PMC

Training Regimens and General Learning

Anche se esistono miriadi di esempi di apprendimento altamente specifico, solo una manciata di paradigmi di allenamento sono stati stabiliti dove l’apprendimento sembra più generale. Questi paradigmi di apprendimento sono in genere più complessi delle manipolazioni di laboratorio e corrispondono a esperienze di vita reale, come l’allenamento per i videogiochi d’azione, l’allenamento musicale o l’allenamento atletico.

I lavori recenti indicano che l’esperienza dei videogiochi d’azione porta a un miglioramento delle prestazioni in una serie di compiti. Per esempio, i giocatori di videogiochi d’azione superano i loro coetanei nel compito di tracking di oggetti multipli, in cui i partecipanti devono seguire molti oggetti che si muovono indipendentemente, mostrando quindi una maggiore capacità del sistema attenzionale (Green & Bavelier, 2006b). Hanno anche prestazioni migliori sul compito di campo visivo utile, in cui i partecipanti devono localizzare un obiettivo rapidamente lampeggiato tra una serie di oggetti di distrazione (Green & Bavelier, 2006a). Quest’abilità indicizza la capacità di dispiegare l’attenzione nello spazio (Ball, Beard, Roenker, Miller, & Griggs, 1988) ed è uno dei migliori predittori percettivi del tasso di incidenti di guida nelle persone anziane, superando di gran lunga le misure standard di acuità (Myers, Ball, Kalina, Roth, & Goode, 2000). I giocatori di giochi d’azione dimostrano capacità superiori nel compito di ammiccamento attenzionale, in cui i partecipanti devono analizzare un flusso di lettere presentate una dopo l’altra ad un ritmo veloce (10 Hz), indicando caratteristiche temporali più veloci dell’attenzione visiva (Green & Bavelier, 2003). I partecipanti abili nel gioco d’azione possono anche risolvere dettagli visivi nel contesto di distrattori strettamente imballati, come nel compito di affollamento. In questo compito, gli oggetti affiancati sopra e sotto un obiettivo centrale influenzano negativamente la capacità di identificare l’obiettivo centrale. Così facendo, tali partecipanti mostrano una maggiore risoluzione spaziale dell’elaborazione visiva (Green & Bavelier, 2007). I giocatori di videogiochi d’azione dimostrano anche una maggiore capacità di rotazione mentale (Feng, Spence, & Pratt, 2007). È stato dimostrato che l’esperienza nei videogiochi d’azione si trasferisce anche a compiti di alto livello nel mondo reale, come le procedure di pilotaggio (Gopher, Weil, & Bareket, 1994).

Criticamente, in ciascuno dei casi di cui sopra, il legame causale tra esperienza nei videogiochi d’azione e miglioramento delle prestazioni è stato dimostrato attraverso uno studio di formazione in cui gli individui che non giocano sono stati specificamente addestrati su un videogioco d’azione, e l’abilità in questione (ad es, capacità attentiva) è stata valutata prima e dopo l’allenamento e confrontata con le prestazioni di un gruppo di controllo che ha giocato a un gioco non d’azione per lo stesso periodo di tempo. Questo punto è di grande importanza, in quanto gli studi di allenamento condotti correttamente sono fondamentali per far progredire il livello di comprensione in questo campo. Anche se molti individui giocano ai videogiochi, alla musica o allo sport come parte della loro vita quotidiana, possiamo solo dedurre molto confrontando le prestazioni di questi “esperti” con i “non esperti” che non si impegnano abitualmente in queste attività. La distorsione della popolazione è una preoccupazione costante; è probabile che gli individui con qualche tipo di talento e/o abilità intrinseca si affollino in quelle attività che premiano la loro particolare abilità. Per esempio, gli individui nati con una coordinazione occhio-mano superiore possono avere un certo successo in alcuni tipi di videogiochi e quindi tendono preferibilmente a giocare a questi tipi di giochi, mentre gli individui nati con una scarsa coordinazione occhio-mano possono tendere a evitare i giochi che richiedono questa abilità. È essenziale dimostrare un nesso causale definitivo tra una data forma di esperienza e un eventuale miglioramento delle abilità, addestrando dei non esperti sull’esperienza in questione e osservando gli effetti di questo addestramento.

