基于ADDIE模型的本科护理信息素养课程的设计、实施与初步评估：一项单臂混合方法研究 邹慧娜（Huina Zou）、 吴林静（Linjing Wu）、 李凯欣（Kaixin Li）、 常普伦（Polun Chang） 陈媛（Yuan Chen）

《Nursing Reports》：Design, Implementation, and Preliminary Evaluation of an Undergraduate Nursing Informatics Literacy Course Based on the ADDIE Model: A Single-Arm Mixed-Methods Study Huina Zou, Linjing Wu, Kaixin Li, Polun Chang and Yuan Chen

　　摘要 背景/目标：在数字时代，护理信息学能力对于即将进入临床实践的护理学生来说至关重要。目前的本科护理信息学课程侧重于理论教学，但缺乏与临床应用的充分结合，这限制了内容传授的深度。本研究旨在设计、实施并初步评估一门本科护理信息学素养课程。方法：这是一项单臂混合方法研究。我们按照分析（Analysis）、设计（Design）、开发（Development）、实施（Implementation）和评估（Evaluation，简称ADDIE）模型进行了五个连续步骤：（1）需求评估；（2）设计涵盖理论基础、技术技能和临床应用的系统化、渐进式课程；（3）开发教学材料和教学环境；（4）通过九次每周90分钟的课程（包含教学-实践-反馈环节）进行实施；（5）通过定制问卷和护理信息学系统项目报告进行评估。定量数据使用平均值、标准差和配对t检验进行分析；定性数据通过课程后的半结构化访谈收集。结果：共有120名来自某省级公立医学院的学生参加了该课程，其中119人（99.2%）完成了课程。课程结束后，参与者的护理信息学能力、信息学素养自我效能感和创新行为在统计上均有显著提升（p < 0.001）。参与者完成了12个小组项目，其中2个被评为C级，9个被评为B级，1个被评为A级。总体课程满意度平均分为89.03 ± 14.62分。定性访谈得出了三个主题：（a）应用护理信息学能力的认知重构和提升；（b）技术在护理信息学设计中与知识整合的困境与突破；（c）课程内容、设计和评估的优化方向。结论：基于ADDIE模型的护理信息学素养课程可能有助于提高护理本科生的护理信息学能力、信息学素养自我效能感和创新行为。本研究提供了初步证据，支持此类课程的可行性和潜在教育价值。

1. 引言
随着技术日益融入医疗系统，护士需要扎实的信息学基础才能在数字化护理环境中有效工作[1]。因此，对于准备进入现代临床实践的学生来说，护理信息学能力至关重要[2]。尽管目前没有国际统一的护理信息学能力定义，但已经建立了一个明确界定知识、技能和态度的综合性框架[3]。护理信息学能力使护士能够收集、分析和解释数据，从而支持临床决策，改善患者结果，并通过电子健康记录促进跨学科交流[4,5]。一些护理信息学发达的国家已将护理能力培训纳入本科及更高层次的护理课程中[6,7]。同时，许多组织也发布了护理信息学教育指南。例如，“技术信息学指导教育改革”（Technology Informatics Guiding Education Reform，简称TIGER）制定了一套能力标准来指导护理信息学的专业发展[8]。然而，调查显示，本科护理学生的信息学能力仍处于较低至中等水平[9,10]。

背景
近年来，护理信息学教育研究范围扩大，包括信息素养、临床信息系统应用、创新教学方法和课程改革[6,11,12,13,14]。Sockolow和Bowles[15]使用系统开发生命周期项目管理的教学策略培训护理硕士生，并指导他们完成与信息学系统相关的项目报告。Kim[16]将网页开发技能融入护理信息学硕士课程中，获得了较高的满意度。但这些研究并未直接测量护理信息学能力，因此其实际效果尚不明确。大多数课程针对的是研究生，这就需要有效的本科教学策略[17]。Li等人[18]为本科生开发了一门基于项目的护理信息学课程（24名学生参加），提高了学生的信息学接受态度和技能，但缺乏临床相关性和实践导向。此外，Shen等人将基于设计的学习（Design-Based Learning，简称DBL）引入本科护理信息学教育，并在622名护理本科生中评估了其效果。该研究显示DBL能够提高学生的信息素养、跨学科思维和团队合作能力。然而，这项研究依赖于长期的持续改进和大学与医院的合作支持。这种课程的更广泛应用仍需进一步测试。一项关于护理信息学和本科护理课程的综述报告指出，学生在有效参与和掌握护理信息学方面仍存在障碍，包括对护理信息学的理解不足、基础设施和资源有限、学生和教师的信息素养不足以及护理信息学的不断发展[13]。这些发现表明当前教育课程与临床实践所需的能力之间存在差距[19,20]。因此，未来的研究应重点优化课程内容和教学方法，并增加基于医院的实践机会（如临床参观）。

