Алгоритмы оценки показателей функциональной тренированности спортсменов в инновационной компьютерной программе «Чемпион»

Погосян Т.А.; Рубинштейн И.А.; Погосян М.М.; Pogosyan T.A.; Rubinshtein I.A.; Pogosyan M.M.

doi:10.14529/hsm24s109

Алгоритмы оценки показателей функциональной тренированности спортсменов в инновационной компьютерной программе «Чемпион»

Автор: Погосян Т.А., Рубинштейн И.А., Погосян М.М.

Журнал: Человек. Спорт. Медицина @hsm-susu

Рубрика: Спортивная тренировка

Статья в выпуске: S1 т.24, 2024 года.

Бесплатный доступ

Цель исследования: разработать алгоритмы оценивания показателей функционального состояния спортсмена для внесения их в инновационную программу комплексного компьютерного мониторинга функциональной тренированности спортсменов «Чемпион».

Компьютерная программа «чемпион», коэффициент эффективности локомоторной координации, pwc170, индивидуальный целевой уровень функциональной тренированности, комплексное тестирование, юные спортсмены

Короткий адрес: https://sciup.org/147244075

IDR: 147244075 | УДК: 796.01:612 | DOI: 10.14529/hsm24s109

Algorithms for assessing functional training performance in athletes in the innovative computer program “Champion”

Аim. To develop algorithms for evaluating athletes’ functional state, which will be incorporated into the innovative integrated computer monitoring program for functional performance titled “Champion”.

Текст научной статьи Алгоритмы оценки показателей функциональной тренированности спортсменов в инновационной компьютерной программе «Чемпион»

Введение. Внедрение цифровых технологий в область физической культуры и спорта открывает перед тренером широкие возможности в управлении тренировочным процессом. Анализ научно-методической литературы показал, что существующие цифровые продукты направлены на выявление первичных способностей детей или на специализированное обследование с помощью сложных программно-аппаратных комплексов [1, 6, 7, 15– 19]. Отличие разработанной инновации состоит в доступности технических средств и методик для практикующего тренера, при использовании которых становится возможным самостоятельное проведение систематических тестирований спортсменов с получением педагогической интерпретации физиологических показателей. Программа включает обследование по 14 показателям функциональной тренированности спортсмена. В число этих показателей входят результаты тестирования физической работоспособности по тесту PWC170, коэффициента эффективности локомоторной координации и другие. Как известно [3], сравнение этих показателей с табличными нормативами весьма затруднительно, так как тестируются представители разных видов спорта и амплуа, а сами показатели получены с помощью разных методик, тестирующих устройств, при разной мощности тестирующих нагрузок. Особое значение приобретает разработка способа оценивания основных показателей функциональной тренированности спортсмена.

Материалы и методы. При разработке компьютерной программы использовались методы исследования: анализ и обобщение научно-методической литературы; определение уровня физического развития по методике Н.А. Матвеевой [5]; определение типа темпе-

рамента по методике Г. Айзенка [4]; оценка субъективной толерантности к физическим нагрузкам по методике Т.А. Погосян [13, 14]; оценка уровня общей аэробной работоспособности PWC170 по методике В.Б. Балашова, М.М. Синайского [2]; определение эффективности локомоторной координации (КЭЛК) по методике Т.А. Погосян [8, 10, 14]; определение ЧСС порога анаэробного обмена по методике Ф. Конкони [18]; определение композиционного состава мышечных волокон по методике А.В. Шишкиной [16]; определение степени биологической зрелости по методике Т.А. Погосян [9, 11, 12], методы математикостатистической обработки данных.

Результаты. При разработке оценочных алгоритмов для показателей функциональной тренированности PWC170 и КЭЛК определялись индивидуальные и сопоставительные нормы показателей функционального состояния, которые и были вложены в виде формул в программное обеспечение. Рассчитанные программой нормы являются не постоянными, а динамически и автоматически корректируются при увеличении размера выборки и с течением времени при эволюционном изменении физических параметров поколения.

