医学生医疗人工智能准备度量表汉化及信效度检验

何登鑫; 陈芳; 赵梅村

doi:10.3760/cma.j.cn116021-20250923-02197

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医学生医疗人工智能准备度量表汉化及信效度检验

数智医学教育 | 更新时间：2026-02-13

- 医学生医疗人工智能准备度量表汉化及信效度检验
- Chinese version of Medical Artificial Intelligence Readiness Scale for Medical Students and its reliability and validity tests
- 中华医学教育探索杂志 2026年25卷第1期页码：44-50
- 作者机构：
  
  湖北中医药大学护理学院实验教学中心，武汉 430065
- 作者简介：
  
  何登鑫，Email：3261@hbucm.edu.cn
- 基金信息：
  
  2024年度湖北省教育厅哲学社会研究项目青年项目(24Q179)
- DOI：10.3760/cma.j.cn116021-20250923-02197
  中图分类号： R-05
- 收稿：2025-09-23，
  
  纸质出版：2026-01-20
- 稿件说明：
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何登鑫, 陈芳, 赵梅村. 医学生医疗人工智能准备度量表汉化及信效度检验[J]. 中华医学教育探索杂志, 2026, 25(1): 44-50.

He Dengxin, Chen Fang, Zhao Meicun. Chinese version of Medical Artificial Intelligence Readiness Scale for Medical Students and its reliability and validity tests[J]. Chinese Journal of Medical Education Research, 2026, 25(1): 44-50.
何登鑫, 陈芳, 赵梅村. 医学生医疗人工智能准备度量表汉化及信效度检验[J]. 中华医学教育探索杂志, 2026, 25(1): 44-50. DOI： 10.3760/cma.j.cn116021-20250923-02197.

He Dengxin, Chen Fang, Zhao Meicun. Chinese version of Medical Artificial Intelligence Readiness Scale for Medical Students and its reliability and validity tests[J]. Chinese Journal of Medical Education Research, 2026, 25(1): 44-50. DOI： 10.3760/cma.j.cn116021-20250923-02197.

摘要

目的

本研究旨在汉化医学生医疗人工智能准备度量表，并检验其在医学生群体中的信效度，以此为评估中国医学生的医疗人工智能准备度提供可靠工具。

方法

依据Brislin翻译模型进行量表汉化，过程包括翻译、回译和文化调适。采用便利抽样法选取267名医学生开展问卷调查，运用R 4.3.1软件进行统计分析以检验信效度。

结果

中文版医学生医疗人工智能准备度量表包含基础知识、实践能力、态度和价值观3个维度，共14个条目，累计方差贡献率达54.03%。模型适配情况良好（

²/

=1.63，RMSEA=0.05，TLI=0.94，GFI=0.93，CFI=0.95）。量表各维度Cronbach’s

系数在0.71~0.78之间，量表整体Cronbach’s

系数为0.85，重测信度为0.67。

结论

汉化后的医学生医疗人工智能准备度量表信效度达标，可用于评估中国医学生的医疗人工智能准备度，能为医疗人工智能教育改革提供实证依据。

Abstract

Objective

To translate the Medical Artificial Intelligence Readiness Scale for Medical Students into Chinese

test its reliability and validity among medical students

and provide a reliable tool for assessing medical artificial intelligence readiness of medical students in China.

Methods

The scale was translated following Brislin's translation model

which included translation

back-translation

and cultural adaptation. A total of 267 medical students were selected using convenience sampling to complete the questionnaire survey. R 4.3.1 software was used for statistical analysis to evaluate reliability and validity.

Results

The Chinese version of the Medical Artificial Intelligence Readiness Scale for Medical Students consisted of 14 items across three dimensions: basic knowledge

practical ability

and attitude and values

with a cumulative variance contribution rate of 54.03%. The confirmatory factor analysis indicated a good model fit (

=1.63

root mean square error of approximation=0.05

Tucker-Lewis index=0.94

goodness-of-fit index=0.93

comparative fit index=0.95). The Cronbach's

coefficients for the three dimensions ranged from 0.71 to 0.78

and the overall Cronbach's

coefficient of the scale was 0.85. The test-retest reliability was 0.67.

Conclusions

The Chinese version of the Medical Artificial Intelligence Readiness Scale for Medical Students demonstrated acceptable reliability and validity

and can be used to assess medical artificial intelligence readiness among Chinese medical students. These results provide an empirical basis for reforms in medical artificial intelligence education.

关键词

Keywords

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