生成式人工智能素养在护理专业学生的终身学习与人工智能能力发展之间的中介作用：一项基于回归的横断面研究

《Nurse Education Today》：Generative AI literacy as a mediator between lifelong learning and AI competence in nursing students: A regression-based cross-sectional study

　　摘要
背景：生成式人工智能正在迅速改变护理教育，要求学生不仅要具备终身学习能力，还要掌握人工智能相关知识。了解终身学习倾向与生成式人工智能的使用及能力之间的关联，以及人工智能素养可能起的中介作用，对于培养具备数字能力的未来护士至关重要。

目的：探讨护理专业学生的终身学习倾向、生成式人工智能素养水平，以及他们在该技术上的使用能力和水平。同时，分析人工智能素养在终身学习倾向与生成式人工智能使用及能力之间的关系中所起的中介作用。

研究设计与地点：本研究为分析性横断面研究，在地中海地区的两所公立大学开展。

参与者：2025年6月至10月期间，共有533名护理专业学生参与了此项研究。

方法：通过个人信息表、终身学习倾向量表、生成式人工智能素养量表以及生成式人工智能使用与能力量表收集数据。

结果：研究表明，这些学生的生成式人工智能素养水平较高（36.66±7.30），终身学习倾向较强（120.61±22.73），在生成式人工智能的使用与能力方面也表现较好（68.43±12.71）。终身学习倾向与人工智能的使用及能力呈中度正相关（r=0.300，p<0.001），与人工智能素养呈弱正相关（r=0.118，p=0.007）；而人工智能素养与人工智能的使用及能力则呈强正相关（r=0.605，p<0.001）。中介分析显示，基于20,000次抽样的Bootstrap方法，生成式人工智能素养在终身学习倾向与人工智能使用及能力之间具有部分中介效应（间接效应为0.068，95%置信区间为0.045–0.092）。

结论：研究结果表明，终身学习倾向与人工智能素养及使用能力呈正相关，且人工智能素养在这一关系中起部分中介作用。这说明，支持终身学习并提升生成式人工智能素养有助于提高相关技能；但由于研究为横断面设计，相关结论需谨慎解读。此外，这些发现仅适用于教育领域，不能直接推广到临床实践。未来需要更多纵向和实验研究来评估这些发现在实际临床环境中的适用性。

引言
如今，数字技术，尤其是生成式人工智能工具，越来越多地被应用于教育领域，改变了学习方式并助力个性化学习（Reid，2024）。在信息不断更新的时代，人们需要能够获取信息，并具备评估、创造和有效利用这些信息的技能。鉴于技术的快速发展，以及年轻人是这类技术的主要使用者，人工智能技术与学习过程的融合已变得不可避免（Tam等人，2023；Tseng等人，2025）。

这种变革要求人们掌握终身学习技能，以适应不断变化的知识环境，获得新技能并持续学习。联合国教科文组织发布的《2030教育愿景报告》强调了在包容和平等的教育框架下推动终身学习的重要性（UNESCO，2015）。经济合作与发展组织也指出，人们需主动且有效地运用新一代数字工具，以保持终身学习能力（OECD，2023）。

近年来，生成式人工智能技术受到了广泛关注，因为它不仅能快速获取信息，还能帮助人们创造知识、进行分析和创造性思考（Castonguay等人，2023）。在此背景下，生成式人工智能素养指的是人们理解、批判性评估并合乎道德地使用人工智能生成内容的能力，以及在学习与问题解决过程中有效运用人工智能系统的能力（Tseng等人，2025）。

诸如OpenAI开发的AI聊天机器人ChatGPT之类的生成式人工智能应用，不仅能为用户提供现成信息，还能引导他们的思维过程，使学习更加互动和个性化（Tam等人，2024）。然而，要有效、自觉且合乎道德地使用这些技术，人们需要具备一定的相关技能。这就是生成式人工智能素养概念的由来，它包括人们理解、评估、改造以及在必要时利用人工智能生成内容创造创新产品的能力（Tseng等人，2025）。

终身学习倾向反映了人们获取新知识并适应新兴技术的意愿（Jantzen，2022；OECD，2023）。不过，要有效使用生成式人工智能工具，不仅需要学习的意愿，还需要理解、评估和合乎道德地使用人工智能系统的具体能力（Castonguay等人，2023；Tseng等人，2025）。此外，先前的研究也表明，人工智能相关素养和数字素养对有效运用新兴技术至关重要（Longhini等人，2022；Kulju等人，2024；Gunawan等人，2024）。

