摘 要 人工智能技术的发展为篮球教育的个性化学习带来新的机遇。生成式人工智能具备序列生成、多模态理解等特性，能够适配篮球训练的特定需求。研究从精准画像、课程智构、场景智赋、效能智评四个方面，探讨了生成式人工智能在篮球教育个性化学习路径构建中的应用策略，涉及多模态数据融合、个性化训练营设计、沉浸式虚实联动训练、智能学习效果评估体系构建等内容，为推动人工智能与篮球教育的深度融合提供参考，以促进篮球人才培养模式的变革创新。

关键词 生成式人工智能 篮球教育 个性化学习 自适应训练 智能反馈

中图分类号：G841 文献标识：A 文章编号：1009-9328（2024）12-076-02

生成式人工智能是人工智能领域的前沿分支，其核心在于利用深度学习模型，从海量数据中学习隐含的分布式表征，进而实现内容的自动生成。该技术具备多模态理解、序列生成、开放域对话等独特优势，为体育运动的智能化升级带来新的可能。将生成式人工智能引入篮球教育，构建个性化学习路径，对于突破传统教学的同质化困境，激发学生的学习潜能具有重要意义。

一、生成式人工智能在篮球教育中的适配性

（一）技术特性适配

生成式人工智能具备序列生成、多模态理解等关键技术，能够适配篮球教育的特定需求。其中，Transformer 等序列模型可应用于动作描述生成、技战术策略优化等任务，通过从海量数据中学习行之有效的动作组合和战术搭配，形成贴合运动规律的个性化指导。同时，多模态技术可融合视频、骨骼、力学等多源数据，实现对运动过程的全方位理解和精准反馈。例如，通过三维姿态估计和运动轨迹跟踪分析投篮动作，再由 AI模型对症下药地提出纠正意见，从而构建起“评估—诊断—干预”的闭环训练体系。

（二）数据驱动个性化

数据是激活生成式AI 个性化能力的关键。一方面，广泛收集职业联赛、国家队、青训营等渠道的篮球数据，进行多维度标注，并将其作为训练样本，赋予AI 模仿学习人类教师的战术安排、动作示范能力。另一方面，在实际教学过程中，AI 系统可持续采集每位学生的体能指标、投篮效率、战术执行情况等数据，构建体系化的个人档案，通过知识图谱、因果推理等技术深入挖掘数据间的关联，从而洞察个体差异，并据此制定针对性的训练方案。数据驱动使AI 模型得以从运动员海量的历史数据中总结规律，对其当前和未来的发展水平做出预判。

（三）情境模拟能力

情境模拟是生成式 AI 的独特优势，它可借助生成对抗网络、强化学习等技术，在虚拟环境中模拟逼真的对抗场景，让运动员在反复试错中掌握战术意图。以发展眼高手快的传切配合为例，AI可自动生成大量“移动—传球—接球”的动态剧本，并控制虚拟队友的跑位和防守力度，令其在不同节奏和压迫下组织进攻，从而锻炼成迅速洞察全局的能力。这种沉浸式的训练打破了真实条件的限制，激发起身临其境的代入感。AI 还可扮演智能陪练角色，通过自我对弈的方式迭代进化，从而以接近人类或超越人类的水平，为运动员提供优质陪练，加速培养战术意识。

二、基于生成式人工智能的篮球教育个性化学习策略

（一）精准画像：多模态数据融合驱动学生全景式刻画

生成式人工智能技术为篮球教育的个性化学习提供了新的思路和方法。通过多模态数据融合，AI 系统可对学生进行全方位、多层次、立体化的刻画，构建起精准的学生画像。该画像不仅涵盖学生的生理特征、运动能力等显性因素，也包含学习风格、认知偏好等隐性特质。基于精准画像，教师可因材施教，AI 系统也能智能推荐契合学生特点的学习资源和训练方案，真正实现“一人一策”的个性化学习。

以投篮训练为例，借助生成式AI，可收集学生投篮姿势数据、出手点分布、命中效率等客观数据，并纳入学生主观感受、教师点评等反馈信息，通过骨骼关键点提取、轨迹跟踪、情感分析等技术，多维解构学生投篮特点。进而，AI 系统可针对性设计训练方案：对身高臂展较短的后卫，可强化其中远距离投篮和急停跳投的训练；对出手节奏较慢的中锋，可提高其内线单打能力。训练过程中，AI 还能实时监测，通过人体姿态估计等技术分析动作是否到位，并给出纠正反馈。在个性化、针对性训练中，学生投篮水平将得到显著提升。

（二）课程智构：因材施教的个性化训练营设计

生成式人工智能技术为篮球教育课程设计带来革新。传统课程体系采用“一刀切”的模式难以兼顾学生的个性化需求，而 AI 驱动的智能课程构建则可实现因材施教、精准施训。通过对学生画像的深入解构，AI 系统能精准把握每位学生的优势所在、短板环节，并动态生成契合其发展诉求的个性化训练营方案。课程内容不再千篇一律，而是根据学生特点量身定制，难度梯度、训练节奏都可灵活调控，最大限度激发学生的学习潜力。