Inoltre, non è sufficiente testare solo un gruppo sperimentale. Gli studi di formazione dovrebbero anche includere un gruppo che controlli gli effetti del test-retest (cioè, quanto miglioramento ci si può aspettare semplicemente facendo il test una seconda volta) e, altrettanto importante, gli effetti psicologici e motivazionali. Infatti, è ben documentato che gli individui che sperimentano un interesse attivo nelle loro prestazioni tendono ad aumentare le loro prestazioni più di quelli che non sperimentano alcun interesse nelle loro prestazioni, un effetto spesso chiamato effetto Hawthorne (Lied & Karzandjian, 1998). Questo effetto può portare a potenti miglioramenti nelle prestazioni che hanno poco a che fare con lo specifico regime di allenamento cognitivo in studio, ma piuttosto riflettono fattori sociali e motivazionali sulle prestazioni. L’impatto di questi fattori sull’apprendimento è importante di per sé e dovrebbe certamente essere oggetto di studi accurati. Tuttavia, i molti studi che includono solo un gruppo di controllo senza intervento e senza contatto non possono distinguere tra il contenuto cognitivo del regime di allenamento e la stimolazione sociale come fonte di miglioramento (Drew & Waters, 1986; Goldstein et al., 1997; Kawashima et al., 2005; Willis et al, 2006).

Anche se manca uno studio di formazione, e quindi la questione della causalità rimane senza risposta, ci sono anche una serie di altri rapporti in letteratura (per una revisione, vedi Green & Bavelier, 2006c) che gli individui che giocano naturalmente ai videogiochi d’azione superano i loro coetanei che non giocano su altre misure di attenzione visiva (Bialystok, 2006; Castel, Pratt, & Drummond, 2005; Greenfield, DeWinstanley, Kilpatrick, & Kaye, 1994; Griffith, Voloschin, Gibb, & Bailey, 1983; Trick, Jaspers-Fayer, & Sethi, 2005), abilità visuo-motorie, e anche abilità specifiche del lavoro come le manovre laparoscopiche (Rosser et al., 2007).

Inoltre, e di particolare rilevanza per il campo della gerontologia, diversi rapporti hanno dimostrato che il gioco ai videogiochi può migliorare le funzioni percettive, motorie e cognitive nelle persone anziane. Per esempio, Drew e Waters (1986) hanno riportato miglioramenti significativi sia nelle misure di destrezza manuale (Purdue pegboard, rotary pursuit) che nelle funzioni cognitive generali (Wechsler Adult Intelligence Scale-Revised Full Scale, Verbal, and Performance scores). Diversi gruppi (Clark, Lanphear, & Riddick, 1987; Dustman, Emmerson, Steinhaus, Shearer, & Dustman, 1992; Goldstein et al., 1997) hanno anche riportato significative diminuzioni del tempo di reazione come risultato dell’esperienza dei videogiochi nelle persone anziane. Anche se è un peccato che gli studi sopra elencati non abbiano incluso in gran parte gruppi di controllo di intervento, i risultati sono certamente degni di nota e incoraggiano ulteriori indagini. In particolare, è interessante ipotizzare che, data la crescente popolarità della Nintendo Wii, che attrae una popolazione molto più ampia dei videogiochi standard, comprese le persone anziane, potrebbe presto verificarsi un’interessante convergenza tra i ricercatori che esaminano gli effetti dei videogiochi e quelli che esaminano gli effetti dell’attività fisica sulle abilità percettive e cognitive (vedi sotto).

Gli effetti dei videogiochi sulle abilità percettive e cognitive sono particolarmente notevoli data la specificità tipica dell’apprendimento delle abilità. Infatti, nel caso dell’allenamento con i videogiochi d’azione, i compiti utilizzati per misurare le varie abilità percettive, attenzionali e visuo-motorie sono abbastanza diversi dal “paradigma di allenamento” (cioè, i videogiochi d’azione). Ci sono pochi collegamenti evidenti tra l’inseguimento di mostri in un “paesaggio spaziale” a stelle e strisce e la determinazione dell’orientamento di una singola “T” nera su uno sfondo grigio uniforme, o tra la guida di un’auto attraverso un paesaggio urbano affollato mentre si spara a veicoli rivali e il conteggio del numero di quadrati bianchi che vengono rapidamente lampeggiati su uno sfondo nero. Anche se si può certamente sostenere che gli individui fanno uso di processi sottostanti simili nei videogiochi d’azione e nei compiti psicofisici (identificazione rapida degli oggetti, per esempio), questo argomento è in contrasto con i numerosi articoli che dimostrano che non si osserva alcun trasferimento se qualcosa di apparentemente minore come la frequenza spaziale o l’orientamento viene cambiato. Lungo un continuum di somiglianza dei compiti, sembra naturale considerare la discriminazione dell’orientamento intorno ai 45° più vicina alla discriminazione dell’orientamento intorno ai 135° che all’evitare i colpi laser delle astronavi.

