schließlich ein wenig Freizeit, um ein Blogschreiben zu machen. Ich habe die Probleme der Überwachung von Trainingslasten in meinen vorherigen Beiträgen # 1, # 2, # 3 diskutiert.
Ich habe auch einen vorherigen Beitrag auf Kraft- und Leistungsbewertung und vertikale Sprungprüfungen geschrieben.
Also werde ich hier nicht Testtechniken diskutieren, sondern darüber diskutieren, welche Überwachung alles dreht, und wie man es nutzt und solche Lösungen / Ideen anbietet.
Die Überwachung ist definitiv ein sexy Thema, wie jeder in Training etwas “Überwachung” scheint. In dem Maße, in dem einige Athleten auch jetzt mit Fragebögen, Tabellenkalkulationen, Formulare überflutet sind, um sich auszufüllen. Die meisten dieser Informationen, die ich sagen muss, ist völlig unbrauchbar, da es nicht nutzlos ist, da es nicht verwendet wird und / oder ist für das Design besserer Trainingsprogramme nicht nutzlos.
Warum testen und überwachen Training? erste Prinzipien zuerst:
Prüfung und Überwachung sind nur nützliche Werkzeuge, wenn Sie den Athletenebene analysieren können und ein Trainingsprogramm definieren und anpassen können.
Wenn Sie etwas messen, das Ihnen nicht dabei hilft, den Trainingsplan zu ändern, verschwenden Sie Ihre Zeit!
Sie sollten auch sicherstellen, dass Sie die Dinge mit den gültigen und zuverlässigen Methoden messen! Für weitere Informationen zu Gültigkeit und Zuverlässigkeit empfehle ich Ihnen vor, dass Sie hier gelesen werden. Wenn Sie Messwerkzeuge und Modalitäten verwenden, die nicht gültig sind und seriös sind, verschwenden Sie Ihre Zeit!
Testen und Überwachung sind Tools, um Ihnen bei der Erforschung besserer Entscheidungen mit Ihrer Trainingsplanung zu helfen. Sie sind keine Standalone-Aktivitäten, und Sie sollten jeden von ihnen in Bezug auf die Kostenwirksamkeit nicht nur in finanzieller Begriffe, sondern auch hinsichtlich der Athletenzeit in Frage stellen. Ich habe in zu vielen Sport-Athleten gesehen, die zu viele Fragebögen und Formen füllen, die weder gültig noch seriös sind noch senior, noch sinnvolle Informationen an das Coaching-Mitarbeiter bieten.
Planungstraining ist ebenso wie das Geschäft. Testen und Überwachung sagen Ihnen, wo Sie jetzt sind. Strategische Planung, Analyse spezifischer Leistung Trends (oder World Trends) und der Zieleinstellung helfen Ihnen, zu definieren, wo Sie benötigen / wollen. Wie Sie dorthin gelangen, gibt es Ihren Trainingsplan. Wenn das Testen Ihnen nicht dabei hilft, besser zu sein, ist es nur eine nutzlose Datenerhebung.
Vor allem, ein richtiger Ansatz zum Testen und Überwachung, kann sicherstellen, dass Sie Wahnsinn vermeiden und lernen, was funktioniert, und was nicht mit Ihnen atmet.
Also, was sollte der Ansatz sein?
Meiner Ansicht ist es relativ einfach. Sie müssen in der Lage sein, alle Informationen, die Sie beschlossen haben, abzusammeln, zu analysieren, zu analysieren, etwas zu verstehen und ein “Dashboard” zu erstellen, um das zu visualisieren, was los ist, um gegebenenfalls eingreifen zu können. Eine der zuvor vorgeschlagenen Ansätze, die zuvor vorgeschlagen wurde, beinhaltet die Verwendung von Radardiagrammen, um jeden einzelnen Athleten in Vergleiche der Teamergebnisse zu profilieren. Ähnliche Ansätze können auch mit einzelnen Athleten verwendet werden, die den Größenumsatz der Veränderungen in ihren eigenen Partituren vergleichen:
Eine umfassendere Sichtweise könnte jedoch mit dem, was ich einen “Performance Equalizer” anrufe, erworben werden. Das folgende Beispiel zeigt, wie einige spezifische Partituren CA mit einem Equalizer-Dashboard aufgetragen werden und visuell zeigen, wie sich spezifische Parameter während einer Trainingszeit ändern können.
Leistungs-Equalizer Nr. 1: Beginn der Trainingsphase
Leistungsausgleicher Nr. 2: Nach wenigen Wochen
Dieser Ansatz kann verwendet werden, um die Situation jedes Athleten zu bewerten und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, sowie eine leicht verständliche Berichtsstruktur. Ich habe grün und rot verwendet, um einen guten Wandel auszudrücken und nicht so gut.
Gute, kontinuierliche Daten können auch dazu beitragen, einen komplexeren Datenanalyseansatz mit der Möglichkeit, die Datenmodellierung und Simulation mit der Möglichkeit zu bringen, einige Ergebnisse vorherzusagen zu können. Das Beispiel unten von Busso et al. (2007, JAP) ist nur ein Beispiel für die wissenschaftliche Literatur zur Modellierung.
Dies ist einer der Bereiche, an denen ich arbeite, an der ich mich an einem interessanten Interesse an rechenstatistischen Modellen für Trainings- und Leistungsdaten habe, und ich muss sagen, dass es sehr begrenzte Informationen zu diesem Thema gibt, und die wenigen Experimente haben auch sehr begrenzte Probengrößen (Ich habe ein paar Papier mit n = 1 gefunden!). Eine Überprüfung der Literatur ist jetzt geplant, und ich hoffe, dass es sich um 2011 bereit sein wird, dank der harten Arbeit eines hervorragenden Doktoranden, der an diesem Thema in meinem Labor arbeitet.
Viele Unternehmen bieten nun alle Arten von Software an, um Daten mit typischen Modellierungsansätzen zu analysieren, die solche US-Entscheidungsbäume, Monte-Carlo-Methoden usw. usw., jedoch wichtig ist, dass die Qualität der Analyse genauso gut ist wie die von Ihnen erfassten Daten. Also, wieder bekommen Sie, was Sie hineinlegen. Wenn Ihre Daten nicht stimmt, werden Sie die falschen Anrufe definitiv anrufen!
Trotz der Tatsache, dass Simulationen und Datenmodellierung einen gewissen Grad an Fehler haben (von sehr groß bis relativ klein), glaube ich immer noch, dass dies etwas verfolgen ist, wie ich glaube, dass das heutzutage ein gutes CGrundlegende grundlegende Daten können erfasst werden und sie können einige nützliche Informationen bereitstellen. Wie Richard Dawkins in seinem Buch “das selbstsüchtige Gen” erklärte “[…] natürlich gibt es gute Modelle der Welt, und selbst die guten sind nur Annäherungen. Kein Simulationsbetrag kann genau vorhersagen, was in der Realität passieren wird, aber eine gute Simulation ist, aber eine gute Simulation ist enorm vorzuziehen, um Blende und Irrtümer zu erzielen! ” R. Dawkins (2006).
Ein weiterer nützlicher Ansatz kann die Verwendung einfacher mathematischer / finanzieller Gesetze als das Gesetz der abnehmenden Renditen sein. Das Gesetz der abnehmenden Renditen gibt an, dass als Mengen einer Eingabeanstieg die resultierende Rate der Leistungssteigerung schließlich abnimmt.
Genau das sehen wir in der Ausbildung. Wir erhöhen und senken das Trainingsvolumen und die Intensität und sehen Änderungen der Leistung (Ausgabe), die erhöhen oder verringern, wenn wir zu viel Arbeiten tun.
Die jüngste Arbeit von meinem Kollegen Dr. Brent Alvars Lab hat gezeigt, wie ein solcher Ansatz zur Analyse verwendet werden kann, um beispielsweise die Wirksamkeit des Krafttrainings nach einem meta-analytischen Ansatz zu analysieren (für weitere Informationen, klicken Sie unten auf die folgende Grafik).
Trotz der Tatsache, dass andere diesen Ansatz kritisiert, um die Wirksamkeit von mehreren vs. Einzelsätzen mit Literaturdaten zu analysieren, glaube ich, dass ein solcher Ansatz verwendet werden kann, um die Wirksamkeit eines Schulungsprogramms (oder der Rücksendung für Ihre Investition in die Zeit und Anstrengung). Dies sollte dazu beitragen, die Dosis-Antwort-Beziehung zum Training von Lasten in Ihren Athleten zu verstehen.
Ich bin sicher, dass ich nicht viele Aspekte abgedeckt habe, und ich bin sicher, ich werde meine Meinung von ein paar der Dinge ändern, die ich in der Zukunft schrieb (das ist, was lernen ist alles!). Im Moment habe ich das Gefühl, dass das Überwachungstraining eine sehr nützliche Sache ist, und einige statistische Ansätze können angewendet werden, um nützliche Informationen zu extrahieren, um die Analyse in Aktionen umzusetzen.
Um zusammenzufassen, sind hier einige Ratschläge:
– Sind Ihre Tests gültig und zuverlässig?
– Wie ist der Messungsfehler? (Was ist das Geräusch Ihrer Daten?)
– Was messen Sie?
– Können Sie die Daten verwenden, die Sie zum Aktion versammeln, Änderungen am Programm ändern?
– Was ist die Investition in Zeit / Kosten / Kosten / Bemühungen, die Daten zu sammeln? Lohnt es sich?
_ Wie lange dauert es, um die Daten zu erhalten, um sie analysieren zu können? (z. B. Blutuntersuchungen, die dazu neigen, wenige Tage nachdem Sie sie gesammelt haben) analysiert)
– Können Sie einige gültige, zuverlässige, nicht subjektive Daten mit hoher Häufigkeit sammeln?
– Sind die Daten gut genug und häufig genug, damit Sie einige Vorhersagen erstellen können?
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