北京体育大学体育工程学院

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院系概况

发文时间：2022-06-15 撰稿人：

一、体育工程学院简介

体育工程学院以“体育学”特色学科为基础，融合计算机科学与技术、人工智能技术、电子科学与技术、信息与通信工程以及生物医学工程等多个工科学科，围绕学校“建设国内影响较大的具有体育教育特色的综合性教学研究型大学”的总体目标，以学校“双一流”建设为契机，聚焦“体育强国”和“健康中国”战略需求，坚持以项目转型发展为核心，以科技化转型和国际化转型为驱动，将信息化、智能化和国际化贯穿到学院发展的全过程。

学院现有教师30余名，其中“千人计划”教授1人、教授3人、副教授6人，教师主要来自于北京大学、中国科学院大学、美国约翰•霍普金斯大学、西班牙马德里理工大学、英国谢菲尔德大学、爱丁堡大学、美国伊利诺伊大学香槟分校等国内外知名高校。学院开设有智能体育工程、数据科学与大数据技术两个本科专业，拥有电子信息类专业硕士学位（0854）授予权，其中“数据科学与大数据技术”2019年、“智能体育工程”2021年分别获批北京市“双一流”建设专业。在专业建设过程中，我院坚持贯彻“学生中心、产出导向、持续改进”三大理念，主动对标《华盛顿协议》和中国工程教育专业认证标准（2020版）要求，在培养目标、课程体系、评价机制等方面持续改进，形成“+体育”类“智能体育工程”专业和“数据科学与大数据技术”专业的专业建设规范并加以推广。

在科研方面，体育工程学院按照学校“三个转型”的发展部署，紧密对接国家的重大战略需求，学院目前承担两项国家自然科学青年基金项目“基于压缩感知的脑电信号重构和稀疏表示”和“数据驱动的团队运动多时空决策与表现评价模型研究”以及一项国家自然科学基金面上项目“时空数据驱动的团体运动表现分析与评价技术研究”，另外还主动承担了国家重点研发计划项目“人体运动促进健康个性化精准指导方案关键技术研究”、科技冬奥项目“冬季项目运动员专项能力特征和科学选材关键技术的研究”、“穿戴式冰雪运动装备运动风险和效能评价关键技术平台研究”、“智慧冰雪场”、以及科技部2030新一代人工智能重大项目“对抗推演关键技术及系统研发”等多个国家级课题，并与多个运动项目国家队、阿里云、华为技术有限公司、中国航天科工集团等建立了良好的合作关系，并且与华为科技有限公司、小米科技有限公司等达成了合作框架协议。

学院积极落实国际化办学定位，在科学研究和人才培养方面紧盯世界一流，每年定期举办“智能科技与智能体育”国际论坛，邀请国际上智能体育、运动装备设计、大数据、运动分析、智能训练科技、智慧健康等领域的顶尖专家深入进行学术交流，与西班牙马德里理工大学体育运动科学学院、谢菲尔德哈勒姆大学运动工程研究中心、纽约州立大学布法罗分校计算机与工程系实现了科研工作和人才培养的常态化协作。

二、名师介绍

刘昊扬，博士，教授，是国家第11批“千人计划”入选专家，毕业于美国约翰•霍普金斯大学，教授级高级工程师，博士生导师、博士后导师；北京市侨联副主席、北京市政协委员。在国际学术期刊、会议发表论文数十篇，出版专著一部。参与了科技部国家重点研发计划项目、中科院先导科技专项等多项国家重点研发课题，还参与起草国家标准“可穿戴式交互设备规范”，获得“基于MEMS惯性传感器的动作捕捉技术”等30项专利、6项软件著作权授权，研究范围包括传感器网络、模式识别、人工智能、人体运动科学及虚拟现实等领域。

沈燕飞，教授，博士生导师，中国科学院大学博士，北京体育大学体育工程学院（中国体育大数据中心）副院长，曾就职于中国科学院计算技术研究所、小米科技有限公司和北京邮电大学。作为项目主持人承担了三项国家自然基金项目、科技部重点研发课题、以及科技冬奥等多个国家级课题等，累计发表学术论文50余篇，申请了7项技术发明专利，并被中国音视频编解码技术标准工作组（AVS）采用。获得北京市科技技术一等奖（2008年）、第三届（2018年）中国科协优秀科技论文奖以及中国卫星导航定位协会科技进步奖三等奖。

崔一雄，副教授，研究生导师，博士毕业于西班牙马德里理工大学体育运动科学学院。主要研究方向为运动表现分析、智能体育工程、体育大数据。承担国家自然科学基金青年项目、科技部2030新一代人工智能重大项目“对抗推演关键技术及系统研发”项目子课题、中国博士后科学基金特别资助项目；参与“科技冬奥”国家重点研发计划项目课题。入选全国博士后管理委员会 “博士后国际交流计划”引进项目。公开发表学术研究20余篇(SCI/SSCI索引论文18篇)，担任等多个运动科学国际期刊审稿人。

三、学院本科专业介绍

智能体育工程本科专业（专业代码 040206，四年制，本科专业）

培养目标

培养符合新时代体育事业发展需要的创新型体育科技人才。在人才培养工作中坚持“五育并举，德育为先”，注重学科交叉和创新实践，培养掌握体育学、计算机科学、信息科学相关基础理论知识，具备信息处理与控制相关应用能力和较强实践工作能力，能在智能体育、体育大数据、互联网、计算机技术及其他电子技术等方面从事教学、科研和管理的高水平复合型体育科技人才。

主要基础课程和主要专业课程

高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、多元统计分析、计算机导论、智能体育概论、人体解剖生理学、运动学习与控制、程序设计C语言、面向对象技术、数据结构与算法分析、计算机组成原理、数据库原理与应用、操作系统、计算机网络、电路与电子技术基础、数字信号处理、数字图像处理、机器学习、体育装备概论、人体运动感知、人体生理信号分析和体育装备设计等。

数据科学与大数据技术专业（专业代码 080910T ，四年制，本科专业）

培养目标

培养德、智、体、美、劳全面发展，胜任在体育领域从事调查统计、统计信息管理、竞赛大数据分析等工作的应用型复合型人才。要求掌握统计学基本理论和方法，包括面向大数据应用的数学、计算机科学等学科基础知识和统计学推断的基本理论、方法、技能，熟悉体育运动项目的特点和规律，严格接受科学研究的规范化训练，能熟练运用计算机技术等方法进行运动信息采集和数据分析；具备扎实的理论知识和实践能力，能够在体育大数据、计算机技术等方面从事教学、科研和大数据应用开发的高水平创新型体育科技人才。

主要基础课程和主要专业课程

高等数学、线性代数、概率论与数理统计、计算机导论、智能体育概论、离散数学、多元统计分析、程序设计C语言、人体解剖生理学、电路与电子技术基础、面向对象技术、数据结构与算法分析、计算机组成原理、运动学习与控制、数据库原理与应用、操作系统、数字信号处理、机器学习、运动表现分析、数字图像处理、大数据技术原理与应用、体育数据统计方法与应用。