人工智能设备反馈辅助运动技能学习

王桂荣 王斌* 孙梦妍 虞雅然

1.南京体育学院 江苏南京 210014;2.淮阴师范学院附属小学 江苏淮安 223300;3.武进区鸣凰中心小学 江苏常州 213100

在现代社会中，人工智能技术的快速发展和广泛应用在各个领域引起了广泛的关注。人工智能设备在教育中被认为是教学助手，随着教学实践和学习需求的变化，人工智能将在教育中发挥着更重要的作用。在体育教学中，如何将当今蓬勃发展的人工智能技术和设备运用到体育课堂的实践教学中，为不同特征的学习者提供个性化的运动技能学习支持，成为智能体育教学的重要研究议题。

教学反馈是教学过程的必要环节，是实施教学实践活动的重要手段。教学反馈作为课堂学习支持的重要教学形式，被视为“对学习和成就最有力的影响之一”［1］。在体育教学中，存在三个关键时机需要进行反馈。首先，在学习动作技能的过程中，教师需要即时传达信息给学生。其次，当学生完成某项动作技能后，需要给予他们学习情况的反馈。最后，在体育教学结束后，还需要进行总结性的反馈［2］。然而，在教学反馈中，如何提高有效性、把握好反馈时机，并且弥补教师在反馈中存在的不足，这些问题都亟待解决。

随着人工智能设备在体育教育中的应用日益普及，这些问题得以解决，尤其是生成式人工智能的快速发展，引发了人们对于智能技术如何与体育教学内容的深度融合以及如何更好地利用人工智能设备通过教学反馈促进运动技能形成的思考。

1 概念界定

1.1 人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究利用计算机技术模拟、延伸和扩展人类智能的学科。它的目标是使计算机能够展现出与人类类似的认知、学习、推理、决策、理解和交流等智能行为［3］。美国麻省理工学院（MIT）的Winston教授［4］在《人工智能》一书中将其定义为一种新兴的技术，它可以让计算机实现以往仅限于人类的智慧，从而实现更加复杂的任务。人工智能的基础支撑层包括算法、计算力和大数据。算法是为了解决问题或执行任务而设计的一系列计算步骤；计算力是指计算机系统的处理能力和存储能力；而大数据则是指庞大而复杂的数据集［4］。著名的杨雄里院士［5］认为人工智能这词是1956年美国计算机科学家McCarthy 提出的，即让机器表现出人所表现的智能行为，建议采纳2018年美国Russell对人工智能提出的含义更广泛的定义，即赋予计算机以智慧，使之沿着正确的方向高效工作，以获取最大化的预期效果［1］。人工智能的本质就是模拟人类智能的各个方面，并利用计算机系统来处理、解决问题。

1.2 反馈与反馈教学法

反馈教学法是指以系统性、创造性的应用知识和总结学习心得为目标，并借以检查教学效果的一种教学方法［7］。反馈教学法是教学过程中常用的方法之一，以培养学生自主探索的创造力为主要目标，其优点在于信息反馈和调控，利于因材施教和学生的个性发展和能力培养，克服思维定式，能顺利达到预定目标并优化课堂教学。在反馈教学法中，信息的反馈和纠正非常重要，其主要特点是向教师提供矫正信息。及时提供矫正信息在教学过程中对学生的自我调控、自我培养和自觉地缩小目标差有利。这样能够纠正教师的主观性、片面性和表面性。然而，如何更好地提供及时的矫正信息，使学生能够更好地调节自己的学习，仍然是需要探讨的问题。

1.3 运动技能

运动技能是指人体在运动中掌握和有效地完成专门动作的能力［6］。运动技能分为开放性技能和封闭性技能。封闭性运动技能的操作环境具有相对稳定和可预测性特点，其运动结构相对固定，多属周期性重复动作。开放性运动技能是不可预测的，在完成动作过程中，会随着外界环境的变化不断调整动作。运动技能的形成是由简单到复杂的过程，分为分化、泛化和巩固与自动化3 个阶段，各阶段的动作表现和教学要求均有所不同［8］。

2 反馈在运动技能形成中的作用

2.1 提供信息

美国心理学家Atamnse认为，反馈的关键作用是提供信息。而Matenik 则认为，要提高动作质量，可以通过2 个阶段来利用反馈信息。首先，通过固有或非固有的反馈机制来调整伺服机构，产生新的信息。其次，使用这个新的信息来纠正错误的动作，从而使学习者能够作出正确的反应，并提高动作的质量［6］。

教师和教练员所提供的信息反馈在运动技能的学习过程中起着重要作用。它能够通过详细解释和示范，帮助学生理解正确的动作要领，明确应该注意的关键点，帮助学生尽量减少动作错误，并更快速地纠正这些错误，从而掌握正确而完整的动作技能。同时，反馈还提供了一种检查机制，让学生能够及时发现和纠正自己的错误。通过不断地接收和应用这些反馈，学生可以逐渐改善他们的动作，建立起准确、流畅的运动技能执行模式。但教师和教练员因自身能力的差异和教学人数等原因，不能保证反馈的即时、准确与全面，这需要借助人工智能设备提供的信息反馈进行及时、全面、个性化的教学指导。

