面向医疗卫生专业教育(Health Professions Education, HPE)教育者关于医疗教育中人工智能(AI)应用的实践性、实操型、继续职业发展(Continuing Professional Development, CPD)课程对教育者认知与行为的影响：质性个案研究

《JMIR Medical Education》：Impact of a Practical, Hands-On, Continuing Professional Development Course About AI in Health Care Professions Education on the Perceptions and Behaviors of Health Care Educators: Qualitative Case Study

　　

背景(Background)：人工智能(Artificial Intelligence, AI)，尤其是多模态生成式AI(Generative AI, GenAI)，日益广泛应用于社会各领域及医疗卫生与教育之中，具有提升医疗服务、教学与行政管理之潜力。医疗卫生受训者需掌握AI技术，而要使其有效且合乎伦理地运用AI，教育者须接受适当培训并被赋能使用这些技术。目的(Objective)：研究人员设计了一门医疗卫生专业教育课程，旨在帮助医疗卫生专业人员克服将多模态生成式AI(genAI)技术整合入日常实践时的恐惧与顾虑，并培养其在教学、行政、科研及临床活动中运用生成式AI的技能与信心。方法(Methods)：采用多方法(multimethod)途径，运用Braun与Clarke的6阶段反思性主题分析法(Reflexive Thematic Analysis)，对来自课前调查、5份书面课程作业及课后半结构化访谈三大数据源进行分析，包括熟悉数据、生成初始编码、发展及修正主题、定义主题与撰写结果。结果(Results)：研究发现21名学员中有16人(76%)最初对AI技术表示忧虑或恐惧；经与同伴共同进行AI技术的体验式操作(experiential engagement)后，他们转变了观念并获得在日常实践中整合AI工具的信心。结论(Conclusions)：为期6周、聚焦体验式与同伴学习(peer-based learning)的AI技术继续职业发展课程，促使医疗卫生专业教育者在认知(perception)、情感(affect)及行为(behavior)层面对AI发生转变，并推动学习者在讨论、应用及初步倡导AI技术于日常实践方面呈现向外扩展的趋势。

论文解读：《Impact of a Practical, Hands-On, Continuing Professional Development Course About AI in Health Care Professions Education on the Perceptions and Behaviors of Health Care Educators: Qualitative Case Study》（发表于JMIR Medical Education）

研究背景与立项依据

人工智能(Artificial Intelligence, AI)特别是生成式AI(Generative AI, GenAI)正在重塑医疗卫生(health care)与医疗卫生专业教育(Health Professions Education, HPE)。现有HPE中AI教育的研究多聚焦于工具介绍或基础原理与伦理，缺乏以实操(hands-on)、体验式(experiential)及同伴互助(peer-based)为核心设计的课程，且评价多停留在Kirkpatrick模型第1—2层级（反应与知识习得），少有定性研究探讨课程对态度及行为改变即Kirkpatrick第3层级(Level 3, behavior change)的影响，亦缺乏对更广泛组织变革（第4层级）的探讨。医疗卫生教育者普遍存在对AI被取代岗位、伦理失范、幻觉(hallucination)、偏见等误解与恐惧，若无针对教育者的培训，其无法为学生答疑、消弭顾虑或示范合乎伦理的AI使用。因此，研究人员以体验式学习理论(Experiential Learning Theory, ELT, Kolb四阶段循环：具体经验concrete experience→反思性观察reflective observation→抽象概念化abstract conceptualization→主动实验active experimentation)为框架，设计并评估一门6周在线AI在HPE中的CPD(Continuing Professional Development)课程，探究其对HPE教育者感知、情感及行为的影响。

