Die Einführung eines innovativen Peer‑to‑Peer‑Lernansatzes mit SimCapture for Skills half UMass, die Erstbestehensquoten zu steigern und den Nachschulungsprozess zu optimieren.

Pflegeprogramme stehen unter zunehmendem Druck, ihre Studierenden auf eine erfolgreiche Überleitung in die Praxis vorzubereiten. Um die Bereitschaft der Studierenden sicherzustellen, konzentriert sich die University of Massachusetts in Boston derzeit auf die Bewertung und Evaluierung ihres Simulationsprogramms und dessen Verknüpfung mit der klinischen Praxis.

„Das Gesundheitswesen verändert sich – und Pflegeprogramme müssen sich intensiv selbst evaluieren und überlegen, wie wir Studierende besser vorbereiten können.“

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

Rosemary wollte sicherstellen, dass die gesammelten Daten sinnvoll sind – nicht nur Berichte und Tabellen – und letztlich dazu beitragen würden, sicherzustellen, dass die Studierenden die für die Praxis erforderlichen Kompetenzen aufbauen. „Wir sollten den Fortschritt unserer lernenden Studierenden sehen können,“ sagt Rosemary. „Wir wollen sicherstellen, dass sie sich so weiterentwickeln, dass sie nach ihrem Abschluss safe beginner sind.“

An der UMass Boston müssen Pflegestudierende ihre Fertigkeitsprüfungen mit 100 % bestehen. “Wir haben einen hohen Maßstab an der UMass,” erklärt Rosemary. “Wenn die Studenten diesen Maßstab nicht erreichen, müssen sie zurück ins Labor kommen.”

Bevor die Studenten erneut testen dürfen, müssen sie ein obligatorisches Nachhilfeprogramm absolvieren. Früher bestanden die Nachschulungen aus sehr kleinen Gruppen von ein bis zwei Studierenden, die jeweils zwei Stunden mit einer Graduiertenassistenz arbeiteten.

Wie alle anderen Krankenpflegeschulen, die derzeit mit einem Mangel an Lehrkräften und wachsenden Teilnehmerzahlen kämpfen, stellte UMass schließlich fest, dass ihr Nachhilfeprozess nicht mehr tragbar war. "Mit größeren Kursen hatten wir weder die Zeit noch den Raum noch die Lehrkräfte, um die benötigte Nachhilfe zu leisten," erinnert sie sich.

Sie mussten einen Weg finden, mehr Studenten mit weniger Lehrkräften nachzuschulen – ohne die Qualität der Nachhilfe zu beeinträchtigen.

In einem neuen Semester legten 160 Studenten eine Gesundheitsbewertung im Zwischentest ab – und 60 der Studenten bestanden nicht mit den erforderlichen 100 %. Rosemary und ihr Team beschlossen, SimCapture for Skills zu nutzen, um diese Studenten effizienter nachzuschulen.

Geleitet von 2 graduierenden Studenten kamen 30 Studenten gleichzeitig ins Labor und wurden in Gruppen zu je 3 Personen aufgeteilt, um miteinander zu üben. Am Ende der Stunde testeten die Studenten die Fertigkeit erneut.

Die Ergebnisse waren äußerst erfolgreich: 51 der 60 Studenten bestanden nach einer Stunde Nachhilfe mit SimCapture for Skills.

Sie hatten einen Weg gefunden, effektiv 30 Studenten pro Stunde mit weniger Lehrkräften nachzuschulen. Mit dem alten Nachhilfeprozess hätte dies 120 Stunden Nachhilfeunterricht erfordert.

“Wir sahen enormen Erfolg,” sagt Rosemary. “Es reduzierte die Zeit, die wir für Nachhilfe und die Reservierung des Labors aufwenden mussten.”

SimCapture for Skills hat an der UMass laufende Verbesserungen im Unterricht erleichtert, indem es bedeutungsvolle Leistungsdaten über den Fortschritt der Studierenden in den wöchentlichen Laboren bereitstellt. 
 
Mithilfe der Daten aus den elektronischen Checklisten von SimCapture for Skills können die Dozenten erkennen, wo die Studierenden die größten Schwierigkeiten haben, damit sie ihren Unterricht in der folgenden Woche anpassen können. Zudem bietet das Tool Einblicke, wie die Studierenden ihre Übungszeit nutzen.  
 
"Wir konnten deutliche Verbesserungen in der Qualität unseres Unterrichts feststellen,“ erzählt Rosemary.
 
Die UMass nutzt auch Beurteilungs- und Evaluierungsdaten in ihren High-Fidelity-Simulationen. "Wir beginnen mit ihren psychomotorischen Fähigkeiten im Labor und übertragen das dann auf die Simulation", erklärt sie.

Und die Daten, die sie sammeln, beschränken sich nicht nur darauf, dass Dozenten die Studierenden bewerten – sondern auch darauf, dass Studierende die Dozenten mithilfe geprüfter Tools nach ihren Simulationen bewerten, sowie darauf, dass Dozenten sich gegenseitig bewerten.  
 
"Wir können wirklich große Veränderungen bewirken", sagt sie. "Die Dozenten können diese Daten nutzen, um zu sehen, wo Verbesserungsmöglichkeiten bestehen und wo ihre Stärken liegen. Sobald wir das erfasst haben, können wir Dozenten gezielt zusammenbringen, Studierende, die in einem Bereich besonders stark sind, zusammenbringen, [und] wir haben ein ganzes Mentorenprogramm für Pflegekräfte daraus entwickelt. Es kann eine ganz eigene Dynamik entwickeln." 
 
"Ihre Daten erzählen wirklich eine Geschichte," betont Rosemary. "Aber Sie müssen in der Lage sein, zu verstehen, was die Daten Ihnen sagen – und dann etwas damit tun."   

Wenn Sie daran interessiert sind, mehr Daten in Ihr Programm einzubinden, lautet Rosemarys Expertentipp für Sie: fangen Sie klein an.

"Schauen Sie sich an, was Sie bereits erfassen. Ist es auf Papier? Was machen Sie damit? Vielleicht wäre eine Umstellung auf eine elektronische Erfassung einfacher, damit Sie diese analysieren können.

Fangen Sie mit etwas an, das überschaubar ist. Sie werden nicht alles auf einmal machen können – aber suchen Sie sich eine Sache aus, beginnen Sie damit und nehmen Sie Änderungen vor. Haben Sie keine Angst, beim ersten Versuch alles richtig machen zu müssen. [Unser Programm] ist zwei Jahre in der Entwicklung, und wir ändern ständig Dinge, um sie zu verbessern."

Vielen Dank an Rosemary Samia von der UMass Boston für das Teilen ihrer Geschichte