Treatment Intention and Compliance of Injured Athletes: A Mixed Model Testing Based on the TPB Theory
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摘要: 以计划行为理论为基础，选取中国19个省市专业队的350名正在接受治疗的受伤运动员作为研究对象，现场匿名填写计划行为量表、行动计划量表、预期后悔量表及遵医行为量表，构建并检验受伤运动员遵医行为混合模型，揭示受伤运动员康复遵医意图与行为的作用机制。结果显示：①在计划行为理论传统的3个行为意图前因变量中，仅主观规范能有效预测康复遵医行为意图；②行动计划在行为意图与遵医行为之间起部分中介作用；③预期后悔对行为意图与遵医行为之间关系的调节作用通过行动计划的前半部分中介实现。提示：①对于受伤运动员而言，周围重要人物（主观规范）能够显著影响其康复遵医意图；②某些受伤运动员需要通过制订行动计划才能促成遵医行为的实现，另一些则不需要；③相对于预期后悔评分较低的受伤运动员，间接效果对预期后悔评分较高的受伤运动员的影响更显著。Abstract: Based on the theory of planned behavior(TPB), a mixed model of compliance behavior was constructed and tested by SPSS20.0 and Amos22.0 to understand the mechanism between treatment intention and compliance of injured athletes.350 athletes accepted the treatment from professional teams from 19 provinces and cities who conducted on-site questionnaires by anonymous ways, including Planning Behavior Scale (PBS), Behavior Planning Scale (BPS), Anticipated Regret Scale (ARS) and Compliance Behavior Scale (CBS).Results are shown as follows:1) Among the 3 behavioral intention antecedent variables of TPB, only subjective norm could predict effectively treatment intention.2) The behavior planning partially mediated the effects between treatment intention and treatment compliance.3) The anticipated regret can effectively adjust the first half of behavior planning.Conclusions:1) For injured athletes, the important others (subjective norm) could significantly affect their treatment intentions; 2) Some injured athletes needed to develop action plans to promote compliance, while others did not; 3) An indirect effect was much stronger for injured athletes with expect higher regret, compared with those with lower anticipated regret.
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近年来, 我国的短跑水平取得了长足进步, 其中, 男子100 m跑成绩达到了黄种人最快的9.99 s, 男子4×100 m跑接力队在北京世界田径锦标赛上也历史性地获得了银牌。不得不承认的是, 与世界先进水平、即使与同是黄种人的日本人相比, 我国的短跑水平在整体上仍然存在着较大的差距。造成这种差距的原因是多方面的, 但我国短跑运动员的速度耐力水平较差是其中一个重要原因。研究[1]表明, 我国100 m跑运动员(成绩为10.25~10.53 s)在比赛后程(80~100 m)的降速幅度为7.54%, 而世界优秀100 m跑运动员(成绩为9.83~9.95 s)的降速幅度仅为3.25%, 且这种差距在对速度耐力依赖性更强的200 m跑和400 m跑比赛中进一步凸显。或许, 我们可以将与黑种人在速度耐力水平上的差距归因于“人种”差距, 但与同是黄种人的日本运动员在速度耐力水平上的差距, 就只能归因于训练方面的因素了。鉴于此, 本文旨在从对能量代谢特征的认知、速度耐力训练比例的安排、速度耐力训练模式的应用、速度耐力训练课的构建、速度耐力训练负荷参数的设计、速度耐力训练负荷的阶段性调整与监控等方面, 对我国高水平短跑运动员的速度耐力训练现状进行研究, 揭示训练实践中存在的主要问题, 为优化我国短跑员速度耐力训练实践和未来的实验研究提供参考。
