FULL TEXT - Antropomotoryka

NR 27
Odwrócenie odruchu – zjawisko pouczające
ANTROPOMOTORYK A
2004
ODWRÓCENIE ODRUCHU – ZJAWISKO POUCZAJ¥CE
REFLEX REVERSAL – AN INSTRUCTIVE PHENOMENON
Wac³aw Petryñski*
* dr, Górnośląska Wyższa Szkoła Handlowa, Katowice, ul. Harcerzy Września 3
Zna proporcj¹, mocium panie!
Aleksander hr. Fredro
Słowa kluczowe: behawioryzm, kognitywizm, teorie uczenia się czynności czucioworuchowych, teoria chaosu, równanie logistyczne, drzewo figowe
Key words: behaviourism, cognitivity, sensory-motor learning theories, theory of chaos,
logistic equation, Feigenbaum
-
-
-
-
-
STRESZCZENIE • SUMMARY
Za punkt wyjścia przyjęto w niniejszej pracy zjawisko odwrócenia odruchu, ale zamiast jego analizy z pozycji
behawiorystycznych, zaproponowano próbę skonstruowania hipotetycznego mechanizmu tworzenia się
wzorców czuciowo-ruchowych wskutek procesu nazwanego sytuacyjnym zróżnicowaniem odruchu. Przyjęto założenie, że behawioryzm jako filozofia badawcza jest już w znacznym stopniu wyjałowiony i rozwiązań
problemów stojących przed współczesną kulturą fizyczną należy poszukiwać również w innych prądach
intelektualnych. Jednym z nich może być psychologia poznawcza (kognitywizm), zajmująca się wewnętrznymi procesami sterowania ruchami, których nie można badać analizując jedynie związki bodziec-reakcja.
Wykorzystano założenie Bernsztejna sprowadzające uczenie się ruchów do procesu redukcji stopni swobody, jednakże przeanalizowano możliwe mechanizmy uprzedniego wzrostu liczby owych stopni (głównie
wskutek sytuacyjnego zróżnicowania odruchu), które można utożsamić z prostymi wzorcami czuciowo-ruchowymi określonymi jako nawyki podstawowe, a także z atraktorami w ujęciu teorii chaosu deterministycznego. W tym celu, wykorzystując opis typowego rozwoju osobniczego, do scharakteryzowania wzrostu
liczby stopni swobody zastosowano znane w teorii chaosu deterministycznego równanie logistyczne oraz
wykres bifurkacji zwany „drzewem figowym”. Następnie wykorzystano model Bernsztejna, postrzegający
uczenie się jako redukcję stopni swobody, czyli odrzucanie nawyków podstawowych nieprzydatnych do
budowania określonej, złożonej czynności czuciowo-ruchowej. Taki proces kształtowania złożonej czynności czuciowo-ruchowej określono mianem „wstępującego” – od najbardziej prymitywnych odruchów, poprzez ich różnicowanie aż do odrzucenia niepotrzebnych nawyków podstawowych i utworzenia w ten sposób celowej, użytecznej czynności czuciowo-ruchowej. Wyrażono przypuszczenie, że mechanizm „wstępujący” może być podstawą pojawiającego się w wieku ok. 5 lat tzw. pierwszego apogeum motoryczności.
Inny mechanizm mógłby polegać na celowym budowaniu określonej czynności czuciowo-ruchowej poprzez złożenie jej z już opanowanych nawyków podstawowych, a następnie automatyzacji powstałego w ten
sposób wzorca czuciowo-ruchowego; taki proces, określony jako „zstępujący” (od wyobrażenia sobie pożądanej czynności czuciowo-ruchowej poprzez praktyczne zbudowanie jej z nawyków podstawowych i scalenie poprzez automatyzację), mógłby być odpowiedzialny za tzw. drugie apogeum motoryczności w rozwoju
osobniczym człowieka, obserwowane około 12-13 roku życia. Przyjęcie wstępującego i zstępującego mechanizmu kształtowania czynności czuciowo-ruchowych zgadza się z obserwowanym przez psychologów
osobniczym rozwojem schematów poznawczych oraz inteligencji płynnej i inteligencji skrystalizowanej.
Ustalenie optymalnej dla danej czynności liczby stopni swobody (nawyków podstawowych) można by opisać prawem Yerkesa-Dodsona.
– 83 –
Wacław Petryński
Wykorzystując przedstawiony model kształtowania czynności czuciowo-ruchowych i przyjmując redukcję stopni swobody jako kryterium różnicujące procesy uczenia się ruchów i sterowania ruchami, zaproponowano modyfikację podanego przez Hossnera i Künzella podziału teorii uczenia się ruchów.
As a starting point for the discussion presented in this paper there has been taken the reflex reversal phenomenon, but instead of behaviourism, searching only for stimulus-reaction connections, as a basis for analysis of
this phenomenon has been adopted cognitivity, allowing for construction of hypothetical mechanisms of creation
of sensory-motor patterns. One of their possible mechanisms could be situational reflex diversification, being
a more general model than reflex reversal. It has been assumed that behaviourism is already to great extent
impoverished and scientists should search for solutions of contemporary motor science problems also in other
intellectual trends. One of them could be cognitive psychology (cognitivity), dealing with internal processes of
motor control, which cannot be investigated by analyzing only the stimulus-response associations. Use was
made of the Bernstein’s assumption, which identifies the learning process with decreasing of freedom degrees.
However, there was also presented possible mechanisms of pre-increasing the number of freedom degrees,
mainly due to situational reflex diversification. The freedom degrees could be here identified with simple sensorymotor patterns termed “basic skills” or with attractors in theory of chaos approach. The multiplication of such
freedom degrees can be described by means of logistic equation and depicted by bifurcation diagram called
“Feigenbaum”, known in the theory of deterministic chaos. Then, perceiving the learning as decreasing the number of freedom degrees, the process has been identified with rejection of basic skills useless for building a given
complex sensory-motor capability. Such a process of formation of a complex sensory-motor capability has been
termed “ascending” – from most primitive reflexes, through their situational diversification, to rejection of unnecessary basic skills and construction of a voluntary and useful sensory-motor capability. It has been supposed that
the “ascending” mechanism can be responsible for so called „first motor apogee” at the age of about 5. Another
hypothetical mechanism could consist in building of a given sensory-motor capability with use of already mastered basic skills, and then automation of the resulting structure, or sensory-motor pattern. Such a mechanism,
determined as “descending” (from imagining a desirable sensory-motor capability, through its practical construction of basic skills to “melting” by automation), can be regarded as responsible for so called “second motor
apogee”, observed at the age of about 12-13.
Adoption of the ascending and descending mechanisms forming a sensory-motor capability remains in good
keeping with ontogenetic development of cognitive schemes, as well as of “liquid” and “crystallized” intelligence, known in psychology. Number of degrees of freedom (basic skills), optimal for a given sensory-motor capability, can be described with Yerkes-Dodson Law.
Using the presented model of formation of sensory-motor capabilities, and accepting the reduction of freedom degrees as a criterion differentiating the processes of learning and controlling the movements, it was
proposed the modification of the classification of motor learning theories suggested by Hossner and Künzell.
przeniesienia, odpowiedź jest zupełnie inna. Łapa zgina się ku górze w stawie biodrowym i kolanowym,
wskutek czego w fazie przenoszenia łapa przemieszcza się powyżej swego zwykłego toru.
Te zmiany odruchu, odwracające jego skutek od
prostowania do zginania (lub na odwrót) zależą od
tego, w którym momencie cyklu kroczenia pojawia się
bodziec, określono mianem „odwrócenia odruchu”
(reflex reversal; Forssberg, Grillner & Rossignol, 1975).
Stawia to pod znakiem zapytania nasze zwykłe rozumienie odruchu, określanego powszechnie jako automatyczna, stereotypowa, nieunikniona odpowiedź na
określony bodziec. W tym przypadku ten sam bodziec
wywołuje dwie różne odpowiedzi.
-
-
-
-
-
Wprowadzenie
Oprócz różnych klas działań odruchowych (...), które
mogą współkształtować pierwotnie zaprogramowany
ruch (...), na zachowanie ruchowe oddziałują również
w zupełnie odmienny sposób modyfikacje odruchów
należące do innej klasy. Niektóre doświadczenia ukazują, jak czynności odruchowe są połączone z programowym sterowaniem w trybie otwartej pętli. Kiedy kot
idzie po taśmociągu, prowadzący doświadczenie stosuje lekki bodziec dotykowy na górną powierzchnię
łapy. Bodziec ten wywołuje inny skutek w zależności
od tego, w jakim położeniu w cyklu kroczenia zostaje
zastosowany. Jeżeli pojawia się wtedy, gdy kot właśnie
postawił łapę na powierzchni i ma ją obciążyć, odpowiedzią jest lekkie wyprostowanie łapy, jak gdyby miała ona przenieść większy ciężar. Opóźnienie tej odpowiedzi wynosi około 30 do 50 ms. Jest ona bez wątpienia nieświadoma i automatyczna. Jeżeli jednak ten sam
bodziec zostaje zastosowany wtedy, gdy kot właśnie
podniósł łapę z powierzchni przygotowując się do jej
Ten przydługi cytat pochodzi z książki Richarda
Schmidta „Motor Learning & Performance. From Principles to Practice” [1]. Wynika z niego wniosek, że
chociaż odruch (reflex) jest stereotypową odpowiedzią ściśle przyporządkowaną określonemu bodźcowi, to jednak możliwa jest jego modyfikacja (co za-
– 84 –
Odwrócenie odruchu – zjawisko pouczające
ciera nieco różnicę między odruchem a nawykiem).
Ponadto, choć nazwa zjawiska oraz jego opis pozwalają wysnuć wniosek, że ma ono tylko dwa możliwe stany (albo-albo), to jednak Schmidt nie wypowiada tego wyraźnie. Co więcej, w swoim kolejnym
dziele Schmidt [2] zamieszcza następującą definicję
tego zjawiska:
Zjawisko odwrócenia odruchu (reflex reversal phenomenon) – swoisty przypadek czynności odruchowej,
obejmującej różne odpowiedzi na bodziec dotykowy
w zależności od fazy ruchu, w której pojawia się bodziec.
Nie ma tu więc mowy tylko o dwóch fazach;
Schmidt nie pisze też, czy w ten sposób zachowuje
się kot natychmiast po urodzeniu, czy też owo odwrócenie odruchu pojawia się dopiero w późniejszym okresie jego życia, wskutek nabycia pewnego
doświadczenia. Można więc założyć, że między jednym a drugim odruchem alternatywnym może istnieć wiele zjawisk pośrednich. Spróbujmy przeanalizować konsekwencje takiego założenia.
