大数据在运动训练监控中的应用研究

庞俊娣

(昆明医科大学体育部,云南 昆明 650500)

1 运动训练监控的内容及特点

运动训练监控是在一段时间内对运动人员的训练状态、生理指标、竞技表现、日常饮食等进行监测和控制,从而对运动训练方案进行调整。在运动训练过程中,主要确保训练内容、训练强度、持续时间和训练密度等的合理性,才能达到理想的训练效果。而运动训练监控则可以为训练方案的制定和调整提供依据,在体育运动训练的开展过程中,运动训练监控越来越受重视。由于运动训练监控的具体内容较为复杂,而且信息产生速度快,需要对其进行及时掌握,并开展集中分析,通过采用大数据、数据挖掘等技术手段,得到更多有利用价值的监控数据。基于这一特点,在运动训练监控过程中,信息化技术已经得到了广泛应用。

在全民健身背景下,参与运动训练的人员数量越来越多,除了专业发展需求外,非专业体育运动训练,也需要通过开展运动训练监控,确保训练方案的合理性,降低运动损伤和安全事件的发生概率。在此情况下,运动训练监控数据规模不断提升,已经具备了海量、多样、快速、真实、价值密度低等大数据特征。在对运动训练数据进行处理的过程中,也需要更多地发挥大数据技术的优势,确保数据分析处理的全面性,及时反映数据分析结果,从而提高其利用价值。因此,以大数据为代表的先进信息技术,已经成为推动现阶段体育事业发展的重要动力。

2 大数据生理生化监控数据库的构建

2.1 设计目标

基于体育事业发展的实际需求,在现阶段开展体育科研活动的过程中,需要通过对运动训练内容、运动人员体能状况、生理指标等的全面掌握和集中处理,确保体育运动训练的合理化开展。其中,大数据技术的应用,首先应建立运动人员生理生化监控数据库,对相关信息数据进行汇总和存储,并高效完成数据处理工作,为运动人员健康档案、运动状态监测系统等的构建提供底层支持。但是目前运动训练生理生化监控大数据的研究成果较少,主要局限于对运动人员个体的分析,难以达到构建更大范围运动训练监控体系的要求。在设计大数据生理生化监控数据库的过程中,应以构建现代化、立体化的运动训练监控数据体系为基本目标,集成与运动训练监控有关的各类信息数据,支持运动人员的个体分析、团队分析、区域分析等,并对数据结果进行立体化展示。对于实际教练人员和科研人员而言,构建大数据生理生化监控数据库,也可以对运动人员的个体特征、训练记录、生理生化指标变化等,进行更加全面的了解,从而为训练方案、营养方案、运动损伤预防措施的制定等提供依据。通过充分发挥大数据生理生化监控数据库的作用,推动运动训练监控工作更加高效、合理的开展。

2.2 指标监测数据库的构建

在指标监测数据库的具体构建过程中,需要根据运动训练监控的实际应用需求,构建完整的指标监测体系,充分掌握一定范围内,所有运动人员的运动训练情况。具体应包含以下几方面指标。(1)实时监控指标,主要针对运动人员在训练过程中可能出现的运动损伤等情况,制定损伤敏感指标、训练疲劳指标等。根据长期采集的数据,分析运动人员运动损伤发生规律,预估运动人员的运动损伤风险及具体类型。从而在开展运动训练的过程中,提前采取科学的干预措施,降低运动损伤发生概率,确保训练过程的顺利进行。(2)膳食营养指标,对于运动人员而言,其膳食营养结构的合理性,对于生理状态调整有直接影响。特别是在进行运动量较大、强度较高的训练时,需要及时根据运动员生理状态,采取有针对性的营养补充计划,确保膳食营养指标结构的合理性。(3)训练疲劳指标,主要根据运动人员的自我感觉,相关体能指标监测结果等,判断是否存在超强度训练的问题,为放松训练方案的制定以及正常训练方案的调整提供依据。(4)综合评价指标,主要针对训练方案及运动训练实际开展情况,对运动人员体能变化、运动成绩变化等进行综合分析,整体评价运动训练方案的合理性 。

2.3 数据更新及维护

在构建大数据生理生化数据库后,需要以此为基础对运动人员生理指标、体能指标、运动能力指标等的变化进行分析和评估,集成生理生化监测数据,为运动训练的开展提供底层数据支持。对于体育情报工作而言,也需要了解区域运动人员基本情况,分析优劣势,为体育事业的发展决策提供科学依据。因此,在建立运动训练监控数据库后,也需要及时开展数据更新和维护工作,对相关指标进行调整,及时引进国内外科研成果、大数据技术创新成果,保证生理生化数据库系统的先进性。

