펜실베니아 주립대학교는 SimCapture와 SimCapture for Skills를 사용하여 부족한 부분을 파악하고 동료 간 학습 방법을 사용하여 의도적 실습을 촉진함으로써 기술 숙달에 대한 접근 방식을 변화시켰습니다.

간호 프로그램은 지속적인 간호사 부족 문제를 완화하고 졸업생들을 오늘날의 의료 현실에 효과적으로 준비시켜야 한다는 압박에 직면해 있습니다. 펜실베니아 주립대학교의 로스 앤 캐롤 네세 간호대학은 최근 신규 간호사의 준비 상태를 보장하기 위해 간호 술기 검사실에서의 성과 데이터를 캡처하는 데 중점을 두었습니다.

펜실베이니아 주립대학교의 시뮬레이션 검사실 책임자이자 부교수인 Christopher Garrison(PhD, RN, CNS, CHSE) 박사는 이 데이터가 학생의 역량을 측정하고 교수진이 프로그램 또는 커리큘럼 수준에서 전략적 결정을 내리는 데 중요한 역할을 할 수 있다는 점을 인식했습니다.

"저희는 시뮬레이션을 통해 커리큘럼의 부족한 부분과 강화해야 할 부분을 파악하여 학생들이 안전하고 효과적인 실무자가 될 수 있도록 돕고 싶었습니다."

Christopher Garrison, PhD, RN, CNS, CHSE
펜실베니아 주립대학교 소장, 부교수

다른 많은 간호 시뮬레이션 프로그램과 마찬가지로 펜실베니아 주립대학교는 전통적으로 학생 만족도 설문조사를 통해 프로그램의 성공 여부를 측정했습니다. 학습에 대한 학생들의 반응을 측정한 이 설문조사는 커크패트릭 레벨 1을 충족하는 데에는 도움이 되었지만, 필요한 역량에 대한 가시성은 제공하지 못했습니다.

"시뮬레이션 커뮤니티의 과제 중 하나는 일반적으로 평가 데이터 수집을 고려할 때 수집된 내용 중 상당수가 학생 만족도 수준이며 실제 학생 성과 데이터는 아니라는 점입니다."라고 Chris는 설명합니다. "하지만 우리는 그 수준을 넘어서야 한다는 것을 깨닫기 시작했습니다. 우리는 실제 학습 성과가 어떤지, 학습자가 무엇을 성취하고 있는지 살펴봐야 했습니다."

그와 그의 팀은 학습 결과에 대한 보다 강력한 데이터를 수집하고 분석하기를 원했습니다. "우리는 결정을 내릴 수 있는 객관적이고 타당한 근거가 될 수 있는 무언가를 원했습니다."라고 그는 말합니다. " [그리고] 그 데이터를 캡처하고 분석할 수 있는 플랫폼이 정말로 필요했습니다."

또한 Chris와 그의 동료들은 역량 기반 교육을 요구하는 새로운 AACN Essentials에서 학생들이 이러한 역량을 충족하는 방법을 문서화하기 위해서도 이 데이터가 필요하다는 것을 알고 있었습니다.

Chris와 그의 팀이 고충실도 시뮬레이션 시나리오에서 일부 성과 데이터를 수집하기 시작하자 곧 실행 가능한 인사이트를 얻기 시작했습니다.

그들은 시뮬레이션 학습 환경에서 임상 학습의 효과를 측정하는 유효한 평가 도구인 C-CEI^®(Creighton Competency Evaluation Instrument)를 활용했습니다. 이 도구는 평가, 의사소통, 임상적 판단, 환자 안전 등 4개 영역에 걸친 22가지 일반 간호 행동에 중점을 둡니다. "객관적이기 때문에 정말 가치가 있다고 생각합니다."라고 Chris는 설명합니다.

그들은 Creighton Instrument를 시뮬레이션 관리 시스템인 SimCapture에 직접 내장했습니다. 이를 통해 SimCapture 플랫폼 내에서 평가 데이터를 쉽게 수집하고 분석할 수 있었습니다.

시뮬레이션 시나리오의 데이터에 따르면 학생들은 일부 술기에서 강력한 경쟁력을 발휘하고 있었습니다. 그러나 더 자세히 살펴본 결과, 학생들이 안전한 약물 투여와 올바른 시술 수행에 필요한 몇 가지 요소 등 다른 영역에서는 제대로 된 교육을 받지 못하고 있다는 사실을 발견했습니다.

