大数据时代高校体育运动员损伤预防与康复策略研究

2024-04-11王丽周天舒北华航天工业学院河北廊坊065000

文体用品与科技 2024年6期

王丽周天舒（北华航天工业学院河北廊坊 065000）

高校体育运动员作为校园体育文化当中的重要部分，运动员们所表现的身心健康与学校的发展息息相关。在高强度的训练过程中出现损伤是较为常见的情况，也是难以避免的，因此利用大数据的便利制定良好的损伤预防与康复策略尤为重要，以便帮助运动员以更好的身心进行训练、面对挑战，取得更好成绩。

1、高校体育运动员损伤现状

高校体育运动员的损伤问题，随着高校体育竞技水平的不断提升而越来越受到关注。运动员在训练或准备竞技体育赛事的过程当中时常面临损伤风险，高校体育运动员的损伤类型有肌肉拉伤、骨折、关节扭伤、韧带撕裂等多种类型。运动员的身体受到损伤后会极大地影响其后续的训练和比赛,对运动员日后的身体健康也会造成一定影响，有些严重的损伤甚至会导致运动员日后也无法进行正常训练，恢复到之前的运动状态。关于高校体育运动员损伤的原因大概有以下几种：第一，训练量超负荷。一些高校为了追求竞技成绩，可能会加大对运动员平时的训练程度，以至于运动员身体受到损伤；第二，技术动作不规范。在进行一些训练时，不规范动作会导致运动员整个身体受力不均匀，从而加大运动员损伤风险，大大影响训练效果；第三，运动员的心理压力过大。运动员对于成绩较为看重，在训练时承受着较大的心理压力、注意力不集中等都会增加损伤风险。运动员的身体受到损伤，不仅会使得原有的比赛行程受到影响，而且一旦损伤就需要一定的时间进行康复，在这个过程当中运动员也会产生一些消极的情绪和心理压力，甚至一些严重的损伤会对运动员整个职业生涯或者学业产生影响。

2、大数据技术在高校体育运动员损伤预防和康复策略制定中的应用

2.1、监测运动员身体状态

运动员的身体状态是进行训练和准备比赛的关键因素，随着科学技术的不断发展，大数据技术已广泛应用在体育领域，在高校体育运动员损伤预防和康复中运用大数据技术，可以良好监测运动员的身体状态。大数据技术对于运动员身体状态的监测具有重要作用。运动员在训练过程中时常受到损伤风险，在康复过程中也面临着二次损伤的风险，传统的运动员监测方式往往是经验判断或对简单生理指标反应的分析，大数据技术的应用可以更加全面、准确地对运动员整个身体状态进行反馈。利用生物识别设备和各种传感器以及数据分析工具，更加准确，也更加精确，可为医疗团队做更科学的损伤预防计划和康复策略提供有力支撑。

2.2、分析运动员的运动负荷

大数据技术通过各种传感器采集运动员的运动数据，包括心率、速度、力量、加速度等，并通过这些数据的规律分析运动员在运动过程中的负荷程度，判断运动员是否疲劳，以便及时调整计划。在对运动员关节角、步频等的数据分析中，可以看出运动员是否在动作技术上存在问题，以便及时纠正，避免对运动员造成机体损伤。

2.3、对运动员的康复效果进行评估并制定个性化的康复方案

通过大数据技术对运动员在康复过程中的各项数据，如心律、睡眠质量、肌肉力量等进行分析，可有效评估运动员的康复效果。在了解运动员康复情况的基础上，可以帮助教练人员和医疗团队对于运动员制定更加个性化的康复方案，清楚其康复目标，制定科学的训练内容、强度。并通过大数据实时分析，及时调整康复方案，保证运动员的康复效果。

3、大数据时代对高校体育运动员的常规损伤预防与康复策略

3.1、合理安排训练计划，适当加强体能训练

合理安排运动员的训练计划，适当提升其在体能方面的训练是制定损伤预防与康复策略的关键。第一，科学制定训练计划。教练员应全面分析运动员身体状况、运动项目、技术要点和比赛所需要求，为运动员制定个性化的训练方案，保证运动员能够在合理的训练计划中得到最大的提高，也避免训练单一或训练过度而产生过高的损伤风险；第二，平衡能力与体能训练。在训练过程中提升运动员的平衡能力和体能是提高运动员竞技水平的重要因素，应使运动员在身心健康的状态下增强其肌肉力量、柔韧性、协调性等素质，减少损伤风险，保持良好的身体状态；第三，注重体能训练中的趣味性。运动员在体能训练时往往觉得较为枯燥，这对于运动员训练的效果来说是不利的。教练员可以通过更加多元的训练方法来增加趣味性，从而让运动员能够更加专注地投入到训练当中，愉快地完成训练，以达到更好的训练效果。

