吴日州

〔摘    要〕  随着“互联网+”概念不断深入教育领域、智慧校园的大力推广和信息技术2.0时代的开启，以及运动图像识别、三维动作建模分析、人体骨骼分析、大数据分析、可穿戴装备等技术的开发、成熟，传统的“哨子+口令”的体育教学课正在变革。AI、5G、运动手环、VR等融入日常体育课堂，赋能传承中华民族优秀传统文化的武术教学，开启了家校联动模式。

〔关键词〕  现代技术；人工智能；体育教学

〔中图分类号〕  G424               〔文献标识码〕  A        〔文章编号〕  1674-6317  （2023）  13-0076-03

人工智能（AI），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的分支，它试图了解智能的实质，并生产出能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 。

一、现代技术在小学体育教学中的运用

近年来，人工智能迅猛发展，移动学习、混合学习、翻转课堂、慕课等更是融入各学科教学的各环节，从课前、课中到课后，都越来越体现了信息化2.0改革在学校教学中的实际推行。随着人工智能与各学科的充分融合，体育教学对人工智能的应用也备受关注。国务院制定的《“十四五”体育发展规划》中提出，要建设一批数字体育实验室，推动运动图像识别、三维动作建模分析、大数据分析、可穿戴装备研发、赛事直播等创新成果转化。

（一）运动手环的运用

随着运动手环技术的更迭，其精美的外观设计更吸引小学生，可充分调动小学生在体育课堂上的积极性。其对使用者的心率、卡路里、血脂、血压等具有的监测功能成为授课教师实时掌握学生体质状况的辅助工具，深受教师喜欢。教师可通过蓝牙、Wi-Fi、5G连接终端，形成数据分析，通过交互式平板实时掌握学生当下的体质状态、负荷量等情况，并及时调整练习方法。

（二）视频录像的运用

小学体育教师毕业于不同院校，文化层次由中专到硕士不等，其理论水平、专项水平参差不齐，对技术动作掌握程度不一。传统的体育课是教师讲解、示范，学生学习、展示，教师纠正、学生进步的过程，由于个体差异，师、生都可能存在技术动作的偏差，教师在教授过程中有时会忽略学生的错误动作。引进视频录像技术，既可以回放录像观察动作，家长也可查看学生在校学习情况，掌握学习进度；学生也可以居家在家长监督下纠正动作，形成家校联动的态势，以提高学生对动作的掌握能力。

（三） 电子测试系统的运用

2022年福建省某市首次引进AI智能设备进行中考体育测试，本次改革备受社会及体育教师的关注，是一场技术的革新。考生需通过人脸识别进入考场，在每项考试前也需人脸识别再次确认，全程使用电子测试，甚至使用“鹰眼”设备，支持考试视频实时回放。电子测试系统应用于小学生运动会、学生体质健康监测等项目，不仅节约人、物、财；也杜绝了作弊现象；随时可申请仲裁支持，视频实时回放也保证了测试数据的准确性及公平性。

二、小学武术教学存在的问题

2022年4月教育部印发《义务教育课程方案和课程标准（2022年版）》，将中华传统体育类运动特别是武术提到新高度。武术除了与其他类运动具有共同的育人价值外，在培养学生中华民族认同感和文化自信等方面也具有重要的作用，有助于弘扬立身正直、见义勇为、自强不息的尚武精神。但实际教学中，还存在如下问题：

（一）专业教师少

小学体育教师中武术专项教师可谓凤毛麟角，师资匮乏，教师的教直接影响着学生的学。小学武术教学主要以套路和简单的攻防教学为主，如何在小学40分钟的体育课教学中教授武术，是对教师的考验。由于教师动作的不规范、技术的不过硬，甚至最基础的“握拳、立掌、抱拳礼”都千奇百怪，可以说毫无“美感”可言。因此，这样的教学无法吸引小学生的学习兴趣，无法实现有效的学习效果，大大影响了教学成效。甚至因为教师的动作偏差，导致学生因动作不到位而造成运动损伤，更别说武术文化的传播、民族自信的提升、武德教育的渗透了。

（二）教学地位低

学生家长由于受传统“重文轻武”观念的影响，担心孩子学习了武术会“以暴制暴”“打架斗殴”等；受体育中考风向标影响，相较篮、排、足、跳绳等其他体育项目，武术并不被家长、学校重视，他们片面地认为学习武术是造成混乱的因素。有学者曾经通过对我国30个省 （自治区、直辖市）252所普通中小学的武术教育状况进行调查研究，发现高达70.3%的学校没有开设武术课，仅22.4%的学校对武术教学非常重视或重视。事实上，武术教学是与德育相融合的，在武术教学中不断渗透武德教育，可以起到坚持德育为先、提升智育水平、加强体育美育、落实劳动教育的作用。武术作为健体、修身、防身、娱乐的优秀民族传统体育项目，是促进学生五育并举的良药。

三、现代技术在小学武术教学中的价值体现

武术作为中华民族传统文化的瑰宝，一直深受广大人民群众的推崇和追捧，在世界范围内影响深远，是中华优秀文化不可或缺的一朵“奇葩”。据统计，各派拳术达300余种。随着互联网技术和信息技术的快速发展以及AI技术在体育学科中的应用推广，AI赋能小学武术教学也成为关注的焦点，运动手环、AI识别等在小学武术教学中的运用价值得以体现。

