<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>جهاد دانشگاهی- دانشگاه علم و فرهنگ</PublisherName>
				<JournalTitle>پژوهش های فیزیولوژی و مدیریت در ورزش</JournalTitle>
				<Issn>1735.5354</Issn>
				<Volume>18</Volume>
				<Issue>2</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2026</Year>
					<Month>08</Month>
					<Day>23</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Presenting a Model for the Development of Sports Tourism Based on Artificial Intelligence</ArticleTitle>
<VernacularTitle>ارائه مدل توسعه گردشگری ورزشی مبتنی بر هوش مصنوعی</VernacularTitle>
			<FirstPage></FirstPage>
			<LastPage></LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">247948</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.22034/spmi.2026.558004.2814</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>علی</FirstName>
					<LastName>محققی پیرشهید</LastName>
<Affiliation>گروه تربیت بدنی و علوم ورزشی، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>جواد</FirstName>
					<LastName>غلامیان</LastName>
<Affiliation>عضو هیات علمی گروه مدیریت ورزشی، دانشکده علوم ورزشی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران.</Affiliation>
<Identifier Source="ORCID">0000-0002-4572-4585</Identifier>

</Author>
<Author>
					<FirstName>ساناز</FirstName>
					<LastName>سروری</LastName>
<Affiliation>استادیار مدیریت ورزشی، گروه تربیت بدنی و علوم ورزشی، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>شهریار</FirstName>
					<LastName>خرازیان</LastName>
<Affiliation>استادیار مدیریت ورزشی، گروه تربیت بدنی و علوم ورزشی، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2025</Year>
					<Month>11</Month>
					<Day>22</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>This research was conducted with the aim of presenting a model for the development of sports tourism based on artificial intelligence. Given the novelty of the subject and the lack of previous conceptual frameworks, this research was developed as a fundamental type with practical capabilities. The research method used was the grounded theory approach with the Glaser strategy. This method was selected due to its exploratory nature and the need to generate theory from data. The statistical population included university professors, experts in the sports tourism industry, managers, government officials, and related entrepreneurs who were selected through purposive sampling. Data were collected and analyzed through 17 semi-structured interviews (including 7 key questions) until theoretical saturation was achieved. The validity of the research was ensured by the member review method and reliability by the research audit strategy (including researcher sensitivity and methodological coherence), and data analysis was performed with Max Quda software. Qualitative data analysis led to the identification of a central model that explains the development of AI-based sports tourism around three general categories: analytical functions (including analysis, efficiency accuracy, and financial advantage), special advantages of AI (including acceleration, efficiency, facilitation, and intelligence), and ancillary services of AI (including special services, technology development, and value-added). The findings indicate that successful development requires the integration of AI into analytical processes for optimal decision-making, the exploitation of operational advantages to enhance the tourist experience, and the creation of added value through technological innovations. This model provides a comprehensive framework for policymakers to guide investment towards the sustainability and competitiveness of the sports tourism industry.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">این پژوهش با هدف ارائه مدل برای توسعه گردشگری ورزشی مبتنی بر هوش مصنوعی انجام شد. با توجه به جدید بودن موضوع و فقدان چارچوب‌های مفهومی پیشین، این تحقیق از نوع بنیادی با قابلیت کاربردی تدوین گردید. روش تحقیق مورد استفاده، رویکرد نظریه داده بنیاد با استراتژی گلیزر بود. این روش به دلیل ماهیت اکتشافی و نیاز به تولید تئوری از دل داده‌ها، انتخاب گردید. جامعه آماری شامل اساتید دانشگاهی، کارشناسان صنعت گردشگری ورزشی، مدیران، مسئولان دولتی و کارآفرینان مرتبط بود که از طریق نمونه‌گیری هدفمند انتخاب شدند. داده‌ها از طریق ۱۷ مصاحبه نیمه‌ساختاریافته (شامل ۷ سؤال کلیدی) گردآوری و تحلیل شدند تا به اشباع نظری دست یافتند. اعتبار پژوهش با روش بازبینی اعضا و پایایی با استراتژی ممیزی پژوهشی (شامل حساسیت پژوهشگر و انسجام روش‌شناسی) تضمین شد و تحلیل داده‌ها با نرم‌افزار مکس کیودا صورت گرفت. تحلیل داده‌های کیفی منجر به شناسایی یک مدل محوری شد که توسعه گردشگری ورزشی مبتنی بر هوش مصنوعی را حول سه مقوله کلی تبیین می‌کند: کاکردهای تحلیلی (شامل تجزیه و تحلیل، دقت کارایی و مزیت مالی)، مزیت‌های ویژه هوش مصنوعی (شامل تسریع، کارآمدسازی، تسهیل‌سازی و هوشمندسازی) و خدمات جانبی هوش مصنوعی (شامل خدمات ویژه، توسعه فناوری و ارزش افزوده). یافته‌ها نشان می‌دهد که توسعه موفق، نیازمند ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای تحلیلی برای تصمیم‌گیری بهینه، بهره‌گیری از مزیت‌های عملیاتی برای ارتقاء تجربه گردشگر، و خلق ارزش افزوده از طریق نوآوری‌های فناورانه است. این مدل، چارچوبی جامع برای سیاست‌گذاران جهت هدایت سرمایه‌گذاری در جهت پایداری و رقابت‌پذیری صنعت گردشگری ورزشی فراهم می‌آورد.</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">گردشگری ورزشی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">هوش مصنوعی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">نظریه داده بنیاد</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">مدل‌سازی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">توسعه</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
</Article>
</ArticleSet>
