一、计算体育学的理论释义
(一)体育教育的发展困境与突破
一是，日益严重的青少年身心健康问题映射出体育教育效能不足。近视、脊柱侧弯、肥胖、肌无力、心理危机等问题长期威胁着青少年健康成长，且有越来越严重的发展趋势。这与当前学校教育普遍存在的开不足、开不齐、开不好体育课以及每天锻炼1小时难以有效落实存在直接联系。二是，体育教学过度重视教什么、怎么教、怎么评等传统教学问题，对学生情感、态度、人格发展等真实需求关注少，难以培养学生体育运动兴趣和习惯。通常，学生能够掌握体育知识和一定的技能，但锻炼习惯、运动兴趣、体育素养却未能习得，导致“学生喜欢体育却不喜欢体育课”，身心健康水平未能通过体育得到有效提升。三是，体育教学从主观出发，忽略学生个体差异，从教学目标到教学内容、教学方法，再到教学评价都“一刀切”，忽略了学生在学习能力、学习风格、体质基础、性格特征等方面的千差万别。且以教师为中心依然是主流，体育动作讲解与示范占据体育课大量时间，而受限于课程时长，学生难以内化体育知识与技能，更难以提高技能、培养运动素养。四是，传统体育的技术含量日渐落后，大数据、物联网、可穿戴设备、态势感知、人工智能大模型、数字画像、精准训练、激励奖赏机制、个性体育管理系统等，都方兴未艾，新技术的全面赋能亟待促进体育科学研究和体育实践的升级迭代。
(二)智能技术赋能：体育智慧化转型的新契机
随着各类技术不断改造体育运动方式和体育教学，特别是可穿戴技术、大数据技术、态势感知技术和通用人工智能技术广泛影响体育，科技的力量正以前所未有的方式渗透到竞技体育、大众健身、学校体育以及体育产业等各个体育领域，为体育教育的智慧化改造提供了崭新的机遇。
第一，大数据技术促进体育训练精准化、个性化。大数据技术已广泛应用于运动员体能训练，通过实时测量的数据监测运动训练质量和竞技状态，对运动训练过程进行调整。例如，足球比赛实时采集运动员的跑动距离、跑动速度、冲刺距离、冲刺次数和心率等数据，针对关键指标进行大数据分析，帮助教练制定更有效的训练策略；在“国家乒乓球队大数据采集分析及平台建设”的项目研究中，通过大数据分析对手运动员的技术和战术特征，制定针对性的训练对策，从而在比赛中占据先机。国外关于体育大数据和人工智能的研究起步较早且已经较为深入。众多高科技数据采集、分析系统以及人工智能设备的广泛应用有效提高了数据的应用效率，即通过高速摄影机、可穿戴设备(传感器、GPS、陀螺仪、VR)、红外线等采集到的数据实现了实时处理和实时反馈。无论是实时数据还是赛后数据，都能够被有效利用，为运动员和教练团队提供全面的信息支持。随着大数据技术的不断发展及其在体育教育领域的深入应用，体育训练将更加精准、个性化。
第二，人工智能技术促进体育训练科学、高效。在竞技体育领域，智能训练反馈系统、运动营养分析、运动智能装备开发等都为运动员提供了更加科学、精准的训练指导。人工智能还能辅助裁判，在足球、棒球以及许多奥运会赛事中发挥智能评分作用，人类裁判的作用仅限于赛场上运动员部分行为的管理，而将具体判罚决策交予人工智能处理，这种“虚拟裁判”能够及时修正错误、弥补人类的信息差、保持裁判的一致性、具有可预测性以及中立性等优势。在大众健身领域，人工智能在身心健康预警、体育成绩预测、技术战术决策辅助、运动动作识别评价等方面都发挥着重要作用。例如，利用人工神经网络模型，预测和生成改善老年人骨密度的运动处方；利用人工神经网络和摄氧量动力学实现身体活动能量消耗预测；利用计算机视觉的深度学习技术，自动识别运动生物力学研究中常用的人体模型关节点，实现人体运动的自动捕捉。在体育教育领域，智慧运动评价与智能陪练技术实现对体育教学数据和学生在校课外锻炼数据实时监测，并据此进行个性化锻炼指导和智能陪练，分析、管理学生体质健康状况。
第三，可穿戴设备技术实现体育运动数据实时感知。目前，可穿戴技术在提升体育运动表现领域具有广泛的应用，主要涉及运动学及动力学数据采集、运动员机能状态监测、运动姿态估计、运动轨迹追踪、人体动作建模等。可穿戴设备能捕捉运动员肢体的各种运动，在运动训练中也可以更加科学、高效地提升运动表现。
