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Who carries the load? Role-specific cognitive load and team performance in a multi-role virtual reality emergency simulation: an exploratory pilot study of collaborative clinical reasoning in undergraduate medical education

这项探索性试点研究表明，针对医科本科生的多角色虚拟现实急诊模拟能有效提升其感知胜任力，同时也揭示了领队角色承担了最高的认知负荷，且该负荷与团队整体表现呈负相关关系。

原作者： Julius Josef Kaminski, Dorothea Penders, Robert Vortriede, Sebastian Baer, Robin Schmid, Mareen Machner

发布于 2026-09-29

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原作者： Julius Josef Kaminski, Dorothea Penders, Robert Vortriede, Sebastian Baer, Robin Schmid, Mareen Machner

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

在急诊医学的高压世界中，清晰思考的能力往往关乎生死。几十年来，医学院一直教导学生像孤独的侦探一样进行推理，在自己的脑海中收集线索并形成诊断。然而，在真实的急诊室里，没有哪个人掌握所有的答案。只有当团队协作时，真相才会浮现：一个人监测患者的生命体征，另一个人寻找正确的药物，第三个人协调信息流，第四个人准备将患者移交给下一班次的同事。这种由团队集体大脑解决问题的共享思维过程，被称为协作式临床推理。随着医学界开始转向教授这些至关重要的团队协作技能，教育工作者正转向虚拟现实模拟技术。这些数字环境允许学生安全地练习高压场景，但目前大多数程序都是为佩戴头显的单人用户设计的，导致其余的团队成员只能作为被动的观察者。问题在于：如果只有一个人能真正看到并触摸虚拟世界，一个团队该如何学习如何共同思考？

柏林夏里特医科大学（Charité – Universitätsmedizin Berlin）的一个研究小组致力于通过设计一种新型的虚拟现实训练来回答这个问题，在这种训练中，认知负荷——即完成工作所需的心理努力——是在几个人之间分配的。他们创建了一个场景：一名学生佩戴虚拟现实头显在模拟的急诊室中穿行，而另外最多五名学生站在其周围，每人承担特定的、互补的角色。一名学生担任团队领导，负责协调小组并确保每个人都在轨道上。另外两人成为研究员，一人专注于寻找正确的医疗程序，另一人则专注于确定正确的药物和剂量。第四名学生在数字白板上记录团队的决策，第五名学生则准备一份病例摘要供下一班次使用。学生们轮换这些角色，以确保每个人都能体验团队的不同需求。研究人员想要观察心理努力是如何在这些角色之间分配的，是否带队的人比其他人感到更大的压力，以及这种压力是否会影响整个小组的表现。

这项研究涉及了参加了九次训练课程的44名医学生。在每次切换角色后，学生们都会使用一项标准调查来评估他们的心理工作量，该调查要求他们判断自身的心理需求、体力消耗、时间压力和挫败感。研究人员还让导师观察团队并对整体表现进行评分。结果揭示了心理负担如何在团队中分配的一个清晰且令人惊讶的模式。虽然佩戴头显的学生确实经历了最高的总工作量，但这主要是由于在虚拟空间中移动和操作控制器所带来的体力消耗。当研究人员剥离这一体力成分，仅观察纯粹的心理努力时，团队领导成为了承担最重负荷的人。领导者必须整合来自所有人的信息、确定行动的优先级并保持团队前进，这项任务需要显著更多的心理能量，远高于研究或记录类角色。有趣的是，两个研究角色的难度并不相等：寻找正确的医疗步骤在心理上的要求比查找药物信息更高。

研究还发现，领导者的压力与团队的成功之间存在关键联系。数据显示，当团队领导感受到较高的心理压力时，观察者对团队整体表现的评价也较低。这表明，当负责人感到不堪重负时，团队在维持方向感和预判下一步行动方面就会陷入困境。相比之下，其他团队成员的工作量与小组表现之间并没有显示出强烈的关联。尽管存在这些不同的压力水平，但这种训练在学习方面无疑是有效的。每位学生都报告称，在课程结束后，他们的信心和自我评估技能都有显著提升，感觉对急救程序更加熟悉，更擅长使用医疗指南，并且更有能力做出快速决策。然而，研究人员发现，没有明确证据表明学生在训练期间的个人压力水平能预测他们的学习效果；无论工作感觉有多难，学习收益在各方面都是一致的。

这项探索性研究表明，在协作式急救模拟中，团队领导的角色具有独特的挑战性，承担着整合团队零散思绪的最重认知负担。这表明，虽然虚拟现实是教授团队协作的强大工具，但这些模拟的设计必须考虑到给领导者带来的特定压力。研究结果暗示，为了提高团队表现，教育工作者可能需要为负责人提供额外的支持，例如简化其任务或提供更多指导，以便他们能够专注于引导团队，而不是挣扎于跟上进度。虽然这项研究是一项试点研究，而非最终定论，但它为团队协作中的心理重量分布提供了一份清晰的地图，为如何训练未来的医生在压力下进行复杂的协作指明了方向。

