结合动作观察与运动想象（AO + MI）练习对运动学习的影响：一项系统评价

《International Review of Sport and Exercise Psychology》：The effects of combined action observation and motor imagery (AO?+?MI) practice on motor learning: a systematic review

本文通过系统综述评估了结合动作观察（AO）和运动想象（MI）的练习（AO+MI）对健康成年人运动学习的影响。研究纳入17项随机对照试验，发现AO+MI在10项任务中均优于单独AO或MI及对照组，尤其在同步、协调且与物理任务高度相关的干预中效果显著。但存在术语混乱（24种不同名称）、方法学差异（如干预时长、视角、内容匹配度）和评估标准不统一等问题。结论强调需根据个体差异设计精准干预方案，未来应规范术语、优化实验设计和增加长期效果评估。

　　行为研究指出，结合动作观察（AO）和运动想象（MI）可以增强健康成年人的运动学习效果。然而，尽管这一方法显示出一定的潜力，但AO+MI在研究设计中仍存在一些不一致的发现。为了系统地评估AO+MI在健康成年人中的运动学习效果，我们对主要的学术数据库进行了搜索（搜索完成于2024年3月）。我们纳入了比较AO+MI与AO、MI或对照组的随机对照试验（RCT）和非随机对照研究（NRS），并要求这些研究为英语撰写。AO+MI可以同步或异步进行，包括运动后的保留测试或转移测试。研究中涉及运动期间进行物理练习的实验被排除在外。我们使用Cochrane工具评估了研究的偏倚风险，并对结果进行了叙述性综合分析。共17项研究，涉及34个AO+MI组，涵盖10项任务。总体来看，AO+MI（n=422）在任务、模式和训练持续时间方面都显示出积极的效果，相较于AO（n=99）、MI（n=98）和对照组（n=227）。不过，研究中存在一些局限性，包括术语不一致、干预设计不明确以及缺乏保留和转移测试。

AO作为一种运动模拟形式，能够丰富个体的运动技能库，例如Gatti等人（2013年）、Higuchi等人（2012年）的研究。进一步的综述文章包括Ramsey等人（2021年）、Rizzolatti等人（2021年）和Ste-Marie等人（2020年）等。AO通过将模型的运动学信息编码到观察者的运动感觉系统中，直接增强其运动表现。同时，AO还能增强内部运动表征（Buccino等人，2004年；Rizzolatti和Sinigaglia，2010年），支持运动发展（Bazzini等人，2022年；Hodges，2017年；Ste-Marie等人，2012年）。尽管这些效应是稳健的，但它们的增强效果仍较物理练习弱。此外，感知或认知限制也可能对运动学习效果产生挑战，例如经验较少的个体通常难以高效提取任务相关的视觉信息，这可能影响他们的模仿能力（Vickers，2007年）。

运动想象（MI）是另一种经过验证的运动学习干预手段，能够增强运动结果（Cumming和Williams，2013年；Schuster等人，2011年；见Toth等人，2020年和Simonsmeier等人，2021年的元分析）。与AO不同，MI依赖于内部生成的动作成分。MI可以刺激大脑皮层和脊髓水平的神经可塑性（Foysal和Baker，2020年；Ruffino等人，2017年），同时激活与运动相关的大脑区域（Decety等人，1994年；Hétu等人，2013年；Ryding等人，1993年）。行为研究展示了优化MI实践的多种应用（Ruffino等人，2017年），而对神经认知（Ladda等人，2021年）和理论机制（Hurst和Boe，2022年）的研究则提供了关于动作模拟过程的见解。

然而，MI并非在所有情况下都有效，尤其是在学习初期，当新手缺乏预期结果的运动表征时，MI可能是一种次优的运动练习技术（Bar和DeSouza，2016年；Kraeutner等人，2018年）。此外，约有1%的人口报告完全无法生成心理图像，另有3%的人报告生成的图像模糊不清（Dance等人，2022年；Wright等人，2024年）。这些限制可能会显著影响MI在运动学习中的有效性，使研究者难以明确界定和评估所想象的内容。

将AO和MI结合成一种单一的练习指导（称为AO+MI）是一种促进运动学习的有前景的方法。AO+MI的指导通常包括观察动作的同时，想象执行该动作时的运动感觉（即同步的AO+MI）。这种结合被认为能提供外部视觉线索和运动感觉增强的确定性（Eaves等人，2022年；McNeill等人，2020年）。此外，AO和MI都激活部分重叠的大脑区域（Eaves和Behmer等人，2016年；Vogt等人，2013年），同时激活与实际执行相关的脑区（Hardwick等人，2018年）。

