導 語

在當今數字化浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的速度改變著我們的生活和運動方式。從專業運動員到健身愛好者，AI驅動的數字教練（Digital Coaching,）正逐漸成為體育訓練領域的新寵。它們不僅能提供個性化的訓練計劃，還能實時監測運動表現、給予反饋，甚至激發用戶的運動熱情。然而，這一新興技術背后也隱藏著諸多挑戰：數據隱私、倫理問題、用戶接受度……這些都可能成為數字體育教練被廣泛應用的絆腳石。本文系統綜述了AI在數字體育教練中的相關研究，并展望了未來這一研究領域的方向。

作者:Matthias Jud , Stefan Thalmann

編譯：王鵬

如欲閱讀原文，全文見于：Jud, M., & Thalmann, S. (2025). AI in digital sports coaching – a systematic review. Managing Sport and Leisure, 1–17. https://doi.org/10.1080/23750472.2024.2449016

研究背景

數據分析在專業體育教練中已有30多年的歷史，并且在大眾體育中也越來越受歡迎。隨著智能手機和可穿戴設備的普及，數字教練（Digital Coaching）逐漸興起。AI技術的引入使教練功能從單純的描述性數據分析轉變為能夠給用戶提供預測性建議，為運動員提供個性化訓練計劃和實時反饋。盡管目前關于AI在體育教練中的研究大多集中在特定技術或案例研究上，但尚無全面綜述。本研究旨在通過系統性文獻綜述，探討AI在數字體育教練中的應用現狀、功能和挑戰，并提出未來的研究議程。

數字教練的定義

數字教練（Digital coaching）是一個新興的研究領域。關于它的定義，Kari 和Rinne認為數字教練指的是“由軟件自動生成、與運動健康有關的、無須人工干預的信息技術教練活動”。Weimann等人表示，數字教練沒有統一的定義，在文獻中也常常將“電子教練（e-coach）”、“AI教練（AI coach）”或“數字教練（digital coach）”等術語互換使用。Kettunen等人指出，對心率等生命體征的監測、數據搜集和解讀最初是為了提升運動員的表現，由于人類教練在數據解讀和傳達中的角色，所收集數據的分析曾經非常的專有，數字教練有望使這一服務更加普及和大眾化，因為它不僅提供反饋，還可以為用戶追求健康和健身目標提供更加具體的建議。

研究結果

文獻綜述的結果大致可分為三個部分：數字教練的功能、外觀和挑戰。

數字教練的功能

數字教練的核心功能通常包括個性化訓練計劃、實時反饋、目標設定、營養支持、激勵機制等。這些功能通過AI技術實現，能夠根據用戶的背景、目標和實時數據進行動態調整。（1）營養支持功能：在一項實證研究中，受訪者表示，體育領域的數字教練應該具備與營養支持和體重管理相關的功能。從青少年到年輕的老年人等不同年齡群體都表達了同樣的感受，人們們期望數字教練能夠將營養相關功能納入其功能范圍，例如測量能量消耗和提供飲水或進食提醒。（2）訓練/鍛煉功能：數字教練的一個基本特征是提供人工智能生成的鍛煉建議，這些建議根據個人用戶的需求量身定制，并在整個鍛煉過程中持續監控，提供個性化的建議充分體現了 AI 驅動的數字教練的潛力，它使系統能夠深入了解用戶的運動表現、能力、目標和行為。（3）激勵功能：類似于人類教練的數字教練應該包含激勵元素，值得注意的激勵功能包括游戲化元素，例如頒發獎品、創建排行榜、提供與其他用戶的比較機會等。Kettunen 等人觀察到，在鍛煉期間向用戶提供反饋是一項重要功能，反饋的傳遞方式因用戶的年齡、運動狀態（初學者、高級、專業）以及之前在體育運動中使用技術的經驗而異。

數字教練的外觀與用戶體驗

數字教練通常以智能手機應用或可穿戴設備（如智能手表）的形式出現。用戶體驗和設備的直觀設計是影響用戶接受度的重要因素。研究發現，用戶更傾向于佩戴形式的數字教練，如智能手表，這種形式便于用戶在運動過程中實時獲取反饋。

數字教練未來發展面臨的挑戰

數字教練未來發展面臨的挑戰包括以下四個方面。（1）運動類型差異：耐力運動（如跑步、騎行）更容易實現量化和AI支持，而團隊運動或技術性運動（如拳擊、舞蹈）則面臨更大挑戰。（2）倫理問題：AI的個性化推薦可能導致信息的不對稱性，而過度依賴于AI可能削弱人類的決策能力，甚至導致“算法不公”。（3）數據質量和隱私：用戶對長期追蹤并使用自身數據愈發敏感，數據隱私和安全性是用戶關注的重點，尤其是涉及個人健康數據時。（4）用戶接受度：用戶對數字教練的接受度取決于其感知到的價值，特別是運動員和數字教練之間的互動關系值得關注。

未來研究議程

文章也提出了這一領域未來研究的方向，可以重點關注以下幾個方面：

商業模式創新，可以探討AI如何影響現有體育教練商業模式，是否會催生新的市場參與者。

運動員與教練的影響，可以研究AI如何增強教練與運動員的合作關系，以及AI在不同運動中的適用性。

技術互動，可以研究研究人機交互，尤其是AI如何通過可穿戴設備或移動應用提供實時反饋。

數據保護與隱私，探討用戶對數據共享的意愿，以及如何確保AI決策過程的透明度。

利益相關者的接受度，研究教練和運動員在使用數字教練時可能面臨的適應挑戰。

作者：王鵬