人工智能在体育教育的基本运用(数据驱动精准训练)

大家好,我是胡万明体能康复

北京体育大学 运动康复专业

伴随信息时代新观念、新技术的迅猛发展,数据驱动精准训练在当今体育国际大赛职业联赛中发挥的作用越趋重要,成为支撑竞技训练生态圈可持续、高质量发展的重要引擎。Burke(1998)提出了“精准训练”一词,并重点论述了可通过监测训练过程中运动员的心率水平来调控训练负荷,进而达到提升训练效果的目的。

人工智能在体育教育的基本运用(数据驱动精准训练)(1)

数据驱动是指主体运用大数据技术,通过挖掘和分析数据资源及相关数据产品来提供决策和支持方案,从而推动客体的运行。数据驱动精准训练遵循“数据采集—数据处理—模型训练—测试评估—服务应用”,辅助训练团队提出更精准的个性化训练方案,指导运动员进行更精准的高质量训练。

人工智能在体育教育的基本运用(数据驱动精准训练)(2)

  • 针对教练员数据驱动能够帮助其更好的了解运动员的训练状态和训练需求,为完善个性化训练方案、靶向干预训练决策、优化运动训练过程、全面评估训练效果等,提供科学依据。
  • 针对运动员数据分析结果,有利于其进行自我导向训练,自我训练评价和规划,自我训练目标的实现,自我导向训练有助于使抽象的训练过程更显具体、更有目标且更加安全。
  • 针对科研人员数据驱动强调理解和关注训练结果(无效训练、训练适应、超量恢复、过度训练)等产生的内在机理和多因素机制,为发现训练规律、创新训练、理论复制、训练成功经验,提供重要保障。

人工智能在体育教育的基本运用(数据驱动精准训练)(3)

传统的运动训练监控局限于运动员训练过程中,生理和心理负荷指标的监控忽视了对运动表现、负荷变量、生活方式等因素的全方位、立体化监控。随着信息时代、数字技术的发展数据驱动精准训练模式下的数字化监控,逐渐去立体化,监控的围度越来越广、准确度越来越高、颗粒度越来越细、数据采集的方式也更加便捷,“数据石油”和“算法引擎”的匹配将驱动运动训练模式,数字立体化监控的智慧化。把教练员从诸多常规化机械化的工作中摆脱出来,使其将工作重心聚焦到创新性的训练设计及个性化的训练指导上来,进而促进训练效益质的提升。

人工智能在体育教育的基本运用(数据驱动精准训练)(4)

在计划环节

1)训练目标设定 预测运动成绩

2)分期阶段划分 自动调整训练日程

3)训练方案制定 自动生成训练计划

人工智能在体育教育的基本运用(数据驱动精准训练)(5)

在实现环节

1)热身阶段的运动员状态(生理、心理)诊断 监测训练状态

2)训练实施中的负荷(内部负荷、外部负荷)监控 测力、测速

3)负荷刺激后机体疲劳程度的评估 以防训练过度、促进实现超量恢复

人工智能在体育教育的基本运用(数据驱动精准训练)(6)

在控制环节

1)技术细节改进 测量技术细节,制定个性化训练方案

2)运动战术优化 针对性战术策略

3)动作模式改善 关节角度、落地姿势等动作可视化分析

人工智能在体育教育的基本运用(数据驱动精准训练)(7)

在评估环节

1)运动损伤预警 采集分析数据,实施针对性预防措施

2)运动表现分析 三维重建及量化评估

3)竞技人才选拔 记录数据、分析评估运动员竞技能力水平和未来成就

人工智能在体育教育的基本运用(数据驱动精准训练)(8)

数据驱动精准训练作为一种运动训练理论与方法的新范式,是运动训练实践经验从量变积累到质变飞跃的必然转型,也是提升运动训练科学化水平、增强竞技体育综合实力、实现体育强国战略目标的必然选择。#体育##体育强国##体育科技#

参考文献:

[1]钟亚平,《数据驱动精准训练:理论内涵、实现框架与推进路径》,体育科学,2021

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