大數據在運動訓練監控中的應用研究

龐俊娣

(昆明醫科大學體育部,云南 昆明 650500)

1 運動訓練監控的內容及特點

運動訓練監控是在一段時間內對運動人員的訓練狀態、生理指標、競技表現、日常飲食等進行監測和控制,從而對運動訓練方案進行調整。在運動訓練過程中,主要確保訓練內容、訓練強度、持續時間和訓練密度等的合理性,才能達到理想的訓練效果。而運動訓練監控則可以為訓練方案的制定和調整提供依據,在體育運動訓練的開展過程中,運動訓練監控越來越受重視。由于運動訓練監控的具體內容較為復雜,而且信息產生速度快,需要對其進行及時掌握,并開展集中分析,通過采用大數據、數據挖掘等技術手段,得到更多有利用價值的監控數據。基于這一特點,在運動訓練監控過程中,信息化技術已經得到了廣泛應用。

在全民健身背景下,參與運動訓練的人員數量越來越多,除了專業發展需求外,非專業體育運動訓練,也需要通過開展運動訓練監控,確保訓練方案的合理性,降低運動損傷和安全事件的發生概率。在此情況下,運動訓練監控數據規模不斷提升,已經具備了海量、多樣、快速、真實、價值密度低等大數據特征。在對運動訓練數據進行處理的過程中,也需要更多地發揮大數據技術的優勢,確保數據分析處理的全面性,及時反映數據分析結果,從而提高其利用價值。因此,以大數據為代表的先進信息技術,已經成為推動現階段體育事業發展的重要動力。

2 大數據生理生化監控數據庫的構建

2.1 設計目標

基于體育事業發展的實際需求,在現階段開展體育科研活動的過程中,需要通過對運動訓練內容、運動人員體能狀況、生理指標等的全面掌握和集中處理,確保體育運動訓練的合理化開展。其中,大數據技術的應用,首先應建立運動人員生理生化監控數據庫,對相關信息數據進行匯總和存儲,并高效完成數據處理工作,為運動人員健康檔案、運動狀態監測系統等的構建提供底層支持。但是目前運動訓練生理生化監控大數據的研究成果較少,主要局限于對運動人員個體的分析,難以達到構建更大范圍運動訓練監控體系的要求。在設計大數據生理生化監控數據庫的過程中,應以構建現代化、立體化的運動訓練監控數據體系為基本目標,集成與運動訓練監控有關的各類信息數據,支持運動人員的個體分析、團隊分析、區域分析等,并對數據結果進行立體化展示。對于實際教練人員和科研人員而言,構建大數據生理生化監控數據庫,也可以對運動人員的個體特征、訓練記錄、生理生化指標變化等,進行更加全面的了解,從而為訓練方案、營養方案、運動損傷預防措施的制定等提供依據。通過充分發揮大數據生理生化監控數據庫的作用,推動運動訓練監控工作更加高效、合理的開展。

2.2 指標監測數據庫的構建

在指標監測數據庫的具體構建過程中,需要根據運動訓練監控的實際應用需求,構建完整的指標監測體系,充分掌握一定范圍內,所有運動人員的運動訓練情況。具體應包含以下幾方面指標。(1)實時監控指標,主要針對運動人員在訓練過程中可能出現的運動損傷等情況,制定損傷敏感指標、訓練疲勞指標等。根據長期采集的數據,分析運動人員運動損傷發生規律,預估運動人員的運動損傷風險及具體類型。從而在開展運動訓練的過程中,提前采取科學的干預措施,降低運動損傷發生概率,確保訓練過程的順利進行。(2)膳食營養指標,對于運動人員而言,其膳食營養結構的合理性,對于生理狀態調整有直接影響。特別是在進行運動量較大、強度較高的訓練時,需要及時根據運動員生理狀態,采取有針對性的營養補充計劃,確保膳食營養指標結構的合理性。(3)訓練疲勞指標,主要根據運動人員的自我感覺,相關體能指標監測結果等,判斷是否存在超強度訓練的問題,為放松訓練方案的制定以及正常訓練方案的調整提供依據。(4)綜合評價指標,主要針對訓練方案及運動訓練實際開展情況,對運動人員體能變化、運動成績變化等進行綜合分析,整體評價運動訓練方案的合理性 。

2.3 數據更新及維護

在構建大數據生理生化數據庫后,需要以此為基礎對運動人員生理指標、體能指標、運動能力指標等的變化進行分析和評估,集成生理生化監測數據,為運動訓練的開展提供底層數據支持。對于體育情報工作而言,也需要了解區域運動人員基本情況,分析優劣勢,為體育事業的發展決策提供科學依據。因此,在建立運動訓練監控數據庫后,也需要及時開展數據更新和維護工作,對相關指標進行調整,及時引進國內外科研成果、大數據技術創新成果,保證生理生化數據庫系統的先進性。

