摘" 要：通過采集和分析學生的運動與生理數(shù)據(jù)，人工智能技術可以預測評估運動損傷風險，并提供定制化反饋，增強體育教學的個性化和安全性。在體育教學“學、練、賽、評”過程中應用人工智能技術，如利用計算機視覺、虛擬現(xiàn)實、可穿戴設備實時監(jiān)控學生訓練，并通過機器學習模型優(yōu)化訓練計劃，可以顯著提升運動損傷評估的精確性，為中小學體育教育的現(xiàn)代化發(fā)展和學生體質(zhì)健康的促進提升提供有效的科技支持，展現(xiàn)其在教育領域的重要學術和應用價值。

關鍵詞：人工智能；運動損傷風險評估；個性化訓練；中小學體育教學

中圖分類號：G623" " "文獻標識碼：A" " "文章編號：1005-2410（2025）02-0091-03

2017年發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中提出了智能教育的概念，自此人工智能技術給教育領域帶來了全面革新；學校體育作為教育領域中的重要環(huán)節(jié)和內(nèi)容，深受人工智能技術發(fā)展帶領的影響。具體而言，人工智能技術影響了體育課程內(nèi)容的構建、教學手段的創(chuàng)新、教學方法的優(yōu)化、學習評價的精準化以及教育管理等方面。

一、人工智能在中小學生運動損傷風險評估與訓練中的作用

近年來運動醫(yī)學領域正以極快的速度被人工智能所改變，計算機視覺等先進技術不斷涌現(xiàn)，先進算法也在不斷迭代，包括應用機器學習和深度學習在內(nèi)的人工智能技術正在對復雜數(shù)據(jù)進行分析和處理，并由此顯示出對運動數(shù)據(jù)和醫(yī)療信息進行快速自動解析的潛能；根據(jù)評估結果提供的針對不同個體的定制化干預措施和訓練建議，可以有效提升運動損傷風險管理的效率和精確度。

人工智能技術通過分析海量的學生在體育教學和訓練中的運動數(shù)據(jù)和生理信息，預測和識別運動損傷風險因素，為評估運動損傷和提供個性化訓練方案提供科學依據(jù)[1]。并能夠?qū)崟r監(jiān)控運動參與者的訓練過程，提供及時反饋，從糾正技術動作和避免不當?shù)倪\動負荷角度來避免運動損傷的發(fā)生，最大限度地降低運動損傷的發(fā)生概率。此外，在學生出現(xiàn)運動損傷后的恢復過程中，通過人工智能技術輔助制定和監(jiān)控恢復訓練計劃，可避免再次損傷的風險因素。

二、人工智能在中小學生運動損傷風險評估與訓練中的應用場景

人工智能在中小學生運動損傷風險評估和訓練中的應用場景主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)搜集與分析、運動損傷風險評估、個性化訓練計劃制定等方面。通過智能可穿戴設備和計算機視覺技術收集學生的運動數(shù)據(jù)，利用人工智能算法分析學生的運動模式和潛在風險，評估損傷風險概率，并據(jù)此制定個性化的訓練計劃。此外，虛擬現(xiàn)實技術提供模擬運動環(huán)境，增強訓練安全性。整個流程涵蓋學習、訓練、比賽和評估，旨在提高訓練效果，減少運動損傷風險。具體體現(xiàn)在訓練干預和運動損傷風險預測。

（一）在中小學生訓練中的應用場景

人工智能技術在對中小學生進行運動損傷風險評估后的訓練應用場景中扮演著至關重要的角色，尤其貫穿于“學、練、賽”整個運動技能掌握的全過程。

1.在“學”中的應用場景

在中小學的體育課上，人工智能技術的應用使“學”的內(nèi)容和過程得到了極大的豐富。例如，監(jiān)測跑步或跳躍中不恰當?shù)穆涞丶记苫蛏眢w平衡問題，并給出即時反饋，可以讓體育教師或教練幫助學生在運動技術動作的學習中建立正確的運動模式，從而避免不正確的發(fā)力順序，出現(xiàn)動作代償?shù)那闆r發(fā)生，減少運動損傷的概率。

