游泳健身与竞技行业的数据是否适合AI？——第二部分

发布于 2025年2月20日
编辑于 2026年7月7日

简介

欢迎回来。在第一部分中，我们重点探讨了数据质量对人工智能解决方案的重要性，分析了数据质量低下所带来的风险，并概述了构建人工智能就绪数据结构的核心原则。现在，我们将从理论转向实践。在本系列的第二篇文章中，我们将审视游泳训练课程数据的现状，包括其中存在的空白、不一致之处以及被错失的机会。我们还将探讨建立统一框架的潜力，参考 Wise Racer 基于区间的系统，并回答核心问题：游泳行业是否已准备好充分利用人工智能？

读完本文，您将对现存的障碍有更清晰的认识，并获得可操作的见解，了解教练、组织和相关方如何推动整个运动以数据为中心的创新迈向下一阶段。

第二部分涵盖的章节

第四节：游泳训练课程数据管理的现状 评估训练课程目前的记录、存储和解读方式，重点指出制约有效数据使用的不一致之处和空白。
第五节：那么，游泳行业的数据是否适合人工智能？ 回答本系列的核心问题。强调游泳教练、管理者和创新者在促进协作、采用共同标准以及推动运动负责任地应用人工智能方面的作用。
第六节：机遇——为统一框架奠定基础 探讨如何将技术进步与训练区间框架相结合，为教练和运动员提供标准化、可共享且可操作的数据。

第四节：游泳训练课程数据管理的现状

要在游泳领域构建有价值的人工智能/机器学习解决方案，我们首先需要了解在实际环境中收集、存储和使用训练课程数据所面临的挑战。本节通过高质量数据的八大核心支柱，分析游泳数据管理的现状。这些支柱改编自更广泛的人工智能/机器学习数据质量文献，并在此应用于游泳实践（Priestley et al., 2023；Zhou et al., 2024；Polyzotis et al., 2018）。

