AM-246 implícito - Historia

AM-246 implícito - Historia

I implícito

(AM-246: dp. 530; 1. 184'6 "; b. 33 '; dr. 9'9"; s. 15 k.
cpl. 104; una. 1 3 ", 4 40 mm .; cl. ~ Admirable)

El primer Implicit (AM-246) fue lanzado por Savannah Machine & Foundry Co., Savannah, Georgia, el 6 de septiembre de 1943; patrocinado por la Sra. Helen P. Page; y encargado el 20 de enero de 1944, Et. Comdr. H. V. Brown al mando.

Después de su entrenamiento de shakedown en Chesapeake y Casco Bays, Implicit zarpó de Norfolk el 21 de abril de 1944 en servicio de convoy a Bermuda. Navegó entre los puertos de Norfolk y el Caribe en servicio de escolta hasta que regresó a Hampton Roads el 16 de junio. El barco se preparó entonces para participar en la invasión del sur de Francia, navegando el 24 de julio de 1944 con transportes con destino a Orán, Argelia. Llegó al sur de Francia el 20 de agosto, 5 días después de los desembarcos iniciales, y comenzó un programa diario de barrido de minas y patrullaje. Se deshizo de muchas minas flotantes e intercambió fuego con una batería de tierra el 6 y el 10 de septiembre. Implícita zarpó de San Rafael rumbo a Bizerta el 23 de octubre donde realizó ejercicios de desminado.

El barco zarpó de Palermo el 18 de enero de 1945 y, tras hacer escala en Atenas y Estambul, llegó a Yalta el 31 de enero de 1945 para estar presente en la histórica Conferencia de Jefes de Estado Aliados de Yalta. Después de la conferencia, volvió sobre sus pasos ~, llegando a Palermo el 21 de febrero, después de ejercicios antisubmarinos, Implicit navegó en convoy hacia los Estados Unidos, llegando a Norfolk el 5 de mayo de 1945. Con la guerra en Europa terminada, se preparó para el servicio en el Pacífico y zarpó el 5 de julio. 1945 vía el Canal de Panamá para San Diego. Allí, el barco realizó ejercicios de barrido de minas y contramedidas en aguas de California antes de llegar a Pearl Harbor el 20 de agosto, 5 días después de la rendición de Japón.

El final de la guerra trajo un deber riguroso para los dragaminas de la flota, e Implícito navegó el 3 de septiembre hacia Eniwetok, Saipan, Okinawa y otras islas del Pacífico para ocupar los campos de minas. También desempeñó este deber vital y peligroso en el puerto de Sasebo y en el Mar de China Meridional, así como en el Estrecho de Formosa. El barco zarpó de Eniwetok el 18 de febrero de 1946 y llegó a San Pedro a través de las islas hawaianas el 18 de marzo. Permaneció allí hasta el 20 de julio, cuando el barco veterano se puso en marcha para su traslado a China. Stenming a través de Eniwetok y Filipinas, llegó a la bahía de Subic el 30 de octubre de 1946 y fue dada de baja el 16 de noviembre de 1946. Después de mucho retraso, finalmente fue entregada a la Armada Nacional China el 15 de junio de 1948, donde se desempeña como Yung Chia (MSF - 7).

Implícito recibió dos estrellas de batalla por el servicio de la Segunda Guerra Mundial.


Sesgo implícito en las profesiones de la salud: del reconocimiento a la transformación

Los planes de estudio de gestión y reconocimiento de sesgos implícitos se ofrecen como una solución cada vez más popular para abordar las disparidades en salud y promover la equidad. A pesar del crecimiento en el campo, los enfoques de la instrucción de sesgo implícito son variados y tienen resultados mixtos. El concepto de reconocimiento y manejo del sesgo implícito es relativamente incipiente, y las discusiones relacionadas con el sesgo implícito también han suscitado críticas y controversias. Además, en la literatura están surgiendo desafíos relacionados con la evaluación, el desarrollo del profesorado y los estudiantes resistentes. En este contexto, los autores han reformulado los planes de estudio de gestión y reconocimiento de sesgos implícitos como formas únicas de aprendizaje transformador que aumentan la conciencia crítica tanto en los individuos como en los entornos de aprendizaje clínico. Los autores han propuesto la teoría transformadora del aprendizaje (TLT) como guía para implementar estrategias educativas relacionadas con el sesgo implícito en las profesiones de la salud. Cuando se ve a través de la lente de TLT, los planes de estudio para reconocer y gestionar los sesgos implícitos se posicionan como una herramienta para promover la justicia social.


