El enfoque neogibsoniano como marco conceptual y ... · diseño de programas de entrenamiento deportivo 1 Jorge Ibáñez-Gijón , David Travieso y David M. Jacobs * ... Imagínense

El enfoque neogibsoniano como marcoconceptual y metodológico para el

diseño de programas de entrenamientodeportivo1

Jorge Ibáñez-Gijón*, David Travieso* y David M. Jacobs*

NEOGIBSONIAN APPROACH AS CONCEPTUAL AND METHODOLOGICAL FRAMEWORK FOR THE

DESIGN OF TRAINING PROGRAMS IN SPORTS

KEYWORDS: Perceptual-motor learning, Direct learning, Training programs, VariabilityABSTRACT: The neogibsonian approach holds that the processes of perceptual and perceptual-motor learning consist ofimproving the detection and use of the abundant information that exists in task environments. This claim is the startingpoint for a conceptual and methodological framework used for the analysis of learning. The conceptual frameworkincludes the concepts of the education of attention and calibration and, more recently, the ones of potential-based anddirect learning. The present article introduces the neogibsonian approach and describes the implications of that approachfor the design of training programs. In particular, the article addresses an explanation for the beneficial effects of variabilityin practice methods, and it considers the way in which variability should be introduced so as to achieve the beneficialeffects.

Correspondencia: David Travieso. Facultad de Psicología. Universidad Autónoma de Madrid. C/ Ivan Pavlov, s/n. 28049– Madrid. E-mail: [email protected]

1 La realización de este trabajo ha sido posible gracias a la financiación del proyecto FFI2009-13416-C02-02 delMinisterio de Ciencia e Innovación.

* Universidad Autónoma de Madrid— Artículo invitado con revisión

Revista de Psicología del Deporte2011. Vol. 20, núm. 2, pp. 667-688ISSN: 1132-239X

Universitat de les Illes BalearsUniversitat Autònoma de Barcelona

Ibañez:1. Reverter 28/06/11 12:50 Página 667

neogibsoniano y las ciencias del deportedestacamos las revisiones de Fajen, Riley yTurvey (2009), sobre el concepto deaffordance, y la revisión de Montagne (2005),sobre el concepto de “control prospectivo”.Consideramos nuestro artículo comocomplementario a estas revisiones: conmenos énfasis sobre dichos conceptos y másénfasis sobre el aprendizaje perceptivo yperceptivo-motor. La Sección 2 de esteartículo introduce conceptos básicos, lasSecciones 3 y 4 describen la teoría neogib -soniana del aprendizaje y sus implicaciones, yla Sección 5 relaciona la teoría expuesta a lolargo del artículo con los conceptos devariabilidad y de entrenamiento adaptativo,presentando un ejemplo adicional.

2. La riqueza informacional comopunto de partida

Empecemos con un ejemplo clásico.Imagínense una pelota que se acerca a unobservador. El tamaño angular de la pelotaen un momento dado, visto por elobservador, se suele indicar con la variable .La tasa de cambio en el tamaño angular, o laderivada temporal de este tamaño, se indicacon . La ratio de ambas variables sedenomina tau: = /. La variable es intere -sante porque se ha demostrado que paramuchos acercamientos es específica altiempo restante para el contacto: si el tiemporestante es X segundos, entonces el valor de es X (Lee y Reddish, 1981).

Podemos considerar dos modelos para lapercepción del tiempo de contacto. Elprimero es que el observador detecteinformación acerca de la velocidad y ladistancia instantáneas de la pelota, y luegouse estos valores para calcular el tiempo decontacto. El segundo es que el observadordetecte la variable informacional , que le

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Ibáñez-Gijón, J., Travieso, D. y Jacobs, D. M. El enfoque neogibsoniano como marco conceptual ...

1. Introducción

El término “psicología ecológica” se usapara enfoques que estudian fenómenos psi -cológicos en la escala del nicho ecológico delorganismo, es decir, en la escala de lainteracción entre el organismo y su entorno(Araújo y Davids, 2009). La teoría ecológicade la percepción y del control visual delmovimiento iniciada por Gibson (1979), ydesarrollada posteriormente por investi -gadores neogibsonianos, se sitúa dentro deeste marco. El enfoque ecológico en general,y el enfoque neogibsoniano en particular, sonde gran interés para las ciencias del deporte.

En primer lugar, las tareas estudiadasdesde el enfoque neogibsoniano tiene unmayor parecido a la actividad deportiva quelas tareas características de otros enfoques(como por ejemplo las tareas de tiempo dereacción del enfoque cognitivo). En segundolugar, el reciente aumento del número deestudios neogibsonianos que tratan temas deaprendizaje perceptivo y perceptivo-motor(p.e., Fajen y Devaney, 2006) encaja a laperfección con el interés que muestran lasciencias del deporte en cuestiones sobreentrenamiento y ejecución de expertos (entareas deportivas). Por último, se ha demos -trado que la introducción de variabilidad enel entrenamiento puede facilitar la mejora enel rendimiento deportivo (p.e., Schöllhorn,Beckmann, Michelbrink, Trockel,Sechelmann y Davids, 2006), y el enfoqueneogibsoniano propor ciona un marcoconceptual para entender por qué lavariabilidad produce un efecto beneficiosoademás de proporcionar pistas sobre el tipode variabilidad que es, o no, útil.

El objetivo de este artículo es exponer lasaportaciones del enfoque neogibsoniano a lasciencias del deporte. De los anteriorestrabajos que relacionan el enfoque

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proporciona información acerca del tiempode contacto sin necesidad de detectar ladistancia o la velocidad, y sin necesidad deejecutar cálculos internos o inferencias. Estesegundo modelo es un buen ejemplo de unmodelo ecológico.

Este ejemplo nos muestra que, si la baseinformacional de la percepción es la variable, entonces no se necesitan los hipotéticosestados internos ni las inferencias implicadospor el uso de la distancia y la velocidad. Enesta sección introduciremos varias líneas depensamiento relacionadas con esta idea.Veremos que un axioma básico del enfoqueneogibsoniano es que existen variablesanálogas a para muchas otras tareas(Sección 2.1), que este axioma sólo es posiblesi se rechaza el elementarismo que forma labase de la psicofísica y del cognitivismo(Sección 2.2), y que el axioma requiere de lanoción de restricciones en el nicho ecológico(Sección 2.3).

2.1. La percepción directa y el concepto

de especificidad

La teoría ecológica de la percepción nació,en parte, como una reacción a las teoríasindirectas de la percepción, que propugnan lapobreza y ambigüedad de los estímulos y, porlo tanto, la necesidad de enriquecerlos pormedio de inferencias que restituyan sucapacidad de formar represen tacionesfidedignas de la realidad (Fodor y Pylyshyn,1981). Por su parte, la teoría ecológica de lapercepción afirma que el entorno esabundante en información útil, por lo que losagentes no necesitan mecanis mosinferenciales ni estados representacio nalespara que la percepción sea verídica (Gibson,1979; Turvey, Shaw, Reed y Mace, 1981).

La percepción se denomina “directa” siconsiste en detectar la información am -biental. Es decir, si aparte de la detección de

la información no se requieren procesosinferenciales y representacionales. Si, además,la información detectada no es ambiguarespecto a la propiedad que se quierepercibir, entonces se produce un ajuste entrepercepción y realidad. Esto es lo que hace dela teoría ecológica una teoría realista (Shaw,Turvey y Mace, 1982; cf. Jacobs y Michaels,2002).

