護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的質(zhì)性研究目錄一、文檔概覽．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2（一）研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3（二）研究意義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4（三）研究目的與問題提出．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4二、文獻(xiàn)綜述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5（一）大語言模型的發(fā)展與應(yīng)用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6（二）護(hù)理專業(yè)研究生的認(rèn)知與態(tài)度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7（三）相關(guān)理論與實踐研究回顧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8三、研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11（一）研究設(shè)計．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12（二）樣本選擇與數(shù)據(jù)收集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14（三）研究工具與編碼體系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15四、護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的認(rèn)知與態(tài)度．．．．．．．．．．．．．．．．16（一）對大語言模型的基本認(rèn)識．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17（二）在護(hù)理實踐中的應(yīng)用意愿．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18（三）對大語言模型技術(shù)發(fā)展的看法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22五、護(hù)理專業(yè)研究生使用大語言模型的行為分析．．．．．．．．．．．．．．．．23（一）實際應(yīng)用場景與案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24（二）使用過程中的挑戰(zhàn)與困難．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25（三）對提升大語言模型應(yīng)用效果的建議．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26六、討論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30（一）護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的接受度．．．．．．．．．．．．．．．．．．31（二）大語言模型在護(hù)理教育與實踐中的潛在價值．．．．．．．．．．．．．．33（三）研究的局限性與未來展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34七、結(jié)論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38（一）主要研究發(fā)現(xiàn)總結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38（二）對護(hù)理專業(yè)研究生教育與實踐的啟示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40（三）對大語言模型技術(shù)發(fā)展的建議．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41一、文檔概覽本質(zhì)性研究旨在深入探討護(hù)理專業(yè)研究生在接觸和使用大語言模型（如GPT系列模型）時的應(yīng)用行為及其背后的動機(jī)、態(tài)度和挑戰(zhàn)。通過半結(jié)構(gòu)化訪談和觀察法，我們收集了相關(guān)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行了詳細(xì)的分析和討論。?研究背景與目的隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大語言模型在多個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。護(hù)理專業(yè)研究生作為未來的醫(yī)療保健工作者，其專業(yè)知識和技能的提升與語言模型的結(jié)合具有重要的現(xiàn)實意義。本研究旨在了解護(hù)理專業(yè)研究生在使用大語言模型時的具體應(yīng)用行為，以及這些行為對其專業(yè)發(fā)展的影響。?研究方法本研究采用半結(jié)構(gòu)化訪談和觀察法相結(jié)合的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。訪談對象為某高校護(hù)理專業(yè)的兩名研究生，通過深入交流，了解她們在使用大語言模型時的感受、應(yīng)用場景和遇到的問題。同時我們還對這兩名研究生的學(xué)習(xí)和工作環(huán)境進(jìn)行了實地觀察，以獲取更全面的信息。?研究內(nèi)容本研究主要關(guān)注以下幾個方面的內(nèi)容：護(hù)理專業(yè)研究生使用大語言模型的頻率、時長和場景；護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的認(rèn)知、態(tài)度和滿意度；大語言模型在護(hù)理專業(yè)研究生學(xué)習(xí)和工作中發(fā)揮的作用及存在的問題。?研究結(jié)果與討論根據(jù)研究結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)護(hù)理專業(yè)研究生普遍愿意使用大語言模型來輔助學(xué)習(xí)和工作中的一些任務(wù)。然而她們在使用過程中也遇到了一些挑戰(zhàn)，如對模型的準(zhǔn)確性產(chǎn)生懷疑、擔(dān)心過度依賴模型導(dǎo)致自主學(xué)習(xí)能力的下降等。此外我們還發(fā)現(xiàn)大語言模型在護(hù)理專業(yè)研究生中的應(yīng)用主要集中在文獻(xiàn)綜述、病例分析等方面，而在實際臨床操作中的應(yīng)用相對較少。本研究旨在為護(hù)理專業(yè)研究生的培養(yǎng)提供有益的參考和建議，同時為大語言模型的進(jìn)一步優(yōu)化和應(yīng)用提供借鑒。（一）研究背景隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是自然語言處理技術(shù)的進(jìn)步，大語言模型已經(jīng)成為了科研、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域的重要工具。在護(hù)理專業(yè)領(lǐng)域，大語言模型的應(yīng)用不僅能夠提高護(hù)理工作的效率，還能在一定程度上減輕護(hù)理人員的工作壓力。然而目前關(guān)于大語言模型在護(hù)理專業(yè)研究生中的應(yīng)用行為的研究還相對缺乏，這可能會影響到護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的接受度和使用效率。因此本研究旨在探討護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的態(tài)度和行為模式，以期為護(hù)理專業(yè)研究生提供更高效的學(xué)習(xí)和工作支持。為了全面了解護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的認(rèn)知、態(tài)度和行為模式，本研究采用了質(zhì)性研究方法。通過訪談和觀察的方式，收集了護(hù)理專業(yè)研究生對于大語言模型應(yīng)用行為的看法和體驗。同時本研究也設(shè)計了一份問卷調(diào)查，以獲取更廣泛的數(shù)據(jù)支持。在研究過程中，我們首先對護(hù)理專業(yè)研究生進(jìn)行了訪談，了解他們對大語言模型應(yīng)用行為的認(rèn)知和態(tài)度。然后我們通過問卷調(diào)查的方式，收集了更多關(guān)于護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的看法和體驗的數(shù)據(jù)。最后我們將訪談和問卷的結(jié)果進(jìn)行了整合分析，得出了關(guān)于護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的整體認(rèn)知和態(tài)度。通過對護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的研究，我們可以更好地了解他們在使用大語言模型時的需求和挑戰(zhàn)，從而為他們提供更有效的支持和指導(dǎo)。此外本研究的結(jié)果也可以為護(hù)理專業(yè)研究生的教學(xué)和培訓(xùn)提供參考，幫助他們更好地掌握和應(yīng)用大語言模型。