Ga naar een willekeurig prikbord of internetforum voor gezondheidswerkers en er duikt een gemeenschappelijk thema op – een groot aantal nieuwe verpleegkundigen die overweldigd zijn door hun nieuwe beroep¹. Of het nu komt door bezorgdheid over hun bekwaamheid en/of de eisen van de job, er is ontgoocheling en heroverweging van de loopbaan.  

Maar waarom? 

Is het het curriculum?  Dat lijkt onwaarschijnlijk.  

Als wat studenten leerden het probleem was, zouden we een grootschalige reactie van de industrie zien. Niet alleen van praktisch elke verpleegkundige, maar ook van de ziekenhuizen en medische faciliteiten waar ze werken. 

Een uitdaging die in het huidige onderwijslandschap voor verpleegkundigen altijd aanwezig is, is zowel hoe studenten leren als hoe die kennis aan hen wordt doorgegeven².  

In een standaard leeromgeving, bijvoorbeeld een collegezaal, worden studenten onderwezen aan de hand van colleges en praktijkoefeningen en beoordeeld via testen en tentamens met af en toe een observatie door docenten. Maar dit schiet voor velen tekort omdat het toetst wat ze weten, maar niet hoe goed ze voorbereid zijn om het toe te passen in vergelijking met simulatiegebaseerde training³.

Er zijn geen gegevens om te controleren of ze voorbereid zijn op de realiteit van het beroep. 

Klassieke testen zijn gevoelig voor cijferinflatie⁴ en vormen geen optimaal middel om de doeltreffendheid van de communicatie van een student binnen een team vast te stellen, vooral niet als het gaat over de manier waarop binnen een hiërarchie wordt gecommuniceerd.  

Zelfs groepsopdrachten zijn niet voldoende om medische professionals in opleiding te leren hoe ze een leiderschapsrol op zich moeten nemen. Om de opleiding en de voorbereiding te verbeteren, moet het onderwijs worden doordrenkt met de veerkracht om niet alleen te overleven maar ook succesvol te zijn binnen het systeem van de gezondheidszorg. 

Maar om dit te doen, is een dieper inzicht in het begrip en de vooruitgang van studenten nodig. De gegevens zijn er en wanneer ze geïsoleerd en goed geanalyseerd worden, kunnen ze diepgaande inzichten verschaffen. 

Het uitvoeren van gestandaardiseerde simulaties voor studenten levert gegevens op voor bruikbare inzichten en vermindert onrechtvaardigheid en onbewuste vooroordelen in het onderwijs⁵.  

Het gebruik van een software die zowel gegevens kan verzamelen als analyseren is van vitaal belang voor het vinden van antwoorden op de overkoepelende vragen, in individuele, peer-to-peer-, en groepssettings, die de grootste uitdagingen vormen bij de voorbereiding⁶: 

Zijn er gemeenschappelijke uitdagingen of pijnpunten voor de hele groep? 
Waar doen zich de meeste problemen in de communicatie/continuïteit van de zorg voor? 
Hebben studenten voortdurend moeite om een bepaalde vaardigheid of een bepaald aspect van het werk onder de knie te krijgen? 
 

Naarmate deze antwoorden duidelijker worden, kunnen docenten specifieke maatregelen nemen om de leerproblemen op te lossen waar hun studenten mee te maken hebben. Door peer-to-peer methodologie te gebruiken om studenten met verschillende leerresultaten aan elkaar te koppelen, worden beide studenten geholpen. Beide studenten krijgen een nieuw perspectief van iemand op hun niveau en versterken hun eigen vaardigheden door het overdragen van hun kennis op iemand anders⁷. 

Dit zorgt niet alleen een extra leermethode, maar bespaart docenten ook tijd. In plaats van directe instructies te geven, kunnen docenten de leerresultaten van de simulaties verder onderzoeken en de zachte vaardigheden van hun studenten observeren. Met dit verbeterde overzicht kunnen docenten meer leerlingen bereiken zonder dat het onderwijs daaronder lijdt. 

Na verloop van tijd biedt het gebruik van de gegevens van verschillende klassen nog meer voordelen. Het evalueren van cohorten zal patronen aan het licht brengen zoals langzame inwerkperioden en snelle groeipunten. Het identificeren van deze respectievelijke intervallen is nuttig voor het bijsturen van het toekomstige leerplan. 

Over verschillende lescycli blijkt bijvoorbeeld dat studenten zich snel aanpassen aan de methodologie uit hoofdstuk 2, maar langer doen over de elementen uit hoofdstuk 6. Docenten kunnen hierop inspelen door bij het inplannen van hun syllabus rekening te houden met minder tijd voor hoofdstuk 2 en meer voor hoofdstuk 6. 

Op het niveau van de institutionele administratie helpen deze inzichten bij het toewijzen van docenten aan cohorten die beter op hun onderwijsmethoden zijn afgestemd⁸. De studenten van professor A hebben bijvoorbeeld de neiging uit te blinken in de laatste fasen van hun opleiding, maar hebben het moeilijk in het begin. Het zou voor alle partijen het gunstigst zijn als deze professor vooral verantwoordelijk zou zijn voor de instructie van leerlingen in de laatste fasen. 

Net als bij de inzichten over studenten is het bij dit proces belangrijk dat er software is die op de juiste manier analyses verschaft. Het handmatig registeren en uitvoeren van de berekeningen levert dezelfde gegevens op, maar enkel als er ook een gestandaardiseerde procedure bestaat voor de beoordeling van alle betrokken partijen.