Integrating Artificial Intelligence and Human Facilitation in Nursing Faculty Development: A Scoping Review of Pedagogical Models, Implementation, and Outcomes
本项范围综述综合了关于在护理教师发展中整合人工智能与人工引导的证据，识别了五种不同的教学配置，并强调需要将教师培训从基础的 AI 素养演进为在伦理治理、情境化应用及问责监督方面的进阶能力。
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在未来护士学习技艺的教室里，一种新型的教学伙伴已经到来。它不是一个人，而是一种能够生成文本、分析数据并在数秒内提供反馈的机器。这种被称为人工智能的技术正在迅速改变各处的教育方式，但其进入护理学院时带来了一系列独特的疑问。护理是一门建立在人际连接、伦理判断以及根据复杂的现实世界情况做出生死决策能力之上的专业。当一台电脑可以编写教案或批改测验时，教师的角色发生了转变。核心挑战不再仅仅是教育者是否应该使用这些工具，而是如何将机器的速度与人类的智慧融合在一起。如果机器接管过多，护理中必不可少的人文关怀和判断力可能会丧失；如果人类做得太多，技术的潜力则会被浪费。找到这种平衡对于培养既要精通技术又要保持深刻人文精神的下一代护理人员至关重要。
一组研究人员致力于绘制目前护理教育中是如何实现这种平衡的。他们对现有文献进行了广泛的综述，检索了 2020 年 1 月至 2026 年 9 月期间发表的数千份报告。他们的目标是超越关于教师喜欢或不喜欢人工智能的简单调查，转而关注这些工具在课堂中被使用的实际蓝图。他们检查了描述教师与机器如何共同开展教学的具体方式的研究和框架。在剔除重复和无关报告后，他们分析了 54 个不同的来源。这些来源包括真实的实验、详细的教学模型描述，以及提出构建教育新方式的专家论文。研究人员将这些来源分为两组：一组是明确描述了教师与机器之间存在工作伙伴关系的来源，另一组是提供关于准备程度、技能或一般态度的支持性信息的来源。
综述显示，最常见且有效的方法并不是由机器主导，而是由人类引领，机器充当强大的助手。在发现的最清晰的案例中，教师仍然是教育航船的船长。他们利用人工智能来处理繁重任务，如生成教学构思、综合大量数据或为学生提供即时反馈。然而，始终是教师在检查工作，将其置于真实患者需求的背景中，并做出最终的伦理决策。机器可能会为学生练习编写一个情境，但教师要确保该情境反映了医院病房中混乱且不可预测的现实。另一种常见的模式是机器进行初步工作，例如筛选学生的答案或创建课程大纲的初稿，然后由教师在展示给学生之前对其进行审查、纠正和验证。在这些模型中，机器绝不允许独立运行；它总是嵌入在一个由人类专家掌控全局的工作流之中。
研究人员发现，教师需要掌握的技能已经远远超出了仅仅知道如何在电脑上输入提示词。虽然基础的技术知识很重要，但最关键的新技能涉及判断力和监督。教师必须成为验证机器提供信息准确性和安全性的专家。他们需要能够识别出计算机可能存在的偏见，或者其建议是否不符合患者特定的文化或临床情况。他们还必须承担起伦理守护者的角色，确保这些工具的使用不会侵犯学生隐私或学术诚信。研究表明，未来的理想护理教育者是能够将这些数字工具天衣无缝地织入其教学中，同时保持护理核心的人文连接的人。他们不仅是教员，更是验证者、导师，以及对学生学习内容是否安全、是否正确的最终权威。
尽管这些模式前景广阔，但研究人员指出，该领域仍处于早期阶段。他们发现的大多数证据都是描述性的，这意味着它们描述了事物是如何设置的或人们是如何看待它们的，而不是通过长期测试来证明某一种特定方法优于另一种方法。很少有研究能长期跟踪教师和学生，以观察这些新方法是否真的提高了学习成果或减轻了教师的工作量。文献中充满了框架和构想，但缺乏来自多年实践的硬性数据。作者认为，该领域的下一步应是从讨论如何使用这些工具转向对其进行严格测试。学校需要进行结构化实验，以观察哪些人机组合最适合不同类型的教学，从临床推理到伦理讨论。
最终，这份综述描绘了一个处于转型中的职业形象，它正从“被技术取代”的恐惧转向“定义新伙伴关系”。证据表明，人工智能最适合需要速度、模式识别和生成多种选项的任务。然而，人类教育者对于需要深度共情、复杂伦理推理以及理解患者独特故事的任务而言，依然不可或缺。护理教育的未来不属于机器，也不仅仅属于人类。它属于一种精心、审慎的配置，即由机器处理容量，由人类处理意义。随着该领域的成熟，重点可能会从单纯采用技术转向完善教师与机器协作的具体方式，以确保每一位护士在接受培训时既具备技术胜任力，又具备深厚的人文关怀。
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