Kontralateraler Transfer beim Torschusstraining

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 Bewegungssteuerung und -kontrolle
2.1 Informationsverarbeitende Modelle
2.1.1 Regelkreismodelle und motorische Programme
2.1.2 Generalisierte motorische Programme (GMP-Theorie)
2.2 Systemdynamische Modelle
2.2.1 Synergie - Die Lehre der Zusammenhänge

3 Motorisches Lernen
3.1 Klassische Lerntheorien
3.1.1 Stufentheorie: Drei-Phasen-Modell nach Meinel und Schnabel
3.1.2 Schematheorie nach Schmidt
3.2 Differenzielles Lernen und Lehren
3.2.1 Praktische Konsequenzen
3.2.2 Andere Konzepte des variablen Übens
3.2.3 Differenzielles Lernen in der wissenschaftlichen Diskussion

4 Kontralateraler Transfer
4.1 Wirkungsmechanismen des kontralateralen Transfers

5 Zielstellung der Untersuchung

6. Untersuchungsmethodik und Trainingsdesign
6.1 Trainingsinhalte
6.2 Darstellung der Ergebnisse
6.3 Diskussion der Ergebnisse

7 Zusammenfassung

Literaturverzeichnis

Anhang

1. Einleitung

In vielen Spielsportarten ist häufig situationsadäquates Handeln damit verbunden eine bestimmte Bewegungstechnik auf der nicht-dominanten Körperseite auszuführen. Gerade in der Sportart Fußball, wo Zeit- und Gegnerdruck hoch sind, ist Beidseitigkeit eine es- sentielle Voraussetzung für sportlichen Erfolg (DRENKOW 1960). Trotz eine Vielzahl an empirischen Experimenten, welche darauf hinweisen, dass beidseitiges Üben einem ein- seitigen Training überlegen ist (z.B. STÖCKEL 2010), sind zumeist die Trainingsprozesse auf die Verbesserung einer bestimmten Fertigkeit mit der dominanten Körperseite aus- gerichtet. Zudem konnte STÖCKEL (2010) aufzeigen, dass die optimale anfängliche Übungsseite mit der Anforderungsstruktur einer Bewegung zusammenhängt. Demnach wirkt sich das anfängliche Trainieren mit der nicht-dominanten Körperseite insbesondere bei räumlich-motorischen Bewegungsanforderungen, wie beim Torschuss im Fußball, stärker auf die Ausführung mit der kontralaterale Körperseite aus als umgekehrt.

Des Weiteren ist zu beobachten, dass Techniktraining im Fußball durch das Einschleifen, hohe Wiederholungszahl der Übungsaufgaben, einer vordefinierten Idealbewegung do- miniert wird. Allerdings weisen Studien im Bereich Fußball von TROCKEL/SCHÖLLHORN (2003), SECHELMANN/SCHÖLLHORN (2003) sowie HEGEN/SCHÖLLHORN (2012a) auf, dass gerade ein Lernen an Unterschieden (Differenzen), und nicht das starre Wiederholen einer Bewegungstechnik, das individuelle Bewegungsoptimum des Athleten fördert. Ein Lernansatz, der das Lernen an zueinander variierende Bewegungsaufgaben (Differenzen) ins Zentrum des Trainingsprozesses stellt, ist das differenzielle Lernen und Lehren (DL) nach SCHÖLLHORN (1999; 2003). In zahlreichen Studien zum Techniktraining in den verschiedensten Sportarten konnte eine bessere Effektivität des DL gegenüber der tradi- tionellen Trainingsmethode bewiesen werden, darunter die o.g. Studien im Fußball als auch weitere im Kugelstoßen (BECKMANN 2003), Volleyball (SCHÖLLHORN/PASCHKE 2008), im Tennis (HUMPERT/SCHÖLLHORN 2006; SCHÖLLHORN et al. 2008) und Hand- ball (WAGNER/MUELLER 2008).

Auf der Grundlage der kurz aufgezeigten Empirie und unter dem Aspekt der Optimierung von Trainingsprozessen ist es die Zielstellung dieser Arbeit, den klassischen mit dem differenziellen Trainingsansatz auf die kontralateralen Transferleistungen von der nichtdominanten auf die dominante Körperhälfte zu untersuchen. Im Speziellen soll dies anhand eines Torschusstrainings in der Sportart Fußball untersucht werden.

Um für den praktisch-empirischen Teil der Arbeit ein umfassendes und grundlegendes Trainingsdesign entwerfen zu können, soll im folgenden zunächst die relevanten Modelle der Bewegungssteuerung, ausgewählte Theorien des motorischen Lernens sowie die theoretische Grundlage des kontralateralen Transfers beschrieben werden. Daran anschließend gliedert sich die experimentelle Untersuchung zur Optimierung von Trainingsprozessen durch die Synergie des differentiellen Lernens mit dem Trainieren der optimalen anfänglichen Übungsseite. Die Arbeit schließt mit der Auswertung und Bewertung der Ergebnisse und endet mit einem zusammenfassenden Fazit.

2. Bewegungssteuerung und -kontrolle

In der Bewegungswissenschaft gibt es zwei große Teilbereiche, die sich in ihrer Theoriebildung gegenseitig bedingen. Auf der einen Seite die Bewegungsteuerung und Bewegungskontrolle, mit der Frage nach dem „wie werden Bewegungen kontrolliert und gesteuert?“ und auf der anderen Seite das motorische Lernen, das nach dem „wie werden Bewegungen gelernt?“ fragt (BIRKLBAUER 2012, S. 51).

Da ohne Kenntnis der Bewegungssteuerung das motorische Lernen nicht begriffen wer- den kann (BIRKLBAUER 2012, S. 21), werden in der vorliegenden Arbeit zunächst die verschiedenen Modelle der Bewegungssteuerung und -kontrolle thematisiert. An- schließend wird Bezug auf die ausgewählten Theorie des motorischen Lernens genom- men.

Des Weiteren ist zu erwähnen, dass sich seit Anfang den 80er Jahren im Zuge der MotorAction-Kontroverse zwei kontradiktorische Theorieansätze in den beiden großen Teilbereichen der Bewegungswissenschaft entwickelt haben: Der informationsverarbeitende und systemdynamische Ansätze (BIRKLBAUER 2012, S. 22).

2.1 Informationsverarbeitende Modelle

In informationsverarbeitenden Modellen wird allgemein von der Vorstellung ausgegangen, dass die menschliche Bewegungssteuerung und -kontrolle nach dem Vorbild der strukturierten Arbeitsweise eines Computers abläuft. Dabei stehen insbesondere Aspekte der Speicherung, Kodierung, Transformation und das Abrufen von verhaltensrelevanten Informationen im Mittelpunkt der Betrachtung (BIRKLBAUER 2012, S. 28).

2.1.1 Regelkreismodelle und motorische Programme

Grundsätzlich lassen sich informationsverarbeitende Ansätze in eine „Closed-Loop“- und „Open-Loop“-kontrollierte Bewegungssterung differenzieren.

Closed-Loop-Kontrolle beziehen sich bei der Erklärung zur Steuerung von Bewegungen auf Regelkreismodelle, in denen sensorisch afferente Rückmeldungen zur Bewegungs- steuerung herangezogen werden (BIRKLBAUER 2012, S. 28). Ihre Struktur ist hierar- chisch simpel angeordnet. Ausgehend von einem Bewegungsziel (Input) wird dieses in einem Referenzmechanismus mit dem aus der ausgeführten Bewegung (Output) abgelei- teten Feedback verglichen. Weichen die rückgekoppelten Informationen über die Bewe- gung in der Umwelt (Istwert) vom Bewegungsziel (Sollwert) ab, wird dies der Entschei- dungsebene gemeldet, welche wiederum entsprechende Instruktionen an die Wirkungsebene (Muskulatur) weiter vermittelt. Die Bewegungskorrektur und somit die die Kontrolle von Bewegung erfolgt daher in „closed-lopp“-Systemen mittels einem feedbackbezogenen Ist-Soll-Vergleich (vgl. SCHMIDT/LEE 1999, S. 97; BIRKLBAUER 2012, S. 29).

Allerdings können durch Closed-Loop-Kontrolle nur langsame Bewegungen erklärt werden, wie beispielsweise ein Handstand. Das liegt daran, dass eine Bewegungskorrektur dann erst erfolgt, wenn alle Bestandteile des Regelkreises komplett durchlaufen sind. Für schnellere, komplexere Bewegungen scheint somit jenes Erklärungsmodell ungeeignet zu sein (BIRKLBAUER 2012, S. 51).

Dahingegen ist die Annahme bei Open-Loop-Kontrolle, dass eine Bewegung durch gespeicherte motorische Programme initiiert und gesteuert wird. Als motorisches Pro- gramm definiert LOOSCH (1999, S. 122 cit. in BIRKLBAUER 2012, S. 48) „ein zentral gespeichertes Engramm, das der Innervation von Muskeln und Muskelgruppen dient und die Bewegung ohne periphere Rückinformation steuern kann“. Feedbackmechanismen, wie die Feedbackschleife und der Referenzmechanismus, werden in der Steuerung von Bewegung nicht berücksichtigt. Ansonsten ähnelt die hierarchisch geordnete Struktur die der Regelkreismodelle. Vor der Ausführung einer Bewegung wird eine dem Bewe- gungsziel entsprechend vorprogrammierte Instruktionen (motorisches Programm) von der Entscheidungsebene an die Wirkungsebene weitergeleitet, die dieses ohne eine Möglichkeit einer Veränderung ausführen (BIRKLBAUER 2012, S. 45). Die daraus resul- tierende Bewegung erzielt ein bestimmtes Ergebnis in der Umwelt, welches nicht mit- 4 unter dem Ziel der Bewegung entsprechen muss. Sind die bewegungsrelevanten Details des motorischen Programmes erst einmal an die Effektoren, die ausführende Muskulatur, übermittelt, ist ein Abbruch oder eine Korrektur der Bewegung nicht mehr möglich.

Aus dem Faktum, dass Bewegungsausführungen nie identisch sind (SCHÖLLHORN 1999, S. 9), lassen sich allerdings zwei grundlegende Probleme ableiten. Zum einen würde die 1:1-Speicherung von Bewegungen in motorischen Programmen im Gedächtnis Unmen- gen an Speicherplatz benötigen, was wiederum die Kapazität im Langzeitgedächtnis übersteigen würde (Speicherungsproblem). Zum anderen kann das Erlernen von neuen Bewegungen nicht anhand motorischer Programme erklärt werden, da keine Bewegung exakt gleich ausgeführt wird. Mit jeder Bewegung entsteht eine neue Bewegung, wofür kein motorisches Programm vorliegen dürfte. Damit wäre das Ausführen von neuen Be- wegungen nicht möglich (Neuigkeitsproblem). Umgekehrt dürfte es erst gar nicht zu Abweichungen in der Bewegungsausführung kommen, wenn ein motorisches Programm fortwährend die gleiche Bewegung steuert. Des Weiteren ist eine schnelle, situative An- passung der Bewegung aufgrund der fehlenden Feedbackschleife nicht möglich. In- folgedessen können motorische Variabilität und Flexibilität nicht durch motorische Pro- gramme erklärt werden.

