CC BY
0
УДК 796.015.62
Проблема нормирования физической нагрузки студентов специальных
медицинских групп Ковалёв А.А. *
Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Калининград, Россия ORCID: 0000-0002-3052-1360, sheynin@mail.ru*
Аннотация: В статье рассматривается проблема нормирования физической нагрузки студентов специальных медицинских групп. Научная новизна состоит в применении теории рангового анализа при определении норм физической нагрузки студентов специальных медицинских групп. Практическая значимость. Данная работа будет полезна для составления эффективных физкультурно-оздоровительных программ для занимающихся оздоровительной физической культурой, в том числе и для студентов специальных медицинских групп. Методы исследования: теоретический анализ, обобщение данных научных публикаций, статистический и ранговый анализ. Результаты. Для решения проблемы персонификации норм предлагается применять теорию рангового анализа, которая является перспективной при исследовании суточных негауссовых данных пульса, полученных с помощью носимых устройств. Технология нормирования физической нагрузки студентов специальных медицинских групп состоит из этапов подготовки, сбора и обработки данных и выработки предложений. По результатам технологии на основе нижней, верхней границ и тренировочного потенциала определяются персонифицированные значения норм физической нагрузки для трех уровней подготовки (начальный, средний, продвинутый). Заключение. Полученные рекомендации могут быть использованы студентами специальных медицинских групп в качестве персональных норм физической активности и при необходимости обновлены (через месяц, квартал или год). Полученные нормы физической нагрузки могут отслеживаются с помощью смарт-часов как вовремя, так и после занятий. При этом, полученные нормы пульса является персональными и подходят только для конкретного студента специальных медицинских групп. Предложенная технология позволяет определять персонифицированные нормы физической нагрузки и составлять эффективных физкультурно-оздоровительных программ для студентов специальных медицинских групп.
Ключевые слова: физическая нагрузка, нормирование физической нагрузки, цифровые данные, пульс, студенты специальных медицинские групп
Для цитирования: Ковалёв А.А.* Проблема нормирования физической нагрузки студентов специальных медицинских групп. Педагогико-психологические и медико-биологические проблемы физической культуры и спорта. 2024; 19(1) .
The problem of rationing the physical activity of students of special medical
groups
Aleksandr A. Kovalev*
Immanuel Kant Baltic Federal University Kaliningrad, Russia ORCID: 0000-0002-3052-1360, sheynin@mail.ru*
Abstract: The article deals with the problem of rationing physical activity of students of special medical groups. The scientific novelty consists in the application of the theory of rank analysis in determining the physical activity standards of students of special medical groups. Practical significance. This work will be useful for compiling effective physical education and wellness programs for those engaged in recreational physical education, including for students of special
medical groups. Research methods, theoretical analysis, generalization of data from scientific publications, statistical and rank analysis. Results. To solve the problem of personification of norms, it is proposed to apply the theory of rank analysis, which is promising in the study of daily non-Gaussian pulse data obtained using wearable devices. The technology of rationing the physical activity of students of special medical groups consists of the stages of preparation, data collection and processing and the development of proposals. Based on the results of the technology, personalized values of physical activity standards for three levels of training (initial, intermediate, advanced) are determined based on the lower, upper limits and training potential. Conclusion. The recommendations received can be used by students of special medical groups as personal standards of physical activity and, if necessary, updated (in a month, quarter or year). The obtained physical activity norms can be monitored using a smartwatch both on time and after classes. At the same time, the obtained pulse rates are personal and suitable only for a specific student of special medical groups. The proposed technology makes it possible to determine personalized norms of physical activity and create effective physical education and wellness programs for students of special medical groups.
Keywords: physical activity, normalization of physical activity, digital data, pulse, students of special medical groups
For citation: Aleksandr A. Kovalev*. The problem of rationing physical activity of students of special medical groups. Russian Journal of Physical Education and Sport. 2024; 19(1) .
Введение
Нормы физической нагрузки студентов специальных медицинских групп (СМГ) зависят от характера заболевания, функционального состояния сердечно-сосудистой, дыхательной и других систем организма [2-4,6,8]. Она должна соответствовать возможностям организма занимающегося, не быть ниже и не превышать их: в первом случае она не даст желаемого эффекта, во втором - ухудшит состояние организма. Однако, существующие нормы нагрузки не отличаются персонификацией и представляют скорее усредненный ориентир (табл. 1).
