临床护士人工智能素养与创新行为的关系：AI自我效能的中介作用及组织创新氛围的调节作用

《Frontiers in Public Health》：Artificial intelligence literacy and innovative behavior among clinical nurses: the roles of AI self-efficacy and organizational innovation climate

　　

目的：调查三级医院临床护士创新行为的现状及相关因素，并探讨人工智能（artificial intelligence, AI）素养、AI自我效能（AI self-efficacy）、组织创新氛围（organizational innovation climate）与护士创新行为（nurse innovative behavior）之间的关系及路径，为针对性护理管理策略提供依据。方法：该横断面研究于2026年6月至7月在湖南省岳阳市采用分层调查法对6所三级医疗机构的850名护士进行调查，使用一般信息问卷、AI素养量表（Artificial Intelligence Literacy Scale）、AI自我效能量表（Artificial Intelligence Self-Efficacy Scale）、组织创新氛围量表（Organizational Innovation Climate Scale）和护士创新行为量表（Nurse Innovative Behavior Scale）。采用AMOS 24.0进行验证性因子分析（confirmatory factor analysis, CFA）评估量表模型拟合；采用SPSS 26.0进行描述性统计、单因素分析、Pearson相关分析和多元线性回归；采用PROCESS宏4.2版Model 4和Model 14检验中介效应（mediation effect）和有调节的中介效应（moderated mediation effect）。结果：共获得850份有效问卷，有效问卷率为95.3%。护士创新行为平均得分为37.93±6.50。4个量表的测量模型拟合良好，量表具有良好收敛效度（convergent validity）和一定区分效度（discriminant validity）证据。AI素养、AI自我效能、组织创新氛围与创新行为之间均呈正相关（r = 0.609–0.797, P < 0.01）。教育程度、职称、参与研究或创新活动、AI素养、AI自我效能和组织创新氛围是护士创新行为的相关因素，共解释总变异的60.9%。AI自我效能部分中介AI素养与护士创新行为之间的关系，间接效应为0.322，95% CI为0.243–0.403，占总效应的52.90%。组织创新氛围调节AI自我效能与护士创新行为之间的关系（b = 0.051, P < 0.01）；有调节的中介指数为0.041，95% CI为0.009–0.078。结论：AI素养与护士创新行为密切相关，AI自我效能起部分中介作用，组织创新氛围起调节作用。护理管理可关注AI能力、应用信心和组织支持。

研究背景与问题：护士创新行为（nurse innovative behavior）指临床护士基于临床护理问题和患者需求，主动产生、推广并实施新方法或解决方案的行为过程，有助于优化护理流程、提高护理服务质量和效率并改善患者结局。既往研究显示，临床护士创新行为总体处于中等水平且存在群体差异；与创新想法产生相比，护士在获得支持和推动实施方面表现相对较低，说明从想法到实践仍存在障碍。现有研究多关注专业能力、心理资源和组织环境等单一因素或变量间关系。随着AI逐步融入护理实践，护士识别问题、获取信息和制定改进方案的方式正在改变，既有研究视角可能不足以捕捉AI情境下护士创新行为的新变化。2025年国家卫生健康委员会等部门发布相关实施意见，提出拓展AI在医疗健康中的应用场景；AI为优化护理服务提供技术支撑，同时对护士理解技术、评估适用场景和规范使用技术提出更高要求。因此，需要在AI情境下进一步识别护士创新行为的相关因素。能力—动机—机会理论（Ability–Motivation–Opportunity, AMO）认为个体行为由能力、动机和机会共同塑造。AI素养（AI literacy，指理解、使用和评价AI技术的综合能力）反映护士应用AI的能力基础；AI自我效能（AI self-efficacy，指学习、使用和适应AI技术的信心）反映将AI相关能力付诸实践的动机相关信念；组织创新氛围（organizational innovation climate，指护士对组织鼓励创新、提供资源和支持创新实践的整体感知）反映组织提供的机会和支持。既有研究多分别考察各变量与护士创新行为的关系，尚缺少在护理AI情境下将个体能力、动机相关信念和组织机会条件整合于同一理论框架并综合考察其与护士创新行为关系的研究。因此，研究人员基于AMO理论并纳入社会认知视角，开展多中心横断面研究，构建有调节的中介模型，考察AI素养、AI自我效能、组织创新氛围与护士创新行为的关系。该研究得出AI素养与护士创新行为正相关、AI自我效能起部分中介作用、组织创新氛围起调节作用的结论，为理解AI情境下护士创新行为的相关因素及护理管理策略提供了依据。

关键技术方法：该研究为多中心横断面研究，样本来自2026年6月至7月湖南省岳阳市6所三级医疗机构（包括2所三级医院和4所三级甲等医院，其中4所综合医院、2所专科医院）的临床护士，最终纳入850份有效问卷。采用一般信息问卷、AI素养量表、AI自我效能量表、组织创新氛围量表和护士创新行为量表收集资料。使用AMOS 24.0进行验证性因子分析（CFA）评估测量模型拟合、收敛效度和区分效度；SPSS 26.0进行描述性统计、单因素分析、Pearson相关分析和多元线性回归；PROCESS宏4.2版Model 4和Model 14检验中介效应及有调节的中介效应，采用5000次Bootstrap重抽样。