1. 研究方法
1.1 文献资料法
以速度耐力(speed endurance)、无氧糖酵解耐力(anaerobic glycolytic endurance)、短跑间歇训练(sprint interval training)等为中英文关键词, 通过CNKI和Web of Science等数据库, 对相关文献进行检索。
1.2 专家访谈法
针对短跑速度耐力训练的理念、方法和手段、负荷特征等问题, 对国内6位知名运动训练专家、10位一线短跑教练员和16位健将或以上水平的短跑运动员进行了访谈。
1.3 问卷调查法
对参加2015年11月“全国田径高水平教练员培训班”的63名国家队和省体工队短跑教练员进行了问卷调查。鉴于100 m跑、200 m跑与400 m跑在训练理念、训练方法和手段上存在较大差异, 且多数运动队通常将400 m跑和400 m栏运动员视为一个“项群”, 因此本研究仅对100 m跑和200 m跑项目的速度耐力训练现状进行调查和分析。调查问卷经12名专家的评定, 其效度系数为0.84。共发放问卷63份, 回收57分, 回收率为90.47%, 回收有效问卷51份, 有效回收率为80.95%, 其信度系数为0.87。
1.4 实地考察法
现场观摩了国家男女短跑队、北京男子短跑队、广东男子短跑队、广西女子短跑队、清华大学男女短跑队、北京大学男子短跑队等12支高水平短跑队的训练情况。
1.5 数理统计法
利用Microsoft Excel 2013软件对相关数据进行统计和分析。
2. 结果与分析
2.1 对短跑项目能量代谢特征的认知现状
运动项目的能量代谢特征是教练员选择训练内容、设计训练方法和安排训练负荷的重要依据。调查结果显示:所有教练员一致认为磷酸原系统在100 m跑运动中的供能比例大于50%, 88.2%的教练员认为磷酸原系统在200 m跑运动中的供能比例大于50%。同时, 无教练员认为无氧糖酵解系统在100 m跑运动中的供能比例大于50%, 仅有7.8%的教练员认为无氧糖酵解系统在200 m跑运动中的供能比例大于50%(表 1)。以上数据说明, 我国多数短跑教练员把100 m跑和200 m跑项目视为了典型的以磷酸原供能为主的运动。
表 1 教练员对短跑项目能量代谢特征的认知现状(n=51)Table 1. The cognition situation of coaches to the energetic profile of sprint events供能比例/% 100 m跑 200 m跑 磷酸原 糖酵解 有氧 磷酸原 糖酵解 有氧 0~30 — 47.1 98.0 — 47.1 90.2 31~40 — 25.3 2.0 — 23.5 9.8 41~50 — 15.7 — 11.8 21.6 — 51~60 3.9 11.8 — 17.6 7.8 — 61~70 21.6 — — 27.5 — — 71~100 74.5 — — 43.1 — — 事实上, 自1950年专项运动中的能量代谢问题被提出以来, 三大能源系统的供能比例就成为了该领域一个备受关注且极具争议的问题。在2002年以前, 训练界一直把短跑视为了一项典型的以磷酸原供能为主的运动[2-3], 其中, 100 m跑和200 m跑项目的磷酸原和糖酵解系统的供能比例分别为98%和2%, 400 m跑项目的磷酸原和糖酵解系统的供能比例分别为85%和15%。然而, 近年来随着监测设备和计算方法的不断改进和完善, 运动训练界对田径不同距离运动中三大能源系统的能量代谢特征也有了新的认识, 其中, McArdle等[4]的研究表明, 100 m跑、200 m跑和400 m跑项目的磷酸原供能比例分别为50%、25%和12.5%, 无氧糖酵解供能比例分别为50%、65%和62.5%, 有氧供能比例分别为0%、10%和25%;Mader等[5]的研究表明, 在世界级男子100 m跑、200 m跑和400 m跑比赛中, 磷酸原供能比例分别为25%、15%和12%, 无氧糖酵解供能比例分别为70%、60%和43%, 有氧供能比例分别为5%、25%和45%。以上数据表明, 短跑应该是一项以无氧糖酵解供能为主的运动。然而, 我国教练员把短跑视为了一项典型的以磷酸原供能为主的运动, 这说明我国短跑教练员低估了无氧糖酵解系统在100 m跑和200 m跑运动中的作用。在这种认识背景下, 教练员们势必会把60 m跑或6 s以内的各种疾跑作为提高100 m跑和200 m跑运动表现的重要内容, 同时对运动员无氧糖酵解耐力的训练有所忽视。
