Штучний інтелект у педагогіці фізичного виховання: бібліометричний і тематичний огляд педагогічних застосувань та нових проблем (2015–2025)
DOI:
https://doi.org/10.17309/tmfv.2026.5.02Ключові слова:
штучний інтелект, бібліометричний аналіз, нові проблемні аспекти, педагогічні застосування, фізичне вихованняАнотація
Мета. Оскільки штучний інтелект дедалі активніше впроваджується в освітню практику, педагогіка фізичного виховання стикається з окремим колом питань, що виходять за межі онлайн-, змішаного або технологічно підтримуваного навчання. Метою цього дослідження було здійснити картування наукових публікацій щодо штучного інтелекту в педагогіці фізичного виховання за 2015–2025 роки з акцентом на динаміці публікаційної активності, концептуальній структурі, міждисциплінарних засадах, педагогічних застосуваннях і нових проблемних аспектах.
Матеріали та методи. Дослідження виконано у форматі бібліометричного та тематичного огляду. Бібліографічні дані було отримано з бази Scopus та проаналізовано за допомогою Bibliometrix/Biblioshiny і VOSviewer. Після фільтрації та очищення даних остаточний корпус становив 1000 документів, опублікованих у 389 джерелах.
Результати. Результати засвідчили суттєве зростання кількості публікацій після 2020 року, що вказує на посилення наукового інтересу до педагогічних застосувань штучного інтелекту у фізичному вихованні. Дослідницьке поле має виразно міждисциплінарний характер і охоплює фізичне виховання, освітні технології, комп’ютерні науки, інженерію та науки про здоров’я. Концептуальний і тематичний аналіз показав, що література зосереджена навколо таких напрямів, як фізичне виховання, штучний інтелект, машинне навчання, глибоке навчання, інтелектуальний аналіз даних, викладання фізичного виховання, віртуальна реальність та аналітика рухової діяльності. Аналіз бібліографічного зв’язку та співцитування також засвідчив, що це дослідницьке поле формується внаслідок конвергенції обчислювальних інновацій і педагогічного застосування, а не в межах однієї дисциплінарної традиції.
Висновки. Штучний інтелект у педагогіці фізичного виховання позиціонується як новий обчислювально-педагогічний напрям досліджень. Отримані результати слід розглядати як структурне й тематичне картування наукового поля, а не як доказ ефективності застосування штучного інтелекту в навчальному процесі. Як концептуальний внесок у розвиток напряму в огляді запропоновано Рамкову модель педагогічно відповідального штучного інтелекту у фізичному вихованні, зосереджену на обчислювальній функції, педагогічній трансляції, навчанні через рухову діяльність, людській суб’єктності та етичній відповідальності.
Завантаження
Посилання
Jastrow, F., Greve, S., Thumel, M., Diekhoff, H., & Süßenbach, J. (2022). Digital technology in physical education: A systematic review of research from 2009 to 2020. German Journal of Exercise and Sport Research, 52(4), 504–528. https://doi.org/10.1007/s12662-022-00848-5 DOI: https://doi.org/10.1007/s12662-022-00848-5
Konukman, F., Sortwell, A., Filiz, B., Tüfekçioglu, E., Yılmaz, E.B., & Ünlü, H. (2025). Using Artificial Intelligence in Teaching Health and Physical Education. Journal of Physical Education, Recreation & Dance, 96(7), 58–62. https://doi.org/10.1080/07303084.2025.2522601 DOI: https://doi.org/10.1080/07303084.2025.2522601
Wang, Y., & Wang, X. (2024). Artificial intelligence in physical education: Comprehensive review and future teacher training strategies. Frontiers in Public Health, 12, 1484848. https://doi.org/10.3389/fpubh.2024.1484848 DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2024.1484848
Casey, A., Goodyear, V.A., & Armour, K.M. (2017). Rethinking the relationship between pedagogy, technology and learning in health and physical education. Sport, Education and Society, 22(2), 288–304. https://doi.org/10.1080/13573322.2016.1226792 DOI: https://doi.org/10.1080/13573322.2016.1226792
Lupton, D. (2022). ‘Next generation PE’? A sociomaterial approach to digitised health and physical education. Sport, Education and Society, 27(5), 516–528. https://doi.org/10.1080/13573322.2021.1890570 DOI: https://doi.org/10.1080/13573322.2021.1890570
Østerlie, O., Kristensen, G.O., Holland, S.K., Camacho Miñano, M.J., & Whatman, S. (2025). Digital technology use in physical education teacher education: A scoping review. Sport, Education and Society, 1–15. https://doi.org/10.1080/13573322.2025.2474631 DOI: https://doi.org/10.1080/13573322.2025.2474631
