人工智能赋能学校青少年体质健康治理：精准监测、分析与干预

hua818

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隋勇 陕西师范大学教育学院博士研究生、重庆第二师范大学体育与健康管理学院副教授

张立国 陕西师范大学教育学院教授、博士生导师

李彩凤 重庆第二师范大学体育与健康管理学院教授

牛晓 重庆市教育科学研究院体育研究员、高级教师

我国学校青少年体质健康管理正处于数字化转型的新的历史阶段。人工智能技术在医疗卫生领域取得了良好的应用效果，为解决当前学校治理困境提供了新思路、新方法、新手段。当前，我国学校青少年体质健康管理面临数据监测机制不完善、数据价值挖掘不足、运动干预有效性低等现实困境。建议从精准监测、精准分析、精准干预三个方面开展人工智能赋能，从数据层、算法层、应用层共同推进，打造“多元”的学校青少年体质健康数字化系统。主体协同、人机协同治理”治理新生态：提升数据质量，共建共享数据库，为精准治理奠定坚实基础；训练智能算法，构建可信模型，掌控精准治理核心；智能化升级平台，实现人机协同决策，共同打造精准治理智慧。

青少年健康是民族健康素质的基础，关系中华民族的伟大复兴和可持续发展。党的二十大报告明确提出，要通过中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴。青年是中国现代化的主要参与者和受益者。少年强则国强，“少年强体”应该成为中国现代化的重要标志之一。

青少年体质健康一直是我国学校体育尚未解决、急需解决的老大难问题。 30年来在管理青少年身体健康的过程中，政府没有不负责任，家庭和学校没有不努力，社会各界也不缺乏支持。 《“健康中国2030”规划纲要》、《国务院关于实施健康中国行动的意见》等文件明确提出实施青少年体育促进计划和中小学健康促进行动，增强中小学生健康水平增强青少年身体素质，确保到2030年，25%以上的学生达到国家体质健康标准，优良率达到60%以上。但青少年身体健康问题依然严重，尚未得到有效遏制。教育部发布的第八次全国青少年体质健康状况调查最新报告显示：“青少年体质健康达到优良、优秀标准的比例仅为23.8%，营养不良率达10.2%，超重肥胖比率仍在上升。”毛振明教授指出：我国权威的《国家学生体质健康标准》的健康促进功能处于失效状态，监测、分析和干预不准确是当前青少年体质健康管理表现不佳的症结所在。

基于数据、面向数据、通过数据的数字治理正在成为全球各领域数字化转型最强大的引擎。从当前实践来看，我国青少年体质健康治理正处于向“政府主导、数据驱动、多元参与、精准治理”数字化治理范式转型的新的历史阶段。如何利用数字技术精准采集、分析和应用数据，生成青少年身体健康精准治理智慧，成为解决当前治理困境、提升治理效率的关键。人工智能是数字技术的典型代表。早在2017年，我国《新一代人工智能发展规划》就明确提出：加快人工智能技术在教育、医疗等领域的创新应用，为公众提供更加个性化、多样化、高水平的服务。优质公共服务。截至目前，人工智能技术作为实现从“数据”到“智慧”转变的关键技术，在医疗健康等领域取得了良好的应用效果，并呈现出进一步深度融合的趋势。这为解决当前青少年身体健康管理数字化转型过程中的“不精准”问题提供了新思路、新方法、新手段。基于此，本研究重点关注我国青少年在身体健康治理数字化转型过程中面临的现实困境。本研究以人工智能赋能精准治理为切入点，探讨人工智能赋能青少年身体健康精准治理的三个维度及实践路径。为快速推动青少年体质健康管理数字化转型和智能化升级，打造“人机协同治理”的数字化治理新生态。

一

青少年身体健康数字化治理面临的现实困境

通过对重庆市某区相关部门负责人、中小学分管校长、副校长、体育科研人员、体育教师、家长、青少年学生的访谈调查可以看出，我国青少年体质健康管理普遍面临数据监测、数据挖掘、运动干预等成效低下的现实困境，具体情况如下。

数据监控机制不完善

准确的检测方法和真实可靠的数据是对青少年身体健康进行精准管理的重要前提和基础。目前，我国已基本形成国家、地方、学校各级的青少年体质健康监测体系，在反映青少年体质健康状况、辅助体育教育教学、甚至评价体育教学效果等方面发挥了重要作用。体育。虽然全国范围内青少年体质健康监测已稳步开展，但从整体访谈调查来看，我们仍面临以下突出问题。

