人工智能与教育融合及展望3篇人工智能与教育融合及展望 体育成人教育学刊Journal of Sports Adult Education第36卷第6期Vol. 36 No. 62020年1下面是小编为大家整理的人工智能与教育融合及展望3篇,供大家参考。
篇一：人工智能与教育融合及展望
成人教育学刊Journalof
Sports
Adult
Education第 36 卷第 6 期Vol.
36
No.
62020 年 12 月Dec.
2020人工智能在体育教育领域中的应用与展望马文博 1, 马 敬 2(1. 韩国昌原大学体育学院 ， 庆尚南道昌原 51140 ； 2 .安徽师范大学体育学院 ， 安徽芜湖 241000)摘要:对人工智能在体育教育中的应用进行了分析 。
人工智能在体育教育中的表现形式如下 ：
精准诊
断 、 过程监控 、 个性化服务 、 智慧化决策;应用形态如下 ：
智能导师系统 、 自动化评测系统 、 体育教育机器
人 。
提出了人工智能在体育教育中的展望 ：
面向现代化 ， 构建学习型社会 ； 面向世界 ， 转变教学理念 ； 面
向未来 ， 创新体育教学教法 。关键词:人工智能;体育教育;体育教学 ； 学校体育中图分类号: G80-05 ； G807
文献标识码: A
文章编号: 1672-268X(2020)06-0042-04马文博 ， 马敬.人工智能在体育教育领域中的应用与展望 [J]. 体育成人教育学刊 ,2020,36(6):42-45.2017 年 “ 两会 ” 首次将人工智能写入政府工作报
告 ， 人工智能发展上升为国家战略 。
教育部副部长杜
占元表示 ， 新时代要有新气象 ， 更要有新作为 。
我国
教育要走出传统的思维模式 ， 进入信息化 2.0 时代 ， 真
正打造具有中国特色的教育信息化发展平台 。
人工
智能是现下社会各领域的研究热点之一 ， 而其与体育
相结合的研究成果寥寥无几 ， 亟待深入研究和探讨 。
本文试图从表现形式 、 应用形态 、 未来展望三个方面
探索人工智能与体育教育的结合 ， 以期为人工智能在
体育教育领域中的应用提供参考 。1 人工智能与体育教育的关系教育是一个动态系统 ， 在不断累积经验与知识的
过程中受教育者的智能得到提高 E
, 教育是持续人的
一生的动态过程 。
学习是人的天赋与社会化表现 。
学习有自主学习和指导学习两种方式,指导学习的表
现形式就是教育 。
指导学习是教育的本体 ， 即不变的
教育本质,培养人 、 塑造人⑵ 。
在不同时代和社会 ， 教
育的本质是我们需要长期坚持的 。
体育是促成受教
育者形成身心和谐 、 全面发展的 “ 全人 ” 的过程圄 。
体
育作为教育的重要组成部分 ， 拥有自身特点的科学特
质与教学范式 ， 但其根本目标与本质和教育保持高度
一致 。
人工智能 ( Artificial
Intelligence) 就是用人工
的 、 深度学习的方法在机器上实现的智能 ， 即人们使
用机器来模拟人类智能 。
简单来说 ， 就是在机器上实
现人的教育⑷ 。
把人工智能 (AI) 技术运用在体育领
域是新时代的一种教育模式 ， 这种教育模式是在 “ 互
联网 + 体育 ” 基础上的升级演变 ， 其教育目标变为培
养和塑造拥有一定知识技能 ， 具备国际视野,全面发
展的人 。
因而 ， 人工智能在体育教育中的应用实质就
是利用人工智能的手段 , 从课堂环境 、 教学资源 、 教学
的交互形式等方面提高教学效率 , 培养更多自由而全
面发展 、 具备国际竞争力 、 深厚人文底蕴 、 科学精神 、
强健体魄 、 实践创新 、 负责任敢担当的新一代人才 。2 人工智能在体育教育中的表现形式2.1 精准诊断人工智能是基于大数据的深度机器学习算法 ， 因
此 ， 其掌握的数据越多 ， 就越能精准分析学生知识掌
握薄弱点 ， 从而有机会获得更有针对性的个性化辅
导 ， 提升老师教学和学生知识学习效率 。
在体育的应
用中 ， 人工智能通过跟踪不同类型的动态运动轨迹,
可及时分析 、 计算每个练习者的学习心理与外在行为
表现特征 ， 刻画出立体化 、 可视化的练习者画像旧 ， 从
而为不同受教育者的个性化学习以及体育教师改进
教学提供精准诊断与服务,降低低效的重复劳动 ， 使
学生能够准确地掌握运动技术 ， 培养其运动兴趣与
能力 。2.2 过程监控人工智能能在习得知识的过程中,对受教育者的
情绪 、 反思 、 探究等活动进行监控和评价 。
此外 ， 人工
智能技术辅助教师进行日常教学监控 , 基于学生的能
收稿日期 ：
2020-10-09基金项目 ：
中国大学生体育协会 “ 十三五 ” 规划课题 (201813520) 。第一作者简介:马文博 (1990-) ， 博士研究生 ， 研究方向 ：
