基于人工智能的 中小学体质健康监测研究

摘 要：运用文献资料法和逻辑分析法，对人工智能技术赋能中小学体质健康监测的路径进行探析，旨在提高学校体质健康监测水平。当前人工智能技术涵盖大数据分析技术、自然语言处理技术、深度学习与神经网络和计算机视觉等，通过对数据监测技术、智能交互技术、生成式AI技术、知识图谱等应用场景进行探析，提出了研发数据驱动的体质监测系统、提高智能交互技术的应用水平、推广生成式人工智能与虚拟训练技术、构建知识图谱与决策支持体系等赋能中小学体质健康监测策略。

关键词：人工智能技术；体质健康；学校体育；评价方法

中图分类号：G623     文献标识码：A     文章编号：1005-2410（2025）01-0098-04

人工智能技术的进步，如算法的改进、计算能力的提高和数据处理能力的增强，将对学校健康监测和评估产生重大影响[1]。这些进步将使人工智能系统能够以更高的速度和准确性分析更大的数据集，从而对学生的健康状况进行更精确的预测和洞察。随着人工智能的不断发展，它将为教育工作者和医疗保健专业人员提供越来越有价值的工具，用于评估和解决学生的健康需求。

一、人工智能在中小学体质健康监测中的作用分析

（一）体质健康的自动筛查和诊断

利用穿戴式设备和传感器收集学生的生理数据，如心率、血压、体温等，AI系统可以实时监测学生的健康状况[2]。通过深度学习技术，AI能够分析学生的运动模式和体能测试结果，识别出可能的健康问题，如运动损伤风险、肌肉不平衡等。AI系统可以结合医学知识库，为学生提供个性化的健康建议和干预措施。

（二）体质健康风险预测分析

通过收集学生的生活方式、饮食习惯、睡眠质量等数据，AI可以构建风险预测模型，预测学生未来可能出现的健康问题。AI可以分析学生群体的体质健康趋势，为学校提供预防性健康管理策略。利用遗传学和表型数据，AI能够识别出具有特定健康风险的学生，并提供针对性的健康管理方案。

（三）学生健康跟踪和报告生成

AI系统可以自动记录学生的健康数据，并生成详细的健康跟踪报告，包括体质变化、运动习惯、营养摄入等。报告包括健康警示、改进建议和健康教育内容，帮助学生和家长更好地了解健康状况。通过与学校信息系统的集成，AI可以为教师提供学生健康的整体视图，辅助教学和健康管理决策。

（四）数据驱动的学校体育课程评估

AI可以分析学生的体育活动参与度、运动技能掌握情况以及体质健康改善效果，评估体育课程的有效性。利用大数据分析，AI能够识别出哪些体育活动对学生体质健康影响最大，为课程设计提供科学依据。AI还可以根据学生反馈和课程效果，提出课程内容和教学方法的改进建议，以提高体育教学的质量和效果。

二、人工智能在中小学生体质健康监测的应用

人工智能技术的快速发展对于中小学体质健康监测评价技术和工具的开发和应用具有重要科技支撑作用，如当前应用较为普遍的大数据分析技术、自然语言处理技术等。此外，深度学习与神经网络、计算机视觉等人工智能技术也逐渐应用到体质健康监测的分析、评价、训练干预场景中（图1）。

（一）数据监测技术应用场景分析

数据监测技术在学校体育中的应用场景广泛且多样。在体育与健康课堂中实时监测学生的运动负荷和运动密度，实现教学过程中学生运动心率和运动密度的可视化，辅助教师及时掌握体育教学情况并实现无感式过程性评价。学生们在课堂上佩戴智能手环，教师根据学生的运动数据进行精准施教[3]。具体应用场景表现在两个方面：一方面，对体质测试设备进行智能化改造，为坐位体前屈、身体成分分析仪、握力器等加装智能网联模块，学生刷卡或扫码登记身份，测试完成后数据自动后台上传，实现身高体重、肺活量、坐位体前屈、握力、BMI、体成分分析等数据的高效精准采集[4]。另一方面，利用计算机视觉和机器学习技术，通过“运动画像”系统，借助5G终端、智能App、大数据和物联网等技术，实现《国家学生体质健康测试标准》全部项目的智能化测试，对学生日常锻炼任务设定、管理、数据可视化展示分析。

（二）智能交互技术应用场景分析

智能交互技术在体质监测领域的应用，可以体现在通过智能设备收集用户的健康数据，如使用智能手环监测心率、睡眠质量等，或是通过智能问答系统提供健康咨询和体质监测的相关信息。例如，英派斯公司的体测机采用视觉人体姿态识别技术，通过深度学习算法重建人体骨架结构，提供准确的体测报告，帮助健身者更好地了解自己的身体状态并进行科学训练。另外，应用计算机视觉技术进行人体姿态评估，结合体育评价指标，对视频中的运动者进行评价，提供图文评价和改进建议，打破时空限制，实现智慧体育教学。

（三）生成式AI技术应用场景分析

生成式AI技术是一种基于机器学习模型的技术，使计算机可以根据特定输入生成新的内容，例如文章、音乐、图像等。生成式AI可以根据学生的体质健康数据、运动历史、偏好和目标，生成个性化的运动处方。这些处方可以详细到运动类型、频率、强度和持续时间[5]。具体而言，AI根据评估结果和学生的体质健康情况，推荐适合的运动类型，例如有氧运动、力量训练、柔韧性训练或综合性训练。在此基础上，AI制定详细的运动计划，包括运动的频率、时长和强度，并根据学生的个人偏好和生活习惯进行个性化调整。另外，利用生成式AI技术，可以创建虚拟教练，它们能够根据学生的实时表现和反馈，动态调整教学内容和难度，提供定制化的训练建议。

（四）知识图谱应用场景分析

结合人工智能知识图谱和体质监测，可以开发智能体质监测和评估系统，利用知识图谱存储和推理人体健康相关知识，通过分析个人体质数据和健康信息，提供个性化的健康建议和锻炼指导。例如，通过机器学习算法，知识图谱能够预测学生可能面临的健康风险，如肥胖、心血管疾病等，并提前进行干预。利用知识图谱分析学生的健康知识需求，推荐相关的健康教育内容，提高学生的自我保健意识。此外，知识图谱还可以用于分析和预测学生体质变化趋势，为制定全民健身计划和健康政策提供数据支持。通过整合不同来源的体质监测数据，知识图谱可以帮助研究人员发现不同学生群体体质的共同特点和差异，为针对性的体质干预措施提供依据。

三、人工智能在中小学体质健康监测中的应用挑战

（一）学生体质健康数据隐私和安全

学生的体质健康数据属于个人敏感信息，需要严格遵守数据保护法规和隐私政策。学校和相关机构在使用AI进行健康监测时，必须确保学生和家长的知情同意，并明确数据的使用目的和范围。在数据安全防护方面，需要采取强有力的技术措施来保护学生数据不被未授权访问、泄露或滥用。这包括使用加密技术保护数据传输和存储，以及实施访问控制和身份验证机制。

（二）人工智能驱动诊断中的伦理考虑

人工智能驱动的诊断引发了关于自动化系统的可靠性和问责制的伦理考虑。虽然人工智能算法可以分析大量数据并提供准确的评估，但需要确保这些系统是透明的、可解释的和负责任的。必须制定指导方针和法规，以解决偏见、公平和对人类决策的潜在影响等问题。应制定伦理框架，指导人工智能在诊断中的使用，并确保根据人工智能建议做出的决策是知情和负责任的。

（三）人工智能的实施

在学校教育环境中实施人工智能会带来一系列挑战。其中包括需要技术专长来开发和维护人工智能系统，确保不同系统和平台之间的互操作性，以及足够的计算能力和基础设施的可用性。此外，教育工作者和医疗保健专业人员可能会对变革产生抵制，并担心工作岗位流失。克服这些挑战需要细致规划、精准培训、资源融合以及高效沟通，以解决人们的担忧，并确保基于人工智能的健康监测和评估顺利过渡。

四、提高人工智能技术赋能中小学体质健康监测的策略

在中小学体质健康监测领域，前沿的人工智能新技术可以提供革命性的方法，以实现更深层次的个性化和精准化服务。

（一）研发数据驱动的体质监测系统

利用先进的数据监测技术，如智能穿戴设备和环境传感器，全面收集学生的生理指标和运动行为数据，应用大数据分析和机器学习算法，对收集到的数据进行深度分析，以识别体质变化趋势和潜在健康风险。具体而言，一方面，扩大智能穿戴设备应用范围，如心率监测手环、GPS追踪器、加速度计等，以收集学生的生理指标，包括心率、血压、体温、能量消耗等。另一方面，设计综合性的数据驱动体质监测系统，整合来自智能穿戴设备和环境传感器的数据，并确保系统具备高度的可扩展性和模块化，利用数据融合技术整合多源数据，提供全面的体质监测视图。

