Centre de Documentation Campus Montignies
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Lundi : 8h-18h30
Mardi : 8h-18h30
Mercredi 9h-16h30
Jeudi : 8h-18h30
Vendredi : 8h-16h30
Attention, votre centre de documentation sera fermé du 27/04 au 12/05 inclus.
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2 résultat(s) recherche sur le mot-clé 'Model'
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A different look at featured motor learning models / Sayed Kavos Salchi in Science & motricité, 112 ([23/11/2021])
[article]
Titre : A different look at featured motor learning models : comparison exam of Gallahue’s, Fitts and Posner’s and Ann Gentile’s motor learning models Type de document : texte imprimé Auteurs : Sayed Kavos Salchi ; Farshid Tahmasebi Année de publication : 2021 Article en page(s) : p. 53-63 Note générale : https://doi.org/10.1051/sm/2021012 Langues : Français (fre) Mots-clés : motor learning model Fitts and Posner Gentile Gallahue Résumé : Learning motor skills follows a predictable sequence and stages. The main purpose of this study is toexamine Gallahue’s motor learning model and compare it with existing featured models. Until now, severaldifferent models have been proposed by several theorists to identify and describe stages of motor learning.Fitts, P.M., and Posner, M.I. (1967.Human performance. Belmont: Brooks/Cole Pub. Co.)proposed a three-stage model for motor skill learning based on the learner’s cognitive state during the learning continuum.Gentile (1972–1978) proposed a two-stage model based on the goals of the learner. Gallahue (1972–2012)presented a three-level model with several accompanying sub-stages. In the present study, these models werecompared in order to identify the best model to assist learners and practitioners. Analytical examinationsshowed that Gallahue’s motor learning model incorporates elements from both Fitts and Posner and Gentilemodels, but also provides specific guidelines and actions for instructors and practitioners along the learningcontinuum. Therefore, it seems to be more comprehensive and coherent (logical connection or relevant) in termsof functionality than existing models and provides specific cues for maximizing learning and meet the learner’sneeds at each stage of learning. Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=97283
in Science & motricité > 112 [23/11/2021] . - p. 53-63[article] A different look at featured motor learning models : comparison exam of Gallahue’s, Fitts and Posner’s and Ann Gentile’s motor learning models [texte imprimé] / Sayed Kavos Salchi ; Farshid Tahmasebi . - 2021 . - p. 53-63.
https://doi.org/10.1051/sm/2021012
Langues : Français (fre)
in Science & motricité > 112 [23/11/2021] . - p. 53-63
Mots-clés : motor learning model Fitts and Posner Gentile Gallahue Résumé : Learning motor skills follows a predictable sequence and stages. The main purpose of this study is toexamine Gallahue’s motor learning model and compare it with existing featured models. Until now, severaldifferent models have been proposed by several theorists to identify and describe stages of motor learning.Fitts, P.M., and Posner, M.I. (1967.Human performance. Belmont: Brooks/Cole Pub. Co.)proposed a three-stage model for motor skill learning based on the learner’s cognitive state during the learning continuum.Gentile (1972–1978) proposed a two-stage model based on the goals of the learner. Gallahue (1972–2012)presented a three-level model with several accompanying sub-stages. In the present study, these models werecompared in order to identify the best model to assist learners and practitioners. Analytical examinationsshowed that Gallahue’s motor learning model incorporates elements from both Fitts and Posner and Gentilemodels, but also provides specific guidelines and actions for instructors and practitioners along the learningcontinuum. Therefore, it seems to be more comprehensive and coherent (logical connection or relevant) in termsof functionality than existing models and provides specific cues for maximizing learning and meet the learner’sneeds at each stage of learning. Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=97283 Exemplaires
Cote Support Localisation Section Disponibilité aucun exemplaire Modélisation des effets de l’entraînement : revue des différentes études - Modeling of training effects: Review of various studies / S. MORIN in Science & sports, volume 29 numéro 5 (Octobre 2014)
[article]
Titre : Modélisation des effets de l’entraînement : revue des différentes études - Modeling of training effects: Review of various studies Type de document : texte imprimé Auteurs : S. MORIN, Auteur ; Said AHMAIDI, Auteur ; P.-M. Leprêtre, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : p.237 - p.247 Langues : Français (fre) Mots-clés : Charge d’entraînement Modèle Performance Effets de l’entraînement Technologie training load Model Training effects Technology Résumé : Introduction
Maîtriser les interactions entre entraînement et performance est la préoccupation de tout entraîneur. Des modèles mathématiques existent pour décrire et prédire les effets de l’entraînement sur la performance. Ils postulent que chaque séance augmente l’aptitude et la fatigue et que leur différence détermine le niveau de performance.
Actualités
Bien qu’existent plusieurs méthodes de quantification de la charge d’entraînement, son calcul consensuel se définit comme le produit du volume et de l’intensité. Les différences se situent dans le choix des marqueurs. Malgré des années de recherche, aucun marqueur unique n’a pu être identifié, tant pour l’aptitude que pour la fatigue, rendant difficile la prédiction du niveau de performance d’un athlète.
Perspectives et projets
L’évolution continue de l’électronique et des objets communicants peut permettre d’augmenter la quantité de marqueurs quantitatifs et qualitatifs comme le nombre de données nécessaires à la conception et au calibrage individuel des modèles. L’objectif ne serait pas tant de prédire la performance maximale d’un athlète à un moment donné que de déterminer sa capacité de performance en tant que probabilité de pouvoir réaliser un haut niveau de performance.
Conclusion
L’objectif serait de définir une capacité individuelle d’adaptation globale à l’entraînement pour déterminer des seuils et des stratégies de distribution optimales de la charge, afin d’éviter surmenage, surentraînement et blessure.
Introduction
Controlling interactions between training and performance is the concern of every coach. Mathematical models exist to describe and predict the effects of training on performance. They assume that each session increases the ability and fatigue, and their difference determines the level of performance.
Topics
Although several methods exist to quantify training load, the consensus calculation is defined as the product of volume and intensity. The differences are found at markers. Despite years of research, no single marker of fitness, of fatigue could be identified to predict the performance.
Future prospects
The continuing evolution of electronic and communication devices can increase the amount of quantitative and qualitative markers as the number of data required for the design and calibration of individual models. The aim is not so much to predict the maximum performance of an athlete at a given moment to determine its performance capacity as likely to be able to achieve a high level of performance.
Conclusion
The aim would be to define an individual overall adaptive capacity in training to determine thresholds and optimum strategies to periodize training load in order to avoid overeaching, overtraining and injury.Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=33608
in Science & sports > volume 29 numéro 5 (Octobre 2014) . - p.237 - p.247[article] Modélisation des effets de l’entraînement : revue des différentes études - Modeling of training effects: Review of various studies [texte imprimé] / S. MORIN, Auteur ; Said AHMAIDI, Auteur ; P.-M. Leprêtre, Auteur . - 2014 . - p.237 - p.247.
Langues : Français (fre)
in Science & sports > volume 29 numéro 5 (Octobre 2014) . - p.237 - p.247
Mots-clés : Charge d’entraînement Modèle Performance Effets de l’entraînement Technologie training load Model Training effects Technology Résumé : Introduction
Maîtriser les interactions entre entraînement et performance est la préoccupation de tout entraîneur. Des modèles mathématiques existent pour décrire et prédire les effets de l’entraînement sur la performance. Ils postulent que chaque séance augmente l’aptitude et la fatigue et que leur différence détermine le niveau de performance.
Actualités
Bien qu’existent plusieurs méthodes de quantification de la charge d’entraînement, son calcul consensuel se définit comme le produit du volume et de l’intensité. Les différences se situent dans le choix des marqueurs. Malgré des années de recherche, aucun marqueur unique n’a pu être identifié, tant pour l’aptitude que pour la fatigue, rendant difficile la prédiction du niveau de performance d’un athlète.
Perspectives et projets
L’évolution continue de l’électronique et des objets communicants peut permettre d’augmenter la quantité de marqueurs quantitatifs et qualitatifs comme le nombre de données nécessaires à la conception et au calibrage individuel des modèles. L’objectif ne serait pas tant de prédire la performance maximale d’un athlète à un moment donné que de déterminer sa capacité de performance en tant que probabilité de pouvoir réaliser un haut niveau de performance.
Conclusion
L’objectif serait de définir une capacité individuelle d’adaptation globale à l’entraînement pour déterminer des seuils et des stratégies de distribution optimales de la charge, afin d’éviter surmenage, surentraînement et blessure.
Introduction
Controlling interactions between training and performance is the concern of every coach. Mathematical models exist to describe and predict the effects of training on performance. They assume that each session increases the ability and fatigue, and their difference determines the level of performance.
Topics
Although several methods exist to quantify training load, the consensus calculation is defined as the product of volume and intensity. The differences are found at markers. Despite years of research, no single marker of fitness, of fatigue could be identified to predict the performance.
Future prospects
The continuing evolution of electronic and communication devices can increase the amount of quantitative and qualitative markers as the number of data required for the design and calibration of individual models. The aim is not so much to predict the maximum performance of an athlete at a given moment to determine its performance capacity as likely to be able to achieve a high level of performance.
Conclusion
The aim would be to define an individual overall adaptive capacity in training to determine thresholds and optimum strategies to periodize training load in order to avoid overeaching, overtraining and injury.Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=33608 Exemplaires (1)
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