Abstract:
Цель: сравнение двигательного отклика в условиях виртуальной реальности
у профессиональных хоккеистов в сравнении с новичками, не имеющими опыта игры в хоккей, при
предъявлении шайб разного уровня сложности. Материалы и методы. В рамках исследования разработана имитационная виртуальная среда, моделирующая хоккейную площадку и задающая
3 уровня сложности предъявления шайб (сложность определяется расстоянием и скоростью полета
шайбы). В исследовании приняли участие 12 испытуемых мужского пола (средний возраст – 21 год),
из которых 7 хоккеистов, средний стаж которых составил 14,25 года (разряды от 3-го юношеского
до 1-го взрослого). Анализ движений проводился с использованием системы SteamVR Tracking 2.0.
Оценка двигательного отклика осуществлялась по комплексу параметров, в том числе по сохранению основной стойки испытуемого, двигательной реакции на шайбу, движениям клюшки, реакции
на предупреждающие сигналы. Анализ двигательной активности испытуемых измерялся как среднеквадратичное отклонение изменения углов в каждом из суставов (левое и правое колено, левое и
правое бедро, голова). Результаты исследования показали, что профессиональные игроки и новички значимо различаются по среднеквадратичным отклонениям изменения углов в каждом из суставов, а также по характеристикам двигательной реакции на шайбу. Заключение. Результаты сравнения профессиональных хоккеистов и новичков позволяют сделать несколько выводов на основе качественного анализа параметров движения. Во-первых, профессиональные игроки при сохранении
стойки имеют большие амплитуды вертикальных колебаний. Во-вторых, при переходе к задаче отражения шайб профессиональные спортсмены сохраняют стойку без изменений. Новички, напротив,
начинают совершать большее количество движений, зачастую лишних (т. е. не влияющих на эффективность выполнения задачи). Фактически профессиональные игроки отличаются значимо меньшим
количеством двигательной активности, в особенности отсутствием лишних движений, не влияющих
на успешность отражения шайбы. Таким образом, мы делаем заключение, что чем выше уровень
мастерства хоккеиста, тем более оптимизированным будет двигательный отклик на появление шайбы. Aim: the purpose of this paper was to compare motor responses to different hockey pucks in
virtual reality in highly- and low-skilled ice hockey players. Materials and methods. A virtual environment
was developed that simulates an ice hockey rink and 3 shots of different complexity (depending on
the distance and speed of the puck). The study involved 12 male athletes (mean age = 21 years), including
7 ice hockey players, whose mean athletic experience was 14.25 years (ranks from 3rd junior to 1st adult).
Motion analysis was performed with the SteamVR Tracking 2.0 system. Motor response was evaluated by
a set of parameters, including maintaining the main stance, the motor response to the puck, the movements
of the stick, and the response to warning signals. Motor activity was evaluated as the standard deviation of
the change in angles in each of the joints (left and right knee, left and right hip, head). Results. The study
showed that highly- and low-skilled ice hockey players differed significantly in the standard deviations
of the change in angles in each of the joints and in the characteristics of the motor response to the puck.
Conclusion. The results of the qualitative analysis allow us to conclude the following: highly-skilled ice
hockey players, while maintaining a stance, have large amplitudes of vertical oscillations; highly-skilled ice
hockey players maintain their stance while turning the shots aside; low-skilled athletes make more movements,
often unnecessary. In fact, professional players are distinguished by significantly less physical activity
and the absence of unnecessary movements that do not affect striking performance. Therefore,
the higher the skill level of a hockey player, the more optimized will be the motor response to the puck.
Description:
Бугрий Григорий Степанович, младший научный сотрудник лаборатории математического
обеспечения имитационных динамических систем механико-математического факультета, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия.
Кручинина Анна Павловна, кандидат физико-математических наук, ассистент кафедры
прикладной механики и управления механико-математического факультета, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия.
Сухочев Павел Юрьевич, научный сотрудник лаборатории математического обеспечения
имитационных динамических систем механико-математического факультета, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия. Поликанова Ирина Сергеевна, кандидат психологических наук, старший научный сотруд-
ник лаборатории «Психология профессий и конфликта» факультета психологии, Московский го-
сударственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия; научный сотрудник лабо-
ратории исследований молекулярных механизмов долголетия факультета биологии и биотех-
нологии, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва,
Россия.
Леонов Сергей Владимирович, кандидат психологических наук, доцент кафедры методоло-
гии факультета психологии, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова,
Москва, Россия.
Grigory S. Bugriy, Junior Researcher, Laboratory of Mathematical Support of Simulation Dynamic
Systems, Faculty of Mechanics and Mathematics, Lomonosov Moscow State University,
Moscow, Russia.
Anna P. Kruchinina, Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Assistant Professor,
Department of Applied Mechanics and Control, Faculty of Mechanics and Mathematics, Lomonosov
Moscow State University, Moscow, Russia.
Pavel Yu. Sukhochev, Researcher, Laboratory of Mathematical Support of Simulation Dynamic
Systems, Faculty of Mechanics and Mathematics, Lomonosov Moscow State University, Moscow,
Russia.
Irina S. Polikanova, Candidate of Psychological Sciences, Senior Researcher, Laboratory of
the Psychology of Professions and Conflict, Faculty of Psychology, Lomonosov Moscow State University,
Moscow, Russia; Research Fellow in Laboratory for Research on Molecular Mechanisms of Longevity,
Faculty of Biology and Biotechnology, National Research University Higher School of Economics,
Moscow, Russia.
Sergey V. Leonov, Candidate of Psychological Sciences, Associate Professor, Department of Methodology,
Faculty of Psychology, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia.