天津市專業運動員體能訓練中大數據技術的應用研究

林松 鮑海鷹 王紹洪

（天津市體育綜合保障中心 天津 301617）

體育對于國家來說極為關鍵，體育競技的成敗事關國家形象。僅依靠人力對運動員進行訓練存在極大的局限性，可能存在訓練計劃不夠精細，缺少針對性，訓練強度不合理等問題。隨著大數據時代的到來，創新驅動已成為戰略導向，也是引領體育產業發展的第一動力，用科技助力體育發展是當今的大勢所趨。如今，大數據、區塊鏈、人工智能等技術已逐漸應用于體育產業，促進其數字化轉型與高質量發展。大數據技術讓體育訓練更具有針對性和有效性。因此為了解體能運動員體能訓練中大數據技術應用的現狀，推動兩者快速融合。文章基于體能運動訓練實際需求，提出大數據技術應用建議，以期在推動大數據技術深度融合體能運動訓練的同時，實現體能運動訓練的智慧、現代發展。由此，特結合天津團泊體育中心的運動員體能訓練進行了相關調查，具體如下：

1、大數據在優化體能訓練方面的意義

1.1、個性化訓練方案

通過大數據分析，可以針對每個人的身體素質、健康狀況和訓練需求，制定個性化的體能訓練方案。這有助于提高訓練效果，同時減少因訓練不當導致的運動損傷風險。

1.2、科學監測與反饋

大數據技術可以實時收集和分析運動員在訓練過程中的各項數據，如心率、速度、力量等。通過這些數據，教練可以實時掌握運動員的狀態，并根據實際情況對訓練計劃進行調整，以達到最佳訓練效果。

1.3、避免過度訓練

大數據可以幫助運動員和教練員更好地掌握訓練負荷，避免過度訓練。過度訓練會導致運動員身體疲勞，甚至可能引發運動損傷。通過大數據分析，可以確保運動員在合適的負荷下進行訓練，保持良好的身體狀態。

1.4、優化訓練資源配置

大數據可以幫助教練員更好地了解運動員的需求，合理配置訓練資源，如訓練設備、場地等。這有助于提高訓練效率，同時節省資源。

2、體能運動訓練中大數據技術應用調查

2.1、研究對象

為更加全面、系統地了解大數據技術在體能運動訓練中的應用效果，特以天津團泊體育中心的80 名運動員和20 名教練員為研究對象，旨在了解當前大數據技術結合體能運動訓練的主流方向。

2.2、研究內容

基于大數據技術在運動員體能訓練中的應用目的、現狀等要素，本文研究內容主要為：（1）了解當前運動員體能訓練中大數據技術的具體應用；（2）了解當前運動員對大數據技術在體能訓練中的認知和理解；（3）了解當前教練員在體能訓練中如何應用大數據技術。

2.3、研究方法

為提升文章內容可靠性、針對性、有效性，主要利用問卷調查法和直接觀察法在天津團泊體育中心現場收集有益于本文的資料。同時，這兩種研究方法應用主要目的有兩個方面：第一，了解當前運動員和教練員對“大數據技術在體能訓練中應用”的看法以及應用情況等。如應用是否有效發揮大數據技術的優勢，應用是否達到提升運動員體能訓練效益目的，是否為教練員提供了更加科學的數據依據等；第二，了解當前大數據技術在體能訓練中的應用水平，如是否科學開發相關平臺的功能，如服務功能、指標參數分析功能等。具體如下：

（1）調查問卷法。

調查問卷的主要目的是了解當前運動員、教練員對大數據技術在體能訓練中的看法，如是否認可大數據技術與體能訓練的結合，是否認為兩者結合能提升訓練效益等。由此，設計了教練員與運動員兩個方面的調查問卷：

表1 運動員調查問卷

表2 教練員調查問卷

（2）直接觀察法。

直接觀察法主要是對運動員體能訓練中，教練員、運動員是否有效利用大數據技術，或是否基于大數據技術的發展，編制了有效的運行制度。或是否基于大數據技術的特性，設計了可靠且有效的訓練體系等。具體如表所示：

表3 現場觀察表核心內容

2.4、研究結果

（1）調查問卷。

本次調查發放100 份調查問卷（教練員20 份、運動員80 份），回收有效率100%。

①運動員層面

100%的運動員了解大數據技術結合體能訓練；80%的運動員會利用大數據技術記錄自身體能訓練情況，10%的運動員主要用于歷史訓練對比；90%的運動員在體能訓練中主要借助大數據技術，進行綜合體能訓練；60%的運動員會基于大數據技術反饋的結果，微調整自身體能訓練；40%的運動員會在結合大數據技術反饋基礎上，請教教練員改善自身體能訓練內容、方式等；30%的運動員認為偶爾數字記錄與實際運動情況不一致。30%的運動員認為部分設備操作難度較大；70%的運動員認為有些體能訓練大數據技術相關設備沒有全面反饋自己的運動指標，不利于自己的全面發展。

