摘要：针对中职护理实训资源匮乏、流程固化、评价单一等问题，结合职业教育信息化政策，本研究基以AI 技术为核心，从资源整合、流程重构、评价革新、保障机制四方面构建教学模式。该模式可整合国家虚拟仿真资源，重构闭环教学流程，有效破解教学痛点实验班级护理基础成绩提升 12.3%，兼具实践、可操作与可推广性，为同类院校教学改革提供参考。

关键词：AI 技术；中职护理教育；教学模式创新

引言：在老龄化与健康中国战略背景下，基层护理人才需求攀升，中职护理教育作为主阵地却面临实训不足、设备匮乏、模式固化等困境。国家《教育信息化2.0 行动计划》等政策推动职教信息化，AI 技术为破局提供路径，但部分院校应用重形式轻适配。本研究聚焦设备有限现状，通过问卷、文献分析等方法，结合相关学术理论，从四方面构建适配性AI 辅助教学模式，验证其有效性，为护理教学改革提供可复制方案。

一、中职护理教学的现实困境与 AI 技术

（一）中职护理教学的核心困境及成因

中职护理教学的困境根源在于“供给”与“需求”的结构性失衡，具体体现在四个方面。教学资源供给不足且适配性差，多数中职院校受资金与场地限制，缺乏虚拟仿真实训设备，仅有的智慧教室与普通模拟病房难以满足沉浸式、反复性的实训需求。

（二）AI 技术应用的政策导向与实践基础

国家政策的持续赋能为 AI 技术融入中职护理教学提供了良好环境。《“十四五”职业教育规划》提出“建设职业教育数字化资源库，推广虚拟仿真、人工智能等现代信息技术在教学中的应用”，为中职护理教学信息化改革指明了方向。同时，国家虚拟仿真实验教学课程共享平台（实验空间）已累计上线各类免费护理虚拟资源，涵盖基础护理、急救护理等核心课程，为院校提供了可直接复用的优质资源。从实践基础来看，师生对 AI 技术的接受度与需求为模式创新提供了土壤。

二、人工智能技术驱动下中职护理创新教学调查分析

（一）学生卷

本研究采用问卷调查法，在参考相关文献的基础上，结合 AI 技术在中职护理教学中的应用特性，设计了“AI 技术助力中职护理教学成绩提高研究调查问卷”。

本研究共搜集到213 份学生对于AI 使用情况的问卷，通过缺失值处理，无用问卷筛查，共筛选出 200 份有效问卷，问卷回收率达到 93.9%，回收率较高。首先本研究对学生基本情况和AI 使用情况进行描述性统计分析，其中分类变量使用频数与百分比的形式描述，数值型变量使用均值与标准差的形式描述。见下

表1 AI 使用情况描述性统计分析表

为进一步挖掘数据关联及对学习效果的影响，本研究同步开展数据分析，相关数据图表及解读如下：1. 散点拟合图（见下图1）：该图反映AI 学习体验评价与实际学习成效的相关性，从拟合线趋势可见，二者呈现显著正相关（R²接近 1），说明AI 技术的有效应用对提升学习效果具有直接推动作用，验证了“AI 体验优化→成绩提升”的逻辑关联

图1 散点拟合图

2. 回归系数森林图（见下图2）：该图清晰呈现六大评价维度（AI 应用场景、学习支持、功能优势等）对学习成绩的影响权重，其中“AI 学习支持评价”“AI 功能优势评价”回归系数均超过1.5，是影响成绩的核心因素，提示教学模式构建需重点强化这两大维度。

该回归模型以成绩为被解释变量，以 AI 体验与效果评价、AI 应用场景评价、AI 功能优势评价、AI 学习支持评价、AI 未来期待评价、AI 推动因素评价为解释变量，模型整体统计显著。常量项为46.616，t 值达 248.559 且显著性小于 0.001，表明在所有解释变量取值为 0 时，因变量的预期均值为46.616，且这基准水平具有统计学意义。