2.在“練”中的應用場景

學生進行“練”環(huán)節(jié)時，人工智能技術的應用將實時為學生進行監(jiān)測與指導。通過跟蹤學生在運動過程中的體能指標的變化，確保訓練強度與個體能力相適宜，避免出現(xiàn)過度訓練的情況發(fā)生，從而保證訓練計劃的安全性和有效性。

此外，應用人工智能技術可以對學生訓練過程的運動姿態(tài)等信息進行分析。如跑步時的步態(tài)等，對發(fā)現(xiàn)可能因不良動作習慣而導致膝關節(jié)損傷的動作模式進行分析，并據(jù)此設計出個性化的訓練方案來糾正這些錯誤動作模式，從而提高訓練的科學性。

另外，人工智能技術的監(jiān)測系統(tǒng)可根據(jù)學生的學習實時表現(xiàn)和適應能力，對訓練內(nèi)容和難易程度進行動態(tài)調(diào)整。例如增加訓練特定肌肉群的次數(shù)或改進運動技巧的練習等，使學生在保證安全的基礎上提升運動表現(xiàn)。而系統(tǒng)對學生的運動表現(xiàn)和適應能力進行實時跟蹤和反饋，便于體育教師和教練對學生在訓練中出現(xiàn)的問題進行及時糾正和調(diào)整。

3.在“賽”中的應用場景

在“賽”環(huán)節(jié)中，人工智能技術能夠分析學生在實際體育比賽中的表現(xiàn)，并提供針對性的改進建議，同時還能監(jiān)測學生的恢復情況。確保學生在比賽結束后得到適當?shù)男菹⒑突謴?。另外，人工智能技術還能根據(jù)比賽中各項數(shù)據(jù)再次評估運動損傷風險情況，據(jù)此調(diào)整訓練和恢復計劃，以減少運動損傷發(fā)生的概率，幫助學生在下一步的體育比賽中保持良好的身體狀態(tài)和體能水平。

（二）在中小學生運動損傷風險評估中的應用場景

人工智能技術不僅能夠為每個學生提供個性化的損傷風險評估，還能預測損傷發(fā)生的概率和類型。具體在體育教學過程中，人工智能技術應用“評”中“教師評”環(huán)節(jié)發(fā)揮著至關重要的作用，它不僅能夠根據(jù)具體數(shù)值進行精準分析，而且能夠體現(xiàn)育體和育心相結合。具體通過綜合分析學生在不同運動場景下的表現(xiàn)，包括他們在體育課上的運動技能和運動場上的身體姿態(tài)，精準識別出不規(guī)范的動作和技術，這些動作可能預示著潛在的運動損傷風險。另外，對心率、呼吸和肌肉活動實時監(jiān)測和跟蹤功能，可以揭示了學生在運動過程中的生理狀態(tài)，為評估運動損傷風險提供重要的生理數(shù)據(jù)支持。此外，人工智能技術還能評估學生的訓練負荷和恢復情況，確保運動量既安全又有效，避免過度訓練帶來的損傷風險。

根據(jù)已發(fā)表的文獻可知，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和改進，它將在今后體育教學的“學、練、賽”場景中起到更大的作用，為促進學生的健康成長提供更為堅實的基礎保障。

三、人工智能應用于中小學生運動損傷風險評估與訓練的技術

（一）在“學”中可以使用的技術

1.基于計算機視覺的動作識別技術

應用計算機視覺技術，通過動作識別，分析學生在學習運動技能過程中的動作模式是否正確；若檢測出不規(guī)范或容易導致運動損傷的高風險動作，提供實時反饋和引導，幫助學生及時糾正錯誤動作，熟悉和掌握正確的運動技能。

2.虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術

開發(fā)和利用針對中小學生運動損傷干預訓練的虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR），模擬各種中小學生經(jīng)常參與的運動場景，給學生提供沉浸式學習體驗的同時，增強學生對運動技能中所涉及動作模式的理解和肌肉記憶，以此掌握正確的運動技能。