2.1.2 Generalisierte motorischer Programme (GMP-Theorie)

Aufbauend auf der klassischen Programmtheorie (Open-Loop-Systeme) konzipierte SCHMIDT (1976) seine Theorie der generalisierten motorischen Programme (GMP-Theo- rie). Darunter wird angenommen, dass ein motorisches Programm für eine ganze Klasse an Bewegungen gilt. Wobei das einzelne generalisierte motorische Programm durch be- wegungsübergreifende konstante Merkmale (Invarianten) und bewegungsspezifische variable Merkmale (Parameter) gekennzeichnet ist (OLIVER et al 2013, S.133).

Die grundlegende Idee basiert auf der Impuls-Timing-Hypothese. Welche besagt, dass das motorische Programm die Nervenimpulse für die entsprechende Muskulatur kontrol- liert und folglich die Muskelkontraktion und die Bewegung an sich ermöglicht (BIRKL- BAUER 2012, S. 65). Dabei beziehen sich die Invarianten auf die Reihenfolge der Muskelkontraktionen (Order of Events), auf die relative Kontraktionsdauer der Musku- latur (Phasing, Relative Timing) sowie auf die Relationen der Kontraktionsstärke der ver- schiedenen Muskeln zueinander (Relative Force) (SCHMIDT/LEE 1999, S. 159ff.). Je nach situativen Bedingungen können variable Parameter zur Spezifizierung des motorischen Programmes aufgeschaltet werden ohne die Grundstruktur der Bewegung zu verändern. Diese beziehen sich auf die Gesamtdauer ein Bewegung (Overall Duration Parameter), den absoluten Krafteinsatz der an einer Bewegung beteiligten Muskeln (Overall Force Parameter) als auch auf die spezifische Muskelauswahl (Muscle Selection Parameter) (SCHMIDT/LEE 1999, S. 162ff.).

Mit der Zusammenlegung von Bewegungen zu Bewegungsklassen einerseits und der Spezifizierung einer Bewegung durch die variablen Parameter anderseits wird versucht, zum einen das Speicherungsproblem zu vermeiden und zum anderen das Neuigkeitsprob- lem zu lösen (BIRKLBAUER 2012, S. 62). Daraus resultiert allerdings die Problematik der Eingrenzung eines Motorikprogramms. Die Frage nach dem „Wie groß eine Klasse von Bewegungen ist“ ist noch zu klären, da bisher keine expliziten Aussagen zu den Grenzen eines Programms genannt werden konnten. Zudem WOLLNY (1993, S. 54 cit. in BIRKL- BAUER 2012, S. 365) sieht weiterhin keine ausreichende Reduzierung der abzuspeichern- den Informationsmenge und der Zugriffszeiten auf bestehende Programme. Überdies besteht weiterhin die Forderung nach der Erklärung, wie motorische Programme sich en- twickeln. Das Problem des Neulernens bleibt letztendlich weiter bestehen.

Allgemein ist zu konstatieren, dass die Orientierung der informationsverarbeitenden Ansätzen an der Arbeitsweise eines Computers und daran Fragen der menschlichen Bewegungssteuerung und -kontrolle zu erforschen und zu erklären, der Komplexität unserem physiologischen Systems nicht gerecht wird. Zudem weisen die vorgestellten Modelle deutliche Schwächen in Bezug der motorischen Variabilität und Flexibilität auf. Ein alternativer Ansatz, der die menschliche Bewegung und dessen Steuerung sowie Kontrolle ganzheitlich als ein komplexes und offenes System betrachtet ist der systemdynamische Ansatz, der im folgenden Kapitel erläutert wird.

2.2 Systemdynamische Modelle

Im Gegensatz zu informationsverarbeitenden Ansätzen wird die Bewegungssteuerung und -kontrolle des Menschen in systemdynamischen Modellen der Motorik ganzheitlich als eine aktive, zielgerichtete und wechselseitige Auseinandersetzung mit der unmittel- baren Umwelt betrachtet. Interne zentrale Repräsentationen spielen dahingegen in jenen Modellen keine Rolle. Vielmehr orientieren sich systemdynamischen Modelle phänome- nologisch und versuchen allgemeine Grundprinzipien und Gesetzmäßigkeiten zu beschreiben und zu erklären.

Als Leitgedanke der systemdynamischen Modelle dient das von BERNSTEIN (1975, S. 150) formulierte Problem der Freiheitsgrade (Degress-of-Freedom Problem). Er gelang zu der Erkenntnis, dass der menschliche Bewegungsapparat über mehr Körpergelenke und Muskeln verfügt, als für die Lösung einer spezifischen motorischen Aufgabe notwendig erscheinen (BIRKLBAUER 2012, S. 143). Als Freiheitsgrad ist somit die Vielzahl an Lösungsmöglichkeiten des motorischen Systems zur Bewältigung einer spez- ifischen Bewegungsaufgabe zu verstehen. Darüber hinaus betrachtet BERNSTEIN (1975, S. 70) die lebendige Bewegung als biodynamisches Gewebe, welche sich als eine ins Detail untergliederte ganzheitliche Struktur kennzeichnet. Zwischen den einzelnen strukturellen Elementen bestehen unterschiedliche, nichtlineare Wechselwirkungen, sodass die Bewegung auf Veränderung eines Details stets als Ganzen reagiert, daher kann eine kleine Ursache eine große Wirkung erzielen. Somit ist das Ganze mehr als die Summe seiner einzelnen Elemente (Übersummativitätsprinzip).

