Die simulative Trainingswirkungsanalyse als wissenschaftliches Verfahren der Ursache-Wirkungs- Erklärung kann in der Trainingspraxis unterstützend bei der Optimierung des Trainingsprozesses eingesetzt werden. Insbesondere auf dem Gebiet der Leistungsveränderung durch physiologische Adaptation ist mit den antagonistischen Modellen (s. u.) ein großer Fortschritt erzielt worden. Allerdings haben sich diese Modelle - nicht zuletzt aufgrund methodischer und inhaltlicher Mängel (vgl. Taha & Thomas, 2003; Hellard et al., 2006) - im sportpraktischen Handlungsfeld nicht als Routineverfahren etablieren können. Im Rahmen zweier vom Bundesinstitut für Sportwissenschaft (BISp) geförderten Betreuungsprojekte (AZ: IIA1-071608/08 und IIA1-071618/10-11) wurde das von Perl (Mester & Perl, 2000; Perl, 2001) entwickelte antagonistische Performance-Potential-Modell (PerPot) eingesetzt. Neben den in der Literatur genannten Kritikpunkten - insbesondere der modellseitigen Reduzierung des Trainings auf nur eine einzige Eingabegröße - wurden die grundsätzlich positiven Erfahrungen in den beiden genannten Betreuungsprojekten zum Anlass genommen, das Projekt "Weiterentwicklung der simulativen Trainingswirkungsanalyse im Spitzensport am Beispiel Radsport" durchzuführen. Mit dem PerPotDoMo wurde ein antagonistischer Modellansatz präsentiert, mit dem es erstmals möglich ist, die Relation zwischen Training und Leistung unter der Berücksichtigung von Trainingsumfang und -intensität abzubilden. Damit wurde ein wesentlicher Kritikpunkt an den bisherigen Modellen aufgenommen und gelöst. Die Ergebnisse zur Modellanpassung verdeutlichen eindrucksvoll, dass insbesondere für längere Zeiträume eine differenzierte Abbildung des Trainings in zwei Belastungsparametern zu einer Verbesserung der Modellgüte beiträgt. Für kürzere Zeiträume (z. B. Makrozyklen) konnten keine Unterschiede zwischen den beiden Modellvarianten festgestellte werden. Dies lässt sich damit begründen, dass die untersuchten Trainingsperioden nach trainingsmethodischen Gesichtspunkten unterteilt wurden und somit innerhalb dieser Umfang und Intensität keine größere Schwankungsbreite aufwiesen. Die Zusammenfassung des Trainings in nur einer Kenngröße stellt demzufolge auch keinen großen Informationsverlust dar. Für die Prognosegenauigkeit konnte gezeigt werden, dass die dynamische Steuerung der zeitlichen Verzögerung von Trainingseffekten über die Belastungsnormative Umfang und Intensität nicht nur angesichts der empirischen Befundlage als lohnend angesehen werden muss, sondern dass dies auch zu einer substanziellen Erhöhung der Prognosegüte beiträgt. Mögliche Veränderungen der Anpassungszeiten im Prognosezeitraum, die trainingsmethodisch (Zyklisierung/Periodisierung) begründet sind, wirken sich nicht mehr negativ auf das Prognoseergebnis aus, sondern lassen sich mit dem Per- PotDoMo durch die interne Steuerung der Verzögerungsparameter abbilden.
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