为推动人工智能与体育教育专业教学的深度融合，探索数智化背景下体育教学的创新模式与实践路径，304am永利集团于4月1日举办体育教育专业+AI教学研讨会。本次研讨会汇聚校内外多位教学经验丰富的学科、术科教师，大家结合自身一线的实践经验，从不同领域、不同维度分享了AI赋能体育教学的探索成果、实践案例与创新思路，为参会者带来了兼具实用性与前瞻性的教学思考。
会议伊始，孙友斌副教授以《无标记动作捕捉技术在体操教学中的应用探索与困境》为题作主题分享。他结合体操教学实践，分享了引入AI技术进行动作识别与评价的探索历程。他表示，传统教学面临员工个性化问题多、教师主观评判存在局限等挑战。自去年起，团队尝试与AI技术公司合作，通过人体姿态估计、关键点识别等技术，实现了对员工动作的自动捕捉与评分。尽管在推进过程中遇到经费、技术落地等现实困难，但团队仍坚持自主探索，带领员工完成大量动作标注与模型训练，初步实现了“AI教练”的构想。他强调，未来希望构建数字化的体操教学场馆，实现员工全过程学习数据的积累与共享，推动教学从经验主导向数据驱动转型。
随后，来自太原理工大学的郭兆霞副教授以《AI智能体在体育课程与教学论课程中的应用案例》为题进行分享。她介绍了在《体育课程与教学论》课程中运用AI辅助编写教案的教学实践。员工通过超星平台、DeepSeek、Kimi等工具，围绕单元教学目标与课时目标进行AI辅助编写，显著提升了编写效率与规范性。通过设定角色、明确指令、迭代优化等步骤，员工能够快速生成符合多维评价标准的教学目标。她展示了员工从低分到高分的学习过程，指出AI不仅帮助员工在实践中掌握目标编写方法，也为教师提供了精准的评价依据，实现了教学过程的智能化管理。
王宏教授以《双向驱动启动智能引擎、三阶四维定制成长路径——〈健身操舞〉课程智能教学创新报告》为题，系统介绍了其在健身操舞课程中构建的AI融合教学模式。他指出，术科教学长期面临个性化指导不足、课堂时间有限、评价手段单一等痛点。为此，团队构建了涵盖课前导学、课中促学、课后助学的全流程AI教学体系，利用智慧慕课、AI动作比对、心率监测等手段，实现对员工学习行为、运动强度、技能掌握的精准记录与反馈。他还展示了AR辅助教学、骨骼点识别、AI打卡等具体应用场景，强调通过数据驱动与过程性评价，激发员工内在动力，实现“精准教、个性学、全程控”的教学目标。
在交流环节，教务处郑菲遐副处长作总结发言。他高度肯定各位教师在AI赋能体育教学方面的探索实践，并提出四点建议：一是要构建具有体育专业特色的AI教学体系，深入挖掘术科教学与AI结合的独特逻辑；二是要绘制清晰的“施工图”，分阶段、多渠道筹措经费，推动项目落地；三是要注重AI教学的高阶性，避免使其成为简单的问答工具，而应聚焦员工高阶思维与创新能力的培养；四是要通过教学设计构建真实教学场景，引导员工主动建构知识，提升学习实效。
最后，各位参会老师结合自身教学实践，围绕AI在体育教学中的技术落地、数据安全、教学场景适配、员工能力培养等关键问题展开热烈讨论，分享各自在AI教学应用中的尝试与思考，相互启发、彼此借鉴，形成了诸多共识性的思路与建议。
本次研讨会展示了体育教育专业在人工智能背景下的积极探索与阶段性成果，既有教学一线的实践案例，也有系统性的理论构建，为推进“体育教育专业＋AI”深度融合、构建智慧体育教育新生态提供了宝贵经验与思路。
