。因此，希望利用贝叶斯网络这一数据挖掘方法，在青少年体育素养“实践性研究”的基础上，进一步跨越到“解释性研究”，从数据的角度解释证明体育素养各维度间的相互关系，探究体育素养对体质水平的影响机制。与以往研究相比，本研究创新之处在于：（1）尝试将贝叶斯网络这一数据挖掘方法应用于本研究，为后续学者提供经验参考和思路启发；（2）对山东省小学生全面的体育素养调查，丰富了数据库，为青少年体育素养测评的进一步研究提供实证依据；（3）从数据出发，更加科学地阐明体育素养各维度间的因果关系，揭示影响体质水平的重要因素，为青少年体育教育指明方向。

1 研究对象与方法

1.1 研究数据

加拿大体育素养测评体系（CAPL-2）是目前为止最为完整的体育素养测评工具，并且在澳大利亚、肯尼亚等国家或地区已经展开应用，取得的效果符合预期。国内已有邵鹏飞、满进前等学者对该体系进行翻译并尝试使用，经检验该测评工具可以用来对我国小学生进行体育素养评价。因此本研究将使用加拿大体育素养测评问卷（CAPL-2中文翻译版）以及《国家学生体质健康标准（2014年修订）》对山东省小学生进行体育素养测评。

本研究调查对象从山东省选取，山东作为教育大省，对于青少年的体育素养的研究将对全国各省具有借鉴意义。为确保调查样本全面性，依据分层整群抽样原则，从山东省16市中每市随机抽取1区1县，每区（县）抽取一所小学，每所学校随机抽取五年级两个教学班，有效样本不少于70人（男女各35人）。32所小学共计抽取2 380人（男1 195人，女1 185人），受试者均身体健康且无任何运动功能障碍。研究人员在测试开展前向学校、受试者及其家长详细介绍了研究的目的和意义，并且受试者与家长均签署了知情同意书。本研究最终回收问卷2 380份，回收率100%，有效问卷2 007份，问卷有效率84.3%。2 007名调查样本基本情况如下：男生998人（49.7%），女生1 009人（50.2%），按地区分布情况为城市1 085人（54.1%），乡村922人（45.9%）。

本研究选择五年级学生作为调查对象，一方面是因为小学五六年级是生长发育关键期，也是青春发育前期，是行为习惯养成窗口期，在此时期具有良好的体育素养将受益终身。另一方面，CAPL体育素养测评体系是针对8～12岁的儿童。在中国，这相当于小学四年级到六年级的学生。这个年龄的孩子完全有能力自己完成各种测试，因此本研究选择五年级学生作为代表进行测试。

1.2 研究变量

因变量：体质水平。《国家学生体质健康标准（2014年修订）》（五-六年级）测试项目包含BMI、肺活量、坐位体前屈、跳绳、仰卧起坐、50米×8折返跑、50米跑7个项目。评分依据《标准》规定，其中跳绳有20分附加分，总分90.0分及以上为优秀，80.0～89.9 分为良好，60.0～79.9 分为及格，59.9 分及以下为不及格。

自变量：自变量来自于加拿大体育素养测评问卷（CAPL-2），包括体育素养四个维度中除体质水平外的三个维度，分别为日常行为、知识与理解、动机与信心。这三个维度又下设17个测量指标，每个指标均有详细的评分规则（如表1）。

1.3 研究方法

贝叶斯网络模型及应用近年来在各领域都取得了广泛的应用和显著的成果，例如，在医学诊断、生命信息、财务风险分析等领域，并逐渐融入到人工智能、数据挖掘等领域的主流模型中，处理不确定性问题［9］。近年来，国内在分类、预测和故障诊断等领域取得了许多积极进展。张耀辉［10］使用贝叶斯模型解决了信用评估问题，即根据借款人的类型，将借款人分为能够按期偿还本息的信用“好”客户和违约的“坏”客户，进而预测未来借款人的违约风险，为消费信贷决策提供科学依据；何洋［11］对医院放射性设备的风险进行了评估研究，调查放射性设备风险影响因素的重要程度和风险可能性，利用贝叶斯网络建模分析软件GeNIe2.1构建了完整的医院放射性设备风险评估模型，通过逆向推理和强度分析，总结医院放射性设备诊疗中最危险的风险因素，并提出相应的安全管理建议。类似的研究还有很多，例如，唐蕾［12］对电子银行风险管理关键影响因素进行了探究；钟女娟等建立了反映药味、药性和药效之间直接和间接关系的贝叶斯网络模型；郑国平［13］构建了地方政府绩效评估贝叶斯网络模型。

综上所述，贝叶斯网络是一个有效地解决不确定性关系的数据挖掘方法，在预测、故障诊断等领域已经有了较为成熟的应用。但是到目前为止尚未发现贝叶斯网络在体育领域的应用，笔者从这些研究中受到启发，可以利用贝叶斯网络来解决体育素养研究目前遇到的问题。

贝叶斯网络又称信度网络［14］，是目前针对不确定的知识进行表达和推理最有效的理论模型之一。贝叶斯网络定义如下：B=〈G，θ〉，因此，一个贝叶斯网络的两个主要部分，贝叶斯网络结构和网络参数，分别对应问题领域的定性描述和定量描述。贝叶斯网络结构表示变量间概率依赖关系的有向无环图（DAG），其中每个节点表示随机变量，节点的边表示变量间的直接依赖关系；贝叶斯网络参数即每个节点属性所对应的条件概率表（CPT）。通过这两部分的有效结合，贝叶斯网络具有直观主义和可理解性强的优点，可以用于复杂关系的分析。贝叶斯网络可以直观地表示为一个复杂的指定因果关系图，其中每个节点表示变量或事件，节点之间的弧线表示变量或事件之间的概率依赖性。

贝叶斯网络推理是在贝叶斯网络模型建立后，利用贝叶斯网络的条件概率表计算其他所有节点的条件概率［11］。它主要有以下三種推理：（1）正向推理。根据已知的原因节点，依据贝叶斯网络中有向线段的方向推断出结果节点的信息，即利用先验概率计算后果概率分布的推理模型；（2）逆向推理。与正向推理相反，逆向推理是在假定会发生后果事件的情况下，利用节点之间的关系推断出其他节点相对于有向线段的概率分布，并向后推断，适用于风险和故障诊断；（3）解释推理。为解释一个事件的原因相关性，分析节点变量之间的相互影响关系和影响强度。

在本研究中，将日常行为、知识与理解、动机与信心三个维度作为“因”，体质水平作为“果”，以此构建基于体育素养的体质水平影响因素贝叶斯网络，来探究影响青少年体质水平的重要因素，以及导致优秀体质水平的致因链。

2 研究结果

2.1 贝叶斯网络模型的建立

本研究应用GeNIe2.3软件，采用专家知识和机器学习相结合的方式来进行结构学习，构建体育素养中体质水平影响因素的贝叶斯网络拓扑结构（如图1）。该模型展示出影响体质水平的各因素网络结构以及每个节点的条件概率表。

2.2 贝叶斯网络的概率推理分析

2.2.1 逆向推理—影响体质水平的重要因素

将目标节点“体质水平”的参数设置成“State4”的概率100%。则可以显示出体质水平等级为优秀时，各节点概率的变化，推理结果如图所示2。

对比图1和图2可以发现，当身体素质水平很好时，各指标的概率发生变化。总体而言，大多数指标处于良好水平的概率都有不同程度的增加，处于差水平的概率都有不同程度的减少，而一些指标的概率没有变化。为了更明显地比较出哪个指标对体质水平的影响较大，将体质水平不及格（State1）的概率设置成100%，运行结果如图3所示。

比较图2和图3，当体质水平从优秀下降为不及格时，对每个指标变化进行分析可以清楚地发现，下降幅度最大的是一周内参与中高强度活动天数（B3），下降了9%，说明一周内参与中高强度活动天数是对体质水平影响最大的因素。同理分析可得，依次重要的影响因素是久坐时间（B2）、每日进行身体活动要求的时间（C2）、与同龄人相比，对体育活动的热爱程度（D1）、体力活动内部动机（D4）等。

