Beurteilen der Genauigkeit von Schnellurteilen

1. Materialien zu organisieren.

1. Erstellen Sie Videos, worunter zuvor gefilmten Aufnahmen von 10 College-Dozenten. Der Inhalt des Unterrichts sollte ein breites Spektrum an Fachgebieten abdecken.
2. Identifizieren Sie für jeden Lehrer drei separate, 10-s-Clips. Die drei Clips vorzugehen, bzw. am Anfang, Mitte und Ende Klasse und verfügen über die Lehrer allein in der video-Frame.
3. Folgende lateinische Quadrat Designs kombinieren die drei Clips in zufälliger Reihenfolge; Dies gilt für jeden Lehrer. Dies führt zu insgesamt 30 Videoclips.
4. Kompilieren Sie die Ende der Semester Student Auswertungen für jeden der 10 Ausbilder in den Videos. Diese Bewertungen werden von den tatsächlichen Kursen, die das Videomaterial entsprechen.

(2) Teilnehmer Rekrutierung

1. Eine Energie-Analyse durchführen und eine ausreichende Anzahl von Teilnehmern zu beobachten und bewerten Sie die video-Clips zu rekrutieren.
   1. Frauen waren in der ursprünglichen Studie bevorzugt, weil frühere Forschung die Vorstellung unterstützt, daß sie besser als Männer bei Entschlüsselung nonverbale Verhalten.

3. Datenerhebung

1. Informieren Sie die Teilnehmer, Bewertungen des Kursleiters basierend auf insgesamt nonverbales Verhalten bereitzustellen. Insbesondere, bitten Sie die Teilnehmer zu beurteilen, den Lehrer auf 15 Unterricht Dimensionen (z. B.Annahme, aktiv, aufmerksam, dominant, ehrlich, sympathisch, warm, Professional, etc.) auf einer 9-Punkte-Likert-Skala (1 = überhaupt nicht; 9 = sehr).
   1. Die Teilnehmer sollten keine andere Ausbildung erhalten.
2. Um molekulare nonverbales Verhalten (z. B. spezifische nonverbale Aktionen) zu beurteilen, habe zwei bezahlt, ausgebildete Programmierer die gleichen Videoclips ansehen.
3. Für jeden Clip, decken sich die Anzahl der nickt, Headshakes, Lächeln, lachen, Gähnen, runzelt die Stirn, beißen die Lippen nach unten blicken, selbst berührt, zappelt, emphatischen Gesten und schwachen Gesten die Lehrer gemacht.
4. Haben Sie die beiden Rater auch des Lehrers Symmetrie und Körperhaltung zeigen.
5. Um Attraktivität Effekte berücksichtigen, haben auch zwei Programmierer beurteilen die körperliche Attraktivität der einzelnen Lehrer, basierend auf einer 5-Punkte-Likert-Skala (1 = überhaupt nicht; 5 = sehr) basierend auf einem einzigen Foto der einzelnen Lehrer genommen aus dem Video.
6. Vollständig Nachbesprechung Teilnehmer.

(4) Datenanalyse

1. Beachten Sie, dass die primäre Ergebnisvariable von Interesse ist Effektivität, Lehre, die über Bewertungen durch die Lehrer-Schüler am Ende des Semesters bewertet wird.
   1. Dazu gehören zwei Elemente, die die Schüler des Kursleiters Leistung und die Qualität des gesamten Kurses zu bewerten.
2. Konvertieren Sie diese Bewertungen in Prozentsätze.
   1. Der mittlere Anteil der zwei Bewertung Artikel dient als primäre abhängige Variable von Interesse.
3. Analysieren Sie die Ratings der molaren nonverbales Verhalten für Zuverlässigkeit.
4. Berechnen Sie aus diesen Daten ein Gesamtmittelwert, entspricht der molaren nonverbales Verhalten zusammengesetzter Score.
   1. Sowohl das Composite score und jeweils 15 Einzelbewertungen gelten als potenzielle Prädiktoren für Gesamtlehreffektivität.
5. Analysieren Sie Programmierer Bewertungen von molekularen nonverbale Verhaltensweisen für Zuverlässigkeit.
6. Bewertungen von Lehrern Attraktivität für Zuverlässigkeit zu analysieren.