Педагогический контроль соревновательной деятельности высококвалифицированных спортсменов в баскетболе 3х3 на основе формализованных оценок результатов игрового процесса тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Коник Игорь Валерьевич

• Коник Игорь Валерьевич
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Коник Игорь Валерьевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ ПО ТЕМЕ ПРИМЕНЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СПОРТЕ В ПРОЦЕССЕ ПЕДАГОГИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ СОРЕВНОВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

1.1. Понятие управления соревновательной деятельностью

1.1.1. Стратегическое управление

1.1.2. Оперативное управление

1.2. Процесс принятия решений

1.2.1. Значимость математических моделей и экспертных мнений для принятия решений

1.2.2. Ошибки при принятии решений

1.3. Математические методы принятия решений

1.3.1. Классические методы принятия решений

1.3.2. Современные методы принятия решений

1.4. Применение математических методов принятий решений в спорте

1.4.1. Области применения математических методов в спорте

1.4.2. Ограничения применения математических методов в спорте

1.4.3. Интуиция и её роль при принятии решений в спорте

1.5. Аналитический процесс принятия решений

Заключение по главе

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И ОРГАНИЗАЦИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1. Методы исследования

2.1.1. Теоретический анализ и обобщение данных научно -методической литературы и источников сети «Интернет»

2.1.2. Педагогическое наблюдение

2.1.3. Опрос

2.1.4. Математические методы обработки данных

2.1.5. Педагогический эксперимент

2.2. Организация исследования

ГЛАВА 3. МЕТОДЫ ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ СОРЕВНОВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В БАСКЕТБОЛЕ 3х3

3.1. Ранжирование показателей соревновательной деятельности по их важности

3.2. Влияние игровых показателей на успешность выступления

3.2.1. Построение прогностической модели

3.2.2. Количественная оценка показателей

3.3. Анализ выступления игроков

3.3.1 Оценка полезности и выявление роли игроков в команде

3.3.2 Оценка игроков на основе комплексных показателей

Заключение по главе

ГЛАВА 4. МЕТОДЫ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ СОРЕВНОВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В БАСКЕТБОЛЕ 3х3

4.1. Текущий контроль соревновательной деятельности

4.1.1. Оценка вклада игроков на основе показателя «плюс -минус»

4.1.2. Оптимальный набор игровых действий в нападении

4.1.3. Оценка стабильности показателей игроков

4.2. Сравнение игроков (скаутинг)

Заключение по главе

ГЛАВА 5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ОБОСНОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФОРМАЛИЗОВАННЫХ ОЦЕНОК В ПРОЦЕССЕ ПЕДАГОГИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ СОРЕВНОВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В БАСКЕТБОЛЕ 3х3

5.1. Анализ командной эффективности

5.2. Анализ соревновательной деятельности

5.2.1 Команда

5.2.2 Игроки

5.3. Экспертное мнение

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А Акты внедрения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Педагогический контроль соревновательной деятельности высококвалифицированных спортсменов в баскетболе 3х3 на основе формализованных оценок результатов игрового процесса»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность. С развитием информационных технологий всё большую популярность набирает управленческий подход Data Driven Decision Making (или упрощенно data driven), что означает информационно обоснованные решения. Впервые о нём заговорили ещё в конце 1990-х годов, а его главная концепция состоит в том, что управленческие решения следует принимать, основываясь на математическом анализе цифр, а не на личном опыте или интуиции. Этот подход пришёл на смену подходу Highest Paid Person's Opinion (HiPPO), который подразумевал то, что принятие всех решений базировалось просто на мнении руководства. Такое отношение, в свою очередь, было проблемой в силу того, что управленец не всегда может быть компетентен во всех вопросах и знать абсолютно все особенности того или иного процесса. В силу этого страдала объективная оценка [85].

Согласно данных компаний, в которых широко использует данный подход, стратегия управления данными опирается на три ключевых принципа [86]:

- нельзя урезать ресурсы, т.к. для данных необходимо место хранения, а также специалисты и средства для анализа;

- необходимо умение интерпретировать получаемые результаты, для чего требуются опыт и понимание специфики отрасли;

- необходимо психологическое принятие данных, доверие к ним и готовность принимать решения на результатах анализа.

В спорте тренер, как и его помощники, являются людьми ответственными за принятие решений, касающихся действий спортивного коллектива, т.е. его функционирования. В частности, одной из задач в процессе подготовки является педагогический контроль, выражающийся в разборе игры своей команды и отдельных ее игроков и на основании этого получение выводов, направленных на выявление игровых аспектов, влияющих на повышение вероятности успешного выступления. Но обосновано определять векторы развития, выявлять неочевидные сильные или слабые стороны соперников или понимать истинные причины показанных результатов в той или иной игре у них получается далеко не

всегда. Зачастую эти умения приходят только с опытом и развитием, так называемой, игровой интуиции. Хотя, в настоящее время, существуют доступные инструменты, которые с определенной вероятностью могут дать ответы на возникающие вопросы. Более того эти ответы обычно более основательны, чем интуитивные догадки, и, соответственно, их учёт может дать больший эффект.

Все профессиональные спортивные лиги и команды, особенно в США, имеют аналитические отделы. В то же время в России, в большинстве случаев, всё сводится к просмотру, зафиксированных в протоколе цифр статистики, которые не учитывают ни значимость матча, ни время, когда итог игры уже ясен, ни то, кто кому противостоял на площадке в тот или иной момент времени, когда фиксировалась статистические показатели и многие другие игровые нюансы. Кроме того, многие оперируют абсолютными показателями, а не относительными. В итоге баскетболист, вышедший в концовке игры, когда исход уже предрешен, против «второго» состава соперника может иметь очень хорошие характеристики, тем более в пересчёте на количество сыгранных им минут. Но в этом случае, у человека, не видевшего игру, может сложиться неверное представление о том, что представляет собой этот игрок, о его силе и роли в команде.

Осознающие важность работы со статистическими показателями руководители уделяют всё больше времени тому, как эти данные использовать с наибольшей эффективностью для клуба. Так, в настоящее время, каждая команда Национальной баскетбольной ассоциации (США) использует аналитику в своей повседневной деятельности. В частности, с её помощью проводят оценку игроков и отслеживают последующее их развитие, ведут переговоры по контракту, принимают решения в игре, выбирают тактические схемы и стратегию на игру, наблюдают за состоянием игрока (функциональным, психологическим), работают с болельщиками и спонсорами, продвигают бренд клуба и т.д. Тем не менее, в полной мере, на мировой арене, такой подход применяется далеко не всеми клубами и спортивными федерациями. Следовательно, тот, кто будет

использовать в своей работе современные модели работы с данными может получить существенные преимущества перед конкурентами.