De forma relacionada, decimos que unavariable informacional es “específica” a unapropiedad del nicho ecológico si la variableestá en una relación uno a uno con la pro -piedad. Por ejemplo, cada valor del tiempode contacto da lugar a un valor deter minadode la variable . Sabiendo el tiempo decontacto, se sabe el valor de la variable , ysabiendo el valor de , se sabe el tiempo decontacto. En general, si una variable esespecífica a una propiedad del nicho ecoló -gico, entonces esa variable permite lapercepción verídica de la propiedad sinnecesidad de detectar otras variablesinformacionales y sin cómputos internos oinferencias.

En caso contrario, se dice que una varia -ble no es específica a la propiedad. Porejemplo, un cierto valor del tamaño ópticopuede indicar un tiempo de contacto largopara objetos grandes y lentos, y puede indicarun tiempo de contacto corto para objetospequeños y rápidos. Si se detecta un estímulono específico, entonces se requiere la detec -ción de estímulos adicionales y de inferenciaspara lograr una percepción verídica de unapropiedad; la detección de un estímulo noespecífico por si solo no permite unapercepción verídica.

En resumen, el realismo de la teoríaecológica se fundamenta en la posibleexistencia de información ambiental que esespecífica a propiedades del nicho ecológicorelevantes para el organismo. Esta afirmación


diferentes zonas de la estimulación visual, ode diferentes modalidades perceptivas(Runeson, 1977).

Ejemplos clásicos de variables de altoorden son los gradientes de textura y el flujoóptico (Gibson, 1979). Los gradientes detextura pueden especificar, por ejemplo, si unterreno es llano u ondulado, y el flujo ópticopuede especificar el movimiento de un obser -vador respecto a su ambiente. Obsérvese, eneste sentido, el contraste del enfoque ecológicocon el enfoque cognitivo y con la psicofísica,que en sus trabajos experimen tales suelenhacer uso de estímulos simples tal y como lapresentación de luces pequeñas duranteintervalos de tiempo reducidos o de sonidoscon poca variación tonal (véase Abernethy,Neal y Koning, 1994, para un estudio donde sedemuestra la independencia entre habilidadespsicofísicas y habilidades deportivas). Estecontraste puede generar escepticismo acerca dela capacidad de los sistemas perceptivos paradetectar variables de alto orden de maneradirecta. La siguiente analogía puede dar unaintuición sobre esta cuestión.

En un trabajo ya clásico sobre la natura -leza de los sistemas perceptivos, Runeson(1977) presenta el ejemplo del planímetropolar (inventado en 1854 por Jakob Amsler-Laffon), que ilustra la teoría de percepciónpropuesta por Gibson (1979). El instrumentoes sorprendentemente simple. Como seobserva en la Figura 1, el planímetro detectainformación relacionada con el perímetro delárea que se quiere medir y, a través de unacalibración precisa y opor tunista de suscomponentes mecánicos, mantiene unaespecificidad entre la superficie del área a sermedida y la superficie indicada por el instru -mento. Lo esencial de la analogía es que elplanímetro no calcula una variable com pleja(el área a medir) a partir de cómputos sobrevariables sencillas (como la anchura y altura



es propiamente un principio de constituciónde la disciplina, o un axioma, pues antes quecomo un hecho contrastable debe conside -rarse como una doctrina metodológica queda sentido al programa de investigaciónecológico. Una vez aceptada la posibilidad dela especificidad entre información y laspropiedades del nicho ecológico, el papel delinvestigador es identificar variables especí -ficas a propiedades relevantes y deter minar silos observadores hacen uso de tales variables.Veamos ahora un primer concepto quefacilita la identificación de variables especí -ficas: el concepto de variables de alto orden.

2.2. Variables de alto orden y sistemas

perceptivos inteligentes

En contraposición al elementarismo, lateoría ecológica de la percepción afirma quela información que detectan los sistemasperceptivos no tiene por qué ser aquella quea nosotros nos parece más elemental. Comoel proceso perceptivo no implica ni inferen -cias ni reconstrucciones, para que la percep -ción pueda regular la amplia variedad decomportamientos y situaciones que un orga -nismo ha de enfrentar es necesario que lainformación ambiental detectada estésuficientemente elaborada o sea, como sesuele denominar, “de alto orden” (Michaels yde Vries, 1998). Dicho de otro modo, lacom plejidad de los cómputos que el sistemanervioso ha de realizar según teorías indi -rectas de la percepción es atribuida, ahora, alambiente, o, más concretamente, a lainteracción adaptativa entre el organismo y suambiente (cf. O’Regan y Noë, 2001).Teniendo en cuenta que los sistemasperceptivos han estado sujetos a largosprocesos evolutivos, no es arriesgado afirmarque los patrones ambientales que detectanpuedan ser complejos. Así, integran informa -ción en intervalos de tiempo amplios, de




del área), sino que es capaz de detectar lavariable compleja por su propia constitución.De manera análoga, se puede suponer quelos sistemas perceptivos de observadores soncapaces de detectar variables de alto orden

por su propia constitución y sin necesidad dellevar a cabo cómputos o inferencias. Talessistemas perceptivos se denominan “sistemasperceptivos inteligentes” (smart perceptualmechanisms).

Figura 1. Representación esquemática de un planímetro polar. El extremo fijo del planímetro se mantiene en un

punto determinado mientras se traza el perímetro del área a ser medida con el extremo móvil, en la dirección de las

agujas del reloj. Durante el trazado la rueda de medida gira y derrapa según su orientación respecto al movimiento.

Si en el punto de partida el indicador de la rueda esta en cero, al llegar de nuevo al punto de partida este indica la

superficie del área. El planímetro en la figura fue fabricado en el primer cuarto del Siglo XX por la compañía

“American Steam Gauge and Valve Mfg. Co.” (Sara Schechner, Comunicación Personal).

La búsqueda de variables informacionalesde alto orden ha tenido un eco importante enel estudio de la percepción en general ytambién en el ámbito del deporte. Entre lalarga lista de ejemplos se incluyen estudiossobre la información que podrían usar losporteros para interceptar tiros libres (Craig,Berton, Rao, Fernandez y Bootsma, 2006),estudios sobre las llamadas estructuras

dinámicas que se han empleado en el con -texto de la anticipación de la dirección degolpes en tenis (Huys, Smeeton, Hodges,Beek y Williams, 2008) y estudios sobre laaceleración óptica que se podría usar parainterceptar pelotas altas en béisbol (Zaal yMichaels, 2003; cf. Montagne, 2005). En estecontexto también se pueden mencionar losmuchos resultados experimentales a favor y




en contra del uso de la variable (p.e.,Bootsma y Craig, 2002; Jacobs y Díaz, 2010).

Queremos resaltar que la complejidad delas variables informacionales de alto ordenpuede dificultar las instrucciones explicitassobre ellas. Usando el ejemplo de , pode -mos intuir que no será útil decir a un atletaque debe focalizar su atención sobre la ratiodel tamaño óptico con su derivada tem -poral. Por lo tanto, los métodos que seconsideran en éste artículo pretendenorganizar las condiciones de entrenamientopara que se faci l i te el descubrimientoimplícito de las variables informacionales.Aún así, con nuestro énfasis en procedi -mientos implícitos no pretendemos negarque otros tipos de instrucciones explícitaspuedan ser indispensables.

