郭 虹，徐懿琳，鄒姍辰，張宏鑫*，王 健

（1.浙江大學(xué) 公共體育與藝術(shù)部，浙江 杭州 310058；2.浙江大學(xué) 公共管理學(xué)院，浙江 杭州 310058；3.浙江大學(xué)CAD&CG國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 杭州 310058；4.浙江大學(xué) 心理科學(xué)研究中心，浙江 杭州 310028；5.浙江大學(xué) 運(yùn)動(dòng)科學(xué)與健康工程研究所，浙江 杭州 310028）

近年來，數(shù)字時(shí)代的發(fā)展帶來了教育技術(shù)“線上化”的變革與挑戰(zhàn)。2020年初突發(fā)的新冠肺炎疫情使得線下教學(xué)與訓(xùn)練受制，應(yīng)急啟動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)授課帶來了線上教學(xué)的大范圍鋪開，使得呼吁已久的“用教育技術(shù)倒逼教學(xué)改革”思路得以推進(jìn)。后疫情時(shí)代，“應(yīng)急式”的線上教學(xué)逐漸轉(zhuǎn)化為“常態(tài)化”的教學(xué)方式。相比于其他學(xué)科較側(cè)重于理論知識(shí)的教學(xué)評(píng)估，體育教學(xué)與訓(xùn)練受反饋機(jī)制與教學(xué)方式等因素的限制，在“線上化”變革中面臨著更大的挑戰(zhàn)，面向在線數(shù)據(jù)、引入客觀高效的量化評(píng)估方法勢在必行。此外，線上教育所依附的數(shù)字化技術(shù)也為教學(xué)方式的改進(jìn)提供了新的分析手段。

當(dāng)下，操舞類運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)的評(píng)估機(jī)制尚存不足。其一，缺乏嚴(yán)謹(jǐn)精確的評(píng)價(jià)標(biāo)尺，使得個(gè)體間的差距無法客觀量化且可重復(fù)性較弱。目前我國操舞類運(yùn)動(dòng)的競賽機(jī)制多以“模糊”競賽規(guī)則下的裁判員打分為主，裁判員對(duì)競賽規(guī)則的理解存在一定偏差，執(zhí)裁自由度較大（張欣等，2014）。而對(duì)操舞類運(yùn)動(dòng)執(zhí)教者而言，其通常也是結(jié)合自己的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)來對(duì)學(xué)生操舞運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)進(jìn)行整體評(píng)估，缺乏統(tǒng)一客觀的標(biāo)準(zhǔn)。其二，“一對(duì)多”的教學(xué)模式使得執(zhí)教者工作量居高不下，無法快速、高質(zhì)量地處理教學(xué)中產(chǎn)生的大量反饋。其三，在前兩者的基礎(chǔ)上，泛化的評(píng)價(jià)體系缺乏個(gè)體針對(duì)性，使執(zhí)教者無法做到因材施教，總體教學(xué)效果受到影響。綜上，現(xiàn)有教學(xué)模式存在分析速度慢、精度低、顆粒度粗糙，以及訓(xùn)練提升路徑模糊的問題。

部分研究提出，應(yīng)通過建立模型對(duì)體育項(xiàng)目的訓(xùn)練與競賽進(jìn)行科學(xué)精準(zhǔn)評(píng)價(jià)。例如，湯仁圣等（2019）基于體操跳馬的二維視頻分析運(yùn)動(dòng)學(xué)變量和已知?jiǎng)幼麟y度參數(shù)，建立了無技術(shù)評(píng)價(jià)的跳馬預(yù)判評(píng)分模型；吳國棟等（2019）通過確定拳擊專項(xiàng)力量素質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建了拳擊專項(xiàng)力量素質(zhì)評(píng)價(jià)模型，設(shè)立了專項(xiàng)力量評(píng)價(jià)參考值。然而，關(guān)于建立操舞類運(yùn)動(dòng)評(píng)價(jià)模型的研究較少。與其他體育競技類項(xiàng)目不同的是，操舞類運(yùn)動(dòng)具有美學(xué)性，除動(dòng)作完成度之外，情感表達(dá)也是重要的評(píng)估要素之一，這使其評(píng)價(jià)模型的建立更為復(fù)雜。

