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

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 | DOI: 10.14529/hsm24s109

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

Статья научная