王 浩 唐愛民

（曲阜師范大學 教育學院，山東濟寧 273165）

一、研究背景

共情（empathy）對個體道德發(fā)展和人際關系至關重要。近年來，隨著虛擬現(xiàn)實技術的應用和普及，人們逐漸相信基于虛擬現(xiàn)實技術的教學是引發(fā)學生共情的有效手段，但結論并不一致。本文通過元分析探討虛擬現(xiàn)實對學生共情影響效應的大小和方向。

（一）共情

共情常被認為是個體對他人的感受和行為的客觀而深刻的認識（Brydon et al., 2021）。大部分研究認為，共情至少包含兩個維度：認知共情和情感共情，其中認知共情有助于客觀理解他人的觀點和心理狀態(tài)，情感共情有助于感受并分享他人的情緒，對他人作出恰當的情緒回應（Harari et al., 2010）?；谡J知共情和情感共情的區(qū)別，戴維斯（Davis,1980）構建了共情的四因素模型，包括觀點采擇、想象、個人悲傷和共情關心四方面，這是迄今應用較多的共情結構模型。

共情對個體的社會交往具有關鍵作用。它可以為積極的組織氛圍和人際關系的建立提供基礎，并促進個體的親社會行為（Teding van Berkhout &Malouff, 2016），而缺乏共情意味著無法以他人的立場看待問題或理解他人的感受，通常會導致偏見和暴力行為（Mayer et al., 2018）。研究還表明，共情有助于提升學生的學業(yè)成績。共情是一個特殊的學習影響要素，可以改善學習互動，激勵學生取得更好的學習結果（Abadia et al,.2019）。神經科學理論認為，作為收集信息以與他人合作的機制，共情是人 類 大 腦 與 生 俱 來 的 天 賦（Villalba et al., 2021），但并非所有人都具備較高的共情水平。因此，教育研究者一直尋找培養(yǎng)學生共情能力的教育手段，如游戲、戲劇、模擬等。虛擬現(xiàn)實技術的發(fā)展，為學生共情的培養(yǎng)提供了新的工具。

（二）虛擬現(xiàn)實對學生共情能力的影響

虛擬現(xiàn)實是一組在計算機生成的環(huán)境中為人們提供類真實體驗的媒介技術，它通過使觀眾獲得身臨其境的感受而促進共情，促進社會團結。美國藝術家米爾克（Milk）將其稱為“終極共情機器”（Hassan, 2020）。在教育領域，教師通過虛擬現(xiàn)實技術為學生提供沉浸式體驗學習來激發(fā)共情，這與傳統(tǒng)課堂采用的共情教育方法相同，即讓學生“站在他者視角”學習，但虛擬現(xiàn)實帶來的體驗更加便捷和真實。在虛擬現(xiàn)實教學中，學生分享和理解他者的觀點，體會他者的生活，在自我與他者之間建立深刻聯(lián)系，產生共情。此外，虛擬現(xiàn)實能營造原本受到資源或倫理約束的學習情境，擴展了學校可提供的教育內容。

臨場感是虛擬現(xiàn)實的重要特征，也是其發(fā)揮“共情機器”作用的關鍵。新近研究表明，臨場感可以調節(jié)虛擬現(xiàn)實對共情的影響，更具沉浸和互動的虛擬現(xiàn)實體驗可以有效地激發(fā)共情（Barreda-ángeles et al., 2020）。臨場感被認為是一種主觀體驗，但它更多取決于設備、主題或形式等客觀因素。因此，虛擬現(xiàn)實教學的設計特征會對學生共情發(fā)展產生影響。

（三）研究問題

盡管許多研究結論支持虛擬現(xiàn)實是引發(fā)學生共情的有效手段（Ingram, 2019），但也有研究發(fā)現(xiàn)，在具有對照控制的實驗環(huán)境中，虛擬現(xiàn)實并沒有比其他傳統(tǒng)教育方式表現(xiàn)出更好的效果（Sundar et al.,2017）。同時，有學者質疑將虛擬現(xiàn)實作為“共情機器”的倫理風險。例如，魯埃達和勞拉（Rueda &Lara, 2020）指出虛擬現(xiàn)實引發(fā)人們共情的同時帶有強烈的情緒喚起和道德傾向，可能會使觀眾受到操縱從而只對特定群體成員產生狹隘的共情。還有學者認為，虛擬現(xiàn)實雖然給予觀眾認知和情感體驗，但沒有給出行動的理由和意義，這是虛擬現(xiàn)實和真實情境的本質區(qū)別（Ventura et al., 2020）。