Таблица 1
Соотношение объема и интенсивности физических нагрузок для студентов СМГ
№ п/п Дозировка Дозировка Интервал отдыха
по интенсивности, ЧСС по объему
1 130 уд./мин до 10 мин ЧСС снижается
2 140 уд./мин до 5 мин до 100-120 уд. мин и ниже
3 150 уд./мин 1-2 мин
При этом, в оздоровительной (ОФК) и адаптивной физической культуре (АФК) подчеркивается важность определения персонифицированных норм физической нагрузки, так как именно они могут обеспечить оздоровительный эффект нагрузки для студентов СМГ с одной стороны, и эффективность тренировок, с другой. Персонифицированные нормы физической нагрузки студентов СМГ способствуют эффективным оздоровительным
тренировкам, тогда как недостаточная норма не приносит ожидаемого эффекта, а избыточная оказывают отрицательное воздействие [2-4,6,8].
Цифровизация различных отраслей экономики, социальной сферы, в том числе и в сфере ОФК и АФК, определена Указом Президента Российской Федерации от 21.07.2020 № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года» в качестве одной из приоритетных национальных целей развития Российской Федерации. Однако, несмотря на бурное развитие и массовое распространение цифровых носимых устройств с функцией постоянного мониторинга пульса с достаточной точностью, большинство методов и подходов нормирования физической нагрузки не учитывают данных всей суточной активности студентов СМГ [5]. Поэтому актуальна необходимость в персонифицированном нормировании физических нагрузок студентов СМГ. При этом, под студентом СМГ понимаются взрослый человек, не имеющий противопоказаний к занятиям АФК, который занимается (или планирует заниматься) организованной двигательной активностью, с целью оздоровления, создания оптимального фона для жизнедеятельности, повышения сопротивляемости организма различным факторам и продления активного долголетия [2-4,6,8].
Цель исследования: теоретическое и экспериментальное обоснование технологии нормирования физических нагрузок на основе цифровых данных ЧСС носимых устройств для повышения эффективности занятий оздоровительной направленности.
Результаты и обсуждение
При определении персонифицированных норм физической нагрузки для студентов СМГ следует учитывать функциональные возможности их организма. На практике частота сердечных сокращений (ЧСС) является наиболее распространенным показателем реакции организма на физическую нагрузку [2-4,6,8].
«Умные» часы (фитнес-браслеты) позволяют собирать данные ЧСС в течение суток (как правило, с помощью оптического датчика методом плетизмографии) [11,12]. В связи с цифровой трансформацией, вместо ЧСС предлагается ввести понятие минутной частоты сердечных сокращений (МЧСС) - это один отсчет артериального пульса взрослого человека (от 18 до 60 лет) в процессе его жизнедеятельности, снимаемый на лучевой артерии методом плетизмографии с помощью оптического датчика и измеряемый в количестве ударов сердца за одну минуту. При этом, суточная совокупность минутных отсчетов частоты сердечных сокращений - это 1440 отсчетов МЧСС за сутки человека в процессе его жизнедеятельности. Имея информацию о всей суточной двигательной
активности студента СМГ - всей совокупности МЧСС за сутки можно определить его персонифицированные нормы физической нагрузки.
Анализ суточных данных ЧСС показал, что они относятся к виду негауссовых данных (также существуют невзаимосвязанные и гауссовые данные), для которых не работают центральные предельные теоремы и закон больших чисел. В математической статистике негауссовые данные исследуются и обрабатываются в рамках теории рангового анализа, разработанного профессором Б.И. Кудриным для негауссовых систем различного типа [1,7]. Поэтому представляется перспективным использование инструментария рангового анализа в теории ОФК с целью исследования совокупности данных ЧСС и дальнейшего определения норм физической нагрузки для занимающихся ОФК [5]. Определение персонифицированных норм физической нагрузки для студентов СМГ осуществляется в рамках методологии нормирования в четыре этапа (рисунок 1).
База данных / Data base 1. Подготовка 1 Preparation 2. Сбор данных 1 Data collection
Данные МЧСС за сутки, неделю, месяц Анализ исходных данных Сбор данных МЧСС во время повседневной деятельности
Нормы физической нагрузки Проведение контрольных замеров Формирование базы данных
Данные по динамике индекса Выбор «умных» часов Верификация данных
1
Максимальные 1
значения МЧСС 4. Рекомендации 1 Recommendations 3. Обработка данных 1 Data processing
Средние значения МЧСС Расчет индекса оптимальной физической активности Построение параметрических распределений
Минимальные значения МЧСС 4- Рекомендации по двигательной активности ■ч- Аппроксимация данных
Расход килокалорий Проектирование физкультурно-оздоровительной программы Определение границ тренировочного потенциала
Потребление килокалорий Регулярный мониторинг тренировочного процесса Определение норм физической нагрузки
Рис. 1. Этапы методологии нормирования физической нагрузки На первом, подготовительном этапе, осуществляется подготовка студентов СМГ, контрольные замеры в виде различных батарей тестов (в тестировании применяются только физические упражнения, которые с учетом формы и тяжести заболевания им не противопоказаны.), выбор часов с оптическим датчиком измерения пульса.
