护理专业学生对AIGC应用于护理教育和实践的态度调查

A study on nursing students’ attitudes regarding the application of AIGC in nursing education and practice

摘要

目的 调查分析护理专业学生对生成式人工智能（AIGC）在护理教育和实践中的应用态度。 方法 以沈阳医学院2020级至2023级护理学专业本科学生为研究对象，通过网络问卷收集数据，分析学生对AIGC技术的使用现状、应用态度及其对未来职业发展的看法。 结果 学生实际使用AIGC技术比例较低（16.1%），仅在学业知识答疑、资料搜索中偶尔使用。学生普遍认为AIGC在学业支持和模拟患者沟通等方面具有潜力，但也面临指导不足和技术熟练度不均等问题。此外，学生对AIGC技术在临床实践中的应用持支持态度，也关注了数据隐私与安全等问题。对于就业影响，多数学生持积极态度，但也对其可能带来的职业威胁有所担忧。进一步分析表明，与高年级相比，一年级学生担忧比例更高（P<0.05）；与有使用经历的同龄人相比，未使用者的担忧比例更高（P<0.05）。 结论 护理学生对AIGC在护理教育和实践中应用持积极而审慎的态度。在AIGC时代背景下，教育体系应积极接纳技术变革，通过“知己”和“知彼”的策略，兼顾传承护理职业的核心价值和充分利用AI技术的优势，重塑护理人才培养体系。

Abstract

Objective This study aimed to investigate and analyze the attitudes of nursing students towards the application of generative artificial intelligence (AIGC) in nursing education and practice. Methods A survey was conducted among undergraduate nursing students from the 2020 to 2023 cohorts at Shenyang Medical College using an online questionnaire. The study assessed students’ current engagement with AIGC technologies, their attitudes toward its application, and their perspectives on its impact on future career development. Results The proportion of students actively using AIGC technology was relatively low at 16.1%, with occasional use mainly for academic inquiries and information searches. Students generally perceived AIGC as having potential in academic support and simulated patient communication but they also identified challenges such as insufficient guidance and uneven technical proficiency. Additionally, students expressed support for the application of AIGC in clinical practice while voicing concerns about data privacy and security. Regarding employment impacts, the majority of students held a positive attitude yet they also expressed apprehension about potential occupational threats. Further analysis revealed that first-year students had significantly higher levels of concern (P<0.05) compared to senior students. Similarly, students without prior AI experience showed more apprehension than those with usage experience (P<0.05). Conclusion Nursing students maintain a positive yet cautious attitude towards the application of AIGC in nursing education and practice. In the era of AIGC, the education system should actively embrace technological transformation by employing strategies that balance “self-awareness” and “awareness of AIGC”. This approach should preserve the core values of the nursing profession while leveraging the advantages of AI technology to reshape the nursing talent cultivation system.

关键词

生成式人工智能 / 护理教育 / 临床实践 / 职业发展

Key words

generative artificial intelligence / nursing education / clinical practice / career development

生成式人工智能（artificial intelligence generated content，AIGC）基于深度学习和神经网络技术，能够模仿人类创造性思维并自主生成文本、图像、音视频等新数据实例。自20世纪50年代人工智能概念被提出以来，其技术不断积累发展^[1]。2014年，生成对抗网络（GANs）的提出^[2]标志着AIGC发展的重要里程碑；2019年，OpenAI的ChatGPT在自然语言处理领域取得重大突破^[3]；2023年，中国的文心一言和Kimi等工具推出，推动了AIGC在中文语境下的应用。目前，AIGC已经逐步渗透应用于教育、医疗等行业^[4-5]，自此改变了人们信息获取、内容创造和交流方式，重塑了行业工作模式。尽管AIGC技术带来诸多机遇，但在医学教育领域的应用仍处于起步阶段^[6-7]。本研究通过问卷调查，分析护理专业学生对AIGC在护理教育和临床实践中的态度，为教育者和技术开发者提供有价值的参考信息。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

