高明光 付欣欣 徐青玲

（江西師范高等專科學(xué)校 江西 鷹潭 335000）

近年來，我國教育領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用發(fā)展迅速，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了豐富的場景和創(chuàng)新舞臺。人工智能賦能學(xué)科教育是時代發(fā)展過程中的必然趨勢，是不同學(xué)科謀求發(fā)展的一致訴求，也將為我國學(xué)校體育的轉(zhuǎn)型發(fā)展提供強大助力。人工智能將廣泛滲透到學(xué)校體育、全民健身、競技體育以及體育產(chǎn)業(yè)等各個方面。2018年4月，教育部印發(fā)了《教育信息化2.0行動計劃》，明確指出人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)迅猛發(fā)展，將深刻改變?nèi)瞬判枨蠛徒逃螒B(tài)。人工智能＋教育首次在國家層面提及。2019年，李克強總理在政府工作報告中將人工智能升級為“智能+”。2020年7月，中央網(wǎng)信辦等五部門印發(fā)了 《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》，并率先在養(yǎng)老、環(huán)保、教育、醫(yī)療健康等重點行業(yè)和領(lǐng)域進行推進。人工智能連續(xù)多年出現(xiàn)在政府文件和工作報告中，反映出人工智能對我國社會發(fā)展的戰(zhàn)略意義與重要價值。因此，推動人工智能與學(xué)校體育教育的融合發(fā)展，既是“素質(zhì)教育”、“健康中國”、“體育強國”等國家戰(zhàn)略的重要抓手，也必將成為學(xué)校教育現(xiàn)代化的重要體現(xiàn)。在此時代背景下，本文著重探討人工智能賦能學(xué)校體育教學(xué)所帶來的價值與所遇困境，針對困境進行對策研究，以期加速推進人工智能走向?qū)W校體育教學(xué)。

1、人工智能賦能學(xué)校體育教學(xué)的價值探究

數(shù)據(jù)顯示，2019年我國青少年體質(zhì)健康達標(biāo)優(yōu)良率為23.8%，2020年青少年肥胖率近20%、青少年近視率達52.7%。在形勢如此嚴(yán)峻的情況下，如何有效促進青少年體質(zhì)的健康發(fā)展是新時代下的重要課題，備受社會關(guān)注。學(xué)校體育是培養(yǎng)學(xué)生體育技能，增強學(xué)生體質(zhì)健康的重要場所，政府和人民都希望學(xué)校體育能打破此種下滑趨勢，讓學(xué)生的身體真正強起來。人工智能賦能學(xué)校體育教學(xué)的核心價值是利用當(dāng)今時代最前沿的革新技術(shù)，推動我國學(xué)校體育教學(xué)的改革與發(fā)展，破解傳統(tǒng)體育教學(xué)過程中存在的問題，進而達到提高學(xué)生健康體質(zhì)的目的。

1.1、提升學(xué)生運動表現(xiàn)，預(yù)防運動傷害事故

智能可穿戴設(shè)備可用來獲取學(xué)生的跑速、距離、心率等運動數(shù)據(jù)，大量運動數(shù)據(jù)通過云和人工智能算法等技術(shù)可及時將分析后的數(shù)據(jù)反饋給教師和學(xué)生，助力教師全方位掌握學(xué)生的運動狀況、幫助學(xué)生更清楚地了解自己的運動表現(xiàn)。Under Armor的鞋配有感應(yīng)裝置，能收集運動者的速度、頻率、距離，分析肌肉負(fù)荷狀態(tài)，并能即時反饋運動負(fù)荷量。這些智能可穿戴設(shè)備面向的客戶群體較為廣泛，不僅向競技體育領(lǐng)域提供尖端設(shè)備，也向市場提供親民的高性價比產(chǎn)品，產(chǎn)品的適配終端產(chǎn)品則是大眾化的智能手機和電腦等產(chǎn)品，但卻能提供穩(wěn)定且可靠的數(shù)據(jù)收集、計算及分析服務(wù)。這些智能產(chǎn)品運用在學(xué)校體育教學(xué)中，將起到幫助學(xué)生提升運動表現(xiàn)，預(yù)防運動傷害事故等作用。

1.2、助力教師科學(xué)化與針對性教學(xué)

智能可穿戴產(chǎn)品、視頻識別以及姿勢識別等技術(shù)運用在體育教學(xué)中，可產(chǎn)生海量的學(xué)生學(xué)練大數(shù)據(jù)，所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)等人工智能算法可使傳統(tǒng)體育課堂中的定性信息定量化，相比傳統(tǒng)體育教學(xué)而言，在人工智能技術(shù)賦能加持下的體育教學(xué)過程，則更具科學(xué)性、針對性和高效性。海量學(xué)習(xí)與鍛煉的體育數(shù)據(jù)，通過智能算法與體育大數(shù)據(jù)庫進行比對分析，能得到每一個學(xué)生的學(xué)練數(shù)據(jù)分析結(jié)果，這將為教師提供更科學(xué)、更有針對性的教學(xué)依據(jù)，從而為學(xué)生提供科學(xué)化和針對性的課堂體育教學(xué)。