本研究以高校形體類運(yùn)動(dòng)教學(xué)中的普通學(xué)生為研究對(duì)象，針對(duì)操舞類運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)評(píng)估中存在的不足，運(yùn)用系統(tǒng)觀察法，圍繞肢體表現(xiàn)與表情表達(dá)兩大部分制定系統(tǒng)觀察工具，建立操舞類運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)的評(píng)價(jià)模型，并在非專家和專家群體中進(jìn)行試測和比較；利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)受試者進(jìn)行降維聚類分析，以幫助教師發(fā)現(xiàn)教學(xué)中的關(guān)鍵問題，實(shí)現(xiàn)因材施教。

1 研究對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象

選取2020年春夏學(xué)期選修啦啦操課程的大學(xué)生212名，經(jīng)篩選，76位受試者納入樣本，其中男生3人，女生73人；身高（163.2±5.6）cm；體質(zhì)量（53.5±6.2）kg；年齡（19.6±0.5）歲。問卷調(diào)查結(jié)果顯示，19.72%的受試者完全沒有接觸過舞蹈，52.11%的受試者此前有過初步接觸，26.29%的受試者對(duì)舞蹈接觸較多，僅有1.88%的受試者表示自己舞蹈功底較深厚。樣本基本滿足正態(tài)分布，具有一定的隨機(jī)性。在實(shí)驗(yàn)前向所有受試者說明具體實(shí)驗(yàn)過程，每一名受試者均簽署了知情同意書。

1.2 研究方法

首先，運(yùn)用系統(tǒng)觀察法構(gòu)建操舞評(píng)價(jià)模型，量化學(xué)生的操舞運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)；其次，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法分析操舞評(píng)價(jià)模型評(píng)分與專家評(píng)分結(jié)果的差異；最后，運(yùn)用非線性降維聚類（non-linear dimensional reduction and clustering，NDRC）方法分析群組特點(diǎn)。

1.2.1 數(shù)據(jù)采集方法

受試者需按要求拍攝個(gè)人練習(xí)視頻，并填寫自評(píng)問卷。提供2段舞蹈片段供受試者學(xué)習(xí)，其中一段為節(jié)奏較快、律動(dòng)感較強(qiáng)、共4個(gè)八拍的花球啦啦操舞蹈片段，另一段為節(jié)奏較慢、律動(dòng)感較弱、共4個(gè)八拍的自由舞蹈片段。自評(píng)問卷用于量化受試者關(guān)于心理緊張程度的自我評(píng)估。

初始階段共收集212名學(xué)生的視頻數(shù)據(jù)848份。專家按照以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選：1）該班級(jí)學(xué)生綜合運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)分布較為均勻，既有高水平能力者，也有基礎(chǔ)較差者；2）剔除不符合視頻拍攝要求的視頻數(shù)據(jù)。最終獲得76名受試者的視頻304份（圖1）。

圖1 數(shù)據(jù)清洗后的部分實(shí)例Figure 1.Examples after Data Cleaning

通過專家打分、非專家小組評(píng)估與受試者自評(píng)3個(gè)途徑，獲得肢體表現(xiàn)與表情表達(dá)量化數(shù)據(jù)：1）專家打分部分，由3名專家對(duì)受試者的視頻片段進(jìn)行綜合打分。2）非專家小組評(píng)估部分，由3名非專家成員組成評(píng)估小組，以運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)量化方法為基礎(chǔ)，從4個(gè)維度對(duì)學(xué)生肢體表現(xiàn)進(jìn)行外部評(píng)估；以情緒識(shí)別理論為基礎(chǔ)，從4個(gè)維度對(duì)學(xué)生表情表達(dá)進(jìn)行外部評(píng)估。3）每名受試者通過自評(píng)量表對(duì)自身表情表達(dá)進(jìn)行主觀評(píng)估。

