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探討棒球訓練知識地圖建置之研究

為了解決mlb台灣球員2022的問題，作者徐全傑 這樣論述：

棒球在臺灣是一項非常特殊的運動，除了是一項受到大家喜愛的運動之外，同時也因為在國際賽屢創佳績，提升國民對於國家國際地位及激發民心士氣的作用，每當國家棒球代表隊在國際賽事中獲得好成績，總是能讓國人團結一心。自從台灣許多選手及教練長期投入在棒球運動並在亞洲及世界拿下無數大獎後，大家開始重視棒球運動的推廣、發展與科學研究。本研究主要目的在探討如何運用棒球訓練知識地圖結合多媒體遊戲教材導入棒球訓練，主要是將各種市面上棒球運動的遊戲機設計評估開始找到適合的棒球遊戲設計，並將棒球訓練過程中各種訓練項目與棒球訓練遊戲比較，建置虛實整合的學習績效評估模式。棒球訓練知識地圖調查範圍極廣，除了需與專家進行訪談外

，也必須進行文獻資料搜集方式，收集更多棒球專業個案與知識，方可找出最佳的棒球訓練知識地圖。遊戲機產業正在蓬勃發展，網路技術變化快速、遊戲模式推陳出新，因此遊戲機使用者評估過程中會先於執行當時市面上熱門遊戲種類、訪談棒球教練了解遊戲機產品特性，並找出最佳的使用者評估結果。本研究主要規劃遊戲機與棒球實際訓練項目，藉由棒球遊戲機的檢核呈現遊戲機知識地圖，以及棒球實體訓練需求知識地圖做比對，找出虛擬遊戲數位教材內涵與實際棒球教練規劃學習教材內容的差異。研究發現不同種類的遊戲機，會有功能上的差異，例如手機遊戲適合進行球員臨場情境訓練，球員依據實際情況去選擇要應對的行為，而Xbox、PS4遊戲則因為遊戲的

特點，更適合進行室內練習時，投球、打擊的姿勢練習；Switch遊戲更適合培養球員與教練的默契，以教練的角度選擇培養全員的方法，進而了解每一項練習所代表的意義。

對非職業棒球員之表現預測平台與訓練數據視覺化

為了解決mlb台灣球員2022的問題，作者江恆瑜 這樣論述：

在過去幾年裡運動團隊的表現分析在研究與實驗中迅速增長，而近年來棒球體育數據更是受到醫學以及科學等領域的關注，基於計算機科學方面更容易取得、處理與分析數據應用更是廣泛。本研究開發了一個紀錄球員訓練數據的平台，除了利用數種圖表將球員訓練數據視覺化之外，也提出了一個預測球員打擊表現的機制。研究中分析了台灣北部某體育大學棒球隊的訓練數據，蒐集多名球員打擊的相關數據(例如:擊球初速、擊球仰角、擊球距離、擊球方向等等)，並且預測球員的表現。由於我們蒐集的非職業球員數據量不足以用來訓練預測模型，在研究中我們嘗試透過美國職業棒球大聯盟打者的打擊數據運用分群法分出幾個相似的表現趨勢型態分類，利用同型態的球員擊

球初速和擊球仰角來做預測模型；預測下一年度的擊球初速與仰角表現，並且將之用於非職業球員的打擊表現趨勢預測。利用大聯盟分群數據來彌補非職業球員數據量不夠而無法針對球員個人訓練預測模型的問題。本研究利用了 Pearson correlation coefficient 與 Spearman's rank correlation coefficient兩種相關係數計算球員之間的數據相關程度，以階層式分群 (Hierarchical Clustering)與DBSCAN 聚類方法對球員做分類，再以均方根誤差(root-mean-square error, RMSE)與對稱性平均絕對百分比誤差(Symm

etric Mean Absolute Percentage Error, SMAPE）作為比較預測模型表現的依據，之後再對每一群的球員使用長短期記憶模型(Long Short-TermMemory, LSTM)與一維卷積神經網路(One-dimensional Convolutional Neural Networks, 1DCNN)模型預測球員表現。本研究測試了三種輸入與輸出組合，分別是一對一預測、二對一預測及二對二預測。在多組實驗比較下，不論是預測初速或者仰角的數值趨勢，一對一的 LSTM 模型都獲得最佳的預測效果。在單一輸入與單一輸出的 LSTM 模型預測初速中，獲得了 2017~20

19年測試集平均均方誤差(RMSE) = 1.468，SMAPE = 0.838%的優異效果。在數據可視化方面，本研究針對運動訓練中的重點加以著墨，例如透過在打擊練習影片中加入骨架繪製讓打擊姿勢的轉動更加清楚；比原始影片更能清楚的檢視姿勢是否正確，這不僅僅是可以提升打擊技巧對於預防運動損傷也很有效果。除了打擊姿勢的重要性，打擊數據的進步與否也是球員與教練最為關心的。研究中透過搭配適當的圖表(例如:長條圖、散點圖、折線圖與擊球落點圖等等)來呈現數據讓球員的表現狀況隨時獲得掌控。透過數據表現分析不僅僅可以減少人工記憶判定的誤差，透過實際數據的統計分析結合圖表與介面互動性，可以提升教練對於訓練方案的

配置效率性；更可以提高球員對於自我訓練結果的可視性。