Развитие подходов в решении задач спортивной науки

Михаил Петрович Шестаков

Аннотация


Цель статьи заключается в рассмотрении новых подходов в изучении проблемы моделирования сознательного управления спортивными движениями, определяющих запрос к философскому подходу, в соответствии с новыми научными данными. В статье рассматриваются проблемы исследований в современном спорте, включая междисциплинарный подход к вопросам управления и обучения движениям с использованием прогностического кодирования и построения генеративных моделей. Механизм вероятностного прогнозирования позволяет осуществить формализацию работы мозга при активном действии. Это позволяет создать теоретическую основу новой парадигмы в спорте — создание условий для использования организмом его естественных возможностей, близких к индивидуально максимальным. Определяется требование по построению логически обоснованной системы гипотез о взаимодействиях и несовместимостей составляющих системы управления движениями, о факторах благоприятствующих и препятствующих гармоничному развитию двигательных функций, обеспечивающих их развертывание и полезную работу систем организма человека на разных этапах онтогенеза человека.


Ключевые слова


спортивные движения; управление движениями; феноменология; прогностическое кодирование; генеративные модели; моделирование; междисциплинарный подход

Литература


Бальсевич, В. К., Шестаков, М. П. (1997) Концепция альтернативных форм организации физического воспитания школьников // Спорт, духовные ценности, культура. М. Вып. 7. С. 232–237.

Бальсевич, В. К. (2008) Новые теоретические подходы к изучению возможностей человека в спорте высших достижений // Теория и практика физкультуры. № 5. С. 57–62.

Ashburner, J. et al. (2003) Computer-assisted imaging to assess brain structure in healthy and diseased brains / J. Ashburner, J. G. Csernansky, C. Davatzikos, N. C. Fox, G. B. Frisoni, P. M. Thompson // The Lancet. Neurology. Vol. 2. No. 2. P. 79–88. DOI 10.1016/s1474-4422(03)00304-1.

Barrett, L. F., Simmons, W. K. (2015) Interoceptive predictions in the brain // Nature Reviews. Neuroscience. Vol. 16. No. 7. P. 419–429. DOI 10.1038/nrn3950.

Bubic, A., von Cramon, D. Y., Schubotz, R. I. (2010) Prediction, cognition and the brain // Frontiers in Human Neuroscience. No. 4. Art. 25. DOI 10.3389/fnhum.2010.00025.

Clark, A. (2013) Whatever next? Predictive brains, situated agents, and the future of cognitive science // The Behavioral and Brain Sciences. Vol. 36. No. 3. P. 181–204. DOI 10.1017/S0140525X12000477.

Clark, A. (2016). Attention alters predictive processing // The Behavioral and Brain Sciences. Vol. 39. Art. e234. DOI 10.1017/S0140525X15002472.

Craig, A. D. (2002) How do you feel? Interoception: The sense of the physiological condition of the body // Nature Reviews. Neuroscience. Vol. 3. No. 8. P. 655–666. DOI 10.1038/nrn894.

Friston, K. (2010) The free-energy principle: A unified brain theory? // Nature Reviews. Neuroscience. Vo. 11. No. 2. P. 127–138. DOI 10.1038/nrn2787.

Friston, K. (2013) Life as we know it // J R Soc Interface. Vol. 3. No. 10 (86). Art. 20130475. DOI 10.1098/rsif.0475.

Friston, K. J., Parr, T., de Vries, B. (2017) The graphical brain: Belief propagation and active inference // Netw Neurosci. Vol. 1. No. 4. P. 381–414. DOI 10.1162/NETN_a_00018.

Friston, K. J. (2019) Waves of prediction // PLoS Biol. Vol. 3. No. 17(10). Art. e3000426. DOI 10.1371/journal.pbio.3000426.

Gallagher, S., Zahavi, D. (2020) The phenomenological mind. 3rd ed. Routledge. DOI 10.4324/9780429319792.

Gallagher, S. (2012) Phenomenology. N. Y. : Palgrave-Macmillan.

Hohwy, J. (2017) Priors in perception: Top-down modulation, Bayesian perceptual learning rate, and prediction error minimization // Consciousness and Cognition. Vo. 47. P. 75–85. DOI 10.1016/j.concog.2016.09.004.

Husserl, E. (1973) Experience and judgment: Investigations in a genealogy of logic / ed.by L. Landgrebe. L. : Routledge and Kegan Paul.

Moran, P. (2005) Structural vs. Relational embeddedness, social capital and managerial performance // Strategic Management Journal. Vol. 26. P. 1129–1151. DOI 10.1002/smj.486.

Nave, K. et al. (2020) Wilding the predictive brain / K. Nave, G. Deane, M. Miller, A. Clark // Wiley Interdisciplinary Reviews. Cognitive Science. Vol. 11. No. 6. Art. e1542. DOI 10.1002/wcs.1542.

Petitot, J. (1999) Morphological eidetics for phenomenology of perception // Naturalizing phenomenology: Issues in contemporary phenomenology and cognitive science / ed. by J. Petitot, F. J. Varela, B. Pachoud, J.-M. Roy. Stanford University Press. P. 330–371.

Ramstead, M. J. D. (2018) Answering Schrödinger’s question: A free-energy formulation / M. J. D. Ramstead, P. B. Badcock, K. J. Friston // Physics of Life Reviews. Vol. 24. P. 1–16. DOI 10.1016/j.plrev.2017.09.001.

Ramstead, M. J. D. (2015) Naturalizing what? Varieties of naturalism and transcendental phenomenology // Phenomenology and the Cognitive Sciences. Vol. 14. No. 4. P. 929–971.

Schulkin, J., Sterling, P. (2019) Allostasis: A brain-centered, predictive mode of physiological regulation // Trends in Neurosciences. Vol. 42. No. 10. P. 740–752. DOI 10.1016/j.tins.2019.07.010.

Seth, A. K. (2013) Interoceptive inference, emotion, and the embodied self // Trends in Cognitive Sciences. Vol. 17. No. 11. P. 565–573. DOI 10.1016/j.tics.2013.09.007.

Shestakov, M., Balsevish, V. (2020) Features of the use of genetic information in the training of highly qualified athletes // Athletes: From performance analysis to injury prevention / ed. by E. O’Toole. Nova Science Pub Inc. P. 1–21.

Tenenbaum, J. B. et al. (2011) How to grow a mind: statistics, structure, and abstraction / J. B. Tenenbaum, C. Kemp, T. L. Griffiths, N. D. Goodman // Science Vol. 331. No. 6022. P. 1279–1285. DOI 10.1126/science.1192788.

Todorov, E., Shadmehr, R., Bizzi, E. (1997) Augmented feedback presented in a virtual environment accelerates learning of a difficult motor task // J. Motor. Behav. Vol. 29. P. 147–158.

Zahavi, D. (2013) Naturalized phenomenology: A desideratum or a category mistake? // Phenomenology and naturalism: Examining the relationship between human experience and nature / ed. by H. Carel, D. Meacham. Cambridge University Press.




DOI: http://dx.doi.org/10.17805/ggz.2024.2.2

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.