1.2.2 操舞評(píng)價(jià)的系統(tǒng)觀察方法

操舞線上教學(xué)工作量大的原因之一是操舞教師需要面對(duì)大量視頻并依次進(jìn)行評(píng)價(jià)。為降低人工評(píng)價(jià)的工作負(fù)擔(dān)，本研究基于系統(tǒng)觀察法，建立一套科學(xué)的系統(tǒng)觀察工具，在細(xì)粒度上量化評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，從而提高操舞評(píng)價(jià)的結(jié)構(gòu)化程度，降低評(píng)分者準(zhǔn)入門檻。

考慮到操舞同時(shí)具有肢體協(xié)調(diào)性和藝術(shù)美學(xué)性，使用肢體表現(xiàn)及表情表達(dá)能力兩部分決策規(guī)則對(duì)啦啦操運(yùn)動(dòng)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。3位專家在操舞類運(yùn)動(dòng)已有的競賽標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合自身的執(zhí)教經(jīng)驗(yàn)，按照“觀察—修訂—再觀察—確定”的流程，最終確定8條決策規(guī)則，由非專家組成員按照決策規(guī)則進(jìn)行打分。

1）肢體表現(xiàn)測量。將肢體表現(xiàn)分為韻律配合程度（）、動(dòng)作力度（）、動(dòng)作標(biāo)準(zhǔn)度（）、動(dòng)作完整度（）4個(gè)維度（表1）。非專家組成員對(duì)受試者表現(xiàn)的4個(gè)維度進(jìn)行打分，分?jǐn)?shù)越高，說明受試者的肢體表現(xiàn)越好。最終將4個(gè)維度相加得到肢體表現(xiàn)分。同時(shí)，為還原真實(shí)教學(xué)評(píng)價(jià)，由專家根據(jù)整體表現(xiàn)與舞蹈呈現(xiàn)效果進(jìn)行綜合打分，得到綜合運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)專家評(píng)分，兩分?jǐn)?shù)滿分均為100分。

表1 肢體表現(xiàn)決策規(guī)則Table 1 Physical Performance Decision Rules

2）表情表達(dá)測量。表情對(duì)于提升舞蹈的藝術(shù)感染力具有重要作用（李勃，2021）。通過問卷調(diào)查，由學(xué)生自評(píng)其課中及課后視頻拍攝時(shí)的心理緊張程度，獲得主觀評(píng)估分。為排除自我認(rèn)知誤差，引入外部評(píng)價(jià)方法。根據(jù)Ekman（1969，2003）的情緒識(shí)別理論，本研究選取眼睛（），唇部（），手部（），腿部（）4個(gè)部分作為心理緊張程度外部判定要素，由非專家組成員按照表2的規(guī)則對(duì)受試者進(jìn)行評(píng)價(jià)。將4個(gè)維度得分相加，得到外部表情評(píng)估分，主觀評(píng)估分和外部表情評(píng)估分?jǐn)?shù)的分值均為｛0，25，50，75，100｝5檔，數(shù)值越大，表情表達(dá)緊張程度越高。最后，將主觀評(píng)估分與外部表情評(píng)估分均值記為表情表達(dá)分。

表2 表情表達(dá)決策規(guī)則Table 2 Expression Performance Decision Rules

3）評(píng)分者信度。由3位主試（非專家組成員）完成所有的觀察和記錄。為檢驗(yàn)主試內(nèi)部一致性信度，3位主試分別對(duì)所有受試者的課中視頻材料進(jìn)行8個(gè)維度的打分，由于為定量數(shù)據(jù)，而為分類數(shù)據(jù)，采用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)（intraclass correlation coefficient，ICC）分析評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)一致性水平，各維度內(nèi)部一致性均達(dá)到顯著性水平，評(píng)分者信度良好（表3）。

表3 ICC檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 ICC Test Results

4）內(nèi)容效度。本研究的3位專家由2名國際級(jí)裁判與1名國家級(jí)裁判組成，均具有10年以上的執(zhí)教與競賽經(jīng)驗(yàn)，8項(xiàng)決策規(guī)則由3位專家共同討論制定，具有較高的內(nèi)容效度。

1.2.3 統(tǒng)計(jì)分析

使用SPSS 25.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。其一，為觀察本研究所設(shè)計(jì)的評(píng)估系統(tǒng)中非專家評(píng)分對(duì)專家評(píng)分的可替代性，對(duì)綜合運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)專家評(píng)分和肢體表現(xiàn)分進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后進(jìn)行皮爾遜相關(guān)性分析和檢驗(yàn)，并通過變異系數(shù)比較二者的離散程度。其二，為使操舞評(píng)價(jià)系統(tǒng)產(chǎn)生的評(píng)分結(jié)果進(jìn)一步接近專家評(píng)分結(jié)果，對(duì)表情表達(dá)分進(jìn)行正向化處理后，與肢體表現(xiàn)分進(jìn)行加權(quán)平均得出視覺量化分，對(duì)視覺量化分進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后計(jì)算其與綜合運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)專家評(píng)分的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，并進(jìn)行檢驗(yàn)，通過變異系數(shù)比較視覺量化分與綜合運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)專家評(píng)分的離散程度。

1.2.4 NDRC法

通過10個(gè)維度的高維數(shù)據(jù)描述樣本的運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)，其中，8個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)和綜合運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)專家評(píng)分用來反映受試者的局部特征，視覺量化分用來反映受試者的全局特征。高維數(shù)據(jù)既能涵蓋細(xì)節(jié)特征，又能反映整體評(píng)價(jià)，但由于高維數(shù)據(jù)中各維度之間并不獨(dú)立，使用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方式分析較為復(fù)雜，因此，本研究采用了NDRC法。首先通過降維方法提取數(shù)據(jù)的主要特征，再通過聚類方法根據(jù)主要特征對(duì)樣本進(jìn)行分類，并對(duì)每一類別樣本的視覺量化分平均值從高到低排序，依次使用0～5進(jìn)行類別編號(hào)。NDRC法的步驟如下：

1）使用t-SNE方法（Hinton et al.，2002；van der Matten et al.，2008）對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維。t-SNE降維方法的主要優(yōu)勢在于保持局部結(jié)構(gòu)，即高維數(shù)據(jù)空間中距離相近的點(diǎn)在低維空間中依然相近。該方法中控制擬合的主要參數(shù)為困惑度（perplexity），其表示有效鄰居數(shù)量的平滑度量，取值范圍為5～50。困惑度越低，則意味著在匹配原始分布的擬合過程中，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)周圍的候選最近鄰點(diǎn)越少。由于樣本量較小，選用較小的困惑度以達(dá)到更好的降維結(jié)果。考慮到數(shù)據(jù)可視化需求，為便于實(shí)際觀察，將上述十維數(shù)據(jù)降為二維的特征向量集合。具體來說，計(jì)算的困惑度為10，迭代次數(shù)為1 000次。

2）采用k-means聚類方法對(duì)第一步獲得的二維特征向量集合進(jìn)行計(jì)算，獲得人群聚類結(jié)果。其中要生成的類別簇?cái)?shù)量可以取任意值，在反復(fù)試驗(yàn)后，將其設(shè)置為6，以取得人群分類的最佳效果；迭代次數(shù)設(shè)置為300。

需要說明的是，與線性的主成分分析（principal components analysis，PCA）降維方法相比，t-SNE算法能有效減少因降維投射造成的映射誤差。為進(jìn)一步驗(yàn)證NDRC方法的合理性，對(duì)相同數(shù)據(jù)采用以下2種組合方法：一是使用PCA降維并聚類（PCA and clustering，PCAC），二是在原始維度直接聚類后再進(jìn)行t-SNE降維（clustering and nonlinear dimensional reduction，CNDR）。

