00:52, 03 марта 2009, Научные статьи

Национальная библиотека Украины им. В.И. Вернадского

Основные научно-методические подходы к процессу индивидуализации подготовки спортсменов (на примере баскетбола)

Источник:
Виды спорта:
Баскетбол
Рубрики:
Образование
Рассказать|
Аннотация

Козина Ж.Л. Харьковский национальный педагогический университет им. Г.С. Сковороды Харьковская государственная академия физической культуры Аннотация. В статье предложены основные научно-методические подходы к процессу индивидуализации подготовки спортсменов. Предложенные подходы основаны

Основные научно-методические подходы к процессу индивидуализации подготовки спортсменов (на примере баскетбола)

Козина Ж.Л.
Харьковский национальный педагогический университет им. Г.С. Сковороды
Харьковская государственная академия физической культуры
 
Аннотация. В статье предложены основные научно-методические подходы к процессу индивидуализации подготовки спортсменов. Предложенные подходы основаны на рассмотрении спортсмена как системы. Это предполагает анализ широкого круга показателей подготовленности с их последующим обобщением с помощью факторного, кластерного, регрессионного анализа и создания индивидуальных факторных моделей и динамики подготовленности игроков, а также - разработку некоторых универсальных методик, позволяющих индивидуализировать подготовку спортсменов.
 
Ключевые слова: индивидуализация, алгоритм, факторная структура подготовленности.
 
Введение.
Современный процесс подготовки в спортивных играх предполагает сочетание универсальности игроков с их индивидуальностью и уникальностью [1,7]. Один из аспектов будущего спортивных игр лежит в индивидуализации тренировочного процесса, поскольку в спортивных играх, как правило, в одной команде играют и тренируются спортсмены, которые весьма не одинаковы по своим антропометрическим, физиологическим, психологическим показателям.
Авторы [1,10], которые занимались данной проблемой, в основном делают акцент на организации индивидуальной тренировки в условиях команды. При этом практически не уделяется внимания определению принципов построения индивидуальных программ, т.е. каким образом и на основании каких показателей или групп показателей необходимо подбирать средства и методы тренировки.
Поэтому разработка и научное обоснование принципов индивидуализации учебно-тренировочного процесса в спортивных играх и создание на их основе адекватных методик подготовки спортсменов являются своевременными и актуальными.
Исследование проведено согласно сводному плану научно-исследовательской работы Государственного комитета Украины по вопросам физической культутри и спорта на 2001-2005 г. по теме 1.2.18. "Оптимизация учебного-тренировочного процесса спортсменов разного возраста и квалификации в спортивных играх" (№ государственной регистрации 0101U006471).
 
Формулирование целей работы.
Целью данной работы являлось определение наиболее общих путей научно-методического обеспечения индивидуализации процесса подготовки спортсменов в спортивных играх.
Методы исследования: теоретический анализ литературных данных, методы педагогического тестирования, педагогический эксперимент, физиологические, биохимические и психологические методы исследования, методы математической статистики.
 
Результаты исследования.
Теоретический анализ возможных направлений научно-методического обеспечения процесса индивидуализации подготовки спортсменов позволил создать общую схему подходов индивидуализации, которая выглядит следующим образом (рис. 1).
Первое направление данной серии исследований предполагает создание алгоритма математической систематизации и обработки широкого спектра показателей, отражающих не только отдельные стороны подготовленности, а состояние игрока как системы.
Второе направление научного обеспечения индивидуализации процесса подготовки связано с анализом факторов, обуславливающих индивидуальную динамику игровой результативности спортсменов.
Третье направление исследований в данной области связано с разработкой универсальных методов, позволяющих индивидуализировать различные аспекты тренировочного процесса.
 
