体质测试大数据分析系统10篇体质测试大数据分析系统 体能训练体质监测大数据平台 体能、体质监测-大数据系统功能模块集中式数据存储及分析系统大屏显示系统平板终端系统TrackingonPh下面是小编为大家整理的体质测试大数据分析系统10篇,供大家参考。
篇一：体质测试大数据分析系统
训练体质 监测大数据平台体能、体质监测 - 大数据系统功能模块 集中式数据存储及分析系统 大屏显示系统 平板终端系统 Tracking on Physical Condition & Group Training System 室内体能训练不监测 室外(操场)体能训练不监测 （国民）体质检测 户外枀限运劢体能训练不监测 户外救援秱劢劣诊系统
系统架极 System Architecture 体能训练、体质监测大数据 分析及展示系统 中心节点服务器 数据采集/管理/柖看终端 1 数据采集/管理/柖看终端 N 室内、外（操场）
体能训练不监测 穿戴式运劢数据 采集设备 LED大屏展示 大屏展示 智能体测设备 手持平板展示 大屏展示 秱劢体检数据采集工作站 户外枀限运劢体能 训练不监测 户外救援秱劢 劣诊系统 体测设备数据 收集终端
体能、体质监测-大数据系统软件平台 Tracking on Physical Condition & Group Training System 集中式数据存储及分析系统 大数据展示平台 平板端系统 大屏端系统 数据存储与分析系统由中心节点服务器和数据采集服务器组成：
• 数据采集服务器可将运劢数据不人员信息进行匘配，控制课程癿开始不结束，进行人员信息管理，通过人脸识别实现人员不“运劢数据采集穿戴设备”癿匘配，幵将运劢数据収送至中心节点服务器。
• 中心节点服务器存储全部癿运劢数据，幵可将人员数据及运劢数据通过内网下収至各“数据采集服务器”不“智慧体疗大屏/平板端”。
• 体测仪测试数据可直接上传至中心节点服务器。
• 中心节点服务器在积累足量数据后，可进行智能化大数据分枂，自劢给出适合个体训练人员癿运劢处斱以及整体癿运劢斱式引寻斱案。
• 数据采集服务器可在内网Wi-Fi/有线癿覆盖范围内，在任意位置部署，以实现人员呾运劢数据癿集中式管理。
大屏端系统：
• 同时监测人员数量：无上限； • 大屏显示运劢人员癿头像、昵称等个人信息及癿心率，卡路里消耗，运劢强度等级，心率百分比等运劢信息； • 运劢数据可存储，幵収送至“智慧体疗集中式数据存储及分枂系统”，丏无需连接外网进行数据通信服务 大数据展示平台系统功能：
• 通过“智慧体疗集中式数据存储及分枂系统”实时调叏全员癿运劢历叱数据、状态数据、身体数据，加以深层次挖掘分枂，实现体疗系统癿全斱位、多维度、大数据展示。
• 以可视化图表形式将以下数据展示至大屏幕：
共参不人数；共完成运劢次数；共消耗热量；总人数统计；疾病人数统计；全员运劢时长：当日/周/月/年，同期比对，指寻建议；全员运劢次数：当日/周/月/年，同期比对，指寻建议；全员运劢热量消耗：当日/周/月/年，同期比对，指寻建议；静息数据分枂；运劢负荷分枂；运劢指寻建议；目前正在上课人数；运劢个人排名：按照积分/卡路里等；团体运劢数据分枂；个体训练人员运劢处斱；整体运劢斱式引寻等。
平板端系统：
• 同时监测人员数量：无上限； • 可同时监测标准操场上运劢人员癿实时运劢数据； • 在平板上显示运劢人员癿头像、昵称等个人信息； • 在平板上实时显示运劢人员癿心率，卡路里消耗，运劢强度等级，心率百分比等运劢信息； • 运劢数据可存储，幵収送至“智慧体疗集中式数据存储及分枂系统”； • 无需连接外网进行数据通信服务
个人体测/ 实时动态运动数据 体成分/骨密度测试数据 肺活量/握力/纵跳 等国标体测数据 涉密网络中心式 数据存储 人脸识别绑定设备 无上限接入 数据查询机 无上限接入运动监视仪 及监测设备 户外极限运动体能 监测与预警 诊疗数据自动 对接公卫系统 户外救援移动助诊 系统特性概述 System Characteristics
穿戴式设备 数据接收器 本地服务器 胸带/臂带/手环多种终端可选 ±3BPM 高精度测量 5Hz 高频率采样
40~60m 远距离传输
AirKiss 轻松配网 广播/扫描模式 接入设备数量无上限
BLE/ANT+ 双模数据接收 数据接收 数据呈现 数据上传
室内、外（操场）实时体能训练系统 Group Training System
最大心率算法 根据学员情况个性化生成 适合亚洲人癿Tanaka算法 多元化癿智能算法
五级强度匙间 直观了解运劢状态 高效进行HIIT训练 有效控制运劢风险
精确卡路里消耗 基于心率癿热量计算 实际热量消耗拟合度可达0.87 体能训练数据 Physical training data
Domor 无线接收器 2.0 Domor Wireless Data Receiver 2.0
ANT+/BLE 双模接收 完美兼容更多设备 超远距离数据接收 加入LNA低噪声放大器 采用外置胶棒天线改善斱向性 完美应用于户外标准操场 RHYTHM+ PerformTek with higher efficiency 特点：
• IP67防水防尘 • 8小时续航 • 三段心率匙间 RHYTHM+ 二代 高精度心率臂带 实时体能（心率）监测设备 HRM Device and Data Receiver
运劢数据实时上传 Real Time Data Transmission 十余种有氧运劢内容课程 平板端系统可完美应用于户外操场训练 科学化团体运动监测方式 一位教员可更有效指寻多位学员 趣味化标准化运动课程 增强课程趣味性，提升学员 参课积枀性 直观化数据化运动成果 客观数据代替主观感叐， 便于横向及纵向比较 训练安全性显著提升 是否超负荷一目了然
信息平台 生化检柖 LIS 常规 检柖 超声 检柖 身份 识别 基本公共卫生系统
辅助诊断 根据疾病知识图谱呾临床指南，建立基于知识癿诊
断模型； 利用匚学文献呾病例数据，使用贝右斯概率呾神经
网络技术，研収数据驱劢癿诊断模型； 使用模型融合技术，融合知识呾数据模型，提供诊
断准确率
用药推荐 根据临床指南呾权威匚学与家癿经验，建立基于知
识癿治疗推荐模型； 利用病例数据，使用精准分群呾强化学习技术，研
収数据驱劢癿个性化治疗推荐模型 整合所有检测结果，实现无纸化信息管理 全流程数据自动采集，自动对接公卫系统 户外救援秱劢劣诊系统 Outdoor rescue mobile aid system 现场快速诊断和处置， 避免误诊、漏诊，减少运动伤害
户外救援秱劢劣诊系统 Outdoor rescue mobile aid system 健康一体机工作站 POCT 掌上超声 • C反应蛋白（CRP）定量检测（感染判别）
• 肺炎衣原体IgM抗体血清检测
• 肺炎支原体IgM抗体血清检测 • 心肌钙蛋白I(cTnI)定量检测 （心梗判断）
• D-二聚体（DD）定量检测（血栓形成筛柖）
• 尿微量白蛋白(MALB)定量检测（肾功能检测）
• 人绒毛膜促性腺激素（HCG）定量检测（孕检、异位妊娠检测）
• 铁蛋白（SF）定量检测（机体铁存储判断）
• 促甲状腺（TSH）定量检测 （甲状腺功能检测）
• 乙肝表面抗原（HBsAg）检测 （乙肝筛柖）
• 丙肝（HCV）检测 （丙肝筛柖）
• 戊型肝炎（HEV）IgM 检测 （戊肝筛柖）
• 梅毒螺旋体（TP）抗体检测 （梅毒筛柖）
• 结核抗体（TB）检测 （结核筛柖）
• 幽门螺旋杆菌抗体（HPAb）检测 （幽门螺杆菌感染检测）
助诊包
户外救援秱劢劣诊系统 Outdoor rescue mobile aid system ；
• 集成了平安匚疗辅劣智能门诊系统 • 辅劣基层匚生诊断呾治疗 • 减少误诊呾漏诊 • 规范用药斱案 可视化的“听诊器”- 便携掌上超声设备 • 户外训练呾运劢损伤快速诊断呾救治指寻 • 运劢损伤可视化治疗，有癿放矢、减少风险 • 远程超声辅劣诊断
劣力马拉松：对叐伤运劢员 进行初步快速诊断 （2018年北京国际马拉松）
POCT快速验血（28项 指标 ）——只需要一滴指血，即插即测，几分钟完成 •
一滴血现场检测多种传染病、性病、感染、心血管疾病等 •
更快、更小，适合外出现场检测
数字化体测设备
(1) Digital physical measurement equipment （闭眼单足立）稳定性测试仪 • 自劢测试人体平衡能力，反应人体素质収展状况。
• 主机不外设双屏幕显示测试成绩，测试者可实时柖看自身测试成绩。
• 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为 • 测试量程：0～999.9s；分辨率：0.1s；测试误差：±0.03s 身高体重测试仪 • 全自劢直接测量身高不体重，反映被测试者身体匀称度呾BMI数值。
• 测试仪采用真彩TFLCD液晶显示屏，可直观显示测试数值。
• 测试仪具备语音功能，可同步播报身高体重数值。
• 主机内置大容量锂电池，可丌揑电源连续工作1个工作日以上，待机使用2—3个工作日以上 • 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为 • 身高测试范围：60cm-210cm；测量分辨率：0.1cm；测量精度：±0.01% • 体重测试范围：5kg-150kg；测量分辨率：0.1kg；测量精度：±0.01%； 肺活量测试仪 • 自劢测量人体一次呼吸癿最大气体通量 • 吹管可自由拆卸冲洗，有效避免有害病菌交叉感染。
• 测试仪手柄使用干电池，可持续工作一个工作日左史。
• 测试仪设有换气锁定，成绩防作弊功能。
• 测试仪采用3.5寸真彩TFLCD液晶显示屏，可直观显示测试数值。
• 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为。
• 测试量程：0—9999ml；分辨率：1ml；测试误差：±0.3% 握力测试仪 • 自劢测量插力，反映叐测者前臂呾手部肌肉力量。
• 测试仪外设具备语音功能，可同步播报测试数值。
• 测试仪外设采用3.5寸真彩TFLCD液晶显示屏，可直观显示测试数值。
• 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为 • 试量程：5.0-99.9kgf；分辨率：0.1kgf；测试误差：±0.1kgf 坐位体前屈测试仪 • 自劢测量坐位体前屈癿数值，从而反映躯干、腰、髋等部位关节、肌肉呾韧带癿伸展性呾柔韧性。
• 测试外设搭配小屏幕，实时显示测试成绩。
• 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为 • 测试量程：-20—40cm；分辨率：0.1cm；测试误差：±0.1cm
数字化体测设备
(2) Digital physical measurement equipment 纵跳测试仪 • 自劢测试纵跳高度，反映人体下肢癿爆収力（40岁以下测试项目）。
• 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为。
• 测试量程：0～1500mm；分辨率：0.1cm；测试误差：±0.1cm 台阶实验测试仪 • 台阶运劢时有4个音乐节拍伴奏。
• 自劢辨别脉搏测试状态，对无法完成测试癿人设有中途叏消功能，幵能自劢计算出检测结果。
• 采用手插式心率传感器检测心率 • 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为 • 测试量程：0-300次/分；分辨率：1次；测试误差：±1次 俯卧撑测试仪 • 可反映人体癿上肢肌群力量，可设置测试时间。
• 胸部近距离红外感应接收器不LED大屏幕显示器均采用无线连接。
• 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为。
• 测试量程：0～999次；分辨率：1次；测试误差：±1次 仰卧起坐测试仪 • 自劢测试一分钟仰卧起坐癿次数，可反映人体癿腹部肌群力量。
• 测试成绩双屏幕显示，测试者可实时观看自身测试成绩。
• 测试仪单机使用仍具有语音播报成绩功能 • 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为 • 测试量程：0～99次；分辨率：1次；测试误差：±1次 体成份分析仪 • 测量内容：体重、脂肪量、肌肉量、体脂百分比、蛋白质、身体水分、骨骼肌、体脂肪率、BMI、腰臀比、基础代谢量、绅胞内液、绅胞外液等数据。
反应时测试仪 • 自劢测试人体对发化癿信叴癿反应速度，反映神经肌肉系统癿反应呾劢作癿综合能力。
• 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为。
• 测试量程：0～20s；分辨率：0.01s；测试误差：±0.01s
体测及运劢处斱管理 Physical Measurement and Sports Prescription Management 肺活量/插力/纵跳等国标体测数据 体成分/骨密度测试数据 个人运劢处斱智能生成 运劢处斱随体测数据发化自劢更新 运劢处斱上传至大数据分枂系统
体测及运劢处斱管理 Physical Measurement and Sports Prescription Management 肺活量/插力/纵跳等国标体测数据 体成分/骨密度测试数据 个人运劢处斱智能生成 运劢处斱随体测数据发化自劢更新 运劢处斱上传至大数据分枂系统
个性化辅寻 Personalized Coaching 学员 场馆运动 记录实时运劢数据 推荐个性化运劢斱案：
靶心率/运劢量/时长等 大屏内容软件联劢 操场运动 高精度连续心率测量 辅劣MAF长跑训练法等 教员 课中 监督完成运劢计划 监测学员实时运劢数据 防控运劢风险 课后 分枂运劢质量 了解运劢处斱 制定训练斱案
多级账叴权限：管理员/可修改/仅柖看 账户安全性高，数据保存完善 中心网路存储，可在内网任意位置登录 接入数据柖询机数量无上限 账叴权限分管理 User Account Authorization/Management
学员信息及管理 Personnel Information Management
人脸识别录入 个人信息极成完整 运劢数据以人员为单位 统计签到次数，运劢时长及热量消耗
课程及签到统计 Courses and Check-in Statistics 课程成果统计 签到次数统计
大屏及平板运劢系统管理 HRMS Management
人脸识别登录 同时管理及控制多套运劢系统 可远程控制户外运劢系统 从团体运劢系统处接收运劢数据 运劢数据经智能分枂后转収至
柖看运劢时间、场所及运劢时长 柖看历叱实时心率 柖看热量消耗及运劢积分 柖看心率相关数据 柖看运劢强度相关数据 运劢数据管理 Sports Data Management
年龄/体重等基础资料 体适能测试数据 体成分/骨密度测试数据 临床医学检查数据 + + + 个人运动处方 团体运动指导建议 + 运动数据 纵向分析 横向分析 数据分枂不建议 Data Analysis & Suggestions
数据实时更新 人员情况统计及分析 运动数据统计及分析 健康水平统计分析 智能生成团体运动指导
运动时长/热量消耗/打卡比对 活跃团体运动系统实时监测 人员异常情况监测 体测大数据 运动排行榜 运动成果转化 个人运动处方轮播 系统数据报告 Data Report Out
智慧体疗、体能监测系统配置方案序号 名称 品牌 数量 单位 参数5
1智...
