人体科学在体育素质能力培养中作用

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摘要:现如今对高校学生的素质评价不仅仅局限于学习成绩，而是囊括了学习、实践能力、身体素质等方面的综合评价。运动人体科学对人体和体育运动之间的关系进行研究，使人们能够科学、健康的进行体育活动。研究将运动人体科学与高校体育素质培养相结合，旨在提高高校学生的体育素质能力，培养人才。实验结果显示，基于运动人体科学的体育素质分析模型可以很好地将学生的体育素质进行权重分类，并借此进行针对性的转向素质培训，此外通过对高校中的学生测试结果显示，参与测试的10名学生在接受实验前的运动损伤人数平均每周3人，而实验后的运动损伤人数下降至每周0．29人。以上结果证明，运动人体科学在高校体育素质能力培养中能起到关键性的作用，能够有效指导学生针对性进行素质培养，避免受伤，提高学生的体育素质。

关键词:运动人体科学;体育素质;素质培养;体育运动

前言

经济高速发展，我国人民的生活质量也随之在不断提高，越来越多的人开始重视身体健康。在此背景下，高校学生的体育素质能力也越来越被重视，成为衡量人才的重要指标之一［1］。高校体育教学是提高学生体育素质的重要途径，能够使高校学生身心全面发展，提高身体素质和心理素质［2－3］。运动人体科学包含了运动生理学、运动生物化学、运动康复学、运动解剖学等知识，能够指导运动者科学、健康地进行体育锻炼，避免受伤，进而提高体育素质和身体素质［4］。研究将运动人体科学融入高校体育素质培养，提升高校学生的体育素质能力。研究结果表明，运动人体科学能够有效地培养高校学生的体育素质能力，提高学生的身体素质，促进学术全面发展。

1基于运动人体科学的高校体育素质培养系统设计

1．1运动人体科学在体育素质培养中的机制分析

在人体运动科学基础上进行体育素质能力的培养，也就是针对人体上下肢运动素质的培养，上下肢运动素质中包含了力量素质、速度素质、耐力素质、灵敏素质以及韧性素质［5－6］。本次研究利用人体运动科学来对测试者的上下肢运动素质进行分析，以此建立良好的体育素质培养体系。通过动作实验的形式完成对人体上下肢运动素质的分析，即基于运动人体科学对常见的运动动作进行分析和练习，如仰卧起坐、俯卧撑、引体向上等。运动动作分析能够使学生在进行某个动作时，充分了解到关节的运动形式，以及哪些肌肉参与了该运动，和肌肉的工作性质、肌肉工作的固定条件［7－8］。具体内容为:对初始动作进行描述;划分动作阶段;对各个运动动作中的运动环节和运动情况进行描述，并分析运动时原动肌的工作情况;综合评价各个动作。通过设置途中跑分析模型来对人体上下肢的运动素质进行探究，分析模型见图一。如图一所示，对上肢手臂的主要动作进行分析，则能分解为上肢前摆动作和上肢后摆动作;对下肢腿部的主要动作进行分析，可将途中跑分解为后蹬、折叠前摆、下压以及着地缓冲等4个单动作。对后蹬动作和折叠摆动作进行分析，后蹬动作时，人体能够获得向前的力，蹬地力量越大，蹬地的动作幅度越大，步幅就越大，角速度也相应地增加，跑速就越快。后蹬动作阶段，参与工作的原动肌主要是环节运动方向同侧的肌肉群，如臀大肌、股后肌、臀中肌等;这些肌群爆发式向心收缩，使人能够产生加速度运动。此外，肌群的收缩导致髋关节舒展，骨盆后倾并随着臀中肌和臀小肌的收缩发生同侧转动。折叠摆则是由多个动作组合而成的复合动作，有绕髋关节的转动和人体向前的平动。在摆动的过程当中，大腿的摆动可分为前摆和后摆。在进行后摆动作时，股后肌群固定，小腿弯屈，并随着大腿的向前摆，形成一个科学的大腿和小腿的折叠动作，减小大腿进行前摆动作的转动半径，增大角速度［9］。根据转动定律，则有公式(1)。M=I·β(1)在公式(1)中，M表示转动力矩;I表示转动惯量;β表示转动角加速度。其中转动惯量的计算方式如公式(2)所示。I=m·r2(2)公式(2)中，m表示转动物体的质量;r表示转动半径。转动力矩的计算方式如公式(3)所示。M=F·r(3)公式(3)中，F表示使物体发生转动的力。联立公式(1)、公式(2)和公式(3)，则有公式(4)。F=m·r·β(4)根据公式(4)可知，大腿绕髋关节转动，当屈髋肌群的收缩力固定，下肢质量不变时，大腿的转动半径与角转动加速度呈负相关，因此对大腿绕髋关节的转动半径进行调整能够有效地提升短跑速度。

