スポーツ・運動科学学生のためのAI利用尺度の開発と妥当性検証

学生とスポーツファンにとってなぜ重要か

人工知能は選手のトレーニング、回復、大学プログラムでの教育方法を静かに変えつつあります。しかし、AIツールが急速に進化する一方で、スポーツ・運動科学の教育はようやく追いつき始めたばかりです。本研究は単純だが重要な問いを投げかけます：将来のコーチ、トレーナー、体育教員は本当にAIを理解し、賢く使い、その周辺のルールを知っているのか？その答えを探るために、著者らは学生が自信を持っている点、当て推量している点、教育が改善を要する点を明らかにする短い調査票を設計しました。

トレーニング現場でのAIの実情を把握する

AIは既に膨大な試合統計の解析、傷害予測、トレーニング計画の個別化、ビデオやウェアラブルを用いた動作評価などを支援しています。スポーツ・運動科学の学生にとって、将来の職務ではストップウォッチや心拍計と同様にAI搭載ツールを日常的に扱うことが予想されます。しかし、既存の多くのAIに関する質問票は一般的な大学生を対象にしているか、抽象的な技術知識に偏っており、たとえばトレーニング負荷の分析、リハビリ計画の作成、学課課題の遂行など、スポーツの専門的な場面で学生がAIをどう使うかを問うものではありません。著者らはスポーツ教育の言葉で語り、教室や練習現場の具体的な状況を浮き彫りにするツールを作ろうとしました。

実際の学生生活に合う道具の設計

研究チームは段階的な手順で質問票を作成しました。まずAIリテラシーやチャットボット、データ解析ソフトなどの学生によるツール利用に関する文献を広くレビューしました。そこから、学生が5段階の同意尺度で評価する初期の項目群を作成しました。スポーツ科学、教育、AIの専門家が各項目を明瞭さ、文化的適合性、選手モニタリング、コーチングのワークフロー、リハビリ計画といった一般的なスポーツ場面への関連性の観点からチェックしました。少人数の学生によるパイロットテストと文言の修正を経て、最終的な調査票は中国北部の大学に在籍する1,000名のスポーツ・運動科学学部生にオンラインで配布され、864名が回答しました。

AI準備度の4つの主要領域

回答のまとまり方を探る統計手法を用いたところ、14項目が安定した4因子構造を形成することがわかりました。第1の領域「AI認識」は、特にスポーツ文脈におけるAIの可能性と限界に関する学生の基本的理解をとらえます。第2の「倫理と開示」は、課題やプロジェクトでAIを使用した際にそれを明示する責任を学生がどう感じているかに焦点を当てます。第3の「信頼と検証」は、AI生成情報をどれだけ慎重に二重チェックし、バイアスを探し、自動化出力への過度な依存を避けるかを反映します。第4の「講義・学内の期待」は、どのようなAI利用が許容されるか、これらのツールを学ぶ方法、開示が必要な場合がいつかといった点を学生が授業や大学からどれだけ明確に示されていると感じているかを測ります。

尺度の検証

質問票が信頼でき、意味のあるものかを確認するために、研究者は学生の回答を訓練用グループと検証用グループに分けました。最初のグループで項目のまとまり方を探索し、次のグループで同じ4因子パターンが維持されることを確認しました。その結果、尺度は非常に良好に機能することが示されました：各領域の項目は互いに強く関連している一方で、4つの領域はAI利用の異なる側面を測っていました。学生の回答はまた、多くが少なくともある程度AIツールの使用経験を持ち、特に課題執筆や情報探索で使われることが多い一方、倫理、結果の検証、規則の理解に関する習慣はばらつきがあることを示唆しました。

将来のコーチや教員にとっての意義

教育者にとって、この新しい尺度はスポーツ・運動科学学生がAIに満ちた職業世界にどれだけ備わっているかを見る実用的な手段を提供します。認識、倫理、批判的思考、学内規則の理解における強みとギャップを明らかにすることで、コース改訂、ワークショップ、方針決定を導くことができます。平たく言えば、本ツールは大学が経験や勘に頼るのを超えて、学生にAIの使い方だけでなく、ジムやフィールド、教室で責任を持ち透明性を保ってAIを活用する方法を教えるための教育設計を促進します。

引用: 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

キーワード: スポーツ教育におけるAI, 学生のAIリテラシー, 倫理的なAI利用, スポーツ科学カリキュラム, 質問票の開発