آینده نگاری تحول نظام استعدادیابی بازیکنان ردههای پایه بسکتبال ایران بر پایه فناوریهای هوش مصنوعی در افق 1420

با گسترش رویکردهای علمی در ورزش، استعدادیابی و پرورش بازیکنان بسکتبال در رده های پایه اهمیت فزاینده ای یافته است. یکی از چالش های اساسی در این حوزه، فاصله میان شناسایی استعدادهای بالقوه و توانایی پرورش و توسعه آنان است؛ موضوعی که می تواند بر موفقیت و توسعه پایدار بسکتبال تاثیرگذار باشد (طهماسب پور شفیعی، 1399). به همین دلیل است که اکثر کشورهای جهان در تلاشند تا زیرساخت های شناسایی ورزشکاران بااستعداد و نخبه را در سنین پایین توسعه دهند (جانستون و همکاران، 2018). در این میان، فرآیند شناسایی و انتخاب استعدادهای ورزشی عمدتا از طریق تصمیم گیری مربیان، استعدادیاب ها، مدیران برنامه های ورزشی و سایر متخصصان حوزه ورزش انجام می شود (مورگولف و لبد، 2026). بیشتر روش های سنتی استعدادیابی بر مشاهده عملکرد فعلی و قضاوت مربیان و استعدادیابان متکی هستند و تحت تاثیر عوامل ذهنی، تفاوت های بلوغ زیستی، سن نسبی و شرایط محیطی قرار گیرند (بالیاو و همکاران، 2022، یونس و همکاران، 2024). ارتقای فرایند استعدادیابی از طریق شناسایی دقیق تر استعدادها، ارزیابی ظرفیت های بالقوه و پیش بینی مسیر پیشرفت ورزشکاران، می تواند تصمیم گیری های مدیریتی و برنامه ریزی برای توسعه استعدادها را بهبود بخشد. در این راستا، بهره گیری از الگوریتم های هوش مصنوعی و تحلیل داده های عملکردی، زمینه را برای تحقق دقیق تر و اثربخش تر این فرایند فراهم می کند (شو و بقایی، 2025). فناوری های هوش مصنوعی با امکان تحلیل الگوهای عملکردی و شناسایی ظرفیت های بالقوه بازیکنان و تحلیل مستمر داده های تمرینی و مسابقات می تواند به مربیان و استعدادیاب ها در شناسایی نقاط قوت و ضعف، پیش بینی مسیر پیشرفت و طراحی برنامه های تمرینی متناسب با ویژگی های فردی آنان کمک کند (گوبرنات، 2026). همچنین با پردازش و ارزیابی هم زمان و چندبعدی ویژگی های جسمانی، آنتروپومتریک، بیومکانیکی، فیزیولوژیکی، فنی و عملکردی ورزشکاران می تواند زمینه اتخاذ تصمیم های دقیق تر، عینی تر و مبتنی بر داده را در فرآیند شناسایی و پرورش استعدادهای ورزشی ایجاد کند (ژو و همکاران، 2025). که این قابلیت هوش مصنوعی با ترکیب بینایی ماشین، ردیابی بازیکنان و توپ، حسگرهای مختلف، امکان جمع آوری، ادغام و تحلیل هم زمان داده های متنوع عملکردی را فراهم می کنند (لیانگ و همکاران، 2026؛ سان و همکاران، 2024، جونگ و همکاران، 2025). و چنین رویکردی می تواند زمینه ایجاد تصویری جامع تر از عملکرد و روند رشد بازیکنان را فراهم کرده در فرآیند شناسایی و توسعه استعدادها را افزایش دهد (لیانگ و همکاران، 2026). بهره گیری از هوش مصنوعی در استعدادیابی مستلزم توجه هم زمان به کیفیت داده ها، اعتبار مدل ها، ملاحظات اخلاقی و اصول حکمرانی است که با چالش هایی همچون سوگیری