护理专业学生学习风格与策略的聚类分析：个性化教育的实证探索

本研究针对护理教育中个性化教学模式缺失的问题，通过聚类集成分析（clustering ensemble analysis）对303名护理学生进行学习风格（learning styles）与策略（learning strategies）的群体画像，识别出6类特征鲜明的学习者集群（如直觉高效型、内在驱动型等），为融合多元化教学模式（blended teaching/PBL）与个性化学习提供了循证依据，对提升护理教育质量具有重要实践价值。

　　

在云计算、大数据和人工智能重塑教育形态的背景下，传统护理教学模式正面临严峻挑战。护理学科兼具理论科学与临床实践的双重属性，要求学生不仅能吸收知识，更要实现知识转化（knowledge transformation）与整合（integration）。然而，当前教学往往聚焦"硬科学"知识传授，忽视学习风格（learning styles）和策略（strategies）等"软技能"差异——这些因素恰恰是影响临床思维培养的关键。更棘手的是，现有学习者画像（learner profile）多依赖单一数据源，难以全面反映护理学生的复杂特征。

为破解这一难题，北京大学护理学院（Peking University School of Nursing）的研究团队开展了一项开创性研究。他们采用横断面研究设计（cross-sectional study），对两所公立大学的303名护理学生进行多维评估，运用投票法和共识矩阵（consensus matrix）等聚类集成分析技术，首次构建了护理学习者群体画像。研究发现，混合式教学（blended teaching，65.56%）和情景模拟教学（scenario-based simulation，28.22%）最受学生认可，而通过软聚类（soft clustering）识别出的6类学习者群体各具特色：直觉高效型（cluster 1）擅长快速信息处理，但反思不足；内在驱动全局型（cluster 3）偏好整体认知却易忽视细节；外在驱动低效型（cluster 6）则表现出明显的学习动机缺失。这种精细分类突破了传统硬聚类（hard clustering）的刚性边界，更贴合教育现实的模糊性特征。

关键技术方面，研究团队采用问卷法收集社会人口学数据、学习风格量表（Felder-Silverman模型）和学习策略量表，通过K-modes算法处理分类变量，并创新性地引入集成聚类解决单一算法偏差问题。样本来自中国两所公立大学的全日制护理本科生，均具有非传统教学模式（如翻转课堂、PBL等）的学习经验。

主要研究结果包括：

1. 人口学特征：有效样本241人（79.54%），女性占80.08%，平均年龄20.8±1.79岁，67.64%为大一新生。
2. 教学模式偏好：混合式教学（65.56%）和情景模拟（28.22%）被认为最有效。
3. 六类学习者集群：
   • 集群1（直觉高效型）：偏好视觉化学习但反思不足
   • 集群3（内在驱动全局型）：强调整体认知却忽视细节
   • 集群6（外在驱动低效型）：动机外化且策略低效

讨论部分指出，该研究首次在护理教育领域实现"教学法-学习者特征-认知策略"的三维匹配。例如，对言语逻辑型（cluster 5）学生可采用案例分析法强化推理能力，而对反思独立型（cluster 4）则需提供更多自主学习空间。这种基于证据的个性化干预，不仅能提升核心胜任力（core competencies），更有助于培养护理人才的知识迁移能力（knowledge transfer）。

这项研究的里程碑意义在于：其一，通过集成聚类解决了教育数据模糊性问题；其二，构建的护理学习者画像为智能教育系统提供了算法基础；其三，提出的"集群特异性教学策略"框架，为《护士执业能力标准》的个性化实施提供了新思路。正如作者Hui Ge团队强调的，未来教育应像"精准医疗"那样，实现从"群体化教学"到"个体化适配"的范式转变。