Teorías implícitas: supuestos que dan forma a la cognición social y moral

Abstracto

Las teorías implícitas son creencias a priori sobre las características y propiedades de los objetos, incluidos los humanos. En este capítulo, describo una investigación que examina los efectos de las teorías implícitas en diferentes puntos del flujo de procesamiento de la información social. Gran parte de esta investigación se ha centrado en comparar personas con una “teoría de la entidad” (la creencia de que las cualidades humanas son fijas) con personas con una “teoría incremental” (la creencia de que las cualidades humanas son maleables). También reviso investigaciones que se han centrado en las teorías de las personas sobre la intencionalidad, así como sus teorías sobre la genética. Describo cada tipo de influencia de la teoría en procesos como la asignación de atención, la codificación, la recuperación y el razonamiento atribucional. También resumo la evidencia que indica que la activación de una teoría implícita crea un sesgo motivado que privilegia la información que es consistente con la teoría. En conjunto, sugiero formas en las que la adopción de un enfoque de teorías implícitas arroja nueva luz sobre los procesos fundamentales de información social.


Sesgo implícito en los profesionales de la salud: una revisión sistemática

Fondo: Los sesgos implícitos involucran asociaciones ajenas a la conciencia que conducen a una evaluación negativa de una persona sobre la base de características irrelevantes como la raza o el género. Esta revisión examina la evidencia de que los profesionales de la salud muestran sesgos implícitos hacia los pacientes.

Métodos: Se realizaron búsquedas en PubMed, PsychINFO, PsychARTICLE y CINAHL en busca de artículos revisados ​​por pares publicados entre el 1 de marzo de 2003 y el 31 de marzo de 2013. Dos revisores evaluaron la elegibilidad de los artículos identificados basándose en un contenido preciso y criterios de calidad. Se examinaron las referencias de los artículos elegibles para identificar más estudios elegibles.

Resultados: Se identificaron 42 artículos como elegibles. Diecisiete utilizó una medida implícita (prueba de asociación implícita en quince y cebado subliminal en dos), para probar los sesgos de los profesionales de la salud. Veinticinco artículos emplearon un diseño interindividual, utilizando viñetas para examinar la influencia de las características de los pacientes en las actitudes, los diagnósticos y las decisiones de tratamiento de los profesionales de la salud. Se incluyó el segundo método aunque no aísla las actitudes implícitas porque es reconocido por psicólogos especializados en cognición implícita como una forma de detectar la posible presencia de sesgo implícito. Veintisiete estudios examinaron los prejuicios raciales / étnicos y se investigaron otros diez, incluidos el género, la edad y el peso. Treinta y cinco artículos encontraron evidencia de sesgo implícito en los profesionales de la salud. Todos los estudios que investigaron las correlaciones encontraron una relación positiva significativa entre el nivel de sesgo implícito y una menor calidad de la atención.

Discusión: La evidencia indica que los profesionales de la salud exhiben los mismos niveles de sesgo implícito que la población en general. Las interacciones entre múltiples características del paciente y entre el profesional de la salud y las características del paciente revelan la complejidad del fenómeno del sesgo implícito y su influencia en la interacción médico-paciente. Los estudios más convincentes de nuestra revisión son los que combinan el IAT y un método que mide la calidad del tratamiento en el mundo real. La evidencia correlacional indica que es probable que los sesgos influyan en las decisiones de diagnóstico y tratamiento y en los niveles de atención en algunas circunstancias y es necesario investigar más a fondo. Nuestra revisión también indica que a veces puede haber una brecha entre la norma de imparcialidad y el grado en que los profesionales de la salud la adoptan para algunas de las características probadas.

Conclusiones: Nuestros hallazgos destacan la necesidad de que la profesión sanitaria aborde el papel de los sesgos implícitos en las disparidades en la asistencia sanitaria. Se necesita más investigación en entornos de atención reales y una mayor homogeneidad en los métodos empleados para probar los sesgos implícitos en la atención médica.

Palabras clave: Actitudes del personal de salud Disparidades en la atención de la salud Sesgo implícito Prejuicio Estereotipos.


¿Qué es el sesgo implícito?

La idea de que la mayoría de la gente está implícitamente sesgada está teniendo un gran impacto en la sociedad. Por ejemplo, las grandes empresas como Starbucks están brindando capacitación a sus empleados para reducir el sesgo implícito y el estado de California ha introducido una legislación para combatir el sesgo implícito.

Pero, ¿qué significa realmente decir que estás sesgado implícitamente? En un artículo reciente que se publicó en la revista Perspectivas de la ciencia psicológica, Traté de arrojar nueva luz sobre esta importante cuestión.

Considere el siguiente ejemplo: Imagine que es un empleador que entrevista a un candidato para un puesto muy codiciado. Idealmente, su decisión de contratar a esta persona se basaría únicamente en las calificaciones del candidato. Puede intentar lograr esto creando las condiciones óptimas para tener en cuenta solo la información relevante. Por ejemplo, puede fijarse el objetivo consciente de prestar atención solo a la información relevante, como el contenido del CV. Dejas a un lado todas las demás distracciones como tu teléfono celular para que puedas dedicar toda tu atención a la entrevista y te tomes el tiempo suficiente de tu agenda para tomar la decisión.

