利用大型语言模型（LLM）提升护理本科生研究能力：一种创新的研究教育方法 (NRAC)
2026年4月16日 更新者：Jocelyn Chew、National University Health System, Singapore
利用大型语言模型（LLM）提升本科护理学生的研究能力：一种研究教育的新方法
这项混合方法干预性研究的目标是开发和测试将ChatGPT整合到护理研究课程中的有效性，以提高三年级本科护理学生的研究能力。 研究旨在回答的主要问题是：
与未接受此课程的参与者相比，接受大语言模型整合课程的参与者的研究能力和态度是否会有所提升。
研究人员将比较学生的评估成绩，以及通过研究能力量表（R-Comp）和修订版研究态度量表（R-ATR）分别测量的研究能力和态度。 研究将确定大语言模型整合课程是否能提高学生对研究的理解和态度。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (估计的)
640
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
-
-
Singapore、新加坡
- National University of Singapore, Yong Loo Lin School of Medicine, Singapore, Singapore 117599
-
-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准：
- 所有在2025/26学年和2026/27学年入学的三年级学生，且正在修读必修研究课程“NUR3202C：研究与循证医疗”
排除标准：
- 无
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：其他
- 分配：非随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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无干预：AY2025/2026 队列
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实验性的：AY2026/2027 队列
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2026/2027学年课程将把以下内容整合到其课程/学习材料中：
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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研究能力问卷
大体时间：基线时（第0周）一次，第10周时一次
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一项包含32个项目的5点李克特量表，用于评估参与者感知的研究能力。
在该测量中，可获得的最低和最高分数分别为32分和160分，分数越高表示感知的研究能力越强。
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基线时（第0周）一次，第10周时一次
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修订版研究态度量表
大体时间：基线时（第0周）一次，第10周时一次
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一项包含13个条目、采用7点李克特量表的工具，用于评估参与者自身对研究的态度。
在此测量工具上，可获得的最低分和最高分分别为13分和91分，分数越高表示对研究的态度越积极。
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基线时（第0周）一次，第10周时一次
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研究提案等级
大体时间：第15周
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研究提案的分数也将作为衡量学生研究能力的客观指标，用于数据的三角验证。 这份研究提案是NUR3202C课程中现有的评估项目，将采用结构化评分标准进行评估，评分依据包括内容、组织、呈现和协作等方面。 |
第15周
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2025年8月13日
初级完成 (估计的)
2026年11月1日
研究完成 (估计的)
2026年12月1日
研究注册日期
首次提交
2026年4月7日
首先提交符合 QC 标准的
2026年4月16日
首次发布 (实际的)
2026年4月20日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年4月20日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年4月16日
最后验证
2026年4月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- NUS-IRB-2025-136
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
不
IPD 计划说明
由于所收集数据的敏感性和保密性，去识别化的个体参与者数据不会在主要研究团队之外共享。
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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