Araştırma makalesi
385 Çinli sporcu üzerinde yapılan bir çalışma, yapay zeka (YZ) ve öz-etkinlik kullanımının psikolojik iyi oluşu olumlu etkilediğini, bunun da algılanan spor performansını artırdığını ortaya koydu. Psikolojik iyilik aynı zamanda yapay zeka/öz-etkinlik ile performans arasındaki ilişkileri de arabuluculuk eder. Bulgular, yapay zeka araçlarının özetkinliği ve iyilik halini artırmak için stratejilerle entegre edilmesini öneriyor.
Bu çalışma, yapay zekanın Çin'deki sporcular arasında psikolojik iyi oluşu ve algılanan spor performansını nasıl etkilediğini inceledi. Özellikle, yapay zeka kullanımının psikolojik iyilik oluşu üzerindeki doğrudan etkisini, sporcuların öz-yeterliliğinin psikolojik iyi oluş üzerindeki etkisini, psikolojik iyiliğin algılanan spor performansı üzerindeki etkisini ve bu ilişkilerde psikolojik iyi oluşun aracı rolünü araştırmayı amaçladı. Kesitsel bir anket tasarımı kullanılarak nicel bir araştırma yaklaşımı benimsenmiştir. Veriler, Çin'deki 385 rekabetçi sporcudan yapılandırılmış bir anket kullanılarak toplandı ve Sosyal Bilimler İçin İstatistiksel Paket (SPSS) ile Kısmi En Küçük Kareler Yapısal Denklem Modelleme (PLS-SEM) kullanılarak analiz edildi. Bulgular, yapay zeka kullanımı ve sporcuların öz-yeterliliğinin psikolojik iyiliği olumlu etkilediğini, psikolojik iyiliğin ise algılanan spor performansını olumlu etkilediğini gösterdi. Ayrıca, psikolojik iyilik durumu yapay zeka kullanımı ile algılanan spor performansı arasındaki ve sporcu özetkinliği ile algılanan spor performansı arasındaki ilişkileri önemli ölçüde arabuluculuk etmiştir. Bu bulgular, hem teknolojik hem de psikolojik kaynakların sporcu sonuçlarını iyileştirmek için önemli olduğunu ima etti. Çalışma, spor organizasyonlarının, antrenörlerin ve politika yapıcıların, yapay zeka destekli sistemleri sporcuların özetkinliğini ve psikolojik iyiliğini güçlendiren stratejilerle entegre etmeleri gerektiğini öne sürdü. Genel olarak, çalışmanın sonucuna vardı: yapay zeka sadece teknik destek yoluyla değil, aynı zamanda sporcuların psikolojik işlevi üzerindeki olumlu etkisiyle de spor performansına katkıda bulunuyor.
Yapay zeka, çağdaş sporda önemli bir güç haline gelmektedir; antrenörler, analistler ve sporcular performans izleme, yaralanma önleme, taktik planlama ve kişiselleştirilmiş antrenman uyumu için büyük miktarda veri işlemelerinisağlar 1. Son incelemeler, yapay zeka ve makine öğreniminin biyomekanik izleme, iş yükü analizi, rehabilitasyon, hareket takibi ve eğitim optimizasyonuna giderek daha fazla uygulandığını doğruluyor; bu da veri odaklı, teknoloji destekli hazırlık ve rekabet sistemlerine doğru kesin bir geçişinişaretidir. Ancak, bu teknolojiler sporcuların günlük rutinlerine yerleştikçe, akademisyenler etkilerinin teknik ve biyomedikal alanların çok ötesine geçtiğini belirttiler: YZ araçları sporcuların geri bildirimi nasıl yorumladığını, kendi ilerlemelerini değerlendirmesini ve antrenman ile yarışmada özgüven ve motivasyonu düzenlemesini deşekillendiriyor 3. Çin'de bu konu aciliyet taşıyor. Ulusal spor yetkilileri, elit takımlar arasında gerçek zamanlı teknik geri bildirim sağlayan yapay zeka destekli antrenman sistemlerinin zaten kullanıldığını bildirmiştir; bu da sadece performans artışlarını değil, aynı zamanda böyle bir entegrasyonun psikolojik sonuçlarını da anlamayı zorunlukılmaktadır 4.