行为研究已经表明，AO+MI在健康成年人、儿童和神经多样性群体中都能增强物理表现（例如Bek等人，2016年；Eaves等人，2014年、2016年；Emerson等人，2022年；Romano-Smith等人，2018年；Scott等人，2018年、2019年、2020年）。尽管这些积极结果已获证实，但关于如何最佳实施AO+MI的具体方法仍缺乏深入探讨。随着研究的多样化，作者们采用了多种AO+MI呈现方式和指导类型，包括同步和异步练习（例如Kawasaki等人，2018年；Taube等人，2014年），以及不同的练习安排（如Kim等人，2020年；McNeill等人，2020年）。然而，目前尚不清楚这些不同的AO+MI变体中，哪一种能最有效地促进运动学习（Eaves等人，2022年）。

Vogt等人（2013年）首次提出了一种运动模拟状态的连续体，随后多个实验探索了AO与MI内容之间的一致性。一致的AO+MI涉及参与者在观察相同动作的同时，想象自己执行该动作（例如Frenkel-Toledo等人，2020年）。协调的AO+MI涉及想象一个动作，同时观察另一个但相关的动作（例如Koyagasioglu等人，2022年；Taube等人，2014年）。冲突的AO+MI则涉及观察和想象两个不相关的动作（Romano-Smith等人，2022年）。然而，目前尚不清楚一致性对AO+MI在运动学习中的有效性有多大影响。

在最近的实验中，参与者想象的运动与实际执行的运动并不总是匹配。因此，一个“特定性”因素可以描述练习内容与实际运动之间的对应程度（例如Adamo等人，2024年；Agnelli等人，2023年；Temporiti等人，2023年；2024年）。然而，目前的研究尚未测试AO+MI特定性对技能获取的影响。随着作者们继续设计不同的同步性、一致性及特定性练习，更多的AO+MI安排已经出现，包括虚拟现实（VR）引导的AO+MI（Frank et al., 2023; Koyagasioglu et al., 2022），以及新的练习模式，如分块练习（Kim et al., 2022）和渐进式AO+MI（Lin et al., 2022）。然而，这些新的AO+MI安排却缺乏详细的描述和合理的解释。

我们的目标是扩展Eaves等人（2022年）的探索性综述，该综述强调了AO+MI相较于单独使用AO或MI在运动学习中的优势。我们还借鉴了Chye等人（2022年）的两项系统综述和元分析。这些作者发现AO+MI在行为结果上相比AO和对照条件具有积极影响，但不总是相比MI。他们还报告了AO+MI在瞬时增加皮层脊髓兴奋性方面的效果，这在AO和MI中均有发现，但只有在四次六次研究中，AO+MI的效果高于MI（以运动诱发电位（MEP）为指标，通过经颅磁刺激（TMS）测量）。

值得注意的是，Chye等人（2022年）对行为研究的元分析包含了来自不同人群（包括成人、儿童、康复患者和神经多样性个体）、力量训练任务以及涉及练习期间进行物理练习的实验（即在AO和MI训练阶段或前后测试之间进行物理练习的实验）。由于近年来有几项关于健康成人AO+MI训练的研究发表，我们的综述特意聚焦于健康成人，以更精确地分析最佳的练习方法和时间安排。这种狭窄的焦点对于进行稳健的练习方法和时间安排分析至关重要，同时有助于澄清该领域术语的泛滥（见术语表）。

对运动技能学习的更全面理解对于未来在体育、音乐、手术和神经康复等领域的训练方法设计至关重要。我们的综述旨在调查AO+MI练习对健康、非受伤、神经正常成人运动学习的影响。主要目标包括：（1）评估AO+MI练习，无论其是同步还是异步进行，并且在练习期间不进行物理练习，对运动技能学习结果的影响，与AO、MI或对照条件相比；（2）描述不同的AO+MI形式和安排，包括同步性、一致性以及特定性；（3）概述当前用于技能获取的AO+MI干预方法，并为未来干预设计提供考虑因素。