Одновременно с работой, проводимой непосредственно в командах, с каждым годом становится всё больше частных компаний, которые отслеживают поединки в командных видах спорта и по результатам просмотра предлагают многостраничные отчёты с огромным количеством всевозможных игровых показателей. Тем не менее, несмотря на изобилие данных, в Российской Федерации существует проблема, которая заключается в отсутствии современных специализированных подходов, с помощью которых можно использовать фиксируемые данные соревновательной деятельности с максимальной эффективностью, что, в свою очередь, обусловлено отсутствием научных кадров, занятых проработкой этой тематики. Кроме того, негативное влияние, затрудняющее решение данной проблемы, оказывает пассивное недоверчивое отношение к этому вопросу со стороны лиц, непосредственно занятых в спортивных клубах, управленческих органах как на региональных, так и на федеральном уровне. Об этом, например, заявлял представитель компании «InStat»1 на конференции, проводимой компанией «Яндекс» и посвященной работе со спортивной статистикой, где поднимался этот вопрос [39]. Также, необходимо отметить факт отсутствия специалистов, которые могли бы разрабатывать и внедрять такие методы в спорте, т.к. от них требуется не только знание математики, но и понимание специфики того или иного вида спорта. Конечно, нельзя не отметить факт отставания России в работе со спортивными данными от Европы и, конечно, США, где уже много лет проводятся ежегодные конференции, посвященные этим вопросам, происходит обмен опытом и информацией, регулярно выпускаются посвященные этой теме научные статьи и книги.

На сегодняшний день аналитики оперируют достаточно большим количеством разнообразных инструментов. Например, к ним относят методы

1 Компания занимается предоставлением разнообразной статистической информации в футболе, баскетболе и других командных видах спорта.

математической статистики, машинного обучения, причинно-следственный анализ, теоретико-игровое моделирование, анализ временных рядов, контент-анализ и другие [38]. Конечно, нельзя утверждать, что все эти подходы универсальны. Тем не менее, в каждом конкретном случае всегда можно подобрать наиболее приемлемый алгоритм для решения существующей задачи. В связи с этим полезно иметь представление о широком спектре инструментов и областях их применения, что сделает деятельность спортивных аналитиков более вариативной. Тем более это важно ещё и потому, что, как показывает практика, вопрос качества управленческих решений, куда относится и качество тренерских решений, в современных условиях трансформировался в вопрос обеспечения высокого качества работы информационно-аналитических подразделений.

Известно, что получаемые данные проявляют свою ценность, когда с их помощью принимаются решения. Искусство аналитической работы и заключается в том, чтобы все заинтересованные люди, от которых зависит результат и, как следствие, принятие решений, получали актуальную информацию, помогающую им в этом. Кроме того, нельзя ни обратить внимание и на то, что с некоторыми игроками проще говорить на языке цифр, при попытке показать им тенденции, появляющиеся в их игре и действиях команды [76]. В связи с чем актуальным становится разработка методов работы с данными для помощи в принятии информационно обоснованных решений в процессе педагогического контроля и управления спортивной командой на основе его результатов.

Степень разработанности проблемы. Первые успешные попытки практического применения математических подходов в процессе педагогического контроля результатов были зафиксированы в СССР ещё в 60-70-е годы ХХ века. Их использование помогло профессору В. В. Петровскому подготовить двукратного олимпийского чемпиона в спринтерском беге Валерия Борзова. Он создал математически выверенную модель бега и внедрил в процесс подготовки все свои знания в биологии. Помимо этого, более глубокий анализ показателей помог футбольному клубу «Динамо» Киев одержать победы в Кубке обладателей кубков и Суперкубке Европы [12].

В 80-е года появляются отдельные работы, связанные с прогнозированием прироста результатов [77]. Полагая, что «многие спортивные ситуации целесообразно рассматривать, анализировать и оценивать с математических позиций» профессор А.Л. Садовский предлагал, например, использовать линейное программирование для определения оптимальной расстановки игроков в баскетбольной команде [66].

В 90-е годы профессор А.А. Полозов. обращает внимание на системы рейтингов и разрабатывает на их основе различные подходы, связанные с прогнозированием и моделированием результатов, предлагает корректировки подготовки спортсмена на основе частных рейтингов по базовым компонентам для разных видов спорта, в том числе и для баскетбола [60, 61, 62]. В настоящее время он продолжает свою работу в сфере информационных технологий в области физической культуры и спорта.

Его начинание уже в XXI веке поддержал ряд других российских ученых [5, 19]. Появляются работы, посвящённые отдельным командным видам спорта, таким как футбол, мини-футбол, хоккей, волейбол [9, 10, 31, 58, 59], а также индивидуальным - плавание, единоборства [18, 62]. Вопросы баскетбола были освещены, в уже упоминавшихся ранее работах А.А. Полозова [61, 62]. Кроме него ряд статьей и пособий выпустили представители НГУ им. П.Ф. Лесгафта [2, 44, 45, 46], Московской государственной академии физической культуры [32, 40, 41, 42] и других спортивных вузов России, в которых отражены вопросы обработки статистической информации.

Вообще развитие стратегического и оперативного анализа, применяемого для поддержки педагогического контроля и управления соревновательной деятельности в командных видах спорта, подтолкнули зарубежных специалистов к исследованиям с использованием аппарата таких дисциплин как математика [106, 107], теория игр [80, 104, 105], теория исследования операций [84, 108], создание имитационных моделей [88, 96].

Однако, далеко не все из этих работ могут быть в полной мере использованы для наилучшей оценки соревновательной деятельности, так как в

предложенных в них методах не учитываются многие игровые нюансы. Определенное влияние на решение этой проблемы оказали труды таких специалистов как Дин Оливер [100] в баскетболе и Билл Джеймс [98] в бейсболе, которые предложили новые подходы в работе со статистическими данными, используя для этого новые сконструированные ими показатели. В свою, очередь, у них стали появляться последователи, которые развивали их идеи и привносили свои.

В последнее время стали появляться исследования [83, 103], в которых рассматривается возможность работы с большими объемами данных. Например, технология отслеживания игроков позволяет собирать подробную информацию об их пространственно-временных перемещениях и совершаемых действиях.

Тем не менее, данное научно-исследовательское направление совершенно недостаточно рассматривает методы педагогического контроля в баскетболе 3х3, основанные на детальном анализе статистических данных.

Сложившаяся проблемная ситуация стала следствием имеющихся противоречий между:

- необходимостью применения в процессе педагогического контроля соревновательной деятельности в баскетболе 3х3 современных методов работы с игровыми показателями и их отсутствием;

- необходимостью внедрения в процесс педагогического контроля в баскетболе 3х3 новых подходов, включающих актуальные методы работы с игровыми показателями и отсутствием планомерной работы в этом направлении.

