如何成為養老護理員

也稱為: 失智老年人照護員

養老護理員負責老年人的生活照料和護理服務。

主要任務

• 照顧老人吃飯、清潔、睡覺和大小便等日常生活
• 採取安全保護措施，防止意外傷害
• 進行用藥、觀察、消毒和冷熱敷等護理，並做好記錄
• 協助急救，護理患有常見病或危重病的老人，並提供臨終護理
• 開展健康教育和康復護理

入行途徑

• 職業教育專業: 高等職業教育專科專業：智慧健康養老服務與管理（590302） 職業教育專業 590302 智慧健康養老服務與管理，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：老年照護、失智老年人照護、醫養個案管理、老年康體指導、老年護理服務需求評估。; 中等職業教育專業：智慧健康養老服務（790302） 職業教育專業 790302 智慧健康養老服務，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：老年照護、失智老年人照護、老年康體指導。; 中等職業教育專業：中醫護理（720402） 職業教育專業 720402 中醫護理，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：護士執業資格、老年照護、失智老年人照護、醫養個案管理。; 高等職業教育學士專業：智慧健康養老管理（390302） 職業教育專業 390302 智慧健康養老管理，基本修業年限四年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：老年照護、醫養個案管理、老年護理服務需求評估。

薪酬 · AI 與這份工作

• 全國薪酬中位數：每年 ¥49,000（2025 年）。
• 中間一半：¥36,000 至 ¥65,000。十分之一的人低於 ¥28,500，十分之一的人高於 ¥89,500。
• 這是中類「居民服務人員」的數據，並非僅針對該職業。
• 全國數據：人力資源社會保障部企業薪酬調查中的企業從業人員工資價位，不包括公共部門和個體從業者。
• 僅限廣州：中位數每年 ¥60,120（2025 年），中間一半為 ¥47,916 至 ¥69,221。
• 根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 能完成的此類工作相對較少。

誰在做這份工作

• 人口普查中類「居民服務人員」佔全國就業人員的 1.98%，其中女性佔 69.4%（2020 年人口普查）。
• 35 歲以下佔 38%，35 至 54 歲佔 48.2%，55 歲及以上佔 13.9%。年齡中位數所在年齡段為 40 至 44 歲。
• 這是整個中類的人口普查數據（2020 年長表抽樣），並非僅針對該職業。

相關職業

• 嬰幼兒發展引導員
• 保育師
• 孤殘兒童護理員
• 家政服務員

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常見問題

如何成為養老護理員？

入行途徑包括：高等職業教育專科專業：智慧健康養老服務與管理（590302）；中等職業教育專業：智慧健康養老服務（790302）。

養老護理員在中國能賺多少錢？

在全國範圍內，企業從業人員的薪酬中位數為每年 ¥49,000（人力資源社會保障部，2025 年），不包括公共部門和個體從業者。這是中類「居民服務人員」的數據。僅在廣州，這一數字為每年 ¥60,120（2025 年）。

AI 會改變養老護理員的工作嗎？

根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 能完成的此類工作相對較少。

數據來源

• 人力資源社會保障部《2025年企業薪酬調查信息》，取得於 2026年10月5日
• 廣州市人力資源和社會保障局《廣州市2025年人力資源市場工資價位》，取得於 2026年10月4日
• 國家統計局《中國人口普查年鑑-2020》（長表 4-6、4-7），取得於 2026年10月4日
• International Labour Organization, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140, Gmyrek et al.)（ILO Working Paper 140, May 2025, Annex Table A1），CC BY 4.0，取得於 2026年10月4日

資料來源：人力資源社會保障部、國家市場監督管理總局、國家統計局《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》（社會公示稿）；廣州市人力資源和社會保障局《廣州市2025年人力資源市場工資價位》；國家統計局（www.stats.gov.cn）《中國人口普查年鑑-2020》；教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》《普通高等學校學士專業目錄（2025年）》；人力資源社會保障部《國家職業資格目錄（2021年版）》；O*NET 興趣數據（CC BY 4.0）；國際勞工組織全球生成式人工智能職業暴露指數（CC BY 4.0）。數據經 Peernovo 整理加工。職業與 ISCO-08、專業、學科領域及職業資格的對應關係由 Peernovo 編制。

職業描述和主要任務由 Peernovo 依據《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》中的事實自行撰寫；職業名稱和工種名稱沿用大典。

更新於 2026年10月5日