Sportif performansın ölçülmesi ve değerlendirilmesi için yapay zeka destekli bir web uygulaması ile chatbot geliştirilmesi: Spormetrik uygulamasının geçerliği, güvenirliği ve hassasiyeti
Development of an artificial intelligence-enabled web application and chatbot for measurement and evaluation of sports performance: Validity, reliability and sensitivity of sportsmetric application
- Tez No: 994463
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEZGİN KORKMAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Spor, Sports
- Anahtar Kelimeler: Spor performansı, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Athletic performance, Human-artificial intelligence interaction
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Beden Eğitimi ve Spor Öğretimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dikey sıçrama performansını değerlendirmek için laboratuvar tabanlı altın standart cihazlar tercih edilse de bu cihazlara erişim çeşitli sınırlılıklara sahiptir. Teknolojinin gelişimi, mevcut değerlendirmelerin yapay zeka ile gerçekleştirilmesini sağlayabilir ve kullanıcılar test sonuçlarını yapay zeka kullanarak yorumlayabilir. Bu araştırmanın amacı, sıçrama performansını değerlendirmek için yapay zekâ destekli bir web uygulamasının (SporMetrik) geliştirilmesi ve sonuçların yorumlanması için bir chatbot modelinin eğitilmesidir. Araştırma, üç oturumda ilişkisel tarama modeline dayalı gerçekleştirilmiş olup, araştırmaya toplamda 101 sporcu dahil edilmiştir. SporMetrik web uygulamasının geçerliği, güvenirliği ve hassasiyeti eller belde countermovement jump testinde eş zamanlı olarak Smartjump temas matı, EZEjump temas matı, Myjump 2 mobil uygulaması ve yapay zeka destekli Myjump Lab uygulaması ile değerlendirilmiştir. İstatistiksel analizler için sınıf içi korelasyon katsayısı analizi (ICC), varyasyon katsayısı analizi (CV%), paired sample T-testi analizi, independent sample T-testi analizi, pearson korelasyon katsayısı analizi, doğrusal regresyon katsayısı analizi ve Bland-Altman analizi uygulanmıştır. Sonuçlar, SporMetrik web uygulamasının mükemmel bir güvenirliğe sahip olduğunu ortaya çıkarmış olup (ICC = 0.90 – 0.96, CV% = 2.29 – 3.35), Myjump Lab dışındaki (p = 0.01) üç ölçme aracı ile SporMetrik test ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılığa rastlanmamıştır (p = 0.06 – 0.87). Ek olarak, SporMetrik web uygulaması üç oturumda da kendi içinde benzer ortalamalara sahip olmuştur (p = 0.05 – 0.67). Geçerlik analizleri, SporMetrik ve diğer ölçme araçları arasında pozitif yönlü mükemmel bir korelasyon olduğunu ve SporMetrik'ten elde edilen sonuçların diğer ölçme araçlarının sonuçlarını çok yüksek düzeyde yordadığını ortaya çıkarmıştır (r = 0.92 – 0.95, p = 0.01; r2 = 0.84 – 0.89, p = 0.01). Ortalama yanlılık analizleri, SporMetrik'in diğer ölçme araçlarıyla 0.35 cm ile 5.37 cm arasında bir yanlılığa sahip olduğunu göstermiştir. Sonuç olarak, SporMetrik web uygulaması dikey sıçrama performansını değerlendirmek için geçerli, güvenilir ve hassas bir alternatif olabilir. Ayrıca, alan uzmanları web uygulamasındaki chatbot özelliği ile sonuçları değerlendirebilir ve yapay zeka destekli performans geliştirme önerileri alabilir.
Özet (Çeviri)
Although laboratory-based gold standard devices are preferred for assessing vertical jump performance, access to these devices has several limitations. The development of technology can enable current assessments to be performed with artificial intelligence, and users can interpret test results using artificial intelligence. This research aimed to develop an artificial intelligence-supported web application (SporMetrik) to assess jumping performance and to train a chatbot model to interpret the results. The research was conducted in three sessions based on the relational screening model, and a total of 101 athletes were included in the study. The validity, reliability, and precision of the SporMetrik web application were evaluated simultaneously in the hands-on waist countermovement jump test with the Smartjump contact mat, the EZEjump contact mat, the Myjump 2 mobile application, and the AI-supported Myjump Lab application. For statistical analyses, intraclass correlation coefficient analysis (ICC), coefficient of variation analysis (CV%), paired samples T-test analysis, independent samples T-test analysis, Pearson correlation coefficient analysis, linear regression coefficient analysis, and Bland-Altman analysis were applied. The results revealed that the SporMetrik web application has excellent reliability (ICC = 0.90 – 0.96, CV% = 2.29 – 3.35), and no statistically significant difference was found between the test means of SporMetrik with the three measurement tools (p = 0.06 – 0.87), except Myjump Lab (p = 0.01). In addition, the SporMetrik web application had similar means within itself in all three sessions (p = 0.05 – 0.67). Validity analyses revealed that there was a perfect positive correlation between SporMetrik and other measurement tools, and the results obtained from SporMetrik predicted the results of other measurement tools at a very high level (r = 0.92 – 0.95, p = 0.01; r2 = 0.84 – 0.89, p = 0.01). Average bias analyses showed that SporMetrik had a bias between 0.35 cm and 5.37 cm with other measurement tools. As a result, the SporMetrik web application can be a valid, reliable, and sensitive alternative for evaluating vertical jump performance. In addition, field experts can assess the results with the chatbot feature in the web application and receive AI-supported performance improvement suggestions.
Benzer Tezler
- Çocuk sporcularda ağız ve diş sağlığı ile fonksiyonel hareket kalitesi arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi
Evaluation of the relationship between oral and dental health and functional movement quality in child athletes
BÜŞRA MUSLU DİNÇ
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2021
Diş HekimliğiSelçuk ÜniversitesiPedodonti Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜL TOSUN
- Futbolda teknik parametrelerin ölçülmesi ve değerlendirilmesi için elektronik sistem tasarımı
The system design for assessment and evaluation of technical parameters in soccer
CEMİLE ARSLAN
Doktora
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HUMAR KAHRAMANLI ÖRNEK
- Futbolcularda vücut kompozisyonunun incelenmesi
Analysing the body composition of soccer players.
HÜSEYİN ASLAN
- Biyolojik geribildirim ve imgeleme uygulamalarının sporcuların bilişsel, fizyolojik ve sportif performansına etkilerinin incelenmesi
Investigation of the effects of biofeedback and imagery practices on the cognitive, physiological and sportive performance of athletes
YUNUS EMRE YARAYAN
Doktora
Türkçe
2021
PsikolojiGazi ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EKREM LEVENT İLHAN
- Sıçrama yüksekliği ölçümünde kullanılacak yeni bir ölçüm sistemi geliştirilmesi
Developing A novel system to evaluate jump height
HİKMET GÜMÜŞ
Doktora
Türkçe
2019
FizyolojiDokuz Eylül ÜniversitesiFizyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERKANT MUAMMER KAYATEKİN