Scienze Motorie L-22

La valutazione dell’apprendimento avverrà mediante una prova scritta strutturata, composta da quesiti a risposta multipla, domande aperte ed eventuali esercizi applicativi. Nei casi previsti, la prova scritta potrà essere integrata da una prova orale.

La valutazione sarà finalizzata ad accertare il raggiungimento degli obiettivi formativi dell’insegnamento secondo i seguenti criteri:

Area di valutazione                                                                                                                                                           Peso sul punteggio finale

Conoscenze e capacità applicative: padronanza dei contenuti, capacità di rielaborarli e applicarli correttamente         50%

Autonomia di giudizio: capacità di analizzare criticamente dati e risultati e di formulare scelte motivate                      25%

Abilità comunicative: chiarezza espositiva, accuratezza terminologica e coerenza argomentativa                                  25%

I criteri di valutazione sono coerenti con i Descrittori di Dublino relativi a conoscenza e comprensione, capacità di applicare conoscenza e comprensione, autonomia di giudizio, abilità comunicative e capacità di apprendimento.

Griglia di valutazione

27-30 e lode – Eccellente
Padronanza ampia e critica degli argomenti; risposte complete e argomentate; uso appropriato di metodi, strumenti e terminologia.

23-26 – Buona
Conoscenza complessivamente adeguata; applicazione generalmente corretta, sebbene non sempre approfondita; discreta capacità di collegamento e interpretazione.

18-22 – Sufficiente
Padronanza dei concetti di base e degli strumenti essenziali; esposizione semplice e talvolta imprecisa; capacità applicative limitate.

Inferiore a 18 – Insufficiente
Lacune significative nei contenuti e/o nell’utilizzo degli strumenti; difficoltà nella comprensione e nella risoluzione anche di problemi elementari.

Da completare                                           

L’esame di Statistica applicata alle scienze motorie non prevede propedeuticità.

Per affrontare proficuamente il corso è utile possedere:

·       conoscenze relative alle quattro operazioni fondamentali;

·       capacità di eseguire elevazioni a potenza ed estrazioni di radice quadrata;

·       capacità di risolvere semplici espressioni aritmetiche e algebriche;

·       familiarità con l’utilizzo di una calcolatrice semplice;

·       competenze digitali di base, comprendenti l’utilizzo del browser, della posta elettronica e dei comuni strumenti per la gestione dei file.

Modalità di erogazione del corso:

Il corso si articola in cinque moduli: Statistica descrittiva, Statistica inferenziale, Metodologia della ricerca scientifica, Match Analysis e Sport Intelligence. Pur trattando contenuti specifici, i moduli costituiscono un unico insegnamento, sono programmati in continuità didattica, condividono obiettivi formativi comuni e prevedono una valutazione finale integrata.

 Attività didattiche previste

 Le attività didattiche, suddivise tra didattica erogativa (DE) e didattica interattiva (DI) saranno costituite da almeno 7 ore per CFU e ripartite secondo una struttura di almeno 5 ore di DE (tenuta in considerazione la necessità di riascolto) e di 2 ore di DI sincrona per ciascun CFU.

 Attività didattica erogativa

25 videolezioni asincrone, dedicate alla statistica descrittiva e inferenziale, alla metodologia della ricerca scientifica, alla Match Analysis e alla Sport Intelligence, della durata di circa 30 minuti ciascuna e sempre disponibili in piattaforma.

 Attività didattica sincrona interattiva

La didattica interattiva integra le videolezioni asincrone mediante incontri sincroni finalizzati all’approfondimento dei contenuti, alla discussione di casi e allo svolgimento di esercitazioni guidate.

Durante queste sessioni lo studente può:

• Approfondire in tempo reale i temi più complessi insieme al docente, dissipando dubbi che spesso restano irrisolti nello studio individuale.
• Confrontarsi con i colleghi, attivando un circolo virtuoso di domande, discussioni e micro-dibattiti che arricchiscono la comprensione e favoriscono il pensiero critico.
• Allenare le competenze applicative grazie a esercitazioni guidate, simulazioni e analisi di casi pratici che collegano la teoria alla realtà professionale.
• Svolgere esercitazioni individuali e di gruppo, analizzare brevi articoli scientifici e presentare i risultati mediante tabelle, grafici e report sintetici.

