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在冰球运动中，运动员识别最大暴露区域（LEA）的能力难以用传统方法训练。研究人员开展了基于虚拟现实（VR）技术的冰球感知训练研究。结果显示，15 分钟特定反馈训练显著提升了专业球员的感知表现。这一成果为冰球训练提供了新途径123。
在体育领域，过往研究多聚焦于生理、心肺功能、肌肉与人体测量学以及心理韧性等影响运动表现的因素。而对于感知和认知因素对运动表现的影响，研究相对滞后。这是因为在复杂的体育场景中，研究感知和认知因素颇具难度，难以呈现逼真的刺激并精准测量运动员表现。但近年来，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等新技术的出现，为解决这些问题带来了曙光。
为了深入探究冰球运动员感知能力的训练方法，瑞士弗里堡大学（University of Fribourg）的研究人员开展了一项关于冰球感知训练的研究。他们利用 VR 技术，开发了一款应用程序，旨在量化和训练球员从不同射门位置识别 LEA（最大暴露区域，即从冰球视角看，守门员覆盖最少的球门区域）的能力124。
研究人员招募了 34 名瑞士国家冰球联赛的专业球员参与实验，这些球员均为男性，年龄在 18 - 36 岁之间。球员们被随机分为两组，分别为反馈组和对照组，每组 17 人。实验过程分为三个阶段：预测试、训练和后测试。在预测试阶段，研究人员评估了球员的感知能力基线；在训练阶段，反馈组球员会得到从冰球视角识别 LEA 的特定反馈，而对照组球员则没有；后测试阶段与预测试阶段相同，用于量化反馈对球员感知能力的影响589。
研究中用到的主要关键技术方法如下：
- VR 技术：球员佩戴 VR 头盔（Pimax 5K XR）进行实验，该头盔配备两个 QuadHD 屏幕，刷新率为 120Hz，视野对角线达 200 度，连接至游戏笔记本电脑，为球员营造逼真的冰球场景6。
- 动作捕捉技术：通过 24 个红外摄像头（OptiTrack 系统），以 120Hz 的采样率捕捉专业守门员的动作，用于创建虚拟守门员的动画，增强场景的真实感7。
- 数据统计分析：运用 Wilcoxon signed rank exact test、Wilcoxon rank sum test 等统计方法，对球员的得分数据进行分析，评估训练效果以及变量之间的关系1011。
研究结果如下：
- 基线表现：两组球员在训练前的平均基线得分均显著低于满分 1 分，且两组之间无显著差异，表明球员在识别 LEA 方面仍有提升空间，且分组合理12。
- 训练效果：反馈组球员训练后的感知表现显著优于训练前，而对照组球员训练前后无显著变化。这表明基于 VR 的特定反馈训练能有效提升球员的感知表现13。
- 眼睛 - 冰球差异的影响：训练前，两组球员的得分均与眼睛 - 冰球差异呈负相关，即差异越大，得分越低。训练后，对照组球员的这种关系未改变，而反馈组球员得分与眼睛 - 冰球差异的相关性显著降低，说明反馈训练削弱了这种影响1415。
- 贝叶斯分析：通过贝叶斯分析对试验进行聚类，结果显示反馈组训练后改善的概率更高，平均预期改善值更大，进一步证实了反馈训练的有效性1617。
研究结论和讨论部分指出，虽然专业球员在识别 LEA 方面的初始表现优于业余球员，但仍有提升空间。15 分钟的 VR 模拟训练和反馈显著提高了球员的感知表现，这表明该训练方法有效。尽管训练后得分仍低于满分，但考虑到球员仅进行了一次训练，未来可通过多次训练进一步提升。此外，该研究成果凸显了 VR 技术在提升团队运动感知技能方面的潜力，为冰球及其他团队运动的训练提供了新的思路和方法。此次研究成果发表在《Sports Medicine - Open》杂志上，为相关领域的研究和实践提供了有价值的参考181920。
