Content, implementation, and evaluation of artificial intelligence literacy education for nursing students : A scoping review

Krankenhäuser verändern sich. Jahrzehntelang waren die Werkzeuge der Pflege Stethoskope, Krankenakten und die ruhigen Hände der Pflegenden. Nun ist eine neue Art von Werkzeug eingetroffen: künstliche Intelligenz. Dies sind Computersysteme, die lesen, schreiben und Probleme lösen können, wobei sie oft menschliche Konversationen nachahmen. In der realen Welt helfen sie Ärzten dabei, vorherzusagen, welche Patienten krank werden könnten, und verwalten riesige Mengen an medizinischen Unterlagen. Doch für die Studierenden, die heute zur Ausbildung zur Pflegekraft ausgebildet werden, stellen diese Werkzeuge eine einzigartige Herausforderung dar. Es reicht nicht aus, einfach nur zu wissen, wie man die Maschine einschaltet. Eine Pflegekraft muss verstehen, wann man der Maschine vertrauen kann, wann man ihre Antworten hinterfragen muss und wie man sie nutzt, ohne die menschliche Verbindung zu verlieren, die ihren Beruf definiert. Diese neue Kompetenz wird als KI-Literacy bezeichnet. Es ist die Fähigkeit, diese Technologien klug einzusetzen, ihre Fehler zu erkennen und die Patientensicherheit bei jeder Entscheidung in den Mittelpunkt zu stellen.

Ein Team von Forschern unternahm den Versuch herauszufinden, wie Pflegeschulen diese lebenswichtige Fertigkeit lehren. Sie suchten nicht nach einer einzigen perfekten Methode, sondern warfen ein weites Netz aus, um jede Studie, jeden Bericht oder jedes Curriculum zu finden, das versuchte, Pflegestudierende darin zu unterrichten, mit künstlicher Intelligenz zu arbeiten. Sie durchsuchten Tausende von Datensätzen aus Datenbanken auf der ganzen Welt nach Arbeiten, die zwischen Anfang 2018 und Mitte 2026 veröffentlicht wurden. Nach einer sorgfältigen Überprüfung grenzten sie ihren Fokus auf vierzehn spezifische Quellen ein. Diese umfassten Experimente, Berichte aus dem Unterricht und Curriculum-Designs aus Ländern wie den USA, China, Australien und der Türkei. Die beteiligten Studierenden reichten von Erstsemestern im College bis hin zu Personen, die fortgeschrittene Doktorgrade erwarben.

Was die Forscher fanden, war ein Feld, das noch sehr jung ist, sich aber in eine klare Richtung bewegt. Die Ausbildung geht nicht mehr nur darum, den Studierenden zu zeigen, wie man eine Frage in einen Computer tippt. Der Fokus hat sich zu etwas viel Tieferem verschoben: verantwortungsvoller Nutzung und kritischem Denken. In den untersuchten Kursen war die häufigste Lektion nicht der technische Teil der Software, sondern wie man die richtigen Fragen stellt – bekannt als „Prompting“ – und wie man die Antworten überprüft, die der Computer liefert. Den Studierenden wurde beigebracht, den Computer wie einen hilfreichen, aber fehlbaren Assistenten zu behandeln. Sie lernten, Fakten zu verifizieren, nach verborgenen Vorurteilen zu suchen und sicherzustellen, dass jeder von der Maschine generierte Rat den spezifischen Bedürfnissen eines echten Patienten entsprach.

