Il contributo odierno è la riscrittura dell’articolo originale “Nonlinear Pedagogy: An Effective Approach to Cater for Individual Differences in Learning a Sports Skill “
Autori: Miriam Chang Yi Lee, Jia Yi Chow, John Komar, Clara Wee Keat Tan, Chris Button
Pubblicazione: PLOS ONE, 20 agosto 2014
L’apprendimento di una abilità sportiva è un processo complesso, che richiede di tenere conto delle differenze individuali fra i praticanti. Lo scopo principale di questo studio è stato verificare l’efficacia di un approccio di Pedagogia Non Lineare (PNL) per l’apprendimento della tecnica del diritto nel tennis, confrontato con la più tradizionale Pedagogia Lineare (PL). Ventiquattro bambine di 10 anni hanno partecipato a un percorso di quattro settimane: metà gruppo ha utilizzato la PNL (manipolazione di vincoli su attrezzatura e regole), l’altra metà la PL (esecuzione prescritte ripetitive). I risultati – ottenuti tramite test pre, post e di mantenimento – hanno mostrato che entrambi i gruppi hanno migliorato la precisione di esecuzione, ma solo la PNL ha portato alla formazione di un maggior numero di pattern motori, segnale di degenerazione funzionale (cioè la capacità di raggiungere lo stesso obiettivo tramite diverse strategie motorie). I dati suggeriscono che la degenerazione è un elemento efficace nell’apprendimento motorio promosso dalla Pedagogia Non Lineare. Questi risultati mettono in discussione l’idea che esista un’unica soluzione motoria ideale e offrono spunti utili per allenatori ed educatori nel progettare percorsi di apprendimento.
L’acquisizione di abilità motorie in età evolutiva è fondamentale per la partecipazione allo sport e per la salute a lungo termine. Tuttavia, l’apprendimento è influenzato da numerose variabili individuali: genetica, contesto socio‑economico, esperienze pregresse, stili di apprendimento. È quindi sfidante fornire un approccio didattico che consideri tutte queste differenze. Fino a poco tempo fa, l’approccio dominante era quello tecnico e ripetitivo, in cui l’allenatore mostrava un modello “ideale” da imitare. Anche la PL si basa su questa visione: un percorso lineare e gradualistico. Ma la teoria dei sistemi dinamici (DST) propone un paradigma diverso, secondo cui l’apprendimento non segue necessariamente progressioni lineari e monotone, bensì transizioni brusche e cambiamenti emergenti da interazioni fra performer, compito e contesto.
I sostenitori della PNL, basata sull’approccio “constraints-led”, incoraggiano la sperimentazione e la scoperta di soluzioni motorie funzionali, piuttosto che imporre un unico modello tecnico. I principi chiave della PNL includono:
- Rappresentatività del contesto di apprendimento (es. contesti di gioco autentici),
- Manipolazione dei vincoli (regole, attrezzature, dimensioni del campo),
- Focalizzazione sul risultato, non sulla forma,
- Variabilità funzionale dei movimenti,
- Mantenimento delle relazioni tra informazione e azione.
L’obiettivo è stimolare la degenerazione: la capacità di generare più soluzioni motorie efficaci per lo stesso compito, aumentando la flessibilità e l’adattabilità nell’ambiente di gioco.
Partecipanti: 24 bambine di 9–10 anni, neofite del tennis, suddivise in due gruppi (PNL, PL). Alla fine sono stati analizzati 11 della PNL e 10 della PL.
Compito: ritorno del diritto su bersaglio, in condizioni simulate da “tennis modificato”.
Piano:
– Test pre-intervento (precisione, coordinazione, kinematics)
– 4 settimane di intervento (8 sessioni da 15 minuti; totale 640 prove)
– Sessione post-intervento e test di mantenimento 4 settimane dopo
La PL ha utilizzato istruzioni tecniche standard e ripetizione del gesto, mentre la PNL ha variato vincoli quali altezza della rete, dimensioni del campo, regole, attrezzature e ha dato feedback focalizzati sul risultato (es. “la traiettoria deve somigliare a un arco a mezzaluna”, “colpisci in zona profondità”).
Valutazione della precisione esecutiva
La precisione della prestazione veniva valutata utilizzando una scala a 6 punti, basata sulla posizione d’atterraggio della pallina rispetto al bersaglio assegnato in ogni prova.
- 6 punti: pallina sul bersaglio
- 4–1 punti: distanza progressiva dal centro del bersaglio
- 0 punti: fuori bersaglio
La posizione delle aree-bersaglio e il sistema di punteggio erano stati verificati in fase pilota ed erano già stati utilizzati in studi precedenti sull’apprendimento di abilità sportive come il tiro nel calcio e nel basket.