所有变量间相关性均显著，其中AI 功能优势评价与 AI 应用场景评价、AI 学习支持评价的相关性较强，相关系数分别为 0.714、0.718，AI 体验与效果评价与 AI 未来期待评价相关性突出，相关系数为0.548，AI 推动因素评价与AI 未来期待评价、AI 学习支持评价也存在较强关联，相关系数为0.536、0.473，其余变量间多为中等程度相关，整体呈现出各维度评价相互关联、协同影响的特征。

结合数据与图表分析，学生卷核心结论如下：①认知基础良好但应用深度不足：52%学生对 AI 技术基本了解，但 80%学生使用频率仅为“从未使用”或“偶尔使用”，反映出“认知-应用”转化存在断层；②需求指向明确：32%学生认为 AI“操作模拟真实”最具吸引力，26%关注“个性化推荐”，20%重视“反复练习”，均贴合护理实训“强实操、需容错”的核心需求；③核心痛点集中：33%学生反馈“内容看不懂”，27.5%提及“系统不稳定”，25.5%存在“操作困惑”，指向资源适配性、技术稳定性及教师指导三大问题，为后续模式设计提供明确靶向。

（二）教师卷

本次调查覆盖 100 名中职护理教师，数据完整可信。教师对 AI 技术多有基本认知，但深度了解不足；使用频率呈两极分化，32%从未使用，22%高频使用。AI 技术与教学目标匹配度积极评价达61%，认可度较高，接触途径以学校统一采购/培训为主。教师认为其核心优势是增强学生实践体验，未使用原因较复杂，对辅助内容设计多持中立态度。AI 技术对技能规范性影响评价一般，学校相关培训覆盖率和频次不足，超半数教师对技术创新教学模式持积极期待。整体来看，AI 技术应用基础良好，但在推广、培训、内容优化等方面仍需完善。中职护理教师对 AI 技术的认知基础较好，但在使用推广、培训支持、内容设计优化等方面仍存在提升空间，需针对性采取措施推动 AI 技术与护理教学的深度融合。

三、AI 技术助力中职护理教学模式创新的理论基础与核心原则

（一）理论基础支撑

建构主义学习理论为 AI 辅助教学模式提供了核心指导，该理论强调学习是学生主动建构知识的过程，而非被动接受信息。AI 技术通过构建虚拟实训情境、设计互动式学习任务，让学生在“做中学、练中学”中主动建构护理知识与技能，契合建构主义“情境化、互动性”的学习要求。例如，在静脉穿刺教学中，AI 虚拟仿真系统演示操作流程、实时反馈错误动作，让学生在互动实践中理解操作要点，而非单纯记忆理论知识。

多元智能理论为个性化教学路径设计提供了理论依据，该理论认为每个学生的智能类型与学习风格存在差异，单一的教学模式难以满足所有学生需求。AI技术通过分析学生的学习数据，精准识别其优势与短板，进而提供个性化的学习资源与指导方案。对于视觉型学习者，推送操作动画与视频资源；对于听觉型学习者，提供AI 语音答疑与知识点播报；对于实践型学习者，增加虚拟实训与实操练习的比重，实现“一人一策”的个性化教学[3]。

混合式教学理论为教学流程重构提供了方法论支持，该理论主张整合线上教学与线下教学的优势，实现“优势互补、协同增效”。AI 技术搭建了线上线下融合的教学桥梁，课前通过线上 AI 题库引导预习，课中结合线下实训与线上 AI 演示、纠错，课后借助线上平台推送个性化任务与答疑，形成“课前，课中，课后”的闭环教学流程，既发挥了教师的主导作用，又凸显了学生的主体地位。

（二）核心原则确立

适应性原则是模式落地的必要条件，指人工智能技术的应用要与中职学校已有的资源相适应，不能一味追求高端设备。根据大部分中职学校没有 AR、VR设备的情况，集中智慧教室与普通模拟病房的资源整合，通过国家共享平台资源与低成本AI 工具（万彩 VR、NibiruCreator）的结合，达成低成本、高效益的技术应用，保证模式在同类院校有推广价值。

