摘 要：中小學(xué)時(shí)期是學(xué)生生長(zhǎng)發(fā)育的關(guān)鍵階段，國(guó)家高度重視中小學(xué)生的體質(zhì)健康。傳統(tǒng)的體質(zhì)測(cè)試形式和內(nèi)容固定且不具有實(shí)時(shí)性，難以滿足學(xué)校和教育部門(mén)全面和準(zhǔn)確地掌握學(xué)生運(yùn)動(dòng)行為過(guò)程中各項(xiàng)特征的需求。本文通過(guò)分析中小學(xué)生運(yùn)動(dòng)行為監(jiān)測(cè)的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，探討人工智能技術(shù)在運(yùn)動(dòng)行為監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用潛力，以及實(shí)現(xiàn)過(guò)程中需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題，為促進(jìn)學(xué)生健康和提升教育質(zhì)量提供強(qiáng)有力的支持。

關(guān)鍵詞：學(xué)校體育；健康促進(jìn)；兒童青少年；身心健康

中圖分類(lèi)號(hào)：G623.8 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1005-2410（2024）11-0084-02

中小學(xué)時(shí)期是個(gè)體發(fā)育的關(guān)鍵階段，不僅是教育的關(guān)鍵期，更是促進(jìn)健康行為養(yǎng)成的“黃金期”[1]。近年來(lái)國(guó)家對(duì)中小學(xué)生體質(zhì)健康給予高度重視，將其作為國(guó)家教育和衛(wèi)生政策的核心內(nèi)容。習(xí)近平總書(shū)記多次強(qiáng)調(diào)兒童青少年健康的重要性，指出我國(guó)學(xué)生近視呈現(xiàn)高發(fā)、低齡化趨勢(shì)，嚴(yán)重影響孩子們的身心健康，這是一個(gè)關(guān)系國(guó)家和民族未來(lái)的大問(wèn)題，必須高度重視。根據(jù)2021年國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)公布數(shù)據(jù)顯示，2020年中小學(xué)生近視率和肥胖率持續(xù)走高，其中近視率方面小學(xué)生為35.6%、初中生為71.1%、高中生為80.5%；同時(shí)，6～17歲的兒童青少年的超重和肥胖率近20%[2]。

在這樣的背景下，運(yùn)動(dòng)行為監(jiān)測(cè)顯得尤為重要。它不僅能為學(xué)校和教育部門(mén)提供全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，幫助他們精準(zhǔn)掌握學(xué)生的運(yùn)動(dòng)狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并有效改進(jìn)現(xiàn)存問(wèn)題，還能顯著提升體育教育質(zhì)量。此外，運(yùn)動(dòng)行為監(jiān)測(cè)對(duì)于預(yù)防慢性疾病、識(shí)別潛在的運(yùn)動(dòng)傷害風(fēng)險(xiǎn)以及促進(jìn)學(xué)生的體質(zhì)和心理健康發(fā)展具有重要意義。同時(shí)為家校合作搭建了堅(jiān)實(shí)的橋梁，使家長(zhǎng)能夠更深入地了解孩子的運(yùn)動(dòng)狀況，積極參與到孩子的健康教育中。

中小學(xué)體育教育領(lǐng)域，無(wú)論是課程教學(xué)設(shè)計(jì)還是相關(guān)政策制定，都離不開(kāi)對(duì)學(xué)生運(yùn)動(dòng)行為數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)。然而，傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法，如問(wèn)卷調(diào)查、專(zhuān)家訪談和實(shí)地考察分析，雖然提供了一定程度的數(shù)據(jù)，但在全面性、時(shí)效性和客觀性方面依然存在不足。近年來(lái)，隨著體育與人工智能技術(shù)的融合，一系列新技術(shù)和新方法應(yīng)運(yùn)而生，并在運(yùn)動(dòng)行為監(jiān)測(cè)、體育大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本文旨在探討中小學(xué)運(yùn)動(dòng)行為監(jiān)測(cè)面臨的挑戰(zhàn)，并討論如何利用人工智能技術(shù)克服這些挑戰(zhàn)，從而實(shí)現(xiàn)中小學(xué)運(yùn)動(dòng)行為的精準(zhǔn)檢測(cè)。

一、中小學(xué)生運(yùn)動(dòng)行為特征及精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)挑戰(zhàn)

（一） 運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景、運(yùn)動(dòng)行為復(fù)雜的挑戰(zhàn)