Tuttavia, non è vero che l’esperienza dei videogiochi d’azione porti a miglioramenti in ogni abilità percettiva, attenzionale e/o visuomotoria. Per esempio, Castel et al. (2005) hanno dimostrato che il sistema di orientamento attenzionale sembra essere simile nei giocatori e nei non giocatori di videogiochi d’azione. Inoltre, è essenziale trasmettere il fatto che non tutti i tipi di videogiochi portano a effetti simili. Il nostro lavoro e, in una certa misura, la maggior parte della letteratura, si è concentrata specificamente sull’effetto dei videogiochi d’azione, cioè i giochi che hanno un ritmo veloce e imprevedibile, richiedono un monitoraggio efficace dell’intero schermo e richiedono che le decisioni siano prese molto rapidamente. Altri tipi di giochi, come i puzzle game, i giochi di fantasia o i giochi di ruolo non hanno effetti simili (anche se possono influenzare altri tipi di elaborazione).

Altri tipi di attività, oltre ai videogiochi, sono stati osservati portare a effetti ragionevolmente generalizzati, in particolare l’allenamento musicale e atletico. Nel campo della musica, per esempio, Schellenberg (2004) ha valutato l’effetto delle lezioni di musica sul QI. I bambini di un ampio campione sono stati assegnati in modo casuale a uno dei quattro gruppi. Due gruppi hanno ricevuto un allenamento musicale (tastiera o voce), un gruppo di controllo ha ricevuto un allenamento teatrale, e l’ultimo gruppo non ha ricevuto alcun allenamento. Le misure primarie di interesse erano i punteggi della Wechsler Intelligence Scale for Children, terza edizione, prima e dopo la formazione. Mentre i punteggi del QI sono aumentati in tutti i gruppi, i maggiori aumenti sono stati osservati nei due gruppi di formazione musicale (un effetto che si è mantenuto in tutti i 12 sottotesti della scala completa tranne 2). Rauscher et al. (1997) hanno monitorato le abilità di ragionamento spazio-temporale di bambini (3-4 anni) a cui sono state date 6 mesi di lezioni di tastiera. Miglioramenti significativamente maggiori nel ragionamento spazio-temporale sono stati notati nei bambini allenati con la tastiera rispetto a due gruppi di controllo: un gruppo di allenamento al computer e un gruppo senza allenamento (vedi anche Hetland, 2000). I ricercatori hanno anche suggerito che l’allenamento musicale migliora la capacità matematica e la memoria verbale (Gardiner, Fox, Knowles, & Jefferey, 1996; Graziano, Peterson, & Shaw, 1999; Ho, Cheung, & Chan, 2003). Forse l’effetto più noto e divulgato legato alla musica è il cosiddetto “effetto Mozart” (Rauscher, Shaw, & Ky, 1993), dove l’ascolto di soli 10 minuti di una sonata di Mozart è stato trovato per portare a significativi aumenti del QI. Purtroppo, oltre a dimostrarsi difficile da replicare in modo coerente (Fudin & Lembessis, 2004; McCutcheon, 2000; Rauscher & Shaw, 1998; Steele, Brown, & Stoecker, 1999), questo effetto non costituisce un vero apprendimento, in quanto gli eventuali effetti positivi durano solo pochi minuti, potenzialmente come risultato di un’eccitazione a breve termine o di cambiamenti di umore (Thompson, Schellenberg, & Husain, 2001).