需求导向原则是模式创新的中心，一切设计都是以师生真实需求为出发点。问卷数据显示教师最在意AI 技术的“操作简便性”“资源适配性”，学生最需要“个性指导”“反复实训机会”。因此，模式在资源整合上强调“与大纲同步”，在流程设计上突出“个性化与实操性”，在技术应用上追求“简单易上手”，真正解决师生在教学中的痛点问题。

实践性原则是护理教学的基本要求，就是要围绕临床技能的培养来使用AI 技术。模式始终以“提升学生实践能力”为目标，所有的 AI 资源筛选、教学流程设计、评价体系构建都围绕护理临床技能展开。AI 虚拟实训以静脉穿刺、心肺复苏等核心操作为重点，AI 病例分析模拟临床真实场景，使学生通过技术学习获得与临床岗位相匹配的实践能力。

四、AI 技术助力中职护理教学模式创新的实践路径（一）AI+资源整合：构建“共享+自制”的适配性资源体系

资源整合的核心是“借力现有资源、补充特色资源”，形成适配中职护理教学的AI 资源库。一方面，充分借力国家虚拟仿真实验教学课程共享平台，教师根据教学大纲与课程内容，筛选同步适配的虚拟资源。在基础护理课程中，讲解“静脉输液”时选用平台的“静脉穿刺虚拟实训”资源，通过智慧教室一体机播放 3D 操作演示，学生可直观观察穿刺角度、进针深度等关键要点；讲解“心肺复苏”时，选用“急诊心肺复苏虚拟案例”资源，学生通过互动屏选择操作步骤，系统实时反馈正误，增强学习的互动性。

另一方面，针对平台资源与中职教学节奏、难度不匹配的问题，组织教师利用万彩 VR、NibiruCreator 等低成本软件自制简易 AI 课件。例如，针对病区，教师制作分步动画课件，融入AI 语音提示功能，在播放时，配合普通模拟病房的模型，学生可边看动画演示、听语音提示，边进行问题闯关，解决58%教师反映的“资源与大纲脱节”问题。同时，建立校级 AI 资源共享库，安排专人定期梳理平台新增资源并录入库中，收集教师自制的优质课件与教学案例，形成护理资源模块，供教师在智慧教室中随时调用，避免重复制作，提高资源利用效率。

（二）AI+流程重构：打造“课前，课中，课后”的闭环教学流程

课前预习环节聚焦“精准诊断”，通过 AI 题库引导学生自主学习。教师根据次日课程内容，从校级资源库中选取基础知识点题与操作预判题，生成个性化预习任务推送给学生。学生通过手机或电脑完成答题后，AI 系统自动批改并生成个人薄弱点报告，明确标注未掌握的知识点与易出错的操作环节。教师通过智慧教室管理平台查看全班学生的薄弱点汇总，针对性调整课堂教学重点，例如若多数学生对“无菌操作原则”理解不透彻，则在课堂中增加该知识点的讲解与模拟练习时间。这种方式解决了传统预习“无方向、无反馈”的问题，让课堂教学更具针对性，提升自主预习的接受度。

课中实训环节推行“AI 演示+实操巩固+实时纠错”的双轨模式，充分发挥线上技术与线下实践的协同作用。以“肌内注射”教学为例，课堂伊始，教师通过智慧教室播放平台的虚拟操作视频，演示体位调整、工具选择、操作顺序等关键环节，让学生形成直观认知；随后，学生分组进入普通模拟病房，在模型上进行实操练习，教师巡回指导，重点解决学生的共性问题；实操结束后，学生返回智慧教室，AI 系统调取实操过程中录制的视频，与虚拟标准操作视频进行对比，自动识别错误动作并标注，如“注射时持针姿势不标准”“抽药方法错误”等，教师再针对典型错误进行集中讲解与示范。这种模式弥补了传统实训“无回放、难纠错”的不足。