الگوریتمی، غیرنماینده بودن داده های آموزشی، نگرانی های مربوط به حریم خصوصی و تداوم برچسب های ایجادشده توسط مدل ها همراه است (مورگولف و آذر، 2026). آنچه اهمیت دارد این است که محیط ورزش از جمله محیط های پیچیده، پویا و همراه با عدم قطعیت های متعدد است و تحولات فناورانه می توانند مسیر آینده آن را تحت تاثیر قرار دهند (نظری و شهولی، 1401). در چنین شرایطی، اتکا به روش های سنتی و تصمیم گیری صرفا مبتنی بر تجربه نمی تواند پاسخگوی تمامی الزامات مواجهه با تحولات آینده باشد و ضرورت بهره گیری از رویکردهای آینده نگر را افزایش می دهد (شیرویه پور و همکاران، 1401). این ضرورت در خصوص هوش مصنوعی اهمیت بیشتری دارد؛ زیرا شناسایی و تحلیل پیشران های موثر و عدم قطعیت های شکل دهنده آینده هوش مصنوعی می تواند زمینه شناخت مسیرهای احتمالی تحول و تدوین سیاست ها و برنامه های متناسب با آینده را فراهم سازد (رهبری یعقوبی و همکاران، 1404). در این راستا، آینده نگاری به عنوان رویکردی نظام مند، با شناسایی و تحلیل روندها، پیشران ها و عدم قطعیت های موثر، امکان شناخت مسیرهای احتمالی تحول نظام های ورزشی را فراهم می کند (لوئیس و همکاران، 2021). در چنین شرایطی، آینده نگاری فرایندی نظام مند برای شناسایی روندها، تحلیل پیشران های تغییر، بررسی عدم قطعیت ها و طراحی سناریوهای محتمل آینده است که به سازمان ها کمک می کند تصمیمات خود را بر مبنای تحولات آینده اتخاذ کنند (ماتیو همکاران، 2025). این رویکرد از طریق افزایش قدرت پیش بینی، تقویت نوآوری و ایجاد نگاه بلندمدت در تصمیم گیری، زمینه ارتقای تاب آوری و توسعه پایدار سازمان ها را فراهم می سازد (بانیکوف، 2022). همچنین آینده نگاری امکان تحلیل تغییرات محیطی و شناسایی فرصت ها و تهدیدهای نوظهور، به سازمان ها کمک می کند تا در برابر تحولات آینده رویکردی فعالانه و هوشمندانه اتخاذ کنند (تران و همکاران، 2025؛ پرروا و پرروا، 2025). و ماهیت چندبعدی و انعطاف پذیر روش های نوین آینده نگاری امکان استفاده از آن ها را در سطوح مختلف مدیریتی فراهم کرده است (گوسمانوف و همکاران، 2020؛ استوبا و همکاران، 2020). امروزه هوش مصنوعی با شناسایی دقیق تر استعدادها، کشف ظرفیت های بالقوه و پیش بینی مسیر رشد بازیکنان، نقش مهمی در آینده استعدادیابی بسکتبال دارد. با وجود گسترش مطالعات این حوزه، بیشتر پژوهش ها بر کاربردهای فعلی فناوری متمرکز بوده و درباره پیشران ها، عدم قطعیت ها و مسیرهای احتمالی آینده استعدادیابی بسکتبال ایران مطالعات جامعی انجام نشده است. ازاین رو، آینده نگاری می تواند با شناسایی پیشران ها، فرصت ها، چالش ها و عدم قطعیت های اثرگذار، مسیرهای احتمالی تحول این نظام را روشن سازد. بر این اساس، پژوهش حاضر به آینده نگاری تحول نظام استعدادیابی بسکتبال ایران بر پایه هوش مصنوعی در افق 1420 می پردازد.

کلیدواژه ها:

استعدادیابی ، آینده نگاری ، مدیریت