Perfilar la aptitud física de los estudiantes de educación física mediante el aprendizaje automático no supervisado

Resumen

Se ha demostrado que el plan de estudios académico promueve el comportamiento sedentario en los estudiantes universitarios. Este estudio tuvo como objetivo perfilar la aptitud física de estudiantes de educación física utilizando aprendizaje automático no supervisado e identificar las diferencias entre sexos, años académicos, estratos socioeconómicos y los perfiles generados. En este estudio transversal participaron un total de 542 estudiantes sanos y físicamente activos (445 hombres, 97 mujeres; 19,8 (2,2) años; 66,0 (10,3) kg; 169,5 (7,8) cm). Se evaluaron su VO2máx indirecto (pruebas de Cooper y Shuttle-Run de 20 m), la potencia de las extremidades inferiores (salto horizontal), el sprint (30 m), la agilidad (carrera en lanzadera) y la flexibilidad (sentarse y estirarse). Los participantes fueron perfilados utilizando algoritmos de agrupamiento después de establecer el número óptimo de grupos mediante una validación interna utilizando paquetes R. Se utilizaron pruebas no paramétricas para identificar las diferencias (p < 0,05). El mayor porcentaje de la población eran estudiantes de primer año (51,4%) y de ingresos medios (64,0%). Los estudiantes de último año y de tercer año mostraron una mejor condición física que los estudiantes de primer año. No se encontraron diferencias significativas entre sus estratos socioeconómicos (p > 0,05). Se identificaron dos perfiles mediante agrupamiento jerárquico (Grupo 1 = 318 frente a Grupo 2 = 224). El análisis de emparejamiento reveló que la aptitud física explicaba la variación en los datos, siendo el Grupo 2 un grupo independiente del sexo y con mayor aptitud física. Todas las variables difirieron significativamente entre sexos (excepto el índice de masa corporal (p = 0,218)) y los perfiles generados (excepto estatura (p = 0,559) y flexibilidad (p = 0,115)). Un análisis multidimensional mostró que la masa corporal, la aptitud cardiorrespiratoria y la agilidad contribuyeron más a la variación de los datos, por lo que pueden usarse como variables de perfil. Este método de elaboración de perfiles identificó con precisión las variables relevantes para reforzar las recomendaciones de ejercicio en estudiantes con bajo rendimiento físico y sobrepeso.

Palabras clave:

aptitud cardiorrespiratoria; Poder muscular; resistencia fisica; Rango de movimiento; velocidad de sprint; Aprendizaje automático no supervisado.

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