课后巩固环节强调个性化提高，利用AI 平台进行精准辅导。AI 系统根据学生课前答题数据以及课中实操情况来推送个性化巩固任务：操作不熟练的学生推送虚拟实训强化资源与操作步骤动画；理论知识薄弱的学生推送知识点导图和题库练习；综合能力强的学生推送复杂病例分析与拓展实训任务。同时开设 AI语音答疑功能，学生课后练习时遇到问题，可通过语音方式向系统提问，AI 即时给予解答，解决学生反映的“课后缺少教师指导”问题。鼓励学生通过 AI 平台分享自己的学习心得、操作经验，形成线上学习共同体，提高学习的主动性、参与性[4]。

（三）AI+评价革新：建立“过程+结果”的多元评价体系

过程性评价聚焦“动态追踪”，通过 AI 技术收集学生学习全过程的数据，构建全面的学习档案。评价数据主要包括三类：AI 题库的答题数据，反映学生理论知识的掌握进度与薄弱点；虚拟实训操作数据，记录学生在虚拟仿真系统中的操作错误类型、练习时长、完成质量等；智慧教室实操视频分析数据，判断学生操作的规范性、流畅性与准确性。这些数据由AI 系统自动汇总，生成学生个人的过程性评价报告，直观呈现其在不同阶段的成长轨迹。例如，某学生在静脉穿刺虚拟实训中，初期错误率达35%，经过多次练习后错误率降至 5%，让教师与学生均能全面了解学习情况，避免传统评价“只看结果、忽视过程”的弊端。

终结性评价用 AI 初评、教师复评的协同方式来保证评价的客观性和临床导向性。期末考试模拟病房为临床真实场景。分好家庭护理小组，急诊病人自助学习心肺复苏、术后病人护理等项目。运用智慧教室的摄像系统对考核过程进行全程记录。AI 系统按照事先设定的评价标准，从操作规范度、反应速度、沟通能力等各方面进行初评打分；教师根据临床实际需要，对操作的实用性、灵活性进行复评，重点考察学生面对突发情况的能力和人文关怀素养。以“患者静脉输液护理”为例，AI 主要对穿刺操作是否规范进行评价，老师主要对学生的与患者沟通的方式方法、无菌操作的执行情况等进行评价。协同评价的方式可以既保证评价的客观性，又可以体现护理教学的临床导向性。

评价反馈环节突出“精准改进”，AI 系统根据评价结果提供个性化的改进建议，给学生赋予明确的努力方向。对于操作速度慢的学生推荐计时训练资源和操作流程优化视频；对于理论知识碎片化的学生推荐知识图谱、相关知识点练习；对于沟通能力欠缺的学生推荐护患沟通虚拟案例、沟通技巧讲解。（四）AI+保障机制：完善“能力，制度，资源”的支撑体系

教师 AI 素养提升是模式落地的关键，要形成“分层培训加实践演练”的机制。针对不同的技术基础教师进行分层培训，对于零基础的教师主要培训平台资源筛选、设备操作等基本技能，对于有一定基础的教师主要培训 AI 课件制作、数据分析等进阶技能，定期开展一次培训活动，采用“理论，实操，案例”的培训模式，在培训结束后进行试讲和教学反馈，此机制能提高教师的 AI 应用能力。制度保障，建立应用规范与考核激励相挂钩的制度。规定 AI 辅助教学课时不低于 20%，设立教研组编制资源匹配清单，收集师生的反馈完善流程；把 AI 教学应用纳入教师考核，对成效明显者予以奖励，把学生AI 平台学习表现纳入总成绩，引导师生主动参与。

五、教学模式创新的实践效果与推广建议

（一）实践效果验证

本研究选取 3 所中职院校的 6 个护理班级作为实验对象，其中3 个班级采用本研究构建的AI 辅助教学模式（实验组），3 个班级采用传统教学模式（对照组），实验周期为1 学期。通过成绩对比、实训考核等方式，验证教学效果。

