高校体育训练中数字化体育训练监控的应用与研究

宋丹黎

北京体育大学 北京 100084

体育是人们生活中不可或缺的一部分，而高校体育生作为未来的体育人才，其训练质量直接关系到我国体育事业的发展。然而，传统的体育训练方式存在一些问题，如训练效果难以评估、运动损伤频发等。而数字化训练监控运用现代科技方法，在运动员进行体能训练的过程中能够进行实时测量和分析数据，以监控训练质量，并根据数据对体能训练过程进行调整［1］。例如，力量训练的数字化监控以及抗阻训练等体能训练重要内容，都可以通过大数据技术的介入实现数字化、实时化监控。在高水平竞技训练中，“没有监控就没有训练”已成为新的理念和准则。训练团队会全程对技战术、体能、状态、赛场、指挥等进行数据化监控、反馈、优化，从而实现传统经验型训练向信息化、数字化、科学化训练的转型。此外，通过对全世界各个体育项目顶尖运动员的训练监控，以及大众人群的日常体能监控，收集了大量的数据进行分析和对比，设计出一个可信的数据分析框架和系统［2-3］。这不仅使得体能训练更加精准和高效，也能够帮助教练员了解训练效果，修正训练计划，科学控制训练进程。因此，数字化体育训练监控的应用成为了解决这些问题的有效途径。

1 数字化体育训练监控的重要性

数字化体能训练监控的重要性在于其能够对训练过程进行实时、细致的监测与分析。通过配置的数字化设备器材，可以读取运动姿态、肌肉发力、训练能量区间等数据。这些数据不仅能够帮助教练员和运动员及时反馈关于速度、力量、耐力、灵敏和协调控制能力等方面的信息，还可以根据这些数据制订更为科学、个性化的训练方案。通过数字化技术，可以对运动员的训练过程进行实时监控，及时发现问题，调整训练计划，提高训练效率。数字化技术可以对运动员的训练过程进行实时监控，及时发现运动员的身体状况，防止运动员因过度训练而受伤。通过数字化技术，可以对运动员的训练效果进行精确评估，提供科学的训练建议，提高训练质量。

此外，随着现代信息技术和网络大数据的发展，大数据已经成为赛场夺冠的核心竞争力，为各种体育项目提供了科技助力和训练支持。数字化体能训练实验室正是这一发展趋势的代表，它以“训练=评估”为核心理念，应用多种现代科技方法，确保运动员的体能训练更加高效和科学。

总的来说，数字化体能训练监控不仅可以提高运动员的训练效果，还能确保他们的训练更加安全，减少因不当训练导致的伤病风险。

2 数字化体育训练监控的优势

数字化体育训练监控不仅可以帮助教练员和运动员更准确地了解自身的状态和水平，还可以根据数据分析结果针对性地进行调整和优化，从而提高训练效果和竞技表现。

2.1 实时反馈和个性化调整

数字化体育训练监控可以实时反馈运动员的运动表现，教练员根据运动表现及时进行针对性调整。运动表现分析设备，如运动表现分析系统可以提供运动员的实时心率、跑动距离、速度、加速、减速、急停、变向、跳跃等多个参数。这些数据经过整合和分析后，可以为教练员提供一个全面的、科学的评估报告，帮助他们更好地调整训练计划［4］。

2.2 预防伤病和优化训练

数字化体育训练监控可以预防在运动过程中出现的不必要损伤，优化训练内容。例如：三维动作分析与运动表现优化系统，可测试着陆、平衡、核心力量、身体控制能力等至少4 类动作，有助于预防运动伤害并优化训练内容。

2.3 科学依据的训练安排

数字化体育训练监控可以通过运动员的表现，及时了解运动员的当前状态，为运动员训练计划的制订提供科学依据。如Omegawave 竞技状态综合诊断系统，通过对全球各个体育项目顶尖运动员的训练监控和数据分析，提出了“训练窗理论”。这一理论提倡在最佳时间进行最适合当前身体状态的训练项目和训练强度。

2.4 高精度生理机能数据获取

数字化体育训练监控可以实时了解运动员的身体生理指标［5-6］。一些先进的设备还可以实现人体运动姿态评估和专业级的高精度运动心率计算，为运动健康算法提供更精确的数据支持。

2.5 无创的体能状态评估

随着设备的不断更新，数字化体育训练监控还可以通过不同的传感器，无创地了解运动员的多种生理信号并进行训练监控与科学分析。如多功能表皮电子测试系统（EES）、聚合物电极、光电容积描（PPG）等，可以实现对运动员的多种生理信号进行无创监测和科学分析。

3 数字化体育训练监控的原理与方法

数字化体育训练监控是将传感器、数据采集设备和数据分析软件相结合，对运动员的训练过程进行实时监测和分析。传感器可以采集运动员的运动数据，如心率、步数、速度等，数据采集设备可以将传感器采集到的数据进行传输和存储，数据分析软件可以对数据进行处理和分析，从而得出运动员的训练效果和健康状况。