内在质量 内在质量是指原始数据值的准确性、一致性和完整性。在游泳领域，由于训练记录方式的碎片化以及将现有训练日志数字化的复杂性，这一质量往往受到影响。例如，训练计划可能以手写方式记录在笔记本上，或以教练专用速记符号保存为电子表格，这在数字化过程中容易引入错误。此外，圈速、划臂次数、心率，以及距离、训练量和强度的计量单位等重要指标有时会缺失或记录模糊。如果缺乏精确完整的数据，人工智能模型可能难以识别有意义的规律，从而削弱其作为决策支持工具的价值（Priestley et al., 2023；Rangineni, 2023）。
上下文质量 上下文质量确保数据与具体任务相关、及时且适用。许多游泳训练计划过于通用，未能考虑运动员的个体需求，例如年龄、性别、伤病史或技术水平。这种缺乏针对性的问题限制了人工智能系统在不同游泳者档案之间定制建议的能力。"逐渐提升强度"或"尽可能快"等描述的模糊性，也进一步增加了强度分析的难度。同样，未能记录训练阶段（如休赛期、赛前高峰期或恢复期）会消除重要的时间上下文。要使人工智能洞察具有实用价值，数据必须反映运动员的当前状态、训练目标以及分析的预期用途（Priestley et al., 2023；Zhou et al., 2024）。
表示质量 表示质量关注数据的格式化和结构化程度，以便于解读。不同团队之间对课程细节的表示方式不一致，例如使用"DKOB"、"OUS"、"UK"或"choice"等缩写，以及其他无数类似的缩写，可能造成混淆。此外，训练计划通常包含嵌套的组合或间歇，这些内容难以在电子表格等平面格式中呈现。如果没有标准化的数据模式，热身、主训练组、辅助训练组与放松之间的重要层级关系可能会丢失。表示质量低下会限制人工智能分析训练的不同组成部分与预期训练刺激之间关系的能力（Priestley et al., 2023；Bompa & Haff, 2009；Riewald & Rodeo, 2015）。
可访问性 可访问性确保数据在维护安全和隐私的前提下，能够便捷地提供给授权用户。游泳领域面临的一个主要挑战是数据存储碎片化，训练日志通常分散在个人笔记本、应用程序和电子表格中。这种缺乏集中化的状况造成了数据孤岛，妨碍了全面分析。此外，训练说明以不同语言创建，可能包含不一致的术语，使人工智能工具难以准确解读。提高可访问性需要建立安全、共享的环境，使教练、科研人员和运动员能够在不忽视隐私、同意或治理要求的前提下使用数据（Zhou et al., 2024；Qayyum et al., 2020）。
数据生命周期管理 数据生命周期管理涉及从数据创建到最终分析、反馈和归档的全程跟踪。在许多训练项目中，课中和课后心率或休息时间等关键指标虽然有所收集，但未能持续反馈到未来的计划制定中。这一反馈缺口限制了人工智能系统和训练策略随时间不断改进的潜力。此外，热身和放松训练的跟踪精度往往低于主训练组，导致工作量和恢复监测存在盲点。一套闭环的生命周期管理系统有助于保持数据的可追溯性，并确保新数据与未来规划决策保持关联（Polyzotis et al., 2018；Priestley et al., 2023；Rangineni, 2023）。
伦理与法律合规 运动员隐私、数据所有权和合规性对于维护人工智能应用的信任至关重要。当游泳者转换团队或涉及未成年人时，往往会引发数据归属及共享方式等问题。如果缺乏明确的指导原则，组织可能不愿合作或共享数据用于人工智能开发。健全的隐私政策和知情同意流程有助于降低这些风险，同时推动更负责任的数据共享实践（Qayyum et al., 2020；Zhou et al., 2024）。
持续监测与改进 鉴于游泳数据的动态特性——新型传感器、不断变化的训练计划以及持续演进的目标——持续监测至关重要。然而，许多团队缺乏定期数据审计和改进的框架。指标不完整和反复出现的数据空白往往未被察觉，导致分析结果不可靠。持续监测协议有助于检测异常，例如圈速明显不合理或休息数据缺失，并据此完善数据收集方法。这种迭代方式有助于在条件变化时保持数据质量（Bangad et al., 2024；Polyzotis et al., 2018；Zhou et al., 2024）。
领域知识的整合 整合领域专业知识有助于人工智能系统更恰当地解读模糊或复杂的数据。教练、运动科学家和运动员提供了人工智能单独无法捕捉的关键洞察。例如，"逐渐加速"、"感受力量"或"巡航"等术语，根据游泳者的水平或训练背景可能具有不同含义。如果缺乏专家介入，人工智能模型可能会误解这类指令。与领域专家的协作有助于使人工智能生成的建议与实际训练原则保持一致，使其作为决策支持更具实用价值（Priestley et al., 2023；Neutatz et al., 2021；Vec et al., 2024）。

通过分析游泳训练课程数据管理中的现有挑战，我们可以找到构建人工智能就绪数据集所需改进的方向。从标准化数据格式、情境化指标，到集中存储数据、促进协作，应对这些挑战将有助于弥合原始表现数据与可操作人工智能洞察之间的差距。

第五节：那么，游泳行业的数据是否适合人工智能？

在第一部分探讨了数据质量的重要性，并在第二部分分析了游泳课程数据管理现状之后，我们回到核心问题：游泳行业是否已准备好充分利用人工智能？

简短的回答是：尚未准备好，但前进的道路已经清晰。

教练领导力的重要性 教练是游泳训练数据的守门人。作为训练计划的主要创建者和保管者，他们在推动数据驱动进步方面发挥着举足轻重的作用。通过采用标准化强度区间、结构完善的训练计划以及全面的结果跟踪，教练为更准确、更高质量的数据收集奠定了基础。有了这一更坚实的数据支撑，人工智能/机器学习工具能够更好地支持技术反馈、训练量解读和长期规划，同时仍需依赖人工审核和教练判断（Vec et al., 2024；Leckey et al., 2025）。

