约旦高分SCI:研究基于人工智能的教育工具使用、学业拖延、学业成就与护理学生时间管理之间的关联

1.1 AI工具在护理教育中的潜力与挑战

      人工智能（AI）工具（如ChatGPT、智能辅导系统）正在改变学生学习方式。在护理教育中，AI可能帮助学生应对高强度的理论与临床任务，改善学习行为。然而，AI工具是否真的能减少学业拖延、提升时间管理与学业成绩，尚缺乏系统性实证研究，尤其在护理专业群体中。

1.2 研究空白

      现有研究多单独探讨拖延、时间管理或学业成绩，缺乏同时分析AI工具与这三者关系的综合性研究。此外，中东地区（尤其是约旦）护理教育中的相关研究极为有限。

1.3 研究目的

本研究旨在：

• 调查AI工具使用、学业拖延、时间管理与学业成绩之间的关联；

• 识别影响上述变量的关键因素，为护理教育中AI的合理使用提供依据。

2.1 研究设计

横断面研究，采用在线自陈问卷收集数据。

2.2 研究对象与样本

对象：约旦北部某大学护理学院一至三年级本科生。

样本：最终纳入167人（有效回应率83.9%），女性占54.5%。

纳入标准：有AI工具使用经验；排除有身心疾病影响学业者。

2.3 测量工具

• AI使用行为：自编10项Likert量表（Cronbach α = 0.84），得分10–50。

• 学业拖延：General Procrastination Scale（GPS，20项，α = 0.83）。

• 时间管理：Time Management Questionnaire（TMQ，18项，α = 0.71）。

• 学业成绩：自报前一学期GPA（百分制）。

2.4 统计方法

描述统计、Pearson相关、多元线性回归。检验回归假设（Durbin-Watson、VIF、残差正态性）。

3.1 变量水平

AI使用水平较高，拖延与时间管理均为中等水平，学业成绩为“很好”。

3.2 相关分析

AI使用与拖延 负相关（r = -0.26, p < 0.01）；AI使用与时间管理 正相关（r = 0.35, p < 0.001）；AI使用与GPA 正相关（r = 0.22, p < 0.05）；拖延与GPA 负相关（r = -0.38, p < 0.001）。

3.3 多元回归分析

预测学业拖延（R² = 0.24）：AI使用（B = -0.22, p = 0.007），时间管理（B = -0.38, p < 0.001）。

预测时间管理（R² = 0.12）：AI使用（B = 0.24, p = 0.003）。

预测GPA（R² = 0.18）：学习时长（B = 2.85, p = 0.012）、AI使用（B = 0.24, p = 0.003）、时间管理（B = 0.21, p = 0.007）。年龄、性别、学年、课程负担对主要结果无显著影响。

4.1 主要发现及其意义

      AI使用与更低拖延、更好时间管理、更高GPA相关，提示AI可能在护理教育中发挥积极辅助作用。时间管理是拖延与成绩的重要中介因素，AI可能通过帮助组织学习任务间接减少拖延。学习时长仍是GPA最强预测因子，AI不能替代传统学习，而是补充。约旦护理教育中，AI使用多为学生自发行为，尚未系统融入课程。

4.2 对护理教育的启示

      可尝试将AI工具（如ChatGPT、Grammarly）纳入学习支持体系，帮助学生理解复杂概念、规划学习任务。应培养学生合理使用AI的自我调节能力，避免依赖。护理课程中可增加时间管理与AI素养培训。

4.3 研究局限性

• 横断面设计，无法推断因果关系。

• 便利抽样（单所大学），结果推广受限。

• AI使用自陈量表为研究者自编，尚未进行结构效度验证。

• 未区分不同类型AI工具（如聊天机器人 vs. 写作助手）的作用。

      本研究首次在约旦护理本科生中同时探讨AI使用、拖延、时间管理与学业成绩的关联。结果表明：AI使用与更好的时间管理、更高的学业成绩、更低的拖延显著相关；学习时长仍是成绩最稳定的预测因素；AI工具应作为学习辅助，而非替代传统学习方式。

      建议护理教育者在课程中合理整合AI工具，并加强对学生时间管理与自我调节能力的培养。未来需开展纵向与多中心研究，验证AI干预的长期效果。