국가 대표팀 은 무료로이 갤러리에서 원하는만큼 이미지를 다운로드 할 수 있습니다. 다운로드 코드가 없는 경우 mdore@gymcan.org Mylaine Doré에 문의하여 액세스하십시오. 모든 173 시험은 높은 시각 체조 전문 지식을 가진 5 명의 과목에 제출되었다. 모든 과목은 연구의 목적에 대해 통보하고 데이터 수집 전에 동의를 했다. 그들은 젊은 체조 재능을 위한 독일 체조 연맹의 판단 지침에 따라 6 점에 고정 된 시각적 아날로그 규모로 각 시험을 평가하도록 요청받았습니다 [40]. 판정 점수를 평가하기 위해, 평가자 간 신뢰성을 계산하였다(표 1 참조). 마지막으로, 판결 점수는 데이터 세트의 각 시험에 대한 최종 판정 점수를 제공하기 위해 평균화되었다[3]. 요약하면, 운동의 평가가 운동의 인식에 기초하고, 운동의 인식은 시간과 공간에 걸쳐 운동의 운동 패턴을 고려하는 전체적인 과정인 경우, 유사한 운동 패턴을 가진 체조 기술 성과는 다른 운동 패턴의 체조 기술 성과와 유사하게 비교되어야 합니다. 이 연구의 목적은 수행 된 기술의 양적 운동 학 데이터를 기반으로 체조 성능을 판단하는 모델 기반 접근 방식을 개발하고 평가하는 것이었습니다. 국제체조연맹은 이동데이터를 기반으로 한 전산기반 심사지원체계를 구축하기 위한 노력을 강화하고 있기 때문에 이 같은 근거를 조사해야 한다는 요구가 있다. 상이한 운동 실현의 운동학적 패턴 사이의 유사성 및 비유사성을 확인하기 위해, 두 가지 다른 방법, 즉 다변량 탐색 접근법 및 재발신경망[39]이 사용되었다. 두 가지 방법에 기초한 네 가지 모델 변형은 운동 운동학과 심사위원의 점수 사이의 직접적이고 긍정적인 관계를 증명하는 데 사용되었습니다. 이전 연구 결과에 따르면 전문가들은 특정 기술의 운동 학적 패턴을 기반으로 체조 기술을 평가할 것으로 예측되었습니다.

보다 구체적으로, 운동 운동학에서 구조적으로 동일한 두 가지 기술 퍼포먼스를 동일한 점수로 판단해야 한다고 가정합니다. 운동 운동학에서 두 가지 스킬 퍼포먼스가 다를수록 점수가 더 달라야 합니다. 체조 캐나다는 국내 및 국제 대회의 다양한 사진 범위를 제공하는 것을 기쁘게 생각합니다. 전체 데이터 세트는 운동 운동 학 데이터와 여자 의 예술 체조에서 세 가지 기술의 총 N = 173 시험의 판단 점수로 구성 (라운드 오프 – 다시 핸드 스프링 – 바닥에 다시 레이아웃 somersault, n1 = 58; 균형 빔에 핸드 스탠드 위치에서 백 핸드 스프링, n2 = 57; 볼트에 손스프링, n3 = 57; 참고: 안타깝게도 데이터 수집 문제로 인해 밸런스 빔과 볼트에 대해 하나의 평가판을 제거해야 했습니다.