Opracowanie i walidacja skali użycia SI dla studentów nauk o sporcie i ćwiczeniach

Dlaczego to ma znaczenie dla studentów i kibiców sportu

Sztuczna inteligencja po cichu przekształca sposób, w jaki sportowcy trenują, regenerują się i są nauczani na uczelniach. Jednak podczas gdy narzędzia AI szybko się rozwijają, kursy z zakresu nauk o sporcie i ćwiczeń dopiero zaczynają nadążać. W tym badaniu postawiono proste, ale istotne pytanie: czy przyszli trenerzy, instruktorzy i nauczyciele wychowania fizycznego rzeczywiście rozumieją AI, używają jej rozsądnie i znają zasady dotyczące jej stosowania? Aby to sprawdzić, autorzy zaprojektowali krótki kwestionariusz, który może ujawnić, gdzie studenci czują się pewnie, gdzie zgadują, a gdzie nauczanie wymaga poprawy.

Sprawdzanie pulsu AI na sali treningowej

AI już pomaga przetwarzać ogromne ilości statystyk meczowych, przewidywać urazy, personalizować plany treningowe, a nawet oceniać jakość ruchu za pomocą wideo i urządzeń noszonych. Dla studentów nauk o sporcie i ćwiczeniach oznacza to, że ich przyszła praca prawdopodobnie będzie obejmować korzystanie z narzędzi zasilanych AI tak rutynowo jak stoperów i monitorów tętna. Jednak większość istniejących kwestionariuszy dotyczących AI skierowana jest do ogólnej populacji studenckiej lub koncentruje się na abstrakcyjnej wiedzy technicznej. Nie pytają one, jak studenci wykorzystują AI do na przykład analizy obciążeń treningowych, planowania rehabilitacji czy realizacji prac kursowych w programach sportowych. Autorzy postanowili stworzyć narzędzie, które mówi językiem edukacji sportowej i uwypukla rzeczywiste sytuacje z zajęć i boiska treningowego.

Projektowanie narzędzia dopasowanego do życia studenckiego

Zespół podążył krok po kroku, aby stworzyć kwestionariusz. Rozpoczęli od szerokiego przeglądu badań nad kompetencjami AI i sposobami wykorzystania narzędzi takich jak chatboty i oprogramowanie do analizy danych przez studentów. Na tej podstawie opracowali początkowy zestaw stwierdzeń, które studenci mieli ocenić na pięciopunktowej skali zgody. Eksperci z dziedziny nauk o sporcie, edukacji i AI sprawdzili każde pytanie pod kątem jasności, dopasowania kulturowego i związku z typowymi scenariuszami sportowymi, takimi jak monitorowanie zawodników, przepływy pracy trenera i planowanie rehabilitacji. Po pilotażowym teście z małą grupą studentów i dopracowaniu sformułowań, ostateczna ankieta została przeprowadzona online wśród 1 000 studentów studiów licencjackich nauk o sporcie i ćwiczeniach na uniwersytecie w północnych Chinach; wypełniło ją 864 osób.

Cztery kluczowe obszary gotowości na AI

W oparciu o techniki statystyczne poszukujące wzorców grupowania odpowiedzi, autorzy stwierdzili, że 14 pozycji tworzy stabilną, czteroczęściową strukturę. Pierwszy obszar, „Świadomość AI”, obejmuje podstawowe rozumienie przez studentów, co AI może, a czego nie może zrobić, szczególnie w kontekstach sportowych. Drugi, „Etyka i ujawnianie”, koncentruje się na tym, czy studenci czują się odpowiedzialni za jawne informowanie, gdy korzystają z AI w zadaniach lub projektach. Trzeci, „Zaufanie i weryfikacja”, odzwierciedla, jak dokładnie sprawdzają informacje generowane przez AI, poszukują uprzedzeń i unikają nadmiernego polegania na automatycznych wynikach. Czwarty, „Oczekiwania kursów i instytucji”, mierzy, na ile studenci czują, że ich zajęcia i uczelnia jasno określają, jakie rodzaje użycia AI są dozwolone, jak uczyć się tych narzędzi i kiedy wymagane jest ujawnienie.

Testowanie skali

Aby sprawdzić, czy kwestionariusz jest zarówno rzetelny, jak i znaczący, badacze podzielili odpowiedzi studentów na grupę treningową i testową. W pierwszej grupie badali, jak pozycje grupują się razem; w drugiej potwierdzili, że ten sam czteroczęściowy wzorzec się utrzymuje. Wyniki pokazały, że skala działa bardzo dobrze: pozycje w każdym obszarze były silnie powiązane ze sobą, ale cztery obszary nadal mierzyły różne aspekty użycia AI. Odpowiedzi studentów sugerowały również, że większość miała przynajmniej pewne doświadczenie z narzędziami AI, zwłaszcza w pisaniu prac i wyszukiwaniu informacji, choć ich nawyki związane z etyką, weryfikacją wyników i rozumieniem zasad były zróżnicowane.

Co to oznacza dla przyszłych trenerów i nauczycieli

Dla kadry dydaktycznej nowa skala oferuje praktyczny sposób oceny, jak przygotowani są studenci nauk o sporcie i ćwiczeniach do zawodowego świata nasyconego AI. Uwypuklając mocne strony i luki w świadomości, etyce, myśleniu krytycznym oraz znajomości zasad instytucjonalnych, narzędzie może ukierunkować aktualizacje programów, warsztaty i tworzenie polityk. Mówiąc prosto, pomaga uniwersytetom wyjść poza domysły i zaprojektować szkolenia, które nie tylko uczą, jak korzystać z AI, lecz także jak robić to odpowiedzialnie i przejrzyście na siłowni, na boisku i w klasie.

Cytowanie: 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

Słowa kluczowe: Sztuczna inteligencja w edukacji sportowej, umiejętności AI studentów, etyczne użycie AI, program nauk o sporcie, opracowanie kwestionariusza