CC BY
10
УДК 378 ББК 74
DOI 10.24411/2414-3995-2019-10050 © А.А. Зайцев, 2019
Научная специальность 13.00.04 — теория и методика физического воспитания, спортивной тренировки, оздоровительной и адаптивной физической культуры
ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ КАК КОМПОНЕНТ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА ПО ФИЗИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКЕ КУРСАНТОВ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ СИСТЕМЫ МВД РОССИИ
Александр Анатольевич Зайцев,
профессор кафедры физической подготовки УНКСП, профессор Московской государственной академии физической культуры, доктор биологических наук, кандидат педагогических наук, профессор Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя (117437, Москва, ул. Академика Волгина, д. 12)
E-mail: zalex.65@inbox.ru
Аннотация. Проведена оценка применения методов соматодиагностики и кластерного анализа в учебном процессе по физической подготовке курсантов женского пола второго года обучения Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя. Предпринята попытка определить корректность замены одного метода другим. Установлено, что возможность замены кластерного анализа на соматодиагностику является вполне реальной и, в достаточной степени, оправданной при проведении массовых обследований в условиях учебного процесса по физической подготовке курсантов образовательных организаций МВД России.
Ключевые слова: образовательные организации МВД России, курсанты женского пола, курсанты-женщины, учебный процесс, физическая подготовка, диагностические методы, статистические методы, соматодиагностика, кластерный анализ, кластеры, сома, соматодиагностический подход, схема соматотипирования, уровни варьирования, длина тела, масса тела, тип телосложения, условные единицы, вариант соматического развития, индекс зрелости, итеративный дивизивный метод группировки k-средних, евклидово расстояние, стандартные единицы.
DIAGNOSTIC AND STATISTICAL METHODS AS A COMPONENT OF THE TRAINING PROCESS ON PHYSICAL TRAINING OF COURSES OF EDUCATIONAL ORGANIZATIONS OF THE MIA OF RUSSIA SYSTEM
Alexander A. Zaitsev,
Professor of the Department of Physical Training of the UEPSP, Professor of the Moscow State Academy of Physical Culture, Doctor of Biological Sciences, Candidate of Pedagogical Sciences, Professor Moscow University of the Ministry of Internal affairs of Russia named after V.Ya. Kikot' (117437, Moscow, ul. Akademika Volgina, d. 12)
Abstract. The application of somatodiagnostic methods and cluster analysis in the educational process for physical training of female cadets of the second year of training of the Moscow University of the Ministry of the Interior of Russia named after V.Ya. Kikot' was carried out. An attempt was made to determine the correctness of replacing one method with another. It has been established that the possibility of replacing cluster analysis with somatodiagnostics is quite real and, to a sufficient extent, justified in carrying out mass examinations in the conditions of the educational process for physical training of cadets of educational organizations of the Ministry of Internal Affairs of Russia.
Keywords: educational organizations of the Ministry of Internal Affairs of Russia, female cadets, female cadets, educational process, physical training, diagnostic methods, statistical methods, somatodiagnostics, cluster analysis, clusters, soma, somatodiagnostic approach, somatotyping scheme, levels of variation, body length, mass body, body type, conditional units, somatic development option, maturity index, iterative divisive k-means grouping method, Euclidean distance, standard units.
Citation-индекс в электронной библиотеке НИИОН
Для цитирования: Зайцев А.А. Диагностические и статистические методы как компонент учебного процесса по физической подготовке курсантов образовательных организаций системы МВД России. Вестник экономической безопасности. 2019;(1):247-50.
Если возникает потребность определить внутреннюю структуру данных с множеством переменных, для их статистической обработки применяется
№ 1 / 2019
кластерный анализ. Это метод классификационного анализа, позволяющий идентифицировать группы индивидов и переменные, которые являются наибо-
247
Вестник экономической безопасности
лее значимыми для достижения результатов в определенной сфере деятельности, например, в спорте, учебном процессе.
Для классификации объектов некоторые специалисты [1; 3; 11], работающие в сфере прикладной статистики использовали кластерный анализ, объединяющий в себе различные процедуры. Результатом такой работы является разделение исходной совокупности объектов на кластеры, т.е. формирование групп или классов схожих между собой объектов.
Распределение объектов по кластерам может осуществляться как с использованием матрицы совокупности корреляций между интересующими параметрами, так и с помощью априорного выделения педагогом набора параметров в качестве равноценных для решения конкретной задачи.
В тех случаях, когда стоит задача анализа реальных объектов, которые фактически всегда являются многомерными, т.е. имеют множество ключевых параметров, кластерный анализ является наиболее подходящим методом как объективный и математически точный. Однако, отрицательной стороной данного метода является необходимость проведения сложных расчетов, которые требуют существенных временных затрат. Именно этот фактор является решающим, чтобы воздержаться от рекомендации его применения в практической работе педагогов и тренеров.
В физическом воспитании [2; 6, с. 4—15; 7, с. 69—74], игровых видах спорта [3; 4; 8—10; 12], начиная с 80-х годов XX века и до настоящего времени, широкое распространение получил соматоди-агностический подход, основу которого составляет схема соматодиагностики [6, с. 4—15], позволяющая оценить степень роста организма индивида.
В основе схемы соматической диагностики лежит рассмотрение определенных уровней варьирования (габаритный, компонентный, пропорцион-ный). Габаритное варьирование основано выявлении непрерывного ряда изменений размеров сомы (тела) от нано- до мегалосомии. Определены основные и переходные типы телосложения, оценка которых осуществлялась по номограммам. Единицы измерения — условные (усл. ед.).
Длина и масса тела индивида позволяла оценить габариты его телосложения (габаритный уровень
варьирования). Именно по данному уровню определялись непрерывные изменения, в соответствии с разработанной шкалой (минимальный размер тела — наносомный — максимальный — мегало-сомный). Условные единицы определяли тип телосложения: менее 0.200 усл. ед. — наносомный тип, 0.200—0.432 усл. ед. — микросомный тип, 0.433— 0.568 усл. ед. — мезосомный тип, 0.569—0.800 усл. ед. — макросомный тип, 0.801—1.000 усл. ед. — мегалосомный тип.
Уменьшение/увеличение значений (условные единицы) было свойственно лицам переходных типов телосложения, которые могли перемещаться в находящиеся рядом соматические типы (пределы треугольника соматотипирования). Величина условных единиц, определяющих «чистые» соматические типы, позволяла лицам, к ним отнесенным по сумме баллов, перемещаться в треугольнике сома-тотипирования только в пределах конкретного типа телосложения.
Понятие «вариант соматического развития» (ВСР) не является синонимом понятию «биологический возраст». Биологический возраст устанавливает зрелось индивида непосредственно на момент его обследования, тогда как вариант соматического развития характеризует скорость его (индивида) созревания, определяя генетическую программу (ее развертывание) созревания обследуемого. Оценка варианта соматического развития осуществляется через интенсивность роста величин, которые генетически детерминированы. Интенсивность роста позволяет выявить на сколько (в процентном отношении от среднего показателя) изменилась величина показателя, рассматриваемого на определенном «отрезке» онтогенеза. Выделены три варианта соматического развития («укороченный», «обычный», «растянутый»). Метрическая оценка варианта соматического развития (ВСР) возможна при определении «индекса зрелости» (при наличии первого и повторного измерений), по величине которого оценивали вариант соматического развития индивида.
Для того, чтобы определить соотношение методов соматотипирования и кластерного анализа, насколько корректной будет замена одного метода другим, применялся итеративный дивизивный метод группировки к-средних — разновидность кластерного анализа, работающая непосредственно с
объектами, а не с матрицей сходства [1]. В методе к-средних объект относился к тому классу, расстояние до которого минимально. Расстояние при этом понимается как евклидово, когда объекты выступают в качестве точки евклидова пространства. В тех случаях, когда объект описывается двумя параметрами, он изображался точкой на плоскости, а расстояние между объектами — это расстояние между точками, вычисленное по теореме Пифагора. Расстояния по каждой координате возводились в квадрат, затем суммировались и из полученной суммы извлекался квадратный корень.
Стандартизация исходных данных осуществлялась в начале кластеризации, то есть из значений переменной вычиталось среднее арифметическое значение и разность делилась на корень квадратный из дисперсии. Полученные в результате стандартизации переменные имели нулевое среднее и единичную дисперсию.
Алгоритм «работы» метода к-средних:
• исходные данные разбивают на кластеры, с последующим вычислением их центров тяжести (шаг 1);
• точки перемещаются: каждая точка попадает в наиболее близкий (по отношению к ней) кластер (шаг 2);
• посредством вычислительных операций, определяются центры тяжести новых кластеров (шаг 3);
• второй и третий шаги повторяются до нахождения стабильной конфигурации, то есть до изменения кластеров (шаг 4). Полученная конфигурация (итоговая) является искомой. Решение задач, направленных на применение
комплексов упражнений в учебном процессе студенческой молодежи и тренировочном процессе спортсменов, возможно при использовании схемы соматодиагностики и кластерного анализа. Проведена статистическая обработка количественных показателей соматотипирования и кластеризации с их последующим анализом, полученных при массовых измерениях курсантов-женщин второго года обучения, представляющих Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя.
Установлена неравномерность распределения курсантов женского пола по типам телосложения при использовании методики трехуровневой сома-
тодиагностики. Выявлены статистически достоверно значимые различия у представителей крайних соматических типов (микросоматический- макросо-матический типы) по длине тела и его массе.
Кластеризация по аналогичным переменным позволила установить статистически достоверные различия между кластерами. Выявленное евклидово расстояние между первым и вторым кластерами составило 1.89 стандартных единиц (ст. ед.), между вторым и третьим кластерами евклидово расстояние было ниже — 1.72 ст. ед. Максимальное евклидово расстояние отмечено между первым и третьим кластерами — 2.81 ст. ед.
Распределение курсантов-женщин по кластерам (учитывая их тип телосложения) не позволяет утверждать о статистически достоверном преимуществе какого-то кластера: 32.86% (первый кластер), 33.29% (второй кластер), 33.85% — (третий кластер), что указывает на неравномерность изменчивости показателей телосложения в период роста и развития организма индивида.