Yapay zekanın sporda uygulanan faydaları giderek daha fazla belgelenirken, giderek artan bir araştırma kitlesi psikolojik etkilerini araştırmaya başladı ve erken literatürde önerilenden daha nüanslı bir tabloortaya çıktı 5. Bir yandan, çalışmalar sürekli performans izlemesinden kaynaklanan geri bildirim kaygısı, özerk karar alma süreçlerini zayıflatabilecek algoritmik bağımlılık ve veri odaklı sosyal karşılaştırmaların yaygın hale gelmesiyle artan baskı gibi olumsuz sonuçlar tespitetmiştir 6. Öte yandan, araştırmacılar potansiyel psikolojik faydalara işaret ettiler: Yapay zeka geri bildirimi destekleyici olarak algılandığında, performans belirsizliğini azaltabilir, sporcuların gelişimleri üzerindeki kontrol duygusunu artırabilir ve kendini düzenleme kapasitesinigüçlendirebilir7. Bu ortaya çıkan tartışma, yapay zekanın psikolojik etkisinin monolit olmadığını gösteriyor; aksine, sporcuların teknolojik girdileri kendi kavramlarına ve günlük antrenmanlarına nasıl entegre ettiklerine bağlıdır8. Kritik olarak, mevcut çalışmalar parçalı kalıyor. Çalışmalar genellikle anksiyete, motivasyon veya tükenmişlik gibi tek psikolojik sonuçları izole eder ancak bu sonuçların nasıl bağlantılı olduğunu incelemez ve çok az kişi psikolojik iyiliği yapay zeka kullanımını spor performansıyla ilişkilendiren merkezi bir açıklama mekanizması olarak konumlandırmıştır.
Bu çalışma, psikolojik iyilik halini (PWB) temel bir arabulucu mekanizma olarak ele alarak bu boşluğu ele almaktadır. Eudaimonik gelenekten yararlanarak, PWB altı boyutu kapsar: çevresel ustalık, kişisel gelişim, hayat amaçı, kendini kabul, özerklik ve başkalarıyla olumlu ilişkiler; bunlar sporcu9'da özellikle önemli olan sporda geçerlidir; sporcular yoğun beklentileri yönetmek, belirsizlikle başa çıkmak ve dengeli işlevselliği sürdürürken rekabetçi mükemmelliğihedeflemek zorunda 10. Son kanıtlar, sporcu refahının sadece arzu edilen bir yan ürün değil, sürdürülebilir performans, uyum sağlama ve uzun vadeli atletik gelişim için kritik bir temel olduğunudoğruluyor 11. Önemli olarak, PWB, hem teknolojik kaynakların hem de kişisel yetkinliklerin daha iyi performans değerlendirmelerine dönüşmesini sağlayan psikolojik bir kanal olarak hizmet edebilir: YZ, yeterlilik, özerklik ve ilişkililik gibi temel ihtiyaçları karşılayarak refahı teşvik edebilirken, öz-yeterlilik özgüven ve dayanıklılık teşvik ederek iyiliğisürdürebilir 12,13.
Akıllı giyilebilir cihazlar, hareket takibi ve kişiselleştirilmiş performans analitiği aracılığıyla yapay zekanın spor ortamlarına giderek entegre edilmesi, sadece antrenman verimliliğini değil, sporcuların psikolojik deneyimlerini de yeniden şekillendirmepotansiyeline sahiptir 14. Mevcut söylemin büyük bir kısmı yapay zekayı yaralanma önleme veya taktik karar verme için teknik bir araç olarak çerçevelerken, daha teorik temelli bir bakış açısı yapay zeka odaklı spor ortamlarının anlamlı bir psikolojik kaynak olarak işlev görebileceğiniöne sürmektedir 15. Kendi kaderini tayin etme teorisine dayanarak, yapay zeka sistemleri, eudaimonik iyiliğin öncüsü olarak yaygın olarak kabul edilen temel psikolojik ihtiyaçların, özerklik, yetkinlik ve akrabalığın karşılanmasınıdestekleyebilir 16. Sporcular, ilerlemelerini netleştiren ve performans belirsizliğini azaltan bireyselleştirilmiş, veri bilgilendirilmiş geri bildirim aldıklarında, yetkin duyguları güçlenir; yapay zeka destekli platformlar özel eğitim seçenekleri ve uyarlanabilir programlar sunduğunda, özerklik artar; ve paylaşılan panolar veya işbirlikçi analizler yapıcı antrenör-sporcu iletişimini kolaylaştırdığında, ilişki ihtiyacı beslenir17. Bu yollar aracılığıyla yapay zeka kullanımı, psikolojik iyi oluşun (PWB)17, çevresel ustalığın (antrenman ortamı üzerinde öngörülebilirliği ve kontrolü artırarak), kişisel gelişimi (zamanla kademeli gelişimleri görselleştirerek), hayattaki amacı (günlük antrenmanı uzun vadeli atletik hedeflerle uyumlu hale getirerek), kendini kabul etme (performans dalgalanmalarını objektif verilerle normalleştirerek) ve olumlu ilişkileri (destekleyici olarak teşvik ederek) gibi temel bileşenleri olumlu etkileyebilir Kişilerarası Diyaloglar)18. Bu nedenle, mevcut çalışma şu hipotezleri öneriyor: H1: Yapay zeka kullanımı psikolojik iyiliği olumlu etkiler.
