ChiCTR2600120470
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2026-03-16
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基于垂直领域大模型的AI智能体对运动员焦虑与抑郁的影响
基于垂直领域大模型的AI智能体对运动员焦虑与抑郁的影响
在竞技体育高度专业化与系统化发展的背景下,运动员的心理健康正逐渐成为影响其竞技表现与长期发展的重要议题。其中,焦虑和抑郁被认为是最为常见且具有代表性的心理健康问题。焦虑通常体现为对比赛结果的过度担忧、睡眠障碍或注意力分散,而抑郁则可能表现为持久的情绪低落、动力缺失或自我价值感下降。根据相关研究数据显示,精英运动员中焦虑和抑郁的患病率显著高于一般人群,甚至可达20%-30%,这不仅影响竞技成绩,还可能引发长期健康隐患。 然而,现有面向运动员群体的心理健康服务仍存在服务可及性有限、支持连续性短缺以及个体化适配不足等局限性,难以满足运动员在日常训练与比赛周期中有效获得心理支持的实际需求。因此,有必要探索更具可持续性与适应性的心理健康支持路径。 近年来,随着人工智能技术的发展,基于垂直领域大模型的AI智能体逐渐被引入心理健康支持领域。该类智能体依托于运动心理健康领域的专业知识体系,具备较高的可获得性、持续交互能力和个体化响应潜力,被认为在运动员焦虑与抑郁的预防与改善方面具有应用前景。因此,本研究旨在系统评估一种基于垂直领域大模型的AI智能体对运动员焦虑与抑郁水平的影响,为运动员心理健康促进措施的合理选择与规范实施提供参考依据,并为人工智能技术在体育心理领域的应用积累实证证据。
随机平行对照
其它
本研究采用随机分组设计,将符合纳入标准的运动员按1:1比例分配至实验组或等待组。随机序列由不参与干预实施和数据评估的独立研究助理通过计算机生成随机数字表产生,以确保分组的客观性与不可预测性。分组信息在干预开始前由研究协调员统一封装,只有在参与者完成前测问卷后方可揭盲,以防分配偏倚。
本研究采用单盲设计,评估人员在干预期间对参与者的组别保持盲态。具体而言,负责数据采集、问卷发放与评分的研究人员不参与干预实施,也不知晓参与者是实验组还是等待组,从而减少测量偏倚。参与者由于需要使用AI心理支持智能体或处于等待组,因此无法对自身分组保持盲态,但研究者通过标准化指导和电子平台操作尽量保持数据收集过程的一致性和客观性。此外,数据分析阶段将采用编号化数据,分析人员在初步统计时对分组信息保持盲态,以进一步降低分析偏倚的风险。
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2026-03-01
2027-03-01
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本研究的被试为自愿参加的运动员个体。纳入标准包括: 1. 年龄在18岁及以上; 2. 能理解并阅读研究相关说明内容,具备完成问卷填写及使用智能心理支持工具的基本能力; 3. 目前处于现役阶段,且在研究期间能够持续参与研究流程; 4. 具备基本沟通能力,能够独立作出是否参与研究的决定。 被试不受性别、民族、受教育程度或经济状况的限制,以确保样本来源的公平性与代表性。本研究不涉及儿童、孕妇、囚犯或心智障碍者等弱势人群,所有被试均为具备完全民事行为能力的成年人,能够在充分理解研究内容的基础上自愿参与。;
请登录查看为保障研究的科学性与被试安全,符合以下情况之一者将不纳入研究: 1. 未满18周岁者; 2. 存在严重心理或精神健康问题,且正在接受专业医疗或心理治疗者; 3. 在研究期间无法完成基本研究流程或无法持续参与者; 4. 对研究内容理解存在明显困难,或无法独立作出知情同意决定者。;
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