运动员《流畅状态量表》对不同属性运动员正确预测的检验研究

□ 孙卓 韩义

（1.长春汽车工业高等专科学校公共教学部 吉林 长春 130012；2.空军航空大学飞行基础训练基地航空体育系专项体能教研室 吉林 长春 130021）

运动员《流畅状态量表》对不同属性运动员正确预测的检验研究

□ 孙卓1韩义2

（1.长春汽车工业高等专科学校公共教学部 吉林 长春 130012；2.空军航空大学飞行基础训练基地航空体育系专项体能教研室 吉林 长春 130021）

本研究为了对运动员《流畅状态量表》的实效性进行检验，运用该量表对不同属性运动员的正确预测率进行了分析，其结果显示：（1）对性别的正确预测率为78.33%，对年龄的正确预测率为88.33%，对级别的正确预测率为74.17%，总正确预测率为80.28%；（2）所得的分类函数能够较好的预测运动员的性别、年龄以及运动等级。其中，性别函数分为：第一组分类函数（男）和第二组分类函数（女）；年龄函数分为：第一组分类函数（15-20）和第二组分类函数（21-26）；运动等级函数分为：第一组分类函数（健将）、第二组分类函数（一级）及第三组分类函数。研究认为：目前所检验的运动员《流畅状态量表》具有较好的实效性，能够应用于今后的各类项目运动员赛时流畅状态的测评。

运动员 不同属性运动 检测运动

1、引言

在20世纪70年代，Rivizza已经注意到高峰体验现象，Csiks zentmihalyi根据高峰体验现象提出了“流畅”这一概念。后来，国内外学者逐渐对运动员“流畅”进行了研究，并提出了相应的测评手段，如：Jackson等人将其定义为“运动员全身心投入到一项任务中，创造出发挥最佳运动水平的意识状态”，并通过定性方法编制了“流畅状态量表”。由此，学者们逐渐开始了对其的应用性研究，如：徐文泉等人（2009）采用调查了举重运动员，分析了该项目运动员赛中最佳心理状态的因素，并按重要程度进行了排序。彭志远则以田径速度类项目运动员为调查对象，发现控制感、任务挑战性与个人能力的平衡等因素对运动成绩发挥较大作用，与之不同的是，吴鸿春以同场对抗项群运动员为调查对象，发现关注于当前任务、控制感等具有较大贡献作用。

但是，通过资料发现，目前也有学者对运动员《特质流畅状态量表》进行了重新啊修订，但是其实效性目前还未有人对其进行检验，基于此，本研究以李广学等人新修订的《流畅状态量表》的实效性进行检验，主要采用改良版对不同属性运动员的正确预测进行验证，探讨改良版的运动员《流畅状态量表》的实效性。

2、研究对象与方法

2.1、研究对象

本研究以运动员《流畅状态量表》对不同属性运动员正确预测的检验为研究对象，调查了篮球、乒乓球、跆拳道、摔跤、排球、乒乓球、武术等145名运动员，共发放问卷145份，回收问卷120份，回收率82.76%。

2.2、研究方法

（1）文献资料法。

本研究国内外有关数据库中搜索了有关“赛时”和“流畅状态”的论文，梳理出目前研究现状，发现对许多学者关注于《流畅状态量表》的修订与检验，但是其结论存在出入，且运动员《流畅状态量表》的内容也存在不同，因此本研究拟检验李广学等人编制的《流畅状态量表》的实效性，探讨对不同属性运动员的正确预测，本研究对收集的运动员调查数据进行了属性划分，其中，性别属性：男子、女子；年龄属性：15-20、21-26；运动水平属性为：健将、一级、二级。

（2）问卷调查法。

以李广学等人在武汉体育学院学报2017年发表的《运动员流畅状态量表》为调查工具向国家队、省队以及体育院校运动员发放问卷。

（3）数理统计法。

采用SPSS16.0软件对收集的数据进行分析，包括：正确率交叉表和分类公式计算。

3、结果与分析

表1 性别、年龄、级别分类正确率交叉表及分类公式计算

本研究通过采用SPSS16.0对数据进行了辨别量表分析，来展现不同组别的分类正确率情况，绘制了性别、年龄以及级别分类正确率交叉表（见表1），在性别的预测中，44名男运动员得到了正确的预测，预测率为75.86%，50名女运动员得到了正确的预测，预测率为80.65%，因此，对性别的正确预测率为78.33%。在年龄的预测中，15-20年龄阶段中的57名运动员被正确预测，预测率为80.28%，21-26年龄段中的49名运动员被正确预测，预测率为83.05%，因此，对年龄的正确预测率为88.33%。在级别的预测中，22名健将运动员有18名被正确预测，预测率达到81.82%，33名一级运动员有28名被正确预测，预测率为84.85%，65名二级运动员有43名被正确预测，预测率为66.15%，因此，对级别的正确预测率为74.17%。

