Artificial Intelligence In Physical Education And Sport: A Bibliometric Analysis By Vosviewer

Year 2025, Volume: 9 Issue: 2, 120 - 134, 28.12.2025

Sebiha Gölünük Başpınar , Meryem Fulya Görhan

https://doi.org/10.32706/tusbid.1808301

Abstract

The aim of this study is to examine the articles on physical education, physical education and sport, artificial intelligence in the category of sport sciences and artificial intelligence research in the Scopus database through bibliometric analysis. The Scopus database was searched using the keywords ‘Physical Education or Sports Education and Artificial Intelligence’. A total of 293 studies were found, but 154 studies were included. The studies were analyzed using the bibliometric analysis program VOSviewer (1.6.19). The results showed that the most frequently used keywords were artificial intelligence, physical education and physical activity. The country with the highest number of publications and citations was China with 119 publications and 513 citations, followed by South Korea with 13 publications and 207 citations. The most common words in the abstracts and titles were physical education, artificial intelligence, technology and students. ‘Designing and organizing teaching using artificial intelligence' and 'Artificial intelligence applications in teaching and learning' were the most researched topics in the 10 most cited articles. As a result, it is believed that research in the field of physical education and artificial intelligence will provide direction for future research by providing up-to-date information on important information and new developments.

Keywords

Physical education , Artificial intelligence , Education , Technology

Ethical Statement

I hereby declare that this study does not require ethics committee approval since it is a bibliometric literature study.

Supporting Institution

No contribution and/or support was received during the writing process of this study.

Beden Eğitimi ve Sporda Yapay Zeka: Vosviewer ile Bibliyometrik Analiz

Abstract

Bu araştırmanın amacı, Scopus veri tabanındaki spor bilimleri ve yapay zekâ araştırmaları kategorisinde beden eğitimi, beden eğitimi ve spor, yapay zekâ temalı makaleleri bibliyometrik analizle incelemektir. Scopus veri tabanında ‘Beden Eğitimi veya Spor Eğitimi ve Yapay Zekâ’ anahtar sözcüleri kullanılarak arama yapıldı. Arama sonucunda 293 çalışmaya ulaşıldı ancak 154 çalışma dikkate alındı. Erişilen araştırmalar VOSviewer (1.6.19) bibliyometrik analiz programı ile değerlendirildi. Bulgulara göre en çok kullanılan anahtar sözcüklerin yapay zekâ, beden eğitimi ve fiziksel aktivite olduğu bulundu. En çok yayın ve atıf sahibi ülke 119 yayın ve 513 atıf ile Çin olurken, 13 yayın 207 atıf ile Güney Kore’nin onu takip ettiği görüldü. Özet ve başlık bölümlerinde en çok geçen kelimeler; beden eğitimi, yapay zekâ, teknoloji ve öğrenci olarak sıralandı. ‘’Yapay zekâ kullanarak öğretimi tasarlamak ve düzenlemek” ile “Öğretme ve öğrenmede yapay zekâ uygulamaları’’ konuları en çok atıf alan 10 makalede en çok araştırılan konular oldu. Sonuç olarak beden eğitimi ve yapay zekâ alanında yapılan araştırmalarda önemli bilgiler ve yeni gelişmeler hakkında güncel bilgiler sunduğundan bu çalışmanın gelecekteki araştırmalara yön vereceği düşünülmektedir.

Keywords

Beden eğitimi , Yapay zekâ , Eğitim , Teknoloji

Ethical Statement

Bu çalışma, bibliyometrik literatür çalışması olduğundan dolayı etik kurul izni gerektirmediğini beyan ederim.

Supporting Institution

Bu çalışmanın yazım sürecinde katkı ve/veya destek alınmamıştır.