民族体育学 、 体育社会学 。•
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第 6 期 马文博 ， 马敬:人工智能在体育教育领域中的应用与展望 第 36 卷力和技能水平及时提醒教师动态调整课程内容 ， 以进
一步适应和提高学习者表现 ， 实现教学的自助干预 。
再次 ， 人工智能技术通过监控一系列学习过程行为及
数据 ， 来帮助受教育者实现学习目标 。
例如:智慧课
堂行为管理系统 ， 就可根据学生的面部表情 ， 运作轨
迹分析学生学习的专注度和技能掌握的程度 , 提高教
育的针对性 ， 促进学生学习和教师教学良性互动 。
在
体育教学中 , 教师在传授完动作技术后 , 通过人工智
能的过程监控 ， 使教师得到学生掌握运动技能的反
馈,及学习运动技能的疲劳程度 ， 并及时修正体育课
堂教学目标 ， 达到预期的学习效果 。2.3 个性化服务人类社会的发展已经进入信息化时代 ， 习近平指
出 ， 信息化为中国民族带来千载难逢的机遇 ， 必须牢
牢抓住这个时代机遇 , 将学生个性与智能教育紧密结
合,促使学生的个性能在学习的过程中得到充分肯定
与发展 。
基于人工智能技术的智能体育云服务平台
支持 ， 针对学生的心智 、 体育技能 、 体育知识进行分
析 ， 把握运动的学习个性偏向 ， 需求和已有经验 ， 提供
有差异性的个性化服务,针对不同生长环境下学生的
特点 ， 制定出因材施教的体育课程培养方案,最后在
目标的驱动下 ， 完成受教育者在人生各阶段所进行的
体育学习活动 ， 促成受教育者养成终身运动与学习的
生活方式与行为习惯 。
人工智能能够有效记录和生
成受教育者在不同阶段体育的学习路径冏 ， 帮助体育
教师更好地实现因学定教和精准教学 。2.4 智慧化决策大数据时代,教育数据挖掘与开发成为教育领域
中的新兴业态与具体应用人工智能与体育的结合
碰撞出了大量火花 。
人工智能一课堂质量评估系统
(AI-CQE) 是基于人工智能+大数据分析的教学评估
系统 。
根据海量的课堂教学视频数据,采用深度学习
的人工智能训练方法 ， 利用 AI 技术对体育教师和学
生的课堂行为进行智能识别 ， 包括:人脸识别,表情分
析等 ， 经过大数据针对教师及学生的行为进行分析,
包括:学生动作轨迹 、 课堂表现 、 专注度等数据 ， 将结
果以更加直观的图表形式呈现给学生 、 教师 、 家长以
及其他教育工作者 , 并给教育决策者提供了科学的决
策依据 。
人工智能的智慧化决策使用 ， 极大程度地为
体育教师提供了方便 ， 在我国这样一个极其注重教育
的国家 ， 要培养学生德 、 智 、 体 、 美 、 劳全面发展 ， 且体
育教师目前还存在稀缺现象 ， 各地人才分布不均匀 ，
在面对学生人数众多的教学课堂时 , 利用人工智能来
记录每一个学生的运动技能学习情况,为教师节省更
多的时间来精心布置教学内容,从而把体育教学全方
面地落实到每一个学生中去 。表 1 人工智能在体育教育中的应用与服务内容3 人工智能在体育教育中的应用形态服务主体 应用 服务内容受教育者 精准诊断教育数据挖掘与分析;师生课堂行
为分析 ；学生学习活动诊断 ；过程监控实时跟踪与反馈;课表关联 ；
课堂考勤;数据分类 ， 导出 ， 推送 ；教育者个性化服务学习者习惯和兴趣的相关数据;独
殳学习者档案袋 ；个人学习路径;灵活■的学习环境 ；管理者 智慧化决策预测学习表现 ； 预警失学风险
学习支持和评测 ；资源推荐 ； 学习过程中进行持续性
评价 。3.1 智能导师系统在大数据的支持下,智能导师系统建模分析评价
决策 ， 搭建的智能在线学习教育平台,是 “ 人工智能 +
教育 ” 当下的主要应用形式 。
智能导师首次出现于
1982 年 ， 它是由计算机模拟教师教学的经验和方法,
采取对学生进行一对一的教学模式 ， 针对不同需求和
特征的受教育者授业解惑凹 。
智能导师通过语言处
理 、 语音识别等技术 ， 实时深度分析场景及数据 ， 发挥
导师角色的作用 ， 提供全方位饮食 、 训练计划 、 量化训
练结果与分析 ， 减少体育训练者不必要的重复劳动 ，
提高运动训练效果 , 并且根据练习者的表现和问题解
决的情况进行跟踪评价和反馈 ， 并提出相应的建
议口叭
其可以为练习者提供科学的学习方法,在离开
教师本人的指导后 ， 通过智能导师系统对数据的有效
分析 , 提供解决体育教学中学生存在问题的方法 。3.2 自动化评测系统“ 人工智能 + 体育 ” 自动化评测系统最初的雏形
是由 2001 年黄大海口口在其毕业论文中提出的设计体
育教学智能评价系统 ， 他指出体育教学评价是一项复
杂且重复性劳动较多的系统工程 ， 需求耗费大量的
