重塑护理教育：利用基于能力的学习方式、人工智能和模拟技术，培养一支多元化的、具备实践能力的护理团队

《Nursing Outlook》：Reimagining nursing education: Leveraging competency-based education, artificial intelligence, and simulation for a diverse and practice-ready workforce

本研究提出整合人工智能（AI）、能力本位教育（CBE）和模拟训练，构建灵活的护理教育框架，以提升护理教育质量与多样性，促进健康公平和护理人力资源优化配置。

　　在当前的医疗环境中，护理人员是美国医疗体系中数量最多的群体，他们对于提升整体人群健康水平具有不可替代的作用。然而，尽管美国在医疗资源上的投入远高于其他国家，其健康结果却依然在高收入国家中表现不佳。这一现象的背后，是社会决定因素对健康状况的影响，例如住房、教育、收入和营养获取等，这些因素在低收入群体中尤为突出。因此，护理教育必须进行深刻的变革，以更好地培养能够应对这些社会决定因素的护理人员，从而推动健康公平并改善人群健康结果。

传统的护理教育模式通常基于固定的课程安排和时间框架，这种模式虽然在一定程度上能够提供系统的知识传授，但往往忽视了个体学习者的差异性。对于那些需要兼顾工作、家庭责任或个人发展需求的成人学习者而言，这种时间绑定的教育方式可能会成为障碍。此外，当前护理人员的种族和性别构成也与美国日益多元的人口结构不匹配。数据显示，大约80%的注册护士（RNs）为白人（非西班牙裔），而90%的护士为女性。相比之下，美国人口中来自不同种族和民族背景的个体占比已达到42%。这种不匹配不仅影响护理服务的公平性，也削弱了患者与护理人员之间的信任关系，进而影响健康结果。

为了解决这些问题，本文提出了一种新的护理教育模型，该模型以人工智能（AI）、能力导向教育（CBE）和模拟教学为核心，旨在打造一个更加灵活、个性化和包容的护理教育体系。这一模型的提出，不仅是为了适应不断变化的医疗需求，更是为了确保护理人员能够在未来各种医疗环境中提供高质量的、以社区为中心的护理服务。通过将护理教育从传统的医院模式转向以能力为导向的大学和社区学院模式，护理人员的培养将更加贴近实际临床需求，并能够更好地应对社会决定因素带来的挑战。

能力导向教育（CBE）是一种以学习者为中心的教育方法，其核心在于将学习成果与实际技能的掌握程度直接挂钩，而不是依赖于固定的课程时长。CBE强调学习者的自主性和个性化发展，使他们能够在掌握必要的能力后，按照自己的节奏完成学习。这种模式已经在航空和医学等领域取得成功，其关键在于通过多种评估方式（包括形成性评估和总结性评估）来衡量学习者的进步，并根据其表现调整学习路径。在护理教育中，CBE可以被用来设计更加灵活的课程结构，使学习者能够根据自身需求和生活状况选择适合的学习方式，从而提高学习效率和教育公平性。

人工智能（AI）技术的引入，为CBE提供了强大的支持。AI可以通过分析学习者的行为模式、学习偏好和知识掌握情况，为他们量身定制学习路径。例如，AI可以识别一个学习者是否更倾向于视觉、听觉或动手学习，并据此推荐相应的学习资源。此外，AI还可以在学习过程中实时监测学习者的进展，当他们遇到困难时，系统可以提供额外的解释或练习，而当他们表现出色时，AI则可以引导他们进入更高级别的学习内容。这种智能化的学习方式，不仅提高了学习的灵活性，也增强了学习者的自主性和责任感。

在护理教育中，模拟教学（Simulation-Based Education, SBE）同样扮演着至关重要的角色。通过使用任务训练器、高保真模拟和沉浸式扩展现实（XR）环境，学习者可以在安全的环境中反复练习临床技能，并在面对复杂患者情况时提升临床判断和团队协作能力。这种教学方式特别适合培养护理人员在实际工作中的应对能力，因为它能够模拟真实临床场景，并提供即时反馈。例如，在一个模拟场景中，学习者需要处理一名出院后出现并发症的患者，同时考虑医疗系统中的结构性障碍。这种情境不仅测试了学习者的专业知识，也锻炼了他们的沟通能力、文化敏感性和患者倡导意识。

