SDSU가 시뮬레이션 인사이트를 활용하여 역량 기반 간호 교육을 강화하는 방법
사우스다코타주립대학교는 종이 평가서를 실시간 인사이트로 전환하여 역량 기반 교육으로의 전환을 지원했습니다.
소개
사우스다코타주 브루킹스, 라피드시티, 수폴스에 세 곳의 캠퍼스를 두고 있는 사우스다코타 주립대학교(SDSU)는 일반 및 가속화 BSN, RN to BSN, MSN, 대학원 인증서, DNP 및 박사(Ph.D.) 프로그램을 제공합니다. SDSU의 시뮬레이션 프로그램은 의료 시뮬레이션 협회(SSH)의 핵심 및 교육/교수 프로그램에서 인증을 받았습니다.
시뮬레이션을 통한 역량 기반 교육으로의 전환 주도
사우스다코타 주립대학교 간호대학은 최근 큰 변화를 겪었습니다. 기존의 전통적인 교육을 대신해 엄격한 역량 기반 교육(CBE) 모델을 도입한 것입니다. 미국 간호대학협회(AACN)의 Essentials 커리큘럼에 따른 첫 번째 코호트가 2025년 가을에 시작되었습니다.
SDSU의 헬스케어 시뮬레이션 센터 디렉터 겸 조교수인 Dr. Alyssa Zweifel에게 CBE로의 전환은 시뮬레이션을 기반으로 한 자연스러운 진화입니다.
Dr. Zweifel은 CBE에 대해 “정말 놀랍다고 생각합니다,”라고 말하며, “이는 우리가 항상 시뮬레이션 기반 교육에서 수행해 온 시뮬레이션 표준과 이론에 매우 잘 부합합니다.”라고 설명했습니다.
실제로, SDSU의 핵심 시뮬레이션 팀은 이미 역량 중심 사고방식으로 운영되고 있었으며, 이제 학문 구조 전반에 걸쳐 있는 CBE 전문가 모임의 일원으로서 전문 지식을 기여하고 있습니다.
도전 과제
평가 데이터를 행동으로 전환하기
CBE는 학생들이 단순히 무엇을 '아는지'보다 무엇을 '하는지'에 중점을 두기 때문에 시뮬레이션에서 형성 평가와 총괄 평가 데이터를 대량으로 수집해야 합니다. 또한, 이러한 시뮬레이션 데이터를 개별 및 집단 수준에서 교수 전략을 세우는 데 효율적으로 해석해야 합니다.
자연스럽게 많은 프로그램, 특히 SDSU에서는 모든 데이터를 유용하게 관리하는 것이 어려운 과제가 되었습니다.
“우리는 실제로 시뮬레이션에서 나온 서류를 쌓아두곤 했어요,” Dr. Zweifel이 말했습니다. “제가 세 곳에서 데이터를 받아서 한 학기가 끝날 때마다 서류 더미와 함께 앉아 모든 평가 데이터를 계산했습니다. 최소 40시간이 걸리곤 했죠.”
평가 데이터가 학기 말까지 분석되지 않았기 때문에 커리큘럼 문제에 신속하게 대응하는 것이 불가능했습니다.
솔루션
수많은 문서에서 실시간 인사이트로
시뮬레이션에서 생성된 방대한 데이터를 관리하기 위해 Zweifel 박사와 그녀의 팀은 SimCapture를 사용하기로 결정했습니다. 이 시뮬레이션 관리 시스템은 학습자의 성과를 평가하고 성과 데이터를 수집하여 유의미한 인사이트로 정리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
그들은 SimCapture를 Creighton Competency Evaluation Instrument© (CCEI)와 결합하여 사용했습니다.
CCEI에 대하여
Creighton University의 간호 교육자들에 의해 개발된 Creighton Competency Evaluation Instrument© (CCEI)는 학문적 학습과 현실 세계의 실무 간의 격차를 줄이기 위해 신뢰할 수 있고 근거 기반의 임상 역량 평가 방법을 제공합니다.
CCEI는 이후 새로운 버전으로 업데이트되었습니다: CCEI 2.0. 2.0 버전은 임상 판단에 더 높은 중요성을 부여하고 미국 국가간호위원회(National Council of State Boards of Nursing)의 임상 판단 측정 모델을 통합합니다.