Hsia, L.-H., Hwang, G.-J., & Hwang, J.-P. (2024). AI-facilitated reflective practice in physical education: An auto-assessment and feedback approach. Interactive Learning Environments, 32(9), 5267–5286. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2212712 DOI: https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2212712
Hsia, L.-H., Hwang, G.-J., Lin, Y.-N., & Hwang, J.-P. (2025). Artificial intelligence-supported physical education during the pandemic: A physical skill auto-assessment and feedback approach based on a reflection-promoting mechanism. Educational Technology Research and Development, 73(3), 1429–1450. https://doi.org/10.1007/s11423-025-10452-7 DOI: https://doi.org/10.1007/s11423-025-10452-7
Huang, Y.-H., Hsia, L.-H., & Hwang, G.-J. (2026). A gamified AI movement assessment and feedback approach for university students in physical education: Effects on movement skills, learning engagement, and behavioral patterns. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-026-13911-7 DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-026-13911-7
Fletcher, C., Iannucci, C., & Scanlon, D. (2024). A teacher’s self-study of digitally-enabled assessment practices to support enhancements in assessment literacy in primary physical education. Curriculum Studies in Health and Physical Education, 15(3), 255–273. https://doi.org/10.1080/25742981.2023.2265903 DOI: https://doi.org/10.1080/25742981.2023.2265903
Wallace, J., Scanlon, D., & Calderón, A. (2023). Digital technology and teacher digital competency in physical education: A holistic view of teacher and student perspectives. Curriculum Studies in Health and Physical Education, 14(3), 271–287. https://doi.org/10.1080/25742981.2022.2106881 DOI: https://doi.org/10.1080/25742981.2022.2106881
Lee, J.E., & Gao, Z. (2020). Effects of the iPad and mobile application-integrated physical education on children’s physical activity and psychosocial beliefs. Physical Education and Sport Pedagogy, 25(6), 567–584. https://doi.org/10.1080/17408989.2020.1761953 DOI: https://doi.org/10.1080/17408989.2020.1761953
O’Loughlin, J., Chróinín, D.N., & O’Grady, D. (2013). Digital video: The impact on children’s learning experiences in primary physical education. European Physical Education Review, 19(2), 165–182. https://doi.org/10.1177/1356336X13486050 DOI: https://doi.org/10.1177/1356336X13486050
Potdevin, F., Vors, O., Huchez, A., Lamour, M., Davids, K., & Schnitzler, C. (2018). How can video feedback be used in physical education to support novice learning in gymnastics? Effects on motor learning, self-assessment and motivation. Physical Education and Sport Pedagogy, 23(6), 559–574. https://doi.org/10.1080/17408989.2018.1485138 DOI: https://doi.org/10.1080/17408989.2018.1485138
Fu, Y., & Weng, Z. (2024). Navigating the ethical terrain of AI in education: A systematic review on framing responsible human-centered AI practices. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100306. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100306 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100306
Gouseti, A., James, F., Fallin, L., & Burden, K. (2025). The ethics of using AI in K-12 education: A systematic literature review. Technology, Pedagogy and Education, 34(2), 161–182. https://doi.org/10.1080/1475939X.2024.2428601 DOI: https://doi.org/10.1080/1475939X.2024.2428601
Holmes, W., Porayska-Pomsta, K., Holstein, K., Sutherland, E., Baker, T., Shum, S.B., Santos, O.C., Rodrigo, M.T., Cukurova, M., Bittencourt, I.I., & Koedinger, K.R. (2022). Ethics of AI in Education: Towards a Community-Wide Framework. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(3), 504–526. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00239-1 DOI: https://doi.org/10.1007/s40593-021-00239-1
Nguyen, A., Ngo, H.N., Hong, Y., Dang, B., & Nguyen, B.-P.T. (2023). Ethical principles for artificial intelligence in education. Education and Information Technologies, 28(4), 4221–4241. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11316-w DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-022-11316-w
Baek, J.-H., Jones, E., Bulger, S., & Taliaferro, A. (2018). Physical Education Teacher Perceptions of Technology-Related Learning Experiences: A Qualitative Investigation. Journal of Teaching in Physical Education, 37(2), 175–185. https://doi.org/10.1123/jtpe.2017-0180 DOI: https://doi.org/10.1123/jtpe.2017-0180
Murtagh, E.M., Calderón, A., Scanlon, D., & MacPhail, A. (2023). Online teaching and learning in physical education teacher education: A mixed studies review of literature. European Physical Education Review, 29(3), 369–388. https://doi.org/10.1177/1356336X231155793 DOI: https://doi.org/10.1177/1356336X231155793
