基于人工智能的中小学生运动损伤风险评估和训练

【摘要】目的：探究基于人工智能的运动损伤风险评估及训练方案对中小学生运动损伤预防和运动能力提升的作用。方法：选择2023年1月到2023年12月在我院参与运动健康管理的84名中小学生作为研究对象，以随机数表法分为智能评估训练组和常规训练组，每组42名。常规训练组采用传统运动训练模式，智能评估训练组在传统训练基础上实施人工智能运动损伤风险评估及个性化训练方案，比较两组运动损伤发生情况和运动能力评分。结果：智能评估训练组运动损伤发生率低于常规训练组，运动能力各项评分高于常规训练组（P＜0.05）。结论：基于人工智能的运动损伤风险评估及训练方案能有效降低中小学生运动损伤发生概率，提升其运动能力，可在中小学生运动训练中推广应用。

【关键词】人工智能；中小学生；运动损伤；风险评估；运动训练

中小学生处于生长发育关键阶段，运动锻炼对其身体素质提升至关重要，但该群体运动防护意识薄弱且身体协调性尚未完全成熟，运动损伤发生概率较高，容易出现关节扭伤、肌肉拉伤等，不仅影响正常体育课程参与，还可能导致运动恐惧心理，不利于长期运动习惯养成。传统运动训练多依赖经验制定方案，教练或体育教师难以同时关注每位学生的运动姿态细节，缺乏对个体损伤风险的精准判断，往往在损伤发生后才采取干预措施，难以有效预防运动损伤[1-2]。基于此，本研究将人工智能技术引入中小学生运动损伤风险评估及训练中，通过智能系统实时采集、分析个体运动数据并制定个性化训练方案，观察其在损伤预防和运动能力提升中的应用效果，为中小学生运动健康管理提供科学、可推广的实践参考。

1资料与方法

1.1一般资料

选择2023年1月到2023年12月在我院参与运动健康管理的84名中小学生作为研究对象，以随机数表法分为智能评估训练组和常规训练组，每组42名。智能评估训练组男女各22名、20名，年龄8~15（11.25±2.13）岁；常规训练组男女各21名、21名，年龄8~16（11.58±2.07）岁。两组基本资料对比无显著差异具备可比性（P＞0.05）。纳入标准：（1）年龄8~16岁中小学生；（2）无严重心肺功能疾病；（3）能配合完成12周运动训练。排除标准：（1）存在运动功能障碍；（2）近3个月有运动损伤史；（3）无法规律参与训练。

1.2方法

常规训练组采用传统运动训练模式，包括：（1）训练前进行10分钟常规热身，如慢跑400米、依次开展颈肩、腰腹、髋膝、踝腕关节的屈伸与旋转活动，每个关节动作重复10-15次；（2）开展集体性运动训练，如跳绳（每分钟120次为目标，分3组进行，每组间歇2分钟）、篮球基础运球与传球练习（每组15分钟，分2组进行），每次总训练时长40分钟；（3）训练后进行5分钟拉伸放松，针对腿部股四头肌、腘绳肌及上肢肱二头肌、肩部三角肌进行静态拉伸，每个动作保持15-20秒，无根据个体差异的个性化调整。

智能评估训练组在传统训练基础上实施人工智能运动损伤风险评估及个性化训练方案，具体如下：（1）人工智能风险评估：采用智能运动分析系统，该系统配备3台高清摄像头（帧率60fps），分别从正面、侧面、背面三个角度捕捉学生运动姿态，实时采集膝关节屈曲角度、踝关节跖屈角度、肘关节伸展幅度等20余项运动数据，系统内置包含5000+中小学生运动样本的数据库，通过算法对比分析当前运动数据与标准数据的偏差，生成损伤风险等级（低、中、高）并明确高风险部位，如膝关节内翻角度异常则标记膝关节为高风险部位；（2）个性化训练方案制定：根据评估结果为学生制定训练计划，风险较高者增加针对性防护训练，如膝关节风险高则加强股四头肌力量训练（采用靠墙静蹲，初始保持20秒/组，逐渐增加至40秒/组，分3组进行）、腘绳肌柔韧性训练（采用坐姿体前屈，尽量触碰脚尖并保持15秒，分3组进行），每次个性化训练时长30分钟，同时保留10分钟集体运动（与常规训练组一致）；（3）动态调整：每4周重新进行一次人工智能风险评估，根据评估结果调整训练内容与强度，如风险等级降低则减少防护训练时长、增加基础运动训练占比，确保训练方案始终适配个体身体状态变化，训练前后的热身、放松流程与常规训练组完全一致。

