Come imparare più in fretta gli algoritmi del cubo? Guida basata sulla ricerca

Prima o poi ogni speedcuber sbatte contro lo stesso muro. I PLL in teoria li sai, ma alle gare ti si svuota la testa. Ieri l'algoritmo ti veniva perfetto, oggi non ricordi nemmeno come iniziava. Un tuo amico ha imparato tutto l'OLL in un mese, mentre a te dopo una settimana sono rimasti in testa tre casi. La buona notizia è che la psicologia dell'apprendimento studia questi problemi da oltre cent'anni e ha risposte piuttosto concrete. In questa guida abbiamo raccolto ciò che queste ricerche dicono sull'apprendimento degli algoritmi, sull'allenamento e sulla risoluzione blindfold.

All'inizio trovi un breve riassunto, se vuoi semplicemente sapere cosa fare. Più avanti c'è l'analisi dettagliata: perché funziona, come lo sappiamo e dove finisce la scienza e iniziano le supposizioni.

1. L'essenziale in 2 minuti

1. Studia ogni giorno per 10-20 minuti, non una volta a settimana per due ore. Distribuire lo studio nel tempo è uno degli effetti meglio confermati di tutta la psicologia.
2. 1-2 nuovi algoritmi al giorno bastano. Dieci in una volta li ricorderai fino a domani, ma non tra un mese.
3. Mettiti alla prova senza bigliettino. Imposta il caso, esegui l'algoritmo a memoria e solo dopo controlla. Guardare il foglio ti dà soltanto l'illusione di saperlo.
4. Torna su ogni nuovo algoritmo il giorno dopo, dopo 3-4 giorni, dopo una settimana e dopo 2-3 settimane.
5. Dividi l'algoritmo in 2-4 trigger (sexy move, sledgehammer, sune), non in 14 mosse separate.
6. Prima guarda i fingertrick in un video, poi allenati. Bastano poche ripetizioni lente per memorizzare le mosse, poi gira veloce, ma in modo corretto.
7. Non imparare algoritmi simili nello stesso giorno (Ja e Jb, quattro OLL a forma di T). La versione speculare di un algoritmo, per le tue mani, è un algoritmo completamente nuovo.
8. Allena il riconoscimento su casi casuali, meglio ancora con un trainer di algoritmi.
9. Dormi a sufficienza, ma non aspettarti che il sonno da solo renda più veloce l'algoritmo. Il sonno protegge ciò che hai imparato.
10. Con tempi da 20-30 secondi perdi di più per le pause nell'F2L che per gli algoritmi che ti mancano. Fai risoluzioni lente senza fermarti.
11. Per il blindfold non ti serve una «buona memoria». Le coppie di lettere trasformate in immagini sono una tecnica che chiunque può imparare.

2. Cosa sappiamo e cosa no

Prima di entrare nei dettagli, una premessa onesta. Nessuno ha ancora studiato scientificamente qual è il modo migliore per imparare gli algoritmi del cubo. Esistono singoli lavori sugli speedcuber, ma nessuno confronta i metodi di apprendimento degli algoritmi. Tutto ciò che scriviamo qui sotto è il trasferimento di risultati di ricerche su compiti simili: l'apprendimento di sequenze di movimenti delle dita (ad es. digitare sequenze sulla tastiera), la memorizzazione di vocaboli e fatti, lo studio di uno strumento musicale o l'allenamento degli atleti.

Alcuni di questi risultati sono molto solidi: li hanno confermati decine di studi e metanalisi, cioè lavori che raccolgono i risultati di molti esperimenti insieme. Altri provengono da un solo laboratorio o sono oggetto di dibattito. Dove le prove sono più deboli, lo diciamo chiaramente. Trovi le fonti nelle note alla fine.

3. «So questo algoritmo», ovvero tre abilità diverse

Quando dici «so il T-perm», intendi tre cose insieme, e ognuna si impara in modo un po' diverso:

• Memorizzazione: sai quali mosse appartengono a quel caso. È una memoria simile a quella dei vocaboli d'inglese.
• Esecuzione: le dita eseguono l'algoritmo in modo fluido, senza pensare alla mossa successiva. È memoria motoria, come quando suoni il pianoforte.
• Riconoscimento: guardando il cubo sai subito di quale caso si tratta. È memoria visiva, come quella di uno scacchista che conosce migliaia di posizioni.

La maggior parte degli errori tipici nello studio nasce dal confondere queste tre cose. Qualcuno esegue l'algoritmo 200 volte di fila (allena l'esecuzione) e si stupisce che dopo una settimana non lo ricordi (perché non ha allenato il richiamo). Qualcun altro conosce tutti gli algoritmi dal foglio, ma durante la risoluzione perde due secondi per riconoscere il caso. I capitoli successivi trattano ciascuna di queste abilità separatamente.

4. Poco, ma ogni giorno

Se di tutta la guida devi ricordare una sola cosa, che sia questa: la stessa quantità di studio dà un risultato molto migliore se la distribuisci su tante sessioni brevi. Gli psicologi lo chiamano effetto di distribuzione (in inglese spacing effect). Una metanalisi di oltre 300 esperimenti ha mostrato che lo studio distribuito batte lo studio «tutto in una volta» e che più a lungo vuoi ricordare qualcosa, più ampi dovrebbero essere gli intervalli tra i ripassi^[1]. L'effetto vale anche per le abilità motorie, ed è più forte per i compiti relativamente semplici^[2].

La cosa più curiosa è che noi stessi non ce ne accorgiamo. In uno studio con le flashcard lo studio distribuito ha dato risultati migliori nel 90% dei partecipanti, eppure il 72% di loro era convinto che funzionasse meglio studiare tutto in una volta^[3]. Lo studio intensivo dà un ottimo risultato a fine serata, quindi sembra efficace. Il problema è che dopo una settimana ne rimane poco.

