AI视域下《运动解剖学》赋能“以体育人”的新路径

摘要：“以体育人”旨在通过科学体育实践实现人的全面发展，《运动解剖学》是连接实践与目标的关键桥梁。AI技术的融入打破其传统局限，从三方面赋能“以体育人”。通过三维建模、虚拟现实（VR）等技术实现解剖知识的动态可视化与交互化，重构学习者的身体认知模式；借助计算机视觉与智能穿戴设备，采集与分析运动数据，推动训练模式从“经验驱动”向“数据驱动”转变，实现个性化精准训练与运动损伤前瞻性预警；拓展解剖学知识的应用边界，通过智能化筛查与指导，服务于青少年体质健康、大众科学健身与特殊人群康复，构建普惠的体育健康服务体系。研究认为，AI是强大的赋能工具而非替代者，其与《运动解剖学》的深度融合，正在构建一个“认知－训练－服务”一体化的“以体育人”新生态，为体育教育的数字化转型与高质量发展提供核心动力。

关键词：AI视域；运动解剖学；以体育人

“以体育人”旨在通过体育实践实现人的全面发展，而《运动解剖学》是连接实践与目标的理论基石[1, 2]。然而，其传统教学模式依赖静态图谱与模型，难以直观展示运动中的动态解剖关系，导致理论与实践的脱节。当前，人工智能（AI）技术在动作捕捉与数据分析等方面的突破，为破解这一困境提供了全新可能[3, 4]。尽管已有研究关注智能化技术在体育领域的局部应用[4, 5]，但从“以体育人”的整体框架出发，系统阐释AI如何重塑《运动解剖学》角色与功能的研究仍待深入。因此，本研究旨在通过论证AI在认知重构、训练革新与服务普惠三大维度的作用，系统揭示其赋能“以体育人”的内在逻辑与实践路径，以期为体育教育的数字化转型提供理论参考。

一、认知重构：可视化与交互化，让解剖知识触手可及

传统《运动解剖学》教学的静态化特征，是阻碍学习者建立“结构－功能－动作”统一认知模型的主要障碍。对于“力的传导”“关节运动的瞬时轴”“多肌群协同工作原理”等核心概念，仅通过文字和二维图片描述，教学效果往往事倍功半[6]。

AI与相关可视化技术的引入，实现了从静态认知到动态理解、从被动观察到主动交互的范式转移。具体而言，基于医学影像数据（如CT、MRI）和三维图形学技术构建的高精度数字人体模型，是这一切的基础。通过AI算法的驱动，这些模型可以从任意角度观察，并能进行虚拟“解剖”——分层显示皮肤、脂肪、肌肉、血管、神经与骨骼[7]。例如，在讲解跑步蹬伸动作时，教师可以操控模型，高亮显示臀大肌、股四头肌、小腿三头肌在动作不同阶段的收缩状态与顺序，并可随时暂停、慢放、旋转，让学习者清晰地看到肌肉形态的变化与力的传递路径。这种沉浸式学习体验，不仅显著降低了知识的认知负荷，还帮助学习者在大脑中构建起一个动态的、可操作的身体内部工作模型。这一内在模型的建立，是培养科学运动意识、从根本上摒弃“弯腰跑步”“膝盖内扣跳跃”等错误模式的认知基础[8]。

此外，结合虚拟现实（VR）与增强现实（AR）技术，AI能够创造出超越现实的交互学习环境。学习者可以“进入”虚拟的人体内部，漫步于巨大的心脏腔室之中，或徒手“抓取”并组合骨骼块。一项针对体育专业学生的教学实验表明，采用VR解剖学习系统的小组，在肌肉起止点、关节运动类型等知识的记忆保持率和应用能力上，显著优于传统教学组[9]。对于运动员与体育专业学生而言，AI系统可将通过动作捕捉设备获取的其本人技术动作数据，与标准解剖模型进行实时叠加与比对，精确定位技术短板。例如，系统可量化分析出排球扣球时躯干核心肌群激活延迟，或游泳自由泳划臂时肩关节旋转角度不足等细微问题，使得《运动解剖学》知识从“知道”变为“用到”，直接服务于运动技术的诊断与优化[10]。

二、训练革新：数据驱动与个性化，从“经验育人”到“科学育人”

竞技体育是“以体育人”的重要场域，其目标在于通过极限挑战挖掘人的身心潜能。传统训练模式高度依赖教练员的“经验之眼”和运动员的“本体感觉”，这种模式虽积累了宝贵财富，但存在主观性强、难以量化、个体差异考虑不足等固有局限，有时甚至因不科学的训练安排导致不必要的运动损伤，背离了“育人”的初衷。