鑒于上述爭議，本研究使用元分析方法綜合和評估虛擬現(xiàn)實引發(fā)學生共情的效能，確定不同變量對學生共情的影響，具體問題包括：1）虛擬現(xiàn)實是否比傳統(tǒng)教學方式更能引發(fā)學生共情？2）研究設計、主題內容和程序特征等因素如何影響虛擬現(xiàn)實對學生共情能力的培養(yǎng)？

二、研究方法

本研究根據《系統(tǒng)評價和元分析報告規(guī)范》撰寫研究報告，并遵循《Cochrane干預措施系統(tǒng)評價手冊》進行評價和分析。

（一）納入和排除標準

本研究依照PICOS原則，確定文獻的納入標準：研究對象為學生，干預措施為基于虛擬現(xiàn)實技術的教學，對照措施為傳統(tǒng)教學手段（如課堂授課、實習和屏幕視頻等），結局指標為共情量表得分（要求數據以均值和標準差呈現(xiàn)或可轉化為均值和標準差），測量工具必須信效度良好，研究類型為隨機對照實驗。排除標準為：樣本量小于10，數據不完整或無法轉換，非中文或英文發(fā)表的文獻，無法獲取全文（如會議摘要等）的文獻等。

（二）文獻檢索策略

本研究在中國知網、EBSCO、ERIC、ProQuest、PubMed、Scopus 、 Taylor & Francis、 Wiley Online Library 和 Web of Science數據庫中檢索。中文檢索詞包括虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、擴展現(xiàn)實、共情、道德、倫理等，英文關鍵詞包括 virtual reality、VR、augmented reality、extended reality、empathy、moral、ethics等，時限為建庫至2022年8月。此外，本研究還對納入文獻的參考文獻進行文獻追溯，以確保文獻搜集齊全。

（三）文獻篩選與資料提取

研究先使用文獻管理軟件EndNote 20去重，隨后通過閱讀標題和摘要篩除不相關文獻，最后閱讀文獻全文，確定文獻是否符合納入標準。文獻提取內容涉及：1）研究對象特征，包括樣本量、地區(qū)、年齡、性別等；2）虛擬現(xiàn)實教學方法的特征，包括時長、人稱、互動、主題、設備等；3）結局指標包括量表和結局類型；4）研究設計包括隨機方法、對照措施以及關于偏倚風險評估的關鍵要素。文獻篩選和內容提取由兩名研究者獨立完成，如遇分歧則通過協(xié)商或咨詢第三方解決。

當存在多個采用虛擬現(xiàn)實教學的實驗組時，本研究將不同實驗組分別提取為一組數據，同時均分對照組樣本量以避免樣本量的人為膨脹；當研究僅報告結果的標準誤差時，使用特定公式將其轉換為標準差；當研究基線數據不一致或以單獨問卷條目呈現(xiàn)數據時則放棄提??；當研究報告多次后測結果時，提取體驗虛擬現(xiàn)實后的首次測量結果，未提取隨訪數據。

（四）納入研究的偏倚風險評價

本研究采用Cochrane協(xié)作網開發(fā)的偏倚評估工具（risk of bias tool，ROB）評估納入文獻的偏倚風險。該工具主要針對隨機對照實驗評估研究質量，包括隨機分配、分配隱藏、盲法、數據缺失、選擇性報告和其他偏倚六個域，通過判斷每個域的高風險、低風險或不清楚風險，確定單項研究的質量。

