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▼ 本次分享的内容原文来源

本文前言和主要内容概括

首先，在引言部分阐述了体育教育的重要性、传统体育教育面临的挑战以及人工智能带来的发展契机，为后续讨论奠定基础。接着，文献综述涵盖了人工智能在体育教育各方面的应用，包括教学过程、训练教学、特定项目教学，以及与体育教师的关系和相关技术分类与应用等，同时指出了现有研究的不足。

然后，探讨了对体育教师培训的影响，涉及心态转变、技术技能提升、伦理与安全意识强化以及团队协作与沟通能力促进等方面。再者，分析了人工智能在体育教育中面临的挑战与伦理考量，如技术层面问题、自身局限性、伦理和数据安全问题等。

最后，在结论部分总结了研究成果，包括作者贡献、资金来源、利益冲突声明，以及对体育教育中人工智能应用的价值评估和未来展望，强调了跨学科合作、技术培训和伦理政策的重要性，为读者呈现了人工智能在体育教育领域从理论到实践、从现状到未来的全面画卷。

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人工智能在体育教育中的应用：全面综述与未来教师培训策略 公共卫生前沿 通讯作者

• Wang Yuping1和Wang Xinyan2*

• 1中国吉林大学哲学社会学院，长春，中国

• 2吉林大学体育学院，长春，中国

• Wang Yuping1和Wang Xinyan2*

• 1中国吉林大学哲学社会学院，长春，中国

• 2吉林大学体育学院，长春，中国

人工智能（AI）技术作为一种重要的新兴工具，正在深刻改变我们的生活，并为提高生产和生活效率提供动力。数字化和智能化发展也已成为体育产业的发展方向，这给体育教育（PE）的转型和体育教师素质的提升带来了新的要求。体育教育是公共卫生系统的重要组成部分，人工智能可以深度参与教学策略的制定、教学过程的跟踪和教学结果的评估，有效提高教学质量。目前已经开展了关于人工智能技术在体育教育中应用的研究。本文对现有研究进行了全面综述，并对研究进展和现状进行了综合分析。讨论了人工智能在体育教育中的潜在应用领域，以更好地推动体育教育的智能化和数字化升级。我们发现，人工智能在体育教育中的应用研究仍处于早期阶段，研究内容在广度和深度上有待加强。此外，本文分析了人工智能时代教育转型背景下体育教师发展和培训面临的挑战，并探讨了未来体育教师应掌握的人工智能技术相关的必要技能和知识，以有效实现教学水平的提高和公共卫生系统的可持续发展。本文的综述为教育工作者和政策制定者制定高质量的教师发展和培训机制提供了有价值的指导，并为人工智能在体育领域的应用和发展提供了新的参考。

关键词

人工智能；体育教育；教师培训；公共卫生；全面综述

1. 引言

体育教育（PE）是公共卫生系统的重要组成部分，在促进学生身心健康方面发挥着重要作用。通过教授和组织学生参加各种体育活动，可以培养学生的运动技能，增强他们的身体素质，提高他们的团队合作精神和竞争意识。

▼ 需要的自己拿走

实验表明，中等强度和高强度的运动对学生的健康大有裨益（1）。同时，体育教育还致力于培养学生的自信心、毅力和韧性等心理素质，帮助他们应对学习和生活中的各种挑战。从长远来看，通过体育教学培养学生良好的运动习惯和终身运动意识，对提高社会整体健康水平具有重要意义（2）。

尽管体育教育在学生的全面发展中发挥着重要作用，但传统体育教育在实践中面临诸多挑战。首先，教学过程通常对所有学生采用相同的教学计划，忽视了学生个体之间的差异（3, 4）。事实上，不同的学生不仅身体素质不同，而且对体育项目和教学方法的兴趣也不同。传统的大班教学很难针对学生的特点提供更合适的指导和帮助。其次，传统的体育评价机制相对简单，缺乏科学的评价体系和数据支持。教学方法相对单一，课堂组织过程依赖教师的主观决定，这对教师的经验和能力要求较高，且教师的素质和能力存在明显差异。现有的身体素质评价机制依赖于固定身体素质项目的测试结果，可能无法全面反映学生的整体素质（5）。此外，偏远地区高水平教师的短缺影响了教学质量（6），体育教育也面临着师资比例不平衡的问题。同时，培养学生良好的运动习惯对他们的终身健康至关重要，但传统教学方法难以详细跟踪所有学生的运动过程，更难以进行进一步的个性化分析和改进。

人工智能（AI）技术的快速发展为优化体育教育机制提供了良好的解决方案。近年来，人工智能逐渐渗透到各个领域（7），包括教育领域。随着人工智能技术在教育领域的渗透，人工智能技术凭借其强大的数据处理和智能分析能力，为传统教育的创新带来了新的可能性。

▲ 图1

随着人工智能技术在体育教育中的应用逐渐深入，越来越多的研究和实践表明，人工智能可以在提高体育教学有效性、优化教学过程和促进学生发展方面发挥重要作用。通过人工智能技术，教师可以获取详细的学生运动数据，进行准确分析，制定个性化的训练计划，提高教学的针对性和有效性。 同时，人工智能技术可以通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）模拟真实的运动场景，帮助学生在安全的环境中进行训练，提高运动技能。此外，人工智能技术还可以实时评估学生的运动表现，提供即时反馈，帮助学生快速提高。这些应用不仅提高了体育教育的质量和效果，还激发了学生对运动的兴趣和热情。

尽管人工智能技术在体育教育中显示出巨大潜力，但现阶段体育教师在应对这一新兴技术时仍面临许多缺陷和挑战（8）。首先，许多体育教师缺乏人工智能技术的基本知识和使用技能，难以在教学中有效应用人工智能工具。其次，传统教师培训体系中对人工智能技术的培训不足，教师很难通过自学掌握复杂的人工智能技术。此外，一些教师对人工智能技术存在抵触情绪，担心人工智能会取代他们的教学工作。这种心态影响了人工智能技术的推广和应用。因此，为了充分发挥人工智能技术在体育教育中的作用，迫切需要将人工智能技术的学习和应用纳入体育教师的培训过程，提高他们对人工智能技术的接受度和应用能力。