La partecipazione alle attività sincrone e lo svolgimento delle attività di autovalutazione hanno funzione formativa e concorrono al consolidamento delle competenze oggetto delle verifiche intermedia e finale, tramite il riconoscimento di punti aggiuntivi sul voto di valutazione finale.

    Attività di autoapprendimento:

 Test di autovalutazione in ingresso

• Questionario a scelta multipla per rilevare le competenze iniziali in statistica e guidare eventuali recuperi mirati. Il test ha esclusivamente funzione diagnostica e formativa e non concorre alla determinazione del voto finale.
• Test di autovalutazione al termine di ogni unità didattica registrata
  • Breve quiz a risposta multipla integrato nella piattaforma subito dopo ogni videolezione.
  • Consente di verificare passo dopo passo la comprensione dei contenuti, consolidare i concetti chiave e prepararsi alla lezione successiva.

L'articolazione tra DE e DI, per ciascuna unità didattica, sarà organizzata coerentemente con gli obiettivi formativi specifici dell’insegnamento.

Il docente è reperibile tramite l’indirizzo e-mail istituzionale bruno.ruscello@uniroma5.it per richieste di chiarimento e supporto.

Su richiesta degli studenti, potranno essere organizzati incontri individuali o collettivi in videoconferenza, in date preventivamente concordate.

 Il corso si propone di fornire le conoscenze di base necessarie affinché lo studente possa comprendere e utilizzare in modo appropriato i principali metodi statistici impiegati in ambito scientifico e sportivo. Tali competenze sono funzionali alla comprensione di numerose discipline del Corso di Studio e sono integrate da un’introduzione ai principi della metodologia della ricerca scientifica.

In particolare, al termine del percorso didattico lo studente sarà in grado di:

• descrivere un insieme di dati;
• leggere tabelle di sintesi e grafici;
• utilizzare misure di posizione e dispersione;
• applicare i fondamenti del calcolo delle probabilità;
• applicare e interpretare le principali procedure inferenziali relative a variabili continue e discrete.

Il corso fornisce inoltre competenze relative all’utilizzo dei principali software applicativi per l’organizzazione, l’elaborazione e l’interpretazione dei dati in ambito scientifico, motorio e sportivo.

Il corso introduce, infine, i principi della Match Analysis e della Sport Intelligence, ambiti nei quali le competenze statistiche e informatiche trovano rilevanti applicazioni scientifiche e professionali.

Al termine dell’insegnamento, lo studente avrà acquisito le conoscenze statistiche, metodologiche e informatiche necessarie per descrivere, analizzare e interpretare dati relativi alle scienze motorie e sportive. Sarà inoltre in grado di leggere criticamente semplici studi scientifici e di comprendere le principali applicazioni della statistica alla Match Analysis e alla Sport Intelligence. Lo studente dovrà inoltre essere in grado di accedere criticamente alla letteratura scientifica, comprenderne il linguaggio statistico e sviluppare progressivamente capacità di aggiornamento autonomo.

 Ambiti di competenza

• Statistica descrittiva e inferenziale
  • Utilizzare i principali strumenti di statistica descrittiva e inferenziale per organizzare, analizzare e interpretare dati relativi alle scienze motorie e sportive.
• Fogli di calcolo
  • Inserire, organizzare ed elaborare dati mediante funzioni matematiche e statistiche, costruendo grafici e report sintetici dei risultati.
• Match Analysis sportiva
  • Comprendere i principi dei tre livelli di analisi:
    1. fisico-condizionale;
    2. tecnico-biomeccanico;
    3. tattico-strategico.
• Sport Intelligence
  • Conoscere le procedure di acquisizione e organizzazione dei dati sportivi, anche attraverso fonti aperte e strumenti di Open Source Intelligence (OSINT), nonché la loro trasformazione in informazioni utili e la comunicazione agli stakeholder a supporto delle decisioni.
• Metodologia della ricerca scientifica
  • Conoscere i principi essenziali che guidano la formulazione della domanda di ricerca, la progettazione dello studio, la raccolta dei dati e la valutazione critica dei risultati.

