تقييم دقة الأحكام المفاجئة

عند مقابلة أشخاص جدد ، يميل العديد من الأفراد إلى إصدار أحكام سريعة على شخص آخر - حتى بدون الكثير من المعلومات للمضي قدما.

على سبيل المثال ، في تجمع اجتماعي ، قد يعتقد شخص ما على الفور أن الرجل الذي يرتدي نظارات رائعة ، والذي لم يلتقوا به من قبل ، محبوب بناء على مظهره فقط. كما اتضح ، فهو سهل الحركة ولديه الكثير من الأصدقاء.

من اللافت للنظر أن الناس دقيقون بشكل مدهش عند إدراج هذه الانطباعات الأولى - التي يشار إليها باسم الأحكام المفاجئة - بناء على الإشارات المرئية ببساطة.

استنادا إلى العمل الأساسي لأمبادي وروزنتال ، يوضح هذا الفيديو التقنيات التجريبية المستخدمة لإصدار أحكام سريعة على شخصيات المدربين مقارنة بالتقييمات الفعلية لفعاليتهم في التدريس. سوف نستكشف أيضا كيف يمكن تطبيق مثل هذه الاستدلالات على المهن الأخرى التي تعتمد على تحليل الخصائص.

في هذه الدراسة ، يطلب من المشاركين مشاهدة مجموعات فيديو قصيرة وصامتة لمعلمي الجامعات الجدد الذين يقومون بتدريس مجموعة متنوعة من المواد ويجب عليهم الحكم على سمات معينة. يحسب المبرمجون المدربون الآخرون سلوكيات غير لفظية أكثر تحديدا ، بالإضافة إلى تقييم مظهرهم الجسدي.

تتم مقارنة هذه التقييمات في النهاية بتقييمات التدريس الفعلية لفحص دقة الانطباعات الأولى بناء على السمات البصرية والإجراءات الموضوعية المميزة.

المشاركون أولا تصنيفات مولية - أحكام سمات واسعة - بناء على 15 بعدا متعلقا بالتدريس ، مثل ما إذا كانوا يبدون متحمسين ومحبوبين وواثقين. يتراوح مقياس ليكرت من 1 (لا على الإطلاق) إلى 9 (جدا).

بالإضافة إلى ذلك ، يشاهد مساعدو البحث نفس المقاطع ويحصون السلوكيات الجزيئية - الإجراءات اللحظية والمنفصلة - مثل الابتسام أو الإيماء. يطلب منهم أيضا الإبلاغ عن تناسق المعلم ووضعية الجسم.

أخيرا ، بناء على صورة واحدة مأخوذة من مقاطع الفيديو ، يطلب من المساعدين تقييم الجاذبية الجسدية لكل مدرب على مقياس ليكرت مكون من 5 نقاط ، حيث تعني 1 "ليس على الإطلاق" و 5 تساوي "جدا" ، لحساب تأثيرات الجاذبية.

لفحص الفائدة التنبؤية لهذه الأحكام المفاجئة ، يتم تجميع تقييمات التدريس في نهاية الفصل الدراسي لكل مدرس من أجل مقارنات كمية غير متحيزة.

باستخدام هذه النماذج ، يكون المتغير التابع هو فعالية التدريس ، بناء على متوسط عنصرين حيث قام الطلاب بتقييم أداء المعلمين والجودة الإجمالية للمقررات.

في النهاية ، من المتوقع أن ترتبط تقييمات المشاركين للسلوكيات غير اللفظية المولية - بإعطاء 30 ثانية من الفيلم من يوم واحد من التدريس - ارتباطا وثيقا بتقييمات الطلاب لمعلميهم ، والتي تستند إلى فترة أطول بكثير - تفاعل فصل

تشير هذه النتائج إلى أن هناك حاجة إلى القليل من الوقت لترك انطباع أول دقيق ، والذي يعرف باسم التقطيع الرقيق - القدرة على استنتاج شخصية شخص آخر بسرعة من التعرض القصير جدا.

قبل التجربة ، قم بإجراء تحليل للقوة لتجنيد عدد كاف من المشاركين. بالإضافة إلى ذلك ، استخدم لقطات تم تصويرها مسبقا لعشرة معلمين جامعيين لإنشاء ثلاثة مقاطع منفصلة ، 10 ثوان من كل منها لينتهي بها الأمر بإجمالي 30 مقطع فيديو.