3.2、做好热身与拉伸

运动员做好热身和拉伸可以有效减少损伤风险。第一，应保证热身的正确性以及认识到热身的重要性。在训练前进行热身，可以提高运动员身体的温度、增加肌肉弹性，从而减少损伤风险。教练员可以引导运动员逐渐增加运动强度，热身活动从低等到中等，再到高等强度。热身活动应覆盖运动员的全身，让其各个部位都充分准备。如关节、肌肉、韧带等。热身也应保持一定的时间，最好在10-20min 之间，以保证运动员身体充分预热；第二，保持拉伸的正确用法以及认识到其的重要性，拉伸活动主要帮助运动员增加肌肉和关节的灵活性，应以静态拉伸为主，适当进行，避免过度拉伸。应对主要部位重点拉伸，如腿部、腰部、背部等；第三，保持教练与运动员责任共同性。在高校体育运动员的训练和康复过程中，教练与运动员都应承担相应责任，教练需制定详细科学的热身与拉伸计划，运动员应积极响应，以保证自己的身体状态达到最佳训练或康复状态。

3.3、及时对损伤情况进行诊断与治疗

在体育运动员的训练或比赛准备过程当中，损伤是不可避免的，进行损伤预防和制定科学康复策略，可以有效减少对运动员的影响。及时的诊疗可最大程度减轻运动员的痛苦，也有助于防止损伤进一步恶化。高校应完善相应医疗机制，保证运动员在受到损伤后能够得到及时诊断和治疗；完善医疗团队，保障运动员损伤诊断治疗的有效性和及时性；同时运动员也应积极配合医疗团队相应的治疗方案，并按照要求进行康复训练。

3.4、科学制定康复计划，循序渐进

制定循序渐进的康复计划是运动员身体恢复的关键，康复计划是指运动员机体损伤后，根据情况而制定相应的训练方案，以期望通过有针对性的训练恢复运动员的身体机能。在制定康复计划时应保持个性化、循序渐进、安全性原则，根据运动员实际的身体状况、损伤情况以及康复训练程度制定合理的计划，从最简单的动作开始，逐步增强训练强度和难度，让运动员的身体有一个适应的过程。保证此康复过程应在一个安全的环境下进行，避免对运动员的身体造成二次损伤。康复计划不应只局限于恢复损伤对运动员目前造成的伤害，还应考虑运动员的长期发展，结合运动员长期的发展规划，为其制定最合理的康复方案。

3.5、加强对运动员的心理调适

在对高校运动员制定损伤预防与康复策略时，不应只关注其物理层面，还应对其心理层面进行重视。运动员在面临损伤风险或已发生损伤进行康复训练时，会承受相应的心理压力，且运动员的心理状态会对训练过程和康复过程都有不小的影响。第一，可以对运动员进行个性化的心理干预。运动员在面对疼痛、挫折等一系列的心理压力时，可针对运动员不同的需求和性格特点进行心理干预，提高运动员心理韧性，帮助其更加冷静沉着的面对风险和困难；第二，可以建立心理支持网络。充分利用大数据技术，建立集成运动员、家人、教练、队友、心理医生于一体的全方位心理支持网络，让其的压力能够找到出口；第三，可通过心理健康教育，减少运动员心理压力。高校可定期开展讲座、培训等活动，减少运动员的焦虑等负面情绪，让其正确认识心理健康的重要性，从而以更加积极的态度面对体育训练和康复训练。

4、大数据在高校体育运动员损伤预防与康复策略中应用的优化

4.1、加强对数据的采集与整合

在大数据时代，数据应用对于高校体育运动员进行损伤预防和制定康复策略提供了重要资源。加强对数据的采集与整合，可以更加精准地了解运动员整个身体状态，从而为损伤预防和康复策略提供科学指导。第一，需明确采集目标，并制定更加详细的计划。数据采集应包括运动员的基本信息、训练环境数据、运动员运动数据以及生理数据等，并根据采集目标制定更加详细的采集计划，从而确保数据采集的全面性和准确性；第二，可以采用更加多元化的采集手段。在对运动员环境数据进行采集时，可通过温度、湿度、海拔等了解训练环境，分析环境因素对运动员身体状态产生的影响。在采集运动员运动数据时，可以利用高速摄像机捕捉运动员的运动轨迹，从而深入分析其动作特点，帮助运动员更好地掌握技术要领。在采集运动员生理数据时可通过穿戴式设备、生物传感器等进行；第三，可建立统一的数据平台，将不同格式、不同来源的运动员数据进行整合，保持其可比性和统一性，从而为后续的分析提供更加坚实的基础；第四，进行数据清理与预处理。在对运动员各项数据采集的过程中难免会出现重复或错误的情况，应对这些数据进行技术化处理，从而保证数据的准确性；第五，在采集数据时应注重对运动员个人隐私的保护，通过合法合理的途径采集数据，并严防数据泄露。

