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《長江師范學院學報》2016年第4期

摘要：

大數據的意義主要在于利用龐大的數據信息，并對數據進行專業化提煉加工，從而發現其中蘊含的重要的價值。大數據應用于體育教學研究價值是將隱于體育教育教學實踐中的現象、問題或表現特性，用大數據時代的數據儲備和技術工具，開發轉換成可視的數據符號，通過分析、處理，發現可以利用的價值，揭示其教學現象背后的本質并探索體育教學規律。

關鍵詞：

大數據；體育；教學研究

一、前言

“大數據”最早出現于托夫勒的《第三次浪潮》中，從2009年開始“大數據”成為互聯網技術行業中的熱門詞匯。世界著名的管理咨詢公司麥肯錫公司分析了“大數據”海量信息有關的潛在價值，逐步引起各行業關注。2012年聯合國了《大數據促發展：挑戰與機遇》的白皮書，隨后“大數據”（bigData）逐漸為各國所關注。人們認識到大數據對社會各個領域產生深刻的影響和價值，世界各國都投入大量人力物力來支持“大數據”的相關研究和應用。大數據對教育領域的影響亦引起各國的廣泛關注，在“大數據時代”的背景下，必須面對由此催生的新的教育場域的影響。在學校體育教學領域，有研究者利用大數據對體育科學研究進行了初步探索性研究。體育教育教學研究擔負著探討體育教學的本質和規律以及提升教學質量的職責，理應對大數據時代對體育教育的影響有先知先覺。在大數據時代的今天，揭示大數據時代下體育教育教學方法與內容研究的影響，對于我國體育教學研究適應大數據時代的改革要求有積極的現實意義[1-4]。

二、大數據時代特性及對體育教學研究的價值

（一）大數據及大數據時代特性

“大數據”仍是一個尚未被明確定義的概念。大數據概念最早起源于信息學科，主要是指目標數據量的規模遠遠超出了一般電腦處理能力的情形，具體指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件根據進行捕捉、管理和處理的數據集合。隨著網絡技術的不斷發展，數據增長的速度加快，大數據的內涵涵蓋了兩方面的內容。其一是用來描述需要進行批量處理或分析的大量數據集；其二是處理數據的速度。美國互聯網數據中心將大數據定義為：通過高速捕捉、發現和分析，從大容量數據中獲取可利用的價值的一種新的技術架構，并概括為4方面的特性，即海量數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型及巨大的價值。大數據的戰略意義主要在于掌握龐大的數據信息，并對數據進行專業化提煉和加工處理，從而發現有可利用的價值。大數據與傳統數據的主要區別在于大數據是非結構化的數據，其數據來源、數據挖掘方式術手段與傳統數據有質的區別。大統數據分析相較與傳統數據分析而言，大數價值據挖掘需要的人才、技術、設施設備等要求，遠高于傳統數據挖掘，其遠未形成一套完整可行的方法、路徑及評判標準。當前，社會各領域正處于一個大數據的時代。大數據具有3方面鮮明的特征。其一是萬物數字化。數字信息已經成為時展的趨勢和代表，計算機及信息技術迅猛的發展，推動互聯網、移動互聯網、物聯網的深度普及和應用，世界從宏觀到微觀、從客觀到主觀、從具象到抽象的一切活動，直接或間接地都在被全面的、實時地記錄，世界真正進入到一個“萬物皆數化”的時代。其二是數據價值化。由于萬物的量化及互聯，數據已滲透到不同行業，數據的重要性由此凸顯。其三是智能化。基于數字信息化、數據價值化的特征，人類探索事物的認知越來越深入，必將借助更多智能化手段，從智能搜索、智能營銷到各種智能服務、智能學習、智能娛樂等大量應用，將使得基于數據的智能不斷進化。

（二）大數據時代體育教學研究的意義

大數據是以云計算依托的技術架構，本質是獲取數據與技術平臺，大數據時代的戰略意義在于對“數據”的掌控→加工→提煉→應用。我們也可以將其理解為獲取數據（途徑）、分析數據（工具）、數據價值（價值判斷）、利用（作用客體）等階段。2012年，美國國家教育部在《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》報告中對教育的大數據進行了定義，指出廣義的教育大數據泛指所有來源于日常教育活動中人類的行為數據，它具有層級性、時序性和情境性的特征；而狹義的教育大數據是指學習者行為數據，它主要來源于學生管理系統、在線學習平臺和課程管理平臺等[5]。基于此，體育教育教學的大數據泛指日常體育教育活動中教師與學生的教與學活動過程、課程管理平臺和各種在線學習平臺等行為數據。大數據應用于體育教學研究價值并不在于它本身的特性而是將內隱在體育教育教學實踐中的現象、問題或表現特性，用大數據時代的數據儲備和技術工具，開發轉換成可視的數據符號，并分析、處理。發現有用的價值，揭示其教學現象背后的本質并探索體育教學規律。大數據對體育教學研究的價值主要體現在研究理念、研究方法與手段、研究內容體系、研究對象等方面。從操作層面來講，主要是指運用于大數據時代的技術開展體育教育教學研究、數據的挖掘與價值開發、借助大數據時代技術改變傳統體育教學研究方法的不足、拓寬大數據時代體育教育研究內容的深度與廣度等諸多方面。大數據時代體育教育教學研究的思維，一方面應當是從大數據的科學性、本質性出發，以發現體育教學的場域中數據價值為目標，充分利用現代各種工具平臺，對研究對象進行全方位、多角度的數據大開發，分析、處理數據，挖掘隱于體育教育教學實踐中的現象、問題及其特性。另一方面，我們也應辨證看待思維變革，既要“大膽”又要“小心”。大膽是積極思考、積極嘗試；小心是避免過大夸大大數據的作用而陷入數據的陷阱。

