SavedAdd your journal

Journals / Uluslararası Spor Egzersiz ve Antrenman Bilimi Dergisi / 2024 / Cilt: 10 Sayı: 4

The Relationship Between Artificial Intelligence Attitudes and Openness to Organizational Change in Field Hockey Referees

Çim Hokeyi Hakemlerinin Yapay Zekâ Tutumlarının Örgütsel Değişime Açıklık ile İlişkisi

Yeşim Bayrakdaroğlu(GUMUSHANE UNIVERSITY, SCHOOL OF PHYSICAL EDUCATION AND SPORTS)0000-0003-1460-4780
Üstün Türker(GUMUSHANE UNIVERSITY, SCHOOL OF PHYSICAL EDUCATION AND SPORTS)0000-0003-0604-8577
Mustafa Ayhan(GÜMÜŞHANE ÜNİVERSİTESİ, SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ)0009-0002-9789-4268
Mahir Kaplan(GÜMÜŞHANE ÜNİVERSİTESİ, SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ)0009-0002-1127-8238
Pages
239–248
Publication Date
2024-12-31
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Conclusion: The result obtained in the study explains that an organisation's openness to change is related to the attitude of the members of the organisation towards artificial intelligence.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Aim: The aim of this study is to examine the relationship between field hockey referees' attitudes towards artificial intelligence and their openness to organisational change.
📊
Key Findings & Data:In this context, the sample group of the study consisted of a total of 112 field hockey referees, 68 male and 44 female, affiliated to the Turkish Hockey Federation.
💡
Conclusion & Impact:Conclusion: The result obtained in the study explains that an organisation's openness to change is related to the attitude of the members of the organisation towards artificial intelligence.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:2022 Verileri
⚙️Variables:Yapay Zekâ · Örgütsel Değişime Açıklık · Spor

Abstract

Aim: The aim of this study is to examine the relationship between field hockey referees' attitudes towards artificial intelligence and their openness to organisational change. Methods: In the study, in addition to examining the effect of the scales among themselves, evaluations were made in terms of demographic characteristics by using general attitude towards artificial intelligence and organisational openness to change scales. In this context, the sample group of the study consisted of a total of 112 field hockey referees, 68 male and 44 female, affiliated to the Turkish Hockey Federation. Descriptive survey model was used for the study. In order to obtain the study data, ‘Openness to Organisational Change Scale’ developed by Çalışkan (2022) and ‘General Attitude Towards Artificial Intelligence Scale’ developed by Schepman and Rodway (2020) and adapted into Turkish by Kaya et al., (2022) were applied. Results: As a result of the study, a positive relationship (r=0.716; p<0.05) was found between the level of openness to organisational change and the level of positive attitude towards artificial intelligence, while a negative relationship (r=0.455; p<0.05) was found between the level of openness to organisational change and the level of negative attitude towards artificial intelligence. Conclusion: The result obtained in the study explains that an organisation's openness to change is related to the attitude of the members of the organisation towards artificial intelligence.

Özet

Amaç: Bu çalışmanın amacı çim hokeyi hakemlerinin yapay zekaya yönelik tutumları ile örgütsel değişime açıklıkları arasındaki ilişkiyi incelemektir. Yöntem: Çalışmada ölçeklerin kendi aralarındaki etkisinin incelenmesinin yanı sıra yapay zekaya yönelik genel tutum ve örgütsel değişime açıklık ölçekleri kullanılarak demografik özellikler açısından değerlendirmeler yapılmıştır. Bu bağlamda çalışmanın örneklem grubunu Türkiye Hokey Federasyonu’na bağlı 68 erkek ve 44 kadın olmak üzere toplam 112 çim hokeyi hakemi oluşturmaktadır. Çalışma için betimsel tarama modeli kullanılmıştır. Çalışma verilerinin elde edilmesi için Çalışkan (2022) tarafından geliştirilen “Örgütsel Değişime Açıklık Ölçeği” ile Schepman ve Rodway (2020) tarafından geliştirilen ve Türkçe uyarlaması Kaya ve ark., (2022) tarafından yapılan “Yapay Zekaya Yönelik Genel Tutum Ölçeği” uygulanmıştır. Bulgular: Çalışma sonucunda, örgütsel değişime açıklık düzeyi ile yapay zekâya yönelik olumlu tutum düzeyi arasında pozitif bir ilişki (r=0,716; p<0,05) görülürken, örgütsel değişime açıklık düzeyi ile yapay zekâya yönelik olumsuz tutum düzeyi arasında negatif bir ilişki (r=0,455; p<0,05) olduğu tespit edilmiştir. Sonuç: Çalışmada elde edilen sonuç, bir örgütün değişime açıklığının örgüt üyelerinin yapay zekaya yönelik tutumuyla ilişkili olduğunu açıklamaktadır.

