Développement et validation d'une échelle d'utilisation de l'IA pour les étudiants en sciences du sport et de l'exercice

Pourquoi cela compte pour les étudiants et les fans de sport

L'intelligence artificielle reconfigure discrètement la façon dont les athlètes s'entraînent, récupèrent et sont enseignés dans les cursus universitaires. Pourtant, alors que les outils d'IA progressent rapidement, les formations en sciences du sport et de l'exercice ne font que commencer à s'adapter. Cette étude pose une question simple mais importante : les futurs entraîneurs, préparateurs et professeurs d'EPS comprennent-ils réellement l'IA, l'utilisent-ils judicieusement et connaissent-ils les règles qui l'entourent ? Pour le vérifier, les auteurs ont conçu un court questionnaire capable de révéler où les étudiants sont confiants, où ils devinent, et où l'enseignement doit s'améliorer.

Prendre le pouls de l'IA dans la salle d'entraînement

L'IA aide déjà à traiter d'énormes volumes de statistiques de match, prédire les blessures, personnaliser les plans d'entraînement et même évaluer la qualité du mouvement à partir de vidéos et de capteurs portables. Pour les étudiants en sciences du sport et de l'exercice, cela signifie que leurs futurs emplois impliqueront probablement l'utilisation d'outils pilotés par l'IA aussi couramment que des chronomètres et des cardiofréquencemètres. Cependant, la plupart des questionnaires existants sur l'IA ciblent des populations universitaires générales ou portent sur des connaissances techniques abstraites. Ils ne demandent pas comment les étudiants utilisent l'IA pour, par exemple, analyser les charges d'entraînement, planifier des séances de rééducation ou réaliser des travaux dans les cursus sportifs. Les auteurs se sont donné pour objectif de construire un outil qui parle le langage de l'enseignement sportif et mette en lumière des situations concrètes de salle de classe et de terrain d'entraînement.

Concevoir un outil adapté à la vie réelle des étudiants

L'équipe a suivi un processus étape par étape pour créer le questionnaire. Ils ont commencé par une revue large de la recherche sur la littératie en IA et l'utilisation par les étudiants d'outils comme les chatbots et les logiciels d'analyse de données. À partir de là, ils ont rédigé un ensemble initial d'énoncés que les étudiants devaient évaluer sur une échelle d'accord à cinq points. Des experts en sciences du sport, en pédagogie et en IA ont ensuite vérifié chaque item pour sa clarté, son adaptation culturelle et sa pertinence par rapport à des scénarios sportifs courants tels que le suivi des athlètes, les flux de travail d'entraînement et la planification de la rééducation. Après un test pilote auprès d'un petit groupe d'étudiants et un affinage de la formulation, l'enquête finale a été administrée en ligne à 1 000 étudiants de licence en sciences du sport et de l'exercice dans une université du nord de la Chine ; 864 l'ont complétée.

Quatre domaines clés de préparation à l'IA

En utilisant des techniques statistiques qui recherchent des motifs dans la manière dont les réponses se regroupent, les auteurs ont constaté que 14 des items formaient une structure stable en quatre parties. Le premier domaine, « Sensibilisation à l'IA », capte la compréhension de base des étudiants sur ce que l'IA peut et ne peut pas faire, notamment dans les contextes sportifs. Le second, « Éthique et divulgation », porte sur le fait que les étudiants se sentent responsables de déclarer ouvertement quand ils utilisent l'IA dans des devoirs ou projets. Le troisième, « Confiance et vérification », reflète la façon dont ils contrôlent attentivement les informations générées par l'IA, recherchent les biais et évitent une dépendance excessive aux résultats automatisés. Le quatrième, « Attentes du cursus et de l'institution », mesure la clarté avec laquelle les étudiants estiment que leurs cours et leur université définissent les types d'utilisation de l'IA autorisés, expliquent comment apprendre ces outils et précisent quand la divulgation est requise.

Mettre l'échelle à l'épreuve

Pour vérifier que le questionnaire était à la fois fiable et pertinent, les chercheurs ont divisé les réponses étudiantes en un groupe d'entraînement et un groupe de test. Dans le premier groupe, ils ont exploré comment les items se regroupaient ; dans le second, ils ont confirmé que le même schéma en quatre parties se maintenait. Les résultats ont montré que l'échelle fonctionnait très bien : les items de chaque domaine étaient fortement liés entre eux, tout en mesurant des aspects distincts de l'utilisation de l'IA. Les réponses des étudiants suggèrent également que la plupart avaient au moins une certaine expérience des outils d'IA, en particulier pour rédiger des travaux et rechercher des informations, bien que leurs pratiques en matière d'éthique, de vérification des résultats et de compréhension des règles variaient.

Ce que cela signifie pour les futurs entraîneurs et enseignants

Pour les éducateurs, cette nouvelle échelle offre un moyen pratique d'évaluer dans quelle mesure les étudiants en sciences du sport et de l'exercice sont préparés à un monde professionnel riche en IA. En mettant en évidence les forces et les lacunes en matière de sensibilisation, d'éthique, de pensée critique et de compréhension des règles institutionnelles, l'outil peut orienter la mise à jour des cursus, des ateliers et l'élaboration de politiques. En termes simples, il aide les universités à dépasser les conjectures et à concevoir une formation qui non seulement enseigne aux étudiants comment utiliser l'IA, mais aussi comment le faire de manière responsable et transparente au gymnase, sur le terrain et en classe.

Citation: He, Z., Han, X., Ruizhu, Y. et al. Development and validation of an AI use scale for sport and exercise science students. Sci Rep 16, 14467 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-45316-4

Mots-clés: IA dans l'enseignement sportif, littératie des étudiants en IA, utilisation éthique de l'IA, programme en sciences du sport, élaboration de questionnaire