 
Рис. 1. Общая схема подходов к индивидуализации процесса подготовки спортсменов
 
Результатом разработки первого направления исследований было создание алгоритма определения индивидуальной структуры подготовленности игроков. Проведенные исследование в этом направлении показали, что применение методов факторного и кластерного анализа широкого спектра показателей позволяет достаточно точно и быстро определить индивидуальную факторную структуру, основную игровую функцию спортсмена и дать рекомендации по построению индивидуальных тренировочных программ.
Рассмотрим основные этапы данного алгоритма на примере тестирования мужской баскетбольной команды ХНПУ. Практической задачей проведения данной серии исследований являлась необходимость быстро и эффективно оценить индивидуальные особенности каждого игрока (в том числе - уточнить их игровые функции), определить основные направления индивидуальной подготовки каждого игрока и наиболее эффективные варианты их взаимодействия в команде [7].
Для решения этих задач вначале был произведен подбор широкого диапазона показателей тестирования, включающего педагогические, биохимические, физиологические, психологические, психофизиологические, биомеханические и другие показатели.
Баскетболисты команды Харьковского педагогического университета проходили комплексное расширенное тестирование, которое включало 32 показателя, из них - 14 показателей по антропометрическим данным и специальной подготовленности, 4 показателя сердечного ритма [2], 2 показателя функциональной пробы, 4 показателя зрительно-моторной реакции, кинестатическая чувствительность, 3 показателя результатов теппинг-теста, 4 гемолитических показателя. Исследование проводилось на базе кафедры спортивных игр, лаборатории спортивной физиологии ХНПУ и лаборатории Харьковского института мед радиологии.
Для анализа индивдуальных особенностей подготовленности спортсменов мы предлагаем применение факторного анализа широкого диапазона показателей, так как чем большее количество систем организма обследуется, тем более точную характеристику можно дать индивидуальным особенностям игроков. Однако это предполагает применение большого количества различных показателей, системный анализ которых лучше всего проводить с помощью факторного анализа с последующим анализом индивидуальных факторных значений для каждого игрока.
Факторный анализ - это ветвь математической статистики [3,4,8,9]. Его цели, как и цель других разделов математической статистики, заключается в разработке моделей, понятий и методов, позволяющих анализировать и интерпретировать массивы экспериментальных или наблюдаемых данных вне зависимости от их физической формы.
 
Таблица 1
Расширенное тестирование баскетболистов 1 разряда
 
ГРУППЫ ТЕСТОВ
НАЗВАНИЕ ТЕСТОВ
Антропометрические данные и тесты по специальной физической и технической подготовке
Рост (см) Вес (кг)Бег 6м (с) Бег 2Х24 м (с) Прыжок вверх с места (см) Прыжок вверх с разбега (см) Скоростная прыгучесть (колич. раз за 20 с) Скоростная техника (с) Метание наб. мяча с места (м) Метание наб. мяча с разбега (м)Скорость защитных передвижений (с) Челночный бег (сумма 3-х попыток) (с)Точность бросков со сред. дистанции(%)Точность попаданий штрафных бросков (%)
Показатели сердечного ритма
Мо (мода) (с)АМо (амплитуда моды) (%)дельта х (с)IН (индекс напряжения)
Работоспособность
PWC170 PWC170/ вес
Зрительно-моторная реакция
ФУС (функциональная устойчивость системы, разброс); УР (уровень реакции, средний показатель скорости реакции); УФВ (уровень функциональных возможностей, изменение скорости реакции на протяжении теста)
Порог кинестетической чувствительности (г)
Тип н/с(Теппинг-тест)
Макс. значение в теппинг-тесте за 5 с (колич. раз) Сумма отклонений за 30 с Тип н/с (1-слабый, 2-средний, 3-сильный)
Гемолитические показатели
Концентрация кортизола, концентрация инсулина, конц. в-ендорфина, конц. гемоглобина
 
