Processes of integrating neural networks into physical education

Author:

Бартош О.В.,Бартош А.А.,Дубинская М.,Табаева А.С.,Фалеева Н.А.

Abstract

Аннотация: жизнедеятельность современного человека тесно связана с информационными ресурсами. Однако изобилие различного рода контента заставляет аудиторию проводить большую часть свободного и рабочего времени в статике (преимущественно за чтением или играми в гаджетах), вследствие чего начала активно развиваться гиподинамия – это ведет к нарушениям функций организма, тем более, детского, который претерпевает важные стадии своего развития. Между тем, эффективность уроков по физической культуре зависит от ряда факторов, среди которых такие, как: показатели здоровья, температура воздуха на улице (при проведении урока на свежем воздухе) или в помещении, влажность, атмосферное давление, микроклимат, созданный на занятиях (в том числе музыкальное сопровождение тренировочного процесса), который способствует формированию определённого психоэмоционального состояния обучающихся. Все указанные факторы влияют на мотивацию к выполнению физических нагрузок и результативность работы на уроке. Активная интеграция искусственного интеллекта в повседневную жизнь человека позволяет скорректировать траекторию взаимодействия людей и мобильных устройств. А именно, появление виртуальных голосовых помощников, умных часов, приложений, состоящих из алгоритмов, в том числе, нейросетей, помогает определять физическое и психологическое состояние обучающихся, планировать тренировки и прогнозировать их итоги, вследствие чего можно сделать вывод, что включение нейронных сетей в образовательный процесс предельно релевантно. Abstract: the vital activity of a modern person is closely connected with information resources. However, the abundance of various kinds of content forces the audience to spend most of their free and working time in static (mainly reading or playing on gadgets), as a result of which physical inactivity began to develop actively – this leads to violations of body functions, especially for children, who are undergoing important stages of their development. Meanwhile, the effectiveness of physical education lessons depends on a number of factors, including such as: health indicators, outdoor air temperature (when conducting a lesson outdoors) or indoors, humidity, atmospheric pressure, the microclimate created in the classroom (including musical accompaniment of the training process), which contributes to the formation of a certain psycho-emotional state of students. All these factors affect the motivation to perform physical activities and the effectiveness of work in the lesson. The active integration of artificial intelligence into human daily life allows you to adjust the trajectory of interaction between people and mobile devices. Namely, the emergence of virtual voice assistants, smartwatches, applications consisting of algorithms, including neural networks, helps to determine the physical and psychological state of students, plan training sessions and predict their results, as a result of which it can be concluded that the inclusion of neural networks in the educational process is extremely relevant.

Publisher

Sole Proprietor Company Klyueva M.M.

Reference10 articles.

1. Корякова К.А., Судакова О.В. Нейросети как новые инструменты в образовании // Информационные технологии в образовании. 2023. Вып. 6. С. 180 – 186.

2. Шаргина М.Г., Смирнов П.Г., Саламатин М.Н. Музыкальное сопровождение в спорте как фактор воздействия на тренировочный процесс // Теория и практика физической культуры. 2021. № 3. С. 56 – 58. https://doi.org/10.24412/0040-3601-2021-3-56-58

3. Шевченко Б.В. Применение нейронных сетей при построении программ физкультурно-спортивных занятий: сборник трудов конференции // Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества: материалы Всеросс. науч.-практ. конф. (Чебоксары, 18 сент. 2023 г.) / редкол.: Ж.В. Мурзина и др. Чебоксары: ИД «Среда», 2023. С. 183 – 185. ISBN 978-5-907688-64-3

4. Яковлев А.В., Матыцин В.О., Велюга В.А., Найденова К.А., Пархоменко В.А. Распознавание утомления человека на основе анализа его речи с помощью нейросетевым технологий // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2023. № 1 (24). С. 46 – 60. https://doi.org/10.14529/cmse230103.

5. Danqing Liu, Shoubang Li, Kun You Training Load Prediction in Physical Education Teaching Based on BP Neural Network Model // Mobile Information Systems. 2022. № 5. P. 1– 8. https://doi.org/10.1155/2022/4821208

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3