Bandura的社会认知理论认为自我效能感是技能发展和行为的动力基础[21]。在本研究中，信息学素养自我效能感是主要的动机驱动因素。这一概念描述了个体获取、评估和应用信息的信心，可能影响学习者主动探索信息的意愿，并与知识转移和信息学能力密切相关[22,23]。此外，一些研究发现信息学能力与创新行为呈正相关[24,25]。创新行为是指个体产生原创且可能有用的想法的能力，包括将这些新想法应用于实践的过程[26]。它是将新信息、知识和技术转化为具体护理实践并优化护理流程的关键驱动力。先前的研究表明自我效能感、信息学能力和创新行为之间可能存在关联[27]。因此，这些概念被用作本研究中选择评估结果的概念框架。然而，这些因素之间的关系在本研究中并未经过实证检验。从概念上讲，自我效能感可能激发学习动机，能力可能支持实际应用，而创新行为可能反映对所获知识和技能的高阶运用。基于这一理论关系和临床数字化护理的需求，本研究选择了这三个领域作为评估课程效果的核心指标。然而，关于这些指标在本科护理教育中的干预研究和结果评估仍然有限。由于学习机会有限，本科护理学生在这些指标上的表现通常不如研究生[22,23,24,28]。这种差距需要结构化的干预措施。因此，护理教育者应开发更系统、更注重技能的护理信息学课程，以满足本科生的需求，从而缩小理论与实践之间的差距[25]。此外，课程应重点关注护理信息学能力、信息学素养自我效能感和创新行为的综合干预。ADDIE模型主要是一个基于学习者需求的培训框架[29]，包括分析、设计、开发、实施和评估五个阶段。研究人员可以利用它来分析学习者的需求、学习内容和特点，选择最适合的学习方法，使课程系统更加系统化和有效，从而进一步调动学习者的积极性和主动性。据此，本研究旨在设计、实施并初步评估一门基于ADDIE模型的本科护理信息学素养课程。具体目标如下：（1）开发一个整合理论基础、技术技能和临床应用的系统化课程；（2）初步评估该课程对学生信息学能力、信息学素养自我效能感和创新行为的影响；（3）探索学生的学习体验，以优化课程设计。

2. 方法
2.1. 设计与研究设计
这是一项单臂、前后测混合方法研究。我们初步评估了一所公立医科大学一年级本科生参加的基于ADDIE模型的护理信息学素养课程的短期效果。研究时间为2025年3月至6月。我们采用了解释性顺序混合方法设计（图1）。首先使用定量前后测方法客观评估信息学能力、自我效能感和创新行为的短期变化。接着，我们有意招募了一部分参与者进行半结构化访谈，以了解观察到的变化并收集改进课程的实际建议。选择这种混合方法的原因有三个：（1）量化干预效果；（2）阐明调查无法捕捉到的教学机制和实施因素；（3）为课程迭代改进提供实际反馈。本研究遵循了“良好混合方法研究报告”（Good Reporting of A Mixed-Methods Study，简称GRAMMS）标准（见补充材料S1）。

2.2. 参与者
所有参加护理信息学素养课程的全日制本科生均被纳入研究范围。排除标准为：（a）调查回答不完整；（b）同时注册其他护理信息学相关课程。对于定性部分，纳入标准是学生已完成课程并同意接受访谈。

2.3. 样本量计算
使用GPower（v3.1，杜塞尔多夫海因里希大学，德国杜塞尔多夫）软件计算配对样本t检验所需的样本量（双尾，α = 0.05，功效 = 0.80）。基于先前护理教育干预研究的结果，选择了中等效应量（d = 0.50）。计算结果显示最低所需样本量为34人。考虑到20%的退学率，调整后的最低所需样本量约为43人。最终共有120名参与者参加。访谈对象的数量基于数据饱和度确定，即不再出现新主题或见解时的点。