第四，物联网技术实现人与体育资源的紧密连接。在体育领域，感知体育建立了体育物联网，通过传感设备和通信协议将体育因子(人、体育器材、体育场地、体育比赛、体育服装、体育环境、体育竞赛等)相连，实现体育系统内部的识别、定位、跟踪、监控和管理以便进行体育信息交流。物联网技术构建了一个高度互联、智能化的体育生态系统。运动员训练状态、场馆设施使用情况、体育教学计划等，都可以实时地被感知、传输和处理，为体育精准管理提供了可能。通过对运动员的生理数据、运动表现等信息的收集和分析，物联网技术能够揭示每个运动员的独特性，帮助教练制定更加科学、个性化的训练计划。运动员也能通过物联网设备实时了解自己的训练状态，调整训练节奏和方式，实现自我驱动和自我优化。
综上所述，新一代信息技术正在深度嵌入体育，体育智慧化改造的技术支撑体系已经形成。这些技术不仅为体育教育的数据收集、分析与应用提供了强大的工具，更为体育教育的个性化、精准化、智能化发展提供了可能。但在体育智慧化改造的过程之中，依然存在许多挑战，主要体现在技术应用不成熟、复合型人才短缺、数据隐私保护问题、产品形态和内容缺乏规范统一标准等问题。究其原因，体育教育的智慧化改造，不能简单依靠直接或者间接经验的汇总，也不能重复低端劳动和大量试错导致资源的浪费，而是要依靠规范的学科引领，需要体育科学研究范式协同进化。
(三)计算体育学的提出
体育科学的核心是用科学的方法来探求体育的本质和规律。从纵向发展来看，体育科学研究由经验判断转向基于实证数据、从抽样调查转向全样本分析、从现象的局部观察转向全景式深度解构；从横向融合来看，体育科学研究范式已经出现了人文科学向社会科学转向、社会科学向自然科学转向、自然科学与人文科学交融的势头。体育科学研究范式的转变，正成为体育科学发展与实践创新的重要加速器和助推器。数据驱动的体育科学研究范式在技术助力体育发展的浪潮中正逐渐形成学术共识，越来越多的学者希望借助这一新范式，探索人体生长发育、技能形成和机能提高的本质和规律。正是体育科学研究范式的转换，推动体育数据共享、多学科交叉联合研究，并与信息技术进一步融合发展，同时催生出学科发展的新方向——计算体育学。
计算体育学是因应人工智能的范式革命，基于计算科学，并借鉴演化体育学、教育学、心理学等经典理论，借助大数据、人工智能等新一代信息技术，探求人体生长发育、技能形成和机能提高等体育科学规律，发展而形成的一种体育学与计算科学交叉的新型研究范式。计算体育学是体育高质量发展的重要基石，支撑着运动人体科学、体育教育训练学、体育人文社会学等体育学各分支领域的创新发展。本文侧重于计算体育学在体育教育领域的探索，尝试构建基于计算体育学的智慧体育新模式。
二、计算体育学驱动的智慧体育技术框架
(一)意义和价值
目前，体育教育缺乏成熟的公共服务平台，如何基于智能技术和平台提高体育教育成效，解决青少年身心成长突出问题，提升身心健康水平，是当下亟待解决的重大问题。智慧体育利用技术赋能，实现体育教育的智慧化转型，有助于推动体育教学走向个性、科学和高效，促进体育学科研究范式重塑。
(二)基于计算体育学的智慧体育技术框架
智慧体育的技术框架包含学生身心成长数字档案、数字画像、运动处方、数字资源和智慧空间五个核心系统。智慧体育遵循“家庭—学校—社会”跨场域协同集成服务的理念，采用“理论—技术—分析—服务—示范”的研究策略，通过构建基于大规模多模态时序数据的学生身心成长数据队列，探索不同运动项目与身心成长问题的作用机制和问题预警；基于学生身心成长数字画像，提供“健康生活+科学运动+心理调适”的运动综合指导模式和个性化运动综合处方靶向适配、智能推送与自适应调适服务，构建全链条、自主可控和数实融合的一体化跨场域服务模式，支撑智能技术促进学生身心成长的应用体系。
1.学生身心成长数字档案