（二）在“練”中可以使用的技術

1.基于可穿戴技術和傳感器的監(jiān)測技術

通過讓中小學生穿戴集成了多種傳感器的設備，收集包括心率檢測器、加速度計、肌電傳感器等的生理和運動數(shù)據(jù)，監(jiān)測學生在訓練過程中的健康情況和運動表現(xiàn)；在確保安全性和有效性的同時，實現(xiàn)訓練計劃和運動損傷預防策略的個性化。

2.機器學習和預測模型

利用機器學習算法，分析各項訓練數(shù)據(jù)，以此預測中小學生在訓練過程中可能出現(xiàn)的運動損傷風險因素；通過與體育教師和家長的溝通，及時調(diào)整訓練內(nèi)容，實現(xiàn)預防運動損傷的效果。

（三）在“賽”中可以使用的技術

1.多模態(tài)數(shù)據(jù)分析

匯總中小學生當前和以往比賽中的視頻、生理數(shù)據(jù)、外界環(huán)境條件等多源信息，全面評估學生在比賽中的運動表現(xiàn)情況，為后續(xù)更加全面的個性化訓練和比賽提供科學依據(jù)。同時可以收集分析大量的個人和對手的比賽數(shù)據(jù)，為教練提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的對手分析和比賽趨勢分析，幫助其完成科學決策。

2.運動生物力學模型分析

使用在“學”中應用的計算機視覺的動作識別技術，實時捕捉學生在比賽中的速度、角度、力等參數(shù)，分析學生的運動表現(xiàn)，識別技術動作中的不足，在為學生提供比賽策略和技巧的實時反饋的同時，幫助學生在比賽中發(fā)揮最佳的比賽狀態(tài)。

（四）在“評”估場景中應用技術

1.數(shù)據(jù)分析

（1）生物力學數(shù)據(jù)分析

利用人工智能算法分析中小學生在運動時的關節(jié)角度、肌力、平衡等生物力學參數(shù)，評估動作模式和運動功能障礙情況，判斷運動損傷風險程度。

（2）生理學數(shù)據(jù)分析

利用人工智能技術獲得的心率、呼吸頻率、肌電等生理學數(shù)據(jù)進行分析，評估中小學生的身體狀態(tài)和恢復情況，為降低運動損傷風險而進行的訓練計劃調(diào)整提供科學依據(jù)。

（3）心理學數(shù)據(jù)分析

通過分析學生的語言和非語言行為，如聲調(diào)、語速、面部表情等數(shù)據(jù)，評估中小學生的心理狀態(tài)和情緒，為調(diào)整訓練強度提供心理學支持。

（4）訓練學數(shù)據(jù)分析

應用智能穿戴設備收集GPS追蹤、加速度計，陀螺儀等數(shù)據(jù)，收集中小學生在訓練中 的速度、運動路徑等訓練數(shù)據(jù)；以及應用機器視覺技術來自動識別學生們評估過程中的動作準確性，為評估和優(yōu)化訓練計劃提供依據(jù)。

2.機器學習與預測模型

通過歷史訓練和比賽數(shù)據(jù)，評估學生的運動表現(xiàn)和進步趨勢，為學生提供長期的發(fā)展建議。

運用人工智能的強大分析能力，使用深度學習算法，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡和長短期記憶網(wǎng)絡，深入挖掘中小學生在歷史訓練和比賽中的表現(xiàn)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)運動損傷發(fā)生的規(guī)律，識別運動損傷風險出現(xiàn)的模式和趨勢，為科學的學、練、賽提供依據(jù)。

四、結語

在中小學體育教學中，人工智能在運動損傷風險評估和訓練中的應用目標已經(jīng)明確，即在采集數(shù)據(jù)準確、分析結果準確的前提下，通過教育信息化和科技化手段來創(chuàng)造更高效的體育教育環(huán)境，使體育教學更具個性化。通過精確的運動損傷預防和管理策略，可以最大程度地實現(xiàn)促進學生體質(zhì)健康和確保學生在運動過程中的安全。

參考文獻：

[1]霍波，李彥鋒，高騰，等.體育人工智能領域關鍵技術的研究現(xiàn)狀和發(fā)展方向[J].首都體育學院學報， 2023，35 （03）.