2.4. 基于ADDIE模型的护理信息学素养课程
我们在研究开始阶段就介绍了ADDIE模型，确保该模型指导整个研究过程，而不仅仅是在课程中途引入。我们在课程开始前四周使用ADDIE模型进行需求评估，随后该模型指导了所有研究阶段：设计、开发、实施和评估。该模型涵盖了整个研究周期，并完全融入了本科护理学生的整个学习过程。基于ADDIE模型，采取了以下步骤：

2.4.1. 第一阶段：分析
教学团队召开会议，评估培训条件、限制因素和学习者需求，并为课程设计提供依据。我们通过文献回顾和政策分析确定了护理学生信息学培训的趋势。然后进行了问卷调查，以评估学生对现有培训的评估和具体需求。开发并发放了一份课程前护理信息学培训需求评估问卷，以了解学生的先前经验、对信息学教育的重视程度、偏好的学习风格和期望。问卷基于先前的文献和政策分析结果构建，并通过教学团队内的专家讨论进行了完善。问卷包含四个部分：（1）背景和先前的信息学接触情况；（2）对信息学重要性的认知和自我评估的准备程度；（3）偏好的学习风格和内容需求；（4）感知到的障碍和开放性建议。问卷共有18个条目，包括多项选择题、李克特量表题和开放式问题。问卷通过在线平台https://www.wjx.cn/发放。2025年3月1日访问了该网站。调查结果表明，现有课程侧重于基本计算机技能、文献搜索和一般信息学素养，但未能满足高级信息学能力的需求。学生更喜欢动手实践、案例分析和实地参观（如医院临床信息学环境）。主要障碍包括理论与实践之间的差距以及过于关注结果而忽视过程。这些发现为设计系统化、基于证据的培训计划提供了依据。

2.4.2. 第二阶段：设计
根据需求评估结果，设计阶段采用了基于项目的学习框架。我们开发了一门涵盖理论、技术技能和临床应用的渐进式课程。学习目标包括掌握系统需求分析、流程设计和原型开发，以及将信息学整合到临床实践中，强调护士作为系统设计师和优化者的角色。课程分为四个渐进模块。前三个班级侧重于理论基础，系统讲解了护理信息学的基础知识、护理信息学系统需求分析的方法论和流程图设计规范。第四至第七个班级通过涵盖核心技能（如常见接口架构和功能设计）加强了技术实践。第八个班级通过项目报告来评估学生的能力。第九个班级通过实地参观医院临床信息学环境，将课堂知识与临床场景联系起来，形成了“理论-技术-实践”的闭环。教学策略结合了基于案例的学习和基于项目的学习，每个模块都包含真实的临床案例（表1）。

表1. 护理信息学素养课程内容。护理专业的学生需要以小组形式完成整个过程，从需求研究到原型设计，从而在解决实际问题的过程中提升自己的能力。在设计评估系统时，开发了一个涵盖知识、技能和态度的评估矩阵。该系统结合了定量测量（测验；自我评估量表）和定性评估（项目成果；课程反馈），以全面反映能力的提升。

2.4.3 第三阶段：开发
开发阶段通过协调资源、教师和实际环境来优先考虑临床应用性。首先，在多媒体教室中每周进行一次课程，内容包括讲座、视频演示和案例研究，并配有相应的硬件支持。此外，还整合了教学资源，例如准备与课程内容相匹配的案例，并创建了流程图符号和draw.io（由JGraph开发的基于网络的图表绘制工具）的应用教程，以帮助学生理解和练习。同时，教学团队根据教学内容和目标编制了一份标准化的报告模板，用于学生的护理信息学系统项目书，帮助学生整理用户信息、需求分析和小组程序原型等细节。

2.4.4 第四阶段：实施
教学团队由四位教师成员组成，包括两位顾问和两位助教。所有教师都具有超过10年的护理信息学经验，并且在临床信息学系统项目方面有丰富的教学经验。两位顾问拥有健康信息学博士学位，教学经验超过20年，并参与了课程设计。其中一位助教专攻护理信息学；另一位助教拥有信息学研究硕士学位。他们负责处理课堂问题、组织材料、分配任务和收集数据。
在第一节课上，教师们介绍了课程目标并解释了小组组建的过程。学生们被分成12个小组，每个小组有8-13名成员。课程每周在多媒体教室进行90分钟的学习，包括30分钟的教学时间、45分钟的实践时间和15分钟的反馈展示时间。理论课程结束后，每个小组使用提供的模板起草了一份设计提案，概述了项目的愿景和目标。在最后一节课上，学生们参观了医院的信息学部门，观察了系统设计的实际应用。教学方法包括讲座、视频演示和基于案例的学习。