惠及所有相关方的规模效益 当游泳行业围绕高质量、结构化数据形成共识时，其带来的效益将延伸至运动的各个层面：

运动员： 获得更具针对性的训练计划，充分反映其个人目标、能力和反应，支持表现发展和风险感知规划。
教练与俱乐部： 简化训练计划流程，减轻行政负担，并获取对个人和团队更有价值的表现分析。
组织与联合会： 能够跨地区汇集经过适当治理和匿名化处理的数据，推动大规模研究，指导国家训练计划，并为各级别竞赛——从年龄组赛事到精英国际大赛——制定最佳实践。

保持简洁与普适性 成功的关键在于设计简单、直观的数据结构，既易于采用，又能保留专业知识的深度。这并不意味着过度简化或丢失有价值的洞察，而是使数据收集和管理对所有相关方都触手可及。通过使用标准化术语、一致的强度区间以及定义明确的数据框架，教练、运动员和技术开发者能够在共同的语言体系内协作，在专业知识与技术之间架起桥梁。

第六节：机遇——为统一框架奠定基础

我们对数据质量挑战的探讨揭示了一个关键洞察：在游泳领域创建高质量的人工智能/机器学习解决方案，不仅仅需要更好的传感器、计算机视觉、更详细的电子表格，或将世界顶尖游泳者的训练内容数字化。真正的机遇在于建立一个统一框架：一套标准化训练课程规划、记录和分析方式的共同蓝图。当游泳专业人士与技术专家围绕共同标准展开协作时，他们能够使数据更丰富、更可靠、更具可复用性。这将惠及所有人——无论是追逐纪录的精英运动员，还是寻求稳步提升的健身爱好者。

共同愿景 尽管训练方法和游泳者技术水平各有差异，高质量数据是跟踪进步、支持风险感知负荷监控以及改进训练解读的实际需求。统一关键指标的采集方式，可以减少本系列文章所讨论的许多数据问题。这些指标包括划臂次数、休息间隔和强度区间，而相关问题则包括术语不一致、缺乏个体化以及休息和恢复数据不完整（Fernandes et al., 2024；Borresen & Lambert, 2009；Dudley et al., 2023）。

这不仅仅是一项技术举措，更是体育科学与数据科学之间的桥梁。教练、运动科学家和软件开发者各自带来宝贵的专业知识，帮助框架在技术上保持严谨性和可扩展性的同时，也充分反映日常训练的实际情况。

以训练区间框架为基础 Wise Racer 已通过引入两个关键模型，迈出了标准化的重要一步：

9区间竞技游泳训练框架 专为竞技运动员设计，该框架将训练强度划分为九个区间，涵盖从低强度技术训练到高强度冲刺的全方位内容。
5区间健身游泳训练框架 专为健身和休闲游泳者构建，这一简化系统聚焦于核心强度范围，使优先追求健身提升而非竞赛的用户更易上手。

这些基于区间的框架有助于游泳者、教练和相关方就强度与努力程度进行有效沟通。然而，仅有区间划分还远远不够。要使这些框架支持一致的解读，必须配套标准化的数据收集协议。这意味着需要对每个区间进行明确定义，采用统一的组合与间歇记录方法，以及一致的运动员特定背景信息采集方式，例如伤病史或训练阶段。有了这样的结构，在数据中，处于第3区间训练的运动员应代表相同的预期刺激类别。运动员的实际反应仍需进行个体化测试、监测和教练解读（Fernandes et al., 2024；Borresen & Lambert, 2009）。

前进之路 在即将发布的博客文章中，我们将提供实施统一框架的指导方针，包括如何构建训练计划、记录课程结果，以及利用数据调整训练决策。我们还将探讨一致、高质量的数据如何通过以下方式增强游泳领域的人工智能/机器学习工具：

