高校體育大數據智能分析系統研究

秦 晉

1 大數據及云計算技術

大數據分為結構化數據和非結構化數據，通過人工錄入或各類傳感器自動采集。通過分類篩選、整理處理后整合為數據集合，在各種各樣類型的數據中快速獲得有價值信息的能力。包括大規模并行處理(MPP)數據庫，大數據包括了分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。

大數據的存儲更需要高性能的計算與分析方法。因此，從大數據觀念的產生就注定與云計算緊密聯系。云計算是通過網絡訪問可擴展的、靈活的、可共享的資源池，并按需自助獲取和管理這些資源的模式。大數據為數據挖掘、機器學習及人工智能等技術提供了數據基礎，進一步推動了信息化的技術革命。2015年9月，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，國家領導人系統部署了大數據發展工作。大學校園是科學技術發明及推廣的戰斗第一線，更應該應用大數據云計算系統服務于大學，為高等教育發揮大數據的作用[1]。

2 大數據智能分析系統

2.1 高校體育建立大數據系統的必要性

體育教學從某種意義上說就是信息的傳播與信息的獲取，而大數據系統對信息的傳播、汲取的途徑、方式、方法上都有很大的優勢，在高校里學生和教師、學校管理人員每時每刻都在產生著大量的數據。其中很多數據都是學校履行職能的真實反饋，是學校活動人群對學校的管理、教學的有效信息反應，是學校管理人員在掌控學校時的重要參考信息。而目前大多數高校對這些數據都是不予于采集，或碎片化的分布在各個組織或小團體，沒有在共享平臺中綜合應用，造成大量數據資源浪費。

如今高校體育教育提倡智慧體育、終身體育，讓受教育者受用于一生的體育教育，從認知、需求的角度上來說，受教育者在不同的人生階段對體育教育的認知具有一定的局限性，從個體上來講，不同受教育者對同一體育教育信息的認知程度、需求程度也會有很大的差別。如今信息網絡的飛速發展，體育信息對受教育者影響也不斷增強，使受教育者在選擇、理解及利用體育信息時與教育者出現很大的偏差，這時大學的職能就是引導學生提高認知體育的水平，使學生有相應的認知能力。大數據可以多角度的分析自身身體狀況，在學校體育教學之外的全方位的獲取相關體育知識并合理應用到學生個體差異中去[2]。

大數據時代，信息來源途徑多樣化，拉近了老師和學生距離的同時，在對信息的理解程序、應用程序的差距也突顯出來，對學校的管理體制和老師的教學方法、方式都有了新的要求，而順應大數據潮流，合理應用大數智能分析系統改善學校的管理體制、完善老師的教學勢在必行[3]。

2.2 大數據智能分析系統在高校體育教育中的應用

大數據智能分析系統在高校體育教育中的應用是在大量、翔實、可靠的信息資源的基礎上的。通過數據篩選，數據結構化存儲，形成高校大數據共享平臺，通過云計算服務，把海量的數據整理分析出高校管理者可應用的信息。為高校科學化管理提供數據支持，對于高校體育應用點是非常多的，本文重點說明大數據在高校體育課程、學生興趣導向、體育教學上的應用[4]。

2.2.1 高校體育課程智能分析與決策

近年來，高校體育課程一直在不斷發展中，但在體育教育功能、健身功能等方面還存在著不足，對實踐創新還有很大的弊端。在大數據的時代潮流下，為高校體育的發展帶來高速發展的契機。在優化課程結構、改革課程內容和升級教學方法等方面，大數據系統都能智能的給出分析與決策建議，把學生的體育能力和身體素質的培養放在第一位，增強學生的適應能力，綜合考慮高校教師資源、學校體育活動場所、運動器械等高校體育教學資源合理分配，且要兼顧學生身體素質需要、興趣愛好等等，高校體育課程的設置本身所需要考慮的就是一個大數據量的集合體，而大數據智能分析系統也正好體現了這一點，為合理的設置高校體育課程提供了科學分析的資料，通過大數據共享平臺，通過云服務的方式把數據按不同的主題分門別類，為高校的管理和教學提供科學化指引。[5]

2.2.2 學生體育興趣智能導向

高校體育以各種先進的思想理念“增強體質 ”“陽光體育 ”“快樂體育”“終身體育”等作為指導，引領其改革發展的方向。學生興趣的培養貫串整個高校體育的教學，而學生體育興趣的培養受學生接受信息影響，通過觀看、欣賞錄像或同學表演，引導學生個性化的審美觀，激發學生對各項運動的愛好，從而使學生產生興趣。注意體育教學的趣味性，如游戲、競賽等。在運動實踐中，讓學生體驗成功的快樂，從而激發興趣。合理公正客觀地評價學生來培養興趣。而大數據系統在老師的指導下為學生提供優質的、正確的影像，在大數據系統的指引下根據學生的體質、生活環境等條件給予學生最合理、最迫切需要的興趣導向。

