Taikomoji žaidimo veiklos analizė 3 (SP)
Dalyko anotacija lietuvių kalba
Taikomosios žaidimo veiklos analizės 3 dalykas yra skirtas sporto žaidimų veiklos kiekybiniams rodikliams tirti, vertinti ir interpretuoti. Rungtynių statistika yra objektyvūs rodikliai, apibūdinantys puolimo ir gynybos veiksmų charakteristikas. Statistikos analizei pasitelkiami išvestiniai kintamieji, nusakantys žaidėjų naudingumą, jo veiksmų efektyvumą bei įtaką rungtynių rezultatui. Dalyko metu bus mokomasi rinkti žaidimo veiklos duomenis, juos apdoroti bei pateikti išvadas, kurios galėtų padėti koreguoti žaidimo veiklą.
Dalyko anotacija užsienio kalba
Applied Game Performance Analysis 3 is designed to study, evaluate, and interpret quantitative indicators of sports game activity. Match statistics are objective indicators that describe the characteristics of offensive and defensive actions. Statistical analysis uses derivative variables that describe the usefulness of players, the efficiency of its actions and the impact on the outcome of the match. During the subject, students will learn to collect data on game activity, process it and present conclusions that could serve for the correction of game activity.
Būtinas pasirengimas dalyko studijoms
Išklausyti Sporto šakų didaktikos 1, Sporto treniruotės teorijos ir didaktikos 1, 2, Sporto tyrimo metodologijos dalykai
Dalyko studijų rezultatai
Gebės atpažinti pagrindinius žaidimų veiklos komponentus, mokės paaiškinti technikos veiksmus ir jų elementus.
Gebės suprasti oficialias žaidimo taisykles, išskirs jos kritinius momentus, atpažins teisėjų gestus, vertinimus ir interpretacijas.
Gebės skaidyti dalimis puolimo ir gynybos veiksmus.
Gebės atlikti skirtingų žaidimų sporto šakų statistinę veiklos analizę, ir vertinti jų rezultatus.
Gebės pagrįsti individualios žaidėjų veiklos charakteristikas, komandos sąveikos efektyvumą, taiko tinkamus rezultatų apdorojimo metodus.
Gebės įvardyti priežastinius ryšius, lemiančius techninio, taktinio ir fizinio rengimo pakitimus.
Gebės taikyti pažangiosios statistinės analizės modelius, surasti ir vertinti išvestinius kintamuosius.
Gebės atlikti palyginamąją analizę suprantant šalutinius žaidimo veiklos kintamuosius.
Gebės analizuoti duomenis, juos tinkamai interpretuoti.
Gebės pildyti statistinį varžybų protokolą.
Gebės naudotis skaitmeninėmis duomenų tvarkymo programomis ir pildyti bei atnaujinti duomenų bazes.
Gebės atlikti objektyvią žaidimų veiklos analizę, remiantis šiuolaikinės statistikos mokslo ir pažangių kompiuterinės programų kūrimo laimėjimais.
Gebės nustatyti žaidėjų įvairių technikos gebėjimų išvystymo lygį bei suprasti ir prognozuoti jų raiškos ir vertinimo klausimus pratybose bei varžybose.
Dalyko turinys
1. Žaidimo veiklos analizės duomenys ir jų tvarkymas.
2. Žaidimo veiksmų grupės, atskiri veiksmai ir jų dalys.
3. Žaidimo duomenų variacinių eilių sudarymas.
5. Statistinės žaidimo veiklos analizės subjektas, objektas ir tyrimo klausimai.
6. Statistikų skaitinės charakteristikos ir jų apskaičiavimas.
7. Žaidimo veiklos modeliai ir taikomų statistinės analizės metodų patikimumas.
8. Žaidimo analizės charakteristikos ir skirstinių parametrai.
9. Analizės duomenų tarpusavio ryšys.
10. Žaidimų veiksmų efektyvumo tyrimas.
11. Komandos ir atskirų žaidėjų vertinimo skalių sudarymas.
12. Žaidimo duomenų regresija.
13. Duomenų grafinis apdorojimas.
15. Žaidimų veiklos korekcija interpretuojant tyrimų duomenis.
16. Skirtingų sporto šakų analizės protokolų sudarymas ir pildymas.
17. Duomenų palyginamoji analizė ir validumas.
18. Skirtingų duomenų apdorojimas Microsoft Excell, SPSS, Prism programomis.
19. Duomenų perdavimas į socialinius tinklus, etikos ir asmenų duomenų apsaugos reikalavimai bei taisyklės.
Dalyko studijos valandomis
Paskaitos 30 val.
Seminarai 15 val.
Bendravimas pasitelkiant IT 5 val.
Iš viso kontaktinio darbo val. 50 val.
Savarankiškas darbas 80 val.
Iš viso 130 val.
Studijų rezultatų vertinimas
Refleksija paskaitose – 10 %; Referato parengimas – 10 %; Žaidimo analizės projekto pristatymas – 30 %; Egzaminas – 50 %
Literatūra
1. 2018 Paulauskas, R. et al. Basketball Game-Related Statistics that Discriminate Between European Players Competing in the NBA and in the Euroleague. http://web.b.ebscohost.com.
ezproxy.vdu.lt/ehost/pdfviewer/pdfviewer?vid=9&sid=e6eb67e4-d828-47ab-8ca0-d1c42f71a843%40pdc-v-sessmgr01
2. 2018 Pérez-Ferreirós, A. et al. Short- and mid-term effects of the 2010 rule changes on game-related statistics in European basketball championships: An interrupted time series analysis. http://web.b.ebscohost.com.ezproxy.vdu.lt/ehost/pdfviewer/pdfviewer?vid=13&sid=e6eb67e4-d828-47ab-8ca0-d1c42f71a843%40pdc-v-sessmgr01
3. 2018 Saavedra, J. M. et al. Discriminatory Power of Women’s Handball Game-Related Statistics at the Olympic Games (2004–2016). http://web.b.ebscohost.com.ezproxy.vdu.lt/
ehost/pdfviewer/pdfviewer?vid=15&sid=e6eb67e4-d828-47ab-8ca0-d1c42f71a843%40pdc-v-sessmgr01
4. 2020 Song, K. Modelling the scores and performance statistics of NBA basketball games. https://www.tandfonline.com/toc/lssp20/49/10?nav=tocList
Papildoma literatūra
1. 2020 Dogan, I. ir Ersoz, Y. The Important Game-Related Statistics for Qualifying Next Rounds in Euroleague. http://web.b.ebscohost.com.ezproxy.vdu.lt/ehost/pdfviewer/pdfviewer?vid=27&sid=
e6eb67e4-d828-47ab-8ca0-d1c42f71a843%40pdc-v-sessmgr01
2. 2017 Sampaio, J. ir Janeira, M. Statistical analyses of basketball team performance: understanding teams’ wins and losses according to a different index of ball possessions. https://doi.org/10.1080/24748668.2003.11868273
3. 2020 Do, Hyun Kim et al. Discovering primary indicators for evaluating defender's technical performance using multivariate statistics in football games. http://web.b.ebscohost.com.ezproxy.vdu.lt
/ehost/pdfviewer/pdfviewer?vid=29&sid=e6eb67e4-d828-47ab-8ca0-d1c42f71a843%40pdc-v-sessmgr01
4. 2020 Conte, D. et al. Performance profile and game-related statistics of FIBA 3x3 Basketball World Cup 2017. https://doi.org/10.5114/biolsport.2019.83007