2.2 强化学习

在学习运动技能的过程中，反馈还扮演着强化的角色，而这种强化可以分为阳性和阴性两种形式［6］。阳性强化通过鼓励性的语言或其他方式，积极地反馈学生的表现，加强他们正确动作的行为，从而达到提高效果的作用。反之，阴性强化通过使用批判性的语言和方法来削弱或阻止某些行为。当学生犯下可能危及他人安全的错误时，教师或教练会采取强硬的措施来阻止他们的行为，并且准确地指出错误的根源，以便帮助他们改正。这两种强化都能够达到提高运动技能的目的。

在给予反馈时，使用间歇强化的方法进行反馈比在每次动作练习后提供反馈效果更好。并不是每一次都立即给予反馈，而是在动作练习之后延迟一段时间进行强化反馈，这种延迟的强化反馈比练习后立即进行反馈更加有效。它给予学生一定的时间来自我评估和调整，并增强了他们对正确动作的理解和印象，有助于形成更加稳定的技能表现。

2.3 激发动机

反馈有激发动力的作用。在运动技能学习的实践过程中，若不给予反馈，学生容易产生疲劳和厌烦情绪，而给予积极的外在反馈能提升学生自我效能感，不断调整学习目标，提升内部注意动机［9］。

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当学生在学习运动技能的过程中能够取得进步，并得到教师的鼓励，这些正向的反馈信息能够有效地强化他们对于动作学习和取得更好成绩的动机。这种反馈可以激发学生的积极性，增强他们的努力和投入的意愿去练习和提升技能。相反，如果缺乏这种反馈和鼓励，学生的学习动机和练习效果可能会受到负面影响，导致动力降低和进步的放缓。

3 人工智能反馈在运动技能学习中的应用原理与前景

人工智能在教学中的反馈作用机制主要基于个性化反馈和自适应学习以及人机协同反馈。这些机制利用人工智能技术分析学生的学习过程和动作技能表现，并根据个体差异提供量身定制的反馈，从而促进运动技能学习效果的提升。

3.1 个性化反馈

个性化反馈可以根据学生和任务问题的特点来调整反馈类型及反馈内容［11］。人工智能应用于改善学生学习的一个重要方式是根据学习者的需求、能力定制个性化课程和内容［12］。在运动技能学习中，人工智能的个性化反馈可以通过收集和分析学生的运动技能学习数据，例如身体姿势、动作掌握程度等，来了解学生在学习和练习中存在的问题。基于这些数据，人工智能系统可以生成针对性的反馈，即根据学生的个体差异和学习特点，针对性地提供个性化的指导和建议。

在运动技能学习中，信息的获取是个性化反馈的前提。人工智能信息设备的运用主要有两种类型：一种是穿戴式信息设备，如智能运动手环、穿戴式设备和运动追踪器可以用于监测运动员的活动量、步数、心率等信息，并提供个性化的建议和数据反馈；另一种是固定式信息设备，如高清摄像装置、高灵敏度传感器等，结合动作捕捉系统分析运动者的姿态、速度、频率等，然后将数据导入计算机中，使用相应的动作分析软件或系统进行参数分析［13-15］。

3.2 自适应学习

自适应学习是指利用技术手段来监测学习者当前的学习状态和水平，以实时调整学习活动和学习进程，从而实现个性化的信息化学习方式［16］。个性化需求是适应性学习的关键问题，旨在满足学习者的独特需求和个人价值追求。实现个性化需求，主要依赖于学习者的相关数据信息，例如他们的个性特征、学习行为、学习效果以及学习效率等方面的数据。这种机制可以确保学习过程与学生的个体特征和学习进程保持匹配，使学生处于一个适度挑战的学习状态，有助于提高学习动力和学习效果。

在教育领域中，人工智能已经采取了自适应学习系统、智能辅导系统和其他提高管理流程和学习质量的系统的形式［17-18］。这些系统的原则和特征使教育中的人工智能能够执行传统的或由教师执行的各种任务，同时通过指导学生并根据学生的期望和需求来改善学生的学习体验［18］。

