Het periodiek meten van prestatie bepalende factoren gebeurt bij steeds meer talentprogramma’s. Het lijkt erop dat het periodiek meten zich in veel gevallen beperkt tot het constateren dat er een positieve of negatieve ontwikkeling is of dat de prestaties stabiliseren. Om waardevolle conclusies te kunnen trekken is het noodzakelijk de data op een juiste manier de interpreteren. Om dit goed te kunnen doen is behoorlijk veel kennis en context nodig. Een aantal voorbeelden van aspecten om rekening mee te houden volgen hieronder.
Als eerste blijkt dat er een aantal storende variabelen kunnen optreden bij de uitvoering van testen. Zo kan niet automatisch verwacht worden dat talenten de volle inzet tonen bij testen. De manier waarop de trainer de testgegevens terugkoppelt richting de spelers bepaald namelijk voor een deel de inzet. Andere stoorzenders kunnen zijn: het al dan niet stellen van doelen op de testen, het hebben van een (lichte) blessure, andere omstandigheden (bijvoorbeeld de sportvloer) en het wel/niet aanmoedigen tijdens een test. Ook ligt het gevaar van onderpresteren door ‘routine’ op de loer als de testen al vaak zijn uitgevoerd.
Een tweede aspect is het kunnen gebruiken van de juiste benchmarks. Zonder benchmarks per (biologische) leeftijd (liefst per positie in teamsporten) is de interpretatie van prestatie erg lastig. Wat kun je verwachten van een talent met een bepaalde trainingshistorie, in deze ontwikkelingsfase, op deze positie? Wat is eigenlijk goed, wat mag minimaal verwacht worden, in hoeverre kan deze prestatie nog verbeteren? Alleen een interne vergelijking binnen het team heeft behoorlijke beperkingen.
Ten derde is kennis nodig van fysieke ontwikkeling: zo is vanuit de fysiologie bekend dat het substantieel verbeteren van fysieke prestatie bij meisjes na het 15e levensjaar beperkt mogelijk is. Dit is mede ingegeven door minder gunstige ontwikkelingen van de lichaamssamenstelling. Het kan voor deze groep dus al prima zijn om bepaalde factoren te stabiliseren in een trainingsperiode en niet per definitie een groei te verwachten in het prestatievermogen.
Een laatste aspect als het gaat om de juiste interpretatie van testgegevens is het rekening houden met het meetmoment in relatie tot de periodisering of de seizoensopbouw. Als bijvoorbeeld testen plaatsvinden vlak na een zomervakantie is de verwachting dat de meeste prestatiebepalende factoren achteruit zijn gegaan door het trainingsprincipe reversibiliteit, oftewel ‘de-training’. Als bij een tweede meting de prestaties weer vooruit zijn gegaan is dat dus eigenlijk geen ontwikkeling, maar het weer op niveau brengen van het prestatievermogen na een vakantieperiode.
Om echt conclusies te kunnen trekken is het dus nodig om inzicht te genereren in de factoren die bepalen hoe de ontwikkeling tot stand komt. Naast bovengenoemde aspecten kan gedacht worden aan de reproduceerbaarheid van metingen, maturiteit (groeispurt), periodisering (kwaliteit en kwantiteit van daadwerkelijk uitgevoerde training), blessures, inzet/motivatie, stress op school of privé, sociaal emotionele ontwikkelingen etc. Alleen als er inzicht is in al dit soort onderliggende factoren kan er gediscussieerd worden over de oorzaak van (het achterblijven in) de ontwikkeling. Het werken in multidisciplinaire teams is mijns inziens een vereiste om deze stap op een professioneel niveau te kunnen maken. Daarna volgt dan nog een zeer belangrijke stap: wat betekent deze ontwikkeling (met oorzaken) voor de begeleiding/training van het desbetreffend talent of de kwaliteit van het programma? Door aanpassingen te evalueren kan er gekeken worden naar het effect, wat weer kan leiden meer kennis en inzicht in optimaliseren van de prestatie(-ontwikkeling).
Het goed uitvoeren van testen is dus eigenlijk het minst moeilijke deel van het periodiek meten van ontwikkeling van talenten. Daarna zijn nog veel effort, expertise en inzichten vereist om de maximale informatie uit de gegevens te kunnen halen.