На конкретном примере приведем разработку и расчет норм по 5-балльной системе, по которой программа автоматизированно определяет зону нахождения личного результата спортсмена. Используя данные табл. 1, определим, в какой зоне находится результат юного футболиста В. Хатаженкова (12 лет). Ориентируясь на стандартное отклонение, были обозначены и охарактеризованы словесно границы групповых норм результатов КЭЛК и PWC170. Для возраста 12 лет среднестатистический показатель КЭЛК команды

Таблица 1

Table 1

Среднегодовые показатели коэффициента эффективности локомоторной координации (КЭЛК) и PWC170 у юных футболистов 12–17 лет (p < 0,05) (n = 699)

Average annual values of locomotor coordination and PWC170 in young soccer players aged 12 – 17 years (p < 0.05) (n = 699)

Возраст, лет (число испытуемых) Age, years (n)	Статистические показатели Statistics	Велоэргометрические PWC170 (кгм/мин/кг) PWC170 test (kgm/min/kg)	Коэффициент эффективности локомоторной координации (КЭЛК) Coefficient of locomotor corrdination
12 (n = 111)	xср ± m δ	15,8 ± 0,3 1,2	1,30 ± 0,01 0,04
13 (n = 128)	xср ± m δ	16,8 ± 0,4 1,2	1,26 ± 0,08 0,03
14 (n = 97)	xср ± m δ	17,5 ± 0,4 1,1	1,28 ± 0,02 0,05
15 (n = 130)	xср ± m δ	19,2 ± 0,39 1,29	1,27 ± 0,02 0,06
16 (n = 119)	xср ± m δ	21,5 ± 0,48 1,59	1,31 ± 0,01 0,05
17 (n = 114)	xср ± m δ	16,6 ± 0,38 1,33	1,27 ± 0,01 0,04

Таблица 2

Table 2

Возрастная норма PWC170 (15,8 ± 0,3) и КЭЛК (1,30 ± 0,01)

с оценкой в баллах для юных футболистов в возрасте 12 лет (p < 0,05) (n = 699)

Age norms for PWC170 (15.8 ± 0.3) and locomotor coordination (1.30 ± 0.01)

for 12-year-old soccer players (p < 0.05) (n = 699)

Оценка нормы Note		Границы групповых норм PWC170 Reference values for PWC170	Границы групповых норм КЭЛК Reference values for the coefficient of locomotor coordination
Словесная Verbal	В баллах Score	Границы групповых норм PWC170 Reference values for PWC170
Очень высокие Very high	5	X i ≥ Хср + 2 δ X i ≥ 16,4	X i ≥ Хср – 2 δ X i ≥ 1,22
Повышенные Increased	4	Xср + 0,5 δ ≥ Хср ± 2 δ 15,95 ≥ 16,4	Xср – 2 δ ≥ Хср – 0,5 δ 1,22 ≥ 1,28
Средние Average	3	Xср – 0,5 δ ≥ Хср ± 0,5 δ 15,65 ≥ 15,95	Xср – 0,5 δ ≥ Хср ± 0,5 δ 1,28 ≥ 1,32
Сниженные Reduced	2	Xср – 2 δ ≥ Хср – 0,5 δ 15,2 ≥ 15,6	Xср + 0,5 δ ≥ Хср ± 2 δ 1,32 ≥ 1,38
Очень низкие Very low	0	X i ≥ Хср – 2 δ X i ≥ 15,2	X i ≥ Хср ± 2 δ X i ≥ 1,38

Примечание . Xi – показатель спортсмена, Хср – средний показатель команды. Note. Xi – athlete's index, Xср – average index of the team.

составил 1,3 ± 0,01, стандартное отклонение ( δ = 0,04), а индивидуальный показатель спортсмена (i) – 1,23. Для показателя PWC170 X ср = 15,8; δ = 0,3; х спортсмена (i) – 17,08 соответственно [9]. Аналогично рассчитываются нормы для футболистов в возрастном диапазоне от 7 до 17 лет.

