Door peer‑to‑peer leren in te voeren met SimCapture for Skills verhoogde UMass Boston het slagingspercentage bij de eerste poging en werd de hersteltraining een stuk efficiënter.

Verpleegkundige opleidingen staan onder toenemende druk om studenten goed voor te bereiden op de overgang naar de praktijk. Om hun paraatheid te waarborgen, focust de University of Massachusetts Boston (UMass Boston) de laatste tijd sterker op de beoordeling en evaluatie van het simulatieprogramma en op de koppeling met de klinische praktijk.

"De gezondheidszorg verandert – en verpleegkundige opleidingen moeten hun aanpak evalueren en nagaan hoe we studenten beter kunnen voorbereiden."

- Rosemary Samia, MSN, RN, CNS, CHSE
Director, Center for Clinical Education & Research, University of Massachusetts Boston

Rosemary wilde ervoor zorgen dat de data die ze verzamelden echt waardevol was – niet zomaar rapporten of spreadsheets – en uiteindelijk zou helpen bevestigen dat studenten de competenties ontwikkelen die ze nodig hebben voor de praktijk. "We moeten de voortgang van onze studenten beter kunnen zien," zegt Rosemary. "We willen zeker weten dat zij zich zo ontwikkelen dat ze, wanneer ze afstuderen, veilige beginners zijn."

Bij UMass Boston moeten verpleegkundestudenten hun vaardighedenchecklist voor verpleging met 100% afronden. “We hanteren een hoge norm bij UMass,” legt Rosemary uit. “Als de studenten die norm niet halen, moeten ze terug naar het lab.”

Voordat studenten opnieuw mogen testen, moeten ze verplichte hersteltraining volgen. In het verleden was hersteltraining een zeer tijdrovend proces: kleine groepjes van 1 of 2 studenten kregen telkens 2 uur begeleiding van een afgestudeerde student.

Net als veel andere verpleegkundescholen die kampen met personeelstekorten en groeiende cohorten, merkte UMass dat hun hersteltraject niet langer houdbaar was. "Naarmate onze cursussen groter werden, hadden we niet genoeg tijd, ruimte of docenten om alle nodige hersteltraining te geven," herinnert ze zich.

Ze moesten dus een manier vinden om meer studenten te ondersteunen met minder docenten – zonder in te leveren op de kwaliteit van de hersteltraining.

In een recent semester legden 160 studenten een tussentijds examen gezondheidsbeoordeling af — en 60 van hen behaalden niet de vereiste 100%. Rosemary en haar team besloten daarom SimCapture for Skills in te zetten om deze studenten efficiënter te helpen oefenen.

Onder begeleiding van 2 afgestudeerde studenten kwamen telkens 30 studenten naar het lab, waar ze werden ingedeeld in groepen van 3 om peer‑to‑peer te oefenen. Aan het einde van het uur legden de studenten de vaardigheid opnieuw af.

De resultaten waren uiterst positief: 51 van de 60 studenten slaagden na één uur hersteltraining met behulp van SimCapture for Skills.

Het team had een manier gevonden om 30 studenten per uur effectief te ondersteunen, en dat met minder docenten. Met het oude hersteltraject zou dit 120 uur aan instructietijd hebben gekost.

“We zagen geweldige resultaten,” zegt Rosemary. “Het verkortte de tijd die we aan hersteltraining moesten besteden en verminderde ook de nood om labruimte te reserveren.”

SimCapture for Skills heeft bij UMass gezorgd voor voortdurende verbeteringen in het onderwijs, dankzij de waardevolle prestatiegegevens over de voortgang van studenten in de wekelijkse labs.

Met de gegevens uit de elektronische checklists kunnen docenten zien waar studenten het meest vastlopen, zodat zij hun onderwijs de week nadien gericht kunnen aanpassen. De tool biedt bovendien inzicht in hoe studenten hun oefentijd effectief benutten.
 
"We hebben een duidelijke verbetering gezien in het onderwijs dat we geven," vertelt Rosemary.  
 
UMass maakt ook gebruik van beoordelings- en evaluatiegegevens in hun high-fidelity simulaties. "We beginnen met hun psychomotorische vaardigheden in het lab en bouwen daar vervolgens op voort in de simulatie," legt ze uit.

En de verzamelde data beperkt zich niet tot docent‑tot‑studentfeedback — studenten geven hun docenten ook feedback via gevalideerde tools na simulaties, en docenten reflecteren eveneens op elkaars aanpak. 
 
“We kunnen echt grote veranderingen doorvoeren,” zegt ze. “Docenten kunnen die data gebruiken om te zien waar ruimte is voor verbetering én waar hun sterke punten liggen. En zodra we dat helder hebben, kunnen we docenten aan elkaar koppelen, studenten samenbrengen die sterk zijn in een bepaald domein, en is er zelfs een heel mentorprogramma voor verpleegkundigen uit voortgekomen.  Het gaat een eigen leven leiden." 
 
"De data vertelt echt een verhaal," benadrukt Rosemary. "Maar je moet wel kunnen lezen wat het je vertelt – en er dan iets mee doen."   

Als u in uw opleidingsprogramma meer met data wilt gaan werken, heeft Rosemary één belangrijke tip: begin klein.

“Kijk eerst naar wat u nu al verzamelt. Staat het op papier? Wat doet u ermee? Misschien maakt een overstap naar digitale vastlegging het eenvoudiger om die data te analyseren.

 

Begin met iets kleins en behapbaars. U kunt niet alles in één keer aanpakken — kies één onderdeel, start daarmee en breng gaandeweg verbeteringen aan. Voel geen druk om het meteen perfect te doen. Ons programma is in de voorbije twee jaar opgebouwd, en we blijven voortdurend dingen aanpassen om het beter te maken.”

Met dank aan Rosemary Samia van UMass Boston voor het delen van haar verhaal