AI赋能·智教未来丨长春建筑学院教师数字素养提升工作坊(第十六期)
作者：微信文章为贯彻学校“三个三”发展战略部署，推进人工智能与教育教学深度融合，学校教师教学发展处推出教师数字素养提升系列工作坊。活动聚焦教育教学数字化转型需求，通过学校和各教学单位轮流承办的形式，着力打造智能教育教学创新共同体。第十六期活动由体育教研部承办。
近日，体育教研部举办“AI赋能：高等教育体育教学与科研的创新之路”主题工作坊。活动由体育教研部教师梁良主讲，体育教研部全体教师参与学习。
1.AI技术重塑体育教学与科研
活动伊始，梁良结合自身对AI技术与体育教育融合的研究经验，展开主题分享。他从传统体育教学的痛点切入，指出当前教学中教师多依赖主观判断，难以精准捕捉学生动作细节，且数据采集粗放、教学模式统一，无法满足学生差异化需求。针对这些问题，他提出AI技术的解决方案：通过视觉识别技术自动分析学生运动姿态，实时纠错并推送个性化训练内容，实现从“经验教学”到“数据驱动教学”的转型。在科研领域，他进一步讲解多模态数据融合技术，说明如何整合动作、生理、影像数据量化运动表现，以及深度学习算法如何构建个性化训练模型，推动科研方法升级，让在场教师对AI的应用价值有了系统认知。
2.AI技术赋能体育教学实践
为便于理论知识理解，梁良引入实际案例展开剖析。在温州大学体操教学中，AI视觉识别系统实现了毫米级运动轨迹追踪，通过自动比对标准动作库生成个性化纠错建议，使实验班动作达标率提升37%。而某理工大学的公共体育智能化测试系统，通过传感器、AI算法与云端平台的结合，凭人脸识别登录、系统实时评分，不仅将测试效率提高60%，数据准确率也达95%以上，直观展现了AI在体育教学与管理中的实际成效。
3.现场实操深化AI应用体验
理论与案例分享后，活动进入实操环节。梁良现场搭建了“AI动作分析模拟系统”，指导教师们进行操作。他演示了如何上传深蹲、跳绳等基础运动视频，启动视觉识别功能，使系统自动标记“膝盖超伸”“身体前倾”等动作偏差点。教师们分组轮流扮演“教师”与“学生”角色。在“学生”完成指定动作后，“教师”通过系统查看AI生成的动作分析报告，并尝试结合报告给出纠错建议。梁良现场解答系统精度调整、训练计划制定等问题，帮助教师们深入理解AI工具的操作流程。
4.交流研讨凝聚AI应用共识
实操结束后，现场展开深入研讨。教师们就户外数据采集稳定性、AI分析与教师经验平衡、学生数据隐私保护等实际问题展开讨论。与会教师分享了利用可穿戴设备辅助户外数据采集的思路，提出AI应作为辅助工具，不能替代教师经验。梁良则补充了“最小权限原则”“数据匿名化处理”等隐私保护方法。现场讨论氛围热烈，在多个关键问题上达成共识，为后续AI技术应用奠定了良好基础。
最后，体育教研部主任高鹏对本次活动进行了总结。他说，梁良老师的分享兼具理论深度与实践指导意义，帮助教师们清晰地把握了AI赋能体育教学科研的核心逻辑。他结合研讨环节的问题，提出后续工作重点：优先在篮球、田径等基础项目中开展AI应用小范围试点，积累实践经验；建立内部数据隐私保护规范，确保技术应用合规；加强与其他高校的合作，共享AI教学模型与硬件设施，降低落地成本。他勉励全体教师以此次活动为新起点，积极探索AI在体育教学科研中的应用，推动体育教育工作高质量发展。
来源：体育教研部、教师教学发展处
初审：钟至柔
复审：李睿
终审：李英杰
页:
[1]