Далее были разработаны 7 классификационных групп возрастных норм показателей PWC170 и КЭЛК, границы которых определяются средним квадратическим отклонением (табл. 2).

В данном случае у спортсмена при тестировании в возрасте 12 лет величина КЭЛК составила 1,23 и попала в интервал значений Xср – 2 δ ≥ Хср – 0,5 δ (1,22 ≥ 1,28), показатели выше среднего (см. табл. 2).

По результатам тестирования PWC170 спортсмен имеет величину 17,08 кгм/мин/кг и его результаты попадают в интервал X i ≥ Хср ± 2 δ X i ≥ 16,4, показатели «очень высокие» относительно команды (15,8 ± 0,3). У спортсмена высочайшие аэробные возможности, а также хорошо развиты процессы

Таблица 3

Table 3

Индивидуальные показатели КЭЛК и PWC170 футболиста В. Хатаженкова в возрасте 12–13 лет в разных месяцах одного годичного цикла тренировки (n = 11)

Individual locomotor coordination and PWC170 values of a soccer player across various months within a one-year training cycle (n = 11)

Месяц обследования, статистические показатели Month, statistics	Велоэргометрические PWC170, кгм/мин/кг PWC170 test, kgm/min/kg	КЭЛК Coefficient of locomotor coordination
Декабрь / December	16,5	1,34
Январь / January	19,2	1,3
Февраль / February	18,5	1,24
Март / March	17,4	1,15
Апрель / April	20,3	1,18
Май / May	18,1	1,23
Июнь / June	18,3	1,15
Июль / July	19,0	1,26
Сентябрь / September	17,0	1,26
Ноябрь / November	19,0	1,16
Декабрь / December	19,8	1,19
n	11	11
X ср ± m	18,45 ± 0,35	1,22 ± 0,01
δ	1,16	0,06

Таблица 4

Table 4

Индивидуальная оценка показателей PWC170 и КЭЛК для футболиста В. Хатаженкова в возрасте 12–13 лет

Individual evaluation of locomotor coordination and PWC170 values of a soccer player across various months within a one-year training cycle

Оценка Note		Границы групповых норм PWC170 Reference values for PWC170	Границы групповых норм КЭЛК Reference values for the coefficient of locomotor coordination
Словесная Verbal	В баллах Score	Границы групповых норм PWC170 Reference values for PWC170
Очень высокие Very high	5	X i ≥ Хср + 2 δ X i ≥ 20,78	X i ≥ Хср – 2 δ X i ≥ 1,1
Повышенные Increased	4	Xср ± 0,5 δ ≥ Хср ± 2 δ 19,04 ≥ 20,78	Xср – 2 δ ≥ Хср – 0,5 δ 1,1 ≥ 1,19
Средние Average	3	Xср – 0,5 δ ≥ Хср ± 0,5 δ 17,88 ≥ 19,04	Xср – 0,5 δ ≥ Хср ± 0,5 δ 1,19 ≥ 1,25
Сниженные Reduced	2	Xср – 2 δ ≥ Хср – 0,5 δ 16,14 ≥ 17,88	Xср + 0,5 δ ≥ Хср ± 2 δ 1,25 ≥ 1,34
Очень низкие Very low	0	X i ≥ Хср – 2 δ X i ≥ 16,14	X i ≥ Хср ± 2 δ X i ≥ 1,34

Список литературы Алгоритмы оценки показателей функциональной тренированности спортсменов в инновационной компьютерной программе «Чемпион»