人 、 财 、 物等资源,传统的人工处理的方法已满足不了
现在日益严格的体育教学评价要求 ， 因此必须加快推
进体育教学评价智能化 。
目前,这种自动化评测系统
被普遍用于各学科在线测评 。
通过自然语言处理技
术和大量的语料库存贮为基础 ， 自动分析评价学生的
作业和标准语料库之间的距离,进而进行即时评分并
提供建议和内容分析结果,如批改网口巳未来 ， 自动
化评测系统在实时跟踪管理和评价上还有很大的提
升空间 。
在体育课上教师传授完本堂的教学内容后,
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第 6 期 体育成人教育学刊 第 36 卷学生课下自主练习动作技能 ， 自动化评测系统可以随
时随地对学生在体育课上的学习内容进行智能化的
系统评价。
因而 ， 也可以应用到体质健康测试当中
去 ， 改变以往通过教师及体育工作者进行测试的方
式 ， 不仅提高了测试数据的准确性 ， 还节省了人力和
财力 ， 并能结合学生日常的体育课学习效果评测内
容 , 来提高他们的身体素质 。3.3 体育教育机器人人工智能与其他学科交叠促进了教育人工智能
(Educational
Artificial
Intelligence) 在教育领域的新
突破口刃 。
教育机器人从最开始的教育器械 ， 升级成为
一种应用更为广泛 ， 功能更为全面的人工智能型助
手 。
教育机器人除了帮助学生管理日常的学习任务,
分享学习资源 ， 引导学生积极主动地参与到学习
中 ［ ⑷ ， 还能与学生建立友好的陪伴关系 ， 寓教于乐 ， 促
进学生的学习与成长 。
教育机器人应用于体育的主
要形式有:①辅助个性化的练习 ， 使体育训练不再枯
燥 。
②体育讲堂知识助手 ， 普及运动常识 ， 讲解运动
史 。
③实时反馈的运动助手,精准记录你的运动时
间 、 强度 、 心跳等生理指标,生成运动报告 ， 根据身体
实际情况 ， 提供运动建议 。
④运动者数字肖像 ， 帮助
教师了解每个学生的学习情况,不断改进教学方法 。
未来体育教育机器人的普及 ， 使越来越多的学生参与
到体育课堂教学中去 ， 家长放心 ， 学生更加热爱体育
锻炼 ， 从而养成终身体育的学习观念 。4 人工智能在体育教育中的展望4.1 面向现代化 ， 构建学习型社会十九大报告中 ， 明确把教育事业作为民生之首 ，
落实教育优先发展战略 ， 加快教育现代化 ， 办好人民
满意的教育 ， 不断满足人民日益增长的美好生活需
要 ， 增进人民群众的获得感 、 幸福感 、 安全感 。
2018 年
习近平提出建设 “ 人人皆学 ， 处处能学,时时可学 ” 的
学习型社会口已苏州大学教授朱永新提出 ， 未来学习
会逐步实现学习共同体 ， 形成学习社区口匕
人工智能
技术的应用 ， 可以有效提高教育质量,提升学生学习
的兴趣 ， 同时也指明了新时期教育工作的发展方向 ，
实现教育信息化 2.0 发展 。
只有更加注重面向人人的
教育 , 大力促进教育公平,更加注重以学习者为中心 ，
因材施教,提高教育质量 ， 才能不断办好人民满意的
教育 。
体育是民族昌盛发展的基石 ， 切实抓好人民体
质及心理健康 ， 加大力度普及和完善体育健身知识,
利用人工智能技术 ， 促进学校体育发展 ， 使学生养成
终身运动的行为习惯 ， 是一项长久坚持 ， 功在千秋的
伟绩 。
当前我国的学校体育虽然受到相关部门的重
视 ， 但在日常教学中仍面临着各种困难和问题 。
因
此 ， 应抓住人工智能时代的发展机遇 ， 从而把体育教
学推向智能化 ， 打破外界认为的体育只是一种简单的
身体活动的观念 ， 充分利用人工智能的特点 ， 不仅为
学生传授运动技能 , 还为他们带来内在丰富的体育知
识,使学生成为全面发展的人 。
学校体育与全民健
身 、 竞技体育相互关联 ， 人工智能在不同体育领域间
的普及 ， 有助于推动整个社会体育的良性发展 。4.2 面向世界,转变教学理念历史学家尤瓦尔 • 赫拉利在 《 人类简史 》 中把人
类社会的发展总结为三大革命:认知革命 、 农业革命
与科学革命 。
我国已经错过了世界发展的前两次革
新,定然不能再错失信息化发展的良机 ， 应尽力而为
改革创新,发展具有中国特色 、 世界水平的现代教育 ，
以教育现代化支撑国家现代化 ， 增强教育国际竞争
力 。
“ 人工智能 + 教育 ” 就是其中一个重要的组成部
分 ， 而在教育之中,体育的发展事关国民健康的基石 。
在以往的教学中,学校以学生的主要课程为主 ， 大都
忽视体育课 ， 且在体育课上不敢让学生从事大量运
动,加之学生在体育课上的受伤 ， 使得许多学校对体
育课望而却步 ， 逐渐造成对体育课的不重视 。
在...
