Статья: Информатизация отрасли физическая культура и спорт и экспертные технологии
Информационные технологии представляют собой смесь из устройств, методов и средств, позволяющих манипулировать информацией вне мозга человека. Это компьютеры и программное обеспечение, периферийные устройства и системы связи вплоть до спутниковых.
Одна из тенденций современного общества - все возрастающая роль и ценность информации и информационных технологий (ИТ).
ИТ находят применение и в сфере физической культуры и спорта (ФКиС). Однако здесь используются главным образом системы и программное обеспечение общего назначения: компьютеры, оргтехника, системное программное обеспечение, пакеты прикладных программ по математической статистике и т.д. Попытки решать специфичные для сферы ФКиС задачи с использованием ИТ предпринимаются очень редко.
Как иллюстрацию к вышесказанному можно привести программу обучения для студентов РГАФКа по курсу "Компьютерные технологии" [27]. Ее автор в качестве примера специфичных для ФКиС компьютерных программ приводит только дневник тренера. Как говорится, комментарии излишни. Где же программы, используемые для управления отраслью, тренировочным процессом, планирования тренировочной нагрузки, спортмероприятий, диагностические системы для математического моделирования движений человека и др.? Мы далеки от мысли обвинять составителей указанной программы обучения в некомпетентности. Дело в том, что в настоящее время практически отсутствуют программные средства по вышеперечисленной проблематике, апробированные и имеющие необходимую для эксплуатации документацию.
Вместе с тем в последние годы вышло значительное число публикаций [6, 26 и др.], посвященных компьютерным программам, созданным для ФКиС. Однако в этих публикациях отсутствует описание таких этапов разработки, как концептуализация и идентификация, формализация и алгоритмизация (содержание этих этапов будет приведено нами ниже), без чего их научная ценность практически равна нулю и работы носят рекламно-информационный характер. Зачастую в такого рода работах эксплуатируются "фетишизация" компьютера, произрастающая на почве компьютерной безграмотности, и сам факт использования вычислительной техники представляется как научное достижение, даже если она используется в качестве пишущей машинки. А ведь именно процесс сведения решаемой задачи к математической и ее решение представляют наибольший интерес для данного класса разработок, поскольку математическое моделирование становится методом исследования и позволяет получать новые результаты.
Возникает вопрос: в чем причина относительно незначительного использования ИТ для решения специфических задач сферы ФКиС? В целом она может быть охарактеризована как неподготовленность сферы ФКиС к применению ИТ.
Неподготовленность системы к внедрению научно-технических достижений - ситуация не столь уж редкая. Так, паровая машина стала одним из флагманов технической революции спустя приблизительно 50 лет после ее изобретения Уаттом, после того как братья Стеффенсоны "поставили" ее на рельсы и появился паровоз Можно привести много аналогичных примеров и в наше время.
Неподготовленность к внедрению ИТ сферы ФКиС обусловлена рядом факторов. Первый из них - ресурсный; под ним подразумеваются:
а) низкая компьютерная грамотность, усугубляющаяся психологической ситуацией, которая состоит в том, что специалисты нашей области не ощущают потребности в использовании ИТ, поскольку не только плохо знакомы с возможностями последних, но и не всегда готовы преодолевать трудности, связанные с приобретением новых знаний и навыков; б) недостаточная техническая оснащенность организаций сферы ФКиС у нас в стране; в) почти полное отсутствие программного обеспечения, использование которого позволило бы повысить качество решения специфических для сферы ФКиС задач.
Второй фактор - отсутствие концепции и программы информатизации в отрасли. Это приводит к фрагментарности тем по информатизации, выполняемым в отрасли, отсутствию постоянных источников финансирования, отсутствию единых требований к разрабатываемым компьютерным системам и сопроводительной документации, отсутствию плана по внедрению и учета имеющихся разработок и т.д.
Третий - отсутствие специализированного подразделения (НИИ, Центр и т.д.), в функции которого входили бы:
а) разработка концепции и программы информатизации отрасли;
б) контроль за выполнением заказов КГФТ РФ по информатизации;
в) разработка новых информационных технологий для ФКиС;
г) внедрение ИТ в сфере ФКиС и обучение сотрудников отрасли;
д) освоение новых достижений информатики;
е) выполнение заказов ГКФТ РФ по информатизации отрасли ФКиС.
Четвертый фактор - высокий уровень сложности специфических для сферы ФКиС задач (планирование спортивной тренировки, контроль за состоянием тренирующегося, оптимизация технического мастерства спортсменов и др.) обусловлен следующим:
а) большой размерностью пространства решений;
б) нечеткостью, противоречивостью и неполнотой используемых данных и знаний;
в) непредставимостью задач в числовой форме;
г) непредставимостью цели в терминах четко определенной целевой функции и т.д.