Sin embargo, las investigaciones sugieren fuertemente que su decisión aún podría estar influenciada por la raza y el género del solicitante. Tal impacto de raza o género sería un ejemplo de sesgo implícito. Está influenciado de manera sistemática (es decir, está sesgado) por elementos de su entorno (p. Ej., El color de la piel del solicitante) a pesar de que no tenía la intención de ser influenciado y se estaba enfocando en otras cosas (es decir, sucedió implícitamente ).

Los psicólogos saben desde hace mucho tiempo que nuestros pensamientos, sentimientos y acciones pueden verse influidos implícitamente. Tomemos el ejemplo de la ilusión de Müller-Lyer. Su tarea es decidir si la línea A o la línea B es la más larga.

Probablemente tenga la impresión de que la línea B es más larga que la línea A, pero en realidad ambas líneas son igualmente largas. Lo que sucede es que estás influenciado por las flechas al final de las líneas aunque no prestes atención a las flechas o incluso tengas el objetivo consciente de no ser influenciado por las flechas. Está implícitamente sesgado por las flechas, es decir, lo que percibe conscientemente está influenciado de manera sistemática por las flechas (es decir, está sesgado) aunque no tenga la intención de ser influenciado o incluso podría querer evitar ser influenciado por las flechas. flechas (es decir, el sesgo es implícito). Lo principal que la investigación moderna sobre el sesgo implícito agregó a esta historia es la comprensión de que las personas pueden ser sesgadas implícitamente no solo por flechas sino también por elementos sociales en nuestro entorno, es decir, por elementos indicativos del grupo social al que pertenecen los demás ( por ejemplo, color de piel).

Cuando se concibe de esta manera, el sesgo implícito es un fenómeno de comportamiento normal: le sucede a todo el mundo todo el tiempo. Sin embargo, desde un punto de vista moral, el sesgo social implícito es un fenómeno muy controvertido. Muchos de nosotros no queremos ser sesgados implícitamente, es decir, a menudo nos resulta indeseable estar influenciados por señales sociales, como cuando intentamos contratar a la mejor persona para el trabajo. Otros se han sentido tentados a argumentar que el sesgo implícito está sobrevalorado (tal vez incluso justificado) y que las minorías simplemente necesitan endurecerse. También existe mucha controversia entre los científicos sobre la medición y los mecanismos subyacentes del sesgo implícito.

Cada uno de estos debates es importante y digno de estudio, pero surgen problemas cuando el sesgo implícito se define en términos de moralidad (p. Ej., Como intrínsecamente incorrecto), medición (es decir, como la puntuación en una medida en particular) o mecanismos subyacentes (p. Ej., como una fuerza interna inconsciente que impulsa el comportamiento de las personas). Considere la opinión generalizada de que el sesgo implícito es una fuerza interna inconsciente que se puede medir utilizando tareas como la prueba de asociación implícita y que nos obliga a hacer cosas que no queremos hacer. Debido a este punto de vista, las personas que se oponen a la idea de que el sesgo implícito es inmoral, que cuestionan la validez de las medidas de sesgo implícito o que dudan de que exista una fuerza interna inconsciente que impulsa el comportamiento, se inclinan a descartar por completo el sesgo implícito. Al hacerlo, pierden la noción del hecho de que el sesgo implícito como fenómeno conductual es indiscutible.

Los desacuerdos sobre la moralidad, la medición y los mecanismos no deben impedirnos aceptar que nuestros pensamientos, sentimientos y acciones pueden verse influenciados implícitamente por señales sociales (por ejemplo, incluso cuando no pretendemos ser influenciados). El sesgo implícito, como fenómeno de comportamiento, es y seguirá siendo real e importante.

El autor desea agradecer a Pieter Van Dessel, Yannick Boddez y Abigail Fagan por sus comentarios sobre versiones anteriores.


Hacer que la gente sea consciente de sus prejuicios implícitos no suele cambiar de opinión. Pero aquí & # 8217s lo que funciona

Hace un cuarto de siglo, el psicólogo social Anthony Greenwald de la Universidad de Washington desarrolló una prueba que expuso un aspecto incómodo de la mente humana: las personas tienen prejuicios profundamente arraigados que desconocen por completo. Y estas actitudes ocultas, conocidas como sesgo implícito, influyen en la forma en que actuamos entre nosotros, a menudo con consecuencias discriminatorias no deseadas.

Desde entonces, Greenwald y sus principales colaboradores, Mahzarin Banaji y Brian Nosek, han utilizado la prueba de asociación implícita para medir con qué rapidez y precisión las personas asocian diferentes grupos sociales con cualidades como buenas y malas. Han desarrollado versiones de la prueba para medir cosas como actitudes inconscientes sobre la raza, estereotipos de género y prejuicios contra las personas mayores. Esas pruebas han revelado cuán generalizado es el sesgo implícito. (Project Implicit ofrece versiones públicas de las pruebas en su sitio web aquí).