В связи с теоретической и практической значимостью отмеченных противоречий и необходимостью их научного разрешения была определена проблема настоящего исследования, которая заключается в поиске научно обоснованных методов педагогического контроля соревновательной деятельности в баскетболе 3х3, основанных на современных алгоритмах работы с данными.

Научная значимость и недостаточная разработанность проблемы обусловили выбор темы «Педагогический контроль соревновательной

деятельности высококвалифицированных спортсменов в баскетболе 3х3 на основе формализованных оценок результатов игрового процесса».

Объект исследования - соревновательная деятельность баскетбольной команды 3х3.

Предмет исследования - педагогический контроль соревновательной деятельности баскетбольной команды 3х3 на основе формализованных оценок результатов игрового процесса.

Цель исследования. Разработка нового подхода к педагогическому контролю соревновательной деятельности высококвалифицированных баскетболистов 3х3, основанного на формализованных оценках результатов игрового процесса.

Гипотеза исследования. При постановке настоящего исследования предполагалось, что использование в процессе педагогического контроля соревновательной деятельности баскетбольной команды 3х3 формализованных оценок игровых показателей, позволит повысить эффективность её выступления и спортивных результатов.

В соответствии с целью нами были определены следующие задачи исследования:

1. Выявить актуальные математические методы поддержки принятия решений, применимые в процессе педагогического контроля соревновательной деятельности в баскетболе 3х3.

2. Разработать комплексные методы определения формализованных оценок игровых показателей для проведения педагогического контроля соревновательной деятельности в баскетболе 3х3.

3. Экспериментально обосновать эффективность использования формализованных оценок игровых показателей в процессе педагогического контроля соревновательной деятельности высококвалифицированных спортсменов в баскетболе 3х3.

Методы исследования:

1) теоретический анализ и обобщение данных научно-методической литературы и источников сети «Интернет» с целью выявления актуального

состояния и основных подходов к решению исследуемой научной проблемы, а также сбора данных о соревновательной деятельности баскетбольной команды 3х3;

2) педагогическое наблюдение, с помощью которого был получен фактический материал об игровой деятельности баскетболистов 3х3 в естественных условиях;

3) педагогический эксперимент, благодаря которому была обеспечена объективная проверка сформулированной в начале исследования гипотезы;

4) опрос, с помощью которого проводилась косвенная проверка эффективности предложенного подхода.

5) математические методы обработки данных, использующиеся для анализа данных и проверки эффективности предложенной методики.

Научная новизна результатов исследования:

- впервые разработаны комплексные методы получения формализованных оценок показателей для проведения анализа результатов игрового процесса и текущего педагогического контроля соревновательной деятельности в баскетболе 3х3;

- впервые экспериментально обоснована эффективность применения формализованных оценок игровых показателей для управления соревновательной деятельностью в баскетболе 3х3.

Достоверность научных положений подтверждается адекватностью используемых комплексных методов, соответствующих задачам и логике исследования, а также теоретической обоснованностью разработанного подхода, репрезентативностью, корректным использованием математических методов, значительным объемом экспериментальной части работы.

Положения, выносимые на защиту:

- формализованные оценки, используемые в процессе проведения педагогического контроля в баскетболе 3х3, являются надежным средством, позволяющим осуществить количественный анализ соревновательной деятельности по результатам игрового сезона;

- формализованные оценки, применяемые в процессе поведения текущего педагогического контроля соревновательной деятельности в баскетболе 3х3, позволяют получить объективные результаты для оперативного управления командой;

- принятие информационно обоснованных решений по итогам педагогического контроля соревновательной деятельности в баскетболе 3х3, базирующегося на формализованных оценках игровых показателей, повышает результаты выступления команды.

Теоретическая значимость исследования заключается в дополнении теории и методики баскетбола новыми сведениями о возможности применения формализованных оценок игровых показателей для проведения педагогического контроля, а также прогнозирования результатов в баскетболе 3х3, что является важной составляющей процесса управления соревновательной деятельностью высококвалифицированных спортсменов.

Практическая значимость исследования заключается в разработке специальных комплексных методов получения формализованных оценок результатов игрового процесса высококвалифицированных спортсменов в баскетболе 3х3. Предложено проведение на их основе итогового педагогического контроля, направленного на анализ соревновательной деятельности команды по результатам игрового сезона, а также текущего педагогического контроля в целях оперативного управления командой путем внесения корректив, как во время непосредственно игр, так и в промежутках между ними.

Результаты исследования могут быть реализованы в каждой составляющей системы спортивной подготовки, а именно: в подсистеме соревнований (оперативный контроль соревновательной деятельности), в подсистеме тренировок (корректировка тренировочного процесса с учётом анализа показателей соревновательной деятельности) и в подсистеме, повышающей эффективность функционирования соревновательной и тренировочной деятельности (разработка новых тренировочных подходов на основе результатов анализа). Кроме того, они могут быть использованы при разработке методических

рекомендаций по совершенствованию педагогического контроля соревновательной деятельности высококвалифицированных спортсменов в баскетболе 3х3, а также в практике работы кафедр спортивных игр.

Личный вклад автора. Все исследования, результаты которых изложены в диссертационной работе, получены лично соискателем в процессе научных исследований. Из совместных публикаций в диссертацию включен лишь тот материал, который непосредственно принадлежит соискателю.

Апробация и внедрение результатов исследования. Тезисы и результаты диссертационной работы были представлены на Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Баскетбол 3х3: итоги, прогнозы, ожидания» (Смоленск, 2022г.); на II Международном научном конгрессе «Ценности, традиции и новации современного спорта» (Минск, 2022г.); на II Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Инновационные технологии в спортивных играх» (Малаховка, 2023г.).

Результаты исследования внедрены в тренировочный процесс баскетбольной команды «Руна 3х3». Часть методов применялись в баскетбольных командах 3х3«МГАФК» и «МГУ».

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 9 научных статьях, в том числе в 5 статьях, вышедших в журналах из Перечня рецензируемых ведущих научных журналов и изданий.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографии и приложения. Текст работы изложен на 127 страницах машинописного текста компьютерной верстки, содержит 26 таблиц, 6 рисунков. Библиография включает 112 литературных и интернет-источников, в том числе, 24 в электронном виде и 33 на иностранных языках.

ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ ПО ТЕМЕ ПРИМЕНЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СПОРТЕ В ПРОЦЕССЕ ПЕДАГОГИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ СОРЕВНОВАТЕЛЬНОЙ

ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 1.1. Понятие управления соревновательной деятельностью

Ряд специалистов под соревновательной деятельностью понимают не только определенную систему соревнований, но и некоторую индивидуальную систему подготовки спортсмена, представляющую непосредственно сам процесс выведения его физических и спортивных способностей на требуемый уровень, что по своей сути не коррелирует с самим термином, содержащим слово «соревновательная» [17].

