CC BY
39
УДК 378
РАЦИОНАЛЬНАЯ МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ
ГРУПП СТУДЕНТОВ ВУЗА
Светлана Евгеньевна Гонсалес, кандидат педагогических наук, доцент, Российский университет Дружбы Народов, г. Москва
Аннотация
Методика формирования контрольной и экспериментальной групп давно применяется в научных исследованиях. Решение данной задачи реализуется с помощью известных статистических методов, однако нередко на интуитивном уровне. В статье изложены необходимые компоненты данной методики, на собственном экспериментальном материале, по возможности подробно. Расчеты показали, что решение задачи формирования групп студентов для проведения эксперимента может быть реализовано также методом подбора. Однако при этом необходимо выполнить построчный перенос значений каждого ведущего критерия и значений сопутствующих ему показателей из исходной матрицы общей выборки в матрицы контрольной и экспериментальной выборок.
Ключевые слова: физическая подготовленность, функциональная подготовленность, единичный критерий, ранжирование, студент.
RATIONAL METHODOLOGY OF FORMATION OF EXPERIMENTAL GROUPS OF STUDENTS IN HIGHER EDUCATION INSTITUTION
Svetlana Evgenievna Gonsalez, the candidate of pedagogical sciences, senior lecturer,
RUDN University, Moscow
Annotation
The methodology of the control and experimental groups formation is applied for a long time in the scientific researches. The solution of the given problem is realized by means of the known statistical methods; however, it is frequently made at the intuitive level. The article outlines the necessary components of the given method, on its characteristic experimental material, whenever possible in details. Calculations have shown that the solution of the problem of the student groups forming for the experiment carrying out might be realized also with the trial and error method. However, it is necessary to fulfill the line transposition of the values of each leading criterion and values of indicators accompanying it from the initial matrix of the general sample in matrixes of the control and experimental samples.
Keywords: physical readiness, functional readiness, individual criterion, ranking, student.
При экспериментальном изучении особенностей функциональной и двигательной (физической) подготовленности студентов вуза, как известно, возникает необходимость формирования контрольной и экспериментальных групп. Анализ исходных характеристик подготовленности студентов составляет основу исследования и обусловливает качество научной работы [2, 3, 4].
Использование различных по характеру упражнений при исходном тестировании позволяет изучить особенности выборки обследованных индивидов [2, 5]. При этом необходимо осуществить анализ матрицы измеренных показателей для последующей оптимизации набора контрольных тестов до необходимого уровня информативности [1, 6]. Вместе с тем, в литературе не всегда удается обнаружить достаточно простое и точное описание метода (или способа) формирования контрольной и экспериментальной (или нескольких) групп.
Цель работы - разработка рациональной методики формирования контрольной и экспериментальной групп обследованных студентов вуза. Нулевая гипотеза исследования формулировалась как отсутствие статистически значимых различий по ведущему единичному критерию (ИГСТ) и большинству других показателей у студентов предполагаемых контрольной и экспериментальной групп.
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
1. Методы вариационной статистики с использованием стандартного пакета STATISTICA 7 в операционной среде Microsoft Windows 7 Professional.
2. Аналитический метод проверки информативности характеристик функциональной и двигательной подготовленности обследованных студентов.
На первом этапе исследования в первичной (исходной) матрице из 10-ти показателей у 52 студентов применили поочередное ранжирование какого-либо «ведущего единичного критерия» [2]. Значения каждого единичного критерия располагали по убыванию, что отличало его от сопутствующих ему девяти не ранжированных показателей. Численность каждой из двух групп (Гр1 и Гр2) составила 26 студентов.
В результате ранжирования очередного критерия исходная матрица показателей трансформировалась всякий раз иным образом, при этом значения ведущего критерия всегда располагались по убыванию. Другие 9 показателей в каждой строке сопутствовали ранжируемому ведущему, оставались построчно связанными с ним. Этот несложный прием позволил выявить не только наибольшие и наименьшие значения каждого критерия, но и существенные изменения мозаики влияний и степени взаимосвязей показателей при очередной смене критерия. Это необходимо было учитывать при формировании групп обследованных, уровень подготовленности которых в начале эксперимента должен быть примерно одинаковым.