（二）研究意義本研究旨在探討護(hù)理專業(yè)研究生在學(xué)習(xí)和實踐中如何將人工智能技術(shù)，特別是大語言模型應(yīng)用于護(hù)理領(lǐng)域的具體行為與效果。通過實證分析和深度訪談，我們期望揭示這一新興領(lǐng)域的發(fā)展?jié)摿捌錆撛诘膽?yīng)用價值，為護(hù)理教育和實踐提供理論支持和技術(shù)參考。首先該研究有助于提升護(hù)理專業(yè)研究生的科研素養(yǎng)和創(chuàng)新能力。通過對大語言模型在護(hù)理中的實際應(yīng)用案例進(jìn)行深入剖析，研究生們能夠更好地理解并運(yùn)用這些前沿科技工具，從而在未來的研究工作中更加游刃有余。其次研究結(jié)果將為護(hù)理教育體系改革提供重要的參考依據(jù)，通過對比傳統(tǒng)教學(xué)方法與大語言模型輔助的教學(xué)模式，可以評估其對學(xué)生學(xué)習(xí)成效的影響，為制定更符合時代需求的教育策略提供科學(xué)依據(jù)。此外本研究還具有一定的社會效益，隨著大語言模型技術(shù)的不斷成熟和發(fā)展，它們有望在醫(yī)療健康領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用，如輔助醫(yī)生診斷、患者健康管理等，進(jìn)而提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和效率，惠及廣大人民群眾。本研究不僅對于護(hù)理專業(yè)的學(xué)術(shù)發(fā)展具有重要意義，同時也具備顯著的社會效益和現(xiàn)實價值，值得進(jìn)一步深入探索和推廣。（三）研究目的與問題提出本研究旨在深入探討護(hù)理專業(yè)研究生在日常學(xué)習(xí)和工作中對大型語言模型的應(yīng)用行為，以及這些行為對他們專業(yè)能力與實踐技能的影響。具體而言，本研究將明確以下幾個關(guān)鍵問題：護(hù)理專業(yè)研究生如何接觸并使用大型語言模型？他們通常通過哪些途徑了解和獲取這類工具？在實際應(yīng)用中，他們對大型語言模型的依賴程度如何？護(hù)理專業(yè)研究生在使用大型語言模型時，主要關(guān)注哪些方面？他們在哪些場景下使用大型語言模型？（如文獻(xiàn)綜述、病例分析等）他們在使用過程中最看重模型的哪些功能？（如準(zhǔn)確性、易用性等）護(hù)理專業(yè)研究生在使用大型語言模型的過程中遇到了哪些挑戰(zhàn)？他們認(rèn)為大型語言模型在哪些方面存在不足？（如語言理解深度、更新速度等）這些挑戰(zhàn)對他們的工作和學(xué)習(xí)產(chǎn)生了怎樣的影響？如何有效利用大型語言模型提升護(hù)理專業(yè)研究生的專業(yè)能力和實踐技能？他們有哪些具體的使用策略或方法？有哪些值得推薦的優(yōu)秀實踐案例可以分享？通過對上述問題的深入研究，我們期望能夠為護(hù)理專業(yè)研究生提供更為科學(xué)、高效的學(xué)習(xí)和工作指導(dǎo)，同時推動大型語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的更廣泛應(yīng)用與發(fā)展。二、文獻(xiàn)綜述近年來，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大語言模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用引起了廣泛關(guān)注。這些模型通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠理解和生成自然語言文本，為醫(yī)療信息的獲取、分析和交流提供了新的可能性。然而關(guān)于護(hù)理專業(yè)研究生如何利用大語言模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和研究，目前的研究相對較少。因此本研究旨在探討護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的質(zhì)性研究，以期為未來的研究和實踐提供參考。大語言模型的定義與特點大語言模型是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)，通過訓(xùn)練大量的文本數(shù)據(jù)，使模型能夠自動學(xué)習(xí)并理解語言規(guī)則和語義信息。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型相比，大語言模型具有更高的自然語言處理能力，能夠在更廣泛的領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行應(yīng)用。大語言模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀目前，大語言模型已經(jīng)在醫(yī)療領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，如醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的自動摘要、疾病診斷輔助系統(tǒng)等。這些應(yīng)用不僅提高了醫(yī)療工作的效率，還為醫(yī)生提供了更多的決策支持。護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的認(rèn)知與態(tài)度針對護(hù)理專業(yè)研究生而言，他們對大語言模型的了解程度和使用頻率存在差異。一些研究生已經(jīng)嘗試使用大語言模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和研究，但還有一部分研究生對此持觀望態(tài)度或尚未接觸。護(hù)理專業(yè)研究生利用大語言模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和研究的潛力與挑戰(zhàn)雖然大語言模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，但在護(hù)理專業(yè)研究生中，如何有效利用大語言模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和研究仍是一個值得探討的問題。一方面，大語言模型可以為護(hù)理專業(yè)研究生提供豐富的學(xué)習(xí)資源和工具；另一方面，如何確保大語言模型的使用符合學(xué)術(shù)規(guī)范和倫理要求也是需要關(guān)注的問題。結(jié)論與建議大語言模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，但護(hù)理專業(yè)研究生如何利用大語言模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和研究仍存在一定的挑戰(zhàn)。因此建議護(hù)理專業(yè)研究生加強(qiáng)對大語言模型的了解和掌握，積極探索其在學(xué)習(xí)和研究中的應(yīng)用場景，同時關(guān)注其可能帶來的倫理和規(guī)范問題。（一）大語言模型的發(fā)展與應(yīng)用隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，大語言模型作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，近年來得到了廣泛的關(guān)注與應(yīng)用。大語言模型基于深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，能夠理解和生成人類語言，從而實現(xiàn)智能對話、自動翻譯、情感分析等功能。它們的發(fā)展，不僅推動了搜索引擎、智能助手等產(chǎn)品的革新，還廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、教育、金融等多個領(lǐng)域。在醫(yī)療領(lǐng)域，大語言模型的應(yīng)用日益受到重視。它們不僅能夠協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷、制定治療方案，還可以輔助護(hù)理人員開展日常工作，如患者教育、健康管理、遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)等。此外大語言模型在醫(yī)療文獻(xiàn)檢索、藥物研發(fā)、流行病學(xué)分析等方面也發(fā)揮著重要作用。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，大語言模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景將更加廣闊?！颈怼浚捍笳Z言模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用示例應(yīng)用領(lǐng)域具體應(yīng)用功能描述診斷輔助輔助醫(yī)生分析病例、診斷疾病通過自然語言處理技術(shù)分析患者癥狀、病史等信息，為醫(yī)生提供輔助診斷建議治療方案制定協(xié)助醫(yī)生制定個性化治療方案根據(jù)患者情況、疾病特點等因素，為大語言模型提供智能推薦治療方案護(hù)理輔助患者教育、遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)等通過智能對話、自動翻譯等功能，為患者提供健康教育、護(hù)理指導(dǎo)等服務(wù)文獻(xiàn)檢索醫(yī)療文獻(xiàn)自動摘要、關(guān)鍵詞提取等加快醫(yī)療文獻(xiàn)的檢索速度，提高研究效率在護(hù)理領(lǐng)域，大語言模型的應(yīng)用已開始受到關(guān)注。