护理教育中大型语言模型(LLMs)的概念分析：革新学习体验与认知发展的关键工具

本研究针对护理教育中大型语言模型(LLMs)概念模糊、术语混乱的问题，采用Rodgers进化概念分析法，系统梳理了41篇文献。研究发现LLMs具有可及性、个性化、交互性和革命性四大特征，能显著提升护生的认知技能和教学质量，但需警惕伦理风险和过度依赖问题。该研究为规范LLMs在护理教育中的应用提供了理论框架，对推动AI技术与护理教育的深度融合具有重要意义。

　　

在人工智能技术迅猛发展的当下，大型语言模型(LLMs)如ChatGPT已悄然改变着教育生态。护理教育作为医疗人才培养的关键环节，正面临着前所未有的机遇与挑战。尽管LLMs在护理教育中的应用日益广泛，但学术界对其概念界定仍模糊不清——术语使用混乱（如"chatbot"、"GenAI"、"LLMs"混用）、缺乏明确定义、技术迭代快速等问题，严重制约着该领域的规范化发展。这种概念混乱不仅影响教学实践，更可能引发学术诚信、教育质量等一系列衍生问题。

为破解这一困局，Julia Harrington等研究者采用Rodgers进化概念分析法，系统检索了PubMed等5大数据库中近5年的41篇文献。通过严格的纳入排除标准（聚焦英语文献、仅限护理教育场景、排除临床护理和其他AI技术研究），研究团队首次明确了LLMs在护理教育的四大核心属性：可及性（跨平台易用）、个性化（定制学习方案）、交互性（实时动态反馈）和革命性（范式转变）。这些特性使LLMs成为提升认知技能（如临床推理）和教学质量（如模拟场景生成）的强力工具，但同时也伴随着信息准确性、学术诚信等潜在风险。该成果发表于《JMIR Nursing》，为AI时代护理教育的转型提供了重要理论支撑。

研究方法上，团队采用Rodgers概念分析框架，通过系统文献检索（2025年1-3月）锁定核心文献，运用主题分析法归纳关键特征。技术路线包含：多数据库协同检索（PubMed/CINAHL/PsycINFO等）、布尔运算符优化策略、严格的内容筛选（36篇核心文献+5篇补充文献），以及基于教育场景的实证案例验证。

研究结果揭示：

1. 1.

   替代术语：文献中"AI-powered chatbot"、"生成式AI"等12种术语混用现象突出，最新研究趋向统一使用"LLMs"。

2. 2.

   关键属性：

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     可及性：支持多设备访问，特别有利于非英语学生和书写障碍者

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     个性化：如ChatGPT能生成定制化学习计划，提升34%学习效率

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     交互性：通过实时问答使临床决策训练响应速度提升60%

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     革命性：被学者称为"第四次技术革命"的教育体现

3. 3.

   前因条件：需同时具备技术基础设施（如支持GPT-4的设备）、数据可用性、教育数字化转型等6大要素

4. 4.

   应用实证：在NCLEX-RN^?考试辅导中，LLMs生成题目的准确率达89%，但需人工复核

讨论部分强调，LLMs正在重塑护理教育的三大维度：

1. 1.

   教学模式：从单向传授转向智能交互

2. 2.

   能力培养：临床推理训练效率提升40%

3. 3.

   全球协作：打破地域限制的虚拟教学

但研究也警示，当前存在算法偏见（如性别刻板印象强化）、学术诚信（23%学生存在过度依赖）等风险，建议建立类似IDEE框架的监管体系。该研究首次系统界定LLMs的教育内涵，为制定护理教育AI应用标准提供了关键理论依据，对实现《2030护理教育数字化战略》具有里程碑意义。未来需开展跨文化研究，探索LLMs在不同教育体系中的适配模式。