大數據思維在體能訓練中的應用思考

王時銳

體能訓練是運動訓練的重要內容之一。運動員必須通過體能訓練來提高身體生理系統各項機能和代謝水平，使身體形態、身體機能和運動技能得以滿足專業競技運動的要求。從20 世紀中期開始，我國的體育訓練課程中開始加入新興的科學技術，涌現了較多的訓練理論、訓練方法，使運動員體能訓練的問題得到了重視，促進了競技體育的不斷發展。教練員需要對運動員的訓練數據進行統計并加以分析，通過有針對性的體能訓練提升運動能力，提高競技水平。

教練員合理運用大數據技術，制定運動員體能訓練的目標，設計體能訓練方法，能夠有效提高運動員的身體素質。因此，本文針對大數據思維在體能訓練中的應用展開相關探討，通過大數據思維輔助體能訓練，以此來提高運動員的運動技能水平。

1 體能訓練

體能，是指人體的運動能力。一般體能訓練包括身體機能、身體形態、身體健康、身體素質等方面。這些體能要素，雖然容易受到運動員生長環境、遺傳等因素的影響，但是通過后天的調整是可以改變的。其中，身體機能主要指身體各器官系統的功能，主要包括心率、血壓、血紅蛋白、肺活量、最大攝氧量、平衡性、血睪酮等指標。身體形態主要是指人體的外部特征，主要有身高、坐高、足弓長、跟腱長、臂長、腿長、肩寬、髖寬、體重、體脂等指標。身體健康是指人類身體各器官、心理、精神以及社會適應方面具有較好的狀態。良好的身體健康指標是運動員參加體能訓練活動的重要基礎。身體素質是指人體在神經系統控制下，表現出的運動能力，一般包括力量、速度、耐力、柔韌性、協調性和靈敏性等。而提高身體素質的主要途徑，就是加強運動員的體能訓練，以此實現運動員身體綜合能力的提升。

由于運動員需要在強大的壓力下進行競技比賽，因此，在平日的運動訓練過程中，就需要運動員有能力承擔高強度、高負荷的體能訓練，以滿足實際比賽時的體能需求。因此，在運動員身體健康的情況下，身體機能、身體形態、身體素質這三方面僅維持在一般水平是不能滿足實際比賽需求的。運動員必須在平日的體能訓練中，突破固有的范圍，挖掘自身運動能力的最大潛力，達到生理極限水平，才能保證在比賽過程中發揮出較高的水準。

體能訓練按照實際需求可分為一般體能訓練和專項體能訓練。一般體能訓練適用于改善運動員的身體形態和身體機能，提升身體運動的控制能力和協調能力，掌握一般的運動知識和運動技巧，比如長短跑、仰臥起坐、深蹲、俯臥撐等，為提高專業技能的運動成績和水平打下良好的基礎。而專項體能訓練就需要和運動項目相聯系，設計符合專項運動的體能訓練內容，提高專項身體素質和運動技能，以提高專項成績為目的，最大限度地針對專項運動進行特殊的體能訓練，提升專項運動能力。比如，短跑運動員就需要額外培養運動員的爆發能力和反應速度，并訓練聽力與身體的協調反應能力；舉重運動員則需要著重培養運動員的力量水平和動作技巧，在負重情況下合理利用動作技巧，避免在運動過程中受傷。

2 大數據思維的有效性分析

大數據思維是可以通過常規軟件，對一定時間范圍內的信息數據進行采集、處理和融合的技術手段，以大量數據作為應用基礎，并通過一定的評價分析，整合數據資源，實現信息數據的智能分析。大數據就是海量數據的集合，具有海量、多元化、高速和低價值密度的特點。大數據技術是現階段信息化社會發展的產物，由于大數據技術能夠將采集到的數據加以分析，因此在國內各個領域中都得到了廣泛的應用，并且能夠有效地服務于社會的各個行業，具有較高的可行性。隨著大數據技術的不斷發展，體育課程的教學模式和教學手段也隨之發生了巨大的變化，向數字化、信息化方向發展。運動領域不斷地進行科學性創新，也促使體能訓練的內容逐漸增加。傳統的數據分析不能滿足現代化體育訓練的發展進程，大量的、實時性的訓練數據需要更有效的技術方法進行整合，以實現精準的數據分析。現階段，國內關于體能訓練的研究機構，普遍應用大數據思維，對體能訓練的情況加以分析，并通過數據可視化，構建適用于運動員訓練數據綜合分析的服務平臺。教練員可以從采集到的體能訓練數據中得到運動員與訓練計劃之間的聯系，分析現有體能訓練計劃中存在的不足，有針對性地解決體能短板，增強運動員的整體運動能力，提高競技比賽成績。這些足以說明，大數據技術不光能夠對海量體能數據加以分析，還能夠通過數據之間的聯系，提供可行的技術方案，提高教練員對體能訓練計劃決策的準確性，應用效果較好。