1.3、提高學(xué)生學(xué)練效率和質(zhì)量

運動視覺、圖像識別、姿勢識別等技術(shù)可以采集學(xué)生多方面的學(xué)練數(shù)據(jù)，并可同步至云端通過人工智能算法與標(biāo)準(zhǔn)體育動作數(shù)據(jù)庫進行比對分析，最終通過可視化方式將學(xué)生的學(xué)練效果反饋給教師和學(xué)生。教師可通過反饋信息科學(xué)調(diào)整教學(xué)方法，學(xué)生通過反饋結(jié)果可清楚地感知自身動作與標(biāo)準(zhǔn)動作的差別，更易理解所學(xué)動作，改進學(xué)習(xí)。在人工智能技術(shù)的賦能下，可有效提高學(xué)生的學(xué)練效率和學(xué)習(xí)質(zhì)量。

1.4、智能評判學(xué)生動作的科學(xué)性與規(guī)范性

計算機視覺技術(shù)結(jié)合人工智能算法，通過與標(biāo)準(zhǔn)動作數(shù)據(jù)庫比對，可智能評判學(xué)生動作的科學(xué)性和規(guī)范性。計算機視覺技術(shù)通過在時域上追蹤某些關(guān)鍵點以標(biāo)記人體動作，并輸出為數(shù)學(xué)方式以描述運動的過程，這對于體育教學(xué)具有重要意義。計算機視覺通過錄像對運動關(guān)鍵點進行記錄、追蹤和計算，并通過人工智能算法對動作進行自動識別，有效改善了傳統(tǒng)動作識別技術(shù)的不足之處。隨著技術(shù)的不斷迭代，運動視覺技術(shù)也從最初的僅能單人捕捉發(fā)展到目前的可多人識別，技術(shù)在不斷的走向完善。計算機視覺技術(shù)應(yīng)用于體育教學(xué)中，能智能評判學(xué)生動作的科學(xué)性與規(guī)范性，推動學(xué)校體育教學(xué)向現(xiàn)代化和智能化方向發(fā)展。

2、人工智能賦能學(xué)校體育教學(xué)的困境

2.1、我國體育大數(shù)據(jù)尚未真正形成

大數(shù)據(jù)是相對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)而言的，其大小已經(jīng)超出傳統(tǒng)意義上的尺度，一般的軟件工具難以捕捉、存儲、管理和分析的數(shù)據(jù)。近年來，我國體育大數(shù)據(jù)建設(shè)發(fā)展迅速，已初具規(guī)模，但總體上處于初步階段，發(fā)展過程中還存在諸多問題，如，數(shù)據(jù)的采集人群和運動類型不全面；數(shù)據(jù)采集基本停留在步數(shù)、距離、心率等單一類型層面；對人體運動生理數(shù)據(jù)的采集和挖掘較為欠缺等問題。各類體育數(shù)據(jù)服務(wù)商各有自己的數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)，沒有達成數(shù)據(jù)互通與共享的系統(tǒng)平臺，目前已形成了諸多分散的數(shù)據(jù)孤島。由于開發(fā)主體眾多，難以協(xié)調(diào)利益分配、數(shù)據(jù)權(quán)利等問題，數(shù)據(jù)互通與共享平臺的開發(fā)進展緩慢，以至于我國到迄今為止依然沒有建成真正意義上的體育大數(shù)據(jù)庫。

2.2、人工智能技術(shù)有待改進與升級

目前，人工智能處于初步發(fā)展階段，屬弱人工智能階段，機器沒有自主思考與分析的能力。如果不向其輸入大量背景知識，數(shù)據(jù)在采集、處理和分析過程中將出現(xiàn)分析偏差和計算不準(zhǔn)確等問題。另外，需要通過技術(shù)升級和完善，解決民眾所擔(dān)心的人工智能應(yīng)用所帶來的負(fù)面問題如信息安全、算法歧視和隱私保護等問題，周鴻祎在第2屆世界智能大會上指出，360人工智能安全團隊對目前最流行的人工智能深度學(xué)習(xí)框架進行了研究，發(fā)現(xiàn)了幾十個開源系統(tǒng)的安全漏洞。因此，人工智能技術(shù)需不斷迭代、完善與改進。

