吳日州
〔摘? ? 要〕? 隨著“互聯網+”概念不斷深入教育領域、智慧校園的大力推廣和信息技術2.0時代的開啟,以及運動圖像識別、三維動作建模分析、人體骨骼分析、大數據分析、可穿戴裝備等技術的開發、成熟,傳統的“哨子+口令”的體育教學課正在變革。AI、5G、運動手環、VR等融入日常體育課堂,賦能傳承中華民族優秀傳統文化的武術教學,開啟了家校聯動模式。
〔關鍵詞〕? 現代技術;人工智能;體育教學
〔中圖分類號〕? G424? ? ? ? ? ? ? ?〔文獻標識碼〕? A? ? ? ? 〔文章編號〕? 1674-6317? (2023)? 13-0076-03
人工智能(AI),是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的分支,它試圖了解智能的實質,并生產出能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等?。
一、現代技術在小學體育教學中的運用
近年來,人工智能迅猛發展,移動學習、混合學習、翻轉課堂、慕課等更是融入各學科教學的各環節,從課前、課中到課后,都越來越體現了信息化2.0改革在學校教學中的實際推行。隨著人工智能與各學科的充分融合,體育教學對人工智能的應用也備受關注。國務院制定的《“十四五”體育發展規劃》中提出,要建設一批數字體育實驗室,推動運動圖像識別、三維動作建模分析、大數據分析、可穿戴裝備研發、賽事直播等創新成果轉化。
(一)運動手環的運用
隨著運動手環技術的更迭,其精美的外觀設計更吸引小學生,可充分調動小學生在體育課堂上的積極性。其對使用者的心率、卡路里、血脂、血壓等具有的監測功能成為授課教師實時掌握學生體質狀況的輔助工具,深受教師喜歡。教師可通過藍牙、Wi-Fi、5G連接終端,形成數據分析,通過交互式平板實時掌握學生當下的體質狀態、負荷量等情況,并及時調整練習方法。
(二)視頻錄像的運用
小學體育教師畢業于不同院校,文化層次由中專到碩士不等,其理論水平、專項水平參差不齊,對技術動作掌握程度不一。傳統的體育課是教師講解、示范,學生學習、展示,教師糾正、學生進步的過程,由于個體差異,師、生都可能存在技術動作的偏差,教師在教授過程中有時會忽略學生的錯誤動作。引進視頻錄像技術,既可以回放錄像觀察動作,家長也可查看學生在校學習情況,掌握學習進度;學生也可以居家在家長監督下糾正動作,形成家校聯動的態勢,以提高學生對動作的掌握能力。
(三)?電子測試系統的運用
2022年福建省某市首次引進AI智能設備進行中考體育測試,本次改革備受社會及體育教師的關注,是一場技術的革新。考生需通過人臉識別進入考場,在每項考試前也需人臉識別再次確認,全程使用電子測試,甚至使用“鷹眼”設備,支持考試視頻實時回放。電子測試系統應用于小學生運動會、學生體質健康監測等項目,不僅節約人、物、財;也杜絕了作弊現象;隨時可申請仲裁支持,視頻實時回放也保證了測試數據的準確性及公平性。
二、小學武術教學存在的問題
2022年4月教育部印發《義務教育課程方案和課程標準(2022年版)》,將中華傳統體育類運動特別是武術提到新高度。武術除了與其他類運動具有共同的育人價值外,在培養學生中華民族認同感和文化自信等方面也具有重要的作用,有助于弘揚立身正直、見義勇為、自強不息的尚武精神。但實際教學中,還存在如下問題:
(一)專業教師少
小學體育教師中武術專項教師可謂鳳毛麟角,師資匱乏,教師的教直接影響著學生的學。小學武術教學主要以套路和簡單的攻防教學為主,如何在小學40分鐘的體育課教學中教授武術,是對教師的考驗。由于教師動作的不規范、技術的不過硬,甚至最基礎的“握拳、立掌、抱拳禮”都千奇百怪,可以說毫無“美感”可言。因此,這樣的教學無法吸引小學生的學習興趣,無法實現有效的學習效果,大大影響了教學成效。甚至因為教師的動作偏差,導致學生因動作不到位而造成運動損傷,更別說武術文化的傳播、民族自信的提升、武德教育的滲透了。
(二)教學地位低
學生家長由于受傳統“重文輕武”觀念的影響,擔心孩子學習了武術會“以暴制暴”“打架斗毆”等;受體育中考風向標影響,相較籃、排、足、跳繩等其他體育項目,武術并不被家長、學校重視,他們片面地認為學習武術是造成混亂的因素。有學者曾經通過對我國30個省?(自治區、直轄市)252所普通中小學的武術教育狀況進行調查研究,發現高達70.3%的學校沒有開設武術課,僅22.4%的學校對武術教學非常重視或重視。事實上,武術教學是與德育相融合的,在武術教學中不斷滲透武德教育,可以起到堅持德育為先、提升智育水平、加強體育美育、落實勞動教育的作用。武術作為健體、修身、防身、娛樂的優秀民族傳統體育項目,是促進學生五育并舉的良藥。
三、現代技術在小學武術教學中的價值體現
