South Dakota State University (SDSU) prowadzi działalność w trzech lokalizacjach: Brookings, Rapid City i Sioux Falls. Uczelnia oferuje pełną ścieżkę kształcenia pielęgniarskiego, od studiów licencjackich BSN po programy doktoranckie. Program symulacji medycznej SDSU posiada prestiżową akredytację Society for Simulation in Healthcare (SSH) w obszarach Core oraz Teaching/Education.
Wydział Pielęgniarstwa South Dakota State University (SDSU) przeszedł istotną transformację, odchodząc od tradycyjnego modelu nauczania na rzecz kształcenia opartego na kompetencjach (Competency-Based Education, CBE). Pierwsi studenci realizujący program zgodny z wytycznymi AACN Essentials rozpoczęli naukę jesienią 2025 roku.
Dla dr Alyssy Zweifel, adiunktki i dyrektorki Centrum Symulacji Medycznej SDSU, wdrożenie modelu CBE jest naturalnym krokiem wynikającym z doświadczeń zdobytych w edukacji opartej na symulacji.
„Uważam, że to znakomite podejście” – mówi dr Zweifel. „Doskonale wpisuje się w standardy i założenia, na których od lat opieramy edukację wykorzystującą symulację.”
Co istotne, zespół odpowiedzialny za symulację na SDSU od dawna koncentrował się na rozwijaniu i ocenie kompetencji studentów. Dzięki temu jego członkowie mogli aktywnie wesprzeć wdrażanie modelu CBE, wnosząc swoją wiedzę i doświadczenie do szerszego grona ekspertów zaangażowanych w rozwój programu nauczania.
Wyzwanie
Kształcenie oparte na kompetencjach (CBE) koncentruje się nie tylko na tym, co studenci wiedzą, ale przede wszystkim na tym, co potrafią zrobić w praktyce. Takie podejście wymaga gromadzenia dużej ilości danych pochodzących z ocen formatywnych i podsumowujących realizowanych podczas symulacji. Kluczowe staje się również skuteczne analizowanie tych danych, aby wspierały doskonalenie procesu nauczania zarówno na poziomie pojedynczego studenta, jak i całej grupy.
Dla wielu uczelni, w tym SDSU, efektywne zarządzanie tak dużą ilością informacji stanowiło poważne wyzwanie.
„Dosłownie pracowaliśmy na stosach dokumentacji z symulacji” – wspomina dr Alyssa Zweifel. „Mam trzy ośrodki, które przekazywały mi swoje dane. Pod koniec każdego semestru siadałam nad stertami papierów i ręcznie zestawiałam wyniki ocen. Zajmowało mi to co najmniej 40 godzin.”
Ponieważ analiza wyników odbywała się dopiero po zakończeniu semestru, wykładowcy nie mieli możliwości szybkiego identyfikowania problemów i wprowadzania zmian w programie nauczania na bieżąco.
Rozwiązanie
Aby skuteczniej zarządzać dużą ilością danych generowanych podczas symulacji, dr Alyssa Zweifel i jej zespół zdecydowali się wdrożyć system SimCapture. Rozwiązanie to miało pomóc w ocenie postępów studentów, gromadzeniu wyników oraz przekształcaniu ich w wartościowe informacje wspierające proces kształcenia.
Zespół połączył SimCapture z Narzędziem Oceny Kompetencji Creighton® (CCEI).
Narzędzie Oceny Kompetencji Creighton® (CCEI), opracowane przez edukatorów pielęgniarstwa z Uniwersytetu Creighton, oferuje wiarygodną i opartą na dowodach metodę oceny kompetencji pielęgniarskich. Pomaga ono połączyć wiedzę zdobytą podczas studiów z jej praktycznym zastosowaniem w opiece nad pacjentem.
Najnowsza wersja narzędzia, CCEI 2.0, kładzie większy nacisk na analizę kliniczną i wykorzystuje Clinical Judgment Measurement Model opracowany przez National Council of State Boards of Nursing (NCSBN).
CCEI obejmuje 25 kryteriów oceny w czterech kluczowych obszarach:
Dowiedz się więcej o CCEI 2.0 i o tym, jak Laerdal współpracuje z Uniwersytetem Creighton, aby zwiększyć zasięg tego narzędzia.
Dr Zweifel i jej zespół zintegrowali CCEI z platformą SimCapture. Wykładowcy przeprowadzali ocenę podczas realizacji scenariuszy i omówień, a SimCapture automatycznie gromadził, porządkował i analizował zebrane dane, przekształcając je w użyteczne wnioski.
Wyniki
Przejście od ocen papierowych do zarządzania danymi za pomocą SimCapture i CCEI przyniosło znaczące korzyści w zakresie wydajności dla dr. Zweifela i jej zespołu.
Wykorzystanie SimCapture wraz z narzędziem CCEI dostarczyło kadrze dydaktycznej cennych informacji wspierających doskonalenie programu nauczania.
Jednym z pierwszych przykładów było przeanalizowanie wyników studentów realizujących przyspieszony program oparty na modelu CBE. Po symulacji dotyczącej podawania leków, przeprowadzonej w pierwszym semestrze, zespół centrum symulacji wykorzystał dane z SimCapture do identyfikacji powtarzających się problemów występujących w całej grupie.
Analiza wyników w obszarze „Jakość i bezpieczeństwo” wykazała trudności związane z bezpiecznym przygotowaniem i podawaniem leków dożylnych. Dr Alyssa Zweifel zauważyła, że tylko jedna z sześciu grup prawidłowo przygotowała i podłączyła wlew dożylny z zachowaniem zasad aseptyki.
To odkrycie skłoniło zespół dydaktyczny do natychmiastowej analizy sytuacji. Okazało się, że problem nie wynikał z braku zaangażowania studentów, lecz z programu nauczania. Przed udziałem w symulacji studenci mieli zbyt mało okazji do ćwiczenia tej procedury w laboratorium umiejętności i utrwalenia jej podczas krótkich, powtarzalnych sesji praktycznych.
„Nic dziwnego, że mieli trudności z podawaniem leków dożylnych i spełnieniem wszystkich wymagań związanych z bezpieczeństwem. Być może ćwiczyli tę procedurę tylko raz” – wyjaśnia dr Zweifel.
W odpowiedzi na te wyniki zespół zdecydował o przeniesieniu symulacji na późniejszy etap semestru, aby studenci mogli wcześniej odbyć więcej zajęć praktycznych i utrwalić wymagane umiejętności.
Dostęp do danych w czasie rzeczywistym pozwolił wykładowcom natychmiast zidentyfikować problem i wprowadzić potrzebne zmiany.
„Posiadanie danych na wyciągnięcie ręki to ogromna zaleta” – podkreśla dr Zweifel. Jej zdaniem bez wykorzystania SimCapture wykrycie problemu i wdrożenie odpowiednich działań mogłoby zająć znacznie więcej czasu.
Oprócz analiz na poziomie całych grup, SimCapture dostarcza również dane, które pomagają monitorować w czasie postępy poszczególnych studentów. Analizując wyniki osiągane podczas kolejnych symulacji, wykładowcy mogą identyfikować utrzymujące się luki kompetencyjne w kluczowych obszarach, takich jak analiza kliniczna. Dzięki temu możliwe jest lepsze dopasowanie działań wspierających i planowanie dodatkowych ćwiczeń odpowiadających indywidualnym potrzebom studentów.
„Szczegółowo analizuję dane, aby pomóc studentom osiągnąć wymagany poziom kompetencji na kolejnych etapach programu symulacyjnego” – mówi dr Alyssa Zweifel.
Wartość danych gromadzonych w SimCapture wykracza daleko poza ocenę wyników studentów i doskonalenie programu nauczania. Zebrane informacje wspierają także podejmowanie decyzji organizacyjnych oraz pomagają zapewnić spójne podejście do oceniania i nauczania wśród kadry dydaktycznej.