本研究采用方便抽样方法，通过问卷星平台设计问卷并生成二维码，借助沈阳医学院护理学专业学生的微信群进行发放。问卷发放时间为2024年4月。为确保数据的独立性和样本的唯一性，每个微信用户账号仅限作答一次。研究对象纳入标准限定为沈阳医学院2020级至2023级护理学专业本科学生，涵盖了大一至大四的学生群体。此次研究要求参与者自愿参与且能够准确理解并完整填写问卷。排除标准：①非护理学专业学生；②填写不完整的学生；③存在前后矛盾等明显无效数据，以此确保研究结果的有效性和可靠性。

1.2 研究方法

1.2.1 问卷设计

问卷设计涵盖以下维度：①参与者基本信息（如性别、年级、是否具有临床实习经历）；②对AIGC了解与使用情况（包括首次了解途径、是否使用过AIGC、使用频率、使用目的及学习方式）；③对AIGC在护理教育中的应用态度（如对AIGC在护理教育中不同应用场景的认知、面临的主要困难、对开设AI相关课程的期待）；④对AIGC在护理实践中的应用态度（包括对AIGC影响护理实践的看法、在护理行业领域应用的认知、面临的挑战及应用意愿）；⑤AIGC对护士就业影响的态度（如对就业前景的态度、工作模式预期及对个人就业影响的看法）。

问卷采用Likert 5级评分法，1分表示“非常不同意”，2分表示“不同意”，3分表示“不确定”，4分表示“同意”，5分表示“非常同意”。对于非评分题型，如选择题，包括单选和多选，则根据题目要求进行计数。

问卷信度通过Cronbach’s α系数进行评估，结果为0.836，表明问卷具有良好的内部一致性。

1.2.2 统计分析方法

数据收集完成后，使用问卷星平台导出*.XLSX格式的数据文件。利用SPSSPRO平台进行统计数据分析，计数资料以n(%)表示，组间比较采用χ²检验。以P<0.05为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 研究对象一般情况

本研究共回收问卷472份，其中有效问卷446份，问卷有效率94.5%。参与调研的护生中，男性51人（11.4%），女性395人（88.6%）。年级分布如下：一年级103人（23.1%），二年级135人（30.3%），三年级112人（25.1%），四年级96人（21.5%）。具有临床实习经历的学生主要集中在四年级，共有91人（20.4%），而没有实习经历的学生为355人（79.6%）。如表1所示。

2.2 护生对AIGC技术的使用情况（如表2所示）

2.2.1 使用比例和了解途径

调查结果显示，72名学生（16.1%）曾使用过AIGC技术，161名学生（36.1%）表示听说过此类技术。首次了解AIGC的途径主要是通过社交媒体（71.7%），其次是亲友推荐（16.4%）、新闻报道（8.2%），而通过学校课程了解的比例仅为3.8%。

2.2.2 使用频率和使用目的

在使用频率方面，86.1%的使用过AIGC技术的学生表示仅偶尔使用，8.3%的学生每天使用，2.8%的学生每周使用，另有2.8%的学生每月使用。学生使用AIGC的主要用途包括学业知识答疑（23.3%）、资料搜索（20.0%）、文献检索（15.3%）、论文写作（14.0%）、数据分析（9.7%），以及自我测验（9.3%）和娱乐（8.4%）。

2.2.3 学习方式

在学习AIGC的方式上，40.5%的学生通过自学掌握，24.1%的学生通过朋友或其他学生的指导，8.6%的学生通过学校或在线课程学习，还有7.8%的学生通过社区论坛学习，19.0%的学生表示没有特别学习，只是尝试使用。

2.3 护生对AIGC在护理教育中应用的态度（如表3所示）

2.3.1 对AIGC在护理教育领域应用的认知

在护理教育领域，护生对AIGC的应用表现出了广泛的兴趣。以下是他们认为最有价值的应用场景：作为查询工具，帮助学生快速获取信息（371人，19.8%）；模拟患者对话，帮助护理学生练习与患者进行有效沟通（302人，16.1%）；模拟护理场景和患者情况，提供案例分析（298人，15.9%）；对学生的模拟操作做出评估和反馈，并给出具体改进建议（253人，13.5%）。

