एथलीट की ट्रेनिंग बेहतर करने के लिए स्पोर्ट्स साइंस का इस्तेमाल कैसे करें

संक्षेप में

शुरुआत फैसले से करें, डेटा से नहीं

एथलीट का ज़्यादा डेटा जुटा लेने भर से ट्रेनिंग प्रोग्राम अपने आप बेहतर नहीं हो जाता। काम की स्पोर्ट्स साइंस प्रक्रिया किसी एक ठोस फैसले से शुरू होती है।

किसी कोच को तय करना हो सकता है कि अगला कंडीशनिंग सेशन बढ़ाया जाए या नहीं। वहीं परफॉर्मेंस डायरेक्टर यह ढूंढना चाहेगा कि किन एथलीटों में थकान जमा हो रही है।

हर सवाल के लिए अलग इनपुट चाहिए। खेल में लोड को लेकर अंतरराष्ट्रीय ओलंपिक समिति का सर्वसम्मति दस्तावेज़ बाहरी लोड, यानी एथलीट जो काम करता है, और आंतरिक लोड, यानी उसकी शारीरिक या मानसिक प्रतिक्रिया, में फर्क करता है। दूरी और पावर काम को बताते हैं। हार्ट रेट, सेशन में महसूस हुई मेहनत और रिकवरी का रुझान यह दिखाते हैं कि उस काम का एथलीट पर क्या असर पड़ा।

पहले फैसला तय करें। फिर सबसे छोटा मेट्रिक सेट चुनें जो संदर्भ जोड़ सके, हर एथलीट की तुलना उसकी अपनी सामान्य रेंज से करें और नतीजे उसी के साथ बैठकर देखें।

एथलीट मॉनिटरिंग का ढांचा बनाएं

अच्छा मॉनिटरिंग ढांचा एथलीट के किए काम को शरीर की प्रतिक्रिया से जोड़ता है। इससे कोच को दिखना चाहिए कि ट्रेनिंग से मनचाहा अनुकूलन बन रहा है या ऐसी थकान जिस पर ध्यान देना ज़रूरी है।

तीन हिस्सों से शुरुआत करें:

• ट्रेनिंग लोड - किए गए काम की मात्रा और तीव्रता दर्ज करें। खेल के हिसाब से इसमें अवधि, दूरी, पावर, हार्ट रेट ज़ोन या सेशन में महसूस हुई मेहनत शामिल हो सकती है।

• रिकवरी - नींद, HRV, आराम की हार्ट रेट और बाकी रिकवरी मापों में बदलाव को एथलीट की अपनी सामान्य बेसलाइन के मुकाबले देखें।

• एथलीट की अपनी बात - खिलाड़ियों से मांसपेशियों के दर्द, थकान, तनाव और मूड के बारे में पूछें। ये जवाब वह संदर्भ देते हैं जो कोई वियरेबल या फिटनेस टेस्ट पकड़ नहीं पाता।

ब्रिटिश जर्नल ऑफ स्पोर्ट्स मेडिसिन की एक समीक्षा में पाया गया कि व्यक्तिपरक माप एथलीटों की सेहत में आए बदलाव को अक्सर समीक्षा में शामिल वस्तुनिष्ठ मापों से ज़्यादा संवेदनशीलता और निरंतरता के साथ दिखाते थे।

इन आंकड़ों को साथ में पढ़ा जाता है। अकेले गिरा हुआ HRV बहुत कुछ नहीं कहता। लेकिन अगर वह बिगड़ती नींद, बढ़े हुए मांसपेशी दर्द और हाल में बढ़े ट्रेनिंग लोड के साथ आए, तो एक पैटर्न बनता है जिस पर एथलीट से बात करना बनता है।

इस ढांचे के पीछे के मापों को गहराई से देखना हो तो एथलीट मॉनिटरिंग की यह गाइड देखें।

हर एथलीट की तुलना उसकी अपनी बेसलाइन से करें

टीम के औसत अहम फर्क छिपा देते हैं। दो एथलीट एक ही सेशन कर सकते हैं और भीतर से बिल्कुल अलग प्रतिक्रिया दे सकते हैं।

किसी एक अलग-थलग आंकड़े पर प्रतिक्रिया न दें। HRV नींद, बीमारी, मानसिक तनाव और माप की परिस्थितियों के साथ बदलता है। रुझान एक जैसी परिस्थितियों में देखें और उन्हें एथलीट के सामान्य उतार-चढ़ाव से मिलाएं।

ट्रेनिंग के असर की मॉनिटरिंग पर स्पोर्ट्स मेडिसिन में छपे एक हालिया लेख में भी कहा गया है कि तैयारी संदर्भ पर निर्भर करती है और यह ट्रेनिंग लोड से अलग चीज़ है। स्टाफ के प्रोग्राम बदलने से पहले असामान्य प्रतिक्रियाओं को डेटा जुटाने की गलती के लिए जांच लेना चाहिए।

ये रिश्ते तब कहीं आसानी से दिखते हैं जब वर्कआउट, वियरेबल डेटा और सेहत का फीडबैक एक जगह हों। एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम यही साझा नज़र देता है और कोच को दिखाता है कि समय के साथ हर एथलीट ट्रेनिंग पर कैसे प्रतिक्रिया दे रहा है।

पूरी टीम से जुड़े सवालों के लिए AI का इस्तेमाल करें

AI से स्पोर्ट्स साइंस का डेटा खंगालना कहीं आसान हो जाता है। हर एथलीट को हाथ से जांचने के बजाय स्टाफ पूरी टीम पर एक विस्तृत सवाल पूछ सकता है।

जैसे:

"किन एथलीटों का HRV पिछले सात में से कम से कम चार दिन अपनी 28-दिन की बेसलाइन से 10% से ज़्यादा नीचे रहा, और उनमें से किनकी नींद भी कम रही या ट्रेनिंग लोड ज़्यादा रहा?"