2.2 短跑速度耐力训练比例的安排现状
在运动训练实践中, 训练频率或训练比例是衡量教练员对某项运动素质重视程度的重要指标。调查结果显示(表 2):在我国高水平短跑运动员一般准备期的训练中, 最大速度训练的频率为3.1次/周(32.6%), 力量素质训练的频率为2.2次/周(23.2%), 速度耐力训练的频率为1.6次/周(16.8%)。由以上数据可知, 相对于最大速度训练和力量素质训练, 我国教练员对短跑运动员的速度耐力训练不够重视。
表 2 一般准备期内速度耐力训练课在短跑训练中的比例(n=51)Table 2. The proportion of speed endurance sessions in sprint training during general preparation phase训练内容 频率/(次·周-1) 比例/% 周训练量/m 最大速度 3.1 32.6 1 800 速度耐力 1.6 16.8 2 200 力量素质 2.2 23.2 — 有氧耐力 0.8 8.5 — 身体素质 1.8 18.9 — 据笔者所知, 在世界优秀短跑运动员的训练中, 最大速度训练的频率约为2次/周, 周训练量约为400 m, 速度耐力训练的频率为2次/周, 周训练量约为3 400 m[6]。显然, 无论是速度耐力训练的频率和量, 还是最大速度训练与速度耐力训练的比例, 世界优秀短跑教练员都更重视运动员的速度耐力训练。因为他们认为, 运动员速度耐力能力的可塑空间比最大速度能力更大, 且过多的最大速度训练容易造成运动员的中枢疲劳、动力定型, 进而造成速度障碍。更为糟糕的是, 过多的最大速度训练还容易导致肌肉超微结构的损伤, 尽管肌肉微损伤是肌肉重建的基础, 但若长此以往, 必将成为运动伤病的重大隐患[7]。综上, 过度重视运动员的最大速度训练, 同时对速度耐力训练不够重视, 是造成我国短跑运动员速度耐力训练水平较低的原因之一。
2.3 短跑速度耐力训练模式的应用现状
短跑间歇训练(Sprint Interval Training, SIT)是发展短跑运动员速度耐力能力最常用和有效的手段, 其训练效应主要取决于练习距离(持续时间)、练习强度、间歇时间和重复次数4个变量[8]。根据上述4个训练变量的不同组合, 又可以将SIT细分为“高量”和“高强度”2种模式。其中, “高量”模式是指运用较高的训练强度(75%~85%vmax)、较短的间歇时间(2~4 min)、较多的重复次数(8~12次), 在机体不完全恢复的情况下就开始下一次练习的训练模式; “高强度”模式是指运用近极限的强度(90%~100%vmax)、较长的间歇时间(5~30 min)、较少的重复次数(4~6次), 在机体相对完全恢复的情况下再开始下一次练习的训练模式。由于上述2种训练模式在练习强度、间歇时间和重复次数上存在显著性差异, 那么其训练效应也必会存在显著性差异, 因此, “高量”模式和“高强度”模式代表着2种不同的训练理念。调查结果显示:在我国当前的短跑速度耐力训练实践中, 63.6%的教练员主张采用“高强度”模式, 27.4%的教练员主张采用“高量”模式, 这说明我国教练员关于短跑速度耐力训练的理念存在显著性差异, 其中多数教练员主张采用“高强度”模式发展运动员的速度耐力。
在访谈过程中, 主张“高强度”模式的教练员和训练学专家指出, 短跑属于典型的短时间、高强度运动, 其需要肌肉的快速收缩和能量的快速供应, 运动员只有经过长时间接近于比赛强度的训练刺激, 才能产生与专项运动需求相符的训练效应。显然, 相对于“高量”模式的“低强度-短间歇-多次重复”特点, “高强度”模式的“近极限强度-长间歇-低量”特点更加符合短跑比赛的专项需求。陈小平教授[9]认为, 高比例的大强度耐力训练虽然提高了训练的平均强度, 却在很大程度上降低了速度耐力和比赛耐力训练的突出强度, 导致训练强度的波动区间窄小, 这既不能发展有氧能力, 也无法保证高强度训练的质量。冯敦寿教授[10]认为, 长期“高强度”速度耐力训练容易造成身体的过度疲劳、神经系统的疲劳和运动损伤等问题, 因此不宜过多采用。
