Forcierte Programmierung ohne Rätselraten: auf dem Weg zu einem wirklich individuellen Modell

Am 31. Januar und 1. Februar 2026 fand in Cesena der StrongFirst Summit of Strength 2026 statt, eine europäische Veranstaltung zum Thema Kraftprogrammierung und angewandte Kraft und Konditionierung.

Sportliche Vorbereitung, Trainingsmethodik und Belastungsmodellierung waren die zentralen Themen einer Diskussion, die Trainer, Ausbilder, Akademiker und Sportwissenschaftler zu einer entscheidenden Frage zusammenführte:

Kann die Unsicherheit bei der Streitkräfteplanung systematisch verringert werden?

Zu den wichtigsten Vorträgen gehörte der von Fabio Zonin, StrongFirst Certified Master Instructor und Universitätsdozent, der mit seinem Vortrag direkt auf diesen methodischen Knotenpunkt einging:

“Programmierungsstärke ohne Rätselraten - Wenn die Methode die Ungewissheit beseitigt”.”

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Die implizite Beschränkung der traditionellen Prozentsätze

Die Programmierung auf der Grundlage maximaler Prozentsätze (1RM) ist seit Jahrzehnten ein operativer Standard im Krafttraining.

Klassische Tabellen (NSCA und abgeleitete Modelle) gehen beispielsweise von einem durchschnittlichen Verhältnis zwischen Belastung und Wiederholungen aus:

  • 80% ≈ 8 Wiederholungen
  • 85% ≈ 6 Wiederholungen
  • 90% ≈ 3-4 Wiederholungen

Dieser Ansatz ist einfach, reproduzierbar und basiert auf statistischen Daten großer Populationen.

Sie enthält jedoch eine implizite Annahme:

das Verhältnis zwischen Belastung und Wiederholung ist bei den einzelnen Personen ausreichend ähnlich.

Andererseits zeigt die wissenschaftliche Literatur eine erhebliche interindividuelle Variabilität der Kraftausdauer bei gleichem 1RM sowie Unterschiede zwischen den Übungen ein und desselben Sportlers. Studien zum RIR-basierten Training (Helms et al.) und zur Selbstregulation haben bereits gezeigt, wie die Verwendung fester Prozentsätze sehr unterschiedliche Reize in Bezug auf die Nähe zum Versagen erzeugen kann.

Mit anderen Worten: Der Prozentsatz ist bei der Belastung genau, kann aber bei der physiologischen Belastung ungenau sein.

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RM 80%: ein Parameter zur Beschreibung des individuellen Profils

Das Herzstück des auf dem Gipfel vorgestellten methodischen Vorschlags ist die Einführung eines einfachen, aber informativen Parameters:

RM 80%1RM
→ maximale Anzahl von technisch korrekten Wiederholungen, die mit dem 80% an der eigenen Decke durchgeführt werden können.

Warum der 80%?

Gemäß der vorgeschlagenen Analyse:

  1. Zwischen 80% und 100% kann die Last-Wiederhol-Beziehung nahezu linear angenähert werden.
  2. Die metabolische Interferenz ist im Vergleich zu niedrigeren Belastungen gering.
  3. Individuelle Unterschiede werden deutlich.

Der 80% wird somit zu einem privilegierten Beobachtungspunkt, um die ’Steigung“ der individuellen Kurve zu beschreiben.

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Zwei Sportler, gleiches 1RM, entgegengesetzte Reize

Betrachten wir ein praktisches Beispiel.

Kniebeuge 1RM = 200 kg für beide Athleten.

Sportler A
RM80% = 5 Wiederholungen

Sportler B
RM80% = 10 Wiederholungen

Nach einer Standardtabelle sollte der 85% etwa 6 Wiederholungen entsprechen.

Aber wenn wir das individuelle Profil berücksichtigen:

  • Für Sportler A, 85% ≈ 4WD
  • Für Athlet B, 85% ≈ 7RM

Die Vorschreibung von 5×5 für den 85% ergibt also:

  • Für A: Arbeit nahe am oder über dem erwarteten RIR-Ziel
  • Für B: Arbeit mit großem Spielraum, mögliche Unterschätzung

Gleiche prozentuale Belastung.
Unterschiedlicher physiologischer Stress.

Hier zeigt sich das “Rätselraten”: nicht durch die Verwendung von Prozentsätzen an sich, sondern durch die Annahme, dass die Kurve für alle gleich ist.

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Δ%RM: die Steigung der Kurve

Als zweites Konzept wird der Parameter Δ%RM eingeführt, d. h. die prozentuale Änderung, die erforderlich ist, um die maximale Dauerbelastung um eine Wiederholung zu ändern.

Athleten mit niedrigem RM80% haben steilere Kurven (hohes Δ%RM).
Athleten mit hohem RM80% weisen flachere Kurven auf (geringeres Δ%RM).

Dies beschreibt die individuelle Lastempfindlichkeit.

Die Messung dieser Neigung ermöglicht es,:

  • die Nähe zum Scheitern besser vorhersagen,
  • Stress bei Sportlern zu normalisieren,

die Progression mit größerer interner Konsistenz zu kontrollieren.

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Russian Squat Routine: Wenn der Durchschnitt zum Risiko wird

Ein Fall, der während des Gipfels analysiert wurde, war die berühmte russische Kniebeugen-Routine.

Das ursprüngliche Modell geht implizit von einem Durchschnittsprofil aus, das mit etwa 8 Wiederholungen bei 80% vereinbar ist.

Aber wenn der wahre Wert des Sportlers ist:

  • RM80% = 5 → frühe Ermüdungserscheinungen
  • RM80% = 11 → früher Sub-Stimulus und später Peak

Die Struktur des Programms ist an sich nicht falsch.
Der Fehler liegt in der ungeprüften Eingabe.

Ein und dieselbe Programmarchitektur kann je nach individuellem Profil gegensätzliche Auswirkungen haben.

Rekalibrierung: gleiche Struktur, individuelle Eingabe

In der vorgeschlagenen rekalibrierten Version:

  1. Es misst RM80%.
  2. Die individuelle Kurve wird geschätzt.
  3. Es wird ein einheitliches RIR-Ziel für den gesamten Zyklus festgelegt.

Die Struktur des Programms bleibt unverändert.
Ändern Sie den Eingabeparameter.

Das Ergebnis ist eine systematische Verringerung der Fehler bei der Verschreibung und eine größere Einheitlichkeit der relativen Belastung der Sportler.

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Starke Bauweise und variable Überlast

Das gleiche Prinzip wurde auf das Modell "Built Strong" angewandt:

  • Schwerer Tag 85%
  • Durchschnittlicher Tag 75%
  • Leichter Tag 65%

Die Neuheit liegt nicht in der wöchentlichen Unterteilung, sondern in der Übersetzung der Belastung in Wiederholungen über eine Leiter, die auf dem aktuellen Profil des Sportlers basiert.

Die Struktur bleibt stabil.
Die Physiologie steuert die Anpassung.

Grenzen und Perspektiven

Wie jedes Modell hat auch dieser Ansatz Aspekte, die es zu berücksichtigen gilt:

  • Die Messung des RM80% hängt von der Qualität des Tests ab.
  • Die Kurve kann sich im Laufe der Zeit durch Anpassung verändern.
  • Die tägliche Variabilität muss weiterhin überwacht werden (RIR, Geschwindigkeit, subjektives Feedback).

Sie beseitigt die Unsicherheit nicht, sondern reduziert sie.

Interessant ist die Integration mit Selbstregulierungstools (RIR, geschwindigkeitsbasiertes Training), wodurch ein hybrides System aus Vorhersagemodell und Echtzeit-Feedback entsteht.

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Die kulturelle Bedeutung des Ereignisses

Die Präsenz von SIDEA als offizieller Partner fügt sich in diesen methodischen Kontext ein: die Unterstützung von Initiativen, die den Dialog zwischen Praxis, Krafttradition und angewandter Forschung fördern.

In die technische Kultur zu investieren bedeutet, zur Reifung des Sektors beizutragen, über die einfache Nachbildung von Modellen hinauszugehen und einen Ansatz zu fördern, der auf messbaren Parametern beruht.

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Schlussfolgerung

Die Botschaft des StrongFirst-Gipfels ist eindeutig:

Das Problem ist nicht die Verwendung von Prozentsätzen.
Das Problem ist, dass man einstellt, ohne zu messen.

Wenn die Programmierung auf individuellen Parametern basiert:

  • Der Stress wird berechenbarer,
  • Die am besten kontrollierbare Entwicklung,
  • Die am besten interpretierbare Anpassung.

Die Verringerung des Rätselraten bedeutet nicht, dass man mathematische Perfektion anstrebt.
Es bedeutet, den statistischen Durchschnitt durch das tatsächliche Profil des Sportlers zu ersetzen.

Und genau auf diesem Terrain - Messung, Methode, Anwendung - spielt sich die moderne Entwicklung der Kraftprogrammierung ab.

Sidea summit of strength strongfirst fabio zonin conferenza 6

Wer ist Fabio Zonin?

Fabio Zonin ist StrongFirst-zertifizierter Master Instructor, außerordentlicher Professor an der Fakultät für Biomedizinische Wissenschaften der Universität Padua, European Director of Operations für Flexible Steel, Original Strength Master Instructor und Dozent an der SBB Preparatory School.

Seine Arbeit umfasst akademische Forschung, praktische Anwendung und methodische Entwicklung im Bereich der Kraft- und Konditionsprogrammierung.

Er ist eine der führenden Persönlichkeiten im Dialog zwischen der Krafttradition und dem angewandten wissenschaftlichen Modell.

 

Dr. Michael Maraldi

 

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