Le competenze attese sono ulteriormente definite tramite i Descrittori di Dublino.

Al termine del corso lo studente dovrà aver acquisito:

Conoscenza e capacità di comprensione

Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di:

• Padroneggiare il lessico specialistico della statistica applicata alle scienze motorie, utilizzando correttamente termini quali campione, popolazione, variabile, distribuzione, inferenza, intervallo di confidenza e p-value.
• Individuare le caratteristiche distintive di un’indagine statistica nell’ambito della ricerca scientifica (obiettivo, ipotesi, disegno dello studio, unità di analisi, modalità di raccolta dei dati, limiti di validità).
• Disporre delle conoscenze fondamentali per la descrizione sintetica di fenomeni univariati e bivariati: tabelle di frequenza, indici di posizione (media, mediana, moda), indici di dispersione (varianza, deviazione standard, coefficiente di variazione), misure di relazione (covarianza, coefficiente di correlazione).
• Comprendere la logica della statistica inferenziale (errore di campionamento, test di ipotesi, intervalli di confidenza) e interpretarne correttamente i risultati per variabili sia continue sia discrete.
• Interpretare e produrre rappresentazioni grafiche (istogrammi, box-plot, diagrammi di dispersione) per una comunicazione efficace dei dati.
• Conoscere i principi di base dell’informatica applicata alla statistica: struttura di file e cartelle, formati di dati, importazione/esportazione, utilizzo di fogli di calcolo e software statistici, quali Excel, jamovi, SPSS o applicativi equivalenti, per la gestione e l’elaborazione dei dataset.
• Applicare un approccio critico alla lettura di articoli scientifici, valutandone metodologia, analisi statistica e solidità delle conclusioni.
• Conoscere i principi fondamentali della metodologia della ricerca scientifica, della Match Analysis e della Sport Intelligence.

Queste competenze vengono sviluppate attraverso videolezioni, attività didattiche interattive, esercitazioni guidate, studio dei materiali disponibili in piattaforma e discussione di casi tratti dalla letteratura scientifica.

 Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Al termine del percorso lo studente sarà in grado di:

• Consultare e utilizzare in modo critico la letteratura scientifica di settore, individuando le metodologie statistiche adottate e valutandone l’adeguatezza rispetto agli obiettivi di ricerca.
• Collaborare alla progettazione e alla gestione della raccolta di dati relativi all’allenamento e alla prestazione sportiva, quali test fisici, dati di Match Analysis e diari di carico, garantendone accuratezza, coerenza e tracciabilità.
• Effettuare l’elaborazione statistica di dataset reali mediante software dedicati (ad es. Excel, Jamovi, SPSS o analoghi), applicando correttamente strumenti di statistica descrittiva e inferenziale.
• Interpretare i risultati dell’analisi, traducendoli in indicazioni operative per la programmazione dell’allenamento o per la revisione di ipotesi di ricerca.
• Comunicare i dati in forma chiara ed efficace, producendo report, tabelle, grafici e presentazioni multimediali adatti a tecnici, atleti e stakeholder.

Queste competenze vengono sviluppate attraverso esercitazioni pratiche, individuali e di gruppo, anche in modalità di classe virtuale interattiva, guidate dal docente e supportate dall’utilizzo di software per l’analisi statistica, quali Excel, jamovi, SPSS, R o applicativi equivalenti.

 Abilità di giudizio

Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di:

• Selezionare criticamente le fonti scientifiche – nazionali e internazionali – valutandone attendibilità, solidità metodologica e rilevanza applicativa per lo specifico contesto sportivo.
• Formulare ipotesi e scelte operative motivate, sviluppando progressivamente autonomia nella selezione delle strategie di raccolta, analisi e interpretazione dei dati.
• Riconoscere bias e limiti metodologici negli studi consultati o nei propri progetti, proponendo soluzioni o linee di miglioramento.
• Integrare le evidenze statistiche con l’esperienza professionale, per decidere in modo informato su programmazione dell’allenamento, uso di tecnologie di monitoraggio e interventi sulla performance.
• Argomentare e giustificare le decisioni di fronte a colleghi, atleti e stakeholder, dimostrando senso critico, responsabilità etica e trasparenza nell’utilizzo dei dati.

