虚拟现实与现实世界中静眼训练对高尔夫推杆表现的影响：一项促进运动技能学习的新策略

推荐：本研究探讨虚拟现实(VR)和现实世界(RW)环境下静眼训练(QET)对高尔夫推杆技能学习的影响。46名新手被随机分配至QET/RW、QET/VR等四组，通过基线-训练后-1周保留测试评估表现。结果显示QET能提升RW推杆表现（进洞率、径向误差RE改善），且不受后续VR/RW练习环境影响；RW练习者VR测试中RE改善，但VR练习未显著提升表现。研究为VR在运动训练中的应用提供了实证依据，提示QET可作为跨环境技能迁移的有效方法。

　　

高尔夫运动作为一项高度依赖视觉-运动协调能力的活动，其技能学习机制一直是运动科学领域的研究热点。静眼训练（Quiet Eye Training, QET）作为一种基于眼动控制的训练方法，已被证明能有效提升运动员在现实环境中的表现。然而，随着虚拟现实（Virtual Reality, VR）技术的快速发展，一个重要问题浮出水面：这种新兴技术能否成为传统运动训练的有效补充甚至替代方案？VR环境提供的可控性和可重复性看似理想，但其与真实世界在感知和运动控制上的差异可能成为技能迁移的障碍。

针对这一科学问题，澳大利亚格里菲斯大学的研究团队在《Human Movement Science》发表了一项开创性研究。该研究首次系统比较了QET在VR和现实世界（Real-World, RW）两种环境下的训练效果，并探讨了跨环境技能迁移的可行性。研究采用混合实验设计，将46名高尔夫新手随机分为四组（RW控制组、RW QET组、VR控制组、VR QET组），通过基线测试、训练干预、即时后测和1周保留测试的多阶段评估，综合测量了推杆表现（进洞率、径向误差RE）和眼动特征（静眼持续时间QE、序列编辑距离SED）。

关键技术方法包括：（1）使用Unity开发的标准化VR高尔夫推杆模拟系统（Vive Pro Eye头显，1440×1600像素/眼，90Hz刷新率）；（2）现实世界推杆测试采用Tobii ProGlasses 2眼动仪（空间精度0.5°）记录凝视行为；（3）通过SIM-TLX量表量化认知负荷，SSQ评估模拟器病症状；（4）采用线性混合模型（LMM）处理缺失数据，分析训练环境、时间等因素对表现的影响。

研究结果揭示了一系列重要发现：

3.1 现实世界表现
QET组在RW测试中表现显著提升，进洞率基线-后测增加71%（OR=1.71），基线-保留期增加40%（OR=1.40），RE持续改善（d=0.19-0.41）。眼动分析显示QET组凝视序列与专家模式更接近（SED降低，p<0.001），证实QET能有效优化新手视觉-运动策略。值得注意的是，这种改善与后续练习环境（VR/RW）无关，表明QET的训练效果具有环境泛化性。

3.2 虚拟现实表现
与假设相反，VR练习组未显示出VR测试表现的改善，而RW练习者在VR测试中RE显著降低（基线-后测d=0.29，基线-保留期d=0.28）。QET组在VR中QE持续时间虽增加（后测d=0.37），但未能转化为表现提升，提示VR环境可能存在特殊的感知-动作耦合障碍。

3.3 主观测量
VR测试引发更高工作负荷（SIM-TLX总分提升）和模拟器病症状（SSQ评分增加），尤其QET+VR组症状最显著（d>1.20）。技术接受度显示参与者更倾向RW练习（态度评分更高，p=0.026），这为VR训练的实际应用提出了挑战。

讨论部分深入分析了这些发现的科学意义。研究表明QET作为训练框架具有"环境不可知"特性——其效果不依赖特定练习环境，这为混合现实训练方案设计提供了新思路。然而，VR作为独立练习媒介的局限性也值得关注：缺乏触觉反馈、运动控制差异和认知负荷增加可能阻碍技能获取。特别值得注意的是RW→VR的技能迁移现象，这可能源于现实世界训练促进的隐式学习更适应新环境需求。

该研究对运动科学和VR应用具有双重启示：（1）证实QET可作为跨环境运动训练的有效方法，尤其适合需要现实世界表现提升的场景；（2）指出当前VR系统在精细运动技能训练中的局限性，强调需要改进感知-动作耦合设计。未来研究可探索QET与VR特性的结合（如实时眼动反馈），以及针对不同技能水平运动员的差异化训练策略。这些发现不仅推动了运动训练理论的发展，也为VR技术在体育科学中的精准应用指明了方向。