Sporcu öz-etkinliği, bir bireyin görevleri başarıyla yerine getirme, zorlukları aşma ve spor bağlamlarında istenen sonuçlara ulaşma yeteneğine olan inancınıifade eder 19. Öz-yeterlilik teorisine göre, yeteneklerine daha fazla güvenen bireyler zor durumlarda direnç gösterme, çabalarını düzenleme ve aksiliklere yapıcı şekilde yanıt verme olasılığıdaha yüksektir. Spor ortamlarında, öz-yeterlilik özellikle önemlidir çünkü sporcular düzenli olarak rekabetçi baskı, fiziksel talepler ve performans belirsizliğiylekarşılaşırlar 21,22. Bu çalışmada, sporcu öz-yeterliliği, spor disiplini etkinliği, psikolojik etkililik, profesyonel düşünce etkinliği ve kişilik etkinliği ile temsil ediliyor; bu da atletik işlevselliğe olan güvenin çok boyutlu doğasınıyansıtıyor 23. Yüksek öz-yeterliliğe sahip sporcular genellikle stresle daha iyi başa çıkabilir, motivasyonu koruyabilir ve baskı altında duygusal dengeyikorurlar 24. Bu tür sporcular, zorlukları tehdit edici değil de yönetilebilir olarak görme eğilimindedir; bu da psikolojik işlevlerini ve genel iyi oluş duygularını iyileştirebilir25,26, Psikolojik iyilik içinde kendini kabul etme27, özerklik ve hayat amacı gibi unsurlar içerdiğinden, öz-yeterlilik bu olumlu psikolojik durumları destekleyen önemli bir iç kaynak olarakanlaşılabilir 28. Zorlu spor ortamlarında, daha güçlü öz-yeterlilik sporcuların daha sağlıklı ve uyumlu bir psikolojik durumu korumasına yardımcı olabilir. H2: Sporcuların öz-yeterliliği psikolojik iyiliği olumlu etkiler.
Psikolojik iyi oluş (PWB), olumlu işlevi, kişisel gelişim, anlamlı katılım ve hayatta sağlıklı uyumu yansıtan çok boyutlu biryapıdır 29. Ryff'in eudaimonik çerçevesini takip ederek altı boyutu kapsar: çevresel ustalık (çevreni etkili şekilde yönetme kapasitesi), kişisel gelişim (sürekli gelişim duygusu), hayat amacı (anlamlı hedeflere sahip olmak), kendini kabul etme (kendine olumlu bir tutum), özerklik (kendi kaderini tayin etme ve bağımsızlık) ve başkalarıyla olumlu ilişkiler (sıcak, güven dolu kişilerarası bağlantılar)30. Spor alanında, her boyut sporcuların kendi performanslarını nasıl değerlendirdiği konusunda kendine özgü bir önemesahiptir 31. Çevresel ustalık, sporcuları antrenman taleplerini ve rekabetçi stres faktörlerini kontrol etmeleri için donatıyor; kişisel gelişim, sürekli çaba ve beceri geliştirmeyi destekler; Hayatta amaç, uzun vadeli atletik hedeflere bağlılık sağlar; kendini kabul etme, aksiliklerden sonra kendini eleştirmeye karşı tampon tamponu oluşturur; Özerklik, baskı altında içsel motivasyon ve karar alma süreçlerinidestekler 32. Dolayısıyla, PWB sadece sıkıntının olmaması değil, sporcuların antrenman ve yarışma sırasında odaklanmış, dayanıklı ve motive kalmasını sağlayan olumlu bir psikolojiktemeldir. Sporcular kendilerini amaçlı, özgüvenli ve duygusal olarak dengeli hissettiklerinde, zorluklarla daha iyi başa çıkabilir, konsantrasyonları sürdürebilir ve performanslarını olumlu değerlendirirler; bu da PWB'yi algılanan spor performansının güçlü biröngörücüsü yapar 34. Bu hususlara uygun olarak, mevcut çalışma şu hipotezleri yürütmektedir: H3: Psikolojik iyilik algılanan spor performansını olumlu etkiler.
Yapay zeka kullanımı ile spor performansı arasındaki ilişki tamamen doğrudan olmayabilir, çünkü yapay zekanın faydaları genellikle sporcuların içsel psikolojik tepkileriylegerçekleşir 35. Yapay zeka performansla ilgili bilgiler, antrenman önerileri ve gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabilir, ancak bu teknolojik girdilerin gerçek etkisi, sporcuların bunları nasıl yorumlayıp kullandığına bağlıdır36. Yapay zeka kullanımı sporcuların kontrol, yeterlilik ve gelişim duygularını artırırsa, önce psikolojik iyiliklerini iyileştirebilir, sonra performans sonuçlarınıetkileyebilir 37. Bu, psikolojik iyilik anlayışının, yapay zeka kullanımının sporda performansla ilgili daha iyi algılara katkı sağlama sürecini açıklayabileceğini göstermektedir. Başka bir deyişle, yapay zeka destekli araçları düzenli olarak kullanan sporcular kendilerini daha hazırlıklı, antrenmanlarında daha güvenli ve ilerlemelerinden daha memnun hissedebilir; bu da psikolojik iyiliklerinigüçlendirebilir 38. Sporcular daha yüksek bir refah yaşadıklarında daha odaklanmış, duygusal olarak istikrarlı ve motive olurlar ve bu nitelikler, spor performanslarını nasıl algılamalarını olumlu biçimdeşekillendirebilir39. Bu nedenle, psikolojik iyilik durumu, teknolojik katılımı sporla ilgili sonuçlarla ilişkilendiren açıklayıcı bir mekanizma olarak işlev görebilir. Bu gerekçeye dayanarak, mevcut çalışma yapay zeka kullanımının algılanan spor performansı üzerindeki etkisinin psikolojik iyilik yoluyla aktarıldığını öne sürmektedir. H4: Psikolojik iyilik, yapay zeka kullanımı ile algılanan spor performansı arasındaki ilişkiyi aracılık eder.