分析其原因，很显然参与中高强度活动对体质水平有最直接的促进作用，其次久坐时间和平均每日活动量也对体质水平有很大的影响。小学生对体育活动的热爱程度和内部动机是参与体力活动的驱动力，具有强大的内部动机是参与体育活动的重要因素。另外，小学生对每日进行身体活动要求的时间和面对电子屏幕的上限时间的认知会影响小学生对日常行为的自我制约；与同龄人相比，对自身运动水平的评价这一指标之所以重要是青少年自尊心的体现，这一时期青少年非常在乎同龄人的看法；同时也是自我效能感的体现，在与同龄人的对比中获得成就感，进而激发运动的热情。

2.2.2 影响强度分析—影响体质水平的致因链

影响强度分析是解释某一结果的因果关系，分析节点变量之间的相互作用，判断影响因素的影响强度，确定需要注意的关键因素。

在GeNIe2.3中节点间有向线段的宽度可以表示两个节点之间影响程度的强弱，若几个节点由较宽的线段连接组成一条致因链并指向目标节点，则说明这条致因链对体质水平促进的影响较大，如图4所示。

从图4中可以看出，当体质水平为优秀时，出现五条指向目标节点影响强度较大的致因链，例如，喜欢/不喜欢运动的原因（D3）→每日进行身体活动要求的时间（C2）→一周内参与中高强度活动天数（B3）→体质水平；喜欢/不喜欢运动的原因（D3）→体力活动内部动机（D4）→一周内参与中高强度活动天数（B3）→体质水平。

分析致因链可以发现，喜欢/不喜欢运动的原因基本上为致因链的起点，说明兴趣才是最好的老师，青少年的运动参与主要源于兴趣驱动。一周内参与中高强度活动天数（B3）是与体质水平直接相连的指标，说明中高强度活动才是影响体质水平的最主要因素。另外，面对电子屏幕的上限时间的认知会影响久坐时间，但是并不会接着影响体质水平。整体来看，致因链可以归纳为动机与信心→知识与理解→日常行为→体质水平。体育参与的动机与信心是致因链的起始点，而并非现有研究所认为的以知识学习为起点。具备积极的体育参与动机与才是导致积极日常行为的主要原因，让青少年喜欢体育活动并乐于参与是提高小学生体质水平的根本途径。

逆向分析和影响强度分析均指出对体质水平影响较大的因素，且结果具有相似之处。例如，喜欢/不喜欢运动的原因、体力活动内部动机是重要的影响因素；一周内参与中高强度活动天数是影响体质水平的直接原因。为进一步验证贝叶斯网络的结果，如表2所示，分析不同体质水平日常行为、动机信心分布可以发现，体质水平良好/优秀组平均每日活动时间以及一周内参与中高强度活动天数均显著高于不及格/及格组（32.84vs30.72 min/day，P=0.014）（4.42vs3.88 day，P=0.000）；体质水平良好/优秀组久坐行为和动机与信心均略高于不及格/及格组，其中良好/优秀组对体育活动的热爱程度以及对自身运动水平的评价显著高于不及格/及格组（0.78vs0.73，P=0.000）（0.76vs0.70，P=0.000）。说明体质水平良好/优秀的学生花费了更多的时间参与体力活动，对自身运动水平有着较高的评价，也更热爱体育活动。该结果印证了于冉［15］的研究结论，即青少年的体育参与动机与体质水平呈显著正相关。

另外，由表2可以发现，体质水平良好/优秀组与不及格/及格组的久坐时间不具有显著性差异，但是中高强度活动时间具有显著性差异，说明中高强度活动时间比久坐时间对学生体质影响更大。在以往的研究中，普遍证明了青少年久坐行为与超重肥胖之间的正相关性［16-17］，即久坐时间越长，超重肥胖发生率越高［18］；同时学生久坐行为与体质水平呈显著负相关，即久坐行为越高体质水平越低。赵胜的研究认为久坐行为与体质水平之间的关系并不是独立存在的，身体活动对两者间关系的影响不可忽视，久坐行为、身体活动与体质水平三者之间的关联性需要更进一步的研究［19］。

在本研究中，中高强度活动时间作为最重要的日常行为活动变量，为进一步验证中高强度活动时间与久坐行为对体质水平的影响，如表3所示将不同行为分为4个组合。久坐时间初始级和进阶级定义为“低久坐”，完成级和成就级定义为“高久坐”，一周内参与中高强度活动天数0～3天定义为“低活动天数”，4～7天定义为“高活动天数”。因此，组合1：高久坐/高活动天数；组合2：低久坐/高活动天数；组合3：高久坐/低活动天数；组合4：低久坐/低活动天数。