篇二：人工智能与教育融合及展望
5 2021.11 /互联网+应用中国宽带·月刊【 摘 要】
】现代科技的进步为社会各个行业领域的发展都提供了技术层面上的支持，教育领域内同样如此。其中，人工智能作为最先进的现代科技代表，也开始在教育领域内得以应用，并且发挥出重要作用，引领教育教学活动走向变革、创新之路。在这样的情况下，有关于教育领域中人工智能应用情况的学术研究成果也在日渐丰富，并且获取了一定的成果。基于此，本文针对人工智能在教育领域中的应用、发展情况进行梳理，希望能掌握当前的研究进展，也为人工智能在教育领域中作用的发挥起到一些参考作用。【 关键词 】人工智能；教育领域；研究进展【 基金】
】2021年广州市青少年科技教育项目: “一种寓教于乐的青少年人工智能教育产品的研究与开发”；编号：KP 自202136。前言在“互联网 + ”的背景之下，网络开始渗透到现代人生活、工作、学习的各个领域之中，发挥出不可取代的关键作用，就现阶段来看，人工智能已经成为互联网技术在教育领域内应用的最新体现，依托于互联网平台，人工智能为教育领域教育活动的革新带来了全新的体验与成果。借助于人工智能技术的支持，教育教学活动从方式方法，到理念思维上都实现了进步乃至于突破，并以人工智能作为平台，把教师与学生更加紧密的联系到一起。目前，学术界对人工智能在教育领域应用的研究已经获取一定成果，希望通过对当前研究进展的梳理、归纳后，能够为后续工作的开展提供一些经验作为借鉴，从而更加充分地发挥出人工智能的价值与潜力。一 、 人工智能在教育领域的应用（一）学生智能测评将人工智能应用在教育领域中，可以建立起全新的学生智能测评系统。对于教师而言，对学生的学习情况进行评价是一项十分重要的工作内容，在以往的工作当中，教师主要是依托于课堂教学、课后作业以及考试几个渠道来完成这一任务，但是由于教师的时间、精力比较有限，因此教师对于学生的测评往往也不够全面，这就可能会导致教师对学生的了解不够深入、客观，影响到教师对学生学习能力、学习态度的判断，不仅对教学活动的正常开展较为不利，同时增添了教师的负担。而人工智能引入到教学领域之后，这一情况就发生了明显的转变，创建了全新的针对学生的智能测评系统。基于人工智能的支持之下，大数据、文字识别、语义分析等技术集合到一起，对学生测评工作进行了彻底地改变 [1] 。以作业批改为例，基于人工智能支撑下的作业测评系统可以对学生进行自动化的作业评价，作业批改的过程达到了精简，作品评判的模式人工智能在教育领域的应用与发展■
张仁朝 李思东相较以往出现了极大的变化，且速度更快，运行效率也相对较高，更重要的是批改作业的准确率有保障，误差极小。基于人工智能技术的支持，即便是在有限的时间内，教师也能够获取到比较充足、全面的学生资料，对学生上一个阶段的学习成果、学习能力等综合情况也可以做出相对客观的判断，这对后续教学计划的调整、教学目标的修正都有十分积极的影响作用。由此可以看出，将人工智能引入到教育教学领域之中，教师面向学生的智能测评系统出现了实质性的飞跃，教师能从繁重的作业批改工作当中脱离出，把时间和精力集中在更加关键的教学任务当中，而这对教学质量的提升具有积极意义 [2] 。（二）导师智能系统人工智能在教育领域的应用体现在导师智能系统当中。所谓导师智能系统，从一定程度上来看，可以被看作是教师开展教学活动的辅助工具。在传统教学活动中，一名教师在传授教学知识的过程中，还需要对全体学生在课堂上的表现情况进行观察，了解学生在课堂上的反馈信息，这无疑给教师带来较为沉重的压力，以致于很多教师为了能够及时完成教学任务，不得不选择填鸭式的教学方式 [3] 。在智能导师系统应用之后，这一情况将会发生转变，利用这一系统，教师可以根据学生的不同特点，制定不同的学习计划与学习任务，设计个性化的教学方案，凸显出因材施教的教学理念，而在这样的教学方式之下，学生更加容易掌握课堂知识点，便于学生的接受理解。截止到目前，导师智能系统已经可以对学生在课堂上的表情进行分析，并由此来了解学生当时的学习状态，包括学生是否注意力集中、是否对知识点存有疑惑等，通过这样的方式来帮助教师获取更加真实的学生反馈 [4] 。但是需要注意的是，导师智能系统在目前的应用尚未成熟，其中仍然存在有一些问题有待进一步改进，因此教师要注意尺度的掌控，不能过度依赖智能导师系统，把人工智能作为教学辅助工具。（三）教学仿真游戏无论在哪一个阶段中，游戏都是一种极具创新性的教学方式方法，能够迅速拉近教师与学生之间的距离，为课堂营造良好的学习氛围，而借助于人工智能的使用，可以将教学仿真游戏作为全新的游戏方式，来给学生带来新鲜感 [5] 。实际上，教学仿真游戏与传统的教学游戏有所不同，具有更加突出的针对性、开发性与科技性，利用人工智能技术，教师可以创建数字化的游戏环境，从而带给学生全然不同的游戏体验 [6] 。沉浸于教学仿真游戏当中，学生的观察能力、思维能力、模仿能力都将会得到充分地锻炼，引导学生主动探索新鲜的事物，保持学生对于教学游戏的兴趣，并且在这一过程中，学生还可以获取知识，这些知识以更加立体、动态的方式呈现给学生，能够加深学生的印象，让学生能牢记知识，巩固学习基础。但。
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/ 2021.11互联网+应用
