由AI和人类共同创建的灵活性训练对办公室工作人员灵活性、背部健康和肌肉僵硬的影响。

本研究将是一项随机对照试验。 研究假设：

• H01：人工智能生成的柔韧性锻炼比人类生成的柔韧性锻炼更能改善办公室工作者的整体柔韧性。
• H02：人工智能生成的柔韧性锻炼比人类生成的柔韧性锻炼更能降低办公室工作者的背痛水平。
• H03：人工智能生成的柔韧性锻炼在缓解办公室工作者肌肉僵硬方面比人类生成的柔韧性锻炼更有效。

研究将纳入埃尔祖鲁姆技术大学的在职员工。 使用Gpower 3.1（德国杜塞尔多夫）程序确定研究所需的最小参与者数量为每组21人，误差幅度为0.05，置信区间为95%，效应量为1.03。

所有参与者的前测（基线）和4周干预期结束后的后测测量将在相同条件和相同环境下收集。 两组的锻炼内容将在第一次测量后以手册形式提供，并给予如何执行的指导。 干预期将持续4周。 在锻炼日——周一、周三和周五——参与者将通过指定的在线沟通群组收到提醒消息，以提醒他们进行锻炼。 参与者将被要求提供简短反馈，确认已完成锻炼，以便进行依从性跟踪。

人工智能生成的柔韧性锻炼将包括2分钟的热身、11分钟的拉伸和柔韧性锻炼（包括静态和动态拉伸）以及2分钟的放松。 人类生成的柔韧性锻炼将包括从健美操锻炼修改的2分钟热身、11分钟的主要柔韧性锻炼（深蹲、改良俯卧撑、平板支撑等）以及2分钟的放松。

在我们的研究中，将使用人口统计数据收集表评估人口统计数据，坐位体前屈测试评估柔韧性，Oswestry功能障碍指数评估背部健康，MyotonPRO肌肉张力评估设备评估肌肉僵硬。

所有测量将在埃尔祖鲁姆技术大学治疗运动实验室分两次进行。 测量将在研究开始前和4周训练期结束后立即进行。 将从每位参与者处获取知情同意书，并详细解释测试程序。 测量将由经验丰富的物理治疗师按照标准化协议执行。 每次测试前将给予参与者足够的休息时间，并确保其安全。 每位参与者的总评估时间估计为12分钟。

获得的数据将使用SPSS 24.0（社会科学统计包）程序进行分析。 同时，通过将规范值输入SPSS 24.0程序进行比较。 将使用Kolmogorov-Smirnov或Shapiro-Wilk检验检查数据是否呈正态分布。 对于正态分布的数据，将使用描述性统计（均值、标准差）。 对于分类变量，将使用X2检验。 对于独立组的比较，将使用独立样本t检验。 对于不呈正态分布的数据，将优先使用非参数检验（例如Mann-Whitney U检验）。 对于组内比较，将根据数据的正态分布状态使用配对t检验或Wilcoxon符号秩检验。 在所有统计分析中，显著性水平将被接受为p<0.05。