1.3 實(shí)驗(yàn)步驟

1）受試者閱讀并填寫《知情同意書》。

2）提供一段節(jié)奏較快、律動(dòng)感較強(qiáng)、共4個(gè)八拍的花球啦啦操舞蹈片段，供被試進(jìn)行對(duì)照學(xué)習(xí)；視頻包括無音樂喊節(jié)拍鏡面示范、無音樂喊節(jié)拍背面示范、有音樂鏡面示范，有音樂鏡面示范的速度為無音樂喊節(jié)拍鏡面示范與背面示范的1.5倍；在課堂上，要求受試者學(xué)習(xí)該片段，并于1 h內(nèi)錄制并上傳訓(xùn)練結(jié)果視頻；要求全身入鏡，需能清楚看到面部表情與肢體動(dòng)作，合音樂常速錄制；完成后，填寫心理緊張程度自評(píng)問卷。

3）要求受試者在課后反復(fù)練習(xí)，熟練掌握該片段，于72 h內(nèi)錄制并上傳視頻；完成后，再次填寫心理緊張程度自評(píng)問卷。

4）在上述實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，為研究該評(píng)估系統(tǒng)對(duì)于不同操舞類型的適用性，提供了一段節(jié)奏較慢、律動(dòng)感較弱、共4個(gè)八拍的自由舞蹈片段供被試學(xué)習(xí)。重復(fù)上述實(shí)驗(yàn)步驟。

2 結(jié)果

2.1 專家與非專家評(píng)分比較

相關(guān)性分析結(jié)果顯示，無論是花球啦啦操（=0.930，＜0.01）還是自由舞蹈（=0.937，＜0.01），標(biāo)準(zhǔn)化處理后的肢體表現(xiàn)分與綜合運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)專家評(píng)分都具有強(qiáng)相關(guān)關(guān)系。此外，綜合運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)專家評(píng)分的變異系數(shù)（=0.10，=0.07）小于肢體表現(xiàn)分的變異系數(shù)（=0.20，=0.11）。

綜合運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)專家評(píng)分大多是教師根據(jù)主觀經(jīng)驗(yàn)給出的評(píng)價(jià)，且操舞運(yùn)動(dòng)的固有特性使得學(xué)生的表情表達(dá)必然被包含在教師的評(píng)價(jià)中，而肢體表現(xiàn)分僅以客觀肢體表現(xiàn)為依據(jù)。因此，通過對(duì)肢體表現(xiàn)分與表情表達(dá)分加權(quán)平均計(jì)算得出視覺量化分。相關(guān)性分析結(jié)果顯示，無論是花球啦啦操（=0.931，＜0.01）還是自由舞蹈（=0.942，＜0.01），標(biāo)準(zhǔn)化處理后的視覺量化分與綜合運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)專家評(píng)分都具有強(qiáng)相關(guān)，且與肢體表現(xiàn)分相比相關(guān)系數(shù)有所提高，說明將表情表達(dá)納入操舞評(píng)價(jià)系統(tǒng)具有合理性。

對(duì)花球啦啦操、自由舞蹈標(biāo)準(zhǔn)化后的綜合運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)專家評(píng)分與肢體表現(xiàn)分、視覺量化分進(jìn)行配對(duì)樣本檢驗(yàn)。由表4可知，不同操舞類型的綜合運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)專家評(píng)分與肢體表現(xiàn)分均存在顯著差異，而與視覺量化分均不存在顯著差異，說明視覺量化分對(duì)綜合運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)專家評(píng)分具有可替代性。此外，視覺量化分的差異系數(shù)（=0.20，=0.12）大于綜合運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)專家評(píng)分，說明其區(qū)分度更好。

表4 不同操舞類型下不同得分的配對(duì)樣本t檢驗(yàn)結(jié)果Table 4 Paired Sample T-test Results of Different Scores among Different Dance Types

