在体育领域,模式识别和回忆是指运动员的能力来识别或召回模式形成的关键要素的配置(比如队友和对方球员),在游戏环境中存在。一个增强的能力,快速、准确地提取信息从这些独特的模式结构建议有助于(即预期等其他重要的体育技能。预测未来事件,如其他玩家的动作)和决策(DM)(即。决定下一步要做什么)。本条目简要概述了基本方法论的方法用来测量模式识别和回忆以及总结了这一领域的实证研究的结果。
模式识别的性能通常以两个阶段。在第一阶段,参与者所示顺序提供一系列的模式。这个初始阶段的任务通常要求参与者记住每个呈现模式或某种形式的一个决定比如决定他们认为接下来会发生什么在每一个特定的场景。在这两种情况下,主要目标是鼓励参与者密切参与模式。第一阶段后不久,参与者显示模式,但这一次的另一个系列,该系列包含了一些模式,显示在第一阶段(通常是50%)和一些全新的模式。当每个模式,参与者被要求确定以前是否见过模式或新模式。识别性能是衡量正确的响应的数量。
方法用于测量模式召回在团队运动的表现通常涉及提供经验和技能参与者与一系列的刺激模式从一个特定的运动。每个模式的参与者显示几秒钟之前从视图删除。一旦删除,参与者被要求召回的最终位置球员模式通过将或绘制图标的球员在一个按比例缩小的图区域玩耍。模式本身可以显示与更常见的方法在很多方面使用图解图像(图标用来显示球员的位置),静态幻灯片(静态图像,比如照片,已从一个实际的游戏),或视频(视频的一个实际的游戏)。每个模式是精心挑选,以确保它是高度结构化的(即。显示位置的球员会出现在一个典型的游戏)或相对非结构化(即。,显示了一个典型的模式,玩家都位于随机位置,不能反映游戏结构,例如当游戏已经被暂停)。回忆性能评估通过比较每个球员的位置在实际的模式来表示的参与者,由此,产生一个总体召回精度(或召回错误)得分。
研究采用模式识别和记忆方法一般都表现出显著的优势在低技术专家参与者描述类似游戏的模式信息,但这种优势通常下降当模式变得更加结构化的。这表明专家性能识别和召回是由包含在模式本身的结构。例如,a .马克•威廉姆斯(Mark Williams)和他的同事已经证明了专家获取信息之间存在的相互关系模式中的元素,这感知信息是利用专家比一些细节,比如特定的姿势定向运动员的形象。他们的研究还显示,这种结构性信息可能事实上转移之间的运动,尤其是那些有类似的规则,战术,打结构。这可能有助于解释专家是如何从一个团队运动有时能够执行在其他类似的结构化的团队运动。
也相信在预期结构信息可能发挥重要功能作用和DM在正常竞争设置。答:马克•威廉姆斯(Mark Williams)和基思·戴维斯的研究在1995年,例如,建议一个增强的能力召回球员的配置在一个不断发展的团队运动模式可以帮助专家预测下一个最有可能的结果发生在玩序列。进一步支持预期的使用模式信息是由安德烈Didierjean和伊芙琳Marmeche,曾经一个识别任务显示的编码结构化模式包括预期信息的未来位置球员模式纳入的内存表示。然而,k . Anders Ericsson和他的同事们认为,基于内存的任务,如识别和回忆模式的游戏,不是一个正常的要求参与所以模式识别和记忆技能的程度实际上有助于性能在竞争激烈的环境中仍然是一个地区的科学辩论。
测试检查模式识别和记忆技能帮助研究人员更好地理解专家的本质性能和潜在的机制,导致知觉技能在团队运动和其他领域。理解的关键特征,有助于专家性能可以帮助从业人员设计培训课程,专门针对潜在的变量显著提高技术性能的发展。
引用:
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