-
-
-
-
-
Sytuacyjne zróżnicowanie odruchu
i skutki tego procesu
Pierwsza konsekwencja pojawia się w sferze nazewnictwa. Jeżeli istnieje pewna rozmaitość zjawisk
między zginaniem i prostowaniem łapy kota w opisanych sytuacjach, wówczas sam odruch oraz jego
odwrotna postać musiałyby być skrajnymi przypadkami zjawiska, które należałoby określić mianem
sytuacyjnego zr
óżnicowania odruchu (reflex situzróżnicowania
ational diversification). Niewykluczone – jak to jest
w przypadku zjawiska opisanego powyżej – że nie
są potrzebne żadne formy pośrednie zachowania
ruchowego, więc utrwalone zostają jedynie postacie skrajne, a sterowanie nimi pozostaje na niższych
piętrach ośrodkowego układu nerwowego [3], czyli
óceniem
rzeczywiście mamy do czynienia z odwr
odwróceniem
odruchu jako ze szczególnym przypadkiem sytuacyjnego zróżnicowania odruchu. Nie oznacza to jednak, że sam proces różnicowania zawsze musi prowadzić do ukształtowania jedynie dwóch skrajnych
stanów.
Sam Schmidt być może nie przeoczył tej możliwości, lecz... nie mógł dokonać podobnej analizy!
Jego teoria schematu jest bowiem z gruntu behawiorystyczna, a behawioryzm z definicji zajmuje się
jedynie tym, co da się zmierzyć, zważyć i policzyć.
Jeżeli stany pośrednie w sytuacyjnym zróżnicowaniu odruchu nie utrwaliły się i nie przejawiają się w
postaci określonego zachowania ruchowego, to
według poglądów behawiorystów po prostu ich nie
ma. Wyraźnie stwierdza to jeden z najwybitniejszych
przedstawicieli tego nurtu, Edward C. Tolman [4]:
Motywy, które prowadzą do dominacji behawioryzmu, są proste: zachowanie jest wszystkim, co rzeczywiście można zaobserwować u innych ludzi i zwierząt. Do ukrytej psychiki innego organizmu (jeśli ten w
ogóle ją posiada) nigdy nie udaje się dotrzeć.
Na pierwszy rzut oka argument taki wydaje się
nie do odparcia, ale gdyby matematycy w ten sposób traktowali matematykę, to do dziś nie wyszlibyśmy poza poziom tabliczki mnożenia. Pouczające
przykłady możemy też znaleźć w dziejach współczesnej fizyki. Około połowy XIX wieku na spójnym,
newtonowskim modelu tej dziedziny nauki zaczęły
pojawiać się brzydkie rysy. By zatem móc zrozumieć
świat, musiały powstać koncepcje wykraczające
poza to, co przy ówczesnym stanie wiedzy dało się
zmierzyć, zważyć i policzyć – czyli koncepcje nie do
przyjęcia w ortodoksyjnie fenomenologicznym nurcie myślenia, który w naukach o kulturze fizycznej
stanowi podstawę behawioryzmu. Max Planck [5]
zaproponował nie wynikającą z żadnych do tamtej
pory znanych zasad koncepcję porcjowania energii, czyli teorię kwantów; Niels Bohr [5] – sprzeczny
z mechaniką Newtona i Maxwella postulat, że krążący po orbicie atomu elektron nie promieniuje
energii; Erwin Schrödinger [5] wyprowadził „z sufitu” równanie falowe opisujące zachowanie się cząstki elementarnej; książę Louis de Broglie [5] – wynikającą z założeń Alberta Einsteina [5] falową koncepcję materii. Wszyscy oni są dziś w dziejach fizyki
postaciami pomnikowymi, laureatami Nagrody Nobla, a ich pozornie bezsensowne intelektualne harce znacznie później pozwoliły zbudować reaktor
jądrowy, mikroskop elektronowy, procesor, nadprzewodniki i parę innych podobnych drobiazgów. Każdy z nich stworzył w nauce hipotetyczną strukturę,
której istnienia nie można było wówczas potwierdzić za pomocą obserwacji fizycznych, a więc z
punktu widzenia ortodoksyjnego behawioryzmu nie
mogącą być przedmiotem badań naukowych. A jednak właśnie owe abstrakcyjne spekulacje intelektualne, nierzadko wręcz sprzeczne z postrzeganym
wówczas obrazem rzeczywistości, wyniosły fizykę na
poziom, o jakim uczeni badający sterowanie ruchami człowieka mogą jedynie marzyć. Przytoczmy
następujący cytat z podręcznika fizyki kwantowej [5]:
– 85 –
Tak się złożyło, że ważne odkrycia w matematyce,
które potem okazały się jakby „zrobione na zamówienie” mechaniki kwantowej, zostały dokonane w tym
Wacław Petryński
samym mniej więcej czasie, w którym odkryto mechanikę kwantową. David Hilbert z uniwersytetu w Getyndze odegrał centralną rolę w tych odkryciach i nieskończenie wymiarowa przestrzeń wektorowa, która
stanowi właściwy aparat mechaniki kwantowej, nazywa się na jego cześć przestrzenią Hilberta. Swoją teo
teo-rię przestrzeni liniowych Hilbert stworzył bynajmniej
nie w celu bezpośr
ednich zastosowań fizycznych
bezpośrednich
(podkr. moje – WP), ale odkrycie mechaniki kwantowej w naturalny sposób stymulowało dalsze badania
matematyczne zagadnień narzuconych prze zastosowania fizyczne. Wzajemny wpływ na siebie matematyków
i fizyków był wyjątkowo silny w owym okresie [5].
-
-
-
-
-
Nie ulega wątpliwości, że na pewnym etapie
rozwoju nauk o kulturze fizycznej – a także nauk
pokrewnych – behawioryzm pełnił bardzo pożyteczną rolę: wprowadzał uporządkowaną metodologię
oraz dyscyplinę myślenia i wnioskowania. Do dziś
pozostaje zresztą najbardziej wpływowym podejściem psychologicznym do zagadnień kształcenia [6]
– zapewne nie dzięki swojej płodności, ale wskutek
trudności, na jakie napotykają badacze pragnący
wykorzystać inne paradygmaty badawcze. Jednakże dzięki niemu można było dotrzeć do granic, poza
którymi behawiorystyczny styl myślenia nie umożliwia już sprawnego rozwiązywania problemów naukowych. Zauważmy, że Louis de Broglie [5] przedstawił swoją „księżycową” naówczas koncepcję falowej natury materii w 1924 roku, a dopiero w 1927
roku doświadczalnie potwierdził tę hipotezę Clinton Davisson (za co w 10 lat później otrzymał Nagrodę Nobla) wraz z Lesterem Germerem [5]. Dlatego uważam, że – z pełnym szacunkiem dla dokonań behawioryzmu – jeśli dziś kurczowo będziemy
trzymać się niewzruszonych zasad tego nurtu myślenia, to będzie on w stanie przydać naukom o kulturze fizycznej jedynie pewnej gracji, przy czym określenie to wywodziłbym od rzeczownika „grat”. Dziś
coraz wyraźniejsza staje się więc konieczność wyjścia poza czysto behawiorystyczne liczenie pompek
i przysiadów, w dziedzinę „księżycowych” niekiedy
hipotez; niegdyś taka właśnie metodologia pobudziła
fantastyczny wręcz rozwój fizyki. Warto w tym miejscu przytoczyć cytat z pracy Hossnera i Künzella [7]:
Podstawą panującego w I połowie XX wieku behawioryzmu było przeświadczenie, że takie założenia
(o istnieniu wewnętrznego mechanizmu sterującego
lub bezpośredniego sprzężenia bodziec-działanie – WP)
opierają się jedynie na przypuszczeniach i dlatego nie
są dozwolone z naukowego punktu widzenia. Zamiast
tego rozważano jedynie obserwowalne z zewnątrz
powiązania, a ewentualne aspekty poznawcze przesuwano do bliżej nieokreślonej „czarnej skrzynki”. Druga połowa XX wieku przyjęła dokładnie przeciwne za-
łożenie: że zachowania ludzi można zrozumieć jedynie wtedy, gdy tworzone teorie będą uwzględniały również wewnętrzne procesy sterowania ruchami w sferze poznawczej.
Odwołanie się do „sfery poznawczej” jednoznacznie określa nowy nurt badawczy – psycholo
psycholo-gię poznawczą
poznawczą,, czyli k ognitywizm
ognitywizm. Do takich „wewnętrznych procesów sterowania ruchami” należy
hipotetyczny proces sytuacyjnego zróżnicowania
odruchu, przebiegający wraz z rozwojem osobniczym. Jean Piaget [8, 9, 10] wyróżnia cztery etapy
rozwojowe schematów poznawczych. W pierwszym
(czuciowo-ruchowym), trwającym od urodzenia do
ukończenia drugiego roku życia, kształtują się czynności ruchowe nie mające przedstawień myślowych.
W drugim (przedoperacyjnym), trwającym od ukończenia drugiego do szóstego-siódmego roku życia,
dziecko uczy się myślowych przedstawień schematów czuciowo-ruchowych i może sobie wyobrazić
przebieg działania w myśli, bez wykonywania go.
Do około jedenastego roku życia trwa stadium trzecie, operacji konkretnych, czyli myślenia opartego
jedynie na pojęciach rzeczywistych. Wreszcie czwarte stadium operacji formalnych, rozpoczynające się
po jedenastym roku życia, obejmuje tworzenie i wykorzystywanie pojęć abstrakcyjnych. Obrazowy opis
tego procesu zamieścili także w swojej pracy Hossner i Künzell [7]. U Meinela i Schnabla [11] można
znaleźć szczegółowy opis rozwoju sfery ruchów człowieka w wieku noworodka (1-3 miesiąc życia), niemowlęcym (4-12 miesiąc życia), młodszym dziecięcym (1-3 rok życia), przedszkolnym (3-7 rok życia),
wczesnym szkolnym (7-10 rok życia), późniejszym
wieku szkolnym (10-13 rok życia), okresie pokwitania (13-15 rok życia), okresie młodzieńczym (15-19
rok życia), okresach dojrzałości: wczesnej (20-30 rok
życia), średniej (30-50 rok życia), późniejszej (50-70
rok życia) i późnej (po 70 roku życia).
Na podstawie literatury [9, 7, 11, 12] można zatem przyjąć założenie, że pierwotnym czynnikiem
rozwoju i nabywania nowych wzorców ruchowych
jest rozziew między potrzebami postrzeganymi przez
osobnika a opanowanymi przezeń umiejętnościami umożliwiającymi zaspokojenie tych potrzeb. Tuż
po urodzeniu jest on wyposażony w kilka najbardziej podstawowych odruchów, np. oddychania
i ssania. Początkowo jego możliwości odbierania
bodźców ze środowiska są niewielkie i nie dostrzega on sytuacji wymagających wykorzystania innych
wzorców zachowania czuciowo-ruchowego. Później
zaczyna dostrzegać więcej, czyli rośnie jego rozdzielczość uwagi (attention resolution).. Kiedy dostrzeganiu zaczyna towarzyszyć zrozumienie, rodzi się
– 86 –
-
-
-
-
-
Odwrócenie odruchu – zjawisko pouczające
po
strzeganie; zdolność rozróżniania przedmiotów
postrzeganie;
i procesów postrzeganych można określić nazwą
rozdzielczość postrzegania (perception resolution)..
Jeszcze wolniej rozwija się umiejętność wykonania
niezbędnej w danej sytuacji odpowiedzi czucioworuchowej; subtelność takiej odpowiedzi jest okreonania (performanślona przez rozdzielczość wyk
wykonania
ce resolution) [13].. Przyjmijmy, że powodem danej
czynności ruchowej jest różnica między stanem pożądanym a stanem rzeczywistym, które tradycyjnie
za Bernsztejnem określa się odpowiednio jako Sollwert i Istwert; czynność taka przebiega w krótkim
przedziale czasu. Natomiast powodem sytuacyjnego różnicowania odruchu jest rozziew między rozdzielczością postrzegania a rozdzielczością wykonania i proces ten przebiega w długim okresie czasu.
Oznaczmy symbolem So liczbę wzorców czuciowo-ruchowych opanowanych przez człowieka, natomiast symbolem Sp liczbę wszystkich postrzeganych przezeń wzorców czuciowo-ruchowych, których opanowanie byłoby w jego mniemaniu celoes
zakres
we. Określmy stosunek So /Sp jako względny zakr
stosowalności (relative scope of applicability). Początkowo jego wartość jest duża, czyli liczba So jest zbliżona do Sp. Jednakże zdolności postrzegania szybko rosną, znacznie wyprzedzając możliwości czuciowo-ruchowe, więc wartość Sp rośnie znacznie szybciej niż wartość So; w rezultacie maleje wartość
stosunku So /Sp. Innymi słowy, rozwój rozdzielczości
uwagi [13] oraz możliwości postrzegania umożliwiają danej osobie dostrzeganie coraz drobniejszych
składników rzeczywistości, wymagających wykonywania nowych, coraz bardziej swoistych czynności
czuciowo-ruchowych, których jednak nie jest jeszcze w stanie wykonać z powodu braku niezbędnych
nawyków. W ten sposób względny zakres stosowalności danego wzorca zachowania czuciowo-ruchowego maleje. Powstaje zatem pewna nierównowaga lub „twórcze napięcie” między możliwościami
postrzegania i wykonania. Załóżmy, że kiedy wartość So /Sp opada poniżej pewnego progu – nazwijogiem stosowalności (applicability thremy go pr
progiem
shold) – powstałe napięcie powoduje wytworzenie
nowego wzorca zachowania czuciowo-ruchowego.
Jednym z możliwych mechanizmów takiego zjawióżnicowanie odruchu
ska jest sytuacyjne zr
zróżnicowanie
odruchu. Jeśli
taki prosty wzorzec czuciowo-ruchowy zostaje
zautomatyzowany i utrwalony, staje się nawykiem
[14]; nazwijmy go nawykiem podstawowym (basic
skill).
Zauważmy, że proces rozwoju zdolności postrzegania ma charakter dynamiczny i jest zwykle ukierunkowany. W miarę wzrostu tej zdolności rośnie
wartość Sp, co więcej, postrzeganie staje się coraz
bardziej swoiste. Na przykład w tym, co laik widzi
jako „ładny obrazek”, wytrawny krytyk sztuki dostrzega fakturę, barwę, technikę malowania, wreszcie
treść, jawną i ukrytą (aluzje, przenośnie itp.). Zaczyna się zatem od spostrzegania
spostrzegania, czyli odbioru bodźców ze środowiska na poziomie pierwszego układu
sygnałów (doznań czysto zmysłowych), a następnie
przypisywaniu im określonych znaczeń abstrakcyjnych – przejście do drugiego układu sygnałów [15],
czyli postrzegania
postrzegania, coraz bardziej swoistego.
Sytuacyjne zróżnicowanie odruchu nie jest jedynym mechanizmem odpowiedzialnym za zwiększanie liczby wzorców zachowań ruchowych. Jeżeli niezbędne działanie nazbyt różni się od już istniejących odruchów i nawyków, niezbędne staje się
utworzenie całkowicie nowego wzorca. W takim
przypadku źródłem twórczego napięcia jest brak
odpowiedniego wzorca czuciowo-ruchowego.
Może się to dokonać metodą prób i błędów [16].
Hossner i Künzell [7] określają ten proces jako „miotanie się”. Nowy wzorzec może też być wynikiem
przemyśleń, utworzenia modelu umysłowego jakiejś
czynności, a następnie wypróbowania go w praktyce i zautomatyzowania, czyli przekazania sterowania tym nawykiem na niższe piętra ośrodkowego
układu nerwowego [3]. Jednakże „budulcem” tego
nowego wzorca są już opanowane nawyki podstawowe – choćby przybierające formę „miotania się”
– ich bogactwo ułatwia zatem zbudowanie tegoż
wzorca. Niemniej przedstawiona powyżej analiza
ukazuje dwa możliwe mechanizmy kształtowania
nawyków czuciowo-ruchowych, również podstawowych: „wstępujący” („ascending”), polegający na
sytuacyjnym zróżnicowaniu odruchu, oraz „zstępujący” („descending”),, polegający na automatyzacji
złożonych, zamierzonych czynności czuciowo-ruchowych (voluntary sensory-motor performance).
Bez względu na naturę mechanizmu tworzenia
nowych wzorców czuciowo-ruchowych, prowadzi
on do utworzenia nowych nawyków podstawowych, stanowiących „cegiełki” niezbędne do budowy umiejętności czuciowo-ruchowych (sensorymotor capability). Kiedy zatem u danej osoby rozziew między możliwościami postrzegania i wykonania przekracza pewien próg, wymaga utworzenia
nowej jednostki zachowania ruchowego (nawyku
podstawowego, nawyku lub umiejętności czucioworuchowej) albo wskutek sytuacyjnego zróżnicowania już istniejącego odruchu, albo wskutek ukształtowania zupełnie nowej umiejętności czuciowo-ruchowej.
Przyjęcie hipotezy progu stosowalności jako ważnego czynnika prowadzącego do utworzenia nowego wzorca czuciowo-ruchowego umożliwia wyko-
– 87 –
Wacław Petryński
rzystanie powszechnie znanego w teorii chaosu równania logistycznego [17, 18] do oceny – przynajmniej jakościowej – dynamiki procesu różnicowania odruchów. Już w 1845 roku belgijski matematyk Pierre François Verhulst [18] przedstawił pozornie proste równanie opisujące szybkość wzrostu
populacji w zależności od największej (N) i bieżącej
(Pn) populacji w danym środowisku. Znane jest ono
w matematyce pod nazwą r ównania logistycznego i ma następującą postać:
pn+1 = rpn(1-pn)
-
-
-
-
-
gdzie:
r
– stała opisująca dynamikę wzrostu populacji,
pn – stosunek bieżącej populacji do populacji
maksymalnej w czasie t = t0,
pn+1 – stosunek bieżącej populacji do populacji
maksymalnej w czasie t = t0 + 1.
Wielkość pn została zdefiniowana jako stosunek
Pn/N w czasie t = t0, natomiast wielkość pn+1 – jako
podobny stosunek w czasie t = t0+1. Mimo pozornej prostoty równania tego nie udawało się rozwiązać aż do lat siedemdziesiątych XX wieku. Dopiero
wtedy amerykański fizyk Mitchell Feigenbaum [17,
18] przeprowadził za pomocą komputera odpowiednie obliczenia wyjaśniające istotę zależności wyrażonej równaniem logistycznym. Graficzne przedstawienie tej zależności, czyli tzw. diagram bifurkacji,
nazwano – na cześć twórcy – „drzewem figowym”
(słowo „Feigenbaum” oznacza w języku niemieckim
„drzewo figowe”).
Przed dalszymi analizami zwróćmy się na chwilę
ku historii. W starożytnej Grecji znany był tzw. paradoks Achillesa, autorstwa Zenona z Elei, głoszący,
że ów szybkonogi wojownik nigdy nie będzie w stanie dogonić żółwia. Kiedy bowiem pokona odległość
dzielącą go od gada, ten przesunie się dalej. Kiedy
Achilles pokona i ten odcinek, żółw znowu przemieści się dalej – i w ten sposób szybkonogi heros nigdy
nie dogoni powolnego gada [19].
Błąd rozumowania, będący powodem tego paradoksu, wynikał stąd, że starożytni Grecy nie potrafili sobie wyobrazić, iż nieskończony ciąg składników może dawać skończoną sumę. By przełamać
tę barierę umysłową trzeba było czekać aż do XVII
wieku, kiedy to Gottfried Leibniz i Izaak Newton
stworzyli rachunek różniczkowy [20]. Z podobną
sytuacją mamy do czynienia w przypadku równania logistycznego. Kiedy stała r osiąga określoną
wartość, daje ono wynik chaotyczny. Innymi słowy,
regularna przyczyna prowadzi do nieregularnego
skutku [17], czyli przejście ze świata przewidywal-
nego do sfery chaosu deterministycznego
deterministycznego. Pojęcie
to oznacza, że można znać stan początkowy układu, wszelkie prawa rządzące jego przekształceniami, a mimo to nie jest możliwe przewidzenie stanu
końcowego [18]. Bardzo niewielkie, niemierzalne
zmiany sygnału wejściowego mogą bowiem spowodować ogromne zmiany wyniku. Ujmując rzecz obrazowo, liczba możliwych rozwiązań dąży wówczas
do nieskończoności, czyli wszystko staje się możliwe, a więc niczego nie można przewidzieć. Chaos
jest zatem deterministyczny, ale nieprzewidywalny,
co na pierwszy rzut oka może się wydać absurdem
przypominającym nieco paradoks Achillesa i żółwia.
Teoria chaosu wyrosła z założenia, że możliwe jest
uzyskanie zupełnie przypadkowego wyniku wskutek regularnych przekształceń, ale także umożliwia
odnalezienie pewnego porządku w tym, co wydaje
się danymi zupełnie przypadkowymi [21].
Wróćmy teraz do drzewa figowego. Jego wygląd
(ryc. 1) nie wynika z niestaranności kreślenia, lecz
jest wynikiem zasady tworzenia. Nie jest to mianowicie wykres ciągły, lecz składa się z pojedynczych
punktów, których współrzędne oblicza się dla poszczególnych wartości stałej r. Punkty te odpowiadają atraktorom, do których wskutek dynamicznych
procesów przebiegających w badanym układzie „są
przyciągane” wartości obserwowanych czynników.
Zauważmy, że dopóki parametr r – charakteryzujący dynamikę wzrostu populacji – nie osiągnie wartości 3,0, w układzie istnieje jeden atraktor, czyli uzyskane wyniki dążą do jednej tylko wartości. Przy r =
3,0 wykres rozwidla się (następuje bifurkacja) i dla
nieco większych wartości zmiennej r mamy do czynienia z dwoma atraktorami; uzyskane wyniki zaczynają więc dążyć do dwóch różnych wartości. W
miarę wzrostu wartości r proces rozdwajania się
wykresu następuje coraz szybciej i przy wartości
r=3,85 istnieje już nieskończenie wiele gałęzi, czyli
nieskończenie wiele atraktorów, do których dążą
wyniki. Oznacza to, że wprawdzie procesem opisywanym przez ów wykres rządzą regularne prawa,
ale nie jest możliwe jakiekolwiek przewidywanie,
gdyż prawdopodobny staje się każdy wynik. Przekładając to na język codzienności, bardzo niewielka
zmiana wartości czynnika wejściowego powoduje
niemożliwą do przewidzenia zmianę wyniku przekształceń, których odwzorowaniem jest drzewo figowe.
Spróbujmy zastosować podobne rozumowanie
do problemu modyfikacji odruchów czuciowo-ruchowych. Przyjmijmy, że w pierwszej fazie życia w
pełni wystarczające są odruchy oddychania i ssania. Co więcej, ustrój nie postrzega jeszcze swego
otoczenia w taki sposób, żeby skłaniało go to do
– 88 –
Odwrócenie odruchu – zjawisko pouczające
Rycina 1. Wykres bifurkacji („drzewo figowe”) ukazujący przekształcanie się układu regularnego w chaotyczny [22]
Figure 1. Bifurcation diagram („Feigenbaum”), showing the transformation of a regular system into chaotic one [22]
modyfikacji istniejących czy tworzenia nowych wzorców zachowań czuciowo-ruchowych [7]. Z czasem
zdolności postrzegania rosną, wyprzedzając znacznie możliwości wykonania. Próbując wykorzystać
równanie logistyczne do opisu dynamiki rozwoju
umiejętności czuciowo-ruchowych możemy wszelkie postrzegane przez danego osobnika, pożądane
wzorce zachowań czuciowo-ruchowych porównać
do największej populacji w danym środowisku (N),
natomiast wzorce opanowane przez tego osobnika
– do bieżącej populacji (Pn). Równanie analogiczne
do logistycznego będzie zatem miało następującą
postać:
-
-
-
-
-
pn+1 = rpn(1-pn)
gdzie:
r – stała opisująca dynamikę wzrostu liczby podstawowych nawyków czuciowo-ruchowych,
pn – stosunek bieżącej liczby opanowanych nawyków czuciowo-ruchowych So do maksymalnej liczby takich nawyków Sp, które dana
osoba postrzega jako potrzebne i które chciałaby opanować w czasie t = t0, czyli (So/Sp)t=t0
pn+1 – stosunek bieżącej liczby opanowanych nawyków czuciowo-ruchowych do maksymalnej liczby takich nawyków So, które dana osoba postrzega jako potrzebne i które
chciałaby opanować w czasie t = t0 + 1, czyli
(So /Sp )t=t0+1.
Przy takim założeniu równanie logistyczne może
posłużyć do opisu dynamiki rozwoju wszelkich wzorców zachowań czuciowo-ruchowych – zmodyfikowanych odruchów, nawyków i umiejętności. Jednakże najważniejszym wnioskiem płynącym z takiego spojrzenia jest stwierdzenie, że w miarę wzrostu
dynamiki tworzenia nowych nawyków podstawowych (odwzorowaniem tej dynamiki jest stała r)
struktura uk
ształtowanych w ten sposób wzor
ców
ukształtowanych
wzorców
czuciowo
-ruchowych staje się chaotyczna w senczuciowo-ruchowych
sie deterministycznym. Oznacza to, że można znać
stan początkowy tychże wzorców oraz wszelkie prawa rządzące ich przemianami, ale mimo to nie można przewidzieć ich stanu końcowego [18, 17]. Układ
chaotyczny różni się więc zasadniczo od układu liniowego, który jest deterministyczny i przewidywalny (czyli znając stan początkowy i prawa rządzące
– 89 –
Wacław Petryński
przemianami można z dowolną dokładnością określić stan końcowy) oraz od układu stochastycznego,
którego zachowanie w kolejnych chwilach jest całkowicie losowe i nie ma żadnych praw rządzących
tym zachowaniem. Chaotyczny układ wzorców czuciowo-ruchowych nie tworzy zatem celowych umiejętności czuciowo-ruchowych (sensory-motor capabilities), których skutki można przewidzieć, ale
„u podłoża normalnie funkcjonującego układu biologicznego leży zwykle raczej chaos niż porządek”
[18, s. 282].
Uczenie się czynności ruchowych –
powracająca fala
Chaotyczna struktura wzorców czynności czucioworuchowych sprawia, że nie można ich bezpośrednio wykorzystać do rozwiązania złożonego zadania
czuciowo-ruchowego. Niemniej właśnie w owej
chaotycznej strukturze tkwią możliwości rozwiązania takiego zadania. Weźmy następujący przykład.
Osoba dwunastoletnia dysponuje już wszelkimi na-
pocz¹tkowo
initially
póŸniej
later
wykami podstawowymi, które są niezbędne do prowadzenia wielkiego samolotu pasażerskiego: może
obracać pokrętła, przesuwać dźwignie, naciskać
pedały itp. Układ tych wzorców czuciowo-ruchowych jest jednak chaotyczny i dopiero ułożenie ich
w zborny ciąg – co wymaga przyswojenia odpowiednich umiejętności – pozwala rozwiązać bardzo złożone zadanie czuciowo-ruchowe, jakim jest prowadzenie samolotu. Problem przykładowego dwunastolatka w kabinie pilotów Jumbo-Jeta nie polega
więc na braku niezbędnych podstawowych wzorców ruchowych, lecz na tym, by do budowy danej
czynności złożonej użył tylko tych, które są niezbędne, a odrzucił inne. Jednym słowem, żeby w chwili,
gdy trzeba przesunąć manetkę regulującą ciąg silników nie próbował jej obracać, unosić czy wciskać.
Jest to więc klasyczny Bernsztejnowski problem redukcji stopni swobody.
Wychodząc zatem z chaotycznej rozmaitości
przeróżnych wzorców czuciowo-ruchowych młody
człowiek musi z nich ukształtować program ruchowy (ryc. 2). Jeśli ma on być podstawą działania typowego, sterowanego jedynie aktem woli wykonawcy – będzie to nawyk zamknięty, który można koja-
pocz¹tkowo
initially
nawyki zamkniête
closed skills
póŸniej
later
nawyki otwarte
open skills
-
-
-
-
-
fazy uczenia siê – phases of learning
Rycina 2. Charakterystyka przebiegu uczenia się ukazująca utworzenie nawyków czuciowo-ruchowej o małej giętkości (nawyki zamknięte) i znacznej giętkości (nawyki otwarte). Procesy te odzwierciedlają odpowiednio skrajne zmniejszenie liczby stopni swobody
i znaczne zmniejszenie liczby stopni swobody według opisu Bernsztejna [23]
Figure 2. Characteristic of the course of learning, showing formation of sensory-motor skills of low flexibility (closed skills) and of high
flexibility (open skills). The processes conform respectively to extreme reduction in the number of freedom degrees and its considerable reduction, according to Bernstein’s description [23]
– 90 –
Odwrócenie odruchu – zjawisko pouczające
stawowych umożliwia tworzenie nowych, bardziej
złożonych nawyków i umiejętności ruchowych. Polega to na wybieraniu spośród wszystkich nawyków
czuciowo-ruchowych znajdujących się w „arsenale” danego ustroju jedynie tych, które mogą utworzyć zborny ciąg składający się na celową czynność
czuciowo-ruchową – czyli Bernsztejnowski proces
redukcji stopni swobody. Zestawienie „drzewa figowego” z rysunkiem przedstawionym przez Gentile
[23] obrazowo oddaje ideę „powracającej fali” (ryc.
3), czyli logistycznego pomnażania i Bernsztejnowskiej redukcji stopni swobody, które w tym przypadku można utożsamić z atraktorami. Na prawym krańcu „drzewa figowego” wielka liczba stopni swobody (atraktorów), powstałych wskutek procesu logistycznego, tworzy szeroką, chaotyczną strukturę
stanowiącą punkt wyjścia Bernsztejnowskiego procesu redukcji stopni swobody. Wraz z upływem czasu, w miarę przechodzenia ku prawej stronie schematu,, wskutek owego procesu liczba stopni swobody maleje, by jak najbardziej obniżyć „koszty” sterowania taką czynnością; staje się ona coraz
sprawniejsza i coraz bardziej swoista, ale zarazem
coraz mniej uniwersalna.
Zauważmy, że taki rozwój umiejętności czuciowo-ruchowych jest zgodny zarówno z ogólnym
osobniczym rozwojem schematów poznawczych
według Piageta [8, 9, 10], jak i z rozwojem inteligencji według Baltesa [25]. W młodym wieku u człowieka szybciej rozwija się inteligencja płynna
płynna,
umożliwiająca skuteczne zachowanie się w sytuacjach nowych. Ten proces można traktować jako
-
liczba atraktorów (stopni swobody)
attractors (degrees of freedom) number
rzyć ze zwykłym programem ruchowym (motor programme); jeżeli jednak w trakcie przebiegu danej
czynności konieczne będzie uwzględnianie informacji zwrotnych płynących ze środowiska i uwzględnianie ich w dalszym przebiegu danej czynności –
będzie to nawyk otwarty, który należy wiązać z
uogólnionym programem ruchowym (generalized
motor programme). Jak wykazał Schmidt, giętkość
uogólnionego programu ruchowego zwiększa skuteczność wykonywania nawet zadań typowych [2].
Zauważmy, że opisany proces stanowi znakomitą ilustrację przytoczonego wcześniej stwierdzenia, że „u
podłoża normalnie funkcjonującego układu biologicznego leży zwykle raczej chaos niż porządek” [18];
aby bowiem dokonać redukcji stopni swobody, trzeba mieć co redukować, a owo coś – to chaotyczny
(w sensie deterministycznym) układ podstawowych
nawyków czuciowo-ruchowych. Co więcej, im bogatszy arsenał nawyków podstawowych, tym wyższa
może być jakość zbudowanej z nich umiejętności
czuciowo-ruchowej. Obrazowo ujął to Arturo Hotz
[24], który stwierdził: „Im obszerniejszy repertuar
ruchów, tym liczniejsze możliwości ich łączenia i
różnicowania; kreatywność dzięki wielostronności,
ale również wielostronność dzięki kreatywności”.