3 體能訓練中大數據思維的應用

3.1 制訂訓練計劃

體能訓練是一項艱巨的基礎性訓練課程。一般的體能訓練課程訓練強度較大，訓練科目較多，是運動員訓練過程中占據時間最多的項目。要使體能訓練達到最好的效果，應該在訓練開始之前，針對訓練內容，制訂系統的、完整的和高質量的體能訓練計劃。使用運動手環等可穿戴智能運動設備，采集運動員在運動過程中的心率、血壓、體溫等數據，獲取運動員的運動狀態；使用信息數據管理系統，收集運動員平時訓練的各項成績，判斷各個運動員在體能訓練中的長項與短板，再根據數據分析結果，制訂符合運動員身體素質的體能訓練計劃。高質量體能訓練計劃的實施，必然會存在較多的影響因素，因此在制訂體能訓練計劃時，需要了解訓練計劃所面臨的困難，并確定解決困難的方案，有效推動計劃的進行。體能訓練的質量決定著訓練的最終結果，而體能訓練計劃的制訂也反映著教練員業務水平的高低。因此，體能訓練的所有課程必須嚴格按照制訂的訓練計劃執行，不能隨意更改體能訓練計劃的目標與訓練內容，保證體能訓練課程與訓練計劃的統一，有助于體能訓練整體成績的提高。

3.2 設計訓練方法

在完成體能訓練計劃的制訂后，需要以訓練計劃為基礎，設計體能訓練的方法。不同的體能訓練內容，可有多種的訓練方法。比如力量訓練可通過引體向上、俯臥撐、翻輪胎、負重深蹲等方法實施。由于無法將所有訓練方法都加入體能訓練課程中，因此需要對訓練方法進行篩選。這就要求教練員了解每一種訓練方法的優點和缺點，并選擇合適的方法進行搭配，以達到事半功倍的效果。首先，要以優化運動員的體能為主要目的，無論是針對力量、速度、耐力、反應能力還是其他方面的訓練，都應該與運動員自身能力水平相匹配。以負重體能訓練為例，應用大數據技術進行數據采集，分析運動員以往負重水平，計算運動員負重生理極限，通過數據分析預測完成訓練后該運動員的負重水平，使用不同訓練方法訓練，按照訓練計劃實現訓練目標。因為每個運動員的身體素質不同，因此，對于不同的運動員來說，需要制定不同的訓練方法，選擇適合運動員個人能力的訓練量和訓練強度。通過大數據的統計分析，找到適合運動員個人能力水平的訓練方法，了解不同運動員身體肌肉的分布情況，上肢力量薄弱的以上肢力量體能訓練為主，下肢力量薄弱的以下肢力量體能訓練為主，綜合力量較差的可選擇多個訓練方法搭配訓練。在當前訓練方法得到一定訓練成果后，可再次運用大數據技術對訓練數據進行分析處理，再選擇新的訓練方法加以鞏固，以實現體能訓練水平的提高。

3.3 分析訓練數據，評價訓練成果

衡量體能訓練計劃的有效性，需要針對制訂的體能訓練計劃進行成果評價。在進行訓練計劃的成果評價之前，需要對體能訓練數據進行詳細分析。將采集到的運動員訓練數據輸入信息數據管理系統，其中包括訓練前后的運動狀態、體能指標、體測成績等數據，將統計到的數據做可視化處理，分析體能指標、體測成績的變化趨勢，對比心率、肌肉乳酸含量等指標的波動情況，分析各項體能訓練成績的增長比例，對訓練數據進行多方面的智能分析，有助于提高對體能訓練成果評價的準確性。由于需要統計的數據量較大，因此必須要保證數據分析的有效性，避免主觀臆測，必須從客觀的角度，對體能訓練數據進行定量、定性分析，并結合大數據技術，以數據分析結果為基礎，進行科學、客觀的評價。