首先，监控项目设置比较简单。由于人力、技术等因素的限制，目前还存在监测指标结构不合理等问题。只有基本的体形、功能和质量指标检测，没有血氧饱和度等生化指标的监测项目。正如区体育研究员提到的隐患：“监测项目中肺活量能否准确反映青少年心肺功能水平，值得进一步讨论。”

二是监测数据客观性低。以往青少年体质健康监测和反馈工作多为手工操作，评估标准、规范和实施都存在很大局限性。采访中，部分家长和学生对监测数据和评价结果的真实性提出质疑，认为可能存在数据误测、误记、篡改等问题。为了消除疑虑，教育主管部门甚至安排定期抽查和审查。

三是监测结果反馈机制不完善。现阶段监测以“一年”为周期，存在周期长、反馈慢甚至无反馈的困境。受访老师指出，“不少体能成绩好的学生，继续锻炼的积极性降低，出现了一段自满、懈怠的时期”。 ' 现象”。

数据价值挖掘不深入

数据产生的价值效益很大程度上取决于数据挖掘的水平。青少年体质健康监测数据有显性价值和隐性价值。与显性价值相比，隐性价值的挖掘难度更大，尤其是对于海量的半结构化和非结构化数据。超过80%的受访体育教师明确指出：“学生体测数据和分析报告不能有效指导教育教学改革。”总体而言，我国青少年体质健康监测数据的价值尚未得到深入挖掘，特别是数据对体育教育的影响。隐性价值体现在教师教学质量的监督、学校和地区体育工作效果的评估、体育干预计划的制定等方面。目前，数据挖掘分析大多从学校和区域体育工作考核的单维度分析开始。受访学校中，只有一所学校试图从个体锻炼、体育教学、教育决策等多个维度全面挖掘数据背后的价值。严重影响了监测数据的分析和应用，全面提高青少年体质健康管理的有效性。

运动干预效果低

青少年体质健康体育干预是指有目的、有计划地以体育运动为主要内容，以直接或间接的方式实施体育干预的过程，以达到青少年或群体体质健康水平的预期目标。 。运动干预主要根据青少年体质健康监测数据，针对监测中暴露的健康问题设计运动计划或具体行动方案。也就是说，什么样的监测结果决定什么样的运动干预内容、形式和安排。区主管部门负责人指出：“当前青少年体质健康体育干预主要存在反馈和指导不及时、不科学的问题，有的学校甚至存在无指导、无反馈等严重问题。”头疼就医，脚疼就医。”“这是很常见的。”在接受调查的学校中，目前90%以上的体育干预措施很难从青少年整体健康发展的角度提供精准的指导或行动意见，尤其是针对青少​​年的个性化运动指导干预措施。此外，当前体育干预还存在严重的滞后问题。干预措施往往是在青少年暴露出自己的身体健康问题后才进行的，缺乏必要的远见和远见。

二

人工智能赋能青少年身体健康精准管理三个维度

人工智能等数字技术在健康领域的深度创新融合，正逐步带动青少年身体健康管理走向数字化、智能化，并呈现出高效率、高价值、高质量等发展趋势。基于目前青少年身体健康数字化治理的不准确情况，本研究提出人工智能赋能青少年身体健康精准治理的三个维度，如图1所示。

赋能青少年精准监测身体健康管理

人工智能可以从以下几个方面实现青少年身体健康的精准监测和赋能。

首先是赋能并优化监控和反馈流程。依托智能算法强大的自学习、自开发能力，分析监控反馈过程中存在的问题，从而不断调整修复监控反馈过程中的缺陷，直至形成深度满足反馈的流程模型青少年身体健康评估和保障检测的需求。各项工作进展顺利、有序、高效。

二是赋能，规避犯错违规风险。智能检测仪器及系统可大幅降低人力成本，实现物理测量数据的自动采集、上传和汇总，大大降低数据记录、记录错误和篡改等人为风险，有效避免错误和违规行为，保证数据采集的安全。准确性、规律性、公平性。

三是实现监测结果实时反馈。依托人工智能拟人交互系统，对监测结果提供实时反馈和言语激励，将测试数据以可视化的形式呈现给各利益相关方，保证监测结果的实时反馈和全面掌控，便于精准监测。

精准分析赋能青少年身体健康管理

人工智能技术在深度学习领域的发展和类人学习能力的不断提升，推动了青少年身体健康各类数据价值挖掘的不断创新。总体而言，青少年身体健康数据的有效利用存在一定难度。一方面，青少年体质健康监测数据总量巨大，尤其是教育主管部门主导的区域性体质健康监测，往往涉及数十万甚至数百万人，对数据处理的准确性要求极高；另一方面，青少年身体健康监测数据的隐藏价值的精准挖掘和利用难度加大。人工智能的学习不同于人类的学习。它不仅依赖于逻辑推理，还依赖于大数据和智能算法。它是一个数据挖掘和计算处理的过程。

