Porównawcza ocena współdzielonej kolaboracyjnej rzeczywistości wirtualnej w wersji desktopowej, w skali pomieszczenia oraz w dużej przestrzeni w szkoleniu immersyjnym

Podsumowanie

Niniejsze badanie ocenia protokół collaborative virtual reality (kolaboracyjnego treningu w rzeczywistości wirtualnej) w dużej przestrzeni współdzielonej, porównując poczucie obecności przestrzennej, koordynację zespołu, zaangażowanie w naukę, obciążenie poznawcze, bezpieczeństwo oraz krótkoterminowe wyniki uczenia się w trzech warunkach treningowych.

Streszczenie

Współlokalizowana w dużej przestrzeni kolaboracyjna rzeczywistość wirtualna zapewnia środowisko szkoleniowe, w którym uczestnicy mogą się poruszać, komunikować i koordynować działania w ramach wspólnej immersyjnej przestrzeni. Istnieją jednak ograniczone dowody na to, czy taka konfiguracja poprawia poczucie obecności przestrzennej, koordynację zespołu i zaangażowanie w naukę w stopniu większym niż kolaboracja oparta na komputerach stacjonarnych lub rozproszona rzeczywistość wirtualna w skali pomieszczenia. W niniejszym badaniu oceniono jednocentrowy, trójramienny protokół eksperymentalny z udziałem 126 uczestników przypisanych do 42 trzyosobowych zespołów. Zespoły zostały randomizowane do kolaboracyjnej symulacji na komputerach stacjonarnych, rozproszonej kolaboracyjnej rzeczywistości wirtualnej w skali pomieszczenia lub współlokalizowanej w dużej przestrzeni kolaboracyjnej rzeczywistości wirtualnej. Wszystkie zespoły przeszły 8-minutowe wprowadzenie, 20-minutowe kolaboracyjne zadanie z zakresu logistyki ratunkowej i nawigacji przestrzennej, natychmiastowe oceny po szkoleniu oraz test retencji po 2 tygodniach. Głównymi punktami końcowymi były poczucie obecności przestrzennej, samoocena koordynacji zespołu, ocena koordynacji zespołu dokonana przez obserwatora oraz zaangażowanie w naukę. Punkty końcowe wtórne obejmowały wyniki wiedzy, obciążenie poznawcze, dyskomfort związany z symulatorem oraz wskaźniki procesu zadania. Grupa współlokalizowanej w dużej przestrzeni kolaboracyjnej rzeczywistości wirtualnej wykazała wyższe poczucie obecności przestrzennej, lepszą koordynację zespołu i większe zaangażowanie w naukę niż grupy porównawcze. Przyrost wiedzy był korzystniejszy w warunkach dużej przestrzeni, podczas gdy skorygowana wiedza po szkoleniu oraz wiedza w teście retencji po 2 tygodniach nie różniły się znacząco pomiędzy grupami. Obciążenie poznawcze nie wzrosło znacząco, a dyskomfort związany z symulatorem pozostał średnio na łagodnym poziomie. Wyniki te wskazują, że współlokalizowana w dużej przestrzeni kolaboracyjna rzeczywistość wirtualna może być najbardziej użyteczna w zadaniach szkoleniowych wymagających orientacji przestrzennej, koordynacji opartej na rolach i aktywnego zaangażowania zespołu, a nie tylko do krótkoterminowego przyswajania wiedzy.

Wprowadzenie

Immersyjna rzeczywistość wirtualna ułatwia szkolenia oparte na symulacjach w środowiskach, które w innym przypadku byłyby niebezpieczne lub niedostępne, łącząc uwagę wizualną i ruchy ciała z praktyką sytuacyjną¹. Niedawne badania wykroczyły poza prezentacje nowinek technologicznych w stronę wdrażania opartego na dowodach², jednak wciąż pozostaje istotne pytanie dotyczące tego, które konfiguracje sprzętowe i przestrzenne najlepiej wspierają zachowania związane z kolaboratywnym uczeniem się. Obecność przestrzenna wpływa na uwagę i ucieleśnienie^3,4, podczas gdy sama subiektywna immersja może być niewystarczająca w przypadku złożonych operacji zespołowych. Produktywna współpraca wymaga wspólnych celów, współzależności zadań oraz wzajemnego monitorowania w czasie rzeczywistym⁵.

Ostatnie badania poszerzyły rozumienie współlokalizowanej rzeczywistości wirtualnej oraz ucieleśnionej współpracy w kontekście wspierania pracy zespołowej. Jednak dowody empiryczne dotyczące efektów pedagogicznych różnych struktur przestrzennych pozostają niejednoznaczne⁶. Głównym wkładem niniejszej pracy jest systematyczna ocena trzech funkcjonalnie odmiennych środowisk kolaboracyjnych: symulacji kolaboracyjnej na komputerach stacjonarnych, rozproszonej rzeczywistości wirtualnej w skali pomieszczenia oraz współlokalizowanej kolaboracyjnej rzeczywistości wirtualnej w dużej przestrzeni. Warunki te reprezentują różne konfiguracje symulacji zespołowych i umożliwiają porównanie imersji wizualnej oraz wspólnej lokomocji fizycznej w różnych środowiskach szkolenia kolaboracyjnego. Układy fizyczne tych trzech konfiguracji przedstawiono na Rysunku 1.

Rycina 1: Schemat postępowania eksperymentalnego oraz fizyczny układ przestrzenny trzech warunków treningu kolaboracyjnego. (A) Przegląd przebiegu eksperymentu, od przesiewu uczestników i randomizacji na poziomie zespołów (N = 126 uczestników; 42 zespoły) aż po test retencji po 2 tygodniach. (B) Schematyczne przedstawienie trzech środowisk treningowych. Po lewej: kolaboracyjna symulacja na komputerach stacjonarnych, w której członkowie zespołu nawigują za pomocą osobnych stacji roboczych i komunikują się poprzez przypisane kanały audio bez immersyjnej ekspozycji wizualnej. W centrum: rozproszona kolaboracyjna rzeczywistość wirtualna w skali pomieszczenia, w której uczestnicy doświadczają immersji wizualnej i na żywo komunikują się z zespołem, pozostając w oddzielnych fizycznych obszarach śledzenia o wymiarach 3 m × 3 m. Po prawej: kolaboracyjna rzeczywistość wirtualna we wspólnej dużej przestrzeni, w której członkowie zespołu dzielą nieograniczoną przestrzeń o wymiarach 8 m × 8 m, co umożliwia zsynchronizowaną lokomocję fizyczną, ucieleśnione odniesienia przestrzenne i wspólne nawigowanie w czasie rzeczywistym. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ryciny.

Protokół szkoleniowy wykorzystywał wspólny scenariusz logistyki ratunkowej i nawigacji przestrzennej. W przeciwieństwie do indywidualnego szkolenia proceduralnego, scenariusz ten wymaga wspólnej orientacji fizycznej, werbalnej koordynacji w czasie rzeczywistym oraz ucieleśnionego działania w przestrzeni. Cechy te zapewniają ustrukturyzowane środowisko do oceny możliwości współdzielonej wirtualnej rzeczywistości w dużych przestrzeniach z osobami znajdującymi się w tym samym miejscu. Rysunek 2 przedstawia interfejsy i tryby interakcji zastosowane w warunkach wirtualnej rzeczywistości oraz w warunkach stacjonarnych (desktop). Teoria uczenia się ucieleśnionego wskazuje, że manipulacja przestrzenna może wspierać sprawczość, gdy jest zgodna z wymaganiami zadania⁷, natomiast teoria obciążenia poznawczego wskazuje, że efektywna praca grupowa zależy od rozdzielenia obciążeń poznawczych bez wprowadzania niepotrzebnego ciężaru koordynacyjnego⁸.

Rycina 2: Porównanie interfejsów i paradygmatów wykonywania zadań w różnych warunkach treningowych. Scenariusz kolaboracyjnej logistyki kryzysowej i nawigacji przestrzennej został ustandaryzowany dla wszystkich grup, przy czym główną różnicą była modalność interakcji. (A) Interfejs kolaboracyjnej symulacji na komputerze stacjonarnym, widok z pierwszej osoby. Uczestnicy nawigują po środowisku przemysłowym za pomocą klawiatury i myszy, a w orientacji przestrzennej polegają na centralnym celowniku oraz dwuwymiarowych elementach graficznego interfejsu użytkownika, w tym na minimapie i liście zadań. (B) Imersyjna ucieleśniona interakcja w rzeczywistości wirtualnej. W warunkach imersyjnych uczestnicy wykonują zadania, w tym zbieranie i obsługę zasobów, poprzez bezpośrednią manipulację fizyczną z wykorzystaniem śledzonych gestów dłoni, zamiast kliknięć myszą. (C) Przestrzenna koordynacja zespołu w warunkach kolaboracyjnej rzeczywistości wirtualnej w dużej wspólnej przestrzeni. Członkowie zespołu koordynują działania specyficzne dla ról, w tym nawigatora, zarządcy zasobów i kontrolera bezpieczeństwa, poprzez widoczność awatarów w czasie rzeczywistym, przestrzenne gesty wskazywania oraz wspólną orientację fizyczną wokół stref zagrożenia. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

W związku z tym oceniono wpływ trzech konfiguracji treningowych na obecność przestrzenną, koordynację zespołu oraz zaangażowanie w naukę. Ponieważ środowiska imersyjne mogą generować silne subiektywne zaangażowanie⁹, wyniki te rozważano wraz z nabyciem wiedzy po treningu oraz retencją krótkoterminową, aby odróżnić natychmiastowe zaangażowanie od trwałej wiedzy. Ponieważ lokomocja i ekspozycja imersyjna wprowadzają również obciążenia fizyczne, dyskomfort związany z symulatorem był monitorowany jako wynik wdrożenia¹⁰.

Protokół

Niniejsze badanie z udziałem ludzi zostało przeprowadzone zgodnie z Deklaracją Helsińską oraz wymogami instytucjonalnymi dotyczącymi badań behawioralnych i edukacyjnych. Protokół badania został zatwierdzony przez Komisję Etyki Badań nad Ludźmi Uniwersytetu w Shenyang (numer zatwierdzenia SU1992837; data zatwierdzenia: 18 stycznia 2025 r.). Wszyscy uczestnicy przed przystąpieniem do badania wyrazili pisemną świadomą zgodę. Uczestnicy zostali poinformowani, że badanie obejmuje ekspozycję w immersyjnej rzeczywistości wirtualnej, wykonywanie zadań zespołowych, wypełnianie kwestionariuszy, obserwację behawioralną oraz krótkoterminowe testy kontrolne. Udział w badaniu był dobrowolny, a wycofanie się było możliwe w dowolnym momencie bez żadnych konsekwencji akademickich, zawodowych lub instytucjonalnych. Wszystkie rekordy z badania zostały zanonimizowane przed analizą. Każdemu uczestnikowi przypisano numeryczny kod uczestnika, a każdemu zespołowi osobny kod zespołu. W zbiorze danych analitycznych nie zawarto imion i nazwisk, numerów studentów, numerów telefonów, wizerunków twarzy ani bezpośrednio identyfikowalnych nagrań audio. Kategorie sprzętu, wersje oprogramowania oraz powiązane zasoby do replikacji wymieniono w Tabeli materiałów.

1. Projekt i warunki badania
W tym zakończonym badaniu zastosowano jednocentrowy, trójramienny, równoległy projekt eksperymentalny, aby sprawdzić, czy współlokalizowana rzeczywistość wirtualna w dużej przestrzeni wiąże się z silniejszą obecnością przestrzenną, lepszą koordynacją zespołu i większym zaangażowaniem w naukę podczas immersyjnego szkolenia. Trzy warunki szkoleniowe obejmowały: wspólną symulację na komputerach stacjonarnych, rozproszoną współpracę w rzeczywistości wirtualnej w skali pomieszczenia oraz współlokalizowaną współpracę w rzeczywistości wirtualnej w dużej przestrzeni.