2.3.2 面临的主要困难

学生在了解和使用AIGC的过程中，面临的主要困难包括：缺乏相关的指导和资源（303人，23.9%）；技术熟练程度不均（271人，21.4%）；网络限制和访问问题（236人，18.6%）；知识产权和数据隐私担忧（178人，14.1%）。

2.3.3 对AI相关课程的期待

对于在护理教育中加入与AIGC相关的课程内容，学生期待的课程主题包括：介绍人工智能工具的操作与使用技巧（316人，23.2%）；解析人工智能在护理领域中的应用（310人，22.7%）；人工智能的基础知识（301人，22.1%）；数据驱动的护理决策（252人，18.5%）；伦理与法律问题（182人，13.4%）。

2.4 护生对AIGC在护理实践中应用的态度（如表4所示）

2.4.1 对AIGC影响护理实践的看法

护生普遍认同AIGC将对护理实践产生重要影响。具体而言，有24.4%（109人）的学生表示非常同意，41.7%（186人）的学生表示同意。尽管有32.3%（144人）的学生持不确定态度，但不同意的比例相对较低，分别为1.1%（5人）的学生不同意，0.5%（2人）的学生非常不同意。

2.4.2 对AIGC在护理行业领域应用的认知

在潜在应用方面，学生认为有前景的应用领域包括：患者病情分析与诊断支持（311人，19.0%）、护理计划制定与调整（310人，19.0%）、患者健康监测和管理（288人，17.6%），护理工作中的数据分析（293人，17.9%）、研究进展和信息整理（242人，14.8%）、职业技能培训和教育（189人，11.6%）。

2.4.3 对AIGC面临挑战的认知

尽管对AIGC的潜在应用持乐观态度，护生也清楚地认识到了应用过程中可能遇到的挑战。数据隐私与安全问题（22.8%，312人）、技术的普及与接受度（22.2%，305人）、技术的准确性与可靠性（22.1%，303人）、专业人员的培训与教育（18.6%，255人）以及伦理与法律问题（14.3%，196人）被认为需要进一步关注和解决的挑战。

2.4.4 应用AIGC意愿

在应用意愿方面，绝大多数护生表示愿意在护理教育和实践中应用AIGC技术，37.7%（168人）的学生表示比较愿意，30.9%（138人）的学生表示非常愿意。有28.7%（128人）的学生持中立态度，而不太愿意和非常不愿意的比例分别为1.6%（7人）和1.1%（5人）。

2.5 AIGC对护士就业影响的态度

2.5.1 对影响就业前景的态度

在评估AIGC对就业前景的影响方面，半数以上的护生（50.2%，224名）持积极态度，认为该技术将提升护理工作的效率和质量。约三分之一（33.4%，149名）的护生认为对护士就业的影响不明显。少数护生（12.3%，55名）持不确定态度，认为需要进一步观察，而有4.0%（18名）认为将产生消极影响（如表5所示）。

2.5.2 对工作模式的预期

在考虑未来护士与人工智能的协同工作模式时，大多数护生（58.7%，262名）倾向于护士主导、人工智能辅助的模式。有27.1%（121名）的学生认为护士与人工智能平等协作，而9.9%（44名）的学生持不确定态度，4.3%（19名）的学生认为由人工智能主导（如表5所示）。

2.5.3 对个人就业的影响

对未来个人就业的影响分析，近半数护生（201名）表示不太担心，相信护士与人工智能可以共存发展。33.6%（150名）的学生虽然比较担心，但依然看重护士的不可替代价值。11.0%（49名）的学生非常担心护士岗位可能受到威胁，而10.3%（46名）的学生则完全不担心，坚信护士职业的独特价值（如表5所示）。