Другое определение говорит о том, что «соревновательная деятельность предусматривает демонстрацию и оценку возможностей спортсменов в различных видах спорта в соответствии с присущими им правилами, содержанием двигательных действий, способами соревновательной борьбы и оценки результатов» [68].

Научное определение этому термину дает Никитушкин В.Г. «соревновательная деятельность - это специфическая двигательная активность человека, осуществляемая, как правило, в условиях официальных соревнований на пределе психических и физических сил человека, конечной целью, которой является установление общественно значимых и личных результатов» [55].

В свою очередь под управлением соревновательной деятельностью следует понимать применение стратегического подхода и систематическое проведение специальных мероприятий для эффективного контроля и регулирования процессов, связанных с участием в соревнованиях или спортивных событиях. Оно включает в себя планирование, организацию, координацию, мониторинг и анализ всех аспектов, связанных с подготовкой, выполнением и оценкой результатов соревновательной деятельности.

Управление соревновательной деятельностью должно включать в себя следующие аспекты:

1. Планирование. Разработка стратегии и тактики для достижения поставленных целей. Включает в себя определение промежуточных и конечных целей, выбор методов подготовки и тренировки, а также определение ресурсов, необходимых для достижения успеха.

2. Организация. Создание оптимальной соревновательной структуры, включая формирование команды, распределение ролей и обязанностей, а также планирование логистики и участия в соревнованиях.

3. Тренировочный процесс. Разработка и реализация систематической программы тренировок, включающей физическую подготовку, тактическую подготовку, развитие навыков и улучшение техники, а также психологическую подготовку спортсменов.

4. Мониторинг и анализ. Сбор данных и оценка производительности во время соревнований и тренировок. Включает в себя анализ результатов, статистику, видео- и аудиозаписи, а также обратную связь с целью выявления слабых мест и разработки стратегий улучшения.

5. Адаптация и коррекция. Использование полученных данных и анализа для внесения изменений в тренировочные программы, тактику и стратегию, с целью повышения эффективности и достижения лучших результатов.

Цель управления соревновательной деятельностью состоит в достижении оптимальных результатов, максимизации успеха и повышении конкурентоспособности спортсменов или команды в соревновательной среде. Но спорт немыслим без стремления к высшим (абсолютным) достижениям, которые являются как бы эталоном оценки резервных возможностей, как отдельного человека, так и сообщества людей в целом, поэтому главной целью, среди прочих, конечно, является именно победа на соревнованиях. Специалисты отмечают, что её достижение складывается из последовательного решения спортсменами ряда частных задач, возникающих перед ними как в процессе подготовки, так и непосредственно во время соревнований. В связи с чем эффективное управление соревновательной деятельностью представляется важным необходимым условием для достижения наилучшего результата [69].

1.1.1. Стратегическое управление Исходя из классического определения: «Стратегическое управление - это процесс принятия и осуществления стратегических решений, центральным звеном которого является стратегический выбор, основанный на сопоставлении собственного ресурсного потенциала предприятия с возможностями и угрозами внешнего окружения, в котором оно действует. Стратегию можно рассматривать как основное связующее звено между тем, что организация хочет достичь: ее целями и линией поведения, выбранной для достижения этих целей» [47].

По аналогии, стратегическое управление соревновательной деятельностью характеризуется долгосрочным планированием, а также разработкой и реализацией имеющихся стратегий, направленных на достижение поставленных целей и обеспечение конкурентоспособности в соревновательной среде.

Первым пунктом в процессе стратегического управления соревновательной деятельностью, обычно, является исследование современного состояния и имеющихся тенденций, происходящих в спорте целом и конкретном виде спорта, в частности. К ним можно отнести изменения регламентов и правил, какие-либо технические и технологические инновации, новые подходы и методики и другие факторы. Так учет изменяющихся условий и требований в соревновательной среде, а также применение инновационных подходов и технологий способствует улучшению конкурентоспособности. Это может включать внедрение новых методик тренировок, применение аналитических инструментов и технологий, разработку новых тактических приемов или стратегий, а также приспособление к изменениям правил и требований соревнований.

Далее, исходя из имеющихся сведений и результатов анализа предполагается планирование стратегических целей. На этом этапе происходит уже чёткое определение конкретных целей, которые должны быть не только измеримы, но и достижимы. В виде целей можно установить, например, достижение определенного рейтинга или его улучшение (шахматы, шашки, го и др.), достижение определенного уровня по каким-то игровым показателям

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Коник Игорь Валерьевич, 2025 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Айвазян, С.А. Методы эконометрики: учебник / С. А. Айвазян. - М.: Магистр : ИНФРА-М, 2010. - 512 с.

2. Анализ соревновательной деятельности игроков периметра в современном баскетболе / Б. Е. Лосин, Т. С. Абрикосова, К. А. Кожемякин [и др.] // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. - 2019. - № 4(170). - С. 196200. - EDN LYMZMP.

3. Андреев, А. А. Применение генетических алгоритмов при оптимизации нелинейных функций // Вестник российских университетов. Математика. 2009. №5-2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-geneticheskih-algoritmov-pri-optimizatsii-nelineynyh-funktsiy (дата обращения: 22.12.2021).

4. Андрейчиков, А. В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике : учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности "Информационные системы в экономике" / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. - Москва : Финансы и статистика, 2000. - 363 с. : ил., табл. - ISBN 5-279-02188-1.

5. Афанасьев В. В., Непряев И. Н. Математическая статистика в спорте // Ярославский педагогический вестник. 2005. №2. URL: https://cyberleninka.rU/article/n/matematicheskaya-statistika-v-sporte (дата обращения: 12.03.2022).

6. Барсегян, А. А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining : учебное пособие / А. А. Барсегян. - Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2004. - 30 с.

7. Башлыков А.А. Концепция построения перспективных корпоративных информационных систем поддержки принятия решений в управлении и бизнесе // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, 2010. №. 3. С. 11-21.

8. Богданова Е.Л. Оптимизация в проектном менеджменте: линейное программирование: учебное пособие / Е.Л. Богданова, К.А. Соловейчик, К.Г. Аркина. - СПб.: Университет ИТМО, 2017. - 165 с.

9. Болдырева, В.Б. Модельно-целевой подход к построению спортивной подготовки в игровых видах спорта / Болдырева В.Б., Кейно А.Ю. // Вестник Тамбовского университета. Серия Гуманитарные науки. Тамбов, 2017. Т. 22. Вып. 4 (168). С. 87-96. DOI: 10.20310/1810-0201-2017-22-4(168)-87-96.

