智能可穿戴設備在高中體能訓練中的監測應用研究

中圖分類號：G818 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8902-（2025）-17-152-3-JF

高中體能訓練監測對學生體質健康和體育教學質量提升的意義重大。然而，當前監測工作面臨諸多難題。監測主體方面，專業教師匱乏，部分教師體能監測能力不足；監測指標單一且缺乏針對性，無法全面評估學生體能；監測技術落后，設備陳舊，手工記錄方式效率低且易出錯，且監測結果反饋不及時。智能可穿戴設備為解決這些問題提供了新思路，其在高中體能訓練監測中的應用值得深入探討。

1、高中體能訓練監測的困境

高中體能訓練監測在促進學生體質健康、提升體育教學質量等方面具有重要價值，但在實踐中仍面臨諸多困境。

首先，從監測主體層面來看，大多數高中缺乏具備體能訓練監測專業知識與技能的教師。部分體育教師僅具備基本的體育教學能力，而在體能監測方法、指標解讀及數據分析等領域尚不夠熟悉，這導致其在體能監測過程中無法準確、科學地評估與指導學生，進而影響體能檢測結果的準確性和有效性。

其次，部分高中在體能訓練監測中選擇的指標過于單一，缺乏針對性和全面性，例如，僅關注學生的跑步速度和力量，卻忽視了柔韌性、協調性等其他重要指標，這種情況會導致教師無法全面、客觀地評估學生的體能狀況，不利于為學生制定個性化的體能訓練計劃。并且，監測內容往往固定不變，未能根據學生的最近發展區，如年齡、性別、身體發育狀況及訓練階段等因素進行動態調整。

最后，從監測技術層面而言，部分高中的體能監測設備陳舊老化，無法對學生的訓練過程進行實時高效把控，且部分高中仍依托傳統的手工記錄方式開展體能訓練監測，缺乏信息化系統的支持，致使體能監測數據的收集、整理和分析效率極低，極易出現數據丟失、錯誤等問題；在完成監測后，監測結果也往往不能及時反饋給學生和家長，導致學生無法了解自身體能狀況，更無法采取有效措施進行改進與優化。

2、智能可穿戴設備在高中體能訓練中的監測應用策略

2.1、生理指標實時監測，構建科學訓練基礎

（1）確定采集信息。

高中體能訓練需以科學有效的方式推進，而生理指標是反映學生訓練狀態不可或缺的要素。在此環節，教師可借助智能可穿戴設備實時采集學生多維度的訓練信息。教師需在該環節明確監測目標和指標，即弄清楚監測目的。例如，是為了了解學生在體能訓練中的身體承受能力，還是為了評估體能訓練對學生身體機能的改善情況。基于這些目標，再確定需要監測的具體生理指標，如心率反映運動時心臟的工作強度；運動步數體現學生的活動量；運動時長代表學生參與訓練的持續時間，這些指標相互關聯，共同為構建科學訓練基礎提供數據支撐。

例如，某高中體育組在制定學期訓練計劃時，為了解學生在800米跑訓練中的身體承受能力，明確將心率、運動步數、運動時長作為核心監測指標，其中心率直觀反映運動時心臟的工作強度，如某學生在間歇跑訓練中心率持續維持在160次／分鐘，表明心臟正處于高強度工作狀態；運動步數可體現學生在往返跑訓練中的活動量，某次折返跑練習中，某學生平均步數達2000步，較常規慢跑增加 30% ；運動時長則能記錄學生參與高強度訓練的持續時間，如在20分鐘的HIIT訓練中，設備精準記錄每位學生的有效運動時長。這些指標相互關聯，共同為構建科學訓練基礎提供數據支撐。

（2）設備選型與應用。

基于上述監測指標，需選取合適的智能可穿戴設備。不同設備在功能、精度和使用場景上存在明顯差異，有些設備側重心率監測，有些設備則側重多種指標監測，教師可根據監測需求挑選功能匹配、精度可靠且適合高中生使用的設備。完成設備選型后，正確佩戴設備同樣重要，只有確保設備與身體緊密貼合，才能準確采集生理數據，如心率監測設備需佩戴在合適位置，以保證穩定獲取心率信息。因此，合理選擇并正確佩戴設備是獲取準確生理數據的關鍵步驟。

