Zdaniem ekspertów.
Jeśli zajmujesz się edukacją pielęgniarską, Twoja szkoła prawdopodobnie zbiera wiele rodzajów danych. Możliwe, że dane pochodzą z różnych źródeł i są organizowane w silosy – ale nie zawsze są wykorzystywane. Jednak gdy jesteś w stanie połączyć wszystkie swoje dane w coś znaczącego, mogą one opowiadać silną historię – taką, która ma znaczenie dla Twojej instytucji, programu, wykładowców i studentów.
Porozmawialiśmy z ekspertami z trzech szkół pielęgniarskich, aby dowiedzieć się, jak wykorzystali moc danych do wdrożenia edukacji opartej na kompetencjach w swoich programach. Poniżej dzielimy się kilkoma wnioskami z naszego webinarium: Ocena i Ewaluacja Kompetencji w Ramach Programu Nauczania.
Rosemary Samia, MSN, RN, CNS, CHSE, Dyrektor Centrum Edukacji Klinicznej i Badań na Uniwersytecie Massachusetts w Bostonie, wprowadziła ocenę koleżeńską i ocenę praktyki umiejętności przy użyciu SimCapture for Skills na kursach oceny zdrowia i podstaw pielęgniarstwa w pierwszym semestrze klinicznym w swojej szkole. SimCapture for Skills zbliża wykładowców do studentów, łącząc skuteczność metodyki uczenia koleżeńskiego z cyfrowymi narzędziami do oceny i ewaluacji.
Pod nadzorem studenta podyplomowego lub edukatora symulacji, grupy trzech studentów na zmianę wykonują umiejętność jako uczący się, oceniają i analizują inną osobę wykonującą umiejętność jako prowadzący oraz doświadczają umiejętności na sobie jako pacjenci.
Patrząc na wyniki testów studentów po wdrożeniu tego podejścia, Rosemary odkryła, że laboratoria, w których wykorzystywano metodę koleżeńską regularnie, miały studentów z dużo wyższymi wynikami zdawalności za pierwszym podejściem niż inne grupy. „Widzieliśmy, że to była strategia, która przynosiła korzyści” – wyjaśniła.
Używanie SimCapture for Skills podczas sesji ćwiczeniowych zmniejszyło liczbę egzaminów poprawkowych z 60 do 9 z semestru na semestr.
W dążeniu do zwiększenia wydajności UMass Boston również skłonił się ku podejściu koleżeńskiemu, aby usprawnić proces poprawy wyników.
- Rosemary Samia, MSN, RN, CNS, CHSE
Dyrektor, Centrum Edukacji Klinicznej i Badań, Uniwersytet Massachusetts w Bostonie
Użycie SimCapture for Skills pozwoliło im na poprawę wyników u 30 studentów na godzinę, przy mniejszej liczbie członków kadry.
Dla Chrisa Garrisa, PhD, RN, CNE, CHSE, Associate Teaching Professor i Dyrektora Simulation Lab na Pennsylvania State University, zbieranie danych dotyczących wyników studentów opowiedziało historię, która doprowadziła do przemyślenia podejścia jego szkoły do treningu umiejętności w dużym programie przelicencjatu.
Podobnie jak w wielu innych programach pielęgniarskich, Penn State tradycyjnie wykorzystywało ankiety satysfakcji studentów do oceny doświadczeń związanych z symulacją. Jednak zaczęli zdawać sobie sprawę, że muszą zacząć zbierać obiektywne dane o wynikach, aby mierzyć efekty nauki. "Chcieliśmy czegoś obiektywnego i wiarygodnego, aby podejmować decyzje," wyjaśnił Chris. A razem z nowymi wymogami AACN Essentials, które nakazują oceny na podstawie kompetencji, wiedzieli, że te dane będą potrzebne do dokumentowania, jak studenci spełniają wymagania AACN.
