利用大数据收集信息功能，掌握学生体质健康数据
高校在学生健康管理过程中，必须依托客观真实的数据，体察数据反映的现象，才能有针对性地调整健康教育策略，提升学生体质健康水平。第一，学校注重体育测试相关数据的收集与整理，体育部准确掌握每一名学生的专业、班级、姓名、性别、出生日期、身高、体重等基础信息，形成学生个人体质健康数据。第二，学校在体能测试、学生体育设施使用频次等日常行为中逐步完善相关数据，为后续工作开展提供数据便利。如学校组织学生开展体质健康测试活动，通过跳远、跑步、坐位体前屈、肺活量、引体向上、仰卧起坐等项目，精准掌握学生每学年的测试数据，评估学生健康体质水平。第三，学校将体育课作为重点关注对象，将课堂教学时长、教学内容、学生体育技能掌握情况、教师课堂反馈等转化为相关数据，为学生体质健康提供可参考的数据。第四，学校鼓励学生广泛参与校园阳光跑等校园体育活动，并通过运动手环、手机APP等多元化智能终端与应用系统记录数据，监测学生在运动过程中的心率、血压等数据，并将医疗健康相关数据补充到学生体质健康监测数据之中，增强数据的完整性。
利用大数据信息分析功能，搭建体质健康监测平台
大数据技术的出现和发展，实现了数据信息收集，同时还可以实现数据分析功能，代替传统经验和直觉，进而指导实践。学校建立的体质健康监测数据平台，能够有效整合数据分析、健康指导、健康干预等功能，是提高学生健康体质的有效途径。
学校搭建的体质健康监测平台聚焦于多渠道数据采集，包括移动应用、智能健康设备、健康调查问卷、体质测试工作上报数据等，这些数据源将提供全面、多层次的信息，涵盖学生的运动、生理状况、饮食、睡眠等多个方面，为体质健康监测提供更为细致和全面的基础。在数据整合阶段，运用统一标准化、数据清洗与筛选等手段，为后续的信息分析提供高质量的数据基础，为每一名学生建立个性化的体质健康档案，形成一个全景式的学生健康信息系统。另外，在搭建体质健康监测平台的核心环节，学校充分发挥大数据信息分析的功能，通过数据挖掘技术，系统将挖掘潜在的健康模式和规律，例如学生的运动偏好和适宜的运动时间。模式识别和预测分析为学生体质健康建立预测模型，提前发现潜在的健康风险并实施干预。实时监测与反馈则通过及时反馈个性化的健康建议，鼓励学生养成良好的生活习惯。这些分析功能都为提升学生体质健康水平提供了全面、精准的支持。
利用大数据信息反馈功能，制定健康体质干预办法
为全面提升大学生的体质健康水平，学校构建了多功能、智能化的体质监测平台，充分发挥大数据信息反馈功能的作用，结合个性化的体质健康干预办法，为学生提供全方位的健康服务。
首先，学校利用大数据信息反馈功能，通过实时监测与数据更新，及时获取学生的健康数据，确保信息的准确性与实时性。随后，学校通过数据分析与个性化建议，深入挖掘学生健康数据中的模式和规律，为每一名学生制定个性化的健康建议。通过数据可视化技术，平台能够直观呈现庞大的健康数据，帮助学生和管理者更好地了解体质健康情况。
其次，学校基于大数据分析的结果和个性化的健康建议，制定相应的体质健康干预办法。方案涵盖个性化运动方案、饮食调整建议、心理健康干预措施及定期健康课程与活动推送，引导学生形成更为健康的生活方式，提升整体体质健康水平。
最后，为确保体质健康干预措施的实际效果，建立有效的效果评估与改进机制。学校通过定期对学生体质健康状况进行评估，不仅能够及时了解健康干预的实际效果，还有助于及时发现问题并调整健康干预措施，使其更加贴合学生实际需求。通过这一整合性的健康服务模式，为学生提供更为智能、个性化的体质健康管理服务，为学生提供全方位的健康支持，助力他们更好地实现体质健康的全面提升。
（中国教育报 2024年3月12日第11版）