10. Брехова Л. Л., Соколовская Л. В., Ахметзянов А. Р., Миргалимов Ф. Ф. Оценка результативности ближайшего матча в игровом виде спорта // Ученые записки университета Лесгафта. 2019. №7 (173). - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-rezultativnosti-blizhayshego-matcha-v-igrovom-vide-sporta-1 (дата обращения: 28.11.2021).

11. Будума, Н. Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения / Н. Будума, Н. Локашо. -Москва : Манн, Иванов и Фербер, 2019. - 304 с. - ISBN 978-5-00146-472-3.

12. Валентин Петровский: ученый или тренер? // Платформа S10.run : сайт. - URL: https://dzen.ru/media/id/5a02128555876bd5d19ea640/valentin-petrovskii-uchenyi-ili-trener-5d1b229d6099c600ae083e7e (дата обращения: 11.11.2021).

13. Вартанов, С. А., Ивин Е. А.. Прикладная теория игр для экономистов. - Вологда: ВолНЦ РАН, 2020. - 283 с.: ил., табл.

14. Введение в анализ временных рядов : учебное пособие для вузов / Н. В. Артамонов, Е. А. Ивин, А. Н. Курбацкий, Д. Фантаццини ; Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, Московская школа экономики, Кафедра эконометрики и математических методов экономики. -Вологда : ВолНЦ РАН, 2021. - 134 с.: ил., табл. - ISBN 978-5-93299-496-2.

15. Вертель А. В. Особенности управления соревновательной деятельностью в спортивных играх // Pedagogics, psychology, medical-biological problems of physical training and sports. 2007. №11. URL:

https://cyberleninka.m/article/n/osobennosti-upravleniya-sorevnovatelnoy-deyatelnostyu-v-sportivnyh-igrah (дата обращения: 10.11.2021).

16. Войтенко, А. И. Организация, управление и администрирование в социальной работе : Учебник пособие / А. И. Войтенко, Е.И. Комаров. - Москва : РИОР, 2012. - 255 с. - ISBN 978-5-369-00549-1.

17. Гаевская, О. В. Система соревновательной деятельности юных спортсменов / О. В. Гаевская, А. В. Лотоненко // Центральный научный вестник. -2018. - Т. 3, № 7. - С. 27-29.

18. Гречанников, В. Н. Прогноз спортивных достижений в плавании : учебное пособие / В. Н. Гречанников. - Цифровая книга. - Волгоград : Бибком, 2011. - 50 с.

19. Губа, В. П. Методы математической обработки результатов спортивно-педагогических исследований: учеб. -метод. пособие / В. П. Губа, В. В. Пресняков. - М.: Человек, 2015. - 288 с

20. Губа, В.П. Теория и методика футбола: учебник [Электронный ресурс] : учеб. / В.П. Губа, А.В. Лексаков. — Электрон. дан. — Москва : Советский спорт, 2013. - 536 с.

21. Доросинский, Л.Г. Основы теории принятия решений и ее применение для оптимальной обработки сигналов в РСА : учебное пособие / Л.Г. Доросинский, Н.В. Папуловская. - Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2018. - 204 с. - ISBN 978-5-7996-2483-5.

22. Дэвенпорт, Т. О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные / Т. Дэвенпорт, К.Д. Хо. - Москва : Манн, Иванов и Фербер, 2014. - 280 с. - ISBN 978-5-00057-118-7.

23. Евдокимов И. А., Солодовников В. И., Филипков С. В. Использование деревьев решений для интеллектуального анализа данных и извлечения правил из нейронных сетей // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2012. №15. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-dereviev-resheniy-dlya-intellektualnogo-analiza-dannyh-i-izvlecheniya-pravil-iz-neyronnyh-setey. (дата обращения: 18.11.2021).

24. Ежова, А.В. Подготовка к сдаче государственного экзамена студентов специализации волейбол: методические рекомендации / А.В. Ежова. - Воронеж: ФГБОУ ВО «ВГИФК», 2019. - 70 с.

25. Значимость статистических показателей в баскетболе 3х3 для прогнозирования результата / Коник И.В., Лаптев А.В. - Текст (визуальный): непосредственный // Баскетбол 3х3: итоги, прогнозы, ожидания. Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием. Смоленск, 2022. С. 39-42.

26. Ивойлов, А. В. Волейбол : Учебник пособие / А. В. Ивойлов. - Минск : Выш. школа, физ. воспитания, 1979. - 192 с.

27. Информационно-аналитическое обеспечение игровых видов спорта в россии и мире / Коник И.В., Лаптев А.В. - Текст (визуальный): непосредственный // Ценности, традиции и новации современного спорта. Материалы II Международного научного конгресса. В 3-х частях. Редколлегия: С.Б. Репкин (гл. ред.), Т.А. Морозевич-Шилюк (зам. гл. ред.) [и др.]. Минск, 2022. С. 74-79.

28. Канеман, Д. Думай медленно... решай быстро / Д. Канеман. - Москва : АСТ, 2020. - 704 с. - ISBN 978-5-17-133477-2.

29. Картаев, Ф. Введение в эконометрику: учебник. - М.: Экономический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова, 2019. - 472 с. - ISBN 978-5-906932-22-8.

30. Клещев, Ю. Н. Волейбол / Ю. Н. Клещев. - Москва : Физкультура и спорт, 2005. - 400 с. - ISBN 5-278-00740-0.

31. Количественный анализ выполнения обманных движений и их эффективности при выполнении нападающих ударов у сильнейших волейболистов мирового волейбола / О. В. Николаева, Б. Е. Лосин, Д. А. Попов, А. Д. Помыканова // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. - 2018. - № 7(161). - С. 202-206. - EDN XUTLHF.

32. Коник, И. В. Динамика выступлений мужской сборной России по баскетболу / И. В. Коник, А. А. Мамедова // Современные подходы в подготовке баскетболистов и волейболистов : Материалы Всероссийской научно -практической конференции с международным участием, Малаховка, 05-07

октября 2016 года / Министерство спорта Российской Федерации; Московская государственная академия физической культуры. - Малаховка: Московская государственная академия физической культуры, 2017. - С. 75-84. - ББК УКиСХБ.

33. Коник, И. В. Использование индексов влияния для оценки выступления баскетболистов / И. В. Коник, А. В. Лаптев // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. - 2020. - № 7(185). - С. 171-177. - Б01: 10.34835/1БВП.2308-1961.2020.7.

34. Коник, И. В. Использование показателей соревновательной деятельности для подбора игроков / И. В. Коник, М. В. Старцев, Н. Э. Падун // Инновационные технологии в спортивных играх : Материалы II всероссийской научно-практической конференции с международным участием, Малаховка, 0102 марта 2023 года / Министерство спорта российской федерации Московская государственная академия физической культуры. - Малаховка: Московская государственная академия физической культуры, 2023. - С. 85-91. - ББК ХКУРИМ.