2.3. Especificidad informacional y restric -

ciones

Como comentamos más arriba, la teoríaecológica fundamenta la percepción en laespecificidad entre información ambiental ylas propiedades que se perciben. Por tanto,una de las tareas del investigador ecológico esdelimitar las condiciones en que se garantizaesa especificidad información-ambiente. Esdecir, debemos conocer qué leyes o regula -ridades garantizan que una determinadavariable de alto orden detectable en elambiente especifique una cierta propiedadambiental que se quiere percibir. Estas leyes,o regularidades, se denominan “restric -ciones” (constraints), pues restringen lasposibilidades o grados de libertad en quepuede presentarse el ambiente o la energía enel ambiente (Gibson, 1979; Runeson, 1988).

Veamos un primer ejemplo de este usodel concepto de restricción. Durante elaterrizaje, un piloto verá una expansiónóptica que abarca una parte importante delcampo de visión y que se centra en el punto

al cual el avión se dirige en este momento. Elcentro de tal expansión especifica la direcciónactual del movimiento. Esta especificidad estágarantizada por la restricción de que lasuperficie terrestre no se puede deformar(agrandar) de forma que genere la mismaexpansión óptica para un observador estático.Si la superficie terrestre se pudiese deformar,entonces el centro del flujo óptico perderíaesta especificidad. En este caso, una expan -sión óptica podría indicar tanto unacercamiento a la superficie terrestre comouna expansión regular de toda la superficie.La nula probabilidad de una expan -sión regular de la superficie terrestre es unade las restricciones necesarias para que elflujo óptico informe sobre el movimiento deun observador.

Veamos otro ejemplo. La gravedad esaproximadamente similar en todos los puntosde la tierra, lo que garantiza que objetos quecaen bajo la influencia de la gravedad caen dela misma forma. De ahí se deriva que elpatrón óptico que llega a un observadorpuede especificar la distancia de un objetoque cae de forma vertical: cuanto más lejos elobjeto, más pequeña la aceleración óptica (p.e., Saxberg, 1987). También, en el anteriorcitado ejemplo de pelotas altas en béisbol, laaceleración óptica especifica si una pelota altava a caer delante o detrás del observador(Zaal y Michaels, 2003). Nótese, que si lagravedad no fuese constante, entonces estasespecificidades no existirían. En otraspalabras, la restricción de una gravedad cons -tante garantiza la especificidad de estasvariables informacionales.

La psicología ecológica considera restric -ciones de muchos tipos. Según su grado degeneralidad, distinguimos entre restriccionesuniversales, cuando se basan en leyesmatemáticas, físicas, químicas o biológicasque son válidas para cualquier organismo y




situación (como la ley de la gravedad o lasleyes de la óptica), ecológicas, cuando sonválidas para todos los miembros de unaespecie (como los modos de locomoción quepuede llevar a cabo un organismo), y locales,cuando son válidas sólo para una tarea osituación determinada (como por ejemplo lasmanipulaciones de un experimento, o lasreglas de un juego). Una crítica del enfoqueecológico a otros enfoques es precisamenteque no tienen suficientemente en cuenta elpapel de las restricciones, lo que implica quedesestiman el valor informativo de las varia -bles en el ambiente. En general, la especifi -cidad información-ambiente, y por tanto lapercepción directa y verídica, sólo se puededar gracias a las restricciones.

Lo anterior no implica que todas laspropiedades del nicho ecológico esténespecificadas por variables informacionalesdetectables, y tampoco que los observadorespuedan detectar todas las variables especí -ficas que se encuentran en su entorno (cf.Travieso y Jacobs, 2009). Al contrario, detec -tar variables específicas podría implicar unproceso de aprendizaje. En las siguientessecciones consideramos tal proceso deaprendizaje.

3. El aprendizaje perceptivo yperceptivo-motor

La percepción o, más apropiadamente, elbucle de percepción-acción, puede sermodificado de tres modos. En la Sección 3.1revisaremos estos tres modos. En la Sección3.2 indicaremos unas primeras implicacionespara el diseño de programas de entrenamiento.

3.1 La educación de la intención, la edu -

cación de la atención y la calibración

En primer lugar, el bucle percepción-acción se puede alterar por medio de un

cambio de la intención que consiste en, dadauna situación, modificar las metas de laacción. En ciertas situaciones del tenis, porejemplo, un jugador tendrá que decidir siintenta jugar un golpe de derecha o un revés,o si intenta jugar un passing shot o un globo (odejar de jugar al tenis e intentar otra cosa).Con el tiempo, los jugadores mejoran en laselección de la acción que intentan realizar.Se denomina a este tipo de aprendizaje comola “educación de la intención” (Jacobs yMichaels, 2002, 2007). Sin embargo, debido ala complejidad de la dinámica intencional, losestudios neogibsonianos tienden a asumiruna intención determinada (Beek, 2009,formuló una crítica relacionada a éstatemática en reacción a Fajen et al., 2009;aunque véanse también Araújo, Davids yHristovski, 2006, y Araújo, Davids, Chow,Passos y Raab, 2009).

En segundo lugar, dada una intención, elbucle percepción-acción se puede alterar pormedio de la educación de la atención, consistenteen modificar la variable informacional que esutilizada para dirigir la percepción o acción(p.e., Fajen y Devaney, 2006; Michaels y deVries, 1998; Withagen y van Wermeskerken,2009). La mayoría de estos estudios usandiseños con un pre-test, un entrenamientocon feedback, y un post-test. Para determinaren qué variables informacionales basan losobservadores sus estimaciones (o susacciones) se pueden usar técnicas de regre -sión y de correlación. Se calcula, por ejemplo,la correlación entre el juicio perceptivo de unobservador y las diferentes variables infor -macionales, y de ahí se concluye que elobservador usa la variable informacional quedemuestra la más alta correlación con supercepción-acción. En muchos casos, elrendimiento de los observadores mejoradebido al uso de variables no específicas en elpre-test, un cambio en el uso de variables


ejecución a los valores de la variableinformacional utilizada para dirigir dichaacción. Jacobs y Michaels (2006)demostraron que una parte de la mejora en elrendimiento de observa dores que interceptanpelotas lanzadas hacia ellos es debida a lacalibración.

A lo largo de este artículo nos cen -traremos en la educación de la atención,aunque muchos de los conceptos que expon -dremos también son de aplicación en elestudio de los mecanismos de calibración.Seguiremos la exposición de conceptosteóricos en la Sección 4, pero antes conside -ramos implicaciones que se derivan de lateoría descrita hasta ahora.

3.2. Implicaciones en los métodos de

entrenamiento: primera ronda

La teoría neogibsoniana, y en particular lateoría de la educación de la atención, atribuyemejoras en el rendimiento a cambios en labase informacional de la percepción y laacción. Esta teoría difiere notablemente deteorías que atribuyen la mejora en el rendi -miento a cambios en el procesamientointerno o a la adquisición de representacionesinternas más elaboradas, lo cual tieneimportantes implicaciones. Desde la pers -pectiva ecológica la pregunta no es, porejemplo, cómo se puede lograr que un atletatenga representaciones más adecuadas. Alcontrario, se intenta facilitar el cambio en eluso de variables informacionales haciavariables de más utilidad. Veamos comoejemplo un estudio de estimación demagnitudes (Jacobs, Runeson y Michaels,2001; cf. Beek, Jacobs, Daffertshofer y Huys,2003).

Jacobs et al. (2001) analizaron estima -ciones de la masa de bolas que colisionaban ala vista del participante. Las bolas seacercaban con diferentes velocidades y tenían


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durante el entrenamiento, y el uso de varia -bles específicas en el post-test (para unadiscusión sobre la relación entre la educaciónde la atención y el realismo ecológico verJacobs y Michaels, 2002).