Eine weitere zentrale Annahme in systemdynamischen Modellen ist die Betrachtung des Sporttreibenden als ein komplexes, offenes biophysikalisches System, dessen Wahrnehmung nicht als passiver, sondern ein aktiver und gerichteter Prozess zu verste- hen ist. Nach JAMES J. GIBSON’s (1979 cit. in BIRKLBAUER 2012, S. 166) Theorie der direkten Wahrnehmung liegt die Bewegungskontrolle in der Wechselbeziehung im Sys- tem Individuum-Umwelt. Damit geht die Kontrolle direkt von der Wahrnehmung und Handlung aus. Wesentlich bei der Wahrnehmung ist das optische Flussfeld, welches sich aus den Bewegungen des Beobachters generiert und als handlungsrelevante Information dient. Objekte und Oberflächen erscheinen dabei nicht als intern Repräsentation, sondern werden als Affordanzen wahrgenommen. Des Weiteren können die paarweise angeord- neten Sinnesorgane unseres Köpers, aus der Differenz zweier Reize zusätzlichen Infor- mationsgehalt ziehen (LINDER 1990 cit. in WAGNER 2005, SCHÖLLHORN 1999, S. 9; 2003, S. 55). Durch die von LEE (1976 cit. in BIRKLBAUER 2012, S. 175) als Tau (T) bezeichnete optische Variable wird demzufolge die Wechselbeziehung von Wahrneh- mung und Handlung um räumlich-zeitliche Informationen (time-to-contact, TTC) spezi- fiziert. Die erhaltene Information beziehen die optischen Variablen dabei aus der auf der Retina wahrgenommen Änderungsrate des Winkels zwischen zwei Punkten eines annäh- ernden Objekts (Lokal Tau) oder aus der Änderungsrate des retinalen Bildes, das die geschlossene Kontur eines sich nährenden Objekt widerspiegelt (Spherical Tau) (LEE 1976 cit. in BIRKLBAUER 2012, S. 176 f.). Durch unterschiedliche Reizzustände kann sich somit ein Relationsgefüge ausbilden, dass uns allgemein als Feingef ü hl bekannt ist.

2.2.1 Synergetik - Die Lehre vom Zusammenwirken

Im Mittelpunkt der systemdynamischen Modelle steht die Konzeption der Synergetik, die sich mit dem Zusammenwirken der einzelnen Teile eines Systems befasst. Ferner ist die Entstehen (Emergenz) neuer Qualitäten durch Selbstorganisation zentraler Betrachtungspunkt der Untersuchungen. Die Synergetik gilt dabei als die bisher umfassendste Theorie der Selbstorganisation (BIRKLBAUER 2012, S. 237).

Elementare Vorraussetzungen für selbstorganisierende Systeme sind Dynamik, Offenheit und Komplexität. Somit kennzeichnen sich jene Systeme dadurch aus, dass sie sich einerseits fortwährend in Raum und Zeit verändern, anderseits in einem ständigen Energieund Informationsaustausch mit der Umwelt eingebettet sind und zudem aus vielen Freiheitsgraden bestehen (BIRKLBAUER 2012, S. 239).

Einen direkten Zugang zu den grundlegenden Ideen der Synergetik bietet HAKEN’s (1981, S. 61-72) physikalisches Experiment mit Lasern. In seinem Experiment zeigt er auf, dass durch das Erhöhen des elektrischen Stroms der Übergang vom Lampenlicht zum Laserlicht selbstorganisiert erfolgt, sobald eine kritische Stromstärke erreicht wird. Demnach tritt durch das Ändern der Kontrollparameter eines Systems (Energiezufuhr) ab einen bestimmten kritischen Wert Instabilität auf und das System verlässt den alten Ord- nungszustand, um einen neuen strukturierten Zustand anzustreben. Dieser Wechsel des Zustandes wird als Phasenübergang definiert. Als Grundlage für die Emergenz einer neuen Qualität dienen dabei wenige kollektive Variable bzw. Ordnungsparameter (Wellenzug des Laserlichts). Sie legen den Ordnungszustand bzw. den Ordner eines Sys- tems fest, indem sie die übrigen Freiheitsgrade dominieren. Den Anstoß zum Anwachsen der Ordner geben Fluktuationen. Als Fluktuation sind Schwankungen zu verstehen, welche im stabilen Zustand kaum ausschlaggebend sind. Im instabilen Ordnungszustand des Systems jedoch einen Wechsel des Ordnungszustandes bewirken können, da die Kor- rektur jener Schwankungen im Phasenübergang immer langsamer wird (kritisches Langsamwerden) (BIRKLBAUER 2012, S. 250). Im Bespiel des Lasers gelingt es somit dem Ordnungsparameter „Lichtwelle des Lasers“ mit Hilfe des Versklavungsprinzips das Verhalten der einzelnen Elemente im System (Elektronen) zu regulieren und zu koor- dinieren, sodass ein kohärentes Bewegungsmuster im ganzen System erzeugt wird (HAKEN 1981, S. 66f.). Allerdings bringen umgekehrt erst die Elektronen durch das gle- ichmäßige Schwingen die Lichtwelle des Lasers hervor (HAKEN 1981, S. 68). Somit be- dingt sich einerseits das Auftreten des Ordnungsparameters und andererseits das ko- härente Bewegungsmuster der einzelnen Systemteile gegenseitig (HAKEN 1995, S. 75 cit. in BIRKLBAUER 2012, S. 244). Dieser Wechselzusammenhang wird als zirkuläre Kausal- ität bezeichnet. Systemordnung bildet sich demnach durch das für die Synergetik ty- pisches Wechselspiel zwischen Zufall und Notwendigkeit (HAKEN 1981, S. 68), wobei der Zufall durch die Fluktuation (spontane Ausstrahlung einer Lichtwelle) und die Notwenigkeit durch das Versklavungsprinzip dargestellt wird (HAKEN 1995, S. 73f. cit. in BIRKLBAUER 2012, S. 244).