反馈循环： 分析休息间隔、划臂效率和心率数据，帮助教练精细调整训练决策。
预测分析： 人工智能模型可能有助于标记与平台期风险、疲劳或负荷决策不当相关的规律，前提是以适当的谨慎态度解读输出结果。
个性化建议： 决策支持系统，根据运动员的个人阈值调整规划建议，无论是青少年游泳者还是专注于长距离开放水域赛事的铁人三项运动员。

对机构、家长、教练和游泳者的益处 结构化、技术驱动的游泳训练方法将惠及生态系统中的每一个相关方：

增强个性化： 通过将标准化区间与精准的运动员特定数据相结合，教练可以根据个体需求定制训练组合与强度，同时监测反应与恢复。
高效的工作量管理： 改进对休息、恢复和训练量数据的跟踪，有助于教练减少累积负荷管理中的盲点。
更便捷的进度跟踪： 采用统一的数据格式后，跟踪游泳者数周或数个赛季的进步变得更加简便，为教练和家长提供更清晰的表现趋势视图。
协作促进发展： 当多个俱乐部、地区或联合会采用相似框架时，可以共享和比较经过适当治理的汇总洞察。这种协作能够激发创新，并推动整个运动制定更高标准。

现代化游泳文化 对数据管理的共同愿景，结合 Wise Racer 的9区间和5区间等标准化框架，可以改善游泳的教学、训练和评估方式。通过采用共同的数据结构，并围绕有效的训练原则形成共识，游泳社区能够打造一个更具智识、更具包容性和更具活力的环境。这不仅可以支持竞技表现发展，还能促进各层级的长期参与——从基层项目到精英国际赛事。

总结

第二部分既是一次现实审视，也是一份进步路线图。我们审视了当前课程数据管理的碎片化现状，展示了这种混乱如何制约人工智能的有效应用。然而，前景并不悲观。我们通过统一数据收集协议、整合领域知识以及应用 Wise Racer 强度区间框架，勾勒出一条充满希望的前进道路。通过填补这些空白，游泳社区可以迈向更有价值的人工智能/机器学习辅助洞察，同时保留教练、运动员和运动科学家不可或缺的核心作用。

但我们如何设计出满足人工智能时代需求的训练课程？在下一篇文章中，我们将介绍我们全面的训练课程框架，包括构建人工智能就绪数据所需的关键考量和设计选择。然后，在最终篇中，我们将展示如何在实践中应用这一框架，以及训练区间和课程结构如何协同运作，共同支持有意义的提升。

行动号召

这不能是孤军奋战的事业。游泳需要您的支持。

如果您是教练、运动员、数据科学家、运动科学家、体育总监，或只是对游泳和自身专业充满热情的人，并且希望参与这一对话，请与我们联系。 您的见解和专业知识能够推动有意义的变革。

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注：本文原以英文撰写，并通过人工智能自动化工具翻译成其他语言，以便与更多人共享这些信息。我们尽力确保翻译的准确性和易读性，并欢迎社区提供帮助以改进翻译质量。如果翻译版本中有任何内容不清晰、不准确或与英文版本存在差异，应以英文原文为官方版本。

参考文献

Bangad, N., Jayaram, V., Sughaturu Krishnappa, M., Banarse, A., Bidkar, D., Nagpal, A., & Parlapalli, V. (2024). A theoretical framework for AI-driven data quality monitoring in high-volume data environments. International Journal of Computer Engineering & Technology, 15, 618-636. https://doi.org/10.5281/zenodo.13878755

Bompa, T. O., & Haff, G. G. (2009). Periodization: Theory and methodology of training. Human Kinetics.

