DOI: https://doi.org/10.32620/reks.2026.1.05
تاريخ النشر: 2026-01-22
المؤلف: Yelyzaveta Hnatchuk وآخرون
الموضوع الرئيسي: تحليلات الرياضة والأداء
نظرة عامة
تقدم المقالة طريقة جديدة لتصنيف الرياضيين مصممة لدعم أنظمة اتخاذ القرار (DSS) في الاختيار الأولي للاعبين، وخاصة في كرة الطائرة. الهدف الأساسي هو دمج أنواع مختلفة من المعلومات لتعزيز دقة الاختيار، وهو أمر حاسم لتشكيل فرق عالية الجودة. تشمل أهداف البحث التحقيق في أنواع المعلومات المستخدمة في تصنيف الرياضيين، وتطوير طريقة تتضمن مقاييس محددة، وقواعد إنتاج، ومعاملات وزن، ونموذج شبكة عصبية اصطناعية (ANN)، والتحقق من فعالية هذه الطريقة من خلال التجارب.
تجمع طريقة التصنيف الهجينة المقترحة بين مكونات حتمية، مثل قواعد الإنتاج IF-THEN، مع نموذج ANN التكيفي. تسمح هذه البنية ذات المستويين بفرز المرشحين الأوليين بناءً على قواعد منطقية مستمدة من الخبراء تقيم مقاييس موثقة مثل التطور البدني وتاريخ المنافسة. بعد ذلك، تقوم ANN بإجراء تحليل متعدد الأبعاد لكشف العلاقات غير الخطية الكامنة بين مؤشرات الأداء المختلفة، مما يوفر تقييمًا تنبؤيًا لإمكانات اللاعبين. لا تعزز هذه الطريقة المبتكرة فقط قابلية تفسير القرار والموثوقية، بل تتكيف أيضًا مع تعقيد بيانات الأداء. تشمل النتيجة النهائية كل من تصنيف ثنائي (ملائم/غير ملائم) وتقييم كمي، يمكن استخدامه لاحقًا في قرارات التدريب. تستنتج الدراسة أن هذه الطريقة تمثل تقدمًا كبيرًا في عمليات اختيار الرياضيين، مع توجيه الأبحاث المستقبلية نحو تحسين نماذج اللاعبين التكيفية وتحسين استراتيجيات الاختيار ضمن إطار عمل DSS.
مقدمة
ت outlines مقدمة ورقة البحث أهمية الدراسة ضمن مجالها، مع تسليط الضوء على الأهداف الرئيسية والسياق الذي تقع فيه البحث. تؤكد على أهمية معالجة الفجوات المحددة في الأدبيات الحالية وتقدم الأسئلة البحثية المركزية التي توجه التحقيق. كما يقدم المؤلفون لمحة عامة عن المنهجيات المستخدمة، مشيرين إلى كيفية مساهمة هذه الأساليب في موثوقية النتائج.
علاوة على ذلك، تضع المقدمة الأساس للأقسام التالية من خلال تلخيص الأطر النظرية ذات الصلة والدراسات السابقة التي تُعلم البحث الحالي. إنها تؤكد على المساهمات المتوقعة للدراسة في كل من الخطاب الأكاديمي والتطبيقات العملية، مما يضع أساسًا واضحًا للبحث الذي تم القيام به. بشكل عام، تؤطر المقدمة بفعالية أهمية الدراسة وتعد القارئ للتحليل التفصيلي الذي يلي.
طرق
ت outlines قسم “المواد والطرق” تصميم التجربة والإجراءات المستخدمة في الدراسة. يوضح المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك أي مواد كيميائية، معدات، وعينات بيولوجية، مما يضمن إمكانية تكرار البحث. تشمل المنهجية البروتوكولات المتبعة لجمع البيانات، بما في ذلك أي تحليلات إحصائية تم تطبيقها لتفسير النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، قد يصف القسم الظروف التجريبية، مثل درجة الحرارة، والمدة، وأي ضوابط تم تنفيذها للتحقق من النتائج. بشكل عام، هذه الجزء من الورقة حاسم لفهم كيفية إجراء البحث ولتقييم موثوقية النتائج التي تم الحصول عليها.
نتائج
ي outlines قسم النتائج الإطار التشغيلي لطريقة تصنيف الرياضيين المدمجة في نظام دعم القرار (DSS) الموجه للاختيار الأولي للاعبين لنادي كرة الطائرة «بوديليا». تستخدم الطريقة مؤشر تصنيف دوري ديناميكي، يُشار إليه بـ $p$، والذي يبدأ عند $p = 0$ ويتكيف بناءً على مقاييس الأداء والسلوكيات المختلفة. تشمل القواعد المعمول بها لتعديل التصنيف عوامل مثل التحسينات في السرعة المتوسطة، مؤشرات المنافسة الناجحة، الالتزام بخطط التدريب، ومقاييس الصحة العامة. على سبيل المثال، يؤدي زيادة السرعة المتوسطة على مدى ثلاث جلسات تدريب إلى $p = p + 1$، بينما يؤدي تفويت جلسات التدريب إلى $p = p – 1$.
بالإضافة إلى ذلك، تؤكد الطريقة على أهمية مقاييس الأداء الشاملة، مما يتطلب أن يكون مجموع معاملات الوزن المعينة يساوي 1 للتقييمات المعيارية. تشمل المقاييس المحددة التي تم تسليط الضوء عليها معدل نجاح الهجمات (مع وزن 0.25) وعدد الهجمات لكل مباراة (مع وزن 0.15)، مما يعكس الطبيعة المتعددة الأوجه لتقييم لاعبي كرة الطائرة. تهدف هذه الطريقة المنظمة إلى توفير أساس منهجي وموضوعي لاختيار اللاعبين، مما يعزز عملية اتخاذ القرار داخل طاقم التدريب.
مناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة الضوء على الاندماج المتزايد لأنظمة دعم القرار (DSS) في صناعة الرياضة، وخاصة لاختيار اللاعبين في الرياضات الجماعية مثل كرة الطائرة. تتطلب تعقيدات اختيار الرياضيين، التي تشمل تقييم مجموعة محدودة من المرشحين (عادةً 3-5 لكل مركز)، نهجًا منهجيًا في اتخاذ القرار يجمع بين رؤى التدريب من الخبراء مع المنهجيات المعتمدة على البيانات. يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى التوحيد والموضوعية في معايير التقييم لتعزيز الشفافية وتقليل الذاتية في عملية الاختيار. يقترحون نموذج قرار متعدد المعايير هجين (MCDM) يدمج خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بأداء اللاعبين بناءً على مقاييس تقنية، بدنية، ونفسية متنوعة.
تناقش الورقة أيضًا التحديات المحددة التي تواجه كرة الطائرة، حيث يتم تعريف أدوار اللاعبين بشكل واضح، ويجب أن تتكيف معايير الاختيار مع سياقات مختلفة، مثل المباريات ذات المخاطر العالية أو معسكرات التدريب. يدعو المؤلفون إلى نظام تصنيف موجه للأدوار يتكيف مع المتطلبات الفريدة لكل مركز مع دمج آراء الخبراء. ي outline نهجًا منظمًا لتطوير هذا النظام التصنيفي، والذي يتضمن تحديد مقاييس الأداء الرئيسية، وتأسيس معاملات الوزن، وضمان القابلية للتكيف مع سيناريوهات الاختيار المختلفة. بشكل عام، تهدف الدراسة إلى تحسين عملية اتخاذ القرار في الرياضات عالية الأداء من خلال توفير إطار شامل لتقييم وتصنيف الرياضيين، مما يدعم المدربين في تشكيل فرق فعالة.
DOI: https://doi.org/10.32620/reks.2026.1.05
Publication Date: 2026-01-22
Author(s): Yelyzaveta Hnatchuk et al.
Primary Topic: Sports Analytics and Performance
Overview
The article presents a novel athlete ranking method designed for decision support systems (DSS) in the preliminary selection of players, particularly in volleyball. The primary aim is to integrate various types of information to enhance selection accuracy, which is critical for forming high-quality teams. The research objectives include investigating the types of information used in athlete ranking, developing a method that incorporates specific metrics, production rules, weighting coefficients, and an artificial neural network (ANN) model, and validating the effectiveness of this approach through experimentation.
