Ontwikkeling en validatie van een AI-gebruiksschaal voor studenten sport- en bewegingswetenschappen

Waarom dit belangrijk is voor studenten en sportfans

Kunstmatige intelligentie verandert stilletjes hoe atleten trainen, herstellen en worden onderwezen in universitaire opleidingen. Terwijl AI-tools snel vooruitgaan, lopen opleidingen in sport- en bewegingswetenschappen nog maar net achteraan. Deze studie stelt een eenvoudige maar belangrijke vraag: begrijpen toekomstige coaches, trainers en gymdocenten AI echt, gebruiken zij het verstandig en kennen zij de regels daaromheen? Om dit te achterhalen ontwierpen de auteurs een korte vragenlijst die kan aantonen waar studenten zelfvertrouwen hebben, waar ze gokken en waar het onderwijs moet verbeteren.

De pols voelen van AI in de sporthal

AI helpt al bij het verwerken van enorme hoeveelheden wedstrijddstatistieken, het voorspellen van blessures, het personaliseren van trainingsschema’s en zelfs het beoordelen van bewegingskwaliteit met video en draagbare sensoren. Voor studenten in sport- en bewegingswetenschappen betekent dit dat hun toekomstige banen waarschijnlijk zullen bestaan uit het routineus werken met AI-gestuurde hulpmiddelen, net zoals met chronometers en hartslagmeters. De meeste bestaande vragenlijsten over AI richten zich echter op algemene studentpopulaties of op abstracte technische kennis. Ze vragen niet hoe studenten AI gebruiken om bijvoorbeeld trainingsbelasting te analyseren, revalidatiesessies te plannen of studieopdrachten in sportprogramma’s te maken. De auteurs wilden een instrument ontwikkelen dat de taal van sportonderwijs spreekt en echte klas- en trainingssituaties belicht.

Een instrument ontwerpen dat past bij het echte studentenleven

Het team doorliep een stapsgewijs proces om de vragenlijst te creëren. Ze begonnen met een brede review van onderzoek naar AI-geletterdheid en het gebruik van hulpmiddelen zoals chatbots en data-analyse software door studenten. Hieruit stelden ze een initiële set uitspraken samen die studenten op een vijfpunts-schaal konden beoordelen. Deskundigen op het gebied van sportwetenschappen, onderwijs en AI controleerden vervolgens elk item op duidelijkheid, culturele geschiktheid en relevantie voor veelvoorkomende sportscenario’s zoals monitoring van atleten, coachworkflows en revalidatieplanning. Na pilot-tests met een kleine groep studenten en het aanscherpen van de formuleringen, werd de definitieve enquête online uitgezet onder 1.000 bachelorstudenten sport- en bewegingswetenschappen aan een universiteit in Noord-China; 864 vulden de vragenlijst in.

Vier kerngebieden van AI-gereedheid

Middels statistische technieken die zoeken naar patronen in hoe antwoorden samenklonteren, vonden de auteurs dat 14 van de items een stabiele, vierledige structuur vormden. Het eerste gebied, "AI-bewustzijn", vangt het basisbegrip van studenten over wat AI wel en niet kan, met name in sportcontexten. Het tweede, "Ethiek & Openbaarmaking", richt zich op of studenten zich verantwoordelijk voelen om openlijk te vermelden wanneer ze AI gebruiken in opdrachten of projecten. Het derde, "Vertrouwen & Verificatie", weerspiegelt hoe zorgvuldig ze AI-gegenereerde informatie dubbelchecken, zoeken naar bias en overmatig vertrouwen in geautomatiseerde uitkomsten vermijden. Het vierde, "Cursus- & Instellingsverwachtingen", meet hoe duidelijk studenten vinden dat hun lessen en universiteit aangeven welke vormen van AI-gebruik zijn toegestaan, hoe je deze hulpmiddelen leert gebruiken en wanneer openbaarmaking vereist is.

De schaal op de proef stellen

Om te controleren of de vragenlijst zowel betrouwbaar als betekenisvol was, verdeelden de onderzoekers de studentresponsen in een trainingsgroep en een testgroep. In de eerste groep onderzochten ze hoe items gegroepeerd waren; in de tweede bevestigden ze dat hetzelfde vierdelige patroon standhield. De resultaten toonden aan dat de schaal zeer goed werkte: items binnen elk gebied waren sterk onderling verbonden, maar de vier gebieden maten nog steeds verschillende aspecten van AI-gebruik. De antwoorden van studenten suggereerden ook dat de meesten ten minste enige ervaring hadden met AI-tools, vooral voor het schrijven van opdrachten en het zoeken naar informatie, hoewel hun gewoonten rond ethiek, het controleren van resultaten en begrip van regels verschilden.

Wat dit betekent voor toekomstige coaches en docenten

Voor docenten biedt deze nieuwe schaal een praktisch middel om te zien hoe voorbereid studenten sport- en bewegingswetenschappen zijn op een beroepswereld vol AI. Door sterke punten en hiaten in bewustzijn, ethiek, kritisch denken en begrip van institutionele regels aan te wijzen, kan het instrument richting geven aan cursusupdates, workshops en beleidsvorming. Eenvoudig gezegd helpt het universiteiten verder te gaan dan giswerk en onderwijs te ontwerpen dat studenten niet alleen leert hoe ze AI moeten gebruiken, maar ook hoe ze dat op een verantwoorde en transparante manier doen in de gym, op het veld en in de klas.

Bronvermelding: 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

Trefwoorden: AI in sportonderwijs, AI-geletterdheid van studenten, ethisch gebruik van AI, sportwetenschappelijke opleiding, ontwikkeling van vragenlijst