3 大數據在運動訓練監控中的具體應用

3.1 利用大數據運動訓練監控數據推動體育產業發展

在積極構建大數據生理生化數據庫的過程中,應加強對大數據運動訓練監控數據的利用,推動體育產業發展。大數據技術的應用改變了以往運動訓練監控僅停留在個體分析層面的監控,可以通過擴大運動訓練監控范圍、整合相關信息數據,反映出一個地區的體育運動開展情況。目前大數據技術對于推動大眾體育運動發展的作用已經受到了高度重視,在進行運動訓練監控的過程中,能夠反映出全民體質健康水平,經過專家分析和評估,提出有針對性的運動建議,滿足人們對健康生活的追求。對于體育產業發展而言,體育賽事的舉辦及相關媒體工作,是擴大體育運動傳播范圍的重要途徑,許多人對體育運動的關注也表現為對體育賽事的關注。通過采集和分析優秀專業運動員的運動訓練數據,可以使人們更了解自己的身體潛能,明確從事某項體育運動需要具備的基本素質。在此情況下,可以對人們的體育鍛煉需求進行科學的引導,與地方體育事業發展相互對接,擴大體育產業的影響力。

3.2 利用大數據運動訓練監控數據分析訓練方案合理性

在大數據技術的應用過程中,通過實時采集運動人員的運動訓練數據,并對其進行匯總分析,可以更加科學地判斷訓練方案的合理性,并針對其中存在的缺陷進行調整和改建。大數據技術為運動訓練數據的記錄、采集、提取、分析、匯總、挖掘等一系列復雜的數據處理過程提供了具體的技術解決方案,可以通過采用大數據算法,自動完成數據處理工作,節省大量的人力物力,同時保證數據處理的及時性和準確性。根據運動訓練監控數據的實際應用需求,往往需要在一個訓練周期內,對訓練方案多次進行調整,特別是對于一些集訓活動,有時在當日之內,就需要根據實際訓練開展情況,調整訓練方法。在大數據技術的應用下,可以對運動人員生態體能狀況、運動疲勞狀態等指標進行動態跟蹤采集,在短時間內完成數據分析工作,從而為運動訓練方法的及時調整提供支持。

3.3 利用大數據運動訓練監控數據提高反饋信息利用率

大數據技術的核心應用優勢在于其強大的數據分析處理能力,在運動訓練分析過程中,不僅運動戰術復雜多變,而且運動動作具有瞬時性,比如短跑起跑,球類運動出手動作等,在這些動作過程中,運動人員的身體機能指標會發生快速變化。只有不斷提高運動訓練數據反饋效率及信息利用率,才能為提高運動訓練水平提供幫助。在此方面,大數據技術的應用可以與先進的生理生化采集技術結合,及時記錄運動人員的瞬時機能數據,并對其進行分析處理,提高數據反饋效率。在數據分析處理過程中,也可以與個體特征數據,包括年齡、身高、體重等結合起來,挖掘其運動能力發展潛力。通過更加全面的開展運動訓練數據監控,為運動人員運動能力的提升提供科學指導。此外,也可以根據運動訓練監控數據的反饋結果,對運動人員的飲食規律、心理狀態等進行調整,使其在運動過程中能夠保持最佳的生理狀態,從而取得更好的體育運動成績。在大數據技術的應用下,能夠使運動監控反饋信息的利用效率得到明顯提升。

3.4 利用大數據運動訓練監控數據構建可視化管理體系

運動訓練監控的實質是根據運動訓練客觀規律,采用科學的理論和方法,對運動訓練過程進行測量、評價、調整,對其作出優化控制。在大數據技術的快速發展下,通過與智能化技術、人工智能算法等的結合,也可以使系統本身具備一定過得分析決策能力,根據數據監控結果,對運動訓練方案調整提出具體意見。為了方便對相關數據成果的利用,在大數據運動訓練監控過程中,也要實現對數據成果的可視化展示,以模型、圖表等多種形式,反映運動人員個體或某個區域的運動訓練開展狀況。比如,在運動人員個體生理指標監控方面,主要通過對運動負荷進行動態監控,反映運動人員的生理指標變化情況,比如通過心率、血乳酸等,分析運動負荷強度。通過對相關數據進行可視化展示,可以幫助教練人員、相關科研人員更好地掌握運動訓練規律,從而構建科學的管理體系,促進體育運動訓練成果的逐步提高。