De balans tussen de belastbaarheid van sporters en de belasting moeten zo goed mogelijk afgestemd zijn om optimale trainingseffecten te realizeren. Er wordt onderscheid gemaakt tussen externe en interne trainingsbelasting, wat duidt op de belasting die extern of intern door de sporter wordt ervaren. Het sturen en bewaken van de balans wordt bij professionele sporters doorgaans verzorgd door (para)medische professionals en/of sportwetenschappers. Doordat er tegenwoordig vele manieren van test- en meettechnologie zijn om o.a. interne en externe belasting te meten is er een grote hoeveelheid aan data beschikbaar in de praktijk, waarvan het verwerken en analyseren arbeidsintensief is. Daarom is er vanuit de praktijk de behoefte om deze data snel inzichtelijk te maken. Vanuit het project is daarom een belastingsmonitor ontwikkeld o.b.v. big data technologieën. Het doel van dit rapport is een praktijkvalidatie van de belastingmonitor. Hierbij wordt enerzijds gekeken naar de verzamelde data door de praktijkpartners en anderzijds wordt onderzocht of veranderingen in ratio's tussen interne:externe belasting een valide manier is om veranderingen in fysieke fitheid te meten?Data door de praktijkpartners zijn op diverse manieren en voor diverse variabelen verzameld. De variabelen zijn onder te delen in de kopjes: (I) individuele kenmerken, (II) externe belasting, (III) interne belasting, (IV) herstel en (V) psychosociale stress. Doordat de diverse sportclubs variabelen verzamelen die zij van belang achten is het niet mogelijk geweest om 1 database op te stellen welke alle variabelen bevat. Hierin zou immers duidelijk moeten zijn wat per variabelen de definitie is, welke per sportclub kan verschillen. Voor toekomstige projecten is het wenselijk om hier uniformiteit in aan te brengen voor aanvang van het project. Dit zal eenvoudiger zijn naarmate ruwe data beschikbaar is, omdat het onwaarschijnlijk is dat de sportclubs hun definities aanpassen. De gebruikte meetinstrumenten en -methodes zijn voor het overgrote deel overeenkomstig uit de wetenschappelijke literatuur en tevens overeenkomstig met de wetenschappelijke standaard. Kanttekening is dat er voor dit rapport geen zicht is op de daadwerkelijke uitvoering van de betreffende metingen.De vraag of de veranderingen in ratio's tussen interne:externe belasting een valide manier is om veranderingen in fysieke fitheid te meten is beantwoord door gebruik te maken van een dataset van 1 voetbalclub (van 3 teams) over 2 seizoenen. Er gekeken of veranderingen in ratio's opgesteld uit diverse maten voor interne belasting (ervaren mate van inspanning en load) en externe belasting (totaal gelopen afstand en totaal gelopen afstand op hoge snelheid) met diverse tijdsintervallen een relatie vertoonden met veranderingen in fysieke fitheid, gemeten met gestandaardiseerde submaximale inspanningstesten. Uit de resultaten bleek dat er geen relatie is gevonden tussen vooraf genoemde variabelen. Er blijken diverse obstakels te zijn waardoor de verandering in ratio’s mogelijk niet correleren met de verandering in interne belasting tijdens fysieke testen. De belastingsmonitor kan dus niet gebruikt worden om fysieke fitheid van sporters inzichtelijk te maken wanneer gekeken wordt naar de opgestelde ratio’s tussen interne en externe belasting. Fysieke testen blijven hiervoor nog steeds noodzakelijk, omdat deze het beste beeld geven van de huidige fysieke fitheid van de sporters. De belastingsmonitor is daarom, voor nu, alleen geschikt voor het afzonderlijk inzichtelijk maken van de diverse variabelen uit de dataset.
Formatief beoordelen is bezig aan een stevige opmars in het onderwijs, ook in de lichamelijke opvoeding. Het is een manier van didactisch handelen, waarbij heel wat meer komt kijken dan (alleen) het verminderen van het aantal toetsmomenten, of het geven van meer feedback. En het is zeker iets anders dan het simpelweg afschaffen van cijfers.
Breedtesport en topsport ontwikkelen zich in een verschillende richting, maar blijven elkaar beinvloeden. Deze beinvloeding kan worden onderscheiden naar effecten die samenhangen met de veronderstelde aanvoerfunctie van de breedtesport en effecten die voortkomen uit de veronderstelde aanjaagfunctie van de topsport. Beide functies maken onderdeel uit van de zogenoemde 'double pyramid theory'. Volgens deze theorie brengen duizenden sportbeoefenaars een paar Olympische kampioenen voort (aanvoerfunctie), terwijl deze kampioenen door hun rolmodel weer duizenden mensen stimuleren om één of andere vorm van sport te gaan beoefenen (aanjaagfunctie). Onderzoek wijst echter uit dat er geen sprake is van een gelijke mate van beïnvloeding tussen topsport en breedtesport. De topsport kan niet zonder breedtesport, maar andersom is dit in veel mindere mate het geval. Breedtesporters ontlenen vooral als publiek veel plezier aan de topsport, maar een groot deel van de sportbeoefenaars, vooral buiten verenigingsverband, zal in hun sportbeoefening nauwelijks een relatie met de topsport ervaren.
Er ontstaan in Nederland veel blessures als gevolg van overbelasting in alle lagen van de sport. Hoe kunnen deze blessures worden voorkomen? Insteek van dit project is het gebruik van (sensor)technologie en big data analyse voor het vroegtijdig detecteren van signalen van overbelasting en daarmee het voorkomen van blessures. Een grote hoeveelheid technologie wordt momenteel al gebruikt voor het meten aan sporters (quantified self). Professionele sportclubs investeren in dure systemen. Diepte-interviews tonen echter aan dat er twee grote problemen zijn: ten eerste de grote hoeveelheid data en ten tweede de kennis voor een juiste interpretatie van de data benodigd voor een omzetting naar een trainingsadvies. Computermodellen opgebouwd uit systematische data-analyse van de enorme hoeveelheden trainingsdata en aangevuld met domeinkennis kunnen deze problemen oplossen. Er is behoefte aan een systeem waarin informatie uit verschillende bronnen in één systeem wordt opgeslagen en toegankelijk gemaakt om vervolgens geïntegreerd geanalyseerd te kunnen worden. Individuele profielen moeten gebouwd worden uit de data voor een snelle, automatische interpretatie. Hiermee kan grensbewaking voor overbelasting plaatsvinden en kunnen trainingsaanpassingen gedaan worden waar nodig. Vanuit deze behoefte richt het project zich op de praktijkvraag “Hoe kunnen we een praktisch toepasbaar gereedschap ontwikkelen dat valide de externe en interne trainingsbelasting kan meten, de (para)medische staf en/of fysiek trainer helpt bij het detecteren van (potentiële) overbelasting en daarmee helpt bij het plegen van de juiste interventies voor het voorkomen van blessures?”. Het principe van een dergelijke ‘belastingmonitor’ is al aangetoond. Voor een volwaardig prototype zal echter zowel het computermodel als de gebruikersapplicatie technisch gezien moeten worden doorontwikkeld, geoptimaliseerd, uitgebreid en vooral getest. Daar richten de onderzoeksvragen van dit project zich op. De focus ligt in eerste instantie op het (betaalde) voetbal, maar kan ook naar andere teamsporten en de breedtesport vertaald worden.