为了更好地促进人工智能在体育教育中的发展，提高体育教师的能力，本文系统地回顾和讨论了现有的与人工智能在体育教育中应用相关的研究。为了全面了解人工智能在体育教育中应用的当前研究现状，找出研究的不足之处，并探索未来的研究方向。我们回顾了通过SCIE或SSCI检索到的、研究内容为在体育教育中使用人工智能方法的文章。文献检索的关键词包括但不限于以下组合：“人工智能”、“深度学习”、“机器学习”、“体育教育”、“人工智能在教育中的应用”、“数字体育”、“智能教育工具”等。为了保持文献综述的重点，排除了与体育教育无关的人工智能应用研究以及已检索但被撤回的文章。通过分析人工智能在体育教育中的应用现状、面临的挑战和未来发展方向，我们旨在为教育工作者和政策制定者提供有价值的参考，促进人工智能技术在体育教育中的广泛应用，并为培养能够适应新形势和新技术的高水平体育教师提供指导。我们希望本综述能够推动人工智能技术与体育教育的深度融合，提高体育教育的整体水平，为学生的全面发展做出贡献，并有助于提高全民健康水平。

2. 文献综述

▲ 这儿有图

2.1人工智能在体育教育中的应用

在体育教育领域，人工智能技术的应用发展迅速，使体育教育更具互动性和针对性，提高了学生的参与度和学习效果。人工智能技术主要用于体育教学过程的辅助、学生学习效果的评估、个性化教学的设计和课堂互动。其核心目标是提高学生的学习兴趣和运动效果，同时也有助于教师优化教学策略。

新兴的人工智能技术产品可以成为体育教育的辅助工具，有助于提高体育教育水平。Keiper等人（9）探索了使用ChatGPT辅助体育管理教育的可行性，并认为ChatGPT可以成为一种多功能工具，帮助教师和学生完成体育教育中的各种任务。作者还讨论了使用ChatGPT时需要注意的问题，并就ChatGPT如何补充和支持体育管理教育提出了实用建议。

信息技术的发展为体育教学模式的拓展提供了新的可行性。Shin等人（10）基于人工智能技术构建了一个虚拟体育教室，教师可以在线监督和指导学生的体育过程。基于人工智能的姿势检测技术应用于该系统，并设计了五个有趣的游戏，以提高学生的参与兴趣和运动效果。虽然该系统是为在COVID - 19大流行期间学生的体育课而设计的，但诸如恶劣天气和学生的负面情绪等各种因素也可能阻止学生有效地参与线下体育课（11），而在线虚拟课程是对线下课程的有益补充。Wang等人（12）也为大学生提出了一个虚拟现实体育教学环境。在硬件层生成的交互式和沉浸式VR内容的基础上，使用支持向量机（SVM）和粒子群优化（PSO）技术对学生在一系列体育活动中的表现进行准确分类和评估。

过多的评价因素和不完善的评价框架给高校体育教学评价带来了一定的挑战。为了简化评价过程，提供一个有效的教学方法评价框架，Li等人（13）研究了一种基于人工智能的多特征模糊评价模型。该框架使用模糊指令整合自然/人类语言，考虑了管理阶段、教师和学生三个评价视角，并采用了增强型布谷鸟搜索优化算法。它结合了基于功能标准设计的学生流动机制和运动向量解构。

在对不同身体素质的人进行体育教学时，很难用统一的运动方法实现全球身体健康的优化。为了在体育教育过程中根据人群的身体特征提供更优质、定制化和个性化的健康管理服务和指导，Li和Li（14）使用Bamberg算法优化反向传播神经网络，为不同身体素质的人选择运动处方提供决策。该系统基于大量历史数据和经验总结进行训练，以提高为不同身体素质用户提供可靠处方的灵活性和准确性。

在教学过程中，除了为不同身体条件的学生制定灵活的教学计划外，在学习过程中监测和评估每个学生的身体状况也非常重要，这需要可靠的技术支持。Feng（15）提出了一种基于人工智能的体育管理系统，主要完成对学生体育成绩的管理和身体状况的评估。基于学生在体育课程中产生的大量体能和体育成绩等数据，使用C4.5算法作为决策树分类算法进行数据挖掘，将数据划分为多个子数据集，并进一步构建基于数据挖掘的成绩管理和体能分析系统。

建立一个科学系统的学校体育环境评价体系和良好的课堂教学效果评价机制非常必要。物联网和人工智能技术是综合评价体系的重要支撑。Yu和Mi（16）构建了一个基于物联网的体育教学系统。使用黄金正弦算法（Gold - SA）和反向传播神经网络（BPNN）模型对提出的模型进行评估。基于该系统，教师可以向学生发布具有3D演示功能的学习内容，还可以远程观察学生的运动状况。

除了提高学生的运动表现外，培养良好的运动习惯以确保他们的长期身体健康也是一个非常重要的教学目标。传统的课堂教学方法在监测和评估学生的运动习惯方面仍然存在不足。Peng和Tang（17）提出了一个综合智能服务系统，包括智能终端设备平台、体育场智能平台和健康云管理平台。收集和存储教学过程中的文本和音频格式数据，并使用人工智能进行后台数据分析和处理，以促进对课堂教学过程的长期监督和综合分析。

心理健康问题具有隐蔽性，容易被忽视。体育专业学生的心理健康教育也是需要关注的教学内容。Liang等人（19）使用大数据和人工智能评估体育专业大学生的心理健康教育。受教育者、心理健康信息和接收中介处于有序循环并相互转化，共同构成了大学生心理健康大数据模型的运行机制，并使用CNN对学生的心理健康问题进行预警。