进一步分析揭示了不同年级护生在对人工智能影响就业的态度上存在显著性差异(P<0.05)。一年级学生在“比较担心”上占多数，而二、三、四年级学生多数“不太担心”。特别是在“完全不担心”这一项上，三四年级学生的比例明显高于一二年级（如表6所示）。此外，与使用过AIGC的学生相比，没有使用经历的学生在“比较担心”项上比例较高，而在“不太担心”和“完全不担心”项上比例较低（如表7所示）。

3 讨论

3.1 护生对AIGC工具使用情况的分析

研究结果显示，尽管超过三分之一的学生听说过AIGC，但实际使用的比例仅为16.1%，且大多数学生使用频率较低，主要用于学业知识答疑和资料搜索。进一步分析显示，71.7%的学生首次了解该技术是通过社交媒体，而通过学校课程了解的比例仅为3.8%。这一现象与马亚男^[8]的调研结果相似，其研究中医学生使用AIGC的比例为15.0%，且主要信息来源为网络。这些数据反映出，AIGC在医护学生中普及程度仍很有限，尽管社交媒体在信息传播上具有广泛的影响力，但教育体系在整合和教授新兴技术方面存在滞后，这可能限制了学生对AIGC深层次理解的能力，影响了其将知识转化为实践的潜力。在学习方式方面，40.5%的学生是通过自学来掌握这项技术，而仅有8.6%的学生通过学校或在线课程学习。这种依赖自学的学习模式可能会加剧技术应用的不均衡性，因为并非所有学生都具备同等的自学能力和资源，这一现象进一步表明当前教育体系在提供必要的指导和资源支持方面存在不足。

3.2 护生对AIGC在护理教育和实践中应用的态度分析

在护理教育领域，AIGC的应用受到了绝大多数护理专业学生的欢迎^[9]。在本研究中，学生对利用AIGC进行智能问答和模拟患者对话等功能表现出浓厚的兴趣，反映出学生普遍期待AI辅助高效学习和临床技能训练。同时，学生们也指出在了解和运用AIGC技术时所面临的困难，包括资源和指导的不足以及技术熟练度的不均衡，并希望在开设AIGC相关课程中加入AIGC工具的操作与使用技巧。这些结果不仅证实了护生对AIGC技术有高度的期待，而且体现了他们有通过系统学习提升自身应用能力的强烈意愿。

在护理实践领域，AIGC的应用潜力正逐步被发掘，该技术不仅提高了护理工作的效率和质量，也为患者提供了更加精准和个性化的护理服务。然而，随着AI技术的不断深入，护理领域也需要面对数据安全、伦理考量以及专业人员培训等挑战^[10-11]。本研究通过调研护理专业学生的态度和看法，发现大多数学生（66.1%）认为AIGC将对护理行业产生重要影响，超过68%的学生愿意尝试在护理领域应用AIGC，特别对AI在患者病情分析与诊断支持、护理计划制定与调整等临床应用场景表示高度兴趣。这进一步证实了学生对该技术在实际应用中价值的认可。同时，学生也对数据隐私与安全、技术准确性与可靠性等问题表达了担忧。这些反馈凸显了在推广AI技术应用时需要优先解决的关键问题。

3.3 护生对AIGC对就业影响态度的差异性分析

学生对AIGC对护理职业的影响持有复杂的看法。超过一半的学生认为AI将对护士职业产生“积极影响，提高护理工作的效率和质量”，并支持“以护士主导、人工智能辅助”的协同工作模式。然而，约45%的学生对AI可能威胁护士岗位表达了担忧，这可能与他们担心AI技术迅速发展会取代某些护理工作有关。进一步研究表明，这种担忧在不同年级的学生中存在显著差异。一年级学生相比其他年级更倾向于“比较担心”，随着年级的提高学生对于AI的担忧程度逐渐降低。这可能是因为高年级学生通过更深入的专业学习和临床实习，对护理职业有了更全面的理解，认识到了自身的核心优势，如人文关怀、伦理决策和个性化护理等，这些是AI难以复制的核心要素，即“因知己而无惧”。