3.3 人机协同反馈

蒂姆斯强调，人工智能作为教学工具在教育中应用的另一个关键形式是将人工智能融入机器人的教育原理中，开发和使用机器人作为教师助理和同事，并承担基本的任务［19］。

在教育智能化的发展趋势中，人机协同发展起着重要的作用，而这一趋势主要受到人工智能的推动。从学习科学的角度来看，学习是学习者根据自身已有的知识主动构建和理解新知识的过程［20］。然而，对于人工智能而言，它们无法对新知识进行理解。这就需要教师来进行协同、协助和协调。因此，在智能学习环境中，教师的参与至关重要，人机协同将成为人工智能辅助教学的独有特点。为了构建面向智能教育应用的人机双向反馈模型，有学者分析了融合反馈素养与人工智能的必要性和可行性［21］。在考虑二者的功能结构的基础上，提出了一个包含6个层次的人机双向模型，这些层次包括数据、分析决策、支架、交互、行动和迁移目标。

4 人工智能设备的应用对运动技能学习的影响

4.1 及时准确地反馈

人工智能设备可以提供即时、准确的反馈，帮助学习者了解他们的运动执行和技能表现［1］。这种及时反馈可以帮助学习者纠正错误、调整动作，并改进技能。例如，在游泳训练中，视频分析系统使用高速摄像机和图像处理算法来捕捉和分析运动员的动作［13］。练习者可以通过观看自己在实时或录播的视频回放中的动作来纠正技术错误、改进技能和姿势。同时，教练员也可直观、实时掌握运动员在游泳训练时的动作是否规范。

当前，人工智能应用的反馈机制呈现出动态性和单向性的特征。动态性体现在数据和资源可以实时更新，以适应不断变化的需求。然而，在人机交互中，反馈主要是从机器向学生单向传递的，而学生向机器提供反馈的渠道和信息相对较为有限［21］。

4.2 个性化指导

人工智能设备可以根据学习者的个体特征和需求，提供个性化的指导和建议［21］。通过分析学习者的运动数据和模式，人工智能设备可以根据个体的要求提供特定的训练计划和技巧。人工智能可以通过分析个人动作，自动调整训练内容和难度，以确保在合适的挑战水平上进行训练。这种个性化的训练方法可以提高学习效果和动机，并有助于发掘和培养个人的潜力。这种自主学习和自适应性使得人工智能设备能够针对每个学生的学习需求和能力定制自适应内容，智能虚拟现实及其在模拟教学和学习中的使用已被证明可以对学习有积极影响［18］。

人工智能设备比赛中的个性化指导运用特别广泛。比如在篮球联赛中，人工智能模型通过大数据技术深入分析每个球员在比赛中的打法特点，包括护框、持球单打、挡拆和传球能力等，检测运动员的肢体和姿势，根据对手的进攻或防守行为制定相应的训练策略［22］。此外，利用球员在比赛中的习惯性动作，分析他们的球风、技术风格和动作的特征，建立数据库和相应的动作模型，为球员提供有针对性的训练建议。

人工智能在各项运动中的应用，使教练和教师能够深入分析数据，提供个性化的训练和练习建议，更好地帮助运动员和学生了解自己的技术动作，提高运动技能水平。

4.3 虚拟现实和增强实践体验

人工智能为学生提供实践或体验式学习体验。特别是与虚拟现实（Virtual Reality，VR）、3D、游戏和模拟场景等技术结合，创建逼真的虚拟训练环境，让参与者在模拟的场景中进行技能训练和比赛模拟［10］。这种技术可以提供全身感官的沉浸式体验，帮助运动员更好地理解战术、提高反应能力和决策能力。模拟技术和其他相关技术结合，对运动技能学习的好处在于为学生提供了实践接触和体验式学习，增加了学习的乐趣，提高了学习者的热情、动机，提高了学习质量［23-24］。例如，通过AR 眼镜和传感器，可以在训练场地上投影出虚拟的比赛情境，并提供实时反馈和交互指导。

此外，虽然VR技术在运动技能学习需求中取得了广泛运用，但只有部分是有效的。大多数参与者在使用VR设备时，会有所不适，并会被分散注意力，这就会导致比现实的运动表现要差。新手和专业玩家使用VR高尔夫模拟器进行练习时，其所犯的径向误差都在增加，并且现实世界中的表现与VR之间的相关性仅为中等［25］。VR设备在对手球守门员训练中，其效果也不明显［26］。发生这种情况是因为守门员看到信息后，需要更多时间才能准确预测球的方向。由于通过VR 技术将自适应和开放式技能训练相结合，VR训练并不能完全适用于职业和竞技运动员的技能学习和训练。

5 结语

随着现代科技的不断进步，未来的人工智能设备将具备更高的自主化和自我学习能力，能够根据不断变化的需求和环境自主进行决策和反馈。将人工智能设备的反馈引入体育教学领域，可以提供更精确和个性化的指导，有利于学生更好地掌握和改善运动技能。这对于提高整体教学质量、激发学生的学习兴趣和积极性具有重要意义。虽然人工智能设备的反馈在运动技能学习中显示出巨大的潜力，但现阶段仍然属于运动技能教学的辅助设备，仍需要进一步地研究和实践来完善和优化这一技术的应用，使其辅助教学的作用更大，更有效。