今天，我们为大家解析的是莫纳什大学博士研究项目。
“Movement Metrics for Physical Health”
学校及专业介绍
学校概况
莫纳什大学（Monash University）是澳大利亚规模最大的公立研究型大学，也是澳大利亚"八大名校"（Group of Eight）成员之一，在全球高等教育领域享有盛誉。学校成立于1958年，以澳大利亚著名工程师、军事领袖和公共管理者约翰·蒙纳士爵士（Sir John Monash）命名，旨在培养具有创新精神和全球视野的领导者。
莫纳什大学在全球多个排名中表现出色。根据2025年QS世界大学排名，莫纳什大学位列全球第37位，在澳大利亚排名第4。
院系介绍
本项目由莫纳什大学多个院系和研究机构共同支持，主要涉及：
- 莫纳什大学工程学院：作为澳大利亚排名第一的工程学院，拥有一流的教学与研究设施，涵盖机械、航空航天与机电一体化工程，电气与计算机系统工程等多个专业方向。
- 莫纳什大学信息技术学院：该学院在人工智能、数据分析、网络安全和人机交互等领域处于领先地位。
- 特纳脑与心理健康研究所：该研究所专注于脑科学和心理健康研究，集合了多学科专家团队，致力于将基础研究转化为实际应用，改善人类健康和生活质量。
- 蒙纳士数据未来研究所：这是一个跨学科研究机构，专注于数据科学、人工智能和数字技术的应用研究，旨在应对健康、可持续发展和社会包容等全球挑战。
招生专业介
"体动指标与身体健康"（Movement Metrics for Physical Health）是莫纳什大学澳大利亚研究理事会产业转型培训中心（简称ITTC）针对老龄化优化（Optimal Ageing）设立的博士研究项目。该项目由莫纳什大学与澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）合作开展，旨在应对澳大利亚老龄化人口和劳动力面临的健康挑战。
项目培养目标是培养能够开发和应用创新算法的研究人才，这些算法用于监测和分析工作人员（特别是轮班工作者，如护士）的运动模式，检测有害的运动模式，并实施简单的干预策略以降低受伤风险。通过这一项目，博士生将为预防急性和慢性肌肉骨骼问题做出贡献，最终改善工作人员的身心健康。
申请要求
1.学历要求：
- 相关学科（计算机科学、机器人学、工程学或与博士主题相关的其他领域）的本科荣誉学位或研究型硕士学位
- 学位成绩需达到相当于二等荣誉学位A级（Second Class Honours Division A）的水平
2.技能要求：
- 优秀的编程和/或机器人学背景
- 对人机交互和人体运动分析有浓厚兴趣
- 具备机器学习/深度学习应用于运动分析的相关知识（如相关课程和研究经验）将是优势
3.语言要求：
- 雅思（IELTS）总分不低于6.5，各单项不低于6.0
- 或同等水平的英语语言能力证明
4.申请材料：
- 求职信，描述研究经验如何与项目相符，以及为何希望攻读博士学位（最多一页）
- 个人简历，包括资格、学术成就、发表论文列表、工作经历和推荐人
- 学术成绩单副本
项目特色与优势
- 跨学科研究方法：结合计算机科学、机器学习、人体运动分析和健康科学等多个领域
- 产学研紧密结合：与CSIRO等国家级研究机构及多家行业伙伴合作
- 实验室与实地研究相结合：在实验室环境和真实工作场景中验证算法效果
- 国际化研究团队：由世界知名专家组成的导师团队提供指导
- 丰厚的研究资助：全额奖学金支持和先进的研究设施
有话说
项目理解
- 交叉学科本项目位于多个学科交叉融合的前沿领域，主要涉及计算机科学、机器学习、人体工程学、运动科学和职业健康等学科。这种跨学科方法使研究能够综合应用不同领域的知识和技术，开发出更全面、更有效的解决方案来应对老龄化劳动力面临的健康挑战。项目特别关注如何利用技术手段预防和减轻与工作相关的肌肉骨骼疾病，这些疾病在老龄工作者中尤为常见且影响深远。
- 研究目标项目的核心目标是开发创新算法和干预策略，以监测、分析和改善工作人员（尤其是老龄工作者和轮班工作者）的运动模式。通过精确识别有害的运动模式和补偿行为（如由于髋部活动性差而用下背部代偿），项目旨在预防急性和慢性肌肉骨骼问题，减少工作相关伤害，并提高工作人员的整体健康水平和工作效率。这一目标与澳大利亚应对人口老龄化挑战的国家战略高度契合。
- 技术手段项目采用多种先进技术手段，包括可穿戴传感器、计算机视觉、机器学习和深度学习算法。研究者将开发能够实时捕捉和分析人体运动的系统，识别潜在有害的运动模式，并提供及时反馈和干预。项目还将在实验室和实际工作环境中进行用户研究，验证和改进所提出算法的准确性和性能。这些技术手段共同构成一个完整的运动监测与干预系统，为预防工作相关伤害提供科学依据和技术支持。