4、讨论

通过文献整理，发现以往对改善运动员的消极心理状态是以往研究关注的焦点，即：关关注于运动员赛时的不利心理，诚然，运动员在比赛中积极心理的增强作用也应该值得人们去进一步探索，因为对运动员的积极心理的探索，有助于教练员对运动员积极心理的针对性训练，提高运动员比赛的积极状态。而流畅状态作为积极心理学上的一个核心概念，是指个体在特定情境下的流畅体验，也称最佳体验状态，即伴随着运动员的技能与所要求的挑战相符的心理状态，并全身心地投入到比赛时出现的一种积极体验状态，主要体现了运动员在全身心的投入到比赛时，他们能感受到的深层次的任务定向，而在这种定向中，充分反应了他们认知效率状态。这种状态不仅能够提高工作效率，也能够促进良好赛事心境状态和提高运动员的内部动机，这将对运动员赛时运动成绩与运动水平的提高具有积极影响。

本研究还统计了量表对不同组别的分类正确率情况 [性别：两组分类函数(男、女)；年龄：两组分类函数（21-26、21-26）；级别：三组分类函数（健将、一级、二级），结果显示，对性别的正确预测率为78.33%，对年龄的正确预测率为88.33%，对级别的正确预测率为74.17%，总正确预测率为80.28%。其中各属性的分类函数为：性别函数：第一组分类函数（男）=0.573平衡-0.064目标+0.869集中-0.140控制+0.564融合+0.866反馈+0.729调控+1.196享受-28.570；第二组分类函数（女）=0.530平衡-0.071目标+0.841集中-0.141控制+0.515融合+0.864反馈+0.640调控+1.036享受-25.829。年龄函数：第一组分类函数（15-20）=0.580平衡+0.069目标+0.810集中-0.104控制+0.489融合+0.875反馈+0.671调控+0.995享受-26.230；第二组分类函数（21-26）=0.797平衡-0.057目标+0.721集中-0.059控制+0.415融合+0.919反馈+0.829调控+0.929享受-29.188。运动等级函数：第一组分类函数（健将）=0.879平衡-0.331目标+0.738集中+0.06控制+0.621融合+1.024反馈+0.544调控+0.671享受-30.581；第二组分类函数 （一级）=0.541平衡-0.231目标+0.961集中-0.191控制+0.663融合+1.019反馈+0.561调控+0.831享受-28.571；第三组分类函数（二级）=0.591平衡=0.131目标+0.859集中-0.114控制+0.515融合+0.877反馈+0.617调控+0.966享受-26.085）。今后，采用这些区别函数对今后不同属性运动员进行流畅状态预测将是一个研究热点。

综上所述，李广学等人所编制的《运动员流畅状态量表》具有较好的实效性，能够很好的区分不同性别、年龄以及运动等级运动员。其主要原因可能与李广学是根据以往有关运动员流畅状态量表的整合（包括：《运动员流畅状态量表》和《运动员最佳心理状态量表》）得到的最终版本的《流畅状态量表》，因此具有两个以往两边的优点，并且在研究中采用经典测量理论与项目反应理论的结合删除了不具有显著性的项目，提高了项目的有效性。

5、结论

（1）对性别的正确预测率为78.33%，对年龄的正确预测率为88.33%，对级别的正确预测率为74.17%，总正确预测率为80.28%；

（2）本研究所得的分类函数能够较好的预测运动员的性别、年龄以及运动等级。其中，性别函数分为：第一组分类函数（男）和第二组分类函数（女）；年龄函数分为：第一组分类函数（15-20）和第二组分类函数（21-26）；运动等级函数分为：第一组分类函数（健将）、第二组分类函数（一级）及第三组分类函数；

（3）研究显示，目前所检验的运动员《流畅状态量表》具有较好的实效性，能够应用于今后的各类项目运动员赛时流畅状态的测评。

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G804

A

1006-8902-（2017）-10-ZQ

吉林省高教学会高教科研课题2017年度立项课题（JGJX2017D8）；吉林大学研究生创新基金资助项目（2017106）。