2.2 人群降維聚類結(jié)果

PCAC和CNDR方法的可視化結(jié)果表明（圖2），2種方法均未有效區(qū)分具有不同運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)特征的樣本。

圖2 PCAC（a）和CNDR（b）方法對(duì)花球啦啦操數(shù)據(jù)的分析結(jié)果Figure 2.Analysis Results of Pom Data by Using PCAC（a）and CNDR（b）

NDRC分析法可取得更好的分類效果?；ㄇ蚶怖膊僖约白杂晌璧刚n中數(shù)據(jù)的分析結(jié)果如圖3所示，受試者被明顯地分為6類肢體表現(xiàn)與表情表達(dá)存在差異的群體。進(jìn)一步剖析降維聚類結(jié)果發(fā)現(xiàn)，90%以上的第0類樣本群體為啦啦操校隊(duì)高水平運(yùn)動(dòng)員；而根據(jù)教師實(shí)際反饋，第5類人群相對(duì)基礎(chǔ)較差。對(duì)圖3中的分類結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，2種操舞類型的人群分布均基本符合圖4所示的整體趨勢。6類人群可被分為3個(gè)層級(jí)，其中，第0類群體肢體表達(dá)分和表情表達(dá)分最高，第1、2類其次，第3、4、5類最低。

圖3 NDRC方法對(duì)花球啦啦操（a）和自由舞蹈（b）的分析結(jié)果Figure 3.Analysis Results of Pom（a）and Free Dance（b）Data by Using NDRC

圖4 不同人群運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)得分的整體趨勢Figure 4.Overall Trends of Exercise Performance Scores among Different Groups

總的來說，表情表達(dá)越放松，視覺量化分越高。以第0類和第1類的比較為例，第1類人群的肢體表現(xiàn)分與第0類相近，但在表情表達(dá)上普遍緊張，這說明表情表達(dá)會(huì)影響綜合得分。然而，第3類人群表情表達(dá)比第4類更緊張，但其視覺量化分和肢體表現(xiàn)分均較高；具體分析這2類人群的表情表達(dá)構(gòu)成發(fā)現(xiàn)，第3類人群的主觀評(píng)價(jià)分大于外部評(píng)價(jià)分，而第4類則相反。

對(duì)于不同操舞類型，各群體訓(xùn)練72 h后視覺量化分平均提升分?jǐn)?shù)和方差如圖5所示。所有人群的平均提升分?jǐn)?shù)都為正值，說明經(jīng)過相同的訓(xùn)練時(shí)間，不同人群的運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)都有不同程度的提升，但提升模式不同；在單一操舞類型中，同一類人群的提升模式相似。整體的提升模式是，初始平均得分越低的人群提升越明顯，但群體中個(gè)體的提升差異也越大；而第1、3、4類人群的平均提升分?jǐn)?shù)相對(duì)較小。

圖5 不同人群運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)得分隨訓(xùn)練時(shí)間延長的提升結(jié)果Figure 5.The Improvement Results of Different Groups’Exercise Performance Scores with the Extension of Training Time

3 討論

3.1 視覺量化分對(duì)綜合運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)專家評(píng)分的可替代性