武術作為中華民族傳統文化的瑰寶,一直深受廣大人民群眾的推崇和追捧,在世界范圍內影響深遠,是中華優秀文化不可或缺的一朵“奇葩”。據統計,各派拳術達300余種。隨著互聯網技術和信息技術的快速發展以及AI技術在體育學科中的應用推廣,AI賦能小學武術教學也成為關注的焦點,運動手環、AI識別等在小學武術教學中的運用價值得以體現。
(一)運動手環在小學武術教學中的價值體現
體育教學過程中學生的運動強度、密度和負荷是息息相關的,是每一個優秀的體育教師所關注的。運動手環進入小學武術教學,不僅提高了學生的求知欲、興趣感、積極性,也可以讓教師關注到學生在學習過程各環節中的負荷情況。例如在課程的學習提高部分,學生學習彈踢沖拳動作,本課最高心率要求150次/分,但學生基本未達標,在學習提高部分平均心率只有100~120次/分。這時,教師就要調整學生練習密度,以更合理的運動隊形以及訓練方式來增加練習強度,從而保證學生科學有效地鍛煉。再比如,在放松階段,學生需在2~3分鐘內逐步達到有效心率為80~100次/分,但運動手環實時監測的數據顯示,可能是之前的運動環節運動量過大,導致學生很難下降到80~100次/分的有效心率。這時,教師就需科學地調整教學方法或練習內容,利用AI智能設備配合音樂等方式,更快速有效地指導學生恢復心率。
(二)微課在小學武術教學中的價值體現
在小學武術教學中融入微課,可以利用人工智能的虛擬仿真展示人體骨骼、骨架在運動過程中的結構關系。對肉眼不可見的運轉模式,可以通過微課提前展示給學生及家長觀看、預習,以大大提高教學質量及認知。可通過武術宣傳短片激發學生的學習興趣,以及融入武德教育,展示武術所傳承的中國傳統文化之美。通過武俠片的武俠形象,還能宣揚懲惡揚善、鋤強扶弱、樂于助人的正義感。
(三)?AI識別在小學武術教學中的價值體現
1.3D建模+人體動作識別
如今,2D關鍵點檢測已經發展得較為成熟,國內外在?3D?關鍵點檢測中也有大量研究,使用?VIBE?的生成器生成?3D?人體建模,任意調整人體模型拍攝視角,即可生成不同角度下運動的視頻,同時,人體動作識別、圖像識別技術也越發成熟。可通過無感采集拍攝示范教練的連貫動作示范、分解動作示范、動作要領提示等,完成3D建模的工作。再通過全程采集拍攝教師及學生所完成的武術動作運動軌跡將其與3D建模的標準動作相比較,通過人體動作識別的數據參照對比、分析,可及時發現武術動作的不規范性,給出動作提升建議。通過比較、算法分析,可預測體育教師、學生在完成武術動作過程中可能存在的運動損傷,做出預判并預警,以避免造成運動損傷的風險。這也彌補了武術教學過程中的枯燥無味,可以充分調動教師、學生的教、學積極性。
2.示范視頻+骨骼識別
2020年4月正值新冠疫情暴發,為響應國家號召避免聚集,上海武術院舉辦了“上海武術云挑戰”活動。活動期間,上海武術院將武術冠軍的示范視頻上傳網上,市民可以通過觀看示范視頻居家習練。報名參賽者參照武術冠軍的標準示范動作采用先線下練習再將視頻上傳平臺參與比賽。主辦方再通過AI骨骼識別系統與標準動作對比分析,自動打分,做到足不出戶也能與高手PK。在疫情常態化的如今,小學武術教育可以參考這項示范視頻+骨骼識別的“黑科技”,既解決了小學體育教師武術專項水平參差不齊的問題,又將比賽、測評的標準化、公平化提升到新高度。長期以來,武術比賽評分相對主觀,而采用以AI技術骨骼識別為支撐,比對示范視頻以自動打分形式亮分,能更客觀、公平、公正地打造比賽、測試環境。
隨著“互聯網+”概念不斷深入教育領域、智慧校園的大力推廣和信息技術2.0時代的開啟,運動圖像識別、三維動作建模分析、人體骨骼分析、大數據分析、可穿戴裝備等技術的開發、成熟,信息技術與各學科的融合更加深入。特別是運動手環在體育教學中的廣泛運用,讓人工智能(AI)與體育教學緊密融合。AI賦能小學武術教學唯美實用的智能化優質教學資源、學習留痕的檔案式形成性考核評價,大幅提升了學生的學習興趣和效率,輕松實現文化內涵、技術與能力的考評,改變體育教學普遍重技術輕文化的現狀,實現了由傳統課堂向“線上課堂”的重大轉變。這將大大提高武術教學的成效,有效解決武術教師師資不足的問題,讓小學生可以在輕松的氛圍中習得中華民族傳統文化之瑰寶——武術。在AI賦能的小學武術教學中不僅能強身健體,也是體悟中華武德的良機。但無論AI技術如何發展,其終究是輔助教學的手段,除了技術動作的學習,武術教學也不容忽視武德的滲透和武術套路節奏感、力度感帶來的運動美學,以及精氣神的提升。
【本文系2022年度福建省中青年教師教育科研項目基礎教育研究專項課題“核心素養視域下小學體育課堂深度學習的教學策略研究”的成果,課題編號:?JSZJ22004】
參考文獻
[1]袁峰.中小學武術教育的現狀綜述與對策研究[J].考試周刊,2012(36):108.
[2]陳默.智能手環在小學武術課堂上的應用[J].學校體育學,2020(6):98.
[3]俞躍華.基于機器視覺的人體骨架識別技術研究與應用[D].成都:電子科技大學,2021