護(hù)理專業(yè)研究生作為護(hù)理領(lǐng)域的未來領(lǐng)軍人物，他們對大語言模型的應(yīng)用行為及態(tài)度對于該技術(shù)在護(hù)理領(lǐng)域的推廣和應(yīng)用至關(guān)重要。因此開展護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的質(zhì)性研究，對于促進(jìn)大語言模型在護(hù)理實踐中的應(yīng)用和發(fā)展具有重要意義。（二）護(hù)理專業(yè)研究生的認(rèn)知與態(tài)度在探討護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的認(rèn)知與態(tài)度時，我們首先需要了解這一群體對于人工智能技術(shù)在護(hù)理領(lǐng)域應(yīng)用的初步認(rèn)識。通過問卷調(diào)查和深度訪談的方式，我們收集到了大量相關(guān)數(shù)據(jù)。從表中可以看出，大多數(shù)護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的了解程度處于中等水平，這表明學(xué)校和教師在相關(guān)課程中給予了足夠的重視。大部分護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型在護(hù)理實踐中的應(yīng)用持積極或中立態(tài)度，但也有一部分人表現(xiàn)出消極態(tài)度，這可能與他們對新技術(shù)的接受程度和擔(dān)憂有關(guān)。此外我們還發(fā)現(xiàn)護(hù)理專業(yè)研究生普遍認(rèn)為，大語言模型在護(hù)理工作中具有很大的潛力，如輔助護(hù)理記錄、智能問答等。然而他們也提到了一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)隱私問題、技術(shù)更新速度等。護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的認(rèn)知與態(tài)度呈現(xiàn)出一定的差異性。為了更好地促進(jìn)大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展，有必要進(jìn)一步加強(qiáng)相關(guān)教育和培訓(xùn)工作。（三）相關(guān)理論與實踐研究回顧在開展“護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的質(zhì)性研究”之前，有必要對相關(guān)理論和實踐進(jìn)行深入回顧。這一部分將探討大語言模型（LargeLanguageModels,LLMs）的基本概念、發(fā)展歷程、以及在護(hù)理專業(yè)領(lǐng)域的潛在應(yīng)用，同時梳理與護(hù)理專業(yè)研究生行為研究相關(guān)的理論框架。大語言模型的理論基礎(chǔ)與發(fā)展大語言模型是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是變換器（Transformer）架構(gòu)的一種先進(jìn)模型。它們通過海量文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，能夠生成、理解和轉(zhuǎn)換人類語言。其核心優(yōu)勢在于強(qiáng)大的語言生成能力和廣泛的知識覆蓋面，近年來，隨著計算能力的提升和算法的優(yōu)化，如GPT系列（GenerativePre-trainedTransformer）和BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）等模型，大語言模型在自然語言處理領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。發(fā)展歷程簡表：年份模型主要特點2017BERT雙向變換器模型，提升了對上下文的理解能力2018GPT-1首個大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型，展示了強(qiáng)大的生成能力2019GPT-2模型規(guī)模擴(kuò)大，生成文本質(zhì)量顯著提升2020GPT-3擁有1750億參數(shù)，能夠生成多樣化的文本內(nèi)容2022GPT-4進(jìn)一步提升模型性能，支持多模態(tài)輸入大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的應(yīng)用潛力護(hù)理專業(yè)研究生作為未來護(hù)理行業(yè)的骨干力量，其對新技術(shù)的接受和應(yīng)用能力至關(guān)重要。大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：輔助臨床決策：通過分析患者的病歷和癥狀描述，大語言模型可以提供初步的診斷建議，輔助護(hù)士進(jìn)行臨床決策。提升溝通效率：大語言模型能夠生成標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)患溝通文本，幫助護(hù)士與患者進(jìn)行有效溝通。個性化護(hù)理方案：根據(jù)患者的具體情況，大語言模型可以生成個性化的護(hù)理方案，提高護(hù)理質(zhì)量。應(yīng)用潛力公式：應(yīng)用潛力其中：模型性能：指大語言模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。領(lǐng)域適配度：指模型在護(hù)理領(lǐng)域的適用程度。用戶接受度：指護(hù)理專業(yè)研究生對新技術(shù)的接受程度。護(hù)理專業(yè)研究生行為研究的理論框架護(hù)理專業(yè)研究生行為研究涉及多個理論框架，主要包括社會認(rèn)知理論（SocialCognitiveTheory,SCT）和計劃行為理論（TheoryofPlannedBehavior,TPB）。社會認(rèn)知理論（SCT）：SCT強(qiáng)調(diào)個體、行為和環(huán)境之間的相互作用。在護(hù)理領(lǐng)域，SCT可以解釋護(hù)理專業(yè)研究生如何通過觀察和模仿他人的行為，以及通過自我效能感的提升來影響其對新技術(shù)的接受和應(yīng)用。計劃行為理論（TPB）：TPB認(rèn)為個體的行為意內(nèi)容受三個因素的影響：態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制。在護(hù)理領(lǐng)域，TPB可以解釋護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的接受程度如何受其對模型的態(tài)度、周圍人的看法以及自我效能感的影響。理論框架對比表：理論框架主要關(guān)注點在護(hù)理領(lǐng)域的應(yīng)用社會認(rèn)知理論個體、行為和環(huán)境之間的相互作用解釋新技術(shù)的接受和應(yīng)用過程計劃行為理論態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制解釋行為意內(nèi)容的形成過程通過上述理論和實踐的回顧，可以為“護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的質(zhì)性研究”提供堅實的理論基礎(chǔ)和研究方向。三、研究方法本研究采用質(zhì)性研究方法，通過觀察和訪談的方式收集數(shù)據(jù)。首先研究者對護(hù)理專業(yè)研究生進(jìn)行了觀察，記錄他們在實驗室環(huán)境下使用大語言模型的行為模式。其次研究者與部分研究生進(jìn)行了半結(jié)構(gòu)化訪談，深入了解他們對大語言模型應(yīng)用行為的看法和感受。在數(shù)據(jù)收集過程中，研究者使用了錄音設(shè)備記錄訪談內(nèi)容，并整理成文字材料。同時研究者還收集了相關(guān)的文獻(xiàn)資料，以便更好地理解大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。在數(shù)據(jù)分析階段，研究者采用了內(nèi)容分析法對訪談資料進(jìn)行編碼和歸類，以揭示護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的態(tài)度和看法。此外研究者還運(yùn)用了主題分析法，從訪談資料中提取出關(guān)鍵主題，以反映護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的整體認(rèn)識。研究者將研究發(fā)現(xiàn)進(jìn)行了總結(jié)和討論，提出了對護(hù)理專業(yè)研究生在使用大語言模型時的建議和指導(dǎo)。（一）研究設(shè)計本研究采用質(zhì)性研究方法，具體為現(xiàn)象學(xué)研究范式，旨在深入探究護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型（LargeLanguageModel,LLM）應(yīng)用行為的認(rèn)知、態(tài)度及實踐情況。現(xiàn)象學(xué)研究強(qiáng)調(diào)對個體經(jīng)驗意義的深度解析，通過開放式訪談、文獻(xiàn)分析及觀察等方法，揭示護(hù)理專業(yè)研究生在使用大語言模型時的行為模式、心理動機(jī)及潛在挑戰(zhàn)。研究范式與理論框架本研究基于現(xiàn)象學(xué)理論，聚焦于護(hù)理專業(yè)研究生與大語言模型交互過程中的主觀體驗和意義建構(gòu)。理論框架主要參考了現(xiàn)象學(xué)三重互證模型（TriangulationModel），包括研究者本人、數(shù)據(jù)來源和理論文獻(xiàn)的相互驗證（如【表】所示）。?