综述方法

研究协议

研究程序通过开放科学框架（OSF；https://osf.io/wvr9q/?view_only=1018000365a54796bcd2f50d4733e3e8）进行了预注册，包括补充材料。这些材料包含了搜索策略、数据提取、数据处理（包括R Studio中的开放访问编码）和标准化检查表的信息。PRISMA流程图（见图1）展示了系统综述的研究搜索和选择过程。

图1. PRISMA流程图。

图1展示了系统综述中信息流的三个不同阶段。首先，在识别阶段，流程图列出了搜索的特定数据库、返回的记录和移除的记录，包括自动和手动移除的记录，以及通过引用链和专家识别获得的记录。一旦推荐进行筛选，流程图列出了被排除的记录数量及原因，以及最终综述中包含的研究数量。

搜索策略用于识别研究

根据PRISMA指南（Page等人，2021年），在2024年2月进行了系统的文献搜索，并在2024年3月完成。在与图书馆员搜索专家咨询后，基于84篇已有AO+MI论文的标题、摘要和关键词中的最常见术语，完成了初步的范围搜索（见Eaves等人，2022年）。使用布尔运算符的数据库搜索包括MEDLINE、Embase、PsycINFO，这些搜索结果在表1中呈现。使用单一布尔表达式的数据库搜索包括Web of Science、CINAHL、SPORTdiscus、SCOPUS和Cochrane Library（见补充材料）。对于PEDro数据库，由于功能有限，我们进行了三次单独搜索（motor imagery AND action observation，mental imagery AND observation，以及imagery AND observation），分别返回了23、4和24篇文章。

通过Citationchaser（Haddaway等人，2022年）对所有纳入研究进行了正向和反向引用追踪，并通过邮件和会议向研究影像和观察组（RIO Group，2024年）寻求额外的专家分析。

纳入标准

选择使用了人群、干预、对照、结果和研究（PICOS；Stone，2002年）框架。纳入标准包括：（1）健康、非受伤、神经正常的成年人；（2）AO和MI结合使用（即AO+MI），无论其同步或异步（无论AO和MI内容之间的一致性），在同一训练块内，无论MI策略（例如视觉/运动感觉）或练习提示（例如视频、音频、图像）；（3）包含物理后测、保留或转移测试，并与AO、MI或对照条件进行比较；（4）评估运动技能学习（不包括力量生产）并排除在练习期间进行物理练习的干预（即为了评估纯粹的运动学习效果，我们未包含在AO和MI训练阶段或前后测试期间包含物理练习的干预）；（5）包含随机对照试验（RCTs）、非随机研究（NRS）和小规模干预，这些干预允许组内或组间分析；（6）论文是同行评审的，报告原始统计数据，并以英语撰写。

筛选过程

使用Endnote 21软件（The EndNote Team，2013年）移除重复的记录。通过Rayyan软件（Ouzzani等人，2016年）对2338篇标题和摘要进行了初步筛选。两位作者（JB、RPWK）独立筛选所有研究；第一阶段的编码者可靠性（ICR）超过95%；考虑到ICR值超过0.9是可接受的（Neuendorf，2017年；见O’Connor和Joffe，2020年关于实用指南），作者之间对冲突进行了协调。这两位作者独立评估了剩余49篇报告的全文以确定其是否符合纳入标准，任何最终冲突都通过咨询第三位作者（DE）解决。

数据提取和质量评估

研究质量

一位评审者（JB）使用了CASP（2024年）随机对照试验（RCT）检查表，对纳入研究进行了主观评估。原始检查表中的三个项目被认为不适合当前的上下文，因此被排除（见补充材料）。具体而言，以下三个问题未被包含在用于本综述的改编版本中：（1）实验干预的益处是否超过了其危害和成本？；（2）实验结果是否可以应用于你的当地人群或你的环境？；（3）实验干预是否比现有干预更能为你的照顾对象带来价值？这些问题涉及上下文临床评估，因此与本系统综述的焦点无关。

偏倚风险

一位评审者（JB）使用了Cochrane偏倚风险工具（RoB 2）对所有研究进行了评估，并有一项研究（Binks等人，2023年）使用了RoB 2对交叉试验进行了评估。所有研究都被评为低、有些担忧或高偏倚风险（见补充材料）。

研究特征

提取的数据包括参与者特征、样本量和任务。技能水平（新手/经验者）和技能类型（精细/粗大运动）也被记录。干预背景被分类为“运动”、“康复”或“其他”。我们还记录了对照条件并总结了关键发现。