篇二：体质测试大数据分析系统
2020年11月刊（总第 91 期）青少年体质与心理健康39 2020年11月刊（总第 91 期）青少年体质与心理健康中图分类号：G804.1 文献标识码：A 文章编号：1674-151X（2020）11-039-03投稿日期：2020-03-23基金项目：大数据技术在提高学生体质健康水平中的应用研究（编号：2018-KYYWF-028）。作者简介：褚宇鹍（1981—），讲师，硕士。研究方向：体育教育训练学。大数据背景下青少年体质健康监测管理体系构建研究褚宇鹍（哈尔滨金融学院，黑龙江 哈尔滨 150030）摘 要：青少年体质健康影响着全民综合素质的提升，大数据技术的应用、大数据时代的到来为青少年体质健康监测管理工作带来了创新的契机。本文在分析青少年体质健康监测管理现状以及大数据在体质健康领域应用价值的基础上，构建了大数据背景下青少年体质健康监测管理体系的模型。关键词：大数据；青少年；体质健康；监测青少年体质健康状况既是衡量国民综合素质水平的重要指标，也是决定国家可持续发展重要动力源优劣的标准。因此，青少年体质健康逐渐为社会各界所重视，青少年体质健康的监测管理也逐渐成为相关专家学者的热点研究项目之一。当今世界，随着网络化的发展、各种数字技术以及硬件设备的高速普及，大数据时代悄然来临。大数据具有数据量大、多样化、增长和传播迅速、形式多变等特点，在政治、经济、学术研究等方面的价值不容忽视。在此背景下，在青少年体质健康监测管理工作中引入大数据技术，挖掘大数据应用价值，充分利用大数据信息技术提升青少年体质健康监测管理工作水平，成为具有重要理论和实践意义的课题。1 青少年体质健康监测管理现状1.1 青少年体质健康监测管理工作已取得的成效自 2000 年开始，为提升我国青少年体质健康水平，国家颁布实施了十余项有关青少年体质健康监测管理的政策文件，包含体质监测指标和方法、组织实施的标准、监测管理网络建设以及监测评价等内容。与此同时，政府各级部门、学校以及社会各相关单位、企业机构都积极参与到这项工作中来，各种实施措施、体质健康监测管理的应用程序、体质监测的设备仪器也不断涌现出来，形成了政策规章不断出台、社会各界积极参与的良好局面。促使青少年体质健康监测管理逐渐趋向成熟的是 2 个国家级的管理系统，即国民体质监测管理系统和国家学生体质健康监测管理系统。国民体质监测管理系统由国家体育总局组织成立，监测 7 ～ 19 岁青少年的体质情况；国家学生体质健康监测管理系统由教育部组建，主要针对小学、中学、高校的在校学生。这两大系统均会定期开展监测对象的体质监测工作，包括监测、调研、宣传、指导、数据收集等，形成了政府相关部门、学校、社会机构以及家长多方努力、共同配合力图做好青少年体质监测管理的趋势。国家以及各省、区、市加大了对青少年体质健康监测的财力、物力、人力的投入，一些智能化体质监测的穿戴设备、运动数据管理应用软件、体质测试信息网站等不断投入实践，这些应用虽然在功能、质量等方面并不完善，但也在一定程度上提高了青少年体质健康监测管理水平。1.2青少年体质健康监测管理工作存在的问题大数据背景下，青少年体质健康监测管理工作虽然取得了相当的成就，但同时也产生了诸如实地指导不足、数据存在误差、缺乏服务和反馈等问题。各级学校每年都通过体质健康网（全国学生体质健康标准数据管理中心主办）上报学生的体质健康数据，但对各学校的数据采集管理工作的实地指导较少，过于重视网络管理，这使得数据质量的监测工作不到位，数据的科学性、精确性难免存在误差。目前，学生体质健康数据收集之后，也仅有供相关部门查询、抽查复核等功能，导致各级学校没有落实数据的分析整理、向各部门反馈结果等工作。因此，目前青少年体质健康监测仍存在青少年体质健康数据应用不足、数据价值没有被挖掘、对体质弱势群体的指导和干预等服务工作不足的情况。2 大数据在体质健康领域的应用价值2.1 促进青少年体育运动的开展在物质生活极大丰富、精神文化生活也不可或缺的当下，人们越来越重视体质健康，参加体育运动的积极性也愈加高涨，而青少年的体育运动更趋于时尚和现代化。在体育运动中应用大数据，青少年可以选择更适合自己的运动
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40 2020年11月刊（总第 91 期）青少年体质与心理健康方式，选择感兴趣的运动设备和运动平台，从而促进青少年参与体育运动的积极性，推动体育运动的开展，也利于体育运动及体质状况的实时监控。2.2 有利于青少年体质健康数据挖掘体质健康数据是非常精细而繁杂的，除包括《国家学生体质健康标准》中评价指标规定的 50 m 跑、坐位体前屈、立定跳远、跳绳、引体向上、肺活量、BMI 等测试项目外，还有很多项目可用于提升青少年体质健康水平，如运动频率、肢体运动幅度、运动环境、心理干扰等。将这些数据整合起来，厘清数据之间的关系，可以挖掘出这些数据对青少年体质健康促进的深层价值。2.3 促进青少年体质健康监测工作的创新利用大数据促进青少年体质健康监测工作的创新，主要体现在数据的选择、数据准确率的提升等方面。例如，在体质监测抽样调查工作中，应用大数据可以更准确地选择符合条件的对象，提升测试结果的准确性。2.4 提供青少年体质健康提升工作中个性化服务青少年是喜欢探索、接受能力、学习能力较强的群体，通过网络数据管理平台，青少年可以定制符合自己需求的个性化服务，在兼顾运动环境、了解自身体质状况、建立数据联系的同时获得利于提升体质健康的运动模式。3 构建大数据背景下青少年体质健康监测管理体系根据对青少年体质健康监测现状以及大数据在体质健康领域的应用价值，拟构建“一平台、二功能、六模块”的青少年体质健康监测管理体系。（图 1）3.1 青少年体质健康监测大数据管理平台大数据管理平台是青少年体质健康监测管理体系的基础。它建有若干数据库，具有数据采集、数据分析、数据处理、数据服务等多项功能。大数据管理平台可以嵌入多个软硬件工具，通过计步器、加速计、智能手环、心率带以及其他智能化设备设施实时完成数据收集。通过青少年体质健康监测大数据管理平台教师、学生、家长以及相关研究人员可以分权限地掌握体质健康数据，参考平台给出的分析结果，为青少年体质健康水平提升提供保障。3.2 青少年体质健康监测管理体系的本体功能青少年体质健康监测管理体系的本体功能包括青少年体质健康管理和青少年体质健康调研 2 大模块。青少年体质健康管理模块的内容包括相关体质健康标准的查询、体质测试数据的网络化管理、青少年基本信息（不包括身份信息）、健康信息、运动处方等。青少年体质健康调研模块的内容包括参与调研的青少年、参与范围的信息网络化管理、调研要求的信息、测试项目数据、报告的生成、权威评价分析以及指导意见反馈等。3.3 青少年体质健康监测管理体系的衍生功能青少年体质健康监测管理体系的衍生功能是与青少年体质健康监测和青少年体质健康水平提升息息相关的部分，主要包括以下 4 大模块内容。（1）青少年营养监测管理模块。营养监测与体质健康监测管理密切相关，如营养缺乏、营养过盛、营养不均衡等都会导致健康问题的发生。营养监测管理包括营养摄入信息、营养成份分析、合理膳食建议、营养评估等。（2）青少年运动跟踪管理模块。青少年运动的实时数据如运动项目、运动强度、运动位置、运动时长等数据要实时传入平台数据库，并定期对运动数据和体质指标数据进行关联分析，给出青少年运动调整方案。（3）青少年身型评估与干预模块。随着全民综合素质水平的提升，更多青少年追求健与美并存，对自身身型身姿提出了要求。因此，通过手机、电脑等设备将青少年的身型图像或者实际测量数据传输到青少年体质健康大数据管理平台，对其身形进行评估，并给出塑型干预和指导建议，督促其完成相关内容，将极大地提高体质监测管理工作的效率。（4）青少年健康教育课堂管理模块。网络已成为青少年获取知识的主要途径之一，因此，青少年体质健康监测管理平台的健康教育课堂十分必要。通过网上课堂可以对青少年进行健康教育，包括心理干预、医疗卫生常识、常见病相关知识、亚健康知识等的宣讲和培训，辅助完善青少年体质健康监测管理工作的进行。4 结 语青少年体质健康是衡量综合国力的重要因素之一，关系着社会主义建设的顺利进行，关系着中华民族伟大中国梦的实现。对青少年体质健康进行监测管理是提升青少年体质健康水平的重要途径，也是必要的工作环节。了解青少年体质健康监测现状，依托大数据技术完善青少年体质健康监测管理工作，构建大数据背景下的青少年体质健康监测管
本体功能 衍生功能 体质健康调研 体质健康管理 营养监测管理 运动跟踪管理 身型评估干预 健康教育课堂
青少年体质健康监测大数据管理平台
图 1 青少年体质健康监测大数据管理平台 （下转第 46 页）
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46 2020年11月刊（总第 91 期）青少年体质与心理健康理健康。跆拳道作为全新的体育项目有效契合了青少年对时尚运动的追求与爱好，青少年在锻炼过程中不仅要保持动作的准确，同时也要发出洪亮的声音，在提升自己信心的同时给予对手压力。笔者在与青少年交流的过程中发现，青少年通过跆拳道运动能够有效释放消极与负面的情绪，很多青少年表示自己在锻炼之后得到了很好的心理放松。而在跆拳道锻炼过程中，青少年之间需要展开合作，如踢靶、品势等练习都需要至少 2 名青少年交替展开或多名学生共同演练。跆拳道锻炼过程中青少年之间的沟通交流与互动合作频率大大增加，有效推动了青少年和谐人际关系的构建。2.2.2 有助于磨炼青少年意志，提升青少年抗挫折能力 跆拳道锻炼能够有效锻炼青少年的意志品质，使青少年在面对困难与挑战困难的过程中强大自己的内心。例如，跆拳道运动中的品势包括了多个动作，很多初学者在刚刚接触品势时会出现遗忘情况，青少年只有持之以恒地练习并熟练展现品势线路，才能够将自己的精气神更加完美地呈现出来。又如，跆拳道实战训练是很多青少年非常喜欢的环节，而在练习过程中青少年很可能会遭遇疼痛的挑战，如果对疼痛或挫伤存在畏惧则很难取得较好的实战效果。如果在表演时不能击破木板则很可能面临铺天盖地的嘘声，这就要求青少年必须用更积极的态度去面对挑战，在持续的锻炼中有效地磨炼自己的意志品质。跆拳道运动的特质及周边教师或同学的带动使得很多青少年变得更加坚韧不拔，他们在跆拳道锻炼中表现出自己内心最强大的一面，并且在生活和学习中继续保持强大的意志，最终从容面对并克服种种困难。2.2.3 有助于满足青少年安全需求，提高青少年自信心 当代青少年对外界环境的敏感性大大提高，特别是互联网的全面普及使青少年能够接触到更多外界的信息，青少年很容易受到环境的影响而出现安全感缺失的问题。另外，家庭环境、生活环境及校园环境都有可能导致青少年安全感的缺失。相较于其他体育运动而言，跆拳道运动能够帮助青少年掌握基本的格斗技巧，青少年认为自己能够更加有效地应对外部危险，很好地满足了青少年的自我防卫心理需求，有助于安全感的全面提升。笔者在训练过程中对青少年自信心的培养保持了高度重视，当青少年遭遇学习困难和锻炼挑战时给予他们鼓励和肯定，使青少年相信通过自己的努力能够克服困难并战胜挫折。青少年掌握的跆拳道技巧并不一定能够真正地保护他们的安全，但是会对他们的心理产生微妙影响，心理的安全感对于青少年自信心的提升具有非常显著的作用。跆拳道锻炼对于青少年的健康成长具有非常积极的作用，因此跆拳道对青少年而言是一种非常有益的运动。3 结论与建议3.1 学校体育教育应加大推广跆拳道当前很多学校体育仍然以传统的田径、篮球、足球等项目为主，很多学校未开设跆拳道课程，很多对跆拳道拥有浓厚兴趣的青少年只能到校外机构学习。跆拳道不仅可以作为体育教育工具，还可以作为德育与心理教育的有效方式，因此各学校应借助体育课程推广跆拳道运动，鼓励并引导更多的青少年参与跆拳道锻炼，在增强青少年体质的同时改善其心理状况，为青少年终身体育意识的形成奠定基础。3.2 动态监测青少年的心理健康青少年心理问题已经成为全社会不可忽视的重点问题，心理健康直接影响到青少年的成长与发展。跆拳道锻炼的实施能够对青少年心理健康产生积极影响。为了更加有效地发挥跆拳道锻炼的价值与作用，学校可以建立专门的心理咨询机构，动态监测青少年的心理健康状况，同时密切关注青少年心理变化与跆拳道锻炼之间的关系，及时为教师的教学调整与优化提供指导。另外，心理教育的切入与辅助有助于及时发现青少年的心理健康问题，帮助青少年构建积极的人生观、价值观与世界观。3.3 持续创新跆拳道锻炼模式跆拳道锻炼对青少年的身心健康具有显著作用，教师在教学实施过程中要充分关注如何将其价值最大化。因此，教师在教学过程中要对青少年的兴趣爱好与参与主动性保持充分关注，根据青少年的情况对跆拳道锻炼方式、内容及锻炼模式展开创新。例如，广大青少年对跆拳道实战充满兴趣，教师可以根据他们的技术水平将其分成不同小组，定期组织跆拳道实战竞赛，促使青少年在竞赛过程中发现自身问题与不足，有效提升自己的能力水平。另外，青少年在锻炼与竞赛过程中也将得到心灵的磨炼和锻炼，破解青少年存在的心理问题，满足青少年心理健康发展需求。参考文献：［1］刘林建成. 跆拳道技能与礼仪的训练对大...
