ЕНЕРГОЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ІГРОВОЇ ДІЯЛЬНОСТІ СТУДЕНТІВ, ЯКІ СПЕЦІАЛІЗУЮТЬСЯ У ВОЛЕЙБОЛІ

Сергій ПРИЙМАК

Анотація


Моделювання фізичного стану організму студентів різних груп спортивно-педагогічного
удосконалення (СПУ), які відрізняються за метою, біомеханічними параметрами рухів, характером м'язових
скорочень, потужністю і тривалістю роботи, механізмами енергозабезпечення відповідно до особливостей
виду спорту із застосуванням інтелектуального аналізу даних, дає змогу деталізувати співвідношення засобів
і методів, які застосовують у педагогічному процесі. Мета – з’ясувати структуру та відповідність функціо-
нального стану систем організму студентів, які спеціалізуються у волейболі, залежно від домінування режимів
енергозабезпечення реалізації діяльності. Організація. У дослідженнях брало участь 27 осіб чоловічої статі
віком 19–21 рік, що відвідують секцію СПУ з волейболу і належать до основного складу студентської коман-
ди спортивного волейбольного клубу «Буревісник», який діє на базі факультету фізичного виховання Націо-
нального університету «Чернігівський колегіум» імені Т. Г. Шевченка. Результати. За підсумками проведених
досліджень було виокремлено інформативні ознаки, які з високою вірогідністю диференціюють студентів-во-
лейболістів за ігровими амплуа та домінуванням в їхній ігровій діяльності атакувальних або захисних дій.
Гравці, у яких домінує швидкісно-силовий компонент реалізації діяльності (лінії атаки), мали відносно низькі
абсолютні значення потужності серцевого ритму та загальну потужність спектра варіабельності серцевого
ритму (ВСР). Натомість гравці з домінуванням аеробного компонента (лінії оборони) мали високі абсолютні
значення потужностей ВСР, що супроводжується значним недовідновленням абсолютних значень спектраль-
них потужностей після виконання дозованих фізичних навантажень циклічного характеру. Для гравців з гі-
перстенічним типом будови тіла, яким притаманне домінування анаеробного швидкісно-силового компонента
реалізації діяльності, характерним є наявність кисневого дефіциту під час виконання циклічних навантажень
аеробного характеру, менші значення спектральних потужностей ВСР у фазі реституції після виконання проби
PWC 170 . Для гравців з домінуванням аеробного компонента реалізації діяльності характерною є більша варіа-
бельність серцевого ритму при меншій централізації регуляції ВСР. Гравці з домінуванням парасимпатичної
регуляції ВСР мають відносно високі абсолютні значення потужності всіх спектрів як у базальних умовах, так
і під час реституції.

Ключові слова


біопедагогіка, освітній процес, волейбол, студенти, штучний інтелект, фізичний стан організму.

Повний текст:

PDF

Посилання


Белоцерковский З. Б. Эргометрические и кардиологические критерии физической работоспособности у спортсменов / З. Б. Белоцерковский. – Москва : Советский спорт, 2005. – 312 с.

Иваницкий М. Ф. Анатомия человека / М. Ф. Иваницкий. – изд. 7-е. – Москва : Олимпия, 2008. – 624 с.

Михайлов В. М. Вариабельность ритма сердца: опыт практического применения метода / В. М. Михайлов. – Иваново : Ивановская гос. мед. акад., 2002. – 290 с.

Мюллер А. Введение в машинное обучение с помощью Python: руководство для специалистов по работе с данными / Андреас Мюллер, Сара Гвидо. – Москва ; Санкт-Петербург : Диалектика, Альфа-Книга, 2017. – 472 с.

Приймак С. Г. Спортивно-педагогічне удосконалення студентів: морфофункціональне забезпечення діяльності : [монографія] / С. Г. Приймак. – Чернігів : Десна, 2018. – 292 с.

Романенко В. А. Диагностика двигательных способностей : учеб. пособие. для студ. биол. ф-тов. – Донецк : ДонНУ, 2005. – 290 с.

Aftalion A. Optimization of running strategies based on anaerobic energy and variations of velocity / Aftalion A., Bonnans J. F. // SIAM J. Applied Math. – 2014. – Vol. 74, N 5. – P. 1615–1636.

Churchill T. Modelling athletic training and performance: a hybrid artificial neural network ensemble approach: PhD Thesis / Churchill T.; University of Canberra, 2014–238 р.

Heart rate modelling as a potential physical fitness assessment for runners and cyclists. Proceedings of the Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics Workshop at ECML/ PPKD / Dimitri de Smet, Marc Francaux, Julien M. Hendrickx and Michel Verleysen. – Riva del Garda, Italy, 2016.

Gilbert Owusu G. AI and computer-based methods in performance evaluation of sporting feats: an overview / Gilbert Owusu G. // Artifcial Intelligence Review. – 2007. – Vol. 27, N 1. – P. 57–70.

Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics ECML / PKDD 4th workshop. – Skopje, Macedonia, 2017.

Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology. Heart rate variability. Standarts of Measurement. Physiological interpretation and clinical use // Circulation. – 1996. – Vol. 93. – P. 1043–1065.

Wicker P. Analysis of problems using Data Mining techniques – fndings from sports clubs in Germany / Wicker P., Breuer C. // European Journal for Sport and Society. – 2010, Vol. 7, N 2. – P. 131–140.


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.