Estos trabajos están relacionados conestudios en el ámbito del deporte que buscandeterminar dónde se dirige la mirada paraestimar qué información está siendo em -pleada. En tenis, por ejemplo, se ha demos -trado que los jugadores noveles dirigen lap.e., la raqueta del oponente) que los exper -tos, que dirigen la mirada más a zonas másproximales (p.e., el cuerpo del oponente;Ward, Williams y Bennett, 2002). Estosresultados apuntan a un cambio en lasvariables informacionales utilizadas y, portanto, son consistentes con los resultadosmencionados anteriormente (obtenidos contécnicas de regresión y corre lación). Otrosestudios en el ámbito del deporterelacionados con la temática de la educaciónde la atención incluyen las variables informa -cionales detectadas por expertos y novatos encricket (Müller y Abernethy, 2006) o enporteros de hockey hierba (Cañal-Bruland,van der Kamp, Arkesteijn, Janssen, vanKesteren y Savelsbergh, 2010).

Un tercer cambio en el bucle percepción-acción se denomina “calibración” (p.e.,Jacobs y Michaels, 2006). Consideremoscomo ejem plo la intercepción de pelotas quepasan lateralmente a poca distancia delobservador. Supongamos que la aceleraciónlateral de la mano es función de unadeterminada variable informacional, tantopara un principiante cómo para un experto.Aún así, un deter minado valor de la variableinforma cional que es utilizada podría darlugar a una aceleración menos (o más)pronunciada para el principiante que para elexperto. La calibración, entonces, consiste enmodifica ciones en la función de ajuste de la


diferentes masas, generando variaciones enlas propiedades cinemáticas accesibles alparticipante (es decir, en las variablesinformacionales accesibles al participante). Seusaba un diseño pre-test/entrenamiento confeedback/post-test. En la fase de entrena -miento de un primer experimento, un grupode participantes veía una selección decolisiones con correlaciones perfectas (r = 1)entre las variables cinemáticas visibles y lamasa real, que era la propiedad a estimar,mientras otro grupo veía colisiones en que laspropiedades cinemáticas más usadas inicial -mente correlacionaban de forma moderadacon la masa (r = .37 y r = .79 para sendasvariables). Los participantes en la condiciónde correlación moderada realiza ron cambioshacia las variables cinemáticas más útiles y demás alto orden, tal y como se había visto enexperimentos anteriores, mientras que losparticipantes en la condición de correlacionesperfectas no realizaron cambios en el uso devariables. En otras pala bras, este experimentoindica que si las condiciones deentrenamiento son tales que las variablesinformacionales usadas inicial mente son másútiles de lo normal, entonces las condicionesde entrenamiento logran menos cambios enla ejecución de la tarea.

En el segundo y tercer experimento deeste trabajo se planteó la pregunta opuesta:¿Se producen más cambios en la ejecución deuna tarea si las variables informacionales quese usan al inicio son menos útiles durante elentrenamiento? Se consideraron varias mane -ras de reducir la utilidad de las variablesinformacionales. Primero, seleccionando coli -siones para las cuales las variables infor -macionales tenían poca variabilidad.Segundo, seleccionando colisiones para lasque distintas variables -con una variabilidadnormal- tenían una correlación nula (r = 0)con la propiedad a estimar. Y tercero,

seleccionando colisiones para las que unavariable tenía una correlación nula (r = 0)con la propiedad a percibir, mientras las otrasvariables tenían correlaciones moderadas oaltas con la propiedad a percibir. Losprimeros dos tipos de entrenamiento no eranmuy exitosos, pero el tercer tipo deentrenamiento resultó eficaz al promovercambios hacia variables más útiles siempreque la variable de correlación reducida fuesela variable usada inicialmente por elparticipante.

En resumen, la rapidez con que seproduce la educación de la atención dependede las condiciones de entrenamiento. Losfactores del entrenamiento que han deconsiderarse en este proceso son la varia -bilidad de las variables informacionales y,sobre todo, su relación (o correlación) con lapropiedad a percibir. Imaginemos que elobjetivo de un entrenamiento es que losatletas transiten del uso de una variable A (noespecífica y de bajo orden) a una variable B(específica y de alto orden). Los resultadosque se han obtenido hasta ahora aconsejanque en tal situación se deben buscar condi -ciones de práctica en las que (a) ambasvariables tengan una variabilidad normal, (b)la variable A tenga una correlación moderadao baja con la propiedad a percibir, y (c) lavariable B tenga una correlación alta con lapropiedad a percibir.

Usando una tarea de frenado deemergencia, Fajen y Devaney (2006) hanmostrado resultados similares a los de Jacobset al. (2001). Sin embargo, no tenemosconstancia del uso de este tipo de meto dologíaen el ámbito del deporte. Un paso crucial parapoder aplicar esta metodología en el ámbito deldeporte es poseer la capacidad de manipular lavariabilidad de las variables informacionales ysu correlación con la propiedad a percibir.Veamos, de manera especulativa, cómo se






puede lograr esto. Como ejemplo usamos lapercepción por parte de los porteros en fútbolde la dirección en la que un oponente va a tirarun penalti, una tarea que tradicionalmente hainteresado en las ciencias del deporte (véaseLopes, Araújo, Peres, Davids y Barreiros, 2008,para una revisión).

Imaginemos que, para anticipar la direc -ción de tiro de un penalti, cierto porteroprincipiante suele usar la orientación del piede apoyo del adversario y que su entrenadorquiere administrarle un entrenamiento paraque deje de usar esta variable. El entrenadorusa un entrenamiento con feedback en el cualel portero observa imágenes de vídeograbados desde el punto de vista del portero.Cabe esperar que en la base de imágenes delentrenador haya tanto penaltis para los que laorientación del pie de apoyo es muy útil,como penaltis para los que la orientación delpie de apoyo no lo es. El entrenador podráaumentar la utilidad de la variable“orientación del pie de apoyo” utilizandomayor proporción de las grabaciones en lasque esta variable es útil. Recíprocamente, elentrenador podrá reducir la utilidad de estavariable empleando en el entrenamientomayor proporción de las grabaciones en lasque la variable no es útil. De la mismamanera, el entrenador puede seleccionar con -juntos de grabaciones en las que la variable“orientación del pie de apoyo” tiene una cier -ta variabilidad. Manipulando la varia bilidadde las variables informacionales, y sucorrelación con la propiedad a percibir (ladirección del tiro), el entrenador puedereplicar la metodología que ha resultadoeficaz en las tareas estudiadas por Jacobs etal. (2001) y Fajen y Devaney (2006).

Para aquellos entrenadores que quieranaplicar esta metodología, pero rehúsen el usode métodos de vídeo-entrenamiento, cabemencionar lo siguiente. Es probable que

diferentes lanzadores de penaltis demuestrenuna variabilidad natural en la utilidad y lavariabilidad de diferentes variablesinformacionales. Por ejemplo, para algunoslanzadores la orientación del pie de apoyopodría ser un mejor predictor de la direccióndel tiro que para otros lanzadores. Entonces, elentrenador puede hacer practicar al porterocon lanzadores para los que la variable no esun buen predictor de la dirección del tiro.Obsérvese que, a pesar de que hemos ilustradola metodología con el ejemplo especulativo delos penaltis, ésta se puede aplicar de unamanera muy similar en otras tareas deportivas.Continuamos ahora con conceptos teóricossobre la educación de la atención.

