Examining the Relationship Between Sports Science Students' Perception of Artificial Intelligence and Their Job Search Anxiety

Abstract

The purpose of this study is to examine the relationship between the attitudes of students at Marmara University Faculty of Sports Sciences toward artificial intelligence and their job se-arch anxieties. The study was conducted within the scope of a correlational survey model. The population of the study consisted of 309 volunteer students selected by simple random samp-ling from the Faculty of Sports Sciences at Marmara University in the 2025–2026 academic year. The Personal Information Form, the General Attitude Scale Towards Artificial Intelligen-ce, and the Sports Sciences Students' Job Search Anxiety Scale were used in the data collection process. Descriptive statistics, independent samples t-test, one-way analysis of variance (ANOVA), and Pearson correlation analysis were applied in the analysis of the data.According to the research findings, students' positive and negative attitudes towards artificial intelligence did not show significant differences according to the variables of gender, age, class, and natio-nality. However, it was determined that job search anxiety was significantly higher among fe-male students than male students. In terms of department variable, it was found that manage-ment department students' negative attitudes toward artificial intelligence were higher than those of coaching department students. Correlation analysis results show a low-level, negative relationship between negative attitudes toward artificial intelligence and job search anxiety.In conclusion, it can be said that attitudes toward artificial intelligence explain job search anxiety to a limited extent, but they form an important context in sports science students' perceptions of their professional future. In this regard, it is recommended that content aimed at increasing ar-tificial intelligence literacy be developed in sports science education programs.

Keywords

• Artificial intelligence
• job search anxiety
• perception of technology
• digital transformation

Spor Bilimleri Öğrencilerinin Yapay Zeka Algısı ve İş Bulma Kaygısı Arasındaki İlişkisinin İncelenmesi

Abstract

Bu araştırmanın amacı, Marmara Üniversitesi Spor Bilimleri Fakültesi öğrencilerinin yapay zekâya yönelik tutumları ile iş bulma kaygıları arasındaki ilişkinin incelenmesidir. Araştırma, ilişkisel tarama modeli kapsamında yürütülmüştür. Çalışmanın evrenini 2025–2026 akademik yılında Marmara Üniversitesi Spor Bilimleri Fakültesi’nde basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen 309 gönüllü öğrenci oluşturmuştur. Veri toplama sürecinde Kişisel Bilgi Formu, Yapay Zekâya Yönelik Genel Tutum Ölçeği ve Spor Bilimleri Öğrencileri İş Bulma Kaygısı Ölçeği kullanılmıştır. Verilerin analizinde betimsel istatistikler, bağımsız örneklemler t-testi, tek yönlü varyans analizi (ANOVA) ve Pearson korelasyon analizi uygulanmıştır. Araştırma bulgularına göre öğrencilerin yapay zekâya yönelik olumlu ve olumsuz tutumları; cinsiyet, yaş, sınıf ve uyruk değişkenlerine göre anlamlı farklılık göstermemektedir. Buna karşın, iş bulma kaygısının kadın öğrencilerde erkek öğrencilere göre anlamlı düzeyde daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Bölüm değişkenine göre ise yönetim bölümü öğrencilerinin yapay zekâya yönelik olumsuz tutumlarının, antrenörlük bölümü öğrencilerine kıyasla daha yüksek olduğu saptanmıştır. Korelasyon analizi sonuçları, yapay zekâya yönelik olumsuz tutum ile iş bulma kaygısı arasında düşük düzeyde ve negatif yönlü bir ilişki olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak, yapay zekâ tutumlarının iş bulma kaygısını sınırlı düzeyde açıkladığı, ancak spor bilimleri öğrencilerinin mesleki gelecek algılarında önemli bir bağlam oluşturduğu söylenebilir. Bu doğrultuda spor bilimleri eğitim programlarında yapay zekâ okuryazarlığını artırmaya yönelik içeriklerin geliştirilmesi önerilmektedir.

Keywords

• Yapay zekâ
• iş bulma kaygısı
• teknoloji algısı
• dijital dönüşüm

References

1. Aslan, M., & Uğraş, S. (2021). Validity and reliability study of the sports sciences students' job finding anxiety scale. International Journal of Eurasian Education and Culture, 6(13), 1143–1170. http://dx.doi.org/10.35826/ijoecc.366
2. Bailey, R., & Kirk, D. (2008). The Routledge physical education reader. Routledge.
3. Büyüköztürk, Ş. (2007). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Pegem Yayıncılık.
4. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
5. Gmyrek, P., Berg, J., & Bescond, D. (2023). Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality (ILO Working Paper No. 96). International Labour Organization. https://doi.org/10.54394/FHEM8239
6. Karasar, N. (2016). Bilimsel araştırma yöntemi (31. baskı). Nobel Yayıncılık.
7. Kaya, F., Aydin, F., Schepman, A., Rodway, P., Yetişensoy, O., & Demir Kaya, M. (2022). The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors in attitudes towards artificial intelligence. International Journal of Human–Computer Interaction. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2151730
8. Koçak, F., & Gürbüz, B. (2024). Promoting social inclusion for adult communities: The moderating role of leisure constraints on life satisfaction in five European countries. Journal of Community & Applied Social Psychology. https://doi.org/10.1002/casp.2794

9. Manyika, J., Lund, S., Chui, M., Bughin, J., Woetzel, J., Batra, P., Ko, R., Sanghvi, S., & Madgavkar, A. (2017). Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation. McKinsey Global Institute.
10. Pietraszewski, P., Terbalyan, A., Roczniok, R., Maszczyk, A., Ornowski, K., Manilewska, D., Kuliś, S., Zając, A., & Gołaś, A. (2025). The role of artificial intelligence in sports analytics: A systematic review and meta-analysis of performance trends. Applied Sciences, 15(13), Article 7254. https://doi.org/10.3390/app15137254
11. Schepman, A., & Rodway, P. (2020). Initial validation of the general attitudes towards Artificial Intelligence Scale. Computers in Human Behavior Reports, 1, Article 100014. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2020.100014
12. Strelkova, O. (2017). Three types of artificial intelligence. In Current Trends in Young Scientists Research: Proceedings of the IV All-Ukrainian Scientific and Practical Conference (pp. 142–146). Zhytomyr State Technological University.