Die Art und Weise, wie diese Lehre stattfindet, ist oft praktisch und praxisorientiert. In vielen Programmen erhielten die Studierenden eine Aufgabe, wie etwa das Schreiben eines Pflegeplans oder die Analyse einer Fallstudie, und wurden dann gebeten, ein KI-Tool zur Unterstützung zu nutzen. Die Lehrkräfte ließen sie das Werkzeug nicht einfach frei verwenden; sie begleiteten sie durch einen Prozess des Generierens, Prüfens und Verfeinerns der Antwort. Dieser Zyklus aus „Generieren, Verifizieren und Überarbeiten“ war das häufigste Muster. Studierende übten, diese Werkzeuge zu nutzen, um Materialien zur Patientenaufklärung zu entwerfen oder komplexe medizinische Informationen zu organisieren. Die Forscher stellten jedoch fest, dass der schwierigste Teil für die Studierenden nicht die Nutzung des Werkzeugs war, sondern zu wissen, wann man aufhörte, sich darauf zu verlassen. Wenn die Situationen hochkomplex wurden oder tiefe emotionale Bedürfnisse betrafen, hatten die Studierenden oft Schwierigkeiten zu entscheiden, ob der Vorschlag des Computers sicher oder angemessen war.

Die Methoden, mit denen geprüft wurde, ob die Studierenden lernten, waren recht vielfältig. Einige Schulen nutzten Standardumfragen, bei denen Studierende ihr eigenes Vertrauen oder Wissen bewerteten. Andere nutzten Bewertungsrubriken, um die Qualität eines von einem Studierenden mit KI-Hilfe geschriebenen Pflegeplans zu evaluieren. Die Ergebnisse zeigten im Allgemeinen, dass sich die Studierenden mit der Technologie wohler fühlten und mehr darüber wussten, wie sie funktioniert. Sie wurden besser darin, offensichtliche Fehler in den Texten des Computers zu entdecken. Dennoch wiesen die Forscher auf eine Lücke in der Evidenz hin. Während Studierende in einem Klassenzimmer einen Test bestehen oder einen besseren Bericht schreiben konnten, gibt es noch wenig Beweise dafür, dass sie diese Fähigkeiten in ein geschäftiges, reales Krankenhaus übertragen können. Wir wissen nicht, ob ein Studierender, der lernt, die Arbeit einer KI in einem ruhigen Klassenzimmer zu überprüfen, dasselbe tut, wenn ein Patient in Not ist und die Zeit knapp wird.

Die Studien zeigten auch, dass der Großteil dieser Ausbildung in kurzen Etappen stattfindet, oft innerhalb eines einzelnen Kurses oder weniger Wochen eines Semesters. Nur sehr wenige Programme haben einen langfristigen Plan entwickelt, der die KI-Literacy durch alle vier Jahre eines Pflegestudiums zieht. Die Forscher fanden heraus, dass einige Schulen zwar damit begonnen haben, Rahmenbedingungen für diese Art des langfristigen Lernens zu schaffen, diese aber noch nicht mit großen Gruppen von Studierenden getestet haben. Das bedeutet, dass die derzeitige Landschaft eher eine Sammlung vielversprechender Experimente als ein einheitliches System ist. Die Lehre findet statt, aber sie ist verstreut, und die Wege, den Erfolg zu messen, sind noch nicht konsistent.

Letztlich zeichnet sich das Bild eines vorsichtigen Fortschritts ab. Pflegeschulen beginnen zu erkennen, dass KI-Literacy nicht nur eine technische Ergänzung, sondern ein Kernbestandteil des professionellen Urteilsvermögens ist. Das Ziel ist es, Pflegekräfte hervorzubringen, die diese mächtigen Werkzeuge nutzen können, um ihre Pflege zu verbessern, ohne dabei zuzulassen, dass die Werkzeuge ihr eigenes kritisches Denken ersetzen. Die Forscher schlagen vor, dass dies nur funktionieren kann, wenn die Ausbildung über kurze Lektionen hinausgeht und zu einem stetigen Bestandteil des gesamten Pflegestudiums wird. Zukünftige Programme müssen sich weniger darauf konzentrieren, wie man die Software benutzt, und mehr darauf, wie man die Ergebnisse in der unordentlichen, unvorhersehbaren Realität der Patientenversorgung beurteilt. Bis dahin bleibt das Feld in seinen frühen Stadien und baut ein Fundament für eine Zukunft auf, in der menschliche Pflegekräfte und intelligente Maschinen zusammenarbeiten, wobei der Mensch stets die letzte Verantwortung für das Wohlergehen des Patienten trägt.