Jak sztuczna inteligencja wpływa na dobre samopoczucie psychologiczne i wydajność fizyczną w sporcie

Podsumowanie

Badanie przeprowadzone na 385 chińskich sportowców wykazało, że stosowanie sztucznej inteligencji (AI) i samoocena pozytywnie wpływają na dobre samopoczucie psychologiczne, które z kolei poprawia postrzeganą wydajność sportową. Dobre samopoczucie psychologiczne pełni również pośredniczącą rolę w relacjach między sztuczną inteligencją/samoochroną a wydajnością. Wyniki sugerują integrację narzędzi AI ze strategiami zwiększającymi samoocenę i samopoczucie.

Streszczenie

Badanie to zbadano, w jaki sposób sztuczna inteligencja wpływa na dobre samopoczucie psychologiczne i postrzeganą wydajność sportową wśród sportowców w Chinach. W szczególności miało na celu zbadanie bezpośredniego wpływu korzystania ze sztucznej inteligencji na dobre samopoczucie psychologiczne, wpływu samooceny sportowca na dobre samopoczucie psychologiczne, wpływu dobrego samopoczucia psychologicznego na postrzeganą wydajność sportową oraz roli pośredniczącej dobrego samopoczucia psychologicznego w tych relacjach. Zastosowano ilościowe podejście badawcze przy użyciu projektu ankiety przekrojowej. Dane zebrano od 385 zawodowych sportowców w Chinach za pomocą strukturalnego kwestionariusza i przeanalizowano za pomocą Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) oraz Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Wyniki wskazały, że zarówno korzystanie ze sztucznej inteligencji, jak i samoocena sportowca pozytywnie wpływały na dobre samopoczucie psychologiczne, podczas gdy dobre samopoczucie psychologiczne pozytywnie wpływało na postrzeganą wydajność sportową. Ponadto dobre samopoczucie psychologiczne znacząco pośredniczyło w relacjach między korzystaniem ze sztucznej inteligencji a postrzeganą wydajnością sportową oraz między samooceną sportowca a postrzeganą wydajnością sportową. Te wyniki sugerują, że zarówno zasoby technologiczne, jak i psychologiczne były ważne dla poprawy wyników sportowców. Badanie sugeruje, że organizacje sportowe, trenerzy i decydenci powinni integrować systemy wspierane przez sztuczną inteligencję ze strategiami, które wzmacniają samoocenę i dobre samopoczucie psychologiczne sportowców. Ogólnie rzecz biorąc, badanie wywnioskowało, że sztuczna inteligencja przyczynia się do wydajności sportowej nie tylko poprzez wsparcie techniczne, ale także poprzez jej pozytywny wpływ na funkcjonowanie psychologiczne sportowców.

Wprowadzenie

Inteligencja sztucznna staje się główną siłą we współczesnym sporcie, umożliwiając trenerom, analitykom i sportowcom przetwarzanie dużych ilości danych w celu monitorowania wydajności, zapobiegania kontuzjom, planowania taktycznego i dostosowywania treningu do indywidualnych potrzeb¹. Najnowsze przeglądy potwierdzają, że AI i uczenie maszynowe są coraz częściej stosowane do monitorowania biomechanicznego, analizy obciążeń, rehabilitacji, śledzenia ruchu i optymalizacji treningu, co sygnalizuje decydującą zmianę ku systemom przygotowania i rywalizacji opartym na danych i wspieranym technologicznie². Jednakże, ponieważ te technologie stają się osadzane w codziennych nawykach sportowców, naukowcy ostrzegają, że ich wpływ rozciąga się daleko poza techniczne i biomedyczne dziedziny: narzędzia AI kształtują również sposób, w jaki sportowcy interpretują feedback, oceniają własny postęp i regulują pewność siebie oraz motywację w treningu i rywalizacji³. W Chinach, to zagadnienie ma pilny charakter. Narodowe organy sportowe zgłaszają, że systemy treningowe wspierane przez AI, dostarczające opinii technicznych w czasie rzeczywistym, są już wdrażane wśród elitarnych zespołów, co sprawia, że niezbędne jest zrozumienie nie tylko zysków wydajnościowych, ale także psychicznych konsekwencji takiej integracji⁴.