中国宽带·月刊是需要注意的是，将人工智能引入到教学仿真游戏中的主要目的是为了增强教学效果，提升教学质量，人工智能始终是一种教学辅助工具，在教学过程中不能盲目地使用。实际上，自互联网技术在教育领域内广泛应用以来，便面临着被滥用的问题，并非是从教学实际需求出发来进行恰当地应用，而这会导致游戏在课堂上喧宾夺主，学生的注意力完全被教学游戏所吸引，但却无法起到应有的教学作用。因此，在利用人工智能进行教学仿真游戏时，教师必须要把握尺度，避免让学生过度沉迷游戏，防止本末倒置，发挥出人工智能的应用作用。（四）教育机器人随着人工智能技术水平的成熟发展，近年来教学领域内对教育机器人也有所涉及，并且在多个学科当中都有所体现，具有十分积极的作用，尤其是在激发学生创造力、培养学生创新意识方面的意义重大。教育机器人被视为是具有鲜明智能化色彩的教学工具，课堂教学活动中，教师可以利用教育机器人来对教学中可能出现的遗漏加以补充和完善，并且在授课时，教育机器人可以与学生进行人机交互，解答学生的种种疑问，与学生展开深入交流，获取学生的反馈，这有助于学生的成长，可以培养学生在知识探索中的主观性 [7] 。以答题软件“作业帮”为例，该软件利用大数据、人工智能技术，依托于互联网手段重塑了学生的学习体验，建立起全新的体验模式，开发了“智能AI老师”，具有全面伴学、了解学生学情的功能，可以从每一个学生的具体情况出发，结合学生对知识的掌握程度、薄弱环节，制定具有针对性、个体化的学习方案，在解题思路、解题步骤、知识点分析等方面都能给学生提供参考，弥补学生的不足，并且配合以视频讲解、举一反三练习，让学生的学习压力减轻，分担教师的压力。在具体应用过程中，学生可以使用“作业帮”的拍照搜题功能，将自己有疑惑的问题拍照上传，由人工智能的图像识别技术对题目进行识别，随后从资料库内调出相应的解题参考和详细的解释；同时，“作业帮”配备有语音输入功能，学生语音输入题目后，人工智能技术同样可以根据语音进行识别、转换，寻找相应的题目，为学生解答。相较于传统的教学方式，利用人工智能技术的支持，学生从预习到复习的整个学习过程中，都可以获取较高质量的教学指导，这不仅可以减轻教师的教学负担，同时也能帮助学生寻找更加高效地学习方法，提高学生的学习效率。二 、 人工智能在教育领域的发展现阶段教育领域对于人工智能的应用仍然处于初期，技术发展尚未成熟，但同时这也意味着在未来人工智能将会发出更大的价值，就其中数据驱动与融合创新是主要的发展方向。在数据驱动方面来看，人工智能应用在教育领域之初便是建立在规则基础之上的知识习得，并逐步发展到语音、图像的识别与处理，沿着这一方向，在未来的教学活动中，大数据将会是一大重点，在大数据的驱动之下，教育教学将会走向全新的层次之中；从融合创新层面来看，人工智能本身便是跨学科知识的集成，应用于教育领域中同样如此，科学、心理等多个方面的知识集合到一起之后，建立起全新的知识结构，教育领域借助于人工智能技术的支持之后，将会逐渐摆脱传统教育模式中的弊端，逐步走向跨越学科的智能教育教学模式，带领教学活动走向创新之路 [8] 。因此，在未来的教育领域中，人工智能仍然具有十分广阔的发展前景。处于“互联网 +”的时代背景下，教育与互联网技术的融合已然成为一种必然的趋势，而人工智能作为互联网尖端技术的代表，势必也将会在教育领域内发挥出重大的作用，这不仅是时代进步的要求，同时也是教育改革的必经之路。因此，在这样的情况之下，为了能够顺应时代发展趋势，有序完成教育改革的重要任务，学校、教师必须要加强对人工智能为代表的互联网技术的学习，能够熟练、灵活的把人工智能技术应用到教育教学活动中，让人工智能成为课堂上的重要辅助工具，为学生带来全新的学习体验，增强课堂的趣味 性 。三 、 结语综上所述，在现代教育教学改革进程中，对于先进科技的应用无疑是一大特点，通过对现代科技的使用，为教育教学工作注入了全新的力量，而人工智能技术的应用便是其中的典型代表。目前，教育领域中对人工智能的应用主要体现在学生智能测评、导师智能系统、教学仿真游戏以及教育机器人几个部分，而在未来的发展中，人工智能会在数据驱动、融合深化及创新方面进一步发展。教学活动中，教师应当要结合教学实际，提高教学效率，巩固教学质量，充分发挥出人工智能的应有作用，推进教学改革的步伐。参考文献 ：[1] 翀 孟 ,王以宁.教育领域中的人工智能：概念辨析、应用隐忧与解决途径[J].现代远距离教育,2021(02):62-69.[2]肖睿,肖海明,尚俊杰.人工智能与教育变革:前景、困难和策略[J].中国电化教育,2020(04):75-86.[3]马陆亭,张伟,鞠光宇,等.加快推进教育和人工智能的融合发展[J].国家教育行政学院学报,2019(12):3-8.[4]翟雷,邢国春.大数据环境下人工智能技术在教育领域的应用研究[J].情报科学,2019,37(11):27-132.[5]白书华,李素玲,丁良喜.人工智能在教育发展中的问题及对策[J].中国高校科技,2019(09):94-96.[6]林晓峰,谢康.人工智能现状及其教育应用的理性思考[J].现代教育技术,2019,29(08):12-17.[7]冯翔,王亚飞,吴永和.人工智能教育应用的新发展[J].现代教育技术,2018,28(12):5-12.[8]梁迎丽,刘陈.人工智能教育应用的现状分析、典型特征与发展趋势[J].中国电化教育,2018(03):24-30.（作者单位：广州铁路职业技术学院）。
