Диссертация (971875), страница 51
Текст из файла (страница 51)
Если данными тестирования пользуютсясотрудники системы КПК, то они не имеют даже той субъективной информации оспортсменах, которую имеют тренеры. В то же время от них требуется анализданных для принятия тренерами решений по коррекции планов.Для того чтобы можно было сделать обоснованный вывод о необходимостикоррекции уже существующего ИПП, необходимы основания. В теории иметодикеспортивнойподготовки в качестветаких оснований принятоиспользовать отклонение текущего состояния и показателей этапного уровняподготовленности от так называемых МХ.Иначе говоря, ключевым методом анализа данных КПК является анализ(интерпретация) отклонений нагрузок от плана (см. ниже), а также отклонений отМХ. Но сначала их надо получить.Для разработки МХ используются только показатели подготовленности,которые будут информативны:а) для оценки изменений (сдвигов) в подготовленности спортсменоввысокого класса в течение подготовительного периода, когда применяются, какправило, неспецифические средства и методы из арсенала так называемой базовойтренировки.
Соответственно, показатели должны быть информативны для оценкиэффективности тренировки в отношении основных функций организма подвоздействием именно неспецифических средств. Другими словами, спортивныйрезультат или какие-то другие параметры могут оказаться плохим критериеминформативности для таких показателей. А для оценки их валидности требуются289другиеподходы,например,использованиетакназываемойлогическойинформативности 337;б) и наоборот, другие показатели или другие подходы требуются дляпрогноза, насколько изменения в функциональных системах организма подвоздействием неспецифических средств в подготовительный период скажутся наспортивном результате в главных стартах сезона.Значения МХ, которые спортсмен должен достичь при тренировке даннойстороны подготовленности (функциональной системы) в подготовительномпериоде, наиболее удобно применять на базе методики, основанной на законенормального распределения338.В этом случае в качестве модельного значения можно взять величину,отстоящую от среднего арифметического значения выборки на 2σ, 3σ или налюбойдругойинтервал.Авкачествемассиваданных,покоторымрассчитываются среднее и стандартное отклонения, используется возможнобольшее число измерений данного показателя, получаемых, например, прирегулярныхЭКОнатомконтингентеспортсменов,длякоторыхрассчитываются МХ.При анализе или интерпретации отклонений, зарегистрированных в ходеконтроляданныхсостоянияподготовленностиилиготовности,полезноориентироваться на следующие положения.1.
Известно, что к периоду главных стартов многие показателиподготовленности, на которые делался упор в подготовительном периоде(например, сила или мышечная масса в ЦВС), снижаются. Но их снижениедопустимо до определенных пределов. Чтобы предотвратить снижение функцийниже уровня, когда это отрицательно скажется на спортивном результате или непозволит длительно поддерживать состояние высокой работоспособности(например, в кубковых стартах), применяется так называемая поддерживающаяЗациорский, В.М. Основы спортивной метрологии / В.М. Зациорский. – М.: Физкультура и спорт,1979. – 152 с.338Спортивная метрология: учебник для институтов физической культуры / Под ред.
В.М. Зациорского.– М.: Физкультура и спорт, 1982. – 256 с.337290тренировка. Соответственно, необходимо знать модельные пределы допустимогоснижения показателей «базовой» функции к этапу главных стартов, по которымможно делать заключение или рекомендации об объемах поддерживающейработы.2. В переходный период наблюдается также снижение показателейподготовленности.
При этом в разных видах спорта, разных командах и у разныхспортсменов практикуются: различная длительность переходного периода, наборприменяемых средств, методов и величина нагрузки, которые определяются вбольшинстве случаев произвольно даже у спортсменов экстра-класса. Дляобоснованного определения длительности переходного периода необходимо знатьдопустимуювеличинусниженияпоказателейподготовленностиииндивидуальную длительность «восстановления» после начала тренировки, чтобыэто отрицательно не сказывалось на многолетней динамике роста илиподдержании уровня спортивных результатов.
Поэтому необходимо знатьмодельную величину допустимого снижения в переходный и оптимальнуюдинамику «восстановления» модельных показателей в последующий периодначала тренировок. Разумеется, все это в связи с практикуемыми илипланируемыми тренировочными нагрузками.3. При переходе от подготовительного к соревновательному периоду и всоревновательный период кардинально меняется направленность тренировки: отразвития функций к построению СФС или реализации функциональнойподготовленности в спортивный результат.
Использовать сам результат в качествекритерия успешности процесса реализационной подготовки не всегда удобно и,очевидно, не информативно в отношении компонентов, СФС (если вообщеправомочно говорить о «компонентах функциональной системы», так какпоследняя и строится как единое целое и только в таком качестве имеет смысл).Отсюда следует, что в этот период целесообразно говорить о новом наборепоказателей (и их модельных значениях), в максимальной степени отражающихсостояние основной СФС, на создание и повышение мощности которойнаправлена тренировка в предсоревновательный и соревновательный периоды.2914.