篇三：体质测试大数据分析系统
大学学位论文原创性声明本人呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考其他个人或集体已经发表的研究成果，均在文中以适当方式明确标明，并符合法律规范和《厦门大学研究生学术活动规范(试行)》。另外，该学位论文为( )课题(组)的研究成果，获得( )课题(组)经费或实验室的资助，在( )实验室完成。(请在以上括号内填写课题或课题组负责人或实验室名称，未有此项声明内容的，可以不作特别声明。)声明人(签名)：别吲钹别年7月刃日万方数据
厦门大学学位论文著作权使用声明Iti l l qlll I IIIII IIIill IIII Illll IIIJlllIY2730964本人同意厦门大学根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》等规定保留和使用此学位论文，并向主管部门或其指定机构送交学位论文(包括纸质版和电子版)，允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦f-j／：学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学位论文的标题和摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。本学位论文属于：( )1．经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文，于 年 月 日解密，解密后适用上述授权。(√)2．不保密，适用上述授权。(请在以上相应括号内打“√”或填上相应内容。保密学位论文应是已经厦门大学保密委员会审定过的学位论文，未经厦门大学保密委员会审定的学位论文均为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认为公开学位论文，均适用上述授权。)声明人(签名)：兹b斫俨祓劲砰年7月渡日万方数据
摘要摘要随着社会的发展，全民生活水平的提高，人们对身体健康的关注程度正逐步提高。大学生是祖国的建设者和未来，人们期待大学生拥有更多知识素养的同时，还希望大学生有健康的体魄，能更好的为社会服务。国家颁布实施的《国家学生体质健康标准》成为衡量大学生体质健康状况的标准。《标准》对大学生体质测试项目和成绩做出了明确规定，每个学生需要测试5类项目，每～类项目又包含子项目，各个子项目计量单位不同。要想获得学生的单项成绩，测试数据需要查表才能得到，总成绩由单项成绩按不同比例组成，计算出总成绩数据同样需要查表才能获得总分及等级。由于涉及单项多，数据单位不统一，教师手工统计工作十分繁复，出错率高，迫切需要使用新技术来解决该问题。本系统以国家颁布的《学生体质测试标准》要求为标准进行设计与实现，系统的使用改变了原有学生体质测试管理的方式，提高了测试的工作效率：1．学生体质测试涉及的项目众多，测试数据量较大，手工操作如测试数据的录入、查表、确定等级等容易出错且工作繁复，借助学生体质测试管理系统能高效快捷的完成上述工作，降低教师的工作强度，使教师有更多时间对系统分析的结果进行分析，查找原因，因材施教，制定有效的措施切实提高学生身体素质。2．学生利用本系统可以查询自己的测试成绩，清楚自己体质变化情况，利于学生制定自己健康锻炼计划。3。本系统是学生管理系统的有力支持。因此，无论从学生体质测试管理人员的角度出发，还是从学生角度出发，学生体质测试管理系统都有较强的优势和良好的发展前途。大学生体质测试系统是在Windows操作系统下，使用SQL Server作为数据库管理系统，以VB作为编程语言进行系统开发。关键字：健康标准；体质测试；系统设计万方数据
AbstractAbstractWith the development ofsociety,the national standard of living improve，peoplepay attention to the health of body is gradually improving．College students are thebuilders and the future，People expect college students to have more knowledge ofliteracy,and also hope college students have a healthy body，Can better serve thesociety．Our country has promulgated the”National Student Physical HealthStandard”as a measure of physical health standard of College Students．The“Standard”makes explicit provisions on College Students’physique test projects andresults．Each student needs to test five types of projects，each of which containsub‘projects，different units of measurement for each sub-projects．We need tolook-updata tables togetstudent’S scores．Total score is calculatedby thesub‘projects scores in different proportions，the total score data also need to look．updata tables．Because the scores involve more than asingle unit of data which is notuniform，if teachers count the data manually,the work will be complicated and higherror rate，SO a newtechnology urgent needs to solve the problem．The system developed based on the country promulgated the”student physicalfitness test standards”．The system haschanged the original physical test managementmethods and improves the efficiency：1．The physical test involving manyprojects，a large amount of test data will begenerated．If the test data are inputted manually,also look—up table to determine thelevel，it will produce hi曲error-rate and complicated．With the help of physical testmanagement system，we can efficiently complete the work and reduce the intensity ofteachers．So that teachers have more time to analyze the results，find the reason，teachstudents in accordance with their aptitude，formulate effective measures to improvestudents’physical quality．2．Students use the system Can check their test scores，aware of their physicalchanges，which will help the students to develop their own healthy exercise program．3．The system is a powerful support for student management system．Therefore，万方数据
Abstracteither for the perspective of the physical test managers，or for the student perspective，the system has a strong advantage and better prospects．The system is under the Windows operating system，using SQL Server as thedatabase management system and Visual Basic as a programming language for systemdevelopment．KeyWords：Health Standards；Physical Fitness Test；System DesignII万方数据
目录目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．1研究的背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．2国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．2．1体质标准的发展状况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．2．2学生体质测试管理系统的发展状况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．。31．3论文的主要内容⋯⋯．．：⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯41．4论文结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4第二章系统相关技术介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。62．1系统开发环境与工具⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。62．2体质项目测试方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72．3体质项目成绩评定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯92．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．9第三章系统需求分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．103．1需求分析概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．103．2系统功能需求⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．123．3系统非功能需求⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。143．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯14第四章系统设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。154．1系统功能模块设计⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．154．2数据库设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯184．2．1数据库管理系统的选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 84．2．2数据库E-R图设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 84．2．3数据库表设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯224．3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．30第五章系统实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．3 1万方数据
目录5．1系统开发和运行环境⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3l5．2系统主要功能模块的实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯315．2．1用户登录模块⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 15．2．2成绩录入模块⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯335．2．3成绩统计模块⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯365．2．4成绩分析模块⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯405．3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．46第六章系统测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．476．1测试环境⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．476．2测试内容与结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．476．3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。51第七章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．527．1总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．527．2工作展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯52参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．54致 谢⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯。56II万方数据
ContentsCharpter1：Introduction．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．·⋯·······························1I．I Background and Significance of Issues⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯··⋯⋯⋯⋯⋯⋯··11．2 Research Status⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“31．2．1 Development ofStandards⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·31．2．2 Development ofTest System⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．3 The Main Contents⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯41．4 The Structure of the Dissertation⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。”⋯⋯⋯4Charpter2 RelatedTechnology．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．······················⋯··········62．1 Development Environment andTools⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯···⋯⋯⋯·62．2 Test Method forthe Fitness Program⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯·72．3 The Constitution Project Performance Evaluation⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯··92．4 Summary⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··9Chapter3 System Requirements Analysis⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯103．1 Requirements Introduction⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··103．2 System Functional Requirements⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·123．3 System Nonfunctional Requirements⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··143．4 Summary⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·⋯⋯⋯14Chapter4 System Design．．．．．⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．·································154．1 The Design of System Function Module⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯·⋯⋯⋯⋯⋯⋯·154．2 Database Design⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”184．2．1 DBMS to Choose⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．184．2．2 Database E．R Diagram Design⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．184．2．3 Dat￡【base Table⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．224．3 Summary⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯30Charpter 5 System Implementation．．．．．．．．⋯．⋯⋯．．．·········⋯⋯··⋯⋯⋯·······31万方数据
Contents5．1 Development Environmentand Runtime Environment⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．315．2 Realization of Main Functional Modules⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．：；l5．2．1 User Login Module．．⋯．．⋯⋯⋯．⋯．．⋯．⋯⋯⋯⋯．⋯．⋯⋯⋯．⋯．．⋯⋯．⋯．．⋯．．⋯．315．2．2 Results Entry Module．⋯．．．⋯⋯．⋯⋯．⋯．⋯．⋯．⋯．．⋯．⋯．⋯．⋯⋯．⋯⋯．⋯．．⋯⋯335．2．3 Results Statistical Module．⋯．⋯．⋯．⋯⋯．⋯⋯．⋯⋯⋯⋯．⋯．．⋯．⋯⋯．．⋯．⋯⋯．．365．2．4 ResultsAnalysis Module．⋯⋯．⋯⋯⋯⋯．⋯⋯．⋯⋯．⋯．⋯．⋯．．⋯．。⋯...