学生身心成长数字档案是以数据为核心，围绕学生身心成长，综合采集课堂内外、正式和非正式学习环境、线下和线上学习、学习活动和生活表现等多个视角客观信息的数据档案，涵盖学生学习属性及其从入学到毕业整个教育周期内的体育活动、健康数据、课程安排、个人发展等多个维度的过程性和结果性数据，记录保存在系统中，构建系统、完备的学生身心成长数字档案，形成针对每一位学生的完整数据生态闭环，为制定针对性的教育策略和健康管理提供依据。学生身心成长数据队列已经具备良好的数据基础，《国家体育锻炼标准》《国家学生体质健康标准》先后发布，各省市每年开展国家学生体质健康测试，测试数据上传国家学生体质健康网。我国广大学生的体质健康有测试、有数据、有平台，从某种意义上该闭环体系已经具有智慧体育雏形。学生身心成长数字档案通过测试和调查等多种方式获取学生成长数据，同时与教学、管理等平台实现数据互联互通，提高数据处理的效率，也确保了信息的准确性和实时性。
大数据不仅追求获得更大体量、更多样的数据，还注重数据的价值与意义及其连续性。数据队列是打破现有教育数据截断式不足的新探索，为挖掘学生成长规律、关键事件的追踪与溯源等提供基础性的支撑。学生身心成长数字档案正是遵循“数据队列”这一思想，通过物联网技术、大数据技术、人工智能等最新研究与应用成果，建立基于大规模多模态时序数据的青少年体育锻炼与身心成长监测数据队列，并按照一定标准将人群分为不同的队列，追踪观察不同队列中个体的发展变化，比较不同队列之间的差异。使用大数据挖掘、机器学习、深度学习等技术来处理和分析青少年身心健康数据，观察不同队列之间在健康状况上的差异，找出体育锻炼相关因素对身心健康的影响机制。
2.学生身心成长数字画像
学生身心成长数字画像是基于全面感知的物联网、可穿戴设备、图像识别等技术，以及青少年多模态、长时序的运动能力、生活方式、身体发育和心理健康等数字档案，利用机器学习和高速的云计算体系，通过数据建模分析，生成全数字画像，既包含过程性描述也包含总结性描述，既有定性描述，也有定量描述，可生成学生个体画像和群体画像，刻画真实、可信的学生身心成长状况。数字画像提供多模态、不同时间尺度的青少年身心成长动态数据监测与反馈服务，是设计学生个性化身心成长发展路径的基础，促进体育教育从经验走向科学。本研究基于中小学生体育育人目标，结合国家相关政策要求，确立了可直接测量的具体指标，初步形成中小学生体质健康评价结构特征指标，画像由高级标签、模型标签、事实标签组成。
数字画像是层次化的标签体系，呈现出学生身心成长状况的标签，首先分类，再在各类别下进行逐层细分。上层标签都是抽象的标签集合，一般没有实用意义，只有统计意义。底层标签用于学生体质健康数据分析和个性化推荐，每个标签仅有一种含义且具有一定语义，便于计算和处理。基于原始数据首先构建的是事实标签，事实标签可以从数字档案直接获取(如姓名、学号等)，或通过简单的统计得到。模型标签采用了机器学习和自然语言处理等智能技术，是数字画像发挥价值的底层驱动力，也是标签体系的核心。在事实标签和模型标签基础上统计、建模得出高级标签，与体质健康评价指标紧密联系，以人体3D模型数字图、数据分析图、个体情况雷达图、正态分布雷达图、综合文字评价等多种形式呈现。
3.学生身心成长运动处方
智慧体育技术框架尝试将学生运动处方作为核心组成部分。针对体育教学与体育锻炼过程性学习管理缺失，加之青少年身心基线、状态特征和发展进程等存在个体差异，导致面向群体的体育教学和运动指导靶向性不足和个体效果不一等问题，智慧体育通过建立多模态多时间尺度青少年体育学习与锻炼行为的特征表示，研究涉及情感、行为、效果等的青少年体育学习管理算法，形成面向个体特征的青少年精准化和动态化运动综合处方智能推荐，创新变革体育教学与运动指导服务的范式，提高体育活动促进青少年身心成长的精准靶向、个体适应和管理效能。
具体而言，运动处方在促进强化学生体质健康发展工作的基础上，针对不同学生身体素质及健康状况的个体特点，基于频率(Frequency，每周进行多少次)、强度(Intensity，单位时间内身体活动的能耗水平或对人体生理刺激的程度)、时间(Time，持续时间或总时间)、方式(Type，模式或类型)四项维度，通过人工智能算法，尊重个体差异，为每一位青少年提供一份符合其特性的运动处方，包括体质健康促进方案、运动技能指导、饮食营养建议、生活方式建议，辅助教师查缺补全，培养学生体育素养，提升青少年身心健康整体水平。
4.学生身心成长数字资源
