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    <title>Ergebnis für Versionen - 2086</title>
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      <title>Bewegungsmustererkennung anhand des Basketballfreiwurfes</title>
      <description><![CDATA[https://cover.sponet.de/SPONET5-00002073.JPG]]></description>
      <pubDate>Fri, 01 Jan 2010 23:18:03 +0100</pubDate>
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      <author>Schmidt, A.</author>
      <dc:format>Buch</dc:format>
      <dc:subject>motorisches Lernen</dc:subject>
      <dc:subject>Theorie</dc:subject>
      <dc:subject>Methodologie</dc:subject>
      <dc:subject>Bewegung</dc:subject>
      <dc:subject>Qualität</dc:subject>
      <dc:subject>Fertigkeit</dc:subject>
      <dc:subject>Basketball</dc:subject>
      <dc:subject>Wurf</dc:subject>
      <dc:format>Buch</dc:format>
      <dc:creator>Schmidt, A.</dc:creator>
      <content:encoded><![CDATA[In der aktuellen trainings- und bewegungswissenschaftlichen Diskussion zur Bewegungsexpertise nimmt die Theorie dynamischer Systeme (als eine Theorieposition, die aus den "action approaches" abgeleitet wird) eine wichtige Position ein. Dabei wird von einer hohen Komplexität menschlicher Bewegungen ausgegangen, die nicht anhand isolierter Merkmale, sondern nur bei Erhalt der sie konstituierenden Wirkungszusammenhänge tiefgreifend analysiert werden können. Daraus leiten sich wissenschaftliche Studien ab, die nicht auf eine mikroskopische, sondern auf eine makroskopische Untersuchungsebene abzielen. In der vorliegenden Studie wird am Beispiel einer Standardaktion im Basketball, dem Freiwurf, die gleichzeitig einen großen Einfluss auf das sportliche Ergebnis hat, nach (erfolgreichen) Bewegungsmustern sowie deren Erlernung, Festigung und Perfektionierung gesucht. Dazu werden Fragen nach der Individualität der Bewegungsmuster genauso gestellt wie nach dem Zusammenhang zwischen Bewegungsmuster und Leistungsebene. Zwangsläufig führt das auch zur Frage, inwiefern sich diese beiden Aspekte zumindest teil- bzw. zeitweise überlagern. 
Das Set an eingesetzten Untersuchungsmethoden ist dabei sehr umfassend. Es kommen sowohl videometrische als auch kinematische Verfahren zur Anwendung. Unabhängige Beobachter erstellten objektivierte Bewegungsbeschreibungen. Ergänzend erfolgt ein Expertenrating und es wird eine Klassifikation mit dynamisch gesteuerten Netzwerken vorgenommen. 
Insgesamt entstand so ein Dreiangel an Daten, das sich als gut valide erwies und mit dem die Individualität der Bewegungsmuster als dominierendem Feature belegt wurde. Interessant waren auch die Ergebnisse der Phasenstruktur der Wurfbewegung - und auch hier wieder deren Individualität. Die intraindividuelle Stabilität von Bewegungsmustern wurde für verschiedene Leistungsebenen vom Anfänger über den Fortgeschrittenen bis zum Experten belegt, wobei die Probanden mit der höchsten Bewegungsstabilität auch das beste Trefferbild (d. h. die höchste Trefferzahl) nachweisen konnten.]]></content:encoded>
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      <title>Bewegungsmustererkennung anhand des Basketballfreiwurfes</title>
      <pubDate>Fri, 01 Jan 2010 23:18:03 +0100</pubDate>
      <link>https://sponet.de/sponet/Record/3044004</link>
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      <author>Schmidt, A.</author>
      <dc:format>Buch</dc:format>
      <dc:subject>Sportwissenschaft</dc:subject>
      <dc:subject>Informatik</dc:subject>
      <dc:subject>Trainingswissenschaft</dc:subject>
      <dc:subject>Forschung</dc:subject>
      <dc:subject>Training</dc:subject>
      <dc:subject>Lernen</dc:subject>
      <dc:subject>Analyse</dc:subject>
      <dc:subject>Basketball</dc:subject>
      <dc:subject>Test</dc:subject>
      <dc:subject>Untersuchungsmethode</dc:subject>
      <dc:subject>Modellierung</dc:subject>
      <dc:subject>Kinematografie</dc:subject>
      <dc:subject>Gelenk</dc:subject>
      <dc:format>Buch</dc:format>
      <dc:creator>Schmidt, A.</dc:creator>
      <content:encoded><![CDATA[Mit dem hierarchischen Konzept der DyCoNs wurde erstmals aus den Gelenkwinkelmerkmalen der gesamten kinematischen Kette der Wurfarmseite der Probanden ein komplexes Merkmal des Basketballfreiwurfes operationalisiert. Dabei konnten grundlegende Erkenntnisse über die Bewegungsorganisation generiert werden. Durch das Training mehrerer Vergleichsnetze und die Einbettung der Netzanalysen in eine Triangulation von qualitativen und quantitativen Daten fand außerdem eine Validierung der angewendeten Methoden statt. Es konnte eine hohe Stabilität der Netze dokumentiert werden.]]></content:encoded>
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