在體能訓練環節，智能可穿戴設備需持續監測學生的身體指標。設備會按設定頻率不斷采集數據并及時記錄。實時監測能讓教師掌握學生在訓練中的身體狀態變化，而數據記錄則為后續分析提供豐富素材。這些記錄下的數據如同學生的體能日記，詳細記載著其訓練中的點滴。通過持續實時監測和數據記錄，教師可全面了解學生在不同訓練階段、不同訓練強度下的生理反應。

明確監測目標和指標后，設備選型成為關鍵環節。教師對比多款智能穿戴設備后，選擇某品牌運動手表用于心率監測，因其采用光學心率傳感器，精度可達 ±2 次/分鐘，同時搭配智能手環監測運動步數和時長，該手環支持加速度傳感器，能準確識別走、跑、跳等不同運動狀態。設備選型完成后，正確佩戴是獲取準確數據的前提：心率監測手表需佩戴在手腕內側距腕骨的一指處，確保傳感器緊貼皮膚，如某次訓練前，教師逐一檢查學生佩戴情況，發現有學生因表帶過松導致心率數據波動較大，及時調整后數據恢復穩定；智能手環則需佩戴在手腕外側，保證運動時傳感器能有效捕捉動作軌跡。在體能訓練中，這些設備以每秒1次的頻率持續采集數據，如在籃球體能訓練課上，設備實時記錄學生在折返跑、跳繩、投籃訓練中的心率變化曲線，當某學生進行高強度折返跑時，設備立即顯示心率升至180次／分鐘，并同步記錄該狀態持續3分鐘，這些實時數據如同動態的體能日記，詳細記載著學生訓練中的每一次生理波動。

（3）數據分析。

在擁有大量生理數據記錄后，需借助專業的數據分析方法對這些數據進行分析與評估，以挖掘數據背后的隱藏信息。例如，分析心率變化趨勢可判斷學生在訓練中的疲勞程度；對比不同訓練階段的活動量和運動時長可評估訓練效果。在評估環節，需充分結合學生的年齡、性別、身體狀況等個體差異，給出科學合理的評價。之后教師可根據數據分析和評估結果為每位學生制定個性化訓練計劃，若發現學生某項生理指標表現不佳，如心率恢復較慢，說明其心肺功能有待提高，可針對性地增加有氧運動訓練，在訓練過程中，還需通過智能可穿戴設備監測學生生理指標，并根據新數據及時調整訓練計劃。訓練計劃并非一成不變，而是需根據學生實際情況不斷優化。

例如，擁有大量生理數據后，專業的數據分析成為制定科學訓練計劃的核心。體育教師借助運動數據分析平臺，對某班學生一個月的訓練數據進行挖掘：通過分析心率變化趨勢，發現學生A在長跑訓練后心率恢復至靜息心率的時間比平均水平慢2分鐘，判斷其心肺功能有待提升；對比不同訓練階段的活動量，發現學生B在引入力量訓練后，每周運動步數從50000步提升至70000步，訓練效果顯著。評估時還應充分考慮個體差異，如女生C因體重較輕，在相同跑步強度下心率比男生D高10次／分鐘，屬于正常生理差異。基于這些分析，教師為學生A制定每周3次的有氧運動計劃，每次增加10分鐘慢跑；為學生B在力量訓練中增加負重強度。在后續訓練中，設備持續監測生理指標：當學生A進行兩周有氧運動后，設備顯示其心率恢復時間縮短至1分鐘，教師隨即調整計劃，增加間歇跑訓練以進一步提升心肺功能；學生B在增加負重后，手環記錄其力量訓練時的肌肉疲勞指數上升 15% ，教師據此減少每組訓練次數，避免過度訓練。這種基于實時數據的動態調整，讓訓練計劃始終貼合學生的生理狀態，真正實現科學訓練。

2.2、建立安全預警機制，減少運動損傷風險

（1）預警指標設定。

建立安全預警機制需明確哪些生理或運動指標能反映學生身體的潛在風險，如心率可體現學生的心臟負擔程度，身體姿態數據能反映學生的運動技能掌握情況，運動加速度等指標也能反映運動強度和身體承受力。確定這些預警指標，可為后續建立預警機制奠定基礎。

在某中學體育課堂的高強度間歇訓練中，學生佩戴的智能手環持續采集心率數據。這種可穿戴設備通過光學傳感器實時捕捉腕部血管的搏動頻率，為運動安全預警提供基礎指標，如心率作為反映心臟負擔程度的關鍵參數，此刻正被系統轉化為可視化的波形圖與數字讀數。當一名學生進行第4組折返跑時，其手腕上的智能設備內置的加速度傳感器同步記錄著運動軌跡的變化，而內置的陀螺儀則追蹤著身體姿態的細微偏差，這些多維度數據通過藍牙實時傳輸至教師的管理系統，在屏幕上形成動態的生理指標矩陣。

