人工智能與體育教育融合的研究進展與反思①

賴穎慧 蔣長好

(1.湖南理工學(xué)院教育科學(xué)學(xué)院 湖南岳陽 414006;2.首都體育學(xué)院心理學(xué)與教育學(xué)教研室 北京 100191)

人工智能作為新一輪科技革命的“領(lǐng)頭雁”備受 關(guān)注，許多國家已將人工智能視為教育領(lǐng)域長期、重要的發(fā)展內(nèi)容[1]。習(xí)近平總書記多次強調(diào)要加強人工智能在教育和體育等領(lǐng)域的深度應(yīng)用。梳理人工智能在體育教育中的應(yīng)用研究，可為推動我國人工智能與體育教育融合創(chuàng)新理論參考。

1 人工智能與體育教育融合的進展

2018年，歐盟聯(lián)合研究中心科學(xué)政策報告將人工智能分為基于數(shù)據(jù)的、基于邏輯的和基于知識的人工智能3種類型[2]。其中，基于數(shù)據(jù)的人工智能以大數(shù)據(jù)處理、具備模式識別、學(xué)習(xí)及預(yù)測能力的機器學(xué)習(xí)為代表，基于邏輯和基于知識的人工智能則以符號加工和專家系統(tǒng)為代表。以“人工智能”合并“體育”或“體育教育”為關(guān)鍵詞，對“Web of Science”“Springer”“EBSCO”和“中國知網(wǎng)”數(shù)據(jù)庫的相關(guān)文獻進行了梳理。

1.1 移動通信與智慧體育教學(xué)

大數(shù)據(jù)與移動通信技術(shù)結(jié)合使在線體育教學(xué)蓬勃發(fā)展，以嚴肅游戲（Serious Game）與運動游戲（Exe rgame）為代表的移動互聯(lián)網(wǎng)游戲課程創(chuàng)新了體育教學(xué)方法，可多維度促進學(xué)生身心發(fā)展。目前，運動游戲課程整合了大數(shù)據(jù)生理測量以優(yōu)化運動強度與運動計劃，可推廣至家庭體育。

嚴肅游戲是指以教育、健康或科學(xué)研究等為目的的電子游戲，旨在激發(fā)與培養(yǎng)體育學(xué)習(xí)動機及運動習(xí)慣。已有大量研究證明了嚴肅游戲?qū)W(xué)業(yè)知識、認知能力、專業(yè)技術(shù)知識、學(xué)習(xí)動機和學(xué)業(yè)成就等有積極作用。國外研究者開發(fā)了“虛擬體育教師”游戲，其是可根據(jù)大數(shù)據(jù)反饋，針對不同學(xué)生群體設(shè)計體育活動。

運動游戲是指基于運動傳感器技術(shù)等將身體運動與電子游戲結(jié)合的游戲形式，以舞蹈游戲等為代表。因舞蹈游戲可消耗大量卡路里，而被引入美國青少年體育課程，并得到了家長與學(xué)生的積極反饋。青少年在運動游戲中所獲技能可遷移，從而促進身體、社會性和認知發(fā)展。

當前在線體育游戲教學(xué)仍有不足，其教學(xué)效果取決于特定游戲類型，游戲可能誘發(fā)注意力分散，教學(xué)效果的可持續(xù)性有待驗證等。當前“5G+體育教育”蓄勢待發(fā)，人工智能將依托5G技術(shù)的大連接、超低延時與超高速率等特性[3]，創(chuàng)新體育教育內(nèi)容與傳播方式，進一步推動體育游戲教學(xué)場景與教學(xué)體驗創(chuàng)新。

1.2 模式識別與虛擬體育教學(xué)

模式識別與虛擬現(xiàn)實技術(shù)、增強現(xiàn)實技術(shù)與混合現(xiàn)實技術(shù)等的結(jié)合為體育教育技術(shù)發(fā)展提供了新窗口。模式識別技術(shù)通過可穿戴設(shè)備捕獲與識別動作，監(jiān)控體育教學(xué)。