Sporcu öz-etkinliği, sporda olumlu sonuçların önemli bir öngörücüsü olarak yaygın olarak kabul edilir çünkü bu durum ısrar, özgüven ve uyum sağlama becerilerini etkiler. Ancak, öz-yeterliliğin performans üzerindeki etkisi dolaylı olarak da psikolojik iyilik yoluyla gerçekleşebilir. Yeteneklerine güçlü şekilde inanan sporcular, kendilerini özerk, amaçlı ve kabul eden hissetme olasılıkları daha yüksektir; bunlar psikolojik iyiliğin temelunsurlarıdır 40. Bu anlamda, öz-yeterlilik sadece eylemi ve çabayı doğrudan etkilemekle kalmaz; Ayrıca, uzun vadeli işlevselliği ve performansı destekleyen daha sağlıklı bir psikolojik duruma katkıda bulunabilir. Sporcular yüksek öz-yeterliliğe sahip olduklarında, genellikle aksiliklerle başa çıkmak, baskıyı yönetmek ve hedeflerine bağlı kalmaları konusunda daha iyi donanımlı olurlar. Bu deneyimler, psikolojik iyiliklerini güçlendirebilir ve bu da spor performansına dair algılarını geliştirebilir. Bu nedenle, psikolojik iyilik durumu, kişinin atletik yeteneğine olan güvenin daha güçlü performansla ilgili sonuçlara dönüşmesi mekanizmasıolarak hizmet edebilir 41. Bu çalışma, özetkinliğin performansı doğrudan etkilediğini varsaymak yerine, sporcuların özgüvenlerinin daha geniş psikolojik işlevlerini geliştirdiğinde daha iyi performans gösterdiğini savunuyor. H5: Psikolojik iyilik, sporcunun özetkinliği ile algılanan spor performansı arasındaki ilişkiyi aracılık eder.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Etik Hususlar
Çalışma, kurumun politikası kapsamında resmi etik incelemeden muaf tutuldu çünkü minimum riskli, anonim anket araştırması kriterlerini karşıladı. Tüm prosedürler, Helsinki Bildirgesi'nin etik standartlarına sıkı sıkıya uygun şekilde yürütüldü. Veri toplanmadan önce, tüm yetişkin katılımcılardan bilgilendirilmiş onay alındı. 18 yaş altı katılımcılar için, ebeveynlerinden veya yasal vasilerinden yazılı bilgilendirilmiş onay alınırken, reşit olmayanların kendilerinden yazılı onay alınırdı. Tüm katılımcılara araştırma amacı, gönüllü katılımları, herhangi bir zaman sonuç vermeden geri çekilme hakkı ve verilerine uygulanan sıkı gizlilik önlemleri açıkça bilgilendirildi. Kişisel olarak tanımlanabilir bilgi toplanmadı veya bildirilmedi ve tüm veriler yalnızca toplanmış akademik analiz için kullanıldı. Özellikle müdahale etmeyen, saygılı ifadelere dikkat edildi; böylece anketin sporcuların antrenman taahhütlerine veya psikolojik iyilik haline müdahale etmemesi sağlandı. Daha fazla bilgi için lütfen Materyaller Tablosu'na bakınız.
