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基层选材工作人员应该做一些选材研究

发布时间 2018-01-01

基层选材工作人员应该做一些选材研究

湖北省高水平体育后备人才基地科研人员业务培训班讲课提纲 2017.12.

 

青少年运动员选材研究,并不是只有专业的科研人员才能做的。基层的选材工作人员(如后备人才基地科研医务室科研人员)也是可以做,而且是应该做选材研究的。

要做研究最重要的是要有一批数据。后备人才基地科研人员如果很好的收集和统计分析了各种青少年运动员的测试数据,就完全可以进行科学选材的研究。

科学选材研究的核心,是要研究用什么方法,可以选出未来能成为优秀运动员的苗子。

研究的内容:

1.  预测方法的研究:如:从对青少年运动员发育程度的鉴别,预测今后有没有发展前途?如:预测成年后的身高。

2.  选材指标的研究:研究的初期,主要是在形态、机能、素质指标中挑选指标。而且机能、素质指标只是肺活量、30米跑、立定跳远,背力等最常见的简易指标。

心理指标是很重要的,但是,长期来缺乏比较实用,有效的测试方法和标准。(目前常用的是:动作神经过程测试,神经类型测试)。

素质指标的研究,要考虑选用与专项结合紧密的指标。

随着科学测试仪器的发展,还要不断开发新的更有效的生理生化测试指标。

3.  评价标准的研究:研究的初期,只有测试指标的单项评分(分为:上、中、下)。后来,较普遍采用5级评分。并且提出要选材综合评价。评价时,不能是等权,对重要的指标要加权。

选材标准的研究是选材研究的一个主要内容。

4.  测试器材设备、软件的研究

包括:原有测试器材的改进,新测试仪器设备的研究,选材软件的开发。

湖北省体科所从2013年开始,进行了3年多运动员科学选材标准的研究, 到2016年下半年,进入了试用阶段,今年正在筹备出版。

下面介绍选材标准研究中的主要方法。

从1987年以来的30年,我参与并领导了多次制定全国统一的运动员选材标准工作,并先后指导安徽,河北,甘肃,深圳,湖北等省市制定运动员选材标准。多年来在全国广大选材研究人员的共同参与下,逐渐总结并明确了选材标准研究中以下的一些主要方法。

一、选材指标应少而精分6大类(形态、机能、素质、心理、专项、教评)

为了使选材测试评价指标尽可能地比较全面,运动员选材标准应包括六大类测试评价指标:形态、机能、素质、心理、专项、教练员评定。

根据少而精的原则,对每一个选材指标都要经过认真挑选,特别注意指标的三性(可靠性、有效性、客观性),凡选用的指标既要易于测试,又要能准确反映被测者的真实情况。各运动项目选用的选材指标数,控制在15个左右(不超出20个)。

用于进省体工队的选材标准,要尽可能增加一些实验室仪器测试的、科技含量较高的指标如:最大摄氧量、无氧功率、血睾酮等。

对于当前还无法采用客观指标测定的一些重要内容,如:运动员的意志品质,水感,协调性等等,则可设计成教练员评定的指标。

二、    选材指标的单项与综合评分标准。

单项评分标准为5等(1等为差,2等为合格,3等为中,4等为良好,5等为优秀)。

单项评分有三种类型:① 测试值越大等级越高;② 测试值越小等级越高;③ 测试值为中间值等级最高,测试值太大或太小,等级都低。

各个选材指标在评价中的作用大小不同,因而在进行综合评价时,要有不同的权重。甚至在不同的年龄段,权重也可能有变化。总的原则是:在年龄较小时,形态类指标的权应该大些,而专项类指标的权小些。到了较大年龄时则素质和专项类指标的权要加大。

选材标准的综合评价方法:采用百分制为好(既符合人们的习惯,也便于计算指标的权重),即全部指标都达到第5等为 100分。每个指标的第5等得分就是它的权重系数,其他等级的得分:1等为权重系数的50%,2等为权重系数的60%,3等为权重系数的70%,4等为权重系数的80%。例:某指标的权定为8%,则该指标的5等得分为8.01等得分为4.02等得分为4.83等得分为5.64等得分为6.4

各单项指标得分之和即为综合评价的总分。再按总分划定总评的等级, 60分以下为差,6069.9分为及格,7079.9分为良好,80分以上为优秀。这样划分的依据是,如果全部单项指标都是2等总分为60分,全部是3等总分为70分,全部是4等总分为80分。

三、各指标不同年龄段的评定标准要与该指标的青少年发育趋势一致。

以前,制定选材标准的办法主要是测试一批运动员的数据后,计算不同年龄的各指标平均数、标准差,直接用离差法或百分位数法制定标准。用这种方法制定选材标准时,如果测试到的某个年龄组的样本正好普遍较差,那么计算出的平均数就会较低,反之,则平均数会偏大。

如1990年制定的《运动员科学选材》标准中,就有这种情况。以田径男短跑的身高标准为例,尽管当时各年龄组的标准都是按同样的方法制定的,但是,把各年龄组的某个等级的标准连起来画成曲线,就会发现15岁的标准偏低。再用全国身高平均数的趋势线进行比较,其17岁等级2 的标准大体与全国身高平均数相同,但是,15岁的标准明显低于全国身高平均数,而12岁则大大高于全国平均数。

