摘 要： 對(duì)跳遠(yuǎn)運(yùn)動(dòng)員的選材一般采用測(cè)量和語言描述的方法，但如何將這兩者即定量因素與定性評(píng)定因素有機(jī)地結(jié)合起來，客觀地評(píng)定運(yùn)動(dòng)員的綜合素質(zhì)，則是一個(gè)值得研究的問題。本文運(yùn)用模糊積分方法對(duì)女子跳遠(yuǎn)運(yùn)動(dòng)員多因素選材進(jìn)行綜合分析、評(píng)判和優(yōu)選，尋求一種較客觀、定量化的選材模式。
　　關(guān)鍵詞： 跳遠(yuǎn)運(yùn)動(dòng)員 選材 綜合評(píng)判 模糊數(shù)學(xué)積分方法
　　近幾年我國(guó)跳遠(yuǎn)項(xiàng)目與其他跳躍項(xiàng)目一樣，在一些國(guó)內(nèi)外大型比賽中成績(jī)一直不理想。影響跳遠(yuǎn)競(jìng)技運(yùn)動(dòng)水平的因素是多方面的，而跳遠(yuǎn)運(yùn)動(dòng)員選材問題則是其中一個(gè)十分重要的原因。選材的重要性眾所周知，但現(xiàn)階段的選材方法系單維評(píng)價(jià)方式，固套硬性指標(biāo)缺乏多維、動(dòng)態(tài)的綜合分析，造成淘汰率高及很大的浪費(fèi)。原有的評(píng)選方法難以適應(yīng)現(xiàn)代跳遠(yuǎn)運(yùn)動(dòng)競(jìng)技發(fā)展的需要。本研究運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)積分方法對(duì)運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行全面、多因素、客觀的評(píng)判，避免選材中的主觀性，從而為優(yōu)選運(yùn)動(dòng)員的過程提供科學(xué)化、定量化的參考依據(jù)。
　　1.研究對(duì)象與方法
　　1.1研究對(duì)象
　　以阜陽市體校7名（13—14歲）女子運(yùn)動(dòng)員為研究對(duì)象。
　　1.2研究方法
　　1.2.1文獻(xiàn)資料。為獲得與本研究有關(guān)理論、研究成果及選材方法、內(nèi)容，查閱了大量的專著與文獻(xiàn)。
　　1.2.2走訪調(diào)查法。在查閱大量國(guó)內(nèi)外有關(guān)文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上，結(jié)合對(duì)具有豐富訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)的一些教練員和體育院校教師的走訪調(diào)查，經(jīng)反復(fù)篩選擬定出27項(xiàng)指標(biāo)制定出專家調(diào)查表。
　　1.2.3問卷調(diào)查法（特爾菲法）。將《跳遠(yuǎn)運(yùn)動(dòng)員選材指標(biāo)評(píng)價(jià)調(diào)查表》郵寄給專家，經(jīng)過兩輪反饋函詢，最終確定各因素指標(biāo)及分類指標(biāo)的權(quán)重集。
　　1.2.4確定權(quán)重集配置。對(duì)專家調(diào)查情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，筆者采用模糊數(shù)學(xué)層次分析法（AHP法），對(duì)分類指標(biāo)和因素指標(biāo)進(jìn)行評(píng)判，從而得出評(píng)價(jià)體系各內(nèi)容的權(quán)重分配（見表1）。
　　1.2.5測(cè)評(píng)分值換算標(biāo)準(zhǔn)以《中國(guó)田徑教學(xué)訓(xùn)練大綱》為依據(jù)。
　　1.2.6數(shù)據(jù)的處理。數(shù)據(jù)的處理均用模糊數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)處理軟件包，以及SPSS11統(tǒng)計(jì)軟件在聯(lián)想586計(jì)算機(jī)上運(yùn)算處理。
　　2.測(cè)試方法
　　為增強(qiáng)測(cè)試結(jié)果的客觀性，防止出現(xiàn)觀察的偏向性和非均等性，將被測(cè)者統(tǒng)一集中于同一時(shí)間同一地點(diǎn)，按抽簽排序，采用標(biāo)準(zhǔn)化的雙盲測(cè)試。監(jiān)測(cè)人員由副高以上職稱的5位專家組成。
　　3.結(jié)果與分析
　　3.1建立備選運(yùn)動(dòng)員單因素評(píng)判矩陣
　　根據(jù)評(píng)選標(biāo)準(zhǔn)和要求，由監(jiān)測(cè)小組專家對(duì)運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行測(cè)評(píng)，根據(jù)對(duì)可測(cè)性因素的得分和定性評(píng)定因素等級(jí)在表2中找出代號(hào)，構(gòu)成表1中各運(yùn)動(dòng)員的基本情況，再由表2轉(zhuǎn)換為百分制的隸屬度值，然后將最低層次的因素評(píng)定結(jié)果排列起來，組成每大類的評(píng)判矩陣R，即=［r］（0≤r≤1）。
　　例如：A運(yùn)動(dòng)員對(duì)應(yīng)客觀因素分類U，即U=｛u，u，… u｝，u的值為5在對(duì)應(yīng)換值行中查找相應(yīng)的隸屬度，固u=（0，0，0，0.15，0.85），同理可查出u，u，…u的隸屬度向量，由此可構(gòu)成A運(yùn)動(dòng)員客觀因素類的模糊矩陣，即=［r］（0≤r≤1）。
　　=［r］=uu…u= 0 0 0 0.15 0.85 0 0 0.15 0.70 0.15… … … … … 0 0 0.15 0.70 0.15
　　3.2通過對(duì)單因素矩陣加權(quán)得出分類評(píng)判結(jié)果
　　模糊單因素矩陣的建立只是對(duì)各分類的簡(jiǎn)單描述。各因素的重要程度直接關(guān)系到評(píng)判的結(jié)果，對(duì)因素集加權(quán)后的評(píng)判結(jié)果才能真正反映出運(yùn)動(dòng)員各分類指標(biāo)向量。本評(píng)判中客觀因素分類的權(quán)重集是A={a，a，a，…a}={0.11，0.12，0.24，…0.12}，則可寫成：
　　=?=（0.11，0.12，0.24，…0.12）? 0 0 0 0.15 0.85 0 0 0.15 0.70 0.15… … … … … 0 0 0.15 0.70 0.15
　　對(duì)A運(yùn)動(dòng)員的客觀因素評(píng)判：=（0，0，0.0555，0.3535，0.591）
　　同理，可求出A運(yùn)動(dòng)員身體素質(zhì)B、專項(xiàng)技術(shù)B、心理素質(zhì)B、智力和能力B等方面分類指標(biāo)向量。
　　按以上方法可分別求出B、C、D、E、F、G各運(yùn)動(dòng)員的值向量，為了進(jìn)一步求出各運(yùn)動(dòng)員分類中所得分值，將（表2）中分?jǐn)?shù)C=（50，60，70，80，90）轉(zhuǎn)置為C構(gòu)成轉(zhuǎn)置矩陣，根據(jù)公式：X=?C
　　A運(yùn)動(dòng)員的客觀因素分值：X=?C=（0，0，0.0555，0.3535，0.591）?5060708090=85.4分
　　同理，求出7名備選運(yùn)動(dòng)員5類分值，將X換算為百分?jǐn)?shù)（例X=85.4/100=0.854）填入表3中，用同樣的方法分別求出七名運(yùn)動(dòng)員五大類評(píng)判值（見表3）。
　　3.3運(yùn)用模糊積分值優(yōu)選跳遠(yuǎn)運(yùn)動(dòng)員
　　通過對(duì)單因素矩陣加權(quán)后，可以得出各位備選隊(duì)員各分類結(jié)果，但仍難以從整體上判斷這幾位運(yùn)動(dòng)員入選優(yōu)劣排序。根據(jù)系統(tǒng)論原理，評(píng)價(jià)整體功效應(yīng)從多維向量分析，首先看因素對(duì)各分類的貢獻(xiàn)率，然后看分類對(duì)整體的影響力度。因此，本研究將分類指標(biāo)數(shù)據(jù)通過再次評(píng)判才能更科學(xué)、更客觀地評(píng)價(jià)備選運(yùn)動(dòng)員。那么，七位備選運(yùn)動(dòng)員評(píng)判情況如何呢？以下運(yùn)用模糊積分進(jìn)行評(píng)判。
　　設(shè)各評(píng)判對(duì)象總體情況為論域U即U={U，U，…U}={客觀因素，…智力和能力}。
　　根據(jù)各分類權(quán)重配置aλ（U）={0.18，0.33，0.25，0.14，0.10}，將運(yùn)動(dòng)員分類評(píng)判值按大小進(jìn)行排序，且aλ（U）與之類別相匹配（見表4）。
　　根據(jù)公式：μ=h（U）оa（°）=〔h（U）∧H（r）〕
　　按H（r）=ar+H（r-1）
　　對(duì)于A運(yùn)動(dòng)員：H（r）=0.18+H（1-1）=0.18
　　H（r）=ar+H（r）=0.18+0.25=0.43
　　同理:H（r）=0.53 H（r）=0.86 H（r）=1
　　所以:μ=〔h（U）∧H（r）〕（注：∨表示取大運(yùn)算，∧表示取小運(yùn)算）
　　=（0.85∧0.18）∨（0.84∧0.43）∨（0.83∧0.53）∨（0.818∧0.86）∨（0.773∧1）
　　=0.818
　　用同樣的方法計(jì)算出運(yùn)動(dòng)員B，C，D，E，F(xiàn)，G的模糊積分值：μ=0.771；μ=0.805；μ=0.8；μ=0.805；μ=0.787；μ=0.801，模糊積分值排序μ＞μ＞μ＞μ＞μ＞μ＞μ，μ值高則該運(yùn)動(dòng)員入選滿意程度高，即評(píng)價(jià)高，μ值低則評(píng)價(jià)低。因此，運(yùn)動(dòng)員A入選條件最好（μ=0.818）；其次是運(yùn)動(dòng)員C和E（μ=0.805）；B屬最后（μ=0.771）。
　　通過上述評(píng)判過程，我們可以獲得運(yùn)動(dòng)員多因素多指標(biāo)的綜合水平信息，從而為整體上選拔運(yùn)動(dòng)員提供依據(jù)。
　　這些年來，筆者運(yùn)用該方法在跳遠(yuǎn)和三級(jí)跳遠(yuǎn)選材方面取得了一定的成績(jī)，先后為安徽省少年隊(duì)和青年隊(duì)輸送了三十幾位隊(duì)員，其中就有我國(guó)當(dāng)今優(yōu)秀女子跳遠(yuǎn)運(yùn)動(dòng)員陳亞玲。由此認(rèn)為運(yùn)用模糊積分方法對(duì)優(yōu)選跳遠(yuǎn)運(yùn)動(dòng)員具有可行性。
　　4.結(jié)論與建議
　　4.1結(jié)論
　　4.1.1通過運(yùn)用模糊積分方法，將跳遠(yuǎn)運(yùn)動(dòng)員的可測(cè)性因素與定性評(píng)定因素有機(jī)地結(jié)合起來，能夠全面、客觀和真實(shí)地反映運(yùn)動(dòng)員的水平。
　　4.1.2運(yùn)用模糊積分理論進(jìn)行多因素、多層次的定量評(píng)價(jià)，能夠客觀地辨析運(yùn)動(dòng)員選材中優(yōu)劣界限不甚分明的問題。
　　4.1.3此方法可適應(yīng)于其他項(xiàng)目運(yùn)動(dòng)員的選材工作，只要根據(jù)不同項(xiàng)目設(shè)計(jì)指標(biāo)體系和權(quán)重集，就可得出相應(yīng)的評(píng)價(jià)結(jié)果。
　　4.2建議
　　4.2.1建議加強(qiáng)跳遠(yuǎn)運(yùn)動(dòng)員選材觀念的轉(zhuǎn)變和選材方法的改進(jìn)，需將可測(cè)性因素與定性評(píng)定因素有機(jī)地結(jié)合起來評(píng)價(jià)優(yōu)選，能更有效地挖掘備選隊(duì)員的潛在能力。
　　4.2.2鑒于選材測(cè)評(píng)中需做大量的測(cè)量和評(píng)價(jià)工作，建議開發(fā)出跳遠(yuǎn)運(yùn)動(dòng)員選材評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的軟件。一方面，使實(shí)施更準(zhǔn)確，更具科學(xué)性。另一方面，也能減輕實(shí)施者的工作負(fù)擔(dān)。
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