Ways to improve sports selection for professional sports

Повышение качества спортивной селекции и совершенствование системы индивидуального отбора спортивно одаренных детей для занятий профессиональным спортом являются одной из главных проблем в совершенствовании системы подготовки спортивного резерва, а в условиях ограниченности ресурсов (человеческие, финансовые, кадровые) ее решение становится особо актуальной задачей [2]. Известно, что стоимость спортивной подготовки одного спортсмена в год в условиях государственных спортивных организаций (типа училищ олимпийского резерва) в зависимости от вида спорта в среднем составляет: на этапе специализации – около 0,5 млн рублей; на этапе совершенствования спортивного мастерства -1 млн рублей, и на этапе высшего спортивного мастерства – более 2 млн рублей [3], поэтому зачисление потенциально бесперспективного спортсмена на профессиональную спортивную подготовку приводит к мультипликативному негативному эффекту, который может проявляться не только в существенном ущербе бюджету, выделяемому на физическую культуру и спорт, но и человеческому капиталу страны. Так как нахождение на профессиональной спортивной подготовке спортсмена, имеющего определенные лимитирующие факторы в состоянии организма, ограничивающие возможность достижения результатов международного уровня, приводит часто к социальной дезадаптации (нет хорошего образования, нет специальности и др.), а малоэффективная работа значительного количества специалистов (тренеры, врачи, и др.) вследствие некачественного спортивного отбора стимулирует применение допинга, то чего не удается достичь за счет таланта, можно попробовать достичь с помощью допинга. Отсутствие эффективной и прозрачной системы спортивного отбора – это один из факторов коррупции в спортивных организациях (комплектование спортивных школ, УОРов и команд), что дополнительно наносит и репутационный ущерб как самим организациям, так и профессиональному спорту в целом.

В настоящее время спортивный отбор организационно и методически должны тесно сопрягаться с организацией и методикой проведения всех форм спортивной подготовки, что особенно актуально в условиях жесткой конкуренции, в таких видах спорта, где максимально возможного спортивного результата спортсмен способен достигнуть только при полном завершении генетически предопределенного развития всех систем организма, влияющих на этот результат, то есть в видах спорта, требующих максимального развития выносливости и скоростно-силовых качеств (легкая и тяжелая атлетика, единоборства, спортивные игры, лыжный спорт и др.). Формально реализация сущности спортивного отбора происходит на основе требований Федеральных стандартов спортивной подготовки по видам спорта к спортсмену для зачисления на определенный этап спортивной подготовки. Как правило, эти требования предполагают отсутствие медицинских противопоказаний к занятиям избранным видом спорта, наличие определенного спортивного разряда или звания, а также выполнение определенных нормативов по физической и технико-тактической подготовке [1, 3] (Ashcheulov, Solovev, 2020). В недалеком прошлом, когда уровень спортивных нагрузок и спортивных результатов, а также удельные затраты на подготовку одного спортсмена были значительно ниже, эта модель спортивного отбора себя оправдывала.

Однако анализ индивидуальных перспективных и годовых планов спортивной подготовки спортсменов показывает, что формальное использование этих критериев спортивного отбора является предпосылкой для одних спортсменов годами находиться на профессиональной спортивной подготовке без всякой надежды на прогресс, а для других спортсменов, имеющих индивидуальные особенности развития и не выполнивших требования стандарта, поводом для отчисления из спортивной организации и ухода из спорта [8].

В настоящее время в арсенале специалистов имеются высокотехнологичные методики спортивного отбора и ориентации, позволяющие прогнозировать возможность достижения спортсменом высоких спортивных результатов в ближайшей, средней и даже в отдаленной перспективе [7] (Tishchenko, Bykov, Vitchenko, Shcherbakov, 2020), но надежность и точность этих прогнозов пока низкая, особенно в дальней перспективе. Также необходимо отметить недоступность большинства этих технологий для спортивных организаций и региональных центров вследствие их высокой стоимости и отсутствия специалистов необходимой квалификации.

Мы считаем, что одним из наиболее перспективных направлений решения данной задачи является использование возможностей современных компьютерных технологий [4–6] (Pyryaev, Volgina, 2019; Komlev, Cheraneva, Fadeeva, 2017; Burnasheva, 2020).

