提升工作坊（第十六期）
为深入贯彻党的二十大精神及学校“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。
10月28日，体育教研部在体育馆3楼党建会议室开展专题活动，围绕“AI赋能：高等教育体育教学与科研的创新之路”展开深度探讨。活动由体育教研部梁良主讲，全体体育教研部教师参与，体育教研部主任高鹏全程参与并负责最终总结。
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。他先从传统体育教学的痛点切入，指出教师在教学中常依赖主观判断，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。
为让理论知识更易理解，梁良引入实际案例进行剖析。在温州大学体操教学案例中，他详细介绍AI视觉识别技术的应用：系统能实现毫米级运动轨迹追踪，自动比对标准动作库并生成纠错建议，最终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，让学生凭人脸识别登录、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。
理论与案例分享后，活动进入实操演练环节。梁良现场搭建了简化版“AI动作分析模拟系统”，指导教师们操作。他先演示如何上传深蹲、跳绳等基础运动视频，启动视觉识别功能，让系统自动标记膝盖超伸、身体前倾等动作偏差点。随后，教师们分组轮流扮演“教师”与“学生”，“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。梁良在旁实时解答“如何调整系统识别精度”“怎样依据报告设计训练计划”等问题，帮助教师们亲身体验AI工具的操作流程与实用价值。
实操结束后，现场开启交流研讨。教师们结合自身教学经历提出疑问，有的关注户外训练时AI数据采集信号不稳定的问题，有的探讨如何平衡AI分析结果与教师经验判断，还有的担忧学生运动数据的隐私保护。针对这些问题，大家各抒己见：有教师分享了利用可穿戴设备辅助户外数据采集的思路，也有教师提出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，碰撞出诸多实用思路。
最后，体育教研部主任高鹏进行互动总结。他首先肯定了本次活动的意义，认为梁良的分享兼具理论高度与实操细节，帮助教师们清晰把握了AI赋能体育教学科研的核心逻辑。随后，他结合研讨环节的问题，与教师们共同梳理出后续工作重点：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；建立部门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。高鹏表示，希望全体教师以此次活动为起点，积极探索AI在体育教学科研中的应用，推动部门体育教育工作高质量发展。