借助人工智能强大的数据集成分析和学习能力，可以对海量的结构化、半结构化甚至非结构化数据进行有效整合，基于概率论等知识从不同维度最大限度地分析隐藏信息和统计数据。它包含相关性和有序模式，以实现对青少年身体健康数据的显性和隐性价值的准确分析和深入挖掘。不仅发挥青少年体质健康数据的显性价值，促进青少年体质健康的科学评估，而且实现了隐性价值的深入挖掘，特别是在诊断性评价方面，通过体育教学效果、学校体质健康管理层面和相关职能部门体育工作成效监测，实现校园青少年体质健康综合管理成效的精准诊断和评价。

赋能青少年精准干预身体健康管理

青少年健康干预的主要手段是体育锻炼。体育锻炼作为促进健康、防治慢性病的内源性干预手段，改变了健康屏障从依赖外源到依赖内源、从治标到治本、从风险补救到风险预防，从根本上改变了健康状况。确立了青少年疾病预防和健康干预的方向，牢牢掌握了健康主动权。

一是从阶段性干预转向持续性干预。人工智能根据数据库中青少年的动态表现监测数据，实现及时、有针对性的运动干预。二是从片面干预转向全面干预。人工智能不仅干预传统的运动行为，还将睡眠、饮食等因素纳入干预范围，形成多重运动指导建议，全面促进青少年身体健康。三是变被动干预为主动干预。人工智能主动与青少年、家长、老师等互动，根据青少年的运动兴趣精准优化运动内容和建议，帮助青少年积极落实锻炼任务。

三

人工智能赋能青少年身体健康精准管理的实践路径：从数据到智慧

机器利用类人智能来解决问题，从“智能问题”转化为“数据问题”开始。本研究结合青少年身体健康数字化治理的实际需求和机器智能的形成规律，提出了人工智能从数据层、算法层、应用层赋能青少年身体健康精准治理的实践路径。 ，如图2所示。

数据层——提升数据质量，共建共享数据库，为精准治理奠定坚实基础

数据的海量、多源、异构等特点决定了其不稳定的性质。有价值的数据库建设对于提高数据质量和稳定性具有重要意义。我国学校青少年体质健康数据库建设具有良好的基础。 “全国学生体质健康标准数据管理与分析系统”已经建立，各级各类“运动处方数据库”也在建设中。

例如，2021年，江苏省体育局与江苏省卫健委联合启动江苏省运动医学一体化协作运动处方数据库建设，旨在覆盖全生命周期，实现个性化、精细化处方。此外，为了充分释放青少年身体健康的各种数据的价值，我们必然面临如何共建和共享数据，解决跨部门、跨组织、跨区域的数据流通问题。建议通过数据立法、新基建、技术创新等方式严格控制数据授权、身份验证、状态监测预警等，让数据信息提供者在自身授权范围内明确数据用途和用途。协议，消除用户隐私和安全顾虑，实现数据库建立多方互信共同共享，打造良好的市场数据流通信任机制，为人工智能赋能青少年身体健康精准管理打下坚实的数据基础。

算法层——训练智能算法，构建可信模型，掌控精准治理核心

机器学习是基于人工智能算法的数据信息处理和知识构建的过程。这是将数据转化为智慧的根本途径。机器学习的人工智能算法不同于传统算法依靠编码和预设规则来解决问题。机器学习重点挖掘案例和经验的价值，将案例和经验转化为算法学习的有效数据，并利用数据学习经验设计算法。 ，而不是编写执行预设任务的计算机程序。机器学习算法可以利用统计技术来处理各种形式的数据（如图像、文本、音频、时间序列等），发现它们之间的相关性，然后对数据进行推理，推理结果会随着数据的增长而增加。学习样本数据量。会通过增加来改进，并根据人的反馈及时调试算法并修正相应的推论。

利用大数据技术对多渠道收集到的青少年身体健康数据进行筛选和整理，过滤掉与解决青少年身体健康问题无关的信息，对与解决问题相关的数据内容进行标记和格式化，形成数据库供机器使用。学习。数据集，以及人工智能算法训练，构建应用于青少年身体健康管理的各种高阶算法模型。值得注意的是，人工神经网络等具有非线性自适应信息处理能力的深度学习算法，借鉴了人脑的多层结构以及神经元连接和交互信息的逐层分析处理机制，并且可以进行更深入的机器学习。学习、数据特征提取无需人工标注即可实现。这种深度学习算法为青少年身体健康数据价值的深度挖掘和模型构建提供了无限可能。