（二）提高智能交互技术的应用水平

加大语音识别、自然语言处理和机器学习等关键技术的研发，通过建立跨学科研究中心和加强与学术界的交流合作，加速技术成果的转化和应用。同时，构建强大的专利组合，确保在知识产权方面占据有利地位。利用数据分析技术构建用户画像，精准捕捉学生的行为模式和偏好，实现动态内容生成和推荐，为学生提供高度定制化的运动和健康建议。发展多模态交互方式，允许学生通过语音、文本、手势、面部表情等多种自然方式与监测系统互动，创造出更加自然和丰富的沟通体验。利用智能交互技术提供实时反馈和健康预警，帮助学生及时了解自己的体质变化并采取行动。创建家校互动平台，使家长能够参与到学生的体质监测和健康管理中，共同促进学生健康。此外，利用AI生成教育内容，包括运动技巧视频、健康饮食建议等，以促进学生的体质发展。定期评估技术应用效果，收集学生和教师的反馈，不断优化智能交互系统的性能和用户体验。

（三）推广生成式AI与虚拟训练技术

运用生成式AI生成各种运动技能的模拟视频，帮助学生学习和模仿，同时分析专业运动员的动作，提供技术动作优化建议。运用生成式AI技术，如GANs（Generative Adversarial Networks，生成对抗网络）和VAEs（Variational Autoencoders，变分自编码器），为学生生成定制化的运动训练方案和虚拟运动环境。依据学生个人健康数据和成长档案，通过心肺耐力、肌肉耐力、身体成分等维度的分析，定期推送个性化的运动处方和健康生活建议。建议创建虚拟教练，运用自然语言处理和机器学习技术，提供实时反馈和指导，增强学生的运动技能。通过多种运动终端数据采集，形成学生综合评价档案，涵盖身体机能、体能、参与的专项运动成绩等，为学生的体育特长发展提供科学储备。专项运动成长档案以数字化形式展示体育特长生个人档案，内容包括个人信息、日常训练、负荷监控、参赛获奖等情况，形成专项运动数字画像。

（四）构建知识图谱与决策支持体系

为了有效提升学生体质健康管理和监测的科学性与精准度，构建一个跨学科的知识图谱成为必要之举。这一知识图谱将整合医学、体育学、营养学等领域的专业知识，通过深度学习、自然语言处理等先进的人工智能技术，增强其构建和决策智能化水平。具体而言，需采用多源数据融合策略，从权威的医学期刊、体育科学论文、营养学指南和健康数据库中抽取信息，构建全面的知识库。借助自然语言处理技术进行实体识别与关系映射，将不同文献中的实体如疾病、营养成分、运动类型等及其相互关系结构化，形成知识图谱的基础框架。利用深度学习模型和时间序列分析，系统能够理解和推理复杂关系，提供预测性分析，识别学生体质变化趋势，并提前预警潜在的健康风险。定期更新知识图谱，同时设置严格的质量控制流程，确保信息的可靠性。

五、结语与展望

人工智能在学校体质健康监测和评估中的未来前景令人振奋。人工智能技术的进步、体质健康监测工具的创新以及体质健康评估实践的改进，为提高学生体质健康和心理健康结果带来了巨大的希望。通过拥抱这些未来前景并有效利用人工智能，教育机构可以在促进学生的身心健康方面取得重大进展。

（一）学校体质健康监测的创新

在未来，我们可以期待开发专门为学校体质健康监测设计的创新人工智能工具和设备。这些可能包括带有先进传感器的可穿戴设备，这些设备可以实时监测各种健康参数，为每个学生提供连续和个性化的健康数据。此外，人工智能与虚拟现实或增强现实技术的集成可以提供身临其境和交互式的健康监测体验，使健康评估对学生更具吸引力和信息量。

（二）学校体质健康评估的创新

人工智能有可能彻底改变学校体质健康评估的进行方式。在未来，我们可能会看到人工智能系统的发展，这些系统可以分析复杂的数据集，以提供对学校体育工作和体育课程的更全面和准确的评估。此外，自然语言处理的进步可能使人工智能系统能够分析定性数据，例如学生的反馈和观察结果，从而更深入地了解体质健康干预措施的有效性。这些创新将有助于基于证据的决策和学校体质健康评估的持续改进。

参考文献：

[1]刘嘉豪，曾海军，金婉莹，等.人工智能赋能高等教育：逻辑理路、典型场景与实践进路[J].西安交通大学学报（社会科学版），2024.

[2]隋勇，张立国，李采丰，等.人工智能赋能青少年体质健康精准治理：现实困境、治理向度和实践路径[J].中国教育学刊，2023（07）.

[3]霍波，李彦锋，高腾，等.体育人工智能领域关键技术的研究现状和发展方向[J].首都体育学院学报，2023，35（03）.

[4]武东海.青少年体质健康监测政策协同研究[J].北京体育大学学报，2019，42（08）.

[5]于素梅.体育课程一体化背景下学生体质健康综合性精准干预研究[J].体育学研究，2020，34（03）.

[基金项目：北京高等教育“本科教学改革创新项目”]