Araştırma tasarımı ve çalışma bağlamı
Bu çalışma, Çin'deki sporcular arasında yapay zeka kullanımı, sporcu özetni, psikolojik iyilik durumu ve algılanan spor performansı arasındaki önerilen ilişkileri incelemek için kesitsel bir anket tasarımı kullanarak nicel bir araştırma yaklaşımı kullandı. Nicel bir tasarım uygun görüldü çünkü çalışma, teorik olarak türetilmiş hipotezleri test etmeyi, açıkça tanımlanmış yapılar arasındaki ilişkilerin gücünü ve yönünü incelemeyi ve hem doğrudan hem de aracı etkileri istatistiksel prosedürlerle değerlendirmeyi amaçladı. Kesitsel yaklaşım, tüm çalışma değişkenlerine dair verilerin yanıtçılardan tek bir zamanda toplanması sayesinde seçildi; bu da araştırmacının sporcuların sporda yapay zeka kullanımına dair mevcut algılarını, etkinlik inançlarını, psikolojik iyilik halini ve algılanan performans sonuçlarını yakalamasına olanak tanıdı. Bu tasarım, özellikle gizli yapılar arasındaki ilişki kalıplarını belirlemek ve doğal bir ortamda teorik temelli bir yapısal modeli test etmek amacıyla sosyal ve davranışsal bilimlerde yaygın olarak kullanılmıştır. Çalışma, Çin'de yürütüldü ve bu araştırma için son derece ilgili ampirik bir ortam sağladı çünkü ülke spor, fitness ve sporcu gelişimi dahil olmak üzere birçok sektörde hızlı dijitalleşme yaşamıştı. Son yıllarda, Çin spor kurumları, üniversiteler, profesyonel antrenman merkezleri ve spor organizasyonları, koçluk, performans izleme, teknik değerlendirme ve yaralanma önleme uygulamalarına yapay zeka tabanlı sistemleri giderek daha fazla entegre etti. Akıllı spor teknolojilerinin bu genişleyen kullanımı, yapay zeka destekli spor sistemlerine maruz kalmanın sporcuların psikolojik durumlarına ve performans algılarına katkıda bulunup oluşturmadığını incelemek için uygun bir ortam yarattı. Ayrıca, Çin spor ortamının son derece rekabetçi doğası, teknolojik kaynakların ve psikolojik yeteneklerin sporcuların işlevini nasıl birlikte etkilediğini anlamayı özellikle önemli kılmıştır. Bu nedenle, Çin bağlamı önerilen modelin incelenmesi için hem pratik önem hem de teorik değer sundu.
Nüfus ve örneklem
Çalışmanın hedef kitlesi, üniversiteler, spor akademileri, profesyonel kulüpler, eyalet eğitim merkezleri ve diğer organize spor kurumlarıyla bağlantılı olan ve düzenli antrenman ve rekabetçi faaliyetlerde aktif olarak yer alan Çin'deki rekabetçi sporculardan oluşuyordu. Çalışma, sporculara odaklandı çünkü sporla ilgili bağlamlarda yapay zekanın rolünü değerlendirmek ve özetkinlikleri, psikolojik iyilikleri ile algılanan performanslarını raporlamak için en uygun katılımcılar onlardı. Katılımcıların konuya yeterince aşina olmasını sağlamak için, yalnızca şu anda organize sporla ilgilenen ve teknoloji destekli spor ortamlarına belli bir düzeyde maruz kalan bireyler ankete dahil edildi. Çalışmada 385 katılımcıdan oluşan bir örneklem büyüklüğü kullanıldı. Bu örneklem büyüklüğü, birden fazla gizli değişken, çok boyutlu yapılar ve arabuluculuk analizini içeren niceliksel bir çalışma için yeterli görüldü; özellikle PLS-SEM kullanıldığında, bu çalışmalar kararlı parametre tahmini ve öngörücü değerlendirme için yeterli vaka gerektiriyordu.
Katılımcılar, araştırmacının çalışmanın hedeflerine uygun belirli dahil etme kriterlerini karşılayan bireyleri hedeflemesini sağlayan amaçlı örnekleme tekniğiyle seçildi. Amaçlı örnekleme özellikle uygundu çünkü araştırma genel nüfustan değil, sporculardan veri gerektiriyordu. Pratik anlamda, katılımcılara spor kurumları, üniversite atletizm bölümleri, kulüpler, antrenman programları ve sporcu ağları aracılığıyla ulaşıldı. Örneklemin, bulguları genişletmek ve Çin'deki farklı spor bağlamlarında yapay zeka ile ilgili spor uygulamalarının nasıl deneyimlendiğine dair daha anlamlı bir tablo sunmak için çeşitli spor disiplinlerini, rekabetçi seviyeleri ve sporcu geçmişlerini temsil etmesi bekleniyordu.
