Ai赋能下网球课程“学练赛评”一体化模式构建

摘要：本文主要探讨了AI赋能网球课程“学练赛评”一体化模式的构建路径，文中首先阐述了该体系的核心内涵，然后详细梳理了“学”、“练”、“赛”、“评”环节的具体实践路径，最后分析了技术、教学、资源三维保障体系的构建方向，旨在为该模式的标准落地与大众化推广提供理论支撑。

关键词：Ai赋能；网球课程；“学练赛评”

当前人工智能技术与体育教学的融合在不断加深，在网球教学中，传统的教学模式存在动作纠正滞后、训练同质化、学练赛评脱节等问题。而在体教融合与智慧教育发展的浪潮下，借助AI技术重构网球教学闭环、实现“学练赛评”一体化，是推动网球教育智能化升级、提升教学效能的重要方向。

1.AI赋能网球课程“学练赛评”一体化概念

从当前已经落地的AI技术赋能网球课程“学练赛评”一体化的案例来看，其核心是利用计算机视觉动作捕捉、大数据学情分析、VR虚实融合交互及大模型智能推理四大技术模块实现的。

其中计算机视觉动作捕捉是精准教学的基础，当前已规模化应用。如橙狮体育Smartshot系统通过双机位摄像头实时捕捉挥拍、击球点等关键数据，精度达专业标准；国家虚拟现实创新中心（青岛）的VR数智网球系统以郑洁职业动作为基准构建模型，实时比对纠正学员动作，对标权威技术标准，已在青少年教学中验证价值；大数据学情分析技术则可让统一教学朝着因材施教的方向转变。如泰州学院、潍坊高新区等构建的分析系统可采集学员技能、学习行为、体能等多维度数据生成数字画像，并据此匹配专属教学训练方案，同时为教师优化教学设计提供依据；VR虚实融合交互主要是用于弥补传统教学场景单一的问题，该技术可构建沉浸式的环境[1]。如国家虚拟现实创新中心（青岛）的平台通过高仿真虚拟球场与低延迟交互技术支持模拟对抗、跨时空VR联赛等训练，已在2025中国大众网球城市挑战赛总决赛试用，该技术可降低场地训练风险与成本，适配青少年基础练习；最后大模型智能推理可进一步提升智能化水平，如接入通义千问QwQ-32B模型的Smartshot系统，可对学员训练视频生成可视化数据报告[2]，并用自然语言解读技术短板并提供改进建议，还能与专业球员动作对比，已在全运会资格赛等赛事中有所应用。

2.AI赋能网球课程“学练赛评”一体化的实践路径

2.1AI赋能“学”、“练”环节的路径

“学”、“练”环节中，可以借助AI的精准教学、个性化训练、实时反馈等功能来构建适配校园教学场景的闭环教学模式，有效解决传统校园网球教学中班级授课下动作纠正不及时、训练方案同质化、课堂场景单一等问题。实现这一模式的核心是通过技术手段让 “教” 与 “练” 精准匹配，契合不同学段学生的认知规律与体能特点，为每位学生提供适配自身水平的学练方案。结合高校、中小学已落地的实践经验，学练环节可通过以下三阶段循序渐进推进。

一是教学导入阶段，该阶段主要借助AI系统通过基础测试完成学生网球水平的精准画像，为后续个性化教学提供基础。如泰州学院的“数智化双轨导生制”教学模式中，AI匹配系统会采集学员的身体素质、网球基础技能等数据，自动匹配具备对应专项优势的导生与专业教师，形成“共性教学+个性指导”的双轨团队。例如针对发球技术薄弱的学员，系统会匹配擅长发球指导的导生，同时推送国家虚拟现实创新中心（青岛）研发的VR发球教学课程，课程以郑洁职业动作为示范，通过分步拆解与慢动作演示，帮助学员建立正确的动作认知。

