CC BY
13
УДК 796.011.3:004
ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА «КОМПФА» -- КАК ИНСТРУМЕНТАРИЙ ИССЛЕДОВАНИЯ ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА СТУДЕНТОВ
Ольга Никифоровна Московченко, доктор педагогических наук, профессор, Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева; Красноярский государственный аграрный университет, Красноярск; Лариса Вячеславовна Захарова, кандидат педагогических наук, доцент, Сибирский федеральный университет, Красноярск; Красноярский государственный аграрный университет, Красноярск; Олег Андреевич Катцин, старший преподаватель, Красноярский государственный аграрный университет, Красноярск; Дмитрий Александрович Шубин, кандидат педагогических наук, доцент, Красноярский государственный аграрный университет; Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В. Ф. Войно-Ясенецкого, Татьяна Сергеевна Иванова, кандидат технических наук, доцент, Красноярский государственный аграрный университет, Красноярск; Наталья Владимировна Люлина, доцент, Сибирский федеральный университет, Красноярск; Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева, Красноярск
Аннотация
В статье рассматривается научно-обоснованный подход к оценке психофизиологического потенциала студентов с помощью компьютерной системы, что позволяет исследовать индивидуальные характеристики типологических особенностей личности, определить психофизиологический потенциал и оценить степень психофизиологического статуса. Затрагиваются вопросы классификаций адаптивного потенциала студентов и их применение на практике при дозировании физической нагрузки. Цель. Исследовать психофизиологический потенциал студентов с использованием автоматизированной системы «КОМПФА», предназначенной для диагностики и оптимизации физической нагрузки в соответствии с типом адаптивного поведения индивида. Результаты. Применение автоматизированной системы, позволило определить психофизиологический потенциал студентов, который определяется не только состоянием физиологических систем организма, но и сформиро-ванностью психофизиологических свойств, в основе которых лежит уровень функционирования центральной нервной системы и нервно-мышечного аппарата. По соотношению нервных процессов и уровню энергетической мобилизации классифицированы уровни психофизиологического потенциала. Практическая значимость. Автоматизированная система «КОМПФА» включает в себя набор психофизиологических тестов, формирует базу данных и информационный блок, позволяющий проводить статистический анализ с помощью программного комплекса NPCL, выделить классификацию психофизиологического потенциала (ПФП), определить варьирование границ, изучаемых параметров, разработать оценочные таблицы, осуществить целостный подход к оценке индивидуального психофизиологического потенциала человека.
Ключевые слова: студенты, экспертная система, аппаратно-программный комплекс, психофизиологический потенциал, психофизиологическая адаптация, дозирование физической нагрузки.
DOI: 10.34835/issn.2308-1961.2022.3.p288-294
KOMPFA - DIAGNOSTIC EXPERT SYSTEM AS A TOOL TO RESEARCH STUDENTS' PSYCHOPHYSIOLOGICAL POTENTIAL
Olga Nikiforovna Moskovchenko, the doctor of education, professor, Krasnoyarsk State Pedagogical University named after V.P. Astafiev; Krasnoyarsk State Agrarian University; Larisa Vyacheslavovna Zakharova, the candidate of pedagogic sciences, docent, Siberian Federal University, Krasnoyarsk; Krasnoyarsk State Agrarian University; Oleg Andreevich Kattsin, the senior teacher, Krasnoyarsk State Agrarian University; Dmitri Alexandrovich Shubin, the candidate of pedagogic sciences, docent, Krasnoyarsk State Agrarian University; Prof. V.F.
Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University; Tatiana Sergeevna Ivanova, the can-idate of technical sciences, docent, Krasnoyarsk State Agrarian University; Natalia Vladimi-rovna Lyulina, the docent, Siberian Federal University, Krasnoyarsk; Krasnoyarsk State Pedagogical University named after V.P. Astafiev
Abstract
The paper presents scientifically grounded approach to computer-based assessment of students' psycho physiological potential which allows studying individual traits of typological personality characteristics, specifying psycho physiological potential and evaluating the level of psycho physiological status. It also encompasses the issues of students' adaptive potential classifications and their practical application under physical load sharing. The aim of the present article is to study students' psycho physiological potential by means of "KOMPFA" automated system designed to diagnose and optimize physical load according to the type of individual adaptive behavior. Results. Application of automated system allowed specifying students' psycho physiological potential which is determined not merely by the condition of the physiological systems of an organism, but also by the maturity of psycho physiological characteristics that depend on the level of central nervous system and neuromuscular apparatus functioning. We categorized levels of psycho physiological potential according to correlation between nervous processes and energy mobilization degree. Practical significance. "KOMPFA" automated system includes a number of psycho physiological tests, forms a database and an information unit enabling to perform statistical analysis by means of NPCL software package, to identify a classification of psycho physiological potential, to determine variability of fences and values under study, to develop assessment tables, to implement a cohesive approach to the assessment of individual psycho physiological potential of a person.
Keywords: students, expert system, hardware and software complex, psycho physiological potential, psycho physiological adaptation, coping, physical load sharing.
ВВЕДЕНИЕ
В последнее двадцатилетие, быстрыми темпами развиваются компьютерные технологии в области оценки состояния здоровья, физического состояния участников образовательного процесса [1, 12, 13], в индивидуальном подходе к дозированию физической нагрузки [9, 11], в спорте высших достижений [8, 9, 14].
В настоящее время все больше появляется работ отечественных и зарубежных авторов [5, 10, 14 и др.], которые предлагают технологии экспертных систем, в том числе и в области психодиагностики. Экспертные системы позволяют интенсивно решать задачи, связанные с регистрацией и обработкой диагностической информации. Следовательно, от традиционных систем обработки данных осуществляется переход к применению знаний эксперта и созданию интеллектуальных систем, спрос на которые возрастает в связи с ускорением темпа жизни, изменением привычных стереотипов, возрастанием психоэмоциональных перегрузок в процессе деятельности человека и особенно молодёжи студенческого возраста. В настоящее время, в связи с изменением социально-политической ситуации педагогика высшей школы находится в двойственном положении. С одной стороны преподаватель готов применять инновационные технологии в области развития личности студента и его физического потенциала, но с другой - меняется сознание студента, его мышление и мотивы особенно при дистанционном обучении [3]. Студент должен как некогда осознавать личностную ответственность не только за приобретение знаний [6], но и за свое физическое состояние и развитие, от которого зависит успешность в будущей трудовой деятельности. При этом следует отметить, что преподаватель вынужден осуществлять свою педагогическую деятельность таким образом, что студент «занимает» пассивную роль объекта. Чтобы признать субъективную позицию личности студента необходимо знать его интеллектуально творческие способности, то есть психологические качества для того, чтобы развивать в нем творческий потенциал. Такой подход совпадает с мнением В.П. Грахова с соавторами [4, C. 112].
Теоретической основой выполнения проектирования автоматизированной системы (АС) «КОМПФА» послужили фундаментальные работы отечественных ученых в области
психофизиологии (И.П. Павлов, А.Н. Крестовников, В.С. Мерлин Б.А. Вяткин, В.Д. Небылицин, Б.М. Теплов). Изучив биологический фундамент, на котором формируется личность как социальное существо и физиологические основы индивидуальных психологических различий, данные ученые, пришли к выводу, что типологические особенности человека зависят от динамичности и лабильности нервных процессов и являются важным условием при индивидуальном подходе к воспитанию, обучению и всестороннему развитию физических способностей. Этот постулат взят нами за основу при разработке технологии проектирования автоматизированной системы «КОМПФА» с использованием аппаратно-программного комплекса (АПК) [7], который включает измерительные методики.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Для оценки психофизиологического потенциала использовались следующие методы: критическая частота световых мельканий (КЧСМ), максимальная частота движений (МЧД) - теппинг-тест, биопотенциометрия (БЭП), простая зрительно-моторная реакция (ПЗМР), показатель вегетативной реактивности (ПВР) и индекс напряжения (ИН) по Ба-евскому [2], цветовые характеристики теста Люшера (ЦТЛ/ВК) в модификации О.Н. Московченко [9].
Аппаратно-программный комплекс АС «КОМПФА», включает интерфейс для подсистем «БЭП», «КЧСМ», «Теппинг-тест - МЧД », «КИГ - ИН и ПВР», «ЦТЛ/ВК - теста Люшера». Информация, обрабатываемая автоматизированной системой, делится на три вида: априорную, промежуточную (расчетную) и выходную [9, 10]. Априорная информация включает показатели, полученные с помощью методов: МЧД, БЭП, КЧСМ, ВК - теста Люшера, показателей кардиоинтервалографии ИН и ПВР по Р. Баевскому. На основании априорной информации для удобства обработки и интерпретации экспертом формируется промежуточная (или расчетная) информация. Промежуточная информация оценивается по расчетным коэффициентам. Априорная и промежуточная информация сохраняется в пакете данных на внешнем носителе, доступ к ней осуществляется функциями системы управления базы данных (СУБД). Выходная информация представляет собой документы, которые автоматизированная система хранит в виде текстовых файлов. Программа внедрена в лаборатории «Функциональная диагностика» Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева, Сибирского федерального университета, Красноярского государственного аграрного университета, где ежегодно тестируются студенты-первокурсники.