②教練員層面

100%的教練員了解“大數據技術+體能訓練”，且常使用；100%的教練員認為“體能訓練+大數據技術”意義非凡，如能更優、更快、更好地掌握運動員體能發展情況，并編制更有針對性的訓練措施；100%的教練員會使用大數據相關監控設備、數據分析技術、數據庫、平臺等；90%的教練員認為大數據技術將會成為未來體能訓練的主流；100%的教練員借助大數據技術觀察運動員的肌肉力量、爆發力、心肺耐力以及柔韌性等指標；40%的教練員認為大數據數字平臺應用要進一步豐富平臺功能，30%的教練員認為要加強數據庫的開發，并為運動員提供更有個性的體能訓練服務。30%的教練員認為大數據技術在體能訓練中的應用也要擁有專業的指導人員，專業的數據安全保障。

③觀察表

經過觀察對比，發現天津團泊體育中心基于大數據技術，已經設計了適應性較強的“體能訓練+大數據技術”制度，并擁有明確的責任人；也非常重視大數據技術在運動員日常體能訓練工作的落實，如編制了具體應用方式、應用范圍、應用反饋等工作機制。雖然，經過現場直接觀察，但通過對比分析大數據技術在運動員體能訓練中的具體應用方向與方式可以看出，其仍存在以下不足：第一，部分設備的應用缺乏專業的指導；第二，部分平臺功能開發不符合實際，如缺乏個性化管理平臺；第三，數據庫存在安全隱患，如數據泄露等。

（2）體能運動訓練大數據技術表現。

目前，體能訓練中大數據技術的應用主要包含為分析技術、監控技術。以大數據分析技術為例，其主要是借助大數據技術對運動員的體能訓練進行全面的記錄，并基于數據庫記錄對比情況，給與運動員有效的指導。其技術表現主要為：①全面記錄運動員體能訓練各項指標；②綜合當前社會體能訓練主流經驗、措施，并在對比運動員歷史數據基礎上，給與其科學的指導；③記錄運動員體能發展趨勢，并結合運動員年齡、體能指標等的發展情況，給與其個性化數據指導等，即讓運動員查漏補缺。

3、體能運動訓練中大數據技術應用建議

3.1、設計功能豐富的平臺

根據前端與后端開發的設計思路，這一平臺主要由用戶層、功能層和數據層三部分組成。其中構建用戶層的目的在于讓用戶與平臺之間能夠實現交互。當用戶在操作界面時，借助參數和代碼將用戶的操作傳遞給平臺功能層，進而順利完成交互。而在功能層上有大量功能模塊聚集，受這部分功能模塊的影響，可對用戶層參數予以有效傳遞，促進用戶層數據輸出效果的提升。數據層主要是數據庫設計，數據庫表結果由三部分組成，分別是基礎類信息、單項測試數據和綜合物理測試數據。被試的個人信息庫的基本信息主要是個人靜態信息，如性別、姓名等，這部分信息就算經過很長一段時間也會維持基本不變。與此同時，記錄包括身高標準、肺活量、握力體重指數等在內的綜合體能測試結果，并在綜合體能測試數據庫中更新數據。對被測對象單項測試庫進行記錄修改，并闡述其單項測試結果，包括50m 短跑、長跑、引體向上、坐位體前屈和步進測試等。通過測試信息管理模塊對測試對象測試信息進行管理，利用各種參數傳遞這部分信息給測試信息管理功能模塊，方便對綜合物理結果、排序和報告等相關信息做出計算和導出。單項考試信息管理和綜合考試信息管理差不多，但卻不具備計算公式這一功能，所以在設置綜合試驗指標時一定要設置指標的計算公式和項目。

3.2、設計可靠的數據庫

項目數據庫由多部分構成，如基礎信息表、體能狀態表、單向項目測試信息表、綜合測試信息表以及測試指標關聯規則表。基于對具體功能與內容的描述，設計數據庫最關鍵的功能框架由三個模塊組成，分別是基礎信息模塊、測試信息管理模塊以及物理測試結果分析模塊，如此才能為數據庫平臺建構提供有效的技術支持。因為很多體能因素均會讓運動員水平發揮受到影響，所以在實際運用時會隨著研究深度的增加，而有機融合大量數據，以提升大數據處理的深度與廣度。在完成對數據庫的構建后，應對數據輸入接口、數據維護功能進行設計，并提供數據讀取的輸出接口，以進一步提升大數據分析處理效益。考慮到運動員體能訓練中專業體能教練崗位的專業性，在設計輸入接口時需要為其留出專用數據導入接口，具體方式為建立固定數據格式的文件，由體能教練在訓練計劃制定前、體能訓練中和訓練測試3 個階段，以運動員為基本單元分門別類地寫入數據。另一部分重要數據是日常訓練和競技運動員的臨場發揮情況，該數據可以體現運動員體能訓練的成果，是大數據分析處理中重要的驗證數據，由指定的數據庫管理員負責輸入該數據。同時，也要注意數據庫的日常維護工作，如對涉及運動員的體能訓練方案變化情況，尤其是轉會、傷病等情況下的數據修正與輸入。

3.3、構建服務體系

由于運動員在訓練中會產生較多數據，對于這些數據的收集、整理、分析是大數據技術的基礎功能。但是結合上述調查結果可知，目前大部分教練員在應用大數據技術各項功能時，并未重視數據對運動員個體的服務，其更多的是綜合大數據技術所反饋的各項技術，對所有運動員布置同樣的訓練任務。這樣雖然能起到一定效果，但不利于運動員潛能的挖掘，不利于運動個性化發展。據此，在體能訓練中應用大數據技術時，除了要注重整個體能訓練隊伍數據和任務的把控，還應結合運動員平時表現，設計大數據個性服務體系。第一，要結合運動員所述領域，有針對性地設定大數據記錄指標，如籃球運動員的專項速度、力量、彈跳力、一般耐力、心理指標以及回復指標等，然后結合這些指標與該類運動員在該領域針對性地設計輸出數據和建議；第二，要挖掘大數據個性化推薦功能，為個體運動員或教練員提供可靠建議。教練員要借助大數據每日推薦功能，精準定位各個運動員每次運動量表現情況，提出更有針對性的體能訓練服務。

3.4、培養專業人才

由于大數據結合運動體能訓練包含內容較多，如包含基礎的理論經驗、復雜的數據處理技術，尤其是其中的數據處理環節，需要執行基本的數據采集、數據整合、數據剖析、數據輸出、數據安全、數據儲存等。對此，相關培訓機構一方面可加強教練員職業素養的培育，即立足大數據技術相關要求，提升教練員基礎能力，如加強其能力素養的提升，讓其具備基本的應用能力，或數據識別與應用能力等。另一方面要引入更加專業的人才，填補人才隊伍空白。要基于大數據技術應用實際需求，引進管理型人才、技術型人才以及復合型人才等。此外，也要結合大數據技術應用的基本情況，編制相關考評體系，定期考評教練員、專業技術人員的能力素養，并將其與績效掛鉤，以提升人才發展的積極性與主動性，以進一步提升數據人才的發展效率和質量。

3.5、數據安全與政策保障

一方面要加強運動員體能訓練數據的保護工作。數據安全是大數據技術在體能訓練中應用的基礎，因為一旦數據泄露，不僅會影響運動員的隱私，還會影響運動員競賽活動的表現。因此，為避免這一情況，要加強基于大數據技術應用的現狀，打造更加安全的數據保障體系。如引進更加先進的數據存儲技術，引進更加安全的殺毒軟件，引進更加可靠的防火墻技術，引進更加可靠的數據識別技術等。同時，也要重視運動員、教練員安全意識的提升，并建立相關制度。在此基礎上，也可基于數據管理現狀，用安全證書、管理權限等要素，提升數據安全等級；另一方面要擁有可靠的政策保障。由于運動員體能訓練中大數據技術的應用，包含內容較多，對運動員本身、競技環境、國家榮譽等因素關聯度較高。據此，政府單位應基于大數據技術發展的現狀，以運動體能訓練發展需求、運動員個性發展、運動競技發展實際需求等要素為中心，編制規范、標準的政策，以確保運動體能訓練中大數據技術應用的實效性，以打造更加合理、科學的大數據技術應用流程，提升大數據技術應用的覆蓋面，提升大數據技術在體能訓練應用的有效性與可靠性等。

綜上所述，在現行運動員體能訓練環境下，雖然傳統數據分析模式能為運動員體能訓練提供一定幫助，但其相較于大數據技術應用的效益較低，且可能存在人為失誤。同時，經過對大數據技術在運動員體能訓練中應用的調查可知，大部分運動員、教練員對兩者結合的認可度較高，且真實提升了運動員體能訓練效率。因此，在體能訓練中結合大數據技術意義非凡。當然，結合調查結果發現，當前大部分大數據技術在體能訓練中的應用，有待改善，比如搭建更加可靠的平臺環境，搭建更加標準的數據庫，搭建更加有效的服務體系等。由此，本文對大數據技術在運動員體能訓練中提出了多方面建議，具有一定參考價值。此外，由于受到時間和空間等因素的影響，本文仍存在一定不足，在此希望相關人員能對大數據技術在體能訓練中的應用進行深度分析，提出更加有效的應對措施，以推動體能訓練進一步發展。