В статье рассмотрен пример определения нормы физической нагрузки для студентки ФГАОУ ВО «Балтийский федеральный университет имени И. Канта» (возраст 20 лет) специальной медицинской группы «А» (III группа здоровья), занимающейся оздоровительным плаванием. Данная студентка имеет необходимое для занятий разрешение врача, а при тестировании физической подготовленности применяются только
физические упражнения, которые с учетом формы и тяжести заболевания ей не противопоказаны.
На этапе сбора данных с помощью «умных часов» осуществляется суточное измерение МЧСС: во время сна, учебы, работы, тренировки, в душе и т.д. Далее данные с часов за исследуемый период выгружаются на сайт производителя носимого устройства (рисунок 2).
( ЧСС, уд/мин. ) \
/ • Частота гтульса \_' J "_/ Без наложения» \
Рис. 2. Сайт производителя «умных часов» Далее, формируется база данных по МЧСС за определенный период: данные ЧСС скачиваются на компьютер и копируются в файл формата XLSX (файл MS Excel). В каждых суточных измерениях, соответственно, 1440 МЧСС от 00:00 до 23:59 (рисунок 3).
01.03.201S 02.03.2018 03.03.2018 04.03.2018 05.03.2018 06.03.2018 07.03.2018 08.03.2018 09.03.2018 10.03.2018 11.03.2018 12.03.2018 13.1
и:ии 0:0l\ 0:02 V
50 50
51 53
5 0:03
6 0:04
7 0:05
8 0:06
9 0:07
10 0:08
11 0:09
12 0:10 13 0:11 11 0:12
15 0:13
16 0:14
17 0:15
18 0:16 19 0:17
Время, чч:мм Time, hh:mm
49 49
49 50
50 50
50 51
50 49
51 50
58 50
50 50
49 49
Месяц Month
48
50
49 49
54 46
46 48
48
49
51
55 55 49 58 49 48
47
50 52
50
51 51 51 51 51
50
51 51 55
48
49 49 49 49 48
¡V
56 52 55 48
Дата 50 48
Date 48 49
55 52 49 52
54 51 49 53
58 52 50 52
55 50 49 53
56 51 50 54
58 51 51 47
60 50 50 48
62 51 50 49
59 51 50 50
Значение МЧСС, уд/мин Meaning of MHR, ВРМ
56 55
61 64
50 59
48 48
51 51
Рис. 3. База данных МЧСС
На этапе обработки данных (рисунок 1) применяется инструменты рангового анализа. Сначала осуществляется ранжирование экспериментальных суточных данных МЧСС по убыванию.
В второй задаче ранжированные данные МЧСС разделяются на группы в зависимости от дней: когда были тренировки; дней, когда она отсутствовала и всех дней (с тренировками и без). И далее все значения МЧСС в этих трех группах усредняются.
В третьей задаче происходит аппроксимация средних значений всех трех групп: подбирается аналитическая зависимость, наилучшим образом описывающая совокупность точек каждой из трех групп. Пример полученной аппроксимационной кривой средних значений ЧСС дней без тренировок представлен на рисунке 4.
В четвертой задаче для определения тренировочного потенциала на одном графике осуществляется построение верхней и нижней границ. Нижняя граница тренировочного потенциала определяется, как аппроксимационная кривая средних значений дней без тренировок, а верхняя - с тренировками (рисунок 5).
Рис. 4. Аппроксимация средних значений МЧСС дней без тренировок
ЧСС, уд/мин
Верхняя
О 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Ранг
СЗБТ СЗСТ
Рис. 5. Тренировочный потенциал (фрагмент с 1 по 100 ранг из 1440):
- средние значения МЧСС дней без тренировок;
- средние значения МЧСС дней с тренировками
В завершении на основе нижней, верхней границ и тренировочного потенциала определяются персонифицированные значения норм физической нагрузки для трех уровней физической подготовленности. Полученные нормы физической нагрузки студентки СМГ соответствуют значениям МЧСС нижней, средней и верхней границ (рисунок 5).
