通过同伴互学模式革新技能掌握方式
客户故事
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通过使用 SimCapture for Skills 实现创新的同伴学习方法,帮助马萨诸塞大学提高了首次通过率并优化了补救过程。

麻省大学波士顿分校的临床教育与研究中心主要在其实验室为约600名护理专业本科生提供服务。
挑战
护理专业面临着越来越大的压力,需要让学生为成功过渡到实践做好准备。为了确保学生具备足够的职业准备,波士顿马萨诸塞大学最近专注于评估和评价他们的模拟课程,以及这些课程如何与临床实践相结合。
“使用数据和评估来衡量学生的表现,可以帮助确保他们达到了我们告诉临床合作伙伴他们已具备的能力目标,” 波士顿马萨诸塞大学临床教育与研究中心主任、MSN、RN、CNS、CHSE认证的Rosemary Samia解释道。
- Rosemary Samia, MSN, RN, CNS, CHSE
波士顿马萨诸塞大学临床教育与研究中心主任

Rosemary希望确保他们收集的数据是有意义的 – 而不仅仅是报告和电子表格 – 并且能够最终帮助他们确认学生正在建立他们所需的实践能力。“我们应该能够看到我们的学生学习者在不断进步,”Rosemary说。“我们希望确保他们以一种,当他们毕业时,他们已经是安全的初学者的方式在进步。”
解决方案

在健康评估和护理基础课程的技能培训中,Rosemary 和她的团队决定采用SimCapture for Skills:这一解决方案通过将点对点学习方法的有效性与数字评估和评价工具相结合,将教师与学生的距离拉得更近。
学生们被分成三人小组练习特定技能,例如心血管评估。他们完成了一种轮流练习的形式:每个学生轮流担任学习者、指导者和患者。这让他们通过多次重复接触该技能来熟练掌握:他们在执行技能、评估和评价其他学生执行技能、以及接受他人执行技能的过程中积累了经验。 编入提示文字的检查表帮助学生保持专注并对同伴的表现进行准确评估。
在实施这一方法后,Rosemary 观察学生测试成绩发现,经常使用同伴教学的实验室教师的学生首次通过率高得多,相比其他组。而且,总体补救率显著下降。
在麻省大学波士顿分校,护理专业学生必须以100%的成绩通过护理技能复核。“我们在麻省大学设定了一个高标准,”罗斯玛丽解释道。“如果学生没有达到这个标准,那么他们就需要回到实验室重新测试。”
在学生重新测试之前,他们必须完成强制性补救培训。过去,补救是一个非常耗时的过程:由1到2名学生组成的小组,需要与研究生一起进行2小时的培训。
像所有目前面临教师短缺和学生群体增长的护理学校一样,麻省大学最终发现他们的补救过程已无法持续。“随着课程规模的扩大,我们没有足够的时间、空间或教师来提供所需的补救量,”她回忆道。
他们需要找到一种能够在减少教师数量的同时补救更多学生的方法——同时不影响补救的质量。
在最近一个学期中,有160名学生参加了健康评估期中考试——其中有60名学生没有达到要求的100%。罗斯玛丽和她的团队决定尝试利用SimCapture for Skills更高效地进行补救。
在两名研究生的协助下,30名学生同时来到实验室,并被分成三人一组进行同伴间的练习。在一个小时结束时,学生们重新测试该技能。
结果非常成功:60名学生中有51名在使用SimCapture for Skills进行1小时补救后通过了测试。
他们找到了一个方法,在减少教师数量的情况下,每小时有效地对30名学生进行补救。而使用旧的补救流程,这需要120小时的补救教学时间。
“我们看到了巨大的成功,”罗斯玛丽说。“这减少了我们需要花在补救和实验室空间预定上的时间。”



SimCapture for Skills 通过提供有关学生每周实验室中进展的有意义的表现数据,促进了 UMass 在教学上的持续改进。
通过使用 SimCapture for Skills 的电子检查表中的数据,教师可以了解学生在哪些方面遇到最多困难,从而可以在下一周调整教学方式。此外,该工具还可以帮助教师了解学生是如何利用他们的练习时间的。
"我们的教学质量有了显著提升," Rosemary 告诉我们。
UMass 还将在高保真模拟中使用评估和评价数据。"我们从实验室中的心理运动技能教学开始,然后将其扩展到模拟训练中,"她解释道。
此外,他们收集的数据不仅限于教师对学生进行评估——还包括学生使用经过审核的工具在模拟后对教师进行评估,以及教师之间相互评估。
"我们真的可以做出重大改变,"她说。"教师能够利用这些数据了解需要改进的地方和他们的优势所在。一旦我们掌握了相关信息,就可以将教师进行配对,将在某一方面表现出色的学生安排在一起,[而且]我们还有一个完整的护士导师计划就是因此而诞生的。这一切可以形成自己的运转模式。"
"你的数据确实在讲述一个故事," Rosemary 坚定地说。"但你必须能够理解数据所传达的信息——然后采取行动。"
学生可以一起练习,以掌握技能。
点对点学习结合性能数据可以帮助应对不断增长的学生群体、有限的实验室空间以及教师数量减少的挑战。
从技能练习到高仿真模拟,评估和评价数据讲述了一个有意义的故事。
如果您有兴趣开始在您的项目中使用更多数据,Rosemary 的专家建议是 从小处着手。
“看看您已经收集了什么。这些数据是在纸上吗?您是如何处理它们的?或许将数据转换为电子化可以帮助您更轻松地进行分析。
从一些可以管理的小事情开始。您不可能一次性完成所有事情——但可以选择一件事情,从那里开始,进行改变。不要觉得您必须在第一次尝试时就做好。[我们的项目]已经历时两年,不断在进行改进和优化。”

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A Brief Introduction to the Concept, Pedagogy and Research By: Michael Sautter and Brynjar Foss April 2020
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