四川大学华西医院
华西护理毕业后教育
ChatGPT辅助护理程序培训对护生问题解决能力、人工智能态度及临床胜任力的影响：一项单盲随机对照研究
The impact of ChatGPT training in the nursing process on nursing students’ problem-solving skills, attitudes towards artificial intelligence, competency, and satisfaction levels: Single-blind randomized controlled study
文章讯息：
研究背景
人工智能（AI）技术正在重塑护理教育模式，为培养未来护理人才提供全新解决方案。护理程序作为护理教育的核心内容，其系统化实践对培养护生临床决策、问题解决和批判性思维能力至关重要。然而，传统教学方法在帮助护生掌握这一复杂流程时往往效果有限，亟需创新教学手段。以ChatGPT为代表的AI技术为护理教育带来重要突破。这些工具通过提供即时反馈、个性化学习支持和交互式临床情境模拟，显著提升了护生的学习效率。研究表明，AI辅助教学不仅能巩固理论知识，更能增强护生的临床信心和胜任力，帮助其更快适应数字化医疗环境。通过案例分析、循证信息检索等功能，护生得以在安全环境中反复练习复杂临床决策，为真实工作场景做好准备。
然而由于AI的复杂性以及涉及的道德伦理问题，护生可能对AI持消极态度，直接限制AI的有效使用。因此，改善护生对AI的消极态度并鼓励其使用AI至关重要。此外，以往AI工具融合护理教育的研究多基于准实验性、非实验性或描述性研究设计，评价结果单一，缺乏全面的评价框架。针对以往研究缺陷，本研究旨在评估在护理程序教学中，ChatGPT辅助培训对护理本科生问题解决能力、对AI的态度、护理程序相关能力、满意度的影响，并为AI在护理教育中的发展提供具体建议。
研究方法
2.1 研究设计
研究为前后测量的平行随机对照试验。
2.2 研究对象
本研究以2024年2月至6月春季学期某高校护理学院全日制本科三年级护生为研究对象。采用G*Power 3.1.9.4软件进行样本量估算，确定最小样本量为92人（每组46人）。
纳入标准：全日制护理专业三年级本科学生；已完成护理程序相关基础理论和实践培训；知情同意参与本研究。
排除标准：之前接受过ChatGPT或与护理程序相关的其他AI培训；从其他大学转入的学生。
研究初期共筛查175名符合年级条件的学生，经评估：7人不符合纳入标准，68人拒绝参加，中途退出4人，最终纳入96人。通过基于网络的随机数生成器，使用简单随机化以1：1的比例被随机分配到ChatGPT培训组（干预组48人）或标准教育组（对照组48人）。
2.3 干预措施
本研究的两组课程均由同一位教师授课。该教师为护理教育专任教师，同时具备人工智能教育背景，长期开展护理教育与AI融合方向的学术研究，擅长将AI工具应用于教学与临床实践。
对照组：接受课程设计的标准护理程序教育。
干预组：在常规教学基础上，额外参与“人工智能融合护理程序培训计划”（Artificial Intelligence Integrated Nursing Process Training Program, AINT-P）。该培训为期4周，学生被随机分成10–12人/组，每组每周接受1小时在线指导。具体培训方案见表1。
表1 人工智能整合护理程序培训方案
2.4 资料收集
由独立研究人员在干预前（T0）和干预后（T1）两个时间点进行数据收集。工具包括：
（1）护生基本信息表（Nursing Student Information Form, NSIF） 用于采集研究对象的人口学特征和人工智能使用经验，该表格由研究团队开发，仅在基线调查时使用。
（2）问题解决问卷（Problem-Solving Inventory, PSI） 用于评估护生问题解决能力，包含35个条目，涵盖问题解决信心、接近-回避风格和个人控制三个维度，采用6级Likert量表评分。其中，14个条目需反向计分，3个条目不参与总分计算，最终得分区间为32-192分，量表得分越低，表明问题解决能力越强。量表具有较好的信度（Cronbach's α=0.72-0.90）。
（3）人工智能态度量表（the General Attitudes towards Artificial Intelligence Scale, GAAIS） 用于评估护生对AI技术的态度倾向，包含20个条目，分为积极态度（12条目）和消极态度（8条目）两个维度，采用5级Likert量表评分，消极态度维度的条目需要反向计分，量表信度良好（Cronbach's α=0.82-0.94）
（4） 护理程序能力表（Nursing Process Competency Form，NPCF） 采用视觉模拟评分法，要求护生自评其护理程序能力，评分范围为0到10分，“0”表示“无法胜任”，“10”表示“非常能胜任”。