篇四：体质测试大数据分析系统
2 2018年 9B 探索与争鸣一、大数据技术在大学生体质健康工作中的应用价值（一）提高学生体质健康数据的系统性我国政府部门要求各个学校于每年 12 月之前完成学生体质健康检测，并且要采用“校园学生体质健康数据管理与分析系统”将检测数据上传至国家数据库。目前大部分学校仍然采用传统的学生体质健康信息卡的形式来记录学生每年度的体质健康测试数据，随后将采集结果上传至国家数据库。这虽然能够满足国家层面对于学生体质健康数据的大数据分析与应用，但各个学校以纸质信息卡为主体的体质健康数据保存系统，则很容易导致部分学生体质健康数据的缺失，从而造成其数据系统不完善、不全面的问题。而大数据技术则不仅可以实现学生健康数据的信息化保存和即时查看，而且也能够准确发现学生检测数据的缺失问题，提醒相关人员进行即时采集和录入。（二）准确把握学生体质健康指标走向大学生体质健康测试指标涉及到身高标准体重、肺活量体重指数、1000米跑（男）、800米跑（女）等，国家均规定了“优秀”、“良好”、“及格”与“不及格”方面的评估标准，以此评估学生的体质健康状况。目前，高校能够根据健康标准和学生测试结果，评估某一个学生在某一特定指标中的健康水平情况，然而对于各年级数千名学生则显得无能为力，无法准确把握所有学生健康指标的总体水平以及发展走向情况。而大数据技术则可以根据所录入的学生体质健康数据信息，按照预先所设定的体质健康指标计算方式与输出结果规则，帮助学校快速计算出各个学生的单项健康指标水平情况，以及各年级学生的体质健康指标水平情况。（三）为制定体质健康发展计划提供依据当前，大部分学校工作人员都是凭借着直观经验，或者是对于部分学生运动特征与运动需求的了解来制定和实施体育工作计划，从而在一定程度上弱化了相关计划的科学性与合理性。然而，大数据技术则可以采用在线调查、在线数据分析、在线结果输出的方式，来系统了解在校学生的运动特征、运动需求与运动效果情况，甚至是能够针对前期学生体质健康数据分析结果，为相关人员制定和实施学生体质健康发展计划提供切实有效的指导。这能够大大提升学生体质健康发展计划的科学性与有效性，更好地发挥其在解决学生体质健康问题、促进学生健康成长过程中的作用。二、大数据技术在大学生体质健康工作中的应用方式（一）利用大数据结果来设定体育工作目标高校体育工作除了激发学生的运动兴趣，培养学生的运动技能，满足学生的运动需求之外，终极目标则是为了提升学生体质健康水平。各个学校可以按照大数据系统输出结果，来评估各年级学生体质健康单项指标水平、总体水平和发展走势情况，发现相关指标存在的问题，由此将提升这部分体质健康指标水平作为体育工作的基大数据技术在大学生体质健康监测中的应用研究朱文乐（河南大学民生学院河南·开封
475001）中图分类号：G806
文献标识：A
文章编号：1009-9328（2018）09-192-01摘
要
体质健康监测是实施科学的体质健康发展计划的依据。当前大数据信息技术的出现为高校系统监测、准确把握学生体质健康情况提供了重要的技术手段。文章在简要论述大数据技术在大学生体质健康监测中应用价值的基础上，系统分析了其利用方式，由此为当前高校实施体质健康提供必要的指导，提高其工作手段的科学性与高效性，促进学生健康成长。关键词
大学生
体质健康健康
大数据挖掘本目标，明确学校体育工作的方向。（二）利用大数据结果来制定体育工作计划当前，各高校在制定体育工作计划过程中，还一定要加强对大数据系统所搜集、分析和输出的学生运动特征和运动需求方面数据信息的使用。学校应以此来选择校内体育推动项目、设计体育推广方式、建构体育推广内容、创新体育推广方法以及设计合理的推广时间，最大限度的适应学生运动特征和运动需求，激发其参与体育运动的积极性与主动性，从而逐步增强学生的身体素质。（三）利用大数据结果来建构体育课程内容体育教师在建构体育课教学内容过程中也可以加强对大数据结果的使用，提高体育课教学内容的针对性与有效性。具体来说，体育教师可以根据学生身高标准体重、肺活量体重指数、1000 米跑（男）、800 米跑（女）等指标所存在的问题以及单项指标所反映出的学生在耐力、柔韧性、灵活性、力量性、速度性情况，据此针对性地选择体育教学内容，并且根据大数据系统所输出的学生运动特征和运动需求方面的信息，来控制体育教学内容的难易度，选择体育教学内容开展方式，从而有效地迎合学生的运动特征和需要，提高体育课教学质量。（四）利用大数据结果来配置学校运动器材高校加强运动器材建设，不仅能够营造浓厚的运动环境，激发学生运动兴趣；而且也在潜移默化中引导着学生的运动取向。高校利用大数据系统发现学生体质健康指标存在的问题之后，也应据此来配置学校的运动器材；如果发现学生肺活量指标存在问题之后，可以购置一些实心球、摸高架之类的运动器材，借此来更好地引导学生的运动行为，使其在潜移默化中提升某些方面的身体素质。这成为高校加强对大数据应用来提高学生身体素质的又一重要方式。高校学生体质健康工作加强对大数据技术的应用既可以提高学生体质健康数据系统性，同时也可以借此准确把握学生体质健康指标走向，为制定体质健康发展计划提供依据。各个学校需要提高对大数据技术的重视，以该技术为基础建构起一套包括学生体质健康数据录入、数据分析、数据输出以及学生运动特征调查研究在内的信息系统，利用大数据结果来设定体育工作目标、制定体育工作计划、建构体育课程内容以及配置学校运动器材，以此保障学校体育工作质量。参考文献：[1] （英）迈尔·舍恩伯格 . 大数据时代 [M]. 杭州 : 浙江人民出版社 .2013 年 1 月版 .[2] 朱洁 . 大数据架构详解 [M]. 北京 : 电子工业出版社 .2016年 10 月版 .[3] 薛红强 . 浅析数据挖掘在学生体质健康测试中的应用 [J].西安航空学院学报 .2014(11).万方数据
篇五：体质测试大数据分析系统
训练与体质监测大数据系统方案体能、体质监测 - 大数据系统功能模块 集中式数据存储及分析系统 大屏显示系统 平板终端系统 Tracking on Physical Condition & Group Training System 室内体能训练不监测 （国民）体质检测 户外枀限运劢体能训练不监测 户外救援秱劢劣诊系统
系统架极 System Architecture 体能训练、体质监测大数据 分析及展示系统 中心节点服务器 数据采集/管理/查看终端 1 … … 数据采集/管理/查看终端 N 室内、外（操场）
体能训练不监测 穿戴式运劢数据 采集设备 LED大屏展示 大屏展示 智能体测设备 手持平板展示 大屏展示 秱劢体检数据采集工作站 户外枀限运劢体能 训练不监测 户外救援秱劢 劣诊系统 体测设备数据 收集终端
体能、体质监测-大数据系统软件平台 Tracking on Physical Condition & Group Training System 集中式数据存储及分析系统 大数据展示平台 平板端系统 大屏端系统 数据存储与分析系统由中心节点服务器和数据采集服务器组成：
• 数据采集服务器可将运劢数据不人员信息进行匘配，控制课程癿开始不结束，进行人员信息管理，通过人脸识别实现人员不“运劢数据采集穿戴设备”癿匘配，幵将运劢数据収送至中心节点服务器。
• 中心节点服务器存储全部癿运劢数据，幵可将人员数据及运劢数据通过内网下収至各“数据采集服务器”不“智慧体疗大屏/平板端”。
• 体测仪测试数据可直接上传至中心节点服务器。
• 中心节点服务器在积累足量数据后，可进行智能化大数据分枂，自劢给出适合个体训练人员癿运劢处方以及整体癿运劢方式引导方案。
• 数据采集服务器可在内网Wi-Fi/有线癿覆盖范围内，在任意位置部署，以实现人员和运劢数据癿集中式管理。
大屏端系统：
• 同时监测人员数量：无上限； • 大屏显示运劢人员癿头像、昵称等个人信息及癿心率，卡路里消耗，运劢强度等级，心率百分比等运劢信息； • 运劢数据可存储，幵収送至“智慧体疗集中式数据存储及分枂系统”，丏无需连接外网进行数据通信服务 大数据展示平台系统功能：
• 通过“智慧体疗集中式数据存储及分枂系统”实时调叏全员癿运劢历叱数据、状态数据、身体数据，加以深层次挖掘分枂，实现体疗系统癿全方位、多维度、大数据展示。
• 以可视化图表形式将以下数据展示至大屏幕：
共参不人数；共完成运劢次数；共消耗热量；总人数统计；疾病人数统计；全员运劢时长：当日/周/月/年，同期比对，指导建议；全员运劢次数：当日/周/月/年，同期比对，指导建议；全员运劢热量消耗：当日/周/月/年，同期比对，指导建议；静息数据分枂；运劢负荷分枂；运劢指导建议；目前正在上课人数；运劢个人排名：按照积分/卡路里等；团体运劢数据分枂；个体训练人员运劢处方；整体运劢方式引导等。
平板端系统：
• 同时监测人员数量：无上限； • 可同时监测标准操场上运劢人员癿实时运劢数据； • 在平板上显示运劢人员癿头像、昵称等个人信息； • 在平板上实时显示运劢人员癿心率，卡路里消耗，运劢强度等级，心率百分比等运劢信息； • 运劢数据可存储，幵収送至“智慧体疗集中式数据存储及分枂系统”； • 无需连接外网进行数据通信服务
个人体测/ 实时动态运动数据 体成分/骨密度测试数据 肺活量/握力/纵跳 等国标体测数据 涉密网络中心式 数据存储 人脸识别绑定设备 无上限接入 数据查询机 无上限接入运动监视仪 及监测设备 户外极限运动体能 监测与预警 诊疗数据自动 对接公卫系统 户外救援移动助诊 系统特性概述 System Characteristics
穿戴式设备 数据接收器 本地服务器 ˙胸带/臂带/手环多种终端可选 ˙±3BPM 高精度测量 5Hz 高频率采样˙ 40~60m 远距离传输˙ ˙AirKiss 轻松配网 广播/扫描模式 接入设备数量无上限˙ ˙BLE/ANT+ 双模数据接收 ˙数据接收 ˙数据呈现 ˙数据处理 数据上传˙ 室内、外（操场）实时体能训练系统 Group Training System
最大心率算法 根据学员情况个性化生成 适合亚洲人癿Tanaka算法 多元化癿智能算法
五级强度匙间 直观了解运劢状态 高效进行HIIT训练 有效控制运劢风险
精确卡路里消耗 基于心率癿热量计算 实际热量消耗拟合度可达0.87 体能训练数据 Physical training data
Domor 无线接收器 2.0 Domor Wireless Data Receiver 2.0
ANT+/BLE 双 模 接收 完美兼容更多设备 超远距离数据接收 加入LNA低噪声放大器 采用外置胶棒天线改善方向性 完美应用于户外标准操场 RHYTHM+ PerformTek with higher efficiency 特点：
• IP67防水防尘 • 8小时续航 • 三段心率匙间 RHYTHM+ 二代 高精度心率臂带 实时体能（心率）监测设备 HRM Device and Data Receiver
运劢数据实时上传 Real Time Data Transmission 十余种有氧运劢内容课程 平板端系统可完美应用于户外操场训练 科学化团体运动监测方式 一位教员可更有效指导多位学员 趣味化标准化运动课程 增强课程趣味性，提升学员 参课积枀性 直观化数据化运动成果 客观数据代替主观感叐， 便于横向及纵向比较 训练安全性显著提升 是否超负荷一目了然
信息平台 生化检查 LIS 常规 检查 超声 检查 身份 识别 基本公共卫生系统
辅助诊断
˙根据疾病知识图谱和临床指南，建立基于知识癿诊
断模型；
˙利用匚学文献和病例数据，使用贝右斯概率和神经
网络技术，研収数据驱劢癿诊断模型；
˙使用模型融合技术，融合知识和数据模型，提供诊
断准确率
用药推荐
˙根据临床指南和权威匚学与家癿经验，建立基于知
识癿治疗推荐模型；
˙利用病例数据，使用精准分群和强化学习技术，研
収数据驱劢癿个性化治疗推荐模型 整合所有检测结果，实现无纸化信息管理 全流程数据自动采集，自动对接公卫系统 户外救援秱劢劣诊系统 Outdoor rescue mobile aid system 现场快速诊断和处置， 现场快速诊断和处置， 避免误诊、漏诊，减少运动伤害 避免误诊、漏诊，减少运动伤害
户外救援秱劢劣诊系统 Outdoor rescue mobile aid system 健康一体机工作站 POCT 掌上超声 • C反应蛋白（CRP）定量检测（感染判别）
• 肺炎衣原体IgM抗体血清检测
• 肺炎支原体IgM抗体血清检测 • 心肌钙蛋白I(cTnI)定量检测 （心梗判断）
• D-二聚体（DD）定量检测（血栓形成筛查）
• 尿微量白蛋白(MALB)定量检测（肾功能检测）
• 人绒毛膜促性腺激素（HCG）定量检测（孕检、异位妊娠检测）
• 铁蛋白（SF）定量检测（机体铁存储判断）
• 促甲状腺（TSH）定量检测 （甲状腺功能检测）
• 乙肝表面抗原（HBsAg）检测 （乙肝筛查）
• 丙肝（HCV）检测 （丙肝筛查）
• 戊型肝炎（HEV）IgM 检测 （戊肝筛查）
• 梅毒螺旋体（TP）抗体检测 （梅毒筛查）
• 结核抗体（TB）检测 （结核筛查）
• 幽门螺旋杆菌抗体（HPAb）检测 （幽门螺杆菌感染检测）
助诊包
户外救援秱劢劣诊系统 Outdoor rescue mobile aid system ；
• 集成了平安匚疗辅劣智能门诊系统 • 辅劣基层匚生诊断和治疗 • 减少误诊和漏诊 • 规范用药方案 可视化的“听诊器”- 便携掌上超声设备 • 户外训练和运劢损伤快速诊断和救治指导 • 运劢损伤可视化治疗，有癿放矢、减少风险 • 远程超声辅劣诊断
劣力马拉松：对叐伤运劢员 进行初步快速诊断 （2018年北京国际马拉松）
POCT快速验血（28项 指标 ）——只需要一滴指血，即插即测，几分钟完成 •
一滴血现场检测多种传染病、性病、感染、心血管疾病等 •
更快、更小，适合外出现场检测
数字化体测设备
(1) Digital physical measurement equipment （闭眼单足立）稳定性测试仪 • 自劢测试人体平衡能力，反应人体素质収展状况。
• 主机不外设双屏幕显示测试成绩，测试者可实时查看自身测试成绩。
• 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为 • 测试量程：0～999.9s；分辨率：0.1s；测试误差：±0.03s 身高体重测试仪 • 全自劢直接测量身高不体重，反映被测试者身体匀称度和BMI数值。
• 测试仪采用真彩TFLCD液晶显示屏，可直观显示测试数值。
• 测试仪具备语音功能，可同步播报身高体重数值。
• 主机内置大容量锂电池，可丌揑电源连续工作1个工作日以上，待机使用2—3个工作日以上 • 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为 • 身高测试范围：60cm-210cm；测量分辨率：0.1cm；测量精度：±0.01% • 体重测试范围：5kg-150kg；测量分辨率：0.1kg；测量精度：±0.01%； 肺活量测试仪 • 自劢测量人体一次呼吸癿最大气体通量 • 吹管可自由拆卸冲洗，有效避免有害病菌交叉感染。
• 测试仪手柄使用干电池，可持续工作一个工作日左史。
• 测试仪设有换气锁定，成绩防作弊功能。
• 测试仪采用3.5寸真彩TFLCD液晶显示屏，可直观显示测试数值。
• 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为。
• 测试量程：0—9999ml；分辨率：1ml；测试误差：±0.3% 握力测试仪 • 自劢测量插力，反映叐测者前臂和手部肌肉力量。
• 测试仪外设具备语音功能，可同步播报测试数值。
• 测试仪外设采用3.5寸真彩TFLCD液晶显示屏，可直观显示测试数值。
• 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为 • 试量程：5.0-99.9kgf；分辨率：0.1kgf；测试误差：±0.1kgf 坐位体前屈测试仪 • 自劢测量坐位体前屈癿数值，从而反映躯干、腰、髋等部位关节、肌肉和韧带癿伸展性和柔韧性。
• 测试外设搭配小屏幕，实时显示测试成绩。
• 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为 • 测试量程：-20—40cm；分辨率：0.1cm；测试误差：±0.1cm
数字化体测设备
(2) Digital physical measurement equipment 纵跳测试仪 • 自劢测试纵跳高度，反映人体下肢癿爆収力（40岁以下测试项目）。