Warunki zostały zaprojektowane jako komparatory funkcjonalne, a nie jako pełny rozkład faktorialny imersji, współpracy i przestrzeni do poruszania się. Warunek stacjonarny (desktop) reprezentował współpracę bez ekspozycji na imersyjny wyświetlacz montowany na głowie. Warunek rozproszonej współpracy w wirtualnej rzeczywistości w skali pomieszczenia reprezentował imersyjną współpracę zespołową w oddzielnych, małych obszarach śledzenia. Warunek współlokalizowanej współpracy w wirtualnej rzeczywistości w dużej przestrzeni łączył imersyjne doświadczenie wizualne, wspólny ruch fizyczny oraz ucieleśnioną interakcję zespołową w czasie rzeczywistym w ramach jednej śledzonej przestrzeni treningowej. Różnice grupowe interpretowano zatem jako różnice między pełnymi konfiguracjami szkoleniowymi, a nie jako efekty przypisywalne pojedynczemu komponentowi. Strukturę tę wybrano, ponieważ badania nad imersyjną nauką traktują obecność przestrzenną, sprawczość i zaangażowanie jako mechanizmy, poprzez które środowiska wirtualne mogą wpływać na zachowania uczenia się¹¹.

Badanie przeprowadzono w Laboratorium Immersyjnego Uczenia się i Interakcji Człowiek-Komputer w uczestniczącej instytucji w okresie od 3 marca 2025 r. do 18 lipca 2025 r. Rekrutacja i testy wyjściowe odbyły się od 3 marca do 25 kwietnia 2025 r. Sesje interwencyjne przeprowadzono od 10 marca do 30 maja 2025 r. Dwutygodniowe oceny retencji wykonano między 24 marca a 16 czerwca 2025 r. Weryfikacja danych, ocena obserwatora oraz zamknięcie zbioru danych zostały zakończone do 18 lipca 2025 r.

Wszystkie sesje przeprowadzono w tym samym kompleksie laboratoryjnym, aby kontrolować oświetlenie, temperaturę, połączenie z internetem, instrukcje do zadań oraz nadzór badaczy. W warunku wspólnej rzeczywistości wirtualnej w dużym obszarze współlokalizowanym wykorzystano niezagradzany obszar śledzenia o wymiarach 8 m × 8 m. W warunku wspólnej rzeczywistości wirtualnej w rozproszonym obszarze w skali pokoju wykorzystano trzy oddzielne wyznaczone obszary o wymiarach 3 m × 3 m. W warunku wspólnej symulacji stacjonarnej wykorzystano indywidualne stacje robocze oddzielone przegrodami akustycznymi, tak aby uczestnicy mogli komunikować się wyłącznie poprzez przypisany kanał komunikacyjny.

Przed randomizacją uczestników przydzielono do trzyosobowych zespołów. Zespół został przyjęty jako jednostka treningowa, ponieważ zadanie wymagało rozproszonego wykonywania ról, koordynacji werbalnej, wspólnej świadomości sytuacyjnej oraz wspólnego rozwiązywania problemów. Randomizacja została przeprowadzona na poziomie zespołu, aby uniknąć wzajemnego wpływu uczestników w ramach tej samej sesji. Ogólny przebieg badania oraz konfiguracja fizyczna trzech warunków są przedstawione na Rysunku 1.

2. Uczestnicy i przesiewowa ocena kwalifikowalności
Uczestników zrekrutowano z programów studiów licencjackich i magisterskich w instytucji biorącej udział w badaniu. Ogłoszenia o rekrutacji opisywały badanie jako immersyjne studium szkoleniowe z wykorzystaniem rzeczywistości wirtualnej, koordynacji zespołowej oraz oceny efektów uczenia się. W ogłoszeniach nie wskazano oczekiwanej przewagi żadnego z warunków szkoleniowych. Zainteresowani uczestnicy wypełnili internetowy formularz przesiewowy przed wyznaczeniem terminu wizyty w laboratorium.

Kwalifikowalność uczestników obejmowała osoby w wieku 18–35 lat, z normalnym lub skorygowanym do normy wzrokiem, rozumiejące język szkolenia, które nie brały wcześniej udziału w tym samym scenariuszu szkolenia wirtualnego oraz mogły bezpiecznie stać i poruszać się przez co najmniej 30 min. Z badania wykluczono osoby zgłaszające silną chorobę lokomocyjną, niekontrolowaną epilepsję, niedawne urazy mięśniowo-szkieletowe wpływające na chód lub równowagę, nieskorygowane wady wzroku, silne zawroty głowy, silną nieskorygowaną niedosłuchowość, aktualną ostrą chorobę lub jakikolwiek stan medyczny, który czyniłby ekspozycję na imersyjną rzeczywistość wirtualną niebezpieczną. Wykluczeni zostali również uczestnicy z rozległym wcześniejszym doświadczeniem w dokładnie tym samym scenariuszu szkoleniowym lub tacy, którzy wcześniej brali udział w testach pilotażowych tego samego systemu.

Kwalifikowalność zweryfikowano w dwóch etapach. Najpierw asystent badawczy przeanalizował formularz przesiewowy dostępny online. Następnie badacz prowadzący sesję potwierdził kwalifikowalność ustnie w dniu badania, przed uzyskaniem zgody. Uczestnicy zgłaszający łagodny dyskomfort związany z ruchem w przeszłości nie byli automatycznie wykluczani, lecz poddawano ich ściślejszemu monitorowaniu i przypominano, że udział w badaniu można przerwać w każdej chwili w przypadku wystąpienia dyskomfortu. Pełny formularz przesiewowy, kryteria kwalifikowalności, kwestionariusz bazowy, formaty odpowiedzi oraz zasady kodowania znajdują się w Pliku uzupełniającym 1.

Za pomocą oprogramowania G-Power przeprowadzono a priori obliczenia mocy, aby określić wymaganą wielkość próby dla projektu eksperymentalnego. Przy założeniu średniej oczekiwanej wielkości efektu f = 0,25 w oparciu o wcześniejszą literaturę dotyczącą immersyjnego uczenia się kolaboracyjnego, poziomu alfa 0,05 oraz mocy statystycznej 0,80 dla analizy trzech grup, wymagana była liczba co najmniej 111 uczestników. Aby dostosować się do struktury zespołów trzyosobowych i zachować zrównoważony podział grup w poszczególnych warunkach, ostateczną próbę poszerzono do 126 uczestników, co stanowiło 42 niezależne zespoły. Ponieważ interwencja była realizowana na poziomie zespołów, identyfikatory zespołów zachowano w celu przeprowadzenia korekty skupień, oceny koordynacji przez obserwatorów oraz analizy wrażliwości.

3. Randomizacja, utajnienie alokacji i maskowanie
Po potwierdzeniu kryteriów kwalifikowalności przez wszystkich członków trzyosobowego zespołu, zespół został losowo przydzielony do jednego z trzech wariantów szkolenia przy użyciu wygenerowanej komputerowo listy randomizacji blokowej o stałej wielkości bloku wynoszącej sześć zespołów. Sekwencja alokacji została wygenerowana przed rozpoczęciem gromadzenia danych za pomocą pakietu do randomizacji w środowisku obliczeń statystycznych, z powtarzalnym ziarnem (seed) 20250301.

Ukrycie alokacji zapewniono poprzez zastosowanie ponumerowanych sekwencyjnie, nieprzezroczystych kopert z zabezpieczeniem przed otwarciem, przygotowanych przez badacza niezależnego od procesu rekrutacji uczestników i realizacji interwencji. Plik z randomizacją przechowywano w arkuszu kalkulacyjnym chronionym hasłem, który był niedostępny dla osób oceniających wyniki.

Przydział do grup ujawniono dopiero po wypełnieniu kwestionariusza bazowego i przeprowadzeniu wstępnego testu wiedzy. Badacz prowadzący sesję otworzył kolejną zapieczętowaną kopertę z przydziałem bezpośrednio przed przygotowaniem sprzętu. Maskowanie uczestników przed formatem treningu fizycznego nie było możliwe, ponieważ trzy warunki różniły się od siebie w sposób widoczny. Uczestnicy nie zostali poinformowani o tym, w której grupie oczekiwano lepszych wyników.

Dwoje obserwatorów oceniło koordynację zespołową na podstawie zestandaryzowanych nagrań ekranu. Obserwatorzy nie znali hipotez badania, etykiet warunków szkoleniowych ani wyników kwestionariuszy i nie uczestniczyli w przeprowadzaniu szkolenia. Przed oceną pliki wideo zostały przemianowane przy użyciu neutralnych kodów zespołów. Etykiety interfejsu identyfikujące warunki zostały, w miarę możliwości, wycięte lub zamaskowane przed oceną dokonaną przez obserwatorów.

4. Scenariusz szkolenia i struktura zadań
Scenariusz szkolenia został zaprojektowany jako wspólne zadanie z zakresu logistyki ratunkowej i nawigacji przestrzennej w symulowanym przemysłowym środowisku szkoleniowym. Każdy trzyosobowy zespół musiał zlokalizować wirtualne zasoby, interpretować wskazówki przestrzenne, przekazywać informacje o trasie, koordynować działania specyficzne dla przypisanych ról oraz zrealizować sekwencję kroków misji w określonym przedziale czasowym.

Każdy uczestnik pełnił jedną z trzech ról: nawigatora, menedżera zasobów lub kontrolera bezpieczeństwa. Nawigator interpretował kierunek trasy i sekwencję celów. Menedżer zasobów identyfikował i zbierał wirtualne przedmioty istotne dla wykonania zadania. Kontroler bezpieczeństwa monitorował zagrożenia, potwierdzał kolejność procedur i informował zespół przed ostatecznym zatwierdzeniem.

Scenariusz obejmował cztery strefy: strefę orientacji, strefę zasobów, strefę zagrożeń oraz strefę ukończenia. Każdy zespół musiał zrealizować osiem wymaganych podzadań: zidentyfikowanie docelowej lokalizacji, wybór trzech prawidłowych zasobów spośród sześciu dostępnych, uniknięcie dwóch błędnych odgałęzień trasy, odpowiedź na trzy komunikaty o zagrożeniach, przekazanie informacji między członkami zespołu oraz przesłanie końcowej sekwencji zadań. Maksymalny czas wykonania zadania wynosił 20 min. Zespoły, które nie ukończyły wszystkich wymaganych podzadań w ciągu 20 min, zostawały zatrzymane po upływie limitu czasu, a liczba zrealizowanych podzadań była odnotowywana.

Przed wykonaniem głównego zadania wszyscy uczestnicy przeszli ustandaryzowane 8-minutowe wprowadzenie. Przez pierwsze 3 min zapoznowano ich z zasadami badania i procedurami bezpieczeństwa. Kolejne 3 min poświęcono na omówienie elementów sterowania interfejsem. Ostatnie 2 min umożliwiły uczestnikom przećwiczenie przemieszczania się, dokonywania wyborów oraz komunikacji w neutralnym środowisku treningowym, które nie zawierało obiektów, tras, zagrożeń ani odpowiedzi wykorzystywanych w głównym scenariuszu. Dane dotyczące wydajności z środowiska treningowego nie były analizowane.

Taka sama treść edukacyjna, sekwencja zadań, poprawne odpowiedzi, struktura ścieżki, ostrzeżenia o zagrożeniach oraz kryteria oceny zostały zastosowane we wszystkich trzech warunkach. Warunki różniły się modalnością interakcji, stopniem imersji, ruchem fizycznym oraz konfiguracją przestrzenną. Środowiska imersyjne opracowano przy użyciu komercyjnej platformy do tworzenia trójwymiarowych aplikacji w czasie rzeczywistym. Sieć wieloosobowa i synchronizacja stanu przestrzennego zostały zaimplementowane przy użyciu dedykowanego frameworka do synchronizacji wieloosobowej, działającego w lokalnej architekturze Gigabit Ethernet. Uczestnicy przydzieleni do warunków imersyjnej rzeczywistości wirtualnej korzystali z gogli VR o wysokiej rozdzielczości z zintegrowanymi słuchawkami i mikrofonami. Śledzenie przestrzenne odbywało się za pomocą systemu śledzenia opartego na laserach podczerwonych z czterema stacjami bazowymi. Implementacja awatarów wykorzystywała algorytmy kinematyki odwrotnej w celu mapowania telemetrii głowy i kontrolerów dłoni w czasie rzeczywistym na artykułowane awatary pracowników.