El trabajo de los investigadores también ha demostrado cuánto sesgo implícito puede moldear el comportamiento social y la toma de decisiones. Incluso las personas con las mejores intenciones se ven influenciadas por estas actitudes ocultas, y se comportan de manera que pueden crear disparidades en las prácticas de contratación, las evaluaciones de los estudiantes, la aplicación de la ley, los procedimientos penales, prácticamente en cualquier lugar donde las personas toman decisiones que afectan a otros. Tales disparidades pueden resultar de prejuicios contra ciertos grupos o favoritismo hacia otros. Hoy en día, se entiende ampliamente que el sesgo implícito es una causa de discriminación no intencionada que conduce a desigualdades raciales, étnicas, socioeconómicas y de otro tipo.

Las discusiones sobre el papel del racismo y el sesgo implícito en el patrón de trato desigual de las minorías raciales por parte de las fuerzas del orden se están intensificando luego de una lista de casos de alto perfil, más recientemente el asesinato de George Floyd. Floyd, un hombre negro desarmado, murió en Minneapolis el mes pasado después de que un oficial de policía blanco presionó su rodilla contra el cuello de Floyd durante casi nueve minutos.

A medida que ha aumentado la conciencia del sesgo implícito y sus efectos, también ha aumentado el interés en mitigarlo. Pero eso es mucho más difícil de lo que esperaban los científicos, como dijo Greenwald a una audiencia en Seattle en febrero en la reunión anual de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia. Greenwald, coautor de una descripción general sobre la investigación del sesgo implícito en 2020 Revisión anual de psicología, habló con Revista conocible sobre lo que funciona y lo que no para contrarrestar las disparidades que puede producir el sesgo implícito.

Esta conversación ha sido editada para mayor claridad y extensión.

¿Cómo se prueban las asociaciones que las personas no saben que tienen?

La primera prueba de asociación implícita que creé fue una que involucraba los nombres de flores e insectos, y palabras que significaban cosas agradables o desagradables. Tenías que usar las manos izquierda y derecha para clasificarlos, tocando un teclado a medida que aparecían en la pantalla. Era una tarea muy fácil cuando tenía que usar la mano derecha para palabras agradables y nombres de flores, y la mano izquierda para palabras desagradables y nombres de insectos, porque normalmente pensamos en las flores como agradables y los insectos como desagradables.

Pero luego se cambia la tarea para forzar las asociaciones opuestas: una mano para nombres de insectos y palabras agradables, y la otra para nombres de flores y palabras desagradables. Cuando probé por primera vez esa forma inversa, mi tiempo de respuesta fue aproximadamente un tercio de segundo más lento en comparación con la primera versión. Y en el trabajo psicológico en el que le pide a la gente que responda rápidamente, un tercio de segundo es como una eternidad, lo que indica que algunos procesos mentales están sucediendo en esta versión de la prueba que no están sucediendo en la otra.

Luego reemplacé las flores y los insectos con los nombres de hombres y mujeres que se pueden clasificar fácilmente como americanos europeos o afroamericanos. Para mí, dar la misma respuesta a palabras agradables y nombres afroamericanos tomó una eternidad. Pero cuando se trataba de los nombres euroamericanos y las palabras agradables con una mano, y los nombres afroamericanos y las palabras desagradables con la otra, eso era algo que podía pasar rápidamente. Y eso fue una sorpresa para mí. Me habría descrito a mí mismo en ese momento como alguien que carece de prejuicios o prejuicios de naturaleza racial. Probablemente tenía algunos prejuicios que confesaría, pero en realidad no pensé que tuviera ese.

¿Qué tan extendido está el sesgo implícito?

Ese sesgo implícito particular, el que involucra la raza negra-blanca, aparece en alrededor del 70 al 75 por ciento de todos los estadounidenses que prueban la prueba. Aparece con más fuerza en estadounidenses blancos y estadounidenses de origen asiático que en mestizos o afroamericanos. Usted pensaría que los afroamericanos podrían mostrar el efecto contrario: que sería fácil para ellos unir a los afroamericanos con los agradables y los blancos con los desagradables. Pero no, los afroamericanos no muestran, en promedio, ninguna dirección de sesgo en esa tarea.

La mayoría de las personas tienen múltiples prejuicios implícitos de los que no son conscientes. Está mucho más extendido de lo que generalmente se supone.

¿Es el sesgo implícito un factor en el patrón de violencia policial como el visto en el asesinato de George Floyd el 25 de mayo, que desató las protestas en curso en todo el país?

Los problemas que surgieron a raíz de la muerte de George Floyd incluyen todas las formas de prejuicio, que van desde el prejuicio implícito al prejuicio estructural integrado en el funcionamiento de los departamentos de policía, los tribunales y los gobiernos, al prejuicio explícito e intencionado, a los delitos de odio.

La mejor teoría de cómo funciona el sesgo implícito es que da forma al pensamiento consciente, que a su vez guía los juicios y las decisiones. El corresponsal de ABC News, Pierre Thomas, expresó esto muy bien recientemente al decir: "Los negros sienten que están siendo tratados como sospechosos en primer lugar y como ciudadanos en segundo lugar". Cuando una persona negra hace algo que está abierto a interpretaciones alternativas, como meter la mano en el bolsillo o en la guantera de un automóvil, muchas personas, no solo los oficiales de policía, pueden pensar primero que es posible que sea peligroso. Pero eso no sucedería al ver a una persona blanca hacer exactamente la misma acción. Las implicaciones de que el juicio consciente sea moldeado de esta manera por un proceso automático e implícito del que el perceptor no es consciente pueden asumir una gran importancia en los resultados de las interacciones con la policía.

