四川大学华西医院
华西护理毕业后教育
基于教育科技的护理教育形成性评估现状和能力
Edutech-Based Formative Assessment and Teaching Competencies in Nursing Education
文章讯息：
研究背景
随着第四次工业革命的深入，教育与科技整合（Edutech）的概念被引入到教育领域。教育科技依托虚拟现实、增强现实、人工智能（AI）及大数据等技术手段优化教学效果，通过实时分析学习者的认知模式与知识基础，实现个性化教学并提升学习参与度。
在教育领域，形成性评估是教与学评估的重要评价方式，它可在学习者学习过程中提供反馈，有助于改进课程和教学，提升学习者自我调节学习能力，最终提升教学质量。在临床培训计划中，形成性评估必不可少。它让护理教育者能够持续监测学习者护理技能的掌握情况，评估他们的理解和判断能力，并提供反馈以提高他们的表现。已有研究表明，基于教育科技的形成性评估（Edutech-based formative assessment, EFA）对护生的综合表现、课程满意度及学习投入度产生显著影响。
当前，基于技术学科的教学知识（TPACK）框架（见图1）的护理教育正得到关注。TPACK框架包括三个要素：内容知识、教学知识、技术知识，强调三者融合开展教学。鉴于新手护理教师常面临职业角色适应性挑战，构建其TPACK能力体系显得尤为重要。然而当前护理教育领域缺乏针对新手教师TPACK能力的评估工具，也缺乏相关实证研究。尽管已有研究证实TPACK框架指导下的游戏化技能培训对临床护士的自我效能及教育成效具有积极作用，但该理论在护理教育中的深度应用仍待拓展。
图1 TPACK框架
本研究旨在：（1）调查护理教育中形成性评估的现状以及新手护理教育者对EFA的看法；（2）测量新手护理教育者的TPACK能力；（3）确定与TPACK能力相关的因素，以期为护理教育评估体系的完善提供实证依据。
研究方法
2.1研究设计
描述性研究，采用线上方式开展调查。
2.2研究对象
韩国新手护理教师。采用便利抽样，通过在线护理社区发布招募通知。纳入标准：（1）在学术机构或临床环境工作的护理教师;（2）具有硕士学位或以上学位;（3）教学经验 <5 年。该研究无特异排除标准。经样本量计算公式，考虑失访率，最终计算样本量为 216 人。
2.3资料收集
2024 年 3 月 21 日至 25 日，通过在线调查收集数据。每个参与对象完成调查预计耗时约 20 分钟。为减少偏倚，受访者匿名作答，仅收集电话号码用于支付报酬，报酬发放后立即删除。
（1）护理教学形成性评估调查：基于既往研究修订和完善调查工具，了解护理教学中形成性评估现状，该工具包含 6 个多项选择题，涉及形成性评估目的、时间、频率、结果使用、障碍和反馈方法。
（2）对基于教育科技的形成性评估（EFA）的看法：4名研究人员开发工具进行调查。该调查工具包含8个内容，包括EFA的经验、使用频率、方法、如果不使用EFA的替代方法、预期效果、挑战、注意事项，以及平台使用情况。
（3）技术教学内容知识（TPACK）能力测量：采用Jin等人调查工具修订后进行测量。该工具含29个条目，采用李克特5级评分法进行评分，所有条目均分得分越高代表TPACK 能力越好，原 Cronbach α 为 0.974，本研究中为 0.949。
2.4 资料分析
使用 SPSS Statistics 28.0 版分析数据。使用频率、百分比、平均值和标准差分析参与者的一般资料、形成性评估的现状、对 EFA 的看法和 TPACK 能力。采用多元线性回归分析以确定与参与者 TPACK 能力相关的因素。
2.5 研究伦理
研究已获机构伦理委员会批准。
研究结果
3.1 一般资料
共216 名参与者，97.2% 为女性，平均年龄 34.1 ± 4.0 岁，平均临床经验为 81.7 ± 48.5 个月，平均教学经验为 32.4 ± 13.2 个月；临床护理教师占63.0%，硕士学历占比74.1%；53.5% 的人参与了临床护理教师培训，49.8% 的人参与了技术和软件使用，83.3%的人在研究生课程中学习了护理教育课程。
