Abstract STATISTICAL ASPECTS OF CHOICE OF EXERCISES FOR SHAPING OCCUPATIONS IN STUDENT'S GROUPS E.B. Solovyeva, Ph. D., associate professor A.D. Skachkov, Ph. D. The Moscow state N.E. Bauman's technical university, Moscow Key words: statistics, shaping, tasks, factorial analysis, students. the authors have been carrying out the regular occupations on the basis of programs on art gymnastics, aerobics and shaping in female student's groups for many years. Unfortunately, the real exercises in student's sports groups, are frequently far from the planned purposes. Many exercises are overloaded with power elements though they should develop other physical qualities. This non-uniformity in planning tasks finds the reflection in the overestimated correlation connections between parameters. The factorial analysis with
the help of the orthogonal transformation of an initial matrix of
parameters offered by the authors gives the allocation of their
roles in the formation of new variables (virtual parameters),
independent from each other and reflecting the real contents of
the offered tasks, distinguished from the initial plan.
|
СТАТИСТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ВЫБОРА УПРАЖНЕНИЙ ДЛЯ ЗАНЯТИЙ ШЕЙПИНГОМ В СТУДЕНЧЕСКИХ ГРУППАХ Кандидат
педагогических наук, доцент Е.Б.
Соловьева Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Москва Ключевые слова: статистика, шейпинг, задания, факторный анализ, студенты. На кафедре физвоспитания МГТУ им. Н.Э. Баумана на базе занятий в женских группах студентов многие годы проводится систематическая работа в рамках программ по художественной гимнастике, аэробике, а в последнее время - по шейпингу. Работа осуществляется на основе использования обширного отечественного и мирового опыта в этих областях физической подготовки, а также системно-статистических методов с использованием ЭВМ. Анализ исходных массивов статистической информации, получаемых при непосредственном измерении качества выполнения студентками двигательных упражнений в процессе занятий по шейпингу, дескриптивные характеристики этих массивов (квазинормальность распределений показателей и др.) дают возможность применить методы многомерной статистики (множественной регрессии, факторного анализа и др.). Эффективность этих методов, подтвержденная рядом исследований и практической работой, требует их более глубокого осмысления применительно к шейпингу и использования как инструмента для оценки и выбора заданий. Однако, несмотря на известное развитие указанных методов, отбор упражнений по шейпингу, как правило, производится на основе индивидуального опыта преподавателей, а рекомендации вышестоящих органов, курирующих эти проблемы, не всегда бывают оправданными. Факторный анализ выборочных массивов статистических показателей качества выполнения заданных упражнений за ряд лет отражает картину неравномерной нагрузки на различные мышцы и органы занимающихся. Это приводит к доминированию одних видов упражнений, имеющих, например, силовой характер, в ущерб другим. Как известно, задача кафедр физвоспитания вузов - формирование физически и психически здоровой и гармонично развитой личности, привычки к здоровому стилю жизни. В шейпинге этого добиваются с помощью плановых занятий, на которых выполняются специальные двигательные упражнения, направленные на развитие основных физических качеств: силы, выносливости, гибкости, быстроты и др., а также комплексные упражнения соревновательного характера, отражающие достигнутый уровень общего физического развития. В таблице приведены результаты факторного анализа одного из массивов информации по 9 видам заданий на выполнение двигательных упражнений 106 студентками 17 - 21 года трех медицинских групп, занимающимися по плану физической подготовки 2003 г. К числу этих заданий относятся: 1. Комплексное упражнение; пятибалльная экспертная оценка (V1 - "комплекс"). 2. Бег на 60 м, с (V2 - "бег 60"). 3. Бег на 1000 м, мин (V3 - "бег 1000"). 4. Сгибание туловища из положения лежа на спине; количество сгибаний без времени (V4 - "пресс"). 5. Полные приседания и выпрямления с подскоком; количество приседаний за 20 с (V5 -"казачок"). 6. Сгибание и разгибание рук из упора на двух стульях; количество циклов за 30 с (V6 - "жим-руки"). 7. Сед у стенки, колени согнуты под углом 90о; время сохранения позиции, с (V7 - "сед-стенка"). 8. Прыжки в обруч толчком двумя ногами; количество прыжков за 10 с (V8 - "обруч"). 9. Наклон назад из положения лежа на животе; пятибалльная экспертная оценка (V9 - "кобра"). Результаты факторного анализа качества выполнения задании по шейпингу