为了更好地构建青少年身体健康精准管理所需的各类人工智能算法模型，建议坚持问题导向，抓住问题的症结，找到制约问题解决的关键短板，实现关键问题取得重点突破。一是“诚信”问题取得关键突破。当人类无法准确理解和解释人工智能算法做出的预测和决策背后的数据逻辑和代码逻辑时，输入和输出之间就会出现不可观察的空间，这就是“人工智能黑匣子”。当人们普遍信任人工智能决策，但不了解决策背后的逻辑关系时，就会无法解读人工智能给出的建议，很容易陷入机器控制的境地人而不是服务人，这给青少年的身体健康管理决策带来了巨大的挑战。风险，直接危害青少年的身体健康甚至生命安全。

为了避免这样的弊端，我们应该揭示青少年体质健康管理数据背后的因果规律，找到数据输入与输出之间的算法因果链，明确人工智能健康评估、干预行为、预测结果等背后的因果因素。决策建议。机制，让人工智能以可解释的方式帮助精准管理青少年身体健康。二是“科学评价”问题的重点突破。在结果导向评价的基础上，引入了增值性评价、形成性评价等概念。围绕具体的评估目标，通过海量健康数据进行算法学习和训练，生成可用于评估青少年、体育教师、学校管理人员和地区主管部门的健康促进效果的数据。算法模型服务于青少年身体健康数字化治理的精准评估。最后，在“精准干预”问题上有了关键突破。

从个体体育干预和团体体育干预的角度出发，通过体测数据、运动处方、政策文本等的大数据挖掘和机器深度学习，可以深度挖掘数据背后隐藏的价值，生成适合人群的运动处方。青少年身体健康干预。推送模式和教育决策建议模式服务于青少年精准锻炼、体育教师精准教学、学校学生健康精准管理、政府干预政策精准制定。

应用层——智能升级平台，实现人机协同决策，打造精准治理智慧

目前，我国已建立了“全国学生体质健康标准数据管理与分析系统”，在数据管理与分析方面具备了较为扎实的初​​步基础。但从系统功能来看，系统仅具备简单的数据上传统计和分析功能，尚未具备主动评价反馈、精准干预等模块。在保证数据的真实性、准确性以及数据价值的挖掘和应用方面，还存在明显的不足。要以“主动健康”理念为指导，以“全国学生体质健康标准数据管理与分析系统”平台为基础，积极推进平台智能化升级改造，为学生的精准管理提供平台支撑。青少年身体健康。

一方面，平台应具备智能监控和评估功能。一是实现青少年身体健康数据定期或实时精准监测和上传；二是依靠监测数据，科学评价青少年体质健康水平、体育教师教学质量以及学校和政府部门体育教育工作成效，并实时反馈相关结果，为学生提供必要的帮助。对利益相关者的评估和指导职能。

另一方面，平台应具备智能运动干预功能。一是为青少年开出“运动处方”，协助家长、老师或教练指导青少年锻炼，实现青少年体育锻炼的个性化、精准化指导；二是提供学术信息和教学建议，协助体育教师对每节课进行指导。健康实业制定专属教学方案，实现体育教师精准教学；三是提供学生的健康趋势和干预措施建议，协助学校管理者或地区政府部门制定适合学校或当地青少年的健康促进行动计划，并确保学校和政府干预政策的精准实施。在政府、学校、教师、家长、青少年学生等治理参与者与智能平台系统的持续互动中，促进多方协作，实现联合决策，打造精准治理智慧，打造“新生态”。多主体协同、人机协同治理的在校青少年体质健康数字化治理研究

总之，青少年身体健康关系民族整体素质，关系中华民族伟大复兴和可持续发展。人类文明进程中，不断伴随着“获取数据——分析数据——构建模型——预见未来”的过程。青少年身体健康管理的数字化转型是人类文明进程的必然趋势。本研究阐释了人工智能赋能青少年身体健康精准管理的三个维度，并从数据层、算法层、应用层给出了具体的推广和发展建议。在一定程度上可以为青少年身体健康的精准管理提供必要的信息。参考。然而，人工智能技术赋能青少年身体健康精准管理将是一个长期、艰巨、不断探索的过程。不仅需要坚实的技术支撑，更需要强有力的制度保障。只有社会各界协调参与，共同努力，才能取得有效成效。只有投入实际行动，才能推动青少年体质健康管理数字化、智能化转型，实现2030年有效控制青少年主要健康问题的目标，为健康中国和体育强国建设贡献力量，为全民健身贡献力量。中华民族的伟大复兴和持续发展。力量。