模拟教育中的基于胜任力评估：面向教职员工的人工智能辅助实践应用

《Journal of Professional Nursing》：Competency-based assessment in simulation-based education: Practical applications for faculty with AI support

　　

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  人工智能的实际应用贯穿能力评估的全过程。
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  模拟为能力评估提供了受控环境。
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  教师保留对能力评估决策的监督权。
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  负责任的实施需要验证和透明度。
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  需要开展研究以建立循证评估实践。

引言

2021 年，AACN《基本标准》确立了护理教育的胜任力模型。目前，护理项目正在积极实施和运行基于胜任力的教育（CBE）。CBE 的实施需要基于胜任力的评估（CBA）。必须通过跨时间和情境的多重评估，并使用不同的评估模式来证明胜任力的达成（AACN, 2026）。熟练度的记录是纵向的，而非通过单一课程、临床经历或高风险事件（AACN, 2026）。随着项目扩展 CBA，教师必须观察学习者的表现，记录胜任力达成的证据，提供形成性反馈，确定进展，在需要时促进补救，并在评估者之间保持一致性。

模拟为学习者提供了一个受控且可观察的环境，使其能够展示临床判断、批判性思维、沟通、团队合作及其他胜任力（Arrogante 等，2021 年；Hayden 等，2014 年；INACSL 标准委员会等，2021 年）。模拟还可以为教师提供同时评估多项胜任力的能力。然而，对学生的学习表现进行长期评估会增加教师评估活动的频率和广度，从而带来潜在的工作量挑战，例如重复的视频审查、记录、评分量表打分、反馈准备、校准和纵向跟踪。

教师工作量只是使用模拟进行 CBA 的一个挑战。关于效度、评分者间信度和评分者内信度的担忧也存在。解决这些担忧需要教师评估评估是否测量了预期的胜任力，参与评分者培训和校准，比较不同评估者之间的评分，并随时间监控评分的一致性。这些活动需要额外的教师时间，但对于支持可辩护的胜任力决策是必要的。

目前关于护理教育中人工智能的文献主要集中在教学和学习应用上，包括教育规划、内容开发、学习者支持和虚拟模拟（Atkins 等，2025 年；Cucci 等，2025 年）。新兴证据表明，人工智能可能支持更一致和客观的临床评估（Wang 等，2025 年），而人工智能控制的虚拟模拟已显示出支持学习者表现和技能发展的潜力（Liaw 等，2023 年）。然而，关于人工智能支持的基于模拟的胜任力评估的具体证据仍然有限。使用人工智能观察表现、支持评分、生成反馈和跟踪胜任力达成的准确性、效度、信度和工作量影响尚未得到充分确立。因此，本文提出的应用代表了受新兴证据启发而非既定最佳实践的教师主导的潜在用途。本文的目的是探索人工智能在基于模拟的胜任力评估中的实际应用，并讨论负责任实施的机会、挑战和考虑因素。

章节摘要

基于模拟的胜任力评估中人工智能的实际应用

基于模拟的胜任力评估过程是复杂的。基于模拟的胜任力评估需要观察、评分与评估、反馈与复盘，以及进度跟踪。在每项活动中，都有人工智能协助教师的机会。教师应意识到人工智能所能带来的优势，以及与人工智能支持相关的风险和考虑因素。表 1 总结了基于模拟的胜任力评估中人工智能的实际应用

负责任实施的考虑因素

人工智能在基于模拟的胜任力评估中可以为教师提供有用帮助。然而，需要采取预防措施。换言之，“教师需要为负责任的实施考虑哪些保障措施？”

教师需要记住，人工智能是辅助工具，而不是最终的决策者。教师保留监督权，可以审查、修改、拒绝或接受任何人工智能生成的建议或文档。因为人工智能可能会产生不准确、不一致或捏造的信息，

未来研究方向

护理教育的未来需要严谨的研究来调查人工智能在 CBA 过程中为教师提供的支持。虽然知道人工智能是一种辅助工具是好的，但未来的研究需要提供人工智能产出与护理教师产出相比的明确指标；因此，需要人工智能辅助评估与教师评估之间的比较研究。专注于评估准确性、评估效度和信度的研究是必要的，以便告知

结论

基于模拟的 CBA 在护理项目中正在增加。人工智能可以通过在评估过程中提供实际机会来协助和支持教师。在人工智能实施的每种情景中，教师的监督仍然是至关重要的。教师主导胜任力评估过程，而人工智能作为支持工具。随着人工智能不断进入护理教育，需要额外的研究来建立最佳实践和证据。

CRediT 作者贡献声明

托尼娅·罗瑟福德 - 海明： 写作 – 审阅与编辑，写作 – 初稿，验证，监督，资源，项目管理，概念化。

写作过程中生成式人工智能和人工智能辅助技术声明

在本工作的准备过程中，作者使用生成式人工智能辅助头脑风暴、想法组织和语言润色。使用该工具后，作者根据需要审查和编辑了内容，并对出版物的内容承担全部责任。