35. Коник, И. В. Программное обеспечение и оборудование в спорте : учебно-методическое пособие / И. В. Коник, А. В. Лаптев ; Московская государственная академия физической культуры. - Малаховка, 2021. - 89 с. : ил. -Библиогр.: С. 83-89.

36. Коник, И.В. Алгоритм определения полезности игрока и его роли в баскетбольной команде 3х3 / Коник И.В., Лаптев А.В. - Текст (визуальный) : непосредственный // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. 2022. № 11 (213). С. 268-272.

37. Коник, И.В. Эвристический подход нахождения функции броскового навыка баскетболиста / Коник И.В., Лаптев А.В. - Текст (визуальный) : непосредственный // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. 2022. № 11 (213). С. 272-276.

38. Конотопов, П. Ю. Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы / П. Ю. Конотопов, Ю. В. Курносов. -Москва : РУСАКИ, 2004. - 512 с.

39. Конференция «Большие данные в большом спорте»: сайт [Видеозапись]. - Москва, 2018 - URL: https://www.youtube.com/watch?v=Bmz_K4fweuM (дата обращения 04.09.2022).

40. Лаптев, А. В. Анализ результатов игр баскетбольной команды с участием лидера и в условиях его отсутствия / А. В. Лаптев, И. В. Коник, Д. П. Семенас ; Московская государственная академия физической культуры. - Текст (визуальный) : непосредственный // Ученые записки университета имени П. Ф. Лесгафта. - 2019. - № 8 (174), ч. 1. - С. 136-140.

41. Лаптев, А. В. Инструменты анализа соревновательной деятельности баскетболистов : учебное пособие / А. В. Лаптев, И. В. Коник ; Московская государственная академия физической культуры. - Малаховка, 2020. - 124 с. -Библиогр.: с. 116-119. - ISBN 978-5-00063-040-2.

42. Лаптев, А.В., Рассудихин Е.А. Количественный анализ в спорте: краткая история, проблемы и перспективы: сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции (Оренбург, 23 января 2019 г.). - Стерлитамак: АМИ, 2019. - 263 с.

43. Ли С. Модели, методы и алгоритмы больших данных и интеллектуальный анализ данных // Актуальные исследования. 2022. №30 (109). С. 17-20. URL: https://apni.ru/article/4418-modeli-metodi-i-algoritmi-bolshikh-dannikh (дата обращения 04.01.2022).

44. Лосин, Б. Е. Анализ соревновательной деятельности квалифицированных баскетболистов / Б. Е. Лосин // Совершенствование научных основ физического воспитания и спорта : сборник научных трудов / Комитет по физической культуре и спорту при совете министров РСФСР, государственный ордена Ленина и ордена Красного Знамени институт физической культуры имени П.Ф. Лесгафта. - Ленинград, 1981. - С. 86-88. - EDN WJRDET.

45. Лосин, Б. Е. Особенности динамики показателей соревновательной деятельности у высококвалифицированных баскетболистов в период с 1986 по 2015 гг / Б. Е. Лосин, Е. Р. Яхонтов, С. Н. Елевич // Материалы итоговой научно -практической конференции профессорско-преподавательского состава Национального государственного Университета физической культуры, спорта и здоровья им. П.Ф. Лесгафта, Санкт-Петербург, за 2017 г., посвященной Дню российской науки, Санкт-Петербург, 08-28 февраля 2018 года / Национальный государственный университет физической культуры, спорта и здоровья им. П.Ф. Лесгафта, Санкт-Петербург. Том Часть 1. - Санкт-Петербург: Без издательства, 2018. - С. 65-67. - EDN OWCANX.

46. Лосин, Б. Е. Регистрация и оценка соревновательной деятельности баскетболистов высокой квалификации / Б. Е. Лосин, С. Н. Елевич // Физическая культура студентов : Материалы 57-й межвузовской научно-методической конференции по физическому воспитанию студентов высших учебных заведений Санкт-Петербурга, Санкт-Петербург, 11 июня 2008 года / Под научной редакцией С.С. Крючека. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный морской технический университет, 2008. - С. 182-183. - EDN FGXDCF.

47. Маврина, И. Н. Стратегический менеджмент : учебное пособие / И. Н. Маврина. - Екатеринбург : УрФУ, 2014. - 132 с.

48. , В.И. Математические методы принятия решений: учебное пособие / Малыхин В.И., Моисеев С.И. - Воронеж: ВФ МГЭИ, 2009. - 102 с.

49. Маркс, К. Капитал. Критика политической экономии. Том 1. Книга 1. Процесс производства капитала / К. Маркс. - Москва : МИФ, 2016. - 1200 с. -ISBN 978-5-00100-148-5.

50. Махов, С. Ю. Оперативное управление тренировочным процессом // Наука-2020. 2019. №3 (28). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/operativnoe-upravlenie-trenirovochnym-protsessom (дата обращения: 10.09.2021).

51. Методы статистического анализа для прогноза ставок на спорт // Analytics Smart Bets : сайт. - URL:

https://gamblingsupport.ru/metodi_statisticheskogo_analiza_dlya_prognoza_stavok_na_ sport (дата обращения: 13.09.2021).

52. Миллер, А.С. Применение математики в адаптивной физической культуре // Материалы X Международной студенческой научной конференции «Студенческий научный форум» URL: https://scienceforum.ru/2018/article/2018003829 (дата обращения: 12.10.2021).

53. Наскалов, В.М. Системно-структурный подход к физическому воспитанию студентов // Слобожанський науково-спортивний вюник. - 2002. - №5

- С. 44-46.

54. Нейронные сети, перцептрон // ИТМО : сайт. - URL: https://neerc.ifmo.m/wiki/mdex.php?titie=НейронньIе_сети,_перцептрон (дата обращения: 11.02.2022).

55. Никитушкин, В. Г. Спорт высших достижений. Теория и методика. Учебное пособие / В. Г. Никитушкин, Ф. П. Суслов. - Москва : Спорт, 2018. - 320 с. - ISBN 978-5-9500178-0-3.

56. Николенко, С. И. Основы теории байесовских сетей / С. И. Николенко, А. В. Сироткин, А. Л. Тулупьев. - Санкт-Петербург : СПбГУ, 2019. -400 с. - ISBN 978-5-288-05892-9.

57. Перфильев, Д. А. принятия решений : учебное пособие / Д. А. Перфильев, К. В. Раевич, А. В. Пятаева ; Сиб. федер. ун -т, Ин-т космич. и информ. технологий. - Красноярск : СФУ, 2018. - 134 с. : ил., схемы. - Библиогр.: с. 125134. - 100 экз. - ISBN 978-5-7638-4011-7.

