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Objective

To develop the artificial intelligence literacy readiness scale for ICU nurses based on the onion model and to test its reliability and validity.

Methods

Under the framework of the onion model,an initial draft of the artificial intelligence literacy readiness scale was formulated through literature review and semi-structured interviews.The initial draft was revised after two rounds of expert consultation and a small-scale pilot survey.A total of 498 ICU nurses from 15 tertiary grade A hospitals in Shandong province were selected as investigation research subjects by convenience sampling method from September to December 2024.The reliability and validity of the scale were tested.

Results

The final artificial intelligence literacy readiness scale for ICU nurses consisted of 34 items across five dimensions,namely artificial intelligence awareness,artificial intelligence knowledge,artificial intelligence competence,artificial intelligence thinking,and artificial intelligence ethics.The scale-level content validity index was 0.971,and the item-level content validity index ranged from 0.833 to 1.000.Exploratory factor analysis extracted five common factors,with cumulative variance contribution rate of 78.504%.Confirmatory factor analysis indicated good model fit.The overall Cronbach's α coefficient of the scale was 0.932.The split-half reliability was 0.912.The test-retest reliability was 0.908.

Conclusions

The artificial intelligence literacy readiness scale for ICU nurses developed based on the onion model demonstrates good reliability and validity.It can be used to assess the artificial intelligence literacy readiness level of ICU nurses.

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目的

基于洋葱素质模型形成重症监护病房（ICU）护士人工智能素养准备度量表，并检验其信效度。

方法

在洋葱素质模型框架下，通过文献研究、半结构化访谈等编制ICU护士人工智能素养准备度量表初稿，经过2轮专家函询及小样本预调查对量表初稿进行修订。采用便利抽样法，于2024年9月—12月选取山东省15所三级甲等医院的498名ICU护士作为调查对象，对量表进行信效度检验。

结果

最终构建的ICU护士人工智能素养准备度量表包含人工智能意识、人工智能知识、人工智能能力、人工智能思维、人工智能伦理5个维度，共34个条目，量表水平的内容效度指数为0.971，条目水平的内容效度指数为0.833~1.000，探索性因子分析提取5个公因子，累计方差贡献率为 78.504%，验证性因子分析结果显示模型拟合度良好。量表总体的Cronbach′s α系数为0.932，折半信度为0.912，重测信度为0.908。

结论

基于洋葱素质模型编制的ICU护士人工智能素养准备度量表具有较好的信效度，可用于评估ICU 护士的人工智能素养准备度水平。

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惠艳红，主管护师，硕士研究生

, correspAuthorsNote=
许国栋，E-mail:
XU Guodong, E-mail:
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惠艳红，主管护师，硕士研究生