🔖

Cite This Article

Bayrakdaroğlu, Y., Türker, Ü., Ayhan, M., Kaplan, M. (2024). The Relationship Between Artificial Intelligence Attitudes and Openness to Organizational Change in Field Hockey Referees. Uluslararası Spor Egzersiz ve Antrenman Bilimi Dergisi, Cilt: 10 Sayı: 4, 239–248. https://doi.org/10.18826/useeabd.1524511

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (39)

  1. Albrecht, S. L., Connaughton, S., Foster, K., Furlong, S., & Yeow, C. J. L. (2020). Change engagement, change resources, and change demands: A model for positive employee orientations to organizational change. Frontiers in Psychology, 11, 531944.
  2. Altunisik, R., Coskun, R., Bayraktaroglu, S., & Yildirim, E. (2010). Research methods in social sciences, SPSS applied. İstanbul: Sakarya Publishing. ISBN, 1759261797.
  3. Armenakis, A. A., Harris, S. G., Mossholder, K. W. (1993). Creating readiness for organizational change. Human relations, 46(6), 681-703.
  4. Axtell, C., Wall, T., Stride, C., Pepper, K., Clegg, C., Gardner, P., & Bolden, R. (2002). Familiarity breeds content: The impact of exposure to change on employee openness and well‐being. Journal of Occupational and Organizational Psychology, 75(2), 217-231.
  5. Babalola, S. S. (2013). The impact of commitment and job insecurity on openness to organizational change: The case of Nigerian Civil Aviation Industry. African Journal of Business Management, 7(3), 206-212.
  6. Bingül, B. (2006). Study to investigate the rekationship between crises and openess to change in organizations. Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Davranış Bilim Dalı, İstanbul.
  7. Bodemer, O. (2023). Enhancing Individual Sports Training through Artificial Intelligence: A Comprehensive Review. Authorea Preprints.
  8. Chen, X. (2021). Research on the application of artificial intelligence technology in the field of sports refereeing. Journal of Physics: Conference Series, 1952(4), 42048.
  9. Choi, M. (2011). Employees’ attitudes toward organizational change: A literature review. Human Resource Management, 50(4), 479–500.
  10. Coşkun, F., & Gülleroğlu, H. D. (2021). Yapay zekânın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences (JFES), 54(3), 947–966.
  11. Çalışkan, A. (2022). Örgütsel değişime açıklık: Bir ölçek geliştirme çalışması. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(2), 191-202.
  12. Devos, G., & Buelens, M. (2003). Openness to organizational change: the contribution of content, context, and process.
  13. Devos, G., Buelens, M., & Bouckenooghe, D. (2007). Contribution of content, context, and process to understanding openness to organizational change: Two experimental simulation studies. The Journal of Social Psychology, 147(6), 607–630.
  14. Eagle,S.R., Kontos,A.P. Mi,Q.I. Flanagan,S.D. Nindl, Beals B.C. K. and Connaboy, C. (2019). Shared Neuromuscular Performance Traits in Military Personnel with Prior Concussion. Medicine & Science in Sports & Exercise, 51, 1619–1625.
  15. Gödel, K. (2006). Über formal unentscheidbare Sätze der Principia Mathematica und verwandter Systeme I. Monatshefte Für Mathematik, 149(1), 1–29.
  16. Grimm, C. M. ve Smith, K. G. (1991). Research Notes and Communications Management and Organizational Change: A Note On The Railroad İndustry. Strategic Management Journal, 12(7), 557-562. doi.org/10.1002/smj.4250120708
  17. Gül, İ. (2018). Sağlık kurumlarında örgütsel bağlılık ve örgütsel değişime açıklığın örgüt sağlığı üzerindeki etkisi: Afyonkarahisar il merkezi hastanelerinde bir araştırma. Yayınlanmış Doktora Tezi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sağlık Yönetimi Anabilim Dalı, Isparta.
  18. Gürbüz, S., & Bayık, M. E. (2019). Motivasyon, Deneyime Açıklık ve Örgütsel Bağlılık: Değişime İlişkin Tutumların Aracılık Rolü. Türk Psikoloji Dergisi, 34, 4-25.
  19. Karasar, N. (2009). Bilimsel arastirma yontemi: Kavramlar-ilkeler-teknikler. Nobel Yayın Dağitim.
