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Ensinando com dados: insights práticos para uma melhor educação

Large group of students learning about simulation

Há uma transformação acontecendo na educação

Confira qualquer quadro de mensagens ou fórum na internet voltado para trabalhadores da área de saúde e notará um tópico comum: uma pluralidade de novos enfermeiros sobrecarregados com suas novas profissões. Seja devido à ansiedade em relação à competência profissional e/ou às exigências do trabalho, a desilusão e reconsideração de carreira estão sempre presentes.  

Mas por quê? 

Em razão do currículo?  Parece duvidoso.  

Se o problema fosse o que os alunos estavam estudando, veríamos um retrocesso em larga escala em todo o setor. Não apenas de praticamente todos os enfermeiros, mas também dos hospitais e das instalações médicas que os empregavam. 

Em consideração ao cenário educacional da enfermagem, um desafio que está sempre presente nos cursos está tanto no modo como os alunos estão aprendendo, quanto no como esse conhecimento está sendo transmitido a eles.   

Em um ambiente de aprendizagem padrão, imaginando aulas em um auditório, os alunos são expostos a palestras e atividades práticas e são avaliados por meio de testes e avaliações, com observações ocasionais de um instrutor. Mas isso é insuficiente para muitos, pois é um controle de o que eles sabem, não de como estão preparados para aplicar o conhecimento em comparação com o treinamento baseado em simulação. 

Não há verificação de dados que comprove que estão preparados para as realidades da profissão. 

Devido a uma considerável lacuna no ensino de enfermagem

As provas, passíveis de atribuição de notas, não são o meio mais apropriado para determinar a eficácia da comunicação de um aluno dentro de uma equipe, particularmente em um ambiente hierarquizado.  

Mesmo as tarefas em grupo não são adequadas para ensinar aos alunos que aspiram à carreira médica como assumir um papel de liderança. Para um ensino e preparo mais completo, a educação deve estar imbuída de resiliência para não apenas sobreviver, mas prosperar dentro do sistema de saúde. 

Mas, para isso, é necessário um entendimento mais profundo da compreensão e do progresso dos alunos. Os dados estão disponíveis e, quando isolados e devidamente analisados, fornecem insights profundos. 

A realização de simulações padronizadas para os alunos produz dados para insights que podem ser colocados em prática e reduz a desigualdade e o viés educacional inconsciente.  

O uso de um software que possa agregar e também oferecer análises é vital para encontrar respostas às perguntas mais abrangentes, seja em configurações individuais, de pares ou de grupo, que são os maiores desafios na preparação das aulas: 

Há desafios ou pontos problemáticos comuns em todo o grupo? 
Onde ocorre a maioria das falhas na comunicação/continuidade dos cuidados? 
Os alunos apresentam dificuldade continuamente para dominar uma habilidade ou um aspecto específico do trabalho? 
 

Ganhos de eficiência

À medida que estas respostas começam a se solidificar, os professores contam com o que precisam para tomarem os cursos de ação específicos para que os alunos superarem os obstáculos de aprendizagem que enfrentam. O emprego da metodologia de aprendizagem por pares, para formar duplas com alunos de desempenhos diferentes, ajuda a ambos. Cada membro da dupla ganha uma nova perspectiva de alguém do mesmo nível, além de reforçar suas próprias habilidades ao ter que transmitir conhecimento para outra pessoa. 


Além de proporcionar um caminho de aprendizagem adicional, a estratégia também poupa o tempo do corpo docente. Sem precisar dar instruções diretas os instrutores podem explorar melhor os resultados de aprendizagem das simulações, bem como observar as habilidades interpessoais de seus alunos. Com essa visão geral mais ampla os educadores têm a capacidade de alcançar mais alunos sem nenhuma queda na qualidade do ensino. 

Direcione os alunos ao máximo do que podem produzir

Com o tempo o uso de dados de diferentes turmas proporciona ainda mais vantagens. A avaliação de grupos revelará padrões, tais como períodos lentos de integração e pontos de crescimento rápido. A identificação desses respectivos intervalos é benéfica para influenciar o futuro cumprimento do currículo. 

Por exemplo, ao longo de vários ciclos de aula, revelou-se que os alunos mostram uma rápida adaptação à metodologia do Capítulo 2, mas levam mais tempo para assimilar o conteúdo do Capítulo 6. Consequentemente, os educadores planejaram seus programas reservando menos tempo para o Capítulo 2 e mais tempo para o Capítulo 6. 

No nível administrativo institucional esses insights ajudam a designar educadores para grupos mais adequados às suas metodologias de ensino. Por exemplo, os alunos do professor A tendem a se destacar nas últimas etapas do treinamento, mas apresentam dificuldades no início. Seria mais produtivo para todas as partes se ficassem mais responsáveis pelo ensino de alunos nas últimas etapas. 

Assim como acontece com os insights dos alunos, ter um software para oferecer análises de forma adequada é vital para este processo. Entretanto, o simples registro e a realização manual dos cálculos revela os mesmos dados caso haja práticas padronizadas para avaliar todas as partes envolvidas. 

IMSH 2022 - Rosemary Samia

Recursos

  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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