4. Un análisis continuo de la edu -cación de la atención

En los ejemplos de la Sección 3.2 seconsideró un número limitado de posiblesvariables informacionales. Si uno restringe elestudio a un número limitado de variables, loscambios que se pueden observar en quévariables se usan se limitan a cambios discre -tos, o saltos, del uso de una de las variables aluso de otra de las variables (obsérvese queesta afirmación no es cierta si uno aceptaprocesos internos como la combinación declaves, por ejemplo de manera Bayesiana; verMichaels y Isenhower, 2011, para un contrasteentre el enfoque presentado en este trabajo yenfoques como el Bayesiano). Sin embargo,diversos resultados experimentales apoyan deforma cada vez más concluyente que loscambios en el uso de variables a menudo soncambios continuos. En la Sección 4.1 seintroduce un concepto que permite el estudiode cambios continuos, en la Sección 4.2 sedescriben mecanismos subyacentes alaprendizaje, y en la Sección 4.3 se presentauna segunda ronda de implicaciones.




4.1. Espacios informacionales

Cuantas más variables informacionalesconsidera un investigador, más cambios en eluso de variables puede observar. Por ejem -plo, si se consideran dos variables, solo sepueden observar cambios del uso de la pri -mera variable al uso de la segunda variable, yviceversa. Sin embargo, los sistemas per -ceptivos podrían ser sensibles a más variablesinformativas que las que son consideradaspor el investigador. Esta observación gana enimportancia con el rechazo del elemen -tarismo descrito en la Sección 2.2, ya que elnúmero de posibles variables aumenta demanera importante con la inclusión en elanálisis de las variables de alto orden.Entonces, ¿cuántas variables informacionalestiene que considerar un investigador?

Según estudios recientes, son muchas, y,además, estos estudios proponen un forma -lismo que permite considerar muchas varia -bles (p.e., Jacobs y Michaels, 2007). Así,definen el denominado “espacio informa -cional” como un espacio continuo en el quesituar ordenadamente las variablesinformacionales potencialmente utilizablespor los partici pantes en una tarea. Cadapunto en dicho espacio representa unavariable informa cional, mientras que lastrayectorias en el espacio representan elcambio en el bucle percepción-acciónproducido por la educa ción de la atención.

Para situar a un participante en un puntode un espacio informacional, es decir, paraatribuirle el uso de una variable determinada,el método general consiste en comparar lasestimaciones de la propiedad a percibirhechas por cada variable en cada condiciónexperimental, con las acciones o estimacionesdel participante en las respectivas condi -ciones. Aquella variable cuyas prediccionessean más parecidas a las acciones o estima -ciones del participante será considerada la

variable empleada durante el bloque deensayos. Representando las distintas variablesempleadas por el participante a lo largo de lasdistintas sesiones de aprendizaje, podemosver la evolución del bucle percepción-acciónsobre el espacio informacional comoconsecuencia del aprendizaje.

Para integrar estos conceptos nosdetendremos en el ejemplo de la detección dela masa de palos sujetados o blandidos desdeun punto (Jacobs, Silva y Calvo, 2009), comola estimación del peso de un bate de béisbol(Turvey, 1996). La investigación en el llama -do tacto dinámico, o capacidad para estimarpropiedades de objetos sujetados con lamano como su masa, longitud o forma, sinvisión, ha demostrado que somos sensibles apropiedades relacionales de los objetos comoson su masa (M), su momento estático (ME),y su primer momento principal de inercia (I

1).

El momento estático es la fuerza que se ge -nera al suspender el objeto horizontal mentedesde un punto extremo, y el primer mo -mento de inercia es una resistencia quegenera el objeto al intentar rotarlo.

Para muchos objetos estas propiedades sepueden aproximar con las siguientesecuaciones:

M = ∑mi , (1)

ME = ∑midi , y (2)

I1 = ∑midi2. (3)

Para obtener estas aproximaciones se hadividido el objeto blandido, de maneraimaginaria, en N trozos pequeños. La masadel trozo i se indica con m

iy la distancia del

trozo i a un eje de rotación se indica con di.

La Ecuación 1 indica que la masa del objeto

N

i=l

N

i=l

N

i=l


Como primer método de análisis, sepuede estudiar la ejecución de una tareausando únicamente las variables definidaspor las Ecuaciones 1 a 3. Esto implicaríacalcular cuál de estas tres variables es elmejor predictor de las estimaciones de losparticipantes y concluir de ahí que elparticipante usa ese mejor predictor. Laliteratura clásica sobre el tacto dinámicoconsidera un número limitado de variablesdiscretas tal y como las definidas en lasEcuaciones 1 a 3. Sin embargo, este tipo deanálisis implica que el aprendizaje consiste enun cambio abrupto o discreto del uso de unavariable al uso de otra, y ése no es necesaria -mente el caso.

Un segundo método de análisis usaría laEcuación 4 en lugar de las Ecuaciones 1 a 3.Esto implicaría calcular para qué valor de x lavariable I(x) definida en la ecuación es elmejor predictor de las estimaciones, yconcluir que el participante usa esa variable.El trabajo de Jacobs et al. (2009) demuestraque las variables típicamente usadas por losparticipantes difieren de las variablesdefinidas en las Ecuaciones 1 a 3, es decir, nose encontró que las variables definidas por laEcuación 4 con x = 0, x = 1, o x = 2 eranmejores predictores de las estimaciones quelas variables definidas con otros valores de x.Esto indica que un análisis con un espacioinformacional es preferible a un análisis conun número limitado de variables discretas.Además, un análisis con un espacio infor -macional permite describir la educación de laatención como un proceso continuo o, dichocon más precisión, como un movimientocontinuo a través del espacio.

No hay una manera única de definir unespacio informacional; el investigador tendráque adoptar la manera que más convengapara la tarea que se está considerando. Lasprimeras condiciones que un espacio infor -



iguala la suma de las masas de los trozos, laEcuación 2 indica que el mo mento estáticoiguala la suma de las masas de los trozosmultiplicadas por su distancia al eje derotación, y la Ecuación 3 indica que elprimer momento de inercia iguala la sumade las masas multiplicadas por lasdistancias al cuadrado.

La hipótesis básica de los estudiossobre el tacto dinámico es que los movi -mientos de exploración, al trasladar o rotarel objeto sujeto en la mano, permiten ladetección de estas propiedades mecánicas(Travieso, 2002). Por lo tanto, en analogíaa las secciones anteriores, se suele referir aM, ME, e I

1como variables informacio -

nales. Para nuestro objetivo es indiferenteque estas variables sean, en realidad, pro -piedades mecánicas de los objetos; la lógicade los espacios informacionales se aplica dela misma manera.

Estas mismas variables pueden conte -nerse en la expresión general:

I(x) = ∑midix

, (4)

siendo la única variación entre una variabley otra la potencia, x, a la que se eleva ladistancia al eje de rotación, d

i. Para la masa,

que no contempla esa distancia, di

seelevada a 0, para el momento estático a 1, ypara el primer momento principal de inerciaa 2. Obsérvese que la Ecuación 4 define unespacio unidimensional coorde nado por elparámetro x (que puede tomar valoresenteros o no enteros). En dicho espacio,cada punto, o cada valor del exponente x,representa una variable infor macionalobtenida por medio de la ecuación. La masaestá localizada en el punto x = 0, elmomento estático en x = 1, y el momentoprincipal de inercia en x = 2. Otros puntosrepresentan otras variables informacionales.