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惠艳红，主管护师，硕士研究生

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Reference(id=1322936999509885740, tenantId=1146029695717560320, journalId=1220038315760373764, articleId=1322936981960917709, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2025, volume=null, issue=1, pageStart=3, pageEnd=13, url=null, language=null, rfNumber=21, rfOrder=20, authorNames=刘冠群, journalName=教育传播与技术, refType=null, unstructuredReference=刘冠群.中小学生人工智能素养模型构建研究——基于洋葱素质模型的分析视角[J].教育传播与技术,2025(1):3-13., articleTitle=中小学生人工智能素养模型构建研究——基于洋葱素质模型的分析视角, refAbstract=null), Reference(id=1322936999597966125, tenantId=1146029695717560320, journalId=1220038315760373764, articleId=1322936981960917709, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2021, volume=null, issue=8, pageStart=123, pageEnd=125, url=null, language=null, rfNumber=22, rfOrder=21, authorNames=陶云, journalName=内蒙古科技与经济, refType=null, unstructuredReference=陶云.基于洋葱素质模型的高校图书馆员素质提升研究[J].内蒙古科技与经济,2021(8):123-125., articleTitle=基于洋葱素质模型的高校图书馆员素质提升研究, refAbstract=null), Reference(id=1322936999832847150, tenantId=1146029695717560320, 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volume=null, issue=null, pageStart=72, pageEnd=86, url=null, language=null, rfNumber=25, rfOrder=24, authorNames=罗伯特·F·德维利斯, journalName=量表编制理论与应用, refType=null, unstructuredReference=罗伯特·F·德维利斯.量表编制理论与应用[M].2版.重庆:重庆大学出版社,2010:72-86., articleTitle=null, refAbstract=null), Reference(id=1322937000260666161, tenantId=1146029695717560320, journalId=1220038315760373764, articleId=1322936981960917709, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2006, volume=15, issue=4, pageStart=375, pageEnd=376, url=null, language=null, rfNumber=26, rfOrder=25, authorNames=秦浩, 陈景武, journalName=中国行为医学科学, refType=null, unstructuredReference=秦浩,陈景武.医学量表条目的筛选考评方法及其应用[J].中国行为医学科学,2006,15(4):375-376., articleTitle=医学量表条目的筛选考评方法及其应用, refAbstract=null), Reference(id=1322937000361329459, tenantId=1146029695717560320, journalId=1220038315760373764, articleId=1322936981960917709, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2012, volume=37, issue=2, pageStart=152, pageEnd=155, url=null, language=null, rfNumber=27, rfOrder=26, authorNames=史静琤, 莫显昆, 孙振球, journalName=中南大学学报, refType=null, unstructuredReference=史静琤,莫显昆,孙振球.量表编制中内容效度指数的应用[J].中南大学学报,2012,37(2):152-155., articleTitle=量表编制中内容效度指数的应用, refAbstract=null), Reference(id=1322937000445215540, tenantId=1146029695717560320, journalId=1220038315760373764, articleId=1322936981960917709, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=null, volume=2020, issue=11, pageStart=3, pageEnd=7, url=null, language=null, rfNumber=28, rfOrder=27, authorNames=胡典顺, 朱展霖, journalName=教育测量与评价, refType=null, unstructuredReference=胡典顺,朱展霖.基于SPSS与AMOS的问卷信度效度检验——以数学焦虑、数学态度和数学效能的关系研究为例[J].教育测量与评价,2020(11):3-7;28., articleTitle=基于SPSS与AMOS的问卷信度效度检验——以数学焦虑、数学态度和数学效能的关系研究为例, refAbstract=null), Reference(id=1322937000508130101, tenantId=1146029695717560320, journalId=1220038315760373764, articleId=1322936981960917709, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2024, volume=31, issue=14, pageStart=47, pageEnd=51, url=null, language=null, rfNumber=29, rfOrder=28, authorNames=于尚平, 李飞, 刘颖, journalName=护理学报, refType=null, unstructuredReference=于尚平,李飞,刘颖,等.护理信息化在重症患者中的应用进展[J].护理学报,2024,31(14):47-51., articleTitle=护理信息化在重症患者中的应用进展, refAbstract=null), Reference(id=1322937002169074486, tenantId=1146029695717560320, journalId=1220038315760373764, articleId=1322936981960917709, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2025, volume=46, issue=1, pageStart=118, pageEnd=122, url=null, language=null, rfNumber=30, rfOrder=29, authorNames=徐天宇, 余松轩, 侯冷晨, journalName=海军军医大学学报, refType=null, unstructuredReference=徐天宇,余松轩,侯冷晨,等.数智融合背景下重症医学科发展的机遇、挑战与对策[J].海军军医大学学报,2025,46(1):118-122., articleTitle=数智融合背景下重症医学科发展的机遇、挑战与对策, refAbstract=null), Reference(id=1322937002240377656, tenantId=1146029695717560320, journalId=1220038315760373764, articleId=1322936981960917709, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2022, volume=36, issue=16, pageStart=2932, pageEnd=2935, url=null, language=null, rfNumber=31, rfOrder=30, authorNames=任宏飞, 刘常清, 张铭光, journalName=护理研究, refType=null, unstructuredReference=任宏飞,刘常清,张铭光,等.人工智能技术在护理安全管理中的应用研究进展[J].护理研究,2022,36(16):2932-2935., articleTitle=人工智能技术在护理安全管理中的应用研究进展, refAbstract=null), Reference(id=1322937002349429561, tenantId=1146029695717560320, journalId=1220038315760373764, articleId=1322936981960917709, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2022, volume=43, issue=null, pageStart=3, pageEnd=null, url=null, language=null, rfNumber=32, rfOrder=31, authorNames=MUDGAL S K, AGARWAL R, CHATURVEDI J, journalName=Pan Afr Med J, refType=null, unstructuredReference=MUDGAL S K,AGARWAL R,CHATURVEDI J,et al.Real-world application,challenges and implication of artificial intelligence in healthcare:an essay[J].Pan Afr Med J,2022,43:3., articleTitle=Real-world application,challenges and implication of artificial intelligence in healthcare:an essay, refAbstract=null)], funds=null, companyList=[AuthorCompany(id=1322936986423657174, tenantId=1146029695717560320, journalId=1220038315760373764, articleId=1322936981960917709, xref=1, 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Factor loadings of the AI literacy readiness scale for ICU nurses