2.4.5 第五阶段：评估
(1) 结果测量
**主要结果**
**护理信息学能力自我评估量表**：该量表由Staggers等人开发[31]，并由Yu等人进行了本地化和验证[32]。量表包含五个维度，包括基本计算机知识和技能、应用计算机技能的能力、信息学角色、无线设备技能以及护理信息学态度，共计28个项目。采用5点李克特量表评分，分数越高表示护理信息学能力越强。该量表的中文版本的Cronbach’s α值为0.931，重测信度为0.883，内容效度为0.950，显示出良好的可靠性和有效性。
**信息素养自我效能量表**：由Kurbanoglu等人开发[33]，中文版本由Huang和Pu修订并验证[23]。该量表包含三个维度的21个问题：初级信息素养、中级信息素养和高级信息素养。采用7点李克特量表评分，分数越高表示自我效能越强。量表的Cronbach’s α系数为0.942，收敛效度和区分效度都很好。
**大学生创新行为测量量表**：由Jiang等人开发[34]。该量表包含四个维度：思维模式、学术探索、生活实践和学术研究。采用5点李克特量表评分，分数超过3表示创新行为良好。量表的可靠性很高，Cronbach’s α系数为0.98。
**课程学习评估表**：该量表由Kim开发[16]，包括课程内容、知识、态度和项目管理技能四个方面，共计21个项目，采用5点李克特量表评分。分数越高表示满意度和信心越高。量表的Cronbach’s α系数为0.99。
**护理信息学系统项目成果评分表**：该评分表由我们的研究团队根据教学目标和内容专门制定，用于评估项目报告。学生小组的信息学系统项目在展示前一天提交。项目评估包括六个方面：项目目的（10分）、用户故事（10分）、工作流程图（10分）、功能图（30分）和报告表现（10分），共计15个项目评估项。教师和两位经验丰富的信息学护士根据评分表对项目的准确性、逻辑性、完整性、合理性和美观性进行评估。总分数转换为字母等级：A（90-100分）、B（75-89分）、C（60-74分）和D（<60分）。本研究使用基于共识的内容效度指数（CVI）方法评估了评分工具的内容效度。五位具有超过六年护理信息学经验的护士担任专家，评估了量表级别的内容效度指数（S-CVI），结果为93.3%。

(2) 数据收集
**定量数据**：一名受过培训的研究助理负责定量数据的收集。在测试前向参与者解释了研究的目的是和参与者的权利。前测问卷在第一次课前三天完成，后测问卷在最后一节课后立即完成。问卷通过https://www.wjx.cn/在线发放，首页提供了测试链接和说明。项目展示的评分表由评委在学生展示期间进行评分。
**定性数据**：访谈由一位受过定性访谈培训的研究人员进行，该研究人员不参与课程评分。课程结束时进行了半结构化访谈，使用ADDIE模型评估参与者对护理信息学素养课程的评估。在选择受访者时，我们考虑了学生的性别、护理信息学能力和课程成绩，然后进行了目的性抽样以确保观点的多样性。当没有新的主题或信息出现时（数据饱和），不再招募新的受访者。为了全面了解教学效果和学生对护理信息学素养课程的实际体验，研究团队首先与两名学生进行了初步访谈，确定了最终访谈大纲：(1) 最有益的课程内容；(2) 不同教学方法的影响及遇到的关键挑战；(3) 信息学能力的提升及其对未来职业发展的影响；(4) 对课程内容、形式或评估的改进建议。每次访谈持续20-30分钟。所有访谈均在参与者书面同意的情况下进行录音。每次访谈后，第一作者在24小时内逐字记录了访谈内容，并进行了反思性笔记。为了减少潜在的访谈者偏见，团队定期进行了讨论。

