スナップ判断の精度の評価

1. 資料を整理します。

1. 10 大学講師の過去に撮影した映像を含むビデオを作成します。指導の内容は、広範な分野をカバーするべき。
2. 各先生の 3 つの独立した、10 秒のクリップを識別します。3 つのクリップはそれぞれ、始まり、中間、そしてクラスの終わりから取られるべき、ビデオ フレームの単独での教師います。
3. 次ラテン方陣デザインがランダムな順序で 3 つのクリップを組み合わせる各先生のためにこれを行います。これは 30 の合計ビデオ クリップになります。
4. 各ビデオで 10 講師の最後の学期の学生評価をコンパイルします。これらの評価は、ビデオの映像に対応する実際のコースからです。

2. 参加者募集

1. パワー解析を実施し、参加者を見るし、ビデオ クリップを評価するに十分な数を募集します。
   1. 女性は、先行研究の非言語的行動を復号で男性よりも優れているという概念をサポートしているために、元の研究では好まれました。

3. データの収集

1. 全体的な非言語的行動に基づく講師の評価を提供するために参加者を教えてください。特に、参加者 15 教育関連寸法 (例えば、受け入れる、アクティブで丁寧な支配的な正直な好感が持てる、暖かい、プロフェッショナル等) で先生を判断する 9 点リッカート尺度 (1 = まったく; 9 非常に =)。
   1. 参加者には他のトレーニングする必要があります受け取りません。
2. 分子の非言語的行動 (すなわち、特定の非言語的行動) を評価するために 2 つの支払、訓練を受けたコーダーは、同じビデオ クリップを見ています。
3. 各クリップの集計数うなずく、headshakes、笑顔、笑い、あくび、しかめ面、下方への視線と、唇のかむ自己に触れると、そわそわした、大げさな身振り、・弱いジェスチャーを作った教師。
4. また先生の対称性と体の姿勢を示す 2 つの評定者があります。
5. 魅力効果のために、またある 5 点リッカート尺度に基づく各先生の物理の魅力を判断する 2 つのプログラマー (1 = まったく; 5 = 非常に) 各先生ビデオから撮影の 1 枚の写真に基づきます。
6. 完全に参加者を発表させます。

4. データ解析

1. 関心の主要転帰変数が学期末に教師の学生によって作らの評価によって評価の効果を教えているに注意してください。
   1. 講師のパフォーマンスと全体的なコースの質を評価する学生の質問 2 つのアイテムが含まれます。
2. これらの評価をパーセンテージに変換します。
   1. 2 評価項目の平均割合は、興味の主要な従属変数として機能します。
3. モルの非言語的行動の信頼性の評価を分析します。
4. これらのデータから、モルの非言語的行動の複合によるスコアを表す全体的な平均値を計算します。
   1. 両方の複合スコアとそれぞれ個別の 15 評価の教育効果の潜在的な予測因子として考慮されます。
5. 信頼性のための分子の非言語的行動のプログラマーの評価を分析します。
6. 信頼性のための教師の魅力の評価を分析します。