- 理论贡献在理论层面，本项目将为理解工作环境中的人体运动模式及其与健康结果之间的关系提供新见解。研究将探索身体因素（如体能下降）和心理因素（如睡眠不足）如何影响运动功能障碍的发生，深化我们对工作相关肌肉骨骼疾病病因学的理解。项目还将发展人机交互、可穿戴计算和健康监测领域的理论框架，为未来研究提供坚实基础。这些理论贡献将填补现有知识空白，推动相关学科的发展。
- 应用价值项目的应用价值主要体现在为高风险行业（如医疗护理、制造业和建筑业）提供实用的伤害预防工具和策略。通过早期识别有害运动模式并实施针对性干预，可以显著降低工作相关伤害的发生率，减少医疗成本和工时损失。对于雇主来说，这意味着提高员工生产力、降低工伤赔偿支出和增强企业竞争力；对于员工来说，这意味着更健康的工作环境、更长的职业生涯和更高的生活质量。项目成果也将为制定更有效的职业健康与安全政策提供科学依据。
创新思考
- 前沿方向本项目可延伸至情感计算与压力管理领域，结合生物标志物监测技术研究工作压力、情绪状态与运动模式间的关系。将传统运动分析与脑电图(EEG)、心率变异性(HRV)等生理指标结合，可全面评估工作者的身心状态。这一研究方向不仅关注物理伤害预防，还能助力心理健康保护，为发展更全面的职业健康系统奠定基础，特别适用于高压力行业如医疗护理、应急服务等领域的工作者。
- 技术手段项目可采用多模态传感融合技术，整合穿戴式传感器、环境传感器、计算机视觉和语音分析等多源数据。边缘计算与轻量级AI算法的应用能实现设备本地数据处理，提高实时性并保护隐私。结合数字孪生技术可创建工作环境和人体动作的虚拟模型，用于模拟不同工作条件下的人体力学负荷和潜在风险。这种技术组合将极大提升数据采集精度和系统适应性，为不同工作场景提供定制化解决方案。
- 理论框架可构建"动态适应性工作健康"理论模型，将生物力学原理、认知负荷理论和系统人体工程学整合为统一框架。该模型不仅考虑静态工作姿势，还关注动态工作流程中的运动模式变化和适应策略。将"微调整-宏适应"二元分析方法引入职业健康研究，可深入理解工作者如何通过微小调整预防累积性损伤。此框架将填补当前理论中对工作环境动态性和个体差异考虑不足的空白，为相关研究提供新视角。
- 应用拓展项目技术可拓展应用至体育训练和康复领域，帮助运动员优化动作模式、预防运动伤害。在智能家居和辅助生活领域，相关算法可用于老年人跌倒风险评估和预防系统开发。面向远程工作者，可开发家庭办公环境下的人体工程学评估工具，应对新工作模式带来的健康挑战。项目技术还可用于培训模拟器开发，帮助新员工在虚拟环境中掌握安全工作技能，大幅降低培训成本和风险。
- 实践意义项目的实践意义可通过开发针对特定职业的风险预测模型得到提升，使预防措施从通用建议转向精准干预。建立"职业健康数字护照"概念，记录工作者整个职业生涯的运动模式和健康数据，为长期健康管理提供依据。推动建立行业标准和最佳实践指南，促进研究成果在更广泛范围内应用。项目还可为保险公司开发基于数据的风险评估工具，激励企业投资于预防性健康措施，形成积极循环机制。
- 国际视野将研究扩展至不同文化背景和工作环境，探究文化因素如何影响运动模式和健康风险感知。与国际组织（如世界卫生组织、国际劳工组织）合作，制定全球适用的工作健康监测标准和指南。开发适合低资源环境的简化版监测系统，使技术惠及发展中国家工作者。建立国际研究网络和开放数据平台，促进全球范围内的知识共享和协作创新，共同应对全球老龄化劳动力面临的健康挑战。
- 交叉创新将项目与社会科学研究结合，探索技术接受度、隐私关切和伦理问题对实施效果的影响。与行为经济学交叉，设计激励机制促使工作者主动改善运动习惯。结合个性化医疗理念，发展适应个体差异的健康干预策略。与城市规划和建筑设计领域交叉，探索如何通过环境设计促进健康行为。将人工智能伦理研究融入项目，确保技术应用尊重人的自主性和尊严，平衡效率提升与人文关怀，创造人机和谐的健康工作环境。
- 其他创新点探索"集体健康动态"概念，研究工作团队成员间运动模式的相互影响和集体健康效应。开发"适应性健康干预系统"，能根据工作者反馈和环境变化自动调整干预策略。将游戏化元素融入健康监测系统，提高使用者参与度和依从性。建立"健康导师AI"概念，提供个性化、持续性的健康行为指导。研究"技术赋能自我管理"模式，平衡专业干预与个人自主性，使工作者成为自身健康的积极管理者而非被动接受者，真正实现可持续的健康促进与伤害预防。
博士背景
Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
