享受、执行功能与青训球员的移动效率：一项为期15周的观察性研究

摘要

要点。 主要发现是什么？ 在15周的观察期内，青少年足球运动员在运动和注意力效率方面，研究开始与结束时相比表现出显著变化；其他认知指标基本上没有变化。感知到的乐趣与认知或运动表现没有显著关联。然而，乐趣得分始终很高，显示出有限的变异性。这可能妨碍了对任何关联的识别。 主要发现的启示是什么？ 乐趣与认知-运动表现似乎代表了运动体验中不同、尽管可能相关的维度。在评估训练计划时，应将它们分开考虑。一个令人愉快的训练环境对于参与和投入仍然很重要。然而，乐趣本身不能用作注意力、抑制或运动表现的指标。

摘要。 背景：运动中的乐趣已成为影响锻炼坚持性以及认知和情绪发展的关键心理因素。这项探索性研究考察了在15周观察期内选定的认知和运动变量的前后变化，以及足球训练期间的平均乐趣是否与认知和运动表现指标相关。在15周内，对56名球员（男 = 52；女 = 4；年龄：9.98 ± 0.70）进行了30次足球训练课的观察。方法：每次训练课后使用基于表情符号的视觉模拟量表评估乐趣，并在观察期前后使用平板电脑任务评估认知表现。结果：前后分析显示，运动效率测试（t55 = 3.15；p = 0.003；Δ = −19.4%；Cohen’s d = 0.42）和FlankTime（W = 1345；p < 0.001；Δ = −8.1%；秩双列相关 = 0.68）存在显著变化。FlankAcc仅显示出名义上的、未经校正的分布变化（W = 323；p = 0.015；Δ = 0.0%）。乐趣与任何认知或运动表现指标均无显著关联。然而，乐趣得分集中在量表的高端，表明变异性受限，这可能限制了检测关联的能力。结论：这些初步发现表明，在15周观察期内，选定的认知和运动指标发生了变化，但没有证据表明感知到的乐趣与所考察的认知或运动表现指标之间存在直接关联。

1. 引言

儿童和青少年时期参与体育活动（PA）和体育运动，为运动、认知和情感发展提供了理想环境 [1]。规律的体育活动与心理功能和执行功能（EFs）的益处相关，包括注意控制、抑制、更新和行为适应 [2,3,4]。这些过程在前青春期尤为重要，此时执行功能仍在发展，并且对环境、教育和体育活动经历保持敏感 [2,5,6]。足球等开放式技能运动要求持续适应动态且不可预测的情境 [7]。在比赛中，年轻运动员必须选择相关信息、忽略干扰、预判对手动作、快速做出决策并抑制无效反应 [7]。因此，足球为考察青少年运动中的执行功能提供了一个具有生态效度的情境 [8]。这一点得到了以下证据的支持：足球专项表现与技术及知觉运动成分相关 [9]，以及研究显示，技术更熟练的年轻足球运动员在涉及执行控制、注意和抑制的任务上可能优于经验较少的同龄人或非运动员 [10,11,12,13]。此外，视觉技能和执行功能似乎共同促进足球表现 [14]。运动参与的情感和动机质量也可能与执行功能有关。享受被定义为在活动中体验到的主观愉悦，是与持续参与体育运动和体育活动相关的关键因素 [15,16]。在青少年运动中，享受可能反映积极情感、投入、感知能力、社会关系以及赋予活动的个人意义 [17]。将享受与执行功能联系起来，其理论依据在于积极情绪和动机状态对注意和认知控制的影响。积极情感可以拓宽注意焦点并促进认知灵活性，尽管它也可能根据任务需求增加分心 [18,19]。此外，这些效应取决于动机强度：低强度的积极状态倾向于拓宽注意，而趋近导向和目标导向的积极状态可能缩窄注意焦点并支持认知控制 [20,21,22]。因此，在青少年足球中，享受可能不仅表明幸福感，也表明训练期间的注意和动机投入。相应地，与娱乐性较低的运动形式相比，小场地比赛等动态足球活动与更高的注意和感知享受相关 [23]，而在年轻足球运动员中，动机、享受和承诺似乎密切相关 [24]。直接证明乐趣是青少年运动中执行功能独立预测因子的证据有限，但现有发现为该假设提供了相关基础。有趣的、游戏化的运动活动可以增加儿童在认知要求较高情境中的投入，从而使他们更频繁地接触需要注意技能、快速反应、有效行动抑制和认知灵活性的情境。在这个意义上，享受不应仅被视为一般情感反应，也应被视为考验执行控制的活动中的动机投入的潜在指标。因此，从观察和探索的角度，并鉴于情感和动机状态对注意和认知控制的潜在影响，考察享受与执行功能测量之间的关系，可能有助于阐明运动的主观体验是否与认知表现的个体差异相关。基于这些考虑，并承认关于享受作为执行功能预测因子的直接证据有限，本研究有两个目标：(i) 考察年轻足球运动员在15周足球观察期内选定认知变量的前后变化；(ii) 探索感知享受是否与本研究中考虑的认知和运动表现指标相关。鉴于积极情绪、动机和认知控制之间的复杂关系，本研究采用探索性方法，不假设享受与认知表现之间存在因果关系。

