中圖分類號：G80 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8902-（2025）-15-190-3-ZL

人工智能作為發(fā)展新質生產力的重要引擎，正在引領新一輪的科技革命與產業(yè)變革，同時也深刻影響著我國高校體育工作。早在1956年，人工智能概念被正式提出；進入21世紀之后，隨著網絡的快速發(fā)展、大數據不斷累積、算法的不斷革新和算力的大幅提升，人工智能在語音、圖像、數據整理與挖掘、自然語言處理等多方面取得突破性進展，進入快速發(fā)展的繁榮期。如今，以ChatGPT、Deepseek、文心一言等為代表的生成式人工智能模型的問世與發(fā)展，推動了新一輪人工智能革命。在數字化轉型浪潮下，如何通過人工智能技術賦能高校體育工作創(chuàng)新，構建智慧體育教育新生態(tài)，已然成為當前高等教育領域亟待探索的關鍵命題。

高校體育工作高質量發(fā)展在高校體育教育改革中具有重要戰(zhàn)略地位，始終受到黨和國家的關注。然而受制于場地、設施等因素，導致諸多體育工作開展困難，極大增加了工作難度，高校體育工作創(chuàng)新發(fā)展亟須新型技術支撐。2025年1月，中共中央、國務院印發(fā)《教育強國建設規(guī)劃綱要（2024—2035年）》，強調利用人工智能助力教育變革。但當前學界關于人工智能賦能競技體育與體育教育的研究較多，而針對人工智能如何推動高校體育工作高質量發(fā)展問題，缺少深入系統(tǒng)研究。本研究從分析人工智能推動高校體育工作高質量發(fā)展的內涵特征入手，系統(tǒng)梳理人工智能推動高校體育工作高質量發(fā)展的核心策略，全面檢視人工智能推動高校體育工作高質量發(fā)展所面臨的挑戰(zhàn)，旨在探索人工智能賦能高校體育工作高質量發(fā)展的實施路徑，以期為我國人工智能賦能高校體育工作的高質量發(fā)展提供理論依據。

1、人工智能推動高校體育工作高質量發(fā)展的內涵特征

新時代高校體育工作改革創(chuàng)新，需統(tǒng)籌考慮國家戰(zhàn)略布局、經濟社會發(fā)展需求和文化育人目標，同時主動對接科技創(chuàng)新前沿，將新質生產力轉化為推動體育教育現代化的核心動能。高質量發(fā)展，是能夠很好滿足人民日益增長的美好生活需要的發(fā)展，是體現新發(fā)展理念的發(fā)展，是創(chuàng)新成為第一動力、協(xié)調成為內生特點、綠色成為普遍形態(tài)、開放成為必由之路、共享成為根本目的的發(fā)展。人工智能推動高校體育工作高質量發(fā)展的內涵可以概括為利用“人工智能”的力量革新高校體育工作手段、豐富高校體育工作內容、改進高校體育工作方法、優(yōu)化高校體育工作程序、精準化高校體育工作教學反饋，實現高校體育工作的體系優(yōu)化、個性指導、制度規(guī)范和智能反饋，推動我國高校體育工作高質量發(fā)展。

在創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略框架下，新質生產力的結構性躍遷成為高質量發(fā)展范式轉換的核心動力機制與關鍵實施路徑。新質生產力具有高科技、高效能、高質量特征，其顯著特點是創(chuàng)新，既包括技術和業(yè)態(tài)模式層面的創(chuàng)新，也包括管理和制度層面的創(chuàng)新。人工智能時代下如何開展高校體育工作發(fā)展給我們帶來無限的期待與遐想，那么其究竟有何特征，是一個無法回避的問題。目前來看，人工智能推動高校體育工作高質量發(fā)展具有以下特征：其一，保障體質測試的客觀性與規(guī)范性。使用人工智能進行測試可以有效減少人為主觀因素介入，提升公平性與透明度。其二，提高體育教學的準確性與針對性。智能體育工具持續(xù)進行測試和迭代升級，針對不同學生群體的特點依據國家標準或專家指南，借助人工智能算法對學生的運動表現進行準確的統(tǒng)計與計算，根據結果制定個性化的體育教學方案，教師通過智能工具識別學生的不足，并進行針對性指導。

2、人工智能推動高校體育工作高質量發(fā)展的核心策略

2.1、個性化教學

體育知識不是形而上的概念，也非理論化或數據化的命題，而是運動者的本體感受、運動時所處的情境與他人之間的交互，是緘默或程序性的具身化知識。正是因為體育學習的特殊性，傳統(tǒng)的體育教學總是面向大部分學生群體，而缺乏對學生體能狀態(tài)的了解。人工智能工具可以實時收集和分析學生群體在體育鍛煉時的各種生理生化指標，通過圖表、圖形的方式反饋給教師與學生，使教師更容易理解學生的實際情況，且方便教師進行教學評估與個性化指導，以實現差異化教學。