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条目AI意识AI知识AI能力AI思维AI伦理
1） 我能敏锐地感受到AI在医疗领域，尤其是ICU护理中的应用及其发展0.821
2） 我会主动了解AI产品和技术在ICU护理领域中的价值所在0.778
3） 我意识到AI可能会对我的ICU护理角色和工作流程产生影响0.734
4） 我会主动关注AI在ICU护理领域的最新研究成果和发展动态0.682
5） 我意识到需要不断提升自己使用AI系统的能力0.654
6） 我会主动参加AI相关的培训，更新知识，以在工作中更好地应用AI0.598
7） 我了解AI的基本定义和发展历程0.887
8） 我知道AI在医疗领域的主要应用方向0.856
9） 我知道AI在ICU病人生命体征监测中的具体作用及基本原理0.789
10） 我能利用AI进行病情预测和分析，了解其在ICU护理中的意义0.714
11） 我了解AI如何支持基于病人数据的个性化治疗计划制定0.654
12） 我知道大数据和机器学习应用于病情复杂且需及时治疗的病人的优势与局限0.602
13） 我熟悉与医疗AI相关的ICU特定伦理与法律问题0.533
14） 我能掌握基于AI的生命体征监测设备和技术，能够正确操作和解读其输出结果0.891
15） 我理解如何利用AI算法对病人的生理数据进行实时分析，实现对病情变化的早期预警0.852
16） 我能够根据AI生成的风险预测结果，快速识别病人病情变化，并启动正确的监测或干预措施0.765
17） 我能够将AI生成的分析结果与临床综合信息整合，优化ICU病人的护理计划并快速响应变化0.758
18） 我能够熟练使用AI支持的监护设备，辅助自己的护理决策，提高护理工作的准确性和效率0.721
19） 我具备处理AI工具输出结果与临床数据不一致情况的能力0.632
20） 我能够协调AI技术与ICU医疗团队间的工作流程，以提高团队工作效率0.587
21） 在AI系统存在技术运行问题（如设备断连、数据传输延迟）时，我能够保障ICU病人的安全护理0.521
22） 我可以评估AI辅助决策对不同病人的适应性，并在必要时提供额外的人工干预，避免算法偏倚0.496
23） 我倾向于对AI生成的病人风险预测结果进行批判性评价，并结合经验和病人的实际情况做出判断0.834
24） 我可以在实时动态数据场景下，从复杂和大量信息中迅速提取关键点并结合AI分析做决策0.831
25） 我认为AI技术是ICU护士的重要助手，但并不会因此减弱人工判断和监护作用0.789
26） 我能从实际使用场景出发，反思和优化AI工具在ICU的应用效果0.762
27） 我能够适应AI技术快速发展的趋势，主动学习新出现的ICU中的AI系统及软件功能0.654
28） 在使用AI处理ICU病人数据时，我将严格遵守隐私法规及医院规定，在AI系统中正确、安全地存储和调用病人数据0.901
29） 我意识到AI在ICU护理决策中的辅助作用不能完全替代医护人员的人道主义关怀，并始终保持以病人为中心的护理理念0.874
30） 在ICU护理工作中，当AI系统出现可能存在伦理争议的决策建议时，我能依据伦理原则进行判断并向相关部门反馈0.812
31） 我在使用AI优化治疗或护理时始终注重病人的知情权0.773
32） 我能意识到AI系统可能带来的伦理问题，并对其进行合理评估0.701
33） 在紧急情况下，我会坚守病人利益至上的原则，在必要时优先依靠人工决策而非单纯依赖AI判断0.654
34） 我能够关注病人及其家属对AI医疗工具的信任感和情感反应，并提供适当的沟通和心理支持0.588
特征值11.2736.0524.0052.7432.084
方差贡献率（%）32.92717.67711.6988.0128.190
累计方差贡献率（%）32.92750.60462.30270.31478.504
), ArticleFig(id=1322936991511347982, tenantId=1146029695717560320, journalId=1220038315760373764, articleId=1322936981960917709, language=CN, label=表1, caption=

ICU护士AI素养准备度量表因子载荷

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条目AI意识AI知识AI能力AI思维AI伦理
1） 我能敏锐地感受到AI在医疗领域，尤其是ICU护理中的应用及其发展0.821
2） 我会主动了解AI产品和技术在ICU护理领域中的价值所在0.778
3） 我意识到AI可能会对我的ICU护理角色和工作流程产生影响0.734
4） 我会主动关注AI在ICU护理领域的最新研究成果和发展动态0.682
5） 我意识到需要不断提升自己使用AI系统的能力0.654
6） 我会主动参加AI相关的培训，更新知识，以在工作中更好地应用AI0.598
7） 我了解AI的基本定义和发展历程0.887
8） 我知道AI在医疗领域的主要应用方向0.856
9） 我知道AI在ICU病人生命体征监测中的具体作用及基本原理0.789
10） 我能利用AI进行病情预测和分析，了解其在ICU护理中的意义0.714
11） 我了解AI如何支持基于病人数据的个性化治疗计划制定0.654
12） 我知道大数据和机器学习应用于病情复杂且需及时治疗的病人的优势与局限0.602
13） 我熟悉与医疗AI相关的ICU特定伦理与法律问题0.533
14） 我能掌握基于AI的生命体征监测设备和技术，能够正确操作和解读其输出结果0.891
15） 我理解如何利用AI算法对病人的生理数据进行实时分析，实现对病情变化的早期预警0.852
16） 我能够根据AI生成的风险预测结果，快速识别病人病情变化，并启动正确的监测或干预措施0.765
17） 我能够将AI生成的分析结果与临床综合信息整合，优化ICU病人的护理计划并快速响应变化0.758
18） 我能够熟练使用AI支持的监护设备，辅助自己的护理决策，提高护理工作的准确性和效率0.721
19） 我具备处理AI工具输出结果与临床数据不一致情况的能力0.632
20） 我能够协调AI技术与ICU医疗团队间的工作流程，以提高团队工作效率0.587
21） 在AI系统存在技术运行问题（如设备断连、数据传输延迟）时，我能够保障ICU病人的安全护理0.521
22） 我可以评估AI辅助决策对不同病人的适应性，并在必要时提供额外的人工干预，避免算法偏倚0.496
23） 我倾向于对AI生成的病人风险预测结果进行批判性评价，并结合经验和病人的实际情况做出判断0.834
24） 我可以在实时动态数据场景下，从复杂和大量信息中迅速提取关键点并结合AI分析做决策0.831
25） 我认为AI技术是ICU护士的重要助手，但并不会因此减弱人工判断和监护作用0.789
26） 我能从实际使用场景出发，反思和优化AI工具在ICU的应用效果0.762
27） 我能够适应AI技术快速发展的趋势，主动学习新出现的ICU中的AI系统及软件功能0.654
28） 在使用AI处理ICU病人数据时，我将严格遵守隐私法规及医院规定，在AI系统中正确、安全地存储和调用病人数据0.901
29） 我意识到AI在ICU护理决策中的辅助作用不能完全替代医护人员的人道主义关怀，并始终保持以病人为中心的护理理念0.874
30） 在ICU护理工作中，当AI系统出现可能存在伦理争议的决策建议时，我能依据伦理原则进行判断并向相关部门反馈0.812
31） 我在使用AI优化治疗或护理时始终注重病人的知情权0.773
32） 我能意识到AI系统可能带来的伦理问题，并对其进行合理评估0.701
33） 在紧急情况下，我会坚守病人利益至上的原则，在必要时优先依靠人工决策而非单纯依赖AI判断0.654
34） 我能够关注病人及其家属对AI医疗工具的信任感和情感反应，并提供适当的沟通和心理支持0.588
特征值11.2736.0524.0052.7432.084
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Cronbach's α coefficient,split-half reliability,and test-retest reliability of the scale