لكل واحد ، التقط إطارا لحفظه كصورة للملاحظات اللاحقة. لإكمال التحضير ، قم بتجميع تقييمات طلاب نهاية الفصل الدراسي لكل من 10 مدرسين معروضين ، من الدورات الفعلية التي تتوافق مع اللقطات.

للبدء ، اصطحب كل مشارك إلى غرفة الاختبار واشرح له أنه سيشاهد مقاطع الفيديو ويقيم السلوك غير اللفظي المولي - في هذه الحالة سمات الشخصية.

أثناء مشاهدتهم لكل مجموعة من المقاطع العشوائية ، اطلب منهم الحكم على السلوك غير اللفظي لكل معلم - 15 صفة متعلقة بالتدريس - على مقياس ليكرت من 9 نقاط.

بعد ذلك ، لقياس السلوك الجزيئي غير اللفظي ، اطلب من اثنين من المبرمجين المدربين مشاهدة نفس المقاطع وحساب عدد المرات التي يقوم فيها كل مدرب بواحد من 12 سلوكا متميزا ، جنبا إلى جنب مع تفاصيل حول تناسقهم ووضعية الجسم.

أخيرا ، لحساب تأثيرات الجاذبية ، اطلب من كل مبرمج عرض الصور المحفوظة والحكم على المظاهر الجسدية لكل مدرب على مقياس ليكرت من 5 نقاط.

لاختتام التجربة ، استخلاص المشاركين بشكل كامل فيما يتعلق بالغرض الفعلي والإجراءات من الدراسة.

لتجميع البيانات، تأكد من تحويل استجابتي التقييم إلى نسب مئوية وحساب متوسطها لكل مدرس.

بعد ذلك ، قم بإنشاء رسوم بيانية منفصلة لمقارنة القيم المتوسطة للفئات المولية والجزيئية مقابل فعالية التدريس. ارسم الارتباطات لكل سلوك غير لفظي تم قياسه.

أولا ، لاحظ أن 10 من 15 تصنيفا موليا للسلوك غير اللفظي كانت مرتبطة بشكل كبير وإيجابي ، بما في ذلك المتوسط المركب الكلي - المتغير العالمي.

ومع ذلك ، كانت السلوكيات الجزيئية أقل تنبؤية. فقط التململ يرتبط سلبا بفعالية التدريس. علاوة على ذلك ، ظلت العلاقات حتى بعد التحكم في جاذبية المدرب.

في النهاية ، تمكن الطلاب من صياغة انطباعات موثوقة عن فعالية التدريس للمعلمين باستخدام 30 ثانية فقط من لقطات الفيديو غير اللفظية.

الآن بعد أن أصبحت على دراية بكيفية تصميم دراسة لتقييم الأحكام المفاجئة في بيئة تعليمية ، دعنا نلقي نظرة على كيفية امتداد هذا البحث إلى المهن الأخرى التي تعتمد على الاستنتاجات السريعة لفهم شخصية الآخرين.

أثناء لعبة البوكر ، يعتمد العديد من اللاعبين على الأحكام المفاجئة لقياس حجم منافسيهم. أولئك الذين يقدمون استنتاجات سريعة حول أسلوب لعب خصومهم - بناء على قدر محدود من الإشارات المرئية فقط - يمكنهم الفوز بالقدر.

ومع ذلك ، فإن الحفاظ على الدقة عند تقطيع الآخرين يعتمد إلى حد كبير على معرفة العوامل المهمة. على سبيل المثال ، أظهر الباحثون أنه يمكن التنبؤ بالطلاق فوق مستويات الصدفة من خلال مشاهدة مقطع فيديو قصير جدا لزوجين يتفاعلان.

في هذه الحالة ، لم تتنبأ السلوكيات المتوقعة للشكوى أو الغضب بالطلاق ، بل بالأحرى ، فإن الدفاع والانسحاب فعل ذلك. وبالتالي ، قد يكون تعلم التناغم مع الإشارات الصحيحة ضمنيا أو صريحا أمرا بالغ الأهمية لتطوير هذه الخبرة.

لقد شاهدت للتو فيديو JoVE حول كيفية تقييم دقة الأحكام المفاجئة. الآن يجب أن يكون لديك فهم جيد لكيفية تصميم تجربة وإجرائها وتحليلها لدراسة كيف أن هناك حاجة إلى وقت قصير فقط لعمل استنتاجات تنبؤية ، وكذلك كيف يمكن أن تكون هذه المهارة مفيدة في المهن الأخرى.

شكرا للمشاهدة!