二是训练阶段，该阶段借助AI技术实现课堂实时指导与动态调整，保障校园网球训练的精准性与安全性。比如可借助Smartshot系统或VR数智网球平台，让学员在训练过程中能获得多维度的实时反馈。比如动作层面通过视觉捕捉技术对比学员动作与标准模型的差异，即时提示“挥拍角度过大”“击球点偏后”等课堂常见问题；数据层面系统可实时记录击球速度、落点分布、体能消耗等数据，当检测到学生体能下降时，自动调整课堂训练强度或推送适配校园场景的放松训练建议，避免运动损伤。

三是强化阶段，高阶段主要是借助一些新兴技术，如VR沉浸式训练与游戏化激励机制等提升学生课堂参与度与课后训练主动性。如国家虚拟现实创新中心适配校园的VR训练平台，支持学生在虚拟标准球场中进行模拟对抗，系统可根据学生课堂训练水平匹配虚拟对手，从基础的定点击球练习到简单的战术对抗逐步升级，弥补传统校园教学中 “练多赛少” 的短板。再如橙狮体育在校园网球赛事中应用的AI高光剪辑功能，可自动捕捉学生课堂训练与校内比赛的精彩瞬间，生成酷炫短视频，这种游戏化激励方式能有效提升青少年的训练主动性，不少学生为生成高光视频主动参与课后自主训练，延伸了校园网球教学的时间维度。

2.2AI赋能“赛”、“评”环节的路径

“赛”、“评”环节是检验学练效果的关键，从AI技术现有的功能来看，确实可以支持这一环节，比如可在校园赛事组织、学业评估、教学反馈等方面发挥核心作用，有效解决传统校园网球赛事组织繁琐、学业评估主观化、教学反馈滞后等问题[3]。目前该体系已在高校院系赛、校园网球联赛、专业赛事以及大众赛事等多个校园场景中落地应用。

在赛事组织方面，AI技术可实现校园赛事全流程智能化管理，降低校园赛事举办门槛，为“以赛促教、以赛促练”的校园体育理念提供支撑。如适配校园赛事的AI智能赛事系统，核心功能包括校园赛事专属签表编排、实时记分、校内直播等。在签表编排环节，系统支持同班级、同院系避开等校园赛事特殊需求，自动规避学生上课时间冲突、连场比赛等问题，大幅减轻体育教师与学生裁判的工作负担；在赛事运行中，系统可与校园多媒体大屏联动，实现实时比分录入与数据统计，为教师执裁提供辅助，同时向校内师生推送实时赛况与球员数据，提升校园赛事的参与感与观赏性。

在评估维度方面，相较传统校园体育教学中“主观打分”模式，AI技术可构建多维度、数据化的学业评估体系，确保评估客观全面。AI技术赋能下的评估指标有技能水平、战术能力、体能状态、学习态度等多个维度，所有指标均基于实际数据生成。例如在技能评估中，系统会分析学员的击球成功率、正反手击球质量、发球得分率等数据，对照中国网球协会技术等级标准给出精准评级；在战术评估中，系统可分析学员的跑位选择、击球落点规划、攻防转换节奏等数据评估其战术应用能力；在体能评估中，则是结合穿戴设备采集学员的心率变化、疲劳度等数据等判断其体能储备与赛事适应能力。而且这种数据化评估模式并不只局限在专业赛事，部分校园的网球课程中也有应用，而且得到了师生的认可。

在反馈优化方面，AI技术可实现评估结果与课堂教学的精准衔接，形成“以评促改”的校园教学闭环。校内赛事或课堂考核结束后，AI系统可生成每位学生的个性化评估报告，明确指出其在学习中暴露的技术短板与战术问题，并推送适配课堂教学的改进建议与训练方案。例如系统检测到学员在赛事中反手击球成功率较低，会推送反手击球专项训练视频与VR模拟训练课程；若发现学员战术单一，会推送战术案例分析与模拟对抗训练任务。而且AI系统还支持多维度数据对比分析，教师可结合班级、年级的整体评估数据优化课程设计与教学策略，提升整体教学质量。