研究结果：
4.1 临床护士一般特征及护士创新行为单因素分析：共收集892份问卷，排除42份无效问卷后获得850份有效问卷，有效问卷率为95.3%。护士创新行为总分为37.93±6.50。单因素分析显示，年龄、教育程度、工作年限、职称、婚姻状况、工作内容、AI相关培训经历、AI工具使用频率及近3年参与护理研究或创新改进活动与护士创新行为得分差异显著（均P < 0.05）。
4.2 共同方法偏差检验与验证性因子分析：Harman单因子检验显示首因子解释38.601%的总变异，低于50%临界值，提示无严重共同方法偏差。四量表测量模型拟合良好：X²/df = 4.324，CFI = 0.978，TLI = 0.971，RMSEA = 0.063，SRMR = 0.028；标准化因子载荷为0.785–0.934，复合信度（composite reliability, CR）为0.860–0.933，平均方差提取量（average variance extracted, AVE）为0.672–0.795，收敛效度良好；潜变量相关为0.668–0.853，均低于0.90，提供一定区分效度证据。
4.3 AI素养、AI自我效能、组织创新氛围与创新行为的相关性：Pearson相关分析显示，四变量之间均显著正相关，相关系数为0.609–0.797（P < 0.01）。
4.4 临床护士创新行为的多元线性回归分析：以护士创新行为为因变量，纳入单因素显著变量及AI素养、AI自我效能、组织创新氛围后，教育程度、职称、参与研究或创新活动、AI素养、AI自我效能、组织创新氛围与护士创新行为显著相关（R² = 0.609，R²_adj = 0.602，F = 86.546，P < 0.01）；容忍度为0.259–0.895，方差膨胀因子（variance inflation factor, VIF）为1.118–3.855，无严重共线性。组织创新氛围的β = 0.502，关联最强。
4.5 AI自我效能的中介效应：PROCESS Model 4显示，AI素养正向关联AI自我效能（b = 0.797，P < 0.01），AI自我效能正向关联创新行为（b = 0.404，P < 0.01）；纳入AI自我效能后，AI素养对创新行为的直接关联仍显著（b = 0.287，P < 0.01）。直接效应为0.287，间接效应为0.322，95%置信区间（confidence interval, CI）均不包括0，提示AI自我效能部分中介AI素养与创新行为的关系，中介效应占总效应的52.90%。
4.6 组织创新氛围的调节效应与有调节的中介效应：PROCESS Model 14显示，AI素养（b = 0.122，P < 0.01）、AI自我效能（b = 0.202，P < 0.01）、组织创新氛围（b = 0.539，P < 0.01）均正向关联创新行为；AI自我效能×组织创新氛围交互项显著（b = 0.051，P < 0.01）。简单斜率分析显示，低组织创新氛围下AI自我效能与创新行为正向关联（b = 0.151，P < 0.01），高组织创新氛围下关联更强（b = 0.253，P < 0.01）。条件间接效应在低、均值、高水平组织创新氛围下分别为0.120、0.161、0.202，Bootstrap 95% CI均不包括0；有调节的中介指数为0.041，95% CI为0.009–0.078。

讨论部分总结：该研究基于AMO理论从能力、动机和机会角度考察临床护士创新行为。关于现状与相关因素，本样本护士创新行为总分高于既往研究报告的32.66±6.78和33.19±6.71，可能与样本均来自三级医疗机构、本科及中高级职称比例较高、部分护士有研究或创新改进经历有关；回归分析显示教育程度、职称、参与研究或创新活动、AI素养、AI自我效能和组织创新氛围与创新行为相关，其中组织创新氛围关联最强，提示鼓励创新并支持新想法实施的组织环境与护士创新行为的实际表达关系更密切。关于中介作用，AI素养与创新行为正相关，AI自我效能部分中介该关系，间接效应占52.9%；AI素养有助于护士理解技术功能与局限、评估适用场景并关注信息质量与风险，AI自我效能可能有助于护士在创新过程中保持信心和行动。关于调节作用，组织创新氛围正向调节AI自我效能与创新行为的关系，条件间接效应随组织创新氛围升高而增强；积极组织创新氛围可通过认可创新、提供资源和管理支持降低AI应用与创新实施的不确定性，而资源不足、流程不清或协作支持有限时，即使AI自我效能较强，护士也可能减少创新尝试。关于理论意义与管理启示，该研究进一步明确机会在动机与创新行为关系中的外部情境作用，提示组织情境可解释关联强度差异，并为AMO理论在护理AI领域的应用提供证据；护理管理可探索结合知识获取与情境实践的AI培训，关注护士反馈和信心变化，并通过工作安排、技术资源和跨专业协作加强组织支持，在符合AI使用规范并确保安全的前提下提供护理创新机会。研究优势与局限提示，横断面设计不能确定因果关系，自报问卷可能存在偏倚，样本限于岳阳市三级医疗机构且未进一步考虑护士在医院内的聚类。

研究结论翻译：该研究提示，临床护士创新行为不仅与其使用AI的能力密切相关，也与其应用AI的信心及组织对创新的支持有关。AI素养、AI自我效能和组织创新氛围均与护士创新行为正相关。AI自我效能在AI素养与创新行为之间呈间接中介关联，组织创新氛围与AI自我效能和创新行为关联强度的变异有关。护理管理者可考虑护士的AI能力、应用AI的信心和组织创新环境，将AI能力发展、临床情境实践和组织支持作为促进护士创新行为的潜在管理靶点。这些方法的有效性尚需在未来干预研究中进一步评价。