建筑业在全球范围内始终属于危险职业之一，由于工作环境复杂、动态且劳动密集，且现场条件不断变化，事故率一直很高[1]、[2]、[3]。对事故的深入分析显示，大多数建筑工人事故是由于未能实时识别和应对工作场所的危险源造成的[4]、[5]，尤其是那些工人之前未曾遇到的未知危险源[6]。正如Albert等人指出的，许多建筑工人缺乏识别某些类型危险源的认知技能或策略，这使得他们容易做出错误决策并受伤[7]。这种危险源识别能力不足已成为建筑安全培训研究的重点，业界正在寻求更有效的培训方法来提升工人识别和应对工作场所危险的能力。
鉴于危险源识别培训的重要性，研究人员越来越多地将VR技术视为一种有前景的安全培训方法[8]、[9]、[10]、[11]、[12]。VR培训能够模拟高风险场景，而这些场景在现实世界中既危险又难以模拟[13]，同时提供可控、可重复且沉浸式的培训体验。统计报告显示，最近关于建筑领域VR安全培训的研究占所有高风险工程行业研究的半数以上[14]。大量研究表明，VR培训在提升建筑危险源识别能力方面优于传统方法[15]、[16]、[17]、[18]、[19]、[20]、[21]、[22]。这些积极成果使VR成为建筑安全培训的有效手段，让人们对其解决建筑行业持续存在的安全问题充满信心。
尽管有大量证据支持VR培训的有效性，但现有框架通常隐含地假设工人（即使是新手）已经具备识别危险源的基本能力，只需要提高警觉性[23]。这一假设忽略了一个关键事实：建筑环境的不可预测性使得无法针对工人可能遇到的所有潜在危险源进行培训[24]、[25]。建筑工地存在独特的危险源组合、场地布局和工作流程，这些因素不断产生新的风险情况。因此，有效的安全培训不仅要提高工人对熟悉场景的表现，还要培养他们的“迁移能力”——即能够适应性地识别和应对从未遇到的危险源。
具体而言，建筑安全培训中的迁移能力要求工人将学到的安全原则应用到新的、不熟悉的情境中，从而在不同情境下灵活识别危险源。研究表明，培训迁移需要在与培训内容不同的未训练任务中验证表现的提升[26]。然而，当前文献中的一个关键问题是：大多数研究使用与培训内容相同或高度相似的情景来评估VR培训的“有效性”[27]、[18]、[28]、[29]、[22]。这种方法衡量的是对特定情景的机械记忆，而非真正危险源识别所需的认知适应性。如果不验证VR安全培训对未训练危险源的迁移能力，现有的评估结果可能只是表面上的有效，从而掩盖了工人在现实世界中无法识别新风险的问题。
为了解决这一问题，有必要通过实证验证VR安全培训是否能够实现对未训练危险源的迁移，并揭示驱动这一过程的机制。认知系统在培训迁移中起着关键作用，因为它们决定了知识向未训练任务的迁移方式[30]。神经科学研究表明，迁移效果主要依赖于大脑中与未训练任务相关区域的神经可塑性，这一点通过个体间神经激活模式的显著差异得到证实[31]。因此，理解VR如何影响建筑危险源识别培训迁移效果的神经认知机制对于推进安全培训的理论框架和发展基于证据的设计至关重要[14]。因此，我们提出了以下三个研究问题：
RQ1：VR危险源识别培训的有效性能否有效迁移到不熟悉的危险源上？
RQ2：实现不熟悉危险源识别有效迁移需要哪些神经认知机制？
RQ3：如何利用神经认知见解指导系统的VR培训设计以提升迁移效果？
为了解答这些问题，本研究采用了行为学和神经成像相结合的方法来探究VR培训迁移的神经认知机制。由于区分泛化与记忆需要识别不同认知功能下的神经激活模式，我们使用了脑磁图技术，该技术在空间和时间分辨率上优于建筑安全研究中常用的神经成像技术，能够同时获取毫秒级的时间动态和准确的神经活动定位[32]。具体而言，我们比较了沉浸式VR培训与传统PPT培训的效果，评估了工人在未训练危险源情景下的行为迁移表现及其背后的神经认知机制。为了将神经科学研究成果转化为实际应用，我们系统地将这些发现转化为基于证据的设计原则，即S.A.F.E.神经认知框架（模式匹配、情感显著性、特征检测、元素识别）。因此，本研究做出了三项主要贡献：（1）通过严格的行为评估实验，证实了VR在未训练危险源识别方面的优越迁移能力；（2）利用MEG揭示了VR培训迁移的神经认知机制；（3）提出了S.A.F.E.神经认知框架，用于优化VR安全培训系统的设计。这项研究为建筑安全培训的设计提供了基于神经科学的优化方向，提升了工人将学习成果应用于现实世界新危险源的能力。