利用VR（VirtualReality，虛擬現實）、AR（AugmentedReality，增強現實）技術模擬真實運動場景，可為學生提供身臨其境的體育課程體驗，解決雨天或極端天氣無法進行室外體育專項課程學習的問題，突破場地限制，便于學生感受更多運動項目，增加鍛煉的趣味性與積極性。同時能夠通過運動捕捉等手段對學生的動作和姿勢進行記錄與分析，使學生和教師能夠準確捕捉到技術動作的不足，從而提高運動水平。

人工智能基于學生數據生成“一人一檔”的訓練方案，結合智能算法輔助學習專項體育課程，幫助學生和教師更好地了解學生的身體狀況，進行個性化的評估與指導，提升學生的體育鍛煉參與度與學習動力，使體育教學過程更具針對性與趣味性。

2.2、教師角色轉型

隨著“AI智慧體育課堂”的人工智能工具在體育教學中的廣泛運用，人工智能可借助前端的傳感器和攝像頭等設備，實現多個運動項目、多人同時參與、人臉識別等功能，從而進行運動數據的準確采集、存儲和分析，極大地減輕了體育教師的工作負擔，提高了體育教學效果評價的效率。體育教師可根據課程教學需要，隨時搜索相應班級或學生的數據，了解學生的鍛煉情況，以及速度、力量、耐力、靈敏度等身體素質指標，便于進行針對性的課程設計，實施個性化教學。通過人工智能分析，教師可以發(fā)現班級學生存在的共性問題，如在籃球原地單手肩上投籃教學中，發(fā)現學生存在弧度太低和動作連貫性較差等情況，說明學生存在力量不足與協(xié)調性不足等共性問題，以便進行集體糾錯與強化練習。

3、人工智能推動高校體育工作高質量發(fā)展的挑戰(zhàn)與對策

3.1、技術應用瓶頸

人工智能設備能夠幫助學生與教師提供個性化的鍛煉與指導方案，但無法充分滿足“身體育人”“以體育人”等教學目標。不同的體育項目特點各異，形成了學校體育形式多樣、動態(tài)變化的特點。學校體育環(huán)境的特殊性和復雜性，使得AI模仿人類的難度驟增。在現實應用場景中，人工智能工具的靈活性與擴展性欠佳，它雖能生動地進行教學演示，但難以實現個性指導；能夠監(jiān)測學生身體狀態(tài)，但難辨真?zhèn)?，準確性與靈敏性也遭師生詬?。豢梢詾閷W生設計個性化鍛煉方案，但無法進行體育課程思政。將AI運用于高校體育工作，正是將體育教師作為導向進行研發(fā)，優(yōu)秀的體育教師能夠將教學、育人、運動、評價、課程思政等有機結合，而這對目前的AI而言過于困難。AI具有顯而易見的優(yōu)勢，高校體育工作也有鮮明的特征，在當前具有應用瓶頸時，將AI作為輔助工具，取長補短，是高校體育工作者與科研工作者共同面臨的考驗。

3.2、倫理性風險

AI的數據處理功能是其核心功能之一，而對于運動與生理指標等隱私數據的處理與保護，以及教師教改科研工作的輔助，直接關系到學生與教師的信息安全與法律權益。將AI應用于高校體育工作中，也應重視安全問題，然而關于人工智能的相關法律法規(guī)尚未形成完整體系。AI設備諸多功能的實現都依賴大數據，這就要求集中儲存所有數據，但眾多學校不具備獨立運行大型服務器的能力，且使用者的管理能力與保密意識參差不齊，這使得集中化管理數據泄露與非法利用的風險大幅增加。若想實現更安全的數據保護，往往需要采用更復雜的存儲方式與加密算法，而解決此類問題需付出高昂的成本。面對數字化發(fā)展，國家層面近年來出臺《中華人民共和國數據安全法》，修訂《中華人民共和國民法典》，印發(fā)《關于加強數據資產管理的指導意見》，為數據資產的存儲、使用、管理等提供了一定的安全保障。但在監(jiān)管框架、權責劃分、資產繼承等方面仍存在現實問題，需要不斷更新并進一步細化法律條文。人工智能技術應用的前提是確保數據安全性和隱私得到充分的法律保護；提升數據處理的準確性和靈敏性，是AI進一步發(fā)展的必要條件。只有兩者共同進步，才能充分發(fā)揮AI在高校體育工作中的潛力。

3.3、教育教學功能單一

高校體育工作對教學模式、教學改革、科研等方面的創(chuàng)新有較高的需求，但AI技術在此方面存在先天不足，對教育教學創(chuàng)新的支持有限。當前的實踐教學中，AI能夠完成自動化評分、實時運動監(jiān)測、生理指標記錄等任務，但在個性化教學方案制訂、運動技能精準分析、教育教學手段改革與科研工作創(chuàng)新等深層需求方面，人工智能設備提供的功能過于基礎與淺表，它只能通過現有的數據設計個性化教學方案、輔助開展科研工作，無法滿足深層次的教育教學改革、體育課程思政與創(chuàng)新等需求。若AI出現數據不足，其模型性將會下降甚至出現偏差，它無法全面理解并適應多樣化的高校體育工作需求，也不能完全模仿并理解人類高層次的邏輯推理與思考能力，因此AI在高校體育工作中難以實現有意義的創(chuàng)新與發(fā)明。高校體育工作者需要提升自身的人工智能素養(yǎng)、應用能力和創(chuàng)新能力，將AI作為輔助工具，而不是主導工作的核心。

4、人工智能推動高校體育工作高質量發(fā)展的實施路徑

在高等教育數字化轉型進程中，AI賦能的體育教育生態(tài)重構正在從兩個方面形成突破：通過運動生物力學建模使訓練精準化，依托教育大數據平臺完成數據管理規(guī)范化，運用深度學習算法促進決策科學化。這種技術融合不僅催生了“數字體育教師”的新型職業(yè)素養(yǎng)需求，更構建起以學習者為中心的智慧體育發(fā)展范式。

4.1、精進技術適配，推動算法創(chuàng)新

AI在體育領域中的技術運用程度與計算機、交通等其他行業(yè)相比相對較低，這是由于體育自身的身體實踐特性造成的。體育教學過程中，學生與教師均會產生肢體運動、示范模仿、團結協(xié)作等行為，而身體活動的學習遠比文字或語言復雜。為解決這一問題，開發(fā)者應聯(lián)合一線體育工作者包括體育教師、體育專家、體育研究員等，成立多方合作的研發(fā)團隊，針對教學、科研場景設計專用算法。如在球類訓練中，利用5G/6G技術實現毫秒級的多人動作協(xié)同分析。當前，物聯(lián)網技術與AI大模型發(fā)展迅猛，探尋“輕量化AI設備”的應用路徑，如將可穿戴設備搭載本地化微型模型，僅上傳關鍵數據，降低成本，保障其穩(wěn)定性。開發(fā)者也需豐富人機交互方式，開發(fā)能夠語音控制、手勢交互的AI體育器材，如嵌入自然語言的引體向上訓練器，可實時糾正學生動作并形成精準且個性化的訓練日志。

科研方面，AI技術可以幫助體育工作者根據項目需要擬定規(guī)范化大綱，制定研究計劃，研究者僅需對細節(jié)方面進行補充調整與擴充，然后再次使用AI工具篩查文章或項目中的錯誤并提出改善方案。AI技術的運用使高校體育工作向標準化轉型充滿信心。

4.2、多學科協(xié)同，打造深度賦能工具

在高等教育數字化轉型進程中，通過教育科技企業(yè)與運動科學、教育技術及認知心理學等多學科研究團隊協(xié)同構建的智能體育教學系統(tǒng)，使用多模態(tài)數據融合技術實現了課堂教學范式的結構性革新。該系統(tǒng)能夠集成動作捕捉、生理指標監(jiān)測與表情識別等模塊，構建涵蓋運動技能評估、訓練負荷調控與學習情感分析的三維智能教學空間。以足球教學場景為例，基于歷史訓練數據的自適應學習引擎可動態(tài)生成個性化訓練方案（如針對運動技能薄弱的學生自動配置“降低重心觸球”專項模塊），同時依托生成式人工智能技術，結合運動生物力學與課堂行為數據，自動生成技術改進建議的多維評估報告。進一步通過云計算架構搭建的跨學科知識圖譜，實現運動生理學、生物力學、教育心理學等多個學科領域的知識選取與語義關聯(lián)，形成支持智能教案生成的體育教育數字基座。這種以數據為紐帶、算法為驅動的智能體育教育創(chuàng)新范式，不僅能夠重構傳統(tǒng)體育教學的生產模式，更催生了“體育科學一信息科學一教育科學”三元知識融合的新型學科生態(tài)。

5、結論與展望

人工智能賦能高校體育工作，是新質生產力為高校體育事業(yè)高質量發(fā)展和數字化轉型帶來的重要機遇。鑒于體育教育領域新技術應用的滯后性，當前人工智能在高校體育工作中應用的深度和廣度還有待提升，科技與體育融合發(fā)展還有很長的一段路要走。這既源于體育教育的特殊性，也與高校體育工作者自身不努力的主觀因素有關。不過新技術帶來的全新體育工作體驗，必然引發(fā)高校體育工作從理念到內容的變革?，F實情況要求AI與高校體育深度融合，需以“技術為工具、育人為核心”，構建“智能 + 人文”協(xié)同發(fā)展的生態(tài)。不僅要在現有技術水平上積極創(chuàng)新，更應與各個學科的研究者一同完善AI功能，開發(fā)相關產品，最大限度地利用新技術推動高校體育工作高質量發(fā)展。

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