网站访问量
我国运动人体科学学科发展的问题反思与展望
段锐;李跃程;作为体育学的重要分支，运动人体科学近年来取得了显著进步，但在发展过程中仍面临诸多挑战。从学科发展现状、问题反思及未来展望三个方面系统分析我国运动人体科学面临的主要瓶颈，包括学科归属不明、研究支持不足、研究对象的选择争议及国际化进程滞后等问题。我国尽管在该领域具备独特的学科优势，但仍须进一步提升其国际影响力，结合本土实际需求，围绕中国人群的健康问题展开深入研究，逐步构建具有中国特色的学科体系。未来的发展应关注学科的定位调整，并通过多学科融合和科技创新，尤其是智能技术的应用，优化研究问题和研究范式，并促进研究成果的有效转化。运动人体科学将在科技与创新的推动下，为提升全民健康和实现国家体育战略提供强有力的支持。
智能化儿童青少年体态健康评估预测模型开发——以小学龄儿童青少年膝关节内外翻为例
顾耀东;徐异宁;目的 应用多种机器学习算法构建小学龄儿童青少年膝内外翻风险模型，通过比较进一步筛选出最优模型，并对其进行科学解释，助力儿童青少年体态健康评估系统的探索和开发。方法 选取浙江省主要城市的514名小学生为研究对象，收集其社会人口学、人体测量学、体成分、身体姿态及动静态足底压力分布等数据，采用简单随机抽样方法，以7∶3比例将研究对象拆分为训练集（360例）和验证集（154例），基于K最邻近（KNN）、轻量梯度提升（LGBM）、极端梯度提升（XGBoost）、随机森林（RF）、多因素逻辑回归（LM）、支持向量机（SVM）6种机器学习算法分别构建膝关节内外翻风险预测模型。采用受试者工作特征曲线（ROC）对模型的预测性能进行评估，并使用Shapley加性解释（SHAP）算法评估不同维度数据对模型的影响。结果 研究对象中膝关节内外翻例分别为190例和80例。针对膝关节外翻，XGboost模型ROC曲线下面积（AUC）最高，为0.738，整体预测性能最佳；针对膝关节内翻，RF模型的ROC曲线AUC最高，为0.824，整体预测性能最佳。通过SHAP分析得出，影响膝关节外翻XGBoost模型输出结果的主要特征指标为年龄、腿长差和耳肩距离，影响膝关节内翻RF预测模型输出结果的主要特征指标为膝关节伸展角、腿长差、耳肩距离、动态足弓指数、足弓变化情况和年龄。结论 模型展现出一定精度的预测性能，证明相关结果可以指导儿童青少年体态健康管理的早期干预工具构建。
“全国高校教师教学创新大赛”体育课程思政教学创新问题及消解路径
赵富学;课程思政教学创新是“全国高校教师教学创新大赛”重点观测的教学创新点。体育类参赛课程的课程思政教学创新问题是目前体育类课程教学创新进程中面临的主要问题。基于对体育课程思政建设的特征阐释及教学理解，分析体育类参赛课程的课程思政教学创新问题并探索对应的消解路径。认为：体育类课程在聚焦立德树人、围绕教学问题、立足学科育人、把握思政内涵、注重成果推广等方面具有鲜明的课程思政建设特征，但仍需通过持续改进教学理念、不断规范教学设计、精确定位教学要点和系统升级教学方法，精准凝练和解析体育课程思政在创新目标、创新点、创新方法、创新模式、创新评价等方面存在的系列问题；通过定位好课程思政创新目标、设置符合教学实际的课程思政创新点、发挥课程思政创新方法的特色和优势、呼应现实的教学需要、突出创新成果应用，为体育课程思政教学创新问题的消解提供路径和方法，助力形成规范化的体育课程思政创新通路，普及推广体育课程思政教学创新经验，进而提升体育课程思政的整体建设质量，打造出标志性的体育课程思政教学模式。
体育锻炼预防和改善青少年抑郁的前沿证据与展望
王小春;张铭港;回顾梳理近年来体育锻炼预防和改善抑郁青少年脑结构和功能的前沿证据，提出预防和改善我国青少年群体抑郁的运动干预模式。介绍除传统药物和心理治疗框架外，体育锻炼对预防和改善青少年抑郁的补充性积极作用；结合神经影像技术在探索抑郁青少年脑机制中的重要发现，阐述体育锻炼干预对抑郁青少年的脑健康效益；指出新兴机器学习技术和智能可穿戴设备在预防和改善青少年抑郁过程中所具有的应用前景。结合普遍性、选择性和指示性的三级框架，提出未来在运动干预预防和改善青少年抑郁中应尝试在不同层级上分别发挥行为测量、脑影像技术、智能可穿戴设备以及机器学习的优势，探索精准的运动干预处方。
