【中图分类号】G807 【文献标识码】A 【文章编号】2095-2813（2025）20-0114-04

[Abstract]Asartificial intellgence （AI）andbigdatatechnologies drive innovation inthe sports industry，cultivating compound talents with both data literacyand sports science capabilities has becomecrucial.This article employsresearch methods such as literature review，focusing onthe core pathways for practical ability cultivation.It proposes strategies including interdisciplinary curiculumrestructuring，school-enterprisecollborative innovation，and technologyscenario empowerment.By analyzing the shortcomings of the current physical education system in terms of subject integration， practical platforms，and teacher structure，and combining examples of smart campus construction and AI technology applications，itdemonstratesthe efectivenessofacultivation modelcenteredon\"data-driven+scenariopractice\";The research finds that dynamic evaluation systems，personalized teaching plans，and policy support are key elements in promoting high-quality talent development.

[Keywords]Datasports；Intelligenttalents；Practicalabilitycultivation;Interdisciplinaryeducation;Intelligent snorts

数据体育作为现代体育科学的重要分支，是指通过系统性地采集、整理与分析运动行为数据、生理机能指标及环境变量，构建数字化模型，以优化训练体系、提升竞技表现、改善观赛体验的新型体育形态。其核心要素包含3个方面：一是以穿戴设备、计算机视觉、物联网传感器构成的多维数据采集体系；二是依托机器学习算法与生物力学模型的数据解析技术；三是形成覆盖运动员选材、技战术制订、损伤预防、赛事转播等全产业链的智慧决策系统。该领域融合了运动训练学、统计学、计算机科学等多学科知识，正在重塑传统体育的认知边界与实践模式。

在《“十四五\"体育发展规划》与教育数字化转型政策推动下，体育产业对掌握人工智能、大数据分析技术的专业人才需求激增[1]。当前，体育教育仍面临多重挑战，传统课程体系缺乏与计算机科学的深度融合，实践教学依赖单一运动技能训练，智能化设备与数据分析平台普及率低，导致人才培养滞后于行业技术迭代需求[2]。智慧体育校园、AI运动康复等新兴场景的出现，要求人才具备多模态数据处理、算法建模与智能决策能力。该研究旨在探索数据体育智能化人才的实践能力培养路径，为教育体系改革提供理论支撑与实践参考。

1基于数据体育智能化的人才实践能力培养的意义

1.1驱动体育产业数字化革新与高质量跃升

数据体育智能化人才作为体育产业数字化转型的重要引擎，通过大数据分析、机器学习等先进技术，在赛事运营、运动训练、健康管理等关键领域实现了突破性创新[3]。……