AI与《运动解剖学》的深度融合，正推动训练科学发生一场深刻的数据革命。其核心在于，通过无标记点计算机视觉分析（基于普通摄像头）或高精度惯性传感单元（IMU）等智能穿戴设备，AI系统能够在不干扰正常训练的前提下，实时、高频地捕捉运动员的多维度生物力学数据[11]。这些数据不仅包括传统的关节角度、位移、速度，更可借助物理引擎和生物力学模型估算出关节力矩、肌肉负荷、地面反作用力等深层参数。在实践层面，中国国家跳水队等顶尖队伍已引入AI智慧训练系统，该系统能为每位运动员构建个体化的“数字孪生体”[12]。在训练中，系统通过高速摄像头捕捉运动员入水前空中姿态的细微变化，并结合其个人的解剖学结构数据（如腰椎曲度、肩髋关节活动度），精确分析动作技术的稳定性与经济性，为技术调整提供过去无法想象的定量化依据。

这种数据驱动的训练模式，其优势体现在两个层面：一是精准化，即“因材施训”。例如，为下肢爆发力强但核心稳定性相对不足的短跑运动员，AI系统会推荐更侧重于核心控制的训练模块，并在其跑步实时数据中监测核心姿态的变化。二是前瞻性，即损伤预防。机器学习算法能够通过对海量历史训练与损伤数据的学习，建立运动损伤风险预测模型[5, 13]。当系统持续监测到一名篮球运动员在急停变向时，膝关节外翻角度（Valgus Angle）多次超过阈值，便会自动向教练和运动员本人发出预警，并推荐针对性的膝关节周围肌群强化与神经肌肉控制训练，将“治已病”转变为“治未病”，这无疑是“育人先育体”理念在科技时代的最高体现。

三、服务普惠：从校园到社会，构建全民体育育人生态

“以体育人”的价值最终应普惠于民，服务于全民健康战略。AI技术极大地降低了《运动解剖学》专业知识的应用门槛，使其从体育院校的象牙塔中走出，融入社会公共卫生与健康促进体系，构建起覆盖全人群、全生命周期的体育育人生态。

在青少年健康促进领域，基于计算机视觉的AI体态筛查系统正展现出巨大潜力。传统的脊柱侧弯筛查依赖于专业医生的徒手检查，效率低且主观性强。现在，学生只需在摄像头前完成几个标准动作，AI算法便能在数秒内自动计算出脊柱曲度、双肩平衡、骨盆倾斜等多项指标，实现快速、客观、低成本的大规模普查，为早期发现和干预提供关键窗口期[14]。对于普通大众与职场人群，智能手机上的AI健身应用已成为“口袋里的解剖学教练”。用户在家中跟随APP训练时，手机摄像头可实时捕捉其动作轨迹，并与标准解剖动作库进行比对。当用户进行深蹲时出现膝盖内扣（符合Q角规律的错误），APP会立即语音提示“请注意膝盖朝向脚尖方向”，并可能推送一个关于膝关节解剖结构与功能的简短科普视频，实现了“运动指导－错误纠正－知识普及”的三位一体[15]。

在运动康复这一专业领域，AI与解剖学的结合更是带来了范式创新。对于脑卒中偏瘫患者，其康复训练需要高度重复且符合神经发育规律的特定动作。AI康复机器人或视觉系统不仅能引导患者完成动作，更能精确量化其患侧肢体的关节活动范围、运动平滑度等指标，自动生成符合其当前恢复阶段的、个性化的训练方案，并将数据同步给康复师进行远程督导，极大地提升了康复效率与可及性[16]。这种将专业解剖学知识转化为普惠性健康服务的实践，正是“以体育人”理念从学校教育向社会教育延伸的生动体现，让体育的育人价值在守护全民健康的行动中得到最大程度的彰显。

综上所述，AI正推动《运动解剖学》从一个静态知识体系，演进为深度嵌入体育实践全过程的动态智能平台。本文所论证的认知重构、训练革新与服务普惠三大路径，相互关联、层层递进，共同构成了一个驱动“以体育人”目标实现的完整赋能模型。

必须明确，在此生态中，AI是增强人类智能的工具，而非替代者。其核心价值在于处理数据与发现规律，而最终的决策、互动与创造仍需由专业人员主导。展望未来，生成式AI、大语言模型与元宇宙技术，将催生AI助教、虚拟实验室与超个性化运动处方等全新场景，持续推动体育教育从经验走向科学、从标准化走向个性化。AI与《运动解剖学》的深度融合，已成为新时代落实“以体育人”理念、构建更智能精准包容支撑体系的战略支点。

参考文献

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作者：南阳医学高等专科学校 王会勤