Trong kỷ nguyên mà công nghệ và thể thao ngày càng xích lại gần nhau, một nghiên cứu quốc tế gần đây đã mang đến cái nhìn đột phá về cách chúng ta có thể tiên lượng hiệu suất vận động viên trước cả khi mùa giải bắt đầu. Cụ thể, nhóm nghiên cứu đã triển khai mô hình machine learning (ML) để dự đoán hiệu suất thi đấu của 14 vận động viên bóng chuyền đại học, dựa trên dữ liệu cảm biến và đánh giá tâm sinh lý thời gian thực. Kết quả đạt được là độ chính xác F1-score lên đến 0.75 – một con số đầy hứa hẹn trong bối cảnh dữ liệu người thật và tình huống thi đấu luôn biến động phức tạp.
Khoa học phía sau quả bóng bay
Điểm đặc biệt của nghiên cứu này không chỉ nằm ở thuật toán ML được sử dụng, mà còn ở cách họ xây dựng hệ sinh thái dữ liệu: mỗi vận động viên đeo một smartwatch để thu thập dữ liệu vận động và nhịp tim, đồng thời thực hiện khảo sát EMA (Ecological Momentary Assessment) – tức ghi nhận cảm xúc, mức độ căng thẳng và sự tập trung của họ trong từng khoảnh khắc. Việc kết hợp dữ liệu sinh lý và tâm lý theo thời gian thực này đã tạo ra một nền tảng dữ liệu toàn diện, mở ra khả năng phát hiện sớm những yếu tố ảnh hưởng đến phong độ.
Điều này cho thấy hiệu suất thể thao không còn là trò chơi đoán mò hay chỉ dựa vào cảm tính của HLV, mà đang dần trở thành một bài toán có thể đo lường, phân tích và tối ưu hóa bằng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.
Ứng dụng thực tế: HLV như nhà khoa học
Một trong những ứng dụng quan trọng nhất từ nghiên cứu này là lập trình bài tập cá nhân hóa: khi ML nhận biết rằng một vận động viên đang có dấu hiệu stress cao, hoặc chỉ số phục hồi sinh học thấp, huấn luyện viên có thể điều chỉnh giáo án tập luyện để phù hợp hơn – giảm cường độ, chuyển sang bài tập tâm lý, hoặc can thiệp hỗ trợ chuyên môn.
Đây là bước chuyển từ cách huấn luyện “một-size-cho-tất-cả” sang mô hình chăm sóc toàn diện, nơi mỗi vận động viên được theo dõi, thấu hiểu và tối ưu riêng – không chỉ về cơ bắp mà cả cảm xúc và tinh thần.
Dự báo hiệu suất = dự phòng chấn thương + nâng cao thành tích
Việc dự đoán ai sẽ thi đấu tốt hay kém không phải để phân loại hay tạo áp lực, mà là một công cụ phòng ngừa và phát triển. Với dữ liệu đúng lúc, đội ngũ chuyên môn có thể chủ động điều chỉnh chiến lược thi đấu, đưa ra các buổi hỗ trợ tâm lý hoặc nghỉ ngơi cần thiết, trước khi phong độ sụt giảm biến thành chấn thương hay thất bại.
Thậm chí, nếu áp dụng rộng rãi, mô hình này có thể giảm tỷ lệ chấn thương thể thao tới 30–40% – theo ước tính từ các chương trình tương tự ở châu Âu và Mỹ.
Việt Nam có thể học hỏi gì từ nghiên cứu này?
Trong bối cảnh Việt Nam đang thúc đẩy ứng dụng AI và khoa học dữ liệu trong huấn luyện thể thao chuyên nghiệp (như thỏa thuận của Cơ quan Thể thao Việt Nam với Dreamax Company năm 2025), đây là một nghiên cứu mang tính gợi mở và thực tiễn cao.
Các trường đại học thể dục thể thao, trung tâm huấn luyện quốc gia hoàn toàn có thể:
Tương lai: Khoa học thể thao là chiếc la bàn mới
Câu hỏi lớn hiện nay không còn là “Vận động viên có đủ năng khiếu không?” mà là “Chúng ta đã hiểu họ đủ sâu, đúng lúc và đúng cách chưa?”. Với sự hỗ trợ từ dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và tâm lý học, thể thao đang bước vào một kỷ nguyên mới – nơi thành tích không chỉ đến từ nỗ lực, mà còn từ sự thấu cảm và khoa học.
Đó là hành trình mà Việt Nam cần nắm bắt sớm – nếu muốn đào tạo nên những thế hệ vận động viên không chỉ mạnh mẽ, mà còn hạnh phúc và bền vững.
Produced by SportEdu Hub – Sport Innovation & Knowledge Team
Thực hiện bởi: SportEdu Hub – Nhóm biên tập Khởi nghiệp & Tri thức