¿Los programas de capacitación sobre diversidad o prejuicios implícitos utilizados por empresas e instituciones como Starbucks y el Departamento de Policía de Oakland ayudan a reducir los prejuicios?

En este momento soy muy escéptico acerca de la mayoría de lo que se ofrece bajo la etiqueta de entrenamiento de sesgo implícito, porque los métodos que se utilizan no se han probado científicamente para indicar que son efectivos. Y lo están usando sin intentar evaluar si la capacitación que realizan está logrando los resultados deseados.

Veo la mayor parte del entrenamiento de prejuicios implícitos como un escaparate que se ve bien tanto internamente a una organización como externamente, como si estuvieras preocupado y tratando de hacer algo. Pero se puede implementar sin realmente lograr nada, lo que lo hace de hecho contraproducente. Después de 10 años haciendo estas cosas y nadie reportando datos, creo que la conclusión lógica es que si hubiera funcionado, nos habríamos enterado.

¿Puede hablarnos sobre algunos de los enfoques destinados a reducir el sesgo que no han funcionado?

Le daré varios ejemplos de técnicas que se han probado con la suposición de que lograrían lo que a veces se denomina atenuación o reducción de sesgos implícitos. Uno es la exposición a ejemplos contrarios a los estereotipos, como ver ejemplos de científicos o artistas admirables u otros que son afroamericanos junto con ejemplos de blancos que son asesinos en masa. Y eso produce un efecto inmediato. Puede demostrar que realmente afectará el resultado de una prueba si lo mide en aproximadamente media hora. Pero recientemente se descubrió que cuando las personas comenzaron a realizar estas pruebas con demoras más largas, un día o más, cualquier efecto beneficioso parece haber desaparecido.

El sesgo implícito es omnipresente

Cientos de estudios han revelado el funcionamiento del sesgo implícito en una amplia gama de entornos. Aquí hay algunos ejemplos que demuestran cómo puede ocurrir en casi cualquier situación en la que las personas toman decisiones que afectan a otras personas.

En la aplicación de la ley: Un estudio encontró que la policía de la ciudad de Nueva York detuvo a los peatones negros e hispanos con más frecuencia que a los peatones blancos, y un estudio en Oakland, California, encontró que los hombres negros tenían muchas más probabilidades de ser esposados, registrados o arrestados que cualquier otra persona cuando los detenía la policía. .

En la oficina: Los gerentes de contratación eran menos propensos a invitar a un solicitante obeso a una entrevista, la gente ve a los trabajadores mayores como menos valiosos y los prejuicios contra los hombres árabes musulmanes influyeron en las decisiones de contratación en Suecia.

En la sala del tribunal: Los estudios encontraron que el prejuicio implícito contra los afroamericanos afecta casi todos los pasos del sistema judicial, desde los fiscales que deciden qué casos acusar hasta los jueces que dictan decisiones.

En el aula: Los profesores de las escuelas secundarias públicas de Suecia otorgaron puntuaciones más altas a los estudiantes de origen sueco que a los extranjeros, mientras que los estudiantes de psicología estadounidenses calificaron a los profesores jóvenes más que a los hombres mayores, así como a las mujeres más jóvenes y mayores.

En el hospital: Era más probable que los médicos ofrecieran un tratamiento anticoagulante a pacientes blancos con enfermedad coronaria aguda que a pacientes negros con los mismos síntomas, y los estudiantes de enfermería mostraron un sesgo en contra de los pacientes con sobrepeso.

¿En una pandemia? Un estudio mostró que cuando las personas se sienten especialmente vulnerables a las enfermedades infecciosas, sus actitudes negativas hacia los adultos mayores pueden aumentar.

Otras estrategias que no han sido muy efectivas incluyen simplemente alentar a las personas a tener una fuerte intención de no dejarse engañar. O los capacitadores sugerirán que las personas hagan algo que puedan llamar "pensar lento" o hacer una pausa antes de tomar decisiones. Otro método que se ha probado es la meditación. Y otra estrategia es concienciar a las personas de que tienen prejuicios implícitos o que los prejuicios implícitos son omnipresentes en la población. Todos estos pueden parecer razonables, pero no hay ninguna demostración empírica de que funcionen.

Me sorprende que hacer que la gente sea consciente de su prejuicio no hace nada para mitigarlo. ¿Por qué crees que es?

Creo que tienes razón, es sorprendente. Los mecanismos por los cuales nuestros cerebros forman asociaciones y las adquieren del entorno cultural evolucionaron durante largos períodos de tiempo, durante los cuales las personas vivieron en un entorno consistente. En realidad, no era probable que adquirieran algo que luego tuvieran que desaprender, porque el entorno no iba a cambiar. Por lo tanto, puede que no haya habido una presión evolutiva para que el cerebro humano desarrolle un método para desaprender las asociaciones.