Факторный анализ предназначен, главным образом, для того, чтобы "сжать" исходную информацию, заключенную в матрице, до обозримых размеров, извлечь из исходной информации наиболее "существенное", отбросив "второстепенное", "случайное". Кроме того, факторный анализ применяется для быстрого получения групп ("факторов"), состоящих из показателей, наиболее взаимосвязанных между собой [9].
В основе различных моделей факторного анализа лежит следующая гипотеза: наблюдаемые или измеряемые параметры являются лишь косвенными характеристиками изучаемого объекта или явления, на самом же деле существуют внутренние (скрытые, не наблюдаемые непосредственно) параметры или свойства, число которых мало и которые определяют значения наблюдаемых параметров. Эти внутренние параметры принято называть факторами. Задача факторного анализа - представить наблюдаемые параметры в виде линейных комбинаций факторов и, может быть, некоторых дополнительных, "не существенных" величин - "помех". Замечательным является тот факт, что, хотя сами факторы не известны, такое разложение может быть получено и, более того, такие факторы могут быть определены, т.е. для каждого объекта могут быть указаны значения каждого фактора.
Таким образом, факторный анализ применяется для того, чтобы:
• Изучить корреляции большого числа взаимосвязанных количественных переменных, группируя переменные в небольшое число факторов. После объединения коррелированность переменных внутри каждого фактора между собой будет выше, чем их коррелированность с переменными из других факторов.
• Дать содержательную интерпретацию каждому фактору, основываясь на смысле переменных.
• Выразить большое число переменных посредством нескольких факторов.
Факторный анализ состоит из четырех шагов [3,4,9]:
1. Вычисляется корреляционная или ковариационная матрица. Если переменная слабо коррелирована с остальными, следует подумать об исключении ее при следующем запуске. Не забудьте только посмотреть на ее
общность и нагрузки.
2. Оцениваются нагрузки факторов. На этом этапе вы решаете, использовать ли для выделения факторов метод главных компонент или один из методов факторного анализа. Мы советуем начать с метода главных компонент.
3. Производится вращение факторного пространства, чтобы облегчить интерпретацию факторов. Вращение увеличивает или уменьшает нагрузки на каждый фактор. Просмотрев результаты, можно запросить менше факторов, чем выбирается по умолчанию.
4. Для каждого наблюдения можно вычислить веса (scores) каждого фактора, и сохранить их в качестве нових переменных. Потом их можно будет использовать в других процедурах, а также для идентификации выбросов.
Именно таким образом и был проведен факторный анализ показателей расширенного тестирования баскетболистов 1 разряда.
 
Таблица 2
Результаты факторного анализа показателей расширенного тестирования баскетболистов 1 разряда
 
№ факт.
% от общей дисп.
Название тестов
Название фактора
1
35,48
Рост
вес
Прыжок с места
Точность штрафных бросков
PWC170 -абсол.
Кинестезия
Антропометрические данные, регуляция усилия
2
29,94
Дельта Х в показателях сердечного ритма
Функциональний уровень системи (ФУС)
Стойкость реакции
Сумма отклонений в показателях теппинг-теста
Тип н/с
Сила н/с, способность к расслаблению
3
14,30
Точность бросков со стредней дистанции
PWC170 -относительное
Уровень функциональных возможностей н/с (УФВ)
Концентрация гемоглобина
Скоростно-силовая выносливость, уровень функциональных возможностей н/с
4
9,76
Прыжок с разбега
Метание набивного мяча с места
Метание набивного мяча с разбега
Мо в показателях сердечного ритма
Концентрация инсулина
Скоростно-силовые качества, активность парасимпатического отдела н/с
5
5,67
Бег 2х24м
Скорость защитных перемещений
АМо в показателях сердечного ритма
ИН в показателях сердечного ритма
Скорость зрительно-моторной реакции
Концентрация кортизола
Скоростная координация, активность симпатического отдела н/с
6
4,83
Скоростная техника
Челночный бег
Теппинг-тест (макс)
Частота движений и скоростная выносливость
 
После анализа комплекса показателей тестирования, которые вошли в каждый фактор, была составленная характеристика каждого фактора.
Первый фактор: антропометрические данные - регулирование усилия.
Второй фактор: сила нервной системы, способность к расслаблению.
Третий фактор: скоростно-силовая выносливость, уровень функциональных возможностей н/с.
Четвертый фактор: скоростно-силовые качества, активность парасимпатического отдела н/с.
Пятый фактор: скоростная координация, активность симпатического отдела н/с.
Шестой фактор: скорость (частота движений) и скоростная выносливость.
Одна из выявленных закономерностей четвертого фактора представлена, например, на рис. 2 в трехмерном пространстве показанна взаимосвязь между показателями моды сердечного ритма, прыжка с разбега и конценцентрацией инсулина. С рисунка видно, что по мере снижения ЧСС в покое повышается концентрация инсулина в крови, то есть повышается активность системы энергообеспечения организма и возрастают скоростно-силовые качества.
Полученные данные указывают на то, что при разработке индивидуальных программ подготовки спортсменов необходимо руководствоваться системой показателей, рассматривать игрока не как набор отдельных характеристик, а как целостную систему, в которой все элементы взаимосвязаны, и соответственно развивать не одельные качества в отрыве друг от друга, а учитывать комплекс педагогических, психологических, физиологических идругих показателей, применяя и соответствующие средства воостановления. и психорегулирующую тренировку, и различные стороны подготовки.
 