2.5 分析
定量数据使用IBM SPSS Statistics (v26.0, IBM Corp., Armonk, NY, USA)进行分析。所有统计测试的双尾α水平为0.05。数据在分析前经过了正态性检验。使用了描述性统计（包括均值和标准差）和分析性统计（包括配对t检验）。一名基线数据不完整的参与者被排除在外，采用了完整案例分析方法。
我们对半结构化访谈的定性数据进行了主题分析[35]。该方法包括六个步骤：数据熟悉、编码、主题生成、主题审查、主题定义和命名以及报告撰写。编码和主题开发是通过打印的访谈记录和电子编码矩阵（Microsoft Word (v2021, Microsoft Corp., Redmond, WA, USA) 和 Microsoft Excel (v2021, Microsoft Corp., Redmond, WA, USA) 手动完成的；没有使用任何定性分析软件。分析由第一作者和另一位研究团队成员共同完成：第一作者对所有访谈记录进行了初步编码，另一位研究人员独立编码了随机选取的25%的访谈记录。为了确保结果的可靠性，我们进行了同行评审和成员检查，并定期开会讨论数据分析过程和意见分歧。通过迭代团队讨论解决了编码或解释上的差异，直到达成共识。
为了全面分析定量和定性结果，我们通过混合研究方法[36]将结果进行了整合。我们结合并直观展示了定量研究中参与者结果指标的变化，以及定性研究中提取的主题、子主题和相关结果，以便比较不同方法的研究发现，并对其进行全面分析，同时更深入和全面地评估本科护理信息素养课程的应用和改进方向。

2.6 伦理考虑
本研究的伦理批准获得了厦门心血管医院伦理审查委员会（IRB）的批准，批准号为IRB (9)，日期为2023年3月28日，并在参与大学的同意下进行。在课程的第一周，一名研究人员在课堂上解释了研究内容并招募了参与者。学生了解了研究的目的和方法，以及他们自愿、匿名参与的权利，包括无惩罚地退出的权利。所有参与者都提供了书面同意书。

3. 结果
3.1 参与者情况
共有120名参与者接受了资格筛选，出勤率为100%。其中一人未完成前测，因此被排除在研究之外。最终有119名参与者纳入了最终分析。参与者的特征见表2。

3.2 定量结果
3.2.1 前后结果测量
前后结果测量结果见表3。课程干预前后护理信息学能力的总分数具有统计学意义（t = 10.189, p < 0.001, Cohen’s d = 0.934，效应量大）。此外，在干预前后，信息素养自我效能和学生展现创新行为的能力也具有统计学意义（t = 9.367, p < 0.001, Cohen’s d = 0.859，效应量大；t = 7.451, p < 0.001, Cohen’s d = 0.683，效应中等）。

3.2.2 学生对基于项目的课程满意度
学生对课程学习的总满意度为（89.03 ± 14.62）（表4）。

3.2.3 项目成果
所有12个小组都完成了项目并进行了口头展示。报告成绩是根据评委的评分计算得出的平均分。分数范围为73到91分。在12个项目中，有两个项目获得C级，九个项目获得B级，一个项目获得A级。所有12个项目的总结见补充材料S2。

3.3 定性结果
干预后的访谈产生了三个主题和九个子主题：(a) 护理信息学能力应用的认知重构和改进；(b) 技术与知识在护理信息学设计中整合的困境与突破；(c) 课程内容、设计和评估的改进领域。

