Sporta tehnoloģijas, digitālie risinājumi un datu analītika (LSPA_632)
Īsumā par studiju kursu
Mērķis
Attīstīt padziļinātas zināšanas un praktiskās iemaņas sporta tehnoloģiju, digitālo risinājumu un datu analītikas izmantošanā treniņu procesa plānošanā, vadībā un izvērtēšanā. Kurss veicina datos balstītu lēmumu pieņemšanu, izmantojot viedierīces un sensorus, kas ļauj sportistus novērtēt ārpus laboratorijas apstākļiem – treniņu un sacensību vidē. Tiek apgūtas arī mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās metodes datu apstrādē, modeļu veidošanā un sportiskā snieguma prognozēšanā.
Priekšzināšanas
• Pamatzināšanas sporta zinātnē un treniņu procesa plānošanā. • Pamatzināšanas statistikā un datu apstrādē. • Vēlama iepriekšēja pieredze darbā ar digitālajiem rīkiem (piemēram, Excel, SPSS, rstudio statistics).
Rezultāti
1.1. Ir iegūtas zināšanas par sporta tehnoloģijām un to pielietojamību treniņu, sacensību un rehabilitācijas procesos.
2. Iegūtas zināšanas par valkājamo viedo ierīču (mēra sirds darbības frekvenci, sirds darbības frekvences variabilitāti, ventilatoriskie sliekšņi VT1, VT2 u.c.) darbības principiem un iespējām datu ievākšanā ārpus laboratorijas.
3. Pārzina datu ieguves, strukturēšanas, pirmsapstrādes un vizualizācijas metodes sporta analītikā.
4. Izprot VR (virtuālā realitāte ar un bez VR brillēm)/AR (papildinātā realitāte) tehnoloģiju, digitālās video analīzes un mākslīgā intelekta risinājumu potenciālu treniņu procesa pilnveidē.
5. Atpazīst sporta datu izmantošanas ētiskos un datu aizsardzības aspektus.
1.1. Iegūt un apstrādāt datus no valkājamām ierīcēm un digitālās novērošanas sistēmām.
2. Izmantot programmatūras rīkus (Excel, Video Analyzer pro, Opencap u.c.) sporta datu analīzei un vizualizācijai.
3. Interpretēt biometrijas un veiktspējas datus, izvērtējot treniņu slodzi, atjaunošanos un sportiskā snieguma progresu.
4. Izmantot mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās rīkus, sportiskās veiktspējas modelēšanai un riska novērtēšanai.
6. Pielietot VR/AR scenārijus un video analīzi treniņu procesa pilnveidošanā un sportistu novērtēšanā.
1.1. Patstāvīgi analizē multimodālus sporta datus un izstrādā datos balstītus ieteikumus treneriem un sportistiem treniņu procesa optimizēšanai.
2. Kritiski izvērtē sporta tehnoloģiju datu ticamību un praktisko pielietojamību.
3. Integrē mākslīgā intelekta atbalstītu analīzi treniņu plānošanā un monitorēšanā.
4. Spēj sadarboties starpdisciplinārās komandās ar treneriem, datu analītiķiem un tehnoloģiju ekspertiem.
5. Nodrošina sporta tehnoloģiju izmantošanu, ievērojot ētiskos un datu aizsardzības principus (t.sk. GDPR).