具体实践中，AI 系统首先基于学生的身体素质、技战术水平、心理状态等多维数据，利用聚类、关联分析等算法，将具有相似特征的学生划归为一个训练营。随后，针对每个训练营，AI 生成阶段性的训练目标和行动路径图，并根据训练营成员的实时反馈动态调整。比如，对于以小个子学生为主的训练营，AI 会适当增加敏捷性、灵活性的训练比重，强化他们的速度优势；在投篮训练中，也会侧重中远距离和跳投训练，而非低位单打；对于另一个以内线学生为主的训练营，AI 则会增配力量训练和内线技术的课程模块，提升篮下进攻效率。此外，AI 还能根据学生的接受程度调节教学深度和进度，对掌握较快的学生适度拔高训练强度，对吸收较慢的学生则降低课程难度。如此一来，课程设计真正做到因材施教，使每个学生都能在自己的优势领域得到充分发展。

（三）场景智赋：沉浸式虚实联动培养综合素养

生成式 AI 技术在篮球教育中的应用为培养学生综合素养提供了崭新路径。在传统训练模式下，学生往往难以在实战中复现训练成果，其背后的根源在于训练环境与比赛场景存在脱节。而通过引入生成式 AI，教学系统可以打造沉浸式的虚实结合训练空间，让学生在逼真的对抗环境中强化技战术运用、磨砺意志品质，实现从训练到比赛的无缝衔接。

AI 驱动的沉浸式训练源于对海量比赛数据的深度挖掘。通过分析职业联赛的精彩对决，AI 系统能够抽象出关键战术路数，并围绕这些战术设计个性化的训练任务。借助 VR/AR 等技术手段，学生可以“走入”虚拟赛场，扮演特定角色展开训练。例如，系统可根据学生所处位置，模拟来自不同方位的防守压力，学生需要在这种逼真的压迫感中做出正确的进攻选择，利用传切配合、挡拆策应等战术组织进攻。在防守端，AI 则可动态生成各类战术打法，学生需要通过换防协作、夹击包夹等多样化战术遏制对手。随着训练的推进，AI 还会适时提高比赛难度，让学生在动态变化的局势中练就过人的临场应变能力。这种沉浸式训练模式通过神经可塑性机制，可促进运动认知与决策能力的系统性强化，最终实现战术素养与心理韧性的协同发展。

（四）效能智评：建立客观全面的学习效果评估体系

生成式 AI 技术的引入为篮球教学质量评估开辟了新的路径。传统的评估方式往往流于主观臆断，或仅关注单一维度，难以全面、客观地反映训练成效。而基于生成式 AI 构建的智能评估体系能够通过多维数据采集与深度分析，精准刻画学生在体能、技战术、心理等多方面的进阶轨迹。这一评估范式“去主观化”的特点凸显，赋予了教师全方位诊断问题、动态调整训练的科学抓手，有力促进了循证施训。

构建智能评估体系的基础在于全方位、多频次的训练数据采集。比如，在体能层面，可利用运动传感器实时记录学生的心率变化、运动负荷等数据；在技战术层面，可通过动作捕捉、轨迹跟踪等技术手段，精准采集学生投篮命中率、传球成功率等关键指标；在心理层面，可依托面部表情识别、心率监测等工具动态感知学生的专注度、抗压能力等心理状态。海量数据汇聚而成的“数字画像”，为智能评估奠定了坚实基础。在此基础上，AI 系统可从纵向、横向两个维度开展评估。纵向来看，系统能够比对学生各项指标的历史变化，精准刻画其成长曲线，直观展现训练成果。例如，通过分析学生过去三个月的投篮训练数据，AI 发现其投篮命中率和出手难度呈现显著提升，则可断言该学生取得了实质性进步。横向来看，系统则能将学生指标与群体基准进行对比，准确定位学生在群体中的相对水平。例如，AI 判定某学生的传球失误率高于同龄人均值，则可提示教师重点强化其传球意识与技巧。这种纵横交织的评估维度使得教学诊断更加立体、到位。评估结果也通过数据可视化等手段直观呈现，教师、学生均可一目了然，可有的放矢地制定提升策略。

三、结语

生成式人工智能为篮球教育的个性化学习开辟了新的路径。基于精准画像实现因材施教，通过课程智构满足学生差异化需求，依托场景智赋培养综合实战能力，借助效能智评树立客观评估基准，如此多管齐下构建起智能化、个性化的篮球教学新范式。这一范式的确立有望最大限度挖掘每一位学生的运动潜能，在人机协同中实现教学相长。未来，需在夯实技术基础的同时加快技术在篮球教育实践中的创新应用，以科技赋能教学，为构建“数据驱动—智能生成—动态优化”的篮球教育新生态提供可复用的技术范式。

★通讯作者：马怡冰（1980-），男，黑龙江人，硕士研究生，副教授，研究方向：体育教育训练学。

★本文是 2024 年度省高等教育教学改革项目《生成式人工智能助力高校体育教师跨学科教学能力提升策略研究》研究成果，项目编号：SJGYB2024732。

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