3.3.1 主题一：护理信息学应用能力的认知重构和改进
该主题反映了参与者在课程期间对护理信息学能力的认知重构，以及他们使用技术工具和管理临床数据能力的提升。它包含四个子主题：
- **信息学工具赋能护理实践**：参与者报告称掌握了信息学工具和流程设计方法，并将其应用于护理信息学管理。这些技能提高了信息管理效率，并支持了临床数据处理的系统设计。“我学会了使用draw.io创建流程图和线框图，从而能够系统地进行护理信息映射和程序应用设计探索。”（参与者1）“我学会了使用编程工具处理护理数据，例如使用Python进行简单的数据清洗和分析。”（参与者2）
**高级信息数据管理素养**
参与者认识到，信息学能力不仅限于数据收集，还包括安全存储、分析、应用和伦理考量。“课程让我了解到，核心的信息学功能——有序存储和快速检索患者数据——能够支持更准确的临床决策。”（参与者2）“我掌握了高级数据库查询技术，以便高效地检索和组织护理数据。”（参与者3）“在我们的应用程序中实施权限级别——例如，为护士长和实习生设置不同的数据查看范围——提高了我的隐私保护意识。”（参与者4）
**护理信息学职业的新趋势**
参与者意识到了护理行业向信息学和智能化的转型，并了解了“信息学护士”这一新兴的职业方向。他们希望未来能够参与优化医院信息学系统并开发护理应用程序，成为兼具临床和信息学技术能力的“桥梁人才”。“课程让我认识到护理行业不仅仅是临床护理。未来，我可以参与优化医院信息学系统并开发适合临床实践的小型应用程序。”（参与者5）“课程让我了解了信息学护士的职业方向。我想结合护理临床知识和信息学技术，成为能够优化护理流程的‘桥梁’人才。”（参与者6）
**以用户为中心的设计思维**
参与者表示，通过案例教学和项目实践，他们学会了从用户角度设计护理信息学系统，并注重用户需求分析和体验优化。“在设计流程图时，要站在用户的立场，理解信息学应用的逻辑。”（参与者7、参与者8）“在设计应用程序时应该考虑用户体验，比如按钮的大小应该适合手指点击，否则护士和患者可能会不愿意使用它。”（参与者9）“可以在设计前进行访谈，以了解患者的需求，提高设计的实用性。”（参与者1）

**3.3.2 主题二：护理信息学设计中技术和知识整合的困境与突破**
这个主题主要涉及参与者在课程学习过程中面临的技术和知识整合挑战，包括两个子主题：
**技术实施和工具应用障碍**
一些参与者报告说，在课程期间，他们在三个领域遇到了技术操作问题：流程图/线框图设计、编程实现和软件操作。护理专业的参与者通常缺乏信息学技术基础，在将护理需求转化为技术解决方案方面存在明显障碍。“编程函数代码编写困难，需要查阅大量信息，还需要咨询老师。”（参与者10）“最大的挑战是流程图制作。”（参与者11）“绘图工具使用困难。”（参与者12）
**多学科知识整合的困难**
一些参与者表示，护理信息学设计需要整合多学科知识，如护理学、信息学技术和用户体验设计，但在整合和应用这些知识时遇到了显著困难。“护理信息学项目的设计应该结合护理学、信息学技术和用户体验设计的视角。在设计应用程序界面时，IT人员需要平衡医疗数据安全规范和患者操作便利性，这涉及护理学、IT技术和设计知识。”（参与者4）“案例分析涉及多学科知识，仅凭护理学知识难以进行全面分析。”（参与者13）

**3.3.3 主题三：课程内容、设计和评估的优化方向**
这个主题主要涉及护理信息学素养课程的内容、设计和评估的优化方向，包含三个子主题：
**内容优化：理论与实践相结合**
参与者强调了“动手操作”和“完整项目经验”的重要性。他们建议增加实践环节，更新课程内容以涵盖新兴技术和跨学科内容，并加强课程与临床场景的联系。“更多的动手实践和医院参观有助于明确实际系统的工作流程。”（参与者14、参与者15）“我希望增加人工智能在护理中的应用案例，这对临床工作非常有帮助。此外，还增加了区块链技术在护理数据安全和隐私保护方面的应用和学习，同时增强了信息保护意识。”（参与者2、参与者16）“整合心理学原理可以提高对用户需求的理解以及产品的接受度。”（参与者17）
**团队合作中的能力共生与挑战应对**
参与者重视基于项目的小组学习，以增强团队合作和沟通，但也遇到了成员之间的差异、协调挑战以及任务分配不均的问题。“知识和技能的差异导致了应用程序设计和任务分配上的分歧，需要反复讨论。时间安排上的冲突进一步阻碍了项目进展。”（参与者5）“通过小组合作设计应用程序，我学会了如何将理论知识应用到实际项目中，加深了对应用程序设计从需求分析、功能设计到界面布局等环节的理解。案例教学让我看到了护理信息学系统在不同场景中的应用，拓宽了我的视野。”（参与者6）
**多样化的评估与混合教学**
参与者建议采用多样化的评估方法，增加个人实践评估和小组互评，以解决小组合作中成员能力和贡献的不均衡问题。此外，他们推荐多种教学模式以提高参与度和学习效果。“定时任务（例如电子健康记录数据的提取和分析）可以评估实际能力。”（参与者4）“结合在线教程、线下研讨会和专家指导的混合模式可以加快技能掌握。”（参与者5）“引入小组内的互评机制可以提高团队合作和反思的能力。”（参与者4）

