人工智能与认证相结合，推动护理教育现代化

《Nurse Educator》：Artificial Intelligence Meets Accreditation to Modernize Nursing Education

本研究探讨AI模型在护理教育质量改进及认证中的应用，针对现有文献多聚焦教学而缺乏QI指导的现状，结合文献与专家经验提出AI在QI中的使用策略、注意事项及最大化输出效果的方法，旨在通过AI提升护理教育质量、学生成果及程序监控水平。

　　```section>

摘要 通俗语言总结

---

背景：

大型语言模型，也称为人工智能（AI）模型，近年来变得越来越复杂且应用广泛。AI模型具有多种用途，能够协助护理教师履行其复杂的职责。

问题：

现有文献主要探讨了AI模型在护理教育中的应用、指导原则、优势及挑战。然而，大多数研究集中在教学方面，很少有作者提供关于如何在质量改进（QI）活动中使用AI模型的指导。这些职责对护理教师来说至关重要，但同时也颇具难度，而AI模型可以提供帮助。不过，教师需要相应的指导才能有效地利用AI模型来完成这些任务。

方法：

本文基于现有文献和作者的专业知识，为教师在开展质量改进和认证相关活动时提供了指导，包括使用AI模型的注意事项、提高效率的方法以及具体应用方式。

结论：

AI模型有潜力帮助护理教师现代化护理教育，提升项目监管水平、教育质量以及学生的学习成果。

通俗语言总结：AI模型日益成熟，能够支持护理教师履行职责，尤其是在质量改进（QI）活动中。虽然现有文献多关注AI在教学中的作用，但本文提供了关于如何利用AI开展质量改进和认证工作的指导。文章强调了AI的优势与挑战，并提出了提高其应用效果的策略。通过运用AI，教师可以现代化护理教育，改善项目监管、教育质量以及学生的学习成果。这些指导旨在帮助教师充分发挥AI在提升其关键职责方面的潜力。

本文文本由机器生成，可能存在不准确之处。常见问题解答

```