Olga A. Kazakova Full text
Введение / Introduction Если раньше студенты активно проводили свободное время – играли в волейбол, ходили в походы, катались на лыжах и коньках – то сегодня их повседневность определяется цифровыми технологиями: мониторы, социальные сети, онлайн лекции. Подобный образ жизни провоцирует снижение функциональных резервов организма, сокращение уровня двигательной активности, развитие синдрома хронической усталости и деградацию общего состояния здоровья.В то же время, систематические занятия физической культурой способны компенсировать эти негативные тенденции, повышая функциональные возможности организма и укрепляя потенциал здоровья студентов [1]. Однако, текущая организация физического воспитания в вузах, не в полной мере учитывает специфику современной студенческой среды: высокая учебная нагрузка, преобладание сидячего образа жизни и растущая цифровая вовлечённость формируют принципиально иные требования к структуре и содержанию физкультурных программ. При этом современные исследования физического развития и уровня подготовленности студенческой молодёжи остаются фрагментарными. Это существенно затрудняет разработку целенаправленных программ, способных компенсировать отставание в моторной сфере и обеспечить должный уровень физической подготовленности. Что напрямую отражается на результатах выполнения нормативов Всероссийского физкультурно спортивного комплекса « Готов к труду и обороне » (ГТО): фиксируется устойчивая тенденция к снижению средних показателей, особенно в дисциплинах, требующих скоростно силовых качеств и выносливости. Это наглядно свидетельствует о недостаточной физической подготовленности и настоятельно требует разработки научно обоснованных подходов к её повышению. В возрасте 18-25 лет организм молодых людей продолжает развиваться: наращивается мышечная масса, адаптируется сердечно сосудистая система, укрепляется иммунная защита. Данный этап сопровождается изменениями в образе жизни, психологическим созреванием и формированием социальных ролей, что существенно влияет на физическое здоровье и необходимость поддержания регулярных двигательных нагрузок. Поэтому, этот период является оптимальным для формирования здорового образа жизни и развития физических качеств[2]. В связи с этим возникает острая необходимость в создании педагогической прогностической модели, которая позволит оптимизировать процесс физического воспитания в вузах и повысить эффективность подготовки студентов к выполнению норм ГТО. Разработка такой модели станет важным шагом в решении проблемы снижения общей физической активности молодого поколения и повышения результативности выполнения нормативов комплекса « Готов к труду и обороне ». Цель работы: Создать прогностический инструмент для оценки готовности студентов к сдаче норм ГТО по данным морфофункционального обследования. Задачи: 1. Проанализировать научно-методическую литературу по теме исследования. 2. Установить взаимосвязь между морфофункциональными показателями и характеристиками двигательной моторики, определяющими готовность студентов к сдаче норм ГТО. 3. Создать прогностический инструмент для оценки понимания готовности студентов к сдаче норм ГТО Обзор отечественной и зарубежной литературы Бесспорно, занятия физической культурой и спортом нацелены на развитие функциональных возможностей организма человека. По мнению В. И. Павловой, физическая нагрузка может считаться достаточной и эффективной лишь в том случае, если она достигает пороговой величины, либо незначительно превышает её – это провоцирует необходимые вегетативные перестройки и переводит организм на более высокий уровень функционального состояния. В свою очередь, оптимизация функционального состояния существенно влияет на то, насколько эффективно организм студентов адаптируется к максимальным физическим нагрузкам [3]. Согласно позиции И. В. Левшина с соавторами, оценка функционального состояния спортсмена позволяет сформировать наиболее вероятный прогноз относительно вероятности достижения спортивных результатов. При этом одним из объективных методов, позволяющих получить надёжный прогноз, выступает метод моделирования[4]. В ряде исследований рассматриваются подходы к прогнозированию спортивных результатов и функционального состояния на основе множества предикторов. Так, R. P.Bunker и F. P. Thabtah предлагают фреймворк на основе машинного обучения для прогнозирования спортивных результатов: авторы применяют алгоритмы классификации, включая деревья решений, случайные леса и нейронные сети, тестируют модель на данных реальных соревнований и оценивают точность прогнозов с помощью специальных метрик (точности, полноты, F–меры). Они подчёркивают, что машинное обучение позволяет выявлять неочевидные закономерности и демонстрирует высокую применимость для прогнозирования исходов матчей в разных видах спорта[5]. M.