护士人工智能态度与自我效能

尊敬的护理同仁:

您好!

感谢您在百忙之中参与本次问卷调查。本研究旨在了解临床护士的人工智能态度、自我效能及临床决策能力现状,并进一步为护理教育、临床培训及护理管理提供参考依据。

本问卷采用匿名方式填写,所有资料仅用于学术研究,不涉及任何商业用途,也不会对您的工作和个人产生任何影响。问卷答案无对错之分,请您根据自身实际情况和真实感受填写。您的支持和配合对本研究具有重要意义。

一般资料调查表(正式问卷条目版)

填写说明

以下问题仅用于科研分析,采用匿名方式填写。请根据您的实际情况选择最符合的一项或多项。

1. 您的性别是?
2. 您的年龄属于以下哪个范围?
3. 您的最高学历是?
4. 您目前的职称是?
5. 您从事护理工作的总年限是?
6. 您所在的科室
7. 您目前的主要岗位性质是?
8. 您是否承担实习生/进修生的带教任务?
9.

您目前所在医院是否为教学医院?

10. 您目前所在医院的等级是?
11. 您是否接受过人工智能(AI)相关培训?
12. 过去 6 个月内,您是否使用过生成式人工智能工具?
13. 您使用生成式人工智能工具的频率是?
14. 您使用 AI 或生成式 AI 的主要场景有哪些?【多选】
15.
  • 您愿意使用人工智能辅助学习和工作吗?
    请按 0–5分评分(0=完全不愿意、1 分 = 比较不愿意、2 分 = 有点不愿意、3 分 = 一般、4 分 = 比较愿意、5 = 非常愿意)

  • 16. 您愿意接受人工智能相关培训吗?
    请按 0–5分评分(0=完全不愿意、1 分 = 比较不愿意、2 分 = 有点不愿意、3 分 = 一般、4 分 = 比较愿意、5 = 非常愿意)

    第二部分 护理领域人工智能应用态度量表(ASUAITIN)

    填写说明:
    以下条目用于了解您对人工智能技术在护理领域应用的看法。请根据您的真实想法进行选择。

    作答方式:
    请在每个条目后选择最符合您实际情况的一项。
    1 = 完全不同意
    2 = 不同意
    3 = 不确定
    4 = 同意
    5 = 完全同意

    17. 我认为人工智能技术将成为护理实践应用的阻碍
    18.
  • 当我想到人工智能技术在未来护理工作中的应用,我感到不适

  • 19.
  • 我认为如果未来人工智能技术被广泛使用,护理行业将遭受不利影响

  • 20.
  • 我认为在护理工作中使用人工智能技术会让患者安全遭受风险

  • 21.
  • 我认为在护理领域中使用人工智能技术是不对的

  • 22.
  • 我认为在护理实践中使用人工智能技术会引发伦理问题

  • 23.
  • 人工智能技术能够为护士提供新的机遇

  • 24.
  • 人工智能技术在护理领域中的使用范围广泛

  • 25.
  • 人工智能技术在护理领域中有诸多有益的应用。


  • 26.
  • 对于一些常规的护理操作(如生命体征监测和疼痛评估),我更倾向于使用有人工智能辅助的系统

  • 27.
  • 人工智能技术对患者的预测(如护理诊断、护理需求等)能够提供实际的机会,使护理职业更轻松

  • 28.
  • 我认为,护理领域从人工智能技术中获益是可实现的

  • 29.
  • 我希望具备在护理实践中学习和运用人工智能技术的能力

  • 30.
  • 我希望接受关于在护理实践中学习和使用人工智能技术的培训

  • 31. 我认为有必要将人工智能技术纳入护理教育的核心课程

    第三部分 人工智能自我效能量表(AISES)

    填写说明:
    以下条目用于了解您在使用人工智能技术/产品时的信心和感受。请根据您的真实情况进行选择。

    作答方式:
    请在每个条目后选择最符合您实际情况的一项。
    1 = 完全不同意
    2 = 不同意
    3 = 有点不同意
    4 = 不确定
    5 = 有点同意
    6 = 同意
    7 = 完全同意