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篇三：人工智能与教育融合及展望
21年(第11卷)第11期 专家论坛9 当代体育科技(Contemporary Sports Technology)①基金来源：国家自然科学基金面上项目《身心锻炼想象改善高龄老人执行功能的脑成像追踪》（项目编号：31771244）；国家自然科学青年基金《计算机化自适应测验中多维题目的在线维度识别》（项目编号：117010
29）；北京市教委科研计划项目《亲子体育游戏对3~6岁幼儿社会理解能力的作用研究》（项目编号：S
M201810029001）。
作者简介：蒋长好（1966—），男，博士，教授，研究方向为脑科学与运动认知。
通信作者：赖颖慧（1986—），女，博士，讲师，研究方向为脑科学与运动认知，E-mail：laiyh@126.com。DOI：10.16655/j.cnki.2095-2813.2007-1579-3192人工智能与体育教育融合的研究进展与反思 ①赖颖慧 1*
蒋长好 2(1.湖南理工学院教育科学学院
湖南岳阳
414006;2.首都体育学院心理学与教育学教研室
北京
100191)摘
要：该文采用文献资料法和逻辑分析法，对2000年以来，基于数据、基于逻辑和基于知识的3类人工智能在体育教育中应用的国内外研究进行了梳理，结果表明：（1）大数据与移动通信结合促成了在线体育游戏教学，“5G+体育教育”将推动自适应体育学习发展；（2）模式识别与虚拟技术结合可创新教学互动及体验，促进绿色体育教学发展；（3）机器学习可识别体育活动类型，实现高效体育学习诊断；（4）“iSports”等智能决策支持系统可识别体育人才，提高个性化体育教学评估效果。从心理发展与教育视角，对人工智能与体育教育融合中需解决的关键问题进行了反思。关键词：人工智能
体育教育 机器学习
大数据中图分类号：G807
文献标识码：A
文章编号：2095-2813(2021)04(b)-0009-04The Research Progress and Reflections of the Integration of Artificial Intelligence and Physical EducationLAI Yinghui 1*
JIANG Changhao 2(1.School of Education Science, Hunan Institute of Science and Technology, Yueyang, Hunan Province, 414006
China;2.Department of psychology and education, Capital University of Physical Education
and Sports, Beijing, 100191
China)Abstract: By methods of literature review and logical analysis, This paper reviewed the domestic and foreign research progress on the application of three kinds of artificial intelligence in physical education since 2000, which are based on data, logic and knowledge. The results show that: （1）Big data combing mobile technology contributes to a new form of learning in physical education, which is represented by sports games online. "5G+Physical Education" will promote the development of adaptive physical learning and ubiquitous learning; （2）The combination of pattern recognition and virtual reality technology can innovate teaching interaction and experience; （3）Machine learning can identify the type of physical activity and realize learning diagnosis; （4）The intelligence decision support system such as "iSports" can be used for talent recognition in physical education. From the perspective of developmental and educational psychology, the key problems to be solved in the integration of artificial intelligence and physical education were reviewed.Key Words: Artificial intelligence; Physical education; Machine learning; Big data人工智能作为新一轮科技革命的“领头雁”备受 关注，许多国家已将人工智能视为教育领域长期、重。