이 도구는 총 25개의 항목을 포함하고, 네 가지 주요 범주에서 역량을 평가합니다:
- 임상 판단
- 의사소통
- 품질과 안전
- 전문성
CCEI 2.0에 대해 더 알아보기 및 Laerdal이 Creighton University와 협력하여 이 도구의 범위를 확대하는 방법에 대해 알아보세요.
Zweifel 박사와 그녀의 팀은 CCEI를 SimCapture에 업로드했습니다. 교수진은 시나리오와 디브리핑 중 평가를 작성하고, SimCapture는 모든 데이터를 저장하고 이를 인사이트로 조직했습니다.
결과
효율성의 극적인 증가
종이 평가에서 SimCapture와 CCEI를 사용한 데이터 관리로 전환하면서 Zweifel 박사와 그녀의 팀은 주요 효율성 향상을 이루었습니다.
의미 있는 커리큘럼 개선
SimCapture와 CCEI를 함께 사용하면 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있는 강력한 조합이 생성됩니다.
한 가지 눈에 띄는 예는 새 CBE 커리큘럼을 사용하는 가속 프로그램 첫 번째 코호트와 관련됩니다. 1학기 약물 투여 시뮬레이션을 실행한 후, 시뮬레이션 센터 팀은 SimCapture 데이터를 활용하여 기존 코호트 전체의 트렌드를 식별했습니다.
“품질 및 안전” 도메인에 대한 결과 분석은 장비와 기기 관리에 존재하는 격차를 드러냈습니다. Dr. Zweifel은 여섯 그룹 중 하나만이 무균 기술을 사용하여 IV 피기백 약물을 올바르게 연결할 수 있다는 것을 발견했습니다.
이 발견은 교수진과의 즉각적인 조사를 촉발시켰습니다. 이는 커리큘럼의 불일치 때문임이 밝혀졌습니다. 학생들에게 시뮬레이션 전에 필요한 기술을 숙달하기 위해 신속하고 반복적이며 신중한 연습을 할 기회가 충분히 주어지지 않았습니다.
“학생들이 IV 약물 투여나 안전 포인트를 제대로 수행하지 못한 것도 당연합니다 — 왜냐하면 아마 한 번만 연습했을 것이니까요,”라고 그녀는 설명했습니다.
팀은 학기 말로 시뮬레이션을 옮겨 학생들이 보다 반복적인 연습을 한 후에 시뮬레이션에 참여할 수 있도록 해야겠다는 결정을 내렸습니다.
즉각적으로 데이터를 이용할 수 있었던 덕분에 교수진이 바로 조치를 취할 수 있었습니다. “우리 손끝에 데이터가 있는 것은 매우 중요합니다,”라고 Dr. Zweifel은 말했습니다. 그녀는 SimCapture가 없었다면 문제를 발견하고 해결하는 데 훨씬 더 오래 걸렸을 것이라고 지적했습니다.
개별 학생 지원
SimCapture는 그룹 수준의 통찰력 외에도 Dr. Zweifel과 팀이 시간이 지나면서 개별 학생 성과를 더 효율적으로 평가할 수 있도록 돕는 데이터를 제공합니다. 여러 시뮬레이션에서 학생들의 성과를 검토함으로써 교수진은 임상 판단과 같은 중요한 영역에서 지속적인 부족한 부분을 정확히 파악할 수 있습니다. 이 데이터는 학생들과 함께 재교육 방법을 결정하는 데 지침을 제공합니다.
“나는 정말로 데이터를 깊이 분석하여 … 학생이 시뮬레이션 교육과정을 진행하면서 전문성에 도달할 수 있도록 돕습니다,”라고 그녀는 말했습니다.
운영 및 교수 개발 인사이트
SimCapture의 데이터는 학생 성과와 교육 과정 콘텐츠를 넘어 중요한 운영 결정과 교수의 일관성에도 영향을 미칩니다.
인력 배치 정당성. SDSU의 Rapid City 사이트가 시뮬레이션 공간을 확장하면서 Dr. Zweifel은 두 번째 시뮬레이션 기술자를 고용하기 위한 근거가 필요했습니다. 그녀는 SimCapture에서 센터 출입 시간 데이터를 가져와 Rapid City가 다른 위치보다 두 배 더 많은 접촉 시간을 갖고 있지만 직원은 더 적다는 것을 보여줄 수 있었습니다. 이 데이터는 Rapid City에 또 한 명의 시뮬레이션 기술자를 고용하는 데 정당성을 부여하는 데 도움이 되었습니다. 그녀는 SimCapture가 없었다면 새로운 고용을 정당화하기 위해 상당한 수작업 관리 작업이 필요했을 것이라고 언급했습니다.