В большинстве видов спорта практикуется последовательное развитиефизическихкачеств,изчегоможнозаключить,чтодляуправлениятренировочным процессом необходимо не просто знать, куда стремиться, но исмоделировать временные рамки и «траекторию», то есть иметь модель динамикисостояния, выраженную в изменении показателей, отражающих подготовленностьразличных систем, например в годичном цикле.5.
Можно предположить, что даже на уровне высшего спортивногомастерства и даже в состоянии спортивной формы спортсмены будутсущественно отличаться по соотношению модельных показателей. Не говоря ужео спортсменах других категорий или спортсменах в подготовительный период.Этоможетявлятьсяоднойизпричиннизкихзначенийкорреляций«функциональных показателей» со спортивным результатом. В этом случае«интегральныепоказатели»,рассчитанныесиспользованиемразличныхпроцедур, могут иметь более высокие коэффициенты корреляции, чем одиночные,даже если последние отражают степень развития «ведущей функции» для даннойспортивной дисциплины. Точно так же не существует одной единственной«идеальной»тренировочнойпрограммы,котораяводинаковойстепениподходила бы всем спортсменам и позволяла каждого из них с наибольшейвероятностью привести к его личному максимальному результату.
Известно, чтодаже на одни и те же нагрузки спортсмены на уровне высшего мастерства могутреагировать противоположным образом, то есть каждый спортсмен идет к своемурезультату своим путем.Таким образом, представление о том, что существует некая «модельчемпиона», выраженная в значениях тестовых показателей, на наш взгляд, – чистоумозрительное построение и если имеет какой-то практический смысл, то тольков том случае, если в качестве ориентира используется результат в самом СУ иликомпоненты СУ или СД, такие как, например, процент реализованных штрафныхбросков, точных передач и др.
в играх или «раскладка» по дистанции, ДС иточность стрельбы в биатлоне.292С учетом описанных выше особенностей использования МХ эти вопросыцелесообразнопоручатьсотрудникамКНГспоследующимдонесениеминформации до тренеров вместе с описанием смысла тестовых показателей (того,что они характеризуют) и методикой использования, например для коррекциитренировочных планов.Для качественного анализа очень важна наглядная и понятная формапредставления данных тестирования конкретного спортсмена.
Для этих целейбыли разработаны и внедрены формы представления данных ОК, ЭКО, ТО иОСД, образцы которых изображены на рисунках, приведенных в работе.Например, диаграмма на рисунке 3.8 в графическом виде позволяет увидеть«отставание» показателя спортсмена от модели в сопоставимых единицах.Целесообразно приводить два показателя – данные настоящего тестирования всравнении с предыдущим, которыми ограничивается временной период, в течениекоторого анализируются сдвиги в показателях физических качеств в связи спредложенными нагрузками.Длина на диаграмме соответствует результату математической обработкиреальных данных тестирования.
Представление данных в виде такой диаграммыимеет две основных цели:а) выразить в процентах отставание от модели. Данная процедура позволяетсопоставить показатели, имеющие разную размерность, например, килограммы –с ваттами или с – мл/мин/кг. В этом случае проценты являются темуниверсальным «индикатором», который дает возможность сравнивать самыеразные показатели между собой;б) уравнять значимость 1 % у разных показателей.
То есть сделать величиныизменения разных показателей сопоставимыми между собой. Например, в одной итой же команде один показатель может варьировать у разных спортсменов наразных тренировочных этапах, в частности в диапазоне от 12 до 14 единиц(маленький диапазон), а другой – от 10 до 20 (большой диапазон). Если простовыразить значение первого показателя в процентах относительно модели, томожем получить цифру, например, 95 % (отклонение от модели 5 %). А у второго293показателя можем получить цифру 70 % (отклонение от модели 30 %).
Однаковывод о том, что второй показатель у данного спортсмена гораздо более«отстающий», чем первый, будет неверным просто потому, что «цена» 1 % в двухслучаях разная.Для решения проблемы можно использовать математическую процедурунормирования. Например, формулуЗначение длины столбца в номограмме (%) = (Хмодельное – Хi) / (σ∙4),(2)где Хмодельное – модельное значение данного показателя;Хi – значение показателя в данном тесте у конкретного спортсмена;σ (сигма) – стандартное квадратическое отклонение для всех значенийданного показателя, зарегистрированного за все время наблюдений в даннойкоманде.В соответствии с этим на гистограмме рисунка 3.8:– «0 %» – минимально возможное значение показателя в данной группеспортсменов;– «100 %» – модельное значение для данной группы спортсменов,рассчитанноедля,например,концаподготовительногосоревновательного и т.д.Рисунок 3.8.
Образец гистограммы представления данных ЭКпериода,294Отсюда следует, что длина столбца гистограммы в % характеризуетположение спортсмена по этому показателю, а «форма» гистограммы в целомхарактеризует «профиль» его физической подготовленности. Данная методикаможет использоваться в большинстве случаев при анализе данных текущего иэтапного контроля, а также данных ОСД.Таким образом, в оптимальном случае для каждого спортсмена уровнясборной команды России необходимо иметь следующие МХ:а) модельную динамику многолетней результативности;б) модельную динамику состояния спортивной формы, выраженную впоказателях, наиболее точно отражающих состояние СФС.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