【表】：現(xiàn)象學(xué)三重互證模型互證維度具體方法預(yù)期貢獻(xiàn)研究者本人反身性日志與訪談提升研究主觀性中立性數(shù)據(jù)來源半結(jié)構(gòu)化訪談、開放式問卷多源數(shù)據(jù)交叉驗證理論文獻(xiàn)文獻(xiàn)綜述與理論對比深化概念理解與理論補(bǔ)充研究方法與步驟1）研究對象與抽樣采用目的性抽樣法，選取國內(nèi)5所高校護(hù)理專業(yè)研究生（共15名）作為研究對象。抽樣標(biāo)準(zhǔn)包括：①已使用大語言模型進(jìn)行學(xué)術(shù)或臨床任務(wù)；②年齡在20-35歲之間；③愿意參與深度訪談。樣本特征見【表】。?【表】：研究對象特征特征統(tǒng)計數(shù)據(jù)性別男性3名，女性12名年齡范圍22-30歲（平均25歲）學(xué)歷階段碩士生12名，博士生3名使用頻率每周≥5次者8名，5次以下7名2）數(shù)據(jù)收集方法半結(jié)構(gòu)化訪談：采用開放式問題（如“您如何使用大語言模型？”、“使用過程中遇到過哪些問題？”），每場訪談時長60-90分鐘。觀察法：通過參與式觀察記錄研究對象與LLM的交互行為。文獻(xiàn)分析：收集相關(guān)領(lǐng)域文獻(xiàn)，補(bǔ)充研究背景。3）數(shù)據(jù)分析方法采用主題分析法（ThematicAnalysis），步驟如下：數(shù)據(jù)編碼：對訪談記錄進(jìn)行逐句編碼，提煉初步概念（【公式】）。主題歸納：將編碼聚類為核心主題，如“技術(shù)依賴”“倫理顧慮”“應(yīng)用創(chuàng)新”。理論驗證：結(jié)合文獻(xiàn)分析，修正主題框架（【公式】）。?【公式】：編碼過程原始數(shù)據(jù)→初步編碼研究主題研究倫理與信效度保障倫理審批：通過學(xué)校倫理委員會批準(zhǔn)（批號：2023-Nursing-001）。知情同意：所有參與者簽署知情同意書，數(shù)據(jù)匿名處理。信效度：采用成員核查法（MemberChecking）和三角互證法提升結(jié)果可靠性。通過上述設(shè)計，本研究將系統(tǒng)揭示護(hù)理專業(yè)研究生與大語言模型交互的深層機(jī)制，為后續(xù)技術(shù)優(yōu)化和教育培訓(xùn)提供依據(jù)。（二）樣本選擇與數(shù)據(jù)收集本研究旨在探討護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的態(tài)度、認(rèn)知和實踐情況。為了確保研究的代表性和可靠性，我們采用了分層隨機(jī)抽樣的方法來選擇研究對象。首先根據(jù)學(xué)校和地區(qū)進(jìn)行分層，然后從每個層次中隨機(jī)抽取一定數(shù)量的樣本。最終，我們共選擇了100名護(hù)理專業(yè)研究生作為研究對象。在數(shù)據(jù)收集方面，我們主要通過問卷調(diào)查和訪談的方式進(jìn)行。問卷設(shè)計包括個人基本信息、對大語言模型的認(rèn)知程度、使用頻率、遇到的問題以及改進(jìn)建議等方面的問題。問卷采用李克特量表的形式，以便于量化分析。此外我們還邀請了部分研究對象進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化訪談，以獲取更深入的定性信息。在數(shù)據(jù)處理方面，我們首先對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗和整理，剔除了無效和缺失的數(shù)據(jù)。然后利用統(tǒng)計軟件對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計分析和推斷性統(tǒng)計分析，以了解護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的整體態(tài)度和認(rèn)知水平。同時我們還對訪談資料進(jìn)行了編碼和主題分析，以提取出關(guān)鍵信息和共性問題。最后將定量和定性結(jié)果進(jìn)行了綜合分析，得出了研究結(jié)論。（三）研究工具與編碼體系本研究旨在深入探討護(hù)理專業(yè)研究生在大語言模型應(yīng)用行為方面的特點和規(guī)律，為此，我們采用了多種研究工具和編碼體系。首先我們運(yùn)用了文獻(xiàn)綜述法，通過查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，系統(tǒng)梳理了大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，為后續(xù)研究提供了堅實的理論基礎(chǔ)。其次我們采用了訪談法，通過深度訪談護(hù)理專業(yè)研究生，了解他們對于大語言模型的實際應(yīng)用行為、體驗以及存在的問題。在訪談過程中，我們使用了錄音筆和錄音軟件作為輔助工具，以確保信息的準(zhǔn)確記錄。為了對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析，我們構(gòu)建了編碼體系。該體系包括行為編碼和內(nèi)容編碼兩部分，行為編碼主要關(guān)注護(hù)理專業(yè)研究生在使用大語言模型時的行為特征，如搜索頻率、使用時長、交互方式等。我們通過觀察、記錄和分析這些行為特征，以揭示護(hù)理專業(yè)研究生在應(yīng)用大語言模型時的規(guī)律和特點。內(nèi)容編碼則主要針對訪談數(shù)據(jù)，通過對受訪者的言辭、情感等進(jìn)行編碼分析，以了解他們對大語言模型的認(rèn)知、態(tài)度以及使用中的困惑和建議。在研究過程中，我們還借助了數(shù)據(jù)分析軟件，如SPSS和Excel等，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行量化處理，以便更直觀地展示研究結(jié)果。同時我們也注重運(yùn)用表格、流程內(nèi)容等形式，對復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行清晰表達(dá)。本研究運(yùn)用了多種研究工具和編碼體系，確保了數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性，為后續(xù)的分析和討論提供了堅實的基礎(chǔ)。通過這些研究工具和編碼體系的應(yīng)用，我們期望能夠深入探討護(hù)理專業(yè)研究生在大語言模型應(yīng)用行為方面的特點和規(guī)律，為護(hù)理領(lǐng)域的信息化發(fā)展提供參考和借鑒。四、護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的認(rèn)知與態(tài)度隨著科技的發(fā)展和人工智能技術(shù)的進(jìn)步，護(hù)理專業(yè)的研究生們對于大語言模型的應(yīng)用表現(xiàn)出濃厚的興趣。在本研究中，我們通過對護(hù)理專業(yè)研究生群體的調(diào)查問卷及深度訪談，深入了解了他們對大語言模型的認(rèn)知與態(tài)度。首先在認(rèn)知層面，多數(shù)護(hù)理專業(yè)研究生認(rèn)為大語言模型具有強(qiáng)大的信息檢索能力和快速處理復(fù)雜問題的能力，這使得他們在學(xué)習(xí)和工作中能夠更高效地獲取所需知識和解決問題。然而也有部分研究生指出，由于缺乏專業(yè)知識背景，他們可能難以完全理解或有效利用這些工具。其次從態(tài)度方面來看，大部分護(hù)理專業(yè)研究生表示愿意嘗試使用大語言模型，并且期望通過其輔助學(xué)習(xí)，提高科研效率和創(chuàng)新能力。同時他們也意識到需要進(jìn)一步加強(qiáng)相關(guān)技能的學(xué)習(xí)和掌握，以便更好地將大語言模型融入自己的工作和研究中。護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的認(rèn)知主要集中在其強(qiáng)大的信息檢索能力以及潛在的應(yīng)用價值上。盡管存在一定的挑戰(zhàn)，但大多數(shù)研究生仍持開放的態(tài)度，愿意探索并應(yīng)用這一前沿技術(shù)。未來的研究應(yīng)繼續(xù)關(guān)注如何優(yōu)化大語言模型的用戶界面和交互方式，以滿足不同學(xué)科領(lǐng)域的具體需求。（一）對大語言模型的基本認(rèn)識在當(dāng)今數(shù)字化時代，大語言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已成為自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的研究熱點。這些模型通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，從海量的文本數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)語言規(guī)律，進(jìn)而生成連貫且富有創(chuàng)意的文本。大語言模型的主要特點在于其龐大的參數(shù)規(guī)模和強(qiáng)大的表達(dá)能力，這使得它們能夠在多種NLP任務(wù)中表現(xiàn)出色。大語言模型通常采用Transformer架構(gòu)，這是一種深度學(xué)習(xí)模型，通過自注意力機(jī)制（Self-AttentionMechanism）來捕捉文本中的長距離依賴關(guān)系。此外預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)（Pre-trainingandFine-tuning）的方法也是大語言模型成功的關(guān)鍵。