Sind die Daten der Fitness- und Wettbewerbsbranche im Schwimmsport für KI geeignet? – Teil 2

Einleitung

Willkommen zurück! In Teil 1 haben wir hervorgehoben, warum Datenqualität für KI-gesteuerte Lösungen entscheidend ist, die Risiken schlechter Daten untersucht und wichtige Grundsätze für den Aufbau KI-fähiger Datenstrukturen skizziert. Jetzt ist es an der Zeit, den Fokus von der Theorie auf die Praxis zu verlagern. In diesem zweiten Teil werfen wir einen genaueren Blick auf den aktuellen Stand der Daten zu Schwimmtrainingssitzungen und decken Lücken, Inkonsistenzen und verpasste Gelegenheiten auf. Wir werden auch das Potenzial für ein einheitliches Framework untersuchen, mit Verweisen auf die zonenbasierten Systeme von Wise Racer, und uns schließlich der großen Frage widmen: Ist die Schwimmbranche wirklich bereit, KI anzunehmen?

Am Ende dieses Beitrags haben Sie ein klareres Bild der noch bestehenden Hindernisse und umsetzbare Erkenntnisse darüber, wie Trainer, Organisationen und Interessenvertreter die nächste Phase datenzentrierter Innovation im gesamten Sport vorantreiben können.

Abschnitte, die in Teil 2 behandelt werden

• Abschnitt 4: Der aktuelle Stand der Datenverwaltung für Schwimmtrainingssitzungen Bewertet, wie Sitzungen derzeit dokumentiert, gespeichert und interpretiert werden – und hebt die Inkonsistenzen und Lücken hervor, die eine effektive Datennutzung verhindern.
• Abschnitt 5: Chance – Die Bühne für ein einheitliches Framework bereiten Untersucht, wie die Kombination technologischer Fortschritte mit Trainingszonen-Frameworks zu standardisierten, gemeinsam nutzbaren und umsetzbaren Daten für Trainer und Athleten führen kann.
• Abschnitt 6: Sind die Daten der Schwimmbranche also für KI geeignet? Beantwortet die Schlüsselfrage, die diese Serie antreibt. Betont die Rolle von Schwimmtrainern, Administratoren und Innovatoren bei der Förderung der Zusammenarbeit, der Einführung universeller Standards und der Gewährleistung, dass der Sport vollständig darauf vorbereitet ist, KI zu nutzen.

Abschnitt 4: Der aktuelle Stand des Datenmanagements für Schwimmtrainings

Um effektive KI/ML-Lösungen für den Schwimmsport zu entwickeln, müssen wir zunächst die Herausforderungen verstehen, die mit der Erfassung, Speicherung und Verwendung von Trainingsdaten in realen Umgebungen verbunden sind. Dieser Abschnitt analysiert den aktuellen Stand des Datenmanagements für den Schwimmsport anhand von acht Grundpfeilern qualitativ hochwertiger Daten. Diese Säulen zeigen häufige Fallstricke auf, mit denen Trainer, Sportler und Sportwissenschaftler konfrontiert sind, sowie die Auswirkungen dieser Fallstricke auf die Erstellung skalierbarer und personalisierter KI-Anwendungen.

1. Intrinsische Qualität Intrinsische Qualität bezieht sich auf die Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit der Rohdatenwerte. Beim Schwimmen wird diese Qualität häufig durch fragmentierte Aufzeichnungsmethoden und die Komplexität der Digitalisierung vorhandener Trainingsprotokolle beeinträchtigt. Beispielsweise können Trainingspläne handschriftlich in Notizbücher geschrieben oder als Tabellenkalkulationen mit trainerspezifischer Kurzschrift gespeichert werden, was bei der Digitalisierung zu Fehlern führt. Darüber hinaus fehlen manchmal wichtige Messwerte wie Rundenzeiten, Schlagzahl, Herzfrequenz und Maßeinheiten für Distanz, Volumen und Intensität oder werden nur vage aufgezeichnet. Ohne präzise und vollständige Daten haben KI-Modelle Schwierigkeiten, aussagekräftige Muster zu erkennen, was ihre Fähigkeit beeinträchtigt, genaue Leistungsvorhersagen zu treffen und Trainingsentscheidungen zu leiten.

