Sportif performansın ölçülmesi ve değerlendirilmesi için yapay zeka destekli bir web uygulaması ile chatbot geliştirilmesi: Spormetrik uygulamasının geçerliği, güvenirliği ve hassasiyeti

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.