智慧体育的应用核心是教与学，离不开数字教育资源支撑。智慧体育通过构建包含基础运动技能、体能及专项运动技能的数字化体育教育资源库，在推进实施体育新课标的同时，结合人工智能与信息化技术，引入社会优质资源，创新体育教育形态，并充分发挥创新数字资源供给模式的特点，提升信息化供应链水平，为学校提供更加丰富的数字化体育教育资源供给。
第一，构建青少年身心成长运动综合处方资源。从体育锻炼、技能学习、心理、生活方式等多个维度进行研究，综合考虑内容、量、强度和注意事项等方面因素，基于“健康生活+科学运动+心理调适”的“1+1+1”青少年运动综合处方干预模式，研制面向不同性别、年龄、学段、身体机能、运动能力、心理状态等的青少年运动综合处方集，满足跨场域下青少年身心成长促进指导需求。第二，构建青少年身心成长体育教学视频资源。研究不同运动项目的适应人群、锻炼内容、锻炼方法、易错点等，基于课程要求，构建适合中国青少年身心发展目标和针对肥胖、近视、发育迟缓、脊柱侧弯等重点关注人群调适的课外教学指导视频资源，覆盖健康知识、技能学习、运动锻炼、运动防护等教学内容，满足青少年跨场域体育锻炼需求。第三，构建青少年身心成长科学指导资源。构建稳定、安全、高效、高弹性的青少年身心成长科学指导资源，并面向体育与健康知识结构和特点，实现对文本处理、影音处理、知识体系构建等内容和知识资源的存储、处理、共享等全生命周期管理。
5.基于开放系统融合的智慧空间
数字画像、运动处方、数字资源等智慧体育教育服务通过智慧空间触及每个学生、教师和家长，目标群、任务群、策略群以空间为纽带，联成一个完整的闭环，形成大规模优质体育教育资源和个性化成长路径的“私人订制”。基于学生个人数字档案和数字画像，个性化运动综合处方通过线上的智慧空间，适配、推送给每个学生。第一，智慧空间整合了面向个体特征的青少年运动综合处方靶向适配技术。针对青少年个体差异导致运动处方干预效果不一的问题，根据体育锻炼行为特征与身心发展的量化效能模型，利用知识工程技术，研制多层次运动综合处方特征编码及标准，并建立基于深度学习的青少年个体基线与运动综合处方特征匹配机制。第二，智慧空间提供基于数字画像和图神经网络的青少年运动综合处方和数字化体育教学资源的精准推送服务。根据青少年成长数字画像，构建适应个体发展的和面向移动终端、体育陪练系统等跨场域多类应用终端的青少年运动综合处方精准推送服务。第三，数据、画像、处方和资源在大规模常态化教学应用中不断迭代更新，通过智慧空间沉淀至智慧体育平台。智慧体育模式以青少年各学段和年龄的机能和心理特征为约束，以满足运动综合处方目标各要素为导向，建立青少年运动综合处方自适应动态调适机制，实现过量减荷、缺量增荷等调适模式，并满足“小学兴趣化、初中多样化、高中专项化”的体育教学课程要求。
三、智慧体育的实践路径探索
智慧体育应用模式是以学生身心成长数据和模型为核心，以管理后台、体育教学助手、体育家校通具体应用形式，实现了体型体态管理、运动能力评估、智能体测、智能教学、课堂运动负荷监测、家庭锻炼指导等功能。
(一)技术赋能实现全面数字化教学管理及智能测评
智慧体育首先需要建立感知体育的环境，将智能感知技术融入体育设备和运动环境中，自动感知学生体育锻炼和运动数据，实现智能测评和全面数字化体育教学管理。首先，智能测评大幅提升体育课测和国测效率。当前，体育课程测试和国家青少年体测占据了体育教师大部分工作时间，测试是学生体质健康状况和运动能力的快照，是体育教育的起点也是体育教育的评价依据，但难以充分促进和提升学生的身体健康和体育素养。智能测评是智慧体育的基础应用，通过压缩测试的单次时间，增加测试频次，提升测评效率。体育教师日常工作将通过数字化智能设备，实现学生运动数据的全面自动化采集，并依据数据反哺优化体育测评环节及评价指标。未来体育教育将在虚拟与现实融合的环境中开展，是基于数据的治理，实现体育学习空间、学习内容与教学方式的颠覆式创新。
