Der Arbeitsbereich Trainings- und Bewegungswissenschaft befasst sich in erster Linie mit einer ganzheitlichen Betrachtung menschlicher Bewegung und seiner Leistung sowie mit vielfältigen Möglichkeiten, diese zu verändern. Die Entwicklung von leistungsfähigeren Diagnosemethoden und neuen Interventionstechniken für Schule, Verein und Therapie steht dabei im Mittelpunkt des Interesses. Aktuelle Forschungsschwerpunkte sind u.a. motorisches und allgemeines Lernen, komplexe Analysen biophysikalischer Signale, komplexe Mustererkennung bei Bewegungen mittels Machine Learning und Deep Learning, und die Wechselwirkungen von Bewegungs-, Gehirn- und Herzaktivität.
Lineare und nicht-lineare Mustererkennung von Signalmustern im Zusammenhang mit Bewegungen
Ziel ist die Identifikation von latenten Mustern multipler Signale, die mit Bewegungen zusammenhängen, mithilfe mathematischer Algorithmen. Beispiele für Signalquellen sind Zeitpunkte und Zeitverläufe von kinematischen, kinetischen, muskulären, kardiologischen, Gehirn-, Infrarot- oder Teamvariablen.
- Personenerkennung
- Erkennung situativer Anpassungen
- Erklärung personenspezifischer Unterscheidungen
- Unterscheidung spezifischer individueller Zustände wie Emotionen oder Ermüdung
- Ganganalyse
- Entwicklung von Diagnosemethoden
Effekte des differenziellen Lernens in Abhängigkeit von Bewegungsart, Alter, Leistungsniveau, Geschlecht oder individuellen Merkmalen
Ziel ist es, motorisches Lernen auf Basis individueller und situationsspezifischer Faktoren zu verstehen, erklären und optimieren.
- Motorische Lern- und Erklärungsansätze
- Differenzielles Lernen
- Individualität und Situativität im Training
- Technik-, Taktik- & Konditionstraining
Welche Art von Bewegung oder Bewegungsablauf bewirkt optimale Gehirnzustände für Lernen, Heilung und Regeneration
Ziel ist es, individuelle und situationsspezifische Bewegungsabläufe zu finden, die zu optimalen Gehirnzuständen für das Lernen, Lehren, Heilen und soziale Interaktion führen.
- Einfluss von Bewegung auf motorisches und kognitives Lernen
- Einfluss von Bewegung auf Regeneration und Heilung
- Einfluss großmotorischer Bewegungen auf die Gehirnaktivität
- Einfluss großmotorischer Bewegungen auf die Konnektivität im Gehirn
- Entwicklung von Diagnosemethoden
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