* - нагрузка > 0,700. Известно, что при выполнении любой физической работы в ней участвуют практически все системы и части организма человека (костно-мышечная система, система кровообращения, органы дыхания, ЦНС и др.). При этом в зависимости от специфики выполняемой работы их задействованность неодинакова. Это, в частности, находит отражение в статистических связях и отношениях между системами и органами, исследованными в условиях нозологических изменений [5]. Например, при выполнении сгибания и разгибания рук в положении лежа наибольшая нагрузка приходится на мышцы рук и предплечий (трехглавой мышцы плеча, локтевой мышцы и др.) при меньшей нагрузке на мышцы бедра. Хорошие показатели в беге связаны с состоянием системы дыхания. Вместе с тем выполнение анаэробных движений ("кобра", "казачок") от работы дыхательной системы зависит в меньшей степени. Отмечая в целом целесообразность используемых в занятиях шейпингом заданий, тем не менее следует сказать, что дублирование физических качеств в них вызывает неоправданные перегрузки учащихся. Это проявляется в повышенных корреляционных связях между исходными показателями. Достижение гармоничного развития у студенток силовых качеств, гибкости, выносливости, быстроты, ловкости требует поиска научно обоснованных рекомендаций. Каждому из названных физических качеств при выполнении заданий должно соответствовать состояние организма, обеспечивающее оптимальное распределение нагрузок между работающей на цель задания группой мышц и другими мышцами, играющими в выполнении этого движения вспомогательную роль. Иными словами, каждому заданию, отвечающему за развитие названных физических качеств, должна соответствовать группа мышц-доминанта. Практически это должно подтверждаться наименьшими корреляционными связями между показателями в исходном массиве информации. В этом и состоит роль факторного анализа. Данный статистический метод осуществляет ортогональное линейное преобразование исходной матрицы (PxN), где P - показатели переменные, а N - число случаев-субъектов физвоспитания. В рассматриваемом случае P=9, N=106. В процессе линейного преобразования отыскиваются новые независимые (слабо зависимые) друг от друга переменные (факторы), каждая из которых "отбирает" у исходных показателей и концентрирует в себе части, в сумме составляющие отдельное физическое качество. Факторный анализ "ничего не понимает" в биомеханике человека, но решает математическую общесистемную задачу исходя из законов матричной алгебры. В приведенной таблице представлены нагрузки факторов на исходные переменные (строки таблицы). Одновременно нагрузки в колонках отражают соотношения вкладов исходных переменных при формировании отдельного фактора. Из таблицы видно, что отдельные двигательные упражнения целенаправленно и без заметных дублирующих эффектов действуют на развитие группы мышц-доминанту в этом упражнении. Например, это относится к упражнению "пресс" (нагрузка 0,869) и к тесту "сед-стенка" (нагрузка 0,911). Эти тесты доминируют по вертикали и горизонтали таблицы и, согласно их биомеханическим характеристикам, позволяют назвать факторы 2 и 3 соответственно факторами гибкости и выносливости, решая тем самым известную проблему их идентификации. Фактор 4 складывается под действием переменной "бег 60" (нагрузка -0,783, где минус появляется в силу обратной пропорциональности скорости и времени бега) и теста "обруч" (0,705). Этому фактору, по-видимому, можно присвоить качество "быстрота". Фактор 1 формируется под влиянием нескольких показателей: "комплекс", "кобра", "казачок", "жим-руки", "обруч". Он "собирает" с названных показателей силовые качества и тем самым выявляет элементы дублирования и перегрузку в движениях.
Рис.1. Характер отношений в преобразованной системе показателей (двухфакторная модель) На это указывает, в частности, график факторных нагрузок (рис. 1), полученный на базе использованного в исследованиях пакета программ "Статистика 6.0", как иллюстрация результатов применения обсуждаемого метода. График построен по результатам анализа двухфакторной модели. Важный момент при выборе заданий в учебном процессе - оценка уровня физической подготовленности студентов к занятиям шейпингом. Эта задача может решаться с помощью так называемых факторных счетов, вычисляемых путем решения обратной задачи факторного анализа. На рис. 2 представлен точечный график (Scatterplot) для двух общих факторов в задаче двухфакторного анализа, отражающий уровни выполнения студентами заданий по шейпингу в соответствии с их физической подготовленностью. Каждой точке на графике соответствует конкретный участник (Ф. И. О., возраст, вес, медицинская группа). На графике может быть определена некоторая доверительная область (норматив) допуска к занятиям шейпингом, определяющая в процентах долю учащихся (в нашем примере - 80 %), вносящих наибольший вклад в общие итоги занятий. Характерно, что за границей этой области остается значительная часть студенток 2-й и 3-й медицинских групп. В рассмотренном примере использованы лишь четыре фактора. Это предельное число новых переменных, которое обеспечивает однозначность решения задачи факторного анализа с точностью до вращения осей новой матрицы размером (4 х 9). Техника факторного анализа преобразует структуру корреляционных связей между показателями исходной матрицы в скрытую от исследователя внутреннюю структуру связей, отражающую законы физической активности организма человека, причем при минимальной потере информативности исходной системы. Для процедур, основанных на методе главных компонент с вращением осей (в нашем примере - способ Varimax), основным критерием минимизации потерь информативности выступает уровень объяснения общей вариабельности (общей дисперсии) исходных показателей. В нашем примере этот уровень составляет 78 %. Вариабельность исходной системы, то есть общий разброс измеренных показателей, определяется характером системы: видами упражнений, участниками учебного процесса и другими атрибутами. Для несвязанных показателей вариабельность - это сумма дисперсий измерений отдельных показателей. Для групп "клонированных" индивидов вариабельность равна нулю. Рост информативности изложенных процедур и количества (Q) вскрываемых факторов исходя из условия однозначности решения Q < (P-1)/2 может достигаться ростом числа исходных показателей (P) и количества (N) привлекаемым к занятиям шейпингом учащихся (наблюдений). В этом случае "сжатые" факторы, представленные в таблице, будут деинтегрироваться, будут появляться новые факторы, ответственные за другие
Рис. 2. Точечный график, иллюстрирующий уровни выполнения студентками заданий по шейпингу (на основе факторных счетов) физические качества студенток. Одновременно будет расти общий уровень объясняемой дисперсии, приближаясь к 100 %. Анализ показателей в этих условиях будет совершенствоваться. Даже в усеченном примере (см. таблицу) видно, что комплексные упражнения, призванные подвести итоги занятий и оценить уровень достижений в развитии необходимых физических качеств студенток, грешат перегрузкой силовыми упражнениями в ущерб гибкости, выносливости, быстроты (первая строка таблицы). Это положение может быть оптимальным для спортсменов, занимающихся силовыми видами спорта, но не для общефизического воспитания студенток. Реальные задания, практикуемые в студенческих группах по шейпингу, нередко оказываются далекими от намеченных целей. Многие упражнения перегружены силовыми элементами, хотя по замыслу от них ожидают развитие и других физических качеств. Эта неравномерность в планировании заданий в конечном итоге находит отражение в завышенных корреляционных связях между показателями. При разработке заданий надо исходить из того, что каждое упражнение по возможности должно быть направлено только на ту группу мышц, которые отвечают за развитие определенного физического качества, и не вторгаться в другие области. Факторный анализ путем ортогонального преобразования исходной матрицы показателей дает раскладку их ролей в формировании новых переменных (виртуальных показателей), независимых друг от друга и отражающих действительное наполнение предлагаемых заданий, отличающееся от начального замысла.
При любом использовании данного материала ссылка на журнал обязательна!
Реклама:
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
На главную
В библиотеку
Обсудить в форуме