2025年大學(xué)《智能體育工程》專業(yè)題庫——人工智能在運動訓(xùn)練中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪項不屬于人工智能在運動訓(xùn)練中的主要應(yīng)用領(lǐng)域？A.運動員技術(shù)動作分析與診斷B.運動負荷實時監(jiān)控與評估C.基于生理數(shù)據(jù)的疲勞恢復(fù)預(yù)測D.運動隊戰(zhàn)術(shù)板設(shè)計與模擬2.在利用AI分析運動員跑步姿態(tài)的視頻數(shù)據(jù)時，主要依賴的AI技術(shù)分支是？A.自然語言處理（NLP）B.機器學(xué)習(xí)（ML）C.計算機視覺（CV）D.機器人控制（RC）3.運動訓(xùn)練中，用于采集心率、步頻、GPS等數(shù)據(jù)的設(shè)備通常被稱為？A.生物傳感器B.醫(yī)療成像設(shè)備C.計算機視覺系統(tǒng)D.信號放大器4.以下哪種方法不屬于利用AI進行個性化訓(xùn)練計劃制定的技術(shù)手段？A.基于歷史數(shù)據(jù)的模式識別B.實時運動負荷反饋調(diào)整C.固定不變的訓(xùn)練強度表D.利用機器學(xué)習(xí)預(yù)測最佳訓(xùn)練負荷5.AI系統(tǒng)在運動訓(xùn)練中發(fā)揮作用的核心前提是？A.擁有強大的計算硬件B.具備豐富的運動訓(xùn)練理論知識C.獲取并處理大量高質(zhì)量的運動員數(shù)據(jù)D.必須由知名運動員親自操作6.評價一個用于運動員傷病風(fēng)險評估的AI模型好壞，最關(guān)鍵的指標通常是？A.模型的計算速度B.模型的復(fù)雜程度C.模型的預(yù)測準確率和召回率D.模型是否易于用戶理解7.以下哪項不是AI在運動訓(xùn)練中應(yīng)用所引發(fā)的主要倫理關(guān)切？A.運動員生物信息數(shù)據(jù)的安全與隱私保護B.AI決策可能存在的算法偏見對運動員公平性的影響C.過度依賴AI可能導(dǎo)致運動員主體性和教練員責(zé)任缺失D.AI設(shè)備成本過高，導(dǎo)致資源分配不均8.可穿戴設(shè)備與AI技術(shù)結(jié)合，在運動訓(xùn)練中的主要價值在于？A.提供美觀的運動服裝B.實現(xiàn)對人體生理生化參數(shù)的連續(xù)、無創(chuàng)監(jiān)測與分析C.增加訓(xùn)練的趣味性D.自動完成所有訓(xùn)練內(nèi)容的記錄9.人工智能教練（AICoach）在模擬對手訓(xùn)練時，其優(yōu)勢不包括？A.可以提供無限次數(shù)、不同風(fēng)格的對抗B.可以實時調(diào)整難度以匹配運動員水平C.能夠完全復(fù)制真實比賽中的所有隨機因素D.可以分析對抗過程中的運動員表現(xiàn)并提供反饋10.隨著AI技術(shù)在運動訓(xùn)練中的應(yīng)用深入，未來可能的發(fā)展趨勢不包括？A.AI與教練、運動員的更深度人機協(xié)同B.基于腦機接口（BCI）的意念控制訓(xùn)練C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的完全自動化采集與管理D.對運動員心理狀態(tài)進行精準預(yù)測與干預(yù)二、填空題（每空1分，共10分）1.利用AI進行運動員技術(shù)動作分析，通常需要結(jié)合______技術(shù)和運動學(xué)、動力學(xué)等知識。2.訓(xùn)練負荷監(jiān)控中，常用的心率區(qū)間（如Zone1-5）劃分是基于運動員的______值。3.AI系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)大量運動員數(shù)據(jù)，建立預(yù)測模型，以實現(xiàn)訓(xùn)練的______化。4.為了保證AI訓(xùn)練系統(tǒng)的有效性，需要確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的______和______。5.“數(shù)據(jù)孤島”問題是指運動訓(xùn)練中不同部門、不同設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)相互______，難以整合利用。6.人工智能在運動訓(xùn)練中的應(yīng)用，要求從業(yè)人員不僅懂AI，還要懂______和______。7.評估AI在傷病預(yù)防中的作用時，需要關(guān)注其能否有效識別導(dǎo)致______風(fēng)險升高的早期生理信號。8.除了提升運動表現(xiàn)，AI在運動訓(xùn)練中的另一個重要目標是優(yōu)化訓(xùn)練的______和______。9.隨著AI技術(shù)的發(fā)展，教練的角色可能從傳統(tǒng)的“主導(dǎo)者”轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼈?cè)重于“______”和“______”。10.目前，制約AI在運動訓(xùn)練中更廣泛應(yīng)用的一個技術(shù)瓶頸是發(fā)展更______、更魯棒的AI模型。三、簡答題（每題5分，共15分）1.簡述利用AI技術(shù)分析運動員跑步姿態(tài)的主要步驟。