A Study on the Influence of Halo Effect: Teaching Evaluation in Junior and Senior High Schools
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle