Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular, şut performansında anlamlı ve yüksek düzeyde artış (p = 0.003, d = 0.89) ve pas becerisinde orta düzeyde gelişim (p = 0.012, d = 0.57) olduğunu göstermiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu araştırma, 10–14 yaşlarındaki lisanslı genç basketbolcularda yardımcı antrenman ekipmanlarının (dripling gözlüğü, şut eldiveni ve direnç bandı) temel basketbol becerileri üzerindeki etkilerini incelemiştir. Tek grup ön test–son test deseninin kullanıldığı araştırmaya yerel liglerde aktif olarak mücadele eden 32 sporcu katılmıştır. Sekiz haftalık program boyunca yardımcı ekipmanlar düzenli antrenmanlara entegre edilmiştir. Beceri performansı Johnson Basketbol Test Bataryası ile değerlendirilmiş; boy, kilo, beden kitle indeksi ve yağ oranı ise Tanita 300 ile ölçülmüştür. Veriler, SPSS programında t-testi, ANOVA, Random Forest ve K-means analizleriyle incelenmiştir. Bulgular, şut performansında anlamlı ve yüksek düzeyde artış (p = 0.003, d = 0.89) ve pas becerisinde orta düzeyde gelişim (p = 0.012, d = 0.57) olduğunu göstermiştir. Dripling performansındaki artış ise istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır (p = 0.152). Random Forest analizi, başlangıç şut düzeyi ve beden kitle indeksinin gelişimi en güçlü yordayıcılar olduğunu ortaya koymuştur. K-means analizi, yüksek performans artışı gösteren, orta düzeyde gelişen ve dirençli yanıt veren olmak üzere üç katılımcı kümesi belirlemiştir. Sonuçlar, yardımcı ekipman kullanımının özellikle şut ve pas becerilerini geliştirmede etkili olduğunu göstermektedir.
Abstract
This study investigated the effects of auxiliary training equipment (dribbling goggles, shooting gloves, and resistance bands) on fundamental basketball skills in licensed youth players aged 10–14 years. The research was conducted using a single-group pre-test–post-test experimental design, including 32 athletes actively competing in local basketball leagues. Auxiliary equipment was integrated into regular training sessions over an eight-week period. Skill performance was assessed using the Johnson Basketball Test Battery, while height, body weight, body mass index, and body fat percentage were measured using a Tanita 300 analyzer. Pre-test and post-test scores were compared using paired samples t-tests, and effect sizes were calculated with Cohen’s d. In addition, Random Forest and K-means clustering analyses were applied to examine individual patterns of performance development. The results revealed a significant and large improvement in shooting performance (p = 0.003, d = 0.89) and a moderate improvement in passing skills (p = 0.012, d = 0.57). Changes in dribbling performance were not statistically significant (p = 0.152). Random Forest analysis identified baseline shooting performance and body mass index as the most influential predictors of performance improvement. Overall, the findings indicate that auxiliary equipment–supported training is particularly effective for enhancing shooting and passing skills in youth basketball players. Moreover, the combined use of traditional skill assessments and machine learning–based analyses provides a valuable framework for capturing individual differences in training responses and supporting more personalized approaches to skill development.