평가자 간 일관성. 이 SimCapture 지표는 교수진이 CCEI 도구를 표준화하여 사용할 수 있도록 돕습니다. SimCapture는 중간 또는 높은 수준의 불일치가 있는 영역을 강조합니다. 이로 인해 Zweifel 박사가 교수진과 개별적으로 일관성 문제를 해결하거나 지나치게 애매한 성과 지표(PIs)를 명확히 할 수 있었습니다. 예를 들어, 한 PI는 단순히 “생체 신호를 보여준다”는 것이었습니다. 팀은 학생들이 특정 생체 신호를 포함하여 5개 중 3개를 맞춰야 한다는 점을 명확히 해야 한다고 인식했습니다.
빠른 순환 숙달 연습과 동료 간 학습을 통한 기술 강화
기본 기술 숙달에 도달하도록 돕기 위해, Zweifel 박사와 그녀의 팀은 회귀 순환 숙달 연습(RCDP) 프레임워크를 채택했습니다. 이는 학습자 중심 모델로, 수행상의 격차를 발견하고 피드백이 필요한 영역을 식별하며 기술을 마스터할 수 있도록 반복적인 기회를 제공합니다.
그들은 RCDP를 SimCapture for Skills와 결합했습니다: 디지털 평가 및 평가 솔루션입니다. SimCapture for Skills 플랫폼을 사용하여 학생들은 독립적으로 연습하고 기술을 완료하는 자신을 녹화하면서 자기 반성과 평가를 촉진했습니다. 학생들의 녹화물은 다른 학생들에게도 배정되어 서로에게 건설적인 동료 피드백을 제공할 수 있도록 했습니다.
SimCapture for Skills 플랫폼은 데이터를 수집하고 기준 값을 식별하는 데 도움을 주었습니다. 이 접근 방식을 시도한 후, 발견된 몇 가지 사항은 다음과 같습니다:
- ✓RCDP 프레임워크와 동료 간 methodology는 효과적임. 데이터는 1학기 때 배운 기술이 2학기 때 숙달 수준에서 새로 고침되고 강화되었을 때 기술의 유지 결과를 보여줌.
- ✓학생들은 이 접근 방식에 긍정적으로 반응함. 학생들은 반복적인 연습 기회를 소중히 여기며 독립성을 높이 평가했습니다. 많은 학생들이 “진짜 간호사처럼 느껴졌다”고 말하며 간호사에게 기대되는 기술을 완수할 수 있는 자신감이 더 생겼다고 언급했습니다.
Dr. Zweifel의 조언
현재 간호학 프로그램에서 CBE를 수용하려는 과정에 있다면, Dr. Zweifel의 조언을 참고하세요.
“가장 중요한 것은 커리큘럼을 만들 때 적합한 사람들을 테이블에 앉히는 것입니다. 교수진의 수준은 다양하지만, 각자가 서로 다른 관점을 제공합니다. 다양한 전문성을 가진 사람들을 테이블에 함께해야 합니다. 그렇지 않으면 놓치는 부분이 발생할 수 있습니다. 모든 사람이 모든 것을 알 수는 없다는 것은 인간의 본성이니까요.”
– Alyssa Zweifel, PhD, RN, CHSE
헬스케어 시뮬레이션 센터 디렉터,
사우스 다코타 주립대학교 조교수
간호 분야에서 역량 기반 교육을 강화하기 위한 시뮬레이션 통찰력 활용의 주요 시사점
1. SimCapture를 CCEI 도구와 통합하면 방대한 종이 기반 평가 데이터를 실시간 실행 가능한 인사이트로 바꿀 수 있습니다.
2. 시뮬레이션 데이터는 약물 투여 및 임상 판단과 같은 분야에서 집단 전반의 경향을 파악하고 격차를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
3. 시뮬레이션 데이터에 즉시 액세스하면 교육 과정 정렬을 빠르게 개선하고, 개별 학습자를 지원하며, 운영 및 교수진 개발 결정에 정보를 제공할 수 있습니다.