1.3观察指标

比较两组12周训练期间运动损伤发生率，损伤类型包括关节扭伤、肌肉拉伤；比较两组训练前后运动能力评分，采用中小学生运动能力评估量表，包含速度（50米跑成绩换算）、力量（立定跳远成绩换算）、柔韧性（坐位体前屈成绩换算）三项，每项满分100分，计算总分。

1.4统计学方法

运用SPSS24.0分析数据。计量数据t检验；计数数据χ²检验。P＜0.05为差异显著的代表。

2结果

2.1两组运动损伤发生率比较

智能评估训练组运动损伤发生率低于常规训练组（P＜0.05），见表1。

表1两组运动损伤发生率比较[n（%）]

2.2两组运动能力评分比较

训练前两组运动能力评分无显著差异（P＞0.05），训练后智能评估训练组评分高于常规训练组（P＜0.05），见表2。

表2两组运动能力评分比较（x±s，分）

3讨论

中小学生运动损伤不仅影响当下运动参与还可能对生长发育造成长期影响，如反复踝关节扭伤可能导致关节稳定性下降，成年后易出现慢性疼痛；肌肉拉伤若恢复不当，可能影响肌肉力量发育均衡性。传统训练因缺乏针对性风险防控导致损伤问题反复出现，其核心缺陷在于难以实现“一人一策”的精准管理，教练仅能通过肉眼观察判断运动姿态，无法量化关节角度、动作速度等关键数据，进而无法及时发现潜在损伤隐患[3-4]。本研究结果显示，智能评估训练组损伤发生率更低，仅为2.38%，远低于常规训练组的21.43%，说明人工智能风险评估能提前识别中小学生运动中的潜在风险。这是因为人工智能系统可精准捕捉运动数据，通过对比正常运动模式发现异常姿态，如踝关节内翻幅度超过15°时，系统会自动标记为高风险并提示扭伤风险，再结合个性化训练强化薄弱部位，如通过平衡垫训练提升踝关节稳定性，减少损伤诱因[5]。同时，该系统还能记录学生每次训练的数据变化，形成个人运动健康档案，为风险评估提供长期、连续的数据分析基础，进一步提升评估准确性。

在运动能力提升方面，智能评估训练组训练后评分达到82.64分，较常规训练组高出7.52分，且各项能力维度均有明显提升，原因在于人工智能制定的训练方案能根据个体差异调整强度和内容，避免传统集体训练中“一刀切”的问题——传统训练中，力量较强的学生可能因训练强度不足导致能力提升缓慢，而力量较弱的学生可能因强度过高引发疲劳甚至损伤，而智能方案会针对速度较差的学生增加短距离冲刺练习（如30米间歇跑），针对柔韧性不足的学生延长拉伸训练时长并调整动作难度，使训练更贴合每个学生的能力短板与发展需求[6]。此外，智能系统还能实时反馈训练效果，如学生完成力量训练后，系统会通过数据对比告知其当前力量水平较上次训练的提升幅度，这种即时反馈能增强学生的训练积极性，提高训练依从性，进而促进运动能力更快提升[7]。

智能评估的动态调整机制可适应中小学生身体发育变化，这一特点对处于快速生长发育期的中小学生尤为重要。中小学生每年身高、体重均会发生明显变化，身体重心、肌肉力量比例也会随之改变，若训练方案长期不变，可能因适配性下降导致训练效果减弱或损伤风险增加[8]。本研究中每4周的动态调整，能根据学生身体发育情况及时优化训练内容，如身高增长较快的学生，会适当增加核心力量训练以维持身体平衡能力；体重增加较明显的学生，会调整有氧运动强度以避免关节承受过大压力。同时，动态调整还能结合季节变化优化训练安排，如夏季高温时减少高强度户外训练时长，增加室内柔韧性训练，进一步降低损伤风险。

从实践应用角度来看，基于人工智能的运动损伤风险评估及训练方案具备较强的可推广性。该方案所需设备操作简便，体育教师经过简单培训即可掌握系统使用方法，且训练内容无需特殊场地与器材，可在学校体育课堂、课后体育训练中直接应用。此外，该方案还能与学校体育健康监测体系结合，将运动损伤风险评估结果纳入学生体质健康报告，为家长、学校提供更全面的学生运动健康信息，形成“评估-训练-监测-调整”的闭环管理模式，推动中小学生运动健康管理向更科学、精准的方向发展。

总之，基于人工智能的运动损伤风险评估及训练方案能有效降低中小学生运动损伤概率，同时促进其运动能力提升，该模式符合中小学生运动健康管理需求，具备较高的实践价值。

参考文献

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[3]葛晓红.数字化技术在高中体育教学中的应用研究[J].当代体育科技,2025,15(17):173-176.

[4]楚开轩,赵育.智能可穿戴设备在高校体育教学中的应用策略研究[J].当代体育科技,2025,15(17):54-57.

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