（5）满意度评估表（Satisfaction Assessment Form, SAF） 同样采用视觉模拟评分法，评估护生对培训的满意程度。评分范围为0-10分。“0”表示“完全不满意”，“10”表示“非常满意”。
2.5 数据分析
本研究采用SPSS 26.0统计软件进行数据分析。采用描述性统计呈现学生特征与结局指标：连续变量以均数±标准差（Mean±SD）表示，分类变量以频数（百分比）呈现。组间比较采用独立样本t检验，组内比较采用配对t检验，分类变量比较采用卡方检验。双侧p<0.05为统计学显著性阈值。
2.6 研究伦理
研究已获机构伦理委员会批准。
研究结果
3.1 基本资料
共有96名学生参加了研究，其中干预组48名，对照组48名，研究对象平均年龄为21.47岁，80.2%的参与者为女性。半数学生报告曾使用过ChatGPT。两组在年龄、性别或ChatGPT使用情况方面均无统计学差异（p > 0.05），详见表2。
表2 护生基本信息
3.2 结局指标
结果详情见表3。基线数据分析显示，干预组与对照组在问题解决能力、AI态度及护理程序能力等指标上均无统计学差异（p > 0.05），表明两组具有可比性。
干预后评估结果显示：在问题解决能力方面，干预组总分显著低于对照组（91.5±12.98 vs 102.23±16.73，P = 0.004），表明AI培训有效提升了护生的问题解决能力。AI态度评估中，干预组积极态度得分显著高于对照组（49.06±7.57 vs 41.10±10.85，P = 0.001），而消极态度得分显著降低（22.21±6.73 vs 26.63±5.01，P = 0.001）。在专业能力方面，干预组护理程序能力评分显著提升（7.25±1.08 vs 6.27±1.33，P = 0.001），而对照组未见明显变化（5.63±1.50 vs 6.02±1.10，P = 0.148）。此外，干预组对培训的满意度评分显著高于对照组（7.25±1.08 vs 5.52±1.50，P = 0.001）。
表3 两组结局指标比较
讨论
本研究表明，人工智能辅助的护理程序培训通过智能情景模拟、实时反馈和案例训练等方式，能够显著提升护生的临床决策能力、问题解决能力及自我效能感，与其他AI融合护理教学的研究结果一致。
融合ChatGPT的培训模式能正向促进学员对AI工具的理解及接受度，增强了其使用ChatGPT等新兴AI工具的意愿。
同时，在使用ChatGPT等AI工具时应注意道德及伦理原则的培训，确保在护理实践中理性使用AI。
本研究局限性包括样本来源单一、未控制学习者个体差异因素、缺乏有效施盲、评价方法单一、缺乏过程评价及长效评价机制等。
5结论
本研究证实，将ChatGPT应用于护理程序培训有助于提升护生的问题解决能力、改善其对人工智能的态度、增强护理程序相关胜任力，并显著提高学习满意度。
在医疗健康与人工智能融合发展的背景下，本研究探讨了ChatGPT在护理程序教学中的应用价值，为护理教育改革提供了新思路。
研究表明，人工智能辅助的护理程序培训通过智能情景模拟、实时反馈和案例训练等方式，能够显著提升护生的临床决策能力与问题解决能力。同时，这种培训模式有效加深了学员对AI工具的理解，增强了其使用ChatGPT等人工智能工具的意愿。目前，我国护理教育体系在AI培训方面仍存在明显不足。无论是护理专业全日制教育、毕业后教育还是继续教育，均未将人工智能系统培训纳入常规课程体系。这导致绝大多数护理专业学生和临床护士缺乏必要的AI应用能力，在医疗健康领域智能化发展的趋势下面临职业发展挑战。因此，建议将人工智能应用培训作为基础性课程纳入护理教育体系，特别是整合到护士毕业后教育和继续教育项目中，以提升护理人员的数字素养，助力复合型护理人才培养。
护理教育者需注意，AI融合护理教育变革具有双面性，需要平衡技术与人文关怀。一方面，护理教育者需要适应时代新角色，拥抱变革，整合AI工具反哺护理教育，从知识传授者转变为学习引导者以及AI工具应用专家。另一方面，需警惕学生过度依赖AI工具而削弱批判性思维和独立解决问题的能力。同时，坚守护理人文价值的核心，以培养专业技能与人文素养并重的护理人才为目标，确保AI工具服务于护理教育本质。
如讨论所示，本研究存在局限性，未来研究需要在更广泛的人群中验证培训效果，并建立更完善的评价体系。
推荐人
樊溶榕，硕士，护师
病区十，呼吸危重症医学科第90护理单元
审核人：冯梅、朱晶
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护理部毕业后教育科
2020年3月19日
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