基于CIPP模型的养老护理员培训评价体系构建

2021-09-22 14:47朱宏梅胡述雁徐国栋吴钰祥
中国临床护理 2021年8期
关键词:护理员专家养老

朱宏梅 吴 疆 胡述雁 程 艳 徐国栋 吴钰祥

养老护理员是指在养老服务机构为老年人提供服务与管理的工作人员,主要负责老年人的生活照料和日常生活护理[1]。养老护理员是老年人最直接的服务者,他们对老年人服务的态度和水平直接影响老年人的生活质量。目前我国有2亿多老年人和4 000万失能、半失能老年人,因此照护需求日渐庞大,而养老护理从业人员仅30万[2]。为应对挑战,政府相关部门制定了一系列政策,从2019年开始,进行养老服务人才培训提升行动,确保在2022年前培训200万养老护理员、1万名养老院院长和10万名专职或兼职老年社会工作者,切实提升养老服务持续发展能力[2],该项行动意味着持证上岗的养老护理员的比例将增加,养老护理员培训需加强。然而,现有的养老护理员培训教育水平参差不齐,一方面学员本身素质基础不齐,另一方面培训部门存在教育资源、师资队伍、教学计划、培训评价体系等建设问题。因此,探索培养满足社会需求,满足服务对象需求,能够胜任居家、社区和养老机构的养老护理员,是教育培训管理者和教育者迫切需要解决的问题。在养老护理员的标准构建方面,国家人力资源社会保障部办公厅、民政部办公厅分别于2002年、2011年和2019年颁布《养老护理员国家职业技能标准》(以下简称“标准”),2020年国家相关部门还发布了《养老护理员培训大纲》(征求意见稿)[3](以下简称“大纲”),该“大纲”对于培训目标、培训对象、培训内容、考核方式、考试时间都给予了指导性的意见。对于新标准,张淳艺[4]提出养老护理员要“宽进严出”。陶月仙等[5]探索和建立了养老护理员培训机构考核评价指标体系。但是对于养老护理员培训教学效果的评价体系,国内的相关研究和基础仍然较薄弱。

CIPP模型又称决策导向或改良导向评价模式,是由美国学者斯塔弗宾在20世纪70年代初确立,该模型包括背景(context)、输入(input)、过程(process)、结果(output)(缩写为CIPP)4项评价内容[6],被广泛应用于培训教学教育的持续改进与效果评价[7]。

江汉大学于2018年开始承担武汉市民政局下属养老机构养老护理员培训项目,该项目依托本校护理学专业的办学资源和老年护理教育特色,先后为武汉市养老机构培训了400余名养老护理员,分布在武汉市100多家公立或私立养老机构工作。在3年的培训实践中,研究团队积极收集各利益方的评价和反馈意见,不断修订和完善培训课程的理论和实践大纲,并构建了养老护理员培训效果评价体系,旨在为养老护理员培训效果评价及管理提供客观的参考标准。

1 研究方法

1.1 组建研究小组

本研究小组由护理学专业教师5名、教学管理人员2名、临床护理专家3名和教学研究人员2名组成,主要负责养老护理员培训评价体系构建指标的初筛、专家选择与咨询、专家意见汇总、修改完善评价指标等。

1.2 初步拟定指标

通过查阅中国知网、万方数据库、Open Access Library、PubMed 等数据库,检索“养老护理员、培训、评价、CIPP 模型”关键词的文献,同时根据2019版养老护理员培训“标准”和2020年“大纲”初步遴选评价体系指标,基于CIPP模型,从背景、输入、过程和结果4个方面初步拟定养老护理员培训评价体系CIPP模型指标。

1.3 专家遴选

专家入选标准:具有本科及以上学历;副高及以上职称;从事养老相关工作10年以上;自愿参与本研究。最终选取15名专家,其中女性12名,男性3名;年龄40~<45岁 3名,45~<50岁5名,50~<55岁6名,55~59岁1名;本科学历7名,硕士学历4名,博士学历4名;副高职称8名,正高职称7名;老年护理教育专家8名,教学管理人员2名,民政养老机构管理人员2名和临床护理专家3名;专业领域为养老护理教育和管理10名,临床护理3名,养老机构管理人员2名;工作年限10~<20年3名,20~30年9名,>30年3名。

1.4 半结构式访谈

通过事先准备好访谈提纲对专家进行访谈。提纲内容第一部分介绍本研究的研究背景和研究目的,第二部分为前期研究小组在查阅文献基础上初步拟定的指标,在经过预访谈后,对访谈提纲进行修订,形成正式访谈提纲。在专家工作单位的办公室进行访谈,专家根据自己的理论知识和实践经验对指标进行删除、增加或修改。访谈过程中做实地笔记并现场录音,访谈结束后,将录音资料转为文本资料,课题研究小组对资料进行整理分析。经过第一轮专家访谈后,民政养老机构的2名专家在组织成效下级指标中增加了1条离职率指标,临床护理专家在过程评价指标下级指标中提出了新型冠状病毒疫情(以下简称新冠疫情)防控指标,其他条目的评价专家意见基本一致。随后研究小组组织了1次专家会议,会上就评价指标和增加指标的内容进行讨论,专家们阐述了相关依据,最后达成共识,在初步拟定的指标基础上增加组织成效中的三级指标离职率;关于新冠疫情防控知识指标,经过专家们对“大纲”的讨论,由于“大纲”基础知识中有医院感染内容章节,因此可以将新冠疫情防控的相关知识内容纳入其中,因此不需要额外增加。