为了更好地体现这一新模式的潜力，本文通过两个虚构人物——M.J.和Dr. Carter——来展示未来护理教育的可能图景。M.J.是一名新入学的护理学生，他们的学习过程完全由AI驱动。从入学的第一天起，M.J.就通过AI系统完成了一项诊断测试，评估其基础知识、学习偏好和需要加强的领域。基于这些信息，AI为M.J.设计了一条个性化的学习路径，帮助他们在掌握必要能力的同时，兼顾个人生活和职业发展。这种模式下，学习不再受限于固定的课程时间，而是根据学习者的实际进展进行调整。例如，如果M.J.在某个概念上遇到困难，AI可以提供更基础的解释或替代性的学习方法；如果M.J.表现优异，系统则可以推荐更具挑战性的内容。此外，AI还可以整合所有学习体验，为学习者建立一个全面的技能档案，记录他们在不同学习阶段的表现和成长。

Dr. Carter则代表了这一新模式下护理教育者的角色转变。在传统的护理教育中，教师主要负责讲授课程内容和评估学生表现。而在新的模式下，教师的角色更加多元化，他们不仅是知识的传授者，更是学习者成长的引导者和反思的促进者。Dr. Carter利用AI技术来协助教学工作，例如自动评估学生在模拟临床场景中的表现，提供即时反馈，并帮助学生识别自身的强项和不足。这使得Dr. Carter能够将更多精力投入到个性化指导和职业发展支持上，而不再被繁重的评分任务所束缚。此外，AI还可以与电子临床跟踪系统（ECTS）结合，为教师提供实时的学习数据，使他们能够更准确地评估学生的能力，并根据其进展调整教学策略。

除了AI和CBE，模拟教学在护理教育中的应用也值得深入探讨。模拟教学不仅能够提供安全的学习环境，还能帮助学习者在面对真实患者时保持冷静和专业。通过模拟不同类型的临床情况，学习者可以更好地理解患者的需求，并练习如何在复杂情境中做出决策。这种教学方式特别适用于培养护理人员在社区中的服务能力，因为他们需要与各种背景的患者进行互动，并解决与社会决定因素相关的问题。例如，在模拟教学中，学习者可以扮演社区护士的角色，与患者及其家属沟通，制定个性化的护理计划，并考虑如何通过社会资源改善患者的健康状况。

为了实现这一目标，护理教育必须进行一系列改革。首先，护理院校需要重新设计课程结构，使其更加灵活，并能够适应不同学习者的需求。这意味着传统的学期制课程将被能力导向的学习路径所取代，学习者可以根据自己的节奏和进度完成课程。其次，护理教育者需要接受新的培训，以适应AI和模拟教学等新技术的应用。他们不仅要掌握如何使用这些工具，还需要学会如何将它们有效地融入教学过程中，以促进学生的个性化发展。此外，护理院校还需要建立相应的基础设施，以支持AI驱动的学习平台和模拟教学环境。这包括投资先进的技术设备、开发适应不同学习风格的课程内容，以及建立数据管理系统，以便跟踪学生的学习进展和能力发展。

在推动这一变革的过程中，还需要考虑如何确保护理教育的公平性和包容性。AI和CBE的结合，可以为来自不同背景的学习者提供更加平等的学习机会。例如，对于那些因经济、地理位置或时间安排而难以接受传统护理教育的群体，这种新模式可以降低学习门槛，使他们能够更方便地获得高质量的护理教育。此外，AI还可以帮助识别和培养学习者的独特优势，使他们能够在护理实践中发挥更大的作用。通过这种方式，护理教育可以更好地反映社会的多样性，并培养出一支更加多元化和包容的护理队伍。

然而，这一变革也面临一定的挑战。首先，如何确保AI技术的公平性和有效性，是护理教育改革过程中需要重点关注的问题。尽管AI可以为学习者提供个性化的学习体验，但如果算法存在偏见或设计不当，可能会加剧教育不平等。因此，在开发和应用AI工具时，必须确保其能够公平地服务于所有学习者，并且能够准确评估他们的能力。其次，护理教育者需要接受足够的培训，以掌握这些新技术的应用方法，并将其有效地融入教学过程中。此外，护理院校还需要投入大量资源来建设和维护AI驱动的学习平台和模拟教学环境，这可能会带来一定的经济负担。因此，在推动这一变革的过程中，必须找到平衡点，既要确保技术的先进性和有效性，又要控制成本，使这一模式能够被广泛采用。

综上所述，护理教育的改革是一个系统性工程，需要从课程设计、教学方法、技术应用和教育公平等多个方面进行综合考量。通过引入人工智能、能力导向教育和模拟教学，护理教育可以变得更加灵活、个性化和包容，从而更好地满足不同学习者的需求，并培养出一支能够应对社会决定因素挑战的护理队伍。这一变革不仅有助于提升护理人员的专业能力，也将推动整个医疗体系向更加公平和高效的方向发展。未来，护理教育将不再局限于传统的课堂和医院环境，而是成为一个更加开放和多元的系统，使护理人员能够在各种医疗环境中提供高质量的、以社区为中心的护理服务。