توظيف الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحليل الأنماط المهارية وتصنيف مستويات الأداء لدى لاعبي كرة اليد الناشئين

الشريط الجانبي للمقالة

منشور: Sep 15, 2026
DOI: https://doi.org/10.55998/jsrse.v36i5.1584

محتوى المقالة الرئيسي

صالح ناصر رشيد
a:1:{s:5:"ar_IQ";s:84:"جامعة واسط/كلية التربية البدنية وعلوم الرياضة";}

الملخص

ملخص البحث


هدفت هذه الدراسة إلى بناء نموذج ذكي يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتقييم الأداء المهاري للاعبي كرة اليد الناشئين بصورة موضوعية ودقيقة، بعيدًا عن التقديرات الشخصية التي تعتمد عليها أساليب التقويم التقليدية. وتنبع أهمية البحث من التطور المتسارع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجال الرياضي، وما توفره من إمكانات كبيرة في تحليل الأداء واستخراج المؤشرات الدقيقة التي تساعد المدربين في اتخاذ القرارات المتعلقة بالانتقاء والتدريب والتطوير. استخدم الباحث المنهج الوصفي بالأسلوب المسحي، وشملت عينة البحث (80) لاعبًا من ناشئي مراكز الموهبة الرياضية بأعمار (14 16) سنة، موزعين على المراكز الوظيفية المختلفة باستثناء حراس المرمى. وتم الاعتماد على مجموعة من المهارات الأساسية في كرة اليد تم تحديدها من خلال استمارات الخبراء، وهي:


 التمرير والاستلام، التصويب، التنطيط، الخداع، التحرك بدون كرة، حائط الصد الدفاعي، قطع الكرة والدفاع الفردي، التغطية الدفاعية، والتحركات الهجومية المركبة. اعتمدت الدراسة على برنامج ذكاء اصطناعي قائم على تحليل الصور والفيديوهات ومقارنة الأداء الفعلي للاعبين بنماذج مهارية مثالية تم تدريب النظام عليها مسبقًا باستخدام خوارزميات التعلم الآلي. وقد صنف البرنامج مستويات الأداء إلى ثلاثة مستويات رئيسية هي: الأداء المتقن، والأداء المتوسط، والأداء الضعيف وفق نسب المطابقة التي يحددها النظام. أظهرت النتائج ارتفاع نسب الأداء في المهارات الهجومية مقارنة بالمهارات الدفاعية، إذ حققت مهارة التمرير والاستلام أعلى نسبة تقييم، تلتها مهارة التصويب ثم التنطيط، في حين سجلت التغطية الدفاعية والتحركات الهجومية المركبة أقل النسب.


 كما أثبت النظام الذكي قدرة عالية على تقييم الأداء المهاري وتصنيف اللاعبين بصورة دقيقة وموضوعية، مما أسهم في تقليل التأثيرات الذاتية للمدربين والمقومين. واستنتج الباحث أن تقنيات الذكاء الاصطناعي تمثل أداة فعالة وحديثة في مجال القياس والتقويم الرياضي، ويمكن الاعتماد عليها في متابعة تطور اللاعبين، واكتشاف نقاط القوة والضعف لديهم، فضلاً عن دعم عمليات الانتقاء الرياضي وبناء البرامج التدريبية المستقبلية.


وأوصى البحث بضرورة توسيع استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في الأندية والمدارس الرياضية، وإجراء دراسات مشابهة تربط بين المؤشرات المهارية والبدنية والخططية والنفسية للاعبي كرة اليد.

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
رشيد ص. ن. (2026). توظيف الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحليل الأنماط المهارية وتصنيف مستويات الأداء لدى لاعبي كرة اليد الناشئين. مجلة دراسات وبحوث التربية الرياضية, 36(5). https://doi.org/10.55998/jsrse.v36i5.1584
إصدار
مجلد 36 عدد 5 (2026)
القسم
Articles
Creative Commons License

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC

المراجع

Garcia, M., & Lopez, R. (2025). AI-Based Athlete Assessment Systems and Their Impact on Coaching Decisions. Journal of Human Sport and Exercise, 20(1), 85-98.

Reddy, P., Kumar, S., & Sharma, R. (2024). Machine Learning Techniques for Athlete Performance Evaluation. Journal of Sports Analytics, 10(1), 45-59.

Singh, A., & Verma, D. (2023). Data-Driven Decision Making in Sports Using Artificial Intelligence. Sports Engineering, 26(4), 1-15.

Wang, J., & Li, H. (2023). Artificial Intelligence Applications in Sports Performance Analysis. International Journal of Sports Science, 18(2), 112-124.

Zhao, Y., Chen, L., & Wang, X. (2024). Computer Vision and Deep Learning for Human Motion Analysis in Sports. Applied Artificial Intelligence, 38(5), 621-639.