2 结果

养老护理员培训评价体系CIPP模型构建指标含4个一级指标,即背景评价、输入评价、过程评价和结果评价;12个二级指标和33个三级指标。见表1。

表1 养老护理员培训评价体系CIPP模型构建指标

3 讨论

3.1 养老护理员培训评价体系CIPP模型构建指标体系可靠性分析

该评价体系是建立在CIPP模型的框架下,由教育专家、老年护理教师、临床护理专家、养老机构管理人员及养老护理员等利益相关方共同参与制定。CIPP教育评价模型经过国内外教育专家近40多年的实践和探索,具备一定的权威性,该模型具备诊断、导向、鉴定与育人功能,指标体系集背景、输入、过程和成果评价于一体,将过程评价与结果评价指标、主观评价指标与客观评价指标结合起来。同时该养老护理员培训效果评价体系指标的构建以需求为导向,以提升养老护理员岗位胜任力为目标,符合实用技能型人才教育培养的总体原则。

3.2 养老护理员培训评价体系CIPP模型构建指标体系的特点

3.2.1 贯穿整个培训教学全过程

该评价指标体系贯穿于培训教学全过程,在培训教学过程中各个阶段都有具体的评价指标,因此培训院校或相关机构、教学培训负责人和培训教师,可以对照指标开展工作。例如在培训教学的Ⅰ期,重点考核培训教学的各项软硬件条件, 以确保培训的顺利、有效进行。而在培训过程中,注重对职业素养、知识与技能、岗位能力、教学反应的评价,主要关注培训的有效性。在培训教学Ⅲ期,即结果评价期,则主要根据用人单位或服务对象对养老护理员的满意度、离职率和不良事件发生率进行追踪评价,这些评价指标将对培训院校或机构进行下一轮培训教学持续改进提供证据。

3.2.2 以需求为导向

该评价指标体系在养老护理员培训国家“标准”和“大纲”的框架下, 基于一线养老护理员在养老照护中的培训需求和岗位需求而构建。养老护理员在养老照护过程中积累了一定的实践经验,对培训的需求有比较明确的目标。 例如在新冠疫情发生前,三级指标基础知识指标中院感知识部分需求不明显,但是新冠疫情发生后,老年人是新型冠状病毒的易感人群,各个养老机构的养老护理员对新冠疫情的防控知识需求尤为迫切,因此基础知识课程培训教学目标需做适时调整,增加新型冠状病毒防控的相关知识和技能,增强养老护理员疫情防控能力。

3.2.3 重视各利益方的参与

该评价指标体系重视各利益方的参与,各利益方包括培训机构负责人、教师、养老护理员、养老机构或养老主管部门、服务对象(老人)等。研究团队在过去3年间的培训实践中,根据各利益方的评价和反馈意见不断修订和完善培训课程的理论和实践大纲。通过调查一线养老护理员的培训需求,获取养老护理员在老年人的日常照护过程中所面临的知识与技能的不足。通过进行专家访谈,获取相关利益方的需求。例如养老机构专家提出了养老护理员的离职率指标。我国养老护理员的供给与老年人养老需求存在数量与结构不匹配等问题,巨大的养老护理员供需数量缺口使得养老问题异常严峻[8],通过教育培训,增强养老护理员职业认同感、职业精神、知识和技能等,提升其岗位胜任力,为养老机构“引得来,留得住”养老护理员的人力保障体制奠定基础。

3.2.4 重视对培训效果的质量反馈

该评价指标体系,重视对培训效果的质量反馈。在培训教学的Ⅱ期,二级指标教学反应指标,包含了教学出勤率和教学参与度2个三级指标,体现了该评价体系重视养老护理员在培训教学过程中学习的行为评价。另外,二级指标个人结果评价中包含了2个三级评价指标,即自身成长和考核合格率。研究[9]显示我国养老护理员队伍整体上年龄较大,以女性为主,学历层次偏低。职业态度相对较低、学历低及年龄大“两低一高”的普遍现象是制约养老护理员队伍建设的关键因素[10]。现代社会强调终身学习,养老护理员由于职业岗位需求接受继续教育培训,其自身的成长是个人成果的重要评价指标。关于考核合格率指标,养老护理员培训考核包括理论知识考核+实践技能考核。结果评价指标中的组织成效评价指标还包括了用人单位和服务对象(老人)对养老护理员的工作满意度的反馈;不良事件的发生率诸如压疮、虐待等。该评价体系重视对培训效果的质量反馈,也充分体现了该评价体系的持续质量改进和提升理念。

本研究在实践的基础上,构建了以CIPP模型为理论基础的养老护理员培训评价体系,该评价体系具有比较权威的理论基础,具有可行性和较强的现实意义,可为从事养老护理员培训的机构或院校的教学评价提供参考。今后,我们将在此研究的基础上,进一步验证各项评价指标的信度和效度,为该评价体系的科学性和权威性提供更多的证据。

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