    32.
  • 某些人工智能技术/产品能够使学习变得更容易。

  • 33.
  • 我觉得人工智能技术/产品对学习是有帮助的。

  • 34.
  • 人工智能技术/产品是促进学习的良好辅助工具。

  • 35.
  • 使用人工智能技术/产品会使学习变得更加有趣。

  • 36.
  • 如果接受必要的培训,我有信心学会人工智能技术/产品的简单编程。

  • 37. 人工智能技术/产品能够帮助我节省大量时间。
    38.
  • 我觉得让人工智能技术/产品完成我想让它完成的任务是容易的。

  • 39.
  • 我认为人工智能技术/产品的互动过程非常生动,就像在和真人聊天交流一样。

  • 40.
  • 我认为人工智能技术/产品在互动时表达内容的方式很独特,就像真人一样。

  • 41.
  • 我认为人工智能技术/产品的对话方式与真人对话没有明显区别。

  • 42.
  • 我认为人工智能技术/产品在互动时的语气与真人相似。

  • 43.
  • 我觉得人工智能技术/产品在互动文本中的表达方式与真人相似。

  • 44. 当我与人工智能技术/产品互动时,我感到很平静。
    45.
  • 当我与人工智能技术/产品互动时,我觉得这一过程很容易。

  • 46.
  • 当我与人工智能技术/产品互动时,我内心感到很舒适。

  • 47.
  • 当我与人工智能技术/产品互动时,我感到很安心。

  • 48.
  • 当我与人工智能技术/产品互动时,我感到很放松。

  • 49.
  • 我能够愉快且顺畅地与人工智能技术/产品互动。

  • 50.
  • 使用人工智能技术 / 产品时,我不担心按错按键造成风险。


  • 51.
  • 使用人工智能技术 / 产品时,我不担心按错按键损坏它。


  • 52.
  • 当我使用人工智能技术/产品时,不会出现让我完全不知道其原因的情况。

  • 53. 人工智能技术/产品中的专业术语不会让我感到困惑。

    第四部分 护理临床决策量表(CDMNS)

    填写说明:
    以下条目用于了解您在临床护理工作中的决策表现。请根据您平时的实际情况进行选择。

    作答方式:
    请在每个条目后选择最符合您实际情况的一项。
    1 = 从不
    2 = 很少
    3 = 有时
    4 = 经常
    5 = 总是

    54. 如果面临的临床决策非常重要,而且时间允许,我会努力思考多种选择方案
    55. 在实施护理时,病人的文化价值和信仰是次要的考虑内容
    56. 在做决定前,我会考虑当时的各种因素决定备选方案的数量
    57. 在做决定前,寻求新的信息是困难的,也没有意义
    58. 对于我不懂的知识,我会求助于专业书籍
    59. 从备选方案中随机抽取一个方案对我而言是最好的
    60. 当我思考备选方案时,头脑风暴法(先产生尽可能多的设想的方法,然后对其逐一质疑,分析其现实可行性的方法)是我思考的一种方法
    61. 做决定时,我会抛弃惯性思维而尽可能多的寻找信息
    62. 我会帮助病人培养他们自我护理中做决定的能力
    63. 当我与病人的观点不同时,我会客观地根据现场情况做决定
    64. 我还是会听取专家的建议,尽管我最终不一定会采纳他的建议
    65. 我在解决问题或做决定时会利用当时获得的信息,而不征求其他人的意见
    66. 我不经常花费时间去检查所作出决定的各种可能后果
    67. 当我作出的决定牵涉到个人时,我会考虑其家庭的利益
    68. 我很少有时间或精力去寻找信息
    69. 在做决定前,我会在心里列出多种备选方案
    70. 当我检查备选方案可能出现的后果时, 一般情况下,通过“如果这样做,会……”的方式来考虑
    71. 在做决定前,我会考虑最长远的结果
    72. 在做决定时,和我同事的意见一致是最重要的
    73. 我把病人作为信息的来源之一
    74. 当我做决定时,我会考虑同事的评价
    75. 当指导者(医生或护士长)推荐一个选择后,我会采纳而不考虑其它解决问题的方法
    76. 当结果有很大利益时,我会选择它而不考虑其风险
    77. 我会随意的寻找新信息
    78. 我的经验不能帮助我判断出决策对病人是否有利
    79. 当我检查方案可能出现的结果时,我能判断出有利于病人的结果
    80. 我一般会选择在过去相似环境下成功过的方案
    81. 如果方案风险大,引起的后果非常严重,我不会选择这个方案
    82. 当我评价一个重要的临床决策时,我会列出正面和负面后果
    83. 当我临床决策时,我不会问同事的意见
    84. 我的职业价值观与我个人价值观不一致
    85. 我找到解决问题的方法是我运气的问题
    86. 为积累知识与经验,在临床我也牢记护理课程的目标
    87. 当我做决定时,我不考虑病人的风险和利益
    88. 当我做决定时,我会考虑科室制度的标准
    89. 只有当情况需要,我才会让其他人参与我的决策
    90. 在我寻找多种方案时,我会把最新的或不太可行的方案也考虑进去
    91. 从病人身上寻找问题,是我做决策的一个常规部分
    92. 只有当患者出现严重后果的迹象时,我才考虑所选方案的风险和利益
    93. 为了做出正确的临床决定,病人的价值观必须与我的一致
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