土耳其版模拟自我报告认知负荷测量工具2.0的信效度研究:护理教育中认知负荷评估的新工具

【字体: 时间:2025年07月04日 来源:BMC Medical Education 2.7

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  本研究针对护理模拟教学中学生认知负荷评估工具的缺失问题,开发了土耳其版Simulation Self-Report Cognitive Load Measurement Tool 2.0。通过严格的跨文化适应流程和验证性因子分析(CFA),证实该工具具有良好信度(Cronbach's α=0.822)和效度(x2/df=1.423,CFI=0.950),为优化模拟教学设计提供了重要评估手段。

  

在护理教育领域,模拟训练已成为培养临床决策能力和专业技能的重要手段。然而,学生在模拟场景中需要同时处理多项任务——从知识应用到临床判断,这种多任务处理加上模拟环境本身带来的情绪压力,往往导致认知负荷(cognitive load)超载。根据Sweller提出的认知负荷理论(CLT),当工作记忆的有限容量被过度占用时,学习效果将大打折扣。这一问题在护理教育中尤为突出,但长期以来缺乏可靠的评估工具。

为解决这一难题,Acibadem大学护理系的研究团队开展了一项开创性研究。他们选择Josephsen开发的Simulation Self-Report Cognitive Load Measurement Tool 2.0作为基础,该工具能同时测量内在认知负荷(intrinsic load)、外在认知负荷(extraneous load)和关联认知负荷(germane load)三个维度。研究团队遵循国际药物经济学与结果研究学会(ISPOR)的十步跨文化适应指南,对量表进行了土耳其语改编,并在101名二年级护理学生中验证其心理测量学特性。这项重要研究成果发表在《BMC Medical Education》上,为优化护理模拟教学设计提供了科学依据。

研究采用的关键技术方法包括:1)基于ISPOR指南的十步跨文化翻译流程;2)由10名护理专家组成的德尔菲法进行内容效度评估(CVI=0.80);3)验证性因子分析(CFA)验证三维度结构;4)采用Cronbach's α系数(0.822)、分半信度(0.800)和项目分析评估信度;5)在呼吸窘迫模拟场景后立即收集学生自评数据,确保时效性。

语言效度证据
研究团队严格遵循ISPOR的十步翻译指南,包括正向翻译、反向翻译和专家评审。值得注意的是,在认知访谈阶段发现土耳其学生对10点Likert量表存在理解困难,遂调整为5点量表。这种文化适应性修改体现了研究的严谨性。

内容效度证据
10位护理教育专家对量表项目进行评定,内容效度指数(CVI)达到0.80,内容效度比(CVR)为1.00,表明所有项目都能准确反映目标构念。项目分析显示,所有题项的27%高低分组差异均达到显著水平(p=0.001),证实了项目的鉴别力。

内部结构证据
验证性因子分析(CFA)结果支持原始量表的三个维度结构:x2/df=1.423,RMSEA=0.0643,CFI=0.950,SRMR=0.084,各项指标均达到心理测量学标准。因子负荷量介于0.30-0.92之间,其中第11题("模拟中需要处理的信息量")负荷量最高(0.92),印证了该工具能有效捕捉认知负荷的关键特征。

信度证据
全量表的Cronbach's α系数为0.822,各子维度分别为:内在负荷0.757,外在负荷0.572,关联负荷0.848。分半信度分析显示Spearman-Brown系数为0.800,表明工具具有较好的内部一致性。项目-总分相关系数介于0.328-0.719之间,除第6、8题外均高于0.30的建议标准。

讨论与意义
研究发现内在负荷与关联负荷呈显著负相关(r=-0.192),这一意外发现可能与土耳其学生群体特性有关——当内在负荷过高时,学生可能难以有效构建认知图式(schema)。这一现象提示教育者需要特别关注模拟场景的复杂度设计。

该研究的创新价值体现在三个方面:首先,填补了土耳其护理教育领域认知负荷评估工具的空缺;其次,证实了西方开发的测量工具经过适当文化调适后,能在不同教育背景下保持良好心理测量特性;最后,为实施"国际护理临床模拟与学习协会"(INACSL)提出的最佳实践标准提供了量化依据。

研究也存在一定局限:样本仅来自单一机构,且均为二年级学生,未来需要在更广泛群体中验证。此外,作为自评工具,其结果可能受学生自我认知能力影响。研究者建议后续研究可结合生理指标(如瞳孔测量、脑电图)进行多模态验证。

这项研究为护理教育工作者提供了重要启示:通过定期评估学生的认知负荷,可以动态调整模拟教学设计——例如降低外在负荷(优化指导说明)或平衡内在负荷(分级设置场景难度),从而最大化关联负荷,促进知识的长时记忆存储。正如研究者Hilal Yildiz Celik和Esra Ugur强调的,这项工具的应用将有助于实现"以证据为基础"的模拟教育,最终提升护理人才培养质量。

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