中小學(xué)生運(yùn)動(dòng)行為的場(chǎng)景包括體育課、課間操、大課間、課后體育活動(dòng)及校外體育活動(dòng)。每種場(chǎng)景都具有特定的環(huán)境和活動(dòng)類(lèi)型，由于運(yùn)動(dòng)行為場(chǎng)景的多樣性，對(duì)準(zhǔn)確識(shí)別并分類(lèi)不同的體育運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目成為監(jiān)測(cè)的難點(diǎn)，這要求監(jiān)測(cè)系統(tǒng)必須具備靈活性，能夠適應(yīng)并準(zhǔn)確處理來(lái)自各種場(chǎng)景的數(shù)據(jù)。特別是在大課間和課間操等場(chǎng)景中，學(xué)生可能同時(shí)進(jìn)行多種活動(dòng)，這使得行為識(shí)別變得更加復(fù)雜和困難。

（二）海量數(shù)據(jù)采集、分析和存儲(chǔ)的挑戰(zhàn)

中小學(xué)生運(yùn)動(dòng)行為具有場(chǎng)景、時(shí)間的不確定性，因此要求監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具備全天候連續(xù)性和實(shí)時(shí)性，能夠不間斷地捕捉學(xué)生在不同場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)行為。全天候監(jiān)測(cè)將產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，這不僅涉及海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析調(diào)用，還需要運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，以解決如何在海量數(shù)據(jù)中提取有效數(shù)據(jù)，挖掘大數(shù)據(jù)背后的深層規(guī)律。

（三）年齡跨度和發(fā)育階段特殊性的挑戰(zhàn)

中小學(xué)生年齡跨度從6周歲到15周歲，這個(gè)階段學(xué)生身體發(fā)育迅猛，體現(xiàn)在學(xué)生體能、技能甚至能量代謝特點(diǎn)會(huì)在短時(shí)間發(fā)生較大變化。同時(shí)，由于個(gè)體發(fā)育特點(diǎn)的差異性，學(xué)生在不同體育活動(dòng)中的表現(xiàn)也有所不同。因此，運(yùn)動(dòng)行為監(jiān)測(cè)系統(tǒng)必須充分考慮該階段學(xué)生的特殊性，從而確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和公平性。

二、人工智能在中小學(xué)生運(yùn)動(dòng)行為精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

隨著納米微電子技術(shù)的革命性進(jìn)步，以智能和生物傳感技術(shù)為代表的可穿戴裝備取得了重要發(fā)展，同時(shí)以深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為代表的人工智能技術(shù)也取得了突破性進(jìn)展，使得基于人工智能的中小學(xué)生運(yùn)動(dòng)行為監(jiān)測(cè)成為可能。該技術(shù)不僅可以精準(zhǔn)評(píng)估運(yùn)動(dòng)代謝當(dāng)量，有效識(shí)別和監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)行為，還可以通過(guò)視覺(jué)技術(shù)對(duì)運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。人工智能技術(shù)正推動(dòng)著體育教育向更高效、更精確的方向發(fā)展。

（一）運(yùn)動(dòng)代謝當(dāng)量監(jiān)測(cè)

人工智能技術(shù)在體育活動(dòng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用，可以有效提升其精確性和個(gè)性化水平。中小學(xué)生的運(yùn)動(dòng)行為活動(dòng)類(lèi)型多樣，強(qiáng)度各異，因此需要通過(guò)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)量化和比較不同體育活動(dòng)的能量消耗。代謝當(dāng)量是量化和比較身體活動(dòng)強(qiáng)度的金標(biāo)準(zhǔn)[3]。結(jié)合可穿戴設(shè)備與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以對(duì)學(xué)生的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析。具體而言，通過(guò)可穿戴設(shè)備中的慣性傳感器記錄學(xué)生的運(yùn)動(dòng)軌跡、步數(shù)、心率等數(shù)據(jù)，基于這些數(shù)據(jù)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法將學(xué)生個(gè)體信息以及采集到的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)與代謝消耗建立對(duì)應(yīng)關(guān)系，準(zhǔn)確估算出各類(lèi)體育活動(dòng)的能量消耗。這種方法不僅提高了監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性，還能夠根據(jù)學(xué)生的個(gè)體差異，提供更具針對(duì)性的運(yùn)動(dòng)建議。

（二）運(yùn)動(dòng)行為識(shí)別監(jiān)測(cè)

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提取和分析可穿戴設(shè)備采集到的運(yùn)動(dòng)行為數(shù)據(jù)，能夠得到更精確的運(yùn)動(dòng)行為分析并提供近乎實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)解讀，為體育教學(xué)和學(xué)生健康管理帶來(lái)諸多益處。在運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別中，配合穿戴多部位加速度傳感器可以提高運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別的精度。特別是在手腳同時(shí)佩戴傳感器的方案中，對(duì)于十二種不同的運(yùn)動(dòng)模式分類(lèi)，其準(zhǔn)確率可以達(dá)到80%[4]。通過(guò)精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)學(xué)生的運(yùn)動(dòng)行為，教師能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正不當(dāng)?shù)倪\(yùn)動(dòng)姿勢(shì)或潛在的危險(xiǎn)動(dòng)作，從而有效降低運(yùn)動(dòng)傷害的風(fēng)險(xiǎn)。特別是在高強(qiáng)度或復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)中，實(shí)時(shí)的行為監(jiān)測(cè)可以為學(xué)生提供更好的安全保障。此外，這種監(jiān)測(cè)還為家長(zhǎng)和學(xué)校提供了科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐，幫助他們更全面地了解學(xué)生的運(yùn)動(dòng)習(xí)慣和健康狀況，進(jìn)一步支持學(xué)生的健康成長(zhǎng)和體育教育。