References

• Acikkar, M., and Akay, M. F. (2009). Support vector machines for predicting the admission decision of a candidate to the School of Physical Education and Sports at Cukurova University. Expert Systems with Applications, 36(3), 7228-7233.
• Akın, E., ve Şahin, M. E. (2024). Derin öğrenme ve yapay sinir ağı modelleri üzerine bir inceleme. EMO Bilimsel Dergi, 14(1), 27-38.
• Atasoy, M., Dalkılıç, M., ve Uğraş, S. (2017). Yapay sinir ağları ile dövüş sporları alanında lisanslı sporcu sayılarının tahmini. Kilis 7 Aralık Üniversitesi Beden Eğitimi ve Spor Bilimleri Dergisi, 1(1), 33-37.
• Bahçe, A., ve Zorba, E. (2021). Sporda toplam kalite yönetimi: Türkiye’de son 20 yılın bibliyometrik incelenmesi. Spormetre Beden Eğitimi ve Spor Bilimleri Dergisi, 19(1), 90-98. https://doi.org/10.33689/spormetre.721466.
• Baytur, S.N., ve Ulaş, M. (2022). Spor eğitim modeli üzerine yapılan araştırmalara ilişkin bir bibliyometrik analiz. Gazi Beden Eğitimi ve Spor Bilimleri Dergisi, 27(4), 297-312.
• Boztepe, C. (2025). Eğitimde yapay zekâ uygulamaları: Fırsatlar, sınırlılıklar ve etik tartışmalar. Dumlupınar Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(1), 98-121.
• Çakır, Z., Ceyhan, M.A., Gönen, M., ve Erbaş, Ü. (2023). Yapay zeka teknolojilerindeki gelişmeler ile eğitim ve spor bilimlerinde paradigma değişimi. Dede Korkut Spor Bilimleri Dergisi, 1(2), 56- 71.
• Çetin, M., ve Aktaş, A. (2021). Yapay zeka ve eğitimde gelecek senaryoları. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi 18(Eğitim Bilimleri Özel Sayısı), 4225-4268.
• Dalkılıç, M., Atasoy, M., Yiğit, Ş., ve Mamak, H., (2017). Yapay sinir ağları ile engelli lisanslı sporcu sayılarının tahmini. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(49), 101-106.
• Dalkıran, O., ve Uysan, S.N. (2024). Beden Eğitimi ve Spor alanında kullanılan öğretim yöntemlerinin Bibliyometrik analizi. Gazi Beden Eğitimi ve Spor Bilimleri Dergisi, 29(1), 12-22.
• Díaz-Pereira, M. P., Gomez-Conde, I., Escalona, M., and Olivieri, D. N. (2014). Automatic recognition and scoring of olympic rhythmic gymnastic movements. Human Movement Science, 34, 63-80.
• Efe, A. (2023). Yapay zekânın spor aktiviteleri ve spor endüstrisi üzerindeki etkisi üzerine bir değerlendirme. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Spor Bilimleri Dergisi, 6(3), 7-101.
• Ellegaard, O., and Wallin, J.A. (2015). The bibliometric analysis of scholarly production: How great is the impact?. Scientometrics, 105, 1809-1831.
• Ertel, W. (2017). Introduction to Artificial İntelligence. Springer International Publishing.
• Feehan, L. M., Geldman, J., Sayre, E. C., Park, C., Ezzat, A. M., Yoo, J. Y., Hamilton, C. B., and Li, L. C. (2018). Accuracy of fitbit devices: systematic review and narrative syntheses of quantitative data. JMIR mHealth and uHealth, 6(8), e10527. doi: 10.2196/10527
• Genç, N. (2023). Beden eğitimi ve sporda yapay zekâ: chatgpt ile yeni ufuklar. Akdeniz Spor Bilimleri Dergisi, 6(1), 17-32.
• Gümüş, H., Gençoğlu, C., and Şahin, T. (2020). Physical education and sports: bibliometric analysis of the eric database. International Online Journal of Education and Teaching (IOJET), 7(4), 1823-1837.
• Kang, S., and Kang, S. (2019). The study on the application of virtual reality in adapted physical education. Cluster Computing, 22, 2351-2355.
• Karacan-Doğan, P., Doğan, İ., and Çetinkayalı, G. (2023). Spor bilimleri öğrencilerinin yapay zekaya yönelik tutumları ile iş bulma kaygıları arasındaki ilişkinin incelenmesi. Yalova Üniversitesi Spor Bilimleri Dergisi, 2(3), 174- 189.
• Lameras, P., and Arnab, S. (2021). Power to the teachers: an exploratory review on artificial intelligence in education. Information, 13(1), 7.
• Lee, H. S., and Lee, J. (2021). Applying artificial intelligence in physical education and future perspectives. Sustainability, 13(1), 351.
• Li, H., Cui, C., and Jiang, S. (2024). Strategy for improving the football teaching quality by AI and metaverse-empowered in mobile internet environment. Wireless Networks, 30(5), 4343-4352.
• Li, J., and Wang, Y. (2022). The future of AI in physical education. International Journal of Physical Education, 15(4), 99-107.