Mamy więc do czynienia ze swego rodzaju „powracającą falą”. Początkowo, wskutek procesu „logistycznego”, następuje przyrost liczby nawyków
podstawowych (atraktorów), których układ staje się
chaotyczny. Proces ten możemy utożsamić ze wzrostem liczby stopni swobody układu czuciowo-ruchowego. Później ów chaotyczny arsenał nawyków pod-
-
kierunek up³ywu czasu – time lapse
-
-
-
Rycina 3. „Powracająca fala” – proces logistyczny i proces Bernsztejnowski, współtworzące nawyk otwarty
Figure 3. „Returning wave” – logistic and Bernstein’s processes, co-creating the open skill
– 91 –
Wacław Petryński
[12], obserwowane około 12-13 roku życia. Argumenty przemawiające za słusznością pierwszej z nich
można znaleźć w pracy Hossnera i Künzella [7], w
opisie rozwoju kompetencji ruchowych „ustroju
przykładowego”, argumenty na rzecz drugiej – w
pracach Blischkego [3] oraz Blischkego i Munzerta
[23].
Opisana dynamika rozwoju umiejętności czuciowo-ruchowych zgadza się również z opracowanym
przez Mestera i Perla [27] metamodelem takiego
rozwoju, który określili nazwą LeiPot (Leistung-Potential). Zgodnie z tym metamodelem, każdy czynnik oddziałujący w trakcie nabywania jakichś kompetencji ruchowych oddziałuje zarówno dodatnio,
jak i ujemnie; na danym etapie kształtowania określonego wzorca czuciowo-ruchowego różne jest jedynie natężenie obydwu tych oddziaływań. Zastosowanie tego rozumowania do opisu przyrostu
i zmniejszania liczby stopni swobody oznaczałoby,
że zarówno proces „logistyczny”, jak i „Bernsztejnowski” trwają przez całe życie; zmienia się tylko ich
względne natężenie. Taki model dobrze odpowiadałby również współczesnym teoriom psychologicznym opisującym dynamikę rozwoju inteligencji płynnej i inteligencji skrystalizowanej [25].
niska
low
skutecznoœæ dzia³ania
efficacy of action
wysoka
high
równoległy do „porządkowania” układów o wielkiej
liczbie stopni swobody, a w przypadku kształtowania nawyków podstawowych – ze „wstępującym”
mechanizmem ich tworzenia. Jest on wysoce ekologiczny w tym sensie, że mechanizm ten polega w
oznacznej mierze na przystosowywaniu się do śr
śro
dowiska
dowiska. Kiedy z upływem czasu człowiek odrzuca nieprzydatne mu wzorce czuciowo-ruchowe
i utrwala ograniczoną liczbę najbardziej przydatnych, skupia się na doskonaleniu tychże wzorców
oraz na zamierzonym tworzeniu takich, których
odowiska
wykonanie spowoduje dostosowanie śr
środowiska
do jego potrzeb. Proces taki można skojarzyć z działaniem mechanizmu „zstępującego” kształtowania
nawyków czuciowo-ruchowych i rozwojem inteligencji skrystalizowanej
skrystalizowanej. Jeśli proces takiego porządkowania i doskonalenia odbywa się cyklicznie na
coraz wyższych poziomach złożoności poszczególnych umiejętności czuciowo-ruchowych, to można
go utożsamić z mechanizmem spirali Pöhlmanna
[26] Interesujące byłoby zweryfikowanie hipotez, że
mechanizm „wstępujący” jest odpowiedzialny za tzw.
pierwsze apogeum motoryczności, pojawiające się
u dziecka w wieku około 5 lat, zaś mechanizm „zstępujący” – za tzw. drugie apogeum motoryczności
poziom pobudzenia (lub motywacji)
motivation (or arousal) level
-
-
niski
low
-
-
-
Rycina 4. Pierwsze prawo Yerkesa-Dodsona
Figure 4. Yerkes-Dodson First Law
– 92 –
wysoki
high
Odwrócenie odruchu – zjawisko pouczające
Zauważmy, że metamodel Mestera i Perla [27]
odpowiada (w skali nie pojedynczej czynności, ale
kształtowania całych wielkich grup takich czynności) najbardziej bodaj uniwersalnej zależności w
uczeniu się i nauczaniu czynności czuciowo-ruchowych: prawu Yerkesa-Dodsona [2, 14; ryc. 4]. Opisuje ono wprawdzie zależność skuteczności działania od poziomu pobudzenia lub motywacji, ale podobna krzywa mogłaby przedstawiać zależność owej
sprawności od liczby stopni swobody, natężenia treningu, liczby informacji zwrotnych itp. Gdyby – w
chińskim stylu – nazwać prawo Yerkesa-Dodsona
„zasadą doskonałego umiaru”, to mogłoby znakomicie opisywać optymalną, kształtowaną dynamicznie równowagę liczby stopni swobody – rosnącej
wskutek procesu „logistycznego” i malejącej wskutek procesu „Bernsztejnowskiego”.
Zauważmy, że również prawo Blissa-Bodera [1],
głoszące że poświęcanie nadmiernej uwagi już
ukształtowanej czynności ruchowej może spowodować zakłócenie wykonywania tejże czynności (paralysis from analysis), można traktować jako szczególny przypadek prawa Yerkesa-Dodsona. Prawo
Blissa-Bodera jest w istocie szczególnym przypadkiem drugiego prawa Yerkesa-Dodsona, mówiącego, że w rozwiązywaniu zadań łatwych największą
sprawność osiąga się przy wysokim poziomie pobudzenia, w rozwiązywaniu zadań trudnych – przy niskim poziomie pobudzenia [14]. Lepsze opanowanie danego nawyku czuciowo-ruchowego skutkuje
obniżeniem niezbędnego nakładu uwagi, pobudzenia czy motywacji, umożliwia zatem wykonanie go
przy wyższym poziomie pobudzenia i osiągnięcie
wyższej sprawności. Znamienne jest i to, że krzywa
ilustrująca prawo Yerkesa-Dodsona do złudzenia
przypomina rozkład Gaussa, nie bez przyczyny zwany „normalnym”. Mamy tu więc do czynienia z bardzo ogólnym prawem przyrody, którego opisem
może być cytat stanowiący motto niniejszej pracy.
Wprawdzie Cześnik nie mógł znać prawa YerkesaDodsona, zapewne nie znał też rozkładu Gaussa, ale
właśnie umiar postrzegał jako jedną z największych
zalet Podstoliny.
Sposób redukcji stopni swobody zależy od rodzaju opanowywanej czynności czuciowo-ruchowej. W przypadku czynności zamkniętej dąży się do
ukształtowania „sztywnego” nawyku (drogą albo
„tresury” według Pawłowa lub Thorndike’a, albo
poszukiwań problemowych w stylu Piageta), natomiast w przypadku czynności otwartej liczba możliwych wariantów wykonania tej samej czynności jest
większa, nawyk musi więc być bardziej „giętki”.
Przedstawiono to schematycznie na ryc. 2 [23].
Problemem uczenia się ruchów jest sposób redukcji nadmiernych stopni swobody, czyli ukształtowanie sposobu sterowania przebiegiem czynności czuciowo-ruchowej. Według Hossnera i Künzella [7] metody owego kształtowania można podzielić następująco:
Czysto behawiorystyczne założenie „czarnej
skrzynki” nie zajmuje się mechanizmami zachowań,
a polega jedynie na obserwacji prawidłowości łączących bodziec z reakcją (Pawłow) lub reakcję ze
skutkiem (Thorndike). W teoriach planowania możemy mówić albo o czynnościach czuciowo-ruchowych przebiegających zgodnie z uprzednio ukształtowanym programem (Schmidt), albo z kontrolowaniem danej czynności z wykorzystaniem sprzęże-
Tabela 1. Wybrane teorie uczenia się uporządkowane według najważniejszej zależności tłumaczącej zachowanie oraz według przyjętego mechanizmu sterującego [7]
Table 1. Selected theories of motor learning classified according to both most important relation explaining a motor behaviour, and
adopted control mechanism [7]
Mechanizm steruj¹cy
Control mechanism
OdpowiedŸ => skutek (R=>E)
Response – effect (R=>E)
„Czarna skrzynka”
„black box
Warunkowanie klasyczne
(np. Paw³ow)
Classical conditioning
(e.g. Pavlov)
Warunkowanie operacyjne
(np. Thorndike)
Operational conditioning
(e.g. Thorndike)
Teorie planowania
Prescriptive theories
Dzia³anie wed³ug programów (np.
Schmidt)
Motor programmes
(e.g. Schmidt)
Regulacja w uk³adzie zamkniêtej pêtli (np.
Adams)
Closed loop regulation
(e.g. Adams)
-
Bodziec => odpowiedŸ (S=>R)
Stimulus – response (S=>R)
-
Najwa¿niejsza zale¿noœæ
Most important relation
Teorie spontanicznoœci
Emergent theories
Dzia³anie S(R)E (np. Munzert, Hoffmann)
Action S(R)E (e.g. Munzert, Hoffmann)
– 93 –
Wacław Petryński
nia zwrotnego (Adams). Teorie spontaniczności negują natomiast istnienie ośrodkowych mechanizmów sterowania i zakładają, że przebieg ruchu
wynika jedynie z warunków narzucanych przez otoczenie. Cel ich wszystkich jest jednak zawsze ten sam:
redukcja stopni swobody, doraźna w przypadku
pojedynczej czynności lub trwała w przypadku uczenia się ruchów.
Dokładniejsza analiza tabeli 1 prowadzi do wniosku, że jej treść nie w pełni odpowiada jej tytułowi.
Behawiorystyczna „czarna skrzynka” może być
wprawdzie uważana za mechanizm uczenia się, ale
nie stanowi przedmiotu zainteresowania behawiorystów. W przypadku warunkowania klasycznego
chodzi o zastępowanie bodźca bezwarunkowego
bodźcem obojętnym, w przypadku warunkowania
operacyjnego – zastosowanie wzmocnień dodatnich
lub ujemnych i wykorzystanie „prawa skutku” Thorndike’a [7]. W każdym razie w sferze wykonawczej
rzecz cała sprowadza się do ukształtowania ściśle
określonej zależności bodziec-odpowiedź lub odpowiedź-skutek, czyli spowodowania „względnie trwałej zmiany kompetencji do osiągania w określonych
sytuacjach, przez określone zachowanie, określonych celów” [7], czyli uczenia się ruchów. Proces
ten niekoniecznie należy utożsamiać z prymitywną
tresurą, gdyż szczytowym – jak się wydaje – osiągnięciem behawiorystycznego kierunku myślenia
jest cybernetyka [28, 29, 30].
W drugim wierszu tabeli 1 umieszczono teorie
planowania. Przytoczmy cytat z pracy Hossnera
i Künzella [7]:
-
-
-
-
-
Klasycznym przykładem tego kierunku myślenia jest
teoria schematu Schmidta (1975). Należy jednak podkreślić jej ważne ograniczenie: model ten można określić mianem „teorii uczenia się programowego” jedynie przy założeniu, że wzorce, które należy przyswoić,
można postrzegać jako składniki niezbędne dla realizacji programu ruchowego; samo przyswojenie takiego pr
ogramu nie jest jednak tematem teorii
programu
(podkr. moje – WP).