Пятый - ситуация в спортивной науке, которая может быть охарактеризована как застойная. Это связано не только с социально-экономическими условиями, сложившимися в последние годы. Мы считаем, что развитие спортивной науки сильно тормозят эмпиризм, низкий уровень доказательности, низкое качество выполняемых в области спорта экспериментальных исследований. В последние годы ни в теории спортивной тренировки, ни в биомеханике спорта, ни в других разделах спортивной науки не появилось новых теоретических концепций.
Следует отметить, что продвинутость решений многих проблем в области спорта и раньше была невелика. Так, планирование спортивной тренировки описывается в общем виде [3, 4 и др.] и не определяет большинства характеристик тренировочной нагрузки, практически отсутствует построение отдельного тренировочного занятия в контексте построения тренировочного цикла и т.д. Разрабатывая экспертные системы для планирования тренировочной нагрузки в тяжелой атлетике, в беге на средние и длинные дистанции, мы столкнулись одновременно как с переопределенностью, так и с недоопределенностью в методических рекомендациях по планированию тренировочной нагрузки. Это означает, что ряд рекомендаций противоречат друг другу, например в работе [16] для распределения нагрузки по зонам интенсивности используется сразу несколько признаков (ЧСС и скорость бега), что приводит к противоречивым ситуациям (избыточность).
В то же самое время те же рекомендации не определяют многих значительных характеристик тренировочной нагрузки (недоопределеyнность).
Другой пример - математическое моделирование спортивных движений человека [1, 2 и др.]. Практически это направление не предоставило никаких новых факторов и теоретических положений, углубляющих наше понимание биомеханики человека, а также не породило новых способов выполнения спортивных упражнений. Аналогичных примеров можно привести много.
Как уже отмечалось, большой вред спортивной науке наносит эмпиризм. Нормы нагрузки, должные нормы, модельные характеристики возводятся в разряд теоретических положений, которыми они, естественно, не являются. Нам трудно согласиться с таким подходом, поскольку при его использовании нарушается принцип, сформулированный еще И.Кантом, об индуктивной невыводимости логических структур, самостоятельности и активности мышления, принцип, имплицитно содержащийся в механике И.Ньютона, принятый А.Эйнштейном и успешно применяемый в современной науке. Наблюдение -это картинка конкретной ситуации, по которой нельзя отделить закономерное от случайного, общее от частного, сущностное от второстепенного. Наблюдение и даже более совершенный метод исследования - эксперимент (гипотетико-дедуктивный метод исследования) могут дать факты и дополнительные "за" или "против" теории. По мнению К.Поппера, эксперимент может фальсифицировать научное положение, но не верифицировать его.
Согласно концепции Т.Куна, длительные периоды развития "нормальной науки" возникают на "основе научных достижений - достижений, которые в течение некоторого времени признаются определенным научным сообществом как основа для его дальнейшей практической деятельности" [9, с.9]. Такие достижения излагались в классических трудах: "Физика" Аристотеля, "Начала" и "Оптика" Ньютона, "Химия" Лавуазье и др. В спортивной науке теории такого уровня еще не появились, и в настоящее время она наполнена главным образом эмпирическими знаниями. Подобное положение вещей отражается на формализации задач, решаемых в спортивной науке. Они имеют вышеперечисленные особенности (большая размерность пространства решений и т.д.) и, согласно определениям Ньюэлла (1969) и Саймона (1973), их можно отнести к неформализуемым. Решение такого класса задач целесообразно осуществлять в экспертных системах [14]. Следует отметить, что нами накоплен определенный опыт решения неформализуемых задач в области спорта. В ряде случаев нам удавалось находить теоретические положения, позволяющие обобщать эмпирические знания (принцип равномерности, который будет изложен ниже, генерация движений антропоморфного механизма и др.).
И последнее замечание. Большинство специфических задач ФКиС обладают еще одной особенностью, которую можно определить как отсутствие фундаментальных зависимостей, связывающих характеристики цели с характеристиками промежуточных и начального состояний. Поясним данное положение на примере. Так, отсутствуют четкие зависимости, связывающие параметры тренировочной нагрузки со спортивным результатом, невозможно даже с большой степенью неопределенности установить связь между показателями физической подготовленности и характеристиками здоровья, работоспособности и т.д. В такой ситуации целесообразно ставить и решать задачи проектирования, т.е. формулировать требования, которым должен отвечать проектируемый объект (план, тест и т.д.), затем каким-то образом генерировать этот объект и проверять на соответствие его этим требованиям. Данный подход использовался нами при разработке экспертных систем для планирования тренировочного процесса, теста для оценки физической подготовленности и в других случаях и дал положительные результаты.
--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--