2.2.3 大數據建立體育教學反饋閉環

在學校教育中，管理者與教師、教師與學生都需要建立反饋閉環，管理者和教師才有改進的可能，教師在傳授某個知識時，從學生嘗試引用知識的行為中，教師可以發現學生理解新知識點的能力或理解的程度，然后因材施教，調整教學手段更新教學方法。同樣的，學生在嘗試解決問題的過程中，也能加深對問題的理解。

對于高校體育教學“教學閉環”的建設尤為重要了，且體育教學的特殊性，學生在課后的生理、心理反應對體育教育起到關重要的作用，心理的變化直接影響學生參與體育運動的積極性，學生在課后對體育運動的心理狀況可說明高校體育課的教學手段、教學方法的實用性，而大數據系統全面的、詳實的反饋學生在體育課后的信息，為體育教學的改進和體育教學手段、方法的修正提供了幫助。

2.3 高校體育大數據智能分析系統建立的關鍵點

大數據需要廣泛的數據源，大數據系統的數據采集會是繁雜的數據結構，為此，大數據智能分析系統的建立需要數據源的數據進行歸一化處理，將結構化、半結構、非結構化的數據整合、提取、聚合、關聯到大數據系統中來。其工作流程如圖1所示。

大數據智能分析系統的建立突出一體化的整合思想，硬件設備和技術手段是系統建立的基礎，組織結構的調整是系統運行的高速路，高校活動人員的思維方式的轉變是系統的推進器，高校資源的應用是系統成長的沃土。只有具備了硬件設備、技術手段、組織結構、思維方式、信息資源各要素之后才能建立起大數據智能分析系統。具體體現在以下幾個問題：

2.3.1 大數據系統容量問題

這里所說的“大容量”通常可達到PB級的數據規模，因此，海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。在增加模塊和磁盤陣例的同時，還應考慮到歷史數據的安全，在不需要停機的前提下增加容量。在解決容量問題上，不得不提智能化閃存解決方案，用戶在高持續吞吐能力的前提下可將事務處理性能成倍提高，是大數據分析系統數據存儲的可靠保障。

圖1 大數據數據源

2.3.2 大數據系統安全問題

在網絡空間，大數據成為更容易被“發現”的大目標，承載著越來越多的關注度，大數據的系統安全問題對于高校體育主要是學生和老師的個人信息的保密[6]。而高校人員較多，信息化應用水平良莠不齊，學生眾多，信息終端數據和類型繁多，導致高校大數據系統的安全問題更復雜、更脆弱。因此，高校體育大數據系統安全應采用分布式異地備份的存儲技術，在數據的應用時更應用分角色權限管理，確保數據可用性和安全性。

2.3.3 大數據系統數據的積累

許多大數據應用都會涉及到法規遵從問題和學生個人隱私等問題，大數據的存儲并不是把所有數據存儲的時間越長越好，任何數據都是歷史的一部分，都有數據的生命期和有效期，在有效期內的長時間保存對數據庫的應用時效提到了一定的高度，對數據存儲空間更是一個不小的考驗，因此，大數據系統中的數據積累需要在按功能分析的同時還需要按有效性分類以保證數據庫的長期高可用性。

2.3.4 大數據系統的靈活性

大數據系統是一個具有數據采集、整理、存儲、應用等功能的龐大系統，因此必須根據用戶需求做出詳細的設計，并在有可能通過多種傳感器采集的前提下，多采用自動采集，因數據的繁雜的多樣性，應用保障大數據系統的靈活性，并可隨時擴容，它必須能夠適應各種不同的應用類型和數據場景。充分利用云計算和自動化技術，做好數據的采集和整理環節，夯實大數據系統的數據基礎。

3 結論與建議

大數據時代的到來是信息技術尤其是物聯網、云計算、移動互聯網等技術迅猛發展的結果，使人們對數據分析有了新的認識，在數據應用方面更是提升了一個層次。大數據的應用必定會走入到高校體育教學中來，目前大數據智能分析系統在高校體育教學中的應用還存在著很多的問題，只有在高校各個職能環節的信息通過抽取、轉換和加載，結合學生、教師活動行為形成集成管理且互相轉化，學校活動主體應用云計算動態資源池、集群服務等數據存儲與云計算技術，高校體育教學把大數據智能分析作為決策依據的時候，即是大數據智能分析系統在高校體育中的充分應用。將大數據云計算技術應用到體育教學中有極其重要的應用價值。