Le esecuzioni dei colpi venivano videoregistrate da una telecamera digitale posta a 5 metri dal lato destro del partecipante. La qualità tecnica del colpo veniva poi valutata tramite una checklist di caratteristiche chiave di un corretto diritto nel tennis, validata da un coach esperto. Ogni caratteristica veniva valutata con punteggio:
- 0 = mai osservata,
- 1 = a volte osservata,
- 2 = sempre osservata.
Il punteggio massimo per ogni sessione era di 20 punti. Le valutazioni venivano effettuate da un assistente alla ricerca addestrato e “cieco” rispetto all’obiettivo dello studio. La correlazione tra valutatori (ICC = 0.938) ha indicato un’ottima affidabilità.
Ventidue marker riflettenti venivano applicati su punti anatomici precisi, tracciati da 7 telecamere a infrarossi (200 Hz), per creare un modello tridimensionale del corpo e della racchetta. I dati venivano elaborati tramite software dedicati per estrarre le variabili cinematiche rilevanti, in particolare 12 variabili continue nel tempo, tra cui:
- flessione/estensione del gomito e della spalla (destra e sinistra)
- abduzione/adduzione e rotazione interna/esterna della spalla
- rotazione del torace e del bacino
- angolo di separazione tra spalle e anche
- rotazione della racchetta sul piano orizzontale
L’intera esecuzione del colpo (dall’inizio alla massima estensione in avanti) veniva normalizzata in 100 punti temporali per poter confrontare le esecuzioni tra i soggetti.
Analisi dei dati
È stato utilizzato un disegno sperimentale 3×2:
- Tempo: pre-test, post-test, test di mantenimento
- Gruppo: PNL e PL
È stata eseguita un’ANOVA mista per valutare le differenze tra e all’interno dei gruppi, con correzione di Greenhouse-Geisser in caso di violazioni di sfericità. I confronti post hoc sono stati effettuati con il test LSD di Fisher. Il livello di significatività era p < 0.05, e la dimensione dell’effetto veniva calcolata con η² parziale.
L’analisi dei cluster è stata utilizzata per esaminare la variabilità dei pattern di movimento e per identificare la presenza di degenerazione funzionale. A differenza delle analisi basate su punteggi di performance, questa tecnica raggruppa le prove in base a somiglianze cinematiche, senza predefinire modelli ideali.
L’obiettivo era determinare quanti cluster motori emergessero in ciascun gruppo, specialmente nelle prove su bersaglio specifico, seguendo la procedura di Komar et al. Un numero maggiore di cluster indicava una maggiore varietà di soluzioni motorie, quindi una degenerazione più marcata.
L’analisi è stata condotta usando l’algoritmo Fisher-EM, che cerca di massimizzare la distanza tra gruppi (inter-cluster) e ridurre la variabilità interna (intra-cluster). L’algoritmo è stato applicato separatamente per ogni gruppo (PNL e PL) e per ogni momento del test (pre, post, mantenimento), per un totale di 6 dataset, ognuno con 100 prove.
Per identificare il numero ottimale di cluster, si è utilizzato il Bayesian Information Criterion (BIC): il primo massimo locale del BIC indicava il miglior numero di cluster.
Inoltre, è stato calcolato un indice di “sparsità” per ogni variabile cinematica, che indicava il peso di ciascuna variabile nel determinare i cluster. Le variabili con valori di sparsità più alti contribuivano maggiormente alla distinzione tra i movimenti.
I cluster risultanti venivano rappresentati con:
- grafici angolari dei pattern medi per ciascun cluster (es. C1…C7),
- istogrammi con la distribuzione dei partecipanti all’interno di ogni cluster.
Risultati
Prove a bersaglio specifico
È stato rilevato un effetto principale del tempo (F(2,38) = 3.386, p = 0.044, ηp² = 0.151).
L’analisi post hoc ha mostrato che i punteggi di precisione sono aumentati in modo significativo dal pre-test al post-test (p = 0.019):
- Gruppo NP: da 0.62±0.53 a 0.95±0.44
- Gruppo LP: da 0.65±0.59 a 1.10±0.78
Prove a bersagli multipli
Anche qui è emerso un effetto principale del tempo (F(2,38) = 3.616, p = 0.037, ηp² = 0.160).
I punteggi sono migliorati significativamente dal pre-test al test di mantenimento (p = 0.013):
- Gruppo NP: da 0.56±0.56 a 1.05±0.49
- Gruppo LP: da 0.68±0.39 a 0.93±0.72
Non sono state trovate interazioni significative tra tempo e tipo di intervento, né differenze significative tra gruppi in nessuna delle due condizioni.