在以物联网和人工智能等技术引领的数字智能体育发展过程中，教师的能力、意愿和素质也非常重要。BuceaManea - Toni¸s等人（20）研究了教师在使用信息智能教学方法时的经验和状况。调查结果表明，虽然在线教学的总体结果良好，但学生和教师都会有一定的心理压力。教师对在线教学方法和平台感到满意，他们的教学能力和工作水平得到提高，并认为MOOC平台和VR应用是体验式和游戏化教学中的良好在线教学解决方案。

体育教育基础设施的改善对优化教学效果也具有重要意义。随着信息化程度的不断提高，更多的数据信息需要通过网络传输。Zhai和Chen（21）使用机器学习算法对传统体育信息系统光通信系统中的相关数据进行预处理和特征提取，并进一步选择合适的机器学习模型进行训练和优化，最终应用于光通信系统，以提高通信速率，确保教学效果。

2.2人工智能在体育训练教学中的应用

人工智能在体育训练和管理中的应用为运动员和教练提供了更准确有效的工具。通过物联网设备和深度学习技术，人工智能可以实时监测运动员的身体状况和表现，从而优化训练计划和管理策略。这项技术不仅提高了运动员的竞技水平，还提高了训练过程的安全性和科学性。

在传统的体育训练和学习过程中，学生需要依靠教师和教练的经验来解决遇到的问题。面对面教学不仅不够灵活，而且当教师能力参差不齐时，难以确保学生得到高质量的指导。Wei等人（22）构建了一个基于人工智能技术的体育理论专家系统，帮助学生获得系统的理论和技术支持，更好地学习体育训练方法，促进训练效率的提高。提出的专家系统包括学生模块、教练模块、信息管理模块、知识库模块、信息处理模块和教学模块。提出的系统还可以根据收集的信息分析学生的状态，为教练制定合理的训练计划提供参考。

传感器和物联网技术的快速发展为体育训练的数字化和科学化提供了技术基础。可以感知、收集可靠的人体运动数据并传输到云端，由服务器进行综合处理。Zhang等人（23）介绍了一种系统架构，使用可穿戴无线传感器网络收集学生运动数据，并基于物联网将其传输到服务器。使用贝叶斯深度分类器和采用自适应优化的深度学习算法对服务器上收集的数据进行分析。人工智能算法实时处理个人的运动行为和健康状态数据，并完成对个人未来状态的预测，为学生的体育训练过程提供参考，促进个性化和更有效训练计划的制定。

在建立对学生运动状态的实时感知的基础上，设计一个高效的体育风险评估和损伤预警处理机制非常必要，因为损伤会严重影响学生的竞技实力和身体健康。Guangde（25）提出了一种使用深度学习的体育教育和应急响应系统，为在运动中受伤的学生提供急救保护，有助于营造更好的体育教育环境。基于无线自组织网络的可穿戴传感器仍然是收集数据的重要工具，包括惯性测量单元（IMU）、全球定位系统（GPS）、磁力计、陀螺仪和加速度计传感器。使用深度神经网络预测学生的运动状态和潜在损伤。

在一些体育教学场景中，可穿戴无线传感器设备会降低学生的体育训练效率。基于视频数据源的体育事故应急响应机制可以作为一种有效的补充。Leilei等人（26）提出了一种基于深度卷积神经网络处理摄像头采集的视频流图像的体育事故实时检测和分析方法。当学生受伤时，系统主要分析损伤的位置、类型、严重程度和原因。教师和学校可以更快地了解和获取学生受伤的详细信息，并进一步制定治疗方案。

2.3人工智能在特定体育项目教学中的应用

在特定体育项目中，人工智能技术的应用开始显示出巨大潜力。通过数据分析和机器学习，人工智能技术可以帮助运动员和教练优化技术动作，提高训练效果，制定更科学的比赛策略。这些技术的应用不仅广泛应用于专业体育，也逐渐渗透到校园和业余体育中，提高了体育的整体水平。

为了构建一个强大、高效且通用的网球教学智能辅助系统，并为提高体育教学模式的智能化提供新的视角和方法，Song（27）将人工智能技术引入网球教学。在论证了人工智能在网球教学过程中的适用性的基础上，提出了一个包括专家系统、图像采集系统和智能语言系统的综合教学辅助系统。为了解决辅助教学系统在训练和学习过程中面临的困难，基于压缩感知技术设计了一个从时间序列数据中学习大规模模糊认知图的框架。

建立一个更接近现实的虚拟现实辅助教学系统，可以在指导学生时作为更有效的工具。Li等人（28）研究了通过基于元宇宙授权的360度全景VR足球教学视频，在移动互联网环境下提高足球教学质量的策略，该策略基于人工智能下的机器学习和K - 均值算法。在云 - 边协同架构下，详细研究了视频流的优化传输策略，以提高终端在请求资源时的命中率，降低系统的整体负载。

在传统教学过程中，教师根据自己的感官判断学生的体育特征和竞技能力，依赖于教师积累的经验而非数字科学系统。随着人工智能技术的发展，可以开发出更科学、规范和迭代的评价工具。He等人（30）针对400米跑教学，设计了一个基于Kinectv2技术和ORB特征提取算法的运动特征提取系统。该系统实时捕获和提取学生的运动姿势数据，提供师生之间的实时动态交互，促进课程教学的实时性和针对性。图2显示了该系统的测试结果分析和显示界面。

学生对新技术的好奇心可以促使他们更好地融入基于人工智能技术的体育教育。Polecho´nski（32）使用乒乓球VR平台Racket Fury研究新技术的应用价值。

▲ 图3：在虚拟现实中与人工智能对手打乒乓球（32）。（A）第三人称视角。（B）虚拟现实视角。经许可转载自雅采克·波莱乔恩斯基（Jacek Polechonski）的“根据游戏模式评估在沉浸式虚拟环境中打乒乓球时体育锻炼的强度和吸引力”，遵循CC BY 4.0许可协议，https://bmcsportsscimedrehabil.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13102 - 024 - 00945 - y。