1．2基于人体运动科学的体育素质模型建立

本次研究以高校体育为背景，通过卷积神经网络从高校大数据中提取学生运动数据，并通过卷积神经网络的分类功能将所有的运动数据进行分类［10］。为了降低卷积神经网络的训练时间，同时保证计算正确率不变，针对训练函数提出了分数阶处理节点理论，减少了训练时间。分数阶具有记忆性和遗传性，本次将Sigmoid作为训练函数来进行卷积神经网络中的生物神经元特征模拟，其表达式为:f(x)=11+e－x(5)式(5)中的x表示训练时间，训练函数的一阶导表示为式(8)。f＇(x)=e－x(1+e－x)2(6)从式(6)中可以看出，当x为0时，函数出现极大值，函数不存在陡峭的波形，也就表示得不到快速收敛，训练函数的0．5阶导数如式(7)所示。D0．5f(x)=1Γ(0．5)∫x0f(1)(t)(x－t)0．5=1槡π∫x0e－t(x－t)0．5(1+e－t)dt(7)通过式(7)，可以看出在x接近0或1时的收敛速度远快于一阶导数，可以大大降低网络的训练时间。将运动数据经过预加重之后导入到卷积神经网络数据分析模型中，数据识别过程见图二所示。图二中显示，卷积神经网络将从高校体育大数据库中将多项关于学生的运动数据进行整理，其中包含了文本信息、图片信息以及视频信息。随后将多个数据输入到卷积层，经卷积层进行特征识别，最后在输出层设置五个神经元，分别是量素质培训神经元、速度素质培训神经元、耐力素质培训神经元、灵敏素质培训神经元以及韧性素质培训神经元。通过分类的方法将卷积层处理后的运动数据分别输出到不同的输出层，输出公式见式(8)。Ti，k=θ∑n－1b=1Xb，kYTb+i+ak(8)式(8)中的n表示卷积器的宽度，YTb+i为第i组的输入数据特征矢量，Xb，k代表着第k组的卷积器权值，网络偏置设为ak。

2运动人体科学在体育能力培养中的应用

2．1体育素质分析模型测试

研究实验选择某高校的运动数据作为数据库进行模型的训练测试，测试环境在Windows上进行，并将数据集中的20%作为训练集，剩余80%数据作为测试集，最终模型的测试结果见图三。从图三中可以看出，研究中提出的体育素质分析模型能够在迭代次数达到20次后，损失值降至最低点，逐渐趋于稳定，并在迭代次数达到15次时，模型的精确度也逐渐趋于稳定，最终在0．981上下浮动。通过模型测训练结果可以得出，体育素质分析模型具有较好的精确性，并且损失值较小，在学生体育素质培养中具有较大的价值。

2．2运动人体科学在体育素质培养的体现

同样以基于运动人体科学的体育素质模型进行分类，选择某高校体育专业的10名学生进行实验，将每名学生的运动数据作为原始数据输入到模型中。最终以权重大小将所有学生的体育素质分类排出，结果显示见表1。从表1中可以看出，在基于运动人体科学数据对10名参与实验的学生进行信息分析后，按照权重大小对学生表现出的人体信息进行大小分类。从信息表现中可以发现10名学生中的各项体育素质不尽相同，其中权重的大小表示着体育素质分析模型对实验对象运动数据中所表现出的主要素质的体现。当实验者所表现出的体育素质权重较小时，说明该学生的该项体育素质可能是学生的短板，应当加强训练。

2．3运动人体科学在体育素质培养中的作用效果为了解运动人体科学在体育素质培养中的作用效果，研究中将通过分析参与实验的10名学生在经过体育素质模型分析后，进行针对性的素质培养得出的结果和实验前的相关数据进行对比分析。主要参与研究的指标为受试者的运动损伤变化情况，统计并对比实验前和实验后10名学生中在7周内的运动损伤的运动数量，如图四所示。在图四中能够看出，在接受实验前，无针对性的素质培养中，在第1周中10名学生中共有3名学生出现了运动损伤的情况，同样的，在第2周也有3名学生出现运动损伤;在第3周以及第四周，出现运动损伤的学生数量得到控制，两周都只有2名学生出现了运动损伤的情况;但是自从第5周之后，10名学生中出现运动损伤的情况逐渐增加，主要原因在于，长期的无针对性的素质培养所带来的危害是难以预料的，并在第6周和第7周中已经各有4名学生表现出运动损伤的情况。在学生经过调养，接受实验后进行体育素质培养的7周内，学生在前3周内并未出现运动损伤，只在第4周和第7周中各出现了1名学生运动损伤。以上结果表明，基于运动人体科学对高校学生体育素质进行分类，然后借此进行针对性培养是有效的，并且不可否认的是，当利用运动人体科学进行学生的体育素质培养可以很大程度上避免学生在过程中出现受伤的情况，实现了安全、科学的运动。

3结语

随着我国教育界的不断完善，各大高校都在强调学生应当以提升自身综合能力为前提，在参与课堂学习的同时需要保持良好的体育训练。为提升高校学生的体育素质，特采用运动人体科学进行研究分析，利用运动人体科学的相关数据对学生在运动中所表现出的体育素质短板进行分析，并以此提出针对性的培养计划。结果中显示，体育素质分析模型针对学生运动数据的不同，将学生的体育素质进行分类排序，在此基础上对学生进行针对性的专项练习，可以发现在接受实验前的学生中在7周内出现运动损伤的人数最多时为一周4人，而在接受实验后，学生普遍未出现运动损伤的情况。综上所述，运动人体科学在高校体育素质能力培养中具有较为突出的作用，能够有效指导学生正确进行体育活动，通过针对性训练减少了学生的受伤情况。但是研究仅针对学生的运动数据进行分析，未深入探究运动人体科学对学生心理的影响，还需要日后进一步深入研究。

作者:蔡建光 徐佳 单位:湖南科技大学体育学院