中圖分類號:G84 文獻標識:A 文章編號:1009-9328(2016)04-000-01
摘 要 目前大數據(Big Date)的概念被熱炒,其應用范圍也越來越廣。大數據具有規模大、種類多、生成速度快、價值巨大但密度低的特點。大數據應用就是利用數據分析的方法,從大數據中挖掘有效信息,為用戶提供輔助決策,實現大數據價值的過程。大數據實質是一系列信息技術的集合,其應用本質是在海量的信息中運用特殊數據分析法提取有用的信息,滿足人們特定的數據需求的過程,其特點是可以在短時間內快速處理大量的數據,潛在應用價值極高。
關鍵詞 大數據 技能主導 持拍隔網 監控 應用
一、研究目的
技能主導類持拍隔網對抗性項群機體機能訓練以提高中樞神經的靈活性, 心血管和呼吸系統功能和肌肉抗疲勞的能力為主,本項群要求運動員具備良好的時空知覺、反應速度和注意力高度集中。其特點是快速多變, 而能否靈活善變, 在很大程度上決定智能的高低。訓練與監控一直是運動訓練學上的一個難點,本文試圖大數據的基礎理論、關鍵技術、應用實踐以及數據安全方面探析其在技能主導類持拍隔網對抗性項群訓練中運用的研究現狀,并對其運用提供有針對性的建議,使大數據這項新興技術服務體育工作者,使我們能從多層次、多視角認識技能主導類持拍隔網對抗性項群的本質特征與規律,為今后的訓練、比賽提供科學準確的指導依據。
二、研究對象
本文的研究對象為大數據在技能主導類隔網對抗性性項群訓練中的監控與應用,特選取乒乓球、羽毛球和網球三個極具代表性的小球項目作為技能主導類持拍隔網對抗性項群代表,進行初步探索大數據在技能主導類持拍隔網對抗性項群中應用的現狀。
三、研究方法
本文運用文獻資料法、問卷調查法、數理統計法和實驗研究法等方法,并選取乒乓球、羽毛球和網球項目作為技能主導類持拍隔網對抗性項群代表,初步探索大數據在技能主導類持拍隔網對抗性項群中應用的現狀。此外,還對互聯網上的一些乒、羽、網球訓練視頻進行統計學分析,邀請計算機專家構建基于云計算、人工智能和大數據技術共同作用的輔助應用模型來協助研究,為大數據技術在隔網對抗性項群中的運用提供數據和模型支撐。
四、研究結果
研究發現大數據在技能主導類持拍隔網對抗性項群運用中的基礎理論研究很少,在運動訓練方面的應用還不普及,主要集中在運動生物化學方面的研究,而且國外的相關研究較多,國內尚未普及,鮮有大規模的運用,目前大規模運用上還存在一些關鍵技術難題,數據安全也存在隱患。
1.大數據在技能主導類持拍隔網對抗性項群訓練的運用目前主要集中在利用數據挖掘技術提供有效信息、對情報的分析預測和對訓練的實施監控方面。如通過人工智能和數據挖掘等技術能了解乒乓球運動員的技術動作是否規范,還可加入可穿戴生理探測設備,用于對訓練過程中生理指標進行實時監測。
2.大數據在技能主導類持拍隔網對抗性項群服務應用中需要兩個前提:建立統一的標準體系和統一的技術平臺。前者便于信息的統一、規范與其他數據平臺的對接,后者是技能主導類持拍隔網對抗性項群大數據的有力工具和途徑,兩者對大數據的大規模適用缺一不可。
3.在大數據的運用技術上尚有需要攻克的兩個難題:一是要對結構化和半結構化數據的深度分析,二是要非結構化數據的開發,解決這兩個技術難題能使海量的信息轉化為有效數據。
五、研究結論和建議
(一)結論
大數據在運動訓練上的運用尚不成熟,在隔網對抗性項目上的運用更是幾乎空白。但研究發現,將大數據應用對于指導技能主導類持拍隔網對抗性項群訓練具有一定的現實意義和實用價值,其前景很廣闊,尤其是對運動員競技能力的提升、對訓練和比賽的實時監控與反應以及對運動訓練的管理和有效控制等多方面具有很強的實用性。然而,將大數據成熟的運用于技能主導類持拍隔網對抗性項群訓練難度很大,不僅需要體育界的積極探索,也需要相關科研人員的協作與研究,就目前看來尚需時日方可。
(二)建議
1.成立專職負責的數據與傳輸的機構。數據的傳輸與采集是一項浩大的工程,不僅要靠體育管理部門,還需要政府高級部門的支持,不僅要運用好市場的資源,也需要政府用行政手段加以監管,從“市場”和“政府”兩只手切實保障大數據在運動訓練中的數據采集與傳輸的及時準確。
2.在數據采集、處理、分析時,要采用科學嚴謹的的方法,提前做好研究設計方案,把握好測量的度,要綜合集成各領域專家的創造性智慧,形成戰略性智力。
3.將大數據運用同物聯網、云存儲、搜索等先進的技術結合,整合多方資源建立資源庫和搜索庫,便于教練員和運動員通過多平臺實時查看、管理、分析訓練的歷史數據和實時數據。
4.應從技術層面和制度管理兩手抓來確切保障數據信息安全。在數據共享開放給教練員和運動員的同時,要做好信息安全教育,做好信息保密、安全。此外,還要加強技術上的頂層設計,從宏觀上把握系統沒有漏洞,確保做到萬無一失。
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