Оценка варианта соматического развития по результатам кластерного анализа показателей длины тела, массы тела, обхвата плеча «верхнего», обхвата бедра «верхнего», длины верхней конечности, длины нижней конечности, длины туловища, обхвата плеча, обхвата таза позволила выявить неравномерность распределения курсантов-женщин второго года обучения. К «укороченному» варианту соматического развития (ВСР «А») относилось 34.4% обучающихся. Несколько меньше принадлежало к «обычному» варианту соматического развития (ВСР «В») и «растянутому» варианту соматического развития (ВСР «С») — 33.1% и 32.5% соответственно.
Неравномерность, не позволяющая выявить признаки закономерности (первый кластер — 33.9%, второй кластер — 38.7%, третий кластер — 27.4%) установлена в ходе распределения курсантов женского пола по кластерам при использовании итеративного дивизивного метода группировки к-средних.
Динамика показателей евклидова расстояния между кластерами по рассматриваемым выше переменным (длина тела, масса тела, обхват плеча «верхнего», обхват бедра «верхнего», длина верхней конечности, длина нижней конечности, длина туловища, обхват плеча, обхват таза) носила не-
№ 1 / 2019
Вестник экономической безопасности
249
равномерный характер. Минимальное евклидово расстояние выявлено между первым и вторым кластерами — 2.74 ст. ед. Несколько выше (3.92 ст. ед.) отмечено евклидово расстояние между вторым и третьим кластерами. Расстояние между первым и третьим кластерами установлено как максимальное — 4.11 ст. ед.
В результате кластеризации определена неравномерность распределения курсантов женского пола второго года обучения по типам телосложения и скорости индивидуального развития. Статистически достоверно значимые различия выявлены как при проведении кластерного анализа так и сомато-диагностики.
Сравнение полученных результатов измерений позволило установить, что, в среднем, 56.7% курсантов женского пола формировали сходные группы при соматодиагностике и кластерном анализе, тогда как 64.2% курсантов-женщин образовывали подобные группы как при кластеризации, так и при оценке варианта соматического развития. Возможно, имевшее место сходство было бы выше, если бы при соматотипировании не выделялись переходные типы телосложения — микромезосомный тип, ме-зомакросомный тип (в среднем, 32.4%) — возникающие вследствие гетерохронности процессов роста и развития организма индивида.
Проведенный анализ позволяет заключить, что возможность замены кластерного анализа на соматодиагностику является вполне реальной и, в достаточной степени, оправданной, так как метод трехуровневого типирования (по сравнению с кластерным анализом) менее трудоемкий и относительно простой в применении, особенно при проведении массовых обследований в условиях учебного процесса по физической подготовке курсантов женского пола образовательных организаций МВД России.
Литература
1. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA — Статистический анализ и обработка данных в среде Windows: учебное пособие. М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998.
2. Бубненкова О.М. Нетрадиционный педагогический подход к физическому воспитанию дево-
чек 5—10 лет с ожирением: автореф. дис. ... канд. пед. наук. Смоленск, 2007.
3. Губернский А.Н.Дифференцированный подход к подготовке футболистов 7—9 лет различных типов телосложения: автореф. дис. ... канд. пед. наук. М., 2013.
4. Даев В.Е. Оптимизация спортивного отбора и ориентации футболистов по игровым амплуа на этапе углубленной специализации: автореф. дис. ... канд. пед. наук. Малаховка, 2007.
5. Дерябин В.Е. О влиянии межгрупповой неоднородности материала на величину коэффициента корреляции некоторых антропометрических признаков // Вопросы антропологии. М.: МГУ, 1978.
6. ДороховР.Н., Петрухин В.Г. Методика сома-тотипирования детей и подростков: сборник научных трудов «Медико-педагогические аспекты подготовки юных спортсменов». Смоленск: СГИФК, 1989.
7. Дорохов Р.Н. Ориентиры формирования подхода к совершенствованию физических качеств детей и подростков: сборник научных трудов «Новые методы исследования в физической культуре и детско-юношеском спорте». Смоленск: ИКА. 1999.
8. Зайцев А.А. Динамика физической и технической подготовленности юных футболисток 11— 12 лет различных соматических типов и вариантов развития: диссертация на соискание ученой степени кандидата педагогических наук / Московский областной государственный институт физической культуры. Малаховка, 1994.
9. Зайцев А.А. Индивидуальное развитие и физическая подготовленность спортивного резерва в женском футболе: учебное пособие для студентов, аспирантов, слушателей / М., 2002.
10. Зайцев А.А. Хронополиморфизм и физическая подготовленность спортсменок в инновационных командно-игровых видах: монография / Смоленск, 2004.
11. Ким Дж., Мюллер Ч. Факторный, дискри-минантный и кластерный анализ: учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 1989.
12. Сабитов Р.Х. Физическое состояние и технико-тактическая подготовленность футболистов учебно-тренировочных групп различного индивидуального развития: автореф. дис. ... канд. пед. наук. Малаховка, 2010.
