A Study on the Influence of Halo Effect: Teaching Evaluation in Junior and Senior High Schools
Notice bibliographique
Résumé
Teaching evaluation plays an indispensable role in continuously improving the education system and promoting talent cultivation in today's society. The Halo effect, as a common cognitive bias, also affects educational evaluation all the time. Therefore, understanding how the Halo effect affects education evaluation, how it affects, and how to find ways to reduce the deviation caused by the Halo effect are the current core content. Based on previous scholars' research on the Halo effect and teaching evaluation, this paper adopts the method of systematic literature review, and analyzes, incorporates, and summarizes how the Halo effect operates in education evaluation and how much it has influenced from different perspectives, including students and teachers, subjects, grade of students, and different types of schools. Through literature collection, it has been found that both parents and students map to other aspects due to a certain characteristic of the teacher, such as the teaching ability of a certain course. First impressions can affect the evaluation of other abilities. And students often have biases based on the appearance and clothing of teachers when they first meet them and then pass these biases on to the teachers, which can have a significant impact on teaching evaluation. These are all common. The deviation caused by the Halo effect can be reduced mainly through three aspects: first impression, understanding in detail and view from a developmental perspective, and improving professional quality.
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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 | 0,024 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».