이러한 인사이트를 통해 팀은 "어떻게 하면 학생들이 실습에 필요한 경쟁력 수준을 달성할 수 있을까?"라는 질문을 하게 되었습니다.

술기 교육에 대한 접근 방식을 재고해야 할 때였습니다.

Creighton 기기와 SimCapture를 사용하여 수집한 데이터를 통해 Chris와 팀은 어떤 특정 기술에 더 반복적인 실습이 필요할 수 있는지 자세히 살펴볼 수 있었습니다. 그들은 구조화된 방식으로 실습할 기회를 늘리고 싶었기 때문에 동료 간 학습 방법론의 효율성과 디지털 평가 도구를 결합한 솔루션인 SimCapture for Skills를 도입했습니다.

SimCapture for Skills를 사용하면 학생들은 기본적인 간호 술기를 반복적으로 훈련하고 서로 피드백을 제공할 수 있습니다. SimCapture for Skills 플랫폼에 루브릭을 구축함으로써 동료들이 루브릭을 기반으로 서로 정확한 피드백을 공유할 수 있었습니다. 학생들이 루브릭에서 확인된 다양한 핵심 요소에 대해 서로 평가하게 하는 것은 모범 사례를 강화하는 데 도움이 되었습니다. "실제로 더 나은 연습과 양질의 피드백을 받고 있습니다"라고 그는 말합니다.

또한 SimCapture for Skills는 Chris와 그의 팀에게 교육에 필요한 성과 데이터와 인사이트를 제공했습니다. 사용 가능한 보고서에는 참가자 및 집단 수준에 대한 성과 지표가 포함됩니다.

"이 데이터는 학생들이 어디에서 연습하고 있는지, 성과 수준은 어느 정도인지를 살펴보는 데 정말 유용합니다."라고 그가 설명합니다. "그런 다음 격차가 확인되면 적절히 조정을 가해 다양한 술기를 가르칠 수 있습니다."

Chris와 그의 동료들은 실습 시간을 보다 체계화하는 것 외에도 이러한 실습 기회를 단순히 "전면에 배치하는 것이 아니라 커리큘럼 전반에 걸쳐 확립해야 한다는 점을 인식했습니다.

"대부분의 술기가 기초 과정에 포함되어 있습니다."라고 그는 말합니다. "저는 어느 학생이 기초나 초급 과정에 능숙하다고 확인되었다고 해서 커리큘럼 내내 그 역량을 유지할 것이라고 가정하는 것은 잘못된 생각이라고 생각합니다." 이러한 술기는 임상 중에 재검토될 가능성이 높지만, 임상 강사가 약물 투여 및 멸균 기법과 같은 술기를 수행할 때에도 학생들을 지도할 수 있다고 그는 설명합니다.

시간이 지남에 따라 Chris와 팀은 학생들이 핵심 술기를 습득하는 데 필요한 보강 학습을 위해 커리큘럼 전반에 걸쳐 점차적으로 핵심 술기를 실습할 기회를 내장시키고 있습니다.

펜실베이니아 대학교는 데이터의 힘을 활용하여 의사 결정을 내리고 술기 역량에 대해 보다 신중한 접근 방식을 취함으로써 학생들의 실습 준비 방식을 성공적으로 개선했습니다.

프로그램에서 더 많은 데이터를 수집하고 활용하는 방법을 시작하는 데 관심이 있다면 Chris는 "작은 것부터 시작하여 성공을 기반으로 구축할 것"을 권장합니다.

"현재 프로그램이 어느 단계에 있고 어떤 요구 사항이 있는지부터 시작하세요. [SimCapture] 플랫폼은 학생의 성과에 대한 다양한 실제 결과 데이터를 수집하는 데 매우 유용합니다. 이 플랫폼은 데이터를 정리하고 캡처할 수 있는 유용한 기능을 제공합니다. 그러나 이를 어떻게 사용할 것인지에 대한 전략적 계획이 있어야 합니다. 데이터만 수집하고 아무 조치도 취하지 않는다면 프로그램 개선에 실질적인 도움이 되지 않을 것입니다."

사례를 공유해 주신 펜실베니아 주립대학교의 Christopher garrison님께 감사를 전합니다.