Avaliação da precisão dos julgamentos rápidos

1. Organizar materiais.

1. Crie vídeos, que incluem imagens filmadas anteriormente de 10 instrutores universitários. O conteúdo do ensino deve abranger uma ampla gama de áreas de temas.
2. Para cada professor, identifique três clipes separados e de 10 anos. Os três clipes devem ser tirados desde o início, meio e fim da aula, respectivamente, e apresentar o professor sozinho no quadro de vídeo.
3. Seguindo os desenhos latino-quadrados, combine os três clipes em ordem aleatória; fazer isso por cada professor. Isso resultará em 30 clipes de vídeo totais.
4. Compile as avaliações de alunos de final de semestre para cada um dos 10 instrutores nos vídeos. Essas avaliações são dos cursos reais que correspondem às filmagens.

2. Recrutamento de Participantes

1. Realize uma análise de poder e recrute um número suficiente de participantes para assistir e classificar os clipes de vídeo.
   1. As mulheres foram preferidas no estudo original porque pesquisas anteriores apoiam a noção de que são melhores do que os homens na decodificação do comportamento não verbal.

3. Coleta de Dados

1. Diga aos participantes para fornecer classificações do instrutor com base no comportamento não verbal geral. Em particular, peça aos participantes que julguem o professor em 15 dimensões relacionadas ao ensino (por exemplo,aceitando, ativo, atento, dominante, honesto, simpático, quente, profissional, etc.) em uma escala likert de 9 pontos (1= não em tudo; 9 = muito).
   1. Os participantes não devem receber nenhum outro treinamento.
2. Para avaliar o comportamento molecular não verbal (ou seja, ações não verbais específicas), ter dois codificadores pagos e treinados assistem aos mesmos clipes de vídeo.
3. Para cada clipe, contabiliza o número de acenos, headhakes, sorrisos, risadas, bocejos, carrancas, mordidas nos lábios, olhares para baixo, auto-toques, fidgets, gestos enfáticos e gestos fracos que os professores fizeram.
4. Que os dois avaliadores também indiquem a simetria e postura corporal do professor.
5. Para explicar os efeitos da atratividade, também dois codificadores julgam a atratividade física de cada professor com base em uma escala likert de 5 pontos (1 = nem um pouco; 5 = muito) com base em uma única foto de cada professor tirada do vídeo.
6. Participantes totalmente debrief.

4. Análise de dados

1. Note-se que a variável de desfecho primário de interesse é a efetividade do ensino, que é avaliada por meio de classificações feitas pelos alunos dos professores no final do semestre.
   1. Isso inclui dois itens que pediam aos alunos que avaliassem o desempenho do instrutor e a qualidade do curso em geral.
2. Converta essas classificações em percentuais.
   1. O percentual médio dos dois itens de avaliação serve como variável de interesse principal dependente.
3. Analise as classificações do comportamento não verbal molar para confiabilidade.
4. A partir desses dados, compute uma média global, que representa a pontuação composta de comportamento não verbal molar.
   1. Tanto a pontuação composta quanto cada uma das 15 classificações individuais são consideradas como potenciais preditores da eficácia do ensino.
5. Analise as classificações dos codificadores de comportamentos moleculares não verbais para confiabilidade.
6. Analisar as classificações da atratividade dos professores para confiabilidade.