人工智能应用程序的有效性和设备间可靠性,用于实时评估505个方向变化测试的有效性和设备间可靠性

科学领域:

• 运动科学 运动科学 运动科学
• 生物机械分析 生物机械分析
• 体育运动中的人工智能

背景情况:

• 改变方向 (COD) 测试对于评估运动表现至关重要.
• 准确可靠的测量工具对于评估COD性能至关重要.
• 传统的电子计时门 (ETG) 是标准的,但新的移动应用程序为可访问的实时数据收集提供了潜力.

研究的目的:

• 调查Asstrapp人工智能应用程序的有效性和设备间可靠性.
• 评估应用程序在实时测量传统 (tra505) 和修改-505 (mod505) COD测试中的性能.
• 为了将Astrapp测量与标准电子计时门 (ETG) 进行比较.

主要方法:

• 25名男性体育科学学生参加了这次试验,每人完成了12个试验 (六个tra505,六个mod505).
• 使用单束ETG和两个装有Asstrapp应用程序 (APP1,APP2) 的iPhone同时记录完成时间.
• 来自300项试验的数据分析了可靠性 (变化系数,ICC) 和有效性 (相关性,一致性).

主要成果:

• 对于两种iPhone设备,Asstrapp应用程序的相对可靠性都很好 (ICC ≥ 0.91).
• 在Astrapp和ETG之间发现了几乎完美的相关性和一致性 (r = 0.97).
• 虽然tra505测试存在很小的显著差异,但总体发现支持Asstrapp的实用性.

结论:

• Asstrapp应用程序是一个有效和可靠的工具,用于实时测量tra505和mod505COD测试.
• 该应用程序为绩效评估提供了一个有希望的,可访问的替代传统计时系统.
• Asstrapp促进了在体育科学研究和实践中有效和准确的数据收集.