Разработка автоматизированной системы рекомендаций программ спортивных тренировок

Дипломная работа 38.03.05 Цифровая экономика: «Разработка автоматизированной системы рекомендаций программ спортивных тренировок»

→ Бесплатная консультация по вашей теме: Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru, Telegram: @Diplomit

Актуальность темы дипломной работы

Актуальность темы обусловлена стремительным ростом цифрового рынка фитнеса и персонализированного подхода в спортивной подготовке. Согласно исследованию аналитического агентства "Спорт и рынок", в 2023 году объем российского рынка цифрового фитнеса достиг 18 млрд рублей, что на 45% больше, чем в 2021 году. При этом 73% пользователей фитнес-приложений сталкиваются с проблемой отсутствия персонализированных рекомендаций, что снижает эффективность тренировок и приводит к высокому уровню оттока.

Современные пользователи ожидают индивидуального подхода, учитывающего их физические показатели, цели, уровень подготовки и особенности здоровья. Разработка автоматизированной системы рекомендаций программ спортивных тренировок позволит повысить эффективность тренировочного процесса, снизить риск травм и увеличить удовлетворенность пользователей. Внедрение таких систем соответствует трендам цифровизации сферы здоровья и спорта, что делает тему особенно актуальной для российского рынка Написание ВКР по методичке Московский университет имени С. Ю. Витте (МУИВ).

Цель и задачи исследования

Цель исследования: Разработка концепции и архитектуры автоматизированной системы рекомендаций программ спортивных тренировок с использованием современных технологий анализа данных и машинного обучения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Проанализировать существующие решения в области персонализации спортивных тренировок и выявить их недостатки
• Определить ключевые параметры, влияющие на эффективность тренировочной программы
• Разработать модель данных для хранения информации о пользователях, тренировках и результатах
• Создать алгоритмы формирования персонализированных рекомендаций с учетом множества факторов
• Разработать прототип системы и провести его тестирование на реальных данных

Объект и предмет исследования

Объект исследования: Процесс формирования программ спортивных тренировок и система рекомендаций для пользователей.

Предмет исследования: Методы и алгоритмы автоматизированного формирования персонализированных программ спортивных тренировок с использованием современных технологий анализа данных и машинного обучения.

Примерный план (Содержание) работы

Структура дипломной работы будет включать следующие главы:

• Введение: Обоснование актуальности, формулировка цели и задач, определение объекта и предмета исследования
• Глава 1. Теоретические основы персонализации спортивных тренировок: Анализ современных подходов к составлению тренировочных программ, методы оценки физической подготовки
• Глава 2. Проектирование архитектуры системы: Разработка модели данных, выбор технологического стека, проектирование алгоритмов рекомендаций
• Глава 3. Реализация и тестирование системы: Описание реализованного прототипа, результаты тестирования, оценка эффективности
• Заключение: Итоги исследования, практическая значимость, рекомендации по внедрению
• Список использованных источников и приложения

Ожидаемые результаты и практическая значимость

В результате исследования будет разработан прототип автоматизированной системы, способной формировать персонализированные программы спортивных тренировок с учетом множества параметров, включая возраст, пол, уровень подготовки, цели, медицинские ограничения и предпочтения пользователя. Система будет использовать методы машинного обучения для анализа данных о прогрессе пользователя и адаптации программы в реальном времени.

Практическая значимость работы заключается в возможности внедрения разработанного решения в фитнес-приложения, онлайн-платформы для персональных тренеров и спортивные клубы для повышения эффективности тренировочного процесса. Согласно исследованиям McKinsey, использование персонализированных рекомендаций в фитнес-приложениях может увеличить удержание пользователей на 30-40% и повысить эффективность тренировок на 25-35%. Разработанная система также может быть адаптирована для использования в реабилитационных целях и профессиональной спортивной подготовке.

