2025年大学《智能体育工程》专业题库- 运动营养智能化补给系统

2025年大学《智能体育工程》专业题库——运动营养智能化补给系统考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、单项选择题（本大题共15小题，每小题2分，共30分。在每小题列出的四个选项中，只有一项是最符合题目要求的。请将正确选项字母填在题后的括号内。）1.运动中，人体主要依赖以下哪种能量系统提供即时能量？（）A.糖原酵解系统B.有氧氧化系统C.脂肪有氧氧化系统D.磷酸肌酸系统2.以下哪种营养素是人体必需但不能自身合成，必须通过膳食摄取的？（）A.蛋白质B.脂肪C.维生素CD.碳水化合物3.在长时间耐力运动中，维持血浆渗透压和补充细胞外液容量至关重要的电解质是？（）A.钠B.钾C.镁D.氯4.智能运动营养补给系统的核心目标是？（）A.提供最贵的营养补充剂B.确保运动员摄入足量卡路里C.根据个体实时生理状态和运动需求，精确调整营养素摄入D.替代运动员的日常饮食5.以下哪种技术通常用于实时监测运动员的心率变异性（HRV），并作为营养需求或恢复状态的参考指标？（）A.光学容积脉搏波描记法（PPG）B.伽马射线扫描C.磁共振成像（MRI）D.超声波多普勒6.运动员在进行高强度间歇训练（HIIT）前后，需要重点补充哪种营养素以促进糖原快速恢复？（）A.脂肪B.蛋白质C.碳水化合物D.维生素7.生物传感器在运动营养智能化补给系统中的作用主要是？（）A.进行市场营销推广B.存储营养数据库C.实时检测运动员的生理生化指标D.调制补给品的味道8.以下哪项不是个性化运动营养方案的依据？（）A.运动项目类型和强度B.运动员的年龄、体重和性别C.运动员的训练水平和经验D.当地天气状况9.利用可穿戴设备监测运动中的血糖波动，进而智能调控碳水化合物摄入，属于哪种智能化补给策略？（）A.基于时间的固定补给B.基于心率的调整补给C.基于血糖反馈的闭环补给D.基于运动表现的模糊补给10.运动营养智能化补给系统中的“大数据”主要来源于？（）A.单个运动员的历史数据B.运动队所有成员的集体数据C.公开的研究文献D.以上都是11.在运动营养领域，人工智能（AI）技术主要应用于？（）A.自动化生产营养补充剂B.开发智能化的营养补给设备C.分析复杂生理数据，预测营养需求，优化补给策略D.设计运动员的食谱12.补充肌酸的主要目的是？（）A.提供主要能量来源B.增加肌肉水分C.提高肌肉力量和爆发力D.加速肌肉恢复13.以下哪项技术是实现运动营养智能化补给系统互联互通的关键？（）A.传统无线通信（如蓝牙）B.物联网（IoT）技术C.单片机编程D.人工神经网络14.运动中过度补充电解质可能导致的潜在风险是？（）A.低血糖B.高血压C.肌肉痉挛加剧D.肾脏负担过重15.智能运动营养补给系统相比传统补给方式，其最显著的优势在于？（）A.成本更低廉B.操作更简单C.更加精准、个性化和有效D.更具娱乐性二、填空题（本大题共8小题，每空1分，共10分。请将正确答案填在题中横线上。）16.运动员在长时间高强度的热应激运动中，除了补充水分，还需要重点补充______和______等电解质。17.传感器是智能运动营养补给系统的“眼睛”和“耳朵”，用于采集运动员的______数据和______数据。18.运动营养学中，常说的“宏量营养素”是指______、______和______。19.基于生物反馈的智能化补给，其核心在于建立一个“______→处理→决策→执行→反馈”的闭环控制系统。