Уровень подготовки Усредн. норм
Зона ЧСС ЧСС, уд/мин. Нач. Ср. Продв.
Развивающая 135-150 - 4 мин 11 мин 1-2 мин
Поддерживающая 120-134 3 мин 8 мин 16 мин до 5 мин
Реабилитационно-восстановительная 110-119 4 мин 13 мин 21 мин до 10 мин
Время тренировки - 7 мин 25 мин 48 мин до 17 мин
Рис. 5. Рекомендуемый объем и интенсивность физических нагрузок Анализ полученных норм и сравнение их с усредненными показал их существенное отличие. Во-первых, в отличие от усредненных, полученные нормы отличаются персонификацией, так как они определяются на основе данных МЧСС конкретной студентки СМГ. Полученные нормы МЧСС является персональными и подходят только для одного человека. Во-вторых, полученные рекомендации дифференцированы по трем уровням физической подготовленности. В-третьих, полученные нормы могут, при необходимости, быть обновлены (через месяц, квартал или год).
Полученные нормы физической нагрузки могут отслеживаться с помощью смарт-часов как во время, так и после занятий ОФК (рисунок 6).
Рис. 6. Экран смарт-часов: а - МЧСС в реальном времени; б - общее время нахождения в зонах МЧСС
Заключение
Таким образом, решение проблемы нормирования физической нагрузки для студентов СМГ осуществляется за счет определения персонифицированных норм
физической нагрузки, что позволяет повысить эффективность занятий оздоровительной направленности. В предложенной методологии нормирования применяется теория рангового анализа, которая учитывает негауссовость суточных данных МЧСС, полученных с помощью цифровых носимых устройств. Нормирование физической нагрузки включает в себя этапы: подготовки, сбора данных МЧСС, обработки, ранжирования, аппроксимации и определения персонифицированных норм физической нагрузки. Данные этапы являются необходимыми и достаточными для составления эффективных физкультурно-оздоровительных программ для студентов СМГ.
Список литературы
1. Гнатюк В.И., Меркулов А.А., Яфасов А.Я. Универсальная модель организации как инструмент реализации целостного подхода в управлении социально-экономическими системами. Морские интеллектуальные технологии. 2018; 2-2(40): 145-156.
2. Евсеев С.П., Евсеева О.Э., Филимонова С.И., Пелих Е.Ю. О реализации всероссийского физкультурно-спортивного комплекса ГТО среди студентов специальных медицинских групп. Культура физическая и здоровье. 2015; 1(52): 6-8.
3. Евсеев С.П., Пономарева А.В., Баряев А.А., Голуб Я.В. Исследование психофизиологического состояния студентов специальной медицинской группы творческих направлений подготовки. Адаптивная физическая культура. 2022; 91(3): 13-15.
4. Зайцев А.А., Коваленко Т.Г., Сорока Б.В., Ульянов Д.А. Особенности содержания программ по физическому воспитанию студентов вузов. Теория и практика физической культуры. 2017; 2: 103-104.
5. Ковалёв А.А., Шайхуллин Т.Д., Ерофеев В.В., Веретенников И.С., Ларин А.Н. К проблеме физического развития и функционального состояния курсантов посредством персонификации при дозировании двигательной активности. Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. 2023; 7: 178-181.
6. Коткова Л.Ю., Шаймарданова Л.Ш. Сформированность функционального и двигательного потенциала организма студентов специальных медицинских групп в процессе физкультурных занятий. Педагогико-психологические и медико-биологические проблемы физической культуры и спорта. 2023; 18(1): 132-137. DOI: 10.14526/2070-47982023-18-1-132-137.
7. Кудрин Б.И. Концепция стандартизации и теория ценозов (часть 1). Стандарты и качество. 2008; 5: 32-37
8. Филимонова С.И., Антонова И.Н., Ефремова Н.Г., Носова А.В., Внукова Е.Ю. Актуальный уровень физической подготовленности современных студентов. Культура физическая и здоровье. 2019; 4(72): 18-20.
9. Kovalev A., Listkova M., Kudryavtsev M., Osipov A., Gruzenkin V., Zakharova L., Romanova E., Kolokoltsev M., Kostromkina A. Development of self-control over the intensity of the running load. Journal of Physical Education and Sport. 2023; 23(4): 802-809.
10. Kovalev A., Bocharin I., Guryanov M., Romanova E., Pozdeeva A., Kolokoltsev M., Vorozheikin A., Malkin A., Poboronchuk T., Lobastova R. Instrumental control of functional indicators in students with health deviation. Journal of Physical Education and Sport. 2023; 23(5): 1096-1102.