（一）运动手环在小学武术教学中的价值体现

体育教学过程中学生的运动强度、密度和负荷是息息相关的，是每一个优秀的体育教师所关注的。运动手环进入小学武术教学，不仅提高了学生的求知欲、兴趣感、积极性，也可以让教师关注到学生在学习过程各环节中的负荷情况。例如在课程的学习提高部分，学生学习弹踢冲拳動作，本课最高心率要求150次/分，但学生基本未达标，在学习提高部分平均心率只有100～120次/分。这时，教师就要调整学生练习密度，以更合理的运动队形以及训练方式来增加练习强度，从而保证学生科学有效地锻炼。再比如，在放松阶段，学生需在2～3分钟内逐步达到有效心率为80～100次/分，但运动手环实时监测的数据显示，可能是之前的运动环节运动量过大，导致学生很难下降到80～100次/分的有效心率。这时，教师就需科学地调整教学方法或练习内容，利用AI智能设备配合音乐等方式，更快速有效地指导学生恢复心率。

（二）微课在小学武术教学中的价值体现

在小学武术教学中融入微课，可以利用人工智能的虚拟仿真展示人体骨骼、骨架在运动过程中的结构关系。对肉眼不可见的运转模式，可以通过微课提前展示给学生及家长观看、预习，以大大提高教学质量及认知。可通过武术宣传短片激发学生的学习兴趣，以及融入武德教育，展示武术所传承的中国传统文化之美。通过武侠片的武侠形象，还能宣扬惩恶扬善、锄强扶弱、乐于助人的正义感。

（三） AI识别在小学武术教学中的价值体现

1.3D建模+人体动作识别

如今，2D关键点检测已经发展得较为成熟，国内外在 3D 关键点检测中也有大量研究，使用 VIBE 的生成器生成 3D 人体建模，任意调整人体模型拍摄视角，即可生成不同角度下运动的视频，同时，人体动作识别、图像识别技术也越发成熟。可通过无感采集拍摄示范教练的连贯动作示范、分解动作示范、动作要领提示等，完成3D建模的工作。再通過全程采集拍摄教师及学生所完成的武术动作运动轨迹将其与3D建模的标准动作相比较，通过人体动作识别的数据参照对比、分析，可及时发现武术动作的不规范性，给出动作提升建议。通过比较、算法分析，可预测体育教师、学生在完成武术动作过程中可能存在的运动损伤，做出预判并预警，以避免造成运动损伤的风险。这也弥补了武术教学过程中的枯燥无味，可以充分调动教师、学生的教、学积极性。

2.示范视频+骨骼识别

2020年4月正值新冠疫情暴发，为响应国家号召避免聚集，上海武术院举办了“上海武术云挑战”活动。活动期间，上海武术院将武术冠军的示范视频上传网上，市民可以通过观看示范视频居家习练。报名参赛者参照武术冠军的标准示范动作采用先线下练习再将视频上传平台参与比赛。主办方再通过AI骨骼识别系统与标准动作对比分析，自动打分，做到足不出户也能与高手PK。在疫情常态化的如今，小学武术教育可以参考这项示范视频+骨骼识别的“黑科技”，既解决了小学体育教师武术专项水平参差不齐的问题，又将比赛、测评的标准化、公平化提升到新高度。长期以来，武术比赛评分相对主观，而采用以AI技术骨骼识别为支撑，比对示范视频以自动打分形式亮分，能更客观、公平、公正地打造比赛、测试环境。

随着“互联网+”概念不断深入教育领域、智慧校园的大力推广和信息技术2.0时代的开启，运动图像识别、三维动作建模分析、人体骨骼分析、大数据分析、可穿戴装备等技术的开发、成熟，信息技术与各学科的融合更加深入。特别是运动手环在体育教学中的广泛运用，让人工智能（AI）与体育教学紧密融合。AI赋能小学武术教学唯美实用的智能化优质教学资源、学习留痕的档案式形成性考核评价，大幅提升了学生的学习兴趣和效率，轻松实现文化内涵、技术与能力的考评，改变体育教学普遍重技术轻文化的现状，实现了由传统课堂向“线上课堂”的重大转变。这将大大提高武术教学的成效，有效解决武术教师师资不足的问题，让小学生可以在轻松的氛围中习得中华民族传统文化之瑰宝——武术。在AI赋能的小学武术教学中不仅能强身健体，也是体悟中华武德的良机。但无论AI技术如何发展，其终究是辅助教学的手段，除了技术动作的学习，武术教学也不容忽视武德的渗透和武术套路节奏感、力度感带来的运动美学，以及精气神的提升。

【本文系2022年度福建省中青年教师教育科研项目基础教育研究专项课题“核心素养视域下小学体育课堂深度学习的教学策略研究”的成果，课题编号： JSZJ22004】

参考文献

[1]袁峰.中小学武术教育的现状综述与对策研究[J].考试周刊，2012（36）：108.

[2]陈默.智能手环在小学武术课堂上的应用[J].学校体育学，2020（6）：98.

[3]俞跃华.基于机器视觉的人体骨架识别技术研究与应用[D].成都：电子科技大学，2021