You will be provided with a reference and some statements. Please determine whether each statement is 'supported', 'unsupported', or 'unknown' with respect to the reference. Please note:
First, assess whether the reference contains any valid content. If the reference contains no valid information, such as a 'page not found' message, then all statements should be considered 'unknown'.
If the reference is valid, for a given statement: if the facts or data it contains can be found entirely or partially within the reference, it is considered 'supported' (data accepts rounding); if all facts and data in the statement cannot be found in the reference, it is considered 'unsupported'.

You should return the result in a JSON list format, where each item in the list contains the statement's index and the judgment result, for example:
[
    {
        "idx": 1,
        "result": "supported"
    },
    {
        "idx": 2,
        "result": "unsupported"
    }
]

Below are the reference and statements:
<reference>
硕尔达体育课堂跳绳训练与运动负荷实时监测案例研究 - 北京桂花网



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硕尔达体育课堂跳绳训练与运动负荷实时监测案例研究
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硕尔达体育…

背景

跳绳运动是青少年体育锻炼中的重要项目之一，能够有效提升学生的心肺功能、肌肉力量、骨健康、协调性以及运动兴趣。但在传统体育教学中，学生跳绳成绩和运动负荷数据往往依赖人工计数、人工记录和课后统计，数据采集效率低，过程不可视，教师也难以及时掌握学生在运动过程中的心率变化和运动强度。

随着校园体育数字化建设不断推进，学校对体育课堂、大课间运动、体质测试、课后体育作业等场景提出了更高要求。体育老师不仅需要掌握学生“跳了多少”，更需要了解学生“运动负荷是否合理”“心率是否处于安全区间”“运动效果是否达标”，破解传统体育教学“难量化、难记录、难监督、难分析”的痛点。

应用场景

方案覆盖中小学校园班级日常健康管理、体育课教学、高校体育学院训练、体育科研课题、职业运动队训练等场景，通过可穿戴设备+蓝牙物联网+云平台，实现运动数据全流程采集、传输、分析与预警，赋能精准教学、科学训练与课题研究。

项目需求

在项目实施前，体育教学和训练管理主要面临以下需求：

跳绳成绩需要自动采集

传统人工计数方式效率低，难以同时统计大批量学生的跳绳成绩，也不便于形成长期数据档案。

运动负荷需要实时监测

体育老师和教练需要实时掌握学生或运动员的心率变化、运动强度和运动风险，避免运动过量或训练不足。

课堂与操场场景需要分别适配

学校既有班级教室、体育课堂等日常场景，也有操场、训练场等固定区域，需要不同形态的蓝牙网关支持灵活部署。

数据需要自动上传云平台

跳绳、手环、心率臂带等设备产生的数据，需要自动汇聚到平台，便于教师、教练、家长和管理人员实时查看分析。

高校和专业训练场景需要数据支撑

对于高校体育学院、专业运动队和科研机构而言，系统不仅要满足日常训练管理，还要支持运动负荷分析、体能评估和课题研究数据积累。

解决方案

桂花网采用M1000 、M1500、M1500-XT三款蓝牙网关，为硕尔达打造一套稳定、高效、安全，既可以固定安装又可以移动使用的蓝牙数据采集传输系统，构建智能、灵活、易操作的数据采集传输方案，全面实现校园全场景运动数据稳定回传。

1.日常班级教学场景

校园各教室统一部署M1500，全面接入学生智能手环，常态化采集心率、运动负荷等健康数据，实现全校学生基础体质指标的长效监测与统一管理。

2.操场及专项训练场景

固定部署

M1500-XT（M1500 的室外增强版本），适配户外复杂环境，稳定对接智能跳绳、运动手环等各类终端设备，保障户外训练数据的稳定采集。

3.跳绳及心率专项监测场景

硕尔达跳绳一体机采用4G蓝牙网关 M1000，可同时稳定连接60条智能跳绳，实时采集运动数据并自动上传至云端平台。体育老师通过手机小程序，即可同步查看60名学生的一分钟跳绳成绩，完成实时监测与数据统计。 M1000还同时对接了硕尔达心率臂带一体机，单套系统兼容60台心率臂带设备。网关高频采集心率数据并同步上云，每秒完成一次心率采样，自动运算分析课堂运动指标，实时展示学生即时心率、班级平均心率、最高/最低心率等关键数据。

整套方案全面兼容智能手环、智能跳绳、专业心率臂带多类型蓝牙终端，数据采集全面高效、传输稳定可靠。帮助体育教师与专业教练员摆脱传统经验化教学模式，以精准量化的运动数据为支撑，实现训练指导个性化、体育教学科学化、课堂管理精准化。

技术优势

桂花网蓝牙网关具有以下技术优势：

低成本：使用更少的网关覆盖更广的范围，可扫描、连接更多的可穿戴设备，综合成本低。

高适配性：自研协议栈，可根据不同终端调整蓝牙底层参数，确保数据稳定、高效传输。

易安装：支持固定安装、桌面放置、壁挂安装等多种灵活方式。

易扩展：支持边缘计算、灵活的应用层对接接口、负载均衡等功能。

M1000蓝牙网关

M1000 是支持 4G 回传的蓝牙小网关。体积小巧、易安装、易使用，蓝牙性能卓越。在无遮挡环境下，可扫描并连接可达150 米距离内的蓝牙 4.x 设备，单台可同时连接 20 个蓝牙设备，特别适用于移动、快速部署且蓝牙设备密度不高的场景，性价比极高。

