Education Sciences· 2026Q1
Dijital Hazırlık ve Kurumsal Kısıtlamalar: Macaristan Fizik Eğitimi Öğretmen Eğitiminde Yapay Zeka
Digital Readiness and Institutional Constraints: Artificial Intelligence in Hungarian Physical Education Teacher Education
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Macaristan'daki hizmet öncesi beden eğitimi öğretmenleri (N=416), yapay zekayı spor performansı analizi için en ilgili uygulama olarak görüyor (%73.3), ancak kurumsal yapay zeka sağlama konusundaki memnuniyetleri orta düzeyde (Ort=2.85) ve bilgi boşlukları (%27.6) ile finansman kısıtlamalarını (%25.5) temel engeller olarak belirliyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Macaristan'daki hizmet öncesi beden eğitimi öğretmenleri (N=416), yapay zekayı spor performansı analizi için yüksek ilgiyle karşılıyor (%73.3).
- Katılımcıların yalnızca %7.7'si yapay zekanın kariyerlerini yerinden etmesiyle ilgili endişe belirtti.
- Kurumsal yapay zeka sağlama konusundaki memnuniyet orta düzeydeydi (Ort=2.85, SS=0.85).
- Bilgi boşlukları (%27.6) ve finansman kısıtlamaları (%25.5) yapay zeka entegrasyonunun başlıca engelleri olarak öne çıktı.
- Yarı zamanlı ve yüksek lisans öğrencileri, yapay zeka ile ilgili derslere önemli ölçüde daha fazla ilgi gösterdi (p < 0.001).
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
The diffusion of artificial intelligence (AI) is reshaping higher education, yet its integration into practice-oriented teacher education remains uneven. This cross-sectional study examined the AI-related attitudes, knowledge, usage habits, and prospective application intentions of pre-service physical education (PE) teachers in Hungary. Data were collected during the autumn semester of 2025/2026 using the MIATT 2024_rev online questionnaire across seven Hungarian universities offering PE teacher education (N = 416). Principal component analysis (PCA; KMO = 0.741; Bartlett’s test, p < 0.001) yielded two components—communicative–interpretive (PC1) and performance–developmental (PC2)—jointly accounting for 51.7% of the variance; internal consistency was acceptable (Cronbach’s α = 0.693). Respondents rated sport performance analysis (73.3%) as the most relevant pedagogical application of AI; only 7.7% expressed career-displacement concerns. Satisfaction with institutional AI provision was moderate (M = 2.85, SD = 0.85), and knowledge gaps (27.6%) and funding constraints (25.5%) emerged as principal barriers. Part-time and master’s-level students reported significantly greater interest in AI-related coursework than full-time and undivided programme counterparts (p < 0.001), and institutional satisfaction correlated positively with course interest (ρ = 0.192, p < 0.01). Overall, student receptivity outpaces perceived institutional provision, indicating a need for system-level AI integration in PE teacher education.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Education Sciences, 2026 · DOI ↗
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açAlan: Fizyoterapi, Spor Terapisi ve Rehabilitasyon
Physical Therapy, Sports Therapy and RehabilitationHealth Professions