《Nursing Reports》：Exploring a Metacognitive Scaffolding-Based GenAI-Assisted Peer Feedback Provision Approach to Enhance Feedback Engagement Among Nursing Students
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背景：提供有效的同伴反馈是护理教育中的一个挑战。虽然生成式人工智能（Generative AI, GenAI）可以提供帮助，但学生通常难以完成此任务。元认知支架可能有助于引导学生完成这一复杂过程。目的：本研究旨在评估基于元认知支架的GenAI辅助同伴反馈提供（
背景：提供有效的同伴反馈是护理教育中的一个挑战。虽然生成式人工智能（Generative AI, GenAI）可以提供帮助，但学生通常难以完成此任务。元认知支架可能有助于引导学生完成这一复杂过程。目的：本研究旨在评估基于元认知支架的GenAI辅助同伴反馈提供（Metacognitive Scaffolding-Based GenAI-Assisted Peer Feedback Provision, MGPFP）方法对护理学生反馈参与和行为模式的影响。方法：对71名护理学生进行了一项准实验研究。实验组（n=35）使用MGPFP方法，而对照组（n=36）使用无支架的标准GenAI辅助方法。采用Mann-Whitney U检验（Mann-Whitney U test）比较反馈参与度。基于编码视频数据，采用滞后序列分析（Lag Sequential Analysis, LSA）检验反馈给予行为模式。结果：实验组在四个维度（行为、认知、社会和情感参与）上的参与度均显著高于对照组。实验组产生5219个编码行为，对照组产生1861个。实验组中常见行为包括参考外部资源（19.58%）、比较和判断（17.80%）以及识别目的（15.77%）。对照组的非反馈行为（2.69%）远高于实验组。滞后序列分析在实验组中识别出17条显著序列，在对照组中识别出14条。结论：将元认知支架整合到GenAI辅助的同伴反馈中可以提高护理学生的参与度，并促进更高效和结构化的反馈行为。该方法对于提高护理教育中同伴反馈质量是一项有价值的策略。
在护理教育中，反馈是支持学习和提升临床能力的重要过程，尤其是同伴反馈被广泛应用于培养学生的技能和知识。然而，学生常因领域知识不足、情绪障碍或低信心而难以提供深入且有意义的同伴反馈，导致反馈模糊、缺乏解释和可操作的建议。现有研究多依赖自我报告，缺乏对反馈参与过程及行为模式的深入理解。生成式人工智能（Generative AI, GenAI）的出现为同伴反馈提供了新支持，能帮助学生生成更清晰和可操作的反馈，但也可能引发过度依赖、削弱批判性思维和元认知参与等问题。为此，研究人员提出将元认知支架（Metacognitive Scaffolding）整合到GenAI辅助同伴反馈中，以指导学生在计划、监控和评估反馈任务时保持深度参与。该研究旨在检验基于元认知支架的GenAI辅助同伴反馈提供（Metacognitive Scaffolding-Based GenAI-Assisted Peer Feedback Provision, MGPFP）方法对护理学生反馈参与及行为模式的影响。研究论文发表在《Nursing Reports》。
研究人员采用准实验设计，从中国南方一所公立开放大学招募71名护理学生（年龄21–26岁，平均22.42岁），按班级分为实验组（n=35，使用MGPFP方法）和对照组（n=36，使用无支架的标准GenAI辅助方法）。两组由同一教师授课，且年龄和性别无显著差异。研究使用反馈参与度量表（23项，四维度：行为、认知、社会、情感，采用5点李克特量表）和基于视频的行为编码方案（11种编码行为）收集数据。通过Mann-Whitney U检验比较反馈参与度，采用滞后序列分析（Lag Sequential Analysis, LSA）识别行为过渡模式。实验组共产生5219个编码行为，对照组产生1861个。实验组中常见行为包括参考外部资源（19.58%）、比较和判断（17.80%）以及识别目的（15.77%），而对照组的非反馈行为（2.69%）远高于实验组。滞后序列分析显示实验组有17条显著序列，对照组有14条。
3.1 反馈参与度分析：通过Mann-Whitney U检验，实验组在行为、认知、社会、情感四个维度的参与度均显著高于对照组，效应量分别为大（行为：U=270.00, p<0.001, r=0.49；认知：U=282.00, p<0.001, r=0.48；社会：U=307.00, p<0.001, r=0.45）和中（情感：U=407.00, p=0.009, r=0.31）。表明MGPFP方法显著提升了学生在GenAI辅助环境下的多维反馈参与度。
3.2 护理学生GenAI辅助同伴反馈提供行为模式分析：基于视频行为编码和滞后序列分析，实验组和对照组的行为模式存在显著差异。实验组最常见的三种行为是参考外部资源（RF, 19.58%）、比较和判断（CP, 17.80%）以及识别目的（RE, 15.77%），而对照组的非反馈行为（NF）比例（2.69%）是实验组（0.42%）的6倍以上。实验组形成了一条完整且结构化的反馈路径：识别目的（RE）→参考外部资源（RF）→构思反馈内容（CR）→比较和判断（CP）/传递反馈内容（DE）→评估反馈质量（EV）→管理情感和关系（MA）→任务继续。该路径反映了从任务理解、标准参考、想法生成、比较评估到质量监控的完整元认知循环。而对照组则表现出碎片化模式，常见路径为管理情感和关系（MA）→非反馈行为（NF）→识别目的（RE），表明无支架时学生容易因情绪不确定而减少参与并转向非反馈行为。实验组还识别出4条独特序列，如非反馈行为（NF）→构思反馈内容（CR），表明学生在情绪管理后能重新评估反馈内容。
在讨论部分，研究人员从元认知视角、GenAI数字功能、支架支持和情绪调节四个方面解释了结果。元认知支架通过结构化支持（计划、监控、评估）帮助学生内化策略，提升反馈参与的深度和持续性。GenAI提供的即时示例和结构化推理降低了认知负荷，促进了决策和反思。实验组将管理情感和关系（MA）整合到监控过程中，允许学生在调整语气后返回反馈目标；而对照组则因缺乏支架支持，在情感管理后转向非反馈行为，反映了元认知懒散现象。此外，实验组非反馈行为极少，表明支架增强了持续专注，而对照组的高非反馈行为与低自我效能感相关，提示对低效能学生需简化提示并逐步建立信心。
研究结论：该研究开发并测试了在GenAI辅助学习环境中基于元认知支架的同伴反馈提供（MGPFP）方法。证据表明，MGPFP方法在提升学生同伴反馈参与度方面显示出良好潜力。整合元认知支架也促进了元认知行为，解决了GenAI辅助学习中的常见挑战。教师可以引导学生组织知识、监控进度并反思同伴反馈，从而支持护理教育中的临床推理能力。