Mimo że zastosowania AI w sporcie są coraz bardziej udokumentowane, rosnąca liczba badań zaczęła badać jej implikacje psychologiczne, ujawniając bardziej zróżnicowany obraz niż sugerowała wcześniejsza literatura⁵. Z jednej strony, badania wskazały na negatywne skutki, w tym lęk przed feedbackiem wynikający z ciągłego monitorowania wydajności, zależność algorytmiczna, która może podważać autonomiczne decyzje, oraz zwiększoną presję, gdy porównania społeczne oparte na danych stają się powszechne⁶. Z drugiej strony, badacze zwrócili uwagę na potencjalne korzyści psychologiczne: gdy feedback AI jest postrzegany jako wspierający, może zmniejszyć niepewność wydajności, wzmocnić poczucie kontroli sportowców nad ich rozwojem oraz wzmocnić zdolności samoregulacji⁷. Ta wciąż rozwijająca się debata pokazuje, że wpływ psychologiczny AI nie jest jednolity; raczej, zależy to od tego, jak sportowcy oceniają i integrują wejścia technologiczne w swoją samopercepcję i codzienną praktykę⁸. Krytycznie, istniejące prace pozostają fragmentaryczne. Badania zazwyczaj izolowały pojedyncze psychologiczne wyniki takie jak lęk, motywacja czy wypalenie bez badania, jak te wyniki się wzajemnie łączą, a bardzo niewiele założyło, że dobre samopoczucie psychiczne jest centralnym mechanizmem wyjaśniającym związek pomiędzy używaniem AI a wynikami sportowymi.

Obecne badanie zajmuje się tą luką, koncentrując się na dobrym samopoczuciu psychicznym (PWB) jako kluczowy mechanizm pośredniczący. W oparciu o tradycję eudaimonii, PWB obejmuje sześć wymiarów: opanowanie środowiska, rozwój osobisty, cel w życiu, akceptacja siebie, autonomia i pozytywne relacje z innymi, które są szczególnie istotne w sporcie⁹, gdzie sportowcy muszą zarządzać intensywnymi oczekiwaniami, radzić sobie z niepewnością i utrzymywać zrównoważone funkcjonowanie podczas dążenia do doskonałości w rywalizacji¹⁰. Najnowsze dowody potwierdzają, że dobre samopoczucie sportowców nie jest tylko pożądanym produktem ubocznym, ale krytycznym fundamentem dla zrównoważonej wydajności, adaptacyjnego radzenia sobie i długoterminowego rozwoju sportowego¹¹. Ważne jest, że PWB może służyć jako psychologiczny kanał, przez który zarówno zasoby technologiczne, jak i kompetencje osobiste przekładają się na lepsze oceny wydajności: AI może wspierać dobre samopoczucie poprzez zaspokojenie podstawowych potrzeb kompetencji, autonomii i związków, podczas gdy samoocena może podtrzymywać dobre samopoczucie poprzez promowanie pewności siebie i odporności^12,13.

Rosnąca integracja AI w środowiskach sportowych poprzez inteligentne urządzenia przenośne, śledzenie ruchu i spersonalizowane analizy wydajności ma potencjał do przekształcenia nie tylko efektywności treningu, ale również doświadczeń psychologicznych sportowców¹⁴. Podczas gdy duża część istniejącej dyskursji przedstawia AI jako narzędzie techniczne do zapobiegania kontuzjom czy podejmowania taktycznych decyzji, bardziej teoretycznie ugruntowane podejście sugeruje, że środowiska sportowe wspierane przez AI mogą działać jako znaczący zasób psychologiczny¹⁵. W oparciu o teorię samoregulacji, systemy AI mogą wspierać spełnienie podstawowych psychologicznych potrzeb, autonomii, kompetencji i związków, które są szeroko uznane za prekursory eudaimonicznego dobrego samopoczucia¹⁶. Gdy sportowcy otrzymują indywidualne, oparte na danych opinie, które klaryfikują ich postęp i zmniejszają niepewność wydajności, wzmacniane jest ich poczucie kompetencji; gdy platformy wspierane przez AI oferują spersonalizowane opcje treningowe i elastyczne harmonogramy, wzmacniane jest poc