国家男子短跑队教练李庆博士认为, 在“高量”模式速度耐力训练中, 2次练习之间的间歇时间相对较短(2~3 min), 因此没有足够的时间使运动员的磷酸原储备得到完全的恢复, 也没有足够的时间使血乳酸得到清除, 这有助于增加运动员下次练习中糖酵解系统参与供能的比例, 在产生高浓度乳酸的同时, 使乳酸得到快速堆积, 进而有助于提高运动员生成最大乳酸、缓冲乳酸和耐受乳酸的能力; 另外, “中-高”训练强度有助于运动员在肌肉相对放松的情况下体会正确的短跑技术, 同时避免肌肉的损伤和中枢系统的疲劳; 再者, 通过“中-高”强度练习的多次重复可以为运动员承受高负荷的训练打下坚实的基础。在世界优秀短跑运动员中, Michael Johnson、Usain Bolt和Yohan Blake的速度耐力训练均以“高量”模式为主。李庆博士同时指出, 在专项准备期的后期和赛前直接准备期的速度耐力训练中应适当增加“高强度”模式的比例, 以提高运动员专项比赛的适应性和能力。综上, “高强度”模式盛行或许正是导致我国短跑运动员速度耐力训练效果不佳的原因之一。
2.4 短跑速度耐力训练负荷参数的设计现状
短跑速度耐力训练的主要目的是在保持正确短跑技术的前提下, 尽可能地动员无氧糖酵解系统参与供能, 同时尽量减少中枢神经系统的疲劳和肌肉超微结构的损伤。因此, 速度耐力训练的负荷参数也应围绕上述目的进行设计。为了更清晰地了解“高量模式组”和“高强度模式组”教练员对速度耐力训练负荷参数的设计情况, 笔者分别对上述2种训练模式的负荷参数进行了统计和分析。
2.4.1 练习距离
练习距离或持续时间是教练员设计速度耐力训练时需要考虑的首要因素, 同时也是周期性竞速项目中影响三大能源系统供能比例的重要因素[11]。调查结果显示:在一般准备期的训练中, 无论是主张“高量”模式的教练员, 还是主张“高强度”模式的教练员, 绝大多数练习距离均集中在151~250 m(表 3)。
表 3 一般准备期内短跑速度耐力训练距离的设计现状(n=51)Table 3. The design status of distance in sprint speed endurance training during general preparation phase练习距离/m 高量组(n=19) 高强度组(n=32) 总比例/% 人数 比例/% 人数 比例/% ≤100 — — — — — 101~150 1 5.3 3 9.4 7.8 151~200 12 63.1 21 65.6 64.7 201~250 5 26.3 8 25.0 25.5 251~300 1 5.3 — — 2.0 ＞300 — — — — — Mader等[5]研究表明, 优秀男子短跑运动员在100 m(~10 s)、200 m(~20 s)和400 m(~45 s)的极限强度跑后, 无氧糖酵解系统的供能比例在43%~70%, 机体所产生的血乳酸浓度分别为14、18和24 mmol/L。因此, 单从能量代谢的角度而言, 100~400 m跑或10~45 s的极限强度练习都能够有效地发展运动员的无氧糖酵解能力。短跑速度耐力训练, 除了要尽可能地动员无氧糖酵解系统参与供能外, 还要求运动员在整个训练中始终保持正确的短跑技术和合理的速度节奏, 这就要求练习距离或持续时间应尽可能地接近于专项比赛的距离或时间。显然, 151~250 m的练习距离符合上述要求, 这说明我国多数短跑教练员在速度耐力练习距离的选择上具有较强的合理性。
2.4.2 练习强度
练习强度是影响速度耐力训练中三大能源系统供能比例的首要因素[11]。在短跑训练实践中, 教练员通常用最大速度百分比(%vmax)衡量训练强度。调查结果显示:在一般准备期训练中, “高量模式组”教练员设计的训练强度主要集中在76%~80%vmax, “高强度模式组”教练员设计的训练强度主要集中在95%vmax以上。整体来看, 我国多数教练员将短跑速度耐力训练的强度设计在90%vmax以上(表 4)。
表 4 一般准备期内短跑速度耐力训练强度的设计现状(n=51)Table 4. The design status of training intensity in sprint speed endurance training during general preparation phase练习强度/% 高量组(n=19) 高强度组(n=32) 总比例/% 人数 比例/% 人数 比例/% ≤75 — — — — — 76~80 13 68.4 — — 25.5 81~85 6 31.6 — — 11.8 86~90 — — — — — 91~95 — — 13 40.6 25.5 ＞95 — — 19 59.4 37.2 Gollnick等[12]和Altenburg等[13]的研究表明, 在周期性竞速项目中, 只有当练习强度大于75%vmax时, 才能有效地动员Ⅱ型肌纤维参与运动。由于快肌纤维中的无氧糖酵解酶含量比慢肌纤维更丰富, 因此在既定练习距离下, 练习强度越高, 无氧糖酵解系统参与供能的比例越高, 生成的血乳酸浓度就会越高。练习强度也并非越高越好, 因为有研究表明, 当练习强度大于95%vmax时, 就容易造成运动员肌肉紧张、动作不协调。若长时间进行这种最大速度的训练, 则容易导致运动员的中枢疲劳和动力定型, 最终出现速度障碍等问题, 这对于短跑运动员而言是致命的[14]。此外, 练习强度越大, 运动员出现运动损伤的概率就会越大。前期研究表明, 短跑运动员的股后肌群拉伤大多都出现在最大强度的训练或比赛中[15]。而且, 过高的训练强度也不利于运动员体会短跑技术、发展肌肉协调与放松的能力。综上, 75%~90%vmax是发展短跑运动员速度耐力的理想训练强度。然而, 我国多数(62.7%)教练员会将短跑速度耐力训练的强度设计在90%vmax以上, 或许这也是导致我国短跑运动员速度耐力训练效果不佳、运动伤病频发的重要原因之一。
