The Examination of the Relationship Between Artificial Intelligence Usage Tendency and Demographic Variables Of Students Studying in the Faculty of Sport Sciences

Abstract

Purpose: This study aimed to examine the relationship between artificial intelligence (AI) usage tendency and demographic variables among students studying in faculties of sport sciences. As AI technologies become increasingly integrated into educational and professional environments, understanding the factors influencing AI adoption among university students has emerged as an important area of research.

Method: A quantitative research design was employed, and the study was conducted using a survey model. The sample consisted of 350 university students enrolled in sport sciences programs. Data were collected using a Personal Information Form and the General Attitude Toward Artificial Intelligence Scale. Demographic variables including gender, age, academic department, grade level, years of sports participation, grade point average, and family income level were examined. Descriptive statistics, Mann–Whitney U, and Kruskal–Wallis H tests were used for data analysis.

Results: The findings revealed that students’ AI usage tendency differed significantly according to gender, age, years of sports participation, and grade point average. However, no significant differences were found based on grade level, academic department, or family income level. Furthermore, the participants generally demonstrated a moderate to positive tendency toward AI usage. Differences associated with academic characteristics suggest that exposure to technology and disciplinary context may play a significant role in AI adoption.

Conclusion: The findings contribute to the growing literature on AI adoption in higher education, particularly within the field of sport sciences. The study emphasizes the importance of integrating AI literacy into sport sciences curricula and developing targeted educational strategies to improve students’ technological competencies. Future studies are recommended to employ longitudinal research designs and include behavioral data in order to better understand the long-term dynamics of AI usage among university students.

Keywords

• Artificial Intelligence
• Technology Adoption
• Sport Sciences
• Demographic Variables
• Higher Education

Spor Bilimleri Fakültesinde Öğrenim Gören Öğrencilerin Yapay Zekâ Kullanım Eğilimi İle Demografik Değişkenler Arasındaki İlişkinin İncelenmesi

Abstract

Amaç: Bu çalışmanın amacı, spor bilimleri fakültelerinde öğrenim gören öğrencilerin yapay zekâ (YZ) kullanım eğilimleri ile demografik değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemektir. Yapay zekâ teknolojilerinin eğitim ve profesyonel alanlara giderek daha fazla entegre edilmesi, bireyler arası YZ benimseme farklılıklarının anlaşılmasını önemli bir araştırma alanı haline getirmiştir.

Yöntem: Araştırmada nicel araştırma deseni kullanılmış ve veriler spor bilimleri programlarında öğrenim gören 350 üniversite öğrencisinden toplanmıştır. Katılımcıların yapay zekâ kullanım eğilimleri yapılandırılmış Yapay Zekaya Yönelik Genel Tutum Ölçeği ile değerlendirilmiş; cinsiyet, yaş, bölüm ve sınıf düzeyi gibi demografik değişkenler dikkate alınmıştır. Verilerin analizinde tanımlayıcı istatistikler ile birlikte Mann–Whitney U ve Kruskal–Wallis H testleri kullanılmıştır.

Bulgular: Araştırma bulguları, yapay zekâ kullanım eğiliminin cinsiyet, yaş, spor yılı ve genel not ortalaması değişkenlerine göre anlamlı farklılık göstermişti. Sınıf, bölüm ve ailenin gelir düzeyi değişkenlerinde ise anlamlı bir farklılık bulunmadığı ortaya koyulmuştur. Özellikle akademik özelliklere bağlı farklılıklar, teknolojiye maruz kalma düzeyi ve disiplin bağlamının YZ benimsemesini etkileyebileceğini göstermektedir. Ayrıca öğrencilerin genel olarak yapay zekâ kullanımına yönelik orta düzeyden olumluya doğru bir eğilim sergiledikleri belirlenmiştir.

Sonuç: Bu bulgular, özellikle spor bilimleri alanında yükseköğretimde yapay zekâ benimsenmesine ilişkin literatüre katkı sağlamaktadır. Çalışma, müfredatlara yapay zekâ okuryazarlığının entegre edilmesinin ve öğrencilerin teknolojik yetkinliklerini geliştirmeye yönelik hedefe dayalı stratejilerin önemini vurgulamaktadır. Gelecek araştırmalarda boylamsal tasarımların kullanılması ve davranışsal verilerin dahil edilmesi önerilmektedir.

Keywords

• Yapay Zekâ
• Teknoloji Benimseme
• Spor Bilimleri
• Demografik Değişkenler
• Yükseköğretim

References

1. Ajzen, I. (2001). Nature and operation of attitudes. Annual Review of Psychology, 52, 27–58.
2. Bozyılan, E., & Bilgin, S. (2025). Technical-tactical and physical performances of football players in different formations and positions: A systematic review. Uluslararası Bozok Spor Bilimleri Dergisi, 6(2), 196–208.
3. Bughin, J., Hazan, E., Sree Ramaswamy, P., DC, W., & Chu, M. (2017). Artificial intelligence the next digital frontier.
4. Ceviker, A., Turgut, A., Zambak, Ö., Yanar, M. S., Çamiçi, F., Ünlü, Ç., & Eroğlu, Ş. (2025). Investigation of physical and cognitive performance of athletes. International Journal of Education in Mathematics, Science and Technology, 13(5), 1225–1236. https://doi.org/10.46328/ijemst.5685
5. Claudino, J.G. Capanema, DO, de Souza, TV, Serrão, JC, Pereira, ACM, & Nassis, GP (2019). Current approaches to the use of artificial intelligence for injury risk assessment and performance prediction in team Sports. Sports Medicine, 5(1), 28.
6. Creswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative and Mixed Methods Approaches (4th ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.
7. Davis, FD (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use , and user acceptance of information technology MIS Quarterly, 13 (3), 319–340.
8. Dwivedi, Yogesh K., Kshetri, Nir, Hughes, Laurie, et al. (2023). So what if ChatGPT wrote it? Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 71, 102642. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642

9. Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). Sage publications limited.
10. Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., ... & Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and machines, 28(4), 689-707.
11. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and Learning Center for Curriculum Redesign.
12. Kasneci, Enkelejda, Sessler, Kathrin, Küchemann, Stefan, et al. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
13. Kaya, F., Aydin, F., Schepman, A., Rodway, P., Yetişensoy, O., & Demir-Kaya, M. (2022). The roles of personality traits, al anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human–Computer Interaction, 1-18. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2151730
14. Russell, S. J., & Norvig, P. (1995). Artificial intelligence: A modern approach. Prentice Hall. Oskamp, S., & Schultz, P. W. (2005). Attitudes and opinions. Psychology Press.
15. Tlili, Ahmed, Shehata, B., Adarkwah, M. A., Bozkurt, A., Hickey, D. T., Huang, R., & Agyemang, B. (2023). What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education. Smart Learning Environments, 10(1), 15.
16. Venkatesh, V., & Morris, M. G. (2000). Why don't men ever stop to ask for Directions? Gender, social influence, and their role in technology acceptance. MIS Quarterly, 24 (1), 115–139.
17. Venkatesh, V., Morris, M.G., Davis, G.B., & Davis, F.D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27 (3), 425–478.
18. Zambak, Ö. (2020). Müsabaka Öncesi ve Sonrası Futsal Sporcularının Fiziksel ve Fizyolojik Parametrelerinin İncelenmesi. Spor Eğitim Dergisi, 4(2), 23-32.
19. Zambak, Ö., (2023). Spor Eğitimi Süreci Ve Eğitim, Spor Bilimlerinde Yeni Yaklaşımlar ve Multidisipliner Çalışmalar. Akademisyen Kitabevi. 135-147.
20. Zhang, B., & Dafoe, A. (2019). Artificial intelligence: American attitudes and Trends Center for the Governance of AI.