Borresen, J., & Lambert, M. I. (2009). The quantification of training load, the training response and the effect on performance. Sports Medicine, 39, 779-795. https://doi.org/10.2165/11317780-000000000-00000

Dudley, C., Johnston, R., Jones, B., Till, K., Westbrook, H., & Weakley, J. (2023). Methods of monitoring internal and external loads and their relationships with physical qualities, injury, or illness in adolescent athletes: A systematic review and best-evidence synthesis. Sports Medicine. https://doi.org/10.1007/s40279-023-01844-x

Fernandes, R. J., Carvalho, D. D., & Figueiredo, P. (2024). Training zones in competitive swimming: A biophysical approach. Frontiers in Sports and Active Living. https://doi.org/10.3389/fspor.2024.1363730

Leckey, C., van Dyk, N., Doherty, C., Lawlor, A., & Delahunt, E. (2025). Machine learning approaches to injury risk prediction in sport: A scoping review with evidence synthesis. British Journal of Sports Medicine. https://doi.org/10.1136/bjsports-2024-108576

Neutatz, F., Chen, B., Abedjan, Z., & Wu, E. (2021). From cleaning before ML to cleaning for ML. Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering.

Polyzotis, N., Roy, S., Whang, S., & Zinkevich, M. (2018). Data lifecycle challenges in production machine learning: A survey. ACM SIGMOD Record, 47, 17-28. https://doi.org/10.1145/3299887.3299891

Priestley, M., O'Donnell, F., & Simperl, E. (2023). A survey of data quality requirements that matter in ML development pipelines. Journal of Data and Information Quality, 15. https://doi.org/10.1145/3592616

Qayyum, A., Qadir, J., Bilal, M., & Al-Fuqaha, A. (2020). Secure and robust machine learning for healthcare: A survey. IEEE Reviews in Biomedical Engineering. https://doi.org/10.1109/RBME.2020.3013489

Rangineni, S. (2023). An analysis of data quality requirements for machine learning development pipelines frameworks. International Journal of Computer Trends and Technology, 71, 16-27. https://doi.org/10.14445/22312803/IJCTT-V71I8P103

Riewald, S. A., & Rodeo, S. A. (Eds.). (2015). Science of swimming faster. Human Kinetics.

Vec, V., Tomazic, S., Kos, A., & Umek, A. (2024). Trends in real-time artificial intelligence methods in sports: A systematic review. Journal of Big Data. https://doi.org/10.1186/s40537-024-01026-0

Zhou, Y., Tu, F., Sha, K., Ding, J., & Chen, H. (2024). A survey on data quality dimensions and tools for machine learning. 2024 IEEE International Conference on Artificial Intelligence Testing, 120-131. https://doi.org/10.1109/AITest62860.2024.00023

作者

Diego Torres

译者

Wise Racer

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游泳健身与竞技行业的数据是否适合AI？——第二部分

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简介

读完本文，您将对现存的障碍有更清晰的认识，并获得可操作的见解，了解教练、组织和相关方如何推动整个运动以数据为中心的创新迈向下一阶段。

第二部分涵盖的章节

第四节：游泳训练课程数据管理的现状 评估训练课程目前的记录、存储和解读方式，重点指出制约有效数据使用的不一致之处和空白。
第五节：那么，游泳行业的数据是否适合人工智能？ 回答本系列的核心问题。强调游泳教练、管理者和创新者在促进协作、采用共同标准以及推动运动负责任地应用人工智能方面的作用。
第六节：机遇——为统一框架奠定基础 探讨如何将技术进步与训练区间框架相结合，为教练和运动员提供标准化、可共享且可操作的数据。

