四川大学华西医院
华西护理毕业后教育
人工智能辅助的案例分析对护生个案管理表现和满意度的影响：一项随机对照试验
The effect of artificial intelligence supported case analysis on nursing students’ case management performance and satisfaction: A randomized controlled trial
文章讯息：
研究背景
人工智能（Artificial Intelligence，AI） 是一种模拟人类智能的技术，能够根据人类指令生成文本或媒体内容，并执行各种任务。近年来，AI 技术在临床护理实践中得到了广泛应用，涵盖临床决策支持系统、健康教育、随访管理以及护理风险预测等多个领域，有效提升了护理质量。AI 技术也逐渐融入护理教育中，为师生带来了诸多益处：它能够辅助设计符合学生多样化需求的教学方案，提供个性化的即时反馈，优化评估方式，并预测学生学业成绩。同时，通过模拟真实医疗环境，AI 有助于增强护生的批判性思维和临床推理能力。
传统教学方法多以教师为中心，学生处于相对被动的地位，这种模式容易限制学生实践技能的培养和批判性思维的发展，进而影响学生的学习积极性。基于案例的教学法可能是解决这一问题的有效途径。个案管理是指对护理程序的管理，包括数据采集、护理计划的制定，以及在学生与患者接触时实施干预措施。基于案例的教学能够帮助学生更好地理解护理程序的各个环节，实现理论与实践的结合，提升学生在护理程序中的参与度。在一项关于案例学习融入护理程序的质性研究中，学生反馈：案例学习帮助他们更好地理解和掌握护理程序。同时，动画、游戏化元素和基于模拟的互动应用等可视化教学内容，显著提升了教学质量，激发了学生主动学习的积极性，提高了学生满意度。
然而，目前在护理教育中运用 AI 辅助互动模拟的研究仍较为有限，特别是针对护生的 AI 辅助案例分析的实证研究仍然有限。因此，本研究旨在评估AI辅助的课堂案例分析教学对护生个案管理表现和学习满意度的影响。
研究方法
2.1研究设计
随机对照试验。
2.2研究对象
2023-2024学年第二学期的一所州立大学的护生。本研究为第三学年“肌肉骨骼疾病与护理”课程的一部分。该课程围绕全髋关节置换（Total Hip Arthroplasty, THA）开展案例分析，教学时长为两小时。学生通过THA案例学习护理程序。本课程每学期开设一次，课程结束后，学生将有机会在临床实践中接触真实的骨科患者。
纳入标准包括：1) 曾参加过护理程序的讲座；2) 在临床实践中曾为至少一名外科患者制定护理计划；3) 拥有可接入互联网的手机。排除标准包括：1) 未参加案例分析讲座；2) 从未参加过以往讲座或缺勤次数超过允许范围的学生；3) 数据收集表填写不完整；4) 不愿意参与本研究。
使用G Power程序估计的总样本大小为172。研究最终有188名符合纳入标准的学生完成。
2.3随机化和分配
在本研究中，先列出符合纳排标准的三年级护生。接着，依据学号奇偶性将学生分为两组。通过抛硬币决定，奇数学号的学生进入人工智能组，偶数学号的学生进入对照组。此次分组未进行分层处理。案例分析课程期间，AI组和对照组被安排在不同教室，并指定教师监督，以减少学生间的互动。课程开始前，学生不知晓分组情况，分组结果在课程开始时公布。
2.4 干预措施
本研究采用了一个关于因跌倒接受全髋关节置换（THA）的患者案例的演示文稿，内容涵盖了功能性健康型态、诊断检查、治疗方案、随访情况、实验室检查结果、护理措施、物理治疗及康复过程等多方面信息（见表1）。
表1 案例情景
研究人员利用AI工具DALL-E3 Image-Gen，编写提示语，为演示文稿准备了图片。接着，针对图1中的图片，他们通过D-ID程序，结合所准备的案例内容，添加语音文本，使图片具备了动画效果和声音。之后，这些由AI技术生成的音频动画图片被研究人员整合进演示文稿中。
图1 AI生成案例场景
2.4.1 干预组（AI组）
在案例分析课程开始前，首先向学生分发信息表。紧接着，学生们观看已经过AI技术辅助的演示文稿，该文稿详细介绍了接受全髋关节置换术（THA）的患者情况（具体参见表1）。需说明的是，在此环节中，学生们仅通过该AI演示文稿了解案例，没有其他渠道获得其他任何相关信息。在案例分析的演示中，研究团队也没有安排与学生的互动。课程结束后，向学生提供二维码，指引他们进入Mentimeter应用程序，完成3项任务：为患者列出5个优先护理诊断，参加THA案例知识测试，以及填写满意度评价表。
2.4.2 对照组
在案例学习前，学生们填写了信息表。学生通过教师准备的PowerPoint演示文稿，以传统方式接受了案例分析课程。本组学生所接受的全髋关节置换（THA）案例与AI组患者情境相同，但其案例不包含音频和视觉元素，仅以文本形式呈现。在案例结束时，学生们获得一个指向Mentimeter应用程序的二维码。学生记录下针对患者的五个优先护理诊断、接受THA案例的知识测试，并对案例和讲座进行满意度评估，随后讲座结束。