Tale autonomia viene coltivata attraverso discussioni guidate su casi reali, analisi di articoli scientifici, attività applicative individuali e di gruppo e momenti di confronto in classe (anche virtuale), finalizzati a stimolare il pensiero critico e la capacità decisionale indipendente.

 Abilità di comunicare

 Al termine del corso lo studente sarà in grado di:

• Utilizzare consapevolmente il linguaggio specialistico della statistica e dell’informatica, riconoscendone il valore ai fini della precisione terminologica e concettuale.
• Tradurre i risultati dell’analisi dei dati in messaggi chiari e mirati, adattando registro e livello di dettaglio al pubblico di riferimento (colleghi tecnici, atleti, dirigenti o non addetti ai lavori).
• Scegliere e costruire forme di comunicazione adeguate, quali tabelle, grafici, report sintetici e presentazioni, evidenziando gli elementi rilevanti per processi decisionali informati.
• Argomentare e motivare le proprie conclusioni in modo logico e fondato sulle evidenze disponibili.
• Favorire la cultura della condivisione dei dati, illustrando con trasparenza procedure, risultati e limiti dell’analisi per promuovere il confronto e l’adozione di pratiche fondate sull’evidenza.

Queste abilità vengono sviluppate mediante esercizi di presentazione orale, stesura di brevi report e lavori di gruppo in cui ogni studente è chiamato a spiegare i propri risultati impiegando gli strumenti grafico-reportistici tipici della comunicazione statistica professionale.

 Capacità di apprendimento

 Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di saper:

• Trasferire in modo autonomo le conoscenze teoriche alla pratica, applicando metodi statistici e strumenti informatici a casi reali di allenamento, Match Analysis e apprendimento motorio.
• Costruire un percorso di apprendimento permanente, individuando in autonomia nuove fonti (articoli, banche dati, software, webinar) utili ad aggiornare competenze e tecniche di analisi.
• Valutare criticamente i propri bisogni formativi, riconoscendo punti di forza e aree di miglioramento attraverso l’autoriflessione e l’autovalutazione dei risultati ottenuti.
• Integrare feedback esterni (docenti, pari, professionisti di settore) per affinare metodi di raccolta e trattamento dei dati, migliorando progressivamente l’efficacia delle proprie analisi.
• Sfruttare il confronto dialettico in contesti di didattica interattiva per sviluppare pensiero critico, creatività nella risoluzione di problemi e capacità di apprendimento collaborativo.

Queste abilità vengono potenziate mediante discussioni guidate, lavori di gruppo a problemi aperti, esercitazioni pratiche con autocorrezione e momenti di revisione e confronto tra pari, che stimolano lo studente a diventare protagonista attivo e consapevole del proprio percorso di crescita professionale.

Il programma introduce i fondamenti della statistica applicata allo sport, dalla raccolta e rappresentazione dei dati fino ai principali metodi inferenziali. Particolare attenzione è dedicata alla ricerca scientifica, alla Match Analysis e alla Sport Intelligence, con un approccio orientato alla lettura critica e all’utilizzo operativo delle informazioni.

Modulo 1 – Statistica descrittiva

1.     Introduzione alla statistica applicata allo sport
Ruolo della statistica nello sport, fasi dell’analisi dati e principali applicazioni alla ricerca e alla performance.

2.     Dati, misurazioni e variabili
Tipi di dati, scale di misura, classificazione delle variabili e criteri per una corretta rilevazione.

3.     Organizzazione dei dati e tabelle
Codifica delle osservazioni, costruzione di matrici e tabelle e lettura sintetica delle informazioni raccolte.

4.     Frequenze assolute, relative e cumulate
Calcolo e interpretazione delle frequenze per descrivere distribuzioni e confrontare gruppi di diversa numerosità.

5.     Rappresentazioni grafiche
Scelta e costruzione di grafici adeguati per comunicare distribuzioni, confronti e andamenti dei dati sportivi.

6.     Approfondimento 1 – Il campionamento
Principi di campionamento, rappresentatività, bias di selezione e differenze tra popolazione e campione.

7.     Approfondimento 2 – Misure di tendenza centrale
Media, mediana e moda per individuare i valori rappresentativi di una distribuzione e sintetizzarne la posizione.

8.     Misure di variabilità
Range, varianza, deviazione standard e coefficiente di variazione per valutare dispersione, omogeneità e stabilità delle osservazioni.

9.     Distribuzione normale e standardizzazione
Proprietà della distribuzione normale, trasformazione in punteggi standardizzati e confronto tra valori appartenenti a distribuzioni differenti.

10.  Distribuzioni statistiche bivariate
Organizzazione congiunta di due variabili mediante tabelle a doppia entrata e rappresentazioni grafiche.

11. Distribuzioni statistiche bivariate

Organizzazione congiunta di due variabili mediante tabelle a doppia entrata e rappresentazioni grafiche.

12.  Covarianza e correlazione
Misura della direzione e dell’intensità della relazione lineare, distinguendo l’associazione statistica dalla causalità.

Modulo 2 – Statistica inferenziale

13.  Introduzione alla statistica inferenziale
Stima dei parametri, errore campionario e generalizzazione dei risultati dal campione alla popolazione.

14.  Il test statistico
Formulazione delle ipotesi, livello di significatività, p-value ed errori decisionali nella verifica statistica.

15.  Il test statistico su un solo campione
Confronto di un campione con un valore teorico o di riferimento mediante test parametrici appropriati.

16.  Il test statistico su due o più campioni
Confronto tra gruppi indipendenti o appaiati per verificare differenze statisticamente significative.

17.  Analisi della varianza (ANOVA)
Confronto simultaneo tra più medie, verifica delle assunzioni e interpretazione degli effetti principali.

18.  Metodi non parametrici
Test alternativi per dati ordinali, distribuzioni non normali o campioni piccoli, con minori assunzioni statistiche.

Modulo 3 – Metodologia della ricerca scientifica

19. Metodologia della ricerca: domanda, ipotesi e disegno dello studio

Formulazione della domanda di ricerca, definizione delle ipotesi, scelta del disegno e operazionalizzazione delle variabili.

20. Metodologia della ricerca: qualità dei dati e interpretazione dei risultati

Raccolta dei dati, validità, affidabilità, controllo dei bias e principi di interpretazione critica dei risultati.

Modulo 4 – Match Analysis

21.  Statistica applicata: la Match Analysis
Applicazione della statistica all’analisi della prestazione, degli eventi di gioco e degli indicatori tecnico-tattici.

Modulo 5 – Sport Intelligence

22. Introduzione alla Sport Intelligence

Integrazione dei dati e supporto informativo alle decisioni tecniche e gestionali.

23. Fonti e qualità dei dati sportivi

Acquisizione, organizzazione, validazione e gestione delle informazioni lungo la pipeline del dato.

24.  Analisi e visualizzazione degli indicatori
Trasformazione di dati complessi in informazioni operative mediante indicatori, grafici e report.

25. Sport Intelligence e supporto alle decisioni

Utilizzo degli insight per performance, Scouting, prevenzione, pianificazione e gestione strategica nello sport.

Il docente consiglia di integrare il materiale didattico disponibile in piattaforma, costituito da videolezioni, slide ed esercitazioni, con il seguente testo, che potrà essere richiamato durante le lezioni e le attività applicative:

Thomas, J.R., Nelson, J.K., Silverman, S.J., Metodologia della ricerca per le scienze motorie e sportive, Calzetti & Mariucci, 2012.

Inoltre, nella sezione “Documenti” della piattaforma il docente carica periodicamente articoli scientifici, testi e altre risorse di interesse, arricchendo così l’offerta formativa del corso e fornendo spunti aggiornati per lo studio autonomo.

Didattica Sincrona

Calendario A.A. 2026-27

1° Semestre

2° Semestre