关注 ▲蓝军开源情报▲ 和10万+情报研究员，一起成长2026年4月16日，《国防视野》期刊刊登文章《军事行动的框架和基本训练方法》，扩展现实技术在军事和应急响应领域的训练应用日益广泛，但其在高风险和认知负荷环境下的教学应用仍有待开发。
本文认为，扩展现实的主要价值在于其能够通过分阶段、循序渐进的训练来调节认知负荷，而非进行整体模拟。
本报告《军事行动的框架和基本训练方法》英文原文42页，文末附报告目录。扫码文末二维码，加入蓝军开源情报知识星球，免费下载本文原文及1万字完整译文。报告定制联系电话：19118805880（微信同号）。
关键词：军事行动；基本训练；应急响应；XR框架
这是蓝军开源情报的第 575期分享
来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao）
一、变革力量
扩展现实（XR）已成为严肃游戏和培训应用领域的一股变革力量。通过沉浸式模拟，XR 为技能练习和决策能力提升提供了平台。然而，简单地将受训者置于高保真模拟环境中往往会导致认知负荷过重。
在典型的 XR 培训课程中，佩戴头戴式显示器的受训者沉浸在虚拟场景中——例如战术交战或大规模伤亡事件——他们必须实时感知、决策和行动，同时系统会记录他们的表现数据以供后续分析。这些模拟的保真度差异很大，从基于屏幕的桌面训练器到包含实体道具和触觉反馈的完全沉浸式混合现实环境，不一而足。
二、挑战性环境的教育意义
1.挑战-威胁机制
要理解为什么传统的整体模拟训练对受训者往往无效，首先需要定义作战环境的认知机制。挑战与威胁的生物心理社会模型（BPSM）整合了生物、心理和社会因素，解释了个体如何评估和应对激励性绩效情境。该模型不仅从物理危险的角度定义挑战环境，还从其对受训者认知资源的影响的角度来定义挑战环境。
2.培训差距：为什么基础方法必不可少
这些领域的具体训练目标——从严格的标准操作程序 (SOP) 和战术沟通到复杂的决策——都需要“自动化行为”的内化。XR 的方法越来越趋向于复杂系统——旨在捕捉该领域所有操作需求的综合模拟（流程和规则知识、与环境威胁相关的认知和情感技能、技术技能、身体技能和沟通）。
三、XR框架：认知控制机制
1.需求的调节器：IM、EWK 和一致性
既然已经确定胆碱能训练（ChE）本身就具有很高的内在认知负荷——即操作任务本身带来的心理复杂性——那么训练设备的角色就发生了转变。XR系统不仅仅是一个模拟工具，而是一个“认知负荷管理系统”，其概念与认知负荷理论中对内在负荷、外在负荷和相关负荷的区分相一致。
认知负荷理论认为工作记忆容量有限，教学设计必须管理三种类型的负荷：任务本身带来的内在负荷、次优教学产生的外在负荷，以及用于构建图式和技能自动化的相关负荷。这种映射构成了一个值得进一步实证研究的概念框架。它就像一个动态阀门，允许教学设计者抑制情境需求（外在负荷），同时让受训者构建自动化资源（相关负荷）。
2.任务分解的拓扑结构
在此背景下，任务分解指的是将复杂的作战能力（例如完整的战术交战）系统地分解为离散的、可单独训练的技能要素，这些要素可以在重新组合之前单独掌握。遵循“强概念”原则，理论通过将主要训练目标映射到扩展现实（XR）框架上而与实践相结合。在以要素训练为重点的背景下，这些并非相互竞争的技术，而是分阶段的教学区域，允许教学设计者仅在资源增加时才逐步提高要求。
3.高相干性的必要性
在这种拓扑结构中，任务分解策略是贯穿始终的主线。无论是在桌面训练器中模拟无线电通话（Q1），还是在混合现实中模拟动态突破（Q4），其底层“基本”技能（例如通信协议）都保持一致。这使得受训人员能够在较低复杂度的象限中掌握个人模式，然后再逐步过渡到第四象限中集成化的高保真场景。
4.元素训练方法