Per gli algoritmi questo si traduce in una regola semplice: 1-2 nuovi algoritmi al giorno, non tutti i giorni, più un breve ripasso di quelli vecchi. È esattamente il consiglio che J Perm dà da anni per imparare il PLL completo^[4]. Il numero «2» in sé non deriva dalle ricerche, ma la direzione coincide perfettamente.

Se usi un'app di flashcard come Anki, non preoccuparti troppo delle impostazioni. Le ricerche non hanno dimostrato che intervalli via via più lunghi tra i ripassi siano meglio di intervalli uguali^[5]. L'importante è che i ripassi siano distribuiti su molti giorni.

5. Mettiti alla prova invece di rileggere

Il secondo pilastro di uno studio efficace è il richiamo attivo (in inglese retrieval practice). Ogni tentativo di recuperare qualcosa dalla memoria la consolida più di un'ulteriore lettura. In un esperimento classico, alcuni studenti imparavano coppie di parole. Chi continuava a mettersi alla prova, dopo una settimana ne ricordava circa l'80%. Chi dopo il primo successo continuava solo a rileggerle ne ricordava circa un terzo^[6]. Le metanalisi di decine di studi confermano che l'effetto è grande e replicabile^[7], e in una classifica delle tecniche di studio proprio l'autoverifica e lo studio distribuito hanno ottenuto i voti più alti. Rileggere più volte e sottolineare sono andati male^[8].

Importante per il cubo: l'effetto non vale solo per i vocaboli. In un corso di rianimazione, gli studenti di medicina che al posto degli ultimi 30 minuti di esercitazione hanno fatto un test, dopo due settimane eseguivano la procedura nettamente meglio^[9].

Come tradurlo negli algoritmi?

• Guardare il bigliettino durante la risoluzione è «rileggere». Eseguire l'algoritmo a memoria vedendo il caso è un «test».
• Il criterio è l'esecuzione corretta a memoria, non il numero di ripetizioni. In un ampio studio ha funzionato bene questo schema: 3 richiami corretti nella prima sessione e poi uno in ciascuna di alcune sessioni successive distribuite su più giorni. Altri richiami il primo giorno davano poco, se comunque si tornava sul materiale nelle sessioni seguenti^[10].
• Non depennare un algoritmo dopo il primo successo. Riprendilo il giorno dopo, dopo 3-4 giorni, dopo una settimana e dopo 2-3 settimane. Questo calendario è una nostra sintesi dei risultati delle ricerche sul vocabolario, non un protocollo testato, ma è coerente con essi.

Attenzione anche all'illusione di sapere. Quando hai il bigliettino davanti, la tua valutazione «questo lo so già» è sovrastimata^[11]. Potrai giudicarlo davvero solo dopo un tentativo senza foglio e a una certa distanza di tempo. Per lo stesso motivo misura i progressi all'inizio della sessione successiva, non alla fine di quella attuale. Come ti viene l'algoritmo durante l'esercizio spesso dice poco su quanto ti resterà davvero in memoria^[12]. Un ottimo risultato dopo 50 ripetizioni è una forma momentanea, non un apprendimento duraturo.

6. Trigger: dividi l'algoritmo in blocchi

La memoria di lavoro, cioè ciò che puoi tenere in mente in un dato momento, contiene circa 4 «blocchi» di informazioni^[13]. Quattordici mosse come quattordici lettere separate sono troppe. Lo stesso algoritmo come tre blocchi conosciuti ci sta comodamente.

La cosa interessante è che le persone lo fanno spontaneamente. Nelle ricerche sull'apprendimento di sequenze lunghe, i partecipanti le dividevano da soli in brevi blocchi separati da pause, e ognuno le divideva in modo un po' diverso^[14]. Gli speedcuber chiamano questi blocchi trigger: sexy move (R U R' U'), sledgehammer (R' F R F'), sune. In un altro esperimento, memorizzare nomi verbali per i movimenti aiutava ad apprendere una sequenza motoria^[15]. Dare un nome ai blocchi ha quindi senso.

Due consigli pratici:

• Dividi l'algoritmo dove cambiano i fingertrick o c'è un regrip, non meccanicamente ogni tre mosse. I confini dei blocchi si consolidano e in seguito possono diventare punti di piccole pause.
• A livello più avanzato l'obiettivo è unire i blocchi in un tutt'uno. Quando l'algoritmo è già padroneggiato, allenalo in modo che tra i trigger non ci sia alcuna pausa.

Un test semplice per capire se l'algoritmo è già automatico: eseguilo alcune volte contando mentalmente all'indietro da 100 di 3 in 3. Se ti blocchi o il tempo aumenta chiaramente, l'algoritmo richiede ancora lavoro. Secondo test: dopo una settimana senza ripassi lo esegui subito, senza pensarci.

7. Lento o veloce?

Si sente spesso il consiglio «allenati sempre lentamente, la velocità arriverà da sola». Le ricerche non lo confermano. In un esperimento in cui i partecipanti allenavano brevi sequenze sulla tastiera, il gruppo con l'istruzione «lavora velocemente, non preoccuparti degli errori» ha sviluppato una migliore capacità di eseguire fluidamente l'intera sequenza. Il gruppo con l'istruzione «lavora con precisione» ha imparato piuttosto a reagire a ogni elemento separatamente^[16]. È un risultato di un solo laboratorio, ma merita attenzione: fingertrick allenati solo molto lentamente possono consolidare prese che non funzionano ad alta velocità.

Una combinazione sensata è questa:

1. Guarda un video con i fingertrick, meglio se registrato dal punto di vista di chi risolve. Una metanalisi delle ricerche sull'apprendimento per osservazione ha mostrato che guardare migliora chiaramente il modo di eseguire il movimento, meno il risultato in sé^[17]. Guardalo prima di allenarti, non dopo.
2. Fai 5-10 ripetizioni lente per memorizzare l'ordine delle mosse e la posizione delle dita.
3. Poi gira «il più veloce possibile, ma correttamente» e accetta che ogni tanto sbaglierai.

E il famoso «gli errori si consolidano, quindi non sbagliare mai»? Non abbiamo trovato ricerche che lo confermino. Un errore che noti e correggi subito è una parte normale dell'apprendimento.

8. Algoritmi speculari e simili

«Jb è lo specchio di Ja, quindi ce l'ho gratis». Purtroppo no. Nelle ricerche sulle sequenze di movimenti delle dita, i progressi ottenuti su una sequenza non si trasferivano praticamente alla stessa sequenza in un ordine diverso^[18]. In bambini e ragazzi tra i 9 e i 17 anni, una sequenza allenata si trasferiva in parte all'altra mano, ma molto poco alla sequenza invertita^[19]. Per le tue dita un algoritmo speculare è semplicemente un nuovo algoritmo e ha bisogno delle sue ripetizioni. Aiuta invece nella memorizzazione: se conosci Ja, prova a ricavare da solo Jb prima di sbirciarlo.

La seconda questione è l'ordine in cui imparare algoritmi simili. Una sequenza appena allenata resta per alcune ore vulnerabile alle interferenze. Quando i partecipanti imparavano una seconda sequenza simile 2 ore dopo la prima, sulla prima non compariva il miglioramento che normalmente si vede il giorno dopo. Con 8 ore di intervallo il problema non c'era^[20]. Gli studi sono stati condotti su semplici sequenze delle dita, quindi per il cubo è una deduzione, non una certezza, ma la regola è semplice: in un giorno impara un solo algoritmo di una data «famiglia». Ja oggi, Jb domani o tra una settimana. I quattro OLL a forma di T distribuiscili su più giorni.

9. Riconoscere i casi

Gli scacchisti di livello magistrale, dopo pochi secondi di osservazione, sanno ricostruire una posizione di una partita reale molto meglio dei dilettanti. Quando però i pezzi vengono disposti a caso, il loro vantaggio quasi scompare^[21]. Non hanno una memoria migliore, ma migliaia di schemi memorizzati. Con il riconoscimento di OLL e PLL è lo stesso: è un'abilità a sé e va allenata separatamente.

Qui torna utile l'alternanza (in inglese interleaving). Quando alleni i casi di una stessa famiglia in ordine casuale, impari meglio a distinguerli tra loro. Una metanalisi ha mostrato che questo effetto è più forte proprio quando le cose da distinguere sono simili tra loro^[22]. In uno studio in cui i partecipanti imparavano a riconoscere lo stile di diversi pittori, i quadri alternati hanno dato risultati migliori, eppure la maggior parte dei partecipanti riteneva di aver imparato meglio a blocchi^[23]. In allenamento i casi casuali ti verranno quindi peggio, ed è normale.

Ma attenzione: per l'esecuzione dei movimenti la questione è meno ovvia. In una recente metanalisi di studi motori, il beneficio della pratica casuale per il trasferimento delle abilità a nuove varianti del compito era molto piccolo nei partecipanti più giovani^[24]. Per questo conviene combinare i due approcci:

• Allena il nuovo algoritmo a blocchi, finché non lo esegui senza pensare alla mossa successiva.
• Allena il riconoscimento nel trainer su casi casuali, con alcuni casi simili nel gruppo, e fai attenzione al tempo di reazione, non solo a se hai indovinato. Le ricerche sul cosiddetto apprendimento percettivo mostrano che tanti tentativi brevi con un feedback immediato migliorano sia la precisione sia la velocità di riconoscimento^[25].
• Impara a riconoscere i PLL da due facce, non da quattro. Il sistema più noto è quello di Sarah Strong^[26]. Non esistono studi sulla sua efficacia, ma si adatta bene al modo in cui gli esperti riconoscono gli schemi.

10. Sonno e pause

«Dormici su e domattina sarai più veloce»

Questo consiglio ha un'origine precisa. In un noto studio del 2002, i partecipanti dopo una notte di sonno digitavano una sequenza sulla tastiera circa il 20% più velocemente, mentre dopo lo stesso tempo da svegli questo miglioramento non c'era^[27]. Analisi successive hanno però messo in dubbio questo risultato. Un'ampia metanalisi ha mostrato che, tenendo conto della stanchezza a fine allenamento e dell'ora del giorno, non ci sono prove convincenti che il sonno acceleri l'esecuzione di una sequenza allenata^[28]. Una nuova analisi degli stessi studi ha inoltre mostrato che venivano pubblicati soprattutto i risultati «riusciti» e che, dopo la correzione, il guadagno dovuto al sonno scompare^[29]. Il dibattito scientifico è ancora aperto, ma la conclusione prudente è questa: non contare sul sonno come fonte di velocità, contaci come protezione di ciò che hai imparato.

Diverso è il discorso per la memorizzazione, cioè quali mosse appartengono a quale caso. I vocaboli studiati poco prima di dormire venivano ricordati meglio di quelli seguiti da una lunga giornata^[30]. Per questo è una buona abitudine imparare i nuovi algoritmi la sera e fare il primo ripasso la mattina.

E poi c'è il sonno in sé: per chi ha tra i 13 e i 18 anni si raccomandano 8-10 ore di sonno al giorno^[31]. Le sessioni notturne fino all'una prima della scuola sono un costo reale per l'apprendimento, non solo stanchezza.

Pause durante l'allenamento

Qualche anno fa ha fatto rumore uno studio secondo cui il cervello «impara durante le pause»: i progressi comparivano soprattutto nei brevi riposi di 10 secondi tra una serie e l'altra^[32]. Uno studio più recente e molto più ampio ha messo in discussione questa conclusione. I gruppi che si allenavano con e senza pause hanno ottenuto alla fine lo stesso risultato^[33]. Brevi pause tra le serie vanno bene, perché riposano le mani e aiutano a mantenere la qualità dei movimenti. Conta però soprattutto il numero di ripetizioni fatte bene, distribuite su molti giorni.

11. Gli algoritmi non sono tutto: le pause

Gli studi sugli speedcuber sono pochissimi, ma uno in particolare è utile per l'allenamento. Gli autori hanno analizzato fotogramma per fotogramma 69 risoluzioni di 16 persone da YouTube e le hanno combinate con un ampio sondaggio della community r/Cubers^[34]. Risultati:

• chi ha tempi intorno ai 20 secondi resta fermo per quasi metà della risoluzione (46%), chi ha tempi intorno ai 10 secondi per un terzo,
• l'F2L è la fase più lunga della risoluzione ed è lì che ci sono più pause,
• il numero di regrip era fortemente legato al tempo,
• il numero di mosse nell'F2L non aveva praticamente alcun legame con il tempo.

Sono dati di un piccolo gruppo e mostrano correlazioni, non cause, ma la conclusione è chiara: con tempi da 20-30 secondi guadagni di più lavorando su fluidità e look-ahead (guardare la coppia successiva prima di finire quella attuale) che imparando altri algoritmi. Feliks Zemdegs consiglia da anni a questo scopo le risoluzioni lente senza timer: giri più piano, ma senza fermarti. Nel commento alla sua media record racconta anche di aver previsto l'OLL già mentre inseriva l'ultima coppia, così prima dell'OLL non c'è stata alcuna pausa^[35].

12. Cosa imparare e quando (CFOP, Ortega)

3x3 con il metodo CFOP

Tra gli autori di guide c'è accordo sull'ordine^{[4, 35]}:

1. 2-look OLL e 2-look PLL (in tutto 16 algoritmi) subito dopo il metodo per principianti.
2. PLL completo (21 algoritmi) per primo, perché sono pochi e compaiono in ogni risoluzione.
3. OLL completo (57 algoritmi) più avanti. J Perm consiglia di impararli «una forma alla volta», e noi aggiungiamo: distribuisci una forma su 2-3 giorni consecutivi, così gli algoritmi simili non si ostacolano a vicenda.
4. Altri set (COLL, ZBLL e altri) solo quando hai tempi davvero veloci.

Il ritmo realistico nella community è di 1-3 nuovi algoritmi al giorno e l'OLL completo in 1-2 mesi. Le promesse del tipo «tutto l'OLL in tre settimane» non hanno alcun dato su quanto ne resti in memoria dopo un mese.

2x2 con il metodo Ortega

L'Ortega è composto da 12 algoritmi: 7 per l'orientamento dell'ultimo strato e 5 per la permutazione di entrambi gli strati (PBL). I primi sono gli stessi algoritmi del 2-look OLL sul 3x3 (sune, antisune e gli altri), quindi se li conosci ti restano da imparare in pratica solo 5 nuovi algoritmi. Basta una settimana, poi conviene dedicare tutte le energie a pianificare la risoluzione durante l'ispezione. Non è un risultato della ricerca, ma l'esperienza di chi pratica. Nessuno ha studiato l'apprendimento dell'Ortega.

Quanto ci vuole?

Secondo un ampio sondaggio tra speedcuber attivi, la miglior media di 12 risoluzioni tipica era di circa 28 secondi dopo 3 mesi, circa 20 secondi dopo un anno e circa 15 secondi dopo 3 anni di pratica^[36]. Sono dati di persone rimaste nell'hobby e che hanno avuto voglia di compilare il sondaggio, quindi prendili come indicativi. La variabilità è enorme: alcuni scendono sotto i 20 secondi in pochi mesi, altri dopo alcuni anni. Dipende soprattutto dal numero di risoluzioni al giorno, ma non solo. Nell'unico studio di lunga durata su persone che imparavano a risolvere il cubo da zero, i progressi di ciascuno erano legati alle capacità generali di ragionamento, non alla perseveranza o all'atteggiamento^[37]. Se un tuo amico fa 15 secondi e tu 25, non significa che non ti stai impegnando.

Un'altra cosa importante: una nuova tecnica all'inizio peggiora i tempi. Quando passi dal 2-look al PLL completo o cambi impugnatura, per 2-4 settimane potresti essere più lento. Non tornare al vecchio metodo dopo un Ao12 andato male. Perfino Tymon Kolasiński, dopo essere passato al metodo ZB nell'autunno 2024, ammetteva ancora qualche mese dopo di risolvere più lentamente di prima^[38].

13. Piano: PLL completo in 3 settimane

Il piano qui sotto è una nostra deduzione dalle ricerche descritte sopra, non un metodo testato sugli speedcuber. Partiamo dal presupposto che tu conosca già il 2-look PLL (6 algoritmi) e debba impararne 15 nuovi. Ti servono 15-25 minuti al giorno per gli algoritmi, più del tempo a parte per le normali risoluzioni.

Come si impara un nuovo algoritmo (circa 10 minuti)

1. Guarda un video con i fingertrick.
2. Verifica sul cubo cosa fa l'algoritmo: quali pezzi scambia di posto.
3. Dividilo in 2-4 trigger e dai loro un nome a modo tuo.
4. Fai 5-10 ripetizioni lente, poi 2-3 minuti «veloce, ma corretto».
5. Imposta il caso, gira il foglio, eseguilo a memoria. Ripeti finché non lo fai correttamente 3 volte, alternando i tentativi con gli algoritmi dei giorni precedenti.
6. Fine. Quel giorno non imparare nient'altro di simile.

Prima settimana

Seconda e terza settimana

Nella seconda settimana arrivano le coppie speculari e i «cugini» degli algoritmi della prima settimana: Jb, Rb il lunedì, Ab, Ub il martedì, Gb, Nb il giovedì, Gc, Na il venerdì. Dopo una settimana di distanza, la somiglianza inizia ad aiutarti a distinguerli invece di ostacolarti. Il mercoledì e il sabato alleni nel trainer l'intero set e verifichi a memoria gli algoritmi della prima settimana.

Nella terza settimana restano gli ultimi: Gd, E, V. Gli altri giorni sono dedicati ai ripassi della seconda settimana e all'allenamento del riconoscimento da due facce, in ordine casuale e misurando il tempo di reazione. Per le 2 settimane successive esegui ogni PLL a memoria una volta ogni pochi giorni. Poi ci penseranno le normali risoluzioni a farti ripassare.

Puoi allenare l'OLL completo con lo stesso schema: 1-3 nuovi algoritmi al giorno per 4 giorni a settimana significano più o meno 6-10 settimane.

14. Abitudine e motivazione

«21 giorni e l'abitudine è fatta» è un mito. In uno studio in cui i partecipanti introducevano una nuova abitudine quotidiana, per eseguirla «in automatico» ci volevano in media 66 giorni, e a seconda della persona da 18 a 254 giorni. Saltare un singolo giorno non comprometteva i progressi^[39]. Quindi non preoccuparti per un giorno di pausa, ma cura la regolarità.

Il modo più efficace per essere costante è un piano del tipo «se... allora...». Non «mi allenerò di più», ma «se sono le 19:00 e ho cenato, allora mi siedo alla scrivania e faccio 15 minuti di PLL». Una metanalisi di quasi cento studi di questo tipo ha mostrato che un piano concreto aumenta nettamente la probabilità di fare ciò che ti sei proposto^[40].

È utile sapere anche che il numero di ore da solo non è tutto. Le famose «10.000 ore» sono molto esagerate: nelle ricerche la pratica deliberata spiegava circa un quarto delle differenze nei risultati nei giochi, un quinto nella musica e poco meno nello sport^[41]. Rende di più un allenamento che ha un obiettivo concreto, fornisce un feedback ed è un pochino troppo difficile. Cento risoluzioni senza riflettere su cosa è andato storto sono soltanto tanto girare, non allenamento.

Come obiettivo settimanale è meglio un obiettivo di processo («imparerò 4 nuovi PLL e farò 50 risoluzioni lente») che uno di risultato («scenderò sotto i 20 secondi»), perché il risultato dipende anche dagli scramble e dalla fortuna.

15. Gare e stress

Bloccarsi sotto pressione ha un meccanismo ben descritto: sotto stress inizi a controllare consapevolmente movimenti che di solito esegui in automatico, ed è proprio questo a rovinarli. In uno studio con dei golfisti, allenarsi davanti a una telecamera e a degli osservatori proteggeva dal crollo sotto pressione, mentre allenarsi solo con una distrazione no^[42]. Per uno speedcuber significa: prima delle gare allenati davanti ad altre persone o registra le tue risoluzioni.

Cos'altro aiuta:

• Una routine fissa prima della risoluzione. Sempre gli stessi passaggi: respiro, posizione delle mani, uno sguardo alla croce. Una metanalisi di studi sportivi ha mostrato che le routine pre-gara migliorano i risultati indipendentemente da età e livello^[43].
• «Sono emozionato» invece di «calmati». Quando il cuore batte più forte, è più facile interpretarlo come eccitazione che cercare di calmarsi. Negli esperimenti, chi si ripeteva «sono emozionato» otteneva risultati migliori di chi cercava di tranquillizzarsi^[44].
• Pensa a un compito concreto («guarda la coppia successiva»), non al tempo.
• Ricorda il formato della media. Su cinque risoluzioni, la peggiore e la migliore vengono scartate, quindi un singolo blocco non rovina il risultato.

Per la prima gara non devi aspettare di essere sub-15. Alle gare WCA partecipano persone di ogni livello, e da ogni gara imparerai più che da una settimana di allenamento a casa.

16. Blindfold e Multi-Blind: la memoria è una tecnica

Nella risoluzione blindfold le proporzioni si invertono. Gli algoritmi sono pochi e tutto si gioca sulla memoria. Qui la scienza ha una buona notizia per te: una memoria eccezionale è in larghissima parte una tecnica allenata, non un talento innato.

I campioni di memoria non hanno un cervello diverso

• In uno studio sui migliori concorrenti delle gare di memoria non sono state trovate differenze nella struttura del cervello né nell'intelligenza rispetto ad altre persone. La differenza stava nel metodo: quasi tutti usavano il palazzo della memoria^[45].
• Persone comuni che per 6 settimane si sono allenate con il palazzo della memoria per 30 minuti, in 5 minuti memorizzavano più del doppio delle parole rispetto all'inizio dell'allenamento, e l'effetto durava ancora dopo 4 mesi^[46]. Una metanalisi delle ricerche su questo metodo conferma che funziona^[47].
• Uno studente che in laboratorio si è allenato a memorizzare cifre per oltre 230 ore è passato da 7 a 79 cifre. Non ha ampliato la memoria a breve termine, ma ha imparato a trasformare gruppi di cifre in tempi di corsa che conosceva^[48]. È esattamente lo stesso trucco delle coppie di lettere nel blindfold.
• Le app di tipo «allena il cervello» non migliorano la memoria al di fuori degli esercizi dell'app stessa^[49]. Allenati su materiale vero: coppie di lettere, immagini, percorsi.

Marcin Kowalczyk, ex detentore del record mondiale di Multi-Blind, dice di non considerare il suo cervello eccezionale e che prima dell'allenamento nei test di memoria andava bene, ma niente di straordinario. Consiglia soprattutto di curare il sonno^[50].

Come memorizzano i migliori

I praticanti seguono concordemente lo stesso schema^[51]:

1. Ogni adesivo ha la sua lettera (lo schema più diffuso è lo Speffz).
2. Unisci le lettere in coppie e trasformi ogni coppia in un'immagine o in una parola: per esempio CN diventa cane, TV diventa televisore.
3. Colleghi le immagini in una breve storia. È importante che gli elementi si facciano qualcosa a vicenda: il cane morde il televisore, non «cane e televisore».
4. Costruisci la lista delle coppie nella tua lingua. Le liste in inglese trovate online non funzioneranno, perché le parole devono esserti naturali.
5. All'inizio puoi scrivere le lettere su un foglio, così impari il metodo in sé senza lo stress della memoria.

Le immagini devono essere bizzarre? Meno di quanto si dica. La bizzarria aiuta soprattutto quando poche immagini strane spiccano tra altre normali. Se sono tutte assurde, il vantaggio scompare^[52]. Meglio puntare su oggetti concreti e nitidi che interagiscono tra loro.

Con un singolo cubo molti concorrenti memorizzano gli spigoli come immagini o come una storia, e gli angoli (o l'ultima parte) come una «filastrocca» ritmica ripetuta mentalmente, che eseguono per prima. Questa memoria uditiva è molto breve, quindi tra la memorizzazione e l'esecuzione non parlare e non ascoltare niente. Nel nostro corso di risoluzione del 3x3 blindfold trovi un metodo pronto con esempi di coppie di lettere.

Multi-Blind

Con tanti cubi la memoria uditiva breve non basta più e tutti passano al palazzo della memoria: un cubo è una stanza, con 2-3 luoghi ben distinti per le immagini. Dalle ricerche sulla memoria emergono tre consigli:

• Il centro è ciò che ricordi peggio. Gli elementi all'inizio e alla fine di una lista si ricordano meglio di quelli in mezzo^[53], quindi i cubi centrali hanno bisogno di un ripasso in più.
• I luoghi devono essere ben diversi tra loro. Immagini simili in luoghi simili si confondono.
• Ripassa durante, non solo alla fine. Dopo ogni nuovo cubo ripercorri mentalmente quelli precedenti, e con più cubi stabilisci uno schema fisso di ripasso.

Come funziona ai massimi livelli? Graham Siggins, in un tentativo non ufficiale del 2025, ha risolto 319 cubi su 350. La sola memorizzazione è durata circa 12 ore, la risoluzione circa due^[54]. La memorizzazione occupa la maggior parte del tempo a ogni livello, anche all'inizio: i primi tentativi riusciti durano di solito alcuni minuti, la maggior parte dei quali è memo.

Lo stress in gara rende più difficile il richiamo, soprattutto di ciò che era stato memorizzato male^[55]. Per questo in gara ripassa la memo una volta in più rispetto a casa e allenati in condizioni simili a quelle di gara: un solo tentativo, qualcuno che ti guarda. E dopo ogni DNF controlla dov'era l'errore: nella memorizzazione o nell'esecuzione. Per la maggior parte delle persone fallisce più spesso l'esecuzione che la memoria.

Se vuoi iniziare, abbiamo anche i corsi Multi-Blind, 4x4 blindfold e 5x5 blindfold.

17. Falsi miti sull'apprendimento degli algoritmi

Per concludere: il metodo migliore è quello che seguirai davvero. Pianifica su mesi, non su settimane, studia poco e con regolarità, mettiti alla prova invece di rileggere e goditi ogni secondo tolto dalla tua media. E se ti alleni con il timer, prova il nostro timer online gratuito.

Note

La maggior parte delle fonti sono lavori scientifici in inglese. I link portano agli abstract o ai testi completi.

1. Cepeda, N. J., Pashler, H., Vul, E., Wixted, J. T., Rohrer, D. (2006). Distributed practice in verbal recall tasks: A review and quantitative synthesis. Psychological Bulletin, 132(3), 354–380. Metanalisi di 839 confronti da 317 esperimenti. doi.org/10.1037/0033-2909.132.3.354
2. Donovan, J. J., Radosevich, D. J. (1999). A meta-analytic review of the distribution of practice effect: Now you see it, now you don't. Journal of Applied Psychology, 84(5), 795–805. 63 studi, effetto più forte per i compiti motori semplici. doi.org/10.1037/0021-9010.84.5.795
3. Kornell, N. (2009). Optimising learning using flashcards: Spacing is more effective than cramming. Applied Cognitive Psychology, 23(9), 1297–1317. doi.org/10.1002/acp.1537
4. J Perm (Dylan Wang). CFOP Method e Last Layer, guide online. jperm.net/3x3/cfop, jperm.net/3x3/cfop/ll
5. Latimier, A., Peyre, H., Ramus, F. (2021). A meta-analytic review of the benefit of spacing out retrieval practice episodes on retention. Educational Psychology Review, 33(3), 959–987. doi.org/10.1007/s10648-020-09572-8
6. Karpicke, J. D., Roediger, H. L. (2008). The critical importance of retrieval for learning. Science, 319(5865), 966–968. doi.org/10.1126/science.1152408
7. Rowland, C. A. (2014). The effect of testing versus restudy on retention: A meta-analytic review of the testing effect. Psychological Bulletin, 140(6), 1432–1463. doi.org/10.1037/a0037559
8. Dunlosky, J., Rawson, K. A., Marsh, E. J., Nathan, M. J., Willingham, D. T. (2013). Improving students' learning with effective learning techniques. Psychological Science in the Public Interest, 14(1), 4–58. doi.org/10.1177/1529100612453266
9. Kromann, C. B., Jensen, M. L., Ringsted, C. (2009). The effect of testing on skills learning. Medical Education, 43(1), 21–27. Risultato dopo 2 settimane: 82,8% contro 73,3%. doi.org/10.1111/j.1365-2923.2008.03245.x
10. Rawson, K. A., Dunlosky, J. (2011). Optimizing schedules of retrieval practice for durable and efficient learning: How much is enough? Journal of Experimental Psychology: General, 140(3), 283–302. doi.org/10.1037/a0023956
11. Koriat, A., Bjork, R. A. (2005). Illusions of competence in monitoring one's knowledge during study. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 31(2), 187–194. doi.org/10.1037/0278-7393.31.2.187
12. Soderstrom, N. C., Bjork, R. A. (2015). Learning versus performance: An integrative review. Perspectives on Psychological Science, 10(2), 176–199. doi.org/10.1177/1745691615569000
13. Cowan, N. (2001). The magical number 4 in short-term memory: A reconsideration of mental storage capacity. Behavioral and Brain Sciences, 24(1), 87–114. doi.org/10.1017/S0140525X01003922
14. Sakai, K., Kitaguchi, K., Hikosaka, O. (2003). Chunking during human visuomotor sequence learning. Experimental Brain Research, 152(2), 229–242. doi.org/10.1007/s00221-003-1548-8
15. Gidley Larson, J. C., Suchy, Y. (2015). The contribution of verbalization to action. Psychological Research, 79(4), 590–608. doi.org/10.1007/s00426-014-0586-0
16. Barnhoorn, J. S., Panzer, S., Godde, B., Verwey, W. B. (2019). Training motor sequences: Effects of speed and accuracy instructions. Journal of Motor Behavior, 51(5), 540–550. doi.org/10.1080/00222895.2018.1528202
17. Ashford, D., Bennett, S. J., Davids, K. (2006). Observational modeling effects for movement dynamics and movement outcome measures across differing task constraints: A meta-analysis. Journal of Motor Behavior, 38(3), 185–205. doi.org/10.3200/JMBR.38.3.185-205
18. Karni, A. et al. (1998). The acquisition of skilled motor performance: Fast and slow experience-driven changes in primary motor cortex. PNAS, 95(3), 861–868. doi.org/10.1073/pnas.95.3.861
19. Dorfberger, S., Adi-Japha, E., Karni, A. (2012). Sequence specific motor performance gains after memory consolidation in children and adolescents. PLoS ONE, 7(1), e28673. doi.org/10.1371/journal.pone.0028673
20. Korman, M., Doyon, J., Doljansky, J., Carrier, J., Dagan, Y., Karni, A. (2007). Daytime sleep condenses the time course of motor memory consolidation. Nature Neuroscience, 10(9), 1206–1213. doi.org/10.1038/nn1959
21. Chase, W. G., Simon, H. A. (1973). Perception in chess. Cognitive Psychology, 4(1), 55–81. doi.org/10.1016/0010-0285(73)90004-2
22. Brunmair, M., Richter, T. (2019). Similarity matters: A meta-analysis of interleaved learning and its moderators. Psychological Bulletin, 145(11), 1029–1052. doi.org/10.1037/bul0000209
23. Kornell, N., Bjork, R. A. (2008). Learning concepts and categories: Is spacing the "enemy of induction"? Psychological Science, 19(6), 585–592. doi.org/10.1111/j.1467-9280.2008.02127.x
24. Czyż, S. H., Wójcik, A. M., Solarská, P. (2024). The effect of contextual interference on transfer in motor learning: A systematic review and meta-analysis. Frontiers in Psychology, 15, 1377122. doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1377122
25. Kellman, P. J., Massey, C. M. (2013). Perceptual learning, cognition, and expertise. Psychology of Learning and Motivation, 58, 117–165. doi.org/10.1016/B978-0-12-407237-4.00004-9
26. Strong, S. 2-Side PLL Recognition Guide. sarah.cubing.net/3x3x3/pll-recognition-guide
27. Walker, M. P., Brakefield, T., Morgan, A., Hobson, J. A., Stickgold, R. (2002). Practice with sleep makes perfect: Sleep-dependent motor skill learning. Neuron, 35(1), 205–211. doi.org/10.1016/S0896-6273(02)00746-8
28. Pan, S. C., Rickard, T. C. (2015). Sleep and motor learning: Is there room for consolidation? Psychological Bulletin, 141(4), 812–834. Metanalisi: 34 articoli, 88 gruppi, 1296 persone. doi.org/10.1037/bul0000009
29. Rickard, T. C., Pan, S. C., Gupta, M. W. (2022). Severe publication bias contributes to illusory sleep consolidation in the motor sequence learning literature. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 48(12), 1787–1796. doi.org/10.1037/xlm0001090
30. Gais, S., Lucas, B., Born, J. (2006). Sleep after learning aids memory recall. Learning & Memory, 13(3), 259–262. doi.org/10.1101/lm.132106
31. Paruthi, S. et al. (2016). Recommended amount of sleep for pediatric populations: A consensus statement of the American Academy of Sleep Medicine. Journal of Clinical Sleep Medicine, 12(6), 785–786. doi.org/10.5664/jcsm.5866
32. Bönstrup, M., Iturrate, I., Thompson, R., Cruciani, G., Censor, N., Cohen, L. G. (2019). A rapid form of offline consolidation in skill learning. Current Biology, 29(8), 1346–1351. doi.org/10.1016/j.cub.2019.02.049
33. Das, A., Karagiorgis, A., Diedrichsen, J., Stenner, M.-P., Azañón, E. (2025). Micro-offline gains do not reflect offline learning during early motor skill acquisition in humans. PNAS, 122(44), e2509233122. Cinque esperimenti, 631 persone. doi.org/10.1073/pnas.2509233122
34. Boyce, K., Storm, C. (2022). Rubik's cube: What separates the fastest solvers from the rest? Journal of Emerging Investigators, 5. Analisi di 69 risoluzioni di 16 persone e del sondaggio r/Cubers (1385 risposte). doi.org/10.59720/21-189
35. Zemdegs, F. How To Get Faster? e 5.97 Reconstructions + Commentary (2017), blog CubeSkills. cubeskills.com/blog/how-to-get-faster, cubeskills.com/blog/597-reconstructions-commentary
36. b4silio (2020). r/Cubers Mega-Survey 4: A quick analysis of the survey results (grafico «Impact of cubing experience», miglior media di 12, dati dichiarati dagli intervistati). basilio.dev/cubing/RedditCubersMegasurvey.pdf
37. Meinz, E. J., Hambrick, D. Z., Leach, J. K., Boschulte, P. J. (2023). Ability and nonability predictors of real-world skill acquisition: The case of Rubik's cube solving. Journal of Intelligence, 11(1), 18. doi.org/10.3390/jintelligence11010018
38. GAN Cube (2025). Tymon Kolasiński: A Decade of Battles, Still a World Champion. gancube.com
39. Lally, P., van Jaarsveld, C. H. M., Potts, H. W. W., Wardle, J. (2010). How are habits formed: Modelling habit formation in the real world. European Journal of Social Psychology, 40(6), 998–1009. doi.org/10.1002/ejsp.674
40. Gollwitzer, P. M., Sheeran, P. (2006). Implementation intentions and goal achievement: A meta-analysis of effects and processes. Advances in Experimental Social Psychology, 38, 69–119. doi.org/10.1016/S0065-2601(06)38002-1
41. Macnamara, B. N., Hambrick, D. Z., Oswald, F. L. (2014). Deliberate practice and performance in music, games, sports, education, and professions: A meta-analysis. Psychological Science, 25(8), 1608–1618. doi.org/10.1177/0956797614535810
42. Beilock, S. L., Carr, T. H. (2001). On the fragility of skilled performance: What governs choking under pressure? Journal of Experimental Psychology: General, 130(4), 701–725. doi.org/10.1037/0096-3445.130.4.701
43. Rupprecht, A. G. O., Tran, U. S., Gröpel, P. (2024, online 2021). The effectiveness of pre-performance routines in sports: A meta-analysis. International Review of Sport and Exercise Psychology, 17(1), 39–64. doi.org/10.1080/1750984X.2021.1944271
44. Brooks, A. W. (2014). Get excited: Reappraising pre-performance anxiety as excitement. Journal of Experimental Psychology: General, 143(3), 1144–1158. doi.org/10.1037/a0035325
45. Maguire, E. A., Valentine, E. R., Wilding, J. M., Kapur, N. (2003). Routes to remembering: the brains behind superior memory. Nature Neuroscience, 6(1), 90–95. doi.org/10.1038/nn988
46. Dresler, M. et al. (2017). Mnemonic training reshapes brain networks to support superior memory. Neuron, 93(5), 1227–1235. doi.org/10.1016/j.neuron.2017.02.003
47. Twomey, C., Kroneisen, M. (2021). The effectiveness of the loci method as a mnemonic device: Meta-analysis. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 74(8), 1317–1326. doi.org/10.1177/1747021821993457
48. Ericsson, K. A., Chase, W. G., Faloon, S. (1980). Acquisition of a memory skill. Science, 208(4448), 1181–1182. doi.org/10.1126/science.7375930
49. Melby-Lervåg, M., Redick, T. S., Hulme, C. (2016). Working memory training does not improve performance on measures of intelligence or other measures of "far transfer". Perspectives on Psychological Science, 11(4), 512–534. doi.org/10.1177/1745691616635612
50. Creyos (Cambridge Brain Sciences). The man who can solve 41 Rubik's cubes while blindfolded has advice for doing amazing things with your brain (intervista a Marcin Kowalczyk). cambridgebrainsciences.com
51. J Perm. How To Solve a Rubik's Cube Blindfolded; Hardwick, C. Memorizing. jperm.net/bld, speedcubing.com/chris/memorizing.html
52. McDaniel, M. A., Einstein, G. O. (1986). Bizarre imagery as an effective memory aid: The importance of distinctiveness. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 12(1), 54–65. doi.org/10.1037/0278-7393.12.1.54
53. Glanzer, M., Cunitz, A. R. (1966). Two storage mechanisms in free recall. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 5(4), 351–360. doi.org/10.1016/S0022-5371(66)80044-0
54. speedcubing.org (2025). Graham Siggins Solves 319 Cubes Blindfolded (tentativo non ufficiale, 6.12.2025). speedcubing.org
55. Shields, G. S., Sazma, M. A., McCullough, A. M., Yonelinas, A. P. (2017). The effects of acute stress on episodic memory: A meta-analysis and integrative review. Psychological Bulletin, 143(6), 636–675. doi.org/10.1037/bul0000100
56. Pashler, H., McDaniel, M., Rohrer, D., Bjork, R. (2008). Learning styles: Concepts and evidence. Psychological Science in the Public Interest, 9(3), 105–119. doi.org/10.1111/j.1539-6053.2009.01038.x