Prove a bersaglio specifico
Sono emersi effetti principali significativi per:
- Tempo (F(2,38) = 42.559, p < 0.001, ηp² = 0.691)
- Tipo di intervento (F(1,19) = 5.313, p < 0.001, ηp² = 0.219)
- Interazione tempo × intervento (F(2,38) = 12.217, p < 0.001, ηp² = 0.391)
I punteggi sono aumentati in entrambi i gruppi dal pre al post e al test di mantenimento, ma:
- Il gruppo LP ha mostrato miglioramenti significativamente maggiori al post-test (NP: 9.27±3.35; LP: 14.60±3.92; p = 0.003)
- E anche al test di mantenimento (NP: 9.91±3.53; LP: 13.90±3.73; p = 0.021)
Prove a bersagli multipli
Sono stati rilevati effetti significativi per:
- Tempo (F(1.20,22.73) = 37.845, p < 0.001, ηp² = 0.666)
- Tipo di intervento (F(1,19) = 6.085, p = 0.023, ηp² = 0.243)
- Interazione tempo × intervento (F(1.20,22.73) = 15.377, p < 0.001, ηp² = 0.447)
L’aumento dei punteggi si è verificato solo nel gruppo LP:
- Miglioramenti significativi dal pre al post e al test di mantenimento (p < 0.001)
- Calata significativa dal post-test al test di mantenimento (p < 0.001)
Inoltre:
- Al pre-test, il gruppo NP partiva con punteggi superiori (NP: 6.91±2.07; LP: 4.80±1.62; p = 0.018)
- Ma al post e al mantenimento, il gruppo LP ha mostrato punteggi maggiormente elevati (p < 0.05)
Risultati
- Precisione di esecuzione (accuracy): migliorata in entrambi i gruppi.
- Pattern motori (movement clusters): solo il gruppo PNL ha mostrato un aumento significativo del numero di cluster motori, segno della degenerazione.
Questo indica che la PNL favorisce la produzione di strategie motorie diverse ed efficaci, non semplicemente simili al “modello ideale”.
La PL, pur facilitando l’apprendimento di modelli tecnici precisi, limita la varietà di soluzioni motorie possibili. Al contrario, la PNL induce adattamento individuale e flessibilità, generando una varietà funzionale di soluzioni (degenerazione). Questo è particolarmente utile in contesti dinamici tipici del gioco, dove adattarsi rapidamente è un vantaggio.
Lo scopo di questo studio era valutare l’efficacia di un approccio non prescrittivo (NP) nell’apprendimento del colpo di dritto nel tennis, in un contesto controllato. Sulla base della letteratura esistente, si era ipotizzato che il gruppo NP avrebbe ottenuto punteggi migliori in termini di precisione esecutiva, ma punteggi inferiori nel criterio di movimento, mostrando una maggiore varietà nei pattern motori rispetto al gruppo LP (prescrittivo), a indicare la presenza di degenerazione funzionale.
Dopo l’intervento di 4 settimane, entrambi i gruppi hanno migliorato i punteggi di precisione, dimostrando che anche il gruppo NP ha ottenuto progressi significativi nonostante l’assenza di istruzioni prescrittive e ripetitive. È possibile che l’approccio NP necessiti di tempi più lunghi per esprimere appieno il suo potenziale, lasciando che i bambini scoprano gradualmente soluzioni motorie funzionali. Anche se l’ipotesi iniziale non è stata pienamente confermata, i risultati suggeriscono che non è necessario aderire a un “modello ideale” per avere successo. L’approccio NP, che valorizza l’esplorazione e la variabilità, risulta dunque efficace.
I punteggi di criterio di movimento misurano quanto i movimenti degli allievi si avvicinano al modello “ideale” del colpo di dritto, comunemente insegnato dagli allenatori. Il gruppo LP ha mostrato punteggi più alti al post e al test di mantenimento, indicando una maggiore somiglianza al modello. Il gruppo NP, invece, ha migliorato i punteggi solo nelle prove a bersaglio specifico, ma non in quelle a bersagli multipli, suggerendo una maggiore adattabilità ai vincoli del compito e l’uso di pattern motori più individualizzati.
L’analisi dei cluster inter-individuali ha fornito una comprensione più approfondita dei cambiamenti nei pattern motori. Come previsto, il gruppo NP ha mostrato più cluster (7) rispetto al gruppo LP (3) al post-test, confermando una maggiore presenza di degenerazione. Nonostante questa variabilità, il gruppo NP ha ottenuto miglioramenti simili nei punteggi di precisione, in linea con studi precedenti, che indicano come esistano più modi efficaci per eseguire lo stesso compito.
Un dato interessante è che al test di mantenimento, il numero di cluster nel gruppo LP è aumentato a 7. Questo aumento della variabilità ha coinciso con una diminuzione nei punteggi del criterio di movimento nelle prove a bersagli multipli, suggerendo che l’apprendimento del “modello ideale” non sia stato stabile nel tempo. Senza ulteriori istruzioni, i partecipanti LP sembravano tornare a schemi motori più naturali e personali, il che ha coinciso con un miglioramento della precisione esecutiva.