The proposed hybrid ranking method combines deterministic components, such as IF-THEN production rules, with an adaptive ANN model. This dual-level architecture allows for initial candidate screening based on expert-derived logical rules that assess formalized metrics like physical development and competition history. Subsequently, the ANN performs a multidimensional analysis to uncover latent non-linear relationships between various performance indicators, providing a predictive assessment of players’ potential. This innovative approach not only enhances decision explainability and robustness but also accommodates the complexity of performance data. The final output includes both a binary classification (fit/unfit) and a quantitative rating, which can be further utilized for coaching decisions. The study concludes that this method represents a significant advancement in athlete selection processes, with future research aimed at refining adaptive player models and optimizing selection strategies within the DSS framework.
Introduction
The introduction of the research paper outlines the significance of the study within its field, highlighting the key objectives and the context in which the research is situated. It emphasizes the importance of addressing specific gaps in existing literature and presents the central research questions that guide the investigation. The authors also provide a brief overview of the methodologies employed, indicating how these approaches contribute to the robustness of the findings.
Furthermore, the introduction sets the stage for the subsequent sections by summarizing relevant theoretical frameworks and prior studies that inform the current research. It underscores the anticipated contributions of the study to both academic discourse and practical applications, thereby establishing a clear rationale for the research undertaken. Overall, the introduction effectively frames the study’s relevance and prepares the reader for the detailed analysis that follows.
Methods
The section on “Materials and Methods” outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the specific materials used, including any reagents, equipment, and biological samples, ensuring reproducibility of the research. The methodology encompasses the protocols followed for data collection, including any statistical analyses applied to interpret the results.
Additionally, the section may describe the experimental conditions, such as temperature, duration, and any controls implemented to validate the findings. Overall, this part of the paper is crucial for understanding how the research was conducted and for assessing the reliability of the results obtained.
Results
The results section outlines the operational framework for an athlete ranking method integrated into a decision support system (DSS) aimed at preliminary player selection for the «Podillya» Volleyball Club. The method employs a dynamic periodic rating index, denoted as $p$, which starts at $p = 0$ and adjusts based on various performance metrics and behaviors. The established rules for modifying the rating include factors such as improvements in average speed, successful competition indicators, adherence to training plans, and overall health metrics. For instance, an increase in average speed over three training sessions results in $p = p + 1$, while missing training sessions leads to $p = p – 1$.
Additionally, the method emphasizes the importance of comprehensive performance metrics, requiring that the sum of assigned weighting coefficients equals 1 for normalized evaluations. Specific metrics highlighted include the success rate of attacks (weighted at 0.25) and the number of attacks per game (weighted at 0.15), reflecting the multifaceted nature of evaluating volleyball players. This structured approach aims to provide a systematic and objective basis for player selection, enhancing the decision-making process within the coaching staff.
Discussion
The discussion section of the paper highlights the increasing integration of decision support systems (DSS) in the sports industry, particularly for player selection in team sports like volleyball. The complexity of athlete selection, which involves evaluating a limited pool of candidates (typically 3-5 per position), necessitates a systematic approach to decision-making that combines expert coaching insights with data-driven methodologies. The authors emphasize the need for standardization and objectivity in evaluation criteria to enhance transparency and reduce subjectivity in the selection process. They propose a hybrid multi-criteria decision-making (MCDM) model that incorporates machine learning algorithms to predict player performance based on various technical, physical, and psychological metrics.
The paper also discusses the specific challenges faced in volleyball, where player roles are distinctly defined, and selection criteria must adapt to different contexts, such as high-stakes matches or training camps. The authors advocate for a role-oriented ranking system that accommodates the unique requirements of each position while integrating expert opinions. They outline a structured approach to developing this ranking system, which includes identifying key performance metrics, establishing weighting coefficients, and ensuring adaptability to various selection scenarios. Overall, the study aims to enhance the decision-making process in high-performance sports by providing a comprehensive framework for evaluating and ranking athletes, thereby supporting coaches in forming effective teams.