11.4高中生体育素养提升智能指导系统开发与实验研究
<p>[TOC]</p>
<h3>高中生体育素养提升智能指导系统开发与实验研究</h3>
<p><strong>文章出处</strong>：上海体育学院学报 第46卷 第6期 2022.6.15
<strong>研究目的</strong>：基于教育数字化转型的时代背景，本文以智能系统理论和信息技术为支持，构建集数据采集、智能分类、个性化指导、智能监测、反馈与优化为一体的高中生体育素养提升智能指导系统，解决高中生运动过程数据自动采集、运动状态智能分析与评估、运动指导方案智能优选与自动推送等问题，从而提升运动处方执行的综合效能，实现学生体育素养提升的目标，为上海市开展群体性学生运动干预提供方法支撑。
<strong>文章框架</strong>：
1 研究背景</p>
<ul>
<li>陈思同等结合国内外相关研究，将体育素养界定为人类在生命过程中获得利于全人生存发展的运动要素的综合。国内部分学者开始借鉴国外成熟的体育素养评价和测评体系，并结合我国国情制定中国特色的学生体育素养测评体系，形成以体育意识、体育知识、体育行为、体育技能和体质水平为主要维度的青少年体育素养测评体系。</li>
<li>学生体育素养提升相关研究主要集中在运动处方和指导方案的制定、学生体质健康提升的运动干预、学生运动过程的监测、大数据平台构建等单一方面，未针对学生体育素养提升形成闭环系统。
2 高中生体育素养提升智能指导系统架构
2.1系统技术架构
高中生体育素养提升智能指导系统技术架构可分为基础设施层、数据资源层、智能支撑层、应用层、用户层
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2.2高中生体育素养提升智能指导系统功能
高中生体育素养提升智能指导系统的功能包括高中生人群分类、个性化运动指导、运动监测反馈与优化等。
2.2.1高中生人群分类
高中生人群分类功能包括高中生人群分类及学生体育素养评价。
2.2.2个性化运动指导
个性化运动指导功能包括运动项目推荐和运动指导方案匹配。
2.2.3运动监测反馈与优化
运动监测反馈与优化功能包括运动状态监测（自主开发的运动手环及移动应用）、运动状态反馈（警示和激励学生）和运动指导方案优化（查缺补漏和升级）。
2.3高中生体育素养提升智能指导系统运行
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2.3.1数据基础资源
高中生体育素养提升智能指导系统包括数据库、规则库（其基本结构为：IF······，THEN······。IF 是前件，即条件部分；THEN 是后件，即结果部分。）、知识库等数据基础资源。数据库管理和存储学生的原始数据，规则库基于机器自动生成，用于管理和存储分类规则、预警规则和匹配规则等，知识库用于管理和存储体能训练和体育技能训练的指导内容。
2.3.2高中生人群分类
本文提出了“自上而下、由粗到精”的分类思路。
（1）体育素养二级指标分类。高中生人群分类指标选取体育素养、体质水平、体育技能、体育行为。
（2）体育素养三级指标分类。高中生人群的三级指标分类主要考虑体育素养中体质水平和体育技能2 个指标的三级分类指标。
2.3.3 高中生个性化运动指导
高中生个性化运动指导包含运动项目推荐、体育技能与体能训练运动指导方案的生成。运动项目推荐基于混合评分矩阵与用户协同过滤推荐算法。体育技能与体能训练指导方案基于学生分类及相应项目的练习流程进行设计。
（1）运动项目推荐。用户协同过滤推荐算法是一种经典的用户-项目推荐算法，应用最为广泛。本文以此为框架构建运动项目推荐方式。
（2）体育技能指导方案。针对不同高中生体育技能的差异，推荐个性化的体育技能指导方案。
（3）体能训练指导方案。高中生体能训练指导方案包含《标准》中身体素质测试项目所对应的力量、速度、速度力量、柔韧、耐力素质、身体形态等训练内容，以改善身体形态为优先原则，循序渐进地发展各薄弱项身体素质。
（4）个性化运动指导方案匹配。将高中生人群分类与体育技能、体能训练指导方案进行匹配。
2.3.4 高中生运动监测反馈与优化
高中生运动智能监测反馈由运动手环、移动应用、智能化测试设备和系统服务器四部分共同完成。反馈机制包括获取监测数据、监测数据与预警值比对、计算数据偏差、实施反馈。
（1）实时运动数据监测反馈。
（2）每日运动数据监测反馈。学生体能训练和体育技能评分预警值为 60 分，当学生评分低于 60 分时，移动应用界面会附上课后运动指导方案。
（3）阶段性运动数据监测反馈。
（4）高中生运动指导方案优化。包括阶段性的个性化运动指导方案优化和课后运动指导方案调整。
3 高中生体育素养提升智能指导系统的应用
3.1对象选取
为验证高中生体育素养提升智能指导系统的可行性，以上海市学生体育素养数据为基础，在上海市中心城区随机抽取 1 所公办高中的高二年级学生共 382名，选择其中体育素养指数后 10% 的学生 38 名作为调查与测试对象，发放《高中生日常运动情况》问卷进行调查，并通过用户协同过滤算法推荐合适的运动项目。
3.2运动指导方案设计
在日常体育课中对 12 名学生实施智能指导系统支持下的运动干预，考虑到该类学生无足球体育技能、身体形态超重或肥胖，运动指导方案采用足球运动技能学习结合有氧运动的方式，其余身体素质的体能训练指导方案由学生课后自行完成。
运动指导的时间为 8 周，每周 2 次，每次 80 min。
3.3智能指导系统对高中生体育素养的提升效果
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在智能指导系统下个性化运动指导对高中生体育知识和体育意识的提升效果不明显（P>0.05），对体育行为（平均每日中高强度运动时间）和体育技能（足球运动技能等级测试完成时间）的提升效果明显（P<0.01）.
反馈是除练习外对运动技能学习影响最大的因素 ,指导系统实现了学生体育技能学习的智能反馈，显著提升了其体育技能水平。
4 结论
本文基于基础设施层、数据资源层、智能支撑层、应用层、用户层的技术架构，使用知识表示的方式将大数据转换成计算机可识别和处理的内容，开发了高中生体育素养提升智能指导系统。该系统实现了基于体育素养指数的学生人群科学分类、学生运动指导方案的个性化精选及推送等功能，有助于“因材施教”和“对症下药”。该系统可自动监测学生运动状态，智能分析学生的运动量及强度，实现学生运动状态的实时预警与反馈及运动指导方案的优化，可有效提升高中生的体育素养水平。建议教育部门延伸“学生体育素养大数据平台”的功能，构建体能与技能相融合的运动指导方案库，使用智能指导系统对高中生进行运动指导，切实提升学生的体育素养水平。
<strong>思考</strong>：
1.文章说对不同身体素质的同学采取不同的体能训练运动量和频率，本文的实验是围绕这个前提开展的，那么我们如何去划分各个同学不同的身体素质？又是如何去定量适合他们的测试运动量？
2文章说普及这个智能指导系统，但是通过阅读本篇文献，让我知道不管是硬件设施还是软件检测，都需要具体的财力与科技支持，那么如何说服国家和政府解决这种资源问题？</li>
</ul>