2. Kontextuelle Qualität Kontextuelle Qualität stellt sicher, dass die Daten relevant, aktuell und für die jeweilige Aufgabe geeignet sind. Viele Schwimmtrainingspläne sind allgemein gehalten und berücksichtigen nicht die individuellen Bedürfnisse der Athleten wie Alter, Geschlecht, Verletzungshistorie oder Leistungsniveau. Dieser Mangel an Spezifität schränkt die Fähigkeit der KI-Systeme ein, Empfehlungen für Schwimmerprofile anzupassen. Mehrdeutigkeiten in Beschreibungen wie „Anstrengung steigern“ oder „so schnell wie möglich“ erschweren die Intensitätsanalyse zusätzlich. Ebenso geht durch das Versäumnis, die Trainingsphase aufzuzeichnen – sei es Nebensaison, Spitzenwettkampf oder Erholung – wichtiger zeitlicher Kontext verloren. Damit KI-Erkenntnisse effektiv sind, müssen die Daten den aktuellen Zustand und die langfristigen Ziele des Athleten widerspiegeln.

3. Darstellungsqualität Bei der Darstellungsqualität geht es darum, wie gut Daten formatiert und strukturiert sind, um eine einfache Interpretation zu ermöglichen. Eine inkonsistente Darstellung von Sitzungsdetails zwischen Teams, wie etwa die Verwendung von Abkürzungen wie „DKOB“, „OUS“, „UK“ oder „choice“ unter unzähligen anderen, kann zu Verwirrung führen. Darüber hinaus enthalten Sitzungspläne oft verschachtelte Sets oder Intervalle, die in flachen Formaten wie Tabellenkalkulationen nur schwer zu erfassen sind. Ohne ein standardisiertes Datenschema können wichtige hierarchische Beziehungen zwischen Aufwärm-, Haupt-, Ergänzungs- und Abkühlphasen verloren gehen. Eine schlechte Darstellungsqualität schränkt die Fähigkeit der KI ein, zu analysieren, wie verschiedene Komponenten eines Trainings zur Gesamtleistung beitragen.

4. Zugänglichkeit Die Zugänglichkeit stellt sicher, dass Daten für autorisierte Benutzer leicht zugänglich sind und gleichzeitig Sicherheit und Datenschutz gewahrt bleiben. Eine große Herausforderung beim Schwimmen ist die fragmentierte Datenspeicherung, wobei Sitzungsprotokolle oft über persönliche Notizbücher, Apps und Tabellenkalkulationen verteilt sind. Dieser Mangel an Zentralisierung schafft Datensilos, die eine umfassende Analyse verhindern. Darüber hinaus werden Sitzungsbeschreibungen in verschiedenen Sprachen erstellt und können inkonsistente Terminologie enthalten, was es für KI-Tools schwierig macht, sie genau zu interpretieren. Um die Zugänglichkeit zu verbessern, müssen Daten in sicheren, gemeinsam genutzten Umgebungen zentralisiert werden, wo sie von Trainern, Wissenschaftlern und Sportlern ohne Barrieren genutzt werden können.

5. Datenlebenszyklusmanagement Beim Datenlebenszyklusmanagement geht es darum, Daten von ihrer Erstellung bis zu ihrer endgültigen Analyse, Rückmeldung und Archivierung zu verfolgen. In vielen Programmen werden wichtige Kennzahlen wie Herzfrequenz während und nach der Sitzung oder Ruhezeiten erfasst, aber nicht konsequent in die zukünftige Planung einfließen. Diese Feedbacklücke begrenzt das Potenzial von KI-Systemen, im Laufe der Zeit zu lernen und sich zu verbessern. Darüber hinaus werden Aufwärm- und Abkühlphasen oft weniger präzise verfolgt als die Hauptsätze, was zu blinden Flecken bei der Überwachung von Arbeitsbelastung und Erholung führt. Ein geschlossenes Lebenszyklusmanagementsystem ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass sich sowohl KI-Systeme als auch Coaching-Strategien auf der Grundlage neuer Daten weiterentwickeln.

6. Ethische und rechtliche Compliance Die Privatsphäre der Sportler, das Dateneigentum und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sind entscheidend, um das Vertrauen in KI-Anwendungen aufrechtzuerhalten. Probleme treten häufig auf, wenn Schwimmer das Team wechseln oder wenn Minderjährige beteiligt sind, was die Frage aufwirft, wem die Daten gehören und wie sie weitergegeben werden können. Ohne klare Richtlinien zögern Organisationen möglicherweise, zusammenzuarbeiten oder ihre Daten für die KI-Entwicklung zusammenzulegen. Robuste Datenschutzrichtlinien und Prozesse zur informierten Zustimmung können dazu beitragen, diese Risiken zu mindern und gleichzeitig effektivere Praktiken zum Datenaustausch zu fördern.

7. Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung Angesichts der dynamischen Natur von Schwimmdaten – neue Sensoren, sich ändernde Trainingsprogramme und sich entwickelnde Ziele – ist eine kontinuierliche Überwachung von entscheidender Bedeutung. Vielen Teams fehlt jedoch ein Rahmen für regelmäßige Datenprüfungen und -verbesserungen. Unvollständige Messwerte und wiederkehrende Datenlücken bleiben unbemerkt, was zu unzuverlässigen Analysen führt. Kontinuierliche Überwachungsprotokolle können dazu beitragen, Anomalien wie unplausibel kurze Rundenzeiten oder fehlende Ruhedaten zu erkennen und die Datenerfassungsmethoden entsprechend zu verfeinern. Dieser iterative Ansatz stellt sicher, dass die Datenqualität auch bei sich ändernden Bedingungen hoch bleibt.

8. Integration von Fachwissen Die Integration von Fachwissen stellt sicher, dass KI-Systeme mehrdeutige oder komplexe Daten richtig interpretieren können. Trainer, Sportwissenschaftler und Sportler liefern wichtige Erkenntnisse, die KI allein nicht erfassen kann. Beispielsweise können Begriffe wie „aufbauen“, „Kraft spüren“ oder „segeln“ je nach Niveau oder Trainingskontext des Schwimmers unterschiedliche Bedeutungen haben. Ohne Experteneingabe besteht die Gefahr, dass KI-Modelle solche Anweisungen falsch interpretieren. Die Zusammenarbeit mit Fachexperten stellt sicher, dass KI-generierte Empfehlungen mit praktischen Coaching-Prinzipien übereinstimmen, was sie effektiver und vertrauenswürdiger macht.

Durch die Analyse der aktuellen Herausforderungen bei der Verwaltung von Daten zu Schwimmtrainingseinheiten können wir feststellen, wo Verbesserungen erforderlich sind, um KI-fähige Datensätze zu erstellen. Von der Standardisierung von Datenformaten und der Kontextualisierung von Metriken bis hin zur Zentralisierung der Datenspeicherung und der Förderung der Zusammenarbeit wird die Bewältigung dieser Herausforderungen dazu beitragen, die Lücke zwischen Rohleistungsdaten und umsetzbaren KI-Erkenntnissen zu schließen.

Abschnitt 5: Sind die Daten der Schwimmbranche also für KI geeignet?

Nachdem wir die Bedeutung der Datenqualität untersucht (Teil 1) und den aktuellen Stand des Datenmanagements für Schwimmsitzungen analysiert haben (Teil 2), kehren wir zur zentralen Frage zurück: Ist die Schwimmbranche bereit, KI voll auszunutzen? Die kurze Antwort: Noch nicht – aber es ist auf dem Weg.

Die Bedeutung der Trainerführung Trainer sind die Torwächter der Schwimmtrainingsdaten. Als primäre Ersteller und Verwalter von Trainingsplänen ist ihre Rolle entscheidend für datengesteuerte Fortschritte. Durch die Einführung standardisierter Intensitätszonen, gut strukturierter Sitzungspläne und umfassender Ergebnisverfolgung legen Trainer den Grundstein für eine genaue, qualitativ hochwertige Datenerfassung. Mit diesem starken Daten-Rückgrat können KI/ML-Tools wertvolle Erkenntnisse liefern, von Echtzeit-Technik-Feedback bis hin zu prädiktiven Modellen für das Management langfristiger Ermüdung und die Optimierung von Spitzenleistungen.

Skalierung der Vorteile für alle Beteiligten Wenn sich die Schwimmbranche auf hochwertige, strukturierte Daten konzentriert, kommen die Vorteile auf allen Ebenen des Sports zum Tragen:

• Athleten: Erhalten Sie personalisierte Trainingspläne, die ihre individuellen Ziele und Fähigkeiten widerspiegeln und sowohl die Leistung als auch die Verletzungsprävention verbessern.

• Trainer und Vereine: Optimieren Sie den Sitzungsplanungsprozess, reduzieren Sie den Verwaltungsaufwand und erhalten Sie Zugriff auf erweiterte Leistungsanalysen für Einzelpersonen und Teams.

• Organisationen und Verbände: Können anonymisierte Daten über Regionen hinweg zusammenführen, um groß angelegte Forschung zu unterstützen, nationale Trainingsprogramme zu informieren und Best Practices für alle Wettbewerbsebenen zu entwickeln – von Altersgruppenveranstaltungen bis hin zu internationalen Elitetreffen.

