体测大数据赋能小学体育校本课程的研究与实践

素质教育深化改革新时期,体育课程受重同比增高,学生体质健康发展备受各方关注。然而,根据改革开放后八次大规模国民体质健康监测数据显示,我国广大中小学生身体形态指标虽有所改善,但身体机能和身体素质指标却出现下滑趋势,这与学生缺乏常态体育锻炼息息相关。为此,学校体育改革应以《学生体质健康标准》为参考,以体测大数据为导向,积极研发与学生最近发展区相适应的校本课程,以提高体育教学针对性和多样性,助力学生体质健康发展。文章简要阐述体育校本课程研究的重要意义,结合大数据分析当前小学生体质健康发展现状,并基于现状探索新时期小学体育校本课程研发实践路径,致力打造体育教育新样态,为学生健康成长提供有益助力。

基于体测大数据大学生体质与健康管理的人工智能系统开发的展望

在互联网普及的信息时代,面对当代大学生们体质健康水平下降,锻炼不足,锻炼积极性不高的情况下,利用现代信息技术帮助学生提高自主锻炼的能力和积极性,开发出一套基于体测大数据的学生体质健康管理和指导系统,帮助学生了解自身的体质健康水平,同时为学生量体裁衣制定具有科学性、阶段性锻炼计划,是顺应时代发展,适应社会和学生发展的需要。

基于学生体测大数据的健康智能评价方法

我国自1979年开始以五年为一周期对全国学生进行体质检测,但当前研究主要是对体测数据实行存储与管理,缺乏体测大数据的智能化分析和学生体质健康状况评价的相关研究。通过文献梳理,总结了学生体质健康评价指标体系发展历程和特征,提出基于灰色案例推理的动态评价方法,为学生体测大数据管理和动态智能评价学生体质健康状况提供工具支撑。

大学生体测大数据的分析方法研究

目前,很多高校的体育教学侧重于学生技术的培养,忽视了体质测试结果中反映出的问题,并且教学过程也没有以学生体质测试达标为目标做出相应的调整,造成体质测试与体育教学的严重脱节。文章对体测数据的主要分析方法进行了研究,保证在科学分析体测数据的同时,深入了解高校和当今大学生对体育课的切实需求。最终,实现更加科学合理的安排高校体育教学内容,为高校体育发展、增强学生体质和终身体育意识培养服务。

基于数据挖掘算法的大学生体测数据分析及体育教学改革研究

运用RapidMic数据挖掘算法,对山西某高校2017年和2018年的体测数据进行了相关性计算,以挖掘体测指标的隐含关系,利用得出的实验结果,结合理论实际进行总结,并给出相关建议。

基于体测健康大数据的灰色案例推理与个性化知识服务方法

【目的/意义】我国自1979年开始以五年为一周期对全国学生进行体质健康检测,积累了丰富的数据。但长期以来对这些数据资源的分析和利用严重不足,难以满足个性化健康服务的需求。如何利用体测大数据进行知识组织与挖掘,实现个性化健康促进服务已经成为信息资源管理领域的重要问题。【方法/过程】提出了外部知识库增强的多模异构体测案例知识组织方法,建立了基于灰色案例推理的健康知识推理架构和案例自适应知识更新机制,以及"监(健康监测)—评(体质评估)—防(预防为主)—知(知识推荐)—保(健康保障)"的一体化闭环学生体质健康促进知识服务方法。【结果/结论】该方法为学生健康体测大数据管理和主动健康服务提供了重要的知识工具支撑。【创新/局限】创建了外部知识库增强的多模异构体测案例知识组织方法,提出了人机协同和群体智能的案例学习机制;体测健康大数据知识服务的信息安全和用户隐私保护机制尚需进一步研究和构建。