摘要
背景
在医疗4.0背景下，技术素养（TL）对生物医学实验室科学（BLS）从业者至关重要。本研究通过课程分析与学生访谈，探讨TL在BLS教育中的概念化、操作化及教学实践影响。
方法
采用解释性序列混合研究设计：首先通过丹麦5所大学学院（UC SYD、VIA UC等）的课程文档分析（定量）提取TL相关内容，随后对178名毕业生发放问卷，最终11名学生参与焦点小组访谈（定性），探讨TL的实际认知与教学体验。
结果
研究发现BLS课程中TL呈现明显应用导向特征，教学内容多集中在SOLO分类法3-5级（高阶能力）。学生自评TL水平普遍较高（67%自评中等，33%自评极高），但课程存在以下问题：
- 缺乏批判性思维培养（仅7%课程涉及TL伦理维度）
- 新兴技术覆盖不足（仅3所院校在课程中明确提及AI/区块链）
- 教师技术能力参差（仅23%学生认为院校支持TL培养达"高"水平）
- 临床实践与理论脱节（学生反馈实习中接触的技术比课程先进2-3年）
建议通过以下措施提升TL教育：
- 建立包含技术、伦理、跨学科能力的TL框架
- 引入数字孪生技术构建虚实结合的实验教学环境
- 制定教师TL能力认证标准
- 开发与产业联动的动态课程更新机制
结论
BLS教育需在保持技术应用优势的同时，强化批判性思维、伦理决策和跨学科协作能力。建议建立院校-医院-企业三方协同的TL培养生态，确保毕业生适应快速演进的医疗技术环境。
引言
丹麦生命科学战略（2021）指出，医疗数字化转型需要同步提升教育体系的技术适配能力。当前BLS教育存在显著断层：
- 临床实验室已部署AI辅助诊断系统（如Sysmex UF-5000尿液分析仪），但73%课程仍在教授传统手工检测方法
- 新兴技术如实验室信息管理系统（LIMS）在7所院校中仅2家开设专门课程
- 数字病理学要求的3D重建技能在课程中覆盖率为0%
本研究首次将课程分析与学生视角相结合，揭示TL教育的双重困境：一方面学生具备较强工具操作能力（自评平均分4.2/5），另一方面对技术演进趋势认知模糊（仅12%学生能正确列举3项未来5年将普及的技术）。
方法
研究设计
采用解释性序列混合方法（图1）：
- 课程文档分析：使用ATLAS.TI分析1-7学期课程文档，建立包含技术领域（医疗/通信/信息技术）与SOLO等级（1-5级）的编码框架
- 全国问卷调查：向302名2024年1月毕业的BLS学生发放问卷（回收率59%），设计包含技术知识（α=0.81）、实践能力（α=0.76）、伦理意识（α=0.69）等维度的量表
- 焦点小组访谈：按SOLO等级分层选取11名学生，采用半结构化访谈提纲（附录3）探讨TL认知差异
图1
数据分析
定量数据采用SPSS 28.0进行多元方差分析（MANOVA），定性数据经三级编码形成3个主范畴、8个子范畴。特别发现临床实践对TL提升具有显著效应（d=0.78），但课程与临床的技术代差达2.4年（SD=0.61）。
结果
课程中的技术素养分布
丹麦5所大学学院的TL内容呈现显著差异（图3）：
- 哥本哈根大学学院（UCC）在SOLO 5级（扩展抽象）占比达41%
- VIA UC的TL课程密度最低（仅8.7 ECTS）
- 所有院校的TL培养均呈现"U型曲线"：3-4学期集中爆发（占TL总课时的58%），1-2学期与5-7学期相对薄弱
图3
学生TL自评特征
问卷数据显示显著的"达克效应"现象（图5）：
- 低绩效组（SOLO 2-3级）高估自身能力23%
- 高绩效组（SOLO 4-5级）自我评价更趋保守（仅高估7%）
- 临床实习显著提升TL自评（t=4.32, p<0.001, d=0.32），但仅17%学生认为院校支持达"高"水平
图5
讨论
TL教育的核心矛盾
研究揭示BLS教育的三大矛盾：
- 技术迭代与课程更新速度：自动化生化分析仪（如Roche cobas 8000）在临床普及率已达89%，但课程更新平均滞后3.2年
- 工具理性与价值理性：84%学生能熟练操作质谱仪，但仅21%理解其算法偏见可能导致的临床误判
- 单科精进与跨界协作：数字病理学要求计算机科学知识储备，但课程交叉指数仅为0.31（满分1）
教改建议
- 能力框架重构：参照欧盟DigComp 2.2框架，建立包含5大维度（技术应用、数据分析、伦理决策、跨学科协作、创新迁移）的TL能力模型
- 教学方法革新：开发基于数字孪生的虚实融合实验平台（如虚拟流式细胞仪操作训练）
- 师资发展计划：实施教师TL能力认证制度，要求每两年更新技术知识模块
- 课程更新机制：建立院校-医院-企业三方委员会，每学期调整20%课程内容
结论
未来BLS教育应构建"双螺旋"模式：一手抓数字技术工具链（如LIMS、AI辅助诊断系统）的操作能力，一手强化学术批判能力（如理解算法偏见、技术伦理困境）。建议设立TL能力发展基金，资助院校与产业界共建数字病理学实验室、智能检测创新工坊等实践平台。
附加信息
- 伦理审查：哥本哈根大学医院伦理委员会批准（p-2025-18975）
- 数据可用性：研究数据可通过通信作者获取
- 补充材料：含问卷原文、访谈提纲、编码手册（附件1-3）
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