（五）統(tǒng)計分析

本研究采用Stata 17軟件進行元分析，納入數據均為連續(xù)變量，各研究使用的量表工具存在差異，故采用標準化均數差（standard mean difference，SMD）作為效應分析統(tǒng)計量，并計算其95%可信區(qū)間。效應量大小表明虛擬現(xiàn)實教學與其他教學方式引發(fā)學生共情的差異，積極影響意味著虛擬現(xiàn)實有助于引發(fā)共情；消極影響意味著虛擬現(xiàn)實不利于引發(fā)共情。本研究采用Q值和I2統(tǒng)計量檢驗進行異質性分析，若P＞0.1且I2＜50%，說明研究間異質性低，可選用固定效應模型分析；若P＜0.1且I2＞50%，說明研究間異質性高，可選用隨機效應模型分析。本研究依據對照措施、主題和程序特征等變量進行亞組分析，探索影響基于虛擬現(xiàn)實的共情教學效果的調節(jié)變量，并使用逐一剔除法進行敏感性分析，考查合并效應量的穩(wěn)定性。本研究最后使用漏斗圖和Egger檢驗評估研究的發(fā)表偏倚。

三、研究結果

（一）文獻篩選流程及結果

本研究最初獲得文獻7359篇；去除重復文獻1341篇，初篩排除5914篇，全文閱讀后排除85篇，最終共19項研究納入分析（見圖1）。

圖1 文獻篩選流程

（二）文獻基本特征與偏倚風險評價

納入分析的19項研究均為隨機對照實驗，包含樣本量1949人，其中實驗組1066人，對照組883人。研究對象來自中國、美國和澳大利亞等九個國家，兩項研究以中國學生為樣本。所有研究均發(fā)表于2010年后，2020年后發(fā)表的研究有11項，占57.89%。納入文獻詳細信息見表一。

表一 納入文獻基本信息

本研究使用RevMan 5.4軟件評估偏倚風險。結果顯示，四項研究存在高偏倚風險，15項研究存在不確定偏倚風險。這是由于大部分研究未詳細描述隨機方法和分配隱藏方式，因而被評估為不確定風險。此外，虛擬現(xiàn)實教學與傳統(tǒng)教學相比差異較大，實現(xiàn)被試盲法存在客觀困難，最終偏倚風險評估中被試盲法維度未包含在內。

（三）分析結果

研究人員從19項納入文獻中獲得22個虛擬現(xiàn)實影響學生共情的效應量。異質性檢驗表明，研究間存在中等異質性（P＜0.01，I2=70.74%），故本研究選用隨機效應模型分析。結果顯示，虛擬現(xiàn)實教學引發(fā)學生共情較傳統(tǒng)教學方式效果更佳[Hedges’ g=0.32，95%CI（0.15，0.50），P=0.0003]，差異具有統(tǒng)計學意義。元分析森林圖見圖2。

圖2 元分析森林圖

（四）亞組分析

研究人員根據對照措施、主題、程序特征對結果進行亞組分析發(fā)現(xiàn)，以上變量對基于虛擬現(xiàn)實的共情教學效果存在調節(jié)作用，結果見表二。

表二 亞組分析結果匯總

亞組分析結果顯示：1）虛擬現(xiàn)實教學比面對面授課（Hedges’ g=0.56，P＜0.01）效果更好，但與傳統(tǒng)基于顯示屏的 2D 視頻（Hedges’ g=0.21，P=0.158）或 3D 視頻（Hedges’ g=0.28，P=0.125）教學的差異不具統(tǒng)計學意義；2）虛擬現(xiàn)實知識學習類教學（Hedges’ g=0.84，P＜0.01）比公益體驗類教學（Hedges’ g=0.33，P=0.001）更能引發(fā)學生共情，疾病感知類教學（Hedges’ g=0.18，P=0.276）與傳統(tǒng)教學的差異不具統(tǒng)計學意義；3）10到20分鐘（Hedges’g=0.34，P=0.002）體驗時長的虛擬現(xiàn)實教學效果較好，少于 10 分鐘時（Hedges’ g=0.26，P=0.103）效應量不具有統(tǒng)計學意義；4）虛擬現(xiàn)實程序以第三人稱視角（Hedges’ g=0.40，P=0.01）設計的共情效果比以第一人稱視角（Hedges’ g=0.25，P=0.025）設計的共情效果更有效；5）具有互動功能（Hedges’g=0.21，P=0.097）的虛擬現(xiàn)實程序教學共情效果低于不具互動功能（Hedges’ g=0.32，P=0.012）的程序，且效應量不具有統(tǒng)計學意義。