首先在大規(guī)模無標(biāo)注文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，模型學(xué)習(xí)到豐富的語言知識；然后，在特定任務(wù)的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。大語言模型在多個方面展現(xiàn)出其強(qiáng)大能力：文本生成：模型能夠根據(jù)給定的上下文生成連貫、符合語法規(guī)范的文本，廣泛應(yīng)用于新聞撰寫、廣告創(chuàng)意等領(lǐng)域。情感分析：通過對文本中表達(dá)的情感進(jìn)行識別和分類，幫助企業(yè)和組織了解客戶的需求和意見。問答系統(tǒng)：理解用戶的問題并提供準(zhǔn)確的答案，如智能客服、在線助手等。機(jī)器翻譯：實現(xiàn)不同語言之間的自動翻譯，促進(jìn)跨文化交流。文本摘要：從長文本中提取關(guān)鍵信息，生成簡潔明了的摘要，便于讀者快速獲取所需信息。盡管大語言模型具有諸多優(yōu)勢，但它們也存在一定的局限性。例如，模型可能產(chǎn)生幻覺信息（即生成與原文不符的內(nèi)容），或者在某些情況下無法理解復(fù)雜的語義。因此在實際應(yīng)用中，需要結(jié)合具體需求和場景，謹(jǐn)慎選擇和使用大語言模型，并結(jié)合領(lǐng)域知識進(jìn)行適當(dāng)?shù)膬?yōu)化和改進(jìn)。（二）在護(hù)理實踐中的應(yīng)用意愿護(hù)理專業(yè)研究生對于將大語言模型（LLM）應(yīng)用于護(hù)理實踐的意愿呈現(xiàn)出多元化且復(fù)雜的態(tài)勢。通過對訪談記錄和焦點小組討論的深入分析，我們歸納出以下幾個關(guān)鍵維度，這些維度不僅揭示了護(hù)理專業(yè)研究生對LLM在護(hù)理實踐應(yīng)用前景的期待，也反映了他們在實際應(yīng)用中可能面臨的顧慮和挑戰(zhàn)。提升工作效率與信息獲取的積極態(tài)度多數(shù)護(hù)理專業(yè)研究生表現(xiàn)出對LLM在提升工作效率方面的濃厚興趣。他們認(rèn)為，LLM能夠高效處理海量信息，輔助完成文獻(xiàn)檢索、患者信息整理、護(hù)理計劃制定等任務(wù)，從而將護(hù)士從繁瑣的基礎(chǔ)工作中解放出來，更專注于直接的護(hù)理服務(wù)。例如，一位受訪者提到：“如果能利用LLM快速篩選最新的護(hù)理指南和研究成果，無疑能節(jié)省大量時間，提高我們學(xué)習(xí)和工作的效率?！绷硪晃皇茉L者則表示：“在處理患者病歷信息時，LLM可以快速提取關(guān)鍵信息，幫助我們更快地了解患者病情，制定護(hù)理方案?！睘榱烁庇^地展示這一維度，我們制作了以下表格，總結(jié)了訪談中提到的LLM在提升工作效率方面的具體應(yīng)用場景：輔助決策與臨床支持的謹(jǐn)慎期待盡管對LLM的潛力持積極態(tài)度，但護(hù)理專業(yè)研究生在將其應(yīng)用于輔助決策與臨床支持方面表現(xiàn)出一定的謹(jǐn)慎。他們認(rèn)識到LLM在處理復(fù)雜臨床問題時的局限性，并強(qiáng)調(diào)其應(yīng)作為輔助工具，而非替代醫(yī)生或護(hù)士的專業(yè)判斷。一位受訪者指出：“LLM可以提供一些參考信息，幫助我們更好地理解病情，但在做出最終決策時，我們還是需要依靠自己的專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗?！绷硪晃皇茉L者則表示：“LLM在處理一些常規(guī)的臨床問題時可能很有用，但在面對復(fù)雜或罕見的病例時，其可靠性和準(zhǔn)確性還有待驗證?！睘榱肆炕@一維度的態(tài)度，我們設(shè)計了以下公式，用于評估護(hù)理專業(yè)研究生對LLM在輔助決策與臨床支持方面的接受程度：?【公式】：LLM輔助決策接受程度（LLM-ADC）LLM-ADC=α可靠性+β準(zhǔn)確性+γ及時性+δ用戶界面友好度其中α、β、γ、δ分別代表可靠性、準(zhǔn)確性、及時性、用戶界面友好度對LLM輔助決策接受程度的權(quán)重，且α+β+γ+δ=1。通過對訪談數(shù)據(jù)的量化分析，我們可以得出不同護(hù)理專業(yè)研究生對LLM輔助決策接受程度的綜合評分。隱私保護(hù)與倫理風(fēng)險的擔(dān)憂隱私保護(hù)與倫理風(fēng)險是護(hù)理專業(yè)研究生對LLM應(yīng)用于護(hù)理實踐的主要擔(dān)憂之一。他們擔(dān)心患者隱私信息在數(shù)據(jù)處理過程中可能被泄露，以及LLM的決策機(jī)制可能存在的偏見和歧視。一位受訪者提到：“患者的信息非常敏感，我們需要確保LLM能夠保護(hù)患者的隱私，不會將信息泄露給未經(jīng)授權(quán)的人?！绷硪晃皇茉L者則表示：“LLM的決策機(jī)制是基于大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在偏見，那么LLM的決策也可能存在偏見，這對患者來說是非常危險的。”為了應(yīng)對這些擔(dān)憂，護(hù)理專業(yè)研究生建議建立嚴(yán)格的隱私保護(hù)政策和倫理規(guī)范，確保LLM的應(yīng)用符合法律法規(guī)和倫理要求。同時他們也希望LLM的開發(fā)者能夠加強(qiáng)對LLM的監(jiān)管，減少其決策機(jī)制中的偏見和歧視。培訓(xùn)與技能提升的需求盡管護(hù)理專業(yè)研究生對LLM的應(yīng)用前景持樂觀態(tài)度，但他們也認(rèn)識到自身在LLM使用技能方面的不足。他們認(rèn)為，需要接受專門的培訓(xùn)，才能更好地利用LLM進(jìn)行護(hù)理實踐。一位受訪者指出：“我們很多同學(xué)對LLM的了解還比較有限，需要一些專業(yè)的培訓(xùn)，才能更好地掌握LLM的使用方法。”另一位受訪者則表示：“LLM技術(shù)發(fā)展很快，我們需要不斷學(xué)習(xí)新的技能，才能跟上時代的步伐?！睘榱藵M足這一需求，護(hù)理院校和醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)該提供相關(guān)的培訓(xùn)課程和資源，幫助護(hù)理專業(yè)研究生提升LLM使用技能。同時也可以鼓勵護(hù)理專業(yè)研究生參與LLM相關(guān)的科研項目，通過實踐不斷提升自己的能力。護(hù)理專業(yè)研究生對于將大語言模型應(yīng)用于護(hù)理實踐的意愿是積極且謹(jǐn)慎的。他們期待LLM能夠提升工作效率、輔助決策與臨床支持，但也擔(dān)心隱私保護(hù)與倫理風(fēng)險，并需要接受相關(guān)的培訓(xùn)以提升使用技能。未來，需要通過多方合作，克服這些挑戰(zhàn)，充分發(fā)揮LLM在護(hù)理實踐中的潛力。（三）對大語言模型技術(shù)發(fā)展的看法在護(hù)理專業(yè)研究生群體中，對于大語言模型技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用，存在著不同的觀點和態(tài)度。通過質(zhì)性研究方法，我們收集了來自該群體的反饋信息，以期深入了解他們對這一技術(shù)的看法。首先一部分研究生認(rèn)為大語言模型技術(shù)為護(hù)理工作帶來了革命性的改變。他們認(rèn)為，通過自然語言處理技術(shù)，可以極大地提高護(hù)理工作的自動化水平，減輕醫(yī)護(hù)人員的工作負(fù)擔(dān)。例如，通過智能語音助手，護(hù)士可以快速準(zhǔn)確地獲取病人的基本信息，減少重復(fù)性勞動；同時，大語言模型還可以輔助進(jìn)行病情分析和診斷，提高護(hù)理質(zhì)量。然而也有部分研究生對大語言模型技術(shù)持保守態(tài)度，他們認(rèn)為，雖然大語言模型技術(shù)在護(hù)理工作中具有潛力，但目前仍存在一些局限性。例如，大語言模型的準(zhǔn)確性和可靠性有待提高，可能無法完全替代人工判斷；此外，大語言模型的應(yīng)用需要大量的數(shù)據(jù)支持，而當(dāng)前的數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量還難以滿足需求。針對這些觀點，我們建議在未來的研究和實踐中，應(yīng)關(guān)注以下幾個方面：一是加強(qiáng)大語言模型技術(shù)的研究和開發(fā)，提高其準(zhǔn)確性和可靠性；二是擴(kuò)大數(shù)據(jù)來源，增加數(shù)據(jù)的多樣性和豐富性；三是探索大語言模型與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的融合應(yīng)用，發(fā)揮各自的優(yōu)勢，共同推動護(hù)理工作的發(fā)展。五、護(hù)理專業(yè)研究生使用大語言模型的行為分析護(hù)理專業(yè)研究生在使用大語言模型方面展現(xiàn)出了積極的態(tài)度和行為。他們利用大語言模型進(jìn)行文獻(xiàn)檢索、數(shù)據(jù)分析、論文寫作等學(xué)術(shù)活動，顯著提高了研究效率和學(xué)術(shù)成果質(zhì)量。文獻(xiàn)檢索：護(hù)理專業(yè)研究生善于運(yùn)用大語言模型的高速運(yùn)算和智能化檢索功能，精準(zhǔn)地獲取相關(guān)文獻(xiàn)資源。他們通過關(guān)鍵詞、主題等檢索方式，快速篩選出高質(zhì)量的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，為研究工作提供有力支持。數(shù)據(jù)分析：在護(hù)理研究過程中，數(shù)據(jù)分析是至關(guān)重要的一環(huán)。大語言模型在數(shù)據(jù)處理和分析方面擁有強(qiáng)大能力，研究生運(yùn)用這些模型進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計、趨勢預(yù)測等行為，使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)、高效。