11. Wang,F., Xiaoyan Wang, André Henriksen, Johan Goris, Anjum Khurshid, and Maria Asuncion. Evaluating the Validity of Current Mainstream Wearable Devices in Fitness Tracking Under Various Physical Activities: Comparative Study. Vicente JMIR Mhealth Uhealth. 2018; 6: 94.
12. Wisl0ff U., Bjarne M. Nes, Christian R. Gutvik, Carl J. Lavie, Javaid Nauman. Personalized Activity Intelligence (PAI) for Prevention of Cardiovascular Disease and Promotion of Physical Activity. The American Journal of Medicine. 2017; 130: 328-336.
References
1. Gnatyuk V.I., Merkulov A.A., Yafasov A.Ya. The universal model of the organization as a tool for the implementation of a holistic approach in the management of socio-economic systems. Morskie intellektual'nye tehnologii. 2018; 2-2(40): 145-156 [In Russ.].
2. Evseev S.P., Evseeva O.E., Filimonova S.I., Pelikh E.Yu. On the implementation of the All-Russian physical culture and sports complex of the TRP among students of special medical groups. Kul'tura fizicheskayaIzdorov'e. 2015; 1(52): 6-8 [In Russ.].
3. Evseev S.P., Ponomareva A.V., Baryaev A.A., Golub Ya.V. Investigation of the psychophysiological state of students of a special medical group of creative training areas. Adaptivnayafizicheskaya kul'tura. 2022; 91(3): 13-15 [In Russ.].
4. Zaitsev A.A., Kovalenko T.G., Soroka B.V., Ulyanov D.A. Features of the content of physical education programs for university students. Teoriya I praktika fizicheskoj kul'tury = Theory and practice of physical culture. 2017; 2: 103-104 [In Russ., In Engl.].
5. Kovalev A.A., Shaikhullin T.D., Yerofeev V.V., Veretennikov I.S., Larin A.N. On the problem of physical development and functional state of cadets through personification during dosing of motor activity. Uchenye zapiski unicersiteta imeni P.F. Lesgafta. 2023; 7: 178-181 [In Russ.].
6. Kotkova L.Yu., Shaimardanova L.Sh. The formation of the functional and motor potential of the body of students of special medical groups in the process of physical education. Pedagogiko-psihologicheskie I mediko-biologicheskie problemy fizicheskoj kul'tury I sporta = Russian Journal of Physical Education and Sport. 2023; 18(1): 132-137. DOI: 10.14526/20704798-2023-18-1-132-137 [In Russ., In Engl.].
7. Kudrin B.I. The concept of standardization and the theory of cenoses (part 1). Standarty Ikachestvo. 2008; 5: 32-37 [In Russ.]
8. Filimonova S.I., Antonova I.N., Efremova N.G., Nosova A.V., Vnukova E.Y. The actual level of physical fitness of modern students. Kul'tura fizicheskaya I zdorov'e. 2019; 4(72): 18-20 [In Russ.].
9. Kovalev A., Listkova M., Kudryavtsev M., Osipov A., Gruzenkin V., Zakharova L., Romanova E., Kolokoltsev M., Kostromkina A. Development of self-control over the intensity of the running load. Journal of Physical Education and Sport. 2023; 23(4): 802-809.
10. Kovalev A., Bocharin I., Guryanov M., Romanova E., Pozdeeva A., Kolokoltsev M., Vorozheikin A., Malkin A., Poboronchuk T., Lobastova R. Instrumental control of functional indicators in students with health deviation. Journal of Physical Education and Sport. 2023; 23(5): 1096-1102.
11. Wang,F., Xiaoyan Wang, André Henriksen, Johan Goris, Anjum Khurshid, and Maria Asuncion. Evaluating the Validity of Current Mainstream Wearable Devices in Fitness Tracking Under Various Physical Activities: Comparative Study. Vicente JMIR Mhealth Uhealth. 2018; 6: 94.
12. Wisl0ff U., Bjarne M. Nes, Christian R. Gutvik, Carl J. Lavie, Javaid Nauman. Personalized Activity Intelligence (PAI) for Prevention of Cardiovascular Disease and Promotion of Physical Activity. The American Journal of Medicine. 2017; 130: 328-336.
Статья поступила в редакцию: 06.02.2024
Ковалёв Александр Анатольевич - кандидат технических наук, доцент, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, 236041, Россия, г. Калининград, ул. Александра Невского, дом 14, e-mail: sheynin@mail.ru