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维度条目数Cronbach′s α系数折半信度重测信度
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量表的Cronbach's α系数、折半信度和重测信度

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维度条目数Cronbach′s α系数折半信度重测信度
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基于洋葱素质模型的ICU护士人工智能素养准备度量表的编制及信效度检验
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护理研究 | 科研论著 2026,40(10): 1617-1625
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护理研究 |科研论著 2026 , 40 (10) : 1617 -1625
基于洋葱素质模型的ICU护士人工智能素养准备度量表的编制及信效度检验
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惠艳红，主管护师，硕士研究生

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惠艳红1, 杨娟2, 张新奇1, 吴钰1, 许国栋1, *, *
作者信息
  • 1中国人民解放军联勤保障部队第九六〇医院，山东 250031
  • 2潍坊市人民医院
通讯作者:
许国栋，E-mail:
XU Guodong, E-mail:
作者简介:

惠艳红，主管护师，硕士研究生

Development of the artificial intelligence literacy readiness scale for ICU nurses based on the onion model and its reliability and validity test
Yanhong HUI1, Juan YANG2, Xinqi ZHANG1, Yu WU1, Guodong XU1
Affiliations
  • 1The 960th Hospital of the PLA Joint Logistics Support Force, Shandong 250031 China
  • 2Weifang People's Hospital
出版时间: 2026-05-25 doi: 10.12102/j.issn.1009-6493.2026.10.001
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摘要
收起
目的

基于洋葱素质模型形成重症监护病房（ICU）护士人工智能素养准备度量表，并检验其信效度。

方法

在洋葱素质模型框架下，通过文献研究、半结构化访谈等编制ICU护士人工智能素养准备度量表初稿，经过2轮专家函询及小样本预调查对量表初稿进行修订。采用便利抽样法，于2024年9月—12月选取山东省15所三级甲等医院的498名ICU护士作为调查对象，对量表进行信效度检验。

结果

最终构建的ICU护士人工智能素养准备度量表包含人工智能意识、人工智能知识、人工智能能力、人工智能思维、人工智能伦理5个维度，共34个条目，量表水平的内容效度指数为0.971，条目水平的内容效度指数为0.833~1.000，探索性因子分析提取5个公因子，累计方差贡献率为 78.504%，验证性因子分析结果显示模型拟合度良好。量表总体的Cronbach′s α系数为0.932，折半信度为0.912，重测信度为0.908。

结论

基于洋葱素质模型编制的ICU护士人工智能素养准备度量表具有较好的信效度，可用于评估ICU 护士的人工智能素养准备度水平。

ICU护士  /  人工智能素养  /  准备度  /  量表  /  信度  /  效度  /  洋葱素质模型
Objective

To develop the artificial intelligence literacy readiness scale for ICU nurses based on the onion model and to test its reliability and validity.

Methods

Under the framework of the onion model,an initial draft of the artificial intelligence literacy readiness scale was formulated through literature review and semi-structured interviews.The initial draft was revised after two rounds of expert consultation and a small-scale pilot survey.A total of 498 ICU nurses from 15 tertiary grade A hospitals in Shandong province were selected as investigation research subjects by convenience sampling method from September to December 2024.The reliability and validity of the scale were tested.

Results

The final artificial intelligence literacy readiness scale for ICU nurses consisted of 34 items across five dimensions,namely artificial intelligence awareness,artificial intelligence knowledge,artificial intelligence competence,artificial intelligence thinking,and artificial intelligence ethics.The scale-level content validity index was 0.971,and the item-level content validity index ranged from 0.833 to 1.000.Exploratory factor analysis extracted five common factors,with cumulative variance contribution rate of 78.504%.Confirmatory factor analysis indicated good model fit.The overall Cronbach's α coefficient of the scale was 0.932.The split-half reliability was 0.912.The test-retest reliability was 0.908.

Conclusions

The artificial intelligence literacy readiness scale for ICU nurses developed based on the onion model demonstrates good reliability and validity.It can be used to assess the artificial intelligence literacy readiness level of ICU nurses.

ICU nurses  /  artificial intelligence literacy  /  readiness  /  scale  /  reliability  /  validity  /  onion model
惠艳红, 杨娟, 张新奇, 吴钰, 许国栋. 基于洋葱素质模型的ICU护士人工智能素养准备度量表的编制及信效度检验. 护理研究, 2026 , 40 (10) : 1617 -1625 . DOI: 10.12102/j.issn.1009-6493.2026.10.001
Yanhong HUI, Juan YANG, Xinqi ZHANG, Yu WU, Guodong XU. Development of the artificial intelligence literacy readiness scale for ICU nurses based on the onion model and its reliability and validity test[J]. Chinese Nursing Research, 2026 , 40 (10) : 1617 -1625 . DOI: 10.12102/j.issn.1009-6493.2026.10.001
正文
收起
随着信息技术的飞速发展，人工智能（artificial intelligence,AI）技术已经逐渐渗透到医疗护理领域的各个环节，并在重症监护病房（intensive care unit，ICU）护理中发挥着越来越重要的作用[1-4]。AI技术凭借其强大的数据处理能力、模式识别能力和预测功能，可以对ICU病人大量的临床数据进行实时分析，为医护人员提供精准、个性化的信息支持，辅助临床决策，提高护理质量和病人治疗效果[5-9]。ICU护士作为直接面对重症病人的一线护理人员，其AI素养（AI literacy）准备度不仅关系到自身能否有效应对新技术带来的挑战，更深刻影响着ICU的医疗服务水平和病人预后[10-11]。然而，目前ICU护士的AI素养还存在一定不足，部分护士缺乏基本的AI知识和技能，他们可能对AI的基本原理、常见算法以及数据挖掘等概念不了解，从而无法有效理解和解释AI系统提供的结果，难以为病人提供准确的护理指导[12-14]。同时，护士对AI技术可能存在恐惧和不信任的态度，他们对AI替代人工工作的担忧以及对技术准确性和可靠性的怀疑会导致其在使用AI技术时存在抵触情绪，影响新技术在临床工作中的推广和应用[15-18]。此外，现有的教育体系和培训资源在针对ICU护士AI素养培养方面存在不足，缺乏系统性和针对性的培训课程，难以满足护士实际工作需求[19]。目前，国内外研究者虽已开展护理人员AI素养相关研究，但仍存在针对性不足、系统性评估工具相对缺乏的问题，现有测评工具未充分考虑ICU护理的特殊性[20]。洋葱素质模型（onion model）作为一种成熟且广泛应用的人才素质模型，将人员素质分为核心素质、通用素质和专业素质3个层次，具有系统性和层次性强的特点，将其应用于ICU护士AI素质准备度的评估，能全面、深入地剖析护士在各层次的AI素养表现，为构建更为科学、合理的评估量表提供理论框架[21]。因此，本研究基于洋葱素质模型编制ICU护士AI素养准备度量表，以期为准确评估ICU护士的AI素养状况提供有力工具，进而为有针对性地开展ICU护士AI技能培训和教育提供依据，推动AI技术在ICU护理工作中的有效应用，提高ICU护理质量和病人的医疗安全。
1　资料与方法
收起
1.1　确定理论框架
洋葱素质模型是一种用于描述和评估个体素质的经典模型，由莱尔·M·斯潘塞和塞尼·M·斯潘塞于1993年提出。该模型将个体素质比喻成洋葱，其根据构成要素发展难易程度，由外向内、由表及里分为3层空间结构，各要素自外向内依次表现为知识与技能、自我概念、特质与动机，各层次间相互关联、层层递进。核心层的特质与动机相对稳定且较难改变，其会对中间层的自我概念和最外层的知识与技能产生深远影响；而知识与技能的发展又可以反作用于自我概念，随着知识与技能的提升，个体对自己的认知和评价也可能发生变化[22]。洋葱素质模型在本研究中具有较高的适用性，能够全面评估ICU护士的AI素养，深入理解素养的形成机制，指导量表的编制和维度的确定，并体现个体差异和动态发展，为提高ICU护士的AI素养、推动AI技术在ICU护理中的应用提供理论支持。
1.2　构建概念模型
以“AI”“计算机智能”“机器智能”“机器学习”“计算机推理”“深度学习”“自然语言处理”“护理”“ICU护士”“素养”“准备度”等为中文检索词，以“artificial　intelligence”“computational　intelligence”“machineintelligence”“machine learning”“computer　reasoning”“deep　learning”“natural　language processing”“nursing”“ICU nurse”“competence”“readiness”等为英文检索词，检索中国知网（CNKI）、万方数据库、维普数据库、中华医学网等中文数据库及网站以及PubMed、Web of Science、MedLine、Cochrane Library、Google Scholar等外文数据库及网站，检索时限为2014年9月1日—2024年1月31日。分析国内外关于ICU护士AI素养的相关文献，以AI素养准备度的基本概念为核心，以洋葱素质模型为基础，并融合ICU护士工作要素，构建ICU护士AI素养准备度的概念模型。
1.3　开展半结构化访谈