यह पूछने से बेहतर है कि किसका HRV सबसे कम है, क्योंकि निरपेक्ष HRV हर व्यक्ति में काफी अलग होता है। बेसलाइन पर टिका सवाल हर एथलीट के भीतर आए असली बदलाव पर निशाना लगाता है और उसके साथ का संदर्भ खोजता है।

AI कोच की इनमें भी मदद कर सकता है:

• व्यक्तिगत बेसलाइन से सबसे बड़े विचलन दिखाने वाला सुबह का ब्रीफ तैयार करना

• यह तुलना करना कि अलग-अलग पोज़िशन ग्रुप ने एक ही ट्रेनिंग सप्ताह पर कैसी प्रतिक्रिया दी

• स्टाफ मीटिंग से पहले छूटा हुआ या असंगत डेटा पकड़ना

• रिकवरी में आए बदलाव से जुड़े कारकों का सार निकालना

• ऐसे एथलीट ढूंढना जिनका लोड बढ़ा जबकि नींद या सेहत गिरी

खेल में AI पर हुए शोध चोट के पूर्वानुमान की सटीकता में उल्लेखनीय सुधार और परफॉर्मेंस ऑप्टिमाइज़ेशन की ओर इशारा करते हैं, हालांकि इसकी उपयोगिता अब भी मूल डेटा की गुणवत्ता पर टिकी है। AI को हर जवाब के पीछे का आधार दिखाना चाहिए ताकि कोच उसे परख सकें।

स्पोर्ट्स साइंस को हफ्ते की दिनचर्या का हिस्सा बनाएं

स्पोर्ट्स साइंस तब सबसे काम आती है जब वह अलग रिपोर्टिंग काम बने रहने के बजाय कोचिंग की दिनचर्या में घुल जाए। एक सीधा तरीका है सुबह की छोटी समीक्षा और उसके बाद हफ्ते में एक बार विस्तार से बैठक।

सुबह की समीक्षा उन बदलावों को सामने लाती है जो उस दिन के सेशन पर असर डाल सकते हैं, जैसे रिकवरी में गिरावट या हाल की ट्रेनिंग पर असामान्य प्रतिक्रिया। साप्ताहिक बैठक में कोच को लंबे रुझान देखने, एथलीटों की प्रतिक्रियाओं की तुलना करने और यह आंकने का ज़्यादा समय मिलता है कि हाल के बदलावों से मनचाहा नतीजा मिला या नहीं।

यह काम तब मुश्किल हो जाता है जब एथलीट अलग-अलग वियरेबल इस्तेमाल करते हैं और उनका डेटा कई ऐप्स में बिखरा रहता है। इन स्रोतों को एक एथलीट डेटा प्लेटफॉर्म में समेट देने से कोच को रुझान देखने और पूरी टीम पर सवाल पूछने की एक तय जगह मिल जाती है। ऑस्ट्रेलियन इंस्टिट्यूट ऑफ स्पोर्ट भी ऐसा ही केंद्रीकृत तरीका अपनाता है, जहां उसका एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम पूरे खेल नेटवर्क में डेटा-आधारित फैसलों में सहारा देता है।

इस तरीके की भी समय-समय पर समीक्षा होनी चाहिए। अगर कोई मेट्रिक जुटाई तो जा रही है पर उससे कभी कोई बातचीत या फैसला नहीं बदलता, तो शायद उसे ट्रैक करने का फायदा नहीं। स्पोर्ट्स साइंस को कोच का अगला फैसला साफ करना चाहिए, डैशबोर्ड को भरा हुआ नहीं।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल (FAQ)

किसी टीम को स्पोर्ट्स साइंस की कौन-सी मेट्रिक ट्रैक करनी चाहिए?

उन मेट्रिक से शुरू करें जो किसी ठोस फैसले से जुड़ी हों। आम विकल्प हैं ट्रेनिंग की अवधि, दूरी, पावर, हार्ट रेट, सेशन में महसूस हुई मेहनत, नींद, HRV और सेहत पर एक छोटा सर्वे। छोटा पर भरोसेमंद डेटा सेट आम तौर पर उन बहुत सारी मेट्रिक से ज़्यादा काम का होता है जो अनियमित तरीके से जुटाई जाती हैं।

स्पोर्ट्स साइंस में AI का इस्तेमाल कैसे होता है?

AI पूरी टीम का डेटा खंगाल सकता है, एथलीटों की तुलना उनकी बेसलाइन से कर सकता है और कई मेट्रिक में आए बदलावों का सार निकाल सकता है। इससे हाथ से किया जाने वाला विश्लेषण घटता है, पर ट्रेनिंग प्लान बदलने से पहले कोच को मूल डेटा जांच लेना चाहिए।

स्पोर्ट्स साइंस रिकवरी में कैसे मदद करती है?

स्पोर्ट्स साइंस नींद, HRV, आराम की हार्ट रेट और एथलीट की अपनी बात को हाल के ट्रेनिंग लोड के साथ रखकर कोच को रिकवरी आंकने में मदद करती है। इन संकेतों से पता चलता है कि किस एथलीट को बातचीत या ट्रेनिंग में बदलाव से फायदा हो सकता है।