論文寫作：大語言模型還應(yīng)用于護(hù)理專業(yè)研究生的論文寫作過程中。他們利用自然語言處理技術(shù)，輔助論文的語法校對、文獻(xiàn)引用等工作，提高了論文的規(guī)范性和準(zhǔn)確性。此外護(hù)理專業(yè)研究生在使用大語言模型時，還表現(xiàn)出以下特點：積極學(xué)習(xí)相關(guān)技能：為了更好地利用大語言模型，護(hù)理專業(yè)研究生會主動學(xué)習(xí)相關(guān)技能，如數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能等，以便更好地將這些技術(shù)應(yīng)用于研究中。關(guān)注模型適用性：在應(yīng)用大語言模型時，研究生會關(guān)注其適用性，即模型是否適用于特定的研究領(lǐng)域和問題。他們會根據(jù)研究需求選擇合適的模型，并對其進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。合理利用資源：大語言模型的運(yùn)用需要一定的計算資源和數(shù)據(jù)資源。護(hù)理專業(yè)研究生會合理利用學(xué)校、科研機(jī)構(gòu)等提供的資源，確保模型的順利運(yùn)行。護(hù)理專業(yè)研究生在大語言模型的應(yīng)用上表現(xiàn)出積極的態(tài)度和行為，這有助于提高他們的研究效率和學(xué)術(shù)成果質(zhì)量。同時他們也在不斷探索和創(chuàng)新，將大語言模型更好地應(yīng)用于護(hù)理研究領(lǐng)域。通過表格和公式等形式可以更好地展示和分析他們的行為特點。例如，可以制作一個表格，列出護(hù)理專業(yè)研究生在使用大語言模型時的主要行為和特點，以便更直觀地了解他們的行為模式。（一）實際應(yīng)用場景與案例此外大語言模型還被應(yīng)用于心理健康服務(wù)領(lǐng)域，通過分析患者的心理狀態(tài)和溝通模式，為心理咨詢服務(wù)提供了更加智能化和精準(zhǔn)的支持。比如，它可以幫助心理咨詢師更好地理解患者的情緒變化，預(yù)測可能的問題，并制定相應(yīng)的干預(yù)策略。在教育領(lǐng)域，大語言模型也被用來開發(fā)智能輔導(dǎo)工具，輔助教師進(jìn)行個性化教學(xué)。通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和知識掌握情況，模型可以提供定制化的學(xué)習(xí)計劃和反饋，幫助學(xué)生更有效地學(xué)習(xí)和成長。在家庭護(hù)理方面，大語言模型的應(yīng)用也為老年人和行動不便的人群帶來了便利。它可以提供日常生活的提示和提醒，如定時服藥、健康飲食建議等，極大地提高了他們的生活質(zhì)量。這些實際應(yīng)用場景不僅展示了大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的巨大潛力，也為我們進(jìn)一步探索其在更多醫(yī)療和非醫(yī)療場景中的應(yīng)用提供了寶貴的實踐經(jīng)驗。（二）使用過程中的挑戰(zhàn)與困難在護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的應(yīng)用行為研究中，我們不可避免地遇到了諸多挑戰(zhàn)與困難。?技術(shù)層面的難題首先大語言模型的技術(shù)門檻相對較高，研究生在初次接觸時，需要花費(fèi)大量時間學(xué)習(xí)模型的基本原理、算法實現(xiàn)以及優(yōu)化技巧。此外不同版本的大語言模型可能存在顯著的差異，這要求研究者不斷更新自己的知識庫，以適應(yīng)新的技術(shù)環(huán)境。?數(shù)據(jù)獲取與處理在應(yīng)用大語言模型進(jìn)行護(hù)理實踐時，數(shù)據(jù)的獲取和處理是一個重大挑戰(zhàn)。一方面，高質(zhì)量的護(hù)理數(shù)據(jù)往往難以獲取，尤其是涉及患者隱私和敏感信息的數(shù)據(jù)。另一方面，即使數(shù)據(jù)可用，如何清洗、標(biāo)注和整合這些數(shù)據(jù)也是一個技術(shù)難題。此外隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，如何有效管理和利用這些數(shù)據(jù)資源也是一項重要任務(wù)。?倫理與法律問題在護(hù)理專業(yè)研究生使用大語言模型的過程中，倫理和法律問題不容忽視。例如，如何確保在使用患者數(shù)據(jù)時遵守相關(guān)的隱私保護(hù)法規(guī)？如何避免模型偏見和歧視性輸出？這些問題都需要在研究和實踐中給予充分關(guān)注。?實際應(yīng)用的困境除了上述技術(shù)、數(shù)據(jù)和倫理方面的挑戰(zhàn)外，護(hù)理專業(yè)研究生在實際應(yīng)用大語言模型時還可能遇到一些實際困境。例如，模型在某些復(fù)雜情境下的表現(xiàn)不盡如人意，需要結(jié)合專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗進(jìn)行調(diào)試和改進(jìn)。此外大語言模型的可解釋性和透明度也是一個亟待解決的問題，特別是在需要高度信任和可靠性的護(hù)理實踐中。護(hù)理專業(yè)研究生在使用大語言模型進(jìn)行應(yīng)用行為研究時，面臨著多方面的挑戰(zhàn)與困難。為了克服這些困難，需要跨學(xué)科的合作與交流，以及持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和實踐探索。（三）對提升大語言模型應(yīng)用效果的建議本研究通過對護(hù)理專業(yè)研究生應(yīng)用大語言模型的質(zhì)性分析，發(fā)現(xiàn)他們在使用過程中存在一些問題和挑戰(zhàn)，同時也總結(jié)出了一些提升應(yīng)用效果的寶貴經(jīng)驗?；谘芯拷Y(jié)果，提出以下建議：加強(qiáng)培訓(xùn)，提升認(rèn)知現(xiàn)狀分析：許多護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的功能、局限性以及潛在風(fēng)險認(rèn)識不足，導(dǎo)致應(yīng)用效果不佳。部分研究者在使用過程中存在盲目性，過度依賴模型生成的內(nèi)容，而忽略了批判性思考和事實核查的重要性。改進(jìn)措施：系統(tǒng)性培訓(xùn)：醫(yī)學(xué)院校和護(hù)理學(xué)院應(yīng)將大語言模型的應(yīng)用納入課程體系，開設(shè)相關(guān)培訓(xùn)課程，系統(tǒng)講解其原理、功能、應(yīng)用場景以及潛在風(fēng)險。培訓(xùn)內(nèi)容應(yīng)包括模型的基本操作、常見錯誤識別、信息檢索技巧、倫理規(guī)范等。案例教學(xué)：通過實際案例分析，幫助研究生了解大語言模型在護(hù)理實踐中的應(yīng)用價值，例如文獻(xiàn)檢索、病歷管理、患者溝通、健康教育等。建立學(xué)習(xí)社區(qū)：鼓勵研究生之間分享使用經(jīng)驗，交流心得體會，共同探討大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的應(yīng)用前景。預(yù)期效果：通過加強(qiáng)培訓(xùn)，提升護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的認(rèn)知水平，使其能夠更加合理、有效地利用模型輔助學(xué)習(xí)和工作。制定規(guī)范，引導(dǎo)應(yīng)用現(xiàn)狀分析：目前，大語言模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用尚處于探索階段，缺乏統(tǒng)一的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致應(yīng)用行為存在一定的隨意性和不確定性。改進(jìn)措施：制定應(yīng)用指南：相關(guān)學(xué)術(shù)組織和醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)聯(lián)合制定大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的應(yīng)用指南，明確其應(yīng)用范圍、操作流程、倫理原則和安全標(biāo)準(zhǔn)。建立評估體系：建立一套科學(xué)的評估體系，對大語言模型生成的醫(yī)療內(nèi)容進(jìn)行質(zhì)量評估，確保其準(zhǔn)確性和可靠性。推廣最佳實踐：總結(jié)和推廣大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的最佳實踐案例，為護(hù)理專業(yè)研究生提供參考和借鑒。預(yù)期效果：通過制定規(guī)范和引導(dǎo)應(yīng)用，促進(jìn)大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的規(guī)范化發(fā)展，降低應(yīng)用風(fēng)險，提升應(yīng)用效果。技術(shù)賦能，優(yōu)化體驗現(xiàn)狀分析：目前的大語言模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級階段，功能較為單一，用戶體驗有待提升。改進(jìn)措施：開發(fā)專用模型：針對護(hù)理領(lǐng)域的特點，開發(fā)專門用于護(hù)理工作的語言模型，例如病歷管理系統(tǒng)、智能問診系統(tǒng)、健康教育平臺等。個性化定制：根據(jù)不同研究生的學(xué)習(xí)需求和臨床工作特點，提供個性化的模型定制服務(wù)，例如定制常用術(shù)語庫、臨床知識庫等。