Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ проблемы управления процессом улучшения здоровья людей 10
1.1 Анализ путей оздоровления людей 10
1.2 Особенности управления процессом улучшения здоровья индивидуальными физическими упражнениями 20
1.3 Анализ состояния автоматизации операций управления тренировочным процессом 25
1.4 Цель и задачи исследования 33
ГЛАВА 2 Разработка моделей для информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья 35
2.1 Выбор критериев для проектирования автоматизированного расчета уровня здоровья 35
2.2 Структура управления процессом улучшения здоровья 42
2.3 Разработка модели оптимального планирования индивидуальных занятий на основе линейного программирования 45
2.4 Разработка структуры системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья 53
2.4 Выбор способа прогнозирования состояния здоровья 61
2.5 Разработка модели и алгоритма прогнозирования МПК 75
ГЛАВА 3 Проектирование системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья 78
3.1 Функциональная модель организации занятий физическими упражнениями 78
3.2 Информационная модель системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья индивидуальными физическими упражнениями 86
3.3 Основные требования и ограничения при разработке алгоритмов системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья индивидуальными физическими упражнениями 88
3.4 Разработка алгоритма автоматизированного тестирования состояния здоровья 90
3.5 Разработка алгоритма планирования физической нагрузки с целью повышения уровня здоровья 93
3.6 Разработка алгоритмов расчета продолжительности выполнения упражнений и мощности выполняемой нагрузки 94
3.7 Разработка алгоритма расчета продолжительности нагрузки и мощности в упражнениях 108
3.8 Разработка алгоритма распределения продолжительности и мощности нагрузки по занятиям 115
ГЛАВА 4 Экспериментальные исследования эффективности системы информационной поддержки управления, процессом улучшения здоровья индивидуальными физическими упражнениями 121
4.1 Методика проведения экспериментальных исследований оценки эффективности системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья индивидуальными физическими упражнениями 121
4.2 Выбор и обоснование показателей эффективности применения системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья индивидуальными физическими упражнениями 126
4.3 Расчет параметров оценки эффективности системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья индивидуальными физическими упражнениями 130
4.4 Рекомендации по применению системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья индивидуальными физическими упражнениями 134
4.5 Проверка достоверности модели прогноза уровня МПК по условиям Гаусса-Маркова 147
Заключение 152
Литература 154
- Особенности управления процессом улучшения здоровья индивидуальными физическими упражнениями
- Разработка модели оптимального планирования индивидуальных занятий на основе линейного программирования
- Разработка алгоритма автоматизированного тестирования состояния здоровья
- Выбор и обоснование показателей эффективности применения системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья индивидуальными физическими упражнениями
Введение к работе
В соответствии с положениями Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) основными критериями общественного здоровья являются продолжительность и качество жизни. Продолжительность жизни зависит от большого количества факторов, основным из которых является физическая работоспособность населения. Ухудшение этого показателя напрямую зависит от условий жизни современного общества и, в первую очередь, от прогрессирующей гиподинамии (снижение двигательной активности и силы мышечных сокращений), обусловленной автоматизацией труда, уменьшением числа физически работающих, развитием автотранспорта. Одной из эффективных мер профилактики гиподинамии - «болезни цивилизации», является повышение уровня физической работоспособности населения. Поэтому одной из приоритетных целей общества является поддержание физической работоспособности населения посредством периодического выполнения определенного набора упражнений. Эта профилактика согласно федеральной программе «Здоровье работающего населения на 2004 - 2015 годы» возлагается на систему здравоохранения.
Физическая работоспособность (ФРС) — это свойство человека выполнять заданную нагрузку на определенном интервале времени. Работоспособность поддерживают и изменяют регулярными занятиями физическими упражнениями. Объем, интенсивность и периодичность различных упражнений изменяют уровень работоспособности человека и продолжительность жизни населения.
