探讨与护理专业学生人工智能素养相关的因素：来自一项全国性混合方法研究的见解

《BMC Nursing》：Exploring factors associated with nursing students’ artificial intelligence literacy: insights from a national mixed methods study

　　

摘要

背景

将人工智能（AI）整合到医疗保健领域正在迅速发展，然而关于护理专业学生的人工智能素养（AIL）的研究仍然有限。本研究评估了护理专业学生的人工智能素养水平，确定了与其相关的因素，并探讨了学生对AI应用的看法。

方法

这项采用混合方法的研究使用了非概率滚雪球抽样技术，调查了土耳其的383名护理专业本科生，并使用了描述性特征量表和人工智能素养量表（AILS）。定量分析包括t检验、方差分析（ANOVA）、皮尔逊相关性分析以及多元线性回归。定性数据经过了主题分析。

结果

参与者的平均年龄为21.52岁（标准差±3.31岁；年龄范围18–40岁），其中83.3%为女性。参与者的平均人工智能素养得分为110.80分（标准差±40.98分；得分范围31–216分），其中技术理解能力得分为41.22分（标准差±19.67分），批判性评估能力得分为40.49分（标准差±15.57分），实际应用能力得分为29.09分（标准差±10.68分）。对新技术的更高接受度（β=0.352；t=7.06；p<0.001）以及经历过伦理问题（β=0.094；t=1.98；p=0.048）与更高的人工智能素养水平显著相关。研究发现了七个主题：（1）支持与便利性，（2）时间管理，（3）学习与学术发展，（4）伦理与安全问题，（5）错误信息与信任，（6）懒惰与依赖性，（7）创造力与思维。

结论

提高护理专业学生的人工智能素养对于AI的伦理和理性使用至关重要。教育者应指导学生制定策略，以提升他们的技术、评估和实际应用能力。本研究有助于确定支持护理专业学生在护理教育中适应AI的教育策略。

试验注册

不适用。