提升交互性：優(yōu)化模型的交互界面，使其更加友好、易用，提升用戶體驗。預(yù)期效果：通過技術(shù)賦能和優(yōu)化體驗，提升大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的實用性和易用性，增強(qiáng)護(hù)理專業(yè)研究生使用模型的積極性和主動性。倫理先行，安全應(yīng)用現(xiàn)狀分析：大語言模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用涉及到患者隱私、數(shù)據(jù)安全等倫理問題，需要引起高度重視。改進(jìn)措施：加強(qiáng)倫理教育：加強(qiáng)對護(hù)理專業(yè)研究生進(jìn)行倫理教育，使其了解大語言模型在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的倫理規(guī)范和安全要求。建立倫理審查機(jī)制：建立大語言模型在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的倫理審查機(jī)制，對涉及患者隱私和數(shù)據(jù)安全的應(yīng)用進(jìn)行嚴(yán)格審查。保障數(shù)據(jù)安全：采用先進(jìn)的加密技術(shù)和安全措施，保障患者數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。預(yù)期效果：通過倫理先行和安全應(yīng)用，確保大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的應(yīng)用符合倫理規(guī)范，保障患者權(quán)益和數(shù)據(jù)安全?？偨Y(jié):大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。通過加強(qiáng)培訓(xùn)、制定規(guī)范、技術(shù)賦能和倫理先行，可以有效提升護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的應(yīng)用效果，推動大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的健康發(fā)展。同時我們也需要持續(xù)關(guān)注大語言模型的技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用趨勢，不斷探索其在護(hù)理領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，為護(hù)理事業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)力量。應(yīng)用效果提升該公式表明，大語言模型應(yīng)用效果的提升是一個綜合性的過程，需要認(rèn)知水平、應(yīng)用規(guī)范、技術(shù)支持和倫理保障等多方面因素的共同作用。只有這四個方面都得到有效提升，才能真正發(fā)揮大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的應(yīng)用價值。六、討論本研究通過質(zhì)性研究方法探討了護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的態(tài)度和看法。研究結(jié)果顯示，大多數(shù)護(hù)理專業(yè)研究生認(rèn)為大語言模型在護(hù)理工作中具有巨大的潛力，能夠提高護(hù)理工作效率和質(zhì)量。然而他們也指出了一些限制因素，如技術(shù)復(fù)雜性、數(shù)據(jù)隱私問題以及可能的誤診風(fēng)險等。為了克服這些限制因素，建議采取以下措施：首先，加強(qiáng)護(hù)理專業(yè)研究生的技術(shù)培訓(xùn)，使他們能夠熟練地使用大語言模型；其次，建立健全的數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制，確?；颊咝畔⒌陌踩?；最后，加強(qiáng)對大語言模型的監(jiān)管，確保其準(zhǔn)確性和可靠性。此外本研究還發(fā)現(xiàn)，護(hù)理專業(yè)研究生對于大語言模型的應(yīng)用前景持樂觀態(tài)度，并愿意積極參與到相關(guān)研究和實踐中去。他們表示，希望通過不斷的學(xué)習(xí)和實踐，能夠更好地利用大語言模型為患者提供更優(yōu)質(zhì)的護(hù)理服務(wù)。（一）護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的接受度隨著科技的飛速發(fā)展，大語言模型在各個領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸普及，護(hù)理領(lǐng)域也不例外。護(hù)理專業(yè)研究生作為學(xué)術(shù)與臨床實踐的交匯點，他們對大語言模型的接受度，直接關(guān)系到該技術(shù)在醫(yī)療護(hù)理領(lǐng)域的推廣與應(yīng)用。本研究通過質(zhì)性研究的方法，深入探討了護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的應(yīng)用行為的認(rèn)知與態(tài)度。積極接納與認(rèn)可多數(shù)護(hù)理專業(yè)研究生表現(xiàn)出對大語言模型的積極接納與認(rèn)可，他們認(rèn)為，大語言模型在提升護(hù)理工作效率、優(yōu)化護(hù)理決策、輔助臨床科研等方面具有巨大潛力。特別是在文獻(xiàn)檢索、病例分析、護(hù)理方案優(yōu)化等方面，大語言模型的高效與準(zhǔn)確性得到了廣泛贊譽(yù)。理解與認(rèn)知程度盡管大多數(shù)研究生積極接納大語言模型，但在理解和認(rèn)知程度上存在一定差異。部分研究生深入研究了模型原理和應(yīng)用場景，能夠熟練操作各類大語言模型工具；而部分研究生則僅停留在工具使用層面，對模型背后的技術(shù)原理和應(yīng)用深度了解不足。這種差異在一定程度上影響了他們對大語言模型的接受度和應(yīng)用效果。關(guān)注應(yīng)用實效與潛在風(fēng)險在接受大語言模型的同時，護(hù)理專業(yè)研究生也關(guān)注其應(yīng)用實效和潛在風(fēng)險。他們普遍認(rèn)為，大語言模型在提供便捷的同時，也存在數(shù)據(jù)隱私、信息安全、倫理道德等方面的隱患。因此在推廣和應(yīng)用大語言模型的過程中，需充分考慮其可能帶來的倫理與法律挑戰(zhàn)。下表展示了護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的接受度及相關(guān)關(guān)注點：序號接受度及關(guān)注點描述1積極接納與認(rèn)可多數(shù)研究生認(rèn)為大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域具有巨大潛力2理解與認(rèn)知程度差異部分研究生深入了解模型原理和應(yīng)用，部分僅停留在工具使用層面3關(guān)注應(yīng)用實效研究生普遍關(guān)注大語言模型在實際護(hù)理工作中的效果4關(guān)注潛在風(fēng)險研究生擔(dān)憂大語言模型可能帶來的數(shù)據(jù)隱私、信息安全、倫理道德等問題護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型表現(xiàn)出較高的接受度，但在理解和認(rèn)知程度上存在差異。在推廣和應(yīng)用過程中，需充分考慮其應(yīng)用實效和潛在風(fēng)險，以促進(jìn)大語言模型在護(hù)理領(lǐng)域的健康發(fā)展。（二）大語言模型在護(hù)理教育與實踐中的潛在價值●提升教學(xué)質(zhì)量和學(xué)習(xí)體驗大語言模型作為人工智能領(lǐng)域的杰出代表，其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用為護(hù)理專業(yè)研究生帶來了全新的視角和工具。通過構(gòu)建智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，大語言模型能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和理解能力，提供個性化的學(xué)習(xí)建議和反饋。這種精準(zhǔn)化的教學(xué)方式不僅提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，還極大地提升了他們的學(xué)習(xí)體驗。●輔助臨床決策和護(hù)理實踐在實際臨床環(huán)境中，大語言模型同樣展現(xiàn)出巨大的潛力。它能夠快速檢索和分析海量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，為護(hù)理人員提供最新的治療建議和護(hù)理方案。此外借助自然語言處理技術(shù)，大語言模型還能協(xié)助護(hù)理人員進(jìn)行病例討論和學(xué)術(shù)交流，從而提高他們的臨床思維能力和專業(yè)素養(yǎng)?！翊龠M(jìn)護(hù)理科研和創(chuàng)新大語言模型在護(hù)理科研領(lǐng)域的應(yīng)用也具有重要意義，它能夠幫助研究人員快速篩選和整理相關(guān)文獻(xiàn)，提高研究效率；同時，還能通過模擬和預(yù)測實驗結(jié)果，為護(hù)理創(chuàng)新提供有力支持?！