Am Beispiel des Lasers konnte HAKEN (1981, S. 61-72; 1996, S. 25-27) Emergenz von neuer Qualität durch Selbstorganisation in der unbelebten Natur unterstreichen. Das bekannteste Beispiel für eine synergetische Betrachtung in belebten Systemen ist das Haken-Kelso-Bunz-Modell für gekoppelte Fingerbewegungen. In diesem Experiment bekamen die Versuchspersonen die Anweisung, ihre Zeigefinger parallel hin- und herzubewegen, wobei die Bewegungsfrequenz systematisch erhöht wurde (BIRKLBAUER 2012, S. 252). Es zeigte sich, dass die anfängliche parallele Bewegung der Finger bei einer bestimmten Bewegungsfrequenz völlig unwillkürlich in eine antiparallelen sym- metrischen Bewegung umschlug (HAKEN 1996, S. 27). Wurde die Bewegungsfrequenz wieder reduziert, kehrte der Ordnungszustand nicht in den ursprünglich parallel Form zurück, sondern verblieb konstant in der antiparallele symmetrische Bewegung. Dieses Phänomen wird als Hysterese-Effekt bezeichnet und beschreibt expliziter ein Systemver- halten, welches versucht ein Ordnungszustand möglichst lange aufrecht zuhalten.

Damit konnte erstmal grundlegenden Prinzipien der Selbstorganisation wie beispiels- weise Emergenz neuer Qualität, (kritische) Fluktuation, kritisches Langsamwerden, Ver- sklavung oder Hysterese für das Erlernen von Bewegungsmustern nachgewiesen werden. Anschließende Untersuchungen befassten sich ferner mit weiteren zyklischen sowie azyklischen-ballistischen Bewegungsformen und sogar taktische Bewegungshandlungen wurden mit einbezogen (vgl. SCHÖLLHORN 1996; 1998; JÄGER et al. 2003).

Zusammenfassend lässt sich aus den systemdynamischen Modellen für die Sportpraxis herausfiltern, dass Bewegungslernen ein großes Maß an Variabilität beinhalten und der auf den Lernenden einwirkenden Informationsfluss kontrolliert werden sollte, um neue Qualitäten von Bewegungen hervorzubringen.

3. Motorisches Lernen

Nach RIEDER (1991, S. 31) ist unter motorischem Lernen, die „Aneignung - Entwicklung, Anpassung und Vollkommung - von Verhaltensweisen und -formen, speziell von Handlungen und Fertigkeiten, deren Hauptinhalt die motorische Leistung ist“, zu verstehen. Das Gesamtfeld der Theorie und Modelle des motorischen Lernens umfasst dabei eine unüberschaubare Menge, die sich aus den unterschiedlichen wissenschaftstheoretischen Ausgangspunkten entwickelt hat (BIRKLBAUER 2012, S. 326).

3.1 Klassische Lerntheorien

Neben der Stufentheorie von MEINEL und SCHNABEL (2006) gehört die Schematheorie nach SCHMIDT (SCHMIDT/LEE 1999) zu den klassischen Lerntheorien. Auf den folgen- den Seiten werden die beiden ausgewählten Lernansätze näher beschrieben und beleuchtet.

3.1.1 Stufentheorie: Drei-Phasen-Modell nach Meinel und Schnabel

MEINEL und SCHNABEL (2006, S. 160-194) unterscheiden in ihrem Modell den motorischen Lernprozess in drei Phasen. Die Einteilung der Phasengliederung orientiert sich an den von außen sichtbaren Merkmalen einer Bewegung und bezieht sich auf das jeweilige Handlungsziel und die sich daraus ergebende Bewegungsaufgabe.