三、大數據時代對體育教育教學研究的影響

（一）研究方法的影響

傳統體育教學研究方法存在固有缺陷，而大數據時代的技術手段可以彌補其不足。傳統最常見的研究方法主要有文獻法、調查法、教學觀察與實驗法、測量法等。在傳統研究方法的文獻收集中，由于所可查閱的各個收錄數據庫是非結構化的數據，研究者在查閱資料分析時會花去大量的時間。比如為了準確掌握課題研究的態勢，總是想盡可能的查全。要想做到查全，勢必會對檢索的范圍放寬，研究者必然會花較多時間到各個數據庫中去查找資料，可能是把眾多不相關的文獻也帶進來。而在大數據時代，利用技術手段可以把眾多異構數據庫進行“串通”，方便研究者精準查閱課題所需資料。如各個高校圖書館廣泛使用的“讀秀”。讀秀是由海量全文數據及資料基本信息組成的超大型數據庫，是目前最完整的一站式檢索，它實現了館藏紙質圖書、電子圖書、學術文章等各種異構資源在同一平臺的統一檢索，是一個真正意義上的學術搜索引擎及文獻資料服務平臺，實現了為讀者學習、研究、寫論文、做課題提供最全面準確的學術資料和獲取知識資源的捷徑。在以往傳統方法研究中，源于記錄、儲存和分析數據的工具所限，為了研究的可行，研究不得不在數據量上妥協，而只能采取小樣本進行研究。小樣本的獲得，最簡單的方法就是采取隨機抽樣法。由于隨機抽樣的局限性，需要在實際操作中做到合理、公平，不受個人主觀的影響，做到這一點的確較難。如過去我們運用問卷調查法、教學觀察與實驗法、測量法等方法，在實際的操作中，都是采取小樣本進行研究。一般也采用隨機抽樣來確定研究的對象，操作中要做到完全隨機性的抽樣是比較困難的。如果再從研究對象的具體因素進一步考察的話，我們還會發現，利用教學觀察法和訪談法來研究一些描述性研究課題時候，其局限性同樣存在。如考查學生對體育相關活動的認識、學生對體育課的評價和體育教師的教學評價以及評判新的教學方法等內容的時候，由于主要對象是教師和學生，他們在心理上具有敏感性和動態性，受到各種因素影響，調查研究難以掌握其“真實”性。再者，在調查研究過程中，研究者的諸多變量，帶有很強的主觀性，對研究結果的真實性很有影響。大數據時代的技術架構為避免其不足提供了可能。憑借大數據技術架構，借用一定的觀測技術與設備的輔助高速捕捉、發現、分析，在不影響教師、學生日常學習與生活的前提下記錄被試者的正常狀況，從大容量數據中獲取有價值的成為了可能，從而實現讓教學信息從可疑到可信，使研究者能夠真正獲取真實的情況。

（二）對教育教學研究內容的影響

1.體育教學現象轉化成數據的開發研究。在大數據時代，發現隱藏于體育教育現象數據內部尚未被發掘的價值，是實現在教育領域革新的先決條件。傳統數據的采集主要是基于傳統研究方法獲取的數據，大數據時代的數據則是基于新的技術平臺采集的或把過去傳統的數據集合。大數據的開發研究有兩方面的開發，其一是技術平臺或軟件的利用與開發，其二是分解與挖掘教育數據的價值。技術平臺或軟件的利用與開發，包括利用現有的技術平臺和開發的軟件、硬件平臺。現有的技術手段，在體育領域已經有實踐了，如可穿戴技術和生物識別技術，動作捕捉技術等。可穿戴技術主要探索和制造能直接穿在身上或是整合進用戶的衣服或配件的設備的科學技術。如三星的Gear、蘋果的iWatch、谷歌的GoogleGlass、艾利和的iriverOn、摩托羅拉的MOTO360等可穿戴設備，應用于追蹤某人的行走或跑步距離，監測某人的心率、建立活動形態、診斷潛在異常（甚至心臟病），并能夠發送數據、存儲數據，從而在分析基礎上發現更多的價值。生物識別技術，主要是利用人體固有的生理特性和行為特性，通過高科技手段來對人進行身份的鑒定技術。利用生物識別技術進行身份認定，安全、可靠、準確，借助其與計算機管理系統結合我們就可以準確地實現自動化管理。利用生物識別技術可以用于學生課外體育活動、體育俱樂部運行、體質測試中身份的鑒別等，為我們真實掌握相關動態提供可靠的數據支撐；運動捕捉技術也已經用于NBA比賽中，分析運動員和隊伍運用戰術的所有比賽。運動捕捉技術也可以捕捉體育教學中學生學習的技術動作，便于進行量化分析，研究改進的方法，使體育教學擺脫純粹的依靠經驗的狀態，數字化的時代。同時，還可以把掌握動作技術差的學生捕捉下來，將其與標準的動作進行對比分析，從而幫助其學習。同時，我們也應當具有主動開發與利用教學研究的軟、硬件技術平臺。很顯然，多種技術平臺應于體育教學實踐、理論課程教學、學生考勤管理、體質測試等方面，留下很多可開發的研究空間[8-11]。分解挖掘教育數據，是指挖掘隱藏于常規教育數據中的價值。比如，在學校資料室中，有較多的體育課成績表和相關學生體育課程評價的紙質材料，我們可以把那些材料進行數據化處理；學校教育領域多已實現計算機管理，特別是高等教育領域里體育課程管理早已實現了數字化平臺教學管理，平臺里存在大量的教育數據。對這些現存的資料應當如何去數據處理與統計、挖掘數據的價值，都是有意義的問題。

