Abstracto
La ciencia de la formación se concibe a sí misma como una ciencia integrada y aplicada, desarrollando medidas prácticas fundadas en el método científico. Por lo tanto, exige la consideración de un amplio espectro de enfoques y métodos. Especialmente en el campo de los deportes competitivos, las preguntas de investigación suelen ubicarse en entornos complejos, por lo que principalmente se recurre a estudios de campo para obtener una amplia validez externa. Aquí, las interrelaciones entre diferentes variables o conjuntos de variables son en su mayoría de carácter no lineal. En estos casos, los métodos como las redes neuronales, por ejemplo, los métodos de reconocimiento de patrones de los mapas de características de Kohonen autoorganizados o instrumentos similares para identificar interacciones podrían aplicarse con éxito para analizar datos. A partir de una clasificación de los métodos de análisis de datos en la investigación de la ciencia del entrenamiento, el objetivo de la contribución es dar ejemplos de deportes variados en los que los enfoques de red se pueden utilizar de manera efectiva en la ciencia del entrenamiento. En primer lugar, se dan dos ejemplos en los que se emplean redes neuronales para el reconocimiento de patrones. Mientras una investigación se ocupa de la detección del talento deportivo en la natación, la otra se ubica en la investigación del juego deportivo, identificando patrones tácticos en el balonmano por equipos. El tercer y último ejemplo muestra cómo se puede utilizar una red neuronal artificial para predecir el rendimiento competitivo en natación.
0 Comments