研究目的:2017年公布的《中国学生体质监测发展历程》显示,中小学学生体质止跌回升,得到改善,但是大学生体质依然呈下降趋势,尤其是肥胖率持续上升。如何从根本上寻找有效途径帮助大学生培养积极运动态度,养成良好运动习惯,切实改善大学生体质已经成为高校体育教学改革的重要课题。教育部从2002年开始对全国学生进行体质健康测试,十几年间各高校都建立了完整的体质测试数据档案。面对历年积累下来的海量的学生体质测试数据,传统的数据处理分析方法很难深入探讨体质测试中各项指标之间错综复杂的相互关系,很难把握核心影响因素及其衍生影响。如何从大量数据中挖掘发现新信息,并以此提出更有效、更有价值的解决方案成为体质研究中的重点。数据挖掘是从大量原始数据中提取有价值的、事先未知的、隐含的、潜在有用并能被人理解的模式的处理过程,是发现新知识的重要手段,所以数据挖掘又被称为知识发现。常用数据挖掘的方法有关联规则、决策树、神经网络、Web页挖掘等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘,关联规则是其中最活跃的方法之一。本文运用数据挖掘技术中的关联规则法,对大学生各项体质测试指标的数据进行分析和挖掘,找出隐藏于数据表象下的有用的模式和规则,并据此提出有针对性的体育锻炼指导方案,在教学实践中进行检验和完善,最终形成有价值的、成熟的解决方案,为提高大学生体质健康水平提供了新的思路和途径。研究方法:数据挖掘法、实验法、数理统计法研究结果:大学女生全面均衡发展者较少,多数表现为单项短板型或双项短板型,部分女生整体素质薄弱,耐力素质、柔韧素质、力量素质亟待提高。有21%的总评为优秀的女生,表现为速度和力量耐力均优秀。有16%的总评为优秀的女生,表现为速度和柔韧性均优秀。有17%的总评为良好的女生,表现为心肺耐力及格、柔韧性优秀。女生中即使心肺耐力及格,但是力量耐力差或下肢爆发力差,总评成绩也仅为及格。有77%的总评成绩为不及格的女生,表现为心肺耐力、下肢爆发力、柔韧性均很差,属于体质弱势群体,需要进行适当的运动干预。研究显示引体向上合格,心肺耐力、柔韧性有一项优秀的男生,总评成绩为优,引体向上对男生体质总评成绩影响较大。有44%的总评为良好的男生,表现为心肺耐力及格、柔韧性优秀。有20%的总评为良好的男生,表现为速度及格、下肢爆发力优秀。体重指数超重或肥胖的男大学生,其心肺耐力、引体向上成绩直接影响着其总评成绩能否及格。综合分析,引体向上对学生体质评价的等级有较大影响,但是多数学生引体向上的成绩仅为合格,这表明引体向上一直是大学男生体质测试中整体得分偏低的一项。尤其在体重指数超重或肥胖人群中,有非常高的比例表现为心肺耐力不及格、引体向上不及格,这揭示出因肥胖导致的客观上的运动能力受限倾向非常突出。分析总结第一阶段挖掘得到的信息,认为女生需要着重提高心肺耐力、柔韧性,男生需要改善体重指数并着重提高心肺耐力、上肢力量。经过多次教学讨论,确定了一月一主题的校园系列体育活动开展方案,经过5个月的教学实践改革,实验结果显示:女生体质总评各等级均有所改善,除优秀、及格等级外,良好、不及格二个等级的提高经卡方检验显示差异具有显著性,达到实验前预期效果。男生体质总评除优秀等级外,其他三个等级的提高经卡方检验显示差异具有显著性。男生的1000m跑、引体向上不及格人数下降明显,但是男生的体重指数、引体向上平均提高幅度仍未完全达到实验前预期效果。综合分析认为,利用数据挖掘得到的信息,能为教学实践提供有价值的理论依据。由于体质各项目间的关系错综复杂,同时存在动态的发展变化,因此有必要积累覆盖面更宽广的数据资料,进行更严谨的数据挖掘工作,以促进教学改革方案的指向性更明确,实效性更强。研究结论:数据挖掘技术为大学生体质健康研究提供了有力帮助,但是要提高其在实际应用中对数据的深度分析效能,还需要解决以下几个问题:一是要为数据挖掘提供可靠的数据来源,建立规范化、标准化数据库并实现数据共享;二是要提高数据挖掘软件的大众化、可视化程度,实现知识发现过程中的人机交互,方便体育专业人员的研究使用,提高挖掘结果的可理解、可运用程度;三是打通技术壁垒,实现数据挖掘技术与专业体育数据分析系统的交叉融合,拓宽其在体育实践应用中的深度和广度,真正实现从数据到价值的转变。大学生体质健康水平的提高是实现健康中国战略目标的重要一环。目前关于大学生体质健康状况的研究多为阶段性成果,存在着一定的局限性。由于大学生体质健康状况受多种因素影响,而且始终处于动态变化中。面对不断发展变化的新情况、新问题,适时提炼共性问题,准确把握变化趋势,及时采取有效措施,持续改善和提高大学生体质,应成为一个不间断的研究过程。新技术、新手段要及时跟进,新结论、新方案要禁得起实践检验,高校体育教学改革无止境,大学生体质健康研究是个永恒的课题。