AO+MI干预特征

AO+MI干预特征被提取（见表3）。这些包括保留和转移测试、训练时长（分钟）、干预时长（天和周）以及在观察期间自发运动想象的可能性（如Vogt等人，2013年所理论化）。我们采用了一个20项的评估工具，该工具改编自Moreno-Verdú等人（2024年）的GRASS检查表，用于标准化AO+MI报告。该工具旨在描述性地评估AO+MI干预的报告质量，而不是正式评估研究质量。项目包括研究协议的细节（例如指导类型和交付方法）、AO+MI的安排（例如观察和想象动作之间的一致性）以及想象脚本的方法。该工具还检查了观察视角（即第一人称 vs 第三人称），以及是否与MI指导一致。

在改编检查表时，一个涉及视觉视角的复合项目被拆分为两个独立问题，以反映（1）是否明确说明了视觉视角（例如第一人称或第三人称），以及（2）是否通过图像或插图展示了视角或相机角度。这导致了项目数量从19增加到20。此外，一个GRASS项目，即是否通过真人演示展示动作，被移除分析，因为所有纳入研究均使用预录制的演示。

训练特定性在心理和物理任务之间被分类为：1表示直接匹配（特定），2表示协调，3表示不匹配（多样化）。我们还评估了AO+MI状态安排、术语使用和PETTLEP元素的使用（Physical, Environment, Task, Timing, Learning, Emotion, Perspective；Holmes和Collins，2001年；Scott等人，2022年）。

结果的综合

方法学和结果的差异过于多样化，无法进行数据合并和统计比较。这样的分析将破坏标准化的典型方法（Higgins和Green，2011年；Murad等人，2019年）。因此，元分析被认为不适当。叙述性综合是分析结果的最合适方法。当数据缺失时，我们向第一和最后作者发送了数据请求。在可能的情况下，我们使用Cohen（1988年）的效果量估计来报告和解释效果大小：小（0.20）、中（0.50）和大（0.80）。

研究结果

在本综述中，共有17项研究被纳入。首先，我们报告了质量评估工具的结果。其次，我们描述了每项研究的设计特征和结果，最后对这些发现进行了综合。

在本综述中，术语“AO+MI”指的是任何AO和MI的组合，无论它们之间的同步性或一致性如何。在适当的情况下，我们采用了个别研究中使用的术语来捕捉其特定的AO+MI干预特征。

在本综述中，17项研究的平均得分约为64%（CASP检查表，见补充材料）。得分范围从30%（Taube等人，2014年）到90%（Agnelli等人，2023年）。五项研究得分为50%（Frenkel-Toledo等人，2020年；McNeill等人，2020年；Romano-Smith等人，2018年、2019年、2022年）。两项研究得分低于50%（Aoyama等人，2020年；Taube等人，2014年）。只有三项研究对参与者进行了盲法处理（Agnelli等人，2023年；Binks等人，2023年；Marshall等人，2020年），五项研究对研究者进行了盲法处理（Adamo等人，2024年；Agnelli等人，2023年；Koyagasioglu等人，2022年；Temporiti等人，2023年、2024年），六项研究对结果评估者进行了盲法处理（Adamo等人，2024年；Agnelli等人，2023年；Kim等人，2020年、2022年；Koyagasioglu等人，2022年；Temporiti等人，2024年）。见补充材料。

在本综述中，术语“AO+MI”指的是任何AO和MI的组合，无论它们之间的一致性或同步性如何。在适当的情况下，我们采用了个别研究中使用的术语来捕捉其特定的AO+MI干预特征。

在本综述中，17项研究的平均得分约为64%（CASP检查表，见补充材料）。得分范围从30%（Taube等人，2014年）到90%（Agnelli等人，2023年）。五项研究得分为50%（Frenkel-Toledo等人，2020年；McNeill等人，2020年；Romano-Smith等人，2018年、2019年、2022年）。两项研究得分低于50%（Aoyama等人，2020年；Taube等人，2014年）。只有三项研究对参与者进行了盲法处理（Agnelli等人，2023年；Binks等人，2023年；Marshall等人，2020年），五项研究对研究者进行了盲法处理（Adamo等人，2024年；Agnelli等人，2023年；Koyagasioglu等人，2022年；Temporiti等人，2023年、2024年），六项研究对结果评估者进行了盲法处理（Adamo等人，2024年；Agnelli等人，2023年；Kim等人，2020年、2022年；Koyagasioglu等人，2022年；Temporiti等人，2024年）。见补充材料。