2. 材料与方法

2.1. 参与者

样本量使用GPower软件（版本3.1.9.6）确定。功效分析使用双尾配对样本t*检验进行，α水平为0.05，统计功效为0.80，效应量（Cohen’s d）为0.57 [25]。结果表明，最低所需样本量为27名参与者。最初从四家足球俱乐部招募了共83名年轻足球运动员。

尽管设定了≥95%的出勤率作为最低纳入标准，但所有完成训练和数据收集方案的56名9至11岁参与者均达到了100%的出勤率，并被纳入最终的统计分析（女性 = 4；男性 = 52；年龄：9.98 ± 0.70；体重[kg]：34.66 ± 8.45；身高[cm]：138.58 ± 7.76；BMI：17.86 ± 2.93）。共有27名参与者因未达到最低出勤率阈值（出勤率<95%）而被排除在分析之外，原因包括流感/疾病（n = 19）、学校相关事务（n = 5）、假期（n = 2）或轻微伤病（n = 1）。图1展示了详细说明招募、排除和最终样本量的参与者流程图。

此外，要纳入本研究，参与者必须满足以下纳入标准：（i）未被诊断患有任何可能显著影响其生活方式、享受程度或心理健康的慢性、代谢性、神经系统或其他疾病；（ii）持有有效的竞技体育活动医疗证明，并在参与研究的其中一个足球俱乐部定期训练；（iii）踢足球至少两年。为避免结果偏差，如果参与者存在可能显著影响其心理表现或享受程度的暂时性或持续性状况，如药物治疗、伤病或特殊家庭情况，则被排除在统计分析之外。本研究的设计和实施遵循《赫尔辛基宣言》的原则。由于所有参与者均为未成年人，已获得其父母的书面知情同意，参与者及其父母被告知编码数据的保密处理方式。参与者编码和数据关联程序已纳入由乌尼库萨诺大学研究伦理委员会批准的研究方案中（代码：CERA02/2025；日期：2025年6月13日），该批准在参与者招募和数据收集之前获得。

2.2. 程序

在15周内每周进行两次、共30次训练课程之前（评估1）和之后（评估2），实施了一套简短的认知测试。在15周期间，30次连续训练课程中的每一次结束后，参与者被要求对他们在该课程中体验到的享受程度进行评分。所有运动员均在赛季的同一时期完成了训练课程。每个人都遵循结构化训练，包括：热身阶段、体能训练阶段（跑步、指导性练习）、技术阶段（根据年龄而定，但始终包括带球、运球、射门、接球和控球）、小场地比赛、15分钟比赛和点球。我们还要求教练和父母将训练课程安排在同一天同一时间（即下午4:00至5:30，平均温度19°C）。此程序用于检查认知和运动表现的前后变化，以检验训练期间的平均享受程度是否与研究中所考虑的认知和运动表现指标相关，而不将观察到的变化归因于训练暴露或强度。所有认知测试及用于评估参与者享受程度的方法将在下一节中描述。课程主观疲劳感觉评分已被提出作为一种简单且具有生态效度的方法，用于监测年轻运动员的训练负荷[26]。