（2）預警閾值。

有了預警指標后，教師需為每個指標設定合適的預警閾值，如同設置警戒線，當指標超出該閾值時，即意味著可能存在運動損傷風險；設定閾值時，需要綜合考慮學生的年齡、性別、身體素質等因素，比如身體素質較好的學生，其心率預警閾值可相對較高，而年齡較小或身體較弱的學生，閾值則需適當降低；同時需參考專業運動醫學標準和建議，以確保閾值設定的科學性和合理性，如此可使預警機制更精準，避免誤判、漏判情況的發生。智能可穿戴設備需持續實時監測學生的關鍵預警指標，并將采集到的數據及時傳輸至教師端或相關管理平臺。實時監測便于教師實時掌握學生的身體狀態變化，而數據傳輸則保證了信息的及時共享。在傳輸過程中，需保證數據的安全與完整，防止數據丟失或被篡改。

在上述訓練中，體育教研組結合運動醫學標準與學生體質檔案，將心率儲備百分比作為核心預警指標，該指標通過（最大心率-靜息心率） × 運動強度 + 靜息心率的公式計算，如對于15歲年齡段的學生，最大心率通常按“220-年齡”進行估算，而靜息心率則取晨起空腹狀態的三次平均值；同時納入軀干前傾角度、膝關節內扣幅度等身體姿態數據，這些參數由智能穿戴設備的慣性測量單元實時捕捉，當軀干前傾角度超過 30^° 且持續3秒以上時，系統會標記為異常姿態信號。運動加速度指標則通過三軸傳感器采集，當垂直方向加速度超過 6g 且連續出現5次時，判定為高強度沖擊動作。

在預警閾值的個性化設定過程中，系統根據學生體質健康測試結果自動分類，身體素質測試等級為優秀的學生，其心率預警閾值設定為最大心率的 85% ，如一名靜息心率60次/分的學生，最大心率約為205次／分，閾值則設為174次／分；而肥胖體質學生的閾值下調至 80% ，這是因為體脂率超過 25% 的青少年心臟儲備功能相對較弱。針對籃球專項訓練中的跳躍動作，系統為不同身高的學生設定差異化的落地加速度幅值，這種基于生物力學模型的閾值設定，有效避免了“一刀切”帶來的誤判風險。

（3）預警響應系統。

有了預警閾值后，教師需設定高效的預警響應系統，當某學生的預警指標超出預警閾值時，系統需立即發出警報并通知相關教師，教師收到警報后需迅速做出反應，采取相應措施，如讓學生暫停訓練、進行身體檢查等。

其中，實時監測系統通過智能穿戴設備的低功耗藍牙模塊，以10Hz的采樣頻率將數據傳輸至校園局域網，教師端的管理軟件設置了三級預警界面：當心率達到閥值的 90% 時，界面顯示黃色預警并伴隨振動提示；超過閾值時紅色警報燈閃爍并發出蜂鳴音；若同時出現姿態異常與加速度超標，則觸發緊急預警機制。在某次800米測試中，一名學生的心率在最后100米飆升至190次／分，超過其預設閾值185次／分，同時智能手表檢測到其跑步時軀干前傾角度達到35度，系統立即向場邊教師發出組合警報，教師隨即通過手持終端發出語音指令，讓該學生減速并到陰涼處休息。

（4）持續動態更新。

安全預警機制并非一成不變，需要持續更新與優化，教師需定期分析預警機制的準確性和有效性，檢查是否存在誤報、漏報等情況，若發現某預警指標的閾值設置不合理，或預警響應流程存在漏洞，需及時調整與改進，同時需依據學生的訓練情況和身體變化，不斷更新與完善預警指標和閾值。通過持續評估與優化，可使安全預警機制始終保持科學有效，從而更好地降低運動損傷風險。

3、結語

總體來說，通過運用智能可穿戴設備，高中體能訓練監測實現了從傳統模式向智能化、科學化的轉變。生理指標實時監測為構建科學訓練基礎提供了有力支撐，使訓練更具針對性和有效性。建立安全預警機制則有效減少了運動損傷風險，保障了學生的訓練安全。未來，應持續優化智能可穿戴設備的應用，結合學生實際情況不斷完善監測策略，推動高中體能訓練監測工作邁向新高度，助力學生體質健康提升。

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