3 大数据在运动训练监控中的具体应用

3.1 利用大数据运动训练监控数据推动体育产业发展

在积极构建大数据生理生化数据库的过程中,应加强对大数据运动训练监控数据的利用,推动体育产业发展。大数据技术的应用改变了以往运动训练监控仅停留在个体分析层面的监控,可以通过扩大运动训练监控范围、整合相关信息数据,反映出一个地区的体育运动开展情况。目前大数据技术对于推动大众体育运动发展的作用已经受到了高度重视,在进行运动训练监控的过程中,能够反映出全民体质健康水平,经过专家分析和评估,提出有针对性的运动建议,满足人们对健康生活的追求。对于体育产业发展而言,体育赛事的举办及相关媒体工作,是扩大体育运动传播范围的重要途径,许多人对体育运动的关注也表现为对体育赛事的关注。通过采集和分析优秀专业运动员的运动训练数据,可以使人们更了解自己的身体潜能,明确从事某项体育运动需要具备的基本素质。在此情况下,可以对人们的体育锻炼需求进行科学的引导,与地方体育事业发展相互对接,扩大体育产业的影响力。

3.2 利用大数据运动训练监控数据分析训练方案合理性

在大数据技术的应用过程中,通过实时采集运动人员的运动训练数据,并对其进行汇总分析,可以更加科学地判断训练方案的合理性,并针对其中存在的缺陷进行调整和改建。大数据技术为运动训练数据的记录、采集、提取、分析、汇总、挖掘等一系列复杂的数据处理过程提供了具体的技术解决方案,可以通过采用大数据算法,自动完成数据处理工作,节省大量的人力物力,同时保证数据处理的及时性和准确性。根据运动训练监控数据的实际应用需求,往往需要在一个训练周期内,对训练方案多次进行调整,特别是对于一些集训活动,有时在当日之内,就需要根据实际训练开展情况,调整训练方法。在大数据技术的应用下,可以对运动人员生态体能状况、运动疲劳状态等指标进行动态跟踪采集,在短时间内完成数据分析工作,从而为运动训练方法的及时调整提供支持。

3.3 利用大数据运动训练监控数据提高反馈信息利用率

大数据技术的核心应用优势在于其强大的数据分析处理能力,在运动训练分析过程中,不仅运动战术复杂多变,而且运动动作具有瞬时性,比如短跑起跑,球类运动出手动作等,在这些动作过程中,运动人员的身体机能指标会发生快速变化。只有不断提高运动训练数据反馈效率及信息利用率,才能为提高运动训练水平提供帮助。在此方面,大数据技术的应用可以与先进的生理生化采集技术结合,及时记录运动人员的瞬时机能数据,并对其进行分析处理,提高数据反馈效率。在数据分析处理过程中,也可以与个体特征数据,包括年龄、身高、体重等结合起来,挖掘其运动能力发展潜力。通过更加全面的开展运动训练数据监控,为运动人员运动能力的提升提供科学指导。此外,也可以根据运动训练监控数据的反馈结果,对运动人员的饮食规律、心理状态等进行调整,使其在运动过程中能够保持最佳的生理状态,从而取得更好的体育运动成绩。在大数据技术的应用下,能够使运动监控反馈信息的利用效率得到明显提升。

3.4 利用大数据运动训练监控数据构建可视化管理体系

运动训练监控的实质是根据运动训练客观规律,采用科学的理论和方法,对运动训练过程进行测量、评价、调整,对其作出优化控制。在大数据技术的快速发展下,通过与智能化技术、人工智能算法等的结合,也可以使系统本身具备一定过得分析决策能力,根据数据监控结果,对运动训练方案调整提出具体意见。为了方便对相关数据成果的利用,在大数据运动训练监控过程中,也要实现对数据成果的可视化展示,以模型、图表等多种形式,反映运动人员个体或某个区域的运动训练开展状况。比如,在运动人员个体生理指标监控方面,主要通过对运动负荷进行动态监控,反映运动人员的生理指标变化情况,比如通过心率、血乳酸等,分析运动负荷强度。通过对相关数据进行可视化展示,可以帮助教练人员、相关科研人员更好地掌握运动训练规律,从而构建科学的管理体系,促进体育运动训练成果的逐步提高。