训练科学3.0：科技、AI与基础理论的融合

文摘 2024-08-27 11:20 上海

文献信息：Martin Buchheit, Paul B. Laursen. Sports Science 3.0: Integrating Technology and AI with Foundational Knowledge. Sport Performance & Science Report, 2024 Aug 12.

全球范围内竞技体育日益激烈的竞争趋势将对运动训练科学化的要求提升至了一个新的高度，2024年正处于训练科学变革的风口浪尖，训练科学3.0时代已来。训练科学领域边界的不断拓宽与重塑将为我国运动训练学科学化进程的加快推进提供借鉴与启发。

一、训练科学的演变历程

训练科学1.0（20世纪盛行）：研究重点在于训练原则、训练计划以及生理适应等，关注的是制定有效训练策略所需的基础知识。

训练科学2.0（2010-2024）：随着科技的发展，训练科学2.0应运而生。该阶段的主要特征是利用高科技监测训练负荷以满足竞技需求。2.0时代过度依赖于数据的收集以及基于证据的实践(evidence-based practices)，倾向于快速应用研究结果而没有充分考虑研究结果被发现及应用的背景。这会导致研究的误用或过度简化，造成训练理念与训练实践割裂的局面。

训练科学3.0（2024-未来）：将科技与人工智能（源于训练科学2.0）与学科基础知识（源于训练科学1.0）相结合，在由经验丰富的教练员开发的传统训练和监测框架下实现科技赋能体育。3.0时代由对基于证据的实践的单一依赖转变为采用一种更全面的以证据为参考的方法（evidence-informed approach），在纳入最新的研究成果的同时批判性地评估其与当前特定背景的相关性与适用性。这种将多种证据（包括定性研究、定量研究、专家意见、实践经验等）作为参考，综合考虑后做出决策的方法更为灵活，能够权衡多种因素、考虑不同利益相关者的意见，有利于实现训练理论与训练实践的融合共进。

图1 训练科学3.0的一个例子是"运动员系统"。它利用人工智能和基本的训练科学原则从可穿戴的数据中刻画力量与速度特征。机器学习方法定义阈值和训练区间，Athletica修改的负荷模型与HRV负荷-反应模型指导个性化训练处方的制定。

二、训练科学的现实困境

许多行业从业者对原理知识的理解浮于表面，知识的获取仅仅依赖于最新的论文以及社交媒体动态，论点的提出过度依赖于个人观点，并未在基础研究与历史实践中收获更深层次的见解。这一走捷径的方式使得行业发展低于预期。

研究与实践之间存在潜在的鸿沟。许多研究同领域的实际需求脱节并且提出的问题、分析和结论对实践者来说无关紧要，因而失去教练员及运动员的兴趣和信任；许多教练员倾向于采用他们熟悉的训练手段而忽略现有的科研成果或者因成果的实施较为复杂而不愿尝试，使得有益的研究成果无处可施。

许多研究人员对测试背后的生理机制及决定因素存在根本性的误解，在不考虑如何解决问题及可操作性的情况下将测试变量与训练负荷孤立开来，仅仅为了收集数据而去收集，阻碍了科学发现进程。

现实操作中，外部与内部负荷测量之间的差异往往被忽视，造成研究结果不准确。举例来说，GPS数据常被用来测量各个方面的训练负荷，包括肌肉骨骼应力。然而这种方法是有缺陷的，因为GPS主要测量距离等外部因素，而非肌肉和肌腱的内部应力。这会导致GPS数据与运动员实际生理需求之间存在显著差异。

三、启示与展望

从事运动训练的研究人员应提高自身学科素养与知识储备，扎根于基础研究与历史实践中以获得“巨人”的视角。与此同时应认识到科学以及现有科学认知的局限性、认识到科学的应用与科学本身同等重要，能够走出象牙塔深入训练实践一线，立足于实践应用的现实背景来展开研究，真正关注行业的发展，切实解决实际问题。

教练员在科学训练中的主体地位需要受到更多关注，其积累的宝贵经验亟于总结提炼至理论高度以便科技赋能；教练员在可操作的基础上应以更开放的姿态拥抱科研成果，不囿于传统训练模式。

应借助现代传播技术与手段，促进知识生产与转换的融合，将研究成果普及并支撑于竞技体育的广大实践人员，彰显训练科学的实践色彩。

训练科学3.0时代将先进的科学技术与由经验丰富的教练员开发出的传统训练和监测框架相结合，强调对基础理论知识的掌握，有助于实现训练科学与经验的融合、发现训练实践的真问题、提高研究结果的应用价值。

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