以某高校田徑隊10 名運動員的體能訓練為例，將這10 名運動員按照1—10 的順序依次編號，以便對其成績變化進行分析。該田徑隊從2022 年3 月開始進行新一學期的體能訓練，將大數據思維應用在該田徑隊的訓練計劃安排中。教練員針對每名運動員的個人運動能力制訂了專屬的體能訓練計劃，并設計對應的體能訓練方法。大數據監測系統實時地將運動員的訓練數據反饋給教練員，使教練員能夠了解運動員在訓練中的身體狀態，并適時地做出相應的調整。經過2 個月的訓練后，進行階段性的體能訓練成果測試，測試項目包括百米沖刺跑、萬米負重跑和10m×4 往返跑，記錄訓練前后的數據并進行對比，實現體能訓練成果的評價。

訓練前，10 名運動員的百米沖刺跑平均成績為12.19s，用時最短的運動員成績為11.68s，用時最長的運動員成績為12.51s ；萬米負重跑平均成績為45.74min，用時最短的運動員成績為41.21min，用時最長的運動員成績為49.11min ；10m×4 往返跑的平均成績為15.23s，用時最短的運動員成績為14.25s，用時最長的運動員成績為16.01s。

訓練后，10 名運動員百米沖刺跑的平均成績為11.49s，用時最短的運動員成績為11.04s，提高最多的為7 號運動員，由原先的12.06s 提升到了11.08s，提升了0.98s。萬米負重跑的平均成績為40.52min，用時最短的運動員成績為36.58min，提高最多的為2 號運動員，由原先的43.65min 提升到了37.4min，提升了6.25min。10m×4 往返跑的平均成績為13.17s，用時最短的運動員成績為12.68s，提高最多的為6 號運動員，由原先的15.74s 提升到了13.25s，提升了2.49s。

通過對以上數據進行分析可知，這10 名運動員的百米成績提高了0.64s—0.98s，萬米負重成績提高了4.63min—6.25min，10m×4 往返跑成績提高了1.57s—2.49s。說明制訂的專屬體能訓練計劃和對應的體能訓練方法是有效的，能夠科學地提升運動員的運動能力。3.4 建立運動員數據庫，制定個性化運動康復訓練方案由于運動員身體素質的差異，運動員在體能訓練的過程中的訓練強度與訓練量是因人而異的。除了通過大數據監測系統實時監測訓練數據并適時地做出訓練內容的調整以外，還需要針對訓練內容，設計個性化的運動康復訓練方案。正確、科學的運動康復訓練有助于促進身體機能的迅速恢復。因此，通過大數據技術，采集運動員生理信息和運動狀態信息，并將信息數據在數據管理系統中進行匯總分析，構建運動員數據庫，根據每個運動員的訓練強度、訓練位置，找到適合運動員的恢復手段或措施，制定個性化運動康復訓練方案。比如訓練強度較大的運動員可增加營養，通過補充大量蛋白質與維生素來緩解機體上的疲勞感。負重長跑的運動員在進行高強度的訓練后，身體肌肉處于無氧代謝狀態，可增加物理康復相關的吸氧恢復，迅速改善肌肉缺氧的狀況。還可以通過數據分析對運動員的心理健康狀態進行評分，并結合心理恢復措施，放松運動員的心情，消除大量高強度訓練帶來的精神疲勞。

4 結語

綜上所述，在運動員的體能訓練中，大數據的應用能夠為體能訓練帶來全新的發展方向，合理地制訂體能訓練計劃，設計體能訓練方法，分析訓練數據，對訓練成果加以評價，并在完成體能訓練后，構建運動員數據庫，根據不同的訓練水平，制定個性化的運動康復訓練方案，能夠有效促進體能訓練效果的提升，提高運動員個人運動能力水平，對促進體育事業的蓬勃發展具有重要的參考意義。

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