Цифровая трансформация управления университетским спортом через платформенные решения аналитики данных и искусственный интеллект для персонализации тренировочного процесса и рационального использования ресурсов

Аннотация

Статья посвящена цифровой трансформации управления университетским спортом на основе интеграции платформенных решений аналитики данных и систем искусственного интеллекта, ориентированных на персонализацию тренировочного процесса и рациональное использование ресурсов спортивной инфраструктуры. Цель исследования – обосновать и экспериментально проверить модель цифровой платформы, позволяющей на основе комплексных данных о студенте-спортсмене (медико-биологических показателях, учебной нагрузке, тренировочной истории, поведенческих метриках) формировать индивидуальные тренировочные программы и управленческие решения на уровне кафедры и вуза. В рамках работы использованы методы функционального моделирования бизнес-процессов, интеллектуального анализа данных, машинного обучения, а также педагогический эксперимент с участием студенческих команд трех университетов; информационной основой послужили обезличенные данные университетских систем управления обучением и мониторинга занятий спортом за три учебных года. Разработанная платформа обеспечивает автоматизированный расчет тренировочных нагрузок, прогноз спортивных результатов и риска перегрузок, формирование расписаний использования залов и оборудования, а также панели мониторинга для тренеров и администрации вуза. Пилотное внедрение показало повышение точности планирования тренировочного процесса, рост вовлеченности студентов и более равномерное распределение использования спортивных объектов при одновременном снижении числа пропусков по состоянию здоровья; сопоставление с контрольными группами подтверждает статистически значимое преимущество цифровой модели. В обсуждении обосновываются методологические и организационные условия успешной цифровой трансформации управления университетским спортом, обозначаются ограничения исследования (качество исходных данных, необходимость изменения компетенций тренерского состава) и намечаются направления дальнейших разработок, связанных с интеграцией платформы в экосистему умного кампуса и расширением функциональности модулей искусственного интеллекта. Научная новизна работы заключается в комплексной интеграции инструментов предиктивной аналитики, управления человеческим капиталом и ресурсов инфраструктуры в единой платформе университетского спорта, а практическая значимость подтверждается возможностью масштабирования предложенной модели на сеть вузов, адаптации к различным видам спорта и включения полученных аналитических показателей в систему стратегического управления развитием физической культуры и массового спорта в цифровой образовательной среде. Перспективы дальнейших исследований связаны с расширением наборов данных за счет носимых сенсоров, разработкой более прозрачных моделей искусственного интеллекта и оценкой этических аспектов автоматизации решений тренера и менеджмента в сфере университетского спорта.