В настоящее время проблема управления ФРС населения с риском гиподинамии основывается на массовом выполнении наборов упражнений в соответствующих группах здоровья под руководством опытных инструкторов и врачебным контролем. Недостатком группового выполнения упражнений обычно является малая физическая нагрузка (ФН) или перегрузка, так как индивидуальное дозирование и контроль нагрузок требует учета и контроля многочисленных данных о состоянии и возможностях занимающихся. Поэтому для повышения качества управления ФРС и увеличения продолжительности жизни населения требуется информационная поддержка действий инструктора и врача по своевременному тестированию, планированию, контролю занятий для занимающихся в группе здоровья.
Большой вклад в решение вопросов организации и управления процессом улучшения здоровья внесли российские ученые Н. М. Амосов, Л. П. Матвеев, В. Н. Платонов, И. П. Ратов, М. П. Шестаков, а также известны работы зарубежных исследователей. Однако предложенные ими информационные и экспертные системы решают отдельные задачи групповой информационной поддержки управления тренировочным процессом, отсутствуют модели и алгоритмы поддержки автоматизированного индивидуального управления инструктором в группах здоровья.
Таким образом, для уменьшения риска гиподинамии и улучшения здоровья населения необходимо научное обоснование автоматизированных этапов организации и управления ФРС с учетом индивидуальных особенностей занимающихся физическими упражнениями.
Целью диссертационной работы является разработка метода и алгоритмов автоматизированной информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья индивидуальными физическими упражнениями.
Задачи исследования
Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:
1. Разработать структуру системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья людей с использованием физических упражнений.
2. Разработать алгоритмы автоматизированной генерации индивидуальных моделей повышения уровня физической работоспособности. 3. Разработать алгоритм массового автоматизированного тестирования состояния физического здоровья населения и на его основе разработать метод прогнозирования уровня физической работоспособности.
4. Разработать программное обеспечение информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья.
5. Разработать критерии оценки эффективности информационной поддержки управления ФРС населения в системе здравоохранения и на их основе провести экспериментальные исследования.
Методы исследования
Для решения указанных задач использовались методы: системного анализа, математического моделирования, линейного программирования, организационного управления в социальных системах, математической логики, планирования эксперимента, статистической обработки результатов экспериментальных исследований.
На защиту выносятся:
1) Структура системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья, содержащая блоки автоматизированного тестирования, прогнозирования уровня физической работоспособности и планирования индивидуальных нагрузок в занятиях.
2) Алгоритмы генерации индивидуальных моделей линейного программирования повышения уровня физической работоспособности на основе тестирования и прогноза уровня МІЖ, отличающиеся автоматизированным подбором упражнений и коэффициентов мощности их выполнения.
3) Алгоритм массового автоматизированного тестирования состояния физического здоровья населения и, разработанный на его основе, метод прогнозирования уровня физической работоспособности.
4) Разработанное программное обеспечение информационной поддержки управления процессом улучшения физического здоровья населения. 5) Критерии оценки эффективности информационной поддержки управления ФРС населения в системе здравоохранения. Научная новизна:
1) Определена структура системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья, отличающаяся тем, что в нее введены новые блоки автоматизированного тестирования, прогнозирования уровня физической работоспособности населения и планирования, позволяющие заниматься каждому по индивидуальным программам.
2) Впервые предложены алгоритмы генерации индивидуальных моделей линейного программирования повышения уровня физической работоспособности на основе тестирования и прогноза уровня МІЖ, отличающиеся автоматизированным подбором упражнений и коэффициентов мощности с учетом ограничений и последующего расчета оптимального плана методом ветвей и границ.
3) Разработан новый алгоритм массового автоматизированного тестирования состояния физического здоровья населения и на его основе предложено прогнозирование уровня физической работоспособности по методу наименьших квадратов, являющиеся основой системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья.
4) Разработано программное обеспечение информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья населения, реализующее новые алгоритмы тестирования занимающихся, прогнозирование работоспособности и планирование физической нагрузки, позволяющее осуществлять постоянную индивидуальную корректировку и контроль занятий.
5) Впервые предложены критерии оценки эффективности информационной поддержки управления ФРС населения в системе здравоохранения, и с их использованием проведены экспериментальные исследования.
Практическая значимость предлагаемой информационной системы заключается в том, что она позволяет повысить качество управления процессом улучшения здоровья за счет автоматизации расчетов, тем самым существенно сократить время на принятие решений инструктором, повысить достоверность расчетов, а также перейти к использованию программного обеспечения для анализа и контроля занятий. Разработанная информационная система управления используется для автоматизации планирования индивидуальной физической нагрузки в фитнес-клубе «Фитнес Парк» (г. Уфа).
Особенности управления процессом улучшения здоровья индивидуальными физическими упражнениями
Остро возникающие, высокоэффективные нагрузки могут вызвать прямое повреждение структур сердца и мышц. Продолжительные изнуряющие статические нагрузки приводят к снижению выносливости, а динамические - к повышенному утомлению, выраженной гипертрофии мышечной ткани наряду с уменьшением удельной плотности в ней метохондрий, ухудшению снабжения мышечной ткани кислородом и увеличению продукции лактата. Интенсивные спортивные тренировки вызывают снижение иммунореактивности, нарушение перистальтики желудочно-кишечного тракта, язвенные поражения, нарушение продукции половых гормонов, менструального цикла и полового созревания у гимнасток высокого класса. Предельные физические нагрузки сопровождаются нарушением высшей нервной деятельности, в частности ухудшением процесса образования временных связей. Марафонцы и другие спортсмены, использующие изнурительные тренировки, чаще подвержены внезапной смерти во время или после нагрузки по сравнению с людьми не занимающимися спортом.
Таким образом, практический опыт и научный анализ показывают, что как недостаток, так и избыток мышечной активности оказывает неблагоприятное влияние на организм. Из этого следует, что существует некоторый оптимальный уровень физической активности, который оказывает максимально благоприятный эффект. Следовательно, основным направлением использования физических нагрузок в медицине является их оптимизация.
Что же понимается в настоящее время под оптимальной физической активностью? Прежде всего, оптимальная нагрузка - индивидуальна. Она должна учитывать особенности жизнедеятельности, состояния, возможности и способности индивида. Можно считать, что по отношению к режиму двигательной активности оптимальность и индивидуальность являются синонимами.
По этой причине неприемлемым для оптимизации физической активности человека является гигиенический подход. Он направлен на установление средних значений этой активности для различных групп населения и выработку на их основе нормативов. Очевидно, что нормативы двигательной активности складываются под влиянием тех же социальных факторов, которые и приводят к ее недостатку или избытку. Поэтому вычленение индивидуального оптимума на основе средних показателей невозможно. Гигиенические нормативы могут служить лишь определенным ориентиром, характеризующим норму реакции.
Другой подход ориентирован на достижение благоприятного оздоровительного результата. В соответствии с этим под оптимальной двигательной активностью принимается такой ее уровень, который способен дать максимальный оздоровительный эффект. Следовательно, оптимальная двигательная активность должна обеспечить нормальное развитие и функционирование организма для сохранения здоровья и совершенствования различных процессов жизнедеятельности, компенсацию возрастных изменений в организме. Приведенные определения подчеркивают целевую направленность поиска оптимальных нагрузок - достижение оптимального уровня здоровья. Но так же как и большинство определений понятия здоровья они неконкретны и малопригодны для практического использования.
Наибольшее практическое применение получил подход, основанный на представлении об оптимальности физической деятельности как области устойчивых состояний, расположенной между минимальным и максимальным уровнем двигательной активности, и, обеспечивающей тренирующий эффект. Согласно этому подходу оптимальной является такая физическая деятельность, которая дает тренирующий эффект, увеличивает физическую работоспособность, оказывает максимальное стимулирующее действие на какой-либо орган, систему и функцию, или дает наилучший клинический эффект. Эта группа определений оптимальной физической нагрузки отличается тем, что подразумевает конкретные ориентиры или критерии достижения оптимальности в виде выздоровления (то есть исчезновения симптомов болезни), достижения максимального значения потребления кислорода, определенного количества лимфоцитов в крови, частоты сердечных сокращений и т.д. Вопрос заключается в том насколько выбранные ориентиры адекватны потребностям организма.
Приведенное содержание понятия оптимальности диктует и стратегию выбора оптимальных значений физических воздействий. Основываясь на результатах наблюдений за тренирующимися и путем активного модулирования параметров занятий выбирают такие из них, которые в среднем обеспечивают наилучший эффект при достаточной безопасности. На основании большего числа наблюдений над физическим состоянием занимающихся рекомендуются в оздоровительных целях физические нагрузки на уровне 50-85% от максимального потребления кислорода при их продолжительности от 15 до 60 мин.
Представленное направление оптимизации физической активности сыграло очень важную роль в разработке прежде всего эффективных и безопасных режимов мышечной деятельности. Однако, отмечается, что проблема оптимизации и индивидуализации оздоровительных физических воздействий не может считаться решенной.
Прежде всего, недостаточным для дальнейшей оптимизации двигательных режимов является уровень индивидуализации. Допустим, что для большинства оптимальной нагрузкой является такая, которая составляет 75% от максимального потребления кислорода. Но согласно математическим законам распределения найдется достаточное число индивидов, для которых оптимум будет лежать значительно выше и значительно ниже этой величины. Кроме того, выборки, на которых устанавливается критерий оптимальности нагрузки, не всегда сопоставимы с другими группами. Фактическое значение критерия оптимальности будет зависеть от того, на каком контингенте он получен, репрезентативности выборки, возраста, пола, физической подготовленности испытуемых, места, времени и условий измерения, оснащенности, подготовленности специалистов и т.д.
По этой же причине рекомендации в отношении оптимальности оздоровительных физических нагрузок очень часто пересматриваются. Зачастую они меняются на противоположные даже одними и теми же исследователями. Например, известный специалист в области оздоровления при помощи физических нагрузок Кеннет Купер в своей очередной книге «Аэробика для хорошего самочувствия» пишет, что его утверждение «если вы будете пробегать более пяти километров пять раз в неделю, то вы прибежите к чему угодно только не к здоровью» [28] может удивить читателей его предыдущих книг. Замечание резонное, если учесть, что в своих предыдущих книгах Купер призывал следовать принципу «чем больше, тем лучше».
Другой недостаток анализируемого подхода к оптимизации физической активности - ориентация на отдельные показатели. Современный подход требует интегральной оценки субъекта в целом. Большинство же рекомендаций по подбору оптимальных двигательных режимов основано на учете эффекта в отношении отдельных органов, систем или функций. Неясно, например, насколько максимальное развитие аэробной работоспособности благоприятствует развитию интеллекта.
Разработка модели оптимального планирования индивидуальных занятий на основе линейного программирования
Для управления процессом улучшения здоровья необходимо знать состояние здоровья занимающихся, цели процесса или критерии управления и последующие промежуточные состояния. Состояние здоровья обычно оценивается множеством показателей и существенно зависит от индивидуума, возраста занимающегося, его образа жизни. Естественно оценить все показатели не представляется возможным. Поэтому, как правило, число критериев ограничивают. Так для спортсменов тяжелой атлетики выбирают прибавки весовых показателей, максимальных поднимаемых весов или интенсивности выполнения упражнений.
Для группы здоровья, как было выявлено в п. 2.1, выбраны ЧСС и МПК. Чтобы определить число применяемых упражнений, объем нагрузки (А) и мощность (.Р), в них нужно оценить будущие МПК, на основе их рассчитывать параметры процесса. С этой целью нужно выбрать лучший метод прогнозирования, позволяющий точно, для всех занимающихся, дешево, быстро прогнозировать необходимые параметры в системе информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья.
Занятия физическими упражнениями организуются в соответствии с определенными целевыми задачами, которые выражаются в задаваемой величине критериев здоровья и обуславливают необходимую для их реализации программу тренировки. На протяжении всего процесса осуществляется тестирование критериев здоровья. Результаты фиксируются в БД для последующего планирования ФН. На первом этапе планирования осуществляется прогнозирование изменения уровня физиологического здоровья.
Прогнозирование в физической культуре и спорте является комплексной психолого-педагогической и медико-биологической проблемой. Именно комплексному, системному подходу должно быть уделено особое внимание при её решении. В настоящее время для решения практических задач прогнозирования применяют, как правило, одновременно несколько методов и методик [8].
В основе комплексного прогнозирования лежит системный подход к объекту прогноза. Данный метод отображает взаимодействие демографических, социально-экономических, научно-технических и экологических факторов. Комплексные прогнозы учитывают большое количество влияющих на прогноз факторов, поэтому по своей природе они являются активными. Эта активность заключается в том, что влияние оказывается не только на объект прогноза, но и сам прогноз испытывает эффект результатов прогнозирования [6, 18].
Комплексный подход - это методологический прием оценки того или иного явления, основанный на всестороннем его изучении, междисциплинарном подходе, системном анализе информации, а также интеграции для успешного управления ФН [68]. Применение комплексного подхода при прогнозировании в физической культуре и спорте предусматривает: выделение из изучаемой предметной области более простых составляющих или подсистем и синтез целостной системы прогнозов для дальнейшего построения процесса улучшения здоровья. Комплексный прогноз требует сбора и переработки информации обо всех основных аспектах процесса. Собрать такой полный объем необходимой информации практически невозможно. Вся имеющаяся информация о занимающемся - это информация о прошедшем, но наиболее близкое прошлое можно приближенно считать «настоящим».
Для прогнозирования результатов процесса наиболее часто применяются такие методы прогнозирования как: метод моделирования, экспертных оценок, экстраполяции. Рассмотрим особенности их применения.
Метод моделирования. Метод моделирования как метод научного познания представляет собой воспроизведение формы или некоторых свойств предметов или явлений с целью их изучения или повторения, подразумевающий исследование этих предметов или явлений с помощью других объектов, являющихся их моделями. Метод моделирования позволяет прогнозировать поведение, а также получать некоторые знания об исследуемом объекте или явлении путем изучения аналогичного явления на модели. Специфика моделирования, таким образом, характеризуется тем, что между субъектом и объектом познания стоит промежуточное звено - модель. В настоящее время методы моделирования рассматриваются как «главный инструмент» в управлении сложными, особенно биологическими системами. Они используют в качестве исходной информации как объективные сведения о тенденциях изменения объектов прогнозирования, так и мнения экспертов о возможных будущих путях их развития. Сейчас наиболее приемлема классификация моделирования, предлагаемая в работе [71], где подразделяют все модели на три типа: - физические или вещественные, - вещественно-математические, - логико-математические.
К первому типу относятся модели, имеющие физическую, химическую и биологическую природу, сходную с природой изучаемого явления, сохраняющие, как правило, геометрическое подобие оригиналу. Ко второму типу относятся модели, имеющие отличную от прототипа физическую, химическую и биологическую природу, но допускающие одинаковое с оригиналом математическое описание. К этой модели можно отнести: разработку модельных характеристик идеального занимающегося, разработку новых схем планирования процесса улучшения здоровья. В моделях третьего типа важны только чисто логические и математические свойства. Новые знания об объекте и прогнозирование его поведения при логическом моделировании получают путем математических выводов из первоначального описания модели. К данному типу относятся корреляционные, регрессионные и факторные модели: роста результатов с количественными параметрами, уровня здоровья, структуры физических качеств и т.д. [71]
Наряду с такими достоинствами как возможность исследовать свойства объекта, подвергая его модель испытаниям, которые опасно проводить на самом объекте, имеется и немаловажный недостаток, который может вносить существенные погрешности в моделируемый процесс. Модель, как правило, отражает только некоторые, причем известные на данный момент, свойства объекта и может не дать полного представления о влиянии друг на друга процессов, протекающих внутри объекта.
Метод экспертных оценок. Метод экспертных оценок представляет собой научно обоснованный инструмент прогнозирования. Он подкрепляется солидными теоретическими работами, исследующими его методологические, организационные, математические и психологические аспекты, и значительным количеством приведенных прогнозов, выполненных на его основе. К настоящему времени экспертный метод уже имеет теоретическую базу, которая позволяет получать достаточно надежные результаты с приемлемой степенью точности [5]. Использование в прогнозировании опыта и знаний ведущих специалистов (экспертов) из области здравоохранения является все более прогрессивной тенденцией и успешно реализуется в науке и практике.
Для повышения достоверности экспертных оценок, целесообразно проанализировать согласованность ответов экспертов, применяя такие общеизвестные методы математической статистики, как коэффициенты вариации, ассоциации, ранговой корреляции Спирмена.
Разработка алгоритма автоматизированного тестирования состояния здоровья
Сам блок обозначается символом А и соответствующим ему номером, в данном случае - 1. При переходе к рассмотрению его описания он может разбиваться на несколько других блоков, обозначаемых теми же символами (в данном примере А1) плюс номер блока на данном уровне. Например, если блок А1 был представлен тремя описывающими его блоками, то они будут обозначены All, А12 и А13.
На рисунке 3.2 представлен общий вид управления процессом улучшения здоровья индивидуальными физическими упражнениями. Из него видно, что основными входными данными будут являться сведения о нагрузках занимающегося за предыдущий мезоцикл, а именно - недельные объем и мощность нагрузки предыдущего мезоцикла, а также показатели уровня здоровья и антропометрические данные.
Управляющим входом будут являться рекомендации, которые даны инструктором. К ним относятся требования по прогнозированию изменения уровня здоровья и по расчету нагрузок. Осуществление процесса управления происходит при помощи математического аппарата, который, согласно рисунка 3.2, является механизмом реализации. На выходе процесса получаем изменение уровня здоровья (А) после т выполненных занятий занимающимся.
Раскрытие функций процесса управления приводится на рисунке 3.2. На нем отображается декомпозиция функционального блока управления процессом улучшения здоровья индиврщуальными физическими упражнениями. Всего блоков на рисунке 3.2 четыре. Управляющим входом для них будут рекомендации инструктора. Механизмом реализации внутренних задач блоков будут алгоритмы и математический аппарат [45]. Рассмотрим каждый блок в отдельности.
Блок А1 представляет собой этап расчета ФН. Входными величинами для него являются: уровень здоровья занимающегося (МІЖ), недельные объемы (А\, А2, А3, А4), мощность (Pi0, Р2, Рз, Р) нагрузки предыдущего мезоцикла и антропометрические данные занимающегося. На выходе данного блока формируется ФН в виде строго регламентированного плана проведения занятий. Данная информация является входной для следующего блока А2. На этом этапе занимающийся выполняет рассчитанную ФН и регистрирует ее в БД, за выполнением ФН осуществляется контроль, осуществляемый на этапе, обозначенном как блок A3.
Сформированные показатели поступают на вход блока А1. Параллельно осуществляется контроль за состоянием занимающегося (блок А4), в результате чего формируются данные о его физиологическом и психологическом состоянии. Информация с блоков A3 и А4 поступает на вход блока расчета физических нагрузок. Такая обратная связь необходима для того, чтобы при незапланированном изменении состояния занимающегося пересчитывалась планируемая ФН. Ее корректировка необходима потому, что изменение исходного состояния влечёт за собой изменение функционального состояния, которое можно достичь за т занятий.
Для декомпозиции расчета ФН занимающихся (блок 1 на рисунке 3.2) воспользуемся результатами работы [31], в которой формализована эта методика в виде ГСА (рисунок 3.3). На рис 3.3 приняты следующие обозначения: Аи А2, А3, Ati - общее время выполнения ФН по неделям предыдущего МЗЦ, Pi, Р2) Рз, Р \ средние недельные мощности при выполнении нагрузки А\, А2, А2, А.\ соответственно, А - прогнозируемое изменение уровня здоровья на планируемый период.
На основании рисунка 3.2 и 3.3 можно построить блок-схему из функций системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья (рисунок 3.4), используя технологию IDEF0 [40]. Данный этап является самым сложным в управлении. Он состоит из девяти блоков. Входными данными для всех них являются рекомендации инструктора, алгоритмы планирования; механизмом реализации их внутренних задач -математический аппарат. Рассмотрим каждый из них в отдельности.
Первым (блок А1) является блоком прогнозирования изменения МІЖ. Его входными данными являются данные об уровне физиологического здоровья занимающегося, общее время выполнения ФН по неделям, средняя мощность ФН в предыдущем мезоцикле и антропометрические данные. На выходе окажется прогнозируемое увеличение уровня здоровья занимающегося (А). Входными данными для него являются общее время и мощность нагрузки предыдущего мезоцикла, прогнозные значения уровня здоровья и данные о текущем уровне здоровья. На выходе получим общее время выполнения ФН по неделям (А\, А2, А02, А4) и среднюю мощность (Рь Р2, Рз, Рд- Блок A3 реализует выбор применяемых упражнений и временных периодов их применения. Его входными данными являются уровень здоровья занимающегося; временные периоды применения упражнения; наименование упражнений, которые возможно применить в процессе оздоровления. На выходе блока формируется перечень применяемых упражнений и временные периоды их применения. Результаты работы данного блока позволяют в следующем функциональном блоке А4 рассчитать нагрузки подгрупп упражнений в планируемом МЗЦ.
На его вход подаётся информация о спрогнозированном изменении уровня здоровья, текущем уровне здоровья тренирующегося, параметрах структуры ФН мезоцикла. На выходе блока формируется объем и ЧСС нагрузки подгрупп упражнений Аг, РР в планируемом МЗЦ.
В блоке А5 рассчитываются параметры нагрузки внутри недельных МКЦ, для чего определяем: количество и дату выполнения занятия; величины и последовательность применения ФН; объем и ЧСС общей нагрузки в тренировочных занятиях. На вход подаются параметры А\, А2, Аз, А4, Р\, Рг, Рз, Р4, МІЖ.
Выбор и обоснование показателей эффективности применения системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья индивидуальными физическими упражнениями
Описывается методика проведения эксперимента по исследованию эффективности системы информационной поддержки управления процессом улучшения здоровья индивидуальными физическими упражнениями.
Для того чтобы спланировать эксперимент, имеющий целью изучение некоторой системы (процесса или объекта), сначала необходимо ясно и четко сформулировать цель эксперимента, т.е. указать, какие именно параметры системы и значения независимых переменных (вводных величин) необходимо измерять. Естественно, что при этом необходимо располагать некоторым математическим описанием (математической моделью) исследуемой системы.
В зависимости от того, какая математическая модель является подходящей для описания той или иной системы, последние разделяют на хорошо организованные и диффузные, большие системы [69]
Чаще всего экспериментатору приходится иметь дело с плохо организованными системами, в которых действуют многие факторы, плохо поддающиеся полной стабилизации, и, кроме того, многие из этих факторов вообще трудно заранее учесть при составлении математической модели изучаемой системы. Поэтому при экспериментальном исследовании диффузных систем детерминированные модели и методы не достаточны, и используются более сложные модели, в частности, методы многомерной математической статистики [69]. Они представляют собой обоснованные, формализованные методы экспериментального исследования, когда экспериментатор не может учесть влияние всех сложных факторов и отказывается от детального изучения механизма всех процессов и явлений, протекающих в системе, выделяя только главные. Суть этих методов сводится к тому, чтобы, изменяя возможно большее количество основных переменных, найти приемлемые закономерности, оценки параметра протекания процесса или явления. В этом и заключается методология многофакторных экспериментов, при планировании которых возникают типичные задачи математической статистики: выбор оптимальной стратегии эксперимента в условии неопределенности; обработка результатов измерений; проверка гипотез и принятия решений [69].
Следует отметить, что даже при изучении детерминированных систем экспериментальными методами из-за погрешностей результатов измерений невозможно получить точные значения измеряемых величин, таким образом получаются лишь некоторые оценки этих значений. Поэтому и здесь применяются методы математической статистики для получения приемлемых результатов с необходимой точностью. Следовательно, применение методов математической статистики в экспериментальных исследованиях вполне закономерно.
В данной работе использованы различные модели и алгоритмы их построения, были приняты разного рода допущения, упрощения и ограничения. Поэтому целью экспериментального исследования является подтверждение эффективности применения разработанной системы информационной поддержки управления, достоверности сделанных научных выводов, а также доказательство корректности предположений и допущений, принятых при определении закономерностей управления процессом улучшения здоровья. Очевидно, что данная проверка должна проводиться в рамках разумных затрат времени на проведение эксперимента и в первую очередь должны быть подтверждены гипотезы о пользе предлагаемой системы. Эксперимент основывается на результатах занимающихся в фитнес-клубе «Фитнес Парк» г. Уфы. Сложность взаимосвязей и закономерностей процесса требует построения моделей с параметрами, носящими случайный характер. Поэтому для оценки деятельности в здравоохранении и физической культуре используют статистические методики.
Для проведения экспериментального исследования по оценке эффективности алгоритмов автоматизированного прогнозирования и планирования нагрузок воспользуемся выборочным методом, который широко применяется на практике. Целью исследований также является анализ работоспособности и эффективности применения разработанного программного обеспечения. Как показано в работах [52, 54, 55], преимущества выборочного метода следующие: - обеспечение требуемой точности при меньшем числе единиц наблюдения в выборке. Хотя, за счет неполноты охвата измерений может возникнуть ошибка репрезентативности. Тем не менее, даже взятые вместе ошибка репрезентативности и ошибка наблюдения для выборки обеспечивают приемлемую точность выборочных данных по сравнению с массовым, сплошным наблюдением; — поиск информации в выборках обеспечивает экономию материальных, трудовых, стоимостных затрат на сбор данных, оперативность получения результатов и их более высокую достоверность по сравнению с общим наблюдением. Для проведения эксперимента выбраны 2 возрастные группы занимающихся, т.к. необходимо сравнить влияние ФН на изменение МІЖ в различных возрастах. Методика проведения исследования основывалась на анализе результатов групп занимающихся, которые в течение шести месяцев выполняли физические упражнения. Возраст занимающихся группы А составлял 42-65 лет. Возраст занимающихся группы В составлял 20-27 лет. Группы тренировались с использованием СИП по индивидуальным планам, выработанным СИП в первый, третий и пятый месяцы эксперимента. Во втором, четвертом и шестом месяце планировал нагрузку инструктор. Такое построение процесса обусловлено тем, что необходимо выявить эффективность планирования ФН с помощью СИП, а это возможно лишь при сравнении результатов занятий (изменение МПК, отклонение от плана) одной и той же группы занимающихся с использованием ПО и без него. Для эксперимента выбран минимальный период (6 месяцев), выбор такого временного интервала обоснован тем, что величина МПК медленно изменяется с течением времени, в среднем на 20% за 6 месяцев при правильном построении занятий [38]; для прогнозирования необходимо минимум два измерения МПК (тестирование осуществлялось раз в месяц); для определения эффективности СИП сравниваются средние результаты в 4-м, 6-м месяцах, когда планирование осуществлялось с использованием СИП, с средними результатами в 3-м, 5-м месяцах. Этап 2. В БД заносились параметры занимающихся, их результаты и психофизическое состояние. Затем по этим данным производился расчет плана занятий на ЭВМ с созданием для каждого из них электронного дневника. Он содержал запись ежедневных занятий, структуру ФН в МКЦ и МЗЦ, текущую регистрацию психофизического состояния занимающегося. Затем выходная информация анализировалась и в конце месяца заносилась в базу данных. Ежемесячно занимающиеся выполняли тест PWC170, результаты которого также заносились в БД. На основе полученных статистических данных осуществлялось прогнозирование изменения уровня здоровья под влиянием ФН, результаты прогноза заносились в БД.