2.5 数据收集
（1）学生信息表 该表格包括收集学生描述性特征的问题，例如年龄、性别、在护理程序中是否遇到问题以及他们在哪些阶段遇到这些问题。
（2）知识测试 包含10道多项选择题，每题有五个选项，旨在测量学生对全髋关节置换术病例及护理的知识。每题分数为10分，测试总分为100分。学生在案例分析讲座后被要求在线参加此测试。每位学生只能回答一次，测试时间为15分钟。知识测试在研究人员的监督下进行，以防止学生之间的交流。
（3）案例评估表 使用1-10分的VAS 量表评估学生对课程教学的满意度，以及课程对他们的专注度和兴趣水平的提升效果。
（4）Mentimeter Mentimeter是一款应用程序，通过生成词云来突出显示被回答次数最多的词汇。该应用程序被整合到演示文稿中。学生在案例信息最终确定后，通过点击链接进行访问。学生标出他们为该案例确定的优先护理诊断。在完成回答后，最常重复且被优先考虑的护理诊断会显示在屏幕上。通过这种方式，团队收集了学生对案例中优先护理诊断的反馈。
2.5 数据分析
使用SPSS进行统计分析，使用Pearson卡方检验比较AI组和对照组的分类变量，使用独立样本t检验比较两组的案例表现和知识测试总分。结果以95%的置信区间和统计显著性水平p<0.05进行评估。
2.6 研究伦理
研究者所属大学社会与人类研究伦理委员会批准了这项研究。
研究结果
3.1 学生描述性特征
共有188名三年级护生参与了本研究。所有参与者之前均没有与人工智能相关的案例经验。参与学生的平均年龄为21.3±1.10岁。AI组和对照组在年龄、性别以及是否遭遇护理程序问题方面没有统计学显著差异。研究发现，AI组中有24%的学生在应用步骤中存在问题，而对照组则为27.7%，差异有统计学意义（P=0.04）。
3.2 学生个案管理表现和满意度
AI组学生满意度平均分略高于对照组，得分分别为9.08±1.45和8.80±1.41（t=-1.32，p>0.05），但差异无显著意义。学生对案例关注程度的平均分为8.69±1.43和8.67±1.70（t=0.09，p>0.05）；对案例兴趣程度的平均分为8.80±1.43和8.78±1.61（t=0.09，p>0.05）。两组在对案例的兴趣和关注程度上相似。
此外，在总知识测试每题平均分数方面，AI组的表现优于对照组，平均分为7.43，而对照组为6.90（SD 1.74）（t=2.19, p<0.05）。提示AI组学生对案例的理解和记忆更好。
3.3 学生护理诊断
AI组词云图见图2，对照组词云见图3。
图2 AI组护理诊断词云
图3 对照组护理诊断词云
如表2所示，观察到AI组和对照组均能够确定THA手术案例中的疼痛、感染风险和身体活动受限的诊断。然而，在识别现存护理问题的逻辑优先性上，AI组在优先排序护理诊断方面表现更佳，表明其在案例中对所学概念的应用更为准确和有效。
表2 两组学生护理诊断结果
结论
本研究评估了人工智能（AI）辅助课堂案例分析对护理学生个案管理表现和满意度的影响。结果显示，AI组学生在个案管理表现上优于对照组，且两组学生的满意度、案例兴趣和专注度均较高且得分相近。尽管AI辅助案例组缺乏教师互动，但学生的高表现和满意度表明，AI辅助的个案管理有助于学生独立评估案例。
这篇论文探讨AI在护理教育中的应用，尤其是在案例分析课程中对学生学习效果的影响，结果显示，AI 辅助教学显著提升了护生的个案管理表现和满意度，为临床护理教学提供了新思路。在技术快速发展的今天，新一代在职护士和护生因长期过度使用电子设备，易出现注意力不集中问题。借鉴本研究，AI 辅助教学设计可为传统继续教育注入新活力。借鉴本研究的思路，在临床教学过程中，AI辅助的教学设计可以为传统的讲授法、案例分析等教学方法带来新的视角，通过AI互动式学习工具和游戏化的内容设计，更好地吸引教学对象注意力，符合他们的认知规律。这种灵活的学习方式不仅能够提高护士和临床护生的参与度，还能帮助他们在复杂的护理情境中更有效地应用所学知识。随着以DeepSeek为代表的国产大语言模型崛起，高效优质的AI使用门槛进一步降低，临床护理老师可以通过学习简易的提示语工程，指引AI将枯燥的术语进行生动的视觉化展示。此外，除了本研究所提及的场景化图片，在思维导图、PPT制作等教学准备过程中，AI作为智能化内容生成工具，也有望减轻临床护理教师的备课负担，提升教学效果。
需注意，本研究虽声称采用随机对照研究设计，实际为半随机化方案，因学号奇偶性分组依循既定非随机规则，具一定系统性，非每个学生都有等概率进入两组的随机分组。未来研究应将 AI 辅助案例分析课程融入传统临床护理教育，以更严谨的设计，从实践技能、临床能力等多方面综合评估 AI 对临床护理教育的影响。
推荐人
罗云婷，硕士，主管护师
病区十，感染性疾病中心
审核人：冯梅，邓蓉，李欢
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护理部毕业后教育科
2020年3月19日
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