Значительное большинство вычислений в статистике, как известно, основано на допущении о нормальном распределении измеренных данных. Проверка распределения измеренных значений показателей по критериям сдвига (различие по средним) и дисперсии (по степени разброса значений) выявила существенные несоответствия функции нормального распределения. В работе применяли непараметрические критерии статистических сравнений (критерий Вилкоксона) и оценку тесноты взаимосвязей переменных (коэффициент ранговой корреляции Спирмена), в соответствии с известными рекомендациями специалистов [1, 6].
На втором этапе исследования разработка рациональной методики формирования групп студентов также осуществлялась на основе стандартных вычислений по версии STATISTICA 7.
Использование 10-ти переменных (антропометрических, функциональной и физической подготовленности студентов) для анализа исходных данных в начале исследования выявило слабую степень взаимосвязей длины тела и массы тела с показателями функциональной и двигательной подготовленности студентов. Для повышения информативности тестовых показателей устранили из рассмотрения результаты теппинг-теста, которые коррелировали слабо, либо не коррелировали с абсолютным большинством измеренных показателей.
На этом этапе работы общая выборка обследованных юношей-студентов (n=52) характеризовалась исходной матрицей, которая включала девять характеристик юношей-студентов. Наличие в матрице асимметрии распределения значений каждого единичного критерия (показателя) предполагало обоснование нестандартного способа разделения общей выборки на две примерно равноценные выборки к началу эксперимента. В нашей работе наиболее информативным в качестве ведущего критерия был принят индекс Гарвардского степ-теста - расчетный эквивалент общей физической работоспособности (ИГСТ), распространенный в практике массовых обследований. В матрицах контрольной или экспериментальной группы добавляли построчно значения ИГСТ и сопутствующих других показателей. Эти действия выполняли до тех пор, когда исходная матрица полностью «переходила» в меньшие по размеру матрицы показателей студентов контрольной и экспериментальной групп. Предполагалось, что реализация данного алгоритма позволит получить в начале эксперимента примерно равноценные группы обследованных студентов.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ОБСУЖДЕНИЕ
Ниже представлены основные результаты сравнительного анализа матриц корреляций и факторных весов, в зависимости от количества измеренных характеристик у обследованных студентов. В таблицах 1 и 2 показаны отличия исходных матриц коэффициентов ранговой корреляции Спирмена (Spearman) для 10-ти и 9-ти характеристик подготовленности студентов-юношей Гр1.
Таблица 1 - Матрица коэффициентов корреляций 10-ти показателей в Гр1
Показатели Номера показателей подготовленности
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1_Длина тела • 0,66
2 Масса тела 0,66* •
3 ИГСТ • -0,51 0,83 -0,84 -0,91 0,85 0,81
4 Руфье -0,51 • -0,44 0,50 0,71 -0,45 -0,51
5 Бег 100 м 0,83 -0,44 • -0,96 -0,75 0,96 0,96
6 Пр с/м -0,84 0,50 -0,96 • 0,77 -0,99 -0,95
7 Бег 1 км -0,48 -0,41 -0,91 0,71 -0,75 0,77 • -0,77 -0,75
8 Бег 4x10 м 0,85 -0,45 0,96 -0,99 -0,77 • 0,94
9 Ландольт 0,81 -0,51 0,96 -0,95 -0,75 0,94 •
10 Теппинг •
Примечание: * - здесь и далее показаны коэф< шциенты с уровнем значимости 0,01 и 0,05.