另一方面，相比那些未曾使用过AI工具的同龄人，有使用经验的学生表现出更低的担忧程度。这可能是因为他们对AI的优点和局限有了更清晰的认识，尽管AIGC在数据处理、信息检索和模拟训练等方面展现出显著的优势，但它在情感理解、复杂沟通、灵活应变和伦理判断方面还存在很大局限。这种经验可能帮助他们更客观地看待AI作为工具的辅助作用，从而减少了对AI可能带来的威胁的担忧，即“因知彼而无畏”。

3.4 AIGC时代下高校教育转型策略

在技术变革的浪潮中，人工智能无疑将重塑各行各业的职能与结构。如何应对这一变革，是当今国内外教育体系需要审慎思考和解决的难题。对于是否应将AIGC融入教育体系，国内外高等教育机构的态度已经从最初的谨慎限制，逐渐转变为开放和规范使用^[12-13]。例如，联合国教科文组织于2023年4月发布了《高等教育中的ChatGPT和人工智能：快速入门指南》，为高校提供了使用ChatGPT的可行性建议。在我国，国家互联网信息办公室也于2023年5月23日通过了《AIGC服务管理暂行办法》，明确指出提供和使用AIGC服务，应当遵守法律、行政法规，尊重社会公德和伦理道德^[14]。因此，直面变革、拥抱变化已成为全球教育体系的共识，高校不应逃避或制止，而应积极适应接受这一技术变革。目前，ChatGPT等AIGC技术尚未在我国得到大面积的普及和应用^[15]，我国护理教育应对技术变革的改革之路仍然处于探索阶段。借鉴中国古代先贤的智慧——“知己知彼，百战不殆”，我们可以从这两个维度出发，探索护理教育的改革之路。

“知己”意味着发挥个人核心优势。学校在制定护理人才培养方案时，应特别强调培养学生的核心优势，如同理心、情感支持、人际沟通、伦理决策和个性化护理等，这些能力是护生在面对未来挑战时不可或缺的素质。为了实现这些培养目标，教学体系和课程内容必须进行相应的更新，以确保教学活动与培养目标的一致性。在实施阶段，教师的角色至关重要。他们需要创新课程设计，优化教学方法，并建立有效的评估标准。具体而言，可以采用模拟患者对话、案例讨论和小组协作等互动式教学方法，在实践中塑造学生的核心优势。

“知彼”则涉及充分认识并运用AI技术。学校应开设涵盖AI理论和实践的课程，这些课程旨在帮助学生深入理解AI技术的优势和局限，以及它们如何与护理实践相结合。此外，学校应为教师提供必要的AI技术培训，确保他们能够有效地将AI技术融入到教学中。这不仅能够提升教师的教学能力，还能为学生提供更丰富的学习体验，使他们能够在实际的护理场景中应用AI技术。更重要的是，学校应重视培养学生的批判性思维和信息辨识能力，确保学生在应用AI技术时，既遵循伦理标准，又能够提升护理工作的质量和安全性。

4 结束语

本研究揭示了护理学生对AIGC在护理教育和实践中应用持积极而审慎的态度。学生认识到AI在提高学习和工作效率和质量方面的潜力，同时也意识到了技术应用面临的挑战，及其对就业岗位可能造成的影响。面对技术变革，教育体系应采取积极的态度，接纳并整合新技术。为适应未来岗位需求、培养具备前瞻性的护理人才，高校可通过“知己”和“知彼”的策略，兼顾传承护理职业的核心价值和充分利用AI技术的优势，重塑人才培养体系。这种教育革新将促进护理专业人才的全面发展，使他们适应快速变化的医疗环境。同时，这也将为护理教育领域带来新的研究视角，激发更多关于人文关怀与技术结合的学术探讨。

