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Datengestützte Erkenntnisse finden Einsatz in der Simulation

Large group of students learning about simulation

Im Bildungswesen findet ein Wandel statt

Wenn Sie ein Internetforum für Gesundheitsfachkräfte besuchen, zeigt sich überall dasselbe Bild: eine Menge neuer Krankenpflegekräfte, die von ihrem neuen Beruf überwältigt sind1. Egal ob es Nervosität wegen vermeintlich mangelnder Kompetenz und/oder die Anforderungen des Berufs sind, es gibt eine Menge Ernüchterung und einige überdenken ihre Berufswahl.

Doch warum? 

Liegt es am Lehrplan?  Das scheint nicht so.  

Wann das, was die Studierenden lernen, das Problem wäre, hätten wir einen gewaltigen Rückschlag im gesamten Sektor. Nicht nur von wirklich jeder Krankenpflegekraft, sondern auch von den Kliniken und medizinischen Einrichtungen, in denen sie beschäftigt sind.

Angesichts der Ausbildungslandschaft für Krankenpflege bestehe eine gängige Herausforderung in den Schulen darin, wie die Lernenden lernen und wie ihnen dieses Wissen vermittelt wird2.   

In einer Standard-Lernumgebung wie einem Hörsaal werden die Studierenden mit Vorlesungen und praktischen Übungen unterrichtet und mit Tests und Quizzes geprüft, während die Ausbilder gelegentlich beobachten. Das reicht aber bei vielen nicht, denn es wird nur kontrolliert, was sie wissen, aber nicht, wie gut sie darauf vorbereitet sind, das Wissen auch umzusetzen – ganz im Gegenteil zu simulationsbasierter Ausbildung3

Es wird nicht geprüft, ob sie für die Realität des Berufs bereit sind. 

Aufgrund einer kritischen Lücke in der Krankenpflegeausbildung

Tests, bei denen es oft zur Noteninflation kommt4, sind kein optimales Mittel zur Bewertung der Effektivität der Kommunikation von Lernenden mit einem Team, besonders nicht in einer Hierarchiestruktur.  

Selbst Gruppenaufgaben sind nicht geeignet, um zukünftigen medizinischen Fachkräften die Realität einer Führungsrolle zu vermitteln. Zur Förderung der Ausbildung und Vorbereitung muss der Unterricht von Resilienz geprägt sein, damit die angehenden Medizinerinnen im Gesundheitssystem nicht nur überleben, sondern vorankommen können.

Dazu müssen jedoch das Verständnis und die Fortschritte der Studierenden besser nachvollzogen werden. Die Daten sind vorhanden. Wenn sie isoliert und gut analysiert werden, liefern sie tief greifende Erkenntnisse.

Die Durchführung standardisierter Simulationen für Lernende erzeugt Daten für praxisrelevante Erkenntnisse und reduziert die Ungleichheit und unbewusste Voreingenommenheit in der Ausbildung5.

Die Nutzung einer Software, die Daten sowohl aggregieren als auch analysieren kann, ist essenziell, um Antworten auf die großen Fragen zu finden. Egal ob im Einzelunterricht, in Peer-to-Peer-Situationen oder im Gruppenverband, wo liegen die größten Herausforderungen bei der Vorbereitung6:

Gibt es Herausforderungen oder Probleme, die in der gesamten Kohorte auftreten?
Wo passieren die meisten Kommunikationsabbrüche/Unterbrechungen in der Versorgung?
Haben die Studierenden andauernde Probleme bei der Beherrschung einer bestimmten Fähigkeit oder einer Facette der Aufgabe? 
 

Effizienzgewinne

Wenn sich diese Antworten herauskristallisieren, können die Fakultäten bestimmte Maßnahmen ergreifen und die Lernhindernisse ihrer Studierenden angehen. Durch Peer-to-Peer-Methoden können Studierende mit ungleichen Lernerfolgen verknüpft werden, was im Endeffekt beiden Studierenden hilft. Beide Personen des Paares erlangen eine neue Sichtweise von jemandem, der auf ihrem Niveau ist. Außerdem stärken sie ihre eigenen Fähigkeiten, weil sie jemand anderem Wissen vermitteln müssen1.


So wird nicht nur ein neuer Lernpfad geschaffen, die Fakultät spart auch noch Zeit. Ohne sich um den direkten Unterricht kümmern zu müssen, können die Ausbilder weitere Lernergebnisse aus den Simulationen erkunden und die sozialen Fähigkeiten ihrer Studierenden beobachten. Mit dieser verbesserten Übersicht haben die Lehrkräfte die Möglichkeit, mehr Lernende zu erreichen, ohne die Ausbildung zu vernachlässigen.

Lernende zu Bestleistungen bringen

Wenn Daten aus verschiedenen Kursen genutzt werden, bietet das im Zeitverlauf sogar noch mehr Vorteile. Die Evaluierung sogenannter Kohorten zeigt Muster wie Punkte mit langsamem Onboarding und schnellem Wachstum. Durch die Erkennung dieser Abschnitt kann die zukünftige Vermittlung des Lehrplans beeinflusst werden.

Zum Beispiel zeigte sich über mehrere Kurszyklen hinweg, dass die Lernenden die Methodik aus Kapitel 2 schnell erfassen, für Kapitel 6 aber länger brauchen. Die Ausbilder passen sich daran an, indem sie Kapitel 2 im Lehrplan etwas verkürzen und dafür mehr Zeit für Kapitel 6 einplanen. 

Der Verwaltung der Institute helfen diese Einblicke dabei, den Ausbildern Kohorten zuzuweisen, die besser zu ihren Lehrmethoden passen8. Zum Beispiel sind die Studierenden von Dozent A besser in den späteren Phasen der Ausbildung, haben aber am Anfang Schwierigkeiten. Es wäre für alle Beteiligten besser, wenn der Dozent mehr für die Ausbildung von Lernenden in späteren Phasen zuständig wäre.

Wie die Einblicke in die Erfolge der Lernenden ist auch eine Software für die korrekte Analyse unerlässlich für diesen Prozess. Doch das reine Aufzeichnen und manuelle Berechnen liefert nur dann einheitliche Ergebnisse, wenn es standardisierte Verfahren für die Bewertung aller Beteiligten gibt.

IMSH 2022 – Rosemary Samia

In action:

At IMSH 2022, we sat down with Rosemary Samia from the University of Massachusetts Boston to discuss the importance of data in education.


Ressourcen

  1. https://www.emergingrnleader.com/wp-content/uploads/2020/10/NurseWellbeingAtRisk-Final2020-web.pdf 
  2.  https://www.clinmedjournals.org/articles/ianhc/international-archives-of-nursing-and-health-care-ianhc-5-114.php?jid=ianhc
  3.  https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0260691703000443
  4. https://www.nursingcenter.com/ce_articleprint?an=00024776-202101000-00004 
  5. https://journals.lww.com/simulationinhealthcare/Abstract/2021/08000/Recommendations_and_Guidelines_for_the_Use_of.8.aspx
  6. https://eric.ed.gov/?id=EJ1295232
  7. https://educationalsolutions.laerdal.com/peer2peer/covid19/pdf/White_paper_P2P_March_32.pdf 
  8. http://ijqr.net/journal/v12-n1/10.pdf

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