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南
南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版） 第3期 总第122期
· 276 · Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences） 2024年6月
Journal
表1 调研对象基本特征 （n=728）
项目 例数 比例（%） 项目 例数 比例（%）
个体层面 家庭层面
性别 家庭所在地
男 367 50.41 农村 286 39.29
女 361 49.59 乡镇 136 18.68
专业 城市（包括城郊） 306 42.03
临床医学 216 29.67 家庭经济状况
放射医学 58 7.97 低于当地平均水平 191 26.24
麻醉学 228 31.32 当地平均水平 478 65.66
精神医学 119 16.35 高于当地平均水平 59 8.10
医学影像学 107 14.70 父亲受教育水平
独生子女 小学及以下 69 9.48
是 223 30.63 初中 327 44.92
否 505 69.37 高中/中专/技校 104 14.29
拥有可上网设备种类 大专及以上 228 31.32
1~2种 468 64.29 母亲受教育水平
3种 195 26.79 小学及以下 169 23.21
4种及以上 65 8.93 初中 290 39.84
学业压力 高中/中专/技校 110 15.11
轻松 113 15.52 大专及以上 159 21.84
一般水平 390 53.57
繁重 225 30.91
学生干部
是 499 68.54
否 229 31.46

因素分组比较分析（表 3）。①家庭所在地分为农村 结果显示，性别、学生干部、学业压力、拥有可上网
组、乡镇组和城市组，6 个数字素养子维度和总体数 电子设备种类、家庭所在地是信息素养得分的影响
字素养得分比较，差异均具有统计学意义（P<0.05）。 因素（P<0.05）；学生干部、拥有可上网电子设备种
城市组，6 个数字素养子维度和总体数字素养得分 类、家庭所在地、母亲受教育水平是沟通素养得分
均高于农村组，创造素养、安全素养、职业素养和总 的影响因素（P<0.05）；学生干部、拥有可上网电子设
体数字素养得分高于乡镇组；乡镇组仅沟通素养和 备种类、父亲受教育水平是创造素养得分的影响因
问题解决素养得分高于农村组。②家庭经济状况 素（P<0.05）；学生干部、父亲受教育水平是安全素养
分为低于平均水平组、当地平均水平组和高于平均 得分的影响因素（P<0.05）；性别、拥有可上网电子
水平组，6 个数字素养子维度和总体数字素养得分 设备种类、家庭所在地是问题解决素养得分的影
比较，差异均具有统计学意义（P<0.05）。其中，高于 响因素（P<0.05）；学生干部、拥有可上网电子设备
平均水平组 6 个数字素养子维度和总体数字素养得 种类、家庭所在地既是职业素养得分的影响因素
分均高于其他两组，差异均具有统计学意义（P< （P<0.05），又是总体数字素养得分的影响因素（P<
0.05）。除创造素养和问题解决素养，当地平均水平 0.05），详见表5。
组其他 4 个数字素养子维度和总体数字素养得分均
三、讨 论
高于低于当地平均水平组。③父亲受教育水平，除
问题解决素养，不同受教育水平组的其他 5 个数字 以人工智能为代表的新一轮工业革命和科技
素养子维度和总体数字素养得分比较，差异均具有 革命推动医学实践和医学教育快速变革，对医学人
统计学意义（P<0.05）。其中，高中/中专/技校组和大 才的数字适应力和胜任力提出严峻挑战，医学院校
专及以上组得分较高。④母亲受教育水平，除问题解 开展数字素养教育和提升工作迫在眉睫。然而，鲜
决素养，其余组差异均具有统计学意义（P<0.05）。高 有学者在医学领域关注数字素养话题，更是尚未发
中/中专/技校组和大专及以上组得分较高。 现针对未来医疗主力军的临床医学类学生的数字
（三）临床医学类新生数字素养影响因素分析 素养教育研究。因此，本文旨在聚焦刚步入高等教
以 6 个数字素养子维度和总体数字素养得分为 育阶段的临床医学类新生，探究该群体数字素养表
因变量，以个体因素和家庭因素作为自变量，进行 现及影响因素，以期为医学院校开展数字素养培育
多元线性回归分析。自变量赋值见表 4。回归分析 工作提供科学启示。