分析表3可以发现，组合1体质水平得分最高（79.2±10.7），其次是组合2（79.0±10.7）；组合3和组合4体质水平平均分远低于组合1、组合2。组合1、组合2的共同点是高活动天数，组合3和组合4的共同点是低活动天数。由此可以发现，无论久坐行为高低，较高的中高强度活动参与行为会导致优秀的体质水平。也就是说，青少年中高强度活动参与行为与体质水平呈正相关，与之相比，久坐行为与体质水平无明显相关关系。

综合贝叶斯网络概率推理分析与显著性检验分析，本研究发现小学生中高强度活动参与行为与体质水平呈显著正相关，与之相比，久坐行為与体质水平无明显相关关系。目前儿童青少年的主要久坐行为模式是家庭作业与屏幕时间［20］，在当今世界信息化趋势下，小学生的生活学习娱乐都离不开电子设备，大幅度减少屏幕时间较为困难。并且，有证据表明中高强度体育活动（MVPA）与年轻人的健康呈正相关，与总的久坐时间无关。只有当久坐时间取代了中高强度体育活动时，久坐时间才会对健康产生负面影响［21］。当前山东省小学生的现状是久坐时间并没有取代参与中高强度活动时间，体质水平良好/优秀的学生与不及格/及格的学生久坐时间不具有显著性差异。但是，参与中高强度活动时间具有显著性差异，同样的久坐时间下，积极参与中高强度活动会导致优秀的体质水平。因此，应将关注点放在中高强度活动参与上，提高小学生中高强度活动时间。

3 结论与建议

3.1 结 论

通过贝叶斯网络模型，科学指出了影响小学生体质水平的关键因素，按其重要性排序依次为：一周内中高强度活动的时间；久坐时间；每日进行身体活动要求的时间；与同龄人相比，对体育活动的热爱程度；体力活动内部动机；平均每日活动时间；面对电子屏幕的上限时间；与同龄人相比，对自身运动水平的评价。通过贝叶斯网络的影响强度分析，出现五条对体质水平影响较大的致因链，例如喜欢/不喜欢运动的原因（D3）→每日进行身体活动要求的时间（C2）→一周内参与中高强度活动天数（B3）→体质水平。整体来看，致因链可以归纳为动机与信心→知识与理解→日常行为→体质水平。因此，动机与信心是体质水平致因链的起始点，应将青少年体育教育的着力点放在兴趣培养与动机驱动上，体育素养培养的起点应是兴趣培养。

综合贝叶斯网络概率推理分析与显著性检验分析，发现小学生中高强度活动参与行为与体质水平呈显著正相关，与之相比，久坐行为与体质水平无明显相关关系。本研究进一步发展了赵胜的推测，久坐行为与体质水平之间的关系并不是独立存在的，身体活动对体质水平的影响更大。积极参与中高强度活动会导致优秀的体质水平，因此，应将青少年体育教育着力点放在中高强度活动参与上，提高小学生中高强度活动时间。

3.2 建 议

本研究尝试将贝叶斯网络这一数据挖掘方法应用于体育学科，取得了良好的应用效果，阐明了体育素养各维度间的因果关系，揭示了影响体质水平的重要因素，因此未来可以在体育学科更多领域加以应用。

受测试条件限制，本研究仅对山东省五年级学生进行体育素养测评，建议进一步扩大样本量，增加对四年级和六年级的测评，从而更加客观地反映真实情况；另外，本研究为横断面研究，仅对调查对象进行了一个学年的体育素养测评，未来的研究需要建立更多的纵向研究，对调查对象的体育素养水平进行长期追踪与监测，综合判断体育素养和体质水平变化情况，从而进一步丰富发展本研究观点。[HJ1.4mm]

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收稿日期：2022-05-18

基金项目：山东省社会科学规划研究项目（编号：18CTYJ13）。

作者简介：李一祎（1997- ），女，河南新鄉人，硕士，助教，研究方向为啦啦操、学生体质健康促进。

通讯作者：李恩琦（1972- ），男，山东济南人，教授，研究方向为啦啦操、体操、学生体质健康促进。