图3显示了学生使用Racket Fury平台与人工智能虚拟对手对抗的图像。通过心率监测和自感用力度评分（RPE 6 - 20）评估VR训练期间的运动强度。根据用户与人工智能对手对抗时的表现评估训练效果，使用体育活动享受量表测量用户满意度，并根据参与体育教育教师的问卷调查（30名参与者）评估测试应用在体育和体育教育中的潜在有用性。测试结论表明，在VR中与人工智能对手竞争可以增加运动强度和体育乐趣，体育教师高度评价了这一应用。

尽管前景广阔，但人工智能在体育教育中的应用仍需经历一个不断发展和完善的过程。Masagca（33）使用人工智能生成一套健美操训练计划，另一位人类教练制定另一套计划。在不同的学生群体中使用不同的训练计划，比较两种训练计划的效果。结果表明，虽然人工智能生成的计划也有一定效果，但总体上在提高学生素质和能力方面不如人类教练制定的训练计划有效。

值得一提的是，在体育教育中有许多具有巨大应用潜力的新技术和设备。例如，在滑雪项目中，研究人员建立了多种系统以更好地监测运动员的运动姿势。

▲ 图4：滑雪运动中的动作捕捉技术。（A）改编自伊西多罗·鲁伊斯 - 加西亚（Isidoro Ruiz - García）等人的“基于低漂移惯性传感器的高山滑雪性能分析系统的开发与评估”，经许可使用，遵循CC BY 4.0许可协议，https://www.mdpi.com/1424 - 8220/21/7/2480；（B）经许可转载自尼古拉·彼得罗内（Nicola Petrone）等人的“恒定等效落高地形公园跳台的设计、建造、测量和测试”，遵循CC BY 4.0许可协议，https://link.springer.com/article/10.1007/s12283 - 017 - 0253 - y；（C）改编自贝内迪克特·法塞尔（Benedikt Fasel）等人的“基于惯性传感器的高山滑雪比赛中运动员相对关节中心位置和质心运动学估计方法”，经许可使用，遵循CC BY 4.0许可协议，https://www.frontiersin.org/journals/physiology/articles/10.3389/fphys.2017.00850/full；（D）改编自弗雷德里克·迈耶（Frédéric Meyer）等人的“用于测量滑雪板固定器接口处力和扭矩的新型嵌入式测力仪的开发”，经许可使用，遵循CC BY 4.0许可协议，https://www.mdpi.com/1424 - 8220/19/19/4324。

图4显示了基于红外摄像机（34）、IMU传感器（35）、视觉捕捉（36）和3D测力仪（37）的运动传感和捕捉技术。

虽然这些用于专业体育的新技术和设备尚未应用于体育教育，且这些技术尚未与人工智能很好地整合以进一步提高系统性能，但这些技术可以为人工智能在体育教育中的应用提供技术基础。

2.4人工智能与体育教师的关系

在体育教育中，教师与人工智能的关系是一个重要的研究方向。人工智能技术的引入不仅改变了传统教学模式，也对教师的角色和职责提出了新的要求。教师需要与人工智能技术合作，利用技术提供的工具和数据更好地指导学生的学习和训练。同时，人工智能技术也为教师提供了更多的教学资源和支持，提高了整体教学水平。

在基于人工智能技术研究特定体育项目或过程的优化时，也有必要从宏观角度探索人工智能与体育教育的关系，这有利于促进人工智能技术在体育教育领域的全面发展。Lee和Lee（38）研究了人工智能技术在体育教育领域的原理和用途，并对潜在的适用技术领域进行了深入分析。人工智能不仅可以作为体育教师的重要辅助工具，也可以成为促进学生自主成长的有效支持。通过不断的迭代进化，人工智能教师将逐渐成熟并变得更加专业。 人类教师需要适应技术的发展，学会使用人工智能工具来提高自己的教学能力。固执地从事人工智能可以完成的工作最终将被人工智能取代。从事更具创造性的工作是未来体育教师的方向。

新一代信息技术，包括物联网、云计算、大数据、人工智能和移动互联网，将共同重塑体育教育的模式和理念。构建学校智能体育（SSPE）系统的过程面临诸多挑战，需要政府、学校、教师和学生的共同关注和参与。Deng等人（39）对SSPE的基本理论、建设现状、应用案例、生态系统、未来挑战和优化路径进行了深入系统的分析。 其中，SSPE对教师的教学素养和创新能力提出了更高要求。教师需要具备更扎实的信息技术应用能力，能够熟练使用各种教学工具和资源；同时，他们需要有敏锐的观察力和沟通能力，能够把握学生的个体差异，实现个性化教学。此外，他们需要具备使用数据分析技术的能力，以便及时发现问题，调整教学策略，提高教学效果。教师还需要了解SSPE的评价标准，并根据这些标准调整教学策略，以提高学生的体能表现。

3. 体育教育中的人工智能技术

根据文献综述，我们可以看到人工智能技术已经开始在体育教育中广泛应用。然而，相关的理论创新和工程应用还不够广泛和深入。充分利用人工智能技术可以促进体育教育的数字化和智能化发展，但这一过程需要高水平的人才团队来规划、研究、应用和验证相关的理论框架和创新技术。在本节中，我们主要讨论可用于体育教育的人工智能工具和平台、人工智能在体育教学中的益处以及当前人工智能在体育教育发展中存在的问题。

▼ 这儿有图，各位可以拿走用

3.1体育教育中使用的人工智能工具和平台

各种人工智能工具和平台可用于体育教育，以提高教学效果和学生的身心素质。这些工具和平台可以是通用的商业解决方案，也可以是根据体育教育需求专门定制的工具。不同类型的工具各有优缺点，但如果合理使用，都可以提高体育教育的教学效果和管理效率。

