MODELING OF THE OLYMPIC CYCLE BASED ON THE INTERCONNECTIONS OF INDIVIDUAL COMPONENTS OF ATHLETE TRAINING (ON THE EXAMPLE OF FIELD HOCKEY)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The purpose of the study is to identify stable interconnections among the components of training highly qualified hockey players over three Olympic cycles and to utilize them as the foundation for model characteristics.
Research methods: expert qualitative methods, pedagogical observation, analysis of annual training plans, and mathematical statistics methods including the calculation of the Pearson paired correlation coefficient.
Research organization. The study was conducted over a period of 13 years in preparation for the men's national field hockey team of Russia for the Olympic Games held in Beijing (2008), London (2012), and Rio de Janeiro (2016).
Research results and conclusions. The interrelationships between components of athlete preparation (the structure of the annual cycle, competitive and training loads) and the results of official games have been identified. Expert assessments of the results of official international games indicated a direct correlation with their quantity and a negative correlation with the games of the national championship and the Cup, which may be attributed to improper planning of the national championship calendar. Aerobic training loads were closely correlated with the number of control and friendly matches. Among the three researched blocks influencing team preparation and the final competition results, competitive loads, which encompass the entire volume of friendly, control, official all-Russian, and international games, exhibited the greatest number of reliable correlations. The established interrelations of the structural meanings of the annual cycle, competitive and training loads, and their influence on the results of official games allow for the use of the acquired data in modeling the construction of the Olympic cycle for athletes in team sports.

About the authors

Igor' Yur'evich Shishkov

Moscow State Academy of Physical Culture

Email: igorshishkov8@gmail.com
Department of Theory and Methodology of Football and Hockey, docent, candidate of pedagogical sciences

Sergey Nikolaevich Zubarev

Moscow State Academy of Physical Culture

References

  1. Синявская Е. В. Моделирование как метод научного познания // Вестник Сургутского государственного педагогического университета. 2013. № 3 (24). С. 192–196. EDN: QCRJMX.
  2. Шестаков М. П., Мякинченко Е. Б., Фомиченко Т. Г. Планирование тренировочного процесса в зимних видах спорта. 2-е изд., стереотип. Санкт-Петербург : Лань, 2025. 180 с.
  3. Шестаков М. П., Фомиченко Т. Г. Грядет ли научная революция в спортивной науке? // Теория и практика физической культуры. 2021. № 9. С. 3–4. EDN: YWKYQH.
  4. Шестаков М. П. Теоретико-методическое обоснование процессов управления технической подготовкой спортсменов на основе компьютерного моделирования : специальность 13.00.04 "Теория и методика физического воспитания, спортивной тренировки, оздоровительной и адаптивной физической культуры" : автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора педагогических наук. Москва, 1998. 50 с. EDN: ZKFDQF.
  5. Шустин Б. Н. Состояние и основные направления разработки модельных характеристик соревновательной деятельности // Проблемы моделирования соревновательной деятельности : сб. науч. статей. Москва, 1985. С. 4–17. EDN: XXANZR.
  6. Спортивная адаптология. Спортивная подготовка в циклических видах спорта / В. Н. Селуянов, Е. Б. Мякиченко, В. Б. Гаврилов [и др.] ; под. общ. ред. В. Н. Селуянова. Москва : ТВТ Дивизион, 2021. 520 с.
  7. Контроль физической подготовленности футболистов в спортивной адаптологии / В. Н. Селуянов, С. К. Сарсания, К. С. Сарсания [и др.] // Теория и практика физической культуры. 2008. № 5. С. 36–39. EDN: NBMJVX.
  8. Рубин М. А., Куликов В. С., Романов М. И. Моделирование процесса подготовки футболистов // Цифровое общество в контексте развития личности : сборник статей Международной научно-практической конференции. Пенза, 13 июня 2017 года. Пенза : Аэтерна, 2017. С. 175–177. EDN: YRZODL.
  9. Федотова Е. В. Структура и динамика соревновательной деятельности и подготовленности спортсменок на этапах многолетней подготовки в командных игровых видах спорта : автореф. дис. ... д-ра пед. наук : 13.00.04. Москва, 2001. 50 c.
  10. Пасько В. В., Подоляка О. Б., Мартиросян А. А. Модельные характеристики, как основа управления учебно-тренировочным процессом спортсменов-регбистов 16–18 лет // Слобожанский научно-спортивный вестник. 2013. № 4 (37). С. 47–55. EDN: ROYFLX.
  11. Назаров Д. М., Конышева Л. К. Интеллектуальные системы: основы теории нечётких множеств. 3-е изд., испр. и доп. Москва : Юрайт, 2019. 186 с. EDN: ESMAVT.
  12. Карабатов Д. С., Бегичева С. В. Нечеткая модель экспертной оценки уровня игры хоккеиста // BI-технологии и корпоративные информационные системы в оптимизации бизнес-процессов : материалы VIII Международной научно-практической конференции, Екатеринбург, 04 декабря 2020 года. Екатеринбург : Уральский государственный экономический университет, 2021. С. 41–44. EDN: QBEZVG.
  13. Фомин В. С. Физиологические основы управления подготовкой высококвалифицированных спортсменов. Москва : МОГИФК, 1984. 63 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».