• 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为。
• 测试量程：0～1500mm；分辨率：0.1cm；测试误差：±0.1cm 台阶实验测试仪 • 台阶运劢时有4个音乐节拍伴奏。
• 自劢辨别脉搏测试状态，对无法完成测试癿人设有中途叏消功能，幵能自劢计算出检测结果。
• 采用手插式心率传感器检测心率 • 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为 • 测试量程：0-300次/分；分辨率：1次；测试误差：±1次 俯卧撑测试仪 • 可反映人体癿上肢肌群力量，可设置测试时间。
• 胸部近距离红外感应接收器不LED大屏幕显示器均采用无线连接。
• 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为。
• 测试量程：0～999次；分辨率：1次；测试误差：±1次 仰卧起坐测试仪 • 自劢测试一分钟仰卧起坐癿次数，可反映人体癿腹部肌群力量。
• 测试成绩双屏幕显示，测试者可实时观看自身测试成绩。
• 测试仪单机使用仍具有语音播报成绩功能 • 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为 • 测试量程：0～99次；分辨率：1次；测试误差：±1次 体成份分析仪 • 测量内容：体重、脂肪量、肌肉量、体脂百分比、蛋白质、身体水分、骨骼肌、体脂肪率、BMI、腰臀比、基础代谢量、细胞内液、细胞外液等数据。
反应时测试仪 • 自劢测试人体对发化癿信叴癿反应速度，反映神经肌肉系统癿反应和劢作癿综合能力。
• 主机采用7寸高清触摸电容屏，支持多点触控行为。
• 测试量程：0～20s；分辨率：0.01s；测试误差：±0.01s
年龄/体重等基础资料 体适能测试数据 体成分/骨密度测试数据 临床医学检查数据 + + + 个人运动处方 团体运动指导建议 + 运动数据 纵向分析 横向分析 数据分枂不建议 Data Analysis & Suggestions
Thank you
篇六：体质测试大数据分析系统
17 年 16 期 高 教 研 究高 教 学 刊Journal of Higher Education大学生体测大数据的分析方法研究毛 磊（山西能源学院，山西 晋中 030600）引言教育部在 2002 年的《全国普通高等学校体育课程教学指导纲要》中在提出：“教学内容应充分反映和体现教育部和国家体育总局制定的《学生体质健康标准（试行方案）》的内容和要求”。在十多年的高校体育健康课程教学改革与大学生身体素质下滑的现状下，2014 年教育部颁布《高等学校体育工作基本标准》指出：
“每节体育课须保证一定的运动强度，其中提高学生心肺功能的锻炼内容不得少于 30%”。这是国家对青年学生身体健康的高度重视，是对大学体育课程教学改革的深入推进。根据国家要求，学生体质测试作为一项学校体育的基本工作，将长期存在，并指引教学改革的方向。新《纲要》的颁布与施行，尤其对改善大学生体质健康状况方面，教育部也提出与教学相结合的相关文件，使我国的体育教学改革向整体化、深入化方向发展。因此，体育教学的改革在目标、内容、方法、手段、组织形式在内的教学进行整体性改革，尤其是教学内容与结构上的调整，越来越成为体育工作者研究的热点。一、研究目的及现状近年来，大学生体质测试已成为高校体育中每年都必须进行的一项基本工作，是对学生体质进行综合评估的一项测试。分别测试学生体态、最大摄氧量、柔韧、下肢力量、爆发力、速度素质、腰腹力量、上肢力量、耐力素质。根据《学生体质健康标准》的要求，大学生需要进行六项测试，分别是身高、体重、肺活量、台阶试验、50 米跑或立定跳远（选测一项）、握力或仰卧起坐（女生）或坐位体前屈（选测一项）。在进行评价时，对五项指标进行评价:身高标准体重、肺活量体重指数、台阶指数、50 米跑或立定跳远（选评一项）、握力体重指数或仰卧起坐（女生）或坐位体前屈（选评一项）。在评价后，以 100 分进行记分，各项评价分数的加权分值是：身高标准体重 15 分；台阶指数 20 分；肺活量体重指数 15 分；50 米跑或立定跳远 30 分；握力体重指数或仰卧起坐（女生）或坐位体前屈 20 分。在国家的要求以及学校对体质测试工作日益重视的背景下，体测数据的准确性大大提高，但是也出现了很多问题，体质测试成了一项简单的测试。国家制定学生体质健康标准是要鼓励学生积极锻炼，提高自己的体能。目前很多高校的体育教学侧重于学生技术的培养，忽视了体质测试结果中反映出的问题，并且教学过程也没有以学生体质测试达标为目标做出相应的调整，造成体质测试与体育教学的严重脱节。因此，对体测数据进行合理分析，从而，更加科学地指导学生进行训练体能，增强学生体质和体育意识才是体测的最终目的。目前我国相关的研究现状主要如下：1. 运用传统的研究方法，对深层次的逻辑关系研究少，对数据缺乏科学的分析和归纳，没有将其有效地应用在教学中。2. 研究主要集中在理论阶段，提出具体可行的实施方摘 要 ：目前，很多高校的体育教学侧重于学生技术的培养，忽视了体质测试结果中反映出的问题，并且教学过程也没有以学生体质测试达标为目标做出相应的调整，造成体质测试与体育教学的严重脱节。文章对体测数据的主要分析方法进行了研究，保证在科学分析体测数据的同时，深入了解高校和当今大学生对体育课的切实需求。最终，实现更加科学合理的安排高校体育教学内容，为高校体育发展、增强学生体质和终身体育意识培养服务。关键词 ：大学生健康；体测大数据；学生体质；数据分析中图分类号 ：G807 文献标志码 ：A 文章编号 ：2096-000X（2017）16-0183-03Abstract: At present, universities sports teaching more focuses on the cultivation of the student technology, ignores the problemsreflected the constitution in the test results, and doesnot make the corresponding adjustment for the teaching method with the goal ofachieving the physical test standard of students, so, it causes physical tests to come apart from the sports teaching. In this paper, wemake research on the main analysis methods, ensure the scientific analysis of the cervix data and understand the practical needdeeply. Finally, we achieve more scientific and reasonable arrangement of college PE teaching content for college sports development,which improves students" physical fitness and helps consciousness training of lifelong sports.Keywords: college students" health; cervix big data; student physique; data analysis作者简介 ：毛磊（1989，07-），男，汉族，山西省临汾市，硕士研究生，助教，研究方向：体育运动学。183 - -
2017 年 16 期 高 教 研 究高 教 学 刊Journal of Higher Education案很少，并且，在实际教学中，教师只是一味地坚持自己原有的教学方法，对学生自身体能的锻炼缺少科学和必需的指导。二、研究意义大学生的身体正处在成长的关键时期，对学生的体测也是高校教师的一项重要的工作，同时，该工作的有效性是评价学校教育体系的重要指标。通过对体测数据的科学分析，从客观上有助于更好地了解学生的健康状态，对于研究学生的真实健康状态具有实际的应用价值。体育课程的最终目标是锻炼学生体能的同进，激发学生对体育活动的兴趣，最终引导体育老师将体育教学与学生课外生活实践科学地有效结合起来。但对教师的教学方法和教学计划有更高的要求，必须从根本上了解学生体能和兴趣的需要。而体测正是实现该需要的在效途径，但体测只是一个过程，如何对体测数据进行科学地分析才是关键。一个精准的分析结果在科学指导教师锻炼学生身体机能的同时，也锻炼了体育教学能力。学校体育是学生直接接受体育运动学习的场所，也是增强学生身体素质、培养终身体育意识的重要途径。基于目前我国大学体育与健康课程建设的不够完善、大学生体质健康状况的突出问题，完善大学体育健康课程体系是当代高校体育工作改革的头等大事。通过对大学体育与健康课程教学内容进行挖掘，可以把握高校在体育课程和教学上的发展脉搏，了解高校和当今大学生对体育课的需求，更加科学合理的分配高校体育教学内容资源，为高校体育发展、增强学生体质和终身体育意识培养服务。三、分析方法本文以改革后的教学内容为研究对象，将学校公共体育篮球选修课中的两个自然班，分成实验班和对照班，实验班共 140 人，将其分为 4 个班，每班 35 人，对照班共140 人，将其分为 4 个班，每班 35 人。（一）查阅资料首先，确定研究课题所涉及的范围，明白方向。其次，熟悉国内外主要教育期刊以及专业期刊的内容特点及影响程度。有些文献可采取“滚雪球”的方式，先找与研究课题相关的文章，从中了解与之联系紧密的关键词、研究团队及文章资料，再进一步深入检索。在阅读文献时，可认真进行笔记记录，以便后期查阅时及时找到重点。在中国知网或文献收录网站查阅近五年来关于高校公共体育数据分析及教学方式改革的相关文献资料，重点查阅有关体测数据的分析技术、教学内容、高校蓝球课程教学等，深入了解国内高校中，如何利用体测数据进行指导体育教学，存在的弊端与有待改进的方面。从而，为本次研究提供强有力的理论和技术支持。总之，文献的检索及阅读是对自己着手研究内容进行思维整理和创新的过程，通过这样归纳整理，可以进一步验证自己初步想法的科学性及研究的科学和实用意义，形成对研究方向本身的科学认识。（二）建立问卷实时调查 APP 系统为了获取辅助本研究的其他实验数据，在实验的前、后期对实验班与对照班的 280 名学生进行在线问卷调查。问卷主要通过运动动机、体育锻炼态度、体育学习兴趣、社会适应与合作能力共五个指标对学生进行调查测量。五个指标分别使用《大学生体育运动心理量表》、 《社会适应与合作能力量表》、《体育科学常用心理量表评定手册》、《大学生体育学习兴趣水平评价量表》、 《德克萨斯社交行为问卷（TSBI）》。（三）教学实验法对选修公共篮球课的 280 名大学生进行分组对比实验。其中对照班采用传统的教学内容与方法进行教学（技能为主的教学内容）；实验班采用改革后的教学内容与多元的教学方法进行教学（技能+体能为主的教学内容）。通过一学期的学习，在学期末对学生进行体测，并将体测数据进行记录及保存整理，最后，与上学期数据进行比对，验证实验教学的效果。（四）数理统计法本文使用 Python 2.x 版本软件进行学生体测数据进行分析。主要过程如下：1. 数据导入。导入本地的或者 web 端的 CSV 文件，本过程为关键，主要为后续的分析函数奠定基础，且 read_csv函数可以读取本地和 web 数据。2. 数据变换；使用 columns 和 index 属性进行提取。3. 数据统计描述。4. 假设检验。单样本 t 检验，即对每个学生或者每个班级进行单独检验。5. 结果的可视化；选择利用 matplotlib 库中的盒须图模块。6. 创建自定义函数。为今后每年的学生体测数据进行应用软件分析，以方便进行教学方法的科学改革。利用Excel2010 和 SPSS19.0 统计软件对实验前后调查问卷的相关数据进行统计和对比分析处理。（五）逻辑分析法逻辑分析法是一个利用数理逻辑对客观事物进行分析的工具。主要侧重于表示事物与其他因素之间的关系，形成一个“原因-结果”的体系，便于对事物进行本质和规律的研究，可以系统地将目标进行具体化，具有一定针对性和规范性。对于大学生体测数据的分析，首先明确输入，即学生的各项指标（肺活量、100 米、身高等）及个人基本信息（如：性别、出生年月等）；然后确定输出，即设定对学生的评测结果体现指标；最后，建立数学模型或实体显示模型。在基本建模基础上，可以对模型进行优化，例如，对体育教学内容、教学方法的特点，分类等方面进行研究，并结合篮球教学与技术内容，为教学内容与方法的优化改革进行综合论证、归纳、分析、比较。（六）excel 软件进行数据分析Excel 作为基本的表格软件，可以进行数据的处理、统计分析，并且广泛应用多个领域，例如，财经预算、金融报184 - -
2017 年 16 期 高 教 研 究高 教 学 刊Journal of Higher Education表、销售分析等。其中，Excel 中自带的数据分析工具可以完成专业统计软件的数据分析工作，例如：概率分布、均值计算、回归分析、描述分析、直方图生成等项目，而且，可以保证数据的安全性。以 word 2010 为例，主要步骤如下：第一步，单击“文件”按钮，单击“选项”。第二步，单击“加载项”，选择“Excel 加载项”，点击“转到”。第三步，在弹出的“加载宏”对话框中，点击“分析工具库”复选框，然后单击“确定”。第四步，加载 excel 数据分析工具库后，数据菜单中将有“数据分析”工具栏。第五步，根据分析需要，进行选择相应的数据分析工具进行分析。（七）交流学习在自身研究的同时，定期与该方面的一线教师专家、其他高校的学生进行沟通交流，并且，保证每学期参加一次专业研讨会议，对其他院校的优点和不足中进行学习，重点从教学的目标、内容设置、教学方法与实施等方面对大学体育与健康课程教学等问题进行学习，最终得到合理科学的建议和意见。四、结论Python 软件进行数据分析，过程简洁而清晰，具有丰富和强大的类库，语法简单，容易上手，并且可以与 C 语言实现联结，快速生成原型，便于修改，有很强的可移植性和扩展性。以上方法对于大学生近两年体测数据的分析具有可实施性，如果加以合理的利用，能够科学地指导教师训练学生的体能，调动学生的积极性，从一定程度上，实现体测的最终目的。基于 python 软件的方法，对 2016 年大学生体测数据的进行分析，发现学生肥胖率呈上升趋势，1000 米、800 米测试不达标率与其他项目相比处于高位。男生在坐位体前屈、引体向上等项目上表现普遍不佳，将近八成的学生引体向上集中在 0 和 1 个。女生在立定跳远、50 米等项目上表现普遍较差。根据不足，有如下建议：1. 高校可对每年级的学生进行体育爱好的调研，基于调研结果，开设一些学生感兴趣的体育课程项目，可以更好地调动学生参加体育训练的积极性，而且提高学生间的团结性。2. 学校的运动会前，加大宣传力度，积极鼓励更多地学生参与体育项目，营造一种活跃的体育氛围，让学生爱上体育。3. 在课外，学生管理部门可定期组织学生进行一些趣味活动或比赛。在学生娱乐的同时，丰富了学生的课余生活，而且，达到锻炼身体的目的。总之，在教育改革不断创新的形势下，体育教学的科学创新也迫在眉睫。其中，体测数据的科学分析对于指导教学改革有着重大的意义，作为一名高校体育教师，应以培养大学生的身体素质和创新能力为前提，通过不断提升自身综合素养，在学习中进一步研究出适合学生和自身的科学的教学方法，并做到定期总结优点和不足，指导自身进行技术创新、知识创新、方法创新，以促进高校体育教学事业的不断进步，最终，适应社会的飞速发展。参考文献 ：[1]孟俊鸟.从学生体质测试现状看体育教学改革[J].长春师范大学学报，2015，34（2）：170-171.[2]杨文瑞.基于《学生体制健康测试标准》的高校体育教学改革研究[J].内蒙古财经大学学报，2015，13（3）：138-140.[3]毛磊.大专院校体育课大班教学存在的问题及对策研究[J].山西煤炭管理干部学院学报，2016，29（03）：147-154.[4]王瑞.学生体测数据分析构建高职“校内外一体化”锻炼模式[J].教育科研，2016，2：226.[5]朱礼恒.运用 excel 进行逐步回归在体育研究中的应用[J].当代体育科技，2015，32.的能力，因此应采用图表作文、话题作文，如阐释理由、提...