（五）累積元分析結果

累積元分析指將納入研究依照一定次序進行多次元分析，其結果可以反映合并效應量的動態(tài)變化趨勢，同時可以評估各研究對整體結果的影響。本研究使用累積分析考查隨著發(fā)表年份和體驗時長的增加，虛擬現(xiàn)實教學對學生共情影響效果的動態(tài)變化過程。

按年份先后順序累積分析顯示，隨著時間推移，合并效應量點估計值和可信區(qū)間趨于穩(wěn)定，表明結果的可信度和精確性在提高。合并結果首次具有統(tǒng)計學意義的時間是2018年（P=0.041），2019年后所有結果P值均小于0.05，說明技術的更新對基于虛擬現(xiàn)實的共情教學效果具有促進作用。

按體驗時間長短順序累積分析顯示，隨著更長體驗時間的研究加入，效應量點估計值和可信區(qū)間趨于穩(wěn)定。在納入10分鐘以上的研究后，合并結果持續(xù)表現(xiàn)出顯著性，且之后研究結果呈現(xiàn)效應量小幅增加和置信區(qū)間縮短的積極趨勢。這說明10分鐘以上的體驗時長能使基于虛擬現(xiàn)實的共情教學發(fā)揮顯著的積極作用。

（六）敏感性分析和發(fā)表偏倚評估

本研究采用逐一剔除法對分析結果進行敏感性分析的結果顯示，任意一項研究結果被剔除，對共情結果的合并效應量（0.29-0.35）影響都較小，且新合并效應量點估計值均落在總體分析95%可信區(qū)間內，說明研究結果穩(wěn)定。

本研究通過繪制漏斗圖和Egger檢驗評估納入文獻的發(fā)表偏倚（見圖3）。結果未發(fā)現(xiàn)明顯不對稱；Egger檢驗P值為0.29，提示存在發(fā)表偏倚的可能性小。

圖3 發(fā)表偏倚漏斗圖

四、討論與反思

（一）虛擬現(xiàn)實教學引發(fā)學生共情的整體效果

本研究對基于虛擬現(xiàn)實的共情教學效果開展元分析，且納入文獻均為隨機對照實驗，樣本量較大，原始研究方法質量較高，分析結果具有一定的可靠性。結果表明，虛擬現(xiàn)實教學相對于傳統(tǒng)教學有助于引發(fā)學生共情。

這一結果可以歸因于虛擬現(xiàn)實允許學生以生動的方式體驗他者的感受和經歷，使學生能夠輕松獲得原本復雜的社會互動體驗，進而引發(fā)對他者的共情（De Freitas et al., 2010）。另一種解釋認為，積極結果可能來自于“新穎性效應”和“曝光效應”（Villalba et al., 2021），也就是說，實驗組共情的提升僅僅是由于學習者對虛擬現(xiàn)實技術的好奇和喜愛。這種解釋目前尚未獲得更多實證研究支持，需要通過隨訪和控制被試基線水平等方式深入探索。

此外，虛擬現(xiàn)實教學提供的更高臨場感可能會強化包括共情在內的情感和認知反應（Schutte &Stilinovi?, 2017）。臨場感會吸引學生的注意力，增加學習投入。具身學習理論認為，虛擬現(xiàn)實帶來的化身他者的感覺，會激活大腦神經通路，增強學習能力（AlBasri, 2019）。因此，虛擬現(xiàn)實教學喚起共情的有效性取決于體驗本身的質量，影響學習體驗的客觀因素同樣會影響共情教學效果。