主要研究方法简述

研究采用定性集合个案研究(collective case study)设计，对象为美国Uniformed Services University(USU) HPE项目2024年春秋两学期修读6周混合在线课程"AI in Health Professions Education: Implications for Educators and Leaders"(HPE 912)之学员。研究收集三类数据：(1)课前调查(precourse survey, n=21，含封闭式情绪选项与开放式题)；(2)五份课程书面作业(assignments, n=105份)要求学员实际操作GenAI工具制作教学资源并反思；(3)首期队列学员于结课后6个月接受45–60分钟半结构化访谈(n=5)。数据去标识化后，研究人员采用Braun & Clarke六步反思性主题分析法，借助ATLAS.ti管理编码，经两名研究者独立编码、第三人参与主题商榷达成一致性，按信息幂(information power)原则判定理论充分性。研究经IRB豁免审批(#24‐19215)，遵循SRQR(Standards for Reporting Qualitative Research)报告规范。

研究结果

参与者人口学特征(Participant Demographics)

研究纳入两期共21名学员（平均年龄42岁，男女各半，67%为医师，其余含牙科、护理、药学、实验科学及物理治疗等），首期队列中5人接受结课后6个月访谈。课前调查显示71%感忧虑(apprehension)、14%感恐惧(fear)，但同时分别有52%与67%感兴奋(excitement)与热情(enthusiasm)，仅10%完全无AI接触，显示学员为自选择但兼具好奇与焦虑双重心态。

AI误解滋生恐惧(AI Misconceptions Breed Fear)

通过对课前开放式回答及作业分析，学员普遍持AI等于终结者式通用智能、认为使用AI即学术不端、认为AI无误判可能、担心被替代、低估日常已接触AI（如算法推荐）。具体恐惧涵盖剽窃、幻觉、Deepfake、患者安全、职业取代、学不会新技术及未知感。这些误解导致回避使用。

教育促发观念转变(Education Leads to a Shift in Perspective)

经亲手试用LLM对比表现、用GenAI生成教学图文、发现AI画不好手或嵌错文字等局限后，学员破除"AI完美/全然陌生"之迷思，意识到自身日常已频繁接触AI。课堂中与教师、客座讲者及同伴讨论伦理议题，使其从非黑即白转为情境化、细致化的AI伦理认知。情感由恐惧转为期待与希望，认知负荷降低，"空白页暴政(tyranny of the blank canvas)"因AI辅助起草而得缓解，自信提升。

观念转变后影响个人与社交圈(Influencing Personal and Social Circles as Perspectives Shift)

获得信心后学员主动向家人（教孩子合乎伦理使用AI）、同事（团队例会分享）、同行学员（互看作业启发）及学生（反向学习新工具）传播知识，形成联结主义(connectivism)所述不断扩展的学习节点网络，部分学员借助社交媒体拓展AI认知。

AI自信促成实践应用与倡导(Confidence in AI Technologies Leads to Implementation and Advocacy)

学员将AI工具用于行政（邮件、日程）、教育（出题、PPT配图、学习目标、病例情景、课程大纲修订、CV润色）及科研小结。减少启动阻力和认知负担。高阶应用含开发AI专题Grand Rounds、筹办机构AI教育日、设计针对可信任专业活动(Entrustable Professional Activities, EPAs)的反馈工具、开设临床AI工作坊，体现微观(micro, 个体)—中观(meso, 科室/项目)—宏观(macro, 机构/学会)多层影响初现。

讨论与结论翻译总结

讨论指出，HPE学习者课前普遍存在致回避行为的AI误解与情绪焦虑；以Kolb体验式学习理论设计的实操CPD课程通过安全环境下的试误、亲历AI局限、同伴及师生伦理对话，有效消解恐惧并引发感知—情感—行为转变，符合Kirkpatrick第3层级自评行为改变。知识沿联结主义网络向外扩散，从个体自信建立(micro)到同伴/家庭/学生分享(meso)再到机构层面倡导与课程开发(macro)。局限性含单中心小样本、自选择偏倚及行为改变为自报告未客观核实，未来需验证Kirkpatrick第4层级（组织改变）影响。

结论(Conclusions)

研究人员证明，面向HPE教育者的短期、实操型、体验式与同伴学习的AI继续职业发展(CPD)课程可促成认知、情感及行为层面正向转变，产生Kirkpatrick第3层级结果，部分教育者开始在所属机构及更广医疗社群中初步倡导AI技术应用。受赋能且具热情的教育者持续分享、教授并延展AI学习互联网络。