Educational Evaluation in China and the U.S.: A Literature-Based Inquiry into Its Impact on High School Students
Notice bibliographique
Résumé
This study conducts a literature-based comparative analysis of educational evaluation systems in China and the United States, with a focus on their impact on high school students’ academic and social-emotional development. Grounded in Social Emotional Learning (SEL) Theory, the research systematically reviews 32 peer-reviewed studies published between 2010 and 2025, exploring how educational assessments—ranging from China’s high-stakes Gaokao to the U.S.’s formative and summative evaluations—shape student outcomes beyond academic performance. Findings reveal a fragmented body of literature: nearly half the studies examine one national context in isolation, while few delve into the psychological, career, or equity-related implications of assessment practices. Chinese evaluations, deeply rooted in Confucian meritocratic traditions, tend to emphasize collective achievement and social mobility, whereas U.S. assessments prioritize individual expression and holistic growth. However, both systems often neglect the social and emotional dimensions critical to student well-being. This paper highlights the need for more integrative, cross-cultural research and calls for educational policies that move beyond cognitive metrics to support students’ holistic development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».