2.4.3 间歇时间
在速度耐力训练中, ATP的再合成、乳酸的缓冲、H+的清除等均取决于机体的恢复时间, 因此, 每次练习之间的间歇时间也是影响代谢途径和速度耐力训练效应的重要变量[16]。调查结果显示:在一般准备期的训练中, 我国多数(63.2%)“高量模式组”的教练员会将每次练习间的间歇时间设计为3~4 min, 多数(62.5%)“高强度模式组”的教练员会将每次练习间的间歇时间设计为10 min以上。从整体上看, 我国大多数(66.7%)教练员会将练习间的间歇时间设计为5 min及以上(表 5)。
表 5 一般准备期内短跑速度耐力训练间歇时间的设计现状(n=51)Table 5. The design status of interval in sprint speed endurance training during general preparation phase间歇时间/min 高量组(n=19) 高强度组(n=32) 总比例/% 人数 比例/% 人数 比例/% ≤2 5 26.3 — — 9.8 3~4 12 63.2 — — 23.5 5~6 2 10.5 — — 3.9 7~8 — — 3 9.4 5.9 9~10 — — 9 28.1 17.6 ＞10 — — 20 62.5 39.3 前期研究表明, ATP-CP恢复至50%的时间约为1 min, 而恢复到98%的时间约为4 min。这就意味着, 如果2次练习间的间歇时间大于4 min, 磷酸原将会得到基本恢复, 这势必会减少下次练习中无氧糖酵解系统参与供能的比例, 从而影响乳酸的产生和堆积。另有研究表明, 在95%vmax左右的速度耐力训练中, 骨骼肌中的H+向细胞外间隙弥散的半时反应约为39 s[12], 据此推断, 在一次练习结束后2 min左右, H+向细胞外间隙的弥散率可达90%以上, 这说明, 此时的H+对糖原无氧酵解和肌肉收缩的抑制作用已基本清除, 运动神经元的兴奋性和肌肉的收缩能力已得到基本恢复。另外, 肌乳酸向血液弥散并达到峰值的时间约为3~7 min, 如果在前一次练习结束后2~4 min再开始下一次练习, 这样既有助于运动员在保持正确短跑技术的前提下完成预定的练习强度, 也可以使运动员的血乳酸浓度在整个训练过程中维持在一个理想的水平上, 这将有助于提高机体生成最大乳酸、缓冲乳酸和脑细胞耐受酸性环境的能力。然而, 我国大多数(66.7%)教练员会选择5 min及以上的间歇时间, 或许间歇时间太长是影响我国短跑运动员速度耐力训练效果的又一因素。
2.4.4 重复次数
在运动训练中, 重复次数既受到练习距离、练习强度、间歇时间等因素的影响, 也受到运动员的速度耐力水平、训练的阶段目标等因素的影响。一般而言, 练习的重复次数与运动员的水平、间歇时间呈正相关性, 与练习距离、练习强度呈负相关性, 且随着比赛的临近, 重复次数有逐渐减少的趋势。因此, 短跑速度耐力训练重复次数无统一的标准, 但通常以不降低预定的训练强度为前提确定练习的重复次数。调查结果显示:在一般准备期的训练中, 我国多数(47.4%)“高量模式组”的教练员会在一次训练课中设计8~9次的重复练习, 多数(78.1%)“高强度模式组”的教练员会在一次训练课中设计4~5次的重复练习(表 6)。从整体上看, 我国大多数教练员(62.7%)会在一次训练课中设计7次及以下的重复练习。
表 6 一般准备期内短跑速度耐力训练重复次数的设计现状(n=51)Table 6. The design status of repetitions in sprint speed endurance training during general preparation phase重复次数 高量组(n=19) 高强度组(n=32) 总比例/% 人数 比例/% 人数 比例/% ＜3 — — — — — 4~5 — — 25 78.1 49.0 6~7 — — 7 21.9 13.7 8~9 9 47.4 — — 17.7 10~11 7 36.8 — — 13.7 ＞11 3 15.8 — — 5.9 美国著名短跑教练员Clyde Hart认为, 在一般准备期和专项准备期的前期, 大训练量(重复次数)的累积是提升专项准备期后期和赛前准备期训练强度的基础。因此, 在短跑名将Michael Johnson的速度耐力训练课中, Clyde Hart通常会安排8~10次75%~80% vmax强度、200~300 m距离、2 min间歇的重复练习。在Usain Bolt和Yohan Blake的训练中, Glen Mills一般会在每堂速度耐力训练课中安排6~8次、85% vmax强度、200~300 m距离、4 min间歇的练习。然而, 我国教练员主要以重复次数较少(4~5次)的“高强度”训练发展短跑运动员的速度耐力水平, 并不注重训练量的积累, 而是片面地追求接近于专项比赛的训练强度, 这既不利于短跑技术的掌握, 也不利于运动疲劳的恢复, 更未遵循运动训练的基本规律。