Sargent, J., & Calderón, A. (2021). Technology-Enhanced Learning Physical Education? A Critical Review of the Literature. Journal of Teaching in Physical Education, 41(4), 689–709. https://doi.org/10.1123/jtpe.2021-0136 DOI: https://doi.org/10.1123/jtpe.2021-0136
Chambers, F., & Sandford, R. (2019). Learning to be human in a digital world: A model of values fluency education for physical education. Sport, Education and Society, 24(9), 925–938. https://doi.org/10.1080/13573322.2018.1515071 DOI: https://doi.org/10.1080/13573322.2018.1515071
Standal, Ø.F. (2026). AI-hype! A critical approach to artificial intelligence in physical education. Sport, Education and Society, 1–13. https://doi.org/10.1080/13573322.2026.2649518 DOI: https://doi.org/10.1080/13573322.2026.2649518
Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W.M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285–296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
Jiang, L., Li, J., Wider, W., Tanucan, J.C.M., Lobo, J., Fauzi, M.A., Hidayat, H., & Zou, R. (2025). A bibliometric insight into immersive technologies for cultural heritage preservation. npj Heritage Science, 13(1), 126. https://doi.org/10.1038/s40494-025-01704-z DOI: https://doi.org/10.1038/s40494-025-01704-z
Baas, J., Schotten, M., Plume, A., Côté, G., & Karimi, R. (2020). Scopus as a curated, high-quality bibliometric data source for academic research in quantitative science studies. Quantitative Science Studies, 1(1), 377–386. https://doi.org/10.1162/qss_a_00019 DOI: https://doi.org/10.1162/qss_a_00019
Lobo, J. (2026). Learning and Development in Digitally Mediated Physical Education: A Bibliometric and Thematic Evolution Analysis of Online, Open Distance, and Technology-Enhanced Learning (2015–2025). Physical Education Theory and Methodology, 26(4), 655–668. https://doi.org/10.17309/tmfv.2026.4.02 DOI: https://doi.org/10.17309/tmfv.2026.4.02
Passas, I. (2024). Bibliometric Analysis: The Main Steps. Encyclopedia, 4(2), 1014–1025. https://doi.org/10.3390/encyclopedia4020065 DOI: https://doi.org/10.3390/encyclopedia4020065
Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959–975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007 DOI: https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
Aria, M., & Cuccurullo, C. (2026). Science Mapping Analysis—A primer with Biblioshiny. McGraw-Hill.
Van Eck, N.J., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523–538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3 DOI: https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3
Lee, H.S., & Lee, J. (2021). Applying Artificial Intelligence in Physical Education and Future Perspectives. Sustainability, 13(1), 351. https://doi.org/10.3390/su13010351 DOI: https://doi.org/10.3390/su13010351
Zhou, T., Wu, X., Wang, Y., Wang, Y., & Zhang, S. (2024). Application of artificial intelligence in physical education: A systematic review. Education and Information Technologies, 29(7), 8203–8220. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12128-2 DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-023-12128-2
YanRu, L. (2021). An artificial intelligence and machine vision based evaluation of physical education teaching. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 40(2), 3559–3569. https://doi.org/10.3233/JIFS-189392 DOI: https://doi.org/10.3233/JIFS-189392
Yang, D., Oh, E.-S., & Wang, Y. (2020). Hybrid Physical Education Teaching and Curriculum Design Based on a Voice Interactive Artificial Intelligence Educational Robot. Sustainability, 12(19), 8000. https://doi.org/10.3390/su12198000 DOI: https://doi.org/10.3390/su12198000
Li, Z., & Wang, H. (2021). The effectiveness of physical education teaching in college based on Artificial intelligence methods. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 40(2), 3301–3311. https://doi.org/10.3233/JIFS-189370 DOI: https://doi.org/10.3233/JIFS-189370
Xi Liang, X.L., & Xi Liang, J.Y. (2022). Recommendation Algorithm for Equilibrium of Teaching Resources in Physical Education Network Based on Trust Relationship. Journal of Internet Technology, 23(1), 135–143. https://doi.org/10.53106/160792642022012301014 DOI: https://doi.org/10.53106/160792642022012301014
De-kun, J., & Memon, F.H. (2022). Design of Mobile Intelligent Evaluation Algorithm in Physical Education Teaching. Mobile Networks and Applications, 27(2), 527–534. https://doi.org/10.1007/s11036-021-01818-1 DOI: https://doi.org/10.1007/s11036-021-01818-1