本研究結果與文圖拉等（Ventura et al., 2020）和馬丁加諾等（Martingano et al., 2021）的分析結果基本一致。相比于本研究基于虛擬現(xiàn)實的共情教學的最終效應量0.32，以上兩項研究的效應量分別為0.207和0.223，原因可能在于這兩項研究并非僅納入學生樣本，且納入文獻的發(fā)表時間在2019年前。本研究學生群體的特殊性和虛擬現(xiàn)實技術的進步可能導致了效應量增大。

（二）虛擬現(xiàn)實教學引發(fā)學生共情的調節(jié)變量

1.對照措施

虛擬現(xiàn)實教學比面對面授課對學生共情的促進效果更好，達到中等效應量（Hedges’ g=0.56）。一般認為，面對面授課采用的道德想象、角色扮演和倫理困境討論等方法培養(yǎng)共情時，需要大量的認知努力（Marques et al., 2022），這可能導致學生產生較高的認知負擔從而阻礙共情的發(fā)生。虛擬現(xiàn)實教學可以將原本需要在腦海構建的場景直接呈現(xiàn)出來，使學生學習變得輕松和專注。

虛擬現(xiàn)實與2D視頻和3D視頻相比對引發(fā)學生共情沒有優(yōu)勢。對于這一結果，申東熙（Shin,2018）發(fā)現(xiàn)，虛擬現(xiàn)實激發(fā)共情可能更多取決于參與者的特征，如共情傾向、意圖和行為等，而非媒介本身。另一個可能的原因是，大部分參與者熟悉視頻教學，而對虛擬現(xiàn)實的體驗較少，他們對技術的好奇可能多于對體驗內容的關注，造成共情教學效果不佳。

2.項目主題

知識學習類項目教學共情效果具有較大效應量（Hedges’ g=0.84），公益體驗類項目共情教學效果具有中等效應量（Hedges’ g=0.33），疾病感知類項目相比其他教學手段沒有表現(xiàn)出顯著效果。這一結果印證了福爾摩沙等（Formosa et al., 2018）的發(fā)現(xiàn)：即使虛擬現(xiàn)實只是提供情境的體驗和參與，而不進行明確的知識教學，參與者的知識學習結果的測量仍會提高，這說明虛擬現(xiàn)實對知識教學具有天然的優(yōu)勢。公益體驗類項目目前在慈善募捐和社會服務等領域應用較廣泛。此類項目相比其他主題項目數量更多且引發(fā)共情的效果普遍較好，這可能是由于這類項目的體驗者往往具有更明確的體驗目的和更高的道德敏感性。該類項目主題內容龐雜，涉及氣候變化、貧困、難民等子主題，未來研究可以細化分類討論。疾病感知類項目共情教學沒有效果的原因，主要是此類項目會帶給參與者更多的痛苦和擔憂情緒，因為高水平的負面體驗持續(xù)過長時就不再會促進個體共情，反而導致共情倦怠和逃避（Cohen et al., 2021）。

3.體驗時長

虛擬現(xiàn)實體驗時長在10至20分鐘之間對學生共情具有促進作用，少于10分鐘對學生共情的影響與傳統(tǒng)教學方式相比沒有差異。累積元分析顯示，納入10分鐘以上的研究結果后，整體分析的效應量變得穩(wěn)定且始終具有統(tǒng)計學意義。這符合當前主流虛擬現(xiàn)實體驗項目的設計時長，研究者普遍認為10分鐘左右的體驗時間能夠在保持教育效果的同時減少不適感（Mado et al., 2021）。美國斯坦福大學虛擬人際交互實驗室創(chuàng)始人拜倫森（Bailenson, 2018）認為使用虛擬現(xiàn)實時間過長會導致體驗者產生眩暈、視覺疲勞和混淆虛實等不適癥狀，因而每次使用虛擬現(xiàn)實的時長不應超過20分鐘。近年虛擬現(xiàn)實設備和技術的發(fā)展已經延長了舒適使用時間。但由于本研究中明確可知的虛擬現(xiàn)實干預時長均小于20分鐘，無法獲得更長時長教學效果的效應量并進行比較。

4.人稱視角

與第一人稱視角（Hedges’ g=0.25）相比，第三人稱視角的虛擬現(xiàn)實教學（Hedges’ g=0.40）引發(fā)學生共情的效果有較大提升。這一結果似乎與人們的常識矛盾。大部分人認為第一人稱視角可以使參與者更好地沉浸于體驗中，進而引發(fā)更高水平的共情。但坎貝和中島（Kambe & Nakajima, 2022）認為造成這種情況的原因有兩個：首先，第一人稱視角會使參與者以“玩家”心態(tài)對待體驗，參與者會將虛擬現(xiàn)實教學當作某種游戲從而把自身的個性和觀點帶入所扮演的角色中。成為“玩家”會導致自我與他者之間的認知模糊，削弱對他者困難處境的感知，參與者會主要依靠自身需求來思考而不再關注他者的感受，最終降低虛擬現(xiàn)實教學培養(yǎng)共情的效果。其次，第一人稱和第三人稱因所處視角不同而獲得的視覺信息差異會影響參與者的共情，第三人稱可能獲得更多的動作、表情和環(huán)境信息，會使參與者更全面地理解他者的處境，進而引發(fā)共情。

5.互動情況

不具互動功能（Hedges’ g=0.32）較具有互動功能（Hedges’ g=0.21）的虛擬現(xiàn)實共情教學效果更好。本研究結果與已有研究結果不一致，大部分研究認為更高的互動性可以導致更高的臨場感和參與度，進而獲得更高的共情水平（Herrera et al.,2018），但本研究沒有發(fā)現(xiàn)具有互動功能的虛擬現(xiàn)實教學在提高臨場感和共情中的優(yōu)勢明顯，原因可能是互動功能過多同樣會造成學生的“玩家”心態(tài)，分散注意力，且增加認知負荷，造成共情效果不佳。

（三）簡要反思

1.基于虛擬現(xiàn)實共情教學的應用可以與其他教學形式融合

本研究結果表明，不同教學形式引發(fā)學生共情的效果存在差異，然而不同教學形式各具優(yōu)缺點，實際教育場景的教學形式選擇可以各取所長，混合使用。首先，應正確看待虛擬現(xiàn)實教學的作用。虛擬現(xiàn)實教學需要在硬件設備和軟件開發(fā)中投入較多，但在特定教學情境和目標中并不一定取得比面對面授課或屏幕視頻教學更好的成果。真實環(huán)境面臨的教育問題更為復雜，教學方式的選擇應當依據教學實際。其次，虛擬現(xiàn)實教學需要其他教學形式的協(xié)助?？ɡ麃喖{拉曼等（Kalyanaraman et al.,2010）發(fā)現(xiàn)，僅依靠模擬往往不足以使學生獲得最大發(fā)展，還需要其他形式的補充，如講座、書面說明和物理模擬等。最后，不同教學形式對學生認知、情感和行為的整體影響尚未明確（王翠如等, 2021），這些發(fā)展維度之間的復雜關系決定了我們需要進一步探索不同教育形式的整合應用效果。因此，未來有必要將虛擬現(xiàn)實與傳統(tǒng)教學形式結合進行研究。

2.基于虛擬現(xiàn)實共情教學的內容應圍繞適切的主題展開

本研究結果表明，虛擬現(xiàn)實教學的內容會影響學生的共情，主題適切的教學內容顯得尤為必要。首先，知識學習課程采用虛擬現(xiàn)實教學同樣可以培養(yǎng)學生共情。已有研究證實，學生使用虛擬現(xiàn)實技術進行知識學習的過程中，共情能力和學習成績均獲得提高（柳瑞雪等, 2019）。同時，學生共情水平的提升也時常伴隨著對知識潛移默化的接受。這為學生知識學習課程實施道德教育提供了值得探索的方向。其次，公益體驗類項目虛擬現(xiàn)實應用廣泛，效果也得到大量研究的驗證，應作為虛擬現(xiàn)實共情教學重點關注的主題。公益體驗類項目通常以社會亟需探討的倫理和道德問題為主要內容，幫助學生具象地了解環(huán)境、貧困及弱勢群體等現(xiàn)象的真實樣態(tài)，對提升學生共情具有直接且顯著的效果。最后，疾病感知類項目大部分應用于醫(yī)學和護理學教育中，此類主題共情效果不佳的原因在于其專業(yè)的特殊性。這類課程內容往往容易引發(fā)學生的負面情感，導致學生情感失衡，進而影響共情表現(xiàn)。因此，未來虛擬現(xiàn)實共情教學應針對不同職業(yè)、專業(yè)、知識類型和學生的實際需求，為他們量身定制有效的虛擬現(xiàn)實共情教學計劃。