（三）運(yùn)動(dòng)特征監(jiān)測(cè)

在中小學(xué)生運(yùn)動(dòng)行為監(jiān)測(cè)中，通過(guò)采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)捕捉和識(shí)別學(xué)生在體育課堂上的運(yùn)動(dòng)行為，展現(xiàn)出了非接觸、高效且客觀的顯著優(yōu)勢(shì)，可以有效提升中小學(xué)運(yùn)動(dòng)行為監(jiān)測(cè)的質(zhì)量，減少人工干預(yù)及增強(qiáng)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性。具體而言，基于視覺(jué)數(shù)據(jù)的人體動(dòng)作分類(lèi)和評(píng)估方法，能夠細(xì)致地區(qū)分學(xué)生在進(jìn)行跳遠(yuǎn)、跑步、球類(lèi)運(yùn)動(dòng)等不同體育活動(dòng)時(shí)的動(dòng)作細(xì)節(jié)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)其運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)的精準(zhǔn)評(píng)估。這種方法不僅能夠捕捉到動(dòng)作的準(zhǔn)確性，還能深入分析動(dòng)作的流暢度，為教師提供全面且客觀的反饋。進(jìn)一步地，結(jié)合深度學(xué)習(xí)中的動(dòng)作檢測(cè)算法，能夠在復(fù)雜的體育教學(xué)環(huán)境中，從長(zhǎng)時(shí)段視頻數(shù)據(jù)中高效地提取出學(xué)生運(yùn)動(dòng)行為的關(guān)鍵片段[5]。該算法不僅能夠精確定位動(dòng)作的開(kāi)始與結(jié)束，還能識(shí)別出動(dòng)作中的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，為后續(xù)的運(yùn)動(dòng)分析、評(píng)估以及個(gè)性化教學(xué)指導(dǎo)提供有力的數(shù)據(jù)支持。

三、展望和結(jié)語(yǔ)

人工智能技術(shù)在中小學(xué)生運(yùn)動(dòng)行為監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用前景極為廣闊。依托先進(jìn)的智能和生物傳感技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)學(xué)生運(yùn)動(dòng)行為的定量化、個(gè)性化和實(shí)時(shí)性監(jiān)測(cè)，這為精確追蹤學(xué)生的運(yùn)動(dòng)量、運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度和運(yùn)動(dòng)模式提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。在大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)模型的輔助下，不僅能夠?yàn)槊课粚W(xué)生提供定制化的健康狀況評(píng)估，還能制定個(gè)性化的運(yùn)動(dòng)建議和計(jì)劃。此外，人工智能技術(shù)通過(guò)分析學(xué)生的運(yùn)動(dòng)行為模式，能夠揭示學(xué)生的運(yùn)動(dòng)偏好和習(xí)慣，這對(duì)于教育工作者和家長(zhǎng)來(lái)說(shuō)，是制定相關(guān)政策和設(shè)計(jì)課程的重要參考。隨著人工智能技術(shù)在中小學(xué)生運(yùn)動(dòng)行為監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的不斷深化應(yīng)用，它將在促進(jìn)學(xué)生健康和提升教育質(zhì)量方面發(fā)揮出越來(lái)越重要的作用。

參考文獻(xiàn)：

[1]常鳳，李彥龍.學(xué)校體育促進(jìn)青少年主動(dòng)健康的價(jià)值意蘊(yùn)、現(xiàn)實(shí)困境與紓解方略[J].首都體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2023，35（05）.

[2]孫軍，羅秋蘭，羅小兵.“雙減”背景下我國(guó)中小學(xué)體育高質(zhì)量發(fā)展：要點(diǎn)、難點(diǎn)與路向[J].廣州體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2023， 43（02）.

[3]賈壯.基于人體不同佩戴位置的加速度計(jì)的人體能量消耗模型構(gòu)建研究[D]. 首都體育學(xué)院，2023.

[4]劉玉.基于加速度傳感器的兒童青少年運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別模型研究[D].首都體育學(xué)院，2024.

[5]李睿敏.基于視覺(jué)數(shù)據(jù)的人體動(dòng)作精細(xì)分類(lèi)及評(píng)估方法研究[D].中國(guó)科學(xué)院大學(xué)（中國(guó)科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所），2021.

（首都體育學(xué)院體育人工智能研究院 100191）

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