5. Weryfikacja procedury przedbadawczej i doprecyzowanie pomiarów
Przed formalnym gromadzeniem danych wszystkie elementy kwestionariusza, pytania testu wiedzy, zasady oceny obserwatora oraz procedury zadań zostały zweryfikowane przez dwóch badaczy z doświadczeniem w nauczaniu immersyjnym oraz jednego badacza z doświadczeniem w pomiarach edukacyjnych. Przegląd koncentrował się na jasności sformułowań, zgodności ról z zadaniami, spójności punktacji, treściach dotyczących bezpieczeństwa oraz zgodności z konstruktami.

W dniach od 17 do 21 lutego 2025 r. przeprowadzono pilotażową weryfikację procedury z udziałem sześciu uczestników, którzy spełniali te same kryteria kwalifikacji co grupa badawcza. Podczas pilotażu oceniono czas trwania zadań, komfort użytkowania zestawu słuchawkowego, bezpieczeństwo ruchów, jasność instrukcji, czas wypełniania kwestionariusza, dokładność eksportu danych oraz wykonalność ocen obserwatora. Dane pilotażowe wykorzystano wyłącznie do doprecyzowania sformułowań, czasu przygotowania, instrukcji bezpieczeństwa oraz procedur eksportu logów. Uczestnicy ci nie zostali włączeni do końcowej grupy badawczej, a ich dane nie zostały uwzględnione w formalnej analizie.

6. Warunek symulacji współpracy przy komputerach stacjonarnych
W warunku symulacji współpracy przy komputerach stacjonarnych każdy uczestnik korzystał z indywidualnej stacji roboczej podłączonej do 24-calowego monitora 1080p. Urządzenia wejściowe stanowiły mysz komputerowa oraz klawiatura, a komunikacja audio była realizowana za pomocą zestawu słuchawkowego USB z mikrofonem. Uczestnicy siedzieli przy oddzielnych stacjach roboczych i otrzymali instrukcję, aby nie komunikować się poza systemem.

Symulacja komputerowa wykorzystywała to samo środowisko wirtualne, obiekty zadań, sekwencję trasy, komunikaty o zagrożeniach oraz logikę punktacji, co warunki rzeczywistości wirtualnej. Widok kamery był prowadzony z pierwszej osoby. Jak pokazano na Rysunku 2A, uczestnicy z grupy komputerowej nawigowali za pomocą klawiatury i wchodzili w interakcje z wirtualnymi zasobami za pomocą kliknięć myszą w stałym dwuwymiarowym polu widzenia monitora. Pole widzenia, prędkość poruszania się, dystans interakcji oraz ustawienia audio zostały ustalone przed rozpoczęciem gromadzenia danych i nie były zmieniane pomiędzy sesjami. Jeden z badaczy monitorował stabilność techniczną podczas każdej sesji, lecz nie udzielał wskazówek dotyczących zadań po rozpoczęciu głównego scenariusza.

7. Warunek rozproszonej współpracy w rzeczywistości wirtualnej w skali pomieszczenia
W warunku rozproszonej współpracy w rzeczywistości wirtualnej w skali pomieszczenia trzej uczestnicy weszli do tego samego scenariusza wirtualnego z oddzielnych, wyznaczonych obszarów śledzenia o wymiarach 3 m × 3 m. Każdy uczestnik korzystał z wyświetlacza montowanego na głowie oraz kontrolerów ręcznych. Członkowie zespołu komunikowali się poprzez przypisany kanał głosowy i wykonywali to samo zadanie zespołowe oparte na rolach, jednak nie mogli fizycznie wspólnie nawigować w jednej, dużej przestrzeni śledzenia.

Przed rozpoczęciem głównego zadania dopasowano gogle, odległość między źrenicami, system granic obszaru oraz paski kontrolerów. Uczestnicy otrzymali instrukcję, aby natychmiast przerwać badanie w przypadku wystąpienia zawrotów głowy, nudności, zmęczenia wzroku, bólu głowy, utraty równowagi lub lęku. Przez cały czas trwania sesji badacz znajdował się w odległości 2 m od każdego aktywnego obszaru śledzenia, monitorując bezpieczeństwo bez udzielania wskazówek dotyczących zadania.

Jeśli uczestnik przekroczył wyznaczoną granicę, sesję przerywano, a uczestnika repositionowano. W przypadku wystąpienia umiarkowanego dyskomfortu, zdefiniowanego jako ocena dyskomfortu wynosząca 5 lub więcej w dowolnym punkcie skali od 0 do 10, sesję wstrzymywano, a uczestnik zostawał posadzony w celu regeneracji. Jeśli jakikolwiek wskaźnik dyskomfortu osiągnął wartość 7 lub wyższą, sesję przerwano.

8. Warunek współpracy w wirtualnej rzeczywistości w dużym obszarze wspólnej lokalizacji
W warunku współpracy w wirtualnej rzeczywistości w dużym obszarze wspólnej lokalizacji każdy trzyosobowy zespół wszedł do tego samego monitorowanego obszaru treningowego o wymiarach 8 m × 8 m. Każdy uczestnik nosił gogle VR (HMD), trzymał dwa kontrolery i był reprezentowany przez przypisany do roli awatar widoczny dla pozostałych członków zespołu. Członkowie zespołu komunikowali się werbalnie w czasie rzeczywistym, fizycznie poruszając się po wspólnej przestrzeni treningowej. System synchronizował lokalizację uczestników, ruchy dłoni, wybór obiektów oraz zmiany stanu zadań. Jak pokazano na Rysunku 2B oraz Rysunku 2C, uczestnicy w warunkach immersyjnych wykonywali zadania, wykorzystując trójwymiarowe przestrzenne gesty dłońmi za pomocą monitorowanych kontrolerów oraz fizyczną rotację głowy, co zapewniało pole widzenia 360°.

W warunku dużej przestrzeni zastosowano tę samą treść zadania i 20-minutowy limit czasu, co w pozostałych warunkach. Ruch fizyczny został skalibrowany tak, aby wirtualna trasa pozostała w obrębie wyznaczonego obszaru bezpieczeństwa. Gdy uczestnicy zbliżali się do krawędzi strefy śledzenia, w goglach pojawiała się granica bezpieczeństwa. Przed zadaniem głównym sprawdzono prześwit podłogi, możliwość poruszania się bez kabli, dopasowanie gogli, stabilność śledzenia, wejście audio oraz reakcję kontrolerów. Poinstruowano uczestników, aby poruszali się po środowisku wirtualnym, wykorzystując naturalny chód, a nie sztuczne techniki lokomocji. Kontakt fizyczny między członkami zespołu był zabroniony. Jeśli dwóch uczestników zbliżyło się do siebie na odległość mniejszą niż 0.5 m, wyświetlano neutralne przypomnienie o bezpieczeństwie, nie zawierające informacji o zadaniu.

Każda sesja w dużej przestrzeni odbywała się pod nadzorem dwóch badaczy. Jeden badacz monitorował panel sterowania systemem oraz status nagrywania. Drugi badacz stał poza aktywnym obszarem śledzenia i monitorował bezpieczeństwo uczestnika. Zadanie było wstrzymywane, jeśli śledzenie zostało utracone na więcej niż 10 s, jeśli uczestnik zgłosił dyskomfort lub jeśli uczestnik przekroczył granicę bezpieczeństwa. Jeżeli przerwa trwała mniej niż 2 min i uczestnik wyraził chęć kontynuacji, zadanie było wznawiane od ostatniego zapisanego stanu. Jeśli przerwa przekroczyła 2 min, sesję zapisywano jako niekompletną i zachowywano ją w zbiorze danych analizy intention-to-treat.

9. Mierniki wyników i czas oceny
Oceny przeprowadzono w punkcie wyjściowym, bezpośrednio po szkoleniu oraz 2 tygodnie po szkoleniu. Pomiary wyjściowe obejmowały dane demograficzne, wcześniejsze doświadczenie z rzeczywistością wirtualną i szkoleniami zespołowymi, znajomość gier oraz 30-punktowy wstępny test wiedzy. Pomiary bezpośrednio po szkoleniu obejmowały obecność przestrzenną, samoocenę i ocenę obserwatora w zakresie koordynacji zespołu, zaangażowanie w naukę, obciążenie poznawcze, dyskomfort podczas korzystania z symulatora, wiedzę po szkoleniu oraz wskaźniki wydajności zadań. W badaniu kontrolnym po 2 tygodniach zastosowano ten sam 30-punktowy test wiedzy z zmienioną kolejnością pytań i niewielkimi różnicami w sformułowaniach. Harmonogram oceny przedstawiono w Tabeli 1.

Tabela 1: Podsumowanie mierników głównych i drugorzędnych. Tabela ta podsumowuje zmienne, skale pomiarowe, czas oceny oraz źródła danych dla głównych punktów końcowych, drugorzędnych wyników uczenia się oraz mierników bezpieczeństwa i procesu ocenianych w trakcie protokołu eksperymentalnego. Prosimy kliknąć tutaj, aby pobrać tę tabelę.

Obecność przestrzenną zmierzono bezpośrednio po treningu, wykorzystując 8-elementową skalę 7-stopniową opracowaną na podstawie uznanych wymiarów obecności¹². Wyniki uśredniano, gdy wypełniono co najmniej 80% pozycji; w przeciwnym razie wynik kodowano jako brakujący. Pełne zestawy pytań oraz zasady punktacji znajdują się w Pliku uzupełniającym 1.

Samoocenę koordynacji zespołu zmierzono za pomocą dostosowanej skali składającej się z sześciu pozycji i 7 punktów, obejmującej przejrzystość komunikacji, świadomość ról, wzajemny monitoring, czas udzielania pomocy, wspólne rozumienie zadania oraz naprawę błędów. Testy pilotażowe z udziałem 20 uczestników pozwoliły ocenić przejrzystość i strukturę pozycji, a eksploracyjna analiza czynnikowa zidentyfikowała jeden dominujący czynnik. Spójność wewnętrzna w próbie głównej wyniosła α Cronbacha = 0.88. Wyniki uczestników obliczono jako średnią z wypełnionych pozycji, a wyniki na poziomie zespołu jako średnią z wyników trzech uczestników. Pełna treść pozycji oraz kryteria punktacji zostały przedstawione w Pliku uzupełniającym 1.

Koordynację zespołu ocenianą przez obserwatorów oceniano za pomocą dostosowanego arkusza ocen obejmującego czas komunikacji, realizację ról, wzajemne wsparcie, koordynację przestrzenną oraz naprawę błędów. Każda dziedzina była punktowana w skali 0–20, co dawało wynik całkowity od 0 do 100. Arkusz przeszedł przegląd ekspercki, a dwóch obserwatorów ukończyło 10 h szkolenia przed formalną oceną. Niezawodność między sędziami oceniano za pomocą dwukierunkowego współczynnika korelacji wewnątrzklasowej (ICC) z efektami losowymi dla zgodności absolutnej, przyjmując wymóg ICC ≥ 0,75 przed ostatecznym punktowaniem. Różnice w wyniku całkowitym przekraczające 12 punktów rozstrzygano drogą konsensusu; w przeciwnym razie stosowano średnią z dwóch ocen. Pełny arkusz ocen oraz procedura uzgadniania wyników znajdują się w Pliku uzupełniającym 1.

Zaangażowanie w naukę zmierzono bezpośrednio po szkoleniu, stosując skróconą skalę składającą się z 12 pozycji z 7-punktową odpowiedzią¹³. Wyniki obliczono jako średnią z wypełnionych pozycji, przy czym wyższe wartości wskazywały na silniejsze zaangażowanie. Spójność wewnętrzną oceniono za pomocą alfa Cronbacha. Obciążenie poznawcze oceniono za pomocą pięciu ocen w skali 1–7 w zakresie wysiłku umysłowego, wysiłku fizycznego, presji czasu, wysiłku i frustracji¹⁴. Pełna treść pozycji oraz zasady punktacji znajdują się w Pliku uzupełniającym 1.