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在本综述中，17项研究的平均得分约为64%（CASP检查表，见补充材料）。得分范围从30%（Taube等人，2014年）到90%（Agnelli等人，2023年）。五项研究得分为50%（Frenkel-Toledo等人，2020年；McNeill等人，2020年；Romano-Smith等人，2018年、2019年、2022年）。两项研究得分低于50%（Aoyama等人，2020年；Taube等人，2014年）。只有三项研究对参与者进行了盲法处理（Agnelli等人，2023年；Binks等人，2023年；Marshall等人，2020年），五项研究对研究者进行了盲法处理（Adamo等人，2024年；Agnelli等人，2023年；Koyagasioglu等人，2022年；Temporiti等人，2023年、2024年），六项研究对结果评估者进行了盲法处理（Adamo等人，2024年；Agnelli等人，2023年；Kim等人，2020年、2022年；Koyagasioglu等人，2022年；Temporiti等人，2024年）。见补充材料。

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在本综述中，17项研究的平均得分约为64%（CASP检查表，见补充材料）。得分范围从30%（Taube等人，2014年）到90%（Agnelli等人，2023年）。五项研究得分为50%（Frenkel-Toledo等人，2020年；McNeill等人，2020年；Romano-Smith等人，2018年、2019年、2022年）。两项研究得分低于50%（Aoyama等人，2020年；Taube等人，2014年）。只有三项研究对参与者进行了盲法处理（Agnelli等人，2023年；Binks等人，2023年；Marshall等人，2020年），五项研究对研究者进行了盲法处理（Adamo等人，2024年；Agnelli等人，2023年；Koyagasioglu等人，2022年；Temporiti等人，2023年、2024年），六项研究对结果评估者进行了盲法处理（Adamo等人，2024年；Agnelli等人，2023年；Kim等人，2020年、2022年；Koyagasioglu等人，2022年；Temporiti等人，2024年）。见补充材料。

在本综述中，术语“AO+MI”指的是任何AO和MI的组合，无论它们之间的一致性或同步性如何。在适当的情况下，我们采用了个别研究中使用的术语来捕捉其特定的AO+MI干预特征。

在本综述中，17项研究的平均得分约为64%（CASP检查表，见补充材料）。得分范围从30%（Taube等人，2014年）到90%（Agnelli等人，2023年）。五项研究得分为50%（Frenkel-Toledo等人，2020年；McNeill等人，2020年；Romano-Smith等人，2018年、2019年、2022年）。两项研究得分低于50%（Aoyama等人，2020年；Taube等人，2014年）。只有三项研究对参与者进行了盲法处理（Agnelli等人，2023年；Binks等人，2023年；Marshall等人，2020年），五项研究对研究者进行了盲法处理（Adamo等人，2024年；Agnelli等人，2023年；Koyagasioglu等人，2022年；Temporiti等人，2023年、2024年），六项研究对结果评估者进行了盲法处理（Adamo等人，2024年；Agnelli等人，2023年；Kim等人，2020年、2022年；Koyagasioglu等人，2022年；Temporiti等人，2024年）。见补充材料。

在本综述中，术语“AO+MI”指的是任何AO和MI的组合，无论它们之间的一致性或同步性如何。在适当的情况下，我们采用了个别研究中使用的术语来捕捉其特定的AO+MI干预特征。

在本综述中，17项研究的平均得分约为64%（CASP检查表，见补充材料）。得分范围从30%（Taube等人，2014年）到90%（Agnelli等人，2023年）。五项研究得分为50%（Frenkel-Toledo等人，2020年；McNeill等人，2020年；Romano-Smith等人，2018年、2019年、2022年）。两项研究得分低于50%（Aoyama等人，2020年；Taube等人，2014年）。只有三项研究对参与者进行了盲法处理（Agnelli等人，2023年；Binks等人，2023年；Marshall等人，2020年），五项研究对研究者进行了盲法处理（Adamo等人，2024年；Agnelli等人，2023年；Koyagasioglu等人，2022年；Temporiti等人，2023年、2024年），六项研究对结果评估者进行了盲