人工智能支持下体育教学心率监测研究  

作　　者：孟凡玉 

机构地区：[1]吉林通用航空职业技术学院,吉林吉林132011

出　　处：《文体用品与科技》2025年第7期184-186,共3页Science & Technology of Stationery & Sporting Goods

基　　金：吉林省吉林市教育科学“十四五”规划2024年度重点(一般)课题《科学教育中青年体育教师的专业发展研究——以吉林通用航空职业技术学院为例》(项目批准编号GHKX24263)研究成果之一。

摘　　要：本研究旨在通过人工智能技术优化体育教学中的心率监测方案,提高监测效率和数据分析精确度。本研究采用文献研究法、实验法和数据分析法,设计并实现了基于深度学习算法的实时心率监测系统。该系统包含数据采集、智能分析和预警反馈三大功能模块,通过可穿戴设备采集学生运动心率数据,利用改进的LSTM神经网络模型进行数据处理和分析。在为期12周的实验教学中,对150名学生进行跟踪测试,结果表明:系统心率数据采集准确率达到97.8%,异常心率预警响应时间缩短至0.8s,较传统监测方式提升65%;教师基于系统反馈实现了对88.5%的学生运动负荷的精准调控;学生运动安全事故发生率下降72.3%。研究成果为体育教学过程中的科学化心率监测提供了新的技术支持和实践参考。

关 键 词：人工智能 体育教学 心率监测 深度学习 运动负荷 

分 类 号：G80[文化科学—运动人体科学]