综述：人工智能在护理教育中整合的益处、挑战及未来建议

这篇综述系统评价了人工智能（AI）在护理教育中的应用现状，通过范围综述方法（Arksey & O'Malley框架）分析30篇文献（2015-2024年），揭示AI在个性化学习、模拟训练及管理效率方面的优势，同时指出课程缺失、师资不足及成本过高等挑战，并提出课程改革、跨学科合作等战略建议。

背景

人工智能（AI）正以虚拟现实（VR）、自适应学习系统等技术重塑护理教育，通过模拟临床场景提升学生决策能力（Kuo, 2023）。这种技术驱动模式为传统教育注入新活力，但如何平衡创新与伦理成为关键议题。

研究方法

基于Arksey & O'Malley框架的范围综述，系统检索8个数据库（如PubMed、CINAHL），筛选2015-2024年30篇高质量文献（CASP评分15-20/20），涵盖横断面研究（76.7%）及质性研究（13.3%）。

核心发现

益处：

1. 个性化学习：AI算法分析学生数据，动态调整教学内容（Lukić等, 2023），使通过率提升12%；
2. 模拟训练：虚拟患者系统可复现罕见病例，操作失误率降低23%（Hamad等, 2024）；
3. 管理增效：自动化排课工具节省教师30%行政时间。

挑战：

• 课程滞后：仅17%院校将AI纳入必修模块（Chang等, 2022）；
• 师资缺口：68%教师缺乏AI工具操作培训；
• 成本壁垒：中小院校AI实验室建设成本超$50万。

未来方向

1. 课程改革：联合科技企业开发AI-护理融合课程；
2. 师资赋能：建立“AI导师”认证体系；
3. 伦理框架：制定患者数据脱敏标准（如HIPAA合规）。

结论

AI整合是护理教育必然趋势，但需破解资源不均与技能断层难题。未来需构建“技术-人文”双轨培养模式，以应对智慧医疗时代需求。