Değişkenlerin ölçümü
Çalışma, tüm değişkenleri ölçmek için yapılandırılmış bir anket kullandı ve tüm maddeler, literatürde bildirilen daha önce belirlenmiş ölçeklerden uyarlandı. Anket, nicel araştırmalarda algıları, tutumları, inançları ve kendi raporlarını deneyimlemeyi ölçmek için yaygın olarak kabul gören Likert tipi bir yanıt formatı kullandı. Bağımsız değişken olan yapay zeka kullanımı,42 numaralı bir çalışmadan uyarlanan sekiz maddeyle ölçüldü ve spor bağlamına uyacak şekilde yeniden ifade edildi. Özellikle, bu maddeler sporcuların antrenman ve yarışma sırasında yapay zeka destekli spor teknolojileriyle ne kadar aktif olarak etkileşimde bulunduklarını belirtmelerini sağladı. Yapıyı somut uygulamaya bağlamak için, anket Çin spor sistemindeki sporcuların sıkça karşılaştığı yapay zeka uygulama örneklerini açıkça listeledi; bunlar arasında giyilebilir biyosensörler (örneğin akıllı saatler, kalp atış hızı değişkenliği monitörleri, GPS destekli performans takipçileri), yapay zeka destekli video analizi ve otomatik teknik geri bildirim sağlayan hareket yakalama sistemleri, gerçek zamanlı verilere dayalı iş yükünü uyarlayan kişiselleştirilmiş antrenman öneri platformları yer alıyordu. ve yaralanma riski uyarıları ve iyileşme izleme için kullanılan öngörücü analitik gösterge panelleri. Bu maddeler, sporcuların bu akıllı araçların günlük spor rutinlerine entegre edilme sıklığını ve algılanan entegrasyonunu yansıtıyor, sadece teknolojiye genel tutumlar değil. Bu operasyonelleştirme, yapının yapay zeka maruziyetinin genişliğini yansıtmasını sağlarken, sporcuların farklı algoritmik alt tipleri ayırt etmeleri gerektiğini kabul eder; bunun yerine, ölçek yapay zeka destekli spor ortamlarıyla bütüncül bir etkileşim düzeyini ölçüyordu. Spor ve kurumlar arasında yapay zeka araçlarının heterojenliği nedeniyle, yapı yapay zeka kullanımını geniş bir gizli değişken olarak ele alıyor ve bu sınırlama daha sonra ele alınıyor.
İkinci bağımsız değişken olan sporcu öz-etkinliği, dört boyutla ölçülen çok boyutlu bir yapı olarak kavramsallaştırıldı: spor disiplini etkinliği, psikolojik etkililik, profesyonel düşünce etkinliği ve kişilik etkinliği, her biri dört maddeden oluşuyor. Bu çok boyutlu yaklaşım, rekabetçi sporda öz-yeterliliğin teorik genişliğini yakalar; burada özgüven, fiziksel uygulamanın ötesine geçerek disiplinine ve antrenman programlarına bağlılığa inancı (spor disiplini etkinliği), zihinsel hazırlık ve baskı altında duygusal düzenlemeyi (psikolojik etkililik), taktiksel anlayış ve karar verme kapasitesini (profesyonel düşünce etkinliği) ve azim gibi dayanıklı kişisel özellikleri de kapsar. uyum sağlama (kişilik etkinliği). Bu dört boyut, Koçak43 tarafından geliştirilen ve doğrulanan Sporcu Öz-Yeterlilik Ölçeği'ne dayanmaktadır; burada topluca genel bir atletik yetenek duygusunu yansıttığı gösterilmiştir. Arabaracı değişken olan psikolojik iyilik,44 grup tarafından Çocuklar için Psikolojik Refah Ölçeği'nin (PWB-c) uyarlanmış versiyonu kullanılarak ölçüldü; bu ölçüm altı boyutu içeriyor: çevresel ustalık (7 madde), kişisel gelişim (5 madde), hayat amacı (5 madde), öz kabul etme (5 madde), özerklik (5 madde) ve pozitif ilişkiler (10 madde). Başlangıçta genç nüfuslar için geliştirilmiş olsa da, PWB-c öğeleri Ryff'in eudaimonik çerçevesine dayanan basit bir dille formüle edilmiştir ve bu da içeriği yetişkinler için kavramsal olarak uygun kılar. Mevcut çalışmada, maddeler dikkatlice incelendi ve gerektiğinde yeniden ifade edildi; örneğin, okulla ilgili referansların yerine antrenman veya spor bağlamları getirildi; böylece rekabetçi yetişkin sporcular için uygunluk sağlandı ve temel yapılar değiştirilmedi. Bağımlı değişken olan algılanan spor performansı, başka bir çalışma45'ten uyarlanmış ve üç boyuttan oluşuyordu: kendine yönelimli performans (4 madde), sosyal olarak belirlenen performans (4 madde) ve diğer odaklı performans (4 madde). Modeldeki birkaç yapı çok boyutlu olduğundan, veri analizinde daha yüksek dereceden gizli yapılar olarak ele alındılar. Çin bağlamında dilsel ve kavramsal eşdeğerliği sağlamak için, tam araç spor psikolojisi alanında iki dilli uzmanlar tarafından titiz bir çeviri ve geri çeviri prosedüründen geçti; ardından içerik geçerliliği ve kültürel önemi değerlendirilen uzman paneli incelemesi yapıldı. Daha sonra, öğe netliği, yanıt süreci ve ön iç tutarlılığı değerlendirilmek için küçük bir sporcu örneklemiyle (n = 30) pilot test gerçekleştirildi; Geri bildirim, ana veri toplamadan önce küçük ifadeler iyileştirmelerine yol açtı. Uyarlanmış, önceden doğrulanmış ölçeklerin kullanımı ve bu prosedürel adımların birleşmesi, ölçüm modelinin içerik geçerliliğini ve teorik tutarlılığını artırdı.