Einfach und universell halten Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Entwicklung einfacher, intuitiver Datenstrukturen, die leicht zu übernehmen sind und gleichzeitig die Tiefe des Expertenwissens beibehalten. Dies bedeutet nicht, zu stark zu vereinfachen oder wertvolle Erkenntnisse zu verlieren. Vielmehr geht es darum, die Datenerfassung und -verwaltung für alle Beteiligten zugänglich zu machen. Durch die Verwendung standardisierter Terminologie, konsistenter Intensitätszonen und klar definierter Datenrahmen können Trainer, Athleten und Technologieentwickler in einer gemeinsamen Sprache zusammenarbeiten, die Fachwissen und Technologie verbindet.

Abschnitt 6: Chance – Bühne bereiten für einen einheitlichen Rahmen

Unsere Untersuchung der Herausforderungen bei der Datenqualität offenbart eine entscheidende Erkenntnis: Bei der Entwicklung hochkarätiger KI/ML-Lösungen im Schwimmsport geht es nicht nur um bessere Sensoren, Computervision, detailliertere Tabellenkalkulationen oder die Digitalisierung der Trainingseinheiten der besten Schwimmer der Welt. Die wahre Chance liegt in der Schaffung eines einheitlichen Rahmens – einer gemeinsamen Blaupause, die die Planung, Aufzeichnung und Analyse von Trainingseinheiten standardisiert. Wenn Schwimmprofis und Technologieexperten anhand gemeinsamer Standards zusammenarbeiten, können sie reichhaltigere und zuverlässigere Daten freisetzen, von denen alle profitieren, von Spitzensportlern auf Rekordjagd bis hin zu Fitnessbegeisterten, die nach stetigen Verbesserungen streben.

Eine gemeinsame Vision Trotz der Vielfalt an Trainingsmethoden und Schwimmerfähigkeiten herrscht weitgehend Einigkeit darüber, dass qualitativ hochwertige Daten für die Verfolgung des Fortschritts, die Reduzierung des Verletzungsrisikos und die Verbesserung der Trainingseffektivität unerlässlich sind. Die Harmonisierung der Art und Weise, wie wichtige Kennzahlen wie Schlagzahl, Ruheintervalle und Intensitätszonen erfasst werden, kann viele der besprochenen Datenprobleme lösen, darunter inkonsistente Terminologie, mangelnde Individualisierung und unvollständige Ruhe- und Erholungsdaten.

Dies ist nicht einfach nur eine Technologieinitiative – es ist eine Brücke zwischen Sportwissenschaft und Datenwissenschaft. Trainer, Sportwissenschaftler und Softwareentwickler bringen jeweils wertvolles Fachwissen ein und stellen sicher, dass das Framework die praktischen Realitäten der täglichen Trainingseinheiten widerspiegelt und gleichzeitig technisch solide und skalierbar bleibt.

Aufbau eines Trainingszonen-Frameworks Bei Wise Racer haben wir bereits Schritte zur Standardisierung unternommen, indem wir zwei Schlüsselmodelle eingeführt haben:

1. Das 9-Zonen-Trainingsframework für Leistungsschwimmen Dieses Framework wurde für Wettkampfsportler entwickelt und kategorisiert die Anstrengung in neun Zonen, die alles von geringer technischer Arbeit bis hin zu hochintensiven Sprints abdecken.

2. Das 5-Zonen-Trainingsframework für Fitnessschwimmen Dieses vereinfachte System wurde für Fitness- und Freizeitschwimmer entwickelt und konzentriert sich auf Kernintensitätsbereiche, wodurch es für diejenigen zugänglich ist, denen Fitnessverbesserungen wichtiger sind als Wettkämpfe.

Diese zonenbasierten Frameworks helfen Schwimmern, Trainern und Interessenvertretern, effektiv über Intensität und Anstrengung zu kommunizieren. Zonen allein reichen jedoch nicht aus. Damit diese Frameworks wirklich konsistente Ergebnisse erzielen, müssen sie mit standardisierten Datenerfassungsprotokollen gepaart werden. Dies bedeutet klare Definitionen jeder Zone, einheitliche Methoden zum Protokollieren von Sätzen und Intervallen und einen konsistenten Ansatz zum Erfassen von athletenspezifischen Kontexten wie Verletzungshistorie oder Trainingsphasen. Mit dieser Struktur sollte ein Athlet, der in Zone 3 trainiert, unabhängig vom Verein oder der Region dieselbe physiologische Arbeitsbelastung aufweisen.

