Uso de las tecnologías para la gestión de la planificación de entrenamiento deportivo

Fecha

2025-12

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Editor

Universidad Politécnica Estatal del Carchi

Resumen

La investigación responde a las necesidades planteadas por parte de la Escuela Formativa Liga de Quito – Filial R-H Tulcán, utilizando tecnologías avanzadas y herramientas de desarrollo para abordar la gestión y planificación del entrenamiento deportivo mediante el procesamiento de lenguaje natural (PLN). La propuesta integra un enfoque computacional que emplea datos extraídos en un dataset deportivo alojado en Kaggle, compuesto por grandes volúmenes de información estructurada y no estructurada, para generar rutinas de entrenamiento a nivel de mesociclo y microciclos. La arquitectura tecnológica del sistema se basa en Python como lenguaje principal, junto con Flask para el desarrollo de la aplicación web, HTML y JavaScript para la creación de un interfaz dinámica e interactiva, y PostgreSQL como sistema de gestión de bases de datos relacionales. El sistema utiliza técnicas de PLN para extraer, limpiar y clasificar datos fundamentales del dataset, transformándolos en planes de entrenamientos personalizados y estructurados. Además, se adoptó la metodología ágil Scrum para garantizar un desarrollo iterativo, colaborativo y orientado a entregables funcionales. Con la solución planteada, la plataforma facilitó la planificación de entrenamientos personalizados, adaptados a las necesidades específicas de los futbolistas. Por otro lado, con los resultados obtenidos se determinó que al plantear la solución tecnológica no solo optimizó la gestión del tiempo y recursos de los entrenadores, sino que también fortaleció la conexión entre los objetivos de los deportistas y las estrategias de entrenamiento. Con esta implementación, el proyecta demuestra cómo el uso de tecnologías web y el análisis de datos deportivos pueden transformar la planificación del entrenamiento, ofreciendo una herramienta eficiente, escalable y adaptada a las exigencias del ámbito deportivo.

Descripción

Palabras clave

Python, Flask, HTML y JavaScript, PLN.

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