Таблица 2 - Матрица коэффициентов корреляций 9-ти показателей в Гр1
Показатели Номера показателей подготовленности
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1_Длина тела • 0,52
2 Масса тела 0,52 •
3 ИГСТ • -0,68 0,58 -0,57 -0,85 0,57 0,59
4 Руфье -0,68 • 0,62
5 Бег 100 м 0,58 • -0,96 -0,54 0,94 0,93
6 Пр с/м -0,57 -0,96 • 0,57 -0,99 -0,94
7 Бег 1 км -0,85 0,62 -0,54 0,57 • -0,55 -0,55
8 Бег 4x10 м 0,57 0,94 -0,99 -0,55 • 0,92
9 Ландольт 0,59 0,93 -0,94 -0,55 0,92 •
Сравнительный анализ данных в таблицах 1 и 2 показал, что показатель физической работоспособности по критерию ИГСТ у студентов Гр1 оказался тесно связан с результатом в беге на 1 км (г=0,85-0,91; р<0.01), а также с проявлением мощностных и скоростно-силовых способностей (г=0,83-0,85; р<0.01). Обращает внимание и более высокая степень взаимосвязи последних с результатом корректурной пробы (кольца Лан-дольта, г = 0,94-0,96; р<0.01). Данный факт представляется недостаточно убедительным, но может косвенно указывать на эффективную регуляцию нервных процессов в условиях рабочего эмоционального напряжения. Необходимо отметить, что при анализе матрицы с 9-тью контрольными показателями (см. таблица 2) перечисленные взаимосвязи физической работоспособности оценивались существенно более низкими коэффициентами при проявлениях скоростно-силовых и скоростных способностей (г=0,57-0,59; р<0.05). Индекс Руфье, как индикатор восстановления после нагрузки, логически взаимосвязан с уровнем физической работоспособности (ИГСТ) и результатом в беге на выносливость. Однако теснота этих связей оценивалась коэффициентами в пределах среднего диапазона (1=0,68-0,71; р<0.05).
В таблицах 3 и 4 показаны отличия исходных матриц коэффициентов ранговой корреляции для 10-ти и 9-ти показателей у юношей Гр2. Сравнительный анализ данных в этих таблицах выявил сходные тенденции. При этом значения коэффициентов взаимосвязи скоростно-силовых и скоростных характеристик с другими показателями приближались к наибольшему значению.
Длина тела и масса тела являются контрольными показателями во всех массовых обследованиях. Однако данные таблиц 1-4 показали отсутствие статистически значимых
внутригрупповых взаимосвязей этих показателей с другими.
Таблица 3 - Матрица коэффициентов корреляций 10-ти показателей в Гр2
Показатели Номера показателей подготовленности
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1_Длина тела • 0,62
2 Масса тела 0,62 •
3 ИГСТ • -0,73 0,60 -0,60 -0,55 0,62 0,56 -0,67
4 Руфье -0,73 • 0,43 0,41 -0,45 -0,43 0,48
5 Бег 100 м 0,60 • -0,97 -0,47 0,95 0,87 -0,77
6 Пр с/м -0,60 0,43 -0,97 • 0,50 -0,99 -0,90 0,77
7 Бег 1 км -0,55 0,41 -0,47 0,50 • -0,50 -0,45
8 Бег 4x10м 0,62 -0,45 0,95 -0,99 -0,50 • 0,91 -0,77
9 Ландольт 0,56 -0,43 0,87 -0,90 -0,45 0,91 • -0,71
10 Теппинг -0,67 0,48 -0,77 0,77 -0,77 -0,71 •
Таблица 4 - Матрица коэффициентов корреляций 9-ти показателей в Гр2
Показатели Номера показателей подготовленности
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 Длина тела • 0,70
2 Масса тела 0,70 •
3 ИГСТ • -0,92 0,81 -0,77 -0,92 0,79 0,75
4 Руфье -0,92 • -0,72 0,71 0,93 -0,72 -0,71
5 Бег 100 м 0,81 -0,72 • -0,99 -0,75 0,98 0,96
6 Пр с/м -0,77 0,71 -0,99 • 0,75 -0,99 -0,97
7 Бег 1 км -0,92 0,93 -0,75 0,75 • -0,76 -0,78
8 Бег 4x10м 0,79 -0,72 0,98 -0,99 -0,76 • -0,97
9 Ландольт 0,75 -0,71 0,96 -0,97 -0,78 -0,97 •
На втором этапе работы результаты теппинг-теста не рассматривались в качестве основных, вследствие слабой корреляции с большинством показателей, что также можно видеть в таблицах 1-4. Исходя из этого, целесообразно обратиться к анализу влияний вариаций показателей на структуру функциональной и двигательной подготовленности юношей-студентов. В таблице 5 показаны отличия исходных матриц факторных весов при 10-ти и 9-ти измеренных показателях подготовленности.