篇七：体质测试大数据分析系统
化与信息技术基于大数据的人体健康监测方法研究谢坤洋（潍坊中学，山东 潍坊 261041）摘 要：目前人们生活节奏较快，对健康的关注度较高，加之环境问题日益严重，对人体健康和所处环境的日常监测十分重要。本文基于清华同方生产的“好体知”智能秤和小米生产的“小米手环2”以及室内PM2.5监测装置三款基础智能硬件，利用决策树方法，设计基于大数据的人体健康监测系统。关键词：人体健康监测；智能硬件；大数据；决策树一、引言随着当代人们生活节奏的加快，生活压力的增加，亚健康状态的人大量存在，同时，人们不健康的饮食习惯和生活方式也使得高血压、糖尿病等疾病日益增多，威胁着人们的健康。近年来的大气污染也让呼吸系统疾病日渐增多。不过，百姓越来越注重自己身体的健康状况，电子科技领域中的智能硬件设备让人体监测项目的逐渐进入了大众视野，成为人们关注自身健康的途径之一，许多公司推出了简单易操作的智能手环、体重体脂秤、家用血压血糖仪等产品，日常生活中的行为数据、身体健康指标等数据被大量记录、存储和共享，这对于观察、评估人们的健康状况有所帮助。此外，空气质量监测装置反馈得到的数据可以用于控制空气净化器工作，也可以用于评价人体所处环境，间接反映人体健康指标。定期监测是一种保障健康、预知危险的有效方法，除了定期体检以外，身体和环境指标的家庭监测也十分必要。但由于普通人不具备相关专业知识，仅仅凭借个人的经验和基础指标往往很难做出正确的对环境和个人健康的预判。这时，引入数据挖掘算法，对基础指标进行进一步的分析、处理，产生预测和分类结果，对个人健康和环境改善给出指导性意见。决策树模型是经典的数据挖掘算法，与朴素贝叶斯等算法相比，其原理简单、善于处理多属性样本。在健康情况预测与排查方面，决策树模型已被41DOI:10.19474/j.cnki.10-1156/f.000345信息化与信息技术用于大学生心理健康测评、亚健康个体排查、高血压预测等案例并均已取得良好效果。基于上述已有数据，我们可以利用数据挖掘算法中的决策树模型进一步对数据进行加工、处理和分析，使人们在日常生活中，利用实时监测的身体指标数据获知更进一步的信息。基于上述分析，本文拟采用决策树模型，基于已有数据以及智能硬件实时获取的环境以及健康数据，对人体健康情况进行分类评估预测，得到相关分类值，形成对人体健康的有效建议。文章结构如下：首先介绍人体健康监测的重要性以及已有研究，第二章是决策树方法介绍，第三章从硬件基础、数据选择及其格式、决策树分类设计、系统框架等方面介绍整体系统设计，最后是总结与展望。二、算法介绍决策树是数据挖掘分类方法中一类常见的监督学习方法和决策支持工具。决策树算法直观、原理简单，算法结果以树的结构为模型，表示各种可能性，如事件的机会、成本、功效等。决策树常常用于运筹学和机器学习，尤其是决策分析，去辅助识别一种更为可行的策略来完成一个目标。决策树由决策点，状态节点和结果节点三部分组成，决策点是对几种可能方案的选择。状态节点可以代表各种方案的期望值，通过对比得出最佳方案。通常将各种方案的期望值附于决策节点的右端。通过决策树，可以更加直观的选出最佳方案，并直接体现各种方案的特点、利弊等，缺点是对于过于繁杂的决策树，错误率会升高，对于有时间顺序的数据，需要更多的工作来对数据进行预处理。常见的决策树生成算法有ID3，C4.5等。表1 测量表格及相应格式类别呼吸道相关亚健康相关糖尿病相关血脂相关名称室内PM2.5浓度室外AQI等级室内时间(h)室外时间(h)久坐步数睡眠质量热量消耗(kcal)基础代谢指标体脂肥胖等级内脏脂肪心率体重数据格式整数，取值范围[0,500]，微克/立方米整数，取值范围[1,6]。根据AQI指数计算得到，其中对于AQI指数0-50、51-100、101-150、151-200、201-300和大于300分别对应等级1至6整数，取值范围[0,24]整数，取值范围[0,24]整数，手环提醒久坐的次数正整数，小米手环利用加速度传感器捕捉加速度变化，通过算法转化得到浮点数，深度睡眠占睡眠时间比例，取值范围[0,1]整数，小米手环通过三轴加速度实时捕捉到的三个维度的各项数据，经过滤波、峰谷检测及各种算法得到热量消耗值整数百分数，体内脂肪所占百分比，整数，[0,3]，分别为不肥胖、肥胖I级、肥胖II级和肥胖III级浮点数整数，次/分整数，千克42
信息化与信息技术三、系统设计本系统基于三款智能硬件，面向当代人常见疾病，如高血压、糖尿病、心脏病，以及综合情况下的亚健康，设计决策树分类系统。（一）硬件基础基于目前市场上已有的智能硬件以及日常健康监测和评价的基本需求，本文选择清华同方生产的“好体知”智能秤和小米生产的“小米手环2”作为硬件基础，设计如下人体健康监测和分析系统。小米手环可以监测实时步数、心率、热量消耗等数据，此外还有为工作加班，长期缺乏运动的人定制的久坐提醒。手环还可以监测、评价睡眠质量。清华同方好体知智能秤可以检测身体的重要信息，包括身体状态指数、身体年龄、身体类型、基础代谢率、体重、体质指数、体脂百分比、骨质、骨骼肌、体重控制量、肥胖等级、内脂脂肪、脂肪、脂肪控制量、肌肉量、标准体重、去脂体重、蛋白质、肌肉控制量、总水分、营养状况。（二）数据格式从上述测量中选择与各种疾病相关数据如表1所示，以一天为单位，测量并记录下列变量数据。其中，久坐指标利用小米手环久坐不动时会通过震动方式提醒人们起身活动的功能，记录一天之内久坐不动的次数作指标。睡眠指标利用手环监测得到的深睡眠时间，浅睡眠时间以及清醒时间，计算深度睡眠时间占睡眠时间的比例。基础代谢指数指标综合考虑体重、身高、年龄、性别，代入公式计算得到。内脏脂肪指数表征内脏脂肪的多少。（三）决策树分类设计考虑到疾病可能存在的叠加情况，不以疾病作为决策树的类别，而以健康等级分类。考虑血脂、代谢、呼吸、疲劳四个方面，将健康分为四类，第一类十分健康，即个体以上四方面均无问题，第二类较为健康，个体仅在上述四方面中有一方面不适，第三类不健康，个体有其中两项不适，第四类亟需检查，个体有三项及以上不适。基于上述分类设计，需要收集大量具有一定时间跨度和疾病多样性的数据样本。可以选择正常人群，在一定周期内每天测量表1内各项指标并利用专业仪器测试血脂、代谢、呼吸是否正常，并根据自身感受判断是否疲劳。在获取一定量样本后，剔除异常值，利用均值补全缺失项，得到可用样本。随机选择90%的样本作为训练集，10%的样本作为测试集，利用matlab软件中的fitctree函数生成决策树，并利用测试集检验正确率，并利用函数自带功能对决策树进行剪枝等操作，并动态调整分类。（四）整体流程图根据上述设计，本文提出人体健康监测系统如下图所示，主要分为数据收集、决策树训练和健康监测三部分。首先，离线收集各类人群数据并对数据进行预处理，利用训练集训练得到决策树模型，再利用测试集进行测试，若正确率满足要求则投入日常健康监测使用，否则进行剪枝、分类调整等操作，直到正确率符合要求。在健康监测环节，对个体日常各项指标进行收集并利用决策43
信息化与信息技术树判断。使用初期，可以利用专用仪器辅助判断分类是否正确，并将校正后的结果加入训练集，在线训练决策树，提高其对特定个体的适应度。四、结论与展望本文设计“数据采集—算法处理分析—结果应用”的监测处理系统，依据已有智能设备和目标病症对数据进行选择和处理，并设计闭环决策树训练系统，给出人体健康监测与分析方案。未来的工作中可以购买设备，寻找合适的人群搜集数据，形成训练集，开展仿真工作，验证系统有效性。参考文献：[1]吴小刚,周萍,彭文惠.决策树算法在大学生心理健康评测中的应用[J].计算机应用与软件, 2011, 28(10):240-244.[2]原嘉民,杨志敏,杨小波,等.基于决策树的亚健康状态影响因素模型[C].中华中医药学会中医体质研讨会暨中医健康状态认知与体质辨识研究论坛. 2010:121-124.[3]李现文,李春玉, Miyong Kim,等.决策树与Logistic回归在高血压患者健康素养预测中的应用[J].护士进修杂志, 2012, 27(13):1157-1159.[4]决策树.维基百科. https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree作者简介：谢坤洋，男，汉族，山东省潍坊市人，研究方向为自动化。图1 人体健康监测系统流程图44
篇八：体质测试大数据分析系统
iddot;75··教育广角·基于大数据挖掘的学生体适能测试方法研究淮阴师范学院体育学院张道荣摘
要：随着我国素质教育改革的不断深入，体适能开始融入体育教学领域，并且对体育教学模式的改革产生了深远影响，具有着重要意义。本文通过分析体适能的含义，以及体适能在我国发展现状，以大数据挖掘为基础，探究完善健康体适能测试管理系统的方法。关键词：体适能
大数据挖掘
信息管理
方法文章编号：ISSN2095-6711/Z01-2014-07-0042体适能的概念来源于美国，20 世纪 90 年代，针对体育教学水平低下、医疗保健费大幅增加、肥胖症人数比率加大、恶劣环境对人的健康威胁等现实因素，美国提出了以终身性、个体性为特点的体适能教育计划。我国素质教育的推进和改革，加快了体适能在体育教学领域的发展，而如何建立科学有效的体适能测试方法、 推动体育教育模式的变革、 增强全民体育素质，是急需解决的问题。基于大数据挖掘的学生体适能测试方法是建立在历史数据挖掘和动态模型更新基础上的新型测试评价方法，既有利于基于历史数据的深度挖掘，又可提供在线的基于评价模型的监测决策，是适应新需求的监测方法。一、体适能测试在我国的发展现状1. 体适能的概念中国体质健康测试评价制度始于 20 世纪 50 年代初期，以前苏联《劳卫制》为基础，期间又经过 2002 年重新修订，《学生体质健康标准》在全国学校试运行，而后经过调研，2007 年正式实施《国家学生健康体质标准》。体质健康标准与体适能相比较，相同点在于都以数据去评定个体身体情况，区别在于体适能测试会依据不同个体情况提出有针对性的干预计划，体质健康标准只能发现存在的差异，不能提供解决方法。简单来说，体适能是指人们具有的完成体力活动能力的各项身体要素，在通常情况下，依据其与健康的关系，分为健康体适能与竞技体适能。健康体适能管理系统简称 HEMS，即通过管理会员信息、 收集分析测试结果、 制定运动处方建立数据库，把数据的初步统计、数据分析及导出等功能集为一体而开发出的软件系统。2. 我国体适能管理现状我国从事体适能工作的专业人员非常少，再加上我国人口基数大，迫切需要建立专业的健康体适能管理信息系统满足人们对科学健身指导的需求。20 世纪 80 年代，我国开设了“体育保健康复”专业，计算机程序开始应用于学生教学中，随着国民体质监测评价系统、数据的统计分析、健康档案管理等方面逐渐加强，开始形成了健康体适能管理系统，系统针对不同年龄、不同性别、不同健身目的、不同健康状况的人群，提供不同的测试评价方法及锻炼指导， 有利于全民健身计划的推广。二、基于大数据挖掘的学生体适能测试系统1. 健康体适能管理系统的组成健康体适能管理系统由以下几部分组成：注册会员信息；综合管理会员的测试报告，并依据会员需求打印营养处方、运动处方、 各项运动的评定报告等；通过数据上传会员测试信息，并对所有数据综合统计，会员能够及时了解测试结果及个人信息；整合系统， 实现权限设置、 参数设置、 系统备份等基本功能。权限设置包括对操作员的工作权限和级别进行限定、随时查看操作员的活动状态。参数设置包括对输入法、打印机等基本参数的设定。系统备份是指数据备份和恢复等功能。系统数据包括：对心肺适能的测试数据进行评价及指导；对柔韧适能的测试数据进行分析指导；对骨密度测试设备上的数据进行采集，获得柔韧适能的测试指标数据，进行分析、评价，给出指导意见；对体质测试设备上的数据进行采集，获得学生体质测试指标数据，分析、评价，并进行指导；对营养数据进行采集，获得测试指标数据，分析、评价，提出指导建议；对心理数据进行采集， 获得心理相关的测试指标数据， 并分析、 评价及指导。在心肺适能的测试中，通常采用运动负荷试验法，比较常见的运动为 ETT( 运动耐量 )、PWC170、1000m 跑等，观察负荷心肺功能的反应。测定身体成分的方法比较多，常见的有生物电阻抗法、水下称重法等。柔韧适能测试的方法比较简单，如后背对指、坐位体前屈等。骨密度的测量基本采用医学方法，如 SPA、RA、QUS 以及 X 线检查等。营养和心理测试的数据，一般通过问卷形式获取。
2. 数据挖掘方法 从方法上来说，数据挖掘包含机器学习、统计、数据库以及神经网络四个方面，它们各自又可以细分为很多内容。常见的机器学习算法包括遗传算法、 粒子群优化算法、 蚁群优化算法、决策树等。统计方法可分为判别、探索、聚类等。数据库方法包括面向属性的归纳法、OLAP 法及以可视化为基础的多维数据分析等。神经网络方法可分为自组织神经网络、BP 算法等。对于数据挖掘在体适能测试系统中的应用，重要体现在两个方面，一是利用数据挖掘、数据分析技术建立数据档案；二是通过综合分析测试结果，明确评价指标，从而推出评价标准模型，应用于市场。基于大数据的学生体适能测试方法，是基于广义数据基础，在多指标、多数据环境下，对大学生体能的测量数据进行挖掘和分析，根据不同的评价指标，对测试检测数据进行关联分析，得到可用于体适能综合评价的影响因子，从而形成可供体适能检测的一种标准测试方法。（1）基于体适能评价的关键数据因子选择。该部分的指标因子主要依赖于数据的关联分析与聚类，将对某些评价指标产生直接影响。
数据依赖专家经验进行分类， 然后构建数据训练集。在此基础上，对所有数据进行训练，形成满足不同指标的不同数据集；（2）
基于机器学习的学生体适能监测数据主成分因子优化。对由训练集形成的各个数据集合，分析其主要影响关系，通过
·76·当代教育实践与教学研究输入和输入变量的耦合与进化学习，将影响其评价的主要因子进行优化，形成体适能综合测试方面的关键评价因子，并按照相关程度，构造其评价指标的影响权重。（3）学生体适能数据的在线监测。基于大数据挖掘的评价指标及其评价模型，可对在线监测的学生体适能数据进行实时在线分析，将监测数据的异常及标准参考数据进行实时反馈，并能根据不同情况对模型进行在线更新，形成符合大数据在线进行的评价模型。（4）学生体适能测试指标数据的评价与决策。基于大数据的学生体适能测试方法，一方面基于数据对学生体适能监测情况进行实时反馈，另外一个最重要的方面，就是对于异常或存在偏差的对象进行实时的调整建议，提供相应的决策方案，为使用者提供体适能监测数据维护及优化方面的建议更健全、可靠的评测方法。基于大数据挖掘的学生体适能监测方法研究，以学生体适能监测数据的实时反馈和模型的实时更新为基础，以大数据信息决策模型为体适能监测评价决策模型，为使用者提供良好体魄监测数据的标准参考。大数据体适能测试模型以广泛的体适能测试数据集为基础，通过利用专家经验和智能学习算法对影响学生体适能监测指标的因子进行选择和学习，形成体适能监测评价模型的关键因子， 作为学生体适能数据评价的主要指标。在某种程度上，这种方法改进了现有依据特定评测数据或者经验， 对不同体格的人群进行统一评价的缺陷， 利用科学学习方法，形成有针对性、适用于个体评价的标准模型。参考文献：[1]魏晓光.试析发展学生“体适能”在体育教学中的地位[J].南京体育学院学报，2004[2]蓝荣，张立光，周德书.体育运动领域中“体适能”概念的产生及影响[J].广州体育学院学报，2004[3]张建平.体适能概念辨析[J].体育文化导刊，2002（上接第 68 页）（四）综合有效评价，构建新型考核评价制度为提高田径教学效果，应构建新型考核评价制度，通过有效评价，反映学生成绩变化，评估其进度与实际学习效果。个性化评价以学生自身变化幅度为根本，重视学生体质差异，有效提高学生参与主动性，消除学生对田径课程的抵制心理，推动不同身体体质与素质的学生参与到田径课学习之中。此外，考核评价指标中，应重视体育理论的实践应用，综合考虑学生田径锻炼意志，考虑其合作精神。评价应以学生为本，综合考虑意志表现、学习态度与协作精神等非智力因素，重视学生的全面发展，将学习的努力程度、付出程度、参与性、意志品质等作为考核评价的重要指标，提高评价有效性，实现更好的教学效果。当前高校体育田径课程设置中，过于侧重竞技性，忽略田径课程健身价值， 缺乏对田径项目兴趣的有效培养与关注。
为此，以学生为本，构建新型田径项目建设课程体系，合理设置田径课程内容，重视体育理论教学宣传；理论与实践相结合，综合有效评价，构建新型考核评价制度；以新型课程体系，推动高校田径课程改革，实现田径项目健身价值与教学目标。参考文献：[1]郑斌.论独立学院体育教育专业田径课程体系的构建[J].南京体育学院学报（自然科学版），2013.12[2]李春生.山西省高校体育教育专业田径课程现状及改革研究[D].山西师范大学，2012[3]刘俊.新课标下如何提高高中生的田径课学习兴趣[J].体育时空，2013.16[4]解正伟,张青.对当前高校体育教育专业田径课程体系的拓展研究[J].体育科技文献通报，2010.18[5]刘正武,解正伟.田径课程在体育教育专业教学中的可持续发展研究[J].渭南师范学院学报，2010.25学校走向社会，中职学生不停的面临新的环境。个体成长的过程就是一个不断适应新环境的过程，在此过程中，适应的关键是内心心理活动的自我调节。教师可以通过心理辅导和咨询的方式，培养学生较强的分析和判断能力，对自己做出客观、全面的评价，找出差距，通过较强的自制力和坚忍顽强的精神克服环境变化带来的影响，进而一步步地融入新环境中。最后，处世应变力的培养。人要适应环境，人又构成环境，适应环境就是要学会处理各种人际关系。学生在处理与自己利益相关的事情时容易冲动，出现一些不理智的行为。中职生只有掌握了处世和社交两种能力，才能立足于社会。行为习惯的养成教育是学生思想工作重要组成部分，也是摆在广大中职教育工作者面前的严峻问题。教师只有通过实践不断总结、自我提高，探索更加科学合理的管理方法，才能切实做好学生的思想教育工作，真正地把学生培养成为素质高、技能硬的新世纪人才。（上接第 69 页）（上接第 74 页）课间纪律、课前用具的检查，或是课下请任课教师反馈情况并作记录，以及检查值日情况等都由值日班长全面负责，并在下午放学前向全班作总结。学生在参与中，实现了自我教育、自我管理、自主发展。当学生乐观地面对学习和生活时， 他们就成了班级的主人。在社会转型期，当各种矛盾一齐涌来的时候，让学生从小就学会乐观地面对现实，这对他们的一生大有益处。学生生活中的琐事，是十分丰富的德育素材，如果教师用心挖掘、积极利用，这里面就会有黄金。
基于大数据挖掘的学生体适能测试方法研究基于大数据挖掘的学生体适能测试方法研究作者：张道荣作者单位：淮阴师范学院体育学院刊名：当代教育实践与教学研究（电子刊）英文刊名：Contemporary Education Research and Teaching年，卷(期)：
参考文献(3条)参考文献(3条)2014(7) 1.魏晓光 试析发展学生"体适能”在体育教学中的地位 20042.蓝荣;张立光;周德书 体育运动领域中"体适能”概念的产生及影响 20043.张建平 体适能概念辨析 2002
引用本文格式：张道荣 基于大数据挖掘的学生体适能测试方法研究[期刊论文]-当代教育实践与教学研究（电子刊）
2014(7)
篇九：体质测试大数据分析系统
01 19 9 年学生体质健康测试数据分析报告我校在 9 月初接到上级通知，要求对全校学生进行体质测试并上报。市教育局，县人民政府指示，县教体局领导高度重视，要求对全校学生进行全测全报，上报真实数据，让国家对于目前学生的体质情况有一个真实的了解。全校各班主任、体育组教师集体参加，其它教师全力配合，通力合作。历时 1 个多月时间，完成了上级交待的任务。我校于 10 月底在“中国学生体质健康网”完成上报。
一、测评对象和方法 （一）测评对象 白龙小学全体学生，合计 117 人，先按照导入模板做了学校的测试名单，一共实测学生数目是 117 人，其中男生 51 人，占总人数的 43.5% ，女生 66 人，占总人数的 56.4% 。
（二）测评人员
学校全体班主任、体育教师 （三）测评项目 测试项目为按照《标准》要求必测项目：
组
别
测试项目
小学一、二年级 身高、体重、坐位体前屈、50 米跑、1 分钟跳绳、肺活量 小学三、四年级 身高、体重、坐位体前屈、50 米跑、1 分钟跳绳、1 分钟仰卧起坐、肺活量 小学五、六年级 身高、体重、肺活量、坐位体前屈、50 米跑、50 米×8 往返跑、1 分钟跳绳、1 分钟仰卧起坐 说明：凡测试项目后未注明性别的，男生、女生均应测试，具体以《标准》测试项目为准。
（四）测评仪器
测试的仪器：是符合国家体育局和教育部标准的体质健康测试专用仪器，包括身高体重测试仪、肺活量测试仪、坐位体前屈测试仪。
第四，达标情况。
在各位老师的大力协助下，两周测试得出的数据，根据各学校男、女评分标准，以下为我校的达标情况：
一、研究结果与分析 1、学生体质测试总成绩分析 我校总人数 117 人。总成绩优秀 1 人，良好 22 人，及格 89 人，不及格 5 人。
根据我校测试结果优秀率低和良好率偏低，及格人数占总人数的 95.73%。
2、学生身体形态测试结果分析
全校超重 4 人，肥胖 6 人，低体重 7 人，正常体重 90 人。
3、肺活量等级结果分析
全校不及格 6 人，及格 69 人，良好 31 人，优秀 17 人。
4、50 米跑项目测试统计分析 全校不及格 26 人，及格 69 人，良好 21 人，优秀 9 人。
5、柔韧类项目等级结果分析 全校不及格 7 人，及格 102 人，良好 11 人，优秀 4 人。
6、1 分钟跳绳等级结果分析 全校不及格 5 人，及格 114 人，良好 3 人，优秀 0 人。
7、1 分钟仰卧起坐等级结果分析 此项为高年级组测试项目，不及格 2 人，及格 62 人，良好 6 人，优秀 7 人。
8、50 米×8 往返跑项目测试统计分析
此项为高年级组测试项目，不及格 1 人，及格 26 人，良好 6 人，优秀 6 人。
二、结论 经过这次对全校学生的体质全面监测，总体来说，我师学生的体质一般。这与测试时间在秋季，学生基本上都是状态良好的情况下测试，有很大关系。但此次监测也反映出一些问题：首先，我校学生课业负担偏重，相当多数学生没有足够的锻炼时间，不能组织大规模的训练；其次，学校体育硬件设施欠缺等因素造成学生运动量达不到，学生没有养成良好的锻炼身体习惯；最后测试方法不统一，误差较大。
三、建议 1 加强学校体育工作，认真落实“保证学生一天一个小时的体育活动时间”，大力开展课间体育活动。
2、学校加大对体育场地，运动器材的投入力度。
3、上级部门加大体质健康测试工作培训力度，力争缩小误差。
3、教育学生养成良好的体育锻炼习惯，培养学生自觉进行体育锻炼的优良品质。
2019 年 12 月
篇十：体质测试大数据分析系统
9)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910254378.7(22)申请日 2019.03.31(71)申请人 山西慧虎健康科技有限公司地址 030006 山西省太原市小店区高新区电商街10号电子商务产业园B座4层401室(72)发明人 王华虎 李慧芝 (74)专利代理机构 太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14115代理人 郭海燕(51)Int.Cl.G16H20/60 (2018.01)G06K
9/62 (2006.01)G06N
3/04 (2006.01)A61B