58. Петрунин Ю.Ю., Рязанов М.А. Как выиграть мировой чемпионат. Методы математической статистики в управлении национальным футболом. -М.:МАКС Пресс, 2015. - 56 с. - ISBN 978-5-317-04963-8.

59. Полозов, А. А Рейтинг в хоккее? Так ли точны тренерские оценки? / А. А Полозов, Е. Г. Шурманов // Теория и практика физической культуры. - 2012.

- № 5. - С. 43-48.

60. Полозов, А. А. Информационная модель управления соревновательной деятельностью : автореферат дис. ... доктора педагогических наук : 13.00.04 / Сиб. гос. акад. физ. культуры. - Омск, 2003. - 49 с.

61. Полозов, А.А. Интерпретация полученных результатов системой рейтинга в игровых видах спорта // Олимпизм. Олимпийское движение и олимпийское образование: Сборник тезисов докладов. - Екатеринбург: УГТУ, 1998 - С. 51-52.

62. Полозов, А.А. Система рейтинга в игровых видах спорта и единоборствах : монография / А.А. Полозов. - Екатеринбург : Изд-во УГТУ-УПИ, 1995. - 110 с.

63. Радченко И.А, Николаев И.Н. Технологии и инфраструктура Big Data: Учебное пособие - Санкт-Петербург: Университет ИТМО, 2018. - 55 с.

64. Рашид, Тарик. Создаем нейронную сеть. : Пер. с англ. — СПб. : ООО "Альфа-книга", 2017. — 272 с. : ил. — Парал. тит. англ. - ISBN 978-5-9909445-7-2

(рус).

65. Савенков, П. А. Использование методов и алгоритмов машинного обучения в системах поддержки принятия управленческих решений // Известия ТулГУ. Технические науки. 2019. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-metodov-i-algoritmov-mashinnogo-obucheniya-v-sistemah-podderzhki-prinyatiya-upravlencheskih-resheniy-1 (дата обращения: 18.10.2021).

66. Садовский, А.Л Математика и спорт // Садовский А.Л, Садовский Л.Е. - М.: Наука, 1985. - 192 с.

67. Синицын Е. В. Модель системы поддержки принятия решений на финансовых рынках для предприятий на основе вероятностного анализа и машинного обучения / Е. В. Синицын, А. В. Толмачев // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. — 2019. — Т. 18. — № 3. — С. 378-393.

68. Содержание и особенности соревновательной деятельности // Физическая культура и спорт : сайт. - URL: https://fkis.ru/page/1/171.htm (дата обращения: 15.09.2022)

69. Спортивные игры: Техника, тактика, методика обучения: Учеб. для студ. высш. пед. учеб. заведений / Ю.Д.Железняк, Ю.М.Портнов, В.П.Савин, А.В.Лексаков; Под ред. Ю.Д.Железняка, Ю.М.Портнова. - 2-е изд., стереотип. -М.: Издательский центр «Академия», 2004. - 520 с.

70. Стюарт И., Величайшие математические задачи / Иэн Стюарт; Пер. с англ. - М.: Альпина нон-фикшн, 2015. - 460 с. - ISBN 978-5-91671-318-3.

71. Тебекин, А. В. Методы принятия управленческих решений : учебник для вузов / А. В. Тебекин. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. - 431 с. -(Высшее образование). - ISBN 978-5-534-03115-7. - Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. -URL: https://urait.ru/bcode/510844 (дата обращения: 11.03.2022).

72. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко,И. И. Холод. - 2-е изд., перераб. и доп. - СПб.: БХВ-Петербург, 2007. - 384 с.: ил. - ISBN 5-94157-991-8

73. Физкультурно-спортивные сооружения. Под общей редакцией Аристовой Л.В.- Москва: Издательство "СпортАкадемПресс". 1999. - 536 с. ил.

74. Хайруллин Р. З. Применение метода байесовских сетей для установления причинно-следственных связей // Известия ТулГУ. Технические науки. 2022. №3. URL: https://cyberlenmka.ru/artide/n/primenenie -metoda-bayesovskih-setey-dlya-ustanovleniya-prichinno-sledstvennyh-svyazey (дата обращения: 21.04.2022).

75. Храмов, А. Г. Методы и алгоритмы интеллектуального анализа данных: учеб. пособие / А.Г. Храмов. - Самара: Изд-во Самарского университета, 2019. - 176 с.: ил.

76. Ценности, традиции и новации современного спорта : материалы II Междунар. науч. конгр., Минск, 13-15 окт. 2022 г. : в 3 ч. / Белорус. гос. ун-т физ. культуры ; редкол.: С. Б. Репкин (гл. ред.), Т. А. Морозевич-Шилюк (зам. гл. ред.) [и др.]. - Минск : БГУФК, 2022. - Ч. 2. - 473 с.

77. Шапошникова, В. И. Индивидуализация и прогноз в спорте. / В. И. Шапошникова. - Москва : Физкультура и спорт, 1984. - 158 с.

78. Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Классификация,регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R [Электронный ресурс]. URL: https://ranalytics.github.io/data-mining (дата обращения: 21.05.2022).

79. Шумков, М. М. Использование коэффициента вариации для определения стабильности выступления игроков в баскетболе 3х3 / М. М. Шумков, И. В. Коник, А. В. Лаптев // Актуальные вопросы физической культуры и спорта : Материалы VI Научно-практической конференции студентов факультета магистерской подготовки международным участием, Малаховка, 25 апреля 2023 года / Министерство спорта Российской Федерации Московская государственная академия физической культуры. Том Выпуск VI. - Малаховка: Московская государственная академия физической культуры, 2023. - С. 357-361. - EDN YGQMQQ.Alvarado M., Rendon, A.Y. Nash equilibrium for collective strategic reasoning // Expert Systems with Applications. V.39, P.12014-12025. DOI: 10.1016/j.eswa.2012.03.050.

80. Alvarado M., Rendon, A.Y. Nash equilibrium for collective strategic reasoning // Expert Systems with Applications. V.39, P.12014-12025. DOI: 10.1016/j.eswa.2012.03.050.

81. Annis D. H. Optimal End-Game Strategy in Basketball // Journal of Quantitative Analysis in Sports. 2006. V.2. №2. DOI: 10.2202/1559-0410.1030.

82. Apgar V. A. Proposal for a New Method of Evaluation of the Newborn Infant // Anesthesia & Analgesia. 2015. №120. Р.1056-1059. DOI:10.1213/ANE.0b013e31829bdc5c.

83. Baca A., Supola B., Hoch T. The role of secondary assists in basketball -an analysis of its characteristics and effect on scoring // International Journal of Performance Analysis in Sport. 2022. V.22. Р.261-276. DOI: 10.1080/24748668.2022.2039090.

