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Evaluation eines Systems zur Echtzeitoptimierung der Wettkampfzielzeit
Georg Dorn
Art der Arbeit
Diplomarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Zentrum für Sportwissenschaft und Universitätssport
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Lehramtsstudium UF Bewegung und Sport UF Informatik und Informatikmanagement
Betreuer*in
Arnold Baca
Mitbetreuer*in
Martin Dobiasch
DOI
10.25365/thesis.46445
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-28269.92842.350767-3
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Durch die Entwicklung moderner Laufsensoren und Übertragungsprotokolle ist es heute möglich, verschiedenste Sensoren mit einem Smartphone zu verbinden und damit erfasste Messdaten in Echtzeit über das Internet zu versenden. Dieses Konzept macht sich der von der Universität Wien entwickelte Mobile Motion Advisor zu Nutze, um Live-Daten von Läuferinnen und Läufern via Smartphone-Applikation auf einen Server zu transferieren. Mit Hilfe des Feedback-Moduls PerPot können die Daten in Echtzeit ausgewertet werden und ein Feedback zur Anpassung der Geschwindigkeit wird an die Athletinnen bzw. die Athleten übermittelt. In bisherigen Studien wurde die für das System notwendige Kalibrie-rung auf dem Laufband bzw. mit Hilfe eines Tempomachers durchgeführt und die Reihen-folge der Vergleichsläufe nicht berücksichtigt. In dieser Studie wurde das System mit 26 Probandinnen und Probanden erstmals vollständig unter realen Bedingungen getestet. Da-bei absolvierten die Probandinnen und Probanden einen Kalibrierungslauf zur Messung ihrer Leistungsdaten, um anschließend zwei 10-km-Läufe zu absolvieren. In randomisierter Reihenfolge wurde ein Lauf mit Coaching durch das System und ein Vergleichslauf ohne Coaching absolviert. Die Studie zeigte, dass die Reihenfolge der Läufe einen Einfluss auf das Ergebnis hat und die PerPot-Läufe im Durchschnitt 1 Min 7 Sekunden bzw. 5.7% schneller waren als die Läufe ohne Coaching. Der Unterschied ist mit p=0.191 nicht signi-fikant. Für den Fall, dass der PerPot-Lauf als zweiter Lauf durchgeführt wurde, konnte ein signifikanter Unterschied p=0.009 nachgewiesen werden, während die Läufe in umgekehr-ter Reihenfolge keinen signifikanten Unterschied zeigten.
Abstract
(Englisch)
Through the development of advanced running sensors and transmission protocols it is now possible to connect a variety of sensors with a Smartphone and transmit gathered data in real-time via the internet. This concept is used by the Mobile Motion Advisor, developed by the University of Vienna, to gather and send live data of runners to a server via Smartphone application. Combined with the feedback module PerPot, data can be eva-luated in real-time and feedback for the adjustment of speed will be transmitted to the run-ners. In previous studies the necessary calibration of the system was done on the treadmill or with the support of a pacemaker and the order of the test runs was overlooked. In this study, for the first time the system was tested with 26 subjects entirely under real condi-tions. The subjects completed a calibration run to determine their performance data. After-wards they completed two 10-km-runs. In randomized order, one run was coached by the system and one run was done without coaching, for comparison. The study showed that the order of the runs have an impact on the result. The PerPot runs were on average 1 minute and 7 seconds or 5.7% faster than the compared runs without coaching. The p-value of this difference is 0.191 and is not significant. In case that the PerPot runs were com-pleted second, significant difference with a p-value of 0.009 was evaluated, while the runs in the reverse order showed no significant difference.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
Mobile Coaching Mobile Motion Advisor PerPot Real-time-Feedback
Schlagwörter
(Deutsch)
Mobile Coaching Mobile Motion Advisor PerPot Echtzeit-Feedback
Autor*innen
Georg Dorn
Haupttitel (Deutsch)
Evaluation eines Systems zur Echtzeitoptimierung der Wettkampfzielzeit
Publikationsjahr
2017
Umfangsangabe
81 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Arnold Baca
AC Nummer
AC13702268
Utheses ID
41102
Studienkennzahl
UA | 190 | 482 | 884 |