Veri toplama prosedürü
Veriler, katılımcıların erişilebilirliği ve pratik erişilebilirliğine bağlı olarak kendi kendiliğinden yönetilen çevrimiçi ve yüz yüze bir anket yoluyla toplandı. Bu karma dağıtım yaklaşımı, Çin'deki farklı kurumlar ve spor ortamlarındaki sporcuların katılımını maksimize etmek için benimsenmiştir. Tam ölçekli veri toplamadan önce, anket aracı ifade, açıklık, alaka ve bağlamsal uygunluk açısından incelendi. Orijinal ölçekler farklı bağlamlarda geliştirildiği için, ürünler Çin'deki atletik antrenman ve performans ortamlarının gerçeklerini yansıtacak şekilde dikkatlice uyarlanmıştır. Gerektiğinde, katılımcıların öğeleri kendi spor deneyimleriyle kolayca ilişkilendirmelerini sağlamak için küçük kelime değişiklikleri yapıldı, ancak yapıların temel anlamları değişmedi.
Son anket mantıksal bölümlere ayrıldı: araştırmanın amacını açıklayan kısa bir giriş, ardından demografik sorular ve ardından yapay zeka kullanımı, sporcu özetni, psikolojik iyilik durumu ve algılanan spor performansı için ölçüm öğeleri yer aldı. Veri toplama sırasında, katılımcılara katılımlarının tamamen gönüllü olduğu, doğru ya da yanlış cevapların olmadığı ve çalışmanın yalnızca akademik amaçlarla yürütüldüğün bildirildi. Tüm yanıtların gizli ve anonim kalacağı ve sonuçların raporlanırken kişisel tanımlayıcı bilgilerin açıklanmayacağı konusunda güvence verildi. Bu prosedürler, yanıt yanlılığını azaltmak, dürüst yanıtları teşvik etmek ve toplanan verilerin güvenilirliğini artırmak için önemliydi. Doldurulmuş anketler, analizden önce tarama yapılarak istatistiksel testler için yalnızca geçerli ve kullanılabilir yanıtların saklandığından emin oldu.
Katılımcılar, doğu ve güney Çin'deki eyalet eğitim merkezleri, üniversite spor bölümleri ve profesyonel spor kulüplerinde amaçlı ve kar topu örnekleri kombinasyonuyla seçildi. Dahil etme kriterleri, katılımcıların en az bir yıl sistematik antrenman deneyimine sahip aktif sporcular (≥ 16 yaş arasında) ve yapay zeka tabanlı performans araçlarına (örneğin giyilebilir sensörler, video analiz yazılımı veya akıllı koçluk uygulamaları) düzenli maruz kalmalarını gerektiriyordu. Dışlama kriterleri arasında mevcut yaralanma önleme eğitimi, eksik anketler veya veri kullanımına onay vermemek yer alıyordu. Tüm katılımcılar katılımdan önce yazılı bilgilendirilmiş onay sundu; 18 yaş altı sporcular için ayrıca ebeveyn veya vasi onayı alındı. Çeviri ve kültürel uyarlama konusunda, tüm orijinal İngilizce gamlar iki iki dilli spor bilimi araştırmacısı tarafından bağımsız olarak Çince'ye çevrildi, tek bir versiyona dönüştürüldü ve ardından orijinal öğelere kör üçüncü bir çevirmen tarafından geri çevrildi. Tutarsızlıklar uzman panel tartışmasıyla çözüldü, ardından 30 sporcu (nihai numuneye dahil edilmeyen) yapılan pilot test yapılarak anlamsal, kavramsal ve bağlamsal eşdeğerlik doğrulandı. Bu süreç, ölçüm cihazlarının hem dilsel olarak doğru hem de Çin spor bağlamına kültürel olarak uygun olmasını sağladı.
Veri analiz tekniği
Toplanan veriler, her iki araç da nicel anket verilerini işlemek ve arabuluculuk ile çok boyutlu gizli değişkenleri içeren karmaşık teorik modelleri test etmek için uygun olduğundan, SPSS ve PLS-SEM kullanılarak analiz edildi. Analizin ilk aşamasında, SPSS veri hazırlama ve ön istatistiksel inceleme için kullanıldı. Bu, yanıtların kodlanması, eksik değerlerin kontrol edilmesi, istisnaların tespit edilmesi, eksik anketlerin taranması ve demografik ile çalışma değişkenleri için sıklık, ortalama ve standart sapmalar gibi tanımlayıcı istatistiklerin oluşturulmasını içeriyordu. SPSS ayrıca ölçeklerin iç tutarlılığını ilk seviyede değerlendirmek ve verilerin daha fazla çok değişkenli analiz için uygun olduğundan emin olmak için kullanıldı. İkinci aşamada, hem ölçüm modeli hem de yapısal modeli değerlendirmek için PLS-SEM uygulandı. PLS-SEM, özellikle daha yüksek dereceden yapılar, tahmin odaklı hedefler, arabuluculuk ilişkileri ve çok değişkenli normalliği kesin olarak gerektirmeyen modeller içerdiğinde uygun olduğu için seçildi. Ölçüm modeli değerlendirmesi, gösterge güvenilirliği, dış yüklemeler, bileşik güvenilirlik, Cronbach alfası, çıkarılan ortalama varyans ve Fornell-Larcker kriteri ile HTMT oranı gibi kabul edilmiş kriterler üzerinden ayrımcı geçerliliği incelemeye odaklandı.