第四节：游泳训练课程数据管理的现状

内在质量 内在质量是指原始数据值的准确性、一致性和完整性。在游泳领域，由于训练记录方式的碎片化以及将现有训练日志数字化的复杂性，这一质量往往受到影响。例如，训练计划可能以手写方式记录在笔记本上，或以教练专用速记符号保存为电子表格，这在数字化过程中容易引入错误。此外，圈速、划臂次数、心率，以及距离、训练量和强度的计量单位等重要指标有时会缺失或记录模糊。如果缺乏精确完整的数据，人工智能模型可能难以识别有意义的规律，从而削弱其作为决策支持工具的价值（Priestley et al., 2023；Rangineni, 2023）。
上下文质量 上下文质量确保数据与具体任务相关、及时且适用。许多游泳训练计划过于通用，未能考虑运动员的个体需求，例如年龄、性别、伤病史或技术水平。这种缺乏针对性的问题限制了人工智能系统在不同游泳者档案之间定制建议的能力。"逐渐提升强度"或"尽可能快"等描述的模糊性，也进一步增加了强度分析的难度。同样，未能记录训练阶段（如休赛期、赛前高峰期或恢复期）会消除重要的时间上下文。要使人工智能洞察具有实用价值，数据必须反映运动员的当前状态、训练目标以及分析的预期用途（Priestley et al., 2023；Zhou et al., 2024）。
表示质量 表示质量关注数据的格式化和结构化程度，以便于解读。不同团队之间对课程细节的表示方式不一致，例如使用"DKOB"、"OUS"、"UK"或"choice"等缩写，以及其他无数类似的缩写，可能造成混淆。此外，训练计划通常包含嵌套的组合或间歇，这些内容难以在电子表格等平面格式中呈现。如果没有标准化的数据模式，热身、主训练组、辅助训练组与放松之间的重要层级关系可能会丢失。表示质量低下会限制人工智能分析训练的不同组成部分与预期训练刺激之间关系的能力（Priestley et al., 2023；Bompa & Haff, 2009；Riewald & Rodeo, 2015）。
可访问性 可访问性确保数据在维护安全和隐私的前提下，能够便捷地提供给授权用户。游泳领域面临的一个主要挑战是数据存储碎片化，训练日志通常分散在个人笔记本、应用程序和电子表格中。这种缺乏集中化的状况造成了数据孤岛，妨碍了全面分析。此外，训练说明以不同语言创建，可能包含不一致的术语，使人工智能工具难以准确解读。提高可访问性需要建立安全、共享的环境，使教练、科研人员和运动员能够在不忽视隐私、同意或治理要求的前提下使用数据（Zhou et al., 2024；Qayyum et al., 2020）。
数据生命周期管理 数据生命周期管理涉及从数据创建到最终分析、反馈和归档的全程跟踪。在许多训练项目中，课中和课后心率或休息时间等关键指标虽然有所收集，但未能持续反馈到未来的计划制定中。这一反馈缺口限制了人工智能系统和训练策略随时间不断改进的潜力。此外，热身和放松训练的跟踪精度往往低于主训练组，导致工作量和恢复监测存在盲点。一套闭环的生命周期管理系统有助于保持数据的可追溯性，并确保新数据与未来规划决策保持关联（Polyzotis et al., 2018；Priestley et al., 2023；Rangineni, 2023）。
伦理与法律合规 运动员隐私、数据所有权和合规性对于维护人工智能应用的信任至关重要。当游泳者转换团队或涉及未成年人时，往往会引发数据归属及共享方式等问题。如果缺乏明确的指导原则，组织可能不愿合作或共享数据用于人工智能开发。健全的隐私政策和知情同意流程有助于降低这些风险，同时推动更负责任的数据共享实践（Qayyum et al., 2020；Zhou et al., 2024）。
持续监测与改进 鉴于游泳数据的动态特性——新型传感器、不断变化的训练计划以及持续演进的目标——持续监测至关重要。然而，许多团队缺乏定期数据审计和改进的框架。指标不完整和反复出现的数据空白往往未被察觉，导致分析结果不可靠。持续监测协议有助于检测异常，例如圈速明显不合理或休息数据缺失，并据此完善数据收集方法。这种迭代方式有助于在条件变化时保持数据质量（Bangad et al., 2024；Polyzotis et al., 2018；Zhou et al., 2024）。
领域知识的整合 整合领域专业知识有助于人工智能系统更恰当地解读模糊或复杂的数据。教练、运动科学家和运动员提供了人工智能单独无法捕捉的关键洞察。例如，"逐渐加速"、"感受力量"或"巡航"等术语，根据游泳者的水平或训练背景可能具有不同含义。如果缺乏专家介入，人工智能模型可能会误解这类指令。与领域专家的协作有助于使人工智能生成的建议与实际训练原则保持一致，使其作为决策支持更具实用价值（Priestley et al., 2023；Neutatz et al., 2021；Vec et al., 2024）。