冰雪運動和高爾夫運動等有特殊條件需求的體育課程通過結(jié)合智能可穿戴設(shè)備與虛擬現(xiàn)實技術(shù)，打破了教學(xué)環(huán)境限制并降低了受傷風(fēng)險；增強現(xiàn)實技術(shù)依托可穿戴設(shè)備，通過計算機視覺，實時獲取多視角圖像信息，得到學(xué)生的三維動作信息并給出評價；混合現(xiàn)實技術(shù)則依托可穿戴設(shè)備，通過用戶與環(huán)境交互實現(xiàn)沉浸式體育教學(xué)。此外，可穿戴設(shè)備還可與虛擬個人助理相結(jié)合，通過情感計算、云計算技術(shù)等實現(xiàn)體育教學(xué)人機交互，制訂個性化體育教學(xué)計劃。

模式識別與虛擬現(xiàn)實技術(shù)結(jié)合還能滿足特殊人群體育教學(xué)要求。最新研究表明，腦科學(xué)與虛擬現(xiàn)實技術(shù)結(jié)合可刺激下半身運動受損者的大腦神經(jīng)，使其想象行走，獲得虛擬運動體驗并促進康復(fù)[4]。

目前模式識別與虛擬現(xiàn)實技術(shù)結(jié)合尚存不足，如教學(xué)效果受制于運動技能類型。例如，在3D沉浸式環(huán)境中學(xué)習(xí)封閉式運動技能太極拳，所學(xué)技能可以較好地遷移到現(xiàn)實情境中；但對于開放性的棒球運動，外野手接球的遷移效果較差。虛擬現(xiàn)實技術(shù)目前可能更適用于封閉式運動技能學(xué)習(xí)，其生態(tài)效度有待提高。

1.3 機器學(xué)習(xí)與體育學(xué)習(xí)診斷

機器學(xué)習(xí)主要用于智能分類與預(yù)測。目前機器學(xué)習(xí)多應(yīng)用于競技運動領(lǐng)域，其對體育教育的影響主要體現(xiàn)為兩方面。其一，深度學(xué)習(xí)算法可用于體育活動類型識別。例如，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以評估個體運動代謝當量，確定個體活動類型（低強度活動、運動、劇烈運動和家務(wù)活動/其他活動）；計算建?？蓪崟r監(jiān)測和反饋肌肉狀態(tài)，預(yù)測疲勞，避免運動損傷。其二，深度學(xué)習(xí)算法可用于體育學(xué)習(xí)診斷與成績預(yù)測；通過挖掘訓(xùn)練與比賽的歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測比賽結(jié)果[5]，為分層體育教學(xué)提供數(shù)據(jù)依據(jù)。目前，體育學(xué)習(xí)診斷對深度學(xué)習(xí)算法的精度與準度要求較高，其準確性有待優(yōu)化。

1.4 智能決策與體育人才識別

專家系統(tǒng)與決策支持系統(tǒng)的結(jié)合可以形成智能決策支持系統(tǒng)，能輔助解決體育教育決策與評價問題。智能決策支持系統(tǒng)可用于個性化體育訓(xùn)練。波蘭研究者提出了一種跨欄運動專家系統(tǒng)（iHurdling）[6]，可生成跨欄運動訓(xùn)練負荷并預(yù)測成績。還有研究利用大數(shù)據(jù)挖掘與分析，分析學(xué)習(xí)偏好及學(xué)習(xí)策略，實現(xiàn)個性化體育教學(xué)。智能決策支持系統(tǒng)可用于運動選材。巴西研究人員開發(fā)了一種體育數(shù)據(jù)實時分析專家系統(tǒng)（iSports），可識別出高水平足球運動候選人才。近期國外研究利用iSports軟件結(jié)合實驗室測驗對在校青少年體育人才進行了診斷，能有效識別女性足球運動潛能[7]。目前，智能決策支持系統(tǒng)的局限之一是需配合實驗室測試才能進行體育人才測評，二是尚未整合學(xué)生生理和心理參數(shù)，生成的體育教學(xué)訓(xùn)練方案僅具參考價值。