No sé por qué no hemos tenido éxito en el desarrollo de técnicas efectivas para reducir los sesgos implícitos, ya que se miden mediante la prueba de asociación implícita. No estoy preparado para decir que nunca podremos hacerlo, pero diré que la gente ha estado buscando durante mucho tiempo, desde que se introdujo la prueba, que es de más de 20 años, y esto aún no se ha resuelto.

¿Hay algo que funcione?

Creo que se puede lograr mucho con solo recopilar datos para documentar las disparidades que se producen como resultado del sesgo. Y quizás un ejemplo fácil son las operaciones policiales, aunque se puede aplicar en muchos entornos. La mayoría de los departamentos de policía mantienen datos sobre lo que conocemos como elaboración de perfiles, aunque no les gusta llamarlo así. Es lo que sucede en una parada de tráfico o una parada de peatones, por ejemplo, la política de parar y registrar por la que el ex alcalde de la ciudad de Nueva York, Michael Bloomberg, ha recibido críticas. Se analizaron los datos del Departamento de Policía de la Ciudad de Nueva York para las paradas de peatones y conductores blancos y negros, y quedó muy claro que había disparidades.

Una vez que sepa dónde está el problema que debe resolverse, los administradores deben encontrar formas de comprender por qué y cómo está sucediendo esto. ¿Está sucediendo solo en algunas partes de la ciudad? ¿Es que la policía está operando más en Harlem que en los barrios blancos?

Y una vez que sepa lo que está sucediendo, el siguiente paso es lo que yo llamo eliminación por discreción. Esto se puede aplicar cuando las personas toman decisiones que implican un juicio subjetivo sobre una persona. Esto podría ser agentes de policía, empleadores que toman decisiones de contratación o promoción, médicos que deciden sobre el tratamiento de un paciente o maestros que toman decisiones sobre el desempeño de los estudiantes. Cuando esas decisiones se toman con discreción, es probable que den lugar a disparidades no deseadas. Pero cuando esas decisiones se toman con base en criterios objetivos predeterminados que se aplican rigurosamente, es mucho menos probable que produzcan disparidades.

¿Existe evidencia de que la eliminación de la discreción funciona?

Lo que sabemos proviene de las raras ocasiones en las que se han registrado e informado los efectos de la eliminación discrecional. El ejemplo clásico de esto es cuando las principales orquestas sinfónicas de los Estados Unidos comenzaron a usar audiciones a ciegas en la década de 1970. Esto se hizo originalmente porque los músicos pensaban que las audiciones estaban sesgadas a favor de los graduados de ciertas escuelas como la Juilliard School. No les preocupaba la discriminación de género.

Pero tan pronto como comenzaron a hacerse las audiciones detrás de las pantallas para que no se pudiera ver al intérprete, la proporción de mujeres contratadas como instrumentistas en las principales orquestas sinfónicas aumentó de alrededor del 10 por ciento o 20 por ciento antes de 1970 a alrededor del 40 por ciento. Esto ha tenido un gran impacto en el ritmo al que las mujeres se han convertido en instrumentistas en las principales orquestas sinfónicas.

¿Pero estas estrategias de recopilación de datos y eliminación de discreción no se utilizan comúnmente?

No tan a menudo como podrían. Por ejemplo, los instructores generalmente pueden hacer arreglos para calificar casi cualquier cosa que haga un estudiante sin conocer la identidad del estudiante. En una era electrónica en la que no se aprende a reconocer la escritura a mano de las personas, los profesores pueden calificar ensayos sin los nombres de los estudiantes. Usé ese enfoque la última vez que calificaba a estudiantes universitarios en cursos. Es fácil de usar, pero a menudo no se usa en absoluto.

Y en muchas otras circunstancias es posible evaluar el desempeño sin conocer la identidad de la persona evaluada. Pero los empleadores y otras personas rara vez pierden la oportunidad de conocer la identidad de la persona que están evaluando.

¿Puede la inteligencia artificial jugar un papel?

La gente está comenzando a aplicar la inteligencia artificial a la tarea mediante la extracción de registros históricos de decisiones laborales pasadas. Es una forma de tomar las decisiones que implican la discreción humana y ponerlas en manos de una máquina. La idea es desarrollar algoritmos que identifiquen a los solicitantes prometedores comparando sus cualidades con las de los solicitantes anteriores que resultaron ser empleados exitosos.

Creo que es genial intentarlo. Pero hasta ahora, los esfuerzos con IA no han tenido éxito, porque las bases de datos históricas utilizadas para desarrollar los algoritmos para tomar estas decisiones también resultan sesgadas. Incorporan los prejuicios de los que tomaron decisiones en el pasado. Un ejemplo es cómo los prejuicios afectan la tecnología de reconocimiento facial, que inadvertidamente categoriza los rostros afroamericanos o asiáticos como criminales con más frecuencia que los rostros blancos.

