AI 驱动,数字赋能

在“健康中国 2030”战略推进与教育数字化转型加速的当下，小学《体育与健康》课程正从传统的“技能传授导向”向“智慧育人导向”升级，而排球作为教材中培养学生协作能力、身体协调性与运动素养的核心内容，其教学实践却长期受限于传统模式的短板[1]。人民教育出版社《体育与健康》三年级下册“排球正面双手垫球”单元中，明确要求学生掌握垫球基本动作框架并体会全身协调发力的节奏，但实际课堂上，教师仅能依靠肉眼观察判断学生动作标准度，对于“肘关节外展角度是否控制在合理范围”“腰部发力与手臂动作的衔接时机”“击球点是否稳定在腹前一臂处”等关键细节，难以精准捕捉与纠正，往往导致学生动作偏差积累却无法及时调整。与此同时，小学阶段学生个体差异显著，同一年级学生身高、体重、肺活量等体能指标差距可达 15%-20% ，若采用统一的训练强度与内容，极易出现“体能较强学生训练需求未满足、体能较弱学生因跟不上进度产生抵触情绪”的情况。更需关注的是，小学生关节、韧带等身体部位尚未发育成熟，在排球运动中因动作不当、体能透支引发的手腕扭伤、膝关节擦伤等风险[2]。正是这些源于教学实践的具体痛点，让AI技术在小学排球教学中的应用具备了现实必要性。

一、AI动作捕捉：毫米级纠正技术细节，解决“肉眼难辨”问题

要让AI动作捕捉真正帮到课堂，学校首先要在排球训练场做好基础布置。可以划定一块 3 米×5 米的训练区，在正前方 1.5 米处和左右两侧 45°角各装一台 4K智能摄像头，高度调至 1.2 米刚好适配小学生身高，再用有线网络连到校园服务器，保证数据传得快、不卡顿。训练场旁边装一块 55 英寸的触控电子屏，方便实时看分析结果。

教师要提前在“校园体育AI分析系统”里做好准备，对照人教版《体育与健康》里排球动作的要求，比如正面双手垫球时肘关节外展要在 5^∘-10^∘ 、击球点离身体 30-40 厘米这些标准，把数据录进系统生成可视化模型。上课训练时，教师指导学生站进指定区域，每做一次动作就点电子屏上的“分析”键，系统会自动把学生动作和标准模型对比，用红色标严重偏差、黄色标轻微偏差，还会给出简单的纠正建议，比如“肘关节开得太大，双手握球时把胳膊贴紧腰侧就行”。课后教师把全班学生的动作偏差数据导出来，按肘关节、击球点这些问题分类整理，就能针对性设计下节课的指导内容。

二、AI体能匹配：基于个体数据定制训练方案，避免“一刀切”训练

学期刚开始，学校可以组织两次简单测试来收集学生数据。先用智能体测仪让学生测肺活量、立定跳远和 50 米跑，数据会自动传到“体育教学AI平台”，平台还会按年级定好基础标准，比如三年级肺活量 1800ml算达标。再在训练场设个“1 分钟垫球测试区”，用AI摄像头自动数垫球次数，同时看球有没有经常偏离指定区域，偏离超 3 次就说明动作还不稳定。

根据系统分好的组，教师就能设计不一样的训练任务。对基础组学生，也就是肺活量没到 1800ml 、1 分钟垫球少于 8 次的，训练时先安排 5 分钟手腕力量练习，比如握着软排球屈伸手腕，再练原地屈膝垫球，每次练 3 组、每组 10 个，组间休息 2 分钟，中间还能穿插“垫球击靶”的小游戏，在墙上贴贴纸当靶心，让学生瞄准垫球更有兴趣。提升组学生肺活量在 1800-2200ml、垫球 8-15 次的，就用胶带在地上贴 1 米×1 米的区域，让他们在里面左右移动垫球，每组 12 个，再搭配 1.5 米距离的双人传球练习。进阶组学生体能更好，就多加入反应训练，教师通过AI平台随机发抛球指令，学生跟着调整垫球方向。每周训练结束，教师看平台上各组学生的完成情况，要是有学生连续两周都达到本组目标，就手动给他们升级，安排稍难一点的任务。

三、AI安全预警：实时监测运动风险，筑牢“预防为先”防护网

为构建小学排球教学的AI安全防护体系，学校需完成设备配置与规则设定的双重筹备[3]。一方面，为每位学生配备轻量化智能运动手环，提前在管理系统中绑定学生姓名、班级等基础信息，并依据年级段设定差异化心率安全阈值——三至四年级学生运动时心率上限为 120 次/分钟，五至六年级为 125 次/分钟，同时激活手环的“心率超标震动提醒”功能，确保学生能第一时间感知身体异常。另一方面，在排球训练场四周均匀部署 4台具备区域识别功能的智能摄像头，预设“边线 0.5 米安全距离”的识别参数，同步在场地四角安装语音播报器，将音量调节至 60 分贝，既保障预警信息清晰传递，又避免干扰正常教学秩序。

在教学实施环节，教师需严格执行“课前调试-课中监测-课后复盘”的全流程管理。课前，教师需逐一检查智能手环的联网状态与心率监测精度，通过摄像头预览功能确认安全区域识别是否精准，确保设备处于正常工作状态。课中训练时，教师需实时关注智能终端接收的预警信息：若收到“心率超标”预警，需立即前往对应学生所在位置，引导学生至休息区进行静坐补水，待其心率回落至安全阈值以下后，再根据学生身体状态决定是否恢复训练；若收到“靠近边线”预警，需通过语音播报器发布“请调整站位，远离边线”的指令，同时配合手势引导，帮助学生快速回归安全训练区域。

课后，教师需导出系统生成的“每日运动风险报告”，统计每位学生的预警次数与风险类型。对于单次训练中预警次数超过 2 次的学生，需在下次课前进行单独沟通，结合预警数据调整其训练方案——如减少跳跃垫球、扣球等高强度动作占比，增加静态垫球练习时长，从训练强度与内容设计层面降低运动风险，切实将“预防为先”的安全理念落实到教学全流程中。

结束语：

AI技术通过动作捕捉、体能匹配、安全预警三大路径，切实解决了小学排球教学中细节难辨、训练一刀切、风险难预判的问题。从精准纠正垫球动作到定制训练方案，再到筑牢安全防线，其让教学更高效安全，也助力学生提升技能、培养兴趣，为小学《体育与健康》排球教学数字化转型提供了可落地的实践范式。

参考文献：

[1]郝梦真，周莹，张晓琴，等.基于人工智能技术的排球训练辅助系统设计与应用[J].电子技术，2025，54（06）：342-343.

[2] 徐 好 娜 . 网 络 平 台 辅 助 排 球 教 学 的 效 能 探 析 [J]. 冰 雪 体 育 创 新 研究，2025，6（05）：153-156.

[3] 孙东颖. 智慧体育背景下排球大单元教学现状及策略[J]. 文体用品与科技，2024，（22）：181-183.