Reducing Pre-service Teachers’ Public Speaking Anxiety through a Virtual Reality Intervention
Notice bibliographique
Résumé
It is well documented that teachers experience a plethora of emotions in their work including anxiety. While most research has focused on anxiety in regard to curricular areas, teachers may also experience public speaking anxiety. Unlike curricular anxiety, public speaking anxiety permeates all aspects of a teacher’s work, thereby potentially exerting negative consequences for their own well-being and their students’ learning. This multi-method pre-post single-group pilot study aimed to explore sources of pre-service teachers’ public speaking anxiety and to test the utility of a virtual reality (VR) intervention to reduce public speaking and social appearance anxiety. Participants (n = 7) described three sources of public speaking anxiety: communication difficulties, expectations of others, and judgment of others. Participants delivered three lessons over a period of about 5 weeks to a VR classroom simulated by the Virtual Orator © program. There were 22 student avatars representing various genders and ethnicities. Avatars were programmed to be informal in their actions and generally friendly, but they could not interact with the participant. The results of paired-samples t-tests showed that public speaking and social appearance anxiety were significantly reduced following the VR intervention. Participants described the VR as realistic and useful for real life. We discuss the results from the perspective of the control-value theory of emotions with implications for teacher education programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».