基于人工智能的中小学生运动损伤风险评估和训练

摘  要：通过采集和分析学生的运动与生理数据，人工智能技术可以预测评估运动损伤风险，并提供定制化反馈，增强体育教学的个性化和安全性。在体育教学“学、练、赛、评”过程中应用人工智能技术，如利用计算机视觉、虚拟现实、可穿戴设备实时监控学生训练，并通过机器学习模型优化训练计划，可以显著提升运动损伤评估的精确性，为中小学体育教育的现代化发展和学生体质健康的促进提升提供有效的科技支持，展现其在教育领域的重要学术和应用价值。

关键词：人工智能；运动损伤风险评估；个性化训练；中小学体育教学

中图分类号：G623     文献标识码：A     文章编号：1005-2410（2025）02-0091-03

2017年发布的《新一代人工智能发展规划》中提出了智能教育的概念，自此人工智能技术给教育领域带来了全面革新；学校体育作为教育领域中的重要环节和内容，深受人工智能技术发展带领的影响。具体而言，人工智能技术影响了体育课程内容的构建、教学手段的创新、教学方法的优化、学习评价的精准化以及教育管理等方面。

一、人工智能在中小学生运动损伤风险评估与训练中的作用

近年来运动医学领域正以极快的速度被人工智能所改变，计算机视觉等先进技术不断涌现，先进算法也在不断迭代，包括应用机器学习和深度学习在内的人工智能技术正在对复杂数据进行分析和处理，并由此显示出对运动数据和医疗信息进行快速自动解析的潜能；根据评估结果提供的针对不同个体的定制化干预措施和训练建议，可以有效提升运动损伤风险管理的效率和精确度。

人工智能技术通过分析海量的学生在体育教学和训练中的运动数据和生理信息，预测和识别运动损伤风险因素，为评估运动损伤和提供个性化训练方案提供科学依据[1]。并能够实时监控运动参与者的训练过程，提供及时反馈，从纠正技术动作和避免不当的运动负荷角度来避免运动损伤的发生，最大限度地降低运动损伤的发生概率。此外，在学生出现运动损伤后的恢复过程中，通过人工智能技术辅助制定和监控恢复训练计划，可避免再次损伤的风险因素。

二、人工智能在中小学生运动损伤风险评估与训练中的应用场景

人工智能在中小学生运动损伤风险评估和训练中的应用场景主要体现在数据搜集与分析、运动损伤风险评估、个性化训练计划制定等方面。通过智能可穿戴设备和计算机视觉技术收集学生的运动数据，利用人工智能算法分析学生的运动模式和潜在风险，评估损伤风险概率，并据此制定个性化的训练计划。此外，虚拟现实技术提供模拟运动环境，增强训练安全性。整个流程涵盖学习、训练、比赛和评估，旨在提高训练效果，减少运动损伤风险。具体体现在训练干预和运动损伤风险预测。

（一）在中小学生训练中的应用场景

人工智能技术在对中小学生进行运动损伤风险评估后的训练应用场景中扮演着至关重要的角色，尤其贯穿于“学、练、赛”整个运动技能掌握的全过程。

1.在“学”中的应用场景

在中小学的体育课上，人工智能技术的应用使“学”的内容和过程得到了极大的丰富。例如，监测跑步或跳跃中不恰当的落地技巧或身体平衡问题，并给出即时反馈，可以让体育教师或教练帮助学生在运动技术动作的学习中建立正确的运动模式，从而避免不正确的发力顺序，出现动作代偿的情况发生，减少运动损伤的概率。

2.在“练”中的应用场景

学生进行“练”环节时，人工智能技术的应用将实时为学生进行监测与指导。通过跟踪学生在运动过程中的体能指标的变化，确保训练强度与个体能力相适宜，避免出现过度训练的情况发生，从而保证训练计划的安全性和有效性。

此外，应用人工智能技术可以对学生训练过程的运动姿态等信息进行分析。如跑步时的步态等，对发现可能因不良动作习惯而导致膝关节损伤的动作模式进行分析，并据此设计出个性化的训练方案来纠正这些错误动作模式，从而提高训练的科学性。

另外，人工智能技术的监测系统可根据学生的学习实时表现和适应能力，对训练内容和难易程度进行动态调整。例如增加训练特定肌肉群的次数或改进运动技巧的练习等，使学生在保证安全的基础上提升运动表现。而系统对学生的运动表现和适应能力进行实时跟踪和反馈，便于体育教师和教练对学生在训练中出现的问题进行及时纠正和调整。

3.在“赛”中的应用场景

在“赛”环节中，人工智能技术能够分析学生在实际体育比赛中的表现，并提供针对性的改进建议，同时还能监测学生的恢复情况。确保学生在比赛结束后得到适当的休息和恢复。另外，人工智能技术还能根据比赛中各项数据再次评估运动损伤风险情况，据此调整训练和恢复计划，以减少运动损伤发生的概率，帮助学生在下一步的体育比赛中保持良好的身体状态和体能水平。