Dane wspierające decyzje kadrowe. Po rozbudowie centrum symulacji w Rapid City dr Alyssa Zweifel potrzebowała obiektywnych danych, aby uzasadnić zatrudnienie dodatkowego technika symulacji. Analiza danych zgromadzonych w SimCapture wykazała, że liczba godzin zajęć realizowanych w tej lokalizacji była dwukrotnie wyższa niż w pozostałych ośrodkach, mimo mniejszych zasobów kadrowych. Dzięki łatwemu dostępowi do wiarygodnych danych decyzja o zwiększeniu zatrudnienia mogła zostać poparta konkretnymi faktami, bez konieczności czasochłonnego, ręcznego przygotowywania zestawień.
Spójność oceniania. SimCapture pomaga również ujednolicić sposób wykorzystywania narzędzia CCEI przez kadrę dydaktyczną. System pozwala identyfikować obszary, w których występują rozbieżności w ocenie kompetencji studentów, dzięki czemu możliwe jest ich szybkie wyjaśnienie i wypracowanie wspólnych standardów oceniania. Dzięki tym danym dr Alyssa Zweifel mogła indywidualnie omawiać różnice w sposobie oceniania z poszczególnymi wykładowcami oraz doprecyzowywać kryteria oceny, które pozostawiały zbyt duże pole do interpretacji. Jednym z takich przykładów był wskaźnik opisany jedynie jako „ocena parametrów życiowych”. Analiza wykazała, że kryterium wymaga doprecyzowania. Zespół uzgodnił, że student powinien ocenić co najmniej trzy z pięciu określonych parametrów życiowych, aby spełnić wymagania tego punktu oceny. Takie podejście pozwoliło zwiększyć spójność oceniania oraz zapewnić bardziej jednolitą ocenę kompetencji studentów niezależnie od osoby prowadzącej zajęcia.
Aby wspierać studentów w rozwijaniu kluczowych umiejętności, dr Alyssa Zweifel i jej zespół wdrożyli model Rapid Cycle Deliberate Practice (RCDP). To podejście skoncentrowane na studencie, które pomaga szybko identyfikować obszary wymagające doskonalenia, dostarcza natychmiastowej informacji zwrotnej oraz umożliwia wielokrotne powtarzanie ćwiczeń aż do osiągnięcia pożądanego poziomu kompetencji.
Model RCDP został połączony z platformą SimCapture for Skills, cyfrowym rozwiązaniem wspierającym ocenę i rozwój umiejętności praktycznych. Studenci ćwiczyli samodzielnie i nagrywali wykonywanie poszczególnych procedur, co sprzyjało samoocenie i refleksji nad własnymi postępami. Nagrania były również udostępniane innym studentom, którzy mogli przekazywać sobie nawzajem konstruktywne informacje zwrotne.
SimCapture for Skills gromadził dane dotyczące postępów studentów i pomagał śledzić rozwój kompetencji. Po wdrożeniu tego podejścia zespół SDSU zaobserwował m.in.:
Dla uczelni i programów pielęgniarskich wdrażających kształcenie oparte na kompetencjach (CBE) dr Alyssa Zweifel ma jedną szczególnie ważną wskazówkę:
– Alyssa Zweifel, PhD, RN, CHSE
Dyrektor Centrum Symulacji w Ochronie Zdrowia,
Adiunkt South Dakota State University
1. Integracja SimCapture z narzędziem CCEI może przekształcić przytłaczające dane z oceny opartej na papierze w aktywną analizę w czasie rzeczywistym.
2. Dane z symulacji mogą pomóc w identyfikacji trendów w obrębie całej grupy oraz w uzupełnianiu braków w obszarach takich jak podawanie leków i ocena kliniczna.
3. Natychmiastowy dostęp do danych symulacyjnych może pomóc Ci szybko poprawić dopasowanie programu nauczania, wspierać indywidualnych uczniów oraz podejmować decyzje dotyczące operacji i rozwoju kadry.