采用便利抽样法，选取我国山东省济南市、潍坊市、淄博市、泰安市15所三级甲等医院的ICU护士作为研究对象。纳入标准：1）在ICU工作满2年，熟悉ICU护理工作流程和病人护理需求；2）对AI技术在医疗领域的应用有一定了解或接触过相关概念或技术；3）自愿参与本研究。排除标准：1）正在接受与ICU护士AI素养准备度相关内容的培训或干预；2）存在严重的语言表达障碍或无法正常沟通。通过文献回顾和专家函询制定访谈提纲，包括：1）请您谈谈对AI的认识与理解，其在ICU护理工作中的重要性体现在哪些方面？2）您知道目前有哪些AI技术或工具被应用于ICU护理工作中吗？您了解其工作原理和应用场景吗？3）您能否熟练操作正在使用的基于AI技术设计的医疗设备或软件？当AI相关系统或设备出现故障或异常情况时，您是否具备一定的排查和解决问题的能力？4）您认为AI技术会给ICU护理工作带来哪些机遇？又可能面临哪些挑战？5）在面对AI提供的信息或建议时，您是否会对其进行批判性思考？如AI系统给出的建议与您的临床经验或专业知识存在冲突时，您会如何进行分析和判断？6）您是否了解AI在ICU护理应用中涉及的伦理问题及风险？能否举例说明您会采取哪些措施防范这些风险？采用面对面半结构化访谈法实施访谈，采用笔记和录音笔记录相关信息。每次访谈时间为20~40 min。根据信息饱和原则确定访谈人数，当搜集的资料重复出现时访谈结束。最终纳入15名受访护士。研究团队运用Colaizzi 7步法[23]对访谈资料进行分析，并结合ICU护士AI素养准备度的概念模型、文献分析结果，提炼出ICU护士AI素养准备度的核心要素，形成ICU护士AI素养准备度量表初稿，其采用Likert 5级评分法，总分越高表明ICU护士AI素养准备度越高。
1.4　实施专家函询
邀请我国15所院校的专家参与德尔菲专家函询。专家纳入标准：1）具有医学、护理学或相关学科的本科及以上学历；2）中级及以上职称；3）在临床护理、护理管理、护理教育、护理信息等关联领域工作时间≥10年；4）对AI的基本概念、技术原理以及在医疗领域的应用有一定了解；5）有意愿和时间参与此次函询活动，并与研究小组积极沟通。通过电子邮件方式发放和回收问卷，问卷中的条目重要性评估采用Likert 5级评分法，条目删除标准为重要性评分<3.50分、变异系数>0.25[24]。最终有23名专家完成专家函询，年龄40~54（46.45±5.16）岁；工作年限15~33（24.17±6.48）年；博士研究生10人（43.48%），硕士研究生8人（34.78%），本科5人（21.74%）；正高级职称8人（34.78%），副高级职称11人（47.83%），中级职称4人（17.39%）。结合专家意见，研究小组讨论后对条目进行修订，形成初始版ICU护士AI素养准备度量表。
1.5　预调查
采用便利抽样法，选取山东省某三级甲等医院的20名ICU护士进行预调查。纳入标准：1）从事ICU护理相关工作≥2年；2）能充分表达个人感受，并能提出相关性建议；3）了解本研究的目的，并自愿参与本研究。排除标准：1）脱离ICU护理相关工作岗位≥3个月；2）进修、轮转或实习。调查前获取护士知情同意，对其进行阅读指导说明，告知护士匿名填写问卷，在现场回收问卷并检查是否有遗漏项。调查过程中详细记录护士提出的意见和建议。
1.6　信效度检验
1.6.1　调查对象
采用便利抽样法，于2024年9月—12月选取山东省15所三级甲等医院的ICU护士作为研究对象。纳入和排除标准同预调查。根据Kendall样本估算法[25]，样本量需为量表条目数的5~10倍，通过专家函询后初步形成的量表有43个条目，故样本量应为215~430人，考虑到15%的丢失率及验证性因子分析样本量应不低于200人，拟纳入护士520人。
1.6.2　调查方法
通过问卷星平台生成相应问卷链接及二维码。调查前主动与医院护理部沟通、协调，获得其支持与许可，之后按照层级依次发放问卷链接及二维码。问卷填写前，由各医院调查负责人清晰、全面地向护士说明调查对象范围、调查目的及问卷填写注意事项，强调遵循知情同意原则以及匿名填写要求。为确保问卷信息的完整性和有效性，将所有题目设定为必填项，规定同一账号仅有1次填写机会，完成全部必填题目后方可提交问卷。调查完成后从后台导出问卷数据，安排2名研究者共同对问卷数据进行筛查，将明显存在逻辑问题的问卷剔除。本研究共发放问卷520份，回收有效问卷498份，问卷有效回收率为95.77%。将所收集的问卷资料依次编号，奇数序号问卷249份，用于项目分析和探索性因子分析；偶数序号问卷249份，用于验证性因子分析。调查结束2周后，为了验证问卷的稳定性和可靠性，随机抽取30名护士进行重测，以检验量表的重测信度。498名ICU护士年龄为（32.67±6.18）岁；ICU工作年限（5.82±5.42）年；男69人（13.86%），女429人（86.14%）；护士98人（19.68%），护师 235人（47.19%），主管护师126人（25.30%），副主任护师32（6.42%）人，主任护师7（1.41%）人；专科70人（14.06%），本科388人（77.91%），硕士研究生及以上学历40人（8.03%）；普通护士455人（91.37%），护士长26人（5.22%），其他17人（3.41%）；综合ICU护士292人（58.63%），专科ICU护士206人（41.37%）；参加过AI培训的护士168人（33.73%），未参加过AI培训的护士330人（66.27%）。本研究已通过中国人民解放军联勤保障部队第九六〇医院伦理委员会审查（编号：2025-058），所有护士均知情同意。
1.7　统计学方法