因此，具有较强终身学习倾向的人更有可能提升人工智能素养，进而提高其在人工智能技术方面的使用能力和水平。在此背景下，生成式人工智能素养可被视为将终身学习倾向转化为实际人工智能使用能力的机制。

技术的快速发展对大量使用这些技术的年轻人群产生了直接影响。作为这一群体的一员，护理专业学生比以往任何时候都更需要终身学习技能和生成式人工智能技术，以便适应健康领域的快速变革，跟上行业发展趋势，为未来的职业角色做好准备（Gunawan等人，2024；Jantzen，2022；Yalcinkaya和Cinar Yucel，2024）。

像ChatGPT这样的生成式人工智能工具，可在诸多领域助力学习，比如分析临床案例、检索科学文献（Reid，2024）、协助完成作业与项目（Tam等人，2023）、编写患者教育材料（Solano等人，2024；Smith等人，2024）等等（Castonguay等人，2023；Liu等人，2023；Tam等人，2023）。在这种情况下，正确、自觉且合乎道德地使用生成式人工智能工具的能力和素养，对学生的成长具有重要意义。

尽管具有诸多优势，生成式人工智能工具在准确性、偏见、过度依赖以及教育环境中的合理使用等方面也存在一些问题。因此，提升人工智能素养至关重要，这样才能确保学生能够批判性地评估人工智能生成的内容，并负责任地使用这些技术。

不过，以往的研究大多分别探讨了终身学习、人工智能素养以及人工智能的使用与能力（Castonguay等人，2023；Liu等人，2023；Gunawan等人，2024），关于它们在中介关系中的相互作用，尤其是在护理教育领域的相关研究十分有限。因此，本研究旨在了解护理专业学生在生成式人工智能使用与能力、人工智能素养以及终身学习倾向方面的水平，分析这些变量之间的关联，尤其是人工智能素养的中介作用。

基于现有文献，本研究提出了以下假设：

先前的研究表明，具有较强终身学习倾向的人更有可能掌握数字技术和人工智能相关技能（Jantzen，2022；Longhini等人，2022）。

H1：终身学习会影响人工智能素养。人工智能素养已被认为是人们能否有效且熟练地使用人工智能工具的关键因素（Castonguay等人，2023；Tseng等人，2025）。

H2：人工智能素养会影响人工智能的使用与能力。终身学习与对新兴技术的更强适应能力以及更高的数字工具使用频率密切相关（Longhini等人，2022；Kulju等人，2024；Liu等人，2023）。

H3：终身学习会影响人工智能的使用与能力。由于终身学习与人工智能素养相关，而人工智能素养又影响人工智能的使用与能力，因此可以推测，人工智能素养可能在这一关系中起中介作用（Gunawan等人，2024）。

H4：人工智能素养在终身学习与人工智能使用及能力之间的关系中起中介作用。

研究目标
本研究旨在探讨护理专业学生的终身学习倾向、生成式人工智能素养以及人工智能使用与能力之间的关系，同时分析人工智能素养的中介作用。

研究设计
本研究为分析性横断面研究，研究设计遵循STROBE指南进行报告。

参与者与样本量
研究对象为地中海地区两所公立大学护理专业的在校学生。

结果
研究结果分为五个小节呈现。

讨论
本研究通过分析生成式人工智能素养在护理专业学生的终身学习倾向与其人工智能使用及能力之间的关系中所起的中介作用，为相关文献做出了贡献。讨论部分分为六个小节。

研究的局限性与优点
本研究存在一些局限性。首先，横断面设计限制了对变量间关系的因果推断。此外，横断面设计无法体现时间顺序，而这对于确定因果关系至关重要，也限制了中介分析的有效性。因此，中介分析的结果应视为反映统计关联，而非因果路径。

由于研究样本……

结论
研究发现，护理专业学生具备较高的生成式人工智能素养、终身学习倾向以及人工智能使用与能力。在分析各变量之间的关系时，发现较强的终身学习倾向与更高的人工智能素养及使用能力相关。其中，人工智能素养是一个尤为重要的变量。研究结果表明，终身学习倾向与人工智能素养以及人工智能使用能力均呈正相关。