Lego® bricks assisted training of the novice debriefers [version 1; peer review: awaiting peer review]
Emanuele Capogna *, Pier Luigi Ingrassia *, Giorgio Capogna *
https://mededpublish.org/articles/13-16/v1?src=rss
レゴ®シリアスプレイ®は、参加者が課題に応じてレゴ作品を組み立て、象徴的・隠喩的なアイデアを表現するガイド付きワークショップです。
高忠実度シミュレーションセッションのデブリーフィングを行う初心者の訓練における大きな問題の1つは、技術的または行動的スキルについて構造化されていない議論を行うのではなく、対話とコミュニケーションテクニックに焦点を当てるように訓練する方法である。彼らは通常、専門的な背景の影響を受け、使用すべき適切なデブリーフィング方法やコミュニケーション戦略よりも、シナリオ中に発生した臨床事象にすぐに集中する傾向がある。最初の学習段階では、初心者は主に、デブリーフィング段階の順序やシナリオ参加者への質問の種類、非言語的・副言語的な態度について練習し、集中すべきです。技術的、臨床的、行動的な側面を同時に扱うには、ファシリテーターとしてスタートしたときには通常持っていないスキルとトレーニングが必要である。技術的なスキルに対するフィードバックは、行動的なスキルに対するフィードバックよりも容易であることが多い。
初心者のデブリーファーは、臨床的な出来事や技術的なことに心配したり、関わりすぎたりするのではなく、オープンエンドな質問の仕方、参加者への弁証法的アプローチの習得、シナリオ参加者の行動をソクラテス的に調査する練習が必要なのが普通です。そこで、レゴブロックを活用し、デブリーフィング担当者が臨床実績の具体的な内容に触れることなく、研修中の対話を促進する練習に使えるような、わかりやすく標準的なシナリオを作成しました。
本研究では、レゴブロックを使って、訓練中のデブリーフィング担当者が議論をリードする練習に使える、わかりやすく標準化された状況を構築することを探求しています。この方法では、技術的な側面に関与したり集中したりすることなく、方法と対話にのみ焦点を当てて、さまざまなデブリーフィング手法を練習することができる。
具体的内容
必要な材料：レゴクリエイター®モデル31071（6歳から12歳の子供向け）などのレゴ3in1ボックスで、32、39、53ステップで複雑さを増す3つのモデルを作ることができる。
参加者：参加者4名と研修中のデブリーファー。
4人の参加者をテーブルの周りに座らせ、デブリーファーがゲームのルールを説明する：彼らはできるだけ早く、いかなる場合でも決められた時間（通常10分）内にモデルを作らなければならない。
レンガの箱の中には3種類の模型が入っており、それぞれ難易度が異なり、模型を完成させるために必要なレンガの数も異なることは明記されていません。これにより、デブリーファーは、最初の意思決定プロセスを評価する機会を得ることができます： チームは、開始前にブリーフィングを受けたのか、それともランダムにモデルを選択したのか？チームは、3つのモデルがあることに気づいているのか、それとも、開始を急ぐあまり、選択ができないのか。チームが時間内にモデルを完成させることができず、より難しいモデルを選んでしまった場合、デブリーファーは、最初のブリーフィングがなかったことが目的を達成できなかった一因かもしれないと指摘する機会があります。
2人のトレーニー・ディブリーファーに同時に練習させたい場合は、2つのチームが同時にプレイし、それぞれトレーニー・ディブリーファーが観察し、その後ファシリテートすることも可能です。スーパーバイザーは両方の練習を監督し、両方のデブリーファーに順番にフィードバックします。
結論
中立的」かつ「楽しい」シナリオを使ってファシリテーションの方法を学ぶことの付加価値は、トレーニング中のトレーナーが、技術的な側面に関与したり集中したりすることなく、方法と対話にのみ焦点を当てて、様々な報告会の方法論を適用できることにあります。また、レゴブロックで模型を作るというのは、「継続的再評価」（Continuous Reassessment：CRM）の原則を見事に比喩しています。
この方法は、どのシミュレーションセンターでも簡単に適用できると考えています。初心者のデブリーファーの学習を促進するために使用するだけでなく、シミュレーションコースの参加者に、非技術的なスキルやCRMの原則の実践を向上させたい場合のシナリオの代用として使用することも可能でしょう。
レゴブロックを使ったシナリオを繰り返し練習することで、CRMの基本原則の学習が促進され、加速されるのか、また、その後のシナリオや模擬臨床例でのデブリーフィングで最終的に確認できるのかを実証するための研究を開発するのは興味深いことです。