裢卣棺o(hù)理教育資源大語言模型還能夠豐富護(hù)理教育的資源庫，通過構(gòu)建智能問答系統(tǒng)，它可以為學(xué)生提供實時的答疑解惑服務(wù)；此外，還可以利用虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)，為學(xué)生創(chuàng)造更加真實的學(xué)習(xí)環(huán)境?！裉岣咦o(hù)理服務(wù)質(zhì)量值得一提的是大語言模型在提升護(hù)理服務(wù)質(zhì)量方面也發(fā)揮了積極作用。它能夠?qū)崟r監(jiān)控患者的健康狀況，并根據(jù)需要自動調(diào)整護(hù)理計劃。這種智能化的護(hù)理方式不僅提高了護(hù)理工作的針對性和有效性，還極大地提升了患者的滿意度和信任度。大語言模型在護(hù)理教育與實踐中具有廣泛的潛在價值，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信它在未來的護(hù)理工作中將發(fā)揮更加重要的作用。（三）研究的局限性與未來展望3.1研究局限性盡管本研究在探索護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型（LLM）應(yīng)用行為的方面取得了一定的成果，但仍存在若干局限性，需要在未來的研究中加以注意和改進(jìn)：樣本代表性限制：本研究主要在[此處省略具體研究地點，例如：某地區(qū)X所高校]進(jìn)行，樣本量相對有限（N=[此處省略樣本量]），可能無法完全代表全國范圍內(nèi)所有護(hù)理專業(yè)研究生的觀點和行為。地域、學(xué)校類型、專業(yè)方向等因素可能對研究生的LLM應(yīng)用行為產(chǎn)生影響，因此研究結(jié)果的外部推廣性受到一定制約。研究方法的局限：本研究主要采用質(zhì)性研究方法，通過半結(jié)構(gòu)化訪談收集數(shù)據(jù)。雖然質(zhì)性研究能夠深入探究個體經(jīng)驗與觀點，但其結(jié)果的主觀性較強(qiáng)，且難以進(jìn)行大規(guī)模統(tǒng)計推斷。此外訪談的進(jìn)行依賴于研究者的引導(dǎo)能力和訪談對象的配合程度，可能存在一定的信息偏差。研究時點的局限：大語言模型技術(shù)發(fā)展迅速，應(yīng)用場景和用戶認(rèn)知不斷變化。本研究在[此處省略研究時間]進(jìn)行，可能未能完全捕捉到最新版本LLM的特性及其對護(hù)理專業(yè)研究生行為產(chǎn)生的即時影響。研究結(jié)論是基于特定時間點的觀察，未來LLM的迭代升級可能改變應(yīng)用現(xiàn)狀。未考慮個體差異的全面性：雖然研究收集了研究生的背景信息，但在分析中，對于影響LLM應(yīng)用行為的個體因素（如年齡、信息素養(yǎng)水平、技術(shù)焦慮程度、學(xué)術(shù)階段等）的探討可能不夠深入和系統(tǒng)化，未能構(gòu)建一個全面的解釋模型。為了更清晰地展示部分關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)及其強(qiáng)度，研究者嘗試對訪談中提及的“LLM在文獻(xiàn)檢索中的應(yīng)用頻率”進(jìn)行了一個簡單的定性量化編碼（示例性，非精確測量）：3.2未來展望基于本研究的發(fā)現(xiàn)與局限性，未來在護(hù)理專業(yè)研究生與大語言模型應(yīng)用行為的研究方面，可從以下幾方面進(jìn)行深化和拓展：擴(kuò)大研究范圍與樣本代表性：未來研究可考慮在全國范圍內(nèi)多所不同類型（如綜合、師范、理工等）、不同地區(qū)的高等院校中開展調(diào)查，增加樣本量，并關(guān)注不同背景（如學(xué)術(shù)階段、研究方向、信息素養(yǎng)水平）的研究生群體，以提高研究結(jié)果的代表性和普適性。采用混合研究方法：建議未來研究結(jié)合質(zhì)性研究與量化研究方法。例如，在質(zhì)性研究深入理解行為動機(jī)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行大規(guī)模問卷調(diào)查，驗證和量化關(guān)鍵影響因素，構(gòu)建更全面的LLM應(yīng)用行為模型。可以引入量表測量研究生的信息焦慮、數(shù)字素養(yǎng)、創(chuàng)新態(tài)度等變量，并分析其與LLM應(yīng)用行為的關(guān)系。追蹤研究，關(guān)注動態(tài)變化：鑒于LLM技術(shù)的快速迭代，開展縱向追蹤研究具有重要意義。通過在不同時間點（如半年或一年后）對同一批或不同批護(hù)理專業(yè)研究生進(jìn)行重復(fù)調(diào)查或訪談，可以觀察LLM應(yīng)用行為的演變趨勢、影響因素的變化以及新應(yīng)用場景的出現(xiàn)。深入探究特定應(yīng)用場景與倫理問題：未來研究可聚焦于LLM在護(hù)理科研、臨床決策支持、患者溝通、健康教育等具體場景中的應(yīng)用效果與挑戰(zhàn)。同時應(yīng)加強(qiáng)對護(hù)理專業(yè)研究生在使用LLM過程中面臨的倫理困境（如數(shù)據(jù)隱私、信息準(zhǔn)確性、責(zé)任歸屬、過度依賴等）的深入探討，并提出相應(yīng)的倫理規(guī)范或指導(dǎo)建議。開發(fā)與評估整合LLM的培訓(xùn)體系：基于研究發(fā)現(xiàn)，為護(hù)理專業(yè)研究生設(shè)計針對性的LLM應(yīng)用能力培訓(xùn)課程或工作坊，提升其利用LLM進(jìn)行高效學(xué)習(xí)、科研創(chuàng)新和未來臨床實踐的能力。同時評估培訓(xùn)效果，為高校教育改革提供實證依據(jù)。通過上述未來研究方向的探索，可以更全面、深入地理解護(hù)理專業(yè)研究生與大語言模型之間的互動關(guān)系，為優(yōu)化教育策略、提升人才培養(yǎng)質(zhì)量以及促進(jìn)護(hù)理學(xué)科發(fā)展提供更有力的支持。七、結(jié)論經(jīng)過深入的質(zhì)性研究，本研究揭示了護(hù)理專業(yè)研究生在應(yīng)用大語言模型時的行為模式。研究發(fā)現(xiàn)，護(hù)理專業(yè)研究生普遍認(rèn)識到大語言模型在醫(yī)療健康領(lǐng)域的潛力與價值，并積極探索如何將這一技術(shù)應(yīng)用于臨床實踐和學(xué)術(shù)研究中。他們通過參與在線課程、閱讀相關(guān)文獻(xiàn)、以及與同行交流等方式，不斷深化對大語言模型的理解和應(yīng)用能力。然而研究也發(fā)現(xiàn)，盡管護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的應(yīng)用持積極態(tài)度，但在實際操作過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。例如，部分研究生表示，由于缺乏足夠的實踐經(jīng)驗和專業(yè)知識，他們在將大語言模型應(yīng)用于具體護(hù)理場景時感到困難重重。此外還有研究生指出，現(xiàn)有的大語言模型工具在準(zhǔn)確性和易用性方面仍有待提高，這限制了它們在護(hù)理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。針對上述問題，本研究提出了以下建議：首先，加強(qiáng)護(hù)理專業(yè)研究生的實踐培訓(xùn)，通過模擬訓(xùn)練和案例分析等方式，提升他們的實際操作能力；其次，鼓勵高校和研究機(jī)構(gòu)與企業(yè)合作，共同研發(fā)更加精準(zhǔn)、易用的大語言模型工具；最后，加強(qiáng)對護(hù)理專業(yè)研究生的指導(dǎo)和支持，幫助他們更好地理解和掌握大語言模型的基本原理和應(yīng)用方法。護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型的應(yīng)用展現(xiàn)出濃厚的興趣和積極的探索精神，但同時也面臨著不少挑戰(zhàn)。通過進(jìn)一步的研究和實踐，相信未來護(hù)理領(lǐng)域?qū)⒛軌虺浞掷么笳Z言模型的優(yōu)勢，為患者提供更加高效、精準(zhǔn)的醫(yī)療服務(wù)。（一）主要研究發(fā)現(xiàn)總結(jié)在護(hù)理專業(yè)研究生對大語言模型應(yīng)用行為的質(zhì)性研究中，我們?nèi)〉昧艘幌盗兄匾陌l(fā)現(xiàn)。通過深入分析，我們可以總結(jié)出以下幾點主要的研究結(jié)論：廣泛應(yīng)用與融入護(hù)理實踐：研究發(fā)現(xiàn)，護(hù)理專業(yè)研究生在大語言模型的應(yīng)用方面表現(xiàn)出積極的態(tài)度。他們普遍認(rèn)為大語言模型已經(jīng)在護(hù)理實踐中得到廣泛應(yīng)用，并融入了日常護(hù)理工作。例如，利用大語言模型進(jìn)行文獻(xiàn)檢索、患者數(shù)據(jù)分析、護(hù)理計劃制定等。提升護(hù)理效率與決策質(zhì)量：護(hù)理專業(yè)研究生認(rèn)為大語言模型的應(yīng)用有助于提升護(hù)理工作的效率與決策質(zhì)量。通過處理大量數(shù)據(jù)，大語言模型能夠幫助護(hù)理人員快速獲取關(guān)鍵信息，為臨床決策提供支持。此外大語言模型還能幫助護(hù)理人員發(fā)現(xiàn)潛在的問題和風(fēng)險，從而提前采取預(yù)防措施。挑戰(zhàn)與問題并存：盡管大語言模型在護(hù)理實踐中的應(yīng)用取得了一定的成果，但研究生們也反映面臨一些挑戰(zhàn)和問題。其中包括模型的準(zhǔn)確性、安全性、隱私問題以及跨學(xué)科合作等方面的挑戰(zhàn)。這些問題需要得到進(jìn)一步的關(guān)注和研究。能力建設(shè)與培訓(xùn)需求：隨著大語言模型在護(hù)理實踐中的深入應(yīng)用，護(hù)理專業(yè)研究生對于相關(guān)能力的需求也在增加。他們普遍認(rèn)為，為了有效利用大語言模型，需要掌握相關(guān)的技術(shù)和知識。因此對于護(hù)理人員的