M1500蓝牙网关

M1500蓝牙网关支持Wi-Fi、以太网回传，以太网/PoE供电，它能扫描并连接300米距离内的蓝牙4.x设备及更远距离的蓝牙5.0设备，单台可同时连接20个蓝牙设备。

M1500-XT蓝牙网关

M1500-XT是企业级蓝牙网关M1500的室外增强版，内置定向天线并采用防雨淋设计，适合室外及需定向天线的场景。单台可同时连接20个蓝牙设备，支持双向传输数据。在室外无遮挡环境下，在正对方向上，能扫描并连接700米距离内的蓝牙4.x设备及更远距离的蓝牙5.0设备，确保400米标准跑道无死角覆盖。

应用成果

项目联合国内外权威专业机构如中国医学科学院阜外医疗、美国Cooper有氧研究中心及智能可穿戴设备制造商龙头企业乐心医疗，保证设备的品质和性能。依托国际先进的心率算法和跳绳算法，保证数据的准确性和有效性。桂花网蓝牙网关保证数据采集、传输的稳定性和扩展性，提供创新化和实用的应用场景。

本项目已在全国各地超过100所中小学、高校体育部及重点实验室投入使用，并取得了良好的效果。中小学的落地应用成效如下：

学生对跳绳运动兴趣增加了30%，参与度提高了40%。

学生跳绳成绩平均提高了50%，心肺功能平均提高了20%。

老师对数字化体育教学满意度达到了90%，教学效率提高了60%。

家长对孩子运动健康管理关注度提高了80%，参与度提高了70%。

此外，在高校体育部、专业运动队及重点实验室的落地应用中，方案可帮助专业运动人员精准掌控训练强度、科学规避运动风险，为运动负荷分析、体能评估与体育科研课题研究提供数据支撑。

关于硕尔达健康科技有限公司

中山市硕尔达健康科技有限公司是上市企业乐心医疗（股票代码：300562）参股企业。公司2016年成立，是一家以互联网、物联网技术作为依托，专业研发“互联网+智慧健康管理”新型态业务的高新技术企业。公司通过自主研发移动应用、健康管理平台和健康大数据云平台，应用智能可穿戴设备，为各类专业机构提供远程运动健康管理软硬件一体化解决方案。

乐心医疗是国内智能可穿戴第一股，公司研发制造的运动手环/手表、智能脂肪秤、智能血压计等产品畅销全球，是一家具有医疗生产资质的可穿戴设备制造企业。乐心医疗与中国医学科学院阜外医疗、美国Cooper有氧研究中心等国内外著名专业机构是合作伙伴关系，在医疗、运动健康领域有长期的研究和积累。

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2026年5月6日

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1. and sports-specific evidence remains short-term, school-based, vendor-reported or benchmark-only
2. In physical education, these functions are translated into movement correction, exercise-load adjustment, personalized training prescriptions and safety monitoring
3. The school controlled report groups students by maximum heart rate and ability to adjust running distance and intensity
4. The school controlled report describes teachers using data to adjust posture-correction drills, load groups and personalized plans
5. The school controlled report describes 1,000 students across 20 classes, with half assigned to an experimental group and half to a control group
6. The effectiveness picture must be separated into general ITS evidence, K-12 AI-ITS evidence, sports-specific PE evidence and technical benchmark evidence
7. School PE controlled report | +27% skill achievement, +35% interest | short-term school-based association
8. The school controlled report states that the experimental group’s sports-skill achievement rate increased by 27% and learning-interest scale scores increased by 35%
9. In a 12-week gymnastics sub-experiment with two classes of 50 students, the experimental group’s average score rose from 45 to 78, while the control group’s rose from 46 to 60, with p < 0.01
10. In a 16-week heart-rate-guided running experiment with 100 students, maximum oxygen uptake rose from 35 to 42 ml/kg/min in the experimental group, about +20%, compared with 36 to 38 ml/kg/min in the control group, about +6%, with p < 0.01
11. Student satisfaction was 85% in the experimental group versus 60% in the control group
12. The available evidence does not establish durable learning or health gains at scale, because the cited evidence base lacks longitudinal sports ITS efficacy studies and relies heavily on short-term, quasi-experimental, vendor or benchmark reports
13. The school controlled report recommends explicit authorization, encrypted transmission and storage, access control and data-privacy training
14. The school report calls for lower-cost devices, government subsidies and teacher training in data collection, analysis and interpretation
15. Sports-specific evidence is promising but limited: one controlled school report shows +27% skill achievement and +35% interest
16. A defensible next step is to combine the cloud–edge–end architecture, the digital-base and platform layers, deployed gateway stacks and coaching-generation models under a validation regime that includes device concurrent validity, privacy and security governance
17. A defensible next step is to combine the cloud–edge–end architecture, the digital-base and platform layers, deployed gateway stacks and coaching-generation models under a validation regime that includes device concurrent validity, privacy and security governance, teacher-centered evaluation
</statements>

Begin the assessment now. Output only the JSON list, without any conversational text or explanations.