基于聊天机器人的自主学习教育程序对护生机械通气护理能力的提升效果研究

本研究针对重症监护护士机械通气护理教育需求高但临床实践受限的现状，开发了基于聊天机器人(Chatbot)的自主学习教育程序。韩国"G"省大学护理系团队通过随机对照试验证实，该程序显著提升护生临床推理能力(临床推理能力t=-5.00,p<0.001)、自信心(t=-2.62,p=0.011)和教育满意度(t=-3.51,p<0.001)，为疫情等特殊情境下的护理教育提供了创新解决方案。

　　

在重症监护领域，机械通气护理直接关系到呼吸衰竭患者的生命安全。然而临床护士普遍反映，这项需要快速决策的专业技能存在显著教育缺口。更棘手的是，COVID-19等传染病的流行使得护生临床实践机会锐减，传统的高仿真模拟教学(HFS)又面临设备昂贵、场地受限等瓶颈。如何突破时空限制，让护生获得可重复的机械通气护理训练，成为护理教育者亟待解决的难题。

韩国"G"省大学护理学院的Jeong-won Han、Junhee Park和Hanna Lee团队在《BMC Medical Education》发表创新研究，开发了基于聊天机器人的自主学习教育程序。这项随机对照试验招募了60名四年级护生，实验组通过LandBot平台(https://landbot.io/)进行为期三周的交互式学习，对照组仅观看传统视频讲座。研究结果显示，聊天机器人程序使护生的临床推理能力得分提升12.42分，显著高于对照组的0.66分(p<0.001)。这种将人工智能引入护理教育的新范式，为培养具备关键思维能力的重症护理人才开辟了新路径。

研究采用三大关键技术：1)基于LandBot平台构建的三阶段聊天机器人系统(知识传授-案例学习-情景模拟)；2)随机对照试验设计(1:1分组，块大小为2和4)；3)标准化评估工具包括临床推理能力量表(15项，Cronbach's α=0.96)和机械通气知识测试(10项)。所有参与者均来自韩国"G"省大学护理学院四年级学生队列。

【临床推理能力】
通过Liou等开发的量表评估发现，实验组后测得分(56.10±9.26)显著高于对照组(47.21±5.51)，证实聊天机器人的情景模拟能有效提升临床决策能力。

【机械通气护理知识】
虽然两组知识得分均有提升，但差异无统计学意义(p=0.926)，提示视频讲座已能较好传递基础知识。

【自信心】
实验组自信心评分提升1.78分，显著高于对照组的0.59分(p=0.011)，表明重复练习机会增强了操作信心。

【教育满意度】
实验组满意度(7.42±1.59)显著高于对照组(5.55±1.74)，验证了聊天机器人寓教于乐的优势。

该研究创新性地将聊天机器人三大教育角色——教学助手、个人导师和学习伙伴融入护理教育。特别设计的三个警报处理情景(高压/低压/高呼吸频率)使护生能反复演练临床判断。尽管知识提升效果与传统教学相当，但在培养核心能力方面展现出独特优势。研究者建议未来可结合虚拟现实(VR)技术深化情景模拟，并通过纵向研究评估中长期效果。这项成果不仅为后疫情时代的护理教育提供了新思路，更为人工智能在医疗教育中的应用提供了实证范例。