數字賦能敘事護理教學在護理學基礎課程中的研究

敘事護理是護理人員通過幫助病人對疾病故事的意義進行重構，并發現護理要點，進而對病人開展針對性護理干預的護理實踐，強調通過傾聽、理解并回應患者的個人故事，幫助患者構建積極的生活意義，從而促進其身心健康。然而，傳統的敘事護理教學方式主要依賴于課堂講授和案例分析，缺乏足夠的互動性和實踐性，難以適應現代護理教育對綜合能力培養的需求。

數字賦能教學通過VR（虛擬現實）、AR（增強現實）、AI（人工智能）等前沿技術手段，為護生創造沉浸式的學習體驗，顯著提升了教學的互動性和實踐性。將數字技術與敘事護理相結合，不僅能激發護生的學習興趣，還能幫助其更深入地理解患者的情感需求，培養同理心和人文關懷能力。本研究探討數字賦能敘事護理教學在護理學基礎課程中的應用。

一、一般資料

本研究于2024年9月至2025年1月采用隨機數字表法，將2023級護理專業4個班級分為研究組（2個班， n=100 ）和對照組（2個班， n=105 ）。兩組護生均為女性。年齡方面，研究組為（ 19.23±1.24 ）歲，對照組為（ 19.42±1.13 ）歲，獨立樣本t檢驗顯示組間年齡差異無統計學意義（ P=0.31 ），基線特征具有可比性。

二、實施方法

（一）組建專業化教學研究團隊

專業化教學研究團隊（以下簡稱團隊）核心成員包括高校護理專業骨干教師及附屬教學醫院臨床護理專家。團隊定期選派教師參與國家級護理教育專項研修項目，承擔跨區域職業院校教學競賽評審工作；依托學術論壇、云端工作坊、文獻研讀等多維平臺深化敘事護理理論與實踐研究；利用非教學時段赴臨床一線進修前沿護理技術及人文服務模式，同步推動智能教學工具與課程設計的創新性整合。此外，針對職業教育改革需求，團隊設立專項教研會議機制，重點圍繞“崗課賽證融通”育人模式展開攻關，系統解析實踐教學中的共性瓶頸問題，開發融人思政元素、人文關懷與職業美育的特色教學案例庫，形成產學研協同發展的長效運行機制。

（二）構建循證導向的敘事護理教育鏈式分析框架

敘事護理教育遵循循證研究驅動的臨床敘事轉化路徑，以“敘事解構一情境重構一臨床驗證一反思干預”為方法論核心，通過故事文本的多維度解析實現“價值塑造一人文浸潤一審美啟迪一能力進階”的四維育人目標。團隊依托智能教育平臺與虛擬仿真實驗艙構建多模態數字教育生態系統，錨定“創新方法、智能技術、精益工藝、行業標準”要求，從四個維度展開系統性解析。第一，教育要素的耦合分析。基于OBE理論逆向設計課程目標，評估敘事素材的臨床適配性與倫理合規性。第二，教學情境生成機制。整合混合現實技術構建高仿真的護理人文決策場域，建立敘事沖突點與護理操作關鍵節點的映射關系。第三，教學過程拓撲優化。設計“雙線并行”教學路徑，即故事線（患者病程演進）、技能線（護理程序實施），通過數字孿生技術實現教學行為數據的動態建模；第四，評價體系創新設計：開發包含敘事反思力指數、臨床共情度矩陣、技術執行效能標尺的復合型評價工具包。

（三）實施基于“三景五步”的敘事護理教學行動路徑

教師遵循“價值引領一情境建構一認知迭代”的生成邏輯，設計三類教學場域及五步教學程序。三類教學場域：第一，敘事重構情境（經典護理案例再現），電子病歷文本挖掘 + 數字故事板，培養臨床敘事分析與倫理決策能力；第二，藝術涵養境（護理美學沉浸體驗），VR美學診療室 + 數字藝術畫廊，提升職業審美素養與人文關懷感知力；第三，仿真實踐情境（SP病人動態交互），觸覺力反饋設備 +AI 情感識別系統，強化護理操作技能與應變溝通能力。

教學采用五步教學程序。第一步，敘事素材智能采編。教師開發多模態敘事素材采編系統，整合德爾菲專家共識法、敘事療法研究、護理電子病歷文本挖掘技術，運用智能語義分析算法實現素材的倫理分級與教學適配度評估；數字平臺依托LMS（學習管理系統）實施精準化資源推送，建立“臨床真實度一教學典型性一思政契合度”三維預篩選機制。第二步，數字敘事場景生成。教師在虛擬仿真實驗艙中構建動態敘事決策樹，通過MR混合現實技術實現“護理操作關鍵幀-患者情感轉折點”的時空映射；數字平臺運用AI情感計算模型量化護生共情反應，動態調整教學情境的復雜度。第三步，混合式深度學習引導。教師設計基于PBL的跨時空協作任務，利用CNA（認知網絡分析法）捕捉討論中概念演化路徑；教學內容植入護理美學鑒賞模塊，通過數字畫廊、VR美學診療室等載體強化職業審美判斷力。第四步，反思性實踐記錄。智慧教室部署電子敘事檔案袋系統，自動抓取操作日志、反思文本及生理信號數據（如眼動追蹤、皮電反應等）；數字平臺運用自然語言處理技術生成個體的化敘事能力發展雷達圖。第五步，社會化能力遷移。學院搭建“醫院一社區一居家”三級敘事實踐網絡，通過5G遠程示教系統實現服務過程實時督導；學院在臨床實習管理平臺嵌人敘事循證決策支持模塊，動態優化護理干預方案。