На основании бета апробации (12 тысяч испытуемых) классифицированы уровни психофизиологического потенциала по статистическим показателям с помощью программного комплекса №СЬ, разработанного в лаборатории института математического моделирования СО РАН. Границы допустимых значений каждого уровня определены по весовым коэффициентам главных компонент. Количество оценочных тестов определя-
г
лось по коэффициенту надежности Спирмена-Брауна: гу = - ^
■ г
уу
За надежность, по которым определялась объективность тестов, приняты следующие значения. Если коэффициент корреляции 0,5 - связь слабая, при г от 0,51 до 0,75 -средняя, г от 0,76 до 0,85 - достаточная, г от 0,86 до 0,99 -сильная [9, С. 72].
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Как правило, типологические особенности личности определяются с помощью опросников [11]. Вместе с тем, проведенное нами ранее обследование на большом контингенте испытуемых (12000 чел) доказало правомерность измерительных методов, позволяющих более точно определить личностный потенциал человека [9]. Используя аппаратно-программный комплекс АС «КОМПФА», нами определены уровни
психофизиологического потенциала, критерии оценки которого представлены в нормативно-оценочной таблице 1.
Таблица 1 - Оценка уровней психофизиологического потенциала студентов, п =500
Изучаемые показа- Уровень психофизиологического потенциала / Оценка
тели Высокий Баллы Выше сред. Баллы Средний Баллы Низкий Баллы
КЧСМ, Гц 46 и > 5 45-38 4 37-30 3 29 и < 2
БЭП, отн.ед 1,0 и > 5 0,9-0,75 4 0,74-0,55 3 0,54 и < 2
МЧД, уд/10 с 77 и > 5 76-65 4 64-48 3 47 и < 2
ПЗМР, мсек 220 и < 5 221-230 4 231-300 3 301 и > 2
ИН (по Баевскому) 90-110 5 111-131 4 132-152 3 свыше 153 2
ПВР (по Баевскому) 1,0-2,0 5 2,1-3,6 4 0,80-0,99 3,7-8,5 3 < 0,81 и > 8,6 2
ЦТЛ, ВК, ед 0,90-1,5 5 0,91-0,85 4 0,86-0,74 1,6-2,0 3 0,75-0,30 2,1-2,8 2
Итого баллов 35-30 29-24 23-18 17-12
Объективность выбранных методов подтвердилась их высокой корреляционной зависимостью с психофизиологическим потенциалом (таблица 2).
Таблица 2 - Показатели взаимосвязи коэффициентов корреляции
Y, ПФП X1, КЧСМ X2, МЧД X3, БЭП X4, ПВР X5, ПЗМР X6, ИН X7, ЦТЛ/ВК
Y X 0,88 0,98 0,85 0,82 0,94 0,88 0,95
X, X 0,80 0,78 0,89 0,80 0,70 0,82
X2 X 0,82 0,74 0,76 0,64 0,77
X3 X 0,78 0,70 0,65 0,88
X4 X 0,65 0,83 0,76
X5 X 0,72 0,79
X6 X 0,72
X7 X
Р > 0,01 0,1 0,01 0,001 0,1 0,02 0,01
Шкала бальных оценок позволяет определить индивидуальный уровень ПФП и прогнозировать поведенческие реакции и обучаемость.
Высокий уровень ПФП характеризует достаточную лабильность и подвижность нервных процессов. Их сбалансированность и сила нервных процессов позволяет быстро мобилизоваться на работу любого характера в обычных и экстремальных условиях, в частности, при дистанционном обучении. Данная группа студентов способна самостоятельно осваивать необходимые знания, осуществлять профессиональное и личностное самообразование, проектировать дальнейшие образовательные маршруты, повышать физическую подготовленность с помощью индивидуальных тренировочных программ.