学生成绩显著提升，实验组护理基础课程的期末平均成绩为86.7 分，对照组为 77.4 分，实验组较对照组提升 12.3%。其中，实验组实操技能考核平均成绩为88.2 分，对照组为76.9 分，提升幅度达 14.7%，说明 AI 虚拟实训与实时纠错功能有效提升了学生的操作技能。问卷数据显示，实验组83%的学生认为信息技术对提升操作技能“效果较好”或“效果显著”，远高于对照组的45%；78%的学生对学校提供的 AI 学习资源表示“比较满意”或“非常满意”，较对照组提升32 个百分点。

师生教学体验明显改善，教师问卷显示，实验组 76%的教师认为AI 技术“有效解决了实训场地不足的问题”，68%的教师表示“教学效率显著提升”，59%的教师认为“学生的课堂参与度明显提高”。学生问卷显示，72%的学生认为AI 辅助学习“增强了学习兴趣”，69%的学生表示“能够更好地掌握薄弱知识点”，65%的学生认为“课后答疑更便捷高效”。访谈中，教师普遍反映AI 技术减轻了备课与批改负担，让更多精力投入到个性化指导中；学生则表示AI 虚拟实训可反复练习，降低了实操压力，学习的自信心显著增强。

（二）推广建议

搭建区域 AI 资源共享平台，地方教育部门主导，整合区域内中职护理院校优质 AI 教学资源，联合开发符合本地教学需求的课程教案和课件。形成共享平台的核心资源，建立区域专属资源库，供区域内院校免费调用。院校间进行资源共享共建，利用教研活动、网络交流等形式共享 AI 教学的经验以及自主资源，扩大优质资源的覆盖范围。

开展教师专项培训和教研活动，把 AI 技术应用纳入中职护理教师继续教育体系，定期组织区域内教师参加AI 教学技能培训，内容涵盖资源筛选、课件制作、数据解读、流程设计等核心技能。创建 AI 教学教研共同体，定时举行主题教研活动，就“AI 技术同课程融合”，“个性化教学路径规划”等重要问题展开讨论，交流成功案例及实践中的困惑。组织教师开展跨校听课、评课交流，相互学习，提高教师应用AI 的能力以及教学创新能力。针对新入职教师进行积极培养，开展“青蓝工程”。选取教龄 5 年以上、有校级以上技能奖项或校级优秀骨干教师对新入职青年教师（3 年内）通过示范课、指导备课、实训现场指导、听评课进行“穿帮带”，形成常态化机制，提升教师授课水平及AI 技术应用能力。

制定课程标准和评价规范，联合护理骨干教师，制定中职护理 AI 教学课程标准，规定AI 资源的选用要求、教学流程的实施规范、技术操作的基本准则等，防止出现重形式轻实效的应用误区。创建 AI 教学成效评定准则，从学生成绩，技能提高，学习感受，教师反应等诸多方面规划评价指标，给院校执行AI 教学评定给予支撑。将 AI 教学应用情况纳入院校教学质量评价体系，引导院校重视技术与教学的深度融合，保证模式推广的规范性、有效性。

结束语

在中职护理教学设备有限的情况下，AI 并非高端配置，而是可通过资源整合、流程重构等转化的实用工具。本研究构建的模式立足现有资源与师生需求，以多元核心要素破解传统教学痛点，实践证明其能提升教学质量与学生能力，且成本可控、适配性强，推广价值高。未来，可争取政策资金支持以引入更多新型人工智能教学设备，再结合新技术优化教学模式，中职护理教育工作者也应拥抱变革，让AI 服务人才培养，为基层护理输送高素质人才，支撑健康中国战略。

参考文献

[1]郝晶晶，杨又.我国近 20 年人工智能护理研究 趋势的可视化分析[J].上海护理，2025，25（10）：12-16.

[2]任梦园，王亚丽.AI 驱动下高职护理专 课程教学改革路径探索[J].科技风，2025，（27）：62-64.

[3]陈友华.AI 赋能养老服务：从技术突破到社会协同[J]. 江海学刊，2025，（03）：151-156.

[4]牟鑫涛，曹健强，杨胜飚，等.人工智能技术在现代普外科中的应用进展[J].中国现代普通外科进展，2024，27（05）：337-342.