N

i=l


que describe una parte relevante del procesode aprendizaje. Dicho espacio contemplavariables informacionales con distintautilidad en la tarea, siendo que la utilidad nosproporciona una primera manera paraprofundizar en las causas del aprendizaje.Para verlo en más detalle retornamos alejemplo del tacto dinámico.

Recuerden el espacio informacionaldefinido por la Ecuación 4. Cada punto en elespacio, o cada valor de x , define unavariable informacional. Imagínense unbloque de 30 ensayos experimentales queconsiste de 30 objetos de los que el parti -cipante estima una propiedad como la lon -gitud o la masa. Se pueden calcular los 30valores de la variable informacional asociadaa un punto en el espacio informacional, unvalor para cada objeto. En la sección anteriormencionamos que, para determinar laposición del participante en el espacio, estos30 valores se relacionan con las 30 estimacio -nes del participante, concluyendo que elparticipante usa la variable informacional quemejor predice sus estimaciones.

Para determinar la utilidad de unavariable informacional, o de un valor de x,los 30 valores de la variable informacionalasociada a x no se relacionan con lasestimaciones del participante, sino con lapropiedad a ser percibida. Calculando unautilidad para cada x en el espacio se obtieneuna función escalar definida en todo elespacio informacional. A tales funciones seles denomina “funciones de utilidad”. Comoejemplo podemos definir la utilidad como elcuadrado de la correlación entre la variableinformacional y la propiedad a ser percibida.Definida así, y suponiendo una relaciónlineal, la utilidad de una variable específica es1, pues su correlación es perfecta, mientrasuna utilidad de 0 es propia de variables concorrelación nula con la propiedad a percibir.



macional ha de cumplir es que sea continuo yque cada punto represente una variableinformacional detectable en la tarea. Además,a posteriori podemos conocer la convenien -cia de un determinado espacio informacionalal estudiar las trayectorias de los observa -dores en ese espacio. Si no se cons tataningún movimiento significativo a lo largo deuna sesión de aprendizaje, o bien el espaciodefinido no es apropiado, o bien no existeeducación de la atención en las condi cionesestudiadas. Si por el contrario existe unatraslación significativa en el espacioinformacional, dicho espacio capturapropiedades relevantes del proceso de apren -dizaje estudiado.

Otros ejemplos de espacios informacio -nales se pueden encontrar en Jacobs yMichaels (2007) y en Michaels, Arzamarski,Isenhower y Jacobs (2008). Jacobs y Michaels(2007) reanalizaron dos tareas de percepciónvisual que anteriormente se habían analizadocon un número limitado de variables infor -ma cio nales, y demostraron que el aprendizajeen esas tareas se puede caracte rizar como unproceso continuo si se analiza con la nociónde espacio informacional. Una de estas tareasera la percepción de la masa de bolasconsiderada en la Sección 3.2.

4.2. Mecanismos de aprendizaje

El análisis de la educación de la atencióncon un espacio informacional permiteprofundizar en los mecanismos de apren -dizaje. Esto es así, entre otras razones,porque nos acerca al uso de las herramientasde la teoría de los sistemas dinámicos que sedesarrollaron para el estudio de movimientosen espacios continuos. En esta seccióndescribiremos un primer ejemplo de ello.

Funciones de utilidad. Sobre la base delos trabajos descritos en la sección anteriorsuponemos que, al estudiar cierta tarea,podemos encontrar un espacio informacional




La curva de la Figura 2 representa gráfica - mente una función de utilidad. El ejehorizontal de la figura es el espacio infor -macional descrito en la Ecuación 4; cadapunto del espacio, o cada x, corresponde a lavariable indicada por la ecuación. La altura dela curva es el cuadrado de la correlación entrelas variables en el espacio y la propiedad apercibir, que para este ejemplo se ha definidocomo una propiedad especificada por lavariable momento estático (ME; x = 1).Obsérvese que la masa del objeto (x = 0) y elprincipal momento de inercia (x = 2) tienenuna correlación cuadrada de r2 = .32 y de r2 =.85 con la propiedad a percibir. Por ello, losobservadores que usen estas variables nopodrán superar estas correlaciones; es decir,

no podrán lograr una correlación al cuadradomás alta entre sus estimaciones y lapropiedad a percibir.

Aprendizaje por función potencial. Unhipotético proceso de aprendizaje puedetener lugar de la siguiente manera. Unparticipante localizado en un punto delespacio podrá detectar la utilidad de estepunto y de algunos puntos cercanos. Conestas utilidades podrá determinar en quédirección en el espacio él o ella tendrá quemoverse para mejorar su rendimiento.Después de moverse cierta distancia en ladirección que se ha determinado, podráreiniciar el proceso desde el nuevo punto departida. De esta manera, el proceso de apren -dizaje puede acercarse poco a poco al uso de

1.0

.8

.6

.4

.0 .5 1.0 1.5 2.0

r2

coordenada x

Figura 2. Función de utilidad para el ejemplo de tacto dinámico. La función está basada en las condiciones de

entrenamiento del grupo llamado “fast group” del Experimento 2 de Jacobs et al. (2009).




la variable informacional que tiene la mayorutilidad.

El concepto de función de utilidad estáestrechamente relacionado con el conceptode “función potencial” que se maneja en lateoría de los sistemas dinámicos. Una dife -rencia menor entre la función de utilidadmostrada en la Figura 2 y el concepto defunción potencial es que los procesos debúsqueda suelen converger hacia un mínimode la fun ción potencial, mientras nuestrospartici pantes convergen hacia el máximo dela función de utilidad. Esta diferencia sepuede salvar definiendo la función deutilidad, por ejemplo, como 1-r2. Para resaltarla estrecha relación con la teoría de sistemasdinámicos denominamos el proceso deaprendizaje descrito en el párrafo anteriorcomo “aprendizaje por función potencial”.

Aprendizaje directo. Según la teoría delaprendizaje por función potencial, la funciónpotencial (o de utilidad) juega un papel causalen los movimientos a través de los espaciosinformacionales. Este no es el caso según unateoría alternativa: la teoría del “aprendizajedirecto” (Jacobs y Michaels, 2007). La ideabásica de esa teoría es que los cambios que sedan en el aprendizaje están especificados enlos patrones de la energía ambiente, de modoanálogo a como está especificada en ella lapercepción según la teoría de la percepcióndirecta. La información que especifica loscambios del bucle percepción-acción,denominada “información para el apren -dizaje”, se encuentra en las consecuenciasperceptibles de las acciones. Es decir, losmovimientos a través de los espaciosinformacionales no se guían por funcionespotenciales, sino por la información para elaprendizaje. Una exposición más detallada dela teoría del aprendizaje directo se puedeencontrar en Jacobs et al. (2009), y unacomparación del aprendizaje directo y el

aprendizaje por función potencial en Jacobs,Ibáñez-Gijón, Díaz y Travieso (2011). Lasiguiente sección se basa en la teoría deaprendizaje por función potencial. Sinembargo, se pueden formular implicacionessimilares a base de la teoría del aprendizajedirecto (véanse los trabajos citados en dichasección).

4.3. Implicaciones en los métodos de

entrenamiento: segunda ronda

En esta sección supondremos que en elestudio de una tarea dada se ha identificadoun espacio informacional adecuado, se hademostrado que el aprendizaje se puededescribir con trayectorias aproximadamentecontinuas en ese espacio, y se ha identificadola función de utilidad que rige el aprendizaje.En este caso, según la teoría de aprendizajepor función potencial, las condiciones deentrenamiento que dan lugar a una funciónde utilidad más inclinada resultan en unaprendizaje más rápido que aquellas condi -ciones con una función de utilidad menosinclinada. Es decir, optimizar las condicionesde entrenamiento equivale a optimizar lafunción de utilidad.

