29、运动研究与教学实践：BESST系统的应用与探索

运动研究与教学实践：BESST系统的应用与探索

1. 跨学科课程的兴起

如今，跨学科课程不断涌现。像亚利桑那州立大学的艺术、媒体与工程学院，以及加州大学圣巴巴拉分校、卡内基梅隆大学、科罗拉多大学博尔德分校、伦斯勒理工学院、奥尔堡大学、伦敦大学金史密斯学院和普林斯顿大学等学校的类似项目，都在持续设计和开设新的课程。例如，2022年春季，布朗大学开设了一门由戏剧艺术与表演研究的悉尼·斯凯比特尔和计算机科学的斯特凡尼·特莱克斯共同教授的跨学科编舞机器人课程。此外，加州大学戴维斯分校的迈克尔·内夫，作为认证的拉班/巴滕尼夫运动分析师，利用拉班运动分析（LMA）培训动画专业的学生。在运动研究领域，伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的约翰·托恩耶斯、弗吉尼亚大学的金·布鲁克斯·马塔、里士满大学的凯特·西基奥和马里兰大学的凯特·拉登海姆等教师，也在他们的艺术实践和舞蹈课程中运用技术。运动分析认证项目，如EMOVE研究所提供的项目，也越来越多地将技术设计作为工作的关键应用。

2. BESST系统的运动工作坊

2.1 运动研究对工程师教学的作用

运动研究是教授工程师的有用工具。身体既是研究的对象也是主体，内部体验和外在表达都与之相关。每个人都是成功的运动者，无需特定的技术精湛程度就能参与其中。BESST系统强调，任何动物在世界中的运动都已经在创造和感知运动模式。与传统学术学习方法不同，参与运动材料没有“正确”的方式或答案，“正确性”在于允许自己探索、质疑、感知、关注和思考所经历的事情，并在观察他人时不做评判。

2.2 工作室课程和工作坊的开启方式

工作室课程和工作坊通常以“你已经是一名有能力的运动分析师”来开场。BESST系统开