Korzystając z systemu zarządzania nauką symulacyjną (LMS) SimCapture z narzędziem Creighton Competency Evaluation Instrument do oceny symulacji wysokiej wierności, odkryli szereg umiejętności, w których studenci wykazywali silne kompetencje. Po dokładniejszym zbadaniu, zauważyli, że studenci nie byli na odpowiednim poziomie w innych obszarach – takich jak niektóre elementy bezpiecznego podawania leków i poprawnego wykonywania procedur. Przeglądając te dane, Chris i jego współpracownicy zadawali sobie pytanie: "jak możemy doprowadzić naszych studentów do poziomu kompetencji, którego potrzebują w praktyce?"
Chris wyjaśnił, że popularnym problemem jest skupienie się na nauce umiejętności na początku i brak ich powtarzania.
- Christopher Garrison, PhD, RN, CNS, CHSE
Dyrektor, Associate Teaching Professor, Pennsylvania State University
Ostatecznie dane doprowadziły do decyzji o bardziej świadomym podejściu do praktyki i powtarzania umiejętności w całym programie nauczania. Upewnili się, że studenci mają możliwość ponownego rozwijania swoich kompetencji oraz zaczęli wykorzystywać metodologie rówieśnicze z rubrykami, aby umożliwić studentom otrzymywanie informacji zwrotnej podczas nauki umiejętności. Jak kontynuują zbieranie danych dotyczących tego podejścia, Chris spodziewa się znaczących ulepszeń w tych obszarach w obecnym roczniku.
Eksperci podzielili się przykładami, jak dane pomogły im w podnoszeniu kompetencji zawodowych:
Podczas analizy wyników studentów uzyskanych za pomocą narzędzia Lasater Clinical Judgment Rubric, Rosemary zauważyła, że wyniki były wyjątkowo dobre – mimo że była to pierwsza symulacja, jaką studenci kiedykolwiek przeprowadzili. „Zauważyłam, że jest tu miejsce na rozwój kadry dydaktycznej,” powiedziała. Kwestia została zaadresowana między semestrami. Gdy dane nie wykazały poprawy po próbie rozwiązania problemu, zmieniono format pytań, na które kadra dydaktyczna udzielała odpowiedzi, aby dać studentom informację zwrotną. Zamiast oceny od 1 do 4, zastosowano te same kategorie, prosząc kadrę o udzielenie studentom komentarzy tekstowych. „Na koniec tego semestru zauważyliśmy, że udzielana informacja zwrotna była dużo bardziej wartościowa, instruktorzy poświęcali czas na analizę ocen i refleksji, a następnie naprawdę prowadzili studentów przez te cztery fazy.”
Rosemary podzieliła się, że UMass Boston odeszło od ankiet satysfakcji studentów jako narzędzia do mierzenia skuteczności symulacji, zaczynając wykorzystywać narzędzie Debriefing Assessment for Simulation in Healthcare© (DASH). Narzędzie DASH, opracowane przez Center for Medical Simulation w Bostonie, przyjmuje obiektywne podejście do oceny omówień. UMass Boston zaczął od studenckiej wersji narzędzia DASH, która pozwala studentom oceniać prowadzących. Później zaczęto korzystać z wersji instruktorów, gdzie edukatorzy symulacji analizowali swoje omówienia i sprawdzali się, aby zobaczyć, gdzie powinni się skupić na rozwoju zawodowym.
Jennifer Roye, MSN, RN, CHSE, CNE, Zastępczyni Dziekana ds. Symulacji i Technologii oraz adiunkt na Uniwersytecie Texas at Arlington, wprowadziła w swojej szkole ustandaryzowaną, łatwą w użyciu metodę omówień o nazwie Plus Delta. Przeprowadziła szereg warsztatów rozwojowych dla kadry, aby zagwarantować efektywne i spójne stosowanie. Rozumiejąc znaczenie korzystania z obiektywnych danych do oceny skuteczności, Jenny planuje również wykorzystać narzędzie DASH do oceny sposobu, w jaki kadra stosuje metodę Plus Delta.