Таблица 5 - Матрицы факторных весов для 10-ти и 9-ти показателей
Характеристики Гр1 Гр2
Фактор 1 Фактор2 Фактор3 Фактор 1 Фактор2
Длина тела, см 1447* 8847 0567 -0033 8702
0756 8749 -0022 2360 9040
Масса тела, кг 1067 8810 -0108 1949 8208
-0461 8894 0226 1282 9292
ИГСТ 8787 3128 0274 7059 -5361
-4510 -0564 -8276 9413 1226
Индекс Руфье -6001 -3693 2097 -5166 3925
1287 -0243 8736 -9048 -0508
Время бега на 100 м, с 9644 1150 -0217 9638 0578
-9504 0079 -2635 9349 2384
Длина прыжка с места, см -9658 0332 -0869 -9682 -1284
9376 1063 2624 -8968 -2815
Время бега на 1000 м, с -7760 -4854 0617 -5653 3317
4113 0210 8200 -9061 -2227
Время бега 4x10 м, с 9608 0858 -1176 9667 0677
-9392 -0061 -3036 9247 2024
Проба «Кольца Ландольта», количество ошибок 9559 1229 1042 9118 0436
-9357 0393 -2554 9131 2261
Результат теппинг-теста, количество точек 0017 0288 9842 -8267 -0162
Тест не выполнялся
Вклад в дисперсию выборки 5,4664 2,0663 1,0533 5,4385 2,0089
3,9369 1,5738 2,4166 5,9649 1,9761
Характеристики Гр1 Гр2
Фактор 1 Фактор2 Фактор3 Фактор 1 Фактор2
Доля общей дисперсии выборки, % 54,66 20,66 10,53 54,39 20,09
43,74 17,49 26,85 66,28 21,96
Примечания. 1. В каждой строке в первой записи указаны значения для 10-ти характеристик подготовленности, во второй записи - значения для 9-ти характеристик. 2. * - здесь и далее ноль опущен.
Обращает внимание тот факт, что структура двигательной подготовленности студентов Гр1 описывалась тремя факторами, в то время как у студентов Гр2 -двумя факторами. Сравниваемые структуры практически идентичны - как по составу признаков (показателей), так и близостью значений факторных весов признаков, составляющих каждый фактор. Это просматривается в таблице 5, независимо от количества показателей (10, либо 9 в исходной матрице).
Существенный интерес представляет и другой факт. При анализе 10-ти характеристик в обеих группах вклад первого фактора в обобщенную дисперсию составлял не менее 54% в каждой выборке. При анализе 9-ти характеристик первый фактор описывал уже 66-70% вариаций всех переменных в каждой группе студентов. Эта заметная разница обусловлена вариациями единственной переменной (результат теппинг-теста), составившей собственно третий фактор при анализе 10-ти характеристик в Гр1. Факторный вес этой характеристики оказался настолько значительным (0,9842), что «оттянул» на себя 10,53% вариаций всех переменных в Гр1. Однако необходимо отметить, что результат теппинг-теста слабо коррелировал с другими показателями в каждой группе. Это позволяет косвенно считать данный факт не закономерным, а скорее случайным, артефактом, обусловленным влияниями вариаций каких-либо других признаков в Гр1, не учтенных в рамках данного исследования.
В таблице 6 приведены результаты оценки достоверности попарных различий между выборками, обозначаемыми как контрольная и экспериментальная.
