Olahraga Kampus

Dalam olahraga kampus, sistem denyut jantung FitMao dan analis komposisi tubuh mendorong pergeseran dari pengajaran berbasis pengalaman ke instruksi ilmiah berbasis data. Mereka meningkatkan keamanan dan efisiensi sambil mendukung manajemen kebugaran siswa yang komprehensif.

I. Sistem Latihan denyut jantung FitMao: Optimasi dan Keselamatan Waktu Nyata

1. Kontrol intensitas yang tepat

Pemantauan beban dinamis: Umpan balik denyut jantung real-time membantu guru memisahkan zona intensitas (panasan, pembakaran lemak, aerobik / anaerobik) untuk mencocokkan kebugaran siswa. Untuk pelatihan jarak menengah / panjang, menjaga HR pada 75%-90% HRmax menargetkan kapasitas aerobik atau campuran aerobik.
Hindari overtraining: Persisten tinggi HR meningkatkan risiko (misalnya, SCD).

2. Perlindungan keselamatan

Pemeriksaan kesehatan: Tes HR dan pemulihan istirahat mengidentifikasi potensi masalah kardiovaskular. pemulihan lambat (> 3 menit) menunjukkan kelainan dan perlu evaluasi medis.
Peringatan darurat: Mendukung pemantauan hingga 60 siswa secara bersamaan; guru melihat SDM secara real time dan menerima peringatan otomatis untuk lonjakan / penurunan mendadak.

3. Evaluasi dan personalisasi

Menghitung hasil: Pelacakan SDM jangka panjang (misalnya, SDM yang lebih rendah pada beban kerja yang sama) mengevaluasi peningkatan kardiovaskular dan menginformasikan desain kurikulum.
Instruksi bertingkat: Mengelompokkan siswa berdasarkan perkiraan pemulihan HR atau VO2max. Siswa yang lebih lemah fokus pada aerobik intensitas rendah; yang lebih kuat melakukan interval intensitas tinggi.

Band Bluetooth, gelang renang, dan versi jam tangan 4G mendukung transmisi jarak dekat, kolam renang, dan jarak jauh untuk cocok untuk kelas, trek, gym, kolam renang, dan di luar ruangan.

Kaos lengan Bluetooth

Tali pinggang

Jam HR 4G

II. FitMao Body Composition Analyzer: Foundation for Assessment and Growth Monitoring

1. Penilaian fisik yang komprehensif

Analisis komposisi: BIA mengukur persentase lemak tubuh, massa otot, dan rasio air, mengidentifikasi "kemerahan tersembunyi" atau kekurangan gizi, mengatasi keterbatasan BMI.

2. Pedoman nutrisi dan pelatihan ilmiah

Kehilangan lemak vs. gain otot: membedakan kelebihan berat badan otot dari kelebihan berat badan adiposa; merancang diet rendah lemak, tinggi protein untuk kehilangan lemak dan program resistensi untuk gain otot.
Pemantauan pertumbuhan: Lacak tren otot dan lemak; menggabungkan dengan usia tulang untuk menilai perkembangan dan menghindari ketidakseimbangan spesialisasi awal.

3. Pemilihan bakat dan pelacakan jangka panjang

Seleksi bakat: Gunakan distribusi otot dan BMR untuk mengidentifikasi daya tahan vs potensi kekuatan.
Catatan kesehatan: Simpan data komposisi tahunan untuk membangun database kebugaran siswa untuk pembuatan kebijakan (misalnya, standar makan siang).

III. Kolaborasi Data Berbagai Perangkat

Platform awan: Mengintegrasikan data HR dan komposisi untuk menganalisis "perubahan lemak tubuh HR" dan menghasilkan resep yang dipersonalisasi.
Kasus: Setelah menemukan massa otot rendah, atur zona HR untuk daya tahan otot (65%75% HRmax) dan meningkatkan sesi kekuatan.
Model AI: Memprediksi risiko cedera atau potensi kinerja dari data historis.

Bersama-sama, sistem dan analis HR FitMao membentuk "dwi-drive" untuk olahraga kampus: kontrol dinamis untuk pelatihan yang aman, efisien dan penilaian statis untuk pengembangan jangka panjang. Hal ini mengurangi risiko, meningkatkan instruksi, dan membangun kesadaran manajemen kesehatan.

Skenario dunia nyata

Showcase