20.运动后，为了促进肌肉修复和糖原合成，通常建议在______小时内补充蛋白质和碳水化合物。21.维生素______是参与能量代谢不可或缺的辅酶成分。22.智能运动营养补给系统通过分析运动员的生理指标、运动数据和个人信息，旨在实现______的补给方案。23.物联网（IoT）技术在运动营养领域的应用，使得设备能够______和______，实现远程监控和智能管理。三、名词解释（本大题共4小题，每题5分，共20分。请解释下列名词的含义。）24.个性化营养补给25.生物传感技术26.运动营养信息化平台27.闭环营养补给系统四、简答题（本大题共4小题，每题6分，共24分。请简要回答下列问题。）28.简述运动中水盐丢失的主要途径及其对机体的影响。29.简述可穿戴设备在运动营养监测中至少三种不同的应用方式。30.简述运动营养智能化补给系统与运动员表现提升之间的关联。31.简述在运动训练中实施智能化营养补给需要注意的伦理问题。五、论述题（本大题共1小题，15分。请就下列问题展开论述。）32.以一个特定运动项目（如马拉松、游泳或篮球）为例，详细论述如何运用智能运动营养补给系统来优化运动员的赛前准备、赛中补给和赛后恢复过程，并分析其关键环节和潜在挑战。试卷答案一、单项选择题1.B2.C3.A4.C5.A6.C7.C8.D9.C10.D11.C12.C13.B14.D15.C二、填空题16.钠；钾17.生理；运动18.蛋白质；脂肪；碳水化合物19.传感器20.1-221.B22.个体化23.连接；通信三、名词解释24.个性化营养补给：指根据个体运动员的遗传背景、生理状态、运动项目特点、训练水平、比赛安排以及实时生理反馈等信息，制定并调整的具有高度针对性的营养素摄入方案。25.生物传感技术：利用生物材料（如酶、抗体、核酸等）或生物效应物质与特定分析物发生识别反应时产生的信号变化，通过传感器将其转换为可定量检测的电信号或其他信号的技术，用于实时监测人体生理生化指标。26.运动营养信息化平台：指集成数据采集（如生理数据、运动数据）、数据处理与分析、营养知识库、个体化方案生成、补给品管理、信息反馈与沟通等功能于一体的数字化系统或网络平台，支持运动营养的智能化管理。27.闭环营养补给系统：指通过传感器实时监测运动员的生理状态或运动表现等反馈信息，这些信息被传输到处理系统（如算法或决策支持软件），系统根据预设模型或实时分析结果生成相应的补给指令，指导执行系统（如智能补给设备或提醒）进行营养素补充，并持续监测效果形成反馈，不断循环优化补给过程的智能化系统。四、简答题28.运动中水盐丢失主要通过汗液排出。主要途径包括：①经皮肤表面蒸发散失水分；②随汗液流失钠、钾、氯、镁等电解质。影响：轻度脱水可能导致体温调节障碍、疲劳感增加；中重度脱水可引起心率加快、血压下降、运动能力显著下降甚至热衰竭；电解质紊乱可能导致肌肉痉挛、心律失常等。及时适量的水盐补充对于维持体温、保持心血管功能、维持渗透压平衡和肌肉正常收缩至关重要。29.可穿戴设备在运动营养监测中的应用方式：①实时生理参数监测：通过心率带、智能手表等监测心率、心率变异性（HRV）、血氧饱和度等，反映运动强度、疲劳程度和恢复状况，为营养需求调整提供依据；②运动表现追踪：通过GPS设备、加速度计等记录运动距离、速度、强度、步频步幅、姿态等数据，评估训练负荷和竞技状态，关联营养支持效果；③生物电信号分析：如肌电（EMG）监测肌肉活动状态，神经电生理监测（如经皮神经电刺激）评估神经疲劳，指导针对性营养干预；④综合数据分析与预警：将多源数据整合，通过算法分析运动员的整体状态，预测潜在风险（如过度训练、营养不足），并给出营养建议。