Structural analysis of knowledge based on specific attributes of the game of basketball

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
bisp.hrx.title:Strukturna analiza znanja na temelju specifičnich atributa košarkaške igre
Deutscher übersetzter Titel:Strukturanalyse zu Kenntnissen spezifischer Attribute des Basketballspiels
Autor:Trninić, Slavko; Karalejić, Milivoje; Jakovljević, Saša; Jelaska, Igor
Erschienen in:Fizicka kultura
Veröffentlicht:64 (2010), 2, S. 22-41, Lit.
Format: Literatur (SPOLIT)
Publikationstyp: Zeitschriftenartikel
Medienart: Elektronische Ressource (online) Gedruckte Ressource
Sprache:Englisch, Kroatisch
ISSN:0350-3828, 2217-947X
Schlagworte:
Online Zugang:
Erfassungsnummer:PU201305003843
Quelle:BISp

Abstract des Autors

The purpose of this work was to determine the structure of latent factors, to identify and analyse groups of game tasks under specific attributes and variables, to classify the tasks into relatively homogenous groups, and to determine the differences between the acquired groups of tasks. In order to achieve the above mentioned it was necessary to construct a measuring instrument (questionnaire) for the registration of knowledge in the game of basketball. For the characterisation of entities, 16 specific attributes were chosen, according to which ten competent experts performed the assessment. Within the research space, factor analysis under component model was used, along with Guttman-Kaiser criterion and OBLIMIN rotation. Three latent dimensions in the space of specific game attributes were isolated: information component, energy component (game intensity) and socio-motor interaction. Along with factor analysis, hierarchical method of classification was used, where the tasks in the space of specific game attributes were classified into three homogenous groups. In the space of specific attributes three groups were acquired and they were interpreted as A, B and C. • Group A – tasks that demand high energy component, low socio-motor interaction and low information component, • Group B – tasks that demand above average information component, a bit lower energy component and below average socio-motor interaction and, • Group C – tasks that demand high level of socio-motor interaction, low energy component and medium information component. Objectively scientifically arranged groups of associated data can directly influence the creation of curriculum and syllabus for basketball players training, evaluation of players' performance, and they make the foundation for the realization of further researches in the field of team sports games analysis. Verf.-Referat

Abstract des Autors

Сврха овог рада је била утврђивање структуре латентних фактора, идентификација и анализа групе послова у игри у скупу специфичних атрибута или варијабли, разврставање послова у релативно хомогене групе, те утврђивање разлика између добијених група послова. Како би се наведено могло постићи, било је потребно конструисати мерни инструмент (упитник) за регистрацију знања у кошаркашкој игри. За карактеризацију ентитета било је одабрано 16 специфичних атрибута, према којима је оцењивање обавило 10 компетентних стручњака. У простору истраживања коришћена је факторска анализа под компонентним моделом уз кориштење Гуттман-Каисеровог критеријума и ОБЛИМИН ротације. Изоловане су 3 латентне димензије у простору специфичних атрибута игре: информациона компонента, енергетска компонента (интензитет игре) и социомоторичка интеракција Поред факторске анализа кориштена је хијерархијска метода разврставања где су послови у простору специфичних атрибута игре разврстани у три хомогене групе. У простору специфичних атрибута добивене су три групе интерпретиране као А, Б и Ц. • Група А - послови који захтијевају високу енергетску компоненту, ниску социомоторичку интеракцију и ниску информациону компоненту, • Група Б - послови који захтијевају натпросјечну информациону компоненту, нешто нижу енергетску компоненту те испод просјечну социомоторичку интеракцију и • Група Ц - послови који захтијевају високу разину социомоторичке интеракције, ниску енергетску компоненту те осредњу информациону компоненту. У простору специфичних атрибута добивена је кореспонденција с категоријом основа игре. Групирање ентитета указује на могућност структурирања основа игре према значајкама енергетске, информационе те социомоторичке компоненте активности. Објективно научно уређени скупови повезаних података могу непосредно утицати на израду планова и програма обуке кошаркаша, на израду нових средстава за праћење утакмица, на анализу кошаркашке игре, на вредновање учинка играча, те чине темељ за реализацију даљњих истраживања на подручју анализе екипних спортских игара. Verf.-Referat