3.2 护理教育形成性评估现状
如表1 所示，超过37.5%的参与者认为，验证学习者是否实现了学习目标是采用形成性评估的最常见原因。传统的EFA方法主要包括笔试 （60.2%），主要用于确定学习者的成绩水平 （61.1%）。实施EFA的主要障碍因素包括时间不足 （43.5%），反馈通常通过成绩展示（61.1%）。使用EFA的主要挑战是技术问题（26.4%）、缺乏数字素养 （22.2%）以及学习者获得技术和资源的机会不平等 （17.1%）。使用 Edutech 测评的一个关键考虑因素是为学习者和教师提供数字技能支持 （29.6%）。在 59 名具有EFA经验的参与者中，最常用的方法是基于在线平台的测试 （52.5%），常见的EPA使用平台是 Google Forms、Kahoot！、Zoom 和 Quizizz。
表1 护理教育形成性评估现状
3.3 TPACK 能力和相关因素
护理教师的TPACK 能力得分为 3.80 ± 0.61。多元回归分析结果（见表2）显示，TPACK 能力的影响因素包括护理教育课程完成情况、EFA 经验 和年龄 。
表2 TPACK能力影响因素的多元线性回归分析
结论
本研究突出了形成性评价在护理教育中的关键作用，强调了将教育科技（Edutech）整合以提升学习者参与度和学习成果的必要性。研究揭示，尽管教育科技通过为学习者提供即时反馈，提高了评估效率，使其能够更快地调整学习需求，但也带来了挑战，例如新手师资缺乏护理教育培训、EPA经验不足，缺乏数字素养，建议未来建立更好的培训和支持系统，以帮助新手教师开展基于教育科技的教育活动。
形成性评估是护理教学过程中的一个重要环节。研究调查了新手护理教师融合教育科技的形成性评价应用现状与挑战。研究结果对提升新时期新手护理教师的基于融合教育科技教学活动具有参考意义。
从研究结果看，EFA的最大优势在于其能够提供即时反馈，这对于临床护理教育而言至关重要。在模拟病房或真实临床环境中，学员面对复杂多变的护理情境，往往需要及时了解自己的操作是否规范、判断是否准确。通过EFA，如在线测验、即时案例分析等，学员能立即获得反馈，教师也能根据反馈结果迅速调整教学策略，实现精准教学，帮助学员及时纠正错误，提升临床技能。因此，新手护理教师需要积极拥抱教育科技、善用教育科技、积极利用各种科学技术平台，提升EFA教育技能。
其次，本研究TPACK框架下的EFA强调将技术、教学知识与专科内容深度融合，这为实现个性化学习提供了可能。在临床护理教育中，不同学员的学习进度、兴趣点和能力水平存在差异。通过EFA收集学员的学习数据，结合大数据分析，临床护理教师可以为每位学员量身定制学习计划，推荐适合的学习资源和练习，真正做到因材施教，提高学习效率。但从研究结果看，技术问题和数字素养不足是新手护理教师开展EPA的主要障碍。因此，护理教育管理者应积极开发相关资源，为护理教师成长提供必要的培训和支持。特别在人工智能快速发展的新时代，学习和开展基于人工智能技术的教育是每一位临床护理教师的“必修课”，护理教育管理者有必要定期开展数智教育技术课程，例如在线平台的使用、AI助教、AI助学、AI助评等能力培养等内容，帮助临床护理教育教师（含新手护理教师）适应技术变革，提质增效临床护理教学活动。
本研究存在一定局限性，研究对象为韩国一所机构的高学历新手护理教师，影响结果代表性。教师和学员对教育科技的熟练程度，可能影响融合教育科技教学活动实施和参与者体验，这限制了同类研究的开展。今后，研究者可根据不同国家和机构情况，因地制宜设计和开展基于TPACK的临床护理教育研究，不断丰富临床护理教育科技融合教学研究证据，促进临床护理教育与教育科技的深度融合，助力临床护理教育高质量发展。
推荐人
伍冬梅，硕士，主管护师
病区二，放射科护理单元
审核人：贾丹，赵淑珍，赵俐红
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护理部毕业后教育科
2020年3月19日
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