Can multimedia enhance tactical teaching-learning-training in soccer? The case of Sphero™
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The study aimed to compare the players’ and coach’s individual perception of tactical competence before and after an intervention based on imagery techniques and a multimedia resource (Sphero<sup>TM</sup>). Methods Sphero<sup>TM</sup>, a teleguided miniature ball rolling in any direction, was applied to teach tactics before and during training sessions and games over a 5-week specific training program. The ball was used to represent a game ball, and cones were placed on a miniature soccer pitch to simulate the play and explain the coach’s directives. The execution and the understanding of pre-game directives were respectively evaluated by the coach and the players themselves, before and after the training program. An empirical pre-post treatment was used to compare 245 rates provided by 14 players of an under-14 amateur soccer team in Canada. Descriptive analysis was performed and the t-test or Wilcoxon test (<i>z</i>) were used for pairedcomparison (pre- vs. post-training). The statistical significance of the results was set at <i>p</i> < 0.05. Results After 5 weeks of training with the use of Sphero<sup>TM</sup>, results showed that the players appreciated their ability to play in accordance with directives, and that the coach was able to observe his directives through how they played, although the assessment scores of understanding remained the same. Conclusions A teaching setup involving Sphero<sup>TM</sup> allowed a good understanding but training was necessary to reach better assessment scores for the actual application of the directives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».