Уровень ПФП выше среднего также характеризуется достаточной лабильностью и подвижностью нервных процессов, но проявление эмоциональной устойчивости зависит от преобладания парасимпатических и умеренно-симпатических влияний на сердечный ритм (ИН, ПВР). Студент способен самостоятельно осваивать необходимые знания, осуществлять профессиональное и личностное самообразование, но при благоприятных социальных условиях. Длительный период дистанционного обучения приводит к «угасанию» мотивации к самой деятельности, особенно к планомерной двигательной активности.
Средний уровень ПФП характеризует доминирующее влияние симпатического отдела вегетативной нервной системы (ВНС), в деятельности присутствуют элементы разбросанности, отсутствует умение концентрироваться. Излишняя импульсивность в длительных неблагоприятных условиях зачастую приводит к ошибкам, дезорганизации поведения, перенапряжению механизмов ПФА. Если доминирующее влияние парасимпатического отдела ВНС, то студент не проявляет рвение к знаниям, хотя понимает состояние проблемы, но не умеет выделять главное. Хорошо переносит стресс при положительных социально-значимых условиях, в частности охотно посещает занятия не только в
рамках учебного процесса по физической культуре, но и занятия в секции. Нарушение этих условий приводит к затруднению психофизиологической адаптации.
Уровень ПФП ниже среднего характеризуется средней или низкой лабильностью нервных процессов и средним или низким уровнем энергетической мобилизации. В экстремальных ситуациях (зачет, экзамен, дистанционное обучение) концентрация внимания и скорость переработки информации удерживается короткое время, затем проявляется тенденция к быстрой утомляемости, что приводит к ошибкам. Психофизиологическая адаптация затруднена. Студенты отстраняются от самостоятельных занятий физическими упражнениями.
ОБСУЖДЕНИЕ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Из обобщенных данных следует, что в последнее десятилетие интенсивно обсуждаются вопросы применения компьютерных технологий для психодиагностики. Именно диагностика является главенствующей в оценке психического состояния человека и позволяет в кратчайший срок получить информацию об индивидуально-типологических особенностях и свойствах личности, о протекании психических процессов и «цене» психофизиологической адаптации. Однако проблема психологической диагностики определяется рядом сложностей. Во-первых, сложность в психодиагностике составляет парадокс теоретического и психодиагностического описания одной и той же реальности, суть которой заключается в гносеологическом различии между «теоретической» и «измеренной» личностью, отличающейся в свою очередь от личности реальной, так как в большей степени компьютерное тестирование бывает малопродуктивным. С этим умозаключением можно согласиться, если исследователи используют тесты, которые разработаны в результате обследования людей, проживающих в странах Западной Европы, Канаде или США и не адаптированы к нашим социальным условиям. Нельзя исключать и тот факт, что в нашей стране произошла ломка привычных стереотипов о труде, общественном сознании. Все это меняет индивидуальное сознание человека и требует поиска новых алгоритмов для проведения достоверной психодиагностики. Важнейшую роль в решении психодиагностики играют экспертные системы. Разработанная экспертная система «КОМПФА» построена по технологии инженерии знаний и базируется на представлении знаний в форме правил продукций. Интерактивная программная оболочка системы позволяет изменять и вводить новые правила в базу системы знаний. Логический вывод опирается на диалог с респондентом, что отличает данные экспертные системы от подобного рода ЭС. Диалог позволяет выявить качественные характеристики устойчивых или неустойчивых свойств и мотивов личности, осуществить поиск достоверных источников стресса, взглянуть нетрадиционно на функцию психофизиологического потенциала личности. Интересно отметить и тот факт, что критерии оценки уровней психофизиологического потенциала, приведенного в таблице 1, намного снижены по сравнению с теми же показателями, зарегистрированными на идентичной социальной группе студентов в 2010 - 2012 годах [9]. В большей степени снижены (возросли) показатели индекса напряжения и вегетативного коэффициента по тесту Люшера, что указывает на напряжение механизмов вегетативной регуляции и может расцениваться как наличие источников стресса, которые обусловлены эпидемиологическими условиями.