Este es un problema que los científicos de la computación están tratando de resolver, pero algunas de las personas en IA con las que he hablado no parecen tan optimistas de que esto sea fácil de hacer. Pero creo que, en última instancia, y podría llevar un tiempo, los sesgos pueden eliminarse más fácilmente de los algoritmos de decisión de IA que de la toma de decisiones humana.

¿Se podría hacer más a nivel de una empresa o departamento individual?

Para ayudar a prevenir la discriminación involuntaria, los líderes de las organizaciones deben decidir realizar un seguimiento de los datos para ver dónde se producen las disparidades. Cuando descubren disparidades, deben intentar hacer cambios y luego mirar el siguiente ciclo de datos para ver si esos cambios están mejorando las cosas.

Obviamente, es más fácil para ellos no hacer esas cosas. En algunos casos, hacerlos tiene un costo. Y pueden pensar que es como abrir la caja de Pandora si miran de cerca los datos. Creo que esto es cierto en muchos departamentos de policía. Seguramente encontrarán cosas que preferirían no ver.

Este artículo apareció originalmente en Revista conocible, un esfuerzo periodístico independiente de Annual Reviews. Suscríbase al boletín de noticias.

Izquierda: Ilustración de Getty Images


Explícito e implícito

Muchos de los ejemplos presentados anteriormente tienen evidencia explícita. Es decir, la evidencia se puede ver, escuchar o experimentar directamente de alguna manera, como ver que el semáforo está en verde antes de cruzar la calle. Pero a veces sus estudiantes no tendrán evidencia directa.

Aquí hay algunos ejercicios que sus hijos pueden hacer que les ayudarán a aprender la diferencia entre información implícita e implícita:

Información explícita e implícita (ejemplos)

Enseña la diferencia entre explícito e implícito definiendo primero y dando ejemplos (como lo hace con cualquier concepto).

La información explícita es lo que generalmente puede ver u oír y se considera precisa.

La información implícita no se puede ver ni escuchar, pero se puede implicar / inferir.

Explícito: Vio a su perro agarrar al hombre por el asiento de sus pantalones.

Implícito: Escuchó a su perro ladrar y gruñir y vio al hombre corriendo con el perro detrás de él y había un gran agujero en el asiento de los pantalones del hombre.

Aquí hay algunas preguntas que ayudarían a sus hijos a aprender la diferencia entre explícito e implícito. Pídales que identifiquen lo que es explícito y lo que está implícito en lo siguiente:

1) Ves a un hombre llorando y mirando su traje con agua por todas partes.

2) Ves a un hombre llorando y mirando a una chica con un vaso de agua vacío mirándolo.

3) Ves a una chica arrojar agua y se le cae encima a un hombre de traje. No le gusta.


AM-246 implícito - Historia

Ilustrado por Haley Pak

Cuando Jason Dahlke, un paramédico de emergencia en Portland, Oreg., Fue llamado a una llamada de emergencia para un hombre negro de alrededor de 60 años que se quejaba de dolor extremo en sus manos y pies, Dahlke “siguió el procedimiento estándar y le dio al paciente una prueba de glucosa en sangre ”En el que la prueba mostró niveles bajos de azúcar en sangre. Aunque le dio glucosa al paciente, Dahlke no le dio ningún analgésico. Cuando se le preguntó si habría administrado el analgésico si el paciente hubiera sido blanco, respondió que no estaba seguro de que lo hubiera hecho. Although Dahlke says “race doesn’t affect the treatment they give,” he also says he and his co-workers are starting to think more about implicit bias when treating patients (1).

Years of prejudice against the African American population affects modern healthcare systems that puts African American patients at a disadvantage. Though prejudice may not be as explicit and blatant as it was during the Jim Crow era, the repercussions of such pernicious bias against the African American Union Army veterans contribute to the racial mortality gap and health disparities to this day. In a study by Dr. Shari Eli, a professor of Economics at the University of Toronto, physician bias against African Americans in the late 19th and early 20th century impacted mortality and income outcomes for Civil War veterans. In order for veterans to receive higher pension, they had to provide physician approved proof of disability (2). The study found that although black and white veterans were equally likely to report pain, physicians were twice as likely to doubt pain for black veterans and more than three times to accuse black veterans as “exaggerating” their illness” (2). Therefore, black veterans were not able to receive as much pension as their white counterparts because of the physicians’ biased assessment that may have disallowed the black veterans from qualifying for higher pensions. The study noted that an additional dollar in monthly pensions income led to an additional 0.3 years of life (2). Society constantly depicts certain disadvantaged or underprivileged populations in a stereotypical and pejorative way that is projected onto cultural understandings of the world. Such cultural understandings may be the root of the problem regarding implicit bias in the healthcare setting.