2.簡述運動訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集、處理和分析在AI應(yīng)用中的基本流程。3.簡述人工智能技術(shù)在提升運動訓(xùn)練科學(xué)化水平方面的主要優(yōu)勢。四、論述題（每題10分，共20分）1.論述人工智能應(yīng)用于運動訓(xùn)練可能帶來的社會倫理挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)的應(yīng)對策略。2.結(jié)合具體應(yīng)用場景，論述人工智能如何幫助教練更科學(xué)地制定和調(diào)整運動員的訓(xùn)練計劃。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.A4.C5.C6.C7.D8.B9.C10.B二、填空題1.計算機視覺2.最大心率3.個性化4.質(zhì)量與數(shù)量5.隔離6.運動訓(xùn)練學(xué)/運動生理學(xué)7.過勞/傷病8.效率與效益9.引導(dǎo)/賦能10.可解釋性與泛化能力三、簡答題1.答案要點：采集運動員運動姿態(tài)視頻；使用計算機視覺技術(shù)進行圖像處理和關(guān)鍵點檢測；提取運動學(xué)參數(shù)（如角度、速度、加速度）；利用AI算法（如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）分析參數(shù)，識別技術(shù)優(yōu)缺點或與優(yōu)秀運動員的差異；輸出診斷報告和改進建議。解析思路：考察對AI分析運動技術(shù)的基本流程的理解。需要涵蓋數(shù)據(jù)輸入（視頻）、核心技術(shù)（CV、參數(shù)提?。⒎治鲞^程（AI算法應(yīng)用）和結(jié)果輸出（診斷建議）等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。2.答案要點：通過可穿戴設(shè)備、傳感器等采集運動員生理、生化、運動表現(xiàn)數(shù)據(jù)；對原始數(shù)據(jù)進行清洗、標注、去噪等預(yù)處理；利用數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫存儲和管理數(shù)據(jù)；應(yīng)用統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)等方法挖掘數(shù)據(jù)中的規(guī)律和關(guān)聯(lián)；將分析結(jié)果可視化，為訓(xùn)練決策提供支持。解析思路：考察對訓(xùn)練數(shù)據(jù)全流程處理的理解。需要覆蓋數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析方法和最終應(yīng)用等步驟，體現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的基本思想。3.答案要點：實現(xiàn)精準化監(jiān)控與評估，替代主觀經(jīng)驗判斷；提供海量數(shù)據(jù)分析和挖掘能力，發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律；支持個性化訓(xùn)練方案制定與動態(tài)調(diào)整；輔助傷病預(yù)防與風(fēng)險評估；優(yōu)化訓(xùn)練資源配置與管理效率；促進訓(xùn)練過程智能化和自動化。解析思路：考察對AI提升訓(xùn)練科學(xué)化水平的核心優(yōu)勢的認識。應(yīng)從數(shù)據(jù)利用、決策支持、個性化、風(fēng)險管理和效率提升等多個維度進行闡述。四、論述題1.答案要點：社會倫理挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)隱私與安全風(fēng)險（敏感生物信息泄露）；算法偏見與公平性問題（可能對特定人群不公）；過度依賴導(dǎo)致主體性缺失（運動員或教練能力退化）；責(zé)任界定不清（AI決策失誤誰來負責(zé)）；技術(shù)鴻溝加?。ㄙY源分配不均）。應(yīng)對策略包括：建立健全的數(shù)據(jù)隱私保護法規(guī)和標準；加強算法透明度和可解釋性研究，減少偏見；強調(diào)人機協(xié)同，發(fā)揮人的主觀能動性；明確AI應(yīng)用中的法律和倫理責(zé)任；推動AI技術(shù)普惠，促進公平可及。解析思路：考察對AI應(yīng)用倫理問題的批判性思考能力和解決方案的提出能力。需要能識別出主要挑戰(zhàn)，并結(jié)合倫理原則、法律法規(guī)、技術(shù)發(fā)展等方面提出有針對性的應(yīng)對措施。2.答案要點：AI通過分析運動員的歷史數(shù)據(jù)（訓(xùn)練負荷、生理反饋、比賽成績等）和實時數(shù)據(jù)（心率、步頻、生物電信號等），建立個體化的運動模型；基于模型預(yù)測運動員的適應(yīng)性、恢復(fù)狀態(tài)和潛在風(fēng)險；根據(jù)預(yù)設(shè)目標和模型輸出，AI可以推薦最優(yōu)的訓(xùn)練內(nèi)容、強度和時長，生成個性化訓(xùn)練計劃；在訓(xùn)練過程中，AI可實時監(jiān)