Біомеханічний аналіз з використанням інструментів IоT в навчанні легкої атлетики студентів-спортсменів

Цифрова трансформація спортивної освіти зумовлює необхідність впровадження інноваційних технологічних рішень для об’єктивізації процесу засвоєння рухових навичок майбутніми фахівцями. Метою статті є оцінка ефективності комплексного підходу до застосування біомеханічного аналізу в навчанні легкої атлетики студентів-спортсменів на основі інструментів IoT. Методологія дослідження базувалася на десятитижневому квазіекспериментальному втручанні за участю 39 студентів-спортсменів (19,35±1,40 років) різних спеціалізацій, крім легкої атлетики, випадковим чином розподілених на групу втручання (n=17) та контрольну групу (n=22). Обидві групи проходили навчання в електронному форматі за ідентичним теоретичним курсом, проте експериментальна методика передбачала обов’язкове використання IoT-інструментів для біомеханічного аналізу. Оцінка техніки швидкісного бігу проводилася за темпоральними параметрами десяти бігових кроків зі старту за допомогою стандартизованих протоколів відеозапису. Результати дослідження продемонстрували відсутність статистично значущих міжгрупових відмінностей наприкінці експерименту. Проте в групі втручання зафіксовано виражену позитивну внутрішньогрупову динаміку. Величина ефекту за Коеном свідчить про суттєвий вплив систематичного використання відеобіомеханічного аналізу на результативність рухового навчання. У контрольній групі жоден із контрольованих параметрів не зазнав значущих змін, залишаючись на рівні базових значень (p > 0,05), а розраховані величини ефектів класифікувалися як низькі. Впровадження інструментів IoT у навчальний процес забезпечує об’єктивізацію контролю технічних параметрів та стимулює внутрішній прогрес студентів-спортсменів. Незважаючи на відсутність миттєвої статистичної переваги над традиційним електронним навчанням у міжгруповому порівнянні, запропонована методика виступає надійним засобом індивідуалізованого моніторингу рухових навичок. Перспективи подальших досліджень полягають у вивченні кумулятивного впливу відеоаналізу протягом більш тривалого періоду спостереження.

Digital transformation in sports education necessitates innovative technological solutions for the objective acquisition of complex motor skills by future specialists. The aim of the article is and the evaluation of the effectiveness of a comprehensive approach to the use of biomechanical analysis in the training of athletics of student-athletes based on IoT tools. The research methodology involved a ten-week quasi-experimental study with 39 student-athletes (19.35±1.40 years) randomly assigned to an intervention group (n=17) and a control group (n=22). Both groups received identical theoretical material online, but the experimental methodology integrated a structured IoT protocol using personal mobile and software for kinematic analysis. Biomechanical efficiency was assessed through temporal parameters of ten sprinting steps from a start, recorded according to standardized protocols at baseline and after the intervention. Results demonstrated no statistically significant intergroup differences at the study’s conclusion, supporting the research hypothesis (p > 0.05). However, the intervention group exhibited significant intragroup positive dynamics: running speed increased from 3.95±0.64 m/s to 4.43±0.78 m/s (p = 0.005), step frequency improved from 4.11±0.58 steps/s to 4.37±0.77 steps/s (p = 0.018), and mean performance time significantly decreased from 2.53±0.35 s to 2.37±0.35 s (p = 0.043). Cohen’s d indicates a substantial effect of systematic video analysis on motor learning outcomes. In contrast, the control group showed no significant changes in any monitored parameters, maintaining baseline values with low effect sizes (p > 0.05). The implementation of IoT tools in the educational process ensures objective monitoring of technical parameters and stimulates the internal progress of student-athletes. While no immediate statistical superiority over traditional e-learning was observed in intergroup comparisons, the proposed methodology serves as a reliable instrument for personalized monitoring of motor skills. Prospects for further research are to study the cumulative impact of video analysis over a longer observation period.