Проєктування та розробка вебзастосунку для формування персоналізованих програм тренувань

Abstract

UA : Робота викладена на 63 сторінках друкованого тексту, містить 13 рисунків, 5 таблиць, 15 джерел, 2 додатки. Об’єкт дослідження – процес автоматизованого формування персоналізованих програм тренувань. Предмет дослідження – методи, алгоритми та програмні засоби розробки вебзастосунку для підбору фізичних навантажень. Мета роботи: розробка вебзастосунку для автоматизованого формування персоналізованих тренувань на основі індивідуальних характеристик користувача. Методи дослідження – системний аналіз, об’єктно-орієнтоване проєктування, методи проєктування реляційних баз даних, тестування програмного забезпечення. Роботу присвячено розробці вебзастосунку для генерації адаптивних програм тренувань з урахуванням віку, рівня підготовки, стану здоров’я та цілей користувача. Програмну реалізацію виконано за допомогою платформи Node.js (Express), мови PHP та СУБД MySQL. Клієнт-серверну взаємодію організовано через архітектуру REST API, що забезпечує масштабованість системи. Реалізовано модулі безпечної автентифікації та збереження історії тренувань. Практичне значення полягає у створенні готового продукту, що автоматизує підбір вправ і має потенціал для подальшої інтеграції з фітнес-трекерами та алгоритмами штучного інтелекту.

EN : The work is presented on 63 pages of printed text, 13 figures, 5 tables, 15 references, 2 annexes. The object of the study is the process of automated generation of personalized training programs. The subject of the research is methods, algorithms, and software tools for developing a web application for selecting physical workloads. The aim of the study is to develop a web application for the automated generation of personalized workouts based on individual user characteristics. The methods of research are system analysis, object-oriented design, methods of relational database design, and software testing. The work is devoted to the development of a web application for generating adaptive training programs taking into account the user’s age, fitness level, health condition, and goals. The software implementation was performed using the Node.js platform (Express), the PHP language, and the MySQL DBMS. Client-server interaction is organized through the REST API architecture, which ensures system scalability. Modules for secure authentication and training history storage have been implemented. The practical significance lies in the creation of a finished product that automates the selection of exercises and has the potential for further integration with fitness trackers and artificial intelligence algorithms.