2 人工智能與體育教育融合的反思

體育教育之于人工智能的應(yīng)用最終落腳于促進學(xué)生身心發(fā)展上，有必要從心理發(fā)展與教育視角進行反思。

2.1 重視人工智能與學(xué)生認知發(fā)展的交互作用

人工智能可以改變大腦結(jié)構(gòu)并促進認知表現(xiàn)，例如，利用計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)的動作視頻游戲可增強注意能力，提高多目標追蹤能力和加快反應(yīng)速度等。人工智能還能促進運動認知加工并提高運動表現(xiàn)。例如，腦電圖可用于探索運動中的大腦活動[8]；神經(jīng)反饋技術(shù)訓(xùn)練可改善注意和工作記憶，從而發(fā)展足球射門技術(shù)、射箭水平等。

人工智能應(yīng)用與認知發(fā)展存在螺旋式上升的關(guān)系，二者相互促進。智慧體育教學(xué)需順應(yīng)學(xué)生認知水平，把脈技術(shù)對認知發(fā)展的潛在影響，適時調(diào)整教學(xué)要求，實現(xiàn)精準教學(xué)。后續(xù)研究需立足人工智能對體育核心素養(yǎng)發(fā)展的作用，著力探索人工智能、認知、體育教育三者關(guān)系，為深入分析人工智能在體育教育中的作用機制提供認識視角。

2.2 重視個性化學(xué)習(xí)和集體化學(xué)習(xí)優(yōu)勢互補

人工智能推動了泛在學(xué)習(xí)與自適應(yīng)學(xué)習(xí)發(fā)展，體育教學(xué)進一步個性化和碎片化，帶來了教學(xué)效果的監(jiān)控難度。個性化學(xué)習(xí)與集體化教學(xué)制度的矛盾日益突出，需實現(xiàn)二者優(yōu)勢互補?？陀^上，需不斷升級技術(shù)監(jiān)測手段，提供準確系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)監(jiān)測支持服務(wù)；主觀上，體育教師需結(jié)合學(xué)生個性特征，重構(gòu)教學(xué)內(nèi)容，再造教學(xué)流程，尋求個性化與集體化學(xué)習(xí)結(jié)合的多元教學(xué)評價方式。

2.3 重視體育教師信息素養(yǎng)培養(yǎng)

目前，我國體育教師主動利用體育大數(shù)據(jù)信息的能力有待提高，必須重視教師信息素養(yǎng)培養(yǎng)，在發(fā)展體育人工智能專業(yè)人才的同時，賦能體育教師互聯(lián)網(wǎng)思維，推進信息化環(huán)境的教師角色轉(zhuǎn)型，打造具有應(yīng)用人工智能創(chuàng)新教育教學(xué)能力的高素質(zhì)專業(yè)化體育教師隊伍。

2.4 解決體育教育評估精準化和人性化的矛盾

人工智能技術(shù)引發(fā)了體育教育評估精準化和人性化的兩難困境。一方面，機器學(xué)習(xí)與專家系統(tǒng)可以利用大型數(shù)據(jù)集和標準化測試，快速學(xué)會根據(jù)測試結(jié)果對學(xué)生進行分類，避免教師評估的主觀性干擾。另一方面，標準化測試結(jié)果往往是機械性與碎片化的，教師對學(xué)生的評價有整體性優(yōu)勢，如何在標準化評估技術(shù)中融入整體評價，將是未來人工智能應(yīng)用于體育教育評估時需思考的關(guān)鍵問題。

當前人工智能技術(shù)在體育教育中的應(yīng)用還存在倫理困境。例如，監(jiān)控并反饋學(xué)習(xí)情況時可能侵犯學(xué)生隱私，產(chǎn)生道德和監(jiān)管挑戰(zhàn)，催生兼顧數(shù)據(jù)獲取與隱私保護的技術(shù)需求。需加強風(fēng)險研判和防范，確保人工智能在體育教育領(lǐng)域應(yīng)用的安全性與可控性。

3 結(jié)語

體育教育與人工智能融合可促進海量體育教學(xué)資源建構(gòu)與交互，創(chuàng)新教學(xué)方式與教學(xué)互動，提供體育學(xué)習(xí)診斷及人才識別等，推動體育教育變革，培育創(chuàng)新性體育人才。未來智能體育教育發(fā)展要求必須重視人工智能與學(xué)生認知發(fā)展的螺旋上升式交互關(guān)系，綜合考慮個性化與集體化學(xué)習(xí)優(yōu)勢，動態(tài)審視教師信息素養(yǎng)，促進教師賦能，支持學(xué)生體育能力多維評價。