テネシー大学ノックスビル校が、看護学生の成績データを活用してアセスメントを改善し、カリキュラムの意思決定を強化し、実践力のある看護師をより適切に育成する方法をご紹介します。

課題:  

不完全なデータと限定的な可視性 

テネシー大学ノックスビル校のスーザン・エベール博士とそのチームは、学生がコンピテンシー獲得へ進む過程を十分に理解するために必要な、完全で信頼できるデータが不足していることを認識していました。

手作業のワークフローと紙ベースのチェックリストは、次のことを意味していました:

学生がどこでつまずいているかについては把握していましたが、一貫性のある詳細なデータがなければ、それらの洞察を確認したり、行動に移したりすることは困難でした。 
 

データへのアクセス向上を通じた教員支援 

この移行により、評価データの記録とアクセスが容易になりました。Hébert博士は、以前はデータの入力と管理にサポートスタッフによる手作業が必要だったと共有しています。  

SimCaptureでは、データは評価のその場で記録され、必要に応じてアクセスしたりエクスポートしたりできます。  

「今では、コースが終了すると、プログラム成果のために収集している習熟学習データとシナリオ評価データをすべてダウンロードします」と彼女は言います。「それらをすぐにスプレッドシートへ取り込めます。」

これにより、教員とスタッフはデータの管理に費やす時間を減らし、学生の成長を支援するためにそれを確認し活用する時間を増やすことができました。 

完全なデータの確保 

初期の画期的な成果の一つは、データの完全性を高めたことでした。構造化された評価により、教員は未完成のチェックリストを提出できなくなりました。これにより、欠損データが減少し、評価結果全体の信頼性が向上しました。  

この変化により、教員が確認するデータはより正確で、活用しやすいものになりました。このプログラムにとって、これは転機となりました。これで評価データを安心して活用し、学生の成績をより深く理解できるようになりました。 

データ収集から意思決定へ

データが信頼できるものになると、ヘーバート博士とそのチームは、それをより有意義な形で活用できるようになりました。

彼らは次のようなデータを分析できました:

手作業のスプレッドシートや外部サポートに頼る代わりに、パフォーマンスを評価するために必要な情報へすばやくアクセスできるようになりました。

このレベルの分析により、プログラムは結果の記録を超えて、教育と学習に役立つパフォーマンスのパターンを特定できるようになりました。

より深いレベルでパフォーマンスを分析できるこの力は、カリキュラムの変更へと直接つながっていきました。 

洞察をカリキュラムの変更へとつなげる 

本当の成果は、データが明確なパターンを示したときに現れました。

コホート全体で、ある重要なシナリオ内の特定の概念について学生の成績が一貫して低い場合、ヘーバート博士とチームはこの懸念にすぐ対応できました。  

「私たちは、ケアの中で概念やコンピテンシーをどう適用するかを考える必要があります。なぜなら、それこそがベッドサイドで働く多くの実践看護師（RN）が実際に行っていることだからです」と彼女は説明します。  

彼女とチームは、これらの知見を科目責任者やカリキュラム委員会に持ち込むことができます。教員はその後、学生が理解に苦しんでいる概念を強化することで対応し、臨床実践により合うよう指導を調整します。  

かつては漠然とした懸念にすぎなかったことが、明確でデータに裏づけられた改善によって確認できるようになり、臨床現場で学生がスキルをどのように適用するかを強化することにつながります。

「データで納得する人もいます」と彼女は言います。「私は数値が好きなタイプです。だからこそ、こうした定量データがあるのは本当にありがたいです。今はそれが私たちの方向性を本当に導いてくれています。」 

意図的な練習を通じて学生の準備度を高める

データを活用してプログラムの意思決定を行うことに加え、チームは学生の能力がどのように育成・評価されるかを強化しました。

学生が次のような段階的な意図的練習ラボを実施しました:

このプログラムでは、学生が追加の練習を必要とする場合の再挑戦も含め、複数の評価ポイントも記録します。 

SimCapture for Skills は、練習および評価活動全体でパフォーマンスを文書化できるようにし、練習中にさまざまな種類の評価を可能にすることで、これを支援します。

これらの意図的練習ラボでは、学生同士でスキルチェックリストを完成させるピア評価にも取り組みます。一方で、教員は引き続き立ち会い、パフォーマンスを観察し、必要に応じて監督を行います。

意図的練習ラボの成果は非常に良好です。ほとんどの学生が1回目の受験でチェックオフに合格しています。 

これらの仕組みにより、最終評価に進む前に学生が十分に準備できていることを確実にしています。

変革を主導する

ヘベール博士は、意味のある変化には粘り強さが必要だったと説明しています。「実現するまでに2年かかりました」と彼女は述べています。特に教員が新しいワークフローや期待に適応する中で、導入には時間、支援、そして一貫したリーダーシップが必要でした。

「それを推進し、最後までやり抜く人が必要です」と彼女は言います。 

長期的な目標に焦点を当て続けたことで、このプログラムは教員全体にわたり一貫したデータ運用を確立することができました。