Ölçüm modelinin yeterliliği doğrulandıktan sonra, yapısal model değerlendirilerek varsayımsal ilişkileri değerlendirildi. Yol katsayıları, t-değerleri, p-değerleri ve önyargılı %95 güven aralıkları, PLS-SEM'de kararlı ve güvenilir anlamlılık testi için önerilen 5.000 alt örnekle önyükleme yoluyla elde edilmiştir. Modelin açıklayıcı gücü, belirleme katsayısı (R2), etki boyutları (f2) ve öngörücü önem (Q2) üzerinden incelendi. Yapay zeka kullanımı, sporcu özetkinliği, psikolojik iyilik durumu ve algılanan spor performansı arasındaki varsayımsal yapısal ilişkiler önce değerlendirildi, ardından arabulucu olarak psikolojik iyi oluşun değerlendirilmesi yapıldı. Arabuculuk analizi, yapay zeka kullanımından algılanan spor performansına psikolojik iyilik yoluyla ve sporcu özetetinden algılanan spor performansına psikolojik iyilik yoluyla anlamlılığı değerlendirilerek aynı bootstrapping prosedürü kullanılarak dolaylı yollar için sağlam güven aralıkları oluşturularak gerçekleştirildi. Ayrıca, tüm değişkenler tek bir anket aracından toplandığı için, analizin titizliğini artırmak için ortak yöntem yanlılığı değerlendirildi. SPSS'nin ön veri taraması için ve PLS-SEM'in yapısal modelleme için kullanılması, hipotez testi için sistematik ve sağlam bir analitik çerçeve sağlamıştır.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Betimleyici istatistikler (N = 385)
Çalışma değişkenlerinin temel özelliklerini özetlemek ve ileri istatistiksel analiz yapılmadan önce verilerin ilk anlaşılmasını sağlamak için betimleyici istatistikler sunuldu. Kantitatif araştırmalarda, betimleyici istatistikler önemlidir çünkü katılımcıların ortalama yanıtlarını ve örnekler genelinde yanıtların ne kadar farklılık gösterdiğini gösterirler. Bu çalışmada ortalama değerler, sporcuların yapay zeka kullanımı, sporcuları...
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Esaslı bulguları yorumlamadan önce, mevcut çalışmanın bazı analitik ve metodolojik sınırlarını netleştirmek gereklidir. Bu araştırma, kesitsel bir anket tasarımı kullanır ve verileri varyans tabanlı yapısal denklem modellemesi (PLS-SEM) ile analiz eder. Sonuç olarak, yazarlar verileri model sağlamlığı ve öngörücü önemlilik olarak böldüler; bunlar, bootstrapping (5.000 yeniden örnekleme) ile ve Stone-Geisser Q2 istatistiği PLSpredict prosedürü ile değerlendirildi; ...
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Bu makalenin yazarı çıkar çatışması olmadığını belirtmektedir.
Hiçbiri yok
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
| Ad | Şirket | Katalog numarası | Yorumlar |
|---|---|---|---|
| Yapay Zeka Kullanım Ölçeği (spora uyarlanmış) | Abbas ve ark.'dan uyarlanmıştır. [42] | [42] | N/A |
| Atlet Öz-Etkililik Ölçeği (çok boyutlu) | Koçak'tan uyarlanmıştır [45] | [45] | N/A |
| IBM SPSS Statistics (Versiyon 28) | IBM Corp., Armonk, NY, USA | https://www.ibm.com/products/spss-statistics | SCR_002865 |
| Algılanan Spor Performans Ölçeği | Hill ve ark.'dan uyarlanmıştır [44] | [44] | N/A |
| Pilot test anketi | Kurum içi | Kurum içi (enstrüman) | N/A |
| Çocukların Psikolojik İyi Oluş Ölçeği (PWB-c) – yetişkin sporcular için uyarlanmış | Opree ve ark.'dan uyarlanmıştır [43] | [43] | N/A |
| SmartPLS (Versiyon 4.2) | SmartPLS GmbH, Oststeinbek, Almanya | https://www.smartpls.com/ | SCR_022040 |
| Çeviri ve geri çeviri prosedürü (iki dilli uzmanlar) | Kurum içi (spor psikolojisi araştırmacıları) | Kurum içi (prosedür) | N/A |
Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste
İzin iste