 
Рис. 2. Взаимосвязь между показателями моды в сердечном ритме, пррыжком с разбега и конценрацией инсулина в крови
 
Для уточнения игровых функций баскетболистов был примененен иерархический кластерный анализ показателей тестирования. Из дендограммы (табл. 3) видно, что на первом шаге в один кластер были объединены игроки №№ 3 и 7. Из этого следует, что данные игроки наиболее близки по своей структуре подготовленности, что необходимо учитывать при проведении тренировок и игр. На следующем этапе кластерного анализа к ним присоединяется спортсмен № 6, и т.д.
Для того, чтобы узнать, какое количество кластеров является оптимальным, надо от количества анализируемых спортсменов отнять номер шага, на котором кластерные коэффициенты начинают возрастать нелинейно. В нашем случае - это шаг № 4. Поэтому оптимальное количество кластеров есть 7-4=3.
 
Таблица 3
Дендограмма объединения игроков в кластеры
 
Игроки
                                       0......................5....................10.....................15....................20.................25
3:А-н
3
 
 
 
 
 
 
7:Х-в
7
 
6:К-й
6
 
 
4:В-о
4
 
 
2:П-в
2
 
 
1:П-н
1
 
 
5:П-с
5
 
 
Итак, мы получили 3 кластера, то есть 3 группы спортсменов-баскетболистов. В баскетболе это отвечает трем основным функциям игроков - центровые (1), крайние нападающие (2) и защитники (3) (табл. 4).
 
Таблиця 4
Принадлежность к кластерам каждого игрока
 
Игроки
3 кластера
1:П-н
1
2:П-в
2
3:А-н
2
4:В-о
2
5:П-с
3
6:К-й
2
7:Х-в
2
 
Анализ достоверности различий результатов тестирования басаетболистов разного амплуа по t-критерию Стьюдента (рис. 3) показал, что более, чем две трети результатов тестирования достоверно различаются у представителей разного игрового амплуа не только по показателям тестов по физической и технической подготовки, но и по биохимическим и психофизиологическим показателями. Это указывает на то, что принадлежность к определенному игрового амплуа каждого игрока - это не только чисто визуальные расхождения в антропометрических показателях, но и расхождение в более глубоких показателях физиологических, биохимических и психофизиологических функций.
 
 
Рис. 3. Уровни значимости различий показателей тестирования баскетболистов разного игрового амплуа
 
4 этап. Создание индивидуальных профилей игроков. Индивидуальные значения факторов подготовленности и результаты кластерного анализа были объединены и составленные индивидуальные профили баскетболистов с уточнением их игровых функций.
На основе факторных моделiй и определенных игровых функций были разработанные индивидуальные тренировочные программы для каждого игрока мужской команды ХДПУ им. Г.С. Сковороды, по которым они тренировались на протяжении шести месяцев, и эта методика показала свою эффективность.
Данный алгоритм был эффективно применен также при построении индивидуальных программ для баскетболисток команды "БК-21 век" (рис. 4). В этом случае была выявлена значительная роль психофизиологических факторов в структуре подготовленности баскетболисток высокого класса и составлены факторные модели каждого игрока (рис. 4).
 
