竞技体育体能测试面临的挑战与解决方案.pdf
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1、中国体育教练员前沿动态12CHINESE SPORTS COACHES 在竞技体育中,运动员的成功离不开体能、技术、战术和心理等方面的全面发展。过去十多年的大量研究不断完善体能测试,用于评估不同项目运动员的体能水平。然而,目前在体能测试的设计、分析和评估等方面仍存在局限性。本文基于相关文献和作者 15 年从事体能测试的工作经验,分析目前竞技体育中体能测试面临的挑战,并提出解决方案。1挑战一1.1挑战:建立可比较的数据库目前体能测试的方法数量众多且缺少“金标准”,导致不同运动员使用的测试方法存在很大差异。这会影响不同测量结果之间的可比性,从而限制体能测试在数据分析、运动员评估中的应用。1.2解决
2、方案:体能测试标准化设计一套标准化的体能测试方案,应先从与运动员相关的组织和机构中实施,并推广应用范围。根据这种标准化的体能测试结果,建立一个全面且可对比参照的数据库,允许单个运动员与整个数据库进行比较。标准化的体能测试经过科学设计才能有效和可靠地反映运动项目所需的体能特征。完整的体能测试应确保测试方式的一致性,如标准化的热身方案、测试顺序、测试设备和环境条件等。2挑战二2.1挑战:管理和保护数据体能测试会产生大量的数据,需要进行专业的管理、分析和评估,从而帮助运动员发展。数据管理问题可能包括数据误差、共享、保护和隐私等。由于测试数据可能涉及多种规模或组织,因此需要一种灵活的数据管理方法,既要
3、从宏观方面满足国家体育组织的需要,又要灵活地适应小型体育团体的需求,并且允许在数据管理系统的各个步骤进行编辑或修改。2.2解决方案:使用数据管理系统为了克服海量数据带来的障碍,需要建立一个可以高效管理数据并允许多个用户共享的系统。例如:数据分析软件“R 语言”可以高效整理、共享、分析、上传,云存储系统“Google Drive”可以实现文件的无缝更新和共享,“Google Data Studio”数据分析平台可以让不同体育组织共享数据。3挑战三3.1挑战:数据分析多重共线性长期系统的体能测试会产生大量测试数据,一些高度相关的测试结果可能会导致数据出现多重共线性问题,即数据之间存在较严重的信息重
4、叠。这可能会造成体能测试中收集到较为相似的数据并忽略部分信息,例如跳跃和杠铃硬拉都能反映运动员的爆发力。尽管已有研究和实践尝试了标准分数(Z-scores)、运动能力总分和高维分析等,但上述分析方法难度较高,不适用于教练员和运动员群体。3.2解决方案:降维技术数据降维是指根据需求特征剔除不重要的变量只留下主要信息的过程,是克服大量数据处理和多重共线性的有效方法。其中,主成分分析(PCA)已成功应用于体能测试和训练负荷分析中。PCA 通过将数据集内多个复杂变量转换成少数的综合评价指标,从而简化和提炼复杂数据的集中信息,对运动员选材、评估及不同训练阶段的优劣势进行分析。4挑战四4.1挑战:长期监测
5、运动员的发展使用纵向方法多方面跟踪运动员长期发展非常重要,纵向监测可以从短期(如 6 周)、中期(如一个赛季)或长期(如多年)对运动员进行跟踪以确定运动员的发展。然而,从实践经验来看,对体能测试数据的纵向评估和反馈仍需完善。4.2解决方案:纵向监控可以通过开发标准化的体能测试实现纵向的数据收集,并定期开展测试(如每年 3 4 次)。数据的呈现可以使用PCA(见 3.2 解决方案),同时使用多种指标(如力量、速度、功率)监控各体能素质的发展。建议使用年龄和成熟度回归方程来分析结果(见 5.2 解决方案)。这些信息可以帮助多学科工作团队了解运动员的阶段性发展,而不是仅仅根据短期体能表现来评价运动员
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