▲ 阐述说明潜在的人工智能技术、关键技术点和应用

从技术分类的角度来看，许多人工智能技术可以应用于体育教育，包括机器学习、强化学习、神经网络、支持向量机、进化算法和群体智能、模糊逻辑和专家系统、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、可穿戴传感器和物联网等。图5显示了这些技术的关键技术点和潜在应用。

▼ 各位直接可以看图，思维导图我不加水印了，有需要的朋友们自行保存拿走（对了，如果您方便的话，希望您可以帮我传播转发一下本文

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（2）强化学习是机器学习中的一种方法。模型优化过程需要与环境交互，学习如何根据奖励机制采取行动，并通过不断尝试优化策略。它可以应用于一些需要交互式学习和不断改进的项目。例如，在智能训练系统中，通过学生的表现和反馈不断调整训练计划，以促进系统能力的不断提高。

（4）支持向量机主要用于分类任务，例如，对学生的身体状况、体育表现、测试结果等进行分类，以便为其类别进一步定制有针对性的解决方案。

（5）以进化算法和群体智能为代表的仿生算法可用于优化和解决体育教育中的复杂问题，例如，在多个影响因素的前提下找到最佳平衡点，优化学生的训练计划或团队组建模式等。

（6）模糊逻辑和专家系统等模型通常用于因果推理。模糊逻辑通常用于处理不确定性和模糊推理，而专家系统模拟人类专家的决策过程。当学生在体育教育中学习和锻炼时，许多相关状态也是模糊的，可以使用模糊逻辑进行处理。专家系统可以模拟教师或教练，为学生提供实时指导和诊断。

（7）深度学习是神经网络的一种特殊形式，适合于从大量数据中自动提取特征，并进行分类和回归。它可以帮助教师对学生进行分类，以便提供适应性指导和调整训练计划等。

（8）自然语言处理旨在使计算机能够理解、分析和生成自然语言。它可以应用于师生之间的语音智能交互，为其他智能系统提供智能交互模式，并自动生成文本信息等。

（9）计算机视觉旨在通过分析视频图像使计算机理解学生的运动状态或课堂组织状态，是体育教育智能化的重要组成部分。

（10）可穿戴设备和物联网是体育教育中数据收集和传输的关键基础设施。一方面，它们为人工智能技术提供了数字基础；另一方面，人工智能技术也可以应用于这些基础设施中，以提高设备性能和用户体验。

学校、教师、学生和研究团队在体育教育中扮演着不同的角色，对人工智能工具和平台有各自的需求。

▲ 图6：人工智能技术在体育教育中的港在应用领域。

如图6所示，基于人工智能在群体中的研究和应用，从应用领域分类的角度来看，潜在的工具和技术主要可以分为六类： 学校管理和教学辅助、教师辅助和培训、学生个性化学习和健康管理、体育训练和表现分析、体育研究和创新以及通用人工智能工具。

人工智能技术可以帮助学校优化管理和运营模式，提高体育教育教学效果，促进教师和学生技能和能力的提升。在课程管理方面，人工智能技术可以帮助学校更好地分析不同体育课程安排模式与学生运动技能和身体素质之间的关系，确保体育课程与其他课程的合理匹配，提高学生的参与度和运动效果。同时，通过探索不同体育项目与不同身体素质学生素质提升之间的关系，可以优化体育课程中各项目的安排比例。在资源分配方面，面对班级和学生众多而体育场地有限的困境，人工智能技术可以帮助学校更好地进行综合调度，促进有限体育资源的高效利用。根据不同班级学生的特点和现有体育教师的比例，还可以优化教师的课程安排，提高学生需求与教师能力之间的匹配度。通过建立一个包含各种文本、音频和视频体育材料的大数据平台，人工智能技术可以帮助学校更好地向学生推送体育锻炼咨询和指导。人工智能技术也是智能体育场馆建设的关键支撑，可以提高场馆的运营效率和师生的体验质量。人工智能可以根据实时数据优化照明和暖通空调系统，在保持舒适度的同时降低能源消耗。数字体育设备和智能人机交互功能可以增加师生参与体育锻炼的兴趣。对运动过程的全面跟踪和分析也可以提高学生的成就感，帮助他们优化运动策略。在综合评价方面，传统教学模式下很难评估全校体育教学的综合效果。人工智能技术可以帮助学校分析每位教师的教学特点，为提高教学能力提供推荐指导。对学生学习成果的评估可以为后续学生的课程设置和调整提供依据。事物是动态发展的。人工智能技术可以帮助学校更好地分析教师和学生的动态特征，为提高体育教学效果提供动力。

除了增强身体素质外，体育教育的一个重要目标是提高学生的竞技技能，使他们在比赛中取得更好的成绩。在体育训练和性能分析中也需要适应性地研发人工智能技术应用。首先，在集成的数字和智能体育框架内，准确收集和记录学生身体姿势、生理和心理状态的细节至关重要。需要各种数据类型来支持优化他们的竞技技术。面对不同类型的体育项目，人工智能技术可以帮助分析需要收集哪些类型的数据以及这些数据特征与学生竞技水平之间的关系。此外，这些数据在优化训练计划中起着重要作用。人工智能技术可以对学生特定训练过程中的各种数据进行时间序列相关分析，这不仅有助于评估长期训练计划的有效性，还可以帮助教师了解不同项目在训练过程中的特点和瓶颈，为后续指导提供依据。人工智能技术还可以用于分析团队运动中的团队协作状态。基于人工智能的系统可以监测和记录团队成员的关键数据，并分析每个成员的表现和协作状态。详细的统计信息和决策结果可以作为教师的辅助决策工具生成。这些数据包括位置、姿势、运动轨迹、传球时间、成功率、跑步距离等。借助人工智能技术，可以确定团队内部的优势和劣势，然后制定有针对性的训练计划。同时，人工智能可以模拟不同的战术场景并评估其有效性，以帮助团队优化战术策略。在人工智能技术的支持下，教师和学生可以更全面地了解他们的团队，并且所做的决策基于数据，更加科学，有利于提高团队的整体表现和实力。在团队协作分析方面，人工智能技术可以用于分析团队的竞争数据并优化协作策略。同时，通过分析对手的战术和弱点，可以制定更有针对性的比赛策略。人工智能可以协助教师和学生击败对手。通过预演和预测比赛中可能出现的各种场景，可以为换人、战术调整和关键时刻的决策提供建议。这种数据驱动的分析和预测增强了现场作战的灵活性和适应性，有助于最大限度地发挥团队的整体实力。在人工智能技术的支持下，现场决策变得更加科学、准确和高效，从而提高了团队的竞争力和获胜机会。