84. Baker R.D., McHale I.G. Forecasting exact scores in National Football League games // International Journal of Forecasting. 2013. V.29. P. 122-130. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2012.07.002.

85. Data-Driven Decision Making: Beware of the HIPPO Effect! // Forbes : сайт. - URL: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/10/26/data-driven-decision-making-beware-of-the-hippo-effect/?sh=13808af080f9 (дата обращения:

19.10.2021).

86. Brynjolfsson E., Hitt L., Kim H. Strength in Numbers: How Does Data-Driven Decisionmaking Affect Firm Performance? // SSRN Electronic Journal 1. 2011. DOI: 10.2139/ssrn.1819486.

87. Dawes R. M., Faust D., Meehl P. E. Clinical versus actuarial judgment // Science. 1989. V.243. №4899. P.1668-1674. - URL: https://www.jstor.org/stable/1703476?origin=JST0R-pdf (дата обращения:

19.04.2022).

88. Deutsch S.J., Bradburn P.M. A simulation model for American football plays // Applied Mathematical Modelling. 1981. V.5, P.13-23. DOI: 10.1016/0307-904X(81)90053-6.

89. Developing a Cross-Product Analytic: Kidd Score // Squared Statistics: Understanding Basketball Analytics : сайт. - URL: https://squared2020.com/2017/10/13/developing-a-cross-product-analytic-kidd-score/ (дата обращения: 19.06.2022).

90. Experts vs. Algorithms: A View // Towards Data Science : сайт. - URL: https://towardsdatascience.com/experts-vs-algorithms-a-view-ea0951211f8f (дата обращения: 11.04.2022).

91. Features // Kinovea : сайт. - URL: https://www.kinovea.org/features.html (дата обращения: 11.11.2021).

92. Frei F.X., Perlberg M.T. Discovering Hidden Gems: The Story of Daryl Morey, Shane Battier, and the Houston Rockets (B) // Harvard Business School Case 610-038. 2010. № 1.

93. Game Management // Langton Green Community Sports Assocation Ltd : сайт. - URL: https://coaches.langtongreencsa.org.uk/articles/game-management/ (дата обращения: 16.10.2021).

94. Game management for coaches // Basketball AUS Coaches : сайт. - URL: https://coach.basketball.net.au/game-management-for-coaches/ (дата обращения: 17.10.2021).

95. Gawande A. The Checklist Manifesto - How to Get Things Right // Journal of Nursing Regulation. 2011. V.1. №64. D0I:10.1016/S2155-8256(15)30310-0.

96. Gonzalez A.J, Gross D.L. Learning tactics from a sports game-based simulation // International Journal in Computer Simulation. 1995. V.5. P. 127-148.

97. Haigh J., Uses and limitations of mathematics in sport // IMA Journal of Management Mathematics. 2009. V.20. P.97-108. D0I:10.1093/imaman/dpn024.

98. James B. The New Bill James Historical Baseball Abstract // Simon & Schuster. 2010. - 1024 p. - ISBN 9781439106938.

99. Meehl P. E. When Shall We Use Our Heads Instead of the Formula? // Journal of Counseling Psychology. 1957. V.4, P.268-273.

100. Oliver D. Basketball on Paper: Rules and Tools for Performance Analysis // Potomac Books, Lincoln, NE. 2004. - 392 p. - ISBN 978-1574886887.

101. Rendon A.Y., Rodriguez Palacio R. & Alvarado M. Analysis of Strategies in American Football Using Nash Equilibrium // Artificial Intelligence: Methodology, Systems, and Applications. Lecture Notes in Computer Science. 2014. №8722. P. 286294. D0I:10.1007/978-3-319-10554-3_30.

102. Schlepütz V., Sonnabend H. A note on Nash equilibrium in soccer. // FernUniversität in Hagen. 2007. V.403.

103. Shea S. M. Basketball Analytics: Spatial Tracking // CreateSpace Independent Publishing Platform, Scotts Valley, CA. 2014. - 194 p. - ISBN 9781503236271.

104. Sindik J., Vidak N. Application of Game Theory in Describing Efficacy of Decision Making in Sportsman's Tactical Performance in Team Sports // Interdisciplinary Description of Complex Systems. 2008. V.6. P. 53-66.

105. Skinner B. The Price of Anarchy in Basketball // Journal of Quantitative Analysis in Sports. 2010. V.6. D0I:10.2202/1559-0410.1217.

106. Skinner B. Scoring Strategies for the Underdog: A General, Quantitative Method for Determining Optimal Sports Strategies // Journal of Quantitative Analysis in Sports. 2011. V.7. DOI: 10.2202/1559-0410.1364.

107. Skinner B. The Problem of Shot Selection in Basketball // Public Library of Science. 2012. V.7. №1. P. e30776. D0I:10.1371/journal.pone.0030776.

108. Song C., Boulier B.L., Stekler H.O. The comparative accuracy of judgmental and model forecasts of American football games // International Journal of Forecasting. 2007. V.23, P. 405-413. D0I:10.1016/j.ijforecast.2007.05.003.

109. Team Rules and Discipline // World Association of Basketball Coaches : сайт. - URL: https://wabc.fiba.com/manual/level-2/l2-team/3-management/3-1-team-rules-and-discipline/ (дата обращения: 16.09.2021).

110. Tversky A., Kahneman, D. Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases // Science. 1974. V.185, №4157, P. 1124-1131. DOI: 10.1126/science.185.4157.1124.

111. Van Veen F., Leijnen S.. The Neural Network Zoo // Proceedings. 2020. V.47. DOI:10.3390/proceedings47010009.

112. When to Act on a Correlation, and When Not To // Harvard Business Review : сайт. - URL: https://hbr.org/2014/03/when-to-act-on-a-correlation-and-when-not-to (дата обращения: 19.10.2021).

УТВЕРЖДАЮ

Заместитель исполнительного директора АНОПБК«Руна» Зайцева Е.П.

АКТ ВНЕДРЕНИЯ

Мы, нижеподписавшиеся, составили настоящий акт в том, что в период 2 2023 годов в баскетбольной команде 3x3 «Руна» была внедрена методика управления соревновательной деятельностью, основанная на формализованных оценках игровых показателей, разработанная на кафедре теории и методики спортивных игр Московской государственной академии физической культуры, тренером Коником

Игорем Валерьевичем.

От внедрения разработанной методики получен положительный эффект, заключающийся в достижении командой высоких результатов - выигрыш двух турниров в сезоне 2022-2023 годов (Суперкубок России и международный турнир United Continental League) и трех турниров в текущем сезоне 2023-2024 годов (Кубок России, Суперкубок России, Grunis Cup).

Автор-разработчик

«

коник ¿/, В.

/3 ,> <jpe&pas-R 20 ¿4 г.