L’utilisation de SimCapture et SimCapture for Skills a aidé l’Université Penn State à transformer son approche de la maîtrise des compétences en identifiant les lacunes et en facilitant la pratique délibérée grâce à une méthode d’apprentissage entre pairs.

Les programmes de soins infirmiers sont confrontés à une pression croissante pour atténuer la pénurie continue de personnel infirmier et préparer efficacement leurs diplômés aux réalités actuelles des soins de santé. Pour garantir la préparation des nouvelles infirmières, le Ross and Carol Nese College of Nursing de l'Université d'État de Pennsylvanie a récemment mis l'accent sur la collecte de données de performance dans leur laboratoire de compétences en soins infirmiers.

Christopher Garrison, PhD, RN, CNS, CHSE, directeur du laboratoire de simulation et professeur associé à Penn State, a reconnu que ces données pourraient jouer un rôle clé dans l’évaluation des compétences des étudiants et aider les enseignants à prendre des décisions stratégiques à l’échelle du programme ou du curriculum.

"Nous voulions vraiment commencer à utiliser la simulation pour identifier nos lacunes curriculaires, voir où il fallait resserrer les choses et aider nos étudiants à devenir des praticiens sûrs et efficaces."

- Christopher Garrison, PhD, RN, CNS, CHSE
Directeur, Professeur associé, Université d'État de Pennsylvanie

Comme beaucoup d'autres programmes de simulation en soins infirmiers, Penn State mesurait traditionnellement le succès de son programme à l'aide d'enquêtes de satisfaction des étudiants. Bien que ces enquêtes aient permis d'évaluer le niveau 1 de Kirkpatrick en mesurant les réactions des étudiants à l'apprentissage, ces données ne fournissaient pas la visibilité nécessaire sur les compétences.

"Je pense que l’un des défis dans la communauté de la simulation est que, généralement, lorsque nous pensons à collecter des données d’évaluation, une grande partie de ce qui est collecté concerne la satisfaction des étudiants et non les données réelles sur leurs performances," explique Chris. "Mais nous avons commencé à réaliser [que] nous devions vraiment aller au-delà de cela. Nous devions examiner quels étaient les véritables résultats d’apprentissage et ce que nos apprenants accomplissaient."

Lui et son équipe ont voulu commencer à collecter et analyser des données plus solides sur les résultats d’apprentissage. "Nous voulions des données objectives et valides pour prendre des décisions," dit-il. "[Et] nous voulions vraiment avoir [une] plateforme pour capturer et analyser ces données."

En outre, avec les nouvelles normes des AACN Essentials imposant une éducation basée sur les compétences, Chris et ses collègues savaient qu’ils auraient besoin de ces données pour documenter comment les étudiants atteignaient ces compétences.

Une fois que Chris et son équipe ont commencé à recueillir des données de performance issues de leurs scénarios de simulation haute fidélité, des informations exploitables ont rapidement émergé.

Ils ont utilisé le Creighton Competency Evaluation Instrument (C-CEI^®), qui est un outil d'évaluation valide permettant de mesurer l'efficacité de l'apprentissage clinique dans des environnements d'apprentissage par simulation. Cet outil se concentre sur 22 comportements généraux en soins infirmiers répartis en quatre domaines : évaluation, communication, jugement clinique et sécurité des patients. « Je le trouve vraiment précieux car il est objectif », explique Chris.

Ils ont intégré l'instrument Creighton directement dans SimCapture, un système de gestion de simulation. Cela leur a permis de collecter et d'analyser facilement les données d'évaluation au sein de la plateforme SimCapture.

Les données des scénarios de simulation ont révélé que les étudiants démontraient de solides compétences dans certaines aptitudes. Mais en approfondissant, ils ont découvert que les étudiants n'étaient pas au niveau attendu dans d'autres domaines – tels que certains éléments de l'administration sécurisée des médicaments et l'exécution correcte des procédures.

Ces éclairages ont amené l'équipe à se demander : « Comment pouvons-nous amener nos étudiants au niveau de compétence requis pour la pratique ? »

Il était temps de repenser leur approche de l'enseignement des compétences.

Les données qu'ils ont collectées avec l'instrument Creighton et SimCapture ont permis à Chris et à l'équipe d'examiner de plus près quelles compétences spécifiques pourraient nécessiter une pratique plus répétitive. Ils voulaient augmenter les opportunités de pratique de manière structurée, alors ils ont introduit SimCapture for Skills – une solution qui combine l'efficacité de la méthodologie d'apprentissage entre pairs avec des outils d'évaluation et d'analyse numériques.

Avec SimCapture for Skills, les étudiants pouvaient s'entraîner de manière répétée sur les compétences infirmières fondamentales et se donner des retours entre eux. L'intégration de rubriques dans la plateforme SimCapture for Skills garantissait que les pairs fournissaient des retours précis basés sur ces rubriques. Faire évaluer les étudiants entre eux sur les différents éléments clés identifiés dans la rubrique était bénéfique car cela renforçait les bonnes pratiques. "Ils obtiennent en fait une pratique de meilleure qualité et des retours de meilleure qualité," dit-il.

SimCapture for Skills a également fourni à Chris et à son équipe les données de performance et les informations dont ils avaient besoin pour ajuster leur enseignement. Les rapports disponibles incluent des indicateurs de performance au niveau des participants et des cohortes.

"Les données sont vraiment utiles pour examiner où vos étudiants s'entraînent. Quel est le niveau de performance ?" explique-t-il. "Et ensuite, vous pouvez ajuster votre enseignement des différentes compétences lorsque vous identifiez des lacunes."

En plus d'augmenter la structure du temps de pratique, Chris et ses collègues ont compris que ces opportunités de pratique devaient être intégrées dans tout le programme et non simplement concentrées au début.

"La grande majorité des compétences était concentrée dans le cours de Fondamentaux," partage-t-il. "Je pense que c'est une hypothèse erronée de supposer qu'une fois que vous avez validé que quelqu'un est compétent dans votre cours de Fondamentaux ou de Bases, il conserve cette compétence tout au long du programme." Bien que ces compétences soient probablement revues pendant les stages cliniques, explique-t-il, les instructeurs cliniques pourraient guider les étudiants lorsqu'ils exécutent des compétences comme l'administration de médicaments et les techniques stériles.

Au fil du temps, Chris et l'équipe ont progressivement intégré des opportunités de pratique pour des compétences critiques dans l'ensemble du programme afin de fournir le renforcement nécessaire pour que les étudiants les maîtrisent.

En exploitant la puissance des données pour orienter leur prise de décision et en adoptant une approche plus délibérée de la compétence des compétences, Penn State a réussi à améliorer la manière dont ils préparent leurs étudiants à la pratique.

Si vous êtes intéressé par l’idée de commencer à collecter et à utiliser davantage de données dans votre programme, Chris recommande de « commencer petit et de bâtir sur vos réussites. »

Commencez par évaluer l’état actuel de votre programme et identifiez où se situent les besoins. La plateforme [SimCapture] est très utile pour vous permettre de collecter une variété de données réelles sur les performances de vos étudiants. Cette plateforme propose une excellente façon d’organiser et de rassembler ces données. Cependant, il est essentiel de disposer d’un plan stratégique pour leur utilisation. Si vous collectez simplement des données sans les exploiter, elles ne vous aideront pas véritablement à améliorer votre programme.

Merci à Chris Garrison de l’Université d’État de Pennsylvanie pour avoir partagé son expérience