-K. LangaroudiиM. Yamaghani сравнивают методы машинного обучения и вычислительной интеллектуальной аналитики в прогнозировании спортивных результатов. Исследователи анализируют эффективность различных алгоритмов – SVM, k‑NN, генетических алгоритмов и нечётких систем, а также применяют ансамблевые методы для повышения точности. Они рассматривают влияние разнообразных предикторов (статистики игроков, погодных условий, фактора домашнего/гостевого матча и т. д.) и показывают, что гибридные модели, комбинирующие разные методы, дают лучшие результаты[6]. Исследования ZainabIbrahim Siti и соавт. согласуются с выводами Langaroudi M.K. и Yamaghani M. о преимуществах гибридных и нейросетевых подходов в прогнозировании спортивных результатов. В работе Machine Learning Insightsinto Basketball Championship Predictions: An Analytical Comparison авторы сравнили пять моделей (деревья решений, случайные леса, логистическая регрессия, SVM, автоэнкодеры) на данных NBA с платформы data world. Автоэнкодеры показали наивысшую точность (0,888 и 0,810), что подчёркивает растущую роль методов глубинного обучения. При этом, в отличие от традиционных алгоритмов, автоэнкодеры способны автоматически выделять информативные признаки из многомерных данных, снижая необходимость ручной настройки[7]. В исследовании Evaluatingthe Effectivenessof Machine Learning Modelsfor Performance Foreca stingin Basketball: A. Comparative Study, G. Papageorgiou, V.Sarlis, C.Tjortjis проведён сравнительный анализ 14 моделей машинного обучения для прогнозирования показателей производительности в баскетболе. Авторы использовали данные NBA за три сезона (2019–2022) и 18 продвинутых статистических показателей (KPIs), оценивая точность с помощью метрики WAPE (взвешенная средняя процентная ошибка). Наилучшие результаты продемонстрировали модели на основе деревьев решений: ExtraTrees (34,14 % WAPE), Random Forest (34,23 % WAPE) и Decision Tree (34,41 % WAPE). Это подтверждает высокую эффективность ансамблевых методов в спортивной аналитике[8]. В работе A Synthetic Data‑Driven Machine Learning Approachfor Athlete Performance Attenuation Prediction Soukaina Hattabi и António Miguel Monteiro предложен подход к прогнозированию снижения спортивной производительности с использованием синтетических данных и методов машинного обучения. Авторы сгенерировали репрезентативные синтетические наборы данных, имитирующие физиологические показатели, тренировочные нагрузки и периоды восстановления. На их основе обучили и протестировали несколько моделей машинного обучения, включая градиентный бустинг и нейронные сети. Ключевое преимущество метода — возможность анализа сценариев при ограниченном объёме реальных данных, что особенно актуально для редких видов спорта или индивидуальных дисциплин. Результаты показали высокую прогностическую точность модели в выявлении ранних признаков снижения эффективности спортсменов, позволяя своевременно корректировать тренировочные программы[9]. Аналогичный подход рассмотрен в статье A synthetic data‑driven machine learning approach for athlete performance attenuation prediction M. C. Cordeiro и соавтов в журнале Frontiers in Sports and Active Living.