2.3. 认知测试

认知测试使用安装了CogniFit应用程序v.4.7.8（CogniFit Inc.；美国加利福尼亚州旧金山）的平板电脑以电子方式进行。使用了三项测试：埃里克森侧翼任务、停止信号任务和视觉搜索测试。每项测试生成两个分数：（i）正确试次的平均反应时间（毫秒；数值越低表示表现越好），以及（ii）准确率（正确百分比；数值越高表示表现越好）。所有认知评估均按照标准化程序进行。测试在训练课程结束时、享受程度评估之后，在与更衣室分开的安静封闭房间内进行，所有球员使用相同的平板电脑型号和相同版本的CogniFit应用程序。参与者在每项任务前接受相同的标准化指导，并在开始测试阶段之前完成应用程序提供的练习阶段。认知测试的顺序按上述固定，并在参与者之间以及前测和后测评估之间保持一致。评估由合格的运动心理学家实施，他们遵循相同的测试方案。测试期间，儿童被单独评估，并尽量减少外部干扰以及与同伴或教练的互动。

2.4. 埃里克森侧翼任务

埃里克森的“侧翼”测试 [27] 包括呈现一系列五个元素。中间的那个代表目标刺激，而两侧的四个元素，每侧两个，构成“侧翼”。侧翼可能与目标一致（当它们指向同一方向时）、不一致（当它们指向相反方向时）或中性（当它们与两种可能反应中的任何一种都不相关时）。在每次试验中，参与者必须确定中心刺激是朝向右侧还是左侧。在初始熟悉阶段之后，测试包括36次试验，均匀分布在三种条件下：12次一致、12次不一致和12次中性。目标和侧翼的朝向根据学习阶段采用的标准进行平衡，而刺激呈现的顺序是随机的。该任务允许评估各种认知成分，包括选择性注意、执行控制、抑制控制、反应时间、处理速度和空间感知。表现通过两个指标总结：（i）FlankTime，以秒为单位衡量效率；（ii）FlankAcc，对应正确反应的百分比。

2.5. 停止信号测试

在停止信号测试 [28] 中，参与者进行一系列试验，旨在建立自动运动反应。屏幕上显示两个圆圈，在每次试验中，其中一个变为黄色。任务是尽可能快地选择黄色圆圈。一旦这种反应模式建立起来，就引入停止信号：在一些试验中，最初为黄色的圆圈变为红色，向参与者发出信号，表明他们必须停止反应，因此避免选择它。在初步学习阶段之后，屏幕上呈现两个灰色圆圈，一个在右侧，一个在左侧。在每次试验中，其中一个变为黄色，而另一个保持灰色。然而，在一些试验中，黄色圆圈随后变为红色，表明需要抑制先前建立的反应。停止信号出现在36次试验中的12次，具有三种不同的时间间隔：四次在100毫秒后，四次在200毫秒后，四次在300毫秒后。这些间隔在No-Go试验中的分布是随机的。该测试主要旨在评估反应抑制能力。该测试提供的两个分数被标记为StopTime（以秒为单位的效率）和StopAcc（百分比准确率）。

