Il College of Nursing dell'Università del Tennessee di Knoxville offre esperienze di simulazione innovative per formare competenze psicomotorie, valutazione fisica e assistenza clinica applicate nella pratica. La simulazione è inclusa in ogni corso clinico all'interno dei programmi di laurea triennale e magistrale.
PhD, RN, CHSE
Vicedirettrice associata della simulazione per il College of Nursing
Università del Tennessee Knoxville
La sfida:
La dott.ssa Susan Hébert e il suo team presso la University of Tennessee Knoxville sapevano di non disporre dei dati completi e affidabili necessari per comprendere appieno il progresso degli studenti verso la competenza.
Flussi di lavoro manuali e checklist cartacee significavano:
Avevano un’idea di dove gli studenti incontrassero difficoltà, ma senza dati coerenti e dettagliati, quelle informazioni erano difficili da confermare o tradurre in azioni.
Il cambiamento ha reso i dati di valutazione più facili da acquisire e consultare. La dott.ssa Hébert ha condiviso che in precedenza i dati richiedevano l’inserimento manuale e la gestione da parte del personale di supporto.
“In passato, una specialista di valutazione con formazione di Master e i suoi assistenti inserivano tutti i dati in un foglio di calcolo. SimCapture ha tolto un’enorme quantità di lavoro a quel gruppo di persone.”
Con SimCapture, i dati vengono acquisiti nel momento della valutazione e possono essere consultati o esportati secondo necessità.
“Quello che accade ora è che, una volta completati i corsi, scarico tutti i dati sull’apprendimento di padronanza e sulla valutazione degli scenari che stiamo raccogliendo per i risultati del programma,” dice. “Posso scaricarli rapidamente in fogli di calcolo.”
Questo ha permesso al corpo docente e al personale di dedicare meno tempo alla gestione dei dati e più tempo alla loro revisione e al loro utilizzo per supportare lo sviluppo degli studenti.
Una delle prime svolte è arrivata dal miglioramento della completezza dei dati. Con valutazioni strutturate, i docenti non potevano più inviare checklist compilate solo in parte. Questo ha ridotto i dati mancanti e ha migliorato l’affidabilità complessiva dei risultati delle valutazioni.
Questo cambiamento ha reso i dati che stavano esaminando più accurati e utilizzabili. Per il programma, questo ha segnato una svolta. I dati di valutazione potevano ora essere utilizzati con fiducia per comprendere meglio le prestazioni degli studenti.
Una volta che i dati sono diventati affidabili, la dott.ssa Hébert e il suo team hanno potuto utilizzarli in modi più significativi.
Potrebbero analizzare i dati, tra cui:
Anziché fare affidamento su fogli di calcolo manuali o sul supporto esterno, potevano accedere rapidamente alle informazioni necessarie per valutare le prestazioni.
Questo livello di analisi ha permesso al programma di andare oltre la semplice registrazione dei risultati, arrivando a identificare schemi nelle prestazioni che orientano l’insegnamento e l’apprendimento.
Questa capacità di analizzare le prestazioni a un livello più profondo avrebbe portato direttamente a cambiamenti nel curriculum.
L’impatto reale è arrivato quando i dati hanno rivelato schemi chiari.
Tra le varie coorti, se gli studenti mostravano costantemente risultati insufficienti in un concetto specifico all’interno di uno scenario chiave, la dott.ssa Hébert e il team potevano affrontare immediatamente il problema.
“Dobbiamo pensare all’applicazione dei concetti e delle competenze nell’assistenza, perché è ciò che fanno la maggior parte degli infermieri professionali al letto del paziente”, spiega.
“Sapevamo da sempre che c’erano aree su cui dovevamo concentrarci. Ma ora che abbiamo i dati a dimostrarlo, è davvero fantastico.”
Lei e il suo team possono portare questi risultati ai responsabili dei corsi e ai comitati didattici. Il corpo docente risponde quindi rafforzando i concetti che gli studenti fanno più fatica a comprendere, per allineare meglio l’insegnamento alla pratica clinica.
Quello che prima sarebbe stato un generico problema può ora essere confermato attraverso un miglioramento chiaro, supportato dai dati, progettato per rafforzare il modo in cui gli studenti applicano le competenze nei contesti clinici.
“Alcune persone si convincono grazie ai dati”, dice. “Io sono una persona quantitativa. Ecco perché è stato così bello avere questi dati quantitativi. Ora ci stanno davvero guidando.”
“Ci stanno aiutando a comprendere meglio i bisogni del nostro programma di quanto siamo mai riusciti a fare prima.”
Oltre a utilizzare i dati per orientare le decisioni del programma, il team ha rafforzato il modo in cui la competenza degli studenti viene sviluppata e valutata.
Hanno implementato laboratori strutturati di pratica deliberata in cui gli studenti:
Il programma registra anche più punti di valutazione, inclusi i tentativi ripetuti quando gli studenti necessitano di ulteriore pratica.
SimCapture for Skills supporta questo processo consentendo di documentare le prestazioni durante le attività di pratica e di valutazione e di abilitare diversi tipi di assessment durante la pratica.
All'interno di questi laboratori di pratica deliberata, gli studenti partecipano anche a valutazioni tra pari completando reciprocamente delle checklist delle competenze, mentre il corpo docente rimane presente per osservare le prestazioni e fornire supervisione quando necessario.
I risultati dei laboratori di pratica deliberata sono stati ottimi. La maggior parte degli studenti completa con successo i check-off al primo tentativo.
Queste strutture aiutano a garantire che gli studenti siano preparati prima di arrivare alla valutazione finale.
La dott.ssa Hébert spiega che un cambiamento significativo ha richiesto perseveranza. “Ci sono voluti due anni per farlo accadere,” racconta. L'adozione ha richiesto tempo, supporto e una leadership costante, soprattutto mentre il corpo docente si adattava a nuovi flussi di lavoro e nuove aspettative.
“Serve qualcuno che lo sostenga e che continui a portarlo avanti,” dice.
Rimanendo concentrato sull'obiettivo a lungo termine, il programma è riuscito a stabilire pratiche coerenti di utilizzo dei dati tra i docenti.
