大数据智慧体育教育创新模式构建分析

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［摘要］大数据技术的发展为我国体育教育体制改革指明了新方向，也向高等院校体育教育人才培养模式提出了新要求。在此背景下，文章将传统体育教育与大数据技术相结合，通过构建“全息”化智慧学习评估平台、生态化智慧体育学习环境、个性化智慧体育教育教学系统3方面创新体育教育模式。研究发现，该模式有利于提高高等院校体育教育的智慧化水平，并为体育教育改革逻辑升级提供借鉴。

［关键词］大数据;教育;智慧体育;互联网;学习环境

基于对大数据技术变革潜能的充分把握与认识，2020年3月，中共中央与国务院在《构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中提出，应充分利用数据、技术等生产要素建设信息化教育，探索新型教育服务供给方式。［1］在高校教育中，体育教育是提升学生身体素质的重要基础。由此，大数据技术在体育教学领域的应用，促使精准体育教学成为可能。应用大数据技术的体育教育作为现代信息技术赋能的教育范式，被寄予极高期待，因而有必要研究如何构建智慧体育教育模式。［2］

一、当前高校体育教育存在的问题

高等院校的体育教学普遍是贯彻素质教育、促进学生学习生活健康发展的核心活动。然而，现阶段我国高等院校体育教学仍存在许多根本性问题亟待解决。［3］

(一)教学观念陈旧教学观念的新与旧直接影响教学方法与内容的选择与运用，并与教学质量的好坏息息相关。当前，大量高等院校的体育教学改革只热衷于形式改革，并未将智慧教育理念深入贯彻落实，由此导致高等院校学生的体育学习积极性与自主性没有得到真正意义上的提高。造成这一现象的本质原因一方面在于多数体育教师的教学观念仍停留在传统体育教育阶段，没有发生根本性转变。另一方面在于体育教育相关教师缺乏符合新时代要求的教学改革理论指导与实践，导致很多体育教师不了解怎么应用智慧体育教育理念。此外，高等院校基于传统教学观念，多重视专业教学，对于体育教学普遍较为忽视。因此体育教育改革大多存在一定的形式化。严重影响了高等院校体育教育改革的推进进程与，制约了教学质量的提高。

(二)教学方法落后教学方法是决定教学质量与教学效率的重要因素。当前新时代高等院校学生的体育学习需求逐渐向个性化和多元化方向转变。现阶段高等院校体育教学由于存在教学方法落后的问题，导致无法满足学生的学习需求，且呈现出教学方法固化、形式单一的特征。第一，一些高等院校的体育教师对于课堂的教学方法偏重灌输式教学法，由此导致在教学过程中容易忽视学生的主体地位。同时，灌输式教学法存在不能覆盖高等院校学生思考能力、自学能力、创新能力与实践能力培养的缺陷，致使体育教学成效大打折扣。第二，虽然云计算、物联网、大数据与人工智能等技术已在高等院校内普及，并已在课堂教学中得到应用。但其在体育教学方法中的应用范围还十分有限，应用程度也不深，导致体育教学方法无法实现根本性创新。方法固化、形式单一的体育教学无法满足新时代的体育教学需求，容易令进行体育学习的学生产生审美疲劳，也容易打击其体育学习积极性。［4］

(三)教学目标模糊体育教学目标存在的模糊问题主要体现在:一是教学目标不明确。在体育教学工作的实践过程中，一些体育教师在教学计划中制订的教学目标十分不明确，普遍用“懂得”“掌握”和“理解”等词汇来表达对学生的教学要求。这种不具体化的评价指标很难判断高等院校学生体育学习的真正学习程度，也无法判断优化教学内容的实现路径。二是体育教师时常会错误的将学生教学目标与学习目标相等同。二者在一定程度上存在很多一致的地方，但二者终究存在差异。体育教学目标具有激励、指导与评价等功能，而学习目标则没有。若混淆二者的概念，体育教学目标的激励、指导与评价等功能将会被减弱。第三，高等院校在体育教学中普遍忽视学生心理健康状况。高等院校体育教学应存在多种社会功能，健身功能仅是其中之一。体育教学在促进人的身体健康发展的基础上，还应具备促进学生心理健康发展的能力。但当前体育教师受传统体育教育理念束缚，仅将身体健康发展作为教学的唯一目标，势必会导致高等院校无法培养出满足新时代经济发展需要的人才。［5］

二、大数据在体育教育中应用的优势

(一)推进体育教学职能转变在新时代背景下，基于大数据技术的数据平台能够对与体育教育相关的各个教学部门进行协同化管理，推动体育教学职能的转变，形成智慧体育教育综合管理体系。在协调配置教育资源方面，大数据技术不仅能够对原有的体育教学资源进行整合优化，还能够提升数据平台与学生群体之间的关联性，进而实现体育教育资源的优良配置，对学生个体进行科学引导。在开展课堂教学活动方面，大数据技术能够促进体育教师在教学过程中从主导作用转变为辅助作用，激励学生发挥出学习的主观能动性。对于体育教师群体而言，大数据技术能够充分发挥体育教师的教学能力，将其教学方式与教学理念充分融合在数据平台中，通过多样化的途径展现在学生面前。对于学生群体而言，大数据技术令其能够选择更适于自己体育锻炼项目，从而在高等院校体育课程的安排下，更好地提升锻炼效果。

(二)推动体育教学理论水平提升在大数据时代背景下，体育教学理论水平的发展取决于理论数据的支撑。首先，利用全面教育数据以及合理数据算法分析出来的结果，能够有效推动体育教学理论水平提升。且数据分析结果对体育教育智慧化发展能产生直接指导作用。其次，结合现有教学状况对体育教育信息进行整理，并将整理结果与智慧体育教育理念相结合，能够将教育理论提升至更高层次，从而为体育教学活动的开展提供高质量指导。最后，借助大数据技术，体育教育理念能够实现系统化的、动态性的改革创新。大数据技术可基于其自身应用的特征，构建出开放性、网络化的教学平台，通过多种途径传递体育教学理论知识，开发出更多具有特色的体育教育内容。大数据技术在体育教育中的应用可促进体育教学理论水平不断提升，为学生的体育核心素养培养做出应有贡献。

(三)推动体育教学信息反馈机制建立应用大数据技术的可穿戴设备，能够较为准确地测定每个学生在不同体育项目锻炼中所产生的运动、健康数据。相关技术人员在采集这些数据后，将这些信息同步到大数据平台中，从而为参与体育学习的学生制定出个性化运动计划，强化体育教师的指导与监督作用。在智慧体育教学理念指导下，对于教师群体而言，大数据技术可推动体育教师对学生素质变化和身体成长过程进行可视化分析，并根据分析结果对学生体育锻炼的实际差异化需求进行判断，更加准确地收集学生的运动数据。体育教师群体可将体育教育模式游戏化，提升学生的体育学习兴趣。对于学生群体而言，大数据技术可促使其实时跟进自身体育锻炼成效，发现学习过程中存在的不足，制定出满足实际需求的课外锻炼计划，从而更好提升体育学习效果。

三、基于大数据技术的智慧体育教育创新模式构建

基于大数据技术优势和当前高校体育教育存在的问题，创新构建智慧体育教育新模式。新模式主要包括三面方面的内容，分别是“全息”化智慧学习评估平台、生态化智慧体育学习环境、个性化智慧体育教育教学系统。

(一)“全息”化智慧学习评估平台智慧体育教育创新模式的构建需要智慧体育学习评估平台。智慧体育学习评估平台应基于数据，具备多元化、全程化、可视化、多维度等特征，以实现通过评估促进体育教育发展、通过评估促进学生体育学习的目的。有机结合大数据技术与云计算，可有效促使评估由学业成就向学习过程扩展。在开展体育教育的过程中，第一，智慧评估平台可自动记录、监测学生在进行体育课程学习中的行为表现，以及学习过程中、过程后的测验成绩，进而自动刻画出高等院校学生的体育学习画像。教师及相关人员可将数据实时传送到云平台中，实时更新学生体育学习立体画像。第二，智慧评估平台通过利用语音识别、表情识别等人工智能技术对学生心理状态展开分析，比如基于语音识别技术的兴奋度与紧张度分析，基于表情识别技术的学业情绪分析，可实现对学生心理状态的有效跟踪。此时的智慧评估已脱离平台中行为数据的束缚，能够从心理、行为两个维度同步为体育教育目标对象提供更为精准的画像。第三，智慧评估平台可利用脑电、心电等脑科学或神经科学生理数据对学生展开评估，促使学生学习评估画像彻底由平面转向立体。即智慧评估由行为评估出发，发展至心理评估，最终发展至生理评估。心电、皮电、脑电等生理数据并不受主观意识操控，受神经系统自主调节，更能够从客观层面反映学生的学习情况。因此，智慧评估平台可通过多渠道收集该类数据，并以此类数据作为判断学生心理、生理反映真实情况的校标，精准、真实、全面地描绘体育教育目标对象的“全息”画像。