技术摘要：多角色 VR 急救模拟中的角色特定认知负荷与团队绩效

问题陈述
临床推理正日益被视为一种协作式、分布式团队活动，而非纯粹的个人认知过程。然而，本科医学教育中的虚拟现实（VR）模拟仍以单用户为主，限制了练习协作临床推理（CCR）所需的交互与组织工作的机会。虽然多用户 VR 已经存在，但通常是代理式的（一名用户，多名观察者）或跨专业的。在资源受限的单专业 VR 环境中（即一名学生佩戴头显，而同伴承担互补角色），如何理解特定功能角色的认知需求分布，目前仍存在研究空白。此外，在这种背景下，角色特定的工作量、团队绩效以及感知的胜任力提升之间的关系也尚未得到充分探索。

方法论
本研究采用单臂、探索性试点设计，对象为柏林夏里特医科大学（Charité – Universitätsmedizin Berlin）的 44 名本科医学生。干预措施是使用 Meta Quest 3 头显进行基于 STEP.VR 应用的同伴引导、团队化 VR 急救课程。

实验设计： 学生参与了 9 个环节，每组 3–6 人。角色每 20 分钟轮换一次。六个功能角色为：
1. VR 操作员： 沉浸在虚拟急诊室中，通过头显/控制器进行导航。
2. 团队领导： 协调沟通、确定行动优先级并维持方向（符合资源管理原则）。
3. 指南研究 I： 专注于诊断流程、工作流和评分（如 SOFA 评分）。
4. 指南研究 II： 专注于药理学推理（药物选择、剂量及相互作用）。
5. 记录员： 在数字白板上记录关键考量因素。
6. 交班员： 准备病例演示和总结。
数据收集：
- 工作量： 在每次轮换后使用 NASA 任务负荷指数（NASA-TLX）进行测量。通过从总分中减去“体力需求”得出认知负荷指数（CLI），从而将临床认知负荷与 VR 界面的物理需求分离。
- 团队绩效： 由经过培训的同伴导师根据团队紧急评估量表（TEAM）进行评分，该量表锚定于每位参与者的第一次“团队领导”轮换。
- 胜任力： 在课前和课后针对五个项目进行自我评估（程序、指南、鉴别诊断、CRM 原则、决策信心）。
统计分析： 使用线性混合效应模型分析不同角色的工作量差异。使用 Spearman 相关系数评估团队领导的工作量与团队绩效之间的关系。使用 Wilcoxon 符号秩检验评估课前与课后胜任力的变化。

主要结果

工作量分布： 工作量因角色而异（ $\chi^2(5) = 71.98, p < .001$ $χ^{2} (5) = 71.98, p < .001$ ）。
- VR 操作员报告的总工作量最高，这几乎完全是由“体力需求”（头显操作）驱动的。
- 当移除物理需求（使用 CLI）后，团队领导承担的认知负荷最高，且显著高于所有其他角色。
- 指南研究 I（程序排序）施加的认知负荷显著高于指南研究 II（药理学研究），尤其是在“心理需求”子量表中。
团队绩效： 团队领导轮换期间较高的工作量与观察者评分的较低团队绩效呈显著相关（ $\rho = -0.37, p = .018$ ）。在其他角色中的工作量与团队绩效之间未发现显著相关性。
胜任力提升： 所有五个自我评估的胜任力项目在培训后均显著提高（所有调整后的 $p \le .001$ ）。
工作量 vs. 胜任力： 个人工作量与其感知的胜任力提升之间没有明确的关联。

核心贡献

协作认知负荷理论（CCLT）的实证验证： 本研究为在医学背景下应用 CCLT 提供了实证证据，证明认知负荷并非均匀分布，而是集中在负责整合分布式信息的角色（团队领导）中。
角色特定剖析： 研究识别出“程序排序”研究的认知需求高于“药理学”研究，这表明不应将两者归为单一的训练功能。
绩效相关性： 建立了团队领导认知负荷与团队绩效之间的负相关关系，表明高整合负荷可能会损害领导者维持方向和预判行动的能力。
资源高效型设计： 展示了一种可行且节省资源的协作式 VR 培训模型（一个头显，多个角色），该模型可以在无需昂贵的多用户硬件设置的情况下支持协作临床推理（CCR）。

意义与主张
作者将这项工作定位为一项探索性试点研究，其发现具有假设生成性质。他们声称，本研究为研究团队训练中的协作临床推理提供了一种测量模型。

其主要意义在于发现团队领导角色承担了最高的认知负担，这表明在分布式推理中，需要针对该特定角色提供专门的教学支持（例如外部支架），以防止绩效下降。研究还验证了在本科 VR 环境中使用 NASA-TLX（修改为 CLI）和 TEAM 量表的有效性。

作者明确指出，由于单臂设计、样本量较小、缺乏客观绩效指标以及使用了自我评估的胜任力，其研究结果受到限制。他们并未声称发现了工作量与绩效之间的因果关系，但建议未来的研究应调查通过重新分配整合性任务或为团队领导提供额外支持是否可以改善团队成果。研究结论认为，多角色 VR 模式为研究和优化协作临床推理教育提供了一个充满前景的方向。

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