Hvordan innsikt bidrar til å styrke kompetansen i sykepleieferdigheter
Kundehistorie
Bruken av SimCapture og SimCapture for Skills hjalp Penn State University med å endre tilnærmingen til ferdighetsmestring ved å identifisere mangler og legge til rette for målrettet øving gjennom en læringsmetode basert på samarbeid mellom jevnaldrende.
Pennsylvania State University
Om
Pennsylvania State University tar inn rundt 150 studenter hvert år til sitt tradisjonelle bachelorprogram for prelisensiering..
Utfordringen
Å utvikle trygge og effektive utøvere
Sykepleieprogrammer står overfor økende press for å bidra til å redusere den vedvarende sykepleiermangelen og samtidig forberede kandidatene på dagens helsetjenestevirkelighet. For å sikre at nye sykepleiere er godt rustet, har Ross og Carol Nese College of Nursing ved Pennsylvania State University nylig satt fokus på å samle inn ytelsesdata i ferdighetslaboratoriet for sykepleie.
Christopher Garrison, PhD, RN, CNS, CHSE, direktør for simuleringslaboratoriet og førsteamanuensis ved Penn State, innså at disse dataene kunne spille en nøkkelrolle i å vurdere studentenes kompetanse og hjelpe fakultetet med å ta strategiske beslutninger på program- eller pensumnivå.
"Vi ønsket virkelig å begynne å bruke simulering for å identifisere hull i pensumet vårt, se hvor vi må stramme opp, og hjelpe studentene våre med å bli trygge og effektive utøvere."
- Christopher Garrison, PhD, RN, CNS, CHSE
Director, Associate Teaching Professor, Pennsylvania State University
Som mange andre simuleringsprogrammer for sykepleie hadde Penn State tradisjonelt målt suksessen til programmet sitt ved hjelp av studenttilfredshetsundersøkelser. Selv om undersøkelsene bidro til å dekke Kirkpatrick nivå 1 ved å måle studentenes reaksjoner på læringen, ga ikke disse dataene den innsikten i kompetanse som de trengte.
«Jeg tror en av utfordringene i simuleringsmiljøet er at vi typisk, når vi tenker på innsamling av evalueringsdata, har samlet mye på nivået av studenttilfredshet – og ikke faktiske data om studentenes prestasjoner,» forklarer Chris. «Men vi begynte å innse at vi virkelig måtte gå utover det. Vi måtte se på hva de faktiske læringsutbyttene var, og hva studentene våre oppnådde.»
Han og teamet ønsket å begynne å samle inn og analysere mer robuste data om læringsutbytte. «Vi ønsket noe objektivt og gyldig å basere beslutninger på,» sier han. «[Og] vi ønsket virkelig å ha en plattform som kunne fange og analysere disse dataene.»
I tillegg, med de nye AACN Essentials som krever kompetansebasert utdanning, visste Chris og kollegene at de ville trenge disse dataene for å dokumentere hvordan studentene oppfylte kompetansekravene.
Løsningen
Å utnytte kraften i data for å avdekke ferdighetsgap
Da Chris og teamet hans begynte å samle inn ytelsesdata fra sine høykvalitets simuleringsscenarioer, dukket det raskt opp handlingsrettet innsikt.
De benyttet Creighton Competency Evaluation Instrument (C-CEI®), et validert evalueringsverktøy som måler effektiviteten av klinisk læring i simuleringsmiljøer. Instrumentet fokuserer på 22 generelle sykepleiehandlinger fordelt på fire områder: vurdering, kommunikasjon,klinisk skjønnlinical, og pasientsikkerhet. «Jeg synes det er veldig verdifullt fordi det er objektivt,» forklarer Chris.
Verktøyet ble integrert direkte i SimCapture, et system for simuleringsadministrasjon. Dette gjorde det enkelt å samle inn og analysere evalueringsdataene i SimCapture-plattformen.
Dataene fra simuleringsscenarioene viste at studentene hadde sterke kompetanser på enkelte områder. Men ved nærmere analyse fant teamet at studentene ikke var der de burde være på andre områder – som enkelte elementer innen trygg medikamenthåndtering og korrekt utførelse av prosedyrer.
Denne innsikten fikk teamet til å stille spørsmålet:
«Hvordan kan vi få studentene våre opp på det kompetansenivået de trenger for praksis?»
Det var på tide å tenke nytt om tilnærmingen til ferdighetsundervisning.
Å integrere målrettet øving med tilbakemelding
Dataene de samlet inn med Creighton-instrumentet og SimCapture ga Chris og teamet mulighet til å se nærmere på hvilke spesifikke ferdigheter som krevde mer repetitiv øving. De ønsket å øke antall øvingsmuligheter på en strukturert måte, og derfor tok de i bruk SimCapture for Skills – a solution that combines the effectiveness of the peer-to-peer learning methodology en løsning som kombinerer effektiviteten i læringsmetoden «peer-to-peer» med digitale verktøy for vurdering og evaluering.
Med SimCapture for Skills kunne studentene trene gjentatte ganger på grunnleggende sykepleieferdigheter og gi hverandre tilbakemelding. Ved å bygge inn vurderingskriterier (rubrics) i SimCapture for Skills-plattformen sikret de at studentene ga hverandre presis tilbakemelding basert på disse kriteriene. At studentene vurderte hverandre på de ulike nøkkelområdene som var definert i rubrikken, var verdifullt fordi det forsterket beste praksis. «De får faktisk bedre kvalitet på øvingen og bedre kvalitet på tilbakemeldingene,» sier han.
"En av de største fordelene vi har sett, er at vi får struktur. Når man ser på målrettet øving, er konseptet at studentene trenger en viss mengde tid og repetisjon på en bestemt oppgave for å oppnå mestring – men de trenger også tilbakemelding av høy kvalitet som sier om teknikken deres faktisk er korrekt. Målrettet øving med tilbakemelding gjør det mulig for dem å bli mer dyktige og presise i utførelsen av ferdigheten."
SimCapture for Skills ga også Chris og teamet ytelsesdataene og innsikten de trengte for å justere undervisningen. Tilgjengelige rapporter inkluderer prestasjonsindikatorer både på deltaker- og gruppenivå.
«Dataene er veldig nyttige når det gjelder å se hvor studentene øver. Hva er prestasjonsnivået?» forklarer han. «Og så kan du justere hvordan du underviser i ulike ferdigheter når du identifiserer gap.»
Å styrke ferdighetene på tvers av pensumet
I tillegg til å øke strukturen i øvingstiden, innså Chris og kollegene at disse øvingsmulighetene måtte integreres gjennom hele pensumet – og ikke bare «frontlastes» i starten.
«Det aller meste av ferdighetene ble lagt inn i Fundamentals-kurset,» forteller han. «Jeg tror det er en feilaktig antakelse at når du har krysset av for at noen er kompetente i Fundamentals- eller Foundations-kurset, så beholder de den kompetansen gjennom hele pensumet.»
Selv om disse ferdighetene sannsynligvis blir tatt opp igjen under klinisk praksis, forklarer han, kan kliniske instruktører veilede studentene mens de utfører ferdigheter som medikamentadministrasjon og steril teknikk.
"The interesting thing about looking at simulation data is that we don’t guide them. We expect them to practice independently because there’s no risk to patients. So that enables us to identify gaps and then close those gaps prior to graduation so that they can be safe and effective practitioners.”
Over tid har Chris og teamet gradvis integrert øvingsmuligheter for kritiske ferdigheter gjennom hele pensumet for å gi den forsterkningen som er nødvendig for at studentene skal mestre dem.
Ved å utnytte kraften i data til å styre beslutningene sine og ta en mer målrettet tilnærming til ferdighetskompetanse, har Penn State løftet måten de forbereder studentene sine på praksis til et helt nytt nivå.
Hovedpunkter
Data kan gi handlingsrettet innsikt.
Fra ferdighetsøving til avanserte simuleringer – ytelsesdata kan hjelpe deg med å ta viktige program- og pensumbeslutninger for å sikre at studentene er godt forberedt.
Strukturert, repetitiv øving med tilbakemelding er nøkkelen til ferdighetsmestring.
Å legge til mer struktur i øvingstiden ved hjelp av en peer-to-peer-metodikk kan heve kvaliteten og effektiviteten på ferdighetsøving.
Ferdigheter bør integreres gjennom hele læreplanen.
En målrettet strategi for å integrere ferdigheter på tvers av læreplanen gir studentene mulighet til å bevare og videreutvikle sin kompetanse
Chris’ råd
Hvis du ønsker å komme i gang med å samle inn og bruke mer data i programmet ditt, anbefaler Chris å ‘starte i det små og bygge videre på suksessene’
"Start med å se på hvor programmet ditt står i dag, og hvilke behov som finnes. [SimCapture]-plattformen er et svært nyttig verktøy for å samle inn ulike typer faktiske resultatdata om studentenes prestasjoner. Plattformen gir en effektiv måte å organisere og dokumentere disse dataene på. Men du må ha en strategisk plan for hvordan du skal bruke dem. Hvis du bare samler inn data uten å gjøre noe med dem, vil det ikke bidra til å forbedre programmet."