3.1 数字化体育训练的原理

数字化体育训练的原理主要基于现代科技方法，通过收集、分析和解读运动员在训练中的各项数据，以实时监控和调整训练过程。这些数据可以包括运动员的速度、耐力、爆发力、力量、协调和技术训练的负荷量度等［7］。首先，大数据分析技术在数字化体育训练中发挥着重要作用。通过收集全世界各个体育项目顶尖运动员的训练数据，以及大众人群的日常体能数据，可以设计出一个可信的数据分析框架和系统。这使得体能训练更加精准和高效，也能够帮助教练员了解训练效果，修正训练计划，科学控制训练进程。其次，物联网技术也在数字化体育训练中起到了关键作用。通过各种传感器和设备的使用，可以实时监测运动员的身体状况和运动表现，并将这些数据传输到计算机或移动设备上进行分析和处理。这有助于及时发现运动员可能存在的伤病问题，并采取相应的措施进行预防和治疗。此外，虚拟现实（VR）技术也逐渐被应用于数字化体育训练中。通过模拟真实的运动场景和情境，VR技术可以帮助运动员更好地理解和掌握运动技巧，提高他们的反应速度和协调能力。最后，一些专门的软件平台如Omegawave 和动跃体育教学管理平台，可以实现体育教学的数字化管理。这些平台覆盖了体育课前、课中、课后教学全过程，包括选课、备课、课堂组织、课堂监测、课后反思、课后作业等环节。

3.2 数字化体育训练的方法

数字化训练监控主要利用现代科技手段，在运动员进行体能训练的过程中，通过实时测量的数据来监控训练质量，并根据数据对体能训练过程进行调整。这种方法对于提高单位时间内的训练效率、提升运动员训练动机以及实现精英运动员的精确个性化体能训练都具有非常重要的意义。在高水平竞技训练领域，大数据技术方法主要包括以下几个方面。

（1）物理类数据：如VR图像反馈分析，可以提供关于运动员的动作和技能的实时反馈。

（2）动作分析类数据：例如战术分析（球类）、GPS定位技术等，用于评估运动员的策略和技术执行。

（3）生物大数据：涉及生理生化免疫、代谢组学、蛋白组学、转录组学等，用于深入了解运动员的身体机能和恢复状态。

（4）训练大数据：如目标结构关联协同、训练经验数据库等，用于分析和优化训练计划。

目前，在竞技训练中常用的大数据监控设备，主要集中在利用可穿戴设备的动作分析类数据，对动作能力进行评估与训练。例如，运动表现分析系统可以提供运动员的疲劳恢复、实时心率、跑动距离、速度、加速、减速、急停、变向、跳跃等多个参数。这些数据经过整合和分析后，可以为教练员提供一个全面的、科学的评估报告，帮助他们更好地调整训练计划。此外，还有一些专门的系统，如Omegawave 竞技状态综合诊断系统，它通过对全球各个体育项目顶尖运动员的训练监控和数据分析，提出了“训练窗理论”，这一理论提倡在最佳时间进行最适合当前身体状态的训练项目和训练强度。

4 数字化体育训练监控的应用

数字化体育训练监控在竞技体育训练中有着较为广泛的应用，但在高校体育教学中应用相对较少，通过数字化体育训练监控能够提高运动训练的效率和质量，同时也能够有效地保障运动员的运动安全。

4.1 运动数据的实时监测和分析

通过物联网摄像头和人工智能技术进行运动视觉算法的实现，可以捕捉到运动员运动的各种数据，包括动作幅度、频率、时间等。同时，智能运动设备，如智能手环和运动追踪器，也广泛应用在高校体育教育中，这些设备可以监测学生的运动活动，包括步数、心率、卡路里消耗等。

4.2 个性化训练方案的制订

对收集到的运动数据进行分析后，人工智能算法可以帮助教师了解学生的运动情况，提出相应的训练方案和建议，从而实现学生的科学化训练和个性化教学［8-9］。全程数据化监控、反馈、优化已经成为高水平竞技训练新理念和新准则。

数字化体育训练监控可以帮助运动员提高竞技水平。通过对运动员的运动数据进行分析，可以得出运动员的优势和不足之处，从而制订相应的训练计划和策略，帮助运动员提高竞技水平［10-12］。

4.3 预防运动损伤的风险

数字化体育训练监控通过对运动员的运动数据进行长期跟踪和分析，帮助教练员或运动员及时发现并处理潜在的运动风险，从而降低运动员在训练和比赛中受伤的可能性［13-15］。通过对运动员的运动数据进行分析，可以得出运动员的运动状态和身体状况，从而及时发现运动损伤的迹象，并采取相应的措施进行预防和治疗。科学化的运动训练需要一个完整的运动监控系统，这个系统需要多种柔性可穿戴运动传感器的整合。

4.4 评估训练效果，优化训练方案

通过数字化体育训练监控，可以对运动员的训练效果进行评估。通过对运动员的运动数据进行分析，可以得出运动员的训练强度、训练量和训练效果等信息，从而对运动员的训练计划进行调整和优化［16-18］。

5 结语

数字化体育训练监控的应用对于高校体育生的训练具有重要的意义。数字化训练监控是一种利用现代科技手段，对训练过程进行实时、全面监控的方法。通过数字化技术的应用，可以提高体育生的训练效果，减少运动损伤的发生，提高运动员的竞技水平。为了推广数字化体育训练监控的应用，需要建立数字化体育训练监控平台，培训教练员和运动员，并加强宣传和推广工作。未来的研究需要进一步探索如何提高数字化训练监控的准确性、安全性以及优化应用方法，以更好地服务于各个领域的训练工作。