In ambito atletico, Kioumourtzoglou, Kourtessis, Michalopoulou e Derri (1998) hanno confrontato atleti esperti in vari giochi (basket, pallavolo e pallanuoto) su una serie di misure di percezione e cognizione. Gli esperti hanno dimostrato miglioramenti (rispetto ai novizi) in abilità che sono intuitivamente importanti per le prestazioni nei loro giochi. I giocatori di basket hanno esibito un’attenzione selettiva e una coordinazione occhio-mano superiori, i giocatori di pallavolo hanno superato i novizi nella stima della velocità e della direzione di un oggetto in movimento, e i giocatori di pallanuoto hanno avuto tempi di reazione visiva più veloci e migliori capacità di orientamento spaziale. Diversi gruppi hanno osservato differenze simili legate allo sport nel compito di Posner cueing (Lum, Enns, & Pratt, 2002; Nougier, Azemar, & Stein, 1992), e Kida, Oda, e Matsumura (2005) hanno dimostrato che i giocatori di baseball allenati hanno risposto più velocemente dei principianti in un compito go/no-go (“premi il pulsante se vedi il colore A”; “non premere il pulsante se vedi il colore B”) ma, curiosamente, non hanno mostrato miglioramenti in un semplice compito di tempo di reazione (“premi il pulsante quando si accende una luce”). In futuro, gli studi di formazione che stabiliscono gli effetti causali dell’allenamento atletico sarebbero molto utili.

Oltre ai miglioramenti come risultato dell’esperienza con sport specifici, un corpo di lavoro in rapida crescita suggerisce che l’esercizio aerobico di qualsiasi tipo può beneficiare una serie di abilità cognitive, in particolare nelle persone anziane, con risultati costantemente positivi sono stati trovati in molti studi cross-sectional (cioè, confrontando gli individui che normalmente esercitano con quelli che non lo fanno). Gli effetti positivi sono stati documentati su compiti diversi come le prestazioni a doppio compito o l’attenzione esecutiva/rifiuto del distrattore (per le revisioni recenti, vedere Colcombe & Kramer, 2003; Hillman, Erickson, & Kramer, 2008; Kramer & Erickson, 2007). Purtroppo, come è vero nelle letterature dei videogiochi e della musica, molti studi sperimentali in questa letteratura o non hanno incluso una condizione di controllo (Elsayed, Ismail, & Young, 1980; Stacey, Kourma, & Stones, 1985) o hanno incluso condizioni di controllo in cui i gruppi non erano uguali in termini di coinvolgimento dello sperimentatore (Hawkins, Kramer, & Capaldi, 1992). Inoltre, i risultati in questa letteratura non sono sempre in accordo, con alcuni gruppi che mostrano risultati positivi (Dustman et al., 1984; Hawkins et al., 1992) e altri che non mostrano tali effetti (Blumenthal et al., 1991; Hill, Storandt, & Malley, 1993). Eppure, diverse recenti recensioni e meta-analisi (Colcombe & Kramer, 2003; Etnier, Nowell, Landers, & Sibley, 2006; Hillman et al, 2008; Kramer & Erickson, 2007) hanno dimostrato che attraverso studi, disegni e misure dipendenti, gli adulti anziani che svolgono attività aerobica mostrano prestazioni cognitive migliorate rispetto a quelli che non lo fanno. Questo punto trova sostegno al di là delle misure comportamentali, come fitness aerobico è stato anche collegato con cambiamenti neuroanatomici e neurofisiologici, tra cui un aumento del volume della materia grigia nelle aree prefrontale e temporale (Colcombe & Kramer, 2003); cambiamenti nel volume del sangue cerebrale nell’ippocampo (Pereira et al., 2007); e l’attività funzionale del cervello in una varietà di aree, comprese le aree parietali superiori e la corteccia cingolata anteriore (Colcombe et al., 2004). Insieme alle prove crescenti che una corretta alimentazione facilita le capacità cognitive (vedi Gomez-Pinilla, 2008, per una revisione approfondita), il quadro emergente conferma il vecchio detto “mens sana in corpore sano.”

In aggiunta ai tipi di esperienze quotidiane delineate sopra, diversi gruppi hanno sviluppato regimi di allenamento specificamente progettati per migliorare le capacità cognitive, mirando, in particolare, all’invecchiamento dei baby boomers e agli adulti più anziani. Piccole e grandi aziende sono state attratte da questo mercato ad alto potenziale, tra cui Nintendo, con la serie BrainGames, e aziende più piccole come quella che sviluppa POSIT (Mahncke, Bronstone, & Merzenich, 2006), per citarne solo alcune. Questi regimi di allenamento utilizzano tipicamente una varietà di test psicologici standard, il che significa che agli individui viene chiesto di eseguire piccoli test che sono molto simili nel contenuto e nella struttura ai test utilizzati nelle scale di valutazione psicologica (ad esempio, l’apprendimento di liste per migliorare la memoria semantica, l’identificazione di modelli per migliorare il riconoscimento visivo delle forme, la ricerca visiva per migliorare l’efficienza dell’attenzione visiva, la corrispondenza di parole consonanti-vowel-consonanti facilmente confondibili per migliorare l’uso appropriato dei meccanismi inibitori, compiti n-back per aumentare le capacità di memoria di lavoro). Questi regimi hanno mostrato chiari miglioramenti nelle abilità specifiche di coloro che sono stati allenati, nonché il mantenimento di questi guadagni da 3 mesi (Mahncke, Connor, et al., 2006) a 5 anni (Willis et al., 2006). Una questione principale per il lavoro futuro rimane la misura in cui questi guadagni si generalizzano al di fuori della situazione di laboratorio per migliorare la vita quotidiana dei partecipanti. La prova di effetti di trasferimento sostanziali tra la formazione e il test è stata finora sfuggente. Il paradigma di allenamento usato da Mahncke, Connor, et al. (2006) ha portato a miglioramenti in un compito di memoria uditiva non allenato, e una versione del paradigma usato da Willis et al. (2006) ha portato a riduzioni auto-riferite nella difficoltà di attività domestiche complesse come la preparazione dei pasti e la spesa. Winocur et al. (2007) hanno riportato un trasferimento più sostanziale a compiti non allenati applicabili a situazioni di vita reale; tuttavia, l’uso di un gruppo di controllo senza intervento lascia aperta l’interpretazione dei loro effetti (in particolare date le interazioni ampie e altamente personali che si sono verificate tra il gruppo sperimentale e gli sperimentatori). Come accade nel campo della plasticità cerebrale, i maggiori effetti dell’addestramento sono osservati sui compiti che rispecchiano più da vicino il compito addestrato, con il trasferimento dei guadagni ad altre abilità o alla competenza quotidiana raramente documentato.

È interessante notare una differenza chiave tra i regimi di allenamento “naturale” discussi sopra (sport, musica, videogiochi) e quelli che sono stati progettati per lo scopo specifico dell’allenamento del cervello. I regimi di allenamento naturale sono estremamente complessi e toccano molti sistemi in parallelo. Nei videogiochi sviluppati per l’intrattenimento, per esempio, si può essere simultaneamente impegnati in compiti di memoria (per esempio, memoria spaziale per il percorso verso la fortezza nemica, memoria semantica per le armi a disposizione o i nemici ancora attivi), compiti esecutivi (per esempio, allocazione delle risorse e delle armi, dual tasking), compiti di attenzione visiva (inseguimento di oggetti multipli, rifiuto dei distrattori), compiti visuomotori (per esempio, guida, pilotaggio), e riconoscimento rapido degli oggetti, per citarne solo alcuni. La stessa necessità di un’elaborazione altamente parallela tra i domini è prevalente nell’atletica e, in varia misura, nell’apprendimento di uno strumento musicale. Al contrario, quando i ricercatori hanno progettato regimi di allenamento allo scopo di allenare il cervello/cognitivo, hanno volutamente separato questi compiti o domini. L’addestramento è tipicamente suddiviso in sottodomini, con la memoria semantica addestrata del tutto separatamente dal controllo dell’inibizione, che, a sua volta, è addestrato separatamente dalla velocità di elaborazione. La ricerca esistente suggerisce che tale apprendimento bloccato porta ad un apprendimento più veloce durante la fase di acquisizione, ma può essere dannoso durante la fase di ritenzione, portando ad una ritenzione meno robusta e ad un minore trasferimento tra i compiti (Ahissar & Hochstein, 2004; Schmidt & Bjork, 1992). Per esempio, Clopper e Pisoni (2004) hanno chiesto a due gruppi di partecipanti di classificare frasi in base alla regione dialettale di provenienza dei parlanti. Un primo gruppo di partecipanti è stato addestrato con ogni dialetto rappresentato da un singolo parlante. Un secondo gruppo di partecipanti è stato addestrato con tre diversi parlanti per ogni dialetto. Il gruppo che ha ricevuto l’addestramento più variabile ha imparato più lentamente inizialmente, ma è stato più accurato in un test di ritenzione che coinvolgeva nuovi parlanti con nuove frasi.