推荐 | 人工智能辅助体育教学（AIPE）
关键词：AIPE
编者按
本期小编为大家带来一个有趣的人工智能与体育相结合的项目展示。该项目官方网站“北京大学AI体育助理系统”已于2020年5月上线，并应用于北京大学2020春季学期的线上教学中。特别欢迎对该项目感兴趣的小伙伴们加入研发团队！
项目简介
AIPE（Artificial Intelligence Physical Education）是人工智能应用到体育教学领域的一次跨越性的尝试。项目团队针对2020年疫情后的线上教学，初步研发了人工智能体育教学线上评价系统。该系统于2020年5月上线，并应用于北京大学2020春季学期的线上教学中。
该项目利用计算机视觉技术中的单视角人体姿态估计算法，通过一段视频即可恢复三维空间中的人体骨架，并结合专业的体育评价指标开发相应的评价算法，对视频中运动者的体育训练做出图文评价。AIPE 打破了时空的限制，让智慧体育教学成为现实。
值得一提的是，北京大学计算中心的“未名一号”高性能计算平台提供了超强的算力支持，为该项目实现多人同时参与线上体育教学提供了保障。
AIPE 以案例研究入手，选取不同类型的体育教学内容，目前包括三类常见的体育项目：身体动作（Functional Movement Screen，功能性动作筛查）、基本技术学习（瑜伽部分体式动作组合）和复杂运动技术（篮球运球上篮运动技术、羽毛球颠球技术）为研究对象，通过体育科学和信息学科的深入交叉，研究体育教学内容的结构化知识表示标准化问题，并以此为基础探索体育教学与评测的智能化新方法，通过新媒体交互平台实现教与学高度融合的体育教学模式的创新。
学生仅需登陆 AIPE 新媒体数据交互平台（aipe.pku.edu.cn），上传自己拍摄的运动视频，AI 评价系统即可通过“未名一号”高性能计算平台对视频素材进行人体姿态估计和关键帧评价，并将结果返回给 AIPE。教师可通过 AIPE 审核评价结果，确认无误后由 AIPE 生成评价结果报告；学生可通过邮箱或短信收到初审、复审通知，登陆 AIPE 查看详细的评价报告，获取专业、客观、精确的指导，纠正不当的训练方式，随时随地得到及时有效的训练反馈。AIPE 自上线后，大大提高了体育教学的灵活性与交互性，获得师生广泛好评。
让我们通过一个短视频来了解 AIPE 吧。
团队介绍
该项目由北京大学信息科学技术学院前沿计算研究中心王亦洲课题组与体育教研部、计算中心、教育学院、中国语言文学系（计算语言方向）合作，组建了包括体育教学、计算机视觉、知识图谱、新媒体数据交互等研究团队。项目核心成员包括：
→信息科学技术学院：李素建长聘副教授、王亦洲教授
→体育教研部：赫忠慧教授、亓昕副教授、张亚谦副教授、欧阳泽蔓助理教授
→计算中心：范雪松高级工程师
→教育学院：郭丛斌研究员
→中国语言文学系：詹卫东教授、周韧研究员
项目获奖
该项目自启动以来，获得多项奖励。
《基于人工智能的功能性动作检测方法及系统》发明专利
全国首届智慧学校体育建设与发展论坛一等奖
2020年第十三届全国高校田径运动科研论文报告
2020年度北京大学“教学新思路2.0”优先项目
2020年北京大学教学优秀奖
北京大学2020年在线教学优秀案例
北京大学第三届创新教与学论文评选一等奖
北京大学第九届创新教与学应用大赛一等奖
部分获奖证书
研发初衷
2020年新冠疫情暴发以来，人们的生活受到了巨大的冲击。随着疫情的发展，大规模在线教学实践推动了我国在线教育的迅猛发展，也促使我国在线教学、信息化教学跨上新台阶。
然而，当前的教育模式，特别是在体育教学中，教师通常以言传身教的方式对少量的学生（通常几十人）示范讲解技术动作，在随后的考试中逐一对学生的完成情况进行检查评估。这种教学方式存在三个问题：（1）教师对学生完成技术动作的评判很可能会存在主观性和不一致性；（2）教师在有限的时间内通常只能对少数学生的典型问题进行指导，而无法做到对每位学生各自存在的问题进行有针对性（个性化）的指导；（3）学生在课后练习中很难再得到教师的指导，缺乏教学的灵活性与交互性，影响教学效果。这些一直是困扰体育教育工作、限制大规模个性化体育教育发展的瓶颈问题。
AIPE 应运而生，以体育教学内容的结构化知识表达、运动技术的量化解析为出发点，立足身体动作和运动技术的标准化研究，融合人工智能技术和新媒体技术，推动体育教学的信息化和智能化发展。针对传统体育教学方式的局限性，该项目希望通过人工智能技术和新媒体交互平台探索人工智能辅助体育教学的新范式。
未来展望
2020年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于全面加强和改进新时代学校体育工作的意见》，其中提到“启动在高校招生中使用体育素养评价结果的研究”。在此背景下，基于人工智能技术探索更有效的体育教学方法和客观公平的体育素质评价方法变得极具价值。项目研究成果将为中考、高考客观公平的体育素质评估提供新思路。
成员招募
欢迎热爱 AI，热爱体育，对人工智能在体育中的实际应用感兴趣的小伙伴们加入项目组，期待你与我们一起用 AI 创造更智能的世界。
联系：王亦洲课题组 cihai@pku.edu.cn
图文 | 伍汝杰
Computer Vision and Digital Art (CVDA)
About CVDA
The Computer Vision and Digital Art (CVDA) research group was founded in 2007 within the Institute of Digital Media at Peking University led be Prof. Yizhou Wang. The group focuses on developing computational theories and models to solve challenging computer vision problems in light of biologically plausible evidences of visual perception and cognition. The primary goal of CVDA is to establish a mathematical foundation of understanding the computational aspect of the robust and efficient mechanisms of human visual perception, cognition, learning and even more. We also believe that the marriage of science and art will stimulate exciting inspirations on producing creative expressions of visual patterns.
CVDA近期科研动态
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