对于学生和教师来说，掌握基本或简单的人工智能技术或开发的工具或平台可以帮助他们解决科研问题，同时提高自身能力。但对于与体育研究和创新相关的复杂技术或产品，在研发过程中需要专业团队。首先，人工智能技术可以用于创新教学模式，改变传统的以教师讲授为主、学生被动接受的落后方法。新的教学过程可以更加互动和灵活，而这种新模式的建立需要技术系统和配套产品的支持。人工智能可以感知和分析教学过程中教师和学生的状态和需求，自适应地推送人机交互信息并调整人机交互内容，在教师和学生之间建立更紧密的沟通和互动关系，促进体育教学效果的有效提升。其次，智能设备的研发也在很大程度上依赖于专业团队。这些设备包括具有人工智能智能的运动服装和收集人工智能所需数据的专业设备。在运动服装中集成人工智能功能不仅可以用于监测和分析用户的实时状态，还可以为用户提供友好的交互功能，从各个方面改善运动体验。在数据收集设备方面，可穿戴传感器是代表，为体育教育中人工智能技术的研发提供了重要的数据支持。此类设备的研发及其随时间的改进涉及多个领域专家的协作，重点在于提高舒适性和可靠性。此外，人工智能技术在开发新体育项目方面也具有巨大潜力。通过深入分析参与各种项目的学生的表现、兴趣、体能指标等数据，我们可以探索不同项目的特点和优势，为设计新型体育项目提供参考。同时，开发具有智能交互功能的新体育设备也可以提高学生运动的乐趣，创新体育模式，丰富体育教学的内涵。需要注意的是，随着科学技术的发展和观念的更新，体育学科与医学、信息科学等学科之间的交叉关联不断加深。人工智能技术在跨学科融合研究中也可以发挥关键作用。例如，人工智能可以结合医学和体育科学的数据，探索体育教学与人类健康之间的关系。此外，人工智能技术还可以促进体育生理学、医学成像和智能传感技术的深度融合，推动个性化医疗和体育康复的发展。这种跨学科融合不仅提高了研究的深度和广度，还促进了体育科学和医学领域的创新，为健康管理和体育训练提供了新的视角和方法。因此，人工智能技术在跨学科研究中的应用显著提高了对复杂健康问题的理解和解决能力，推动了科学技术的进步。

一些现有的通用商业人工智能工具或平台也可以应用于体育教学。

例如，在数据分析和管理方面

在健康和健身监测工具方面，Fitbit（46 - 48）可以实时跟踪用户的心率、步数、睡眠质量和运动数据。其人工智能功能允许教师监测学生的健康状况，并根据收集的数据调整运动计划。

▼ Fitbit

MyFitnessPal（49 - 51）结合人工智能技术提供运动跟踪功能，可以帮助用户设定目标、记录进度，并提供个性化的健康建议，以支持学生的身体管理。

在教学辅助方面，ChatGPT（52 - 55）可以用于生成教学内容、回答学生问题并提供个性化学习建议。

Classcraft（56 - 58）通过游戏化元素提高学生参与度，利用人工智能技术跟踪学生行为，改善课堂体验。

Google Classroom（59 - 61）提供在线课堂和学生互动功能。其人工智能功能可以帮助教师自动分析学生表现，并提供个性化反馈，以提高教学效率。通用人工智能工具更容易获取，使用时功能稳定，使教师和学生更容易学习和使用。然而，当面对体育教育领域的专业应用需求时，它们无法满足专门的应用需求，需要开发专用的人工智能工具或平台。

3.2人工智能在体育教育中发展的现存问题

通过分析人工智能在体育教育中应用的现有研究分类，我们可以更好地了解人工智能在体育教育中发展的现状和问题。ChatGPT在体育教育中被用作助手（Keiper2023artificial）是商业通用人工智能工具在体育教育中应用的一个例子。教师和学生可以在教学和学习中使用它作为可靠的人工智能辅助，而无需自己学习和创新人工智能理论。然而，还有许多其他商业人工智能工具或平台，但现有研究尚未表明这些工具已有效地融入体育教育。

虚拟体育教室（10, 12）和在线教学平台（16）不仅可以创新教学模式，还可以为师生互动提供新的手段。 现有研究表明，在这些领域应用的人工智能已经引起了关注并取得了一定的成果。然而，要构建能够更好地满足用户应用需求和提高服务质量的虚拟和在线体育教室，仍需要进行更多更深入的技术研究。同时，尽管新教学模式有其自身的优势，但教师和学生在接受新技术和新平台时会感受到心理压力（20），这需要得到解决。

分析学生的身体差异并开展个性化教学（14）也受到了关注，这是精细化和人性化体育教育的一个例子。学生在身体素质和天赋方面的差异决定了通用的体育训练模式无法最大限度地提高特定个体的能力。适应学生特点的教学计划优化是体育教育科学发展的体现。

监测学生状态（15）是人工智能在体育教育中的一个重要应用，可以为评估学生的学习效果提供重要数据。除了运动状态监测，对文本和音频等数据的监测和分析也可用于评估学生的学习和教师的教学效果（17）。通过物联网收集数据并评估师生的教学效果也是一种有效的方法。对于特定体育项目，基于人工智能的学生运动状态监测和效果评估也受到了关注。实时运动状态监测还可以为教师的互动指导提供依据。