Пример введения для дипломной работы

Современный рынок фитнеса переживает этап цифровой трансформации, связанной с персонализацией услуг и использованием данных для повышения эффективности тренировочного процесса. По данным аналитического агентства "Спорт и рынок", в 2023 году количество пользователей фитнес-приложений в России превысило 15 млн человек, однако уровень удовлетворенности этими сервисами остается низким. Большинство приложений предлагают стандартные программы тренировок, не учитывающие индивидуальные особенности пользователей, что приводит к снижению эффективности тренировок и высокому уровню оттока.

Актуальность темы обусловлена необходимостью разработки технологического решения, способного формировать персонализированные программы спортивных тренировок на основе анализа данных о пользователе и его прогрессе. Существующие решения часто ограничиваются простой фильтрацией программ по уровню подготовки, не используя потенциал данных для создания truly индивидуального опыта.

Целью данного исследования является разработка архитектуры и прототипа автоматизированной системы рекомендаций программ спортивных тренировок с использованием современных технологий анализа данных и машинного обучения. Для достижения цели предстоит решить ряд задач: анализировать существующие решения, разработать модель данных, создать алгоритмы формирования рекомендаций и реализовать прототип системы.

Объектом исследования выступает процесс формирования программ спортивных тренировок, а предметом — методы и алгоритмы автоматизированного формирования персонализированных программ. В работе будут использованы методы системного анализа, методы проектирования информационных систем, алгоритмы машинного обучения и методы тестирования программного обеспечения.

Что написать в заключении?

В результате проведенного исследования была разработана концепция и архитектура автоматизированной системы рекомендаций программ спортивных тренировок, учитывающей индивидуальные особенности пользователей и их прогресс. В первой главе работы проведен анализ современного состояния рынка цифрового фитнеса и выявлены ключевые проблемы существующих решений в области персонализации. Было установлено, что 68% фитнес-приложений используют упрощенные методы рекомендаций, не учитывающие динамику прогресса пользователя и взаимосвязь различных параметров.

Во второй главе разработана модель данных и архитектура системы, включающая модуль сбора данных о пользователе, модуль анализа физической подготовки, модуль формирования рекомендаций и модуль адаптации программы. Предложенные алгоритмы формирования рекомендаций на основе методов машинного обучения позволяют учитывать более 20 различных параметров, включая возраст, пол, уровень подготовки, цели, медицинские ограничения и историю прогресса.

Практическая значимость исследования заключается в возможности внедрения разработанного решения в фитнес-приложения и онлайн-платформы для повышения эффективности тренировочного процесса. Результаты тестирования прототипа показали, что использование предложенной системы увеличивает удовлетворенность пользователей на 38% и повышает эффективность тренировок на 29% по сравнению со стандартными решениями. В перспективе разработанная система может быть расширена за счет интеграции с носимыми устройствами и системами мониторинга здоровья, что сделает ее комплексным решением для цифрового фитнеса.

Примерный список источников

1. Аналитическое агентство "Спорт и рынок". Отчет о состоянии цифрового фитнеса в России. 2023. 124 с.
2. Смирнов А.В., Петров Д.С. Персонализация в фитнес-индустрии: современные подходы и технологии. // Журнал "Спортивная наука". 2022. № 4. С. 89-103.
3. ГОСТ Р 58085-2017. Спортивные услуги. Требования к информационным системам. М.: Стандартинформ, 2017.
4. Johnson M., Smith K. Personalized Fitness Recommendations Using Machine Learning. // Journal of Sports Science & Medicine. 2021. Vol. 20(3). P. 412-425.
5. Ковалев И.А. Анализ данных в спортивной подготовке. М.: Спорт, 2023. 256 с.
6. Chen L., Wang Y. Adaptive Training Program Generation Using Deep Learning. // International Journal of Human-Computer Interaction. 2022. Vol. 38(7). P. 678-692.
7. Сайт Ассоциации фитнес-индустрии России: https://afirussia.ru/analytics/ (дата обращения: 30.05.2024)

Полезные материалы для самостоятельного написания

• Как написать введение для дипломной работы: инструкция и пример
• 7 проверенных способов повысить оригинальность диплома
• Как подготовить killer-презентацию для защиты