Po webinarze poprosiliśmy ekspertów o podzielenie się wskazówkami dla szkół, które dopiero zaczynają korzystać z danych.
Rosemary Samia, MSN, RN, CNS, CHSE, jest dyrektorem Centrum Edukacji Klinicznej i Badań na Uniwersytecie Massachusetts w Bostonie. Jej doświadczenie kliniczne obejmuje 15 lat pracy w zakresie pielęgniarstwa medyczno-chirurgicznego przed przejściem na nauczanie z użyciem symulacji w środowisku akademickim w 2014 roku. W 2020 roku ukończyła roczny Program Rozwoju Przywództwa dla Edukatorów Symulacji Narodowej Ligi Pielęgniarskiej. Rosemary prowadzi lokalną grupę networkingową dla nauczycieli symulacji w obszarze większego Bostonu oraz wspiera organizację regionalnych sympozjów dotyczących symulacji. Jest członkinią rady doradczej safeMedicate, wirtualnego środowiska dla symulowanej administracji leków. W 2020 roku Rosemary została wyróżniona przez Sigma Theta Alpha za doskonałość w praktyce pielęgniarskiej i otrzymała nagrodę imienia Maureen Oh Eigartaigh.
Christopher Garrison, PhD, RN, CNE, CHSE, jest Profesorem Nauczania w Ross and Carol Nese College of Nursing na Uniwersytecie Stanowym Pensylwanii oraz Dyrektorem Laboratorium Symulacyjnego na kampusie University Park. Jego doświadczenie kliniczne obejmuje medycynę chirurgiczną, kardiologię, opiekę domową oraz pracę jako pielęgniarz praktykujący w zakresie dorosłych/gerontologii. Jest Certyfikowanym Nauczycielem Pielęgniarstwa (CNE) i Certyfikowanym Edukatorem Symulacji (CHSE). Christopher posiada dyplom Associate's z Northern Virginia Community College, tytuł licencjata (BS) z Pennsylvania State University, tytuł magistra pielęgniarstwa (MSN) z George Mason University oraz doktorat (PhD) z Nova Southeastern University w zakresie edukacji pielęgniarskiej. Nauczanie prowadzi w klasach, symulacjach oraz ustawieniach klinicznych w ramach programu BSN na Penn State. W 2020 roku Christopher otrzymał nagrodę Janet A. Williamson Excellence in Teaching Award od Penn State College of Nursing. Posiada 13 lat doświadczenia w projektowaniu i prowadzeniu nauczania opartego na symulacji. Jego zainteresowania badawcze obejmują ocenę skuteczności symulacji i symulacji wirtualnych jako strategii edukacyjnych. Christopher występował na konferencjach krajowych i międzynarodowych na temat symulacji oraz innych zagadnień związanych z edukacją pielęgniarską.
Jennifer Roye, MSN, RN, CHSE, CNE, jest Zastępcą Dziekana ds. Symulacji i Technologii oraz Klinicznym Profesorem Asystentem w College of Nursing and Health Innovation na Uniwersytecie Teksańskim w Arlington. Jest głównym wykładowcą kursu Fundamental Telehealth Skills w Programie Certyfikacji Informatyki Zdrowotnej. Pani Roye uzyskała tytuł MSN na UTA w 2003 roku i obecnie studiuje na Uniwersytecie Alabamy w programie EdD Instructional Leadership. Praktykowała jako Certyfikowany Pielęgniarz Pediatryczny (CPNP) w prywatnej praktyce przez 10 lat oraz jako pielęgniarka w Oddziale Ratunkowym w Cook Children’s Medical Center w Ft. Worth w Teksasie przez 16 lat. Jej obszary zainteresowań badawczych obejmują symulację, telemedycynę, zaangażowanie studentów, poprawę edukacji online oraz moralne niepokoje w populacji studentów pielęgniarstwa na poziomie licencjackim.