操舞運(yùn)動(dòng)是舞蹈藝術(shù)的體育表現(xiàn)形式，研究運(yùn)動(dòng)員的協(xié)調(diào)能力始終是該領(lǐng)域的焦點(diǎn)。然而，對(duì)運(yùn)動(dòng)員協(xié)調(diào)能力的測量與評(píng)定方式在學(xué)術(shù)界仍未達(dá)成基本共識(shí)。波嘉也夫等（2012）認(rèn)為，現(xiàn)有的評(píng)定方法并不總能客觀地評(píng)定運(yùn)動(dòng)員的協(xié)調(diào)能力，必須探索具有科學(xué)依據(jù)的評(píng)定方法，使其具有心理-生理學(xué)測試的含義。本研究顯示，僅以動(dòng)作技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)對(duì)受試者進(jìn)行評(píng)估，與專家評(píng)估結(jié)果存在一定誤差；而在動(dòng)作標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上加入藝術(shù)表現(xiàn)成分，則能在很大程度上替代專家評(píng)估結(jié)果，且對(duì)受試者的區(qū)分度更好。其原因有如下兩方面：1）表情表達(dá)是受試者固有協(xié)調(diào)能力的外在表現(xiàn)之一。受試者各肢體表現(xiàn)的加總并不能完整體現(xiàn)受試者的操舞運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)能力，從某種意義上來說，將表情表達(dá)納入評(píng)估系統(tǒng)彌補(bǔ)了那些易被忽視、無法細(xì)致分解的評(píng)價(jià)維度，減小了系統(tǒng)誤差。Weiss（2011）認(rèn)為，微表情是識(shí)別心理的有效線索，可以被廣泛地應(yīng)用于眾多領(lǐng)域。本研究通過觀察受試者的微表情與微動(dòng)作評(píng)估其表情表達(dá)。自身缺乏舞蹈基礎(chǔ)、此前從未接觸過舞蹈的人群會(huì)因?yàn)椴蛔孕诺纫蛩禺a(chǎn)生緊張情緒，進(jìn)而影響表情表達(dá)。2）表情表達(dá)直接影響了表演者的藝術(shù)表現(xiàn)力。姜桂萍等（2008）指出，在藝術(shù)體操、健美操等項(xiàng)目的比賽中，當(dāng)運(yùn)動(dòng)員技術(shù)難度相當(dāng)時(shí)，藝術(shù)表現(xiàn)力的發(fā)揮對(duì)裁判評(píng)價(jià)、觀眾態(tài)度和比賽結(jié)果有決定性影響。因此，受試者的表情表達(dá)越放松，其表現(xiàn)力與感染力可能越強(qiáng)，運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)越好。操舞評(píng)價(jià)系統(tǒng)的構(gòu)成部分也反映了操舞運(yùn)動(dòng)同時(shí)具有體育和藝術(shù)雙重特性的本質(zhì)，肢體表現(xiàn)作為一種呈現(xiàn)效果的度量，雖然屬于體育訓(xùn)練范疇，但與以藝術(shù)表現(xiàn)為主的表情表達(dá)密切相關(guān)。在具體評(píng)估學(xué)生的操舞呈現(xiàn)效果時(shí)需將兩者綜合納入考量范圍，做到協(xié)同發(fā)展。

3.2 人群降維聚類分析

研究結(jié)果顯示，相比于PCAC模型和CNDR模型，NDRC模型能夠獲得更好的分類效果，更準(zhǔn)確地獲得群體模型及其對(duì)應(yīng)特征，甚至發(fā)掘出人工分類時(shí)不易覺察的群體特性。利用NDRC模型首先可獲得一個(gè)總體特征（即表情表達(dá)會(huì)影響視覺量化分）；其次可快速發(fā)現(xiàn)特殊情況（即第3類和第4類人群數(shù)據(jù)特征的異常）；最后針對(duì)特殊人群對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)2類人群都存在自我認(rèn)知錯(cuò)位的特點(diǎn)。緊張可以分為認(rèn)知性緊張、軀體性緊張和自信心3個(gè)方面（Martens，1975），其性質(zhì)差異可能會(huì)對(duì)運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)產(chǎn)生不同的影響；緊張往往與運(yùn)動(dòng)成績呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)（Kleine，1990），但在某些時(shí)候?qū)\(yùn)動(dòng)成績具有一定的促進(jìn)作用（Parfitt et al.，1993）。具體而言，第3類人群操舞基礎(chǔ)較好，但自信心弱，致使主觀心態(tài)緊張，影響表情表達(dá)得分；第4類人群操舞基礎(chǔ)弱，但并未客觀認(rèn)知自身的技術(shù)缺陷，因此心態(tài)更放松，表情表達(dá)得分更高。在以往教學(xué)過程中，群體特性往往是碎片化的，需要執(zhí)教師逐個(gè)發(fā)掘、提煉，而NDRC模型的使用有利于減輕教師及專家的工作負(fù)擔(dān)。