2.學生個性研究。過去我們采取了諸多方法試圖去研究學生、了解學生的“真實狀況”，從而達成因材施教的目的。但我們總是感到難以如愿，正如美國卡耐基•梅隆大學教育學院發出了“不得不承認，對于學生，我們知道得太少”的感嘆。過去，我們了解學生的學習個性，只能是以經驗主觀式判斷為主；如學生體育學習的評價只能以考勤和運動技術掌握為主，而對其深層次學習態度、社會適應的評價方面只是模糊的判讀；課余體育鍛煉過程管理也僅僅是以考勤為主要依據而其他個人習慣體育行為則無從了解；以上所羅列的情況出現，都源于沒有可提供分析與實證的技術與數據集。大數據技術架構，如上文所提的“可穿戴”設備的廣泛使用，使得大規模記錄和分析人類的行為、位置、生理指標成為可能。這從技術層面讓教師了解學生的途徑與方法得以實現，因材施教教學成為了可能。

3.個性化學習分析。通俗來講，個性化教育在一定程度上是因材施教的具體體現。“因材施教”一直是從事教育工作者們倍加推崇的教育理念。但是，今天的教育我們還遠沒有實現“因材施教”的教育制度與教育實踐，無論是大眾化的普通高等體育教學或是基礎體育教學。然而，大數據從技術層面讓教師了解學生的途徑與方法提供了技術與方法，就為個性化教育實現提供了可能。個性化教育的實施關鍵是了解學生的個性和學生自我需求，學習分析技術為個性化教育的實施創造了條件。學習分析技術是通過對學生數據的收集、分析和整理，來預測和評估學生的學習行為，一般包括數據采集、數據存儲、數據分析、數據表示和應用服務5個環節。學習分析技術已被應用于教育實踐領域，并且取得了一定的成績。國內學者對學習分析主要是從理論型授課形式的學習分析提出了學習分析的運行模式[12、13]。

4.教育管理現代化研究。《中共中央關于全面深化改革若干重大問題的決定》中對中國教育發展提出了“全面深化綜合改革”以及“教育治理體系和治理能力現代化”的時代要求[14]。教育管理現代化不但是時代要求，更是實踐的迫切需求。在學校體育教學領域，各級教育部門出臺一系列的政策為學校體育教育改革與發展起到十分積極的作用。但我們也應該看到一些政策指導實踐的實效性是值得質疑的。如我們學校體育課程改革進行了10多年了，然而學生體質測試達標合格率仍是不盡人意。很顯然，是和我們一些相關政策、管理是否科學化有必然聯系。比如，教育部《國家學生體質健康標準》測試和上報制度，制度的建立本是想了解我國學校學生體質真實數據，為學校體育改革提供依據，然而其數據上報的真實性是不樂觀的。我們看看某市2014年測試抽查復核工作的情況通報，學校自測上報數據與專家抽查復核數據基本一致學校僅占17.9%，其中，小學為25.6%，初中為5.3%，高中為18.8%，大學為0%。數據處理技術的不斷發展，在教育領域的教育政策研究與決策的“以證據為本”之趨勢逐漸明顯。我們需要應對時代變化，轉換體育教學研究思維，充分利用大數據技術平臺，分挖掘隱藏于體育教育現象數據的價值，改進傳統研究方法存在的不足。因此，以“大數據”為研究平臺，建立起教育政策、管理制度的科學化體系研究成為必然。

參考文獻：

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[10]大數據改變體育行業的10種方式[EB/OL].

[11]NBA宣布新賽季所有球場將引入體感追蹤技術[EB/OL].

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作者:劉官元 劉懷金 單位:長江師范學院體育與健康科學學院 湖南理工學院體育學院