健康管理是体育教育中需要解决的一个重要问题，包括心理健康。通过CNN和大数据分析大学生的心理健康状况并提供健康问题预警是人工智能在体育教育中的有益探索。人工智能技术还可以为实现体育健康和心理健康的平衡发展提供有力支持（31）。

对于体育训练教学，基于人工智能的体育理论专家系统（22）已被研究用于帮助学生获取专业理论知识。针对特定体育项目的专家系统也已被研究（27），以提高网球教学的有效性。足球教学中使用了虚拟模拟教学（28）。体育训练监测（23）也受到了关注。对学生运动状况的评估和对未来状态的预测有助于提高训练效果。现有研究还考虑了运动损伤的预防（25）和治疗（26），为更好地保护学生健康提供了有效的工具和方法。

总之，我们可以发现人工智能在体育教育中的应用仍处于早期阶段。技术的成熟度和稳定性需要提高，技术应用的深度和广度仍然不足。在图6中，领域分支的部分用红色标记，表示相应的研究已经提出。我们可以看到，现有的大多数文献主要集中在围绕学生学习过程和教师教学过程的研究上。这些成果为深化人工智能在体育教育中的应用奠定了基础。然而，相关研究还不够充分。每个领域分支仍有许多需要研究的地方，但现有研究仍然稀少。在学校管理中应用人工智能的例子还没有。相关研究需要更多的教师教学数据以及学生学习和运动数据作为支持，并且在研究和扩展过程中存在一定的困难。在通用工具方面，现有的人工智能工具尚未充分应用于体育教育，如何更好地利用商业工具提高体育教育的有效性也需要进一步探索。体育研究和创新需要跨学科团队合作，在组织和实施过程中也存在困难，因此现有的相关研究仍然不足。

4. 对体育教师培训的影响

随着人工智能在体育教育中的应用不断深入，体育教育的智能化和数字化程度逐渐提高。这一趋势要求体育教师在技术、技能和思维等方面进行深入调整，以适应新的教学环境，有效利用人工智能技术提高教学效果。体育教师需要认识到人工智能技术在体育教育转型升级中的积极作用，提高对新技术的认知和接受度。体育教师的培训需要适应智能体育和数字体育发展的需求，调整培训理念、内容和方法，提高教师对人工智能技术的系统理解，使他们掌握人工智能工具的使用，掌握常见的人工智能技术，并具备将这些技术应用于解决体育教育问题的能力。

▼ 这儿有思维导图

4.1心态转变

在新时代的体育教师培训过程中，提高教师对人工智能技术的认识，促进他们对人工智能技术在体育教育转型中积极作用的认可和接受，将有助于推动人工智能在体育教育中更广泛、更深入的应用。一个良好的培训机制可以改变体育教师对人工智能的抵触情绪，缓解他们对未知新事物的恐慌。

在培训过程中，可以通过展示人工智能在体育教育中的成功应用案例，特别是这些案例中人工智能如何提高教学效果和减轻教师工作量的具体成果，增强教师对人工智能技术的信心。同时，通过解释人工智能技术的决策过程，让教师了解人工智能如何辅助教学，增加他们对人工智能系统的信任。通过解释将人工智能与具体教学目标相结合的案例，并展示其与实际教学需求的高度契合性，可以改变教师对人工智能的抵触态度，引导教师认识到人工智能技术不仅不会取代他们，反而会解放他们的精力，使他们能够更加专注于创造性教学和对学生的个性化指导。

4.2技术技能提升

人工智能在体育教育中的应用要求教师具备一定的技术技能。在教师培训中，除了人工智能技术的基本理论外，还需要涉及人工智能工具的基本使用以及数据收集和分析方法。

随着智能设备和可穿戴技术的快速发展和普及，体育教育中可收集和获取的数据量显著增加。教师需要掌握基本的数据分析方法，能够从大量的学生数据中提取有价值的信息，以优化教学策略。在教师培训中，需要涵盖人工智能技术与数据之间的关系，使教师能够根据学科目标设计数据收集计划。同时，教师应掌握常用的人工智能模型，并具备使用这些模型处理数据信息的能力。

在培训过程中，体育教师需要熟悉各种人工智能工具的使用，包括但不限于运动状态监测系统、智能教学平台、个性化训练生成器等。教师应通过实践操作练习掌握这些工具的功能和应用场景，以便在实际教学中灵活运用。

4.3强化伦理与安全意识

随着人工智能技术在体育教育中的广泛应用，伦理和数据安全等问题变得越来越重要。在体育教师培训过程中，强化伦理与安全意识是确保人工智能技术在体育教育中有效和负责任应用的重要组成部分。为了实现这一目标，培训的内容和方法需要全面涵盖数据隐私、伦理和安全风险管理等多个方面。学校应组建由教育专家、法律专家、伦理学家、心理学家和人工智能技术专家组成的伦理审查团队。在培训过程中，教师需要了解与伦理审查团队合作完成项目评估和审查的流程和规定。

4.4促进团队协作与沟通能力

体育教师的首要专业能力在于对体育理论和知识的掌握和应用。大多数教师只需学习基本的人工智能知识，而无需深入掌握人工智能技术。在完成复杂的人工智能技术应用时，需要与多学科专家和技术人员合作。促进团队协作和沟通能力对于确保技术的有效实施和优化教学结果至关重要。因此，体育教师的培训方法应更加灵活，适应人工智能在体育教育中应用的实际特点和动态需求。