Protokół

Zagadnienia etyczne
Badanie zostało zwolnione z formalnej oceny etycznej zgodnie z polityką instytucji, ponieważ spełniało kryteria badania ankietowego o minimalnym ryzyku, anonimowego. Wszystkie procedury przeprowadzono zgodnie ze standardami etycznymi Deklaracji Helsińskiej. Przed rozpoczęciem zbierania danych uzyskano pisemną zgodę świadomie podpisaną przez wszystkich dorosłych uczestników. W przypadku uczestników poniżej 18. roku życia pisemną zgodę świadomie podpisali ich rodzice lub opiekunowie prawni, a także pisemna zgoda uzyskana od samych nieletnich. Wszystkim respondentom wyraźnie wyjaśniono cel badania, ich dobrowolny udział, prawo do wycofania się z badania w dowolnym momencie bez konsekwencji oraz rygorystyczne środki zabezpieczające poufność ich danych. Nie gromadzono ani nie zgłaszano żadnych danych osobowych, a wszystkie dane były wykorzystywane wyłącznie do agregacji analizy akademickiej. Szczególną uwagę zwrócono na nieintruzyjne, pełne szacunku sformułowania, aby zapewnić, że ankieta nie zakłóciłaby zobowiązań treningowych ani dobrego samopoczucia psychologicznego sportowców. Więcej szczegółów można znaleźć w Tabeli materiałów.

Projekt badań i kontekst badania
W badaniu zastosowano kwantytatywny podejście badawcze z wykorzystaniem projektu ankiety przekrojowej w celu zbadania proponowanych relacji między stosowaniem sztucznej inteligencji, samoocenę sportowców, dobre samopoczucie psychologiczne i postrzegane wyniki sportowe wśród sportowców w Chinach. Kwantytatywny projekt uznano za odpowiedni, ponieważ badanie miało na celu przetestowanie teoretycznie wyprowadzonych hipotez, zbadanie siły i kierunku relacji między jasno określonymi konstrukcjami oraz ocenę zarówno efektów bezpośrednich, jak i pośrednich za pomocą procedur statystycznych. Wybór podejścia przekrojowego wynikał z tego, że dane dotyczące wszystkich zmiennych badania zebrano od respondentów w jednym momencie, co pozwoliło badaczowi uchwycić bieżące postrzeganie AI przez sportowców, ich przekonania dotyczące skuteczności, dobre samopoczucie psychologiczne i postrzegane wyniki. Ten projekt był szeroko stosowany w naukach społecznych i behawioralnych, szczególnie gdy celem było zidentyfikowanie wzorców skojarzeń między latentnymi konstrukcjami i przetestowanie teoretycznie uzasadnionego modelu strukturalnego w naturalnym środowisku. Badanie przeprowadzono w Chinach, co zapewniło bardzo odpowiednie empiryczne otoczenie dla tej pracy badawczej, ponieważ kraj ten doświadczył szybkiego digitalizacji w wielu sektorach, w tym w sporcie, kulturze fizycznej i rozwoju sportowców. W ostatnich latach chińskie instytucje sportowe, uczelnie, profesjonalne centra szkoleniowe i organizacje sportowe coraz częściej integrują systemy oparte na sztucznej inteligencji w szkoleniu, monitorowaniu wydajności, ocenie technicznej i praktykach zapobiegania kontuzjom. To rozwijające się wykorzystanie inteligentnych technologii sportowych stworzyło odpowiednie środowisko do zbadania, czy ekspozycja na systemy sportowe wspierane przez AI przyczynia się do stanów psychologicznych i postrzeganych wyników sportowców. Co więcej, wysoce konkurencyjny charakter chińskiego środowiska sportowego sprawił, że szczególnie ważne stało się zrozumienie, jak zasoby technologiczne i zdolności psychologiczne wspólnie wpływały na funkcjonowanie sportowców. Dlatego kontekst chiński oferował zarówno praktyczne zastosowanie, jak i teoretyczną wartość do zbadania zaproponowanego modelu.