Al post-test, i cluster dominanti del gruppo LP (C1 e C2) rispecchiavano fedelmente le istruzioni ricevute. Tuttavia, anche i partecipanti con i punteggi più bassi in termini di precisione (es. LP5, LP6, LP8) appartenevano a questi stessi cluster. Questi atleti avevano punteggi molto alti nel criterio di movimento, suggerendo una tecnica “quasi perfetta”, ma prestazioni inferiori. Il caso di LP6, in particolare, evidenzia come un controllo motorio eccessivamente consapevole, derivante da istruzioni rigide, possa limitare la performance, probabilmente causando rigidità nei movimenti.
Al contrario, i partecipanti NP non si sono concentrati sull’ottenimento di una tecnica “corretta”, ma hanno sviluppato soluzioni funzionali personalizzate. Il miglior esecutore NP (NP17) ha ottenuto un punteggio di 2.0, pur avendo un criterio di movimento relativamente basso (12). Un altro partecipante (NP23) ha ottenuto un punteggio di 1.4, distribuendo le proprie esecuzioni in sei dei sette cluster, segno di una variabilità funzionale e adattiva. Questi casi dimostrano la presenza di degenerazione funzionale, ovvero diverse modalità efficaci per raggiungere lo stesso obiettivo, sia tra partecipanti, sia all’interno dello stesso individuo.
Ulteriori analisi hanno mostrato che i due partecipanti NP con i punteggi più bassi in precisione (NP20 = 0.4; NP21 = 0.6) avevano esecuzioni distribuite su cinque cluster, probabilmente riflettendo un processo esplorativo, tipico della transizione tra le fasi iniziali dell’apprendimento motorio.
Questi risultati mostrano che la variabilità del movimento non è dannosa, ma rappresenta una fase essenziale nell’acquisizione di una nuova abilità. Lo studio fornisce nuove evidenze empiriche a sostegno del concetto che non esiste un solo modo corretto di apprendere una tecnica sportiva. Anzi, la degenerazione funzionale è vantaggiosa e può essere efficacemente stimolata attraverso l’approccio NP. Questo approccio permette a ciascun bambino di esplorare soluzioni motorie uniche e funzionali, senza dover aderire a uno schema prestabilito, promuovendo così l’adattabilità all’ambiente dinamico dello sport.
Implicazioni pratiche
Gli allenatori dovrebbero ridurre il focus sulla forma “corretta” del gesto e invece favorire l’esplorazione, la variabilità funzionale e l’interazione tra percezione e movimento. Le istruzioni dovrebbero essere rappresentative del contesto reale e basate sulla manipolazione dei vincoli per guidare i bambini nella scoperta di soluzioni efficaci.
Sebbene vi siano preoccupazioni sull’attuabilità dell’approccio NP – come il tempo richiesto, la competenza necessaria o l’efficacia reale – questo studio fornisce evidenze concrete a favore della sua implementazione.
Questo studio rappresenta un punto di partenza importante per comprendere i benefici potenziali dell’approccio NP a livello individuale. Tuttavia, sono necessari ulteriori studi, in particolare con design di apprendimento rappresentativi, come quello utilizzato qui, per garantire la rilevanza pratica della ricerca.
Si suggerisce di indagare come l’approccio NP possa essere applicato in contesti di gioco e in ambienti di gruppo, considerando:
- le interazioni tra compagni di squadra e la loro influenza sulla variabilità motoria;
- se tali interazioni aumentino la “complessità” in modo funzionale o disfunzionale;
- l’effetto dell’approccio NP sulla motivazione durante l’apprendimento.
Sebbene possano esserci ostacoli logistici per gli insegnanti nel gestire gruppi numerosi con approccio NP, queste sfide sono affrontabili. Il percorso potrebbe essere impegnativo, ma è promettente: consente di preparare meglio le persone per una vita attiva e soddisfacente nello sport.
Conclusioni e spunti operativi per gli allenatori
✅ Abbandonare l’idea che esista un gesto motorio ideale e universale.
✅ Progettare sessioni con vincoli variabili, promuovendo la scoperta autonoma e l’esplorazione dei movimenti.
✅ Promuovere una focalizzazione sugli esiti, non sulla forma rigida.
✅ Valorizzare la degenerazione come strategia efficace per aumentare la robustezza del gesto tecnico.
✅ Variare regole (es. riduzione delle porte, giocatori in inferiorità numerica), dimensioni del campo, attrezzature;
✅ Offrire stimoli che stimolino la creatività e l’adattamento;
✅ Focalizzare le esercitazioni su obiettivi concreti (es. precisione del passaggio, tempo di reazione), piuttosto che sulla “forma perfetta”.
La sperimentazione e la scoperta personale contribuiscono allo sviluppo di giocatori più versatili, resilienti e adattabili.