Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Adaptacyjne Doradztwo AI oparte na Samoskuteczności w Kolarstwie (AI)

13 sierpnia 2026 zaktualizowane przez: Anna Queiroz, University of Miami

Adaptacyjne AI Coaching oparte na Samoskuteczności dla Zwiększenia Wydajności w Jazdzie na Rowerze Stacjonarnym: Spersonalizowane Podejście z Użyciem Uczenia Maszynowego

Głównym celem tego badania jest ocena, czy adaptacyjne, spersonalizowane coachingi AI oparte na poczuciu własnej skuteczności, dostarczane przez sztuczną inteligencję na podstawie informacji zwrotnych o fizjologii i wydajności w czasie rzeczywistym, zwiększają moc generowaną podczas jazdy na rowerze stacjonarnym podczas 20-minutowej jazdy na czas w porównaniu ze statycznymi afirmacjami oraz warunkami kontrolnymi polegającymi wyłącznie na ćwiczeniach.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

120

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Kopia zapasowa kontaktu do badania

  • Nazwa: Meshak Cole, B.S.
  • Numer telefonu: 305-284-3752
  • E-mail: mwc94@miami.edu

Lokalizacje studiów

  • Stany Zjednoczone
    • Florida
      • Coral Gables, Florida, Stany Zjednoczone, 33146
        • Rekrutacyjny
        • University of Miami
        • Kontakt:
        • Kontakt:

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Opis

Kryteria włączenia:

  • Wiek 18-40 lat

    • Aktywny rekreacyjnie
    • Znajomość jazdy na rowerze stacjonarnym
    • Zdolność do wykonania 20 minut intensywnej jazdy na rowerze

Kryteria wyłączenia:

  • Choroby układu sercowo-naczyniowego, metaboliczne lub oddechowe

    • Leki wpływające na reakcję tętna
    • Uraz kończyny dolnej w ciągu ostatnich 3 miesięcy
    • Zawodowi kolarze (>10 godzin jazdy na rowerze/tydzień)
    • Ciaża

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Główny cel: Podstawowa nauka
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Pojedynczy

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Brak interwencji: Grupa kontrolna
Nie dostarczono afirmacji. Uczestnicy otrzymują jedynie powiadomienia o czasie po 5, 10, 15 i 19 minutach w celu świadomości tempa. Ten sam sprzęt noszony, aby kontrolować potencjalne efekty monitorowania.
Eksperymentalny: Grupa 1: Coaching AI oparty na samoskuteczności
Algorytm bandy kontekstowej Thompson Sampling, wytrenowany na danych z Sesji 1, stale monitoruje wydajność i ocenia co 5 sekund, czy dostarczyć afirmację.
Behawioralne: Grupa 1: Coaching AI oparty na samoskuteczności

Algorytm kontekstowego bandyty Thompsona, wytrenowany na danych z Sesji 1, stale monitoruje wydajność i co 5 sekund ocenia, czy dostarczyć afirmację. Polityka jest trenowana w celu maksymalizacji wieloobiektowej funkcji "zachowującej skuteczność wydajności", która nagradza:

  • Utrzymywanie docelowej mocy względem ruchomych 30s/2min/5min linii bazowych
  • Stabilizowanie zmienności mocy w krótkim horyzoncie (30-sekundowy współczynnik zmienności)
  • Stabilizowanie trajektorii tętna (HR) zgodnej z efektywnym tempem

Proces decyzyjny uwzględnia:

  • Aktualną moc względem 30-sekundowych, 2-minutowych i 5-minutowych średnich ruchomych
  • Zmienność mocy wyjściowej (współczynnik zmienności z ostatnich 30 sekund)
  • Trajektorię tętna i wzorce dryfu sercowego
  • Stabilność kadencji i zmiany względem linii bazowej
  • Czas, który upłynął i oczekiwany postęp zmęczenia na podstawie krzywej mocy-czasu. AI coaching oparty na samoskuteczności dostosowuje się do pomiarów fizjologicznych (mocy i tętna).
Aktywny komparator: Grupa 2: Statyczne afirmacje AI
Ogólne komunikaty motywacyjne dostarczane w stałych odstępach czasu (minuty 3, 6, 9, 12, 15 i 18) niezależnie od stanu wydajności. Komunikaty stosują ten sam gradient złożoności oparty na upłyniętym czasie, a nie na indywidualnej odpowiedzi.
Behawioralne: Grupa 2: Statyczne Afirmacje SI

Ogólne komunikaty motywacyjne dostarczane w stałych odstępach czasu (minuty 3, 6, 9, 12, 15 i 18) niezależnie od stanu wydajności. Komunikaty podążają za tym samym gradientem złożoności opartym na upływającym czasie, a nie na indywidualnej odpowiedzi:

  • Minuty 3, 6: "Z każdym ruchem pedału budujesz impet - utrzymaj ten silny rytm"
  • Minuty 9, 12: "Silny wysiłek - przebij się przez to wyzwanie"
  • Minuty 15, 18: "Ostatni wysiłek - zakończ mocno"

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Średnia moc podczas jazdy na rowerze w 20-minutowym teście czasowym
Ramy czasowe: Dzień 2
Średnia moc wyjściowa w trakcie jazdy na rowerze podczas pełnej 20-minutowej próby czasowej. Wynik porównuje średnią moc między grupami interwencyjnymi (adaptacyjne szkolenie AI vs. statyczne afirmacje vs. grupa kontrolna z samym ćwiczeniem). Moc jest rejestrowana w sposób ciągły za pomocą ergometru rowerowego i podsumowywana jako średnia moc w watach dla próby każdego uczestnika.
Dzień 2

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

University of Miami

Śledczy

  • Główny śledczy: Anna Queiroz, Ph.D., University of Miami

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

15 maja 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

23 grudnia 2028

Ukończenie studiów (Szacowany)

28 grudnia 2028

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

19 grudnia 2025

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

22 grudnia 2025

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

5 stycznia 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

17 sierpnia 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

13 sierpnia 2026

Ostatnia weryfikacja

1 sierpnia 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 20251354

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Subskrybuj