Artificial intelligence literacy and self-efficacy among nursing students: A network analysis of educational stratification
本研究利用网络分析揭示了护理专业学生的人工智能素养与自我效能感构成了一个以“辅助”为中心的适度互联结构，且副学士学位与学士学位学生之间在网络组织上存在显著差异，这表明需要采取差异化的教育策略。
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人工智能不再仅仅是科幻小说中的概念；它正在悄然重塑医疗保健的工作方式，从辅助医生决策到管理患者记录。对于未来的护士而言，理解这些工具正变得像掌握如何给药一样重要。然而，知道一个工具的存在与感到有能力使用它又是两回事。这里有两个概念发挥了作用：素养（literacy）与信心（confidence）。素养是理解、使用和判断人工智能的实际能力。信心，或者说研究人员所说的自我效能感（self-efficacy），则是关于一个人能够成功操作该技术的内在信念。虽然教育工作者知道这两者是相互关联的，但它们在学生大脑中相互影响的具体方式一直是一个谜。是掌握工具的使用方法让你变得更勇敢，还是这种勇敢的感觉让你想要学习更多？此外，这种关系是否会因学生是在较短的实践型培训课程中学习，还是在较长的理论型大学学位课程中学习而有所不同？
来自电子科技大学的一支研究团队致力于绘制这些联系。他们收集了四川省五所学校的776名护理专业学生的资料，并要求他们针对自己对人工智能的知识水平及其使用信心回答了详细的问题。研究人员并没有仅仅观察平均分，而是使用了一种称为网络分析（network analysis）的方法。想象一下，学生知识与信心的不同组成部分就像房子里不同的房间。有些房间由宽阔、坚固的门连接，而另一些则只有狭窄的走廊或根本没有门。研究人员想要观察哪些房间是支撑整个房子的核心枢纽，以及哪些门将“知识”部分与“信心”部分连接起来。他们还想看看，对于大专学历项目的学生和本科项目学生而言，这座房子的布局是否有所不同。
研究结果显示，整座房子中最重要的房间是标有“辅助”（Assistance）的那个。这代表了学生认为人工智能在处理任务时确实有用且具有价值。这一单一信念充当了中心枢纽，连接着几乎所有其他部分。它是了解AI知识与感到使用AI有信心之间最强的纽带。当一名学生真正感受到AI是一个有用的助手时，它会提升其整个技能与信心的体系。第二个最重要的房间是“使用”（Usage），即实际操作这些工具的能力。研究人员发现，学生越觉得AI有用，他们就越倾向于使用它；而使用得越多，他们的整体胜任力也就越高。然而，研究也揭示了一些令人惊讶的负面联系。例如，那些在与听起来或表现得像人类的AI进行交互时感到非常舒适的学生，实际上在实际使用技能方面的信心反而较低。同样，对技术技能的高度关注有时是以牺牲对AI伦理规则的理解为代价的，这表明那些精通机械操作的学生可能会忽视道德层面的影响。
研究人员随后观察了这种“房子”在学生处于不同教育阶段时是如何构建的。虽然两组之间的整体连接数量相似，但最重要的房间却发生了变化。对于侧重于动手实践的大专学历项目学生，其核心房间是“评估”（Evaluation）——即判断AI输出是否正确的能力——以及“对AI的舒适度”（Comfort with AI）。这些学生严重依赖于他们批判性检查机器工作的能力以及在过程中的情绪适应能力。相比之下，对于通常涉及更多理论研究的本科项目学生，其中心枢纽则是“使用”和“辅助”。这些学生更多地受工具的实际应用及其感知价值的驱动。研究表明，学生组织其技能与信心的方式取决于其教育背景。
这些发现为希望培养下一代护士的教育工作者提供了清晰的路径。由于“辅助”信念是核心驱动力，因此建立信心的最有效方式是向学生展示AI如何在现实且切实的层面帮助他们。仅仅教授技术步骤是不够的；学生需要先看到其价值。研究还建议，培训应当因材施教。对于在较短实践型项目中学习的学生，教育者应侧重于培养其批判性思维能力，以便学生能够自信地判断AI的输出，同时创造一个低压力的环境来建立情绪上的舒适感。对于在较长学位项目中学习的学生，重点则应放在深化其操作技能以及强化“AI是一个强大的学习伙伴”这一理念上。通过理解这些环节是如何相互契合的，学校可以停止猜测，转而开始构建能够真正让护士为人工智能成为日常工作标准部分的未来做好准备的培训计划。
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