Анализ вариабельности сердечного ритма для профессионального спорта «Firstbeat» https://insportexpo.com (дата обращения: 04.07.2023).
Балашов, В.Б. Об определении РWC170 при одной тестирующей нагрузке / В.Б. Балашов, М.М. Синайский // Вестник спортивной медицины России. – 1998. – № 1–2 (20–21). – С. 25–27.
Копылов, М.А. Проблемы использования теста PWC170 для контроля физической работоспособности представителей бега на средние дистанции / М.А. Копылов // Ученые записки ун-та им. П.Ф. Лесгафта. – 2012. – № 4 (86). – С. 68–72.
Личностный опросник EPI (методика Г. Айзенка) / Альманах психологических тестов. – 1995. – С. 217–224.
Матвеева, Н.А. Оценка длины и массы тела школьников с помощью центильных шкал и номограмм / Н.А. Матвеева, Ю.Г. Кузмичев, Е.П. Усанова // Гигиена и санитария. – 1983. – № 10. – С. 70–73.
Новоселов, М.А. Цифровая трансформация отрасли «физическая культура и спорт» / под ред. М.А. Новоселова // Теория, практика, подготовка кадров: материалы Межрегион. круглого стола, 22 апр. 2021 г. – 2021. – 156 с.
Орешкина, И.Н. Практические аспекты применения круглосуточного мониторинга Firstbeat в подготовке конькобежцев / И.Н. Орешкина // Ученые записки ун-та им. П.Ф. Лесгафта. – 2019. – № 4 (170). – С. 250 –254.
Погосян, Т.А. Коэффициент эффективности локомоторной координации и величина физической работоспособности как важные диагностические критерии двигательной одаренности детей и подростков / Т.А. Погосян // Ученые записки ун-та им. П.Ф. Лесгафта. – 2017 – № 6 (148). – С. 176–179.
Погосян, Т.А. Классификация возрастных периодов у спортсменов / Т.А. Погосян // Ученые записки ун-та им. П.Ф. Лесгафта. – 2018. – № 6 (160). – С. 178–182.
Погосян, Т.А. Адаптивные механизмы формирования тренированности спортсменов / Т.А. Погосян // Ученые записки ун-та им. П.Ф. Лесгафта. – 2018. – № 11 (165). – С. 270–274.
Погосян, Т.А. Возрастные этапы формирования физической работоспособности у активно тренирующихся футболистов / Т.А. Погосян // Ученые записки ун-та им. П.Ф. Лесгафта. – 2019. – № 3 (169). – С. 249–253.
Погосян, Т.А. Оценка биологической зрелости спортсменов по данным исследования мощности аэробного энергообеспечения / Т.А. Погосян, М.М. Погосян // Ученые записки ун-та им. П.Ф. Лесгафта. – 2020. – № 2 (180). – С. 313–316.
Погосян, Т.А. Инновационная методика комплексного мониторинга функциональной тренированности юных спортсменов с использованием компьютерных технологий / Т.А. Погосян, И.А. Рубинштейн, М.М. Погосян // Материалы II Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. – 2022. – С. 91–96.
Погосян, Т.А. Инновационная программа комплексного мониторинга функциональной тренированности спортсменов «Чемпион» с использованием компьютерных технологий / Т.А. Погосян, И.А. Рубинштейн, М.М. Погосян // Наука и спорт: современные тенденции. – 2023. – Т. 11, № 1. – С. 79–88.
Стань чемпионом. Федеральный экспериментальный (инновационный) проект. – https:// sportchampions.ru/about (дата обращения: 04.07.2023).
Шишкина, А.В. Биодинамическая оценка мышечной композиции / А.В. Шишкина // Ученые записки ун-та им. П.Ф. Лесгафта. – 2008 – № 11. – С. 108–111.
Янсен, П. ЧСС, лактат и тренировки на выносливость: пер. с англ. / П. Янсен. – 2006. – 157 с.
Determination of the anaerobic threshold by a non-invasive field test in runners / F. Conconi, M. Ferrare, P.G. Ziglio et al. // Journal of Applied Physiology. – 1982. – Vоl. 52, no. 4. – P. 869. DOI: 10.1152/JAPPL.1982.52.4.869
Intrinsic cardiac enkephalins inhibit vagal bradycardia in the dog / J.L. Caffrey, Z. Mateo, L.D. Napier et al. // American Journal of Physiology. – 2015. – Vol. 268. – P. 848–855. DOI: 10.1152/ajpheart.1995.268.2.H848

Еще