  20. Kaya, F., Aydin, F., Schepman, A., Rodway, P., Yetişensoy, O., & Demir Kaya, M. (2024). The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human–Computer Interaction, 40(2), 497–514.
  21. Lawrence, P. R. (1958). Changing oforganizational behaviorpatterns: A case study ofdecentralization. Harvard Graduate School of Business Administration.
  22. Li, B., & Xu, X. (2021). Application of artificial intelligence in basketball sport. Journal of Education, Health and Sport, 11(7), 54–67.
  23. Li, J., Li, M., & Lin, H. (2022). Retracted: Analysis of developments and hotspots of international research on sports AI. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 43(4), 4227-4241.
  24. Martinez-Martin, E., & Cazorla, M. (2019). A socially assistive robot for elderly exercise promotion. IEEE Access, 7, 75515-75529.
  25. Montoye, A.H.K., M. Begum, Z. Henning and K.A. Pfeiffer, (2017). Comparison of linear and non-linear models for predicting energy expenditure from raw accelerometer data. Physiological Measurement,38 (2), 343–357.
  26. Öksüz, H. İ., & Akyol, H. (2023). Ön Bilgi, Sözel Çalışma Belleği ve Dikkat Becerilerinin Okuduğunu Anlama Becerilerine Etkisi. Ahi Evran Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(3), 893–907.
  27. Özkan, K. (2023). Çim Hokeyi Sporcularının Saldırganlık Düzeyinin ve Problem Çözme Becerilerinin İncelenmesi. Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi. Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı, Kırşehir.
  28. Öztürk, K., & Şahin, M. E. (2018). A general view of artificial neural networks and artificial intelligence. Takvim-i Vekayi, 6(2), 25–36.
  29. Rodríguez-Martín, D., Pérez-López, C., Samà, A., Català, A., Moreno Arostegui, J. M., Cabestany, J.,. & et al. (2017). A waist-worn inertial measurement unit for long-term monitoring of Parkinson’s disease patients. Sensors, 17(4), 827-854.
  30. Schepman, A., & Rodway, P. (2020). Initial validation of the general attitudes towards Artificial Intelligence Scale. Computers in Human Behavior Reports, 1, 100014.
  31. Sheela, J. (2022). Attitude of nursing students towards artificial intelligence. International Journal of Science & Healthcare Research, 7(2), 344–347.
  32. Sun, Z., & Sun, P. (2022). Attitude Monitoring Algorithm for Volleyball Sports Training Based on Machine Learning in the Context of Artificial Intelligence. Security and Communication Networks, 1-10.
  33. Şahin, M., & Yildirim, A. (2023). Dünyada Bir İlk! Salon Hokeyinde Video Yardımcı Hakem (VAR) Sistemi (pp. 83–102). Duvar Yayınları.
  34. Ustalar A., Şentürk A., Eler N. (2023). Spor Bilimlerinde Yapay Zekâ Kullanım Alanları (Ed. S. Akın ve M.S. Erzeybek). Küreselleşen Dünyada Spor Bilimleri II (s.1-160). Duvar yayınları.
  35. Wang, R., Liu, Y., Lu, Y., Yuan, Y., Zhang, J., Liu, P., & Yao, Y. (2019). The linkage between the perception of neighbourhood and physical activity in Guangzhou, China: using street view imagery with deep learning techniques. International Journal of Health Geographics, 18 (18), 1-11.
  36. Zadeoğulları,S. (2010). Örgütsel Değişime Açıklık ve Örgütsel Bağlılık İlişkisi. Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Anabilim Dalı, İzmir.
  37. Zhang, T., & Fu, C. (2022). Application of improved VMD‐LSTM model in sports artificial intelligence. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022(1), 3410153.
  38. Montoye, A.H.K., M. Begum, Z. Henning and K.A. Pfeiffer, (2017). Comparison of linear and non-linear models for predicting energy expenditure from raw accelerometer data. Physiological Measurement,38 (2), 343–357.
  39. Rodríguez-Martín, D., Pérez-López, C., Samà, A., Català, A., Moreno Arostegui, J. M., Cabestany, J.,. & et al. (2017). A waist-worn inertial measurement unit for long-term monitoring of Parkinson’s disease patients. Sensors, 17(4), 827-854.