Desenvolvimento e validação de uma escala de uso de IA para estudantes de ciências do esporte e do exercício

Por que isso importa para estudantes e fãs de esporte

A inteligência artificial está silenciosamente remodelando como atletas treinam, se recuperam e são ensinados em programas universitários. No entanto, enquanto as ferramentas de IA avançam rapidamente, os cursos de ciências do esporte e do exercício estão apenas começando a acompanhar. Este estudo faz uma pergunta simples, mas importante: os futuros treinadores, preparadores físicos e professores de educação física realmente entendem a IA, a usam de forma sensata e conhecem as regras a seu respeito? Para descobrir, os autores criaram um breve questionário capaz de revelar onde os estudantes têm confiança, onde estão apenas chutando e onde o ensino precisa melhorar.

Tomando o pulso da IA no salão de treinamento

A IA já ajuda a processar grandes volumes de estatísticas de partidas, prever lesões, personalizar planos de treino e até avaliar a qualidade do movimento usando vídeo e wearables. Para estudantes de ciências do esporte e do exercício, isso significa que seus futuros empregos provavelmente envolverão trabalhar com ferramentas impulsionadas por IA tão rotineiramente quanto cronômetros e monitores de frequência cardíaca. No entanto, a maioria dos questionários existentes sobre IA é dirigida a populações universitárias gerais ou foca em conhecimento técnico abstrato. Eles não perguntam como os estudantes usam IA para, por exemplo, analisar cargas de treino, planejar sessões de reabilitação ou concluir trabalhos acadêmicos em programas esportivos. Os autores propuseram construir uma ferramenta que fale a língua da educação esportiva e destaque situações reais de sala de aula e de campo de treinamento.

Projetando uma ferramenta que cabe na vida real dos estudantes

A equipe seguiu um processo passo a passo para criar o questionário. Começaram com uma revisão ampla da pesquisa sobre alfabetização em IA e o uso de ferramentas por estudantes, como chatbots e softwares de análise de dados. A partir disso, elaboraram um conjunto inicial de afirmações que os estudantes deveriam avaliar em uma escala de concordância de cinco pontos. Especialistas em ciências do esporte, educação e IA verificaram cada item quanto à clareza, adequação cultural e relevância para cenários esportivos comuns, como monitoramento de atletas, fluxos de trabalho de treinamento e planejamento de reabilitação. Após testes piloto com um pequeno grupo de estudantes e refinamento da redação, a versão final do questionário foi aplicada online a 1.000 graduandos em ciências do esporte e do exercício em uma universidade no norte da China; 864 o completaram.

Quatro áreas-chave de prontidão para IA

Usando técnicas estatísticas que procuram padrões em como as respostas se agrupam, os autores descobriram que 14 itens formaram uma estrutura estável em quatro partes. A primeira área, "Consciência sobre IA", captura a compreensão básica dos estudantes sobre o que a IA pode e não pode fazer, especialmente em contextos esportivos. A segunda, "Ética & Divulgação", foca em saber se os estudantes se sentem responsáveis por declarar abertamente quando usam IA em trabalhos ou projetos. A terceira, "Confiança & Verificação", reflete o quanto eles checam cuidadosamente informações geradas por IA, buscam viés e evitam dependência excessiva de resultados automatizados. A quarta, "Expectativas do Curso & da Instituição", avalia o quão claramente os estudantes sentem que suas aulas e a universidade explicam quais tipos de uso da IA são permitidos, como aprender essas ferramentas e quando a divulgação é exigida.

Testando a escala

Para verificar se o questionário era confiável e significativo, os pesquisadores dividiram as respostas dos estudantes em um grupo de treinamento e um grupo de teste. No primeiro grupo, exploraram como os itens se agrupavam; no segundo, confirmaram que o mesmo padrão em quatro partes se mantinha. Os resultados mostraram que a escala funcionou muito bem: os itens de cada área estavam fortemente ligados entre si, mas as quatro áreas ainda mediam aspectos diferentes do uso de IA. As respostas dos estudantes também sugeriram que a maioria já tinha ao menos alguma experiência com ferramentas de IA, especialmente para escrever trabalhos e buscar informações, embora seus hábitos em relação à ética, verificação de resultados e compreensão das regras variassem.

O que isso significa para futuros treinadores e professores

Para educadores, esta nova escala oferece uma forma prática de ver quão preparados estão os estudantes de ciências do esporte e do exercício para um mundo profissional rico em IA. Ao destacar pontos fortes e lacunas em conscientização, ética, pensamento crítico e compreensão das normas institucionais, a ferramenta pode orientar atualizações de currículo, oficinas e a formulação de políticas. Em termos simples, ela ajuda as universidades a ir além de suposições e a projetar uma formação que não apenas ensine os estudantes a usar IA, mas também a fazê-lo de maneira responsável e transparente na academia, no campo e na sala de aula.

Citação: 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

Palavras-chave: IA na educação esportiva, alfabetização em IA dos estudantes, uso ético da IA, currículo de ciências do esporte, desenvolvimento de questionário