再从标准的年增长值看,标准中14岁到15岁的年增长值很小,与正常青少年的身高生长发育曲线很不一致。这就造成了各年龄段选材标准的难易度不一致。

    产生以上问题的原因,是当年在制定各指标选材标准时,没有特别强调:要仔细检查不同年龄段的标准,是否与该指标青少年时期的发育趋势一致。

因此,从事运动员选材研究,制定选材标准的人员,必须十分了解各指标在青少年阶段的发育趋势,制定出的标准才切实可行。

自从2000年全国开展了大规模的国民体质监测后,获得的大样本统计数据,可以揭示各指标青少年发育的规律,这是制定选材标准的重要依据。

关于青少年生长发育的规律,还要注意:并不是所有指标都是随年龄增长而不断增长的。

如:形态指标中,有一些形态比例指标如:下肢长A /身高×100、上肢长/身高×100……,过去制定标准时,由于缺乏青少年随年龄增长变化趋势的统计数据,因而制定得并不合理。如《运动员科学选材》的短跑标准中,男12~17岁各年龄的下肢长A/身高×100的标准,5 等都是57.0,2等都是55.5。当时只是根据优秀运动员的统计数据,“下肢长A/身高×100=56%为下肢较长,57%为下肢明显长”(见《运动员科学选材》73页) 。所以,简单的制定成了各年龄段完全一样的标准。

但是,2007年我们测试了1457名青少年,计算出男女生下肢长A/身高×100的平均数是7~13岁时,逐年增大,而14岁后逐年减小(表、图略)。可见,青少年青春发育期由于先长四肢、后长躯干的“向心律”规律,使得发育期各年龄段下肢长A/身高×100的比例是不同的。  

四、优秀运动员模式数据×定基比 是制订选材标准时应该采取的主要方法。

用体质监测的大样本统计出各年龄段平均数后,就可以计算出各年龄的定基比(以最大年龄平均数为100%,计算其他各年龄的平均数占最大年龄的百分比)只要通过调查确定了成年优秀运动员模式数据,再用优秀运动员模式数据×定基比,就可以很方便的制定出各年龄组的标准。这样制定出的标准是完全符合青少年生长发育曲线的规律。

全国体质监测的身高,BMI 指数,肺活量,50米跑,立定跳远等指标,都已统计出了各年龄段的平均数,就可以计算出各年龄的定基比。所以,通过收集我国和世界优秀运动员的数据,确定了成年优秀运动员模式数据后,就可用优秀运动员模式数据×定基比的方法,计算出各年龄的选材标准。

有的选材指标目前还没有青少年阶段的完整统计数据,还计算不出定基比。因此,只能用运动员的测试数据计算平均数、标准差后再制定标准。这时各年龄段测试的样本量一定要比较大,统计计算出的各年龄段标准,还要进行统计方法的平滑处理。

五、相同指标在不同运动项目中的标准,应该根据运动项目的特点而不同。

对多个运动项目都选用的相同指标,如:身高、BMI指数、最大摄氧量、30米跑、立定跳远等等。各等级标准的高低应该与不同运动项目的特点相适应。

例如:身高的评定标准在篮排球项目中就必须定得高些,而在体操、跳水标准中就不能太高。所以,同一个指标的标准,还要与不同运动项目的标准,进行横向比较,以检查标准定得是否合理。

六、标准(初稿)要反复试用,不断修改完善。

完成了选材标准(初稿)后,还要进行小范围试用,通过对运动员测试,同时向教练员咨询,收集意见,对选材标准评价的有效性和难易度进行验证,做必要的修改后才能定稿。

 

湖北省体科所在制定湖北省运动员选材标准时,就是参照以上方法做的。

虽然查询了大量文献资料,测试了运动员的大量数据,还进行了试用和验证、修改。但是,肯定还会有许多不可避免的,不妥当的地方(如:某项标准在某个年龄段,标准偏高或偏低)。

因此,基地科研医务室的科研人员围绕着新的湖北省运动员科学选材标准,就有大量研究工作可做。

用平时积累的青少年运动员数据,进行统计分析后提出建议,这就是选材研究。以往有些基层的选材工作人员,就是用自己的数据进行研究分析,写出了很有价值的研究论文。

可供参考的研究内容

1.  对某项测试指标,某个年龄段的标准,偏高或偏低,不妥当的地方提出意见。

2.  有的运动项目没有制定适合基地小年龄运动员的评定标准,可以自行研究制定。

3.  有的选材指标,基层没有测试条件,可以研究制定简易的替代指标和标准。

4.  新的选材测试指标的研究。

5.  某些测试指标的年增长值的研究。

6.  用以上制定选材标准的方法,去分析全国的训练大纲里的测试评定标准,发现可改进的地方,提出意见。

    为了做好研究,很重要的是基地科研医务室的科研人员需要学习并掌握体育统计方法。 在“王路德工作室” 的“论文与讲稿”、“本站论坛”中有一些介绍,可以参考。

 

 


 

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