 
Рис. 4. Индивидуальная факторная структура подготовленности некоторых баскетболисток команды "БК - 21 век"
 
Кроме того, данный алгоритм был применен при определении индивидуальных особенностей адаптивных систем и планировании восстановительных мероприятий баскетболистов ХНПУ на основе математического анализа показателей сердечного ритма и концентрации инсулина и кортизола в крови [5]. В этой части исследований в первый фактор, вошли показатели характеризующие активность симпатического отдела нервной системы. Во второй фактор, вошли показатели, характеризующие активность парасимпатического отдела вегетативной нервной системы.
У обследуемых спортсменов была выявлена индивидуальная факторная структура активности адаптивных систем организма и все испытуемые путем применения кластерного анализа были разделены на три группы по индивидуальным особенностям функционирования адаптивных систем и даны индивидуальные рекомендации по средствам восстановления.
При анализе факторов, обуславливающих индивидуальную динамику игровой результативности спортсменов [6], т.е. во втором направлении индивидуализации учебно-тренировочного процесса, весьма эффективно применять регрессионный анализ динамики показателей соревновательной результативности, физической подготовленности, гормональной активности, биоритмов, психофизиологических особенностей игроков.
 
Выводы.
1. Процесс индивидуализации подготовки спортсменов предполагает рассмотрение каждого индивидуума с точки зрения системного подхода, т.е. анализа широкого спектра показателей, отражающих работу разных систем организма. Это является первым направлением научно-методического обеспечения процесса индивидуализации подготовки спортсменов.
2. Для обобщения широкого спектра показателей и создания индивидуальных моделей подготовленности является достаточно эффективным применение факторного анализа. В отдельных случаях целесообразно его сочетание с иерархическим кластерным анализом.
3. Второе направление предполагает анализ динамики соревновательной результативности каждого спортсмена и определение ее индивидуальных закономерностей, для чего может быть применен регрессионный анализ.
4. Третье направление предполагает создание универсальных методик подготовки спортсменов. Позволяющих индивидуализировать как дозировку нагрузок и определение особенностей восстановительных мероприятий, так и формирование технических навыков.
В перспективе предполагается углубление исследований в данных направлениях и распространение их возможно более широкий контингент спортсменов в различных видах спортивных игр.
 
Литература:
1. Бабушкин В.З. Учет психологических показателей при определении игровой специализации баскетболисток // В сб. "Научно-методические основы подготовки баскетболистов". - М., 1986. - С. 7-11.
2. Баевский Р.М. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии. М., "Медицина", 1979.
3. Бююль Ахим, Цефель Петер. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем. /Ахим Бююль, Петер Цефель - СП.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. - 608 с.
4. Иберла К. Факторный анализ. - М.: "Статистика", 1980. - 308 с.
5. Козiна Ж.Л., Пешкова О.В., Боровський С.В. Вплив комплексноi методики вiдновлення на концентрацiю кортизолу та iнсулiну у спортсменiв-баскетболiстiв // Актуальнi проблеми фiзичноi культури i спорту: Зб. Наук.праць/ Гол.ред. В.О. Дрюков. - К.: ДНДIФКС, 2004. - №4. - С.126-133.
6. Козiна Ж.Л., Кравцова Г., Кравчук О. Взаемозв'язок результативностi баскетболiсток високого класу з iндивiдуальними бiологiчними ритмами // Теорiя та практика фiзичного виховання. Щоквартальний науково-методичний журнал ХДПУ. - Харкiв: ХДПУ, 2004. - №4.
7. Козiна Ж.Л., Парамонов К., Вакуленко О. Модельнi характеристики баскетболiстiв 1 розряду // Педагогiка, психологiя та медико-бiологiчнi проблеми фiзичного виховання i спорту: Збiрник наукових праць за ред. Ермакова С.С., Харьков, ХДАДАМ (ХХПI), 2004. - №14- С.11-21
8. Митина О.В. Факторный анализ для психологов. - М.: "УМК", 2001. - 169 с.
9. Харман Г. Современный факторный анализ. - М.: "Статистика", 1972. - 486 с.
10. Шестаков М.М. Методологические основы индивидуализации подготовки в командных спортивных играх (о тренировочных нагрузках) // Теория и практика физической культуры.-1999.-№3.-С.12-14.

    Загрузка...

    Полное библиографическое описание

    Основные научно-методические подходы к процессу индивидуализации подготовки спортсменов (на примере баскетбола) // Национальная библиотека Украины им. В.И. Вернадского. - 2009.

    Посмотреть полное описание