Populacja i próba
Docelowa populacja badania składała się z zawodowych sportowców w Chinach, w tym tych związanych z uczelniami, akademiami sportowymi, profesjonalnymi klubami, prowincjonalnymi ośrodkami szkoleniowymi i innymi zorganizowanymi instytucjami sportowymi, którzy byli aktywnie zaangażowani w regularne treningi i działalność zawodniczą. Badanie skupiło się na sportowcach, ponieważ byli oni najbardziej odpowiednimi respondentami do oceny roli sztucznej inteligencji w kontekstach związanych ze sportem oraz do zgłaszania informacji na temat ich samooceny, dobrego samopoczucia psychologicznego i postrzeganej wydajności. Aby upewnić się, że respondentzi mieli wystarczającą znajomość tematu, w ankiecie uwzględniono tylko osoby aktualnie zaangażowane w uporządkowany sport i mające pewien poziom ekspozycji na środowiska sportowe wspierane technologicznie. Do badania użyto próby liczącej 385 respondentów. Wielkość próby uznano za adekwatną do badania ilościowego obejmującego wiele latentnych zmiennych, wielowymiarowych konstrukcji i analizy pośredniczącej, szczególnie przy użyciu PLS-SEM, która wymagała wystarczającej liczby przypadków do stabilnej estymacji parametrów i oceny predykcyjnej.

Respondenci zostali wybrani za pomocą techniki wyboru celowego, która umożliwiła badaczowi skierowanie się do osób spełniających określone kryteria inkluzji istotne dla celów badania. Wybór celowy był szczególnie odpowiedni, ponieważ badanie wymagało danych od sportowców, a nie od ogólnej populacji. W praktyce do uczestników zwracano się przez instytucje sportowe, wydziały sportowe uczelni, kluby, programy szkoleniowe i sieci sportowców. Oczekiwano, że próba będzie reprezentować szeroką gamę dyscyplin sportowych, poziomów konkurencji i tła sportowców, aby poszerzyć wyniki i zapewnić bardziej znaczący obraz tego, jak praktyki sportowe związane z AI by

Wyniki

Statystyka opisowa (N = 385)
Zastosowano statystykę opisową w celu podsumowania podstawowych charakterystyk zmiennych badawczych oraz uzyskania wstępnego wglądu w dane przed przeprowadzeniem zaawansowanej analizy statystycznej. W badaniach ilościowych statystyka opisowa jest istotna, ponieważ obrazuje średnie odpowiedzi uczestników oraz zakres zmienności odpowiedzi w obrębie próby. W niniejszym badaniu wartości średnie wskazały ogólny poziom zgody sportowców w kwestii wykorzystania sztucznej intelige...

Dyskusja

Przed interpretacją rzeczowistych wyników konieczna jest jasność niektórych granic analitycznych i metodologicznych niniejszego badania. Badanie to stosuje wzięciorys przekrojowy i analizuje dane za pomocą modelowania równań strukturalnych opartych na wariancji (PLS-SEM). W związku z tym autorzy podzielili dane na trwałość modelu i predykcyjną istotność, które zostały oszacowane poprzez bootstrapping (5000 ponownych prób) oraz statystykę Stone-Geisser Q² za pomocą procedury PLSpredict, co służy ja...

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule

Nazwa	Firma	Numer katalogowy	Komentarze
Artificial Intelligence Use Scale (adapted for sport)	Adapted from Abbas et al. [42]	[42]	N/A
Athlete Self-Efficacy Scale (multidimensional)	Adapted from Koçak [45]	[45]	N/A
IBM SPSS Statistics (Version 28)	IBM Corp., Armonk, NY, USA	https://www.ibm.com/products/spss-statistics	SCR_002865
Perceived Sport Performance Scale	Adapted from Hill et al. [44]	[44]	N/A
Pilot test questionnaire	In-house	In-house (instrument)	N/A
Psychological Well-Being Scale for Children (PWB-c) – adapted for adult athletes	Adapted from Opree et al. [43]	[43]	N/A
SmartPLS (Version 4.2)	SmartPLS GmbH, Oststeinbek, Germany	https://www.smartpls.com/	SCR_022040
Translation and back-translation procedure (bilingual experts)	In-house (sport psychology researchers)	In-house (procedure)	N/A