采用SPSS 25.0以及AMOS 24.0统计软件进行统计分析。符合正态分布的定量资料以均数±标准差（x±s）表示，定性资料以频数及百分比（%）表示。采用临界比值法、相关分析法、Cronbach's α系数法进行条目分析，采用条目水平的内容效度指数（item-level content validity index，I-CVI）和量表水平的内容效度指数（scale-level content validity index，S-CVI）评价量表的内容效度，采用探索性因子分析和验证性因子分析评价量表的结构效度，采用内部一致性信度、折半信度、重测信度评价量表信度。1）临界比值法：将量表按总分由高到低排序，将前27%作为高分组，后27%作为低分组，对两组进行独立样本t检验，删除t值<3的条目［26］。2）相关分析法：计算量表总分与各条目得分间的Pearson相关系数，删除Pearson相关系数<0.3的条目［26］。3）Cronbach's α系数法：计算量表总体和各维度的Cronbach's α 系数，删除各条目后，若量表总体的Cronbach's α系数增高，说明该条目与其他条目相关性不强，应考虑删除。4）I-CVI及S-CVI：邀请12名专家参与内容效度评价，采用Likert 4级评分法评分，S-CVI用于评估量表条目与目标概念间的相关性，I-CVI用于评估单个条目与目标概念间相关性，I-CVI>0.8、S-CVI>0.9表明内容效度较好[27]。5）探索性因子分析：使用KMO值和Bartlett's球形检验判断量表数据是否适合进行因子分析，若KMO值>0.8、Bartlett's球形检验结果有统计学意义（P<0.05）则认为适合进行因子分析[25]。筛选特征值>1的因子，同时考虑碎石图的因子变异递减趋势，剔除单一条目因子、因子载荷<0.4或具有多重载荷的条目。6）验证性因子分析：通过卡方自由度比（χ2/df）、拟合优度指数（goodness of fit index，GFI）、比较拟合指数（comparative fit index，CFI）、非规范拟合指数（Tacker-Lewis index，TLI）、递增拟合指数（incremental fit index，IFI）和近似误差均方根（root mean square error of approximation，RMSEA）等指标评估模型拟合度，χ2/df<3、GFI>0.85、CFI>0.90、TLI>0.90、IFI>0.90、RMSEA<0.08可认为模型拟合度良好[28]。7）内部一致性信度、折半信度、重测信度：采用Cronbach′s α系数反映内部一致性，通常Cronbach′s α系数应>0.70；折半信度通过计算奇偶分组条目得分相关性评估；重测信度通过间隔2周后同一群体再次填写问卷的相关系数计算。
2　结果
收起
2.1　专家函询
共进行2轮专家函询，问卷有效回收率均为100.00%；专家权威系数分别为0.882和0.908，显示出专家在相关领域具有一定的专业地位和影响力；专家函询条目重要性均分分别为3.39~4.96分和3.96~5.00分，变异系数分别为0.04~0.26和0.00~0.22，肯德尔和谐系数分别为0.332和0.433（均P<0.05）。
2.2　预调查
护士认为量表内容清晰、简洁，内容全面，无删减或添加意见，仅对少数条目用词进行更换，以确保内容通俗易懂。量表填写时间约为10 min。
2.3　量表项目分析
1）临界比值法：3个条目t值<3，其余条目t值为5.612~19.877（P<0.05），故删除3个条目。2）相关系数法：量表总分与各条目得分间的相关系数为0.496~0.808（P<0.05），故无删除条目。3）Cronbach's α系数法：2个条目删除后，量表总体的Cronbach's α系数增高，故删除2个条目。
2.4　效度
2.4.1　内容效度
专家在重症临床护理、护理管理、护理教育、护理信息领域有超过15年的工作经验，且熟悉量表构建，基于专家评分计算得S-CVI为0.971，I-CVI为0.833~1.000。
2.4.2　结构效度
2.4.2.1　探索性因子分析
初次探索性因子分析KMO值为0.835，Bartlett's球形检验显示χ2=3 869.463，P<0.001，表明适合进行因子分析。采用主成分分析法结合方差最大正交旋转法，提取5个特征值>1的公因子，累计方差贡献率为69.986%。删除3个载荷值<0.4的条目和1个双重载荷条目后进行第2次因子分析，KMO值为0.889，Bartlett's球形检验显示χ2=4 683.874，P<0.001，提取特征值>1的5个公因子，累计方差贡献率为78.504%，各条目的因子负荷为0.496~0.901，均>0.40且无多重载荷。结合碎石图和因子分析结果，最终提取5个公因子，分别命名为AI意识、AI知识、AI能力、AI思维、AI伦理，共34个条目。因子分析结果见表1，碎石图见图1。
2.4.2.2　验证性因子分析
采用AMOS 24.0软件对探索性因子分析形成的5因子结构进行验证。结果显示，χ2/df=1.232，GFI=0.908，CFI=0.936，TLI=0.955，IFI=0.975，RMSEA=0.045，表明5个因子的ICU护士AI素养准备度量表因子结构稳定，所有模型适配指标均达到理想标准，构建的模型与实际数据间具有较好的拟合度。标准化路径见图2。
2.5　信度（见表2）
3　讨论
收起
3.1　ICU护士AI素养准备度量表的构建具有一定的科学性