深刻把握人群特性后，教師可根據(jù)人群對(duì)應(yīng)特征制定針對(duì)性訓(xùn)練計(jì)劃。以存在較大提升空間的第2、3層級(jí)人群為例：1）第2層級(jí)（第1、2類）為運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)中游人群。該層級(jí)中，第1類人群表情表達(dá)分較低，教師需幫助其提升藝術(shù)感染力，增加作品表現(xiàn)力；第2類人群肢體表現(xiàn)分較低，教師需幫助其提升肌肉控制能力，提高動(dòng)作完成度。2）第3層級(jí)（第3、4、5類）為運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)下游人群。根據(jù)心理技能訓(xùn)練相關(guān)研究（趙祁偉 等，2020；Landers，1983），教師應(yīng)同時(shí)增加基礎(chǔ)性動(dòng)作訓(xùn)練和心理技能訓(xùn)練，對(duì)自信心較弱的第3類人群采用鼓勵(lì)式教學(xué)模式；對(duì)第4類人群應(yīng)嚴(yán)格要求，避免其盲目自信；第5類人群運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)不良根源于自身基礎(chǔ)條件的不足，教師應(yīng)以訓(xùn)練為主、鼓勵(lì)為輔，加強(qiáng)其身體控制能力，提高操舞運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)。

另外，各類人群相同訓(xùn)練時(shí)間下提升程度不一，主要原因在于初始表現(xiàn)越差的群體提升空間越大，使得平均提升分?jǐn)?shù)越高；同時(shí)，初始表現(xiàn)越差的受試者對(duì)待后續(xù)訓(xùn)練的努力程度不一，導(dǎo)致訓(xùn)練后受試者之間的差距非常明顯。第1、3、4類人群整體提升較小的原因在于藝術(shù)表現(xiàn)力的提升比僅提高肢體表現(xiàn)力更為困難，且心理技能訓(xùn)練結(jié)果反饋時(shí)間較長。

4 結(jié)論

本研究基于系統(tǒng)觀察法設(shè)計(jì)了操舞運(yùn)動(dòng)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，包括肢體表現(xiàn)與表情表達(dá)兩大組成部分。其中，將表情表達(dá)納入評(píng)價(jià)系統(tǒng)與操舞類運(yùn)動(dòng)固有的藝術(shù)性以及“心理-運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)”的雙向影響機(jī)制有關(guān)。非專家成員使用該系統(tǒng)對(duì)受試者進(jìn)行評(píng)估能夠在很大程度上替代專家評(píng)估，且更具有區(qū)分度，更能反映受試者的真實(shí)表現(xiàn)?；谠撓到y(tǒng)的評(píng)估數(shù)據(jù)，對(duì)受試者進(jìn)行NDRC分析，將樣本分成3個(gè)層級(jí)、6個(gè)類別，為教師教學(xué)提供了針對(duì)性提升路徑?？傮w而言，本研究所設(shè)計(jì)的操舞評(píng)價(jià)系統(tǒng)有利于提高操舞類運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目教學(xué)考核的速度、精度和顆粒度，能夠?yàn)獒槍?duì)性教學(xué)提供參考。

5 展望

本研究對(duì)受試者肢體表現(xiàn)與表情表達(dá)的評(píng)估主要依靠人工打分與主觀問卷調(diào)查，數(shù)據(jù)獲取和處理成本仍然較高。未來可通過引入計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的識(shí)別技術(shù)，結(jié)合圖像識(shí)別領(lǐng)域的最新進(jìn)展，自動(dòng)化地檢測識(shí)別受試者的肢體表現(xiàn)與表情表達(dá)，這有助于開發(fā)人機(jī)協(xié)同的數(shù)字化、自動(dòng)化評(píng)估系統(tǒng)，進(jìn)一步提高線上操舞訓(xùn)練與教學(xué)效率和效果。