In der ersten Lernphase, die Entwicklung der Grobkoordination, wird der Lernverlauf vom erst näher Bekanntwerden eines neuen Bewegungsablaufs bis hin zur Ausführung der Bewegung bei günstigen Bedingungen beschrieben. Der Lernprozess des Athleten beginnt mit dem Erfassen der Lernaufgabe und die erste grobe Vorstellung vom Bewe- gungsablauf wird konstruiert. Dabei zeichnet sich die anfängliche Bewegungsausführung durch ein unrundes und abgehacktes Erscheinungsbild sowie durch eine fehlende Kopp- lung der Bewegungsphasen, einen falschen Krafteinsatz und geringer Präzision aus. Um den Athleten in dieser Phase optimal zu unterstützen, muss das motorische Aus- gangsniveau des Athleten betrachtet und möglichst genau eingeschätzt werden, um bei Bedarf vorbereitende Übungen voranzustellen. Des Weiteren ist die Lernaufgabe verbal und durch Demonstration präzise und verständlich zu stellen. Der anschließende Übung- sprozess und die -bedingungen sind derart zu organisieren, dass nach wenigen Versuchen erste gelungene Ausführungen zustande kommen können. Zugleich sind Korrekturen und Hinweise zur Bewegungen durch kurze Impulse zu verdeutlichen (MEINEL/SCHNABEL 2006, S. 161-170).

In der zweiten Phase, die Entwicklung der Feinkoordination, kommt es zur einer Verbesserung der Grobkoordination hinzu einer annähernd fehlerfreien Ausführung der Bewegungsaufgabe. Das Erscheinungsbild der Bewegung verbessert sich zu einem har- monischen und geschlossenen Bewegungsfluss, der gekennzeichnet durch eine hohe Präzision, einem dosierten Krafteinsatz und einer zweckmäßigen Kopplung der Bewe- gungsphasen ist. In dieser Übungsphasen soll ein bewusster Lernprozess gefördert wer- den, indem kein gedankenloses Wiederholen, sondern eine zielgerichtete Lenkung der Aufmerksamkeit auf Einzelaspekt der Bewegung erfolgt. Wichtigstes methodisches Mit- tel für den Lehrenden ist währenddessen die Sprache, um die Bewegungsempfindungen und -wahrnehmungen des Athleten zu verfeinern und zu präzisieren. Des Weiteren sind ergänzende Zusatzinformationen, wie zum Beispiel ein Spiegel oder ein Biofeedback, während des Bewegungsvollzuges einzubringen (MEINEL/SCHNABEL 2006, S. 170-183).

Die dritte und letzte Phase, die Stabilisation der Feinkoordination und variable Verfüg- barkeit, charakterisiert den Lernprozess von der Feinkoordination zur stabilen, automa- tisierten Ausführung der gelernten Bewegung, die auch unter schwierigen und unge- wohnten Bedingungen realisiert wird (variable Verfügbarkeit). Das Erscheinungsbild der Bewegung ist durch ein hohes Maß an Bewegungspräzision, -konstanz und Genauigkeit im Leistungsergebnis geprägt. Die methodischen Maßnahmen in dieser Lernphase sind unter sportartspezifisch variierenden Bedingungen bzw. wettkampfähnlichen An- forderungen zu gestalten. Eine bewusste Fehlerkorrektur ist weiterhin erforderlich und durch zusätzliche Informationen zu ergänzen (MEINEL/SCHNABEL 2006, S. 183-194).

MEINEL und SCHNABEL (2006, S. 160) bekräftigen anfangs, dass die Lernabschnitte eine Reihenfolge und Entwicklung kennzeichnen, die nicht umkehrbar ist und sich die methodische Gestaltung des motorischen Lernprozesses dem unterordnen zu hat.

3.1.2 Schematheorie nach Schmidt

Die Schematheorie nach SCHMIDT (SCHMIDT/LEE 1999) synthetisiert die Ansätze der Open- und Closed-Loop-Kontrolle zu einem Konzept, bei dem im Gedächtnis nicht einzelne Spuren und Programme für eine Bewegung, sondern verallgemeinerte Regeln (Schemata) abgespeichert werden (OLIVER et al 2013, S.173).

Schmidt (SCHMIDT/LEE 1999, S. 371) nennt vier verschiedene Formen von Informationen, die zum Aufbau von Schemata kurzzeitig gespeichert werden:

(1) Ausgangsbedingungen vor dem Bewegungsbeginn (Initial Conditions),
(2) Parameter, die dem generalisierten motorischen Programm der Bewegung zugewiesen wurden,
(3) extrinsische Rückmeldungen in Form Knowledge of Results (KR) und
(4) sensorische Konsequenz der Bewegung (Expected Sensory Consequences).

Mit jeder ausgeführten Bewegung entsteht aus den vier Informationsformen ein Datenpunkt. Durch jede weitere Bewegungswiederholungen bildet sich somit nach und nach eine Relation im Sinne eines Schemas zwischen den einzelnen Variablen und kann durch jede Bewegungsausführung genauerer definiert werden.

Dabei unterscheidet SCHMIDT (SCHMIDT/LEE 1999, S. 371 f.) zwischen zwei Arten von Schemata. Zum einen ein Recallschema und zum anderen ein Recognitionschema. Das Recallschema basiert auf der GMP-Theorie und ist für die Produktion von Bewegungen zuständig. Dies geschieht unter der Bereitstellung des entsprechendem motorischen Pro- gramms sowie der Auswahl von geeigneten Parametern für das angestrebte Bewe- gungsergebnis (Movement Outcome). Das Recognitionschema ist für die Evaluation der Bewegung verantwortlich, indem es die zu erwartenden sensorischen Konsequenzen (Expected Sensory Consequences) eines Bewegungsergebnis als Grundlage für einen Soll-Istwert-Vergleich heranzieht. Bei langsamen Bewegungen können die erwarteten proprio- und exterozeptive Informationen bereits während des Bewegungsvollzuges mit dem Istwert verglichen und die Bewegung derart gesteuert werden, sodass Abweichun- gen gering gehalten werden. Bei schnellen Bewegung ist die Verarbeitung der sen- sorischen Information allerdings erst nach dem Ablauf des motorischen Programms möglich (BIRKLBAUER 2012, S. 358f.).