Nabycie wiedzy oceniano za pomocą testu 30-punktowego, składającego się z 20 pytań z jedną najlepszą odpowiedzią oraz pięciu krótkich zadań oceniających decyzje w scenariuszach. Ten sam schemat wykorzystano w teście wstępnym, końcowym oraz w teście retencji po 2 tygodniach, przy czym kolejność pytań została zmieniona, a sformułowania zastąpiono równoważnymi. Za opisową poprawę o znaczeniu praktycznym uznano wzrost o co najmniej 3 punkty pomiędzy testem wstępnym a końcowym. Schemat testu, zasady punktowania oraz rubryka oceny znajdują się w Pliku uzupełniającym 1.

Dyskomfort związany z symulacją oceniano przed ekspozycją, po orientacji oraz po zadaniu głównym, stosując pięć skal oceny objawów w zakresie 0–10. Średnia z pięciu pozycji stanowiła indeks dyskomfortu. Sesje przerywano, jeśli którakolwiek pozycja osiągnęła wartość 7 lub wyższą. Indeksy po wykonaniu zadania powyżej 6 wymagały co najmniej 15 min monitorowania, a indeksy wynoszące 5 lub więcej wymagały obserwacji po 24 h. Pełne zasady oceny bezpieczeństwa znajdują się w Pliku uzupełniającym 1.

Wskaźniki wydajności zadań obejmowały status ukończenia, czas ukończenia, prawidłowo wybrane zasoby, prawidłowo obsłużone ostrzeżenia o zagrożeniach, błędy w wyborze trasy oraz przerwy w pracy ze względu na bezpieczeństwo. Zespołom, które nie ukończyły zadania, przypisano czas ukończenia wynoszący 1 200 s. Definicje wyników, ramy czasowe, zakresy punktowe, źródła danych i poziomy analizy zostały podsumowane w Tabeli 1 oraz szczegółowo opisane w Pliku uzupełniającym 1.

10. Procedura zbierania danych
Każda sesja przebiegała według tego samego schematu. Uczestnicy przybywali 15 min przed planowaną godziną treningu. Potwierdzano tożsamość na podstawie listy wizyt, ponownie sprawdzano kryteria kwalifikacji, wyjaśniano treść formularza zgody oraz odpowiadano na pytania dotyczące procedury. Następnie uczestnicy podpisywali formularz zgody i otrzymywali kody identyfikacyjne. Nie omawiano spodziewanej przewagi żadnego z warunków.

Uczestnicy wypełnili kwestionariusz bazowy oraz przeprowadzili wstępny test wiedzy na tablecie laboratoryjnym. Faza bazowa trwała około 12 min. Po zakończeniu etapu bazowego ujawniono przydział do zespołów i przygotowano przypisany zestaw treningowy. Przygotowanie sprzętu trwało około 5 min dla warunku stacjonarnego (desktop), 8 min dla warunku rozproszonej wspólnej rzeczywistości wirtualnej w skali pomieszczenia (room-scale distributed collaborative virtual reality) oraz 10 min dla warunku wspólnej rzeczywistości wirtualnej w dużej przestrzeni z ko-lokacją (large-space co-located collaborative virtual reality). Przygotowanie sprzętu nie było wliczane do czasu ekspozycji na trening.

Wszyscy uczestnicy przeszli następnie standaryzowany, 8-minutowy orientacyjny wprowadzenie. Zadanie główne rozpoczęło się bezpośrednio po wprowadzeniu i trwało do 20 min. Podczas zadania głównego nie udzielano żadnych instrukcji, wskazówek ani informacji zwrotnych służących korekcie. Pomoc techniczna ograniczała się do przywracania funkcji systemu, dopasowania zestawu słuchawkowego, repositionowania uczestników w obrębie bezpiecznej strefy lub powtarzania wcześniej przekazanych instrukcji bezpieczeństwa. Po zakończeniu zadania uczestnicy zdjęli sprzęt i wypełnili kwestionariusz po szkoleniu oraz przystąpili do testu wiedzy po szkoleniu w indywidualnych stanowiskach. Ocena po szkoleniu trwała około 15 min.

Test retencji po 2 tygodniach został przeprowadzony online 14 dni po sesji szkoleniowej, przy dopuszczalnym oknie realizacji od 13. do 16. dnia. Uczestnicy otrzymali jedno przypomnienie na 24 h przed terminem oraz kolejne przypomnienie w 15. dniu, jeżeli test nie został jeszcze ukończony. Odpowiedzi przesłane po 16. dniu zostały zachowane w surowym zbiorze danych, ale wykluczono je z głównej analizy retencji. Rzeczywista liczba dni między szkoleniem a obserwacją była rejestrowana na potrzeby analizy wrażliwości.

11. Kontrola jakości danych
Elektroniczne kwestionariusze zawierały weryfikację zakresów dla kluczowych wyników, natomiast pytania demograficzne można było pominąć. Rejestrowano czas przesyłania formularzy, a kwestionariusze wypełnione w czasie krótszym niż jedna trzecia mediany czasu wypełniania były oznaczane do przeglądu. Logi systemowe eksportowano po każdej sesji i porównywano z zapisami sesji w ciągu 48 h; rozbieżności rozstrzygano na podstawie nagrań z sygnaturą czasową.

Punkty oceny koordynacji przyznawane przez obserwatorów zostały wprowadzone niezależnie przez dwóch obserwatorów. Różnice w punktacji całkowitej przekraczające 12 punktów zostały oznaczone do przeglądu konsensualnego, a wyniki końcowe zablokowano przed przeprowadzeniem analizy na poziomie grup. Wyniki skal wielopunktowych obliczano w przypadku uzupełnienia co najmniej 80% pozycji; w przeciwnym razie wyniki kodowano jako brakujące. Nieodpowiedzone pytania sprawdzające wiedzę z jedną poprawną odpowiedzią punktowano jako 0. Krótkie scenariusze oceny osądu były oceniane niezależnie przez dwóch oceniających, a rozbieżności przekraczające 1 punkt były weryfikowane przez trzeciego oceniającego.

Ostateczny zbiór danych został zablokowany po weryfikacji rekordów kwalifikowalności, kodów uczestników i zespołów, zakresów kwestionariuszy, wyników wiedzy, ocen obserwatorów, logów systemowych, ważności testów retencji, łączenia danych oraz braków w danych. Szczegółowe zasady punktacji, oczyszczania i blokowania zbioru danych znajdują się w Pliku uzupełniającym 1.

12. Monitorowanie bezpieczeństwa i kryteria przerwania
Monitorowanie bezpieczeństwa prowadzono podczas wszystkich sesji treningowych. Przed ekspozycją uczestnicy zostali poinformowani, że podczas treningu w rzeczywistości wirtualnej mogą wystąpić doznania dyskomfortu oraz że mogą oni wycofać się z badania w dowolnym momencie. W trakcie wykonywania zadania monitorowano postawę, równowagę, prędkość ruchu oraz werbalne oznaki dyskomfortu. Zadanie przerywano natychmiast, jeśli uczestnik zgłosił silne zawroty głowy, nudności, dyskomfort wzrokowy, ból głowy, lęk, utratę równowagi lub chęć przerwania badania.

Zastosowano spójne, zdefiniowane wcześniej kryteria przerwania badania. Sesję przerywano, jeśli jakikolwiek element oceny dyskomfortu osiągnął wartość 7 lub wyższą w skali 0–10, jeśli uczestnik dwukrotnie przekroczył granicę bezpieczeństwa w jednej sesji, jeśli utrata śledzenia trwała ponad 2 min, jeśli awaria sprzętu uniemożliwiła normalną interakcję lub jeśli uznano, że dalszy udział stwarza ryzyko dla bezpieczeństwa. Przerwane sesje dokumentowano za pomocą formularza przerwania sesji. Po przerwaniu badania uczestnicy zostali posadzeni i monitorowani do momentu, aż objawy powróciły do poziomu łagodnego, zdefiniowanego jako wszystkie elementy dyskomfortu poniżej 3. Żadnemu uczestnikowi nie pozwolono opuścić laboratorium w przypadku zgłaszania umiarkowanego lub silnego dyskomfortu.

13. Zarządzanie danymi i poufność
Wszystkie dane przechowywano w zanonimizowanym folderze projektowym na zaszyfrowanym dysku instytucjonalnym. Plik powiązań łączący tożsamość uczestników z ich kodami przechowywano oddzielnie; dostęp do niego miał wyłącznie główny badacz. Dane z kwestionariuszy, logi zadań, oceny obserwatorów oraz wyniki testów wiedzy łączono wyłącznie przy użyciu kodów uczestników i zespołów, a analityczny zestaw danych nie zawierał żadnych identyfikatorów osobowych.

Dane zostały zorganizowane na poziomie uczestnika oraz zespołu. Pliki na poziomie uczestnika zawierały identyfikatory, przydział do grupy badawczej, zmienne demograficzne, wyniki kwestionariuszy, wyniki wiedzy oraz zmienne związane z zadaniem. Pliki na poziomie zespołu zawierały identyfikatory zespołów, przydział do grupy badawczej, ocenę koordynacji dokonaną przez obserwatorów, wykonanie zadania, czas wykonania, wybór zasobów, radzenie sobie z zagrożeniami, błędy w trasie oraz przerwy w zachowaniu bezpieczeństwa. Surowe oceny obserwatorów były przechowywane oddzielnie przed wyciągnięciem średniej lub rozstrzygnięciem konsensusu. Definicje zmiennych, zakresy kodowania i struktura zbioru danych znajdują się w Pliku uzupełniającym 1.

14. Analiza statystyczna
Głównymi punktami końcowymi były: poczucie obecności przestrzennej, samoocena koordynacji zespołu, ocena koordynacji zespołu dokonana przez obserwatora oraz zaangażowanie w naukę. Punkty końcowe wtórne obejmowały wiedzę po szkoleniu, retencję po 2 tygodniach, obciążenie poznawcze, dyskomfort związany z symulatorem, ukończenie zadania, czas wykonania oraz wskaźniki procesu zadania. Warunki szkoleniowe obejmowały kolaboracyjną symulację na komputerach stacjonarnych, rozproszoną kolaboracyjną rzeczywistość wirtualną w skali pomieszczenia oraz kolaboracyjną rzeczywistość wirtualną z rozmieszczeniem użytkowników w jednej dużej przestrzeni.

Zmienne na poziomie uczestnika i zespołu podsumowano za pomocą odpowiednich statystyk opisowych. Charakterystyka wyjściowa obejmowała wiek, płeć, wcześniejsze doświadczenie z rzeczywistością wirtualną, znajomość gier, wcześniejsze doświadczenie w szkoleniu zespołowym oraz wiedzę przed szkoleniem. Ponieważ randomizacja odbywała się na poziomie zespołu, obliczono współczynniki korelacji wewnątrzklasowej w celu oceny zależności wewnątrz zespołów. Główne wyniki na poziomie uczestnika analizowano za pomocą liniowych modeli mieszanych, przyjmując warunki szkolenia jako efekt stały, a identyfikator zespołu jako losowy punkt przecięcia. W modelach zastosowano estymację ograniczonej maksymalnej wiarygodności (REML) i uwzględniono dostępne dane przy założeniu losowości braków (missing-at-random). W przypadku głównych wyników z kwestionariuszy nie stosowano imputacji. Szacowane średnie brzegowe porównywano za pomocą parowych kontrastów z korektą Tukeya. Koordynację ocenianą przez obserwatora analizowano na poziomie zespołu.

W ramach analizy wrażliwości zastosowano procedurę kontroli współczynnika fałszywych odkryć Benjamini-Hochberga dla czterech głównych wyników. Wszystkie zrandomizowane zespoły i uczestnicy zostali przeanalizowani zgodnie z pierwotnym przydziałem. Wyniki skal wielopunktowych obliczano w przypadku wypełnienia co najmniej 80% pozycji; w przeciwnym razie wyniki kodowano jako brakujące. Normalność rozkładu reszt oceniano za pomocą wykresów Q-Q oraz testów Shapiro-Wilka, a jednorodność wariancji oceniano za pomocą testu Levene'a. Rozkłady silnie odbiegające od normalnego badano za pomocą testu Kruskala-Wallisa w ramach analizy wrażliwości.

Wielkości efektu zostały przedstawione wraz z wartościami p. Wyniki analizy wariancji obejmowały eta kwadrat oraz częściowe eta kwadrat; porównania parowe obejmowały d Cohena z 95% przedziałami ufności; a modele efektów mieszanych przedstawiały szacowane różnice średnich z 95% przedziałami ufności. Istotność statystyczną zdefiniowano jako dwustronne p < 0.05. Powiązania między obecnością przestrzenną, koordynacją zespołu, zaangażowaniem w naukę a wynikami wiedzy badano za pomocą korelacji Pearsona lub Spearmana, w zależności od potrzeby. Składnia statystyczna dla analiz opisowych, modeli efektów mieszanych, analizy koordynacji na poziomie zespołu, korekty dla wielu wyników, weryfikacji założeń, analiz wiedzy oraz analiz korelacji została przedstawiona w Supplementary File 1.

Wyniki

Przepływ uczestników i populacje analizy
W badaniu wzięło udział łącznie 126 uczestników, których przydzielono do 42 trzyosobowych zespołów. Czternaście zespołów przypisano do każdego z warunków szkoleniowych, w wyniku czego 42 uczestników znalazło się w grupie symulacji kolaboracyjnej na komputerach stacjonarnych, 42 w grupie rozproszonej kolaboracyjnej rzeczywistości wirtualnej w skali pomieszczenia oraz 42 w grupie współlokalizowanej kolaboracyjnej rzeczywistości wirtualnej w dużej przestrzeni. Wszystkie zespoły ukończyły przypisaną sesję szkoleniową i zostały uwzględnione w zbiorze danych analizowanych zgodnie z zamiarem leczenia (intention-to-treat).

Ilość brakujących danych była niska i nie koncentrowała się w żadnym z warunków. Wyniki poczucia obecności przestrzennej były dostępne dla 124 uczestników, w tym dla 41 osób w grupie desktop, 42 w grupie room-scale oraz 41 w grupie large-space. Wyniki samooceny koordynacji zespołu były dostępne dla 123 uczestników, po 41 osób w każdej grupie. Wyniki zaangażowania w naukę były dostępne dla 122 uczestników, w tym dla 40 osób w grupie desktop, 41 w grupie room-scale oraz 41 w grupie large-space. Wyniki dyskomfortu związanego z symulatorem były dostępne dla 124 uczestników, w tym dla 42 osób w grupie desktop, 41 w grupie room-scale oraz 41 w grupie large-space. Ważne wyniki wiedzy z retencji po 2 tygodniach były dostępne dla 122 uczestników, w tym dla 40 osób w grupie desktop, 41 w grupie room-scale oraz 41 w grupie large-space. Ocena koordynacji zespołu dokonana przez obserwatora była dostępna dla wszystkich 42 zespołów. Przepływ uczestników, przydział, ocena natychmiastowa oraz ukończenie obserwacji są podsumowane na Rysunku 3.

Rysunek 3: Przepływ uczestników i populacje analizowane. Schemat przepływu przedstawia rekrutację, przydział 126 uczestników do 42 trzyosobowych zespołów, ukończenie szkolenia, ocenę natychmiastową, punktację koordynacji ocenianą przez obserwatora oraz poprawne dane z obserwacji po 2 tygodniach w trzech warunkach szkoleniowych. Proszę kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Charakterystyka wyjściowa
Wyjściowa charakterystyka demograficzna i związana z szkoleniem była w szerokim zakresie porównywalna we wszystkich trzech warunkach. Końcowa próba składała się z młodych dorosłych uczestników studiujących na studiach licencjackich i magisterskich. Trzy grupy były podobne pod względem wieku, wcześniejszej ekspozycji na rzeczywistość wirtualną, znajomości gier lub symulacji, wcześniejszego doświadczenia w szkoleniach zespołowych oraz wcześniejszego szkolenia w zakresie logistyki ratunkowej, nawigacji lub bezpieczeństwa przemysłowego.

Wyniki testów wiedzy przed szkoleniem były również porównywalne pomiędzy grupami. Średnie wyniki wiedzy przed szkoleniem wynosiły 16,17 ± 3,09 w grupie symulacji kolaboracyjnej na komputerach stacjonarnych, 16,10 ± 3,61 w grupie kolaboracyjnej wirtualnej rzeczywistości rozproszonej w skali pomieszczenia oraz 15,55 ± 3,23 w grupie kolaboracyjnej wirtualnej rzeczywistości współlokalizowanej w dużej przestrzeni. Niepoprawione porównanie międzygrupowe nie było istotne statystycznie, F(2, 123) = 0,44, p = 0,647, η² = 0,007.

Charakterystyka wyjściowa oraz pomiary przed szkoleniem przedstawione są w Tabeli 2. Przed przeprowadzeniem weryfikacji hipotez wnioskowych oceny diagnostyczne wykazały, że główne zmienne ciągłe spełniały założenia normalności rozkładu reszt oraz jednorodności wariancji. Spójność wewnętrzna we wszystkich instrumentach psychometrycznych była wysoka, z współczynnikami alfa Cronbacha wynoszącymi 0,86 dla obecności przestrzennej, 0,88 dla samooceny koordynacji zespołu oraz 0,91 dla zaangażowania w naukę. Wszystkie statystycznie istotne różnice między grupami w zakresie głównych wyników pozostały istotne po zastosowaniu korekty stopy fałszywych odkryć według metody Benjamini-Hochberga.

Tabela 2: Charakterystyka bazowa i pomiary przed szkoleniem. Tabela ta przedstawia dane demograficzne uczestników, wcześniejsze doświadczenie w zakresie rzeczywistości wirtualnej i szkoleń, znajomość gier lub symulacji, historię powiązanych szkoleń oraz wyniki testów wiedzy przed szkoleniem dla trzech grup eksperymentalnych. Prosimy kliknąć tutaj, aby pobrać tę tabelę.

Obecność przestrzenna
Obecność przestrzenną przeanalizowano za pomocą liniowego modelu mieszanego, przyjmując warunek szkolenia jako efekt stały oraz kod zespołu jako losowy punkt przecięcia. W testach modelu mieszanego zastosowano stopnie swobody skorygowane metodą Satterthwaite'a. Model wykazał istotny wpływ warunku szkolenia na obecność przestrzenną, F(2, 39) = 23.91, p < 0.001. Szacowane średnie krańcowe wynosiły 4,13 dla grupy symulacji kolaboracyjnej na komputerze stacjonarnym, 5,00 dla grupy rozproszonej kolaboracyjnej rzeczywistości wirtualnej w skali pomieszczenia oraz 5,42 dla grupy kolaboracyjnej rzeczywistości wirtualnej w dużej wspólnej przestrzeni.

Wpairwise comparisons z korektą Tukeya wykazały, że obecność przestrzenna była wyższa w grupie z dużą przestrzenią niż w grupie z komputerem stacjonarnym, szacowana różnica średnich = 1,29, 95% CI: 0,86 – 1,72, p < 0,001. Obecność przestrzenna była również wyższa w grupie z dużą przestrzenią niż w grupie w skali pomieszczenia, szacowana różnica średnich = 0,42, 95% CI: 0,04 – 0,80, p = 0,027. Grupa w skali pomieszczenia uzyskała wyższe wyniki niż grupa z komputerem stacjonarnym, szacowana różnica średnich = 0,87, 95% CI: 0,45 – 1,29, p < 0,001.

W ramach porównania opisowego niepoprawione wyniki średniej ± odchylenia standardowego (SD) wyniosły 4,13 ± 0,91 w grupie desktop, 5,00 ± 0,79 w grupie room-scale oraz 5,42 ± 0,80 w grupie large-space. Niepoprawiona analiza wariancji (ANOVA) wykazała ten sam wzorzec, F(2, 121) = 25,68, p < 0,001, η² = 0,298. Rozkłady głównych wyników przedstawiono na Ryc. 4, a odpowiadające im statystyki opisowe i modele efektów mieszanych podsumowano w Tabeli 3.

Rysunek 4: Główne wyniki w różnych warunkach treningowych. (A) Obecność przestrzenna. (B) Samoocena koordynacji zespołu. (C) Ocena koordynacji zespołu dokonana przez obserwatora. (D) Zaangażowanie w naukę. Obecność przestrzenna, samoocena koordynacji zespołu oraz zaangażowanie w naukę były wynikami na poziomie uczestnika; ocena koordynacji zespołu przez obserwatora była analizowana na poziomie zespołu. Słupki błędów wskazują odchylenie standardowe. Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tego rysunku.

Tabela 3: Główne wyniki. Tabela ta podsumowuje poczucie obecności przestrzennej, samoocenę koordynacji zespołu, ocenę koordynacji zespołu dokonaną przez obserwatora oraz zaangażowanie w naukę w trzech warunkach szkoleniowych. Przedstawiono również odpowiadające im modele statystyki indukcyjnej oraz testy czułości wskaźnika fałszywych odkryć. Aby pobrać tę tabelę, kliknij tutaj.

Koordynacja zespołu
Analizowano samoocenę koordynacji zespołu na poziomie uczestników, stosując liniowy model mieszany z warunkiem szkoleniowym jako efektem stałym i kodem zespołu jako losowym punktem przecięcia. Model wykazał istotny efekt warunku szkoleniowego, F(2, 39) = 9.96, p < 0.001. Szacowane średnie marginalne wyniosły 4,54 w grupie desktop, 4,49 w grupie room-scale oraz 5,17 w grupie large-space.

Porównania z korektą Tukeya wykazały, że samoocena koordynacji zespołu była wyższa w grupie z dużą przestrzenią (large-space) niż w grupie z komputerem stacjonarnym (desktop), szacowana różnica średnich = 0,63, 95% CI: 0,25 – 1,01, p = 0,002. Grupa z dużą przestrzenią uzyskała również wyższe wyniki niż grupa w skali pomieszczenia (room-scale), szacowana różnica średnich = 0,68, 95% CI: 0,29 – 1,07, p < 0,001. Grupy z komputerem stacjonarnym i w skali pomieszczenia nie różniły się istotnie, szacowana różnica średnich = 0,05, 95% CI: −0,33 – 0,43, p = 0,942. W ramach porównania opisowego, nieskorygowane wyniki średnia ± SD wynosiły 4,54 ± 0,63 w grupie z komputerem stacjonarnym, 4,49 ± 0,75 w grupie w skali pomieszczenia oraz 5,17 ± 0,81 w grupie z dużą przestrzenią. Nieskorygowana analiza ANOVA wykazała ten sam kierunek zależności, F(2, 120) = 10,84, p < 0,001, η² = 0,153.

Zgodnie z wcześniejszymi założeniami, koordynacja zespołu oceniana przez obserwatorów została przeanalizowana na poziomie zespołu. Niezawodność między sędziami przekroczyła zdefiniowany próg, przy czym dwukierunkowy wariansowy współczynnik korelacji wklasowej wyniósł ICC = 0,84. W przypadku trzech nagrań zespołowych różnice w sumie punktów przyznanych przez obserwatorów przekroczyły 12 punktów i zostały rozstrzygnięte poprzez przegląd konsensusowy. Koordynacja oceniana przez obserwatorów różniła się istotnie w zależności od warunków, F(2, 39) = 10,92, p < 0,001, η² = 0,359. Średnie wyniki na poziomie zespołu wynosiły 56,84 ± 9,14 w grupie desktopowej, 65,01 ± 9,56 w grupie room-scale oraz 71,81 ± 8,70 w grupie large-space. Porównania z korektą Tukeya wykazały wyższą koordynację ocenianą przez obserwatorów w grupie large-space niż w grupie desktopowej, średnia różnica = 14,97, 95% CI: 7,33 – 22,61, p < 0,001. Grupa large-space uzyskała również wyższy wynik niż grupa room-scale, średnia różnica = 6,80, 95% CI: 0,42 – 13,18, p = 0,035. Grupa room-scale uzyskała wyższy wynik niż grupa desktopowa, średnia różnica = 8,17, 95% CI: 1,31 – 15,03, p = 0,017. Koordynacja oceniana przez samych uczestników oraz przez obserwatorów wykazała ten sam układ grup, przy czym grupa large-space osiągnęła najwyższe wyniki koordynacji w obu pomiarach.