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2021年(第11卷)第11期 专家论坛10 当代体育科技(Contemporary Sports Technology)要的发展内容 [1] 。习近平总书记多次强调要加强人工智能在教育和体育等领域的深度应用。梳理人工智能在体育教育中的应用研究，可为推动我国人工智能与体育教育融合创新理论参考。1
人工智能与体育教育融合的进展2018年，欧盟联合研究中心科学政策报告将人工智能分为基于数据的、基于逻辑的和基于知识的人工智能3种类型 [2] 。其中，基于数据的人工智能以大数据处理、具备模式识别、学习及预测能力的机器学习为代表，基于逻辑和基于知识的人工智能则以符号加工和专家系统为代表。以“人工智能”合并“体育”或“体育教育”为关键词，对“Web of Science”“Springer”“EBSCO”和“中国知网”数据库的相关文献进行了梳理。1.1 移动通信与智慧体育教学大数据与移动通信技术结合使在线体育教学蓬勃发展，以严肃游戏（Serious Game）与运动游戏（Exe rgame）为代表的移动互联网游戏课程创新了体育教学方法，可多维度促进学生身心发展。目前，运动游戏课程整合了大数据生理测量以优化运动强度与运动计划，可推广至家庭体育。严肃游戏是指以教育、健康或科学研究等为目的的电子游戏，旨在激发与培养体育学习动机及运动习惯。已有大量研究证明了严肃游戏对学业知识、认知能力、专业技术知识、学习动机和学业成就等有积极作用。国外研究者开发了“虚拟体育教师”游戏，其是可根据大数据反馈，针对不同学生群体设计体育活动。运动游戏是指基于运动传感器技术等将身体运动与电子游戏结合的游戏形式，以舞蹈游戏等为代表。因舞蹈游戏可消耗大量卡路里，而被引入美国青少年体育课程，并得到了家长与学生的积极反馈。青少年在运动游戏中所获技能可迁移，从而促进身体、社会性和认知发展。当前在线体育游戏教学仍有不足，其教学效果取决于特定游戏类型，游戏可能诱发注意力分散，教学效果的可持续性有待验证等。当前“5G+体育教育”蓄势待发，人工智能将依托5G技术的大连接、超低延时与超高速率等特性 [3] ，创新体育教育内容与传播方式，进一步推动体育游戏教学场景与教学体验创新。1.2 模式识别与虚拟体育教学模式识别与虚拟现实技术、增强现实技术与混合现实技术等的结合为体育教育技术发展提供了新窗口。模式识别技术通过可穿戴设备捕获与识别动作，监控体育教学。冰雪运动和高尔夫运动等有特殊条件需求的体育课程通过结合智能可穿戴设备与虚拟现实技术，打破了教学环境限制并降低了受伤风险；增强现实技术依托可穿戴设备，通过计算机视觉，实时获取多视角图像信息，得到学生的三维动作信息并给出评价；混合现实技术则依托可穿戴设备，通过用户与环境交互实现沉浸式体育教学。此外，可穿戴设备还可与虚拟个人助理相结合，通过情感计算、云计算技术等实现体育教学人机交互，制订个性化体育教学计划。模式识别与虚拟现实技术结合还能满足特殊人群体育教学要求。最新研究表明，脑科学与虚拟现实技术结合可刺激下半身运动受损者的大脑神经，使其想象行走，获得虚拟运动体验并促进康复 [4] 。目前模式识别与虚拟现实技术结合尚存不足，如教学效果受制于运动技能类型。例如，在3D沉浸式环境中学习封闭式运动技能太极拳，所学技能可以较好地迁移到现实情境中；但对于开放性的棒球运动，外野手接球的迁移效果较差。虚拟现实技术目前可能更适用于封闭式运动技能学习，其生态效度有待提高。1.3 机器学习与体育学习诊断机器学习主要用于智能分类与预测。目前机器学习多应用于竞技运动领域，其对体育教育的影响主要体现为两方面。其一，深度学习算法可用于体育活动类型识别。例如，人工神经网络可以评估个体运动代谢当量，确定个体活动类型（低强度活动、运动、剧烈运动和家务活动/其他活动）；计算建模可实时监测和反馈肌肉状态，预测疲劳，避免运动损伤。其二，深度学习算法可用于体育学习诊断与成绩预测；通过挖掘训练与比赛的历史数据来预测比赛结果 [5] ，为分层体育教学提供数据依据。目前，体育学习诊断对深度学习算法的精度与准度要求较高，其准确性有待优化。1.4 智能决策与体育人才识别专家系统与决策支持系统的结合可以形成智能决策支持系统，能辅助解决体育教育决策与评价问题。智能决策支持系统可用于个性化体育训练。波兰研究者提出了一种跨栏运动专家系统（iHurdling）[6] ，可生成跨栏运动训练负荷并预测成绩。还有研究利用大数据挖掘与分析，分析学习偏好及学习策略，实现个性化体育教学。智能决策支持系统可用于运动选材。巴西研究人员开发了一种体育数据实时分析专家系统（iSports），可识别出高水平足球运动候选人才。近期国外研究利用。
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2021年(第11卷)第11期 专家论坛11 当代体育科技(Contemporary Sports Technology)iSports软件结合实验室测验对在校青少年体育人才进行了诊断，能有效识别女性足球运动潜能 [7] 。目前，智能决策支持系统的局限之一是需配合实验室测试才能进行体育人才测评，二是尚未整合学生生理和心理参数，生成的体育教学训练方案仅具参考价值。2
人工智能与体育教育融合的反思体育教育之于人工智能的应用最终落脚于促进学生身心发展上，有必要从心理发展与教育视角进行反思。2.1 重视人工智能与学生认知发展的交互作用人工智能可以改变大脑结构并促进认知表现，例如，利用计算机视觉技术实现的动作视频游戏可增强注意能力，提高多目标追踪能力和加快反应速度等。人工智能还能促进运动认知加工并提高运动表现。例如，脑电图可用于探索运动中的大脑活动 [8] ；神经反馈技术训练可改善注意和工作记忆，从而发展足球射门技术、射箭水平等。人工智能应用与认知发展存在螺旋式上升的关系，二者相互促进。智慧体育教学需顺应学生认知水平，把脉技术对认知发展的潜在影响，适时调整教学要求，实现精准教学。后续研究需立足人工智能对体育核心素养发展的作用，着力探索人工智能、认知、体育教育三者关系，为深入分析人工智能在体育教育中的作用机制提供认识视角。2.2 重视个性化学习和集体化学习优势互补人工智能推动了泛在学习与自适应学习发展，体育教学进一步个性化和碎片化，带来了教学效果的监控难度。个性化学习与集体化教学制度的矛盾日益突出，需实现二者优势互补。客观上，需不断升级技术监测手段，提供准确系统的大数据监测支持服务；主观上，体育教师需结合学生个性特征，重构教学内容，再造教学流程，寻求个性化与集体化学习结合的多元教学评价方式。2.3 重视体育教师信息素养培养目前，我国体育教师主动利用体育大数据信息的能力有待提高，必须重视教师信息素养培养，在发展体育人工智能专业人才的同时，赋能体育教师互联网思维，推进信息化环境的教师角色转型，打造具有应用人工智能创新教育教学能力的高素质专业化体育教师队伍。2.4 解决体育教育评估精准化和人性化的矛盾人工智能技术引发了体育教育评估精准化和人性化的两难困境。一方面，机器学习与专家系统可以利用大型数据集和标准化测试，快速学会根据测试结果对学生进行分类，避免教师评估的主观性干扰。另一方面，标准化测试结果往往是机械性与碎片化的，教师对学生的评价有整体性优势，如何在标准化评估技术中融入整体评价，将是未来人工智能应用于体育教育评估时需思考的关键问题。当前人工智能技术在体育教育中的应用还存在伦理困境。例如，监控并反馈学习情况时可能侵犯学生隐私，产生道德和监管挑战，催生兼顾数据获取与隐私保护的技术需求。需加强风险研判和防范，确保人工智能在体育教育领域应用的安全性与可控性。3
结语体育教育与人工智能融合可促进海量体育教学资源建构与交互，创新教学方式与教学互动，提供体育学习诊断及人才识别等，推动体育教育变革，培育创新性体育人才。未来智能体育教育发展要求必须重视人工智能与学生认知发展的螺旋上升式交互关系，综合考虑个性化与集体化学习优势，动态审视教师信息素养，促进教师赋能，支持学生体育能力多维评价。参考文献[1] 兰国帅,郭倩,吕彩杰,等. “智能+”时代智能技术构筑智能教育——《地平线报告（2019高等教育版）》要点与思考[J].开放教育研究,2019,25(3):22-35.[2] Tuomi I.The Impact of Artificial Intelligence on Learning,Teaching, and Education[M].Luxembourg: Publications Office of the European Union,2018.[3] 王胜远,王运武.5G+教育:内涵、关键特征与传播模型[J].重庆高教研究,2020,8(2):35-47.[4] Kang S.The study on the application of virtual reality in adapted physical education[J].Cluster Computing,2019,22(S1):2351-2355.[5] Bijukumar K.Artificial intelligence to predict sports performance[J].International Journal of Physical Education,Sports and Health,2019,6(3):238-241.[6] Przednowek K,Wiktorowica.A web-oriented expert system for planning hurdles race training programs[J].Neural Computing and Applications. 2019,31(11):7227-7243.[7] Andrade Junior E M,Abrahao A A D O,Rodrigues R A S,et al.Diagnoses of athletic potential for the students of Arena School:A pilot study[J].Journal of Human Sport and Exercise,2020,15(1):217-229.(下转15页)。
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