Публикации автора

Цель исследования: разработать и научно обосновать архитектуру персонализированной системы спортивной тренировки по пауэрлифтингу на основе искусственного интеллекта и экспериментально доказать эффективность её внедрения.

Методы и организация исследования. Исследование выполнено на базе двух вузов с 48 пауэрлифтерами мужского пола 18-23 лет различной спортивной квалификации, разделённых на ЭГ и КГ. В работе использовались следующие методы исследования: теоретический анализ литературы, структурно-функциональное моделирование и педагогический эксперимент, методы экспертной оценки и математической статистики. Для интеллектуального сопровождения применялся сервис ChatGPT с доступом к GPT-5 Plus и возможностями компьютерного зрения для анализа видеозаписей приседа, жима лёжа и становой тяги и формирования отчётов.

Результаты исследования и их обсуждение. Разработана модель замкнутого контура (сбор данных – интеллектуальный анализ в ChatGPT – интерпретируемый отчёт и рекомендации – тренировочный цикл – повторная коррекция), включающая целевой, технологический, содержательный и результативный блоки. Интеллектуальные отчёты обеспечивали фазовый разбор техники и «триггеров» ошибок (траектория грифа, стабильность корпуса и таза, фазность, темп, признаки утомления) и связывали выявленные нарушения с вероятными причинами и средствами коррекции. По итогам эксперимента ЭГ продемонстрировала более высокий прирост суммы в троеборье по трем видам по сравнению с КГ, различия между группами были статистически значимыми (χ², p<0,05). Наибольший эффект получен у спортсменов I-II разрядов, что указывает на эффективность ИИ-сопровождения на этапе активного формирования техники и силовой базы.

Заключение. Интеграция ИИ-сопровождения в тренировочный процесс пауэрлифтеров повышает эффективность подготовки и подтверждается экспериментальными данными, полученными в исследовании.