（四）創建“三層四維”敘事護理教學評價體系

一是創建教學評價體系框架。項目經專家兩輪函詢確立三層評價體系框架，采用百分制，分為過程評價、終結評價和增值評價，各為 60% 、 30% 和 10% 。二是采用多維度測評工具。教學評價整合三大標準化量表，臨床護理人員敘事護理知識一態度一行為調查問卷、醫護人員醫學敘事能力量表和吳冰等關懷能力量表，采用自評、組內互評、組間互評和雙導師評價的四維評價模式。三是實施數字化評價路徑。項目運用AI動態數據采集分析、OSCE（客觀結構化臨床技能考試）考站智能評價、泛雅平臺統計分析等數字技術開展數據追蹤和分析，體現評價角度多維化、評價內容系統化、評價主體多元化、評價方法多樣化“四化”評價特色。

三、統計學處理

采用統計學軟件SPSS20.0，計量資料比較采用兩獨立樣本的t或t’檢驗。檢驗水準 α=0.05 。結果如表2所示。

表2兩組護生敘事護理教學效果評價比較（分， x±s ）

四、討論

（一）提升護生參與度

將數字敘事用于護理教育具有一定趣味性，可提升護生的學習積極性，幫助其更好地理解學習內容，提高批判性思維、同理心、人文關懷能力等。數字化教學平臺通過在線討論區、虛擬角色扮演等互動形式，有效提升護生的課堂參與度。依托即時反饋系統，教師可實時追蹤護生的情感投入程度，引導其主動分享護理實踐中的真實案例。移動學習終端的使用打破了時空限制，護生可隨時上傳護理日記、制作數字故事集，這種沉浸式學習方式將傳統單向授課轉變為多向互動，使理論知識學習與情感體驗深度融合。數據顯示，采用混合式教學后，護生課堂互動頻次提升 63% ，作業完成率提高至92% 。

（二）提高溝通能力

敘事護理教學可提高護生學習興趣，使他們學會傾聽，學會使用恰當的非語言及語言進行表達，提升他們護患溝通能力的同時，提高護患溝通質量，避免和減少護患矛盾，進而提升整體護理滿意度。數字平臺構建了多維溝通訓練體系：標準化病人系統通過語音識別評估問診用語規范性，AI對話機器人模擬不同性格特征的“數字患者”，智能分析護生的共情表達。在線協作工具支持跨專業團隊溝通演練，云端病例庫提供 200+ 溝通困境案例庫。研究表明，參與數字敘事訓練的護生在SBAR交接班溝通評估中，信息完整度提高 46% ，在醫患矛盾調解場景中的有效溝通率提升至 83% 。這種能力遷移顯著提升了護理風險評估準確性。

（三）增進人際關系

敘事護理中護士能主動用尊重、好奇的態度去耐心傾聽患者的故事并給予恰當的回應，積極提供相應的支持和關懷，促使相互之間建立起互信和共鳴的關系。基于數字敘事平臺建立的“生命故事數據庫”，收錄了300余例患者病程記錄，護生通過情感分析工具解碼非語言溝通要素。多媒體編輯工具支持創建包含音頻日記、病程影像的數字病歷，培養對患者情感需求的洞察力。情感識別技術可量化分析患者微表情變化，配合VR技術實現“患者視角”沉浸式體驗。跟蹤調查顯示， 84% 的實習護士在應用該模式后，患者滿意度評分提升2個等級，團隊協作沖突發生率下降 37%。

（四）增強人文關懷能力

敘事護理教學通過護生角色扮演、反思與總結，能更好地鍛煉護生的語言溝通能力和換位思考能力，從而提升護生的人文關懷能力。數字化敘事工具通過“患者生命故事數字孿生”技術，深度還原個體化護理場景。護生利用情感計算技術分析患者語音的語義情感傾向，結合可穿戴設備采集的生理數據，構建多維關懷評估模型。虛擬現實創設的“臨終患者敘事劇場”中，護生需在72小時病程模擬中處理疼痛、尊嚴喪失等倫理困境，系統根據共情指數生成反思報告。人工智能倫理決策模塊提供60種文化背景患者的價值觀數據庫，訓練跨文化關懷能力。研究顯示，參與者在護理人文綜合能力測評中，關懷行為實施率從 56% 提升至 88% ，患者情感支持需求識別準確率提高 43% 。

綜上所述，醫學敘事能力有助于促進醫護人員人文關懷能力、敘事技巧能力及敘事醫學臨床執行能力，應當為每一位醫護人員所具備。數字化敘事護理教學模式融合智能技術與人本教育，通過情景化訓練、情感計算分析及跨文化數據庫，系統提升臨床技能與人文關懷能力，構建了技術賦能與護理人文相協同的創新教育生態。這種教育范式變革既傳承護理人文精髓，又推動教育數字化轉型，為培養智慧醫療時代的護理人才提供新路徑。

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基金項目：2023年江西省職業教育教學改革研究省級一般項目重點課題“教育數字化背景下敘事護理教學模式在護理學基礎課程中的應用研究”，項目編號：JXJG-23-122-1。

（作者單位：南昌健康職業技術學院）