Um ein umfassend, ausgeprägtes Bewegungsschema herauszubilden, ist ein variables Üben innerhalb einer Bewegungsklasse anzustreben. Folglich ließe sich anhand eines breiten Spektrum an Bewegungserfahrungen eine genauere Beziehung und eine bessere Ausprägung des Schemas realisieren. Allerdings zeigten SHAPIRO/SCHMIDT (1982) und VAN ROSSUM (1990) zusammenfassend auf, dass sich ein variables Üben bei Kindern und Jugendlichen effektiver auf die Entwicklung von Schemata auswirkt als bei Erwachsenen. Begründet werden diese Ergebnisse damit, dass Erwachsene bereits über breiten Erfahrungsrepertoire an Beziehungsregeln verfügen und sich hierdurch der Vorteil des variablen Üben reduzieren. Des Weiteren schreibt Schmidt (SCHMIDT/LEE 1999, S. 373) der extrinsische Rückmeldungen in Form KR eine elementare Bedeutung beim Aufbau des Recallschemas zu.

3.2 Differenzielles Lernen und Lehren

Das differenzielle Lernen und Lehren nach SCHÖLLHORN (1999; 2003) stellt eine der wenigen methodischen Konzeptionen dar, dessen Begründung sich auf die in systemdynamischen Analysen gewonnen Erkenntnisse zum Bewegungslernen, insbesondere dem Fingerexperiment von Haken-Kelso-Bunz (vgl. Kap. 2.2.1), stützen.

Aus SCHÖLLHORN (1999, S. 7; 2003, S. 55) Sicht sind an dieser Stelle die systemimma- nenten Fluktuationen als besonders interessant anzusehen. Da das Auftreten dieser Schwankungen zum einen auf die Nichtwiederholbarkeit zweier identischer Bewegungen und zum anderen auf das in offen, dynamischen und komplexen System immanente Phänomen der Selbstorganisation hinweist (SCHÖLLHORN 2011, S. 63). Des Weiteren interpretiert SCHÖLLHORN (1999, S. 7) diese Schwankungen als eine Notwendigkeit für natürliche Adaptionsprozesse.

Aus traditioneller Sichtweise stellen diese Schwankungen allerdings eine Abweichungen von einer vorgegebenen idealisierten Zieltechnik und somit Fehler dar, die es zu vermei- den gilt. Doch zeichnen sich vor allem Spitzenathleten, an denen sich die klassischen Technikleitbilder orientieren, durch ein hohes Maß an Individualität (personencharakter- istische Bewegungsmuster) und teilweise beträchtlichen Leistungsschwankungen aus (BIRKLBAUER 2012, S. 413). Im Zusammenhang mit der Unmöglichkeit zweimal dieselbe Bewegung auszuführen, scheint es deshalb durchaus verschiedene Lösungsmöglichkeiten (ein individuelles Optimum) zu geben, um z.B. am weitesten zu werfen oder am schnellsten zu laufen.

Um Fehler zu vermeiden, wird in der klassischen Lernstrategie auf das vielfache Wieder- holen von sukzessiv aufeinander aufbauenden Übungsreihen (methodische Übungsrei- hen, MÜRs) nahe der Zielbewegung zurückgegriffen. Dass sich hierbei Lernerfolge erzielen lassen, ist nicht verwunderlich, da sich „durch die Vielzahl an Wiederholungen und wegen der geringen Wahrscheinlichkeit einer identischen Bewegung ein gewisses Maß an Streuung […] um die eigentliche ‘Zielbewegung' herum erzeugt“ (SCHÖLLHORN 1999, S. 9). Die wesentlichen Adaptionsvorgänge finden jedoch zwischen den Übergän- gen der einzelnen Übungen statt, bei den Wiederholungen treten dahingegen nur geringe Lernfortschritte auf. Demgegenüber sollen im differenziellen Lernansatz mittels einer Vielzahl an variierenden Bewegungsaufgaben (Übungsdifferenzen) und dem bewussten Einbeziehen von Bewegungsfehlern die systemimmanenten Fluktuationen provoziert und die selbstorganisierenden Steuerungs- und Kontrollmechanismen im Athleten ausgelöst und verstärkt werden, sowie es ihm ermöglichen sein eigenes Bewegungsoptimum zu finden. Die währenddessen auftretenden Adaptionsvorgänge erfolgen in diesem Fall wesentlich häufiger und größer.

Demnach zielt das differenzielle Lernen vielmehr darauf die Anpassungsfähigkeit des Athleten zu trainieren, die es ihm ermöglicht, auf ständig neue Situationen schneller und adäquat zu reagieren, als die Zieltechnik an sich zu vermitteln (SCHÖLLHORN 1999, S. 11; 2003, S. 56).

