□农剑伟

传统体育训练主要依赖教练的经验积累和主观判断，在数据收集与分析、训练方案制定、训练效果评估等方面存在一定的局限性。人工智能技术具有强大的数据处理能力、智能分析能力和精准预测能力，能够弥补传统体育训练模式的不足。体育院校应采取精准实施个性化训练计划、完善数据驱动训练监控与评估体系、构建智能体育课堂等措施，构建基于人工智能的精准化体育训练模式，并对该模式的应用效果进行科学、全面评估，深入挖掘运动员体育训练数据背后的潜在规律，完善和优化体育训练理论框架，提升体育训练整体水平。

精准实施个性化训练计划。体育院校可以借助智能手环、智能手表等可穿戴设备实时监测运动员的血压、血氧饱和度等生理指标，精准采集运动员全方位数据，直观反映运动员在训练过程中的身体负荷和疲劳程度，根据指数变化适当调整训练节奏和强度。采用运动追踪传感器精确记录运动员的运动轨迹、速度、加速度等运动表现数据，通过对比不同训练阶段的步幅和步频数据，判断运动员的训练方法是否有效，以及技术动作是否得到改进。安装高精度摄像头和动作捕捉系统，对运动员的动作姿态进行全方位捕捉和分析，精确测量运动员每个动作的角度、幅度、速度等参数，并与标准动作模型进行对比，及时发现运动员动作中存在的细微偏差，提高训练动作的规范性和准确性。

体育院校可以基于全面、深入的数据分析结果，借助智能设备和实时监测系统为运动员制定个性化动态训练计划。将运动员的生理指标、运动表现等数据输入训练计划管理系统，利用人工智能算法分析实时数据，同时考虑运动员的个体差异和训练进展情况，判断当前训练计划的执行效果是否符合预期。倘若运动员在训练过程中心率过高，超出预设安全范围，算法能够自动判断运动员可能出现过度疲劳或训练强度过大的情况，进而降低训练强度或增加休息时间。

完善数据驱动训练监控与评估体系。体育院校应运用大数据分析、学习算法等先进技术对训练效果进行客观、准确评估，为运动员体育训练提供实时反馈和决策支持。大数据分析技术能够处理海量、多样且复杂的训练数据，挖掘隐藏模式、趋势和关联，为体育训练评估提供全面、深入的视角。监督学习算法可以利用已有训练数据和对应评估结果进行模型训练，收集大量运动员的训练强度、训练时长等体能训练数据，将数据标记为优秀、良好、中等、较差等评估等级，利用标记数据生成决策树、支持向量机等学习模型；当有新运动员的体能训练数据输入时，模型可以根据训练学到的模式和规则，对其体能训练效果进行评估和分类，提高评估效率和准确性。无监督学习算法能够在没有预先标记数据的情况下，对训练数据进行聚类分析，将具有相似训练特征和表现的运动员聚为一类，发现同类型运动员训练数据中的潜在结构和模式，实现对运动员训练表现的快速评估和归类。强化学习算法利用智能体育环境的交互学习优化训练策略和决策，智能体可以模拟运动员的训练行为，通过评估运动员训练效果获得相应奖励反馈，学习最优训练策略，动态调整训练内容、强度和时间安排，为运动员提供更加科学、有效的训练策略。

构建智能体育课堂。体育院校应引入虚拟现实（简称VR）、增强现实（简称AR）等前沿技术构建智能体育课堂，丰富体育训练形式和内容，提升运动的趣味性和吸引力。利用VR技术构建高度逼真的虚拟训练环境，为运动员提供沉浸式训练体验。以滑雪训练为例，VR系统能够精确模拟滑雪过程中的速度、重力、摩擦力等物理特性，运动员佩戴VR设备，即可置身于虚拟雪山场景中，进行转弯、跳跃等滑雪技巧训练，感受不同坡度、雪质和天气条件下的滑雪体验，便于及时调整训练策略，提高滑雪技能。AR技术能够结合虚拟信息与现实场景，提供实时信息提示和辅助，强化运动互动性，提高运动员技术水平。

（作者单位：广西城市职业大学）