(二)生态化智慧体育学习环境智慧体育学习环境是基于技术增强的线上、线下相互融合的学习环境。智慧体育学习环境主要分为三类，即O2O(OnlineToOffline)、OAO(OnlineAndOffline)与OMO(OnlineMergeOffline)。不同的高等院校可根据自身情况选择不同的智慧体育学习环境。在O2O智慧体育学习环境方面，体育教学过程主要发生在线下实体空间，但线上虚拟空间处于主体地位，职责主要是“宏观调控”。二者具有明显的强依赖关系，并具有明显的边界，即智能手机、平板电脑、笔记本等设备的界面。O2O智慧体育学习环境主要的典型教学模式分别是创客学习与翻转学习。创客学习即体育教学目标对象在线上任务进展状态、认领任务、组队分配任务与发起异步讨论，在线下按照线上布置的体育锻炼任务展开实践，接受体育老师或体育锻炼相关专家的操作指导。翻转学习即体育教学目标对象在课前进行体育知识学习，在课上进行体育锻炼实践。对于学生的课前学习平台也会展开跟踪记录，并录入至学生的体育学习数据中。体育教师可根据反馈数据决定教学计划，如下一堂课的体育教学内容或需重点给予关注的学生。在OAO智慧体育学习环境方面，线上虚拟空间除了任务下达与数据记录等功能外，多了教学职能。线下实体空间增加了智能分析职能。简言之，OAO智慧体育学习环境中的线上线下空间实现了无缝衔接，且二者的功能逐渐具有相似性，呈有机融合的一体化形态。线下实体空间主要通过利用边计算技术，让具备数据分析功能的实体设备快速地分析、处理数据。基于边计算技术与智能软件或设备，线下空间甚至不联网就可以进行学生体育学习情况智能分析。线上虚拟空间通过增加教学职能，促使学生能够在快速切换不同体育教学情境、环境时，依然能够连贯地上课。区别于OAO智慧体育学习环境方，OAO智慧体育学习环境是线上线下互增值、互联、互通的，是“双向”流通。在OMO智慧体育学习环境方面，基于可穿戴智能设备、XR技术与大数据技术的智慧体育学习逐渐出现边界模糊化的趋势，如线下空间虚拟化、线上空间实体化。线下空间虚拟化即高等院校可以大数据技术为出发点，引进“5G+感控技术”，直接遥感体育锻炼场地、设备，并利用全息技术或VR实现体育教学场景重现。学生可在OMO智慧体育学习环境环境中获得充分的线下体验式情境教学。线上空间实体化即高等院校体育学习者能够通过大数据技术与MR技术，直接与进行体育知识教学的机器展开对话。在此过程中，线上空间的界限将会被最大化模糊，学生在感知不到线上虚拟空间存在的情况下就能获得体育教学服务。

(三)个性化智慧体育学习系统为体育学生提供个性化学习服务是智慧体育教育的核心诉求。有大数据与人工智能加持的个性化智慧体育学习系统能够根据收集到的学生体育学习数据，分析学生对体育锻炼的偏好选择、薄弱环节、特长种类，并以此做个性化服务决策。如个性路径规划、适性资源推荐。同时，个性化智慧体育学习系统能够根据学生的异质性需求进行教学计划的适当调整，如根据学生的体育学习现状即时生成学习路径。美国“AI+教育”公司Knewton正是基于这一理念，成为个性化智慧系统的典型案例。具体而言，智慧体育学习系统的个性化学习服务主要有以下几方面的举措。在课表方面，系统应基于大数据技术，分析出学生感兴趣的体育课程，并为其智能推荐该体育课程;应依据学生对体育教学课程的掌握程度与体育学习能力的精熟度，不再制定统一的体育教学时间，而是根据教授对象的个性化特征制定合理的教学时间;应以体育教学项目为单位，利用大数据技术精确计算，每周更新符合学生体育教学需求的课表。在教学组织方面，系统应脱离传统体育教育的束缚，不再局限于课堂教学，将智慧体育教育拓展至户外;系统应将社会上的成人或家长纳入教育者框架，令其也参与至智慧体育教学的过程中。大数据时代的到来，为高等院校体育教育的发展提供了新的契机，也为体育教育智慧化转型提供了平台支持和技术支持。当前，智慧体育教育的理念已深入人心，在大学体育课堂的应用也已进入“从有到优”的发展阶段。体育教育模式的不断创新，有利于推动高等院校体育教育紧随时展，不断地调整自身教育目标与发展方向。同时，构建智慧体育教学模式有利于加强体育教育线上线下协同教学水平，营造智慧体育教学环境，提升高等院校体育教学质量。

［参考文献］

［1］中共中央国务院．关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见［A/OL］．(2020－04－09)．

［2］黄海波．大数据背景下高职体育教学中学生行为评价创新研究［J］．当代体育科技，2019，(29):94－95．

［3］王震蕾．大数据背景下“智慧”教学模式与大学生创新能力培养的探索与实践研究———以统计学专业为例［J］．教育现代化，2019，(71):65－68．

［4］王欣欣．“一带一路”背景下对辽宁省中等艺术学校体育教学模式改革的对策研究［J］．体育风尚，2019，(8):199－199．

［5］吴棠．基于“互联网+教育”下的新型数字化体育课堂模式研究［J］．现代职业教育，2017，(4):230．

作者：杨晓燕 单位：兰州财经大学