Um auf die sich ständig verändernde Situationen, trotz ihrer Unbekanntheit, adäquat und schnell zu reagieren nennt SCHÖLLHORN (1999, S. 9 f.) drei Mechanismen:

(1) Interpolieren,
(2) Extrapolieren und
(3) periphere Selbstorganisation.
Unter dem Prinzip des Interpolierens ist ein Prozess zu verstehen, bei dem der Bereich zwischen zwei vorhandenen Zuständen (bereits ausgeführte Bewegungen) abgeschätzt wird. Demgegenüber beschreibt das Prinzip des Extrapolierens die näherungsweise Be- stimmung von zwei vorhandenen Zuständen auf einen dritten außerhalb des Intervalls (BIRKLBAUER 2012, S. 416). Aus Studien mit künstlichen neuronalen Netzen (KNN) ist bekannt, dass die bisherigen Modelle bei der Interpolation deutlich bessere Ergebnisse lieferten als bei der Extrapolation bestimmter Datensätze (SCHÖLLHORN 1999, S. 9). Wird nun solch ein neuronales Netz mit einem zusätzlichen Rauschen versehen, indem die Datensätze einen breiteren Bereich abstecken, ist ein besseres Zurechtfinden in un- bekannten Situationen zu beobachten (ebd. 2011, S. 65 f.). Für das Bewegungslernen kann daraus gefolgert werden, dass die Bewegungsaufgaben für den Lernenden möglichst den gesamten potentiellen Lösungsraum abzudecken haben. Indem der Ler- nende in einem selbstorganisatorischen Prozess ausprobieren kann, ob es einen individu- ell günstigeren (stabileren) Zustand gibt als den bisher eingenommenen (BIRKLBAUER 2012, S. 413). Dabei ist allerdings darauf zu achten, dass die Aneignung einer neuen Be- wegung unterhalb der kritischen Bewegungsgeschwindigkeit erfolgt, da oberhalb derer nur ein potenziell mögliches Bewegungsmuster produziert werden kann (ebd., S. 410).

Ein weiteres wichtiges Erklärungsprinzip, die peripheren Selbstorganisation, kann laut SCHÖLLHORN (1999, S. 10) „das Dilemma der Perfektionierung der Bewegungspro- grammierung bei gleichzeitiger Modifizierung der Bewegungsausführung“ auflösen, in- dem man den peripher beteiligten Bewegungselementen die Eigenschaft zugesteht, einen eigenständig unterstützenden Einfluss auf ein etwas weiter gefasstes Bewegungsziel zu haben. Diese Fähigkeit zur peripheren Selbstorganisation muss allerdings erst erlernt und ständig angepasst werden. LOEB (1995 cit. in SCHÖLLHORN 1999, S 10) spricht in diesem Zusammenhang vom Perflex - eine Vorabeinstellung, welche ohne höhere gele- gene Kontrollinstanzen des ZNS auskommt, um schnell und adäquat auf neue Situationen zu reagieren.

3.2.1 Praktische Konsequenzen

Zentraler Bestandteil des differenziellen Lernens ist das Lernen an Differenzen mittels einer Vielzahl zueinander variierenden Bewegungsaufgaben. Diese sollen die systemimmanenten Schwankungen im Athleten verstärken und den Prozess der Selbstorganisation auslösen. SCHÖLLHORN (2003, S. 58 f.) nennt folgende Modifikationsparameter, um Differenzen im Trainingsprozess aufzubauen:

- Räumlicher Aspekt
- Bewegungsumfänge
- Körperseite: Links/rechts
- Extremitäten: Arme/Beine
- Raumzeitlicher Aspekt (Bewegungsgeschwindigkeit)
- Dynamischer Aspekt (Beschleunigung)
- Zeitlicher Aspekt (Bewegungsrhythmus)
- Lenkung der Aufmerksamkeit auf einzelne Aspekte der Bewegung.

Des Weiteren komplettierten SIMON et al. (2003, S. 15 cit. in BIRKLBAUER 2012, S. 420) die Variationsmöglichkeiten von Schöllhorn um die Variation der Muskelspannung (verkrampft und locker durchgeführte Bewegung) und schlugen vor, die Durchführungsweise innerhalb der Bewegungsaufgabe zu variieren. Sie differenzieren hierbei in konstante, wechselnde oder zu- und abnehmende Variationsformen.

Anhand dieser Parameter lässt sich eine enorme Anzahl an Übungsformen herleiten, an denen der Athlet mit hoher Wahrscheinlichkeit sein individuelles Optimum selbst heraus- findet.

Obwohl sich das differenzielle Lernen und Lehren nach SCHÖLLHORN (1999; 2003) keiner stringenten linearen Methodik verschreibt, lassen sich trotzdem für das Bewegungslernen einige methodische Leitlinien zusammenfassen:

Neben den Grundsätzen „keine Wiederholungen von Bewegungsaufgaben“ und „keine Bewegungskorrekturen" (HEGEN/SCHÖLLHORN 2012a, S. 18) ist vom Lehrenden darauf zu achten, gezielt Bewegungsfehler zu provozieren, den gesamten Lösungsraum der zu erlernenden Zielbewegung und stark zueinander variierende Übungen den Athleten anzubieten. Zudem schlägt SCHÖLLHORN (1999, S. 10; 2003, S. 58) vor, bewusst Bewegungsdeterminanten aus der Umwelt mit in den Adaptionsprozess einzusetzen, um Differenzen zu generieren, die andernfalls kaum zu realisieren sind.

Um alte Bewegungsmuster zu destabilisieren und den Übergang zu einem Neuen zu erleichtern, empfehlen sich insbesondere Bewegungsaufgaben mit unterschiedlicher Zustandsdynamik, die zu einer deutlichen Zunahme von Schwankungen führen (BIRKLBAUER 2012, S. 423).

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