Zaangażowanie w naukę
Zaangażowanie w naukę analizowano za pomocą liniowego modelu mieszanego, w którym warunek treningowy był efektem stałym, a kod zespołu przechwytem losowym. Model wykazał istotny wpływ warunku treningowego, F(2, 39) = 37,46, p < 0,001. Szacowane średnie brzegowe wynosiły 4,22 w grupie desktopowej, 4,74 w grupie room-scale i 5,63 w grupie large-space. Porównania parowe z korektą Tukeya wykazały, że zaangażowanie było wyższe w grupie large-space niż w grupie desktopowej, szacowana różnica średnich = 1,41, 95% CI: 1,03 – 1,79, p < 0,001. Zaangażowanie było również wyższe w grupie large-space niż w grupie room-scale, szacowana różnica średnich = 0,89, 95% CI: 0,53 – 1,25, p < 0,001. Grupa room-scale uzyskała wyższy wynik niż grupa desktopowa, szacowana różnica średnich = 0,52, 95% CI: 0,15 – 0,89, p = 0,006.

W analizie opisowej nieskorygowane wartości średnie ± SD wyniosły 4,22 ± 0,76 w grupie desktop, 4,74 ± 0,67 w grupie room-scale oraz 5,63 ± 0,73 w grupie large-space. Nieskorygowana analiza ANOVA wykazała ten sam wzorzec, F(2, 119) = 40,00, p < 0,001, η² = 0,402.

Kontrole czułości wskaźnika fałszywych odkryć dla wyników podstawowych
Procedurę Benjamini-Hochberg w celu kontroli wskaźnika fałszywych odkryć zastosowano dla czterech wcześniej określonych wyników podstawowych: obecności przestrzennej, samooceny koordynacji zespołu, oceny koordynacji zespołu dokonanej przez obserwatora oraz zaangażowania w naukę. Wszystkie cztery wyniki podstawowe pozostały istotne statystycznie po dokonaniu korekty. Kontrola czułości wskaźnika fałszywych odkryć wykazała taki sam wzorzec wyników podstawowych, jak w analizach głównych.

Efekty przyswojenia i retencji wiedzy
Wiedzę bezpośrednio po szkoleniu analizowano za pomocą modelu efektów mieszanych, w którym warunki szkolenia stanowiły efekt stały, wiedza przed szkoleniem była współzmienną, a kod zespołu służył jako losowy punkt przecięcia. Skorygowany model wykazał nieistotny statystycznie efekt grupy w odniesieniu do wiedzy po szkoleniu, F(2, 39) = 2.14, p = 0.131. Szacowane średnie marginalne wyniosły 20.12 dla grupy desktopowej, 20.96 dla grupy w skali pomieszczenia (room-scale) oraz 21.85 dla grupy w dużej przestrzeni (large-space). W porównaniu opisowym średnie wyniki wiedzy po szkoleniu wyniosły 20.09 ± 4.04 w grupie desktopowej, 21.00 ± 4.57 w grupie w skali pomieszczenia oraz 21.84 ± 3.95 w grupie w dużej przestrzeni. Nieskorygowane porównanie międzygrupowe nie było istotne statystycznie, F(2, 123) = 1.83, p = 0.165, η² = 0.029.

Przyrost wiedzy od poziomu wyjściowego do oceny bezpośrednio po szkoleniu został oceniony jako wtórny eksploracyjny wynik wnioskowania. Średnie przyrosty wyniosły 3,93 ± 2,88 punktu w grupie desktop, 4,91 ± 2,12 punktu w grupie room-scale oraz 6,30 ± 2,75 punktu w grupie large-space. Nieskorygowany efekt grupowy był istotny, F(2, 123) = 8,77, p < 0,001, η² = 0,125. Porównania skorygowane testem Tukeya wykazały większy przyrost wiedzy w grupie large-space niż w grupie desktop, średnia różnica = 2,37, 95% CI: 0,96 – 3,78, p < 0,001. Grupa large-space wykazała również większy przyrost niż grupa room-scale, średnia różnica = 1,39, 95% CI: 0,14 – 2,64, p = 0,026. Grupy room-scale i desktop nie różniły się istotnie, średnia różnica = 0,98, 95% CI: −0,31 – 2,27, p = 0,171.

Podczas wizyty kontrolnej po 2 tygodniach przeanalizowano wiedzę utrwaloną u uczestników, którzy udzielili prawidłowych odpowiedzi w zdefiniowanym oknie czasowym od 13. do 16. dnia. Skorygowany model efektów mieszanych, kontrolujący wiedzę przed szkoleniem i uwzględniający kod zespołu jako losowy punkt przecięcia, wykazał nieistotny efekt grupy, F(2, 39) = 1.68, p = 0.199. Średnie wyniki utrwalenia wiedzy wyniosły 18.70 ± 4.55 w grupie desktop, 19.62 ± 4.37 w grupie room-scale oraz 20.42 ± 4.38 w grupie large-space. Nieskorygowane porównanie grup również nie było istotne statystycznie, F(2, 119) = 1.53, p = 0.220, η² = 0.025. Wtórne wyniki uczenia się podsumowano w Tabeli 4.

Tabela 4: Wtórne wyniki uczenia się w zależności od warunków szkolenia. W tabeli przedstawiono wiedzę przed szkoleniem, wiedzę bezpośrednio po szkoleniu, przyrost wiedzy oraz retencję wiedzy po 2 tygodniach w trzech warunkach szkoleniowych. Dla wtórnych wyników uczenia się zaprezentowano skorygowane modele efektów mieszanych. Kliknij tutaj, aby pobrać tę tabelę.

Obciążenie poznawcze i dyskomfort związany z symulatorem
Obciążenie poznawcze analizowano jako wtórny punkt końcowy. Średnie obciążenie poznawcze wynosiło 4,22 ± 0,69 w grupie desktop, 4,49 ± 0,62 w grupie room-scale oraz 4,13 ± 0,82 w grupie large-space. Niekorygowany efekt grupowy wyniósł F(2, 123) = 2,92, p = 0,058, η² = 0,045. Wynik ten nie osiągnął zdefiniowanego progu istotności.

Dyskomfort związany z symulatorem różnił się w zależności od warunków. Średni wskaźnik dyskomfortu po wykonaniu zadania wynosił 1,37 ± 0,71 w grupie desktopowej, 2,18 ± 0,79 w grupie room-scale oraz 2,42 ± 0,58 w grupie large-space. Niekorygowany efekt grupowy był istotny, F(2, 121) = 25,72, p < 0,001, η² = 0,298. Wyniki dyskomfortu były wyższe w dwóch grupach wirtualnej rzeczywistości niż w grupie desktopowej, przy czym średnie wartości pozostały w zakresie łagodnym. Żaden uczestnik nie spełnił zdefiniowanego wcześniej kryterium przerwania badania, polegającego na uzyskaniu wyniku ≥7 w którymkolwiek punkcie oceny dyskomfortu. Siedmiu uczestników osiągnęło wskaźnik dyskomfortu po wykonaniu zadania ≥5 i objęto ich kontaktem w celu weryfikacji ustąpienia objawów po 24 h. Wśród tych uczestników cztery osoby uzyskały wskaźnik dyskomfortu po wykonaniu zadania >6 i były dodatkowo monitorowane w laboratorium przez co najmniej 15 min przed opuszczeniem placówki. Wszystkich siedmiu uczestników zgłosiło ustąpienie objawów bez konieczności skierowania do lekarza. Żadna sesja nie została przerwana z powodu dyskomfortu związanego z symulatorem i nie odnotowano żadnego zdarzenia niepożądanego wymagającego opieki klinicznej. Obciążenie poznawcze oraz dyskomfort związany z symulatorem przedstawiono na Rysunku 5.

Rysunek 5: Obciążenie poznawcze i dyskomfort związany z symulatorem w różnych warunkach treningowych. (A) Obciążenie poznawcze, oceniane w skali od 1 do 7, gdzie wyższe wyniki wskazują na większe odczuwalne obciążenie pracą. (B) Dyskomfort związany z symulatorem po wykonaniu zadania, oceniany w skali od 0 do 10 na podstawie nudności, zawrotów głowy, zmęczenia oczu, bólu głowy i zaburzeń równowagi. Słupki błędów oznaczają odchylenie standardowe. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Wskaźniki procesu wykonania zadania
Wskaźniki procesu wykonania zadania zostały wykorzystane do opisu efektywności zespołu podczas 20 min wspólnego zadania szkoleniowego. Stopień ukończenia zadania wyniósł 71,4% w grupie desktopowej, 78,6% w grupie room-scale oraz 85,7% w grupie large-space. Średni czas ukończenia wyniósł 1 041,6 ± 162,4 s w grupie desktopowej, 984,3 ± 151,8 s w grupie room-scale oraz 931,7 ± 139,6 s w grupie large-space. Ze względu na to, że zespołom, które nie ukończyły zadania, przypisano limit czasu wynoszący 1 200 s, czas ukończenia zinterpretowano opisowo.

Średnia liczba prawidłowo wybranych zasobów wyniosła 2,21 ± 0,70 w grupie desktop, 2,43 ± 0,65 w grupie room-scale oraz 2,64 ± 0,50 w grupie large-space. Średnia liczba prawidłowo obsłużonych komunikatów o zagrożeniach wyniosła odpowiednio 1,93 ± 0,83, 2,21 ± 0,70 i 2,50 ± 0,65. Średnia liczba błędów w trasie wyniosła 2,07 ± 1,14 w grupie desktop, 1,50 ± 0,94 w grupie room-scale oraz 1,00 ± 0,78 w grupie large-space. Przerwy ze względów bezpieczeństwa występowały rzadko we wszystkich warunkach, a ich średnie wartości wyniosły odpowiednio 0,21 ± 0,43, 0,29 ± 0,47 i 0,36 ± 0,50. Status ukończenia zadania, czas ukończenia, prawidłowy wybór zasobów, prawidłowo obsłużone komunikaty o zagrożeniach, błędy w trasie oraz przerwy ze względów bezpieczeństwa zostały podsumowane w Tabeli 5.

Tabela 5: Wskaźniki przebiegu zadań i zdarzenia związane z bezpieczeństwem. Tabela ta podsumowuje obiektywne miary wykonania zadań, w tym wskaźniki ukończenia, błędy w nawigacji po trasie oraz radzenie sobie z zagrożeniami. Przedstawiono również monitorowanie dyskomfortu podczas korzystania z symulatora oraz odnotowane niekorzystne zdarzenia kliniczne. Kliknij tutaj, aby pobrać tę tabelę.

Powiązania między poczuciem obecności, koordynacją, zaangażowaniem a uczeniem się
Psychometryczne odpowiedzi na poziomie uczestnika zostały zagregowane do średnich klastrów na poziomie zespołu przed integracją z miarami koordynacji ocenianymi przez obserwatora. Analiza korelacji na poziomie zespołu wykazała pozytywne powiązania między obecnością przestrzenną a zaangażowaniem w uczenie się (r = 0.57), samoocenioną koordynacją zespołu (r = 0.26) oraz koordynacją ocenianą przez obserwatora (r = 0.32).

Wzorzec korelacji wskazał na umiarkowaną zbieżność między poczuciem obecności, koordynacją i zaangażowaniem, podczas gdy korelacje z przyrostem wiedzy były mniejsze. Wzorzec korelacji wskazał na zbieżność między poczuciem obecności, koordynacją i zaangażowaniem, natomiast powiązania z przyrostem wiedzy były słabsze. Analizy te miały charakter eksploracyjny i nie wykazują ścieżek przyczynowych między zmierzonymi wynikami. Macierz korelacji przedstawiono na Rysunku 6.

Rycina 6: Macierz korelacji dla obecności, koordynacji, zaangażowania i wyników uczenia się. Mapa ciepła przedstawia współczynniki korelacji Pearsona pomiędzy obecnością przestrzenną, samoocenioną koordynacją zespołu, ocenioną przez obserwatora koordynacją zespołu, zaangażowaniem w naukę, wiedzą po szkoleniu, wiedzą po 2 tygodniach, obciążeniem poznawczym i przyrostem wiedzy. Prosimy kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Grupa współpracująca w wirtualnej rzeczywistości w dużym, wspólnej przestrzeni (large-space co-located collaborative virtual reality) wykazała wyższy poziom obecności przestrzennej, samoocenioną koordynację zespołu, ocenioną przez obserwatora koordynację zespołu oraz zaangażowanie w naukę w porównaniu z grupami kontrolnymi. Wyniki tych głównych punktów końcowych pozostały istotne po uwzględnieniu grupowania zespołów oraz po korekcie wskaźnika fałszywych odkryć (false discovery rate). W przypadku drugorzędnych punktów końcowych, przyrost wiedzy był korzystniejszy dla grupy w dużej przestrzeni, natomiast skorygowana wiedza po szkoleniu oraz wiedza utrzymana po 2 tygodniach nie różniły się istotnie pomiędzy poszczególnymi warunkami. Obciążenie poznawcze nie różniło się istotnie między grupami, a dyskomfort związany z symulatorem pozostał średnio na niskim poziomie mimo wyższych wyników w warunkach wirtualnej rzeczywistości.

DOSTĘPNOŚĆ DANYCH:
Zanonimizowany zestaw danych analitycznych, słownik danych, rubryki oceniania oraz składnia statystyczna wykorzystana do zapewnienia powtarzalności są publicznie dostępne w repozytorium Zenodo - https://zenodo.org/records/21991446. Dodatkowe listy kontrolne raportowania, schematy narzędzi, zasady oceniania oraz dokumentacja zestawu danych znajdują się w Pliku uzupełniającym 1.

Plik uzupełniający 1: Materiały do powtarzalności badania nad szkoleniem w wirtualnej rzeczywistości w dużych przestrzeniach kolaboracyjnych.Plik ten zawiera kwestionariusz uczestnika, schemat testu wiedzy, rubrykę oceny koordynacji przez obserwatora, słownik danych, reguły punktacji i oczyszczania danych, zarys składni statystycznej, strukturę zanonimizowanego zbioru danych analitycznych oraz listę kontrolną raportowania. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Dyskusja

W niniejszym badaniu sprawdzono, czy konfiguracja wspólnej wirtualnej rzeczywistości (collaborative virtual reality) w dużej przestrzeni współdzielonej generuje inne doświadczenia szkoleniowe niż współpraca przy komputerach stacjonarnych oraz rozproszona wspólna wirtualna rzeczywistość w skali pomieszczenia. Najsilniejsze i najbardziej spójne wyniki zaobserwowano w zakresie obecności przestrzennej, koordynacji zespołu oraz zaangażowania w naukę. Wyniki te są odrębne: obecność przestrzenna odzwierciedla stopień, w jakim uczestnicy postrzegali siebie jako znajdujących się w przestrzeni szkoleniowej; koordynacja odzwierciedla wymianę informacji, realizację ról i naprawę błędów; natomiast zaangażowanie odzwierciedla poznawcze i behawioralne włączenie się w zadanie. Warunek dużej przestrzeni przyniósł wyższe wyniki we wszystkich trzech domenach po uwzględnieniu grupowania zespołów i korekcie współczynnika fałszywych odkryć (false discovery rate). Wzorzec ten jest zgodny z szerszym ujęciem, według którego wspólna wirtualna rzeczywistość funkcjonuje nie tylko jako technologia wyświetlania, ale także jako ekologia zadań, w której wspólne działanie, komunikacja i struktura środowiska wspólnie kształtują zachowania uczące się¹⁵.

Wynik dotyczący obecności przestrzennej jest istotny, ponieważ trzy warunki szkoleniowe różniły się organizacją ruchu i współobecnością. Warunek desktopowy wspierał współpracę bez imersyjnego rozmieszczenia ciała. Warunek rozproszony w skali pomieszczenia zapewniał imersyjne doświadczenie wizualne i komunikację zespołu w czasie rzeczywistym, ale uczestnicy pozostawali w oddzielnych, małych obszarach śledzenia. Warunek w dużej przestrzeni wprowadził wspólną fizyczną współnawigację, umożliwiając uczestnikom poruszanie się, orientację i działanie w tym samym śledzonym środowisku. Obserwowany wzrost obecności przestrzennej nie powinien zatem być przypisywany samej przestrzeni do chodzenia, lecz pełnej konfiguracji szkoleniowej łączącej ruch ciała, wspólny punkt odniesienia przestrzennego i widoczność zespołu w czasie rzeczywistym. Interpretacja ta jest zgodna z badaniami nad obecnością, które wykazują, że systemy imersyjne mogą wzmacniać poczucie obecności, gdy zależności sensoryczno-motoryczne, aktualizacja przestrzenna i spójność środowiskowa wspierają poczucie przebywania w środowisku zapośredniczonym¹⁶. Wyniki dotyczące koordynacji wykazały podobny wzorzec. Grupa w dużej przestrzeni wykazała wyższą koordynację w samoocenie oraz w ocenie obserwatora. Samoocena koordynacji może być wpływana przez satysfakcję lub nowość, podczas gdy ocena obserwatora opierała się na widocznym wyczuciu czasu komunikacji, realizacji ról, wzajemnym wsparciu, koordynacji przestrzennej i naprawie błędów. Wspólne informacje przestrzenne mogły zatem zapewnić wspólne pole odniesienia dla organizacji działań zespołu. Wzorzec ten jest zgodny z badaniami nad komputerowym wspieraniem uczenia się kolaboracyjnego, które wskazują, że współpraca zależy od kanałów komunikacji, wspólnych reprezentacji, współzależności zadań i monitorowania postępów zespołu¹⁷.

Zaangażowanie w naukę wzrosło również w grupie w dużej przestrzeni, choć wynik ten wymaga ostrożnej interpretacji w kontekście efektywności uczenia się. Połączenie większego natychmiastowego przyrostu wiedzy z nieistotnymi statystycznie skorygowanymi wynikami po szkoleniu oraz wynikami retencji wskazuje, że silniejsze zaangażowanie doświadczalne nie przekładało się na konsekwentnie lepszą trwałość nabytej wiedzy. Pojedyncza ekspozycja może zatem wywoływać większą imersję i zaangażowanie behawioralne, nie prowadząckoniecznie do trwałych różnic w przyswajaniu wiedzy. Zalety dużych, kolaboracyjnych środowisk były najbardziej widoczne w koordynacji przestrzennej i aktywnym zaangażowaniu sytuacyjnym, a nie w trwałej retencji poznawczej. Zaangażowanie pozostaje warunkiem uczenia się, a nie gwarancją retencji. Badania nad uczeniem się imersyjnym analogicznie wskazują, że poczucie obecności i zaangażowanie mogą wspierać uwagę i uczestnictwo w zadaniu, podczas gdy trwałe uczenie się zależy również od projektu instruktażowego, informacji zwrotnej, wiedzy uprzedniej oraz możliwości powtórnej praktyki¹⁸. Obciążenie poznawcze nie wzrosło istotnie w grupie w dużej przestrzeni, pomimo ruchu fizycznego i na żywo prowadzonej koordynacji zespołowej wymaganej w tym wariancie. W warunkach rozproszonych w skali pomieszczenia odnotowano najwyższą średnią wartość obciążenia poznawczego, choć różnica między grupami nie osiągnęła wcześniej zdefiniowanego progu istotności. Kolaboracja rozproszona wymagała od uczestników koordynacji głosowej podczas działania w oddzielnych małych przestrzeniach, co potencjalnie utrzymywało zapotrzebowanie na koordynację bez wspólnego punktu odniesienia fizycznego dostępnego w wariancie z dużą przestrzenią. Teoria obciążenia poznawczego analogicznie wskazuje, że uczenie się kolaboracyjne jest najskuteczniejsze, gdy struktura zadania rozkłada pracę poznawczą bez dodawania zbędnego obciążenia komunikacyjnego¹⁹.

Dyskomfort związany z symulacją był wyższy w dwóch warunkach rzeczywistości wirtualnej niż w warunku desktopowym, choć średnie wyniki pozostały na niskim poziomie. Żaden uczestnik nie spełnił kryterium przerwania badania, którym byłoby osiągnięcie wartości 7 w którymkolwiek z elementów oceny dyskomfortu, i żadne zdarzenie niepożądane nie wymagało opieki klinicznej. Współlokalna współpraca w wirtualnej rzeczywistości w dużej przestrzeni wiąże się z kwestiami bezpieczeństwa, ponieważ łączy ekspozycję na wyświetlacz montowany na głowie, ruchy ciała oraz bliskość członków zespołu. Wdrożone środki ostrożności nie wyeliminowały dyskomfortu, ale utrzymały objawy w zakresie możliwym do opanowania w tej grupie badawczej. Do szerszego wdrożenia instytucjonalnego wymagane są ustandaryzowane procedury rozwiązywania problemów. Dopasowanie zestawu słuchawkowego i kalibracja odległości między źrenicami są istotne dla zmniejszenia zmęczenia wzroku. Utrata śledzenia przestrzennego lub zwiększona latencja sieci wymagają natychmiastowego wstrzymania symulacji, natomiast awarie kanałów audio wymagają lokalnych procedur resetowania sprzętu. Bezpieczeństwo ruchu w warunkach współlokalizacji wymaga również instrukcji dotyczących wyłącznie chodzenia oraz fizycznych ograniczeń granic przestrzeni, aby zmniejszyć ryzyko kolizji. Procedury te są zgodne z poglądem, że cyberchoroba i dyskomfort powinny być traktowane jako kwestie projektowe i monitoringowe w szkoleniach z zakresu rzeczywistości wirtualnej, a nie jako przypadkowe efekty niepożądane²⁰.

Badanie ma również wartość metodologiczną, ponieważ porównanie wykraczało poza prosty kontrast między rzeczywistością wirtualną a rzeczywistością niewirtualną. Oceniono odrębne konfiguracje: współpracę stacjonarną (desktop), rozproszoną współpracę immersyjną oraz współpracę w jednej przestrzeni w dużym obszarze. Taki projekt umożliwił zbadanie zmian związanych z przestrzennie współdzieloną współpracą immersyjną, a nie tylko z samą immersją wizualną lub koordynacją werbalną. Zaobserwowane różnice były najsilniejsze w zakresie poczucia obecności, koordynacji i zaangażowania, a słabsze w odniesieniu do zapamiętanej wiedzy. Wzorce te nie potwierdzają ogólnego wniosku, że większe lub bardziej immersyjne systemy poprawiają wszystkie wyniki uczenia się. Współdzielona w jednej przestrzeni w dużym obszarze wirtualna rzeczywistość kolaboracyjna może zatem być najbardziej przydatna w sytuacjach, gdy szkolenie wymaga orientacji przestrzennej, rozkładu ról, wzajemnego monitorowania w czasie rzeczywistym i skoordynowanego ruchu, a nie tylko prostego przypominania sobie faktów²¹.