Już z podkreślonego stwierdzenia wynika wniosek, że teorie planowania nie są (i nie mogą być)
teoriami uczenia się. Schemat Schmidta nie nadaje
się do opisu procesu uczenia się-nauczania, gdyż
korzenie rozwoju (bezkierunkowy) lub postępu
(ukierunkowany) w ogólności, a uczenia się w szczególności, tkwią w chaosie, natomiast schemat
Schmidta jest strukturą wysoce uporządkowaną.
Proces uczenia się polega na porządkowaniu chaotycznej „magmy” nawyków podstawowych, czyli
na redukcji stopni swobody. Natomiast zarówno
program czuciowo-ruchowy czy też program uogól-
niony, jak i cykl regulacyjny, są strukturami już wysoce uporządkowanymi i można je co najwyżej
modyfikować, co jednak nie daje podstaw do określenia tego procesu mianem „uczenie się”. Ani
Schmidt, ani Adams nie zajmowali się wszak procesem powstawania programów ruchowych czy cykli
ew deklaracjom sweregulacyjnych. Dlatego – wbr
wbrew
go twór
cy – schemat Schmidta z uogólnionym
twórcy
pr
ogramem ruchowym (a także model A damsa
programem
damsa))
nie jest modelem uczenia się, a jedynie wzor
cem
wzorcem
ster
owania już wyuczoną czynnością czuciowo
sterowania
czuciowo-ruchową
ruchową.
Modelami uczenia się mogą być natomiast teorie spontaniczności. Zakładają one istnienie w środowisku sposobnośc
sposobnościi (affordances), które twórca
tego określenia, Gibson [31] opisuje następująco:
Pochodzące ze środowiska affordances są tym, co
owo środowisko oferuje zwierzętom, czego im dostarcza lub co im zapewnia, na dobre i złe. Czasownik afford można znaleźć w słowniku, ale rzeczownika affordance – nie. Stworzyłem go bowiem sam. Pojęcie to
oznacza coś odnoszącego się zarówno do środowiska,
jak i do zwierzęcia w taki sposób, jakiego nie oddaje
żadne już istniejące słowo. Zakłada ono wzajemne
uzupełnianie się zwierzęcia i środowiska.
Jeżeli powierzchnia ziemi jest niemal pozioma (a
nie spadzista), niemal płaska (a nie wypukła lub wklęsła), odpowiednio rozciągła (w stosunku do rozmiarów zwierzęcia) i dostatecznie twarda (w porównaniu
z ciężarem zwierzęcia), wówczas zapewnia ona (afford)
podparcie.
Zauważmy, że cztery wymienione cechy – pozioma, płaska, rozciągła i twarda – byłyby fizycznym
fizycznymi cechami powierzchni gdyby mierzyć je odpowiednimi
narzędziami i odnosić do skal używanych w fizyce.
Jeżeli jednak postrzegamy je jako affordances
affordances, należy
je odnosić do określonego zwierzęcia. Są one swoiste
dla tegoż zwierzęcia, nie są więc abstrakcyjnymi cechami fizycznymi [3].
Zilustrujmy swoistość sposobności następującym
przykładem. Ta sama płaska, twarda, pozioma powierzchnia daje sposobność dorosłemu psu do pewnego stawiania kroków, natomiast szczenię chodzi
na niej niepewnie i przewraca się. Odniesienie „do
określonego zwierzęcia” obejmuje więc również
doświadczenie oraz zasób zdolności i umiejętności
ruchowych tegoż zwierzęcia. Same sposobności nie
mogą bowiem stanowić samoistnego źródła jakichkolwiek czynności ruchowych, a osobnicze doświadczenie zawiera wszak również jakieś wzorce zachowań czuciowo-ruchowych (nawyki podstawowe).
Niemniej sposobności tworzą dość szerokie ramy,
w których możliwe jest rozmaite rozwiązanie danego zadania ruchowego, czyli redukcja stopni swo-
– 94 –
Odwrócenie odruchu – zjawisko pouczające
body (doraźna lub trwała). Jeżeli proces ten wywołuje „względnie trwałe zmiany kompetencji do
osiągania w określonych sytuacjach, przez określone zachowanie, określonych celów” [7], to w tym
zakresie można mówić o uczeniu się ruchów. Teorie spontaniczności – w odróżnieniu od teorii planowania – mogą zatem pełnić rolę teorii uczenia
się. Zauważmy, że oryginalna teoria Gibsona [31]
odnosiła się nie do ludzi, lecz do zwierząt. Według
powszechnego w psychologii przekonania, zwierzęta nie są zdolne do wytworzenia i wykorzystania
kodów dwuklasowych [6, 8], czyli tworzenia abstrakcyjnych odwzorowań rzeczywistości na podstawie
doznań zmysłowych. Często cytowane jest zestawienie cech modeli planowania i spontaniczności dokonane przez Abernethy’ego i Sparrowa [32, 33].
Warto też zauważyć, że podział na teorie planowania (prescriptive theories) i teorie spontaniczności
(emergent theories) nie jest dychotomiczny: pomiędzy nimi plasuje się na przykład hipoteza punktu
równowagi (Equilibrium Point Hypothesis), według
której ośrodkowo zadawana jest podnieta ruchowa
determinująca nie ściśle określoną siłę, lecz całe pole
sił; innymi słowy, wartość siły rozwijanej przez mięśnie jest po części uwarunkowana podnietą rucho-
wą (motor command), po części zaś – warunkami
narzuconymi przez środowisko, do których dostosowanie umożliwiają sprężyste, nie sterowane ośrodkowo, właściwości układu mięśniowo-stawowego
[34].
Kryterium różnicującym poszczególne teorie jest
szczególne akcentowanie albo związku bodziecodpowiedź (S=>R), albo odpowiedź-skutek (R=>E).
Wydaje się ono nieco sztuczne, gdyż w każdej czynności czuciowo-ruchowej ważne są wszystkie wymienione składnik: bodziec, odpowiedź i skutek (ryc.
5).
Zauważmy, że w tym przypadku należałoby mówić nie o bodźcu, lecz o bodźcu istotnym
istotnym; nie każdy bodziec wywołuje bowiem odpowiedź, lecz jedynie ten, który w układzie przetwarzania informacji człowieka przekracza pewien próg istotności i powoduje wytworzenie podniety ruchowej, będącej
ształcenie in
bezpośrednią przyczyną ruchu. P rzek
rzekształcenie
in-formacji w bodziec następuje więc w wewnętrznym układzie przetwarzania informacji człowieka
ka. Odpowiedź czuciowo-ruchowa stanowi łącznik
między człowiekiem a środowiskiem, jest jego próbą dostosowania się do otoczenia lub wywołania
pożądanych przezeń zmian w tymże otoczeniu, okre-
effect
skutek
otoczenie
environment
response
odpowiedŸ
cz³owiek-otoczenie
man-environment
stimulus
bodziec
cz³owiek –
human being
-
-
R=>E
S=>R
-
-
-
Rycina 5. Zależności bodziec-odpowiedź (S=>R) i odpowiedź-skutek (R=>E)
Figure 5. Relations stimulus-response (S=>R) and response-effect (R=>E)
– 95 –
Wacław Petryński
ślanych względem tegoż człowieka. Ogólną ideę
takiej względności obrazowo wyraził Hotz [24] pisząc o ruchu kształtującym przestrzeń. Jeżeli na przykład człowiek wędruje po stokach Baraniej Góry, to
zmiana postrzeganego przezeń krajobrazu (przestrzeni) jest skutkiem jego ruchu i w tym sensie ów
ruch kształtuje przestrzeń z punktu widzenia człowieka. Wreszcie skutek należy przypisać środowisku,
które wytwarza informacje odbierane przez układ
czuciowy człowieka. Kiedy przekraczają pewien
próg natężenia, stają się bodźcami
bodźcami; te z nich, które
przekraczają pewien poziom istotności, stają się
bodźcami istotnymi i skutkują wytworzeniem podniet ruchowych itd. Proponowana przez Hossnera
i Künzella [7] klasyfikacja wynika więc jedynie z tego,
w którym miejscu rozpoczyna się analizę tego trójetapowego cyklu.
Podkreślmy, że Bernsztejnowska redukcja stopni
swobody może być głównym składnikiem dwóch
różnych procesów: doraźnego konstruowania jakiejś
owania
czynności czuciowo-ruchowej, czyli ster
sterowania
konkretnym działaniem, oraz trwałego zmieniania
wzorców czuciowo-ruchowych, czyli uczenia się
ruchów.
Uczenie się jest procesem przebiegającym stopniowo. Można ów proces postrzegać wielorako, czego przykładem mogą być: behawiorystyczny model
Gagne’a [6, 26, 35] i kognitywistyczny model Müllera [36]. W swym klasycznym już modelu Gagne [26]
wyróżnił następujące klasy uczenia się:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Odpowiedzi swoiste (związki S-R),
Łańcuchy odpowiedzi,
Rozróżnianie złożone (wielokrotne),
Klasyfikowanie,
Korzystanie z reguł,
Rozwiązywanie problemów.
Natomiast Müller [36] podzielił proces uczenia
się na dwie fazy: wstępną i właściwą. Faza wstępna
obejmuje następujące procesy:
–
–
-
–
-
-
-
-
–
postrzeganie wzrokowe, umożliwiające ustalenie
względnych czasowych zależności ruchów cząstkowych i topologicznych charakterystyk ruchu,
skupianie uwagi na odpowiednich dla ruchu
bodźcach,
procesy wyobrażeniowe, umożliwiające powtarzalne „wewnętrzne” cykle postrzeganie-wykonanie,
procesy werbalizacji, umożliwiające zarówno
zgrubne kodowanie składników planu ruchu, jak
i kształtowanie instrukcji dla samego siebie, mogących być wyrazem świadomej kontroli wykonania ruchu,
–
–
–
–
–
–
wreszcie muszą istnieć procesy, wskutek których
bieżący plan ruchu może zostać trwale „zmagazynowany” za pomocą odpowiedniego systemu
znaków.
Faza właściwa obejmuje następujące procesy:
procesy cząstkowe, tworzące przesłanki do wykorzystania informacji zwrotnych, i umożliwiające fizyczne urzeczywistnienie odpowiednio do
powstałego planu ruchów,
procesy przygotowujące do wykorzystania wynikających stąd informacji zwrotnych,
procesy porównywania, umożliwiające rozpoznanie odchyleń wyników od planu ruchów,
wreszcie procesy doskonalące dopasowania
i wprowadzające poprawki.
Autor określa fazę wstępną mianem „fazy poznawczej”, fazę właściwą – mianem „fazy ruchowej”.
Przytacza następującą charakterystykę modeli przyjmujących podział uczenia się na fazy (tab. 2).