2.4.5 负荷参数的阶段性特征
在现代运动训练实践中, 教练员通常会将一个年度计划分为若干个中周期, 而每个中周期又可以进一步细分为一般准备期(增长期)、专项准备期(转换期)和赛前准备期(实现期)3个阶段。由于不同的训练阶段有着不同的训练目标和任务, 因此, 就短跑速度耐力训练而言, 其负荷也并非一成不变, 而应进行阶段性调整。调查结果显示:从一般准备期到专项准备期, 再到赛前直接准备期, “高量模式组”教练员速度耐力训练负荷参数的调整特征为:练习距离逐渐缩短, 练习强度逐渐升高, 训练间歇时间逐渐延长, 重复次数逐渐减少。“高强度模式组”教练员速度耐力训练负荷参数的调整特征为:练习距离逐渐缩短, 练习强度逐渐升高, 间歇时间基本保持不变, 重复次数先增后减(表 7)。
表 7 短跑速度耐力训练负荷参数的阶段性变化特征(n=51)Table 7. The changing characteristics of training variables of sprint speed endurance in different training phase训练阶段 高量组(n=19) 高强度组(n=32) 距离/m 强度/(%vmax) 间歇时间/min 重复次数 距离/m 强度/(%vmax) 间歇时间/min 重复次数 一般准备期 201~250 76~80 2~3 8~9 201~250 ＞95 ＞10 4~5 专项准备期 151~200 81~85 2~3 8~9 151~200 ＞95 ＞10 6~7 赛前准备期 101~150 ≈100 ＞10 ＜4 101~150 ≈100 ＞10 ＜4 根据Mujika、Bompa和Issurin等的设想, 一般准备期的主要任务是通过训练量的堆积帮助运动员储备体能, 发展运动员的基础运动能力, 为迎接专项准备期和赛前直接准备期的高负荷训练打下坚实的基础; 专项准备期的主要任务是通过训练强度的提升将一般准备期发展的基础运动能力向专项能力转化; 赛前直接准备期的主要任务是通过赛前减量消除运动员在一般准备期和专项准备期内高负荷训练所积累的生理和心理上的疲劳, 并使运动员达到最佳的竞技状态。换言之, 从一般准备期到专项准备期, 再到赛前直接准备, 运动员的训练量应呈逐渐降低的趋势, 而训练强度应呈逐渐上升的趋势。然而, 就我国当前的短跑速度耐力训练实践而言, 仅有少数(高量模式组)教练员的阶段性负荷调整符合这一趋势, 而大多数(高强度模式组)教练员在整个训练周期中都始终保持着非常高的训练强度。显然, 高的训练强度必然会限制训练量的增加, 如果教练员在一般准备期内安排高强度的速度耐力训练, 这既无法实现运动员储备体能、发展基础运动能力的目标, 也无法为运动员在专项准备期和赛前准备内进行专项耐力训练奠定基础。更为糟糕的是, 长期的高强度训练还是导致运动伤病频发的重要原因之一。此外, 频繁的高强度刺激将使机体长期处于疲劳状态并得不到有效的恢复, 这违背了生理机能状态的变化规律, 也破坏了训练周期的合理性[9]。综上, 速度耐力训练负荷的阶段性调整不合理是影响我国短跑运动员速度耐力训练效应的又一原因。
2.5 短跑速度耐力训练课的构建现状
在短跑训练实践中, 教练员通常会将训练内容分为最大速度、力量素质、速度耐力、有氧耐力和身体素质5大训练板块, 并经常在一堂训练课中同时发展1~3项运动素质。不同训练内容的训练效应之间相互兼容或训练序列安排合理, 则事半功倍, 反之, 则事倍功半。调查结果显示:在我国的短跑速度耐力训练中, 29.4%的教练员会同期(同一堂训练课)进行最大速度训练和速度耐力训练, 7.8%的教练员会同期进行速度耐力训练和有氧耐力训练, 5.9%的教练员会同期进行速度耐力训练与力量训练。另外, 45.1%教练员随意搭配速度耐力训练课的内容, 11.8%的教练员不将速度耐力训练与其他训练内容搭配。
研究表明, 速度耐力训练与有氧耐力训练均可增加运动员有氧酶的总量、糖原的积累、酸性物质的缓冲能力和乳酸的积累能力, 因此, 它们之间的训练效应相互兼容, 既可以将速度耐力训练安排在有氧耐力训练之前进行, 也可以将其安排在有氧耐力训练之后进行。速度耐力训练、最大速度训练、反应力量训练都可以增加肌肉内ATP和CP的含量, 增加肌肉内自由肌酸的含量, 提高肌酸激酶、肌激酶等相关专项酶的浓度和活性, 因此, 速度耐力训练与最大速度、反应力量训练的效应相互兼容, 可以同期进行上述练习。由于速度耐力训练需要“神经-肌肉”具有较高的兴奋性, 因此, 在速度耐力训练前安排最大速度训练或反应力量训练可以增强速度耐力训练的效果。由于速度耐力训练属于力竭性练习, 因此, 不宜将最大速度训练或反应力量训练安排在速度耐力训练后进行。