2.3、相關(guān)支持和保障體系有待發(fā)展與健全

人工智能發(fā)揮作用的前提是擁有大量且有效的運動數(shù)據(jù)。目前，無論是學(xué)校體育領(lǐng)域，還是在競技體育和大眾體育領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)在采集、傳輸、分析、應(yīng)用等諸多環(huán)節(jié)，均沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，且?guī)缀醪粚ν夤_。標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的缺失，制約了人工智能賦能體育教學(xué)的進程，阻礙了體育人工智能的良性成長。人才是科技發(fā)展的基礎(chǔ)，在體育人工智能人才培養(yǎng)方面，我國仍處于起步階段，“體育+人工智能”復(fù)合型人才缺口巨大，而美國在上世紀(jì)90年代就已經(jīng)初步建立了本國人工智能人才培養(yǎng)體系。人才是人工智能競爭的關(guān)鍵，我國高等院校、科研院所作為人才輸出基地，存在對體育人工智能相關(guān)專業(yè)設(shè)置不足、人才培養(yǎng)體系還不夠成熟等問題。

2.4、教師對人工智能的認(rèn)同度和接受度低

相比于其它教育學(xué)科，體育學(xué)科信息化基礎(chǔ)建設(shè)相對較弱，教師缺乏信息化和智能化體育教學(xué)的概念。因此，多數(shù)體育教師對人工智能的認(rèn)同度和接受度低。體育教師是學(xué)校體育教學(xué)過程的主體，他們的意識和觀念直接影響了人工智能設(shè)備在體育教學(xué)中的應(yīng)用情況，決定了人工智能與學(xué)校體育教學(xué)的最終融合效果。因此，體育教師對人工智能持有的消極態(tài)度，成為了人工智能與學(xué)校體育教學(xué)深度融合的阻礙之一。

3、人工智能賦能學(xué)校體育教學(xué)的策略

3.1、給與人工智能賦能學(xué)校體育教學(xué)的政策支持

目前，我國人工智能賦能學(xué)校體育教學(xué)正處于起步階段，需要政策的強有力引領(lǐng)和支持，規(guī)范行業(yè)發(fā)展初期相對雜亂的低等級應(yīng)用，全局引領(lǐng)學(xué)校體育人工智能的發(fā)展。政府部門應(yīng)制定切實可行的支持政策，并嚴(yán)格貫徹落實。支持有發(fā)展?jié)摿Φ娜斯ぶ悄芷髽I(yè)，并引導(dǎo)建立人工智能體育實驗基地，鼓勵并扶持基礎(chǔ)性和應(yīng)用性研究，為人工智能賦能學(xué)校體育創(chuàng)建發(fā)展平臺。

3.2、整合社會資源，加速推動體育＋人工智能復(fù)合型人才的培養(yǎng)

人工智能是否能較好的與體育教學(xué)相結(jié)合，關(guān)鍵點在于專業(yè)性人才和人才的儲備情況，“體育+人工智能”復(fù)合型專業(yè)人才的專業(yè)建設(shè)情況和培養(yǎng)力度決定了人才產(chǎn)出和儲備情況。政府、高校和企業(yè)在“體育+人工智能”復(fù)合型人才的培養(yǎng)中具有重要作用。政府應(yīng)該從政策指導(dǎo)和資金支持兩個方面提供保障，高校作為人工智能技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用實踐的平臺，要挖掘自身優(yōu)勢體育項目與人工智能研發(fā)相結(jié)合，積極探索體育人工智能專業(yè)的建設(shè)，培養(yǎng)不僅具有體育學(xué)科類專業(yè)知識，還必須具備計算機科學(xué)等相關(guān)學(xué)科背景知識的復(fù)合型人才。高校與企業(yè)應(yīng)加強合作，給學(xué)生創(chuàng)造適合的學(xué)習(xí)與實習(xí)環(huán)境，并使學(xué)習(xí)與實習(xí)高效對接。企業(yè)應(yīng)擔(dān)負(fù)起自身社會責(zé)任，積極為高校學(xué)生提供相關(guān)課程培訓(xùn)和實踐研究平臺，為高校體育人工智能復(fù)合型人才的培養(yǎng)提供意見和指導(dǎo)。

3.3、組織開展相關(guān)培訓(xùn)，提升體育教師及管理者的應(yīng)用意識和信息素養(yǎng)

體育教師在教學(xué)以及訓(xùn)練過程中，累積了較多亟待解決的問題，這正是人工智能賦能體育教學(xué)和訓(xùn)練的實際需求和創(chuàng)新動力，由于忙于授課、職稱晉升和教學(xué)評比檢查等，體育教師及管理者對人工智能了解較少。因此，相關(guān)部門需積極開展人工智能系列培訓(xùn)，讓體育教師和管理者切實認(rèn)識到人工智能賦能體育教學(xué)的意義。對于管理者而言，參加系列培訓(xùn)為他們制定相關(guān)政策，進行資源配置與整合等提供了知識儲備和參考依據(jù)。另外，應(yīng)大力發(fā)展校企合作，為人工智能企業(yè)提供產(chǎn)品研發(fā)的需求信息，促進人工智能與學(xué)校體育教學(xué)的深度融合。