Modele fazowe bywają często krytykowane z powodu niemożności ich doświadczalnego sprawdzenia. Właśnie ta ich cecha jest absolutnie nie do przyjęcia dla behawiorystów. Niemniej zdaniem Heuera [37] w początkowej fazie uczenia się największe
znaczenie mają procesy poznawczo-koncepcyjne,
w późniejszej zaś – ruchowo-dostosowawcze, aczkolwiek i w późniejszych fazach uczenia się ruchów
procesy poznawczo-koncepcyjne odgrywają ważną
rolę.
Zauważmy, że idea Heuera [37] dobrze zgadza
się z przekształceniami schematów poznawczych
według Piageta [8], modelem „powracającej fali”,
koncepcjami inteligencji płynnej i skrystalizowanej
[25], metamodelem Mestera i Perla [27] LeiPot oraz
opisami sterowania czynnościami czuciowo-ruchowymi – teorią planowania i teorią spontaniczności
[7, 33]. Kiedy wskutek procesu „logistycznego” człowiek nabywa bardzo wiele chaotycznych nawyków
podstawowych, konieczne staje się porządkowanie
tej struktury. Można tu wykorzystać ideę samoorganizacji, stanowiącej jądro teorii spontaniczności; na
tym etapie najważniejsza jest inteligencja płynna
(procesy poznawczo-koncepcyjne), pozwalająca
sprawnie rozwiązywać problemy nowe i nieznane.
Zauważmy, że idea samoorganizacji jest w istocie
wyrazem przyznania się do tego, że nie rozumiemy
mechanizmów powstawania i działania struktur sterujących ruchami. Wskutek tego procesu następuje
jednak redukcja stopni swobody i wytworzenie
z chaotycznej „magmy” nawyków podstawowych
użytecznych, celowych umiejętności czuciowo-ruchowych (co dobrze zgadza się ze stwierdzeniem
Jaroszyka [18], że „u podłoża normalnie funkcjonu-
– 96 –
Odwrócenie odruchu – zjawisko pouczające
Tabela 2. Ogólne modele fazowe uczenia się ruchów wg Müllera [36]
Table 2. General phase models of motor learning by Müller [36]
Lp
No.
Autorzy
Authors
1.
James, 1880a, 1890 b
– œwiadoma;
conscious,
– automatyczna;
automatic.
2.
Fleishman & Hempel, 1954,
1955
– okreœlona przez czynniki „nie-ruchowe”;
determined by „non-motor” factors,
– okreœlona przez czynniki „ruchowe”;
determined by „motor” factors.
3.
Galperin, 1967
– nabycie podstaw orientacyjnych;
getting the orientation bases,
– etapy czynnoœci rzeczywistej lub urzeczywistnianej;
stages of real or just being realized activity,
– p³aszczyzna mowy zewnêtrznej;
level of external language,
– p³aszczyzna przyswajania mowy zewnêtrznej;
level of learning of external language,
– p³aszczyzna mowy wewnêtrznej;
level of internal language.
4.
Fitts & Posner, 1967
– poznawcza;
cognitive,
– skojarzeniowa;
associative,
– samodzielna (autonomiczna);
autonomous.
5.
Adams, 1971
– s³owno-ruchowa;
verbal-motor,
– ruchowa;
motor.
6.
Gentile, 1972
– ukszta³towanie wyobra¿enia ruchu;
getting the idea of movement,
– ustalenie/zró¿nicowanie;
fixation/diversification.
7.
Volpert, 1976
– ukszta³towanie planu zgrubnego;
creation of a rough plan,
– szczegó³owe opracowanie planu, odniesienie do swoistych dla danej czynnoœci
bodŸców;
creation of a detailed programme, joining with stimuli specific for given activity,
– utworzenie „superznaków”, automatyzacja;
creation of „supersigns”, automation.
8.
Meinel & Schnabel, 1977
– rozwiniêcie zbornoœci (koordynacji) zgrubnej;
development of rough co-ordination,
– rozwiniêcie zbornoœci dok³adnej;
development of fine co-ordination,
– ustalenie zbornoœci dok³adnej i rozwój zdolnoœci ró¿nicowania wykonania;
fixing of fine co-ordination and development of performance diversification
ability.
9.
Blischke, 1983
– kontrolowane poznawczo nabywanie struktur ruchowych;
acquiring a movement structures, controlled cognitively,
– doskonalenie zale¿ne od æwiczeñ;
improving by exercises.
10.
Scully & Newell, 1985
– nabycie „topologicznej charakterystyki ruchu wzglêdnego”;
acquiring a „topologic characteristics of a relative motion”,
– „skalowanie ruchu wzglêdnego”;
scaling a relative motion.
11.
Paillard, 1986;
Ito, 1984
– wykorzystanie szlaków korowo-korowo-rdzeniowych;
making use of cortico-cortico-spinal tracts,
– wykorzystanie szlaków korowo-j¹drowo-rdzeniowych;
making use of cortico-rubro-spinal tracts.
-
Charakterystyka faz
Phase characteristics
– 97 –
Wacław Petryński
jącego układu biologicznego leży zwykle raczej chaos niż porządek”). Wytworzenie uporządkowanych
wzorców czuciowo-ruchowych sprawia, że sterowanie poszczególnymi czynnościami przejmują mechanizmy typu programów czuciowo-ruchowych (procesy ruchowo-dostosowawcze), opisane teoriami
planowania. Podobnie jak inteligencja płynna i skrystalizowana, oba mechanizmy kształtowania czynności czuciowo-ruchowej – planowania i spontaniczny – współistnieją zapewne przez całe życie u danej
osoby, ale wykorzystywane są w różnym stopniu przy
rozwiązywaniu różnych zadań ruchowych, a ponadto jeden lub drugi przeważa w poszczególnych okresach rozwoju osobniczego – na etapie mnożenia
nawyków podstawowych, na etapie kształtowania
zbornych umiejętności czuciowo-ruchowych i na
etapie doskonalenia tych umiejętności. Według tego
samego wzorca współistnieją zapewne ze sobą przez
całe życie procesy „logistyczny” i „Bernsztejnowski”,
czyli mnożenie i redukowanie stopni swobody (w
naszym przypadku utożsamianych z atraktorami
odwzorowującymi konkretne czuciowo-ruchowe
nawyki podstawowe), jednakże na poszczególnych
etapach zmienia się ich rola i natężenie w zależności od potrzeb danej osoby w danym okresie życia
czy – ściślej – na danym etapie rozwoju czucioworuchowego. Takie ujęcie zgadza się również ze sposobem myślenia przedstawionym w metamodelu
Mestera i Perla [27] LeiPot.
-
-
-
-
-
Sterowanie ruchami
Przypomnijmy definicję: „Terminem uczenie się
ruchów określa się zależne od doświadczenia
i względnie trwałe zmiany kompetencji do osiągania w określonych sytuacjach, przez określone zachowanie, określonych celów.” [7]. „Względnie trwałe zmiany kompetencji” oznaczają konieczność wytworzenia jakiegoś wzorca ruchowego; przyjmując
cytowaną definicję uczenia się ruchów musimy więc
założyć istnienie jakiegoś wzorca lub programu czuciowo-ruchowego. Powstaje pytanie: z czego zbudowany jest taki wzorzec?
Biorąc pod uwagę sprawność czy ekonomię samego sterowania, najlepiej byłoby, gdyby poszczególne „kwanty” czynności czuciowo-ruchowej były
jak największe [13]. Przy niewielkim nakładzie uwagi, z rzadka wysyłając leniwe podniety uruchamiające obszerne programy ruchowe (czyli wyzwalające nawyki czuciowo-ruchowe), układ sterujący pracowałby swobodnie i bez wysiłku. Wytwarzanie
wskutek ćwiczeń samodzielnie lub niemal samodzielnie, czyli bez udziału świadomej kontroli, dzia-
łających podprogramów czuciowo-ruchowych
można utożsamić z automatyzacją [3]. Jednakże sterowanie nie jest sztuką samą w sobie, lecz działalnością służącą jakiemuś celowi. Dlatego „wielkość”
nawyków (czyli objętość programów czuciowo-ruchowych uruchamianych pojedynczą podnietą)
musi być podporządkowana sprawności wykonania
danej czynności. Jeśli czynność ta ma być dokładna, wówczas pętle sprzężenia zwrotnego muszą być
ciaśniejsze i przebiegać szybciej, czyli większa musi
być rozdzielczość sterowania [13]. W takiej sytuacji
niezbędny jest większy nakład uwagi przy wykonywaniu zadania, co – zgodnie z prawem Blissa-Bodera – może doprowadzić do zakłócenia przebiegu
nawet już dobrze opanowanego zadania.
Wychodząc z przedstawionych przesłanek, opracowaną przez Hossnera i Künzella [7] tabelę 1 można by przekształcić następująco (tab. 3).
Zauważmy, że procesy określone w tabeli 3 mianem „uczenie się ruchów” są w istocie tresurą, czyli
wpajaniem uczącemu się sztywnych szablonów czuciowo-ruchowych. Natomiast teorie spontaniczności, obejmujące samodzielne poszukiwania rozwiązań spośród wielu możliwości, zakładające aktywny
udział uczącego się w doraźnym (sterowanie ruchami) i trwałym (uczenie się ruchów) obniżaniu liczby
stopni swobody, stanowią w tym ujęciu najważniejszy obszar badań procesów uczenia się ruchów.
Potwierdza to wielokrotnie już cytowaną zasadę, że
„u podłoża normalnie funkcjonującego układu biologicznego leży zwykle raczej chaos niż porządek”
[18].
W niniejszej pracy próbowałem wykorzystać
pewne narzędzia matematyczne. W naukach o kulturze fizycznej badacze coraz częściej sięgają po takie narzędzia, traktując je nierzadko jako panaceum
na wszelkie „dolegliwości” naszej dziedziny wiedzy.
