Introducción:

En el siguiente post estaremos conociendo un poco más de cómo la inteligencia artificial ayuda en el campo de la educación física, en donde estaremos poniendo a prueba las respuestas que nos van a dar 6 IA, vamos a compararlas y ver cuál IA nos sería de mayor ayuda para cualquier cosa que necesitemos investigar cómo futuros profesionales en esta carrera.

Desarrollo:

Artículo 2:

Tema:

B. Usos puntuales de la inteligencia artificial generativa en la investigación que se desarrolla en el campo de la educación física y el deporte. Aquí debes incluir ejemplos relacionados con los principales deportes del programa olímpico, con énfasis en béisbol, baloncesto, fútbol, voleibol, atletismo de pista y deportes de combate.

1- ¿En qué coinciden las respuestas?

La IA ayuda a que se sepa cuales movimientos podrían dejarle una lesión a cualquier deportista.

Se habla en todas que las IA ayudan a tener una mejor estrategia cuando se están enfrentando a algún rival en un juego.

Todas las IA coinciden en que esta ayuda bastante a poder mejorar lo que es el rendimiento deportivo, como ayuda a darles ideas de nuevos ejercicios, como analizar movimientos y poder hacer estrategias limpias en el juego.

2- ¿En qué se diferencian las respuestas?

Se diferencian en algunas cosas como ´por ejemplo en la IA Qwen y Deepseek que usan ejemplos específicos en cada deporte, Gemini es muy técnica en todo lo que tiene que ver con biomecánica, pero no da ejemplos buenos, y por ultimo NotebookLM y Copilot son más generales.

3- ¿Qué información aparece en unas respuestas, pero falta en otras?

Solo 2 IA mencionan software y dispositivos que se usan en los deportes que son la Qwen y Deepseek.

Qwen menciono que la IA ayudo en la NBA y en academias de futbol, en las demás IA ni siquiera lo mencionan.

Gemini se centra mucho en poder explicar como la inteligencia artificial ayuda a mejorar tanto los movimientos como también la postura, las demás IA lo mencionan, pero solo por arriba.

4- ¿Cuál es la mejor en cuanto a calidad, actualización y profundidad?

Las mas completas y actualizadas son Qwen y Deepseek.

La más sencilla Copilot.

Equilibradas, pero no técnicas Perpleity y NotebookLM.

Buena en biomecánica es Gemini.

5- ¿Cómo me ayudan estas respuestas en mi formación cómo profesor en Educación Física?

Para mi la Inteligencia Artificial es una herramienta útil para yo seguirme formando como profesor de Educación Física ya que me va a ayudar a mejorar muchas cosas tanto prácticas como técnicas también.

Además, me puede ayudar a diseñar planes para mis estudiantes, adaptándolo a la capacidad que tenga cada uno de ellos, porque no todos son iguales, y con la IA podre conocer los movimientos que mis estudiantes no deben de hacer, previniendo así que estos tengan alguna lesión.

Conclusión:

Al concluir este post y con haber podía leer cada respuesta de cada IA me e dado cuenta que son de bastante ayuda para nosotros, ya que estás nos pueden ayudar a aclarar ideas que tengamos o proporcionarnos informaciones que nos ayuden a poder seguir ayudando a nuestros alumnos.

Referencias:

1.         Yeh, W.-H., Lin, P. H., Su, Y.-A., Cheng, W. H., & Ku, L.-W. (2023). MAAIG: Motion Analysis And Instruction Generation. arXiv preprint arXiv:2311.00980. Este estudio presenta un marco de aplicación novedoso llamado MAAIG, que genera vectores de incrustación para cada fotograma de videos de acciones deportivas proporcionados por el usuario, asociados con esqueletos 3D, y utiliza un modelo T5 preentrenado para generar instrucciones deportivas específicas. El sistema identifica posibles problemas y proporciona orientación en tiempo real, similar a la de entrenadores profesionales, ayudando a los usuarios a mejorar sus habilidades deportivas y evitar lesiones.  

            2.         Mogrovejo Pincay, R. D., & Morán Godoy, A. L. (2024). Innovaciones en la actividad física a través de la inteligencia artificial. Revista Científica y Tecnológica UPSE, 12(2), 55-63. Este artículo analiza cómo la inteligencia artificial puede usarse para mejorar el rendimiento deportivo, la toma de decisiones, la detección de trampas, la gestión de lesiones y la experiencia de los aficionados a los deportes. Además, aborda los desafíos y limitaciones de la IA en el ámbito de la actividad física.  

            3.         Carrio Sampedro, S. (2023). Inteligencia artificial en el deporte: una tecnología revolucionaria con desafíos éticos. Movimento, 29, e29002. Este artículo ofrece una introducción a las diversas aplicaciones de la inteligencia artificial en el deporte, incluyendo el entrenamiento, el arbitraje, la predicción y recuperación de lesiones, y la participación de los aficionados. También aborda las preocupaciones éticas relacionadas con la privacidad, la autonomía y el bienestar de los deportistas.  

            4.         Sacristán, H. (2024). La IA en el deporte: Aplicaciones y ejemplos reales. DataCamp. Este artículo examina las diversas aplicaciones de la inteligencia artificial en el deporte, desde la optimización del entrenamiento y la recuperación de los atletas hasta la mejora de las estrategias de juego y la toma de decisiones. Destaca cómo la IA está transformando la industria deportiva al proporcionar soluciones a desafíos como las mesetas de rendimiento y la prevención de lesiones.  

            5.         Srikantaiah, K. T., et al. (2021). Predicción de resultados de partidos de la Indian Premier League utilizando algoritmos de aprendizaje automático. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 12(5), 2021. Este estudio emplea algoritmos de aprendizaje automático para predecir los resultados de los partidos de cricket en la Indian Premier League, logrando una precisión del 88,10%. Demuestra cómo la IA puede analizar grandes volúmenes de datos para realizar predicciones precisas en contextos deportivos.