智能AI 技术在高职高专急危重症护理学教学中的应用研究

1 引言

急危重症护理学作为高职高专护理专业的核心课程，旨在培养学生对急危重症患者快速评估、及时干预和精准护理的临床能力。传统教学模式通常采用" 理论讲授 + 模型演练" 的方式，存在高风险操作无法实地演练、真实临床场景还原不足、个性化指导有限等突出问题。随着人工智能技术的快速发展，智能AI 为急危重症护理教学提供了全新解决方案。AI 技术与虚拟仿真（VR）、增强现实（AR）等结合，构建高度逼真的临床环境，使学生在无风险情境下进行反复练习成为可能；通过个性化学习路径设计，满足不同层次学生的学习需求；利用智能评估与反馈机制，提供客观即时的技能评价。目前，国内多所高职高专院校已在急危重症护理学教学中开展了智能AI 应用的实践探索。

2 智能AI 技术在急危重症护理教学中的应用形式

2.1 虚拟仿真训练系统

虚拟仿真训练系统通过人工智能技术与虚拟现实技术的深度融合，构建了高度逼真的临床学习环境。这类系统利用XR（扩展现实）技术创建急诊抢救室、ICU 病房等多种急危重症场景，使学生能够安全地进行高风险护理操作的反复练习。在急危重症护理训练中，虚拟仿真系统能够模拟各种紧急情况，如心脏骤停、多发伤救治、重症监护等场景。护理学生在 AI 与 XR 结合的三维沉浸式环境中，可以真实地" 置身" 于病房，通过佩戴XR 设备直观观察病人体征变化，并亲手完成心肺复苏、静脉通路建立、药物推注等操作。

2.2 AI 个性化学习平台

AI 个性化学习平台的核心优势在于能够实现自适应学习。系统通过人工智能技术和自然语言处理算法，在学生的实际学习活动中不断优化和更新问题图谱，促使学生将知识点整合为系统性的知识结构，激发学生思考和建立学习本门课程的个性化知识图谱。AI 个性化学习平台还支持智能化学习进度管理。AI 技术根据学员的表现，智能调整学习内容，制定适合的培训任务与目标，确保每位学员都能在最适合自己的学习路径上不断进步。这种因材施教的机制打破了传统 " 大锅饭 " 式培训中 " 一刀切 " 的低效局面，使医学技能的掌握不再依赖机械重复，而是在智能化、沉浸式和高度拟真的学习环境中实现精准提升。

2.3 智能评估与反馈系统

智能评估与反馈系统利用 AI 技术对学生的操作表现进行实时记录和精准分析，提供客观、量化的技能评价。系统通过智能感知设备（如力反馈手套、动作捕捉摄像头、生理参数模拟器等）采集学生的操作数据，然后通过 AI 算法对这些数据进行分析处理，生成数字化的评估报告。国家护理质量数据平台 2024 年的数据显示，经过虚拟训练配备智能评估系统的护士首年临床差错率降低至 1.2/ 千例，显著优于传统组别的3.5/ 千例。

3 智能AI 技术应用的实施路径与挑战

3.1 师资队伍建设与能力提升

智能 AI 技术在急危重症护理教学中的有效应用，首先需要建立一支具备数字素养的师资队伍。教师需要掌握 AI 技术的基本原理和应用方法，能够将传统教学经验与智能化教学手段有机结合。高职高专院校应当建立分层培训体系，针对不同水平的教师提供差异化培训：对于基础薄弱教师，重点培训AI 工具的基本操作和使用方法；对于骨干教师，侧重 AI 教学资源开发和课程设计能力培养；对于专家型教师，着重培育其引领教育技术创新发展的能力。教师角色也正在发生深刻转变——从传统的知识传授者变为学习过程的引导者和促进者。在 AI 辅助的教学环境中，教师需要更多地关注学生的学习过程，通过 AI 提供的数据分析学习行为，识别学习困难，提供个性化指导。

3.2 课程设计与开发策略

智能 AI 技术在急危重症护理教学中的应用成功与否，很大程度上取决于课程设计的质量。优秀的 AI 辅助课程应当遵循 " 虚实结合" 的原则，合理分配虚拟训练和实体训练的比例。

4 未来展望

随着人工智能技术的不断发展，智能AI 在急危重症护理教育领域的应用将进一步深化和扩展。未来，随着硬件设备轻量化、软件算法优化和网络传输速率提升，虚拟仿真环境将更加逼真，交互体验将更加自然，能够模拟更加复杂的临床场景和罕见病例，为学生提供更加丰富的学习体验。最重要的是，智能 AI 技术将推动急危重症护理教育从知识技能传授向能力素养培养转变。通过大数据分析和AI 算法，教育者能够更加精准地把握学生的学习过程和成长轨迹，更加全面地评价学生的综合素养和能力发展，更加个性化地支持学生的职业成长和终身学习。

5 结论

智能 AI 技术在高职高专急危重症护理学课堂中的应用正在深刻改变传统教学模式，为护理教育带来前所未有的机遇。智能AI 技术的应用也面临诸多挑战，包括技术成本投入、教师数字素养不足、课程整合难度大、评估体系不完善等。应对这些挑战需要多方共同努力：院校需要加大投入，完善基础设施；教师需要转变角色，提升数字素养；课程开发者需要遵循教育规律，优化课程设计；研究者需要科学评估效果，提供证据支持。未来，智能 AI 技术在急危重症护理教育中的应用探索是一个持续的过程，需要教育工作者、技术人员、临床专家和管理者的共同参与和努力。只有通过多方协作、持续改进，才能充分发挥智能 AI 技术的潜力，提升急危重症护理人才培养质量，最终为提高急危重症患者的救治成功率和生存质量作出贡献。

参考文献

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