在培训过程中，可以根据具体项目目标，让多学科技术专家参与培训体系。教师可以学习如何与技术专家和数据分析师合作，了解人工智能技术的实际应用和影响。还可以通过实际案例展示成功的跨学科合作如何促进人工智能技术的有效应用。通过案例研究，教师可以学习如何在教学中有效地整合不同领域的专业知识。结合教师的实际工作，可以定期组织灵活的技术培训和咨询课程，解决教师在人工智能应用中遇到的问题，使体育教师和技术团队能够讨论项目进展、技术问题和改进建议。这些会议有助于及时解决问题，并确保双方对技术应用有清晰的理解。

5. 挑战与伦理考量

尽管人工智能技术为体育教育的科学发展带来了许多机会，但它也伴随着一系列挑战和伦理问题，这些问题不仅影响人工智能技术的应用效果，还可能对师生关系、教学公平性和数据隐私产生深远影响。因此，在推动人工智能技术在体育教育中的应用过程中，需要正确处理所面临的问题，使人工智能技术更好地服务于体育教育的发展。

首先，在技术层面，人工智能系统的有效性在很大程度上依赖于高质量的数据。然而，在体育教育中，学生的运动数据、健康数据等可能存在噪声、不完整或收集不规范的情况，这将直接影响人工智能算法的准确性和预测能力。教师和学校需要制定严格的数据收集标准和流程，以确保数据的准确性和一致性。同时，现有的可穿戴设备大多为电子手表，可靠的传感器类型仍然不足。需要进一步研发各种可以部署在学生身体不同部位、佩戴舒适、数据收集准确性和效率高的传感器设备。对于需要长期佩戴的可穿戴设备，安全验证也至关重要，以避免长期佩戴对人体造成负面损害。

同时，人工智能可以成为体育教育中教师和学生的重要助手，但教师在课堂教育中仍然起着主导作用。除了人工智能技术对数据质量和数量的高要求以及人工智能技术应用所面临的公平性挑战外，人工智能技术也存在一些局限性。首先，尽管人工智能技术可以根据输入数据为学生提供运动处方或为教师提供教学支持，但在面对学生巨大的身心差异时，可能难以完全满足每个学生的个体需求，尤其是那些有特殊需求或不同学习风格的学生。同时，人工智能技术难以捕捉学生的情感波动，无法与学生产生情感共鸣，而情感激励在体育教育中起着重要作用。过度依赖人工智能也会削弱体育教育的社会属性，如团队合作、沟通和领导能力，这些都是人工智能无法完全替代的关键学习成果。此外，一些体育项目伴随着复杂的身体姿势变化。学生在参加这些复杂且不可预测的体育项目时，需要教师给予实时评价和反馈。人工智能技术在这方面可能不够准确，无法提供有意义的反馈。

人工智能在体育教育中的应用还带来了一系列伦理和数据安全问题，在技术推广过程中需要认真对待并解决。隐私保护和责任问题是应用人工智能技术时首先要考虑的问题。学生和教师的运动姿势、生理体征等数据信息包含一些敏感个人数据。对这些信息的管理需要合法有序，以防止用户隐私受到侵犯。同时，基于人工智能的对学生运动或教师课堂组织的指导不能保证一定产生积极效果。如果人工智能的建议对学生的进步或健康产生负面影响，责任归属将成为一个严重问题。因此，必须制定明确的责任归属准则，以保护学生和教师的权益。此外，人工智能技术是否具有包容性和公平性也是一个需要关注的问题。应用需要满足不同种族和身体条件学生的体育需求。对于身体条件较弱甚至残疾的学生，必须确保人工智能技术的包容性和可及性。因此，人工智能在体育教育中的应用需要设计成适应不同的学习和身体能力，并为因认知、感官或运动障碍而难以使用数字工具的学生提供额外支持。因此，在收集与学生体育相关的数据时，应由专业审查团队对项目进行审查，以确保在保护学生权益、知情同意、公平性和科学性方面没有问题，并确保研究的道德性和合法性。体育教育涉及大量学生的敏感数据，如健康数据、心理状态等。一些学生不希望这些数据被他人知晓，这些数据在存储、处理和传输过程中存在泄露风险。学校和教育机构需要制定严格的数据隐私保护措施，以确保学生数据的安全。同时，应告知学生和家长数据的使用情况及其潜在风险，并获得他们的知情同意。还需要一个专业团队来审查相关应用的责任划分、包容性和公平性。教育工作者、政策制定者和技术开发者必须解决上述局限性和伦理问题，以确保人工智能在体育教育中的合理有效应用。

6.结论

通过对人工智能在体育领域应用的现有文献进行全面分析，我们可以发现相关研究仍处于早期阶段，现有研究主要集中在学生学习和教师教学过程的应用探索上。在学校体育管理、创新教育技术、体育团队协作分析等相关领域仍存在研究空白。尽管现有研究为人工智能在体育领域的进一步应用奠定了基础，但技术的成熟度和稳定性仍需提高，现有文献的广度和深度仍然不足。

为了促进体育教育（PE）的数字化智能发展，教师作为体育的主要参与者，需要承担更重要的角色，积极学习人工智能技术并灵活应用，在推动体育智能化发展中发挥更重要的作用。教师培训也需要进行适应性调整，不仅要引导教师掌握基本的人工智能知识和工具使用方法，还要培养跨学科协作能力、数据分析能力以及应对技术挑战的能力。同时，支持性的伦理和隐私保护政策的制定与实施、教师和学生对人工智能技术的接受度和使用能力，以及确保技术的公平性和透明度等问题也需要同时解决，为人工智能在体育中的合理、合法和高效应用提供依据，确保人工智能技术在体育中得到有效实施和优化。本综述系统梳理了人工智能在体育教育中的应用现状，并为未来研究指明了方向。其研究意义在于为教育领域提供人工智能技术在体育教育中的潜在价值评估，为教育政策制定者、学校管理者和教师提供重要参考。此外，本综述还对人工智能技术的实际应用提出了改进建议，促进了智能体育教育的进一步发展，并强调了跨学科合作、技术培训和伦理政策的重要性。