Lær, hvordan University of Tennessee Knoxville brugte data om sygeplejestuderendes præstationer til at forbedre evaluering, styrke beslutninger om pensum og bedre forberede praksisparate sygeplejersker.

Udfordringen:  

Ufuldstændige data og begrænset overblik 

Dr. Susan Hébert og hendes team ved University of Tennessee Knoxville vidste, at de ikke havde de fuldstændige, pålidelige data, de havde brug for, for fuldt ud at forstå studerendes progression mod kompetence.

Manuelle arbejdsgange og papirbaserede tjeklister betød:

De havde en fornemmelse af, hvor studerende havde svært ved det—men uden ensartede, detaljerede data var disse indsigter svære at bekræfte eller handle på. 
 

The solution: 

Building a more efficient system for evaluation 

The team knew they needed an efficient, unified system to capture and analyze performance data that could help inform how students are prepared for practice.

They began using SimCapture, a simulation management system that would help them manage performance data more efficiently. They started with the data from their simulation scenarios. Later, they expanded into skills lab evaluation using SimCapture for Skills, bringing both environments into one system.  

To support faculty during the change, they created a transition path. Some faculty continued using laminated checklists before entering data digitally, while others adapted more quickly to real-time entry.  

The flexibility helped the program move forward together and ultimately reach consistent adoption, ensuring more consistent data capture. 

Støtte til undervisere gennem bedre adgang til data 

Skiftet gjorde evalueringsdata lettere at indsamle og tilgå. Dr. Hébert fortalte, at data tidligere krævede manuel indtastning og håndtering af supportpersonale.  

Med SimCapture indsamles data på evalueringspunktet og kan tilgås eller eksporteres efter behov.  

“Det, der sker nu, er, at når kurserne er afsluttet, downloader jeg alle dataene om mestringslæring og scenarieevaluering, som vi indsamler til programmets resultater,” siger hun. “Jeg kan hurtigt downloade dem til regneark.”

Dette gjorde det muligt for undervisere og personale at bruge mindre tid på datahåndtering og mere tid på at gennemgå og bruge dem til at støtte de studerendes udvikling. 

At sikre fuldstændige data 

Et af de tidligste gennembrud kom ved at forbedre datakompletheden. Med strukturerede evalueringer kunne fakultetet ikke længere indsende delvist udfyldte tjeklister. Dette reducerede manglende data og forbedrede den overordnede pålidelighed af evalueringsresultaterne.  

Dette skift betød, at de data, de gennemgik, blev mere præcise og anvendelige. For programmet markerede dette et vendepunkt. Evalueringsdata kunne nu bruges med tillid til bedre at forstå de studerendes præstationer. 

Fra dataindsamling til beslutningstagning

Da data blev pålidelige, kunne Dr. Hébert og hendes team bruge dem på mere meningsfulde måder.

De kunne analysere data, herunder:

I stedet for at være afhængige af manuelle regneark eller ekstern support kunne de hurtigt få adgang til de oplysninger, der var nødvendige for at evaluere præstationen.

Dette analyse-niveau gjorde det muligt for programmet at gå ud over blot at registrere resultater og i stedet identificere mønstre i præstationer, som informerer undervisning og læring.

Denne evne til at analysere præstationer på et dybere niveau ville direkte føre til ændringer i læseplanen. 

At omsætte indsigt til ændringer i læseplanen 

Den egentlige effekt kom, da dataene afslørede tydelige mønstre.

På tværs af kohorter, hvis de studerende konsekvent præsterede under forventet niveau i et bestemt begreb inden for et centralt scenarie, kunne Dr. Hébert og teamet straks tage hånd om denne udfordring.  

“Vi er nødt til at tænke over anvendelsen af begreber og kompetencer i plejen, for det er det, de fleste praktiserende sygeplejersker ved sengekanten gør,” forklarer hun.  

Hun og hendes team kan bringe disse resultater videre til kursusansvarlige og læseplansudvalg. Fakultetet reagerer derefter ved at styrke de begreber, de studerende har svært ved at forstå, så undervisningen bedre afstemmes med den kliniske praksis.  

Det, der før ville have været en generel bekymring, kan nu bekræftes ved hjælp af klare, datadrevne forbedringer, der er designet til at styrke, hvordan de studerende anvender færdigheder i kliniske sammenhænge.

“Nogle mennesker overbevises af data,” siger hun. “Jeg er et kvantitativt menneske. Derfor har det været så dejligt at have disse kvantitative data. Det er virkelig det, der styrer [os] nu.” 

Forbedring af studerendes parathed gennem bevidst øvelse

Parallelt med brugen af data til at informere programbeslutninger styrkede teamet, hvordan studerendes kompetence udvikles og evalueres.

De implementerede strukturerede bevidste øvelseslaboratorier, hvor studerende:

Programmet indsamler også flere evalueringspunkter, herunder gentagne forsøg, når studerende har brug for ekstra øvelse.  

SimCapture for Skills understøtter dette ved at gøre det muligt at dokumentere præstationer på tværs af øvelses- og evalueringsaktiviteter samt muliggøre forskellige typer vurdering under øvelse.

Inden for disse bevidste øvelseslaboratorier deltager studerende også i peer-to-peer-vurdering ved at udfylde færdighedstjeklister sammen med hinanden, mens underviserne forbliver til stede for at observere præstationen og yde tilsyn, når det er nødvendigt.

Resultaterne af de bevidste øvelseslaboratorier har været stærke. De fleste studerende gennemfører med succes den endelige godkendelse ved første forsøg.  

Disse strukturer er med til at sikre, at studerende er forberedte, inden de når den endelige vurdering.

At lede gennem forandring

Dr. Hébert forklarer, at meningsfuld forandring krævede vedholdenhed. “Det tog os to år at få det til at ske,” fortæller hun. Indførelsen krævede tid, støtte og konsekvent lederskab, især da underviserne tilpassede sig nye arbejdsgange og forventninger.

“Der skal være nogen, der går forrest og holder fast i kursen,” siger hun.  

Ved at holde fokus på det langsigtede mål var programmet i stand til at etablere ensartede datapraksisser på tværs af underviserne.