本研究以洋葱素质模型为框架，根据AI素养内涵，结合ICU护士特征，编制ICU护士AI素养准备度量表，通过文献回顾提取量表相关条目，通过半结构化访谈挖掘ICU护士AI素养准备度相关信息并提炼主题，通过专家函询对条目进行论证。本研究共进行2轮专家函询，专家均具有中级及以上职称，知识结构层次较高，其来自临床护理、护理管理、护理教育等领域，且对AI在医疗领域的应用有一定了解，具有良好的代表性。2轮专家函询的专家积极性和权威性均较高，表明专家函询结果可信度较高。通过预调查，根据护士反馈对量表内容进行修订，条目表述更易于理解，提高了内容的科学性和严谨性。
3.2　ICU护士AI素养准备度量表具有较好的信效度
本研究结果显示，量表的S-CVI为0.971，I-CVI为0.833~1.000，表明量表内容效度好[27]，可以较好地反映ICU护士AI素养准备度情况。探索性因子分析最终提取5个公因子，累计方差贡献率为78.504%。验证性因子分析表明，量表因子结构稳定，各项模型适配指标均符合理想标准，表明量表的设计与理论预期相吻合，具有良好的结构效度。信度反映了测试结果的稳定性和可信度。本研究中量表总体的Cronbach′s α系数、折半信度和重测信度均>0.8，说明量表的内部一致性较强，同质性较高，跨时间稳定性较好[26]。
3.3　ICU护士AI素养准备度量表具有良好的实用性
随着医疗科技飞速发展，AI在医疗领域的应用日益广泛。对于ICU护士而言，具备较高的AI素养至关重要[29]。ICU作为医院的核心科室，病人病情复杂且变化较快。AI技术的应用为提升护理质量和效率带来了新机遇。护士若缺乏相应素养，不仅无法有效利用相关技术，还可能因操作不当或理解不足影响病人治疗效果[30-32]。因此，准确评估ICU护士的AI素养准备度，有利于为制定针对性培训计划提供依据。本研究严格遵守量表编制原则，采用主观评价及客观评价、定性研究与定量研究相结合的方法，基于洋葱素质模型编制ICU护士AI素养准备度量表，其AI意识维度可准确衡量ICU护士对AI技术在护理工作中重要性的认知；AI知识维度可用于检测护士对AI基础理论、常见算法以及特定医疗AI系统原理等知识的掌握程度；AI能力维度可评估护士运用AI工具解决实际护理问题的能力；AI思维维度可着重考察护士能否以创新、数据驱动的思维方式应对复杂的临床问题；AI伦理维度可评估ICU护士在使用AI时能否遵循伦理准则，保护病人隐私，合理应用技术，避免AI滥用带来的潜在风险。此外，量表条目表述清晰、易懂，在实际应用中能够有效地收集ICU护士AI素养准备度相关数据，有利于为医院管理者、教育者等了解ICU护士的AI认知现状提供有效工具，进而有利于针对性地开展培训和改进工作。
4　小结
收起
本研究基于洋葱素质模型编制ICU护士AI素养准备度量表，具有一定的科学性、实用性且具有良好的信效度。量表内容全面，能有效评估ICU护士AI素养准备度情况，为相关工作开展提供有效的评估工具。但本研究样本选取范围存在一定局限性，未来研究还需开展多中心、大样本调查，以验证量表在不同环境中的适用性和稳定性，使研究结果更具普遍性和推广价值。可在此基础上开展纵向研究，观察ICU护士AI素养动态变化情况，并基于评估结果制定针对性的干预措施，以提高ICU护士应用AI技术的能力，培养适应未来医疗需求的高素质ICU护士。

文献
收起
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2026年第40卷第10期
36
15
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文章信息
doi: 10.12102/j.issn.1009-6493.2026.10.001
  • 接收时间：2025-04-20
  • 首发时间：2026-10-30
  • 出版时间：2026-05-25
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作者
出版历史
  • 收稿日期：2025-04-20
  • 修回日期：2026-02-09
基金
作者信息
    1中国人民解放军联勤保障部队第九六〇医院，山东 250031
    2潍坊市人民医院

通讯作者:

许国栋，E-mail:
XU Guodong, E-mail:
参考文献
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genus		 种数
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species		 占总种数比例
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total species (%)		 属
Genus		 种数
Number of
species		 占总种数比例
Percentage of total
species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae 2 11 5.26 鹅膏菌属 Amanita 10 4.78
小菇科 Mycenaceae 2 12 5.74 丝盖伞属 Inocybe 5 2.39
多孔菌科 Polyporaceae 8 14 6.70 蜡蘑属 Laccaria 5 2.39
红菇科 Russulaceae 3 23 11.00 小皮伞属 Marasmius 6 2.87
小菇属 Mycena 11 5.26
光柄菇属 Pluteus 5 2.39
红菇属 Russula 17 8.13
栓菌属 Trametes 5 2.39
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