Manipular la inclinación de una funciónde utilidad no es necesariamente complicado.En la Sección 3.2 vimos, a través de losejemplos de las bolas que colisionaban y delos penaltis, que seleccionando conjuntos deensayos a usar en un entrenamiento se puedemanipular la utilidad de un número limitadode variables informacionales. El mismo tipode manipulación afecta a la inclinación de lasfunciones de utilidad. Por ejemplo, en el casodel tacto dinámico, si seleccionamos objetosque reducen (o aumentan) al máximo lautilidad del momento principal de inercia yde la masa, sin alterar la utilidad del mo -mento estático, entonces aumentaremos (oreduciremos) la inclinación de la función de




utilidad respecto a la función que se observaen la Figura 2.

Consideremos un estudio sobre elaterrizaje en un simulador de vuelo (Huet,Jacobs, Camachon, Missenard, Gray yMontagne, en prensa). Las variables informa -cionales que se pueden usar en esa tareaincluyen la forma óptica de la pista y elllamado ángulo H relativo. Huet et al. (enprensa) definieron (1) un espacio informa -cional que incluye estos dos candidatos y (2)una función de utilidad sobre ese espacio. Ensu Experimento 2 había dos condiciones deentrenamiento. Para una de las condiciones lafunción de utilidad era más alta encima delpunto del espacio que representa la formaóptica de la pista y en la otra condiciónencima del punto que representa el ángulo Hrelativo. Los participantes se movieron haciala variable que era de mayor utilidad en lascondiciones de su entrenamiento. Estosresultados indican que manipulando unafunción de utilidad se puede manipular elproceso de aprendizaje.

Un segundo ejemplo es el Experimento 2de Jacobs et al. (2009), sobre el tactodinámico. Este experimento incluía dosgrupos experimentales, uno de los cualespracticaba con una función de utilidad másinclinada. Ese grupo mostraba másmovimiento a través del espacio informa -cional que el grupo de comparación, lo quees consistente con las predicciones de lateoría del aprendizaje por función potencial.No tenemos constancia de estudios en elámbito del deporte que usen este tipo deanálisis y este tipo de metodología. Sinembargo, los estudios sobre la variabilidad enlas condiciones de entrenamiento se puedeninterpretar usando los conceptos introdu -cidos en la presente sección. Estos estudios ysu relación con el presente trabajo seconsiderarán en la Sección 5.2.

5. Fuera de juego, variabilidad ymétodos adaptativos

Esta última sección del artículo considerauna temática más variada que las otrassecciones. En primer lugar, indicaremos conun ejemplo adicional que el uso de variablesno específicas es una fuente de error entareas con importancia para el deporte, lo querefuerza las evidencias de que la metodologíaaquí presentada puede traer avances para lasciencias del deporte. En segundo lugar,relacionaremos la teoría descrita en elpresente trabajo con los trabajos acerca de lavariabilidad en las condiciones de entrena -miento. En tercer lugar, haremos unamención sobre las aportaciones del presentetrabajo al diseño de métodos de entrena -miento adaptativos.

5.1. El uso de variables no específicas y

estimaciones de fuera de juego

Como apuntamos anteriormente, la teoríade la educación de la atención considera que elajuste a variables informacionales queespecifican propiedades del medio en unasdeterminadas condiciones de entrenamiento esun fenómeno que se da a partir de la práctica.La riqueza del entorno hace que estén adisposición de los observadores un conjuntoamplio de posibles variables informacionales,que no necesariamente especifican lapropiedad relevante que se necesita para unaejecución ajustada. Evidentemente, cuanto másfrecuente sea el uso de variables no específicasen tareas deportivas, y cuanto más importantesean los errores debidos al uso de talesvariables, más relevantes serán los intentos defacilitar la educación de la atención. Lahipótesis del uso de variables no específicas hasido comprobada en diversos trabajos quepermiten su generalización a ámbitos delentrenamiento.




Un ejemplo es el trabajo de Oudejans etal. (2000; cf. Beek et al., 2003; Gómez yBotella, 2005). Este trabajo demostró cómolas estimaciones de fuera de juego realizadaspor expertos jueces de línea en fútbol estánsometidas a errores sistemáticos que novienen dados por la rapidez en el cambio dela mirada desde el pasador al receptor, comohabitualmente son concebidos estos errores,sino por el hecho de que los jueces de líneasuelen situarse más cerca de la línea de laportería que el último defensor. Este últimohecho causa que la posición retinal de losatacantes respecto a los defensores, variableque según Oudejans et al. (2000) es usada porlos jueces de línea, no es específica al fuerade juego. Si se usa la posición retinal de losjugadores, entonces los atacantes situadoslateralmente en el lado contrario al juez delínea pueden ser vistos en fuera de juegoerróneamente, mientras que los atacantessituados lateralmente más cerca del juez delínea que el defensor pueden ser percibidoserróneamente como en posición legal en elmomento del centro. Oudejans et al. (2000)demostraron que este tipo de fallos soncomunes, lo cual es consistente con lahipótesis que los jueces de línea basan susestimaciones en la posición relativa en laretina de los jugadores.

En resumen, Oudejans et al. (2000)mostraron que ciertas ejecuciones se basanen la utilización de una variable informa -cional que no especifica la ejecución óptima.Esto no significa que sea inútil en su uso,sino que mantiene una correlación intermediao, si se quiere, una ejecución media de latarea. Oudejans et al. (2000) observaron 40errores de las 200 situaciones de fuera dejuego que estudiaron.

El uso de la posición retiniana dará lugara más errores cuanto más distancia lateralhaya entre atacantes y defensores. Usando

esta observación, u otras técnicas paramanipular la utilidad de las variables, sepodría entrenar a los jueces de línea ensituaciones en las cuales el uso de la posiciónrelativa de los jugadores en la retina da lugara más o menos errores. La metodologíadescrita en el presente artículo predice queeste tipo de manipulaciones tendrán unefecto sobre el rendimiento de los juecesdespués del entrenamiento. En la siguientesección relacionaremos estas técnicas con elconcepto de variabilidad.

5.2. Variabilidad en las condiciones de

entrenamiento

En los últimos años, la investigación enentrenamiento deportivo está contemplandola introducción de condiciones variables en elentrenamiento como una forma de inducir lamejora en los mismos (Schöllhorn et al.,2006). Sin embargo, hasta el momento hansido pocos los casos en que la introducciónde esa variabilidad está sujeta a restriccionesen función de los objetivos de aprendizaje enel entrenamiento, de forma que en la mayorparte de los casos las variaciones sonintroducidas sin criterios explícitos sobre surango u otras características. ¿Por qué lavariabilidad afecta el entrenamiento? ¿Quétipo de variabilidad es útil y qué tipo devariabilidad no lo es? La teoría descrita en elpresente artículo permite plantear criteriosobjetivos para responder a estas preguntas(cf. Huet et al., en prensa).

En este sentido, una primera observaciónrelevante es que la introducción de variabilidaden las condiciones de entrenamiento afecta lautilidad y la variabilidad de las variablesinformacionales disponibles al observador.Usando el ejemplo de expuesto en la Sección2, si los objetos que se nos acercan tienensiempre el mismo tamaño y la mismavelocidad, entonces tanto la variable como lavariable son especí ficas al tiempo de




contacto. Sin embargo, si se introducevariabilidad en el tamaño real de los objetos,entonces la variable pierde su especificidad, ycon ello parte de su utilidad, mientras laespecificidad de la variable se mantiene.

En la Sección 3.2 hemos visto que lautilidad relativa de las variables informacio -nales disponibles afecta al proceso deaprendizaje. Por lo tanto, podemos formularla hipótesis de que la variabilidad afecta alaprendizaje a través de la utilidad de lasvariables. Esta hipótesis implica criteriossobre cómo ha de introducirse la variabilidad.Por ejemplo, se deduce de ella que la varia -bilidad debería ser tal que redujera la utilidadde aquellas variables informacionales que elentrenador quiere evitar que sean utilizadas.Si, al contrario, la variabilidad reduce lautilidad de aquellas variables informacionalescuyo uso quiere promover el entrenador, éstatendrá un efecto negativo. Si la especificidadde una variable informacional estágarantizada por constricciones globales, queno son fáciles de violar, entonces es pocoprobable que la variabilidad reduzca suutilidad. Aquellas variables informacionalescuya especificad esta garantizada en un rangoamplio de condiciones se les suelendenominar “invariantes” (Gibson, 1979).

Se pueden derivar hipótesis más precisasdel aprendizaje si lo explicamos por medio deuna función de utilidad. Según esta teoría, lavariabilidad afecta al aprendizaje en la medidaen que afecta a la función de utilidad. EnHuet et al. (en prensa) se encuentra unejemplo de cómo la variabilidad afecta a lafunción de utilidad y, posiblemente comoconsecuencia, al aprendizaje. La variabilidadserá beneficiosa si maximiza la inclinación dela función de utilidad. En resumen, cuantomás se sepa sobre el espacio informacionalde una tarea dada, y sobre cuál es la funciónde utilidad, mejores serán las predicciones de

los efectos de la variabilidad sobre el entrena -miento. Del mismo modo, algunos de losestudios que demuestran un efectobeneficioso de la variabilidad se puedeninterpretar como apoyo experimental para lateoría expuesta en este artículo.

5.3. Métodos adaptativos

De lo tratado hasta este punto podemosdeducir que la rapidez del proceso deeducación de la atención depende de lascircunstancias del entrenamiento. En laSección 3.2 hemos visto evidencia de quedicho proceso se produce más rápido si sereduce la utilidad de la variable no específicainicialmente usada. Ahora bien, la ejecucióninicial de diferentes participantes se ajusta adiferentes variables informacionales (e.g.,Jacobs et al., 2001), lo que significa que paraobtener un entrenamiento eficiente, se tieneque reducir la utilidad de diferentes variablesinformacionales para diferentes participantes.Además, como los participantes cambian enel uso de variables informacionales durante elentrenamiento, lo anterior implica que lo máseficaz podría ser un entrenamientoadaptativo, en el cuál se analiza online quévariable informacional usa un observadorpara adaptar las condiciones deentrenamiento a ello de manera continua.Obsérvese que este tipo de entrenamientorequiere poder analizar qué variables sonusadas y poder adaptar las condicionesdurante el entrenamiento. Por ello, talentrenamiento será factible sobre todo paraentrenamientos controlados por ordenadoren entornos de realidad virtual.

6. Conclusiones

El objetivo del presente trabajo esdescribir nuestra visión del enfoqueneogibsoniano e indicar las implicaciones delenfoque para el diseño de programas de


entrenamiento. El punto de partida delenfoque neogibsoniano (y de otros enfoquesecológicos) es el reconocimiento de lariqueza de la información en el nichoecológico. Con este reconocimiento, elaprendizaje se ve como un proceso deaprender a usar la información ya disponible,y no como un proceso de aprender aenriquecer estímulos empobrecidos que sonnecesariamente ambiguos. De ahí se derivantres procesos de aprendizaje: la educación dela intención, la educación de la atención, y lacalibración. De estos tres procesos, elpresente trabajo se ha centrado en laeducación de la atención. Este proceso se hadescrito como un movimiento continuo enun espacio informacional y se hanconsiderado dos maneras de entender estosmovimientos: el aprendizaje por función



potencial y el aprendizaje directo.La aportación principal del enfoque

neogibsoniano al ámbito del estudio deldeporte reside en su capacidad de describirlas variables informacionales disponibles paradeterminadas tareas y, asociado a ello, lametodología para determinar el uso de talesvariables. En segundo lugar, comparando lasvariables que se usan antes y después de unentrenamiento, o durante un entrenamiento,esta misma metodología permite mejorarnuestro conocimiento de la parte delaprendizaje que se denomina la educación dela atención. En tercer lugar, tal y comohemos visto en las Secciones 3.2 y 4.3, unconocimiento del proceso de la educación dela atención permite diseñar las condicionesde entrenamiento que facilitan la mejora en elrendimiento deportivo.

EL ENFOQUE NEOGIBSONIANO COMO MARCO CONCEPTUAL Y METODOLOGICO PARA EL DISENODE PROGRAMAS DE ENTRENAMIENTO DEPORTIVO

PALABRAS CLAVE: Aprendizaje perceptivo-motor, Aprendizaje directo, Programas de entrenamiento, Variabilidad.RESUMEN: Según el enfoque neogibsoniano, el aprendizaje perceptivo y perceptivo-motor es un proceso que consiste enmejorar la detección y el uso de la abundante información que existe en el ambiente. Ésta afirmación es el punto de partidade un marco conceptual y metodológico para el análisis del aprendizaje que incluye los conceptos de educación de laatención y calibración y, más recientemente, las nociones de espacio informacional, del aprendizaje por función potencial ydel aprendizaje directo. En este artículo se introduce el enfoque neogibsoniano y se describen las implicaciones de dichoenfoque en el diseño de programas de entrenamiento. En particular, se plantea una explicación de por qué la introducciónde variabilidad en el entrenamiento facilita la mejora en el rendimiento deportivo, y propuestas concretas de cómo ha deintroducirse tal variabilidad para que sea beneficiosa.

A PERSPECTIVA NEOGIBSONIANA COMO MARCO CONCEPTUAL E METODOLOGICO PARA O

DESENHO DE PROGRAMAS DE TREINO DESPORTIVO

PALAVRAS-CHAVE: Aprendizagem perceptivo-motora, Aprendizagem directa, Programas de treino, Variabilidade.RESUMO: A abordagem neogibsoniana defende que os processos de aprendizagem perceptivo e perceptivo-motoraconsistem em melhorar a detecção e o uso da informação abundante que existe no ambiente da tarefa. Esta afirmação é oponto de partida para um enquadramento conceptual e metodológico usado para a análise da aprendizagem. Oenquadramento conceptual inclui os conceitos de educação da atenção e calibração e, mais recentemente, os deaprendizagem directa e baseada em função potencial. O presente artigo introduz a abordagem neogibsoniana e descreve asimplicações dessa abordagem para o design de programas de treino. Em particular, o artigo apresenta uma explicação paraos efeitos benéficos da variabilidade nos métodos práticos, e considera a forma pela qual a variabilidade deve serintroduzida de modo a que produza efeitos benéficos.


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El enfoque neogibsoniano como marco conceptual y ... · diseño de programas de entrenamiento deportivo 1 Jorge Ibáñez-Gijón *, David Travieso * y David M. Jacobs * ... Imagínense

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