□ 刘自强 晁国栋 谌凯

在教育数字化转型的浪潮中，高校体育教学正经历从“标准化供给”向“个性化需求”的深刻转型。传统体育教学模式以统一的课程内容、训练强度和考核标准为核心，难以兼顾学生个体差异和发展需求。人工智能技术凭借其数据挖掘、智能分析和动态优化能力，为破解这一挑战提供了全新路径，推动高校体育教学迈向“以学生为中心”的个性化发展新阶段。

一、AI赋能高校体育教学的核心价值

人工智能技术通过数据驱动决策，为体育教学个性化提供三大核心支撑，系统重构教学全流程。

精准化数据采集，构建学生运动画像。借助智能穿戴设备与动作捕捉系统，AI可实时采集学生的生理指标、运动参数和反馈数据。例如，在足球训练中，AI摄像头能捕捉球员的传球角度、跑动距离，心率手环同步记录运动强度，形成多维度“运动画像”，为个性化教学提供数据基础。

智能化方案生成，动态适配个体需求。基于学生运动画像，AI通过算法模型生成个性化教学方案。针对体质较弱的学生，系统可推荐降低训练强度，增加柔韧性训练；针对运动能力突出的学生，可提升训练难度，增加战术配合训练；针对兴趣导向的学生，可推荐其偏好的运动项目。同时，AI能根据学生的实时训练数据反馈动态调整方案，例如，当心率超过安全阈值时，自动提醒学生降低强度，实现“千人千策”。

个性化反馈评估，促进运动技能精准化提升。传统教学中，部分教师教学反馈依赖主观经验，而AI可通过数据对比提供比较客观、细致的分析。例如，在篮球投篮训练中，AI可通过分析投篮动作角度、出手力度等，指出“手肘过高”“出手速度偏慢”等不足，推荐针对性矫正训练方案；在考核评估中，AI不仅关注最终成绩，还能分析进步幅度、技能掌握程度，生成“个性化提升报告”，帮助学生获得明确改进方案。

二、AI驱动下高校体育教学个性化模式的构建路径

基于人工智能技术支撑，结合体育教学规律，可从“数据层—决策层—应用层”三个维度构建个性化教学模式，形成闭环式教学体系。

在数据层搭建多源数据采集与管理平台。高校需整合硬件设备与软件系统，建立“体育教学大数据平台”。硬件方面，配置AI运动教室，搭载动作捕捉摄像头、智能跑步机、智能穿戴设备租赁系统，覆盖课堂训练、课后自主锻炼等场景；软件方面，开发统一数据管理系统，对接学生信息系统、运动数据采集设备，实现生理数据、运动数据、教学数据的实时上传与存储。同时，需建立数据安全机制，通过加密技术、权限管理等方式保护学生隐私，确保数据合规使用。例如，北京某高校已建成“AI体育大数据平台”，学生通过校园APP绑定智能手环，可实时查看运动数据，教师可通过平台获取班级整体情况与个体报告。

在决策层构建AI智能分析与方案生成系统。决策层是个性化模式的核心，需开发两大算法模块。一是学生分类与需求匹配模块，通过聚类算法将学生按体质基础、运动能力、兴趣偏好分为不同群体，明确各群体需求；二是个性化方案生成与优化模块，基于需求匹配结果，结合教学目标生成教学方案，并通过强化学习算法，根据学生学习效果持续优化方案。例如，针对体质提升目标的学生群体，系统优先推荐“有氧训练+力量训练”组合；针对兴趣培养目标的学生群体，优先推荐特色运动项目，如飞盘、腰旗橄榄球等。

在应用层面落地个性化教学与管理场景。应用层需将AI决策转化为具体教学实践，覆盖“课前—课中—课后”全场景。课前，教师通过AI系统查看学生运动画像与个性化方案建议，明确课堂教学重点；学生通过APP接收课前预习任务。课中，AI辅助教师实时监测学生状态，开展分层教学，例如，将按照基础能力学生分为不同训练小组，分别开展不同强度训练，教师重点指导训练较困难的学生。课后，AI针对学生薄弱环节的训练推送个性化课后作业，学生通过APP提交训练数据，教师通过系统查看完成情况，提供线上反馈。此外，AI还可用于个性化体育选课，根据学生兴趣与体质推荐适配课程，解决“抢课难”与“选课盲”。

在教育数字化转型背景下，高校体育教学必须主动求变，从传统“标准化供给”转向“个性化育人”。人工智能技术凭借精准数据采集、智能方案生成、个性化反馈评估三大核心价值，可构建学生运动画像、实现“千人千策”并提供客观评估，为实现这一转型提供关键技术支撑。未来，人工智能在高校体育教学中的深度融合将是大势所趋。因此，高校体育教师必须提升数字素养和人工智能应用能力，帮助学生科学、合理地运用人工智能辅助体育进行学习与锻炼。

【作者单位：三峡大学体育学院；本文系2025年三峡大学高教研究项目《人工智能驱动下高校体育教学个性化模式构建研究》（项目编号：GJ2511）的阶段性研究成果。】