由于速度耐力训练和最大力量训练均属于力竭性训练, 练习后运动员的血睾酮浓度均会出现显著性降低。在同一堂训练课中, 无论是最大力量训练后进行速度耐力训练, 还是速度耐力训练后再进行最大力量训练, 均不利于机体的恢复, 并限制了肌肉结构的重建, 因此, 不宜同期进行速度耐力与最大力量训练。由此可知, 同期进行速度耐力训练和最大力量训练的教练员(5.9%)、随意搭配速度耐力训练课内容的教练员(45.1%)以及不将速度耐力训练与其他训练内容搭配的教练员(11.8%), 不了解或未考虑到训练内容的兼容性问题。这说明我国多数教练员的速度耐力训练课构建不科学, 或许这也是导致我国短跑运动员速度耐力训练效果不理想的原因之一。
2.6 短跑速度耐力训练负荷的监控现状
训练监控的主要目的是评价运动员当前的训练状态、疲劳程度, 以及运动员对训练负荷的适应情况, 因此, 对训练负荷进行科学监控是获得理想训练效果的有力保障。调查结果显示:我国84.3%的教练员通过心率指标监控运动员的速度耐力训练负荷, 11.8%的教练员通过运动自觉量表(RPE)监控运动员的速度耐力训练负荷, 仅有3.9%的教练员通过血乳酸指标监控运动员的速度耐力训练负荷。以上数据表明, 心率是我国短跑速度耐力训练实践中监控训练强度最为常用的指标。
多数研究认为, 训练中心率达到170~180 b/min, 间歇期心率恢复到100~125 b/min时再开始下一次训练, 能够产生理想的速度耐力训练效应[10]。与此同时, 心率指标评价高强度训练负荷的有效性也一直备受质疑。因为心率与训练强度之间的线性关系是基于长时间、低强度的持续运动而确立的, 短跑速度耐力训练属于短时间、高强度的间歇运动。已有研究表明, 心率对短时间、高强度间歇训练中负荷的变化情况并不敏感, 即心率与速度耐力训练强度不呈线性关系。另有研究表明, 心率指标并不能反映训练强度的累积效应。综上, 心率并非监控速度耐力训练负荷的理想指标。
就速度耐力训练而言, 其首要目的是尽可能地动员无氧糖酵解系统参与供能, 而乳酸是无氧糖酵解过程的中间产物。因此, 血乳酸值被学界公认为评价速度耐力训练效应的“黄金标准”。研究表明, 当血乳酸浓度为12~20mmol/L时是催化乳酸脱氢酶的活性、提高生成最大乳酸能力的敏感范围, 而当血乳酸浓度在12mmol/L左右时是提高肌肉缓冲乳酸和耐受乳酸能力的理想训练强度。然而, 因操作过程复杂、对运动员有创等缺点, 血乳酸值的监测在我国当前的短跑速度耐力训练实践中并未得到广泛应用。鉴于此, 在将来的研究中, 学者们应加强对不同模式速度耐力训练中心率指标和血乳酸指标之间的相关性进行研究, 以解决心率指标的“粗糙性”和血乳酸指标的“有创性”等问题。
3. 结论
(1) 我国多数教练员低估了无氧糖酵解系统在短跑运动中的贡献率, 对短跑项目的速度耐力训练不够重视, 速度耐力训练的频率和量均明显低于世界优秀短跑运动员。
(2) 在我国当前的短跑训练实践中主要存在“高量”和“高强度”2种速度耐力训练模式, 多数教练员主张采用“151~250 m练习距离、95% vmax以上练习强度、10min以上间歇时间、4~5次重复”的“高强度”模式发展短跑运动员的速度耐力。
(3) 我国多数教练员不了解或未考虑到速度耐力训练效应的兼容性问题, 主要表现为同期进行速度耐力训练和最大力量训练, 速度耐力训练课的内容搭配随意, 未充分利用其他训练内容对速度耐力训练效应的增强作用。
(4) 心率是我国短跑速度耐力训练实践中监控训练负荷最常用的指标, 但心率指标不能准确地反映速度耐力训练负荷的累积效应, 负荷监控的准确性较低, 血乳酸值是评价速度耐力训练负荷的“黄金标准”。
(5) 运动员的速度耐力水平是影响短跑运动表现的关键因素之一, 但短跑训练是一项复杂的系统工程, 训练实践中不能顾此失彼, 应在继续重视速度和速度力量训练的基础上, 将训练中心转移到发展运动员的速度耐力上。
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表 1 验证性因素分析结果汇总
Table 1 Summary of verification factor analysis