5/00 (2006.01) (54)发明名称一种基于体质和大数据的饮食智能推荐和匹配系统及方法(57)摘要本发明公开了医疗检测技术领域的一种基于体质和大数据的饮食智能推荐和匹配系统及方法，包括图像采集模块、体质图像预处理模块、体质特征提取模块、中央处理模块、特征检测模块、体质迁移学习模块、网络训练模块、手动输入模块、摄像头、食物图像预处理模块、食物特征提取模块、食物迁移学习模块、无线传输模块、显示终端、存储模块、定时更新单元以及系统评估模块，本发明能够定时的对用户上传的人体图像信息进行多次检测，并根据检测结果由中医智能检测系统给出一个体质的发展趋势并预警，同时根据图像采集模块实时采集用户所食用的食物，根据采集的食物图像与该用户体质自动匹配后，针对该食物是否会影响不同体质人群以及食用的多少给出指导意见。权利要求书4页
说明书11页
附图1页CN 109903836 A2019.06.18CN 109903836 A
1.一种基于体质和大数据的饮食智能推荐和匹配系统，其特征在于：包括图像采集模块、体质图像预处理模块、体质特征提取模块、中央处理模块、特征检测模块、体质迁移学习模块、网络训练模块、手动输入模块、摄像头、食物图像预处理模块、食物特征提取模块、食物迁移学习模块、无线传输模块、显示终端、存储模块、定时更新单元以及系统评估模块；所述图像采集模块用于实时采集用户的人体特征图像，具体的，首先采集人体面部图像，随后根据系统提示依次采集人体舌苔、左右手掌特征图像，并将采集的图像信息压缩后上传至所述体质图像预处理模块中；所述体质图像预处理模块利用图像直方图对所述图像采集模块内的图像对比度进行调整，增强图像的对比度，构成人体体质的面部大数据集、舌苔大数据集、手掌大数据集和皮肤大数据集；所述体制特征提取模块从所述面部大数据集、舌苔大数据集、手掌大数据集和皮肤大数据集内提取出面部、舌苔、手掌和皮肤的特征区域，通过提取出的特征区域将其转换为具有代表性的计算机可识别的向量，从原始数据中获取最相关的信息；所述体质迁移学习模块对所述体质特征提取模块提取出的面部、舌苔、手掌和皮肤的特征区域进行迁移学习，得到深度神经网络中面部、舌苔、手掌和皮肤图像的初始化结构和权值，并同步更新至所述网络训练模块中；所述摄像头利用手机、平板、电脑、手表或带摄像头的可穿戴设备拍照的方式采集不同食物的图像信息，构建食物图像库；所述食物图像预处理模块利用图像直方图对所述摄像头内构建的食物图像库中的图像对比度进行调整，增强图像的对比度，构成食物大数据集；所述食物特征提取模块从所述食物大数据集内提取出不同食物的特征区域，通过提取出的特征区域将其转换为具有代表性的计算机可识别的向量，从原始数据中获取最相关的信息；所述食物迁移学习模块对所述食物特征提取模块中提取出的不同食物的特征区域进行迁移学习，得到深度神经网络中不同食物的初始化结构和权值并同步更新至所述网络训练模块中；所述网络训练模块以面部大数据集、舌苔大数据集、手掌大数据集和皮肤大数据集以及食物大数据集信息经过迁移学习得到的网络结构和权值做初值，用扩充后的面部大数据集、舌苔大数据集、手掌大数据集、皮肤大数据集以及食物大数据集对网络进行有监督训练，并对参数进行微调，获得适于判别人体体质图像和食物图像的网络结构和权值并存储至所述中央处理模块中；所述中央处理模块用于对其内部的人体面部、舌苔、手掌、皮肤以及食物图像特征值进行大数据分类处理，得到人体九大体质分数据库和食物图像分数据库,并形成人体中医九大体质与不同食物的匹配关系；所述特征检测模块根据人体中医九大体质类型的评判标准以及实时更新的食物图像信息，对所述图像采集模块以及所述摄像头实时上传的人体面部、舌苔、手掌图像、皮肤以及食物图像进行特征检测，并与人体中医九大体质类型的评判标准对比后得出检测结果，并上传至所述系统评估模块中，所述特征检测模块接收来自所述中央处理模块中下发的经过图像标准化和深度学习训练后的食物图像信息，并检测出经过手机、平板、电脑、手表或权 利 要 求 书1/4 页2CN 109903836 A2
带摄像头的可穿戴设备拍摄的食物图像信息具体为何种食物；所述系统评估模块根据中央处理模块中人体中医九大体质与不同食物的匹配关系自动匹配手机、平板、电脑手表或带摄像头的可穿戴设备拍摄的食物是否适合该用户食用，并根据用户近一段时间内所食用的食物，给出预判，判断该用户在该段时间内的体质变化，由所述无线传输模块实时传输至所述显示终端进行显示；所述存储模块用于预先录入人体中医九大体质的评判标准以及预先存储的食物图像信息，并通过所述定时更新单元对所述存储模块中的数据进行定时更新；所述手动输入模块用于用户手动输入其属于的中医体质类型，或手动输入所食用的食物名称和饮料名称。2.根据权利要求1所述的一种基于体质和大数据的饮食智能推荐和匹配系统，其特征在于：所述体质图像预处理模块和所述食物图像预处理模块还包括图像的直方图均衡、图像锐化以及图像背景去除的处理，并根据人体面部、舌苔、手掌、皮肤以及食物图像的定位结果将图像中的人体器官以及食物边缘位置分别转换到同一位置和大小。3.根据权利要求1所述的一种基于体质和大数据的饮食智能推荐和匹配系统，其特征在于：所述中央处理模块还包括对采集的人体面部、舌苔、手掌以及皮肤图像信息进行分类处理，具体的包括如下步骤：S1：分类数据预处理：针对分类前的数据减少或清除噪声以及处理缺失值，使用神经网络对数据进行归一化变化；S2：数据的近邻分类：给定一个特定分类样本，从数据集中找出与之最近的前K个邻居，然后根据这些邻居的类别来判定该样本的类别；S3：特征选择：按照特征词的权重的大小排序，选择具有较大的权重词作为该数据的特征词，降低文本表示向量的维度，从而降低计算机的计算复杂程度；S4：文档数据库建立：根据数据索引和动态查询的需求，并以单个文档数据的形式建立存储数据库。4.根据权利要求3所述的一种基于体质和大数据的饮食智能推荐和匹配系统，其特征在于：所述步骤S1中，在处理缺失值时，使用该数据属性出现最多的值或最可能出现的值来替代缺失值，而在对数据进行归一化变化时，将所给的数据属性值按比例缩放，使所有的数据落入到一个较小的直径区间内，通过小波变换聚类对数据进行规约。5.根据权利要求1所述的一种基于体质和大数据的饮食智能推荐和匹配系统，其特征在于：所述存储模块采用分布式存储系统，并提供数据查询端口，所述定时更新单元内置时间继电器，与所述存储模块之间采用RS485连接。6.根据权利要求1所述的一种基于体质和大数据的饮食智能推荐和匹配系统，其特征在于：所述特征检测模块还内置定时器和警报器，所述定时器用于对上传的人体面部、舌苔、手掌以及皮肤图像信息定时检测，所述警报器用于在进行多次检测后给出用户体质的发展趋势，并提供预警功能。7.根据权利要求1所述的一种基于体质和大数据的饮食智能推荐和匹配系统，其特征在于：所述中央处理模块中的中医智能检测系统中，人体面部、舌苔、手掌以及皮肤图像间的类内差异和类间差异服从正态分布，依据人体面部、舌苔、手掌以及皮肤图像信息训练样本估计出类间差异和类内差异的条件概率密度，对于一幅待识别的人体面部、舌苔、手掌以权 利 要 求 书2/4 页3CN 109903836 A3
及皮肤图像，将该图像与正常人体面部、舌苔、手掌以及皮肤图像数据库中的每一类人体面部、舌苔手掌以及皮肤图像作差，并分别求出该差为类间差异和类内差异的概率，若类间差异概率大于类内差异概率，则认为二者为非正常人体面部、舌苔、手掌以及皮肤图像，若类间差异概率小于类内差异概率，则认为二者为正常人体面部、舌苔、手掌以及皮肤图像。8.根据权利要求1所述的一种基于体质和大数据的饮食智能推荐和匹配系统，其特征在于：所述存储模块中存储的中医九大体质包括平和质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质、气郁质、特禀质，其中平和质对应的人体面部、舌苔以及手掌图像信息为面色润泽、鼻色明润、唇色红润、舌色淡红及苔薄白、手掌润泽；气虚质对应的人体面部、舌苔以及手掌图像信息为舌淡红且舌边有齿痕、手颤；阳虚质对应的人体面部、舌苔以及手掌图像信息为舌淡胖嫩、手掌潮湿有汗渍；阴虚质对应的人体面部、舌苔以及手掌图像信息为鼻微干、舌红少津、手掌干瘦且手心红热；痰湿质对用的人体面部、舌苔以及手掌图像信息为面部皮肤油脂较多、多汗且黏、苔腻、手掌肥大；湿热质对应的人体面部、舌苔以及手掌图像信息为面垢油光且易生痤疮、舌质偏红、苔黄腻、手掌偏红；血瘀质对应的人体面部、舌苔以及手掌图像信息为肤色晦暗、色素沉着、易出现瘀斑、口唇黯淡、舌黯或有瘀点、舌下脉紫黯或增粗、手掌晦暗；气郁质对应的人体面部、舌苔以及手掌图像信息为面色晦暗、舌淡红、苔薄白、手掌黯淡；特禀质的形体特征为过敏体质者无特殊，其先天禀赋异常者或有畸形或有生理缺陷。9.一种基于体质和大数据的饮食智能推荐和匹配方法，其特征在于：具体的，首先采集人体面部图像，随后根据系统提示依次采集人体面部、舌苔、左右手掌特征图像，并将采集的图像信息压缩后上传至体质图像预处理模块中，体质图像预处理模块提取人体图像不同的频带信息，并进行相应的低通、带通或高通滤波的处理，同时提取图像的边缘以及梯度信息，消除图像采集模块在拍摄图像过程中的位置、方向的影响和抖动，体质特征提取模块通过动态模板与活动轮廓模型提取人体面部、舌苔、手掌以及皮肤的轮廓并作为分类特征，并将分类特征输入至体质迁移学习模块中，同步采集食物图像信息，经过食物图像预处理模块提取图像边缘信息，并消除摄像头在拍摄食物图像过程中的位置、方向的影响和抖动，利用食物特征提取模块提取食物图像特征，随后送入食物迁移学习模块中，体质迁移学习模块和食物迁移学习模块对体质特征提取模块和食物特征提取模块中提取出的面部、舌苔、手掌和皮肤的特征区域以及食物图像特征进行迁移学习，得到深度神经网络中面部、舌苔、手掌和皮肤以及食物图像的初始化结构和权值，并同步更新至网络训练模块中，网络训练模块以面部大数据集、舌苔大数据集、手掌大数据集和皮肤大数据集以及食物大数据集信息经过迁移学习得到的网络结构和权值做初值，用扩充后的面部大数据集、舌苔大数据集、手掌大数据集、皮肤大数据集以及食物大数据集对网络进行有监督训练，并对参数进行微调，获得适于判别人体体质图像和食物图像的网络结构和权值并存储至中央处理模块中，中央处理模块对其内部的人体面部、舌苔、手掌以及皮肤特征值进行大数据分类处理，并存储至医疗数据库中，供中医智能检测系统实时调用，通过特征检测模块根据知识库中存储的人体中医九大体质类型的评判标准，对图像采集模块实时上传的人体面部、舌苔、手掌以及皮肤图像进行特征检测，并与人体中医九大体质类型的评判标准对比后得出检测结果，由无线传输模块实时传输至显示终端中，由系统根据采集的食物与该患者的体质自动匹配后，给出具体的指导建议，提供用户手动输入其属于的中医体质类型，或手动输入所食用的权 利 要 求 书3/4 页4CN 109903836 A4
食物名称和饮料名称，并根据用户近一段时间内所食用的食物，给出预判，判断该用户在该段时间内的体质变化。权 利 要 求 书4/4 页5CN 109903836 A5
一种基于体质和大数据的饮食智能推荐和匹配系统及方法技术领域[0001]本发明公开了一种基于体质和大数据的饮食智能推荐和匹配系统及方法， 具体为智能饮食推荐技术领域。背景技术[0002]随着年龄的增长，人类罹患某些疾病的机会也在增加。这些疾病大都是早 期没有明显症状，但往往有严重的后果，这样，进行定期健康体检就显得非常 有必要。中医作为一种诊病手段，自神农尝百草、扁鹊“望闻问切”之后便被 世人所知，它通过对人体的气、色、声等的观察进行人体身体状况的检查。[0003]其中，手诊是一门历史悠久的中医检测学科。在东西方医学中都可以找到研究 痕迹和成果，手诊在当代已经成为专门的学科，广泛应用于生活。手诊主要是 指对手部的望诊，这种方法中西方都有，主要分为气色形态、手纹、手形和手 温等几大类。在长期的研究中发现：手纹、手型、气色形态、手温、皮纹、指 甲在手掌与健康相对性的医学研究中，有着同等重要的地位，缺一不可。手诊 的概念就是指通过人体手的手型、气色形态、手温、皮纹、指甲、手纹纹路形 态变化和规律等方式，对人体器官的演变作出推理的一种防治辅助手段。运用 视觉、触觉等，对手上的征象进行有目的地观察，以了解人体健康或疾病状况。 而随着社会进步，交通方便，医...
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