AI Literacy and Attitudes Toward Artificial Intelligence Among Undergraduate Nursing Students: A Cross-Sectional Survey
一项针对阿联酋本科护理专业学生的横断面调查显示，尽管他们对人工智能持有积极态度，但其客观的人工智能素养极低，且这种素养水平与其热情或先前接触程度无关，这凸显了显著的熟悉度与能力之间的差距，从而表明有必要将人工智能教育明确纳入课程体系。
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人工智能不再是仅限于科幻小说的未来概念；它正悄然织入现代医疗保健的肌理之中。在医院和诊所里，这些智能系统正在帮助医生和护士处理海量的患者数据、预测健康风险，并应对繁重的文书工作负担。对于未来的护士而言，这一转变意味着他们的日常工作将越来越多地涉及与能够思考、分析并提出行动建议的机器进行协作。但为了让这种伙伴关系安全运作，使用者需要了解这项技术是如何运作的。仅仅对一种工具感到舒适是不够的；一个人还必须理解其局限性以及决策背后的逻辑。这便引出了关于素养的问题：那些正在接受培训、即将成为护士的学生们，究竟是真的理解了他们即将依赖的人工智能，还是仅仅对其存在有所了解？
阿联酋海湾医科大学的一个研究小组着手通过直接观察未来的护理劳动力来回答这个问题。他们调查了177名本科护理专业的学生，向他们提出了两个截然不同的问题。首先，他们想知道学生对人工智能的看法。其次，更重要的一点是，他们想衡量学生实际掌握了多少知识。为此，研究人员并没有简单地让学生对自己的知识水平进行评分——这种方法往往会导致人们高估自己的技能。相反，他们给学生进行了一场严谨的、由31道题目组成的测试，旨在客观衡量他们对人工智能如何运作、如何从数据中学习以及围绕其产生的伦理问题的理解程度。他们将这项测试与一份独立的调查问卷相结合，用以评估学生的态度，询问他们是否相信这项技术会改善他们的生活和工作。
结果揭示了热情与理解力之间存在的显著脱节。学生们对人工智能的未来持极其乐观的态度。大多数人认为它会改善他们的工作，并渴望亲自使用它。然而，在面对客观测试时，他们的知识水平却低得令人惊讶。平均而言，学生们仅答对了约11道题（总共31题），得分率约为36%。当研究人员根据表现对学生进行分类时，超过90%的学生都属于低知识水平组。只有极少数学生展现出了对相关概念的扎实掌握。这一发现表明，虽然学生在情感上已经准备好拥抱这项技术，但在智力层面上尚未做好理解它的准备。
这项研究中最具启发性的部分或许是，学生以往的人工智能经验是如何影响这些结果的。研究人员发现，那些已经在临床培训或课堂教学中接触过人工智能工具的学生，对该技术的态度更为积极。然而，这种熟悉感并未转化为更好的测试成绩。事实上，那些在临床实践中亲眼见过这项技术运作的学生，在知识测试中的得分明显低于那些未曾接触过的学生。这表明存在一种差距，即接触经验建立了信心，却未能建立能力。似乎在医院环境中看到机器做出决策，会让学生对人工智能的概念感到更加从容，但这并不一定会教会他们机器是如何得出那个决策的，或者可能会出现什么问题。
研究人员得出结论，目前的护理教育处理人工智能的方式可能并不充分。研究表明，仅仅让学生在职业培训过程中接触这些工具，并不足以确保他们理解这些工具。积极的态度是一个良好的开端，但如果没有刻意的、结构化的教学，这种热情并不会转化为安全且批判性地使用技术所需的技能。作者认为，护理课程需要将人工智能素养作为一个特定的学科进行教授和测试，就像任何其他核心医疗技能一样。如果目标是培养能够与智能系统自信协作的护士，那么教育体系必须超越“仅仅依靠接触就能产生理解”的假设。学生们已经准备好学习了，但他们需要的是一个比日常所见工具的表面层次更深入的课程。
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