Сollecting Physical Activities
(Сбор Физических Активностей)
Основы видения и концепции
MIAC-S-F-СРА-2
Изначально в области спорта данные собирались для того, чтобы оценить уровень подготовленности спортсмена к соревнованиям, и в процессе подготовки самого спортсмена иметь понятие о его прогрессе.
Влияние на тренированность спортсмена и развитие его силовых, скоростных и прочих характеристик, производилось посредством специального подбора упражнений, определенного тренировочного объема, и соответственно, питания и фармакологической поддержки.
В этом контексте вопрос сбора информации превращался в процесс наблюдения и тестирования на специальных физиологических приборах основных характеристик физического состояния спортсмена, а также в процесс учета объема выполняемой им работы. Кроме того, производился учет потребления пищи, который был рассчитан в калориях, и в белках-жирах-углеводах (БЖУ).
Но в системе MI-AC на данном этапе ее развития, автор рассмотрел возможность оценки состояния нейромышечной системы спортсмена посредством сбора наблюдаемых входящих маркеров информации, и формирования кластерных блоков данных для оценки их с помощью расчетного ядра системы.
Видение автора в контексте исследований развития силового потенциала спортсменов направлено в сектор такого рода информации, которая не может быть искажена тестирующими приборами и субъективной оценкой наблюдателя.
Весь принцип работы математической модели MI-AC требует получения точных входящих данных, независимых от субъективного влияния наблюдателя.
Понятие Центральной идеи в данной математической модели в том, что на каждом этапе своей работы (где каждый этап представляет собой сбор данных, расчёт, аналитика и выводы), на каждом из этих этапов система должна обеспечивать полноту, объективность и корректность входящих и и исходящих данных.
Именно эти качества и отличают данную систему MI-AC от уже известных, физиологических, биологических и биохимических моделей (ФБХ-модели), слегка дополненных мало анализируемыми статистическими блоками.
Все требования к системе MI-AC, основаны на главной идее о том, что данная система должна помочь решать задачи такого уровня, которые невозможно разрешить с помощью физиологической, химической и биохимической моделей.
Концепция построения данной статистико-математической модели MI-AC основана на использовании индуктивного метода исследований, при котором сначала происходит сбор всех имеющихся данных (так называемых входящих данных), производится воздействие на физиологический аппарат в течении определенного временного цикла и, по итогам произведенной работы (тренировочной или другого вида нагрузок), рассчитываются данные, которые мы получаем как исходящие.
Посредством множества наблюдений образуется кластер информации - входящих и выходящих данных, которые между собой имеют корреляцию, определяемую с помощью наблюдения и подтверждающих расчетов.
Таким образом, устанавливается соответствие между входящими и исходящими данными в системе MI-AC, затем, исходя из наличия этих корреляций строится статистико-математическая модель работы всего организма в целом (Stat-Mathematic-Model - SMM).
Как видно, здесь нет гипотетической базы для построения предположительных моделей, то есть изначально отсутствуют предположения или гипотезы, на которых основывается дальнейшие эксперименты, целью которых есть подтверждение этих гипотез.
Именно такого рода подход к поиску решений и ответов на поставленные вопросы даёт максимально точные и продуманные ответы.
Как пример можно привести такую концепцию, при которой не имеет значения по какой причине растут мышцы, если при прочих равных условиях определенный комплекс упражнений экспериментальным путём доказан как наиболее перспективный.
Если при всех прочих равных условиях мы продолжаем эксплуатировать именно именно эту концепцию тренировок или комплекс тренировок, мы надеемся получить необходимый результат в определенном промежутке времени.
Однако если мы не можем достичь определенного результата, мы начинаем рассматривать и подвергать сомнению выбранный нами комплекс тренировок.
Но в данном случае мы упускаем большое количество факторов, которые нами ещё не раскрыты, имеющие важное и скрытое влияние на результат наших действий.
То есть, если при идеальном питании и идеальном тренировочном комплексе мы не включаем в эту систему законы рассматриваемые Power-менеджментом, то на каком-то этапе, занимаюсь идеально правильно и регулярно, мы сталкиваемся с проблемами - тупиком, плато, переутомление, отсутствие роста, отсутствие развития силы, снижение объема, и и так далее.
Здесь важно понимать, что есть внешние проявления ситуации, которые мы воспринимаем как физиологическую, фармакологическую или биологическую проблему, и мы так думаем, потому что мы привыкли к такому подходу, когда у нас есть несколько типов инструментов, которыми мы пользуемся постоянно, но при этом мы не привыкли смотреть со стороны на систему с которой мы работаем.
Тут мы используем известную нам математическую учётную систему для того, чтобы подкрепить уже известные для нас ФБХ-концепции, поэтому, если эти наши концепции исчерпали себя и новые открытия ещё не сделаны в этих областях, или новые открытия перечеркивают все предыдущие, по поводу возникших определённых вопросов мы вообще не знаем что нам делать.
При этом именно статистико-математическая модель всего процесса для нас остается закрытой.
Математическая составляющая ФБХ-концепций не является независимой оценочной системой, что приводит к недоработкам и недопониманию в различных областях тренингов и самосовершенствования, часто выдаваемым за сугубую индивидуальность для каждого спортсмена, а потому задача SMM MI-AC и всех её компонентов состоит в том, чтобы не просто дополнить ФБХ-модели, а чтобы совершенно независимо производить оценку и исследование тех проблем, которыми до сих пор были заняты физиологическая, биологическая, биохимическая концепции.
Тем самым, одновременно мы проверяем непосредственно все предыдущие концепции на правильность и одновременно проверяем статистико-математическую модель MI-AC на соответствие фактическим реалиям современной физкультуры и спорта.
Структура сбора информации для расчётного ядра MI-AC-модели (статистико-математическая модель) должна соответствовать главному видению этой модели, а значит должна сочетать в себе, полноту, объективность, корректность входящей информации.
На данном этапе развития интерактивности, роль поставщика входящей информации выполняет сам пользователь системы, поэтому требования к правильному заполнению исходных таблиц и форм данными, которые подаются в систему, необходимо учитывать с максимальной тщательностью.
Об этом наиболее полно будет рассказано в специальном курсе.
На следующем этапе развития интерактивности, пользователь будет учитывать данные непосредственно в программе, установленной на его смартфоне, и поданная информация будет восприниматься системой как проверенная, поэтому пользователь должен иметь определенный уровень знаний по поводу того, как самому проверять продаваемую информацию.
Со временем, система будет использовать программу с искусственным интеллектом, которая будет способна учитывать все выполняемые нагрузки пользователя и сама контролировать правильность вносимой статистической информации в свою расчетную базу.
На сегодняшний день сбор и выдача числовых значений является особым объектом контроля и поэтому пользователь, должен знать правила формирования входящих данных чтобы создать свою исходную расчётную позицию для получения точных, своевременных и независимых компаративных и директивных маркеров.
О сути корпоративных и директивных маркеров будет рассказано в специальном курсе.
Для ознакомления с базовыми понятиями системы MI-AC, прочтите лекции вводного курса, получите экспертные знания на специальном курсе, и приступайте к работе с системой, которая с первых шагов покажет вам свои возможности и никогда не перестанет вас удивлять новыми гранями ваших достижений.
Пусть сильные цифры MI-AC станут цифрами вашей силы!