• Liu, T., Wilczyńska, D., Lipowski, M., and Zhao, Z. (2021). Optimization of a sports activity development model using artificial intelligence under new curriculum reform. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(17), 9049.
• Noetel, M., Parker, P., Dicke, T., Beauchamp, M. R., Ntoumanis, N., Hulteen, R. M., ... & Lonsdale, C. (2023). Prediction versus explanation in educational psychology:Across-theoretical approach to using teacher behaviour to predict student engagement in physical education. Educational Psychology Review, 35(3), 73.
• Öner, B., ve Murathan, T. (2023). Beden eğitimi ve spor dersine yönelik tutumlar üzerine yapılan lisansüstü tezlerin bibliyometrik analizi. Bayburt Eğitim Fakültesi Dergisi, 18(38), 578-600.
• Öner, B., ve Murathan, T. (2024). Web of sciences veri tabanında yayımlanan beden eğitimi ve oyunlaştırma içerikli araştırmaların bibliyometrik analizi. Gençlik Araştırmaları Dergisi, 12(33), 73-86.
• Pekmez, S., Coşkun-Çoban, T., Kılıç, M. ve Duman, Y.M. (2024). Eğitimde yapay zekâ teknolojilerinin kullanımına yönelik öğretmen görüşleri. Ulusal Eğitim Dergisi, 4(2), 601–619.
• Prakash, A., and Kumar, S. (2021). Ethical considerations in AI in education. Journal of Educational Ethics, 14(1), 55-67.
• Russell, S.J., and Norvig, P. (2016). Artificial İntelligence: A Modern Approach. Pearson.
• Seyfi, M., ve Polat, H. (2024). Spor sponsorluğunda araştırma eğilimleri: bibliyometrik bir analiz. Spormetre Beden Eğitimi ve Spor Bilimleri Dergisi, 22(3), 81-100.
• Tunçel, N,Y., and Avşar, Z. (2023). Physical education teacher education: a bibliometric analysis by Vosviewer. The Online Journal of Recreation and Sports, 12(4), 852-862.
• Uysal, H.Ş., ve Atay, E. (2021). Beden eğitimi ve öğretim temalı doktora tezlerine ilişkin bibliyometrik analiz. Spor Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 6(1), 246 – 256.
• Uysal, S.N., ve Ulaş, M. (2022). Spor eğitimi modeli üzerine yapılan araştırmalara ilişkin bir bibliyometrik analiz. Gazi Beden Eğitimi ve Spor Bilimleri Dergisi, 27(4), 297- 312.
• Van Eck, N., and Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523-538. doi: 10.1007/s11192-009-0146-3
• Van Eck, N. J., and Waltman, L. (2014). Visualizing bibliometric networks. In Measuring scholarly impact: Methods and practice. Cham: Springer International Publishing.
• Wang Y., and Wang, X. (2024). Artificial intelligence in physical education: comprehensive review and future teacher training strategies. Front Public Health, 12. doi: 10.3389/fpubh.2024.1484848.
• Yang, D., Oh, E.S., and Wang, Y. (2020). Hybrid physical education teaching and curriculum design based on a voice interactive artificial intelligence educational robot. Sustainability, 12(19), 8000.
• Yang, X. (2019). Accelerated move for AI education in China. Ecnu Review of Education, 2(3), 347-352. doi: 10.1177/2096531119878590
• YanRu, L. (2021). An artificial intelligence and machine vision based evaluation of physical education teaching. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 40(2), 3559-3569.
• Yersüren, S., ve Özel, Ç.H. (2020). Boş zaman ve rekreasyon konulu tezler üzerine bibliyometrik bir çalışma. Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 4(2), 1139-1159.
• Yılmaz, E. B., Akşit., ve Dalkıran, O. (2022). Beden eğitimi derslerinde teknoloji kullanımı ile ilgili yapılmış çalışmaların sistematik derlemesi. Akdeniz Spor Bilimleri Dergisi, 5(4), 1153-1170.
• Yu, S. A. (2021). Application of computer information technology in college physical education using fuzzy evaluation theory. Computational Intelligence, 37(3), 1181-1198.
• Zavrsnik, J., Vosner, H.B., Kokol, P., Pisot, R., and Krecic, M.J. (2016). Sport education and society: bibliometric visualization of taxonomy. Journal of Physical Education and Sport, 16(4), 1278.
• Zhang, J. (2021). Reform and innovation of artificial intelligence technology for information service in university physical education. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 40(2), 3325-3335.
• Zhang, Y., Duan, W., Villanueva, L. E., and Chen, S. (2023). Transforming sports training through the integration of internet technology and artificial intelligence. Soft Computing, 27(20), 15409-15423.
• Zupic, I., and Cater, T. (2015). Bibliometric methods in management and organization. Organizational Research Methods, 18(3), 429-472.