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.Apgūst un spēj parādīt zināšanas par sporta tehnoloģiju un digitālo risinājumu pielietojumu treniņu, sacensību un rehabilitācijas procesos, kā arī par valkājamo viedo ierīču darbības principiem un iespējām fizioloģisko datu ieguvē ārpus laboratorijas. Iegūst un rāda zināšanas par sporta datu ieguves, strukturēšanas, apstrādes un vizualizācijas pamatprincipiem, kā arī par VR/AR, video analīzes un mākslīgā intelekta risinājumu potenciālu un datu ētikas aspektiem treniņu procesa pilnveidē.
1.1. Iegūst un spēj apstrādāt datus no valkājamām ierīcēm un digitālās novērošanas sistēmām. Izmanto programmatūras rīkus sporta datu analīzei un vizualizācijai. Argumentēti izskaidro un diskutē iegūtos rezultātus.
2. Spēj interpretēt biometrijas un veiktspējas datus, izvērtējot treniņu slodzi, atjaunošanos un sportiskā snieguma progresu.
3. Izmanto mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās rīkus, sportiskās veiktspējas modelēšanai un riska novērtēšanai.
4. Pielieto 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 vadoties zinātniskajos pierādījumos balstītā literatūrā.
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).
Plānojums
| Studiju programma | Studiju semestris | Programmas līmenis | Studiju kursa kategorija | Docētāji | Grafiks |
|---|---|---|---|---|---|
| Sporta zinātne | 2 | 2. cikla (Maģistra) | Obligāts |