大规模、常态化智能体育测评为全面数字化体育教学管理奠定了坚实的数据基础，提高教学管理的个性化、科学性和效能性。依据班级、学校、区域三个层级，智慧体育应用模式建立了三级数据管理体系，支撑微观、中观、宏观三个层级的体育教学管理。在班级体育教学管理层面，第一等级由学生个体数据组成，让体育教师从繁重冗余的简单工作中解放出来，操作者变成观察者、工作流程的优化者，更多精力用于提升体育教学；在学校体育教学管理层面，第二级数据面向校级门户与家长开放，体育教研组可以依据年级、班级、个人数据分析，进行跨班级、年级的分层分类体育教学；在区域体育教学管理层面，第三级数据可与区教育系统连接，支撑教学监督、评估和督导，实现信息互通。
(二)跨场域数据协同实现学校、家庭、社区协同育人
受限于课时和教学时长，体育教育需要学校、家庭、社区三方协同，充分拓展学生参加体育锻炼的空间和资源，结合学生课间活动、居家时间和社区活动，保障学生每天有效锻炼1小时，构建青少年健康成长的“同心圆”。
家庭是青少年成长的第一场域，学生对于运动、锻炼的最初启蒙及运动习惯的早期形成始于家庭教育。在家庭，智慧体育平台推送身心成长数字画像给到学生家长，用翔实的数据和形象的展示方式，使家长充分了解孩子的真实状况，辅助家长指导学生居家锻炼；在线咨询服务辅助解答家长的困惑，也为家长引导孩子身心成长提供科学指导。体育家庭作业则帮助孩子建立终身运动的习惯，体育教研组的老师们精心挑选的视频，不仅有标准的示范动作，还有亲子互动环节，使家长深入参与其中，共建家校共育的健康环境。
学校是青少年体育意识培养及运动技能学习的主要场域。在学校，基于学生身心成长数据的分析与诊断，针对地区、学校、年级、班级、学生薄弱项，完善学生运动评价，以运动评价来促进学生多场景锻炼。基于综合数据帮助学生建立运动健康计划，例如基于体型数据推荐学生运动类型(下肢长利于长跑，臂长身高比值大利于游泳)；根据胸、腹、臀、腿推荐不同的减重计划；监督体态不良的学生坚持矫正训练；患有某些疾病的学生避免参与不利于其健康的运动形式，而推荐有助于康复的其他运动。
社区是青少年成长的第三场域，学生体育习惯与所在社区体育活动组织和体育设施完备情况紧密相关。跨场域数据协同将社区活动纳入记录和治理范畴，教师可利用数据对学生进行社区运动干预，后台设置学校、教师、家庭的双向反馈通道，数据信息快速处理，为学生社区体育活动的追踪、诊断、调控和管理决策提供现代化的基础和数据条件，教师根据学生已有的运动能力和运动强度承受能力进行运动指导反馈，让学生体验更加科学合理的体育锻炼活动。
(三)人工智能助力学生身心成长守护
在第三次科技革命与中国崛起的时代背景下，智能技术为中国青少年身心成长提供了强力支撑。智慧体育整合了人工智能、大数据、物联网、可穿戴设备等新一代信息技术，结合体育科学、生理学、心理学等专家经验，人技协同守护青少年身心成长。
本项目在上海市宝山区开展了智慧体育综合应用示范，以学生身心成长数据和模型生成的数字画像为纽带，实现了学生体型体态管理、运动能力评估、智能体测、智能教学、课堂运动负荷监测、家庭锻炼指导等全流程数字化，整合科技和专业人才，全方位守护青少年身心成长。学生数字画像由人体3D模型数字图、数据分析图、个体情况雷达图、正态分布雷达图、综合文字评价五种类型组成。3D模型数字图直观呈现学生多角度的体型体态、动作评估状况、身体机能情况、身体素质状况。数据分析图和个体情况图呈现学生身体各个指标数据的“偏移差值”(体态、BMI等重要指标的偏离正常值图示)、“指数分析”(体型、体态、柔韧性、灵活性、营养状况等)、“趋势折线图”(各个身体长度、围度、体重等周期生长发育折线图)。综合雷达图包含学生BMI、肺活量、视力、跑步、坐位体前屈、跳绳、立定跳远、仰卧起坐、体态、体型、柔韧性、灵活性等指标的综合状况在学校同年龄段的对比雷达图。依据数字画像，智慧体育平台为每位学生订制综合处方建议。例如，该学生身体机能优异，基本动作能力完成情况良好，日常有较好的作息和饮食习惯，但是运动习惯、爆发力、耐力训练有待提升，腰围超标准10cm；视力情况不佳，左右眼视力差400度，应改善用眼习惯；有脊柱侧弯和高低肩症状，应引起重视，否则会影响身体机能水平。
详见人大复印资料《素质教育》2024年第10期
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