Вместе с тем, следует отметить, что экспериментальные исследования на студентах подтвердили высокую практическую значимость данного тестирования. Выделенные уровни ПФП позволяют рассматривать адаптационный процесс на индивидуальном уровне. При успешной психофизиологической адаптации студент быстрее овладевает навыком самодисциплины, самоконтроля, сам организует свою физкультурно-оздоровительную и спортивную деятельность, что, в свою очередь, приводит к развитию познавательной активности и укреплению здоровья. Однако проведенное тестирование показывает, что из 500 первокурсников высокий уровень ПФП имеют 15 - 20 %, уровень
выше среднего - 10 - 15 %, средний - 50 - 55 %, низкий - 10 - 25 %, отсюда возникает дискуссионный вопрос, какой процент студентов готов к дистанционному обучению, особенно по дисциплине «Физическая культура и спорт»?
ЛИТЕРАТУРА
1. Компьютерная программа скрининг контроля состояния здоровья участников образовательного процесса / Р.И. Айзман, Н.И. Айзман, А.В. Лебедев, В.Б. Рубанович // Сибирский учитель.
- 2011. - № 2 (75). - С. 36-39.
2. Баевский Р.М. Проблема оценки и прогнозирования функционального состояния организма и ее развитие в космической медицине / Р.М. Баевский // Успехи физических наук. - 2006. -№ 23. - С. 13-25.
3. Батаев А.В. Анализ мирового рынка дистанционного образования / А.В. Батаев // Молодой ученый. - 2015. - № 20. - С. 205-208.
4. Грахов В.П. Формирование и развитие творческого потенциала личности студентов технических вызов / В.П. Грахов, Ю.Г. Кислыкова, У.Ф. Симокова // Записки горного института. -2015. - Т. 213. - С. 110-113.
5. Разработка компьютерных программ для определения психофизиологических возможностей и свойств нервной системы людей с разным уровнем физической активности / С. Ермаков, Ж. Козина, М. Цеслицка, Р. Мушкета, М. Кржемински, Б. Станкевич // Научный журнал по проблемам физического воспитания, спорта, реабилитации и рекреации. - 2016. - No. 1. - С. 14-19.
6. Козелков О.В. Дистанционное обучение в высшем образовании: реальность и перспективы / О.В. Козелков // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. - 2017. - № 3-1.
- С. 91-93.
7. Московченко О.Н., АПК экспертной системы «КОМПФА» / О.Н. Московченко, А.Г Попов // Зарегистрировано в Отраслевом фонде алгоритмов и программ Министерства образования РФ. Номер ОФАП 1824, номер государственной регистрации 50200200006. Москва, 2002.
8. Московченко О.Н. Психофизиологические типы адаптации в оценке профессионального и спортивного отбора / О.Н. Московченко // Журнал Сибирского федерального университета. Гуманитарные и социальные науки - 2011. - No, 9 (4). - С. 1288-1300
9. Московченко О.Н. Оптимизация физических и тренировочных нагрузок на основе индивидуального адаптивного состояния человека: монография / О.Н. Московченко. - Москва : Флинта, 2012. - 309 с.
10. Использование аппаратно-программного комплекса для индивидуализации физкультурно-оздоровительной и спортивной деятельности студентов / О.Н. Московченко, Л.В. Захарова, Н.В. Третьякова, Н.В. Люлина, О.А. Катцин, Г.С. Саволайнен // Образование и наука - 2019. - Т. 21, № 1.
- С. 124-149.
11. Руденко Г.В. Методика определения психофизиологического потенциала организма / Г.В. Руденко, Ю.А. Дубровская, И.В. Бобров // Теория и практика физической культуры - 2018. - № 4. - С. 8-10.
12. Соколов А.С. Управление физической подготовкой студентов на основе системы автоматизированного динамического контроля : автореф. дис. ... канд. пед. наук / Соколов Александр Сергеевич. Краснодар, 2008. - 21 с.
13. Filenko L. Algorithmic foundations of creating a computer program analysis estimates of physical culture in students / L Filenko., G. Poltorackaya, A. Sadoviy // Slobozhanskyi herald of science and sport - 2014. - № 3 (41). - С. 110-115.
14. Yukhno Y.A. The main directions of modern information technology using in physical education and sport / Y.A. Yukhno, I.V. Khmelnitska // Scientific journal of NPU named DrahomanovKi - 2016.
- No. 10(80). - С. 148-152.
REFERENCES
1. Aizman, R.I., Aizman, N.I., Lebedev, A.V. and Rubanovich V.B. (2011), "Software for screening monitoring of health condition of the education process participants", Siberian Teacher, No. 2 (75), pp. 36-39.