30.运动营养智能化补给系统通过精准监测和实时分析，能够根据运动员的个体差异和实时需求调整营养摄入，从而优化运动表现。其关联体现在：①提升能量供应效率：精确补充碳水化合物，维持血糖稳定和肌糖原储备，保证持续高强度运动能力；②增强肌体恢复能力：根据训练负荷和恢复阶段，智能调控蛋白质、氨基酸和抗氧化物质的补充，加速肌肉修复、减少炎症反应、缩短恢复时间；③维持水盐平衡：实时监测电解质水平，及时补充钠、钾等，预防脱水、肌肉痉挛和心血管问题，保障运动安全；④促进适应与成长：通过个体化营养方案，支持运动员更好地适应训练负荷，提高训练效果，促进身体机能和运动能力的长期发展。31.运动训练中实施智能化营养补给需要注意的伦理问题：①数据隐私与安全：运动员的生理数据、健康信息、营养状况等高度敏感，系统必须确保数据采集、存储、传输和使用的合规性与安全性，防止泄露和滥用，尊重运动员的隐私权；②公平性与歧视：智能化系统可能因算法偏见或数据偏差，导致对不同个体（如性别、种族、体能差异大者）的营养建议存在不公平，可能加剧训练效果差距，甚至形成基于营养的隐性歧视；③过度依赖与责任界定：过度依赖智能系统可能削弱教练员和运动员的判断力、自我监控能力，当系统出现故障或建议不当导致问题时，责任归属难以界定；④可及性与资源分配：先进的智能化营养补给技术和设备成本高昂，可能仅限于经济条件好的团队或个人，加剧体育资源分配不均，影响竞技体育的公平性；⑤算法透明度与偏见：系统背后的算法可能存在未知偏见或未充分验证的缺陷，其决策过程不透明，难以让人信服和质疑，可能误导营养实践。五、论述题32.以马拉松运动员为例，智能运动营养补给系统可贯穿赛前、赛中、赛后全过程优化表现。赛前准备阶段：系统通过收集运动员长期训练的生理数据（如基础心率、最大摄氧量、HRV）、运动表现数据（如跑步经济性、配速稳定性）以及个人基本信息（年龄、体重、饮食习惯），结合目标赛事的特点（距离、赛道海拔、天气），利用信息化平台中的知识库和预测模型，生成个性化的基础营养方案，包括宏量营养素（蛋白质、碳水、脂肪）和微量营养素（维生素、矿物质）的推荐摄入量。系统还会根据运动员的恢复状况，推荐相应的补剂（如胶原蛋白、肌酸、电解质），并通过分析历史数据，预测可能出现的营养风险，提前制定干预措施。同时，可穿戴设备持续监测其训练适应性和疲劳累积情况，系统据此动态调整营养策略。赛中补给阶段：系统通过可穿戴设备实时监测运动员的心率、核心体温、GPS定位（速度、距离）等数据。当心率、体温超过预设阈值或运动速度明显下降时，系统自动触发补给建议（通过连接的智能补给包或App提醒），精确指导运动员在关键补给站或按需补充水分、电解质（特别是钠）、快速吸收的碳水化合物（如运动饮料、能量胶），并可能根据实时心率和血氧数据（需更先进的设备）调整碳水摄入速率。对于个体反应，系统会记录补给后的生理指标变化，用于后续策略优化。例如，若发现某运动员在特定配速下心率上升过快，系统可能建议提前增加碳水摄入或调整配速。赛后恢复阶段：比赛结束后，系统整合赛中实时数据、赛后测量的指标（如心率恢复时间、体重变化、血乳酸水平）以及运动员的主观感受反馈，全面评估运动负荷和恢复程度。基于这些数据，系统生成精细化的恢复营养方案，强调高优质蛋白质（促进肌肉修复）和充足碳水（补充糖原）的摄入时机与比例（如建议在赛后30-60分钟内补充），并根据需要推