Таблица 6 - Различия между средними значениями показателей в выборках юношей-студентов Гр1 и Гр2_
Пары сравниваемых показателей (Гр 1 - Гр2 ) Статистические функции, показатели
Значение функции Т Значение функции Ъ P
Длина тела, см 105,5 1,27 0,2036
Масса тела, кг 162,0 0,01 0,9893
Длина прыжка с места, см 144,5 0,79 0,4311
Время бега на 100 м, с 98,5 1,47 0,1412
Время бега 4x10 м, с 94,0 1,34 0,1808
Время бега на 1 км, с 153,0 0,57 0,5677
ИГСТ 76,0 0,76 0,4445
Индекс Руфье 161,0 0,37 0,7127
Корректурная проба (кольца Ландольта), количество ошибок 98,5 1,20 0,2296
Данные таблицы 6 показывают, что анализ попарных сравнений показателей функциональной и двигательной подготовленности студентов-юношей не выявил статистически значимых различий между двумя выборками студентов.
Таким образом, результаты аналитического исследования позволяют принять нулевую гипотезу о статистической недостоверности различий между показателями обеих выборок обследованных студентов. Следует заметить, что до начала эксперимента любая из этих выборок может считаться как экспериментальной, так и контрольной.
Необходимо отметить, что данная методика давно применяется в научных исследованиях. Однако в литературе непросто обнаружить достаточно простое и точное описание метода (или способа) формирования контрольной и экспериментальной (одной или нескольких) групп. Методика, разработанная на экспериментальном материале, изложена в статье по возможности подробно.
В исследовании выявлено, что мозаика взаимных влияний изученных характеристик (антропометрических, функциональных и физических) существенно менялась всякий раз с применением ранжирования каждого «ведущего» единичного критерия подготовленности студентов. Данный факт нашел отражение в существенных различиях значений по большинству показателей, независимо от ранжированного критерия.
Экстремальные значения каждого ведущего критерия отражали сложную хаотическую картину взаимных влияний других девяти показателей, сопутствующих каждому «ведущему» единичному критерию.
Логика алгоритма формирования контрольной и экспериментальной групп обследованных, как известно, опирается на вычисление средних значений показателей в матрицах. В нашем случае предварительный вычислительный эксперимент, выполненный на основе изложенной методики, до его начала позволил выявить высокую динамичность влияний и взаимодействий вариаций переменных, полученных в результате поочередного ранжирования ведущих единичных критериев подготовленности студентов. Хаотичная мозаика вариаций различных показателей, сопутствующих каждому единичному критерию, может существенно затруднить понимание общей картины, осложнить её прогнозирование, предполагаемое и контролируемое в эксперименте. Кроме того, решение задачи усложняется наличием асимметрии распределения большинства показателей в исходной матрице, включая ведущий единичный критерий - ИГСТ. Устранение из выборки однородных переменных, а также переменных из числа не коррелирующих с другими, позволяет более корректно и эффективно оперировать полученными данными, сохранив при этом научную ценность данных в результате выполненных вычислений и расчетов. Выявлено, что у юношей-студентов наиболее тесно связаны между собой показатели, характеризующие скоростно-силовые и скоростные способности студентов, в несколько меньшей степени - показатели физической работоспособности, выносливости.
ВЫВОДЫ
1. Решение задачи формирования групп студентов для проведения эксперимента может быть реализовано также методом подбора. Однако при этом необходимо выполнить построчный перенос значений каждого ведущего критерия и значений сопутствующих ему показателей из исходной матрицы общей выборки в матрицы контрольной и экспериментальной выборок.
2. В процессе анализа структуры функциональных и физических способностей студентов, необходимо учитывать, что наибольшие темпы их развития характерны для относительно простых способностей («отдельных» физических качеств). При интерпретации влияний вариаций многих переменных важны логические ассоциации изучаемых факторов, что существенно для формулирования заключений и выводов.
3. Особое внимание следует уделять анализу и интерпретации результатов каких-либо специфических, например, корректурных проб, непосредственно связанных с оценкой степени соответствия учебной, либо предстоящей профессиональной деятельности, и всегда находящихся под контролем центральной нервной системы.