2.6. 视觉搜索测试

视觉搜索测试 [29,30] 涉及在包含众多字母刺激的网格中识别目标字母。要找到的字母显示在屏幕左侧，并在右侧显示的网格中出现两次。对于每次试验，参与者有10秒的时间尽可能快地识别并选择两个目标之一，将其与不同程度相似的干扰字母区分开来。在初始学习阶段之后，目标字母呈现在屏幕左侧的一个圆圈内，而右侧出现一个10×14的网格，由总共140个黑色拉丁字母组成。网格的组成根据目标而变化：当目标字母是“C”时，干扰字母是G、O和Q，而M、W和Z作为填充字母；当目标是“N”时，干扰字母是M、W和Z，填充字母是G、O和Q。该任务主要用于评估视觉扫描能力。表现通过两个指标表达：VisualTime，以秒为单位衡量时间效率，以及VisualAcc，对应准确率百分比。

2.7. 享受评估

采用基于表情符号的视觉李克特量表评估乐趣，该量表改编自适合儿童的微笑脸评分方法，旨在促进9至11岁儿童的定量自我评估[31]。这些基于表情符号的量表也已被证明在评估儿童情感反应方面具有心理测量学可接受性[32]。该量表包含六个表情符号，代表递增的快乐程度，从1（“完全不开心”）到6（“非常开心”）。在30次训练课程中的每一次结束时，每个孩子选择最能反映其在课程中感受的表情符号，并将相应的纸条放入收集箱中。每张纸条背面都印有唯一的参与者代码，使研究团队能够将同一参与者在不同课程中的重复评估联系起来，同时保持其回答相对于同伴和教练的保密性。最终得分计算为所有30次训练课程中所收集评分的平均值。由于只有完成整个训练和数据收集方案的参与者才被纳入最终分析，因此每个参与者的得分都基于相同数量的评分（即，纳入最终分析的所有参与者都对30次课程中的每一次提供了评分）。所引用的研究支持使用微笑脸和基于表情符号的评估方法作为儿童评估情感反应的适当测量工具[31,32]。然而，这种逐次课程重复的具体应用尚未作为运动特定的乐趣测量工具得到独立验证。因此，在本研究中，该量表被用作课程中感知乐趣的简要生态指标，而不是作为足球特定乐趣的已验证测量工具。

2.8. 运动效率测试（TEM）

运动效率测试（TEM）由意大利国家奥林匹克委员会开发，是一种针对年轻运动员运动能力的实地、游戏化评估工具[33]。它由一个结构化循环组成，包含四个站点和四项不同的移动任务，每项任务都需要特定的运动技能。表现根据任务完成速度和动作执行准确性进行评估。该测试并非只奖励更快完成的表现，因为以更高精确度完成较少站点的儿童可能获得与更快参与者相当的分数。通过这种方式，TEM提供了对运动表现定量和定性方面的综合测量。由于该任务按时间进行，并要求在不同站点之间持续移动，因此可被视为对儿童运动效率的动态且具有生态效度的评估。其结构使其适合青少年体育情境，在这些情境中，协调、动作控制、速度和准确性是表现的重要组成部分。

2.9. 统计分析

根据每个变量的分布情况（使用Shapiro-Wilk正态性检验评估），采用配对样本t检验或Wilcoxon符号秩检验比较测试前和测试后的数值。对配对样本t检验计算了Cohen's d。此外，对Wilcoxon符号秩检验计算了秩双列相关。应当注意，Cohen's d（基于标准差单位，无界）和秩双列相关（范围为−1至1）基于不同的数学度量，其大小不能直接比较。效应量按照Cohen的传统指南进行解释[34]。百分比变化（Δ）仅对显示显著前后差异的变量计算，使用以下公式：（最终值 − 初始值）/（初始值）*100。

为了在七项前后比较中控制I型错误，应用了Bonferroni校正，确定调整后的显著性阈值为α = 0.007。使用Spearman秩相关系数检验30次训练课程中的平均乐趣与研究中考虑的所有认知和运动表现指标之间的探索性关联。对于每个认知和运动变量，输入相关分析的得分计算为测试前和测试后数值的平均值。这些分析是探索性的，旨在检验总体感知乐趣与总体表现水平之间的关联，而不是为从测试前到测试后的个体变化建模。为了为这些相关分析提供背景，一项事后敏感性分析显示，在样本量为n = 56、α = 0.05、统计功效为0.80且为双尾检验的情况下，该研究有功效检测出|r| ≥ 0.365的最小效应量。因此，观察到的低于该阈值的相关系数落在研究在正式意义上没有功效检测出的范围内。

