Применение методов Data Analytics для повышения эффективности и персонализации тренировочного процесса в рамках университетской физической культуры

Автор: Бронников Артем Дмитриевич

Организация: ГИЭФПТ

Населенный пункт: Ленинградская область, г. Гатчина

Автор: Хомяк Михаил Артемович

Организация: ГИЭФПТ

Населенный пункт: Ленинградская область, г. Гатчина

Автор: Мотовичева Виктория Александровна

Организация: Гиэфпт

Населенный пункт: Ленинградская область, г. Гатчина

Введение

Современный студент, особенно обучающийся по IT-специальностям или бизнес-информатике, проводит большую часть времени в условиях высокой умственной нагрузки и гиподинамии. Физическая культура (ФК) в ВУЗе призвана компенсировать эти негативные факторы, однако ее эффективность часто снижается из-за универсального подхода, не учитывающего индивидуальные особенности, уровень подготовки и текущее состояние здоровья обучающихся.

В то же время, развитие технологий Big Data и доступность персональных сенсорных устройств (смарт-часы, фитнес-трекеры) открывают новые возможности для сбора детализированной информации о физиологических параметрах человека. В профессиональном спорте аналитика уже стала неотъемлемой частью тренировочного процесса. Назрела необходимость адаптировать эти инструменты для повышения качества и релевантности университетской ФК.

Цель статьи: Проанализировать возможности и разработать концептуальные основы для внедрения аналитических методов в процесс физического воспитания студентов.

1. Теоретические основы и актуальность

1.1. Роль данных в современном образовании

Бизнес-информатика фокусируется на использовании информационных технологий для повышения эффективности бизнес-процессов. В данном контексте, процесс физического воспитания можно рассматривать как "бизнес-процесс" по улучшению здоровья и работоспособности студента. Данные, собранные о студенте (пульс, сон, активность), являются ключевыми показателями эффективности этого процесса.

1.2. Проблема персонализации нагрузки

Традиционная ФК часто оперирует средними показателями нагрузки для всей группы. Это приводит к тому, что для одних студентов нагрузка недостаточна (снижается мотивация), а для других – чрезмерна (риск травм, перетренированность). Анализ данных позволяет перейти к персонализации нагрузки на основе объективных физиологических метрик.

2. Методология сбора и анализа данных

Для реализации концепции "ФК, управляемая данными" необходим многоуровневый сбор информации:

2.1. Сбор данных (Data Collection):

•  Носимые устройства: Сбор данных о частоте сердечных сокращений (ЧСС), вариабельности сердечного ритма (ВСР/HRV), качестве и продолжительности сна, количестве шагов и уровне стресса.

•  Субъективные метрики: Регулярные опросы студентов (например, по шкале RPE – Rate of Perceived Exertion) и данные о самочувствии.

•  Тренировочные метрики: Тип активности, длительность, интенсивность (например, скорость бега, вес поднятых снарядов).

2.2. Аналитические методы (Data Analytics Methods):

Для обработки собранных данных предлагается использовать следующие методы, доступные с помощью стандартного ПО (Python, R, Excel):

1. Описательная статистика (Descriptive Statistics): Расчет средних показателей, медиан, стандартных отклонений для оценки общего состояния группы и выявления аномалий.

2. Предиктивная аналитика (Predictive Analytics): Использование регрессионного анализа для моделирования зависимости между уровнем нагрузки (переменная X) и показателями восстановлени

Список Литературы (Пример)

1. Смирнов, И. П. (2019). Цифровизация физического воспитания: вызовы и перспективы. Вестник спортивной науки.

2. Кузнецов, А. В. (2021). Применение Big Data в спортивной медицине и фитнесе. Журнал аналитики здоровья.

3. Shaffer, F., & Ginsberg, J. P. (2017). An Overview of Heart Rate Variability Metrics and Norms. Frontiers in Public Health. (О важности ВСР).

4. Davenport, T. H. (2014). Big Data at Work: Dispelling the Myths, Uncovering the Opportunities. Harvard Business Review Press. (Общие принципы Data Analytics).

Опубликовано: 04.12.2025