Należy wziąć pod uwagę kilka ograniczeń. Badanie przeprowadzono w jednej instytucji z udziałem młodych dorosłych, studentów studiów licencjackich i magisterskich, co ogranicza możliwość generalizacji wyników na starszych stażystów, profesjonalne zespoły ratunkowe oraz osoby mniej biegłe w obsłudze technologii. Zadanie obejmowało ustrukturyzowaną logistykę ratunkową i nawigację przestrzenną, a w obszarach o mniejszej zależności od orientacji przestrzennej mogą wystąpić inne wzorce. Ocena wyników opierała się na subiektywnych kwestionariuszach, ocenach ludzkich obserwatorów oraz podstawowych logach systemowych. Nie zarejestrowano szczegółowej telemetrii behawioralnej, w tym częstotliwości komunikacji, skumulowanego czasu mówienia, synchronizacji ruchów oraz ukierunkowanego zachowania wzroku, co ograniczyło ilościowe określenie szczegółowych mechanizmów interakcji zespołowej i efektywności koordynacji. Przyszłe badania powinny uwzględniać pomiary fizjologiczne, w tym ciągłą zmienność rytmu serca i aktywność elektrodermalną, wraz z kompleksową telemetrią przestrzenną. Konieczne są również niezależne, niekooperacyjne grupy kontrolne wykonujące ruchy fizyczne, aby odróżnić efekty związane z interpersonalną współpracą od tych związanych ze zwiększoną aktywnością fizyczną. Grupa uczestników została dobrana w oparciu o wykonalność i pochodziła z jednej instytucji akademickiej, a instrumenty psychometryczne i rubryki obserwacyjne zostały opracowane lub dostosowane do tego paradygmatu imersyjnego. Choć oceniono rzetelność wewnętrzną i trafność teoretyczną, pomiary opierające się na samoopisie pozostają podatne na efekt nowości. Integracja danych z kwestionariuszy na poziomie uczestnika z ocenami obserwatorów na poziomie zespołu wprowadziła również złożoność strukturalną; w celu wyrównania poziomów analitycznych zastosowano agregację średnich skupień i modelowanie efektów mieszanych, jednak przyszłe badania powinny nadać priorytet równoległemu zbieraniu danych multimodalnych w tej samej operacyjnej jednostce analizy. Dwutygodniowy okres obserwacji nie pozwala ustalić, czy efekty utrzymują się w dłuższym czasie lub czy przenoszą się na wyniki w świecie rzeczywistym. Ponadto trzy konfiguracje szkoleniowe stanowiły holistyczne porównania środowiskowe, a nie komponenty pełnego projektu faktorialnego. W związku z tym imersja wizualna, lokomocja fizyczna, świadomość ciała i wspólna lokalizacja fizyczna pozostały ze sobą powiązane, co uniemożliwiło przypisanie zaobserwowanych różnic do któregokolwiek z pojedynczych czynników. Przyszłe badania powinny rozdzielić te czynniki poprzez manipulację faktorialną oraz uwzględnić powtarzalne ekspozycje szkoleniowe i zadania transferu operacyjnego, aby ustalić, czy poprawa koordynacji utrzymuje się w warunkach klinicznych lub przemysłowych²².

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule

Nazwa	Firma	Numer katalogowy	Komentarze
Formularz kontaktu w sprawie ustąpienia objawów po 24 h	Formularz obserwacyjny opracowany na potrzeby badania	Wersja 1.0	Używany do dokumentowania ustąpienia objawów u uczestników z indeksem dyskomfortu po zadaniu ≥5
Akustyczne panele działowe	Ogólny dostawca mebli laboratoryjnych	Standardowa przenośna ścianka akustyczna, wysokość około 160–180 cm	Używane do oddzielenia uczestników korzystających z komputerów stacjonarnych i zapobiegania komunikacji poza kanałami badania
Chusteczki dezynfekujące bezalkoholowe	Ogólny dostawca środków higieny laboratoryjnej	Chusteczki dezynfekujące bezpieczne dla urządzeń	Używane do czyszczenia gogli VR, kontrolerów, mikrofonów, klawiatur, myszek oraz powierzchni wspólnych między sesjami
Analityczny zbiór danych	Plik wygenerowany w ramach badania	analytical_dataset.csv	Zanonimizowany zbiór danych na poziomie uczestnika, z jednym wierszem na każdego uczestnika
Kwestionariusz wyjściowy	Kwestionariusz opracowany na potrzeby badania	Wersja 1.0, sfinalizowana w lutym 2025 r.	Używany do zbierania danych demograficznych, informacji o wcześniejszym doświadczeniu z wirtualną rzeczywistością, znajomości gier oraz wcześniejszym doświadczeniu w szkoleniach zespołowych
Taśma do wyznaczania granic	Ogólny dostawca sprzętu bezpieczeństwa laboratoryjnego	Antypoślizgowa taśma do znakowania podłogi	Używana do wyznaczania obszarów o skali pomieszczenia 3 m × 3 m oraz obszaru szkoleniowego w dużej przestrzeni 8 m × 8 m
Skala obciążenia poznawczego	Formularz oceny obciążenia pracą zaadaptowany na potrzeby badania	Wersja 5-elementowa	Używany bezpośrednio po szkoleniu; elementy obejmują zapotrzebowanie psychiczne, zapotrzebowanie fizyczne, presję czasu, wysiłek i frustrację
Mysz komputerowa	Ogólny dostawca sprzętu komputerowego	Standardowa mysz przewodowa lub bezprzewodowa	Używana do interakcji w warunku symulacji kolaboracyjnej na komputerze stacjonarnym
Log czyszczenia danych	Plik wygenerowany w ramach badania	data_cleaning_log.xlsx	Rejestruje korekty wyników, sprawdzenia brakujących danych, uzgadnianie wyników obserwatorów i decyzje o zablokowaniu zbioru danych
Słownik danych	Plik wygenerowany w ramach badania	Wersja 1.0	Definiuje nazwy zmiennych, etykiety, reguły kodowania, zakresy wyników, reguły wartości brakujących i poziomy analizy
Monitor stacjonarny	Ogólny dostawca sprzętu komputerowego	Monitor 24-calowy, minimalna rozdzielczość 1 920 × 1 080	Używany w warunku symulacji kolaboracyjnej na komputerze stacjonarnym
Stacja robocza	Ogólny dostawca sprzętu komputerowego	Konfiguracja minimalna: procesor Intel i5 lub równoważny, 16 GB RAM, dedykowana karta graficzna, Windows 10 lub nowszy	Używana do symulacji stacjonarnej, monitorowania lokalnego, przeprowadzania kwestionariuszy i przetwarzania danych
Jednorazowe osłony na gogle VR	Ogólny dostawca środków higieny	Standardowe jednorazowe osłony na gogle VR	Używane w celu zachowania higieny uczestników podczas sesji w wirtualnej rzeczywistości
Lista kontrolna zatrzymania awaryjnego	Formularz bezpieczeństwa opracowany na potrzeby badania	Wersja 1.0	Używany do dokumentowania kryteriów zatrzymania, zdarzeń związanych z dyskomfortem, przerw ze względów bezpieczeństwa oraz kontroli ustąpienia objawów
Szyfrowana pamięć instytucjonalna	Uczestnicząca instytucja	Szyfrowany folder projektu z kontrolą dostępu	Używany do przechowywania zanonimizowanych zbiorów danych, plików z punktacją, nagrań i plików składni
Rubryka oceny koordynacji przez obserwatora	Rubryka oceny opracowana na potrzeby badania	Wersja z 5 domenami i 100 punktami	Używana przez dwóch oślepionych obserwatorów do oceny czasu komunikacji, realizacji ról, wzajemnego wsparcia, koordynacji przestrzennej i naprawy błędów
Zbiór wyników obserwatorów	Plik wygenerowany w ramach badania	observer_scores.csv	Zawiera wyniki obserwatorów na poziomie domen przed uśrednieniem lub przeglądem konsensusowym
Platforma kwestionariuszy online	Instytucjonalny lub licencjonowany system ankietowy	Wersja aktywna podczas zbierania danych w 2025 r.	Używana do przesiewu, kwestionariusza wyjściowego, kwestionariusza po szkoleniu i testu retencji po 2 tygodniach
Pakiet porównań parami	Pakiet R	emmeans w wersji aktualnej dla R 4.3.2	Używany do obliczania oszacowanych średnich marginalnych i porównań parami z korektą Tukeya
Formularz świadomej zgody uczestnika	Dokument zatwierdzony w ramach badania	Wersja zatwierdzona przez komisję etyczną	Używany przed oceną wyjściową i randomizacją
Kwestionariusz uczestnika	Kwestionariusz opracowany na potrzeby badania	Wersja 1.0	Obejmuje pytania przesiewowe, pytania wyjściowe, skalę obecności przestrzennej, samoocenę koordynacji zespołowej, zaangażowanie w naukę, obciążenie poznawcze oraz skale dyskomfortu
Krzesła przenośne	Ogólny dostawca mebli laboratoryjnych	Standardowe krzesło laboratoryjne	Używane jako miejsca siedzące dla uczestników podczas podpisywania zgód, wypełniania kwestionariuszy, odpoczynku i monitorowania po zadaniu
Oprogramowanie statystyczne R	R Foundation for Statistical Computing	R wersja 4.3.2	Używane do czyszczenia danych, analizy niezawodności, modeli efektów mieszanych, analizy korelacji i przygotowania rycin
Pakiet do analizy niezawodności	Pakiet R	psych w wersji aktualnej dla R 4.3.2	Używany do obliczania alfa Cronbacha’a oraz współczynnika korelacji wklasowej
Obszary śledzenia w skali pomieszczenia	Laboratorium uczestniczącej instytucji	Trzy oddzielne oznakowane przestrzenie 3 m × 3 m	Używane w warunku rozproszonej kolaboracyjnej wirtualnej rzeczywistości w skali pomieszczenia
Formularz monitorowania bezpieczeństwa	Formularz opracowany na potrzeby badania	Wersja 1.0	Używany do rejestrowania wyników dyskomfortu, przekroczeń granic, przerw w śledzeniu i statusu regeneracji
Oprogramowanie do nagrywania ekranu	Ogólne komercyjne lub otwartoźródłowe oprogramowanie do nagrywania ekranu	Wersja aktywna podczas zbierania danych w 2025 r.	Używane do generowania ustandaryzowanych nagrań do oceny koordynacji przez obserwatorów
Lista kontrolna sesji	Lista kontrolna opracowana na potrzeby badania	Wersja 1.0	Używana do dokumentowania obecności, potwierdzenia kwalifikowalności, konfiguracji sprzętu, kontroli bezpieczeństwa, ukończenia zadania i przerw
Skala dyskomfortu w symulatorze	Lista kontrolna objawów opracowana na potrzeby badania	Wersja 5-elementowa, 0–10	Używana przed ekspozycją, po orientacji i bezpośrednio po szkoleniu
Skala obecności przestrzennej	Kwestionariusz zaadaptowany na potrzeby badania	Wersja 8-elementowa	Używany bezpośrednio po szkoleniu; zakres odpowiedzi 1–7
Oprogramowanie statystyczne SPSS	IBM Corp.	IBM SPSS Statistics wersja 29.0	Używane do statystyk opisowych, ANOVA, ANOVA Welcha, testów chi-kwadrat i sprawdzania założeń
Plik składni statystycznej	Plik wygenerowany w ramach badania	Plik składni R, Wersja 1.0	Używany do powtórzenia czyszczenia danych, modeli efektów mieszanych, ANOVA, analizy korelacji i generowania wyników
Moduł eksportu logów systemowych	Funkcja eksportu opracowana na potrzeby badania	Wersja 1.0, zablokowana przed formalnym zbieraniem danych	Eksportował czas rozpoczęcia zadania, czas zakończenia zadania, status ukończenia, wybory obiektów, reakcje na zagrożenia, błędy trasy i przerwy
Zbiór danych na poziomie zespołu	Plik wygenerowany w ramach badania	team_level_dataset.csv	Zawiera oceny koordynacji dokonane przez obserwatorów oraz wskaźniki procesu zadania na poziomie zespołu
System śledzenia w wirtualnej rzeczywistości	Komercyjny dostawca sprzętu VR	Kompatybilny z wybranym zestawem gogli i kontrolerów	Używany do śledzenia pozycji uczestnika i ruchu rąk
Wirtualne środowisko szkoleniowe	Dedykowane oprogramowanie szkoleniowe	Wersja 1.0, zablokowana przed formalnym zbieraniem danych	Umożliwiało realizację scenariusza kolaboracyjnej logistyki ratunkowej i nawigacji przestrzennej
Moduł komunikacji głosowej	Wbudowany lub zintegrowany moduł komunikacyjny	Wersja zablokowana przed formalnym zbieraniem danych	Używany do przypisanych kanałów komunikacji głosowej zespołu