Надежность и точность прогноза перспективности спортсмена базируется на точности и надежности информации о состоянии различных систем организма как в период тренировки, так и в период восстановления в сочетании с особенностями характера процесса реагирования организма на тренировочные и соревновательные нагрузки, а также на оперативности и грамотности анализа этой информации. И если получение достоверной информации об особенностях характера процесса реагирования организма на спортивные нагрузки в настоящее время в той или иной степени возможно, то оперативность и грамотность анализа этой информации, особенно для спортивных организаций, является нерешенной проблемой, так как даже при достаточно высокой квалификации тренеров и специалистов представляет существенные трудности из-за большого количества разнородных показателей, характеризующих различные характеристики организма, и нагрузок, что затрудняет их корректное обобщение и интерпретацию [7] (Tishchenko, Bykov, Vitchenko, Shcherbakov, 2020).

Лимитирующим фактором применения существующих доступных технологий спортивного отбора в практике спортивных организаций является также отсутствие нормативно-правового обеспечения реализации такой трудовой функции, как «спортивный отбор и ориентация», поэтому разработка инвариантных алгоритмов анализа информации об особенностях характера процесса реагирования организма на спортивные нагрузки в сочетании с анализом динамики физического развития и спортивных результатов для различных видов спорта, этапов спортивной подготовки и возрастных категорий является, по нашему мнению, наиболее перспективным направлением развития и совершенствования системы спортивного отбора для занятий определенными видами профессионального спорта.

Разработку алгоритмов анализа информации об особенностях характера процесса реагирования организма на спортивные нагрузки можно реализовать в мобильных приложениях, которые в дальнейшем можно интегрировать с различными гаджетами (кардиотестеры, спортивные часы и др.), обеспечивающими диагностику реакции сердечно-сосудистой и других систем на физическую нагрузку, а также динамику восстановления после нагрузок, что обеспечит не только надежность прогнозирования перспективности спортсмена, но и значительно повысит эффективность и безопасность спортивной тренировки.

В ближайшей перспективе возможны разработка и внедрение в практику подготовки спортивного резерва автоматизированных систем обработки информации обо всех результатах контроля (оперативного, текущего, этапного и итогового), а также параметров, отражающих дифференциальные и интегральные характеристики тренировочных и соревновательных нагрузок спортсмена в сочетании с динамикой спортивных результатов. Применение в этих системах алгоритмов обработки информации на основе нейронных сетей, нечетких множеств, многофакторного анализа и др., сопряженных с современным диагностическим оборудованием, позволит оперативно и надежно получать как обобщенную информацию о степени перспективности спортсмена, так и дифференцированную информацию о сильных и слабых сторонах подготовленности спортсмена, а также особенностях процесса его спортивной подготовки.

Таким образом, большинство аналитических, прогностических и управленческих функций тренера, врача, ученого и др. специалистов будут возложены на эти интеллектуальные системы. При этом время обработки и исходной информации, и получения требуемых результатов с любой заданной степенью обобщения и детализации в любой доступной форме ее представления любому имеющему допуск потребителю в любую точку доступа сокращается в тысячи раз. Разработка и внедрение таких систем помимо резкого повышения результативности и эффективности процессов спортивного отбора и спортивной подготовки практически решит проблему высококвалифицированных кадров в области спортивной подготовки в любом регионе и районе РФ.

Анализ опыта работы Федеральных экспериментальных площадок, в частности на базе Ростовского областного училища олимпийского резерва, показал, что стимулом и базой для ускорения конверсии высокотехнологичных средств математики и информатики в разработку современных систем информационного обеспечения спортивного отбора (а в перспективе – всей системы спортивной подготовки) может стать создание Министерством спорта РФ фонда, средства которого будут направляться на грантовой основе на внедрение элементов искусственного интеллекта в спорт.

Заключение. Высочайший уровень конкуренции на спортивных международных соревнованиях привел к профессионализации спорта, соревновательные и тренировочные нагрузки спортсменов находятся на грани возможностей организма, что требует решения двух задач: во-первых, качественного спортивного отбора из числа желающих заниматься профессиональным спортом только тех, кто имеет для этого необходимые предпосылки: определенные резервы здоровья и психомоторные способности, во-вторых, на всех этапах спортивной подготовки имеется возможность оперативно получать объективную информацию о состоянии всех систем организма, что позволяет оценивать резервы организма и степень потенциальных возможностей спортсмена, а также корректировать тренировочный процесс и исключать возникновение и развитие негативных изменений в организме. Решение этих задач возможно на основе конверсии современных математических методов и информационных технологий в систему получения и анализа информации о состоянии организма спортсмена, а также характере, и динамике изменений в организме при соревновательных и тренировочных нагрузках.