Влияние алгоритмизации обучения базовым ударам в тхэквондо на техническую подготовленность спортсменов 12-14 лет

ˑ: 

Кандидат педагогических наук, доцент Г.И. Семёнова1
Кандидат педагогических наук, доцент И.В. Еркомайшвили1
Аспирант Г.А. Рябов1
1Уральский федеральный университет им. первого президента России Б. Н. Ельцина, Екатеринбург

Цель исследования – разработка и внедрение алгоритма обучения, способствующего улучшению техники выполнения базовых ударов у тхэквондистов WTF.
Методика и организация исследования. Основным методом исследования педагогического эксперимента являлось тестирование техники базовых ударов. В эксперименте принимали участие 20 тхэквондистов 12-14 лет г. Екатеринбурга. Была разработана методика алгоритмического подхода, по которой экспериментальная группа тренировалась на протяжении 3 месяцев. Данная методика предполагала поэтапное обучение, где каждый этап представляет собой определенный блок действий, направленный на формирование и совершенствование двигательного навыка. Весь алгоритм делился на фазы (подготовительная, первичное разучивание, закрепление и совершенствование). Фазы делились на шаги (более подробное разучивание, при котором в случае появления ошибки в выполнении элемента в ударе следует вернуться к предыдущему шагу).
Результаты исследования и выводы. В результате проведенного исследования в экспериментальной группе улучшилась техника таких базовых ударов: прямой удар впередистоящей ногой (ап чаги), боковой удар сзади стоящей ногой (доле чаги), удар с разворота на 180° (тит хурио чаги). Таким образом, экспериментально доказана эффективность алгоритмизации как средства оптимизации обучения базовым ударам тхэквондистов.

Ключевые слова: алгоритмизация, тренировочный процесс, техническая подготовленность, базовые удары, тхэквондо WTF.

Использованная литература

  1. Рапопорт Л.А. Алгоритмизация в технической подготовке юных конькобежцев на этапе начальной спортивной специализации: дис. … канд. пед. наук 13.00.04. / Л.А. Рапопорт. – Омск, 1987. – 196 с.
  2. Рогожников М.А. Обучение юных тхэквондистов безопорным сложно-координационным техническим действиям: дис. ... канд. пед. наук: 13.00.04. / М.А. Рогожников. – Спб., 2016. – 187 с.
  3. Симаков А.М. Актуальные вопросы подготовки в тхэквондо на начальном этапе учебно-тренировочного процесса / А.М. Симаков, С.Е. Бакулев, В.А. Чистяков // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. – 2014. – №1 (107). – С. 148-150.
  4. Huipeng L. Martial Arts Competitive Decision-Making Algorithm Based on Artificial Intelligence. Journal of Sports Engineering and Technology. 2021. V. 235. No. 4. Pp. 513-528.
  5. Pedro C. Cyber-Physical System for Evaluation of Taekwondo Athletes. Machines. 2023. V. 11. No. 2. Pp. 234-240.
  6. Abhariana S.E., Abdolvand N., Abharianc T.E., Memari Z. Performance prediction of taekwondo athletes using machine learning. Journal of Sports Analytics. 2023. V. 9. No. 3. Pp. 378-389.
  7. Wang P. Evaluation and analysis of effectiveness and training process quality based on an interpretable optimization algorithm: The case study of teaching and learning plan in taekwondo sport. Applied Artificial Intelligence. 2023. V. 37. No. 1. Pp. 2189667.
  8. Shin M., Lee D., Chung A. Kang Y. When Taekwondo Meets Artificial Intelligence. The Development of Taekwondo Techniques. Sports Technology. 2023. V. 7. No. 1. Pp. 45-60.