SimCapture for Skills를 사용하여 동료 간 학습의 혁신적인 접근 방식을 구현함으로써 UMass는 1차 합격률을 높이고 교정 프로세스를 개선할 수 있었습니다.

간호 프로그램은 학생들이 성공적으로 실습으로 전환할 수 있도록 준비해야 한다는 부담에 직면해 있습니다. 학생들의 준비 상태를 보장하기 위해 매사추세츠 대학교 보스턴 캠퍼스는 최근 시뮬레이션 프로그램의 평가와 임상 실습과의 연계 방법에 중점을 두고 있습니다.

"의료 서비스는 변화하고 있으며 간호 프로그램은 스스로를 평가하고 학생들을 더 잘 준비시킬 수 있는 방법을 진정으로 평가해야 합니다."

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

Rosemary는 수집하는 데이터가 보고서와 스프레드시트뿐만 아니라 유의미한 데이터인지 확인하고 싶었고 궁극적으로 학생들이 실습에 필요한 역량을 구축하고 있는지 확인하는 데 도움이 되기를 원했습니다. "학생 학습자의 발전하는 모습을 볼 수 있어야 합니다."라고 Rosemary는 말합니다. "우리는 그들이 졸업할 때 안전한 초보자가 되는 방식으로 발전하고 있는지 확인하고자 합니다."

UMass Boston의 간호학과 학생들은 간호 술기 시험을 100% 통과해야 합니다. "우리는 UMass에서 높은 기준을 가지고 있습니다"라고 Rosemary는 설명합니다. "그 기준을 충족하지 못한 학생들은 실험실로 돌아와야 합니다."

재시험에 도전하려면 필수 교정 교육을 이수해야 합니다. 과거에는 이 교정에 매우 많은 시간이 소요되었습니다. 작은 그룹으로 1~2명의 학생이 대학원 학생과 함께 2시간 동안 진행하는 방식이었습니다.

현재 교수진 부족과 코호트 증가로 어려움을 겪고 있는 다른 모든 간호 학교와 마찬가지로 UMass도 결국 이런 교정 프로세스는 더 이상 지속 가능하지 않다는 사실을 알게 되었습니다. "교육 과정이 커짐에 따라 필요한 교정량을 제공할 시간, 공간 또는 교수진이 부족해졌습니다."라고 그녀는 회상합니다.

학교는 교정 품질을 손상시키지 않으면서 더 적은 교수진으로 더 많은 학생들을 교정할 방법을 찾아야 했습니다.

최근 학기에 160명의 학생이 건강 평가 중간고사를 치렀고 그 중 60명이 필수 기준인 100%를 통과하지 못했습니다. Rosemary와 그녀의 팀은 이러한 학생들을 보다 효율적으로 교육하기 위해 SimCapture for Skills를 활용하기로 결정했습니다.

대학원생 2명의 도움을 받아 30명의 학생이 한 번에 실험실에 들어와 3명씩 그룹으로 나누어 동료 간 방식으로 술기를 연습했습니다. 한 시간 연습을 마치고 학생들은 술기 재시험을 치렀습니다.

결과는 엄청나게 성공적이었습니다. SimCapture for Skills를 사용하여 1시간 동안 복습한 60명의 학생 중 51명이 합격한 것입니다.

학교는 더 적은 수의 교수진으로 시간당 30명의 학생을 효과적으로 교정할 수 있는 방법을 찾았습니다. 이전 교정 프로세스에서는 120시간의 교정 수업 시간이 필요했습니다.

"우리는 엄청난 성공을 거두었습니다."라고 Rosemary는 말합니다. "문제를 해결하고 실험실 공간을 예약하는 데 필요한 시간이 줄었습니다."

SimCapture for Skills는 학생들의 주간 연구실 진척도에 대한 유의미한 성과 데이터를 제공함으로써 UMass에서의 지속적인 교육 개선을 촉진했습니다. 
 
교수진은 SimCapture for Skills의 전자 체크리스트의 데이터를 사용하여 학생들이 가장 어려움을 겪는 곳을 파악해서 다음 주의 수업 내용을 조정할 수 있습니다. 또한 이 도구는 학생들이 연습 시간을 어떻게 활용하고 있는지에 대한 가시성을 제공합니다.  
 
"학생들에게 전달되는 교육의 질이 크게 개선되었습니다." 라고 Rosemary는 말합니다.  
 
UMass는 또한 충실도가 높은 시뮬레이션에서 평가 데이터를 활용하고 있습니다. "우리는 실험실에서 정신 운동 기술로 시작한 다음 시뮬레이션에 외삽합니다."라고 그녀는 설명합니다.

그리고 그들이 수집하는 데이터는 학생을 평가하는 교수진뿐만 아니라 시뮬레이션 후 검증된 도구를 사용하여 교수진을 평가하는 학생과 서로를 평가하는 교수진에게도 해당됩니다.  
 
"우리는 정말 큰 변화를 만들 수 있습니다,"라고 그녀는 말합니다. "교수진은 그 데이터를 가져와 개선의 여지가 있는 부분과 강점이 있는 부분을 확인할 수 있습니다. 그리고 일단 그 데이터가 수집되면 어느 한 분야에 강점이 있는 학생들과 교수진을 한 데 모을 수 있게 됩니다. 우리의 간호사 멘토 프로그램은 이렇게 탄생했습니다. 스스로 생명을 얻은 셈이죠." 
 
Rosemary는"데이터는 이야기를 전달합니다."라고 힘주어 말합니다. "그러나 데이터가 알려주는 내용을 읽을 줄 알아야 합니다. 그러면 이를 통해 무언가를 할 수 있게 됩니다."   

프로그램에서 더 많은 데이터를 활용하는 데 관심이 있으시다면, Rosemary의 전문가 팁 작게 시작하기를 참조하세요.

"지금 수집하고 있는 데이터가 어떤 것인지 확인해 보세요. 종이 형태인가요? 어떤 목적으로 활용하고 계신가요? 아마도 전자 캡처로 전환하는 것이 분석하기에는 더 쉬울 것입니다.

관리하기 쉬운 것부터 시작하세요. 한 번에 모든 것을 할 수는 없지만 일단 하나만 선택한 후 거기서부터 시작하고 바꾸세요. 첫 번째 시도에서 제대로 해야 한다는 부담감은 갖지 마세요. [당사 프로그램]은 2년에 걸쳐 완성되었으며 더 나은 방향으로 지속적으로 변화하고 있습니다."

사례를 공유해 주신 UMass Boston의 Rosemary Samia 님에 감사합니다.