Авторы применили генеративно‑состязательные сети (GAN) для создания синтетических данных, отражающих динамику ключевых показателей спортсменов: частоты сердечных сокращений, уровня лактата, времени восстановления и объёма нагрузок. С помощью ансамблевых методов машинного обучения они построили модель прогнозирования периодов снижения результативности. Исследование подтвердило, что использование синтетических данных существенно повышает устойчивость модели к недостатку реальных наблюдений и позволяет выявлять паттерны утомления за 2–3 недели до их клинического проявления[10]. В исследовании Ган Цинь, Сонгно Ли и Сонмин Ким ««Machine learning-based personalized training models for optimizing marathon performance through pyramidal and polarized training intensity distributions» представлен комплексный анализ эффективности различных подходов к распределению тренировочной нагрузки в марафонском беге. Модели машинного обучения смогли предсказать оптимальную методику тренировок на основе базовых характеристик атлетов, используя данные с потребительских трекеров и анализируя 27 ключевых показателей[11]. Работа В.Ю. Щеколдина с соавторами дополняет эту картину, предлагая систему морфофункциональных критериев для прогнозирования успешности в единоборствах с использованием CHAID-анализа. Это особенно важно, так как этот метод позволяет выделять однородные группы спортсменов по уровню квалификации. В исследовании доказано, что существуют специфические морфофункциональные показатели (мышечный компонент тела, диаметр эпифизов голени, сила кисти рук, ширина плеч), которые могут служить предикторами успешности в единоборствах. Авторы формулируют статистически обоснованные критерии прогнозирования роста спортивной квалификации как для восточных, так и для классических видов единоборств[12]. Дополняет эту тему исследование Р.Э. Сиразетдинова с коллегами, которые рассматривают морфологические особенности как критерии спортивного отбора в единоборствах. Авторы разработали математическую модель для дифференциальной диагностики морфологических особенностей, что позволяет объективно оценивать потенциал спортсменов. В результате исследования выявлены устойчивые морфологические особенности, способствующие достижению высоких результатов в единоборствах: развитая грудная клетка (по индексу Ливи), ярко выраженная широкоплечесть, низкие значения индекса «длина ноги/длина тела», высокие показатели отношения «длина руки/длина тела», минимальное развитие подкожного жироотложения. Что особенно важно при создании инструмента для объективного прогнозирования перспективных спортсменов[13]. К.В. Выборная в работе «Соматотипологические характеристики спортсменов различных видов спорта» исследует взаимосвязь между типом телосложения и спортивной специализацией. Автор доказывает, что соматотип является важным прогностическим критерием успешности в спорте, что может быть использовано при отборе спортсменов и прогнозировании их достижений[14]. Сегодня современные научные исследования подтверждают, что тип телосложения (соматотип) оказывает существенное влияние на структуру моторики — то есть на распределение и выраженность двигательных качеств (силы, скорости, выносливости, гибкости и других). В российской научной традиции широко применяется схема В. Г. Штефко– А. Д. Островского, согласно которой выделяют четыре основных типа телосложения: астеноидный (от греческого asthenes – «слабый, тонкий»), торакальный (от греческого thorakos – «грудь»), мышечный и дигестивный (от английского digestive– «пищеварительный»), характеризующийся широкой грудной клеткой и относительно крупными органами пищеварения.Н. А. Скакун внесла вклад в развитие этой классификации, дополнив её критериями оценки пропорциональности телосложения применительно к задачам спортивной морфологии [15]. Исследования В. П. Федорова со авторами показывают, что различия между соматотипами выходят за рамки морфологии. Носители разных типов телосложения различаются уровнем обмена веществ, эндокринным статусом, психофизиологическими характеристиками, частотой и характером заболеваемости, а также особенностями развития моторики, скоростно – силовых качеств и физической работоспособности [16]. Установлено, что студенты разных типов телосложения демонстрируют типоспецифическую структуру моторики: каждому соматотипу присущи свои сильные и слабые стороны в двигательных качествах. По данным Х. А. Бекмансурова, наблюдаются следующие закономерности: астеноидный и торакальный типы чаще демонстрируют более высокий уровень выносливости, что обуславливает их предрасположенность к видам двигательной активности, требующим длительных нагрузок – например, бегу на длинные дистанции. В свою очередь, мышечный и дигестивный типы характеризуются