一、引言

体育学业质量评价是检验体育教学目标达成度、促进学生全面发展的重要手段。在《义务教育体育与健康课程标准（2022年版）》中明确强调“重视学习评价的激励和反馈功能，注重评价方法多样性和科学性”。北京市作为全国教育高地，其《北京市义务教育体育与健康考核评价方案》对过程性评价提出更高要求。然而，传统体育评价普遍存在评价维度单一、过程性数据缺失、反馈滞后、主观性强等弊端，难以精准刻画学生体育素养的成长轨迹。

与此同时，以物联网、大数据、人工智能为代表的数字技术迅猛发展，为破解上述难题提供了全新可能。可穿戴设备可实时采集运动数据，AI视觉分析技术能精准识别动作姿态，学习管理系统则能整合多元评价信息。如何借助数字化力量，构建科学、高效、动态的小学生体育学业质量评价体系，成为当前体育教育研究的重要命题。

二、理论综述与研究基础

1.体育学业质量评价的理论演进

体育学业评价理论经历了从“技能达标论”到“素质发展观”的深刻变革。泰勒的目标评价模式奠定了结构化评价基础，而斯塔弗尔比姆的CIPP模型（背景-输入-过程-成果）则强调了评价的系统性与过程性。现代评价理论如“发展性评价”、“表现性评价”更加关注学生的进步幅度、参与态度及核心素养养成，与数字化驱动的动态评价理念高度契合。

2.数字化评价的核心特征与优势

通过传感器、视频捕捉等技术，获取心率、速度、动作轨迹、练习频次等客观数据实现数据采集多元化与客观化；通过评价过程动态化与可视化实现对学生体育学习全过程的持续记录，形成个人成长曲线。基于数据分析，及时生成学习报告并提供个性化改进建议，实现反馈干预即时化与个性化。为教学调整、资源分配提供数据支撑，实现决策支持科学化。

三、数字化驱动的小学生体育学业质量评价模型建构

本研究基于新课标核心素养要求（运动能力、健康行为、体育品德），结合北京市实际，构建“四维三级”数字化评价模型。

评价维度（四维）：

A1体质健康发展维度：BMI指数、肺活量、50米跑、坐位体前屈、一分钟跳绳（必测）；视力不良率、睡眠监测（选/关联）。（数据来源：体测设备、可穿戴设备、健康档案）。

A2运动技能掌握维度：基础技能达标度（如篮球运球、足球踢准）、专项技能表现（如武术套路、游泳）、进步幅度。（数据来源：AI动作捕捉分析、视频记录、教师评价APP）。

A3体育认知水平维度：健康知识掌握（营养、安全、规则）、锻炼方法理解、赛事欣赏能力。而数据来源则包括在线测试平台、课堂互动反馈系统、项目式学习成果）。

A4体育品德行为维度：课堂参与积极性、规则遵守、合作精神、意志品质、责任感。（数据来源：同伴互评系统、教师观察记录APP、行为日志分析）。

评价层级（三级）：

L1数据感知层：利用IoT设备、APP、平台等收集原始数据。

L2分析处理层：运用大数据分析（描述性统计、趋势预测）、AI算法（动作识别、情感计算）进行数据清洗、整合、计算指标值。

L3反馈应用层：生成可视化报告（学生个人画像、班级/年级分析）、推送个性化学习建议、预警潜在问题（如体质下降、技能瓶颈），服务于学生、教师、家长、管理者。

模型权重确定：采用层次分析法（AHP），邀请12位北京市体育教研专家进行三轮咨询，确定各维度初始权重（可根据校情动态调整）：

textW=[W_A1,W_A2,W_A3,W_A4]=[0.30,0.35,0.20,0.15]

各维度下细分指标权重也需科学设定（如A2下：基础技能0.5，专项技能0.3，进步幅度0.2）。

四、实践案例分析

本文针对北京市两所小学“智慧体育云平台”进行案例研究开展实践案例分析，总结提炼可复制经验。

1.案例一：北京市海淀区某小学“智慧体育云平台”

实践内容：引入集成手环（心率、步数）、AI摄像头（课堂行为、技能动作分析）、在线知识库与测评系统的平台。

应用亮点：体育课实时心率监测，保障运动安全与强度合理。篮球运球视频AI分析，即时反馈动作问题点（如重心过高）。课后锻炼任务线上发布与打卡，数据自动计入过程性评价。

生成包含体质趋势图、技能雷达图、知识掌握度的学期报告。

成效：学生锻炼积极性显著提高，家长对体育学习关注度提升，教师评价效率提升约40%。挑战：初期设备投入成本高，部分老教师操作不熟练，品德评价仍需教师大量人工观察录入。

2.案例二：北京市朝阳区某小学“轻量级APP+可穿戴”模式

实践内容：利用普及型运动手环（侧重跳绳计数、日常活动量）和校本开发的简易评价APP（支持拍照、录像、文字记录、同伴互评）。

应用亮点：低成本快速部署，聚焦跳绳达标和日常活动量积累。

APP便捷记录体育课堂表现（如“积极参与体育训练”“帮助同学”等等）。建立“运动小达人”积分榜，激励学生。数据定期同步至区级体质健康监测平台。

成效：学生日均活动量达标率提升25%，跳绳优秀率增长显著，教师过程性记录负担减轻。挑战：数据深度分析能力有限，对复杂技能评价支持不足，数据整合度不高。

五、数字化驱动下体育学业质量评价的优化策略

基于模型构建与北京市海淀区某小学和朝阳区某小学的实践案例分析，提出针对北京市的优化策略如下：

1. 构建市级体育学业质量数据中枢平台。

建议由北京市教委牵头，整合现有体测数据、课堂评价数据、赛事活动数据等，制定统一数据标准与接口规范，打破“数据孤岛”，实现纵向（小初衔接）横向（校际对比）贯通。平台需包含数据驾驶舱，为区域决策提供支持。

2.分层推进数字化工具应用普及

建议由示范校引领支持有条件的学校（如海淀XX小学模式）建设综合性智慧体育评价系统，探索前沿技术应用；建议在全市推广经实践验证有效的轻量级解决方案（如朝阳YY小学模式），重点覆盖体质监测、技能达标、过程记录、知识测评等核心场景。鼓励开发或选用操作简便、成本可控的APP、小程序。

3.强化教师数字化评价能力建设

将“体育教育数据素养”纳入市、区级教师培训必修内容，涵盖数据解读、工具应用、基于数据的教学改进策略，开展专项培训；建立市级体育数字化评价教研团队，开发典型案例库、操作指南，组织跨校交流与工作坊；建议将有效运用数字化评价手段、提升评价科学性纳入教师绩效考核与评优体系。

六、结论

数字化技术为重构小学生体育学业质量评价体系带来了革命性机遇。北京市作为教育现代化的前沿阵地，应充分利用其资源优势，以促进学生体育核心素养全面发展为核心目标，系统规划、科学施策。通过构建整合多元数据的评价模型，分层推广适用技术工具，大力提升教师数据素养，建立高效反馈与改进闭环，并在保障数据安全与伦理的前提下，不断深化评价维度的融合研究。唯有如此，才能真正实现体育学业评价从“经验判断”向“数据驱动”、从“结果管理”向“过程赋能”、从“单一甄别”向“全面发展”的深刻转型，为培养身心健康、体魄强健的时代新人奠定坚实基础，也为全国提供可资借鉴的“北京方案”。

参考文献：

[1]教育部.义务教育体育与健康课程标准（2022年版）[S].北京：北京师范大学出版社，2022.

[2]北京市教育委员会.北京市义务教育体育与健康考核评价方案[Z].2021.

[3]李芳，季浏.人工智能赋能体育教育：应用前景、挑战与对策[J].上海体育学院学报，2022.

作者简介：韩伟（1994.12-）男，汉族，北京人，工作单位：北京市第五中学分校附属方家胡同小学，学历：本科，研究方向：体育教育教学，篮球运动训练。