4.2、强化数据分析与应用

强化数据分析与应用是对高校体育运动员进行损伤预防与制定康复策略的关键。第一，需构建全面的数据采集系统。在上文中已有所提及，通过多种方式对运动员基本数据进行全面采集；第二，需强化数据整合与分析。在对运动员数据采集的基础上，有效利用大数据技术将各种数据进行统一与整合，并通过数据挖掘等更先进的分析技术，找到数据与数据之间的关联，发现规律，从而更早发现运动员潜在的损伤风险，以及制定更加科学的康复计划；第三，可制定个性化的损伤预防与康复策略，根据对不同运动员进行个性化的数据分析，制定专属个人的预防方案与康复策略。同时需注意对运动员数据库的补充和丰富，保持数据库长期动态稳定。根据数据反馈及时调整策略，让运动员始终保持最佳状态，减少损伤风险；第四，可建立数据驱动的决策支持系统。这一系统可以在对运动员数据进行采集的基础上，增添专家建议、运动员反馈等信息，帮助教练团队更加清晰地了解运动员生理以及心理状态，从而制定科学的训练计划；第五，可不断培养专业化的数据分析团队。高校在提升对运动员损伤预防与康复策略中应用大数据，还需依靠源源不断的技术性人才，所以应丰富数据分析团队，让其更好地掌握数据分析、体育学科、机器学习等多方面知识，以便更好地完成工作，提高高校体育运动效果与水平。

4.3、完善运动员的健康档案

通过大数据技术对高校体育运动员的健康档案进行完善，可以更好地帮助医疗团队和教练团队了解运动员整体状态，从而优化运动方案。第一，可建立运动员档案数据库。此数据库应包括运动员的基本信息、体检数据、训练数据、比赛数据以及康复数据等各个方面，不断收集，不断更新；第二，运用大数据技术对运动员的健康档案进行深度分析。通过对运动员健康档案各项数据的深入分析，可更好地发现数据之间的内在规律与关联，从而更深层次地揭示运动员的身体状态，通过表象看到实质。如可以通过运动员的心率、血压等数据判断出运动员是否出现疲劳状态，从而及时调整训练方案；第三，注重个性化康复方案的制定。在对运动员损伤预防重视的同时，还需注重其的康复方案。每个运动员的身体素质和康复速度有所不同，需根据运动员损伤类型、程度和身体承受度等进行科学分析，并在运动员康复的过程中实时监测其康复数据，了解这个过程中运动员身体状态的变化，从而达到运动员健康档案的进一步丰富。

4.4、提高教练与运动员的数据素质

在对高校体育运动员制定损伤预防与康复策略时，运动员与教练员的数据素质都关系着计划质量。不断提高教练员与运动员的数据素质，可以帮助其更加深入了解数据背后所反映的实质。第一，增强教练员与运动员的数据意识，让教练员与运动员认识到数据在训练过程中的重要性，不要对数据采集产生抗拒，也不要因为麻烦而忽视对数据的采集。让教练员与运动员明晰如何利用数据来进行损伤预防与制定康复策略，从而达到教练员与运动员主动进行数据收集、整理和分析的效果；第二，应提高教练员与运动员的数据处理能力。教练可以借助专业的数据分析软件来观察运动员的训练数据，从而更好地发现问题。运动员也应从穿戴设备等所采集到的数据中更加了解自己的身体状态，从而调整训练方案，以达到更好的训练效果；第三，应加强教练员与运动员的数据驱动决策。教练员与运动员在借助数据进行分析时，应不断提高自己的数据驱动能力，从而发现大数据技术的不足之处，从而完善损伤预防与康复策略；第四，可开展专业的培训与实践。高校可以定期组织相关数据技术的培训，邀请教练和运动员参加，提高其数据素养，使其更加了解数据采集分析等过程；第五，在高校中建立数据驱动的文化氛围，鼓励教练员与运动员积极利用数据作为损伤预防和康复策略过程中的支撑。