간호 교육에 종사하고 있다면, 귀 학교는 다양한 형태의 데이터를 수집하고 있을 가능성이 높습니다. 이러한 데이터는 서로 다른 소스에서 발생하여 저장소에 정리되지만, 항상 활용되는 것은 아닐 수도 있습니다. 하지만 모든 데이터를 의미 있는 것으로 엮어낼 수 있다면 교육기관, 프로그램, 교수진, 학생에게 중요하고 강력한 스토리를 전달할 수 있습니다. 
 
지금까지 간호대학 3곳의 전문가들과 만나 데이터의 힘을 어떻게 활용하여 프로그램에 경쟁력 기반 교육을 도입했는지 알아보았습니다. 아래에서 커리큘럼을 통한 역량 평가 및 검토라는 주제로 진행된 웨비나에서 얻은 주요 내용을 공유해 드리겠습니다.

1. 데이터는 학습 성과를 극대화하고 주요 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

매사추세츠 대학교 보스턴 임상 교육 및 연구 센터 소장인 Rosemary Samia, MSN, RN, CNS, CHSE는 첫 임상 학기 동안 학교의 건강 평가 및 간호 기초 과정에서 SimCapture for Skills를 사용하여 동료 간 평가 및 술기 실습 평가를 도입했습니다. SimCapture for Skills는 동료 간 학습 방법론의 효과와 디지털 평가 및 평가 도구를 결합하여 교수진과 학생 간의 관계를 더욱 긴밀하게 만들어 줍니다. 
 
대학원생 또는 시뮬레이션 교육자의 감독 하에, 3명의 학생으로 구성된 그룹은 학습자로서 술기를 수행하고, 촉진자로서 다른 사람이 술기를 수행하는 것을 평가 및 평가하며, 환자로서 술기를 받는 역할을 번갈아 가며 수행합니다.

이 접근 방식을 도입한 후 학생들의 시험 점수를 살펴본 결과, 정기적으로 동료 간 학습 방법을 사용한 연구실 교수진은 담당 학생들의 1차 합격 점수가 다른 그룹보다 월등히 높다는 사실을 발견했습니다. "이 전략이 도움이 된다는 것을 알 수 있었습니다," Rosemary는 이렇게 설명했습니다.

연습 시간에 SimCapture for Skills를 사용한 결과, 한 학기에서 다음 학기로 넘어갈 때마다 재응시 횟수가 60회에서 9회로 줄었습니다.

효율성을 높이기 위한 노력의 일환으로 UMass Boston은 동료 간 접근 방식을 도입하여 교정 프로세스를 간소화했습니다. 

"간호교육 프로그램은 온갖 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 교수진이 줄어들고, 이직률이 높아지며, 코호트 규모가 커지고 있습니다. 따라서 교정 접근 방식에 대해 매우 전략적으로 접근해야 했습니다. 이 과정을 약화시키는 것은 선택지가 아니었습니다."

- Rosemary Samia, MSN, RN, CNS, CHSE
소장, 임상 교육 연구소, 매사추세츠 대학교 보스턴 캠퍼스

SimCapture for Skills를 사용하여 더 적은 수의 교수진으로 시간당 30명의 학생을 교정할 수 있었습니다.

2. 데이터는 접근 방식의 변화 필요성을 발견할 때 유용합니다.

펜실베이니아 주립대학교의 시뮬레이션 연구실 소장이자 부교수인 Chris Garrison, PhD, RN, CNE, CHSE는 학생 성과에 대한 데이터를 수집하면서 대규모 사전 면허 프로그램에서 술기 훈련에 대한 학교의 접근 방식을 재고하게 되었습니다.

다른 많은 간호 프로그램과 마찬가지로, 펜실베니아 주립대학교는 전통적으로 시뮬레이션 기반 경험을 평가하기 위해 학생 만족도 설문조사를 사용했습니다. 그러나 학습 성과를 측정하기 위해 객관적인 성과 데이터를 수집해야 한다는 점을 인식하기 시작했습니다. Chris는 "우리는 결정을 내릴 수 있는 객관적이고 타당한 근거가 될 수 있는 무언가를 원했습니다."라고 설명했습니다. 또한 Chris와 동료들은 경쟁력 기반 평가를 요구하는 새로운 AACN Essentials에서 학생들이 이러한 AACN 역량을 충족하는 방법을 문서화하기 위해서도 이 데이터가 필요하다는 것을 알고 있었습니다.

SimCapture 시뮬레이션 학습 관리 시스템(LMS)과 Creighton 경쟁력 평가 도구를 사용하여 고충실도 시뮬레이션을 평가한 결과, 학생들이 여러 술기에서 높은 경쟁력을 보인다는 사실을 발견했습니다. 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. 이 데이터를 보고 Chris와 동료들은 "어떻게 하면 학생들이 실습에 필요한 수준의 역량을 갖추도록 할 수 있을까?"라고 자문했습니다.  
 
Chris는 기술을 미리 가르치고 다시 다루지 않는 것이 일반적인 문제라고 설명했습니다.

"저는 어느 학생이 기초나 초급 과정에 능숙하다고 확인되었다고 해서 커리큘럼 내내 그 역량을 유지할 것이라고 가정하는 것은 잘못된 생각이라고 생각합니다."

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

결국 데이터는 한층 신중한 실습 접근법을 채택하고 커리큘럼 전반에 걸쳐 기술을 재검토하기로 결정했습니다. 학생들에게 역량을 재개발할 기회를 확실히 제공하고, 학생들이 연습하는 동안 피드백을 받을 수 있도록 루브릭을 활용한 동료 간 방법론을 사용하기 시작했습니다. 크리스는 이 접근법에 대한 데이터를 계속 수집하면서 현재 코호트와 함께 해당 부분이 크게 개선될 것으로 기대합니다.

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커리큘럼을 통한 역량 평가 및 검토

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