潜在变量 观察变量 显著性检验参数 Std. 题目信度 组成信度 平均方差提取值 Unstd. SE Z-value P SMC CR AVE AT AT4 1.00 0.76 0.58 0.85 0.59 AT5 1.24 0.10 12.13 *** 0.94 0.88 AT6 0.86 0.09 9.93 *** 0.70 0.49 AT7 0.84 0.09 9.13 *** 0.65 0.42 SN SN1 1.00 0.62 0.38 0.77 0.53 SN2 1.58 0.24 6.71 *** 0.89 0.79 SN3 1.10 0.15 7.28 *** 0.65 0.42 PBC PBC1 1.00 0.69 0.48 0.79 0.56 PBC2 1.21 0.16 7.75 *** 0.88 0.77 PBC3 0.86 0.11 7.89 *** 0.65 0.42 BI BI1 1.00 0.63 0.40 0.79 0.56 BI2 1.52 0.20 7.59 *** 0.89 0.79 BI3 1.11 0.14 8.02 *** 0.71 0.50 BE BE1 1.00 0.66 0.44 0.78 0.54 BE2 1.09 0.14 7.74 *** 0.70 0.49 BE3 1.27 0.17 7.55 *** 0.83 0.69 AR AR1 1.00 0.56 0.31 0.80 0.59 AR2 1.91 0.28 6.89 *** 0.94 0.88 AR3 1.46 0.19 7.66 *** 0.75 0.56 AP AP1 1.00 0.73 0.53 0.85 0.59 AP2 1.21 0.11 10.85 *** 0.86 0.74 AP3 1.14 0.11 10.52 *** 0.81 0.66 AP4 0.86 0.10 8.37 *** 0.64 0.41 注:AT为态度; SN为主观规范; PBC为行为控制感; BI为行为意图; BE为遵医行为; AR为预期后悔; AP为行动计划; ***表示P＜0.001。 
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表 2 基本情况描述与相关分析结果
Table 2 Basic situation description and correlation analysis results
类别 M SD Skew Kurtosis AT PBC BE SN BI AR AP AT 5.82 1.08 -1.36 1.63 0.77 PBC 6.00 0.91 -1.64 5.05 0.49 0.75 BE 5.90 0.87 -0.66 -0.11 0.35 0.34 0.73 SN 5.83 0.96 -1.13 2.36 0.23 0.10 0.35 0.73 BI 5.91 0.95 -1.29 3.42 0.18 0.14 0.28 0.58 0.75 AR 5.67 1.02 -1.14 1.29 0.14 0.12 0.27 0.30 0.49 0.77 AP 5.73 0.92 -1.12 1.72 0.34 0.27 0.28** 0.48*** 0.47*** 0.60 0.77 注:**表示P＜0.01, ***表示P＜0.001。
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表 3 中介效果分析
Table 3 Mediator effect analysis
类别 点估计值 系数相乘积 Bootstrapping SE Z Bias-Corrected 95%CI Percentile 95%CI Lower Upper Lower Upper 总效果 0.47* 0.16 2.94 0.18 0.78 0.16 0.74 间接效果 0.19* 0.08 2.38 0.06 0.37 0.06 0.36 直接效果 0.28* 0.11 2.55 0.10 0.49 0.09 0.47 注:*表示P＜0.05。
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表 4 预期后悔的调节作用检验
Table 4 Test of the moderating effect of anticipated regret
模型 回归方程 R2 R2的变化 F的变化 P M1 第1步 BE=0.18BI+0.16AR 0.096 0.005 0.006 0.940 第2步 BE=-0.003+0.18BI+0.16AR+0.003BI×AR 0.091 M2 第1步 AP=0.16BI+0.48AR 0.384 0.022 7.362 0.007** 第2步 AP=0.04+0.07BI+0.47AR-0.11BI×AR 0.406 M3 第1步 BE=0.19AP+0.13AR 0.098 0.001 0.213 0.650 第2步 BE=0.01+0.17AP+0.13AR-0.02AP×AR 0.099 注:**表示P＜0.01。
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