**3.4 定量和定性结果的整合**
表5展示了定量和定性数据分析的结果。定量和定性发现是一致且互补的。定量和定性结果的整合揭示了三个关键模式：首先，观察到能力提升和技能增强的定性报告一致地表明了积极的学习成果；其次，定性发现提供了学生如何建立信心并在实践中应用信息学知识的详细解释；最后，定性数据突出了定量措施未能捕捉到的技术障碍和跨学科整合等挑战。

**4. 讨论**
**4.1 关键发现总结**
据我们所知，这是首次采用混合方法为本科护理学生开发并试点基于ADDIE模型的护理信息学素养课程的研究。我们的定量结果表明，参与课程可能与护理信息学能力的提升、信息学素养自我效能感和创新行为的增强有关。这些发现应被视为初步信号，而非有效性的决定性证据。定性结果表明，参与者认为该课程是可接受且可行的，他们报告了对信息学应用的更好理解，并指出了课程改进的领域。

**4.2 与以往研究的比较**
定量和定性结果都显示了信息学能力、自我效能感和创新行为的初步提升。这些变化不仅仅是分数的增加，而是反映了学生在学习和技能发展方面的实质性进步。这些发现与最近的国际研究结果一致，表明结构化、技术增强型和体验式的护理信息学教育可以提高学生的信息学能力和数字健康实践的准备度[14,25,30,37]。可能有几个因素导致了这些改进：首先，基于ADDIE模型的渐进式课程是有针对性和系统的。我们根据参与者的特点和培训目标设计了课程，教学计划基于“将学习与实践相结合”的原则。同时，五个ADDIE阶段紧密衔接，每个阶段的输出为下一个阶段提供了依据，增强了课程的连贯性。定性数据表明，学生对护理信息学能力的认知重构以及对实践转型的知识需求进一步支持了课程设计的有效性。这与Luo等人的研究结果一致[38]，即分阶段的ADDIE设计能够提升理论和实践能力。TIGER能力框架也强调了这种需求驱动的设计将抽象能力转化为可操作的模块[8]。鉴于早期接触ADDIE模型对护理学生专业发展的积极影响，建议在本科课程中引入这种基于ADDIE的课程。此外，还推荐采用渐进式、以实践为导向的教学形式，以持续提升护理信息学能力。
其次，临床案例研究和医院参观创造了真实的学习环境。参与者观察到了护士主导的信息学系统设计，并在实践中应用了这些能力，这与Bandura关于直接经验和间接经验的区分一致。这些实地考察加深了他们对医疗单位信息需求的理解，并突出了由护理优先事项驱动的新兴数字健康范式[30]。第三，基于项目的系统设计与建构主义学习理论相契合。这种方法通过解决实际问题促进了深度学习[39]。十二个小组项目涵盖了从需求调查到原型设计的整个过程，通过“边做边学”的方式促进了护理信息学能力的整合。定性数据证实，这种方法导致了认知重构和护理信息学能力的提升，这与Sockolow和Bowles的信息学项目管理策略一致[15]。第四，要求为临床场景设计信息学系统促进了需求驱动的创新。研究表明，专业知识是学生创造力的基础。在本研究中，参与者获得了护理信息学专业知识，使他们能够完成创新项目[24]。先前的研究发现，信息学素养、信息学能力和创新行为之间存在正相关[24,25]。创新行为是前两者的外在体现。创新行为的提升可能与项目和任务中知识和实践的整合有关，这鼓励学生将信息学技能应用于实际问题，并支持创造性问题解决[24]。Bandura的自我效能理论也指出，自我效能通过“选择效应”和“努力效应”影响了行为参与[40]。这三个结果的同步提升可能与这一理论视角一致；然而，这些关系在本研究中并未直接验证。此外，尽管同时评估了自我效能、能力和创新行为，但它们之间的相互关系并未正式研究。未来的研究可以使用中介分析、结构方程建模或纵向设计来验证这些路径。

