人工智能时代护士自我效能提升路径：专业精神与AI准备度的交互作用机制研究

《BMC Nursing》：Empowering nurses in the AI era: investigating the interplay between professionalism, AI readiness, and self-efficacy

本研究针对AI技术快速融入医疗护理领域但护士AI准备度与专业能力关系尚不明确的问题，通过横断面调查278名埃及三级医院护士，发现AI准备度(β=0.143,p=0.017)和专业精神(β=0.147,p=0.014)共同解释护士自我效能4.7%的变异度，且专业精神在AI准备度与自我效能间发挥正向调节作用。研究为护理管理者制定AI融合培训方案提供了理论依据，强调需将技术能力与职业价值观培养相结合。

　　

随着人工智能技术席卷医疗领域，护士群体正面临前所未有的转型挑战。智能诊断系统、预测性护理模型、自动化文档工具等AI应用不仅改变着传统护理工作流程，更对护士的专业角色定位提出深刻拷问：在机器智能日益渗透的医疗场景中，护士如何保持其独特的专业价值？埃及作为医疗数字化快速推进的中东国家，其护士在拥抱AI技术过程中既怀揣期待又充满忧虑——研究表明他们普遍存在技术准备度不足、伦理认知模糊等问题，这种困境恰恰折射出全球护理行业数字化转型中的共性难题。

在此背景下，Alexandria大学与Kafr Elsheikh大学的护理管理研究团队敏锐捕捉到三个关键要素的联动关系：护士对AI技术的接纳程度（AI准备度）、职业价值观的坚守（专业精神），以及应对挑战的信心水平（自我效能）。研究团队假设，这三者并非孤立存在，而是构成一个动态支撑系统，其中专业精神可能成为AI技术向职业信心转化的“催化剂”。为验证这一设想，研究团队在《BMC Nursing》发表了开创性研究，通过实证数据揭示AI时代护士能力建设的核心机制。

研究方法上，团队采用多中心横断面调查设计，从埃及Kafr Elsheikh省和Alexandria省的三所三级医院选取278名临床护士。研究运用三个经过验证的量表工具：护理专业自我效能量表(Nursing Profession Self-Efficacy Scale)评估护士应对专业情境的信心水平，人工智能准备度量表(Artificial Intelligence Readiness Scale)从认知、能力、愿景和伦理四个维度测量技术准备度，护士专业精神量表(Nurse Professionalism Scale)则系统评估职业价值观践行程度。通过路径分析和多元回归等统计方法，团队深入解析了变量间的相互作用机制。

研究结果呈现出一幅充满启示的图景。描述性统计显示，护士的自我效能(86.90±8.10)和专业精神(97.59±12.13)均处于较高水平，但AI准备度(82.24±19.99)相对滞后，尤其在伦理认知和战略愿景子维度得分偏低。这一反差暗示着技术培训与价值引领之间存在发展不平衡。相关性分析进一步证实，AI准备度与自我效能(r=0.161)、专业精神与自我效能(r=0.165)均呈现显著正相关，初步验证了研究假设。

多元回归分析结果更具说服力：AI准备度(β=0.143,p=0.017)和专业精神(β=0.147,p=0.014)同时对自我效能产生显著预测作用，两者共同解释4.7%的变异度。这一发现打破了将技术能力与职业素养割裂看待的传统思维，表明AI时代的护士培养需要双轨并进。路径分析模型进一步揭示，专业精神不仅直接增强自我效能，还强化了AI准备度向自我效能转化的效率——即专业精神高的护士更能将技术准备转化为职业信心。

讨论部分深入阐释了这些发现的理论与实践价值。研究团队基于Bandura社会认知理论(Social Cognitive Theory)指出，自我效能作为行为改变的心理引擎，其提升既需要技术掌握带来的“成功体验”（如AI工具熟练使用），也需要职业价值观提供的“意义框架”。专业精神正是通过赋予技术应用以伦理方向和职业使命感，从而放大AI准备度的心理效益。这一机制在埃及医疗场景中尤为关键——面对资源限制和培训不足的现实约束，强化专业认同可成为低成本提升技术适应力的有效策略。

研究结论强调，AI时代的护理队伍建设必须超越单纯技能培训的狭隘视角，构建技术素养与职业精神融合发展的新模式。对于护理管理者和教育者而言，这意味着需要在AI课程中嵌入伦理决策案例，在专业价值观培养中融入技术应用场景，从而培育出既精通智能工具又坚守护理本质的未来护士。该研究不仅为中东地区护理人力发展提供路线图，也为全球医疗机构的数字转型提供了可借鉴的实践框架。