为了应对在瞬息万变、充满不确定性、复杂且模糊的环境下认知超载带来的教学挑战，本文提出将基础训练融入扩展现实（XR）框架。化学工程（ChE）的成功运作依赖于基本技能的自动化，从而释放认知资源，用于高风险决策。
XR中的基础训练在操作层面上被定义为在将技能整合到复杂场景之前，系统地分离并逐步掌握各个独立的技能组成部分。这种方法与微学习和部分任务训练有着共同的基础，但将这些概念扩展到了XR辅助教学，其中维度属性（IM、EWK、连贯性）能够精确地控制训练的复杂性。
5.从分解到具体应用实例
为了说明基础训练的实际应用，本文探讨了警官教育的四个关键领域，在这些领域中，XR 相比传统方法具有显著优势。
6.由此产生的益处
当元素训练应用于高保真XR场景时，会展现出几个显著优势。本文将通过先前建立的XR框架对这些优势进行具体分析。
7.主要挑战
要使XR训练在实际作战环境中充分发挥其潜力，必须解决若干实际和技术挑战。在组织层面，克服对新技术的抵触情绪需要找到组织内部的“支持者”，并确保技术合作伙伴的持续支持。除了组织惯性之外，实现有效的远程协作也面临着一个明显的技术难题：虽然XR原则上可以实现跨地域的联合训练，但跨网络的多用户同步在技术上仍然具有挑战性，尤其是在对延迟敏感的战术协调演习中。
四、XR在挑战性环境中的未来
1.人工智能/机器学习正在塑造XR训练的未来
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的融合有望彻底改变培训个性化方式。各组织利用 AI 和 ML 创建培训项目，以满足每位学员的独特需求，提供个性化的体验，从而提高绩效。
2.优化任务分解和渐进式技能整合
新兴的研究方向侧重于优化扩展现实（XR）训练中的任务分解策略。尽管元素训练方法的优势已得到充分证实，但如何确定跨领域的技能分解粒度仍是一个悬而未决的问题。未来的研究应探索特定领域的原则，以平衡精细的元素练习和整体任务训练，尤其是在军事和应急响应领域，因为这些领域的作战复杂性差异显著。
3.局限性
目前的分析存在一些局限性，需要加以说明。
首先，本文提出的是一个概念框架，而非实证验证；认知负荷理论结构与扩展现实（XR）维度之间的映射关系虽然具有理论依据，但仍需在不同的操作领域和受训人群中进行系统的实验验证。
其次，四象限拓扑结构必然简化了复杂的多维设计空间——实际的训练系统可能处于中间位置，或者需要在单次训练中动态地跨象限移动。
第三，我们对“基础训练”的处理预设了复杂的操作能力可以被有效地分解为可训练的子组件，但这一假设可能并不适用于所有技能类型，尤其是在高度整合的感知运动任务或隐性知识领域。
五、结论
扩展现实（XR）在应对挑战性职业和环境的训练方面具有不可否认的变革潜力。本文对挑战性环境（ChE）的定义是多方面的，涵盖了需要专门训练和准备的各种场景。将这些环境中的训练目标映射到XR空间，可以构建一个全面的框架，帮助我们理解XR不仅仅是一种模拟工具，更是提升作战准备能力的战略资产。
《军事行动的框架和基本训练方法》
【目录】
一、变革力量 2
二、挑战性环境的教育意义 3
2.1挑战-威胁机制 3
2.2培训差距：为什么基础方法必不可少 5
三、XR框架：认知控制机制 6
3.1需求的调节器：IM、EWK 和一致性 6
3.2任务分解的拓扑结构 8
3.3高相干性的必要性 10
3.4元素训练方法 11
3.5从分解到具体应用实例 12
3.6由此产生的益处 13
3.7主要挑战 16
四、XR在挑战性环境中的未来 17
4.1人工智能/机器学习正在塑造XR训练的未来 17
4.2优化任务分解和渐进式技能整合 18
4.3局限性 18
五、结论 19
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