Despite the rapid advancement in medicine, the same pervasive bias that neglects African American patients’ illnesses still exists today. According to a review of a study examining pain management in American emergency rooms, physicians tended to prescribe African American patients less pain medication compared to white patients. According to data from 14 previously published studies of pain management in American emergency rooms, when practitioners assessed patients with bone fractures or acute pain from traumatic injuries, “black people were 41% less likely to get pain medication than white people.” Physician implicit bias may not only affect acute pain, but also chronic noncancer pain. According to a study examining the impact of patient factors on the underestimation of pain perception of chronic noncancer pain, physicians were “twice as likely to underestimate pain in black patients compared to all ethnicities combined.” Furthermore, not only were physicians more likely to underestimate pain for black patients, they overestimated pain in 18.9% of white patients compared to 9.5% in black patients (4). The differences in pain perception by race between patient and physician can have prominent consequences. This statistic provides a need for better, more standardized ways of pain assessment. Physicians’ implicit biases may interfere with healing processes and decrease care that is provided for African American patients. A physician’s lack of care towards pain management may further the distrust in the healthcare institution that has failed to treat them properly because of implicit bias.

Another facet of bias in healthcare manifests through an algorithm from Optum, UnitedHealth Group Inc.’s health services branch that determines which patients require the most intensive medical needs. The algorithm “which has been applied to more than 200 million people each year” considerably underestimates medical needs of black patients. More specifically, the algorithm makes circumstances particularly disadvantageous for African Americans because of the pre-existing data that informs the program that “less money is spent on black patients with the same level of need as white patients.” Research conducted by Ziad Obermeyer, who studies machine learning and health-care management at the University of California, Berkeley, shows that according to the algorithm, “care provided to black people cost an average of $1,800 less per year than the care given to a white person with the same number of chronic health problems.” This means that the algorithm will conclude that black patients are less sick because they have been historically provided less care and thus have a lower risk score. Therefore, through this platform, inherited racism further instigates structural racism and stereotyping in healthcare. The algorithm follows a feedback loop that feeds more injustice into a system that already makes it disadvantageous for African Americans and other minority groups.

The implications for what unbiased healthcare could look like is shocking. 17.7% of the patients the algorithm assigned extra care to were black, but “the proportion would be 46.5% if the algorithm were unbiased.” The article mentions that in order to fix medical bias in this algorithm, another variable should be added so that the calculation does not rely so heavily on the healthcare costs (6). But many developers working on the algorithm are faced with a barrier: How does such an algorithm – that is quantitative measurement – account for the history of pernicious racism that has oppressed African Americans throughout history?

In order to combat workplace implicit bias, many institutions have implemented the Implicit Association Test (IAT) to measure unconscious attitudes or beliefs about current social stereotypes. It spurred organizations like Project Implicit that was founded in 1998 “to educate the public about hidden biases and to provide a ‘virtual laboratory’ for collecting data on the internet” (7). It is true that seemingly small implicit biases have an enormous effect on behavior and decisions. However, the IAT acknowledges the importance of recognizing implicit bias and does not provide any further information on strategies to reduce implicit bias.

One approach in reducing medical bias involves education of medical students. The current medical training environment often neglects the initiative for providers “to examine their role in the complex issues of unequal care and unconscious bias.” Vidya Viswanathan, a medical student at Perelman School of Medicine at the University of Pennsylvania, suggests that medical schools should start supplementing their curriculum with implicit bias rounds where medical students, residents, and attendings should discuss cases “in which bias may have altered the care of a patient.” Like other complications that may have compromised a patient’s survival, implicit bias should also be formerly considered and discussed within practitioners to reduce unequal treatment based on race or ethnicity.

In an observational study that tracked the implicit bias of 3,547 medical students across 49 U.S. medical schools, curriculum relating to “health disparities and minority health, racial climate” and increased interracial contact during school reduced implicit bias of the students. Students were prompted to complete the Black-White Implicit Association Test and questionnaire during their first and last semester of medical schools. The study found students that regularly heard “negative comments from attending physicians or residents about African American patients” had a significant increase in the predictors of increased racial bias. Physicians may learn to perpetuate negative racial stereotypes while in medical school. In order to most effectively combat the issues of implicit bias in future physicians, medical schools can foster an environment in which students can practice self-evaluation and educators can facilitate discussions about the effects of unconscious bias.

However, there is a caveat to drastic interventions for implicit bias. Research shows that “intentionally trying to suppress bias may actually make it ‘rebound’ at a later time,” making it difficult to determine to what extent the intervention should be implemented. After the Institute of Medicine (IOM) discovered the presence of health care disparities due to bias, raising awareness about unconscious bias was their one and only solution (11). But simply raising awareness may not be enough to reverse the decades of injustice. Initiatives to increase awareness among healthcare providers may not have worked as planned. The study states that raising awareness about unconscious bias could encourage physicians and health care providers to become more observant in how they treat patients. However, mandatory diversity training programs at over 800 companies proved to be essentially counterproductive and “did not have a significant effect on prejudice levels.”

Although it may seem overly simplistic, it is nonetheless important that physicians also have the volition to reduce such implicit bias. Healthcare institutions should make sure that physicians are actively doing everything they can in their power to reduce the effects of implicