פיתוח ואימות סולם לשימוש בינה מלאכותית לסטודנטים במדעי הספורט והתרגיל

מדוע זה חשוב לסטודנטים ולאוהדי הספורט

בינה מלאכותית משנה בשקט את הדרך שבה ספורטאים מתאמנים, מתאוששים ונלמדים בתכניות אקדמיות. עם זאת, בעוד שכלי ה‑AI מתקדמים במהירות, קורסי מדעי הספורט והתרגיל רק מתחילים להדביק את הפער. המחקר מציג שאלה פשוטה אך חשובה: האם המאמנים, המדריכים ומורי החינוך הגופני של העתיד באמת מבינים בינה מלאכותית, משתמשים בה בחוכמה ויודעים מהם הכללים סביב השימוש בה? כדי לגלות זאת, המחברים עיצבו סקר קצר שמסוגל לחשוף היכן לסטודנטים יש ביטחון, היכן הם מנחשים והיכן יש צורך בשיפור ההוראה.

לקחת את הדופק של ה‑AI באולם האימונים

בינה מלאכותית כבר עוזרת לעבד נפחי נתונים עצומים ממשחקים, לחזות פציעות, להתאים תכניות אימון אישיות ואפילו להעריך איכות תנועה באמצעות וידאו ומכשירי לבישה. עבור סטודנטים למדעי הספורט והתרגיל, משמעות הדבר היא שבעבודותיהם העתידיות סביר שיופיעו כלים מונחי AI ככלי שגרתי לצד סטופר ומדדי דופק. עם זאת, רוב השאלונים הקיימים על AI מכוונים לאוכלוסיות סטודנטיאליות כלליות או מתמקדים בידע טכני מופשט. הם אינם בוחנים כיצד סטודנטים משתמשים ב‑AI כדי, למשל, לנתח עומסי אימון, לתכנן טיפולי שיקום או להשלים מטלות בקורסים בספורט. המחברים שקדו על בניית כלי שמדבר בשפת החינוך הספורטיבי ומדגיש מצבים אמיתיים בכיתה ובמגרשי האימון.

עיצוב כלי שמתאים לחיי הסטודנט האמיתיים

הצוות פעל בתהליך שלב‑אחר‑שלב ליצירת השאלון. הם התחילו בסקירה רחבה של מחקרים על אוריינות בינה מלאכותית ושימוש הסטודנטים בכלים כמו צ׳אטבוטים ותוכנות ניתוח נתונים. מתוך כך ניסחו מאגר ראשוני של הצהרות שהסטודנטים ידרגו על סולם הסכמה חמש‑ניקוד. מומחים במדעי הספורט, חינוך ובינה מלאכותית בדקו כל פריט מבחינת בהירות, התאמה תרבותית ורלוונטיות לתרחישי ספורט שכיחים כגון ניטור ספורטאי, זרימות עבודה של אימון ותכנון שיקום. לאחר בדיקות פיילוט עם קבוצת סטודנטים קטנה וטיוב ניסוח, הסקר הסופי הועבר באופן מקוון ל‑1,000 סטודנטים לתואר ראשון במדעי הספורט והתרגיל באוניברסיטה בצפון סין; 864 השלימו אותו.

ארבעה תחומים מרכזיים של מוכנות ל‑AI

באמצעות טכניקות סטטיסטיות שמחפשות דפוסים באופן שבו התשובות מתקבצות, המחברים מצאו ש‑14 מהפריטים יצרו מבנה יציב בעל ארבעה חלקים. התחום הראשון, «מודעות ל‑AI», תופס את ההבנה הבסיסית של הסטודנטים מה AI יכול ומה לא יכול לעשות, במיוחד בהקשרים ספורטיביים. התחום השני, «אתיקה וגילוי מידע», מתמקד בשאלה האם הסטודנטים מרגישים אחראים לציין בגלוי מתי הם משתמשים ב‑AI במטלות או בפרויקטים. התחום השלישי, «אמון ואימות», משקף עד כמה הם בודקים בקפידה מידע שנוצר על ידי AI, מחפשים הטיות ומניעים מהות מלהסתמך יתר על המידה על תוצרים אוטומטיים. התחום הרביעי, «ציפיות הקורס והמוסד», מודד עד כמה הסטודנטים מרגישים שהכיתות והאוניברסיטה מבהירות אילו סוגי שימוש ב‑AI מותרים, כיצד ללמוד את הכלים הללו ומתי נדרש גילוי שימוש.

להעמיד את הסולם במבחן

כדי לבדוק שהשאלון אמין ובעל משמעות, החוקרים חילקו את תשובות הסטודנטים לקבוצת אימון ולקבוצת בדיקה. בקבוצת האימון הם חקרו כיצד הפריטים מתקבצים; בקבוצת הבדיקה הם אישרו שהמבנה הארבע‑חלקי נשמר. התוצאות הראו שהסולם עבד היטב: הפריטים בכל תחום היו קשורים זה לזה בחוזקה, אך ארבעת התחומים עדיין מדדו היבטים שונים של שימוש ב‑AI. תשובות הסטודנטים גם הצביעו על כך שלרובם יש לפחות ניסיון מסוים עם כלי AI, במיוחד לכתיבת מטלות ולחיפוש מידע, אם כי ההרגלים שלהם סביב אתיקה, בדיקת תוצאות והבנת כללים היו שונים.

מה משמעות הדבר עבור מאמנים ומורים לעתיד

בעבור מחנכים, הסולם החדש מציע דרך מעשית לבדוק עד כמה סטודנטים במדעי הספורט והתרגיל מוכנים לעולם מקצועי עשיר ב‑AI. על ידי הדגשת חוזקות ופערים במודעות, אתיקה, חשיבה ביקורתית והבנה של כללי המוסד, הכלי יכול להנחות עדכוני קורסים, סדנאות וקביעת מדיניות. במילים פשוטות, הוא עוזר לאוניברסיטאות לצאת מעבר לניחושים ולעצב הכשרה שמלמדת לסטודנטים לא רק כיצד להשתמש ב‑AI, אלא גם כיצד לעשות זאת באחריות ובשקיפות בחדר הכושר, במגרש ובכיתה.

ציטוט: 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

מילות מפתח: בינה מלאכותית בחינוך לספורט, אוריינות AI בקרב סטודנטים, שימוש אתי בבינה מלאכותית, תוכנית לימודים במדעי הספורט, פיתוח שאלונים