Der Weg nach vorn In kommenden Blogbeiträgen werden wir Richtlinien für die Implementierung eines einheitlichen Frameworks bereitstellen. Dazu gehören die Strukturierung von Trainingsplänen, das Protokollieren von Sitzungsergebnissen und die Verwendung von Daten zur Anpassung von Coaching-Entscheidungen. Wir werden auch untersuchen, wie konsistente, qualitativ hochwertige Daten KI/ML-Tools im Schwimmen verbessern können, indem sie Folgendes ermöglichen:

• Feedbackschleifen: Analyse von Ruheintervallen, Schlageffizienz und Herzfrequenzdaten, um Trainingseinheiten während des Geschehens zu optimieren.
• Predictive Analytics: KI-Modelle, die anhand von Mustern in ihren Daten vorhersagen, wann ein Schwimmer Gefahr läuft, ein Leistungsplateau zu erreichen oder unter Übertraining zu leiden.
• Individualisierte Empfehlungen: Automatisierte Systeme, die Trainingspläne an die persönlichen Schwellenwerte eines Athleten anpassen, egal ob es sich um einen Jugendschwimmer oder einen Triathleten handelt, der sich auf Langstrecken-Freiwasserwettkämpfe konzentriert.

Vorteile für Institutionen, Eltern, Trainer und Schwimmer Ein strukturierter, technologiegetriebener Ansatz für das Schwimmtraining kommt allen Beteiligten im Ökosystem zugute:

• Verbesserte Personalisierung: Durch die Kombination standardisierter Zonen mit präzisen, athletenspezifischen Daten können Trainer Trainingssätze und -intensitäten an individuelle Bedürfnisse anpassen und so die Leistung maximieren, ohne ein Burnout zu riskieren.
• Effizientes Arbeitslastmanagement: Eine verbesserte Nachverfolgung von Ruhe-, Erholungs- und Arbeitslastdaten hilft Trainern, häufige Überlastungsverletzungen durch ein besseres kumulatives Lastmanagement zu verhindern.
• Einfachere Fortschrittsverfolgung: Mit einem einheitlichen Datenformat wird die Verfolgung des Fortschritts eines Schwimmers über Wochen oder Saisons hinweg unkompliziert und bietet sowohl Trainern als auch Eltern einen transparenten Überblick über Leistungstrends.
• Gemeinsame Weiterentwicklung: Wenn mehrere Vereine, Regionen oder Verbände ähnliche Rahmenbedingungen übernehmen, können sie aggregierte Erkenntnisse teilen und vergleichen. Diese Zusammenarbeit kann Innovationen anregen und die Wettbewerbsstandards im gesamten Sport erhöhen.

Eine modernisierte Schwimmkultur Eine gemeinsame Vision für das Datenmanagement, kombiniert mit standardisierten Rahmenbedingungen wie den 9-Zonen- und 5-Zonen-Modellen von Wise Racer, kann die Art und Weise verbessern, wie Schwimmen gelehrt, trainiert und bewertet wird. Durch die Einführung einer universellen Datenstruktur und die Ausrichtung auf effektive Trainingsprinzipien kann die Schwimmgemeinschaft ein besser informiertes, integratives und dynamischeres Umfeld schaffen. Dies wird nicht nur Leistungsverbesserungen vorantreiben, sondern auch langfristiges Engagement auf allen Ebenen fördern – von Basisprogrammen bis hin zu internationalen Elitewettbewerben.

Zusammenfassung

Teil 2 bietet sowohl einen Realitätscheck als auch einen Fahrplan für den Fortschritt. Wir untersuchen den fragmentierten Zustand des aktuellen Sitzungsdatenmanagements und zeigen, wie diese Unordnung die effektive Einführung von KI behindert. Die Aussichten sind jedoch nicht düster – wir skizzieren einen hoffnungsvollen Weg nach vorn durch harmonisierte Datenerfassungsprotokolle, die Integration von Domänenwissen und die Anwendung der Intensitätszonen-Frameworks von **Wise Racer. Durch die Beseitigung dieser Lücken kann die Schwimmgemeinschaft auf dem Weg sein, KI-/ML-gesteuerte Erkenntnisse effektiver freizusetzen und so Leistung und Innovation auf allen Ebenen des Sports zu verbessern.

Aber wie gestalten wir Trainingseinheiten, die den Anforderungen des KI-Zeitalters gerecht werden? Im nächsten Teil stellen wir unser umfassendes Framework für Trainingseinheiten vor und diskutieren die wichtigsten Überlegungen und Designentscheidungen, die darauf abzielen, die Anforderungen für KI-Bereitschaft zu erfüllen. Im letzten Teil zeigen wir dann Beispiele für die praktische Anwendung dieses Frameworks und demonstrieren, wie die Trainingszonen und Sitzungsstrukturen zusammenwirken, um sinnvolle Verbesserungen zu erzielen.

Aufruf zum Handeln

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