2. Baevsky, R.M. (2006), "The issue of assessment and prediction of functional state of an organism and its development in astromedicine", Advances in Physical Sciences, No. 23, pp. 13-25.
3. Bataev, A.V. (2015), "Analysis of distance learning world market", Young Scientist, No. 20, pp. 205-208.
4. Grakhov, V.P., Kislykova, U.G. and Simokova, U.F. (2015), "Building and development of individual creativity of technical university students", Journal ofMining Institute, Vol. 213, pp. 110-113.
5. Yermakov, S., Kozina, Zh., Tseslitska, M., Mushketa, R., Krzheminski, M. and Stankevich, B. (2016), "Software development for determination of psychophysiological abilities and properties of nervous system of people with various physical activity levels", Scientific Journal on problems of Physical Education, Sports, Physical Therapy and Rehabilitation, No. 1, pp. 14-19.
6. Kozelkov, O.V. (2017), "Distance learning in higher education: reality and prospects", Current Issues of Humanities and Sciences, No. 3-1, pp. 91-93.
7. Moskovchenko, O.N. and Popov A.G. (2002), Hardware and software complex of KOMPFA expert system, Registered in Brunch Fund of Algorithms and Programs of Ministry of Education of the Russian Federation under register number 1824, state registration number 50200200006. Moscow.
8. Moskovchenko, O.N. (2011), "Psychophysiological Types of Adaptation in the Assessment of Professional and Sports Selection". Journal of Siberian Federal University. Humanities & Social Sciences, No. 9 (4), pp. 1288-1300.
9. Moskovchenko, O.N. (2012), Optimization of physical and training loads on the basis of an individual adaptive state of a person: monograph, Flinta, Moscow.
10. Moskovchenko, O.N., Zakharova, L.V., Tretyakova, N.V., Lyulina, N.V., Kattsin, O.A. and Savolaynen, G.S. (2019), "Application of hardware and software complex for individualization of students' sport and recreational physical activities", The Education and Science Journal, Vol. 21, No. 1, pp. 124-149, DOI: 10.17853/1994-5639-2019-1-124-149.
11. Rudenko, G.V., Dubrovskaya, U.A., and Bobrov, I.V. (2018), "Methods of assessment of an organism psychophysiological potential", Theory and Practice of Physical Culture, No. 4, pp. 8-10.
12. Sokolov, A.S. (2008), Management of students' physical training on the basis of automated dynamic control system, dissertation, Krasnodar.
13. Filenko, L., Poltorackaya, G. and Sadoviy A. (2014), "Algorithmic foundations of creating a computer program analysis estimates of physical culture in students", Slobozhanskyi Herald of Science and Sport, No. 3 (41), pp. 110-115.
14. Yukhno, Y.A. and Khmelnitska, I.V. (2016), "The main directions of modern information technology using in physical education and sport", Scientific journal of NPU named after M.P. Draho-manov, No. 10(80), pp. 148-152.
Контактная информация: zaxarova.larisa.73@mail.ru
Статья поступила в редакцию 25.03.2022
УДК 797.21
МОДЕЛЬ СИСТЕМНО-СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА ГИДРОДИНАМИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВЛЕННОСТИ ПЛОВЦА ВЫСОКОГО КЛАССА ПО МАТЕРИАЛАМ ВИДЕО ТРАНСЛЯЦИИ НАЦИОНАЛЬНОГО ТЕЛЕВИДЕНИЯ
Дмитрий Федорович Мосунов, доктор педагогических наук, профессор, Заслуженный работник высшей школы России, руководитель комплексной группы сопровождения подготовки сборной команды России по паралимпийскому плаванию (ПОДА и спорта Слепых), Наталия Андреевна Шпак, менеджер, волонтер сборной команды России по паралимпийскому плаванию (ПОДА и спорт Слепых), Национальный государственный университет физической культуры, спорта и здоровья имени П. Ф. Лесгафта, Санкт-
Петербург
Аннотация
В настоящее время проведение международных соревнований по плаванию сопровождается трансляцией национального телевидения. При этом, в спортивной дисциплине «плавание» перемещение пловца на дистанции фиксируется над водой и под водой. Появляется ранее недоступная возможность сочетанного изучения биомеханических и гидродинамических характеристик двигательной активности в условиях ответственных соревнований, в том числе при установлении рекордного результата. Сравнительный системно-структурный анализ полученного материала на соревновании с лабораторными и тестовыми результатами испытаний позволяет выявить резервы,