3.基于虛擬現(xiàn)實共情教學的設計需遵循證據支持的規(guī)律

本研究結果表明，虛擬現(xiàn)實的設計特征是影響學生共情的重要因素，因此設計虛擬現(xiàn)實教學應遵循已有研究發(fā)現(xiàn)的的客觀規(guī)律。首先，綜合亞組分析和累積元分析結果可以看出，基于虛擬現(xiàn)實的共情教學體驗時長應以單次10-20分鐘為宜，低于10分鐘的教學可能效果較差。其次，最好讓學生以第三人稱視角學習。第三人稱視角所能提供的自我與他者的直觀聯(lián)系和更多的環(huán)境信息，對引發(fā)學生共情至關重要。最后，教師應注意控制虛擬現(xiàn)實程序的互動程度。虛擬現(xiàn)實具有的互動性和探索性是其能夠提供高臨場感的重要原因，設計虛擬現(xiàn)實教學可以保留互動功能但應審慎考慮，原則是互動性的加入以不破壞學生對場景的專注度為宜，避免學生以玩游戲的態(tài)度看待虛擬現(xiàn)實共情教學。

最后，本研究存在以下局限：第一，納入文獻均為隨機對照實驗，但大多數研究沒有明確報道隨機方法和分配隱藏，這降低了最終的文獻質量。第二，納入分析的研究數量較少，限制了對文化地域、共情量表和虛擬現(xiàn)實設備等潛在調節(jié)變量的檢查。第三，納入研究大多為單次短時間干預，長時間隨訪研究不足，致使研究人員無法評估虛擬現(xiàn)實對學生共情的影響是否長期穩(wěn)定。

五、結論

本研究納入19項隨機對照實驗，對虛擬現(xiàn)實相較于傳統(tǒng)教學手段引發(fā)學生共情的效果進行元分析。相比于傳統(tǒng)教學手段，虛擬現(xiàn)實可以使學生產生更高的共情。1）虛擬現(xiàn)實教學較面對面授課對學生共情的教學效果更好，但與2D和3D視頻相比教學效果沒有顯著差異；2）知識學習類和公益體驗類虛擬現(xiàn)實教學可以較好地引發(fā)學生共情，其中知識學習類共情效應量更大，但公益體驗類應用更廣泛，疾病感知類虛擬現(xiàn)實教學與傳統(tǒng)教學方式相比效果不顯著；3）虛擬現(xiàn)實程序設計應以第三人稱視角運行，不具互動性，10-20分鐘的虛擬現(xiàn)實教學引發(fā)學生共情的效果更好。

與以往科技幾乎一直制造隔閡、阻礙人與人的共情不同，虛擬現(xiàn)實提供了支持人們共情發(fā)展的技術，這可能預示著科技與人性之間裂隙的彌合，但我們仍然需要對技術的結果保持警惕。一方面，目前尚未確定虛擬現(xiàn)實干預中參與者最終的共情對象是以立體環(huán)繞聲和3D超清影像呈現(xiàn)的虛擬人和物，還是通過虛擬世界聯(lián)想到的真實世界。它們之間存在本質不同。如果產生的共情僅限于虛擬世界，那么虛擬現(xiàn)實技術反而降低了人們對真實世界的共情能力，因為虛擬世界往往更加精彩。另一方面，過高的情緒體驗可能導致共情倦怠和回避，但虛擬現(xiàn)實程序設計總是追求在更短時間內包含更多的感官刺激，這有時會阻礙共情的產生。總而言之，對提升學生共情來說，虛擬現(xiàn)實沒有提供一條捷徑，對這一領域的系統(tǒng)探索尚需更多的研究與持續(xù)努力。