第五节：那么，游泳行业的数据是否适合人工智能？

简短的回答是：尚未准备好，但前进的道路已经清晰。

惠及所有相关方的规模效益 当游泳行业围绕高质量、结构化数据形成共识时，其带来的效益将延伸至运动的各个层面：

运动员： 获得更具针对性的训练计划，充分反映其个人目标、能力和反应，支持表现发展和风险感知规划。
教练与俱乐部： 简化训练计划流程，减轻行政负担，并获取对个人和团队更有价值的表现分析。
组织与联合会： 能够跨地区汇集经过适当治理和匿名化处理的数据，推动大规模研究，指导国家训练计划，并为各级别竞赛——从年龄组赛事到精英国际大赛——制定最佳实践。

第六节：机遇——为统一框架奠定基础

以训练区间框架为基础 Wise Racer 已通过引入两个关键模型，迈出了标准化的重要一步：

9区间竞技游泳训练框架 专为竞技运动员设计，该框架将训练强度划分为九个区间，涵盖从低强度技术训练到高强度冲刺的全方位内容。
5区间健身游泳训练框架 专为健身和休闲游泳者构建，这一简化系统聚焦于核心强度范围，使优先追求健身提升而非竞赛的用户更易上手。

反馈循环： 分析休息间隔、划臂效率和心率数据，帮助教练精细调整训练决策。
预测分析： 人工智能模型可能有助于标记与平台期风险、疲劳或负荷决策不当相关的规律，前提是以适当的谨慎态度解读输出结果。
个性化建议： 决策支持系统，根据运动员的个人阈值调整规划建议，无论是青少年游泳者还是专注于长距离开放水域赛事的铁人三项运动员。

对机构、家长、教练和游泳者的益处 结构化、技术驱动的游泳训练方法将惠及生态系统中的每一个相关方：

增强个性化： 通过将标准化区间与精准的运动员特定数据相结合，教练可以根据个体需求定制训练组合与强度，同时监测反应与恢复。
高效的工作量管理： 改进对休息、恢复和训练量数据的跟踪，有助于教练减少累积负荷管理中的盲点。
更便捷的进度跟踪： 采用统一的数据格式后，跟踪游泳者数周或数个赛季的进步变得更加简便，为教练和家长提供更清晰的表现趋势视图。
协作促进发展： 当多个俱乐部、地区或联合会采用相似框架时，可以共享和比较经过适当治理的汇总洞察。这种协作能够激发创新，并推动整个运动制定更高标准。

总结

行动号召

这不能是孤军奋战的事业。游泳需要您的支持。

参考文献

Bompa, T. O., & Haff, G. G. (2009). Periodization: Theory and methodology of training. Human Kinetics.

Neutatz, F., Chen, B., Abedjan, Z., & Wu, E. (2021). From cleaning before ML to cleaning for ML. Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering.

Polyzotis, N., Roy, S., Whang, S., & Zinkevich, M. (2018). Data lifecycle challenges in production machine learning: A survey. ACM SIGMOD Record, 47, 17-28. https://doi.org/10.1145/3299887.3299891

Riewald, S. A., & Rodeo, S. A. (Eds.). (2015). Science of swimming faster. Human Kinetics.

Vec, V., Tomazic, S., Kos, A., & Umek, A. (2024). Trends in real-time artificial intelligence methods in sports: A systematic review. Journal of Big Data. https://doi.org/10.1186/s40537-024-01026-0

作者

Diego Torres

译者

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