Pocos días después de que la temporada de béisbol haya comenzado, dos 10 th Los estudiantes de una escuela secundaria pública en Delaware y su profesor de matemáticas se dirigen a la Universidad de Furman para asistir a la reunión de Carolinas Sports Analytics el sábado para hablar sobre béisbol.
Los estudiantes, Umar Khan y Tyler Schanzenbach, ambos de 15 años, están presentando un cartel en "Clasificación de la producción ofensiva en el béisbol".
Los estudiantes analizaron y visualizaron datos reales de un equipo universitario de béisbol de verano, Martha's Vineyard Sharks, un equipo en una liga que atrae la atención de los exploradores de las grandes ligas.
El profesor de matemáticas Jesse McNulty aconseja al Club de analítica deportiva en el William Penn High School en New Castle, Delaware. Umar y Tyler son dos de los miembros fundadores del club, y recientemente aparecieron en una historia de radio pública sobre su análisis de béisbol.
Gracias a los esfuerzos de McNulty, los estudiantes recibieron datos de juego por juego de los Sharks en el verano de 2015. A partir de esos datos, intentaron comprender quiénes eran los bateadores más fuertes y más débiles del equipo. McNulty recibió las hojas de juego del personal de entrenamiento por correo electrónico cada noche después de los juegos. Envió las hojas del juego a Tyler y Umar para realizar el seguimiento y la carga, y luego el análisis se envió de vuelta al cuerpo técnico, por lo general, un tiempo de respuesta de ocho a diez horas.
"Los datos se usaron para respaldar al personal del equipo / decisiones de alineación tomadas por el personal", dice McNulty.
¿Te ayudó? Bueno, los Sharks tuvieron siete victorias más en 2015, el año en que recibieron el análisis de los estudiantes, que el año anterior.
Cuando comenzaron el proyecto, los estudiantes no tenían idea de lo buenos que eran los jugadores. Así que utilizaron métricas como el índice de producción ofensivo, el porcentaje de aciertos y la apariencia de la placa de calidad para averiguar qué jugadores contribuyeron más al éxito de su equipo.
Trabajaron más de 50 horas el verano pasado en el proyecto. Sí, durante las vacaciones de verano. .
El sábado, los adolescentes presentan su trabajo en una conferencia de analítica deportiva. Puede mirar más de cerca su póster haciendo clic en la imagen de abajo. ¡Y acaban de descubrir que también podrán presentar este póster en JSM en Chicago! ¡Felicidades!
Le hice algunas preguntas a McNulty sobre este proyecto y otras sobre las que está trabajando con los estudiantes de su escuela.
P. ¿Cómo presentaste los resultados a los Tiburones?
McNulty: Los datos se presentaron con una variedad de gráficos y elementos visuales creados con el uso de Google Docs en la primera mitad de la temporada y usando JMP Al final de la temporada.
P. ¿Cuál fue la respuesta del equipo al análisis?
McNulty: Es importante tener en cuenta que no fue un sistema perfecto el primer día. Nuestros estudiantes aprendieron mucho para corregir, adaptar y mejorar para que el análisis de datos y la presentación al equipo sean efectivos. Realmente necesitábamos que nuestros estudiantes entendieran qué información era importante para el personal, y teníamos que presentarla al personal de una manera simple y fácil de entender.
P. ¿En qué otros proyectos están trabajando los estudiantes? ¿Algún otro deporte?
McNulty: Nuestros estudiantes han estado trabajando en el desarrollo de algunos sistemas de análisis con un equipo profesional de discos definitivos, Los Angeles Aviators of AUDL. También han estado construyendo algunas visualizaciones de los datos de 2015 del equipo y usando Edición para estudiantes de JMP para determinar qué datos de contribución del jugador afectan el éxito del equipo. También tenemos a nuestros estudiantes trabajando en una variedad de proyectos para equipos deportivos en nuestra escuela secundaria y utilizando JMP para proporcionar análisis de datos usando Distribuciones.
P. ¿Qué esperas que los estudiantes obtengan al trabajar en tales proyectos?
McNulty: Mi objetivo es sumergir a nuestros estudiantes en experiencias de aprendizaje genuinas con equipos reales. Creo que no solo ayudará a nuestros estudiantes a construir sus redes y currículos, sino que también extenderá su aprendizaje más allá del aula y sus libros de texto.
P. ¿Por qué empezaste el club de análisis deportivo?
McNulty: El grupo se inició a partir de un interés colectivo de los estudiantes para evaluar los datos en los deportes. Umar y Tyler eran estudiantes en mi clase de Matemáticas Integradas I de noveno grado y nos preguntaron si podríamos usar algún tiempo después de la escuela un par de días a la semana para abordar los patrones de datos en los deportes. Me complació complacerlo y usé mis conexiones en la industria del deporte para encontrar nuestra primera oportunidad de aprendizaje conectado con un equipo.
P: ¿Cuáles son tus esperanzas para este club a partir de ahora?
McNulty: Estamos buscando construir oportunidades y proyectos para promover a las mujeres en STEM. Me encantaría que este programa sea un patrón alimentador para pasantías deportivas una vez que nuestros estudiantes estén en la universidad. Me encantaría que este programa muestre el gran trabajo que hacen nuestros estudiantes y extienda su alcance a los colegios y universidades.
WP Sports Analytics aparece en el blog de JMP! «William Penn High School Sports Club Anayltics escribió:
[...] Entendiendo qué jugadores de béisbol son los bateadores más fuertes [...]
WP Sports Analytics aparece en el blog de JMP! | Blended Learning 1.0 escribió:
[...] Entendiendo qué jugadores de béisbol son los bateadores más fuertes [...]