3.AI赋能网球课程“学练赛评”一体化保障体系的构建路径

前文提到了基于AI技术实现校园网球课程“学练赛评”一体化的技术逻辑，但光有技术还不够，需要技术、教学、资源三大维度的保障体系作为支撑才能真正有效落地。从前期的实践来看，当前这一模式在落地过程中主要经历过的问题有技术落地成本高、师资能力不匹配、资源协同不足等，所以想要让该体系真正变得可复制、大众化，还需朝着标准化、普惠化、协同化的设计方向改进，确保一体化模式可持续运行。

3.1技术落地保障构建路径

技术落地保障的核心目标是降低AI技术的应用门槛，让不同类型的网球教学机构（高校、中小学、社会场馆）都能低成本、高质量地应用一体化模式。对此，可从技术优化、制定标准、成本控制三大方面来实现这一目标。

在技术优化方面主要依靠企业与科研机构，比如依靠算法迭代来降低硬件依赖，形成适配不同场景的标准化解决方案。如橙狮体育的Smartshot系统通过优化端到端视觉融合算法，将单块网球场地的硬件部署成本降低了50%，标准版全套定价6.1万元，包含5年云服务与软件运维，折合每年成本仅万元出头，普通社会场馆与学校均可承受。国家虚拟现实创新中心（青岛）的VR数智体教融合平台，也推出了适配校园场景的轻量化版本，主要是简化了设备配置、优化软件界面，提升了在中小学教学中的适用性。同时这些技术方案均提供标准化的安装与运维服务，企业派专业技术人员上门安装调试，并提供定期维护与软件升级，解决了实际教学中“不会用、用不好”的问题。

在标准制定方面，行业协会与教育部门联合出台了AI网球教学的相关标准，规范了技术应用流程与数据安全管理。中国网球协会已将AI动作捕捉、数据评估等技术指标纳入技术等级标准体系，明确了不同等级学员的AI评估指标阈值，确保了评估的统一性与权威性。教育部门则针对校园场景出台了数据安全管理规范，要求AI系统严格遵守学生个人信息保护相关法律法规，明确数据采集范围、存储方式与使用权限，例如潍坊高新区的“学生健康数字画像平台”采用区级集中存储、学校授权使用的模式，确保学生数据安全可控。这些标准的出台，为技术在教育场景的合规应用提供了保障。

3.2教学协同保障构建路径

教学协同保障的核心是解决师资能力与AI技术应用不匹配的问题，这方面问题相对来讲比较容易解决，常规进行师资培训、教研支撑即可。

在师资培训方面可建立分层分类的培训体系，提升教师的AI技术应用能力与课程设计能力。比如潍坊高新区成立了“AI+体育”教师工作坊，邀请技术人员与骨干教师共同开发网球教学场景，通过“建模-入模-破模”三阶段培训让教师从技术使用者转变为技术协同开发者。该模式有三个阶段，第一阶段是“建模”，教师与技术人员共同设计AI教学场景，如将网球技术练习与趣味游戏结合；第二阶段“入模”，教师参与AI模型优化，通过上传标准动作视频提升AI动作识别的准确率；第三阶段“破模”，教师回归教育本质，利用AI技术实现个性化教学目标。

在教研支撑方面则可建立跨校、跨区域的AI网球教学教研机制，促进教学经验交流推广。比如可以借鉴潍坊高新区定期组织的“AI+体育”跨校教研活动，各学校分享AI教学的实践案例与优化经验，共同解决技术应用中遇到的问题，如AI动作识别准确率提升、个性化课程设计等。另外也能参考泰州学院则联合其他高校与体育企业，组建了AI体育教学研究团队，开展一体化模式的优化研究，将教研成果及时转化为教学实践，如基于赛事数据优化训练方案、结合大模型技术提升教学交互体验等。这种教研支撑机制确保了一体化模式能够持续迭代优化，适应不同教学场景的需求。

4.结语

在AI技术的支持下，让网球课程实现“学练赛评”一体化的可行性更高，但今后还需持续推进技术普惠、教学协同与资源整合，以进一步推动该模式标准化落地，助力网球教育高质量发展，让智能技术更好服务于体育人才培养。

文章来源：《网球天地》https://www.zzqklm.com/w/qt/31013.html