东北师范大学冰雪教研室启动系列教研活动，刘俊一教授主讲“人工智能重塑冰雪运动训练”

　　当学生已经开始用AI写作业、做PPT、写论文，老师该怎么办？

　　当冠军经验可以被数据化、模型化，冰雪训练又会发生什么变化？

　　9月9日，东北师范大学体育学院（冰雪学院）冰雪教研室“AI赋能冰雪”系列教研活动正式启动。第1期，刘俊一教授把问题直接摆到了桌面上：

　　AI不是要不要用，而是必须用起来。

一、AI不是可选项，而是必答题

　　刘俊一教授开场就给出了一个很直接的判断：现在教学、训练、科研已经绕不开AI。学生已经在用，老师不能装作没看见。他提到，今年自己的理论课全部重新备课，方式是“自己当主要作者，AI当辅助作者”。不是让AI替代教师，而是让教师带着AI重新设计课堂。

　　这背后，是学校“数智化改革+卓越人才培养”的战略部署。冰雪教研室主动回应时代命题，把AI赋能冰雪教学、训练、科研，作为本学期系列教研活动的主线。

二、“未来教练”到底是什么？

　　刘俊一教授重点介绍了“未来教练”平台。它不是普通的聊天机器人，而是冰雪垂直领域的冠军模型。

　　核心逻辑可以概括为“两个循环”：

　　·内部循环：依托楼下的冰雪运动大数据中心，把冰雪学科内部数据、赛事成绩、论文、训练计划等放在自建服务器中；

　　·外部循环：接入外部大模型，结合内部数据与专业思想，生成更专业的回答。

　　也就是说，它不是简单调用一个通用大模型，而是：先调用内部冰雪数据与专业思想，再结合外部大模型形成答案。

　　刘俊一教授强调，答案本身不是最关键的，关键是：你投喂什么，它就长成什么。内部资料越多，它越专业。

三、最亮的教学创新：学生和AI“五轮讨论”

　　第1期最有教学价值的部分，是刘俊一教授分享的课堂创新：学生必须和AI进行五轮讨论。

　　他以《体能训练》课为例。讲完“体能、体适能、运动素质”几个概念后，不是让学生简单写作业，而是要求学生：在平台上和AI进行五轮讨论。

　　第一轮，学生抛出问题，比如：“请帮我界定体能、体适能、运动素质三个概念之间的区别与联系。”

　　但老师要看的不是AI答案，而是学生在五轮追问中的：逻辑思维；批判性思考；对AI回答的质疑能力；问题与回答之间的关联性；能不能和AI“交锋”。

　　“我看的不是答案，是你和AI五轮交锋中的逻辑关系。”

　　“不是让AI去做这个事儿，而是用AI。”

　　刘俊一教授还提到，有高校已经开始用AI考试：给学生三个问题，让学生与AI进行五轮评判，最后看学生纠正答案的准确率。这给理论课评价提供了新思路。

四、冠军模型、大数据、AI眼镜……下一步更值得期待

　　刘俊一教授还介绍了下一步设想：

　　·训练计划生成：输入目标、周期、无损伤要求等，生成完整训练计划；

　　·冠军对标：未来可以让周洋、杨杰等冠军与“未来教练”对话，让系统学习冠军决策；

　　·知识洞察：把硕士、博士论文放入平台，形成专业知识库；

　　·AI训练场与AI眼镜：教练员戴AI眼镜训练，系统以教练视角记录训练过程，后台分析训练计划和训练负荷；

　　·裁判与成绩分析：AI在裁判、赛事成绩分析中的应用也在探索中。

　　他的判断是：现在学生都在用，全国都在用，你不用肯定落后。

五、AI会取代教练吗？

　　第1期讨论议题是：AI教练会取代人类教练吗？冰雪教学中人与AI的角色如何分工？

　　从刘俊一教授的分享看，答案很明确：

　　AI是辅助，不是替代；

　　教师是“主要作者”，AI是“辅助作者”；

　　人的经验、判断、专业思想仍然是核心；

　　AI的价值在于放大内部数据、专业积累和冠军经验。

　　一句话：AI不会取代教练，但会用AI的教练，可能会走得更快。

六、下期预告

第2期：“冬奥史多模型学习工作台”

——多款大模型工具赋能《冬季奥林匹克运动发展史》课程理论教学实践

主讲人：年青

时间：9月23日星期三

地点：体育学院（冰雪学院）水石之间会议室

从“单一书本研读”到“多AI工具分工协作完成深度学习”，理论课学习范式将如何转变？敬请关注。

AI赋能冰雪，不是一次活动，而是一场持续一学期的教学实验。

你期待AI在冰雪课堂里做什么？欢迎在评论区留言。

关注我们，锁定“AI赋能冰雪”系列教研活动。

初审｜刘俊一

复审｜杨　志

终审｜范　尧