بهینه‌سازی تصمیم‌گیری بحرانی در سازمان‌های ورزشی نخبه: چارچوب ترکیبی هوش مصنوعی-انسان برای محیط‌های پویا

نوع مقاله : تحقیقی

نویسنده

استادیار، گروه علم اطلاعات و دانش‌شناسی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.

10.30473/arsm.2025.74332.3960

چکیده

تصمیم‌گیری در شرایط بحرانی یکی از چالش‌برانگیزترین جنبه‌های مدیریت در سازمان‌های ورزشی نخبه محسوب می‌شود. این مطالعه با هدف طراحی یک چارچوب ترکیبی هوش مصنوعی-انسان برای بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در محیط‌های پویای ورزشی انجام شده است. پژوهش حاضر با رویکردی ترکیبی (کیفی-کمی) و با استفاده از داده‌های بیومتریک (ردیابی چشمی و پاسخ‌های فیزیولوژیک) همراه با مصاحبه‌های عمیق با ۱۲۰ مربی و مدیر فنی در لیگ‌های حرفه‌ای، به تحلیل الگوهای تصمیم‌گیری در شرایط بحرانی پرداخته است. یافته‌ها نشان می‌دهد که ترکیب سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری هوشمند مبتنی بر یادگیری عمیق با قضاوت انسانی، دقت تصمیم‌ها را تا ۹۲ درصد افزایش می‌دهد. مهم‌ترین عوامل مؤثر شامل فشار زمانی (ضریب تأثیر 35/0)، سطح تجربه (28/0) و توانایی شناختی (21/0) شناسایی شدند. این مطالعه مدلی نوین ارائه می‌کند که می‌تواند به‌عنوان راهنمای عملی برای ارتقای کیفیت تصمیم‌گیری در موقعیت‌های بحرانی ورزشی مورد استفاده قرار گیرد. کاربردهای این پژوهش شامل طراحی سیستم‌های آموزش هوشمند برای مربیان و توسعه ابزارهای پشتیبان تصمیم‌گیری در شرایط فشار بالا می‌باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Araújo, D., Davids, K., & Hristovski, R. (2006). The ecological dynamics of decision making in sport. Psychology of Sport and Exercise, 7(6), 653–676. https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2006.07.002
Atasoy, B., Efe, M., & Tutal, V. (2021). Towards artificial intelligence management in sports. International Journal of Sport Exercise and Training Sciences, 7(3), 100-113. https://doi.org/10.18826/useeabd.845994
Bansal, A., Saini, D., Yaqub, M. Z., & Gupta, P. (2025). A study of c-suite leaders’ individualistic and collectivistic decision-making styles: Elaborating on leaders’ efficacy during crises. Journal of Knowledge Management, 29(2), 663–704. https://doi.org/10.1108/JKM-03-2024-0368
Feng, J. (2023). Designing an artificial intelligence-based sport management system using big data. Soft Computing, 27(21), 16331–16352. https://doi.org/10.1007/s00500-023-09162-0
Gui, J., Chen, T., Zhang, J., Cao, Q., Sun, Z., Luo, H., … (2024). A survey on self-supervised learning: Algorithms, applications, and future trends. Machine Intelligence, 46(12), 9052-9071. 10.1109/TPAMI.2024.3415112
Gupta, S., Modgil, S., Bhattacharyya, S., & Bose, I. (2022). Artificial intelligence for decision support systems in the field of operations research: Review and future scope of research. Annals of Operations Research, 308(1), 215–274. https://doi.org/10.1007/s10479-020-03856-6
Henriksson, E., & van Unen, D. (2024). From the field to the firm: The impact of an individual-and team sports background on decision-making in new ventures.
Intelligence, C. (2024). RETRACTION: College sports decision-making algorithm based on machine few-shot learning and health information mining technology. Computational Intelligence and Neuroscience, 2024, 9849785. Doi: 10.1155/2024/9849785
Jeddou, R. B. (2024). Football selection optimization through the integration of management theories, AI and multi-criteria decision making [Doctoral dissertation, Université Bourgogne Franche-Comté]. https://theses.hal.science/tel-04870460/
Kamkari, K., Sajjadi, N., Hamidi, M., & Jalali Farahani, M. (2020). Success Model of the Iranian Sports Caravan in the Tokyo Olympics 2020 through Grounded Theory. Strategic Studies on Youth and Sports, 18(46), 9–32.
Khani, M., Jamali, S., & Sohrabi, M. K. (2021). ARL-RA: Efficient Resource Allocation in 5G Edge Networks: A Novel Intelligent Solution UsingApproximate Reinforcement Learning Algorithm. Journal of Communication Engineering, 10(2), 272-286. 10.22070/jce.2023.17967.1251
Khani, M., Jamali, S., & Sohrabi, M. K. (2024). Three-layer data center-based intelligent slice admission control algorithm for C-RAN using approximate reinforcement learning. Cluster Computing, 27(5), 5893-5911. https://doi.org/10.1007/s10586-023-04252-y
Liao, H., He, Y., Wu, X., Wu, Z., & Bausys, R. (2023). Reimagining multi-criterion decision making by data-driven methods based on machine learning: A literature review. Information Fusion, 100, 101970. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2023.101970
Maksymchuk, B., Pohrebniak, D., Roshchin, I., Drachuk, A., Romanenko, V., Ovcharuk, V., … Maksymchuk, I. (2022). Effective decision-making for extreme situations in sports coaching. Revista Romaneasca Pentru Educatie Multidimensionala, 14(3), 510–521. https://doi.org/10.18662/rrem/14.3/622
Ofoghi, B., Zeleznikow, J., MacMahon, C., & Raab, M. (2013). Data mining in elite sports: A review and a framework. Measurement in Physical Education and Exercise Science, 17(3), 171–186. https://doi.org/10.1080/1091367X.2013.805137
Oudejans, R. R., & Nieuwenhuys, A. (2009). Perceiving and moving in sports and other high-pressure contexts. Progress in Brain Research, 174, 35–48. https://doi.org/10.1016/S0079-6123(09)01304-1
Phatak, A. A., Wieland, F.-G., Vempala, K., Volkmar, F., & Memmert, D. (2021). Artificial intelligence based body sensor network framework—narrative review: Proposing an end-to-end framework using wearable sensors, real-time location systems and artificial intelligence/machine learning algorithms for data collection, data mining and knowledge discovery in sports and healthcare. Sports Medicine - Open, 7(1), 79. https://doi.org/10.1186/s40798-021-00372-0
Preda, M., & Stan, O. M. (2016). Leadership styles during crisis: ‘We’re all in this together... the crisis as new normality. The Review of Applied Socio-Economic Research, 12(SI), 55–74.
Raab, M., Bar-Eli, M., Plessner, H., & Araujo, D. (2019). The past, present and future of research on judgment and decision making in sport. Psychology of Sport and Exercise, 42, 25–32. https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2018.10.004
Sadr, M. M., & Khani, M. (2024). Investigating the use of artificial intelligence systems to detect and correct educational content errors in e-learning. Research in School and Virtual Learning, 11(4), 81–91. 10.30473/etl.2024.70158.4132
Shafik, W. (2025). Machine learning techniques for multicriteria decision-making. In Multi-criteria decision-making and optimum design with machine learning (pp. 165–194). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781032635170
Yu, Q. (2024). Performance assessment and fitness analysis of athletes using decision tree and data mining techniques. Soft Computing, 28(2), 1055–1072. https://doi.org/10.1007/s00500-023-09527-5