鉴于这些分析的探索性质，对结果的解读较为谨慎，同时关注相关系数的大小和统计显著性。使用四分位距法检查是否存在异常值，以避免对相关性分析产生异常影响。未剔除任何异常值，因为剔除后并未改变相关性结果。此外，为检验研究结果对潜在性别相关混杂因素的稳健性，仅对男性子样本重新运行主要统计检验，进行了敏感性分析。数据使用SPSS v.29.0.1.0（IBM Corp.，Armonk，NY，USA）进行分析。

3. 结果

用于前后比较的变量的描述性统计（以平均值 ± 标准差或中位数[四分位距]表示）汇总于表1。

配对样本t检验显示，TEM评分在前后比较中存在显著差异（t55 = 3.15；p = 0.003；Δ = −19.4%；Cohen’s d = 0.42 [CI95: 0.15, 0.69]）。Wilcoxon符号秩检验显示，FlankTime在前后比较中存在显著差异（W = 1345，p < 0.001；Δ = −8.1%；秩双列相关 = 0.68 [CI95: 0.51, 0.81]；图2）。StopAcc（W = 386，p = 0.038；Δ = 3.3%；秩双列相关 = −0.34 [CI95: −0.57, −0.05]）和FlankAcc（W = 323，p = 0.015；Δ = 0.0%，有10对并列，提示尾部分布存在差异，见图3）显示出名义上的前后差异。然而，在对七项前后比较应用Bonferroni校正后，只有TEM和FlankTime在调整后的阈值α = 0.007下仍具有统计显著性。

Spearman秩相关分析未显示享受度与所考察的任何认知或运动表现指标之间存在显著关联。表2汇总了相关系数和p值。

每名参与者的享受度评分计算为训练课程中收集的30次评分的平均值。描述性统计显示总体感知享受度较高，中位数为5.26（IQR = 0.79），表明享受度评分集中在量表的较高端。表3显示了不显著变量的结果。

排除四名女性参与者的敏感性分析得出的结果模式与主分析一致，其余所有认知指标和享受度相关性均保持先前结果（详细统计输出见补充材料）。具体而言，FlankTime的前后改善在Bonferroni校正后仍具有统计显著性，而TEM的变化未达到调整后的显著性阈值（p = 0.012；调整后α = 0.007）。

4. 讨论

本研究考察了年轻足球运动员在15周观察期内选定认知变量的前后变化，并评估他们在训练课程中体验到的享受度是否与认知表现相关。结果显示，TEM和FlankTime存在显著的前后差异，表明这些变量在观察期内发生了变化。相比之下，FlankAcc的结果应谨慎解读，因为它仅具有名义显著性，且未通过多重比较校正。这些发现表明，在所分析的样本中，某些认知指标在15周观察期内发生了变化，但这些变化似乎与训练课程中感知到的享受度水平没有直接关联。这个问题尤其重要，因为享受度评分显示出范围受限/天花板效应的证据，评分集中在量表的较高端。因此，这种有限的变异性可能降低了检测享受度与所考察认知和运动表现指标之间显著关联的能力。

