大數據時代運動訓練科學研究的新路徑

淳再清

摘 要：隨著時代的進步與發展，現代化信息服務正逐漸走入人們的生活中，各行各業將大數據時代帶來的先進技術運用到工作和生活中，為行業發展帶來了全新的理念。在運動訓練科學中運用大數據理論，是體育運動的發展趨勢，也是一種全新的思維方式。本文從分析大數據時代運動訓練科學研究的現狀出發，結合傳統數據時代運動科學研究出現的問題，對運動訓練科學研究的新路徑提出幾點建議。

關鍵詞：大數據 運動訓練 科學新路徑

中圖分類號：G806 文獻標識碼：A 文章編號：2095-2813（2018）07（b）-0246-02

信息與計算機技術在對于數據的收集、分析以及存儲方面，為人們解決了傳統工作中的困難，加大對于信息的傳輸速度，提高了數據的分析能力。大數據時代的來臨，為運動訓練中一些復雜性問題的解決提供了全新的理念及方法，例如通過在運動員身上安裝可穿戴設備，在運動器械上安裝傳感器，一些比賽場地安裝各種角度的攝像頭，教練員手中放置終端設備等，利用這些手段將運動訓練中的大量數據信息進行采集并存儲，為運動訓練科學的發展研究提供了重要指導方向。

1 大數據時代運動訓練科學研究的現狀

目前，世界上各個國家在運動訓練中都應用到大數據，例如，澳大利亞把大數據運用到橄欖球運動中，將運動員在比賽中和訓練時發生的數據收集起來，通過數據分析，掌握運動員的訓練負荷，疲勞程度分析，對于訓練時肌肉造成的損傷以及恢復情況，能夠實時了解運動員在訓練以及比賽時的身體狀態，及時做出調整，減少運動員出現傷病及疲勞的現象，使運動員的比賽成績得到大幅度提高。在德國，將大數據運用到足球比賽中，從各個角度捕捉到運動員的比賽位置變化，傳射球動作變化，將這些數據進行搜集并找出規律變化，在球隊戰術方法和訓練方法上做出改進，從而提高整體水平。很多運動項目也都采用了大數據技術，大數據技術在賽場上將各項數據實現搜集，將賽場上每名運動員的各種動作，如移動、進攻等進行分析，為教練員進行賽后分析和調整戰術提供有利依據。

2 傳統數據時代運動科學研究出現的問題

運動科學研究在傳統數據時代所反映的問題主要體現在三個方面，第一，運動科學需要處理的數據增長速度加快而且容量很大，在業務和競爭壓力方面，對于數據的實效性要求明顯增高，而傳統數據的處理技術對于這些需求難以應對，需要開辟全新的路徑；第二，運動訓練科學研究需要以數據依據作為基礎，這些數據理論基礎是進行運動科學研究的本質，對于下一步運動科學的調整具有指導作用，傳統數據時代在數據統計方面速度慢，需要大量的人力、物力來實現；第三，運動科學中對于訓練及比賽中的技術、戰術安排，運動員在訓練和比賽中的訓練負荷量、疲勞程度掌控，傷病的預防等方面都需要得到系統的分析，傳統數據時代對于這些數據信息的統計明顯較弱，很難適應當今運動科學的發展進程。

3 大數據運動訓練科學研究的新路徑

3.1 大數據運動科學研究將視角從局部轉變為整體

在傳統運動科學研究中，大多是針對于小數據進行研究，而這些小數據所反映的問題往往是局部信息，并不能體現整個運動科學的現狀，使運動科學研究形成片面性；在大數據運動科學研究中，將傳統的局部研究轉變為整體研究，利用許多運動細節信息的匯總分析，將每個動作從不同角度進行觀察，研究每個戰術及運動員的特點，以便分析出取勝的根本原因，為下一步戰術部署提供先決條件，而對于運動員進行有針對性地訓練，利用自身優勢掌握戰局。例如，對于喬丹在籃球比賽中的空中飛人動作分析，掌握此動作的技巧，逐步進行分解，將此動作運用到以后的比賽中，增大取勝的幾率。

3.2 大數據運動科學研究將研究對象從實體轉變關系存在

當前運動科學訓練中，將運動訓練看成是由實體組合而成的，將運動員視作由多個機械部分形成的，運動員的生理及心理行為視同為物理和化學相結合的過程，運動訓練的根本歸集到是身體各器官、分子、原子的實體組成而成，這種理念會造成運動訓練僅僅是一種極為簡單的運動行為。要實現大數據運動科學研究，首先要將研究對象從實體的理念轉變為關系性的存在，構成運動訓練的各要素實際上是一個極為復雜的關系網，運動訓練的科學研究不再是研究各個實體，而是轉變為各個要素間的邏輯關系，了解邏輯關系才能了解、認識它們的特點，利用關系思維以及關聯方式來掌握各要素的運行狀態，找出它們在運動發展中的規律，利用大量數據建立起關系網，對這些關系進行分析和預測，更具有說服力。

3.3 大數據運動科學研究將研究路徑從假說驅動轉變為數據驅動

運動訓練科學研究一直都是通過假設驅動的形式，首先提出一個問題，先就這個問題提出一系列的假設，然后再利用運動實驗來驗證所提出的假設，而人體本身就是一個復雜個體，假設驅動只能反映一類問題，并沒有運用實際數據進行相關實踐，效果遠達不到預想的結果；大數據時代的運用，以數據驅動作為研究的基礎，將大量運動數據收集起來，以這些數據進行分析和實驗，得出相關結論，在此基礎上提出需要解決的問題，用事實說話，更具有實效性，將傳統的假說驅動研究路徑向數據驅動路徑的轉變，促進了運動科學的研究發展速度。

3.4 大數據運動科學研究將研究范式從簡單化轉變為復雜化

以往運動科學研究的范式趨于簡單化，其追求精確性、隨機性、確定性及線性的小數據處理方式，此種簡單性的研究范式在運動訓練實戰中雖然起到了一定的作用，也對于運動科學研究的發展提供了基礎，但是隨著運動科學研究的深入，簡單模式已不能適應時代的發展，簡單化范式將被復雜性范式所取代，大數據研究環境下，對于運動訓練在復雜性范式的理解的深入，有利于運動訓練中指導大數據信息的歸集，分析運動訓練中大量數據，為研究者提供大量的復雜訓練數據分析以及對未來形勢的預測等。運動訓練要以復雜性研究為基礎，為大數據時代運動科學復雜性范式的關系、特征和原理提供先進技術和理論依據，運動訓練科學大數據研究為運動訓練的復雜性研究提供了一般特征，表現在對于相關的理論及觀點、在方式方法上，同時為運動訓練復雜性研究提供一個新的平臺。

4 結語

大數據時代為運動科學研究帶來了全新的發展空間，對于運動員身體、動作等方面的數據，能夠實現實時統計并進行分解，為下一步運動戰術及動作研究方面提供了強有力的數據基礎，大數據時代為運動科學研究提供了科學的數據及多視角分析，在研究視角方面，要實現以整體模式代替局部模式的方式，運動科學研究對象從實體轉變為關系模式分析，對待研究路徑也要從假說驅動轉變為數據驅動，以復雜的研究范式替代簡單的范式。隨著大數據時代越來越快地融入到運動科學研究中，運動科學與大數據的緊密結合，在對于運動訓練手段、戰術戰略，運動員身體特征、比賽能力、運動訓練和比賽中的監控水平、比賽的預測能力等方面都有不同程度的突破，大數據時代的運用為運動科學研究帶來了全新的發展。

參考文獻

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