ЛИТЕРАТУРА
1. Гланц, С.А. Медико-биологическая статистика / С.А. Гланц. - М. : Практика, 1998. -
458 с.
2. Годик, М.А. Спортивная метрология : учебник для институтов физической культуры / М.А. Годик - М. : Физкультура и спорт, 1988. - 192 с.
3. Григорьева, С.А. Экспертная оценка координационных способностей, профессионально-значимых для бакалавров экономического профиля / С.А. Григорьева // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. - 2011. - № 5 (75). - С. 47-50.
4. Измерения и вычисления в спортивно-педагогической практике : учебное пособие для вузов физической культуры / В.П. Губа, М.П. Шестаков, Н.Б. Бубнов, М.П. Борисенков. - 2-е
издание. - М. : Физкультура и спорт, 2006. - 220 с.
5. Ильин, Е.П. Дифференциальная психофизиология / Е.П. Ильин. - СПб. : Питер, 2001. -
464 с.
6. Кулаичев, А.П. Методы и средства комплексного анализа данных / А.П. Кулаичев. - М. : ИНФРА-М, 2006. - 512 с.
REFERENCES
1. Glantz, S.A. (1998), Medico-biologist of the statistics, Practice, Moscow.
2. Godik, M.A. (1988), Sports metrology, Physical culture and sports, Moscow.
3. Grigorieva, S.A. (2011), "Expert an estimation of the coordination abilities, is professional-significant for the bachelors with an economic profile", Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta, Vol.75, No 5, pp. 47-50.
4. Guba, V.P., Shestakov, M.P., Bubnov, N.B. and Borisenkov, M.P. (2006), Measurements and calculations in it are sports-student teaching: the Manual for physical training high schools, Physical culture and sports, Moscow.
5. Ilyin, E.P. (2001), DifferentPsychophysiology, Peter, St. Petersburg.
6. Koulaichev, A.P. (2006), Methods and means of the complex analysis of data, Infra-M, Moscow.
Контактная информация: gonsales.svetlana@yandex.ru
Статья поступила в редакцию 03.02.2017
УДК 796.077.5
ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ ТРЕНИРОВОЧНЫХ ПРОГРАММ КРОССФИТ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ УРОВНЯ ФИЗИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВЛЕННОСТИ СТУДЕНТОВ ФИЗКУЛЬТУРНОГО ВУЗА
Наталья Анатольевна Грублене, доцент, Игорь Владимирович Епишкин, кандидат биологических наук, Людмила Леонидовна Блонская, преподаватель,
Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского, Симферополь
Аннотация
В данной статье авторы работы рассматривали физическую подготовку студентов физкультурного вуза. В ходе исследования был организован педагогический эксперимент с целью определения уровня физической подготовленности обучающихся и выяснения эффективности применения средств и тренировочных программ кроссфит.
Ключевые слова: физическая подготовленность, кроссфит, ГТО.
EFFECTIVENESS APPLICATION OF CROSSFIT TRAINING PROGRAMS TO INCREASE PHYSICAL FITNESS OF STUDENTS OF SPORTS HIGHER SCHOOL
Natalya Anatolyevna Grublene, the senior lecturer, Igor Vladimirovich Yepishkin, the candidate of biological sciences, Lyudmila Leonidovna Blonskaya, the teacher, V.I. Vernadsky Crimean Federal University, Simferopol
Annotation
The authors have investigated the physical training of the students of faculty of Physical Education. Pedagogical experiment has been organized in the course of the study to determine the level of physical fitness of the students and define the effectiveness of the tools and the training programs CrossFit.
Keywords: physical fitness, CrossFit, "Ready for Labor and Defense" (RLD).
Введение в систему образовательных организаций высшего образования физкуль-турно-спортивного комплекса «Готов к труду и обороне» (ГТО) актуализировало проблему поиска учебно-тренировочных программ, повышающих эффективность физиче-