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. https://doi.org/10.3233/JIFS-189372 DOI: https://doi.org/10.3233/JIFS-189372
Cao, F., Xiang, M., Chen, K., & Lei, M. (2022). Intelligent Physical Education Teaching Tracking System Based on Multimedia Data Analysis and Artificial Intelligence. Mobile Information Systems, 2022, 1–11. https://doi.org/10.1155/2022/7666615 DOI: https://doi.org/10.1155/2022/7666615
Li, S., Wang, C., & Wang, Y. (2024). Fuzzy evaluation model for physical education teaching methods in colleges and universities using artificial intelligence. Scientific Reports, 14(1), 4788. https://doi.org/10.1038/s41598-024-53177-y DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-53177-y
Matos, T., Santos, W., Zdravevski, E., Coelho, P.J., Pires, I.M., & Madeira, F. (2025). A systematic review of artificial intelligence applications in education: Emerging trends and challenges. Decision Analytics Journal, 15, 100571. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2025.100571 DOI: https://doi.org/10.1016/j.dajour.2025.100571
Wang, S., Wang, F., Zhu, Z., Wang, J., Tran, T., & Du, Z. (2024). Artificial intelligence in education: A systematic literature review. Expert Systems with Applications, 252, 124167. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124167 DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124167
Ma, J., Ma, L., Qi, S., Zhang, B., & Ruan, W. (2025). A practical study of artificial intelligence-based real-time feedback in online physical education teaching. Smart Learning Environments, 12(1), 52. https://doi.org/10.1186/s40561-025-00411-3 DOI: https://doi.org/10.1186/s40561-025-00411-3
Jarke, J., & Breiter, A. (2019). Editorial: The datafication of education. Learning, Media and Technology, 44(1), 1–6. https://doi.org/10.1080/17439884.2019.1573833 DOI: https://doi.org/10.1080/17439884.2019.1573833
Williamson, B., Bayne, S., & Shay, S. (2020). The datafication of teaching in Higher Education: Critical issues and perspectives. Teaching in Higher Education, 25(4), 351–365. https://doi.org/10.1080/13562517.2020.1748811 DOI: https://doi.org/10.1080/13562517.2020.1748811
Cereda, F. (2025). The body under control: Unpacking students’ affective experiences and the power dynamics of wearable technologies in physical education. Curriculum Studies in Health and Physical Education, 1–17. https://doi.org/10.1080/25742981.2025.2566164 DOI: https://doi.org/10.1080/25742981.2025.2566164
Li, K., Wang, P., & Chen, G. (2025). How can AI be integrated into teacher professional development programs? A systematic review based on an adapted technology-based learning model. Teaching and Teacher Education, 168, 105219. https://doi.org/10.1016/j.tate.2025.105219 DOI: https://doi.org/10.1016/j.tate.2025.105219
Tan, X., Cheng, G., & Ling, M.H. (2025). Artificial intelligence in teaching and teacher professional development: A systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100355. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100355 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100355
Alfarwan, A. (2025). Generative AI use in K-12 education: A systematic review. Frontiers in Education, 10, 1647573. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1647573 DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1647573
Landa-Blanco, M. (2026). Artificial intelligence in education: Applications and limitations for teachers in low- and middle-income countries. Frontiers in Education, 10, 1681836. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1681836 DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1681836
Alfredo, R., Echeverria, V., Jin, Y., Yan, L., Swiecki, Z., Gašević, D., & Martinez-Maldonado, R. (2024). Human-centred learning analytics and AI in education: A systematic literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100215. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100215 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100215
Luo, J., Zheng, C., Yin, J., & Teo, H.H. (2025). Design and assessment of AI-based learning tools in higher education: A systematic review. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 22(1), 42. https://doi.org/10.1186/s41239-025-00540-2 DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-025-00540-2
Downloads
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Joseph Lobo
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