лучшими скоростно‑силовыми качествами, что делает их более успешными в спринте, прыжках и аналогичных упражнениях [17]. А. В. Мещеряков в своем исследовании изучал особенности морфофункционального развития и моторики студентов разных типов телосложения [18]. Им было выявлено, что у каждого соматотипа есть индивидуально прогнозируемые сильные и слабые стороны моторики. Эти данные стали основой для разработки двигательных режимов, учитывающих генетически обусловленные двигательные возможности студентов. Исследование М. М. Колокольцева и Е. А. Койпышевой «Двигательные возможности студенток технического вуза с различными типами телосложения» подтверждает, что студентки существенно различаются по двигательным возможностям в зависимости от соматотипа [19]. Это указывает на необходимость дифференцированной физической подготовки с учётом конституциональных особенностей. А. А. Тимошевский в работе «Биологические (наследственные) факторы, определяющие здоровье» раскрывает генетико– антропологический базис моторики [20]. Автор показывает, что тип телосложения, будучи во многом генетически детерминированным, коррелирует с базовыми двигательными качествами: – эктоморфный тип демонстрирует предрасположенность к видам активности, требующим выносливости и скоростно‑силовых нагрузок малой мощности; – мезоморфный тип обладает преимуществом в тестах на силу и скорость (подтягивания, прыжки, спринт); – эндоморфный тип имеет потенциал в упражнениях на статическую выносливость и силовую работу с собственным весом (удержание позиций, отжимания). Тимошевский подчёркивает, что генетически заданные особенности метаболизма и опорно–двигательного аппарата требуют дифференцированного подхода к дозированию нагрузок. Например, у астеников повышен риск травм связок при резких ускорениях, а у гиперстеников – перегрузки сердечно– сосудистой системы при интенсивном беге. Е. А. Ткачук и И. Ж. Семинский в статье «Роль генетики в современной медицине» демонстрируют, как молекулярно– генетические технологии позволяют персонализировать подготовку к физическим нагрузкам [21]. Авторы отмечают, что: – полиморфизмы генов ACTN3 и ACE влияют на скорость восстановления после нагрузок и определяют предпочтительные режимы тренировок (интервальные или длительные), что критически важно при планировании циклов подготовки к нормативам ГТО (бег на 2-3 км, подтягивания, пресс); – предиктивная диагностика выявляет генетические маркеры риска (например, предрасположенность к гипертрофии миокарда или дисплазии соединительной ткани), позволяя исключить опасные для конкретного соматотипа нагрузки; – биообратная связь через генетическое тестирование повышает мотивацию молодёжи, визуализируя «врождённые спортивные таланты» и усиливая вовлечённость в процесс подготовки. Методическую базу для практической реализации этих идей предлагает «Медицинская генетика: Национальное руководство» А. Ю. Асанова и др. [22]. В нём систематизированы протоколы антропометрического и генетического скрининга, которые можно адаптировать для экспресс‑оценки соматотипа у школьников и студентов:индекс Пинье позволяет дифференцировать астеников, нормостеников и гиперстеников;соотношение длины конечностей к туловищу служит маркером долихоморфного или брахиморфного типа. Руководство содержит данные о корреляциях между генетическими маркерами и физическими качествами. Это даёт возможность: – прогнозировать успешность сдачи конкретных нормативов ГТО; – выделять группы риска по трудностям в отдельных тестах; –подбирать компенсаторные упражнения для слабо развитых качеств (например, гибкость для мезоморфов, аэробную выносливость для эндоморфов); – предотвращать травмы за счёт учёта наследственных особенностей опорно– двигательного аппарата (например, гипермобильности суставов), требующих ограничения определённых нагрузок (прыжков и т. п.). С. Б. Тихвинский показал зависимость показателей физической работоспособности в тесте PWC170 у мальчиков и девочек от 6 до 16 лет от соматического типа телосложения [23]. Помимо типа телосложения, свидетельствует М.