尽管本研究为护理教育体系课程改革及AIGC技术应用推广提供了一定的数据支持，然而本研究也存在一定的局限性，包括样本局限于特定地区的护理专业学生，可能影响结果的普遍适用性；此外，研究主要基于问卷调查，学生回答受个人经历、知识水平等因素影响。未来研究可采用更多样化的方法，如深度访谈或案例研究，以进一步验证和深化本研究的发现。

参考文献

[1] MUTHUKRISHNAN N, MALEKI F, OVENS K, et al. Brief history of artificial intelligence[J]. Neuroimaging Clinics of North America, 2020, 30(4): 393-399.

[2] GOODFELLOW I, POUGET-ABADIE J, MIRZA M, et al. Generative adversarial nets[J].Advances in Neural Information Processing Systems, 2014, 27: 2672-2680.

[3] WU T, HE S, LIU J, et al. A brief overview of ChatGPT: The history,status quo and potential future development[J]. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2023, 10(5): 1122-1136.

[4] KIM T W. Application of artificial intelligence chatbots, including ChatGPT, in education, scholarly work, programming, and content generation and its prospects: A narrative review[J]. Journal of Educational Evaluation for Health Professions, 2023, 20: 38.

[5] 李旭光, 胡奕, 王曼, 等. 人工智能生成内容研究综述: 应用、 风险与治理[J]. 图书情报工作, 2024, 68(17): 136-149.

[6] DAVE T, ATHALURI S A, SINGH S. ChatGPT in medicine: An overview of its applications, advantages, limitations, future prospects, and ethical considerations[J]. Frontiers in Artificial Intelligence, 2023, 4(6): 1169595.

[7] 何钰莹, 谢仁生. ChatGPT应用对医学教育影响及应对策略[J]. 中国医学教育技术,2024, 38(4): 401-406.

[8] 马亚男, 杨瑞丰, 何小东. 类ChatGPT大规模语言模型对医学生的影响[J]. 医学教育研究与实践, 2023, 31(5): 526-551.

[9] LABRAGUE L J, AGUILAR-ROSALES R A, YBOA B C, et al. Student nurses’ attitudes, perceived utilization, and intention to adopt artificial intelligence (AI) technology in nursing practice: A cross-sectional study[J]. Nurse Education in Practice, 2023, 10(73): 103815.

[10] ABUJABER A A, ABD-ALRAZAQ A, AL-QUDI-MAT A R. A strengths, weaknesses, opportunities, and threats (SWOT) analysis of ChatGPT integration in nursing education: A narrative review[J]. Cureus, 2023, 15(11): e48643.

[11] 彭婉琳, 陈德凤, 李蓓, 等. ChatGPT人工智能语言机器人在护理领域应用现状与展望[J]. 全科护理, 2023, 21(35): 4934-4937.

[12] 李晓文, 徐媛媛, 翟雪松, 等. 生成式人工智能赋能高校学生发展: 国际经验与中国路径[J]. 中国远程教育, 2024, 44(12): 36-49.

[13] 常桐善, 赵蕾. 美国高校应对和使用人工智能工具的策略与原则[J]. 重庆高教研究, 2024, 12(4): 68-79.

[14] 国家互联网信息办公室. 生成式人工智能服务管理暂行办法[EB/OL]. (2023-07-10)[2025-03-11].

[15] 让-克洛德·鲁阿诺-博巴兰, 张婧妍. 人工智能对高等教育的变革性影响: 当前趋势与未来方向之批判性反思[J]. 清华大学教育研究, 2024, 45(5): 13-24.

基金资助

沈阳医学院教学改革一般研究项目(YB2022028)

沈阳医学院教学改革一般研究项目(2021015)

沈阳医学院教学改革重点课题(2024ZD04)

沈阳医学院教学改革“十大育人”精品项目(2024015)

2022年度辽宁省普通高等教育本科教学改革研究项目(2022550)

辽宁省教育科学“十四五”规划2022年度课题(2022712)