4.1. 认知和运动表现变化

必须强调，前测与后测阶段之间的这些差异不应被解读为足球训练导致认知改善的证据。由于该研究未纳入对照组或随机分配，所观察到的变化也可能反映发育成熟、季节效应、均值回归、重复接触评估方案、对平板电脑上认知任务的熟悉度提高、对评估环境的熟悉度提高、规律体育实践的非特异性效应或其他未受控制的因素。从探索性角度看，这些前测与后测差异可以结合足球的认知需求来考虑，足球是一项开放式技能运动，年轻运动员必须不断适应动态刺激、选择相关信息、抑制无功能反应，并在不确定条件下快速做出决策。这些需求涉及选择性注意、加工速度和抑制控制等执行过程[35]。必须强调，FlankTime中观察到的变化涉及一项包含刺激选择和干扰控制的任务。因此，本研究设计不允许将该变化归因于足球特有的认知需求。特别是，发育成熟以及测试-重测或练习效应，无法与可能和规律参与足球相关的变化分离开来。此外，仅使用两个评估时间点进一步妨碍了对这些变化的时间轨迹或任何潜在剂量-反应模式的考察。既往研究表明，经验或技能水平更高的年轻足球运动员可能在涉及执行功能、注意和抑制控制的任务中表现更好[10,11,12,13]。然而，这些解释仍是初步的，因为本研究的设计不允许将观察到的变化因果归因于足球训练。FlankAcc的结果需要特别谨慎，不应被解读为准确性普遍改善的证据。尽管前测与后测差异在名义上显著，但未通过多重比较的Bonferroni校正。此外，变化中位数为零，提示统计上检测到的差异并未反映表现出现明确的中心位移。更确切地说，该结果可能反映分数分布的变化，尤其是尾部变化，或参与者之间的异质性反应。这种模式也可能与变异性受限或天花板效应一致，当表现已经较高时，这在基于准确性的测量中很常见。因此，FlankAcc应被描述为显示出名义上的、未校正的分布变化，而不是注意准确性的可靠改善。相比之下，FlankTime似乎为本样本中注意效率的变化提供了更可解释且更敏感的指标。关于对男性子样本进行的敏感性分析，总体情况与全样本分析相当一致。FlankTime在Bonferroni校正后仍具有统计学显著性(p < 0.001；校正α = 0.007)，而TEM保留了相似的变化模式，但不再满足校正后的显著性阈值(p = 0.012)。FlankAcc (p = 0.034)和StopAcc (p = 0.026)在前测和后测阶段之间显示出名义上的、未校正的差异，而StopTime (p = 0.206)、VisualTime (p = 0.431)和VisualAcc (p = 0.843)未显示出显著差异。因此，在这些比较中，只有FlankTime在男性子样本中通过了Bonferroni校正。鉴于女性参与者人数非常少以及由此导致的样本量减少，这些结果应谨慎解释，并且不能就性别相关差异得出显著结论。

4.2. 享受感与认知和运动表现

与我们的探索性目标一致，相关性分析显示，享受感与所考察的认知或运动表现指标之间没有统计学显著关联(rho = 0.037至0.197)。然而，这一发现应严格在本研究统计功效的限制内解释。在样本量为n = 56的情况下，该研究仅有功效检测中等至较大关联(|r| ≥ 0.365)。因此，这些结果表明，在现有功效下缺乏统计学上可检测到的中等至较大关联，而不是在结构上已确认不存在任何关系。

在青少年体育中，享受感被认为是一个重要变量，尤其是因为它有助于维持动机、参与度和持续性[15,16]。在年轻足球运动员中，对活动的享受感也与运动投入和动机体验的质量有关[24]。然而，本研究结果表明，训练中感受到的享受感未必与所考察的认知任务表现相关。缺乏显著关联还应结合运动强度、疲劳和训练要求方面可能存在的个体差异来解读。这并不会削弱享受感在青少年体育中的价值。相反，它表明享受感可能更多地与运动体验的主观质量、练习中的坚持以及整体投入有关，而其与执行功能具体指标的关系可能取决于未测量的因素，例如运动强度、累积负荷和疲劳。这一解读与享受感宽泛而主观的性质一致，它可以包括满意度、投入感、胜任感、与队友的关系、与教练的关系、对自身表现的满意度，以及对本次训练意义的感受。这种复杂性使享受感成为一个生态效度丰富，但也难以与个体认知指标建立线性关联的构念。缺乏显著关联也可能部分与测量方法有关。将简短的基于表情符号的评估在不同训练课之间取平均，可能降低了受试者内变异，也可能没有捕捉到享受感的不同成分，例如情感性享受、感知胜任感、社交互动或任务投入。

例如，儿童可能出于不同原因报告相同水平的享受感。一个孩子可能因为觉得自己踢得好而有这种感觉，另一个可能因为和团队一起玩得开心，还有一个可能因为觉得训练不那么累或更有收获。这些成分可能与注意力、反应时和抑制控制有不同的关系。这与文献一致，文献表明积极情绪对认知控制的影响并不简单。积极情绪可以拓宽注意范围并促进认知灵活性，但当任务需要仔细选择刺激时，它也可能增加分心[18,19]。其他研究提示，积极状态的影响取决于动机强度：接近取向的积极状态可能促进更窄的注意焦点，而目标取向较弱的状态可能拓宽注意范围[20,21,22]。然而，在本研究中，享受感是在训练课结束时评估的，而不是在认知测试期间。因此，它可能反映的是运动体验的整体质量，而不是认知评估时活跃的注意状态。

4.3. 实践意义

从实践角度看，这些结果需要平衡解读。青少年足球可以提供一个充满认知刺激的环境，尤其是当训练课包括动态情境、决策任务、主题游戏以及需要选择性注意和动作控制的活动时。然而，从活动中获得的享受感不应被视为认知表现变化的直接指标，尽管它对于维持动机、坚持性和运动体验质量仍然至关重要，但它不能单独用作注意力或抑制表现的指标。从这个角度看，教练和专业人员应将享受感和认知表现视为青少年体育体验中不同但可能相互关联的维度。维持令人愉快的训练环境本身仍然重要，尤其是为了促进投入和持续参与，而不是因为更大的享受感必然对应更好的表现。因此，评估青少年训练项目时，可以将主观体验与认知和运动表现指标一并考虑，而不是用主观体验替代这些指标。

5. 研究局限

本研究存在若干局限。第一，缺乏对照组或比较组，这极大地限制了其内部效度，也使其无法对前后变化作出因果解释。这些变化可能反映了足球训练的影响，但也可能反映了与年龄相关的认知和运动成熟，这在9至11岁年龄段尤为相关，还可能反映季节性效应、均值回归、反复接触测试方案、对平板电脑活动的熟悉度提高、对测试环境的熟悉度增加、定期参与体育运动产生的非特异性效应，或其他未受控制的因素。第二，样本以男性为主，仅包含四名女性球员，这限制了对年轻女性足球运动员的推广性，也使其无法对性别相关差异进行有意义的考察。第三，训练强度和累计训练负荷未被直接监测。尽管各次课程遵循了相似的结构，但球员之间以及课程之间的内部和外部需求可能存在差异，通过疲劳、主观用力感、技术投入或注意力需求影响享受感和认知表现。未来研究应纳入课程RPE量表、心率监测、GPS追踪、加速度计或其他运动负荷指标。第四，享受感得分集中在量表高端，导致个体间变异受限。这可能降低了检测与认知和运动结果之间关联的能力（或检测这些关联的统计功效）。这一局限对相关性分析的解释尤为相关。最后，可能相关的心理和情境变量（包括焦虑、压力、睡眠质量、技术水平、感知能力、动机氛围、生物成熟度和评分者盲法）未被充分纳入考量。未来研究应纳入对照组、负荷监测、更详细的心理测量，以及纵向或实验设计，以阐明足球训练、享受感与执行功能之间的关系。

6. 结论

总之，这项探索性研究显示，在15周的观察期内，部分认知和运动变量出现了初步的前后变化，但未发现享受感与认知表现之间存在显著关联，尽管享受感得分的变异受限限制了这些相关性发现的解释。鉴于缺乏对照组或比较组，这些变化不应被解释为足球训练使执行功能得到改善的证据。它们之间的关系似乎很复杂，需要能够整合认知、动机、情感和情境因素的解释模型。

Angilletta等，Children，2026，doi:10.3390/children13091204。依据CC BY 4.0发布：https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。