Niestety, tak nie jest, należałoby więc przestrzec
przed nadmierną fascynacją matematyką. W zastosowaniu do opisu problemów sterowania ruchami
ma ona bowiem zarówno ogromne zalety, jak i poważne wady. Warto zacytować stwierdzenie jednego z najwybitniejszych współczesnych matematyków
René Thoma, że matematyka... oducza myślenia
[38]. Rzeczywiście, jeśli traktujemy ją nie jako dziedzinę dociekań naukowych czy – szerzej – intelektualnych, ale jako narzędzie opisu rzeczywistości, to
nie pozostawia ona żadnego pola swobody interpretacji. Tu się nie myśli, tylko stosuje zasady, a jeśli
są one racjonalne, to wynik rozumowania musi być
prawidłowy. Nie można więc przyjąć, że trójkąt jest
kwadratowy i na tej podstawie budować jakiekolwiek modele czy paradygmaty. Stosując matematyczne zasady wnioskowania nie można by na przy-
– 98 –
Odwrócenie odruchu – zjawisko pouczające
Tabela 3. Klasyfikacja modeli uczenia się ruchów i sterowania ruchami – zmodyfikowana tabela 1
G³ówny proces
Main process
Mechanizm steruj¹cy
Control mechanism
Uczenie siê ruchów
Motor learning
„Czarna skrzynka”
„black box”
Uczenie siê ruchów i
sterowanie ruchami
Motor learning and control
Teorie spontanicznoœci
Emergent theories
Sterowanie ruchami
Motor control
Teorie planowania
Prescriptive theories
Najwa¿niejsza zale¿noœæ
Most important relation
Bodziec=>odpowiedŸ (s=>r)
Stimulus=>response
(s=>r)
OdpowiedŸ=>skutek (r=>e)
Response=>effect
(r=>e)
Warunkowanie klasyczne
(np. Paw³ow)
Classical conditioning
(e.g. Pavlov)
Warunkowanie operacyjne
(np. Thorndike)
Operational conditioning
(e.g. Thorndike)
Dzia³anie s(r)e (np. Munzert, hoffmann)
Action s(r)e (e.g. Munzert, hoffmann)
Dzia³anie wed³ug programów
(np. Schmidt)
Motor programmes
(e.g. Schmidt)
kład stworzyć bliżej nieokreślonego (nie tylko w Polsce) pojęcia „siła eksplozywna”, której miarą ma
być... wysokość wyskoku dosiężnego! Pomijając
bzdurność pomiaru siły w jednostkach długości, już
w podstawowych, szkolnych (nie akademickich!)
podręcznikach fizyki można przeczytać, że w polu
sił – w tym przypadku grawitacyjnych – wartość taka
jest miarą energii potencjalnej, której z jakąkolwiek
siłą żadną miarą utożsamiać nie można. Dodajmy,
że w niektórych badaniach mierzy się „siłę eksplozywną” inaczej: długością skoku w dal z miejsca z
odbicia obunóż lub długością rzutu piłką lekarską
[39]. Podjąłbym się przeprowadzenia dowodu, że
w obu tych przypadkach mierzymy nie bliżej nieokreśloną „siłę eksplozywną”, lecz łączny skutek
wykonanej przez badanego pracy (mierzonej iloczynem średniej mocy i czasu jej rozwijania w trakcie
wykonywania danej czynności) oraz sprawności
wykorzystania tejże mocy, czyli jakości techniki sportowej (co w tym przypadku sprowadza się do kąta
odbicia lub kąta wyrzutu piłki). Pojęcia typu „siła
eksplozywna”, niezrozumiałe dla fizyków czy matematyków, tworzą więc swego rodzaju kulturalno-fizyczne getto umysłowe, które, choć intelektualnie
kalekie, bynajmniej nie jest wskutek tego mniej naukowe! Przyjęcie wspólnego języka z innymi dziedzinami nauki umożliwia natomiast czerpanie pełnymi garściami z ich osiągnięć. Jak wykazano w niniejszej pracy, dla specjalistów w dziedzinie nauki o
ruchach człowieka bardzo obiecujące może być
-
Regulacja w uk³adzie
zamkniêtej pêtli
(np. Adams)
Closed loop regulation
(e.g. Adams)
rozsądne wykorzystanie matematyki i zapoznanie się
na przykład z dorobkiem teorii chaosu.
Z przedstawionej pracy wynika i ten wniosek, że
nauka o ruchach człowieka nie jest samotną wyspą
na Oceanie Poznania i nie może rozwijać się w oderwaniu od innych gałęzi wiedzy. Ocean Poznania
jest bowiem jeden i prawa odkryte na Morzu Teorii
Chaosu obowiązują również – toutes proportions
gardeés – na Zatoce Kultury Fizycznej. Nie można
też pozostawać w skansenie – Wyspie Behawioryzmu, jałowej i nudnej, ale bezpiecznej i spokojnej.
Szkopuł, i to bynajmniej nie mały, tkwi jednak w tym,
że dla nauki spokój jest zagrożeniem śmiertelnym!
Specjaliście od kultury fizycznej wyruszającemu na
szerokie wody Oceanu Poznania zagrażają wprawdzie mgły, sztormy, rafy, chłód, wilgoć i choroba
morska, ale pozostawanie na Wyspie Behawioryzmu
oznacza, że nieuchronnie przejdzie do historii jako
odpad ewolucji nauki – przedstawiciel wymarłego,
śmiesznego gatunku „uczonych od siły eksplozywnej”. Jak uczą nas dzieje fizyki, nowe lądy zdobywali przede wszystkim szaleńcy!
Na zakończenie pragnę wyrazić moje gorące
podziękowania Profesorowi Zbigniewowi Czajkowskiemu oraz mojemu Ojcu, Magistrowi Jerzemu
Petryńskiemu, którzy znaleźli czas na staranne przeczytanie rękopisu niniejszego artykułu, a Ich niezwykle trafne uwagi krytyczne pozwoliły usunąć zeń
wiele błędów i nieścisłości.
-
-
Table 3. Classification of motor learning and motor control models – modified Table 1
– 99 –
Wacław Petryński
PIŚMIENNICTWO • LITERATURE
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]
[10]
[11]
[12]
[13]
[14]
[15]
[16]
[17]
[18]
[19]
[20]
[24]
[25]
[26]
[27]
[28]
[29]
[30]
[31]
[32]
[33]
[34]
[35]
[36]
[37]
[38]
[39]
-
-
-
-
-
[21]
[22]
[23]
Schmidt RA: Motor Learning & Performance. From
Principles to Practice. Human Kinetics Books, Illinois,
Champaign, 1991,
Schmidt RA, Wrisberg CA: Motor Learning and Performance. Human Kinetics, Illinois, Champaign, 2000.
Blischke K: Automatyzacja w sterowaniu ruchami człowieka. Antropomotoryka, 2002; 23: 3-13
Tolman EC: Zachowania celowe u zwierząt i ludzi.
Warszawa, Wydawnictwo Naukowe PWN, 1995,
Wichmann EH: Fizyka kwantowa. Warszawa, PWN,
1973.
Anderson JR: Uczenie się i pamięć. Integracja zagadnień. Warszawa, Wydawnictwa Szkolne i Pedagogiczne, 1998.
Hossner EJ, Künzell S: Motorisches Lernen. w Mechling H, Munzert J (red.): Handbuch Bewegungswissenschaft – Bewegungslehre. Schorndorf, Verlag Hofmann, 2003.
Piaget J, Inhelder B: Psychologia dziecka. Wrocław,
Wydawnictwo Siedmioróg, 1993.
Kurcz I: Pamięć, uczenie się, język. Warszawa, Wydawnictwo Naukowe PWN, 1995.
Wadsworth BJ: Teoria Piageta. Poznawczy i emocjonalny rozwój dziecka. Warszawa, Wydawnictwa Szkolne i Pedagogiczne, 1998.
Meinel K, Schnabel G: Bewegungslehre. Volks und
Wissen, Berlin, Volkseigener Verlag, 1977.
Osiński W: Antropomotoryka. Poznań, AWF, 2003,
Petryński W: O zmiennej naturze ruchów ludzkich.
Sport Wyczynowy, 2002; 3-4: 100-109,
Czajkowski Z: Psychologia sprzymierzeńcem trenera.
Warszawa, Centralny Ośrodek Sportu, RCMSKFiS,
1996.
Gracz J, Sankowski T: Psychologia sportu. Poznań,
AWF, 2000,
Góralski A: Twórcze rozwiązywanie zadań. Warszawa, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, 1989.
Stewart I: Czy Bóg gra w kości? Nowa matematyka
chaosu. Warszawa, Wydawnictwo Naukowe PWN,
1994.
Jaroszyk F (red): Biofizyka. Podręcznik dla studentów.
Warszawa, Wydawnictwo Lekarskie PZWL, 2001.
Russell B: Mądrość Zachodu. Warszawa, „Penta”,
1995.
Manuel FE: Portret Izaaka Newtona. Warszawa, Prószyński i S-ka, 1998.
http://www.bath.ac.uk/~ma1ejm/chaostheory.html.
http://hornacek.coa.edu/dave/Chaos/bifurcation.html.
Blischke K, Munzert J: Antizipation und Automatisation. w Mechling H, Munzert J (red.): Handbuch Be-
– 100 –
wegungswissenschaft – Bewegungslehre, Schorndorf, Verlag Hofmann, 2003.
Hotz A: Qualitatives Bewegungslernen. Schweiz. Verband für Sport in der Schule, Bern, 1997.
Baltes PB: Entwicklungspsychologie der Lebenspanne: Theoretische Leitsätze. Psychologische Rundschau, 1990; 41: 1-24,
Czabański B: Optymalizacja uczenia się i nauczania
czynności sportowych. Wrocław, Akademia Wychowania Fizycznego, 1986.
Mester J, Perl J: Zeitreihenanalysen und informatisches Metamodell zur Untersuchung physiologischer
Adaptationsprozesse, Sportwissenschaft, 1/2000.
Dąbrowski WR: Systemowo-cybernetyczne ujęcie
procesów nauczania specyficznych umiejętności w
sportach kwalifikowanych na przykładzie żeglarstwa.
Kraków, AWF, 2002.
Kozioł R, Dąbrowski WR: Cybernetyka dla słuchaczy
Akademii Wychowania Fizycznego. Kraków, AWF,
2002.
Ryguła I, Proces badawczy w sporcie Katowice, AWF,
2003,
Gibson JJ: The Ecological Approach to Visual Perception, Houghton Mifflin, Boston, 1979.
Abernethy B, Sparrow WA: The Rise and Fall of Dominant Paradigms in Motor Behaviour Research. w: Summers JJ (red.): Approaches to the Study of Motor Control and Learning. Elsevier Science Publishers B.B.,
1992,
Petryński W: Dwa wzorce opisu czynności ruchowych
– strukturalny i funkcjonalny. Sport Wyczynowy, 2001;
1 ,2: 39-50.
Latash M: Equilibrium-point hypothesis and internal
inverse models. w Raczek J, Waśkiewicz Z, Juras G.
(red.): Current research in motor control. Katowice,
AWF, 2000.
Joyce B, Calhoun E, Hopkins D: Przykłady modeli uczenia się i nauczania. Warszawa, Wydawnictwa Szkolne i Pedagogiczne, 1999.
Müller H: Kognition und motorisches Lernen. Schorndorf, Psychologie und Sport, 1997; 4, Heft 3,
Heuer H: Motor Learning as a Process of Structural
Constriction and Displacement. w Prinz W, Sanders
AF (red.): Cognition and Motor Processes. Springer,
Berlin, 1984.
Sorman G: Prawdziwi myśliciele naszych czasów.
Warszawa, „Czytelnik”, 1993.
Ryguła I, Jarząbek R: Wartość diagnostyczna narzędzi
analitycznych w młodzieżowej piłce ręcznej. Antropomotoryka, 2003, 26: 63-77.