（二）在中小学生运动损伤风险评估中的应用场景

人工智能技术不仅能够为每个学生提供个性化的损伤风险评估，还能预测损伤发生的概率和类型。具体在体育教学过程中，人工智能技术应用“评”中“教师评”环节发挥着至关重要的作用，它不仅能够根据具体数值进行精准分析，而且能够体现育体和育心相结合。具体通过综合分析学生在不同运动场景下的表现，包括他们在体育课上的运动技能和运动场上的身体姿态，精准识别出不规范的动作和技术，这些动作可能预示着潜在的运动损伤风险。另外，对心率、呼吸和肌肉活动实时监测和跟踪功能，可以揭示了学生在运动过程中的生理状态，为评估运动损伤风险提供重要的生理数据支持。此外，人工智能技术还能评估学生的训练负荷和恢复情况，确保运动量既安全又有效，避免过度训练带来的损伤风险。

根据已发表的文献可知，随着人工智能技术的不断发展和改进，它将在今后体育教学的“学、练、赛”场景中起到更大的作用，为促进学生的健康成长提供更为坚实的基础保障。

三、人工智能应用于中小学生运动损伤风险评估与训练的技术

（一）在“学”中可以使用的技术

1.基于计算机视觉的动作识别技术

应用计算机视觉技术，通过动作识别，分析学生在学习运动技能过程中的动作模式是否正确；若检测出不规范或容易导致运动损伤的高风险动作，提供实时反馈和引导，帮助学生及时纠正错误动作，熟悉和掌握正确的运动技能。

2.虚拟现实和增强现实技术

开发和利用针对中小学生运动损伤干预训练的虚拟现实（VR）和增强现实（AR），模拟各种中小学生经常参与的运动场景，给学生提供沉浸式学习体验的同时，增强学生对运动技能中所涉及动作模式的理解和肌肉记忆，以此掌握正确的运动技能。

（二）在“练”中可以使用的技术

1.基于可穿戴技术和传感器的监测技术

通过让中小学生穿戴集成了多种传感器的设备，收集包括心率检测器、加速度计、肌电传感器等的生理和运动数据，监测学生在训练过程中的健康情况和运动表现；在确保安全性和有效性的同时，实现训练计划和运动损伤预防策略的个性化。

2.机器学习和预测模型

利用机器学习算法，分析各项训练数据，以此预测中小学生在训练过程中可能出现的运动损伤风险因素；通过与体育教师和家长的沟通，及时调整训练内容，实现预防运动损伤的效果。

（三）在“赛”中可以使用的技术

1.多模态数据分析

汇总中小学生当前和以往比赛中的视频、生理数据、外界环境条件等多源信息，全面评估学生在比赛中的运动表现情况，为后续更加全面的个性化训练和比赛提供科学依据。同时可以收集分析大量的个人和对手的比赛数据，为教练提供数据驱动的对手分析和比赛趋势分析，帮助其完成科学决策。

2.运动生物力学模型分析

使用在“学”中应用的计算机视觉的动作识别技术，实时捕捉学生在比赛中的速度、角度、力等参数，分析学生的运动表现，识别技术动作中的不足，在为学生提供比赛策略和技巧的实时反馈的同时，帮助学生在比赛中发挥最佳的比赛状态。

（四）在“评”估场景中应用技术

1.数据分析

（1）生物力学数据分析

利用人工智能算法分析中小学生在运动时的关节角度、肌力、平衡等生物力学参数，评估动作模式和运动功能障碍情况，判断运动损伤风险程度。

（2）生理学数据分析

利用人工智能技术获得的心率、呼吸频率、肌电等生理学数据进行分析，评估中小学生的身体状态和恢复情况，为降低运动损伤风险而进行的训练计划调整提供科学依据。

（3）心理学数据分析

通过分析学生的语言和非语言行为，如声调、语速、面部表情等数据，评估中小学生的心理状态和情绪，为调整训练强度提供心理学支持。

（4）训练学数据分析

应用智能穿戴设备收集GPS追踪、加速度计，陀螺仪等数据，收集中小学生在训练中 的速度、运动路径等训练数据；以及应用机器视觉技术来自动识别学生们评估过程中的动作准确性，为评估和优化训练计划提供依据。

2.机器学习与预测模型

通过历史训练和比赛数据，评估学生的运动表现和进步趋势，为学生提供长期的发展建议。

运用人工智能的强大分析能力，使用深度学习算法，如循环神经网络和长短期记忆网络，深入挖掘中小学生在历史训练和比赛中的表现数据，发现运动损伤发生的规律，识别运动损伤风险出现的模式和趋势，为科学的学、练、赛提供依据。

四、结语

在中小学体育教学中，人工智能在运动损伤风险评估和训练中的应用目标已经明确，即在采集数据准确、分析结果准确的前提下，通过教育信息化和科技化手段来创造更高效的体育教育环境，使体育教学更具个性化。通过精确的运动损伤预防和管理策略，可以最大程度地实现促进学生体质健康和确保学生在运动过程中的安全。

参考文献：

[1]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）.