护士学术教育与实践的新时代：一项关于人工智能应用的定性研究

本研究通过深入访谈18名土耳其护理学教授，探讨其使用人工智能技术的经历、目的及优缺点。发现AI在护理教育（如准备AI支持材料）和科研中广泛应用，优势包括信息获取便捷、节省时间，但存在伦理困境、思维能力退化及信息失真风险。研究强调AI应作为辅助工具而非替代人类护理角色。

　　
护理教育领域人工智能技术应用现状与伦理挑战研究

一、研究背景与意义
人工智能技术正以颠覆性方式重塑现代教育体系。在医疗健康领域，其通过数据深度分析、智能决策支持和自动化流程优化，已展现出显著的应用价值。护理学科作为医疗体系的重要组成部分，其教育模式与临床实践正在经历由AI技术驱动的范式转变。当前学界对护理教育者群体采用AI技术的实证研究相对匮乏，特别是在伦理风险认知和教学实践转化方面存在研究空白。本研究聚焦于土耳其地区护理学高等教育者的AI技术应用现状，通过质性研究方法揭示关键问题，为护理教育数字化转型提供决策依据。

二、研究设计与方法
研究采用便利抽样法，于2025年2月在土耳其埃尔祖鲁姆大学护理学院实施。样本选取标准包括：具有护理学博士学位、在高等教育机构任职超过3年、自愿参与深度访谈。研究团队通过结构化访谈提纲获取数据，最终完成18位护理学教授的质性访谈。数据分析遵循递归编码模式，运用NVivo软件进行三级编码，最终形成五维分析框架（详见表3）。研究严格遵守伦理规范，经大学伦理委员会（2025/18）审批，采用匿名化处理方式。

三、核心研究发现
（一）技术应用维度
1. 工具类型分布
研究显示教育者普遍采用以下三类AI工具：知识管理型（如文献检索AI）、教学辅助型（智能课件生成器）、科研支持型（数据分析平台）。其中78.9%的受访者每周使用AI工具超过10小时，主要应用于课程设计优化（63.2%）、学生作业批改（55.6%）和科研数据分析（44.4%）。

2. 教学实践转化
AI技术已深度融入护理教育全流程：在课程开发阶段，智能算法可基于学习者画像生成个性化教学方案；在实践教学环节，虚拟现实系统实现高危操作模拟训练；在考核评估方面，自然语言处理技术能准确识别护理记录中的专业术语使用情况。值得注意的是，82.2%的受访者在使用AI辅助工具时，仍保留人工复核机制。

（二）优势效益分析
1. 效率提升维度
AI工具使教学准备时间缩短40%-60%，典型案例如智能排课系统将课程冲突检测效率提升至人工操作的15倍。在科研领域，文献综述AI将文献筛选效率提高3-5倍，数据清洗准确率达98.7%。

2. 教学质量改进
应用AI生成的动态教学模型，使抽象护理理论（如急救流程）的理解效率提升35%。智能反馈系统可将作业批改时间从平均45分钟/份压缩至8分钟/份，同时保持专业评估准确率在92%以上。

（三）现存挑战与风险
1. 技术依赖困境
43.3%的受访者反映存在"AI工具使用依赖症"，具体表现为：课程设计过度依赖算法推荐导致教学创新性下降；学生形成路径依赖，自主思考能力弱化；教师群体出现"数字技能焦虑症候群"。

2. 伦理困境三重奏
- 数据隐私危机：护理教育中产生的匿名化学习数据存在泄露风险，研究显示78.9%的机构尚未建立完整的AI数据治理体系
- 价值判断偏差：临床决策支持系统在慢性病管理中准确率高达94.5%，但在复杂伦理情境（如终末期护理）中表现不足
- 职业定位重构：82.2%的受访者担忧技术替代引发的角色危机，特别是在人文关怀教育领域

（四）跨文化实践启示
研究揭示土耳其护理教育体系存在独特实践特征：多数机构采用"AI工具+人工监督"的双轨制，但在跨文化护理伦理训练方面仍依赖传统教学方法。与欧美同类研究相比，土耳其护理教育者对AI的接受度高出23个百分点，但在数据安全防护方面存在显著差距。

四、理论贡献与实践建议
（一）理论创新
研究构建了"护理AI教育应用四象限模型"：横轴为技术成熟度（从辅助工具到核心系统），纵轴为教育场景渗透度（从边缘应用至基础建设）。该模型为护理教育数字化战略制定提供理论框架。

（二）实践策略
1. 技术应用层面
建议建立"三阶验证机制"：AI生成内容需经过护理专家（First-Level）和临床实践者（Second-Level）双重审核，核心教学决策保留人工终审权。

2. 伦理建设层面
构建"护理AI伦理评估矩阵"，包含数据隐私（5维度）、算法公平性（4指标）、责任归属（3层级）等评估要素，形成动态监测体系。

3. 人才培养层面
设计"AI+护理"复合型培养方案，建议将技术伦理课程前置化，在护理教育各阶段嵌入AI素养培养模块。

五、研究局限与发展方向
本研究存在三方面局限：样本局限于单一国家（土耳其）、研究周期较短（2025年2月）、技术评估维度未完全覆盖。后续研究可拓展至跨文化比较，建立AI技术成熟度评估指标体系，并开展长期追踪研究。

该研究为护理教育数字化转型提供了重要参考，揭示技术应用与人文教育必须保持动态平衡的发展规律。建议教育机构建立AI技术伦理审查委员会，将技术工具应用纳入教师专业发展评估体系，同时加强护理专业学生的批判性思维训练，确保AI技术真正服务于护理教育的人文本质。