**最后但同样重要的是，本课程对学生产生的初步效果得益于强大的教学团队支持。**先前的研究表明，强大的教学团队对于提升学生的护理信息学能力至关重要[10,18]。我们的团队由具有丰富护理信息学背景和实践经验的教师、专业顾问和教学助理组成。自2015年以来，我们的医院一直在开展护理信息学能力培训和发展活动[41]，最终形成了基于专业实践模型的护理信息学能力组织（NICO-PPM）[42]。利用NICO-PPM模型，我们在培训护理信息学人才、开展研究、申请专利和参加国际会议等方面取得了具体成果[43]。然而，包括瑞典、韩国和中国在内的许多国家都面临护理信息学师资短缺的问题[10]。因此，未来应更加重视护理信息学教师的培养。

学生对课程内容、知识获取、态度变化和项目管理的满意度很高，表明该干预措施得到了良好的接受度。这种积极反馈可能与课程以学习者为中心、以实践为导向的设计有关。定性发现进一步表明，学生重视在真实任务中应用知识的机会。类似的关联也在最近的护理教育研究中有所报道[14]。值得注意的是，定性研究显示学生发展出了以用户为中心的设计思维。这与护理领域“以患者为中心”的技术范式一致，强调了课程在培养设计思维方面的初步有效性，而这通常是护理信息学教育中被忽视的关键要素[44]。此外，参与者报告了他们对职业身份认知的转变。他们对护士角色的理解从“被动的技术使用者”转变为“主动的系统设计师”，这与国际上重塑护士在数字健康领域角色的趋势一致[45,46]。参与者还认识到信息安全和伦理标准的重要性，这与数据驱动医疗保健领域的行业发展标准一致[47]。然而，参与者也指出了课程改进的领域，例如他们在整合多学科知识时遇到了技术操作障碍和挑战。有人建议增加分层技术培训和跨学科教师合作，并纳入人工智能应用、区块链技术以及其他新兴的跨学科内容。这与世界卫生组织《2020-2025年全球数字健康战略》对数字技能教育的重视相一致[48]，也反映了向智能护理信息学发展的趋势，而之前的本科课程对此重视不够[49,50]。其次，参与者提倡进行个人评估和同行评价，以解决小组合作和贡献方面的差异。这种方法能够更准确地评估个人表现，并促进同行间的责任感，从而提高整体学习效果。第三，参与者建议采用多样化的教学模式来提高学生的参与度和学习效果[51]。同样，一项研究考察了将临床模拟场景和信息学技术融入护理技能教学中的影响，发现使用多种创新教学形式（包括翻转课堂、临床模拟场景和混合学习）可以提高护理学生的学习成果[52]。

4.3 强项与局限性
本研究通过混合方法设计，提供了关于“护理+X”综合课程的相对全面的视角。通过系统的教学设计、实际操作和多维度评估，该课程有助于培养具有临床洞察力和技术创新能力的护理信息学人才。然而，本研究存在一些方法学上的局限性。研究采用了单组前后测设计，没有设置对照组，这限制了我们得出关于干预效果的因果结论的能力。观察到的改进可能部分受到个体成长、测试效应或其他环境因素的影响，因此应对研究结果持谨慎态度。其次，研究的普遍性也需要谨慎考虑。该研究在特定教育背景下的一所大学进行，采用本地开发的课程体系，学生群体相对同质化，因此研究结果可能无法直接应用于资源、课程体系或文化学习环境不同的机构。第三，评估结果是在干预后立即进行的，缺乏后续评估，无法得出关于长期影响的结论。目前尚不清楚这些短期改进是否会持续下去，或者能否在毕业后转化为实际的临床信息学实践。最后，由于参与者是一年级护理学生，临床经验有限，研究结果可能不适用于更高阶段的培训学生。在解释结果时应考虑这些局限性。未来的研究应采用多中心随机对照试验，比较基于ADDIE设计的方法与传统课程，并纵向追踪毕业生的信息学能力和创新行为。

5. 结论
研究发现，基于ADDIE设计的护理信息学素养课程可能有助于提高本科护理学生的护理信息学能力、信息学素养自我效能感和创新行为。这些发现为结构化信息学教育的可行性和潜在价值提供了初步证据，但需要在对照研究中得到验证。

补充材料
以下支持性信息可在此下载：https://www.mdpi.com/article/10.3390/nursrep16050151/s1
- 补充材料S1：混合方法研究良好报告检查表（GRAMMS）
- 补充材料S2：项目成果
参考文献[53]包含在补充材料文件中。