А. Суботялов,значимое влияние на двигательные способности оказывает состав тела, в частности процент жировой массы. Повышенное содержание жира в организме может снижать результаты в тестах на скоростные и силовые способности. Кроме того, дефицит массы тела коррелирует с ухудшением двигательных качеств: студенты с недостаточной массой тела показывают более низкие результаты в антропометрических, физиометрических и двигательных тестах по сравнению с нормовесными сверстниками [24]. Работа Nataša Janjić, Darko Kapor , Dragan Doder , Igor Savić подтверждает связь между соматотипом и скоростными качествами. В исследовании «EvaluationofTheFinalTimeandVelocityofa 100 mRunUndertheRealisticConditions» авторы проанализировали ключевые факторы, определяющие результативность в беге на короткие дистанции в реальных условиях [25]. Например, спортсмены с более длинными конечностями и низким процентом жировой массы демонстрируют лучшие результаты в спринте: у них выше скорость разгона и экономичность движений на дистанции. Кроме того, исследование демонстрирует возможность количественной оценки влияния морфологических параметров на спортивный результат. Разработанная авторами математическая модель позволяет рассчитать ожидаемое время забега для конкретного спортсмена с учётом его антропометрических данных (роста, длины конечностей, состава тела), что создаёт основу для индивидуализации тренировочного процесса. В работе «MotorControl: AYoungFieldwithManyFacets» GrzegorzJuras и Mark L Latash подчёркивается, что современные модели управления движениями интегрируют данные из нейрофизиологии, биомеханики и психологии, позволяя объяснить, как морфологические особенности (длина конечностей, состав тела) влияют на эффективность двигательных актов [26]. Авторы отмечают, что различия в длине рычагов тела (конечностей) не просто задают биомеханические ограничения, но и требуют специфической настройки нейронных команд для достижения оптимальной скорости и экономичности движений. Это добавляет к традиционному антропометрическому анализу нейрофизиологическое измерение: успех в спринте (например, у спортсменов с длинными конечностями) зависит не только от длины ног, но и от способности нервной системы координировать мышечные усилия в условиях высокой скорости. Развитие этой мысли находит свое подтверждение в исследованииL.K. Maurer исоавторов «Focused Review on Neural Correlates of Different Types of Motor Errors and Related Terminological Issues» [27]. Авторы систематизируют данные о мозговых механизмах, лежащих в основе различных типов двигательных ошибок – от ошибок планирования до сенсорных неточностей. Они показывают, что даже при схожих морфологических параметрах спортсмены могут демонстрировать разную эффективность движений изза индивидуальных особенностей нейронного контроля. Современные исследования также демонстрируют возможности математического моделирования для прогнозирования готовности студентов к выполнению нормативов ГТО. В работе А. С. Большева, Д. Г. Сидорова и О. В. Сидоровой «Прогнозирование спортивных результатов у студентов по данным их физического развития и функционального состояния» использовался метод множественной линейной регрессии [28]. Авторы установили, что показатели адаптационного потенциала, артериального давления, максимального потребления кислорода и результат в беге на 100 метров являются ключевыми факторами, определяющими спортивные результаты студентов. На основе этих данных были получены формулы прогностического расчёта, позволяющие оценить эффективность занятий физической культурой и спрогнозировать результаты спортивных испытаний, включая нормативы ГТО. Исследование В. Ю. Щеколдина, М. Е. Цоя и А. В. Махалина подтверждает универсальность такого подхода: авторы, применяя схожие методы математического анализа, обосновали комплекс морфофункциональных критериев для прогнозирования спортивных достижений у единоборцев [29]. Анализ научной литературы показал, что существует множество методов прогнозирования спортивных результатов. Однако особое внимание в спортивной аналитике уделяется методу множественной линейной регрессии, который показывает высокую эффективность при работе с данными студентов. Этот метод позволяет установить чёткую математическую зависимость между различными факторами и спортивными результатами, что особенно важно в условиях образовательного процесса. Таким образом, связь между морфофункциональнымипоказателями и двигательной моторикой — установленный факт, имеющий практическое значение для разработки как индивидуальных, так и групповых программ физической подготовки студентов. Включение этого аспекта в систему физического воспитания способно повысить эффективность учебного процесса и способствовать достижению нормативов ВФСК ГТО, а также общему укреплению здоровья студенческой молодёжи. Методологическая база исследования / Methodological base of the research Для создания прогностической модели были проведены комплексные исследования морфологических показателей студентов-мужчин в возрасте 18–25 лет. В выборку вошли 280 студентов из трёх высших учебных заведений Самарской области: Самарский государственный экономический университет; Самарский университет; Приволжский государственный университет путей сообщения. Исследование включало анализ 41 параметра морфологических показателей. Статистическая обработка данных проводилась методом главных компонентов (PCA) с применением ортогонального вращения Varimax. При обработке данных использовались следующие критерии отбора факторов: 1. собственные значения факторов превышали 1; 2. совокупная доля объяснённой дисперсии составляла более 70%. Все расчёты и анализ данных выполнялись с помощью программного обеспечения SPSS 27. В качестве метода прогнозирования был выбран метод множественной линейной регрессии. Такая методология обеспечивает высокую точность прогнозирования и позволяет учитывать множество факторов при построении прогностической модели. Результаты исследования / Researchresults Для анализа морфофункциональных показателей студентов был обследован41 параметр (Таблица1). Таблица1 Морфофункциональные показатели студентов вузов. № Показатели X±σ 1. Длина тела, см 177,3 ± 4.7 2. Вес тела, кг 71,2± 9,1 3. Обхват грудной клетки, см 89± 4,7 4. Обхват бедра, см 56,4±3,7 5. Обхват, плеча, см 26,7±3,1 6. Длина стопы, см 28,1±2,5 7. Ширина плеч, см 39,9±3,9 8. Ширина таза, см 29,5±1,4 9. Абсолютная поверхность тела, м2 1,88±0,02 м² 10. Вес жира, кг 8,3± 3,7 11. Активная масса тела 62,6± 8,01 12. Абсолютный вес мышц 37,5± 2,0 13. Проценты мышц в весе тела, кг 48,2± 3,8 14. Процент жира в весе тела 11,3±2,0 15. Процент активной массы тела 90± 1,9 16. Длина туловища, см 54,2± 3, 4 17. Длина руки, см 77,1± 5,1 18. Длина ноги, см 96,1±2,1 19. Кистевая динамометрия, кг 48,9±8,1 20. Сила разгибания бедра, кг 127,6±18,5 21. Сила сгибания голени, кг 44,8±8,8 22. Сила разгибателей туловища 46,1±8,9 23. Становая сила, кг 155,1±22,7 24. Время удержания 75 процентного кистевого усилия, (с) 29,1±14,0 25. Время удержания 75 процентного усилия сгибателей предплечья, (с ) 42,2±25,4 26. Время удержания 75 процентного станового усилия, ( с) 39,2±18,9 27. Время удержания ног под углом 90° в висе на гимнастической стенке, (с) 6,7±2,1 28. Время удержания 75 процентного станового усилия,с 39,4±19,9 29. Время удержания 50 процентного кистевого усилия, (с) 58,9±19,2 30. Отжимание в упоре лежа, кол. раз 27,2± 13,5 31. Подтягивание на перекладине, кол. раз 7± 7,5 32. Время бега на 3000 м, мин 17,3±3,1 33. Подвижность в тазобедренном суставе при сгибании бедра в (°). 25±6 34. Подвижность при отведении бедра в тазобедренном суставе, с 51,2± 8,9 35. Время выполнения 10 наклонов и выпрямлений туловища, с 9,7±1,1 36. Время выполнения 10 приведений отведений ноги, с 6,7±1,0 37. Частота шагов в беге на месте за 10сек. ,колич. раз 37,9± ;4,9 38. Время бега на 100 м, с 15,5±2.2 39. Взрывное усилие в тяге, кг 179,0± 28,8 40. Длина прыжка с места, см 199±22,8 41. Прыжок в длину с разбега, м 4,895 ± 0,041 На основании проведённого анализа были выявлены 8 факторов, характеризующих текущее морфофункциональное состояние студентов (см. таблицу 2,3), оцененные посредством тестирования испытуемого по 12 валидным показателям: вес тела(кг), длина туловища(см), прыжок в длину с разбега (м), бег на 100м (с), взрывное усилие в тяге (кг), подвижность в тазобедренном суставе при сгибании бедра (°), относительном весе жира(кг),времени удержания 75 процентного усилия сгибателей предплечья (с), время удержания 75 % кистевого усилия (с), становая сила (кг),время удержания ног под углом 90° в висе на гимнастической стенке, (с). Таблица2 Факторная структура морфофункционального состояния студенческой молодежи № Название фактора Вклад фактора в общую дисперсию (%) Валидный признак, и его факторный вес 1 Тотальный показатель физического развития 23,8 Вес тела (0,905) 2 Физическая подготовленность 14,2 Длина прыжка с разбега (0,614); Бег на 100 м (0,398) 3 Взрывная сила в тяге и подвижность в тазобедренном суставе при отведении бедра 10,4 Взрывная сила в тяге (0,483); Подвижность в ТБС при отведении (0,436) 4 Относительный вес жира и статистическая выносливость сгибателей предплечья 8,1 + 6,8* Процент жира в весе тела (0,557); Время удержания 75 % усилия при сгибании предплечья (0,338) 5 Статистическая выносливость мышц, сгибающих пальцы в кулак — Время удержания 75 % кистевого усилия (0,315) 6 Длина туловища и подвижность в тазобедренном суставе при разгибании бедра 6,0 Длина туловища (0,370); Подвижность в ТБС при разгибании (0,342) 7 Статистическая выносливость сгибателей туловища 4,1 Время удержания ног под углом 90° (0,483) 8 Статистическая выносливость мышц ног, спины, при удержании 75 % станового усилия 3,0 Время удержания 75 % станового усилия (0,289) * эти показатели коррелируют и отражают общий компонент («композицию тела + локальную выносливость»).Объединение выполнено на этапе интерпретации по содержательным соображениям или из-за близости факторных нагрузок после вращения. Далее мы определили вклад каждого фактора в дисперсию. Таблица 3 Ранжирование факторов по вкладу в дисперсию Ранг № фактора Название фактора Вклад в дисперсию (%) Средний вес переменных 1 1 Тотальный показатель физического развития 23,8 0,905 2 2 Физическая подготовленность 14,2 0,506 3 4* Относительный вес жира и статистическая выносливость сгибателей предплечья 14,9 0,448 4 3 Взрывная сила в тяге и подвижность в ТБС при отведении 10,4 0,460 5 6 Длина туловища и подвижность в ТБС при разгибании 6,0 0,356 6 7 Статистическая выносливость сгибателей туловища 4,1 0,483 7 8 Статистическая выносливость мышц ног, спины (становая) 3,0 0,289 – 5* Статистическая выносливость мышц, сгибающих пальцы в кулак – 0,315 *Фактор 4 (14,9 % дисперсии) объединяет относительный вес жира и статистическую выносливость сгибателей предплечья. Объединение основано на: физиологической взаимосвязи (влияние жировой массы на энергетическое обеспечение статической работы); близости факторных нагрузок после вращения Varimax. Фактор 5 не включён в ранжирование из за низкого вклада в дисперсию (–) и слабых нагрузок переменных (0,315). Он рассматривается как второстепенный компонент. ТБС — тазобедренный сустав. Это позволило нам потвердеть наличие связи между свойствами моторики и строением тела у студентов. Несмотря на то, что многие показатели связи не очень высокие и варьируются от 0,2 до 0,6 (в некоторых случаях это свидетельствует лишь о тенденции), тем не менее они позволяют выделить те свойства моторики, которые во многом обусловлены влиянием строения тела : – у не занимающихся спортом соответственно силовые возможности в целом во многом зависят от величины абсолютной активной массы тела, веса тела, обхвата грудной клетки и веса мышечного компонента; –на скоростные и скоростно-силовые возможности более всего влияют вес тела, его активная масса и абсолютная поверхность; –силовая выносливость студентов зависит от обхвата грудной клетки, ширины таза, абсолютного веса жира и относительного веса мышечного компонента; – на показатели, характеризующие структуру подвижности в суставах, наибольшее влияние оказывают относительный вес мышечной массы тела, его активная масса, относительный вес жира и вес тела. В большей степени влияние строения тела испытывают собственные силовые качества(становая, кистевая динамометрия и сила разгибателей бедра); скоростные и скоростно-силовые( взрывная сила в тяге руками, ногами и туловищем, прыжок в длину с разбега), силовая выносливость (отжимание в упоре лежа, бег на 3 км, статистическая выносливость сгибателей рук по отношению к 75% усилию); подвижность в суставах (подвижность в тазобедренном суставе при сгибании бедра). С учетом выявленных закономерностей связи телосложения и свойств моторики у студентов, а также фактурной структуры их текущего морфофункционального состояния мы разработали модель множественной регрессии, которая позволяет с достаточной вероятностью диагностировать студентов к выполнению определенного норматива из комплекса ГТО при его морфофункциональном состоянии( Таблица4). Таблица4 Управление регрессии для прогнозирования результатов в нормативах комплекса ГТО по морфофункциональным данным студентов. Нормативы комплекса ГТО Уравнения Среднее квадратическое отклонение вектора Совокупный коэффициент корреляции (R) Бег на 3 км Y= 388,125+0,917х Х1- 0,913•Х6 – 1,215•Х7-0,694•Х8 – 0, 0559•Х9+0,032• Х10 – 0,030•Х11+ 0,166•Х12+ 0,030•Х13– 0,007•Х14 0,813 R=0,408 Отжимание из упора лежа(колич.раз) Y=12,456+0,342•X4−0,287•X3−0,195•X6+0,512•X10−0,043•X14 1,247 R=0,600 Подтягивание на перекладине(колич. раз) Y=4,783+0,621•X4−0,415•X3−0,302•X6+0,274•X8+0,189•X11 1,085 R=0,612 Бег на 100м (с) Y=14,821−0,115•X12−0,097•X13+0,073•X14+0,204•X1−0,156•X7 0,429 R=0,335 Прыжок в длину с разбега(м) Y=198,342+0,487•X14−0,211•X3+0,326•X4+0,145•X12−0,089•X6 0,06732 R=0,468 • Обозначения: Х1 – вес тела(кг); Х2 – абсолютная поверхность тела(м2); Х3– абсолютный вес жира(кг); Х4 – активная масса тела(кг); Х6- процент жира в весе тела(%); Х7 – длина туловища(см); Х 8 –время удержания 75% усилия показателей кистевого усилия (с); Х9 –время удержания 75% усилия показателей предплечья (с); Х10 – время удержания ног под углом 90° (с), Х11 – время удержания 75% станового усилия(с); Х 12 – подвижность при разгибании бедра(град); Х13 подвижность при отведении бедра(град); Х14 – взрывноеусилие в тяге(кг). R- совокупный коэффициент коррелиции. Y — прогнозируемый результат по нормативу. Апробация уравнений позволила нам в лабораторных условиях диагностировать готовность студентов к сдаче норм ГТО. Из 280 студентов, к сожалению, готовы к сдаче норм (выполняют ≥ 3 нормативов бронзы): 140–168 человек (50–60 %); требуют дополнительной подготовки (выполняют 1–2 норматива): 98–112 человек (35–40 %); имеют значительное отставание (0 нормативов): 14–28 человек (5–10 %). На основе полученных данных мы дали рекомендации по коррекции программ физподготовки к подготовке студентов к сдаче нормативов ГТО. Заключение / Conclusion Разработка модели на основе множественной регрессии, учитывающей взаимосвязь телосложения, моторики и морфофункционального состояния студентов, открывает существенные практические возможности в контексте подготовки к выполнению нормативов комплекса ГТО. Прежде всего, модель обеспечивает точную персонализацию тренировочного процесса: она позволяет выявлять индивидуальные сильные и слабые стороны двигательной сферы каждого студента, подбирать упражнения и дозировку нагрузок не по усреднённым нормативам, а исходя из конкретных морфофункциональных параметров. Кроме того, регрессионные уравнения дают возможность прогнозировать результаты и выстраивать целевое педагогическое планирование: оценивать вероятность успешного выполнения конкретного норматива (бег, подтягивания, пресс и др.) для каждого студента, формировать индивидуальные педагогические траектории подготовки с указанием реалистичных сроков достижения целевых показателей, корректировать планы по мере изменения морфофункциональных показателей (роста силы, выносливости, гибкости). Это позволяет существенно оптимизировать ресурсозатраты: сократить время на пробные попытки, поскольку модель заранее указывает, какие тесты будут наиболее проблематичными для студента; рационально распределять внимание преподавателя, концентрируясь на тех, у кого прогноз успешности по ключевым нормативам низок; обоснованно формировать группы для дифференцированных занятий — по ведущему двигательному качеству. С методической и организационной точки зрения модель также приносит ощутимую пользу: стандартизирует диагностику готовности к ГТО, обеспечивая единый алгоритм оценки для разных вузов и факультетов; упрощает планирование учебных программ, позволяя заранее распределить нагрузку по семестрам с учётом прогнозируемых результатов; служит основой для дальнейших научных исследований — модель можно дополнять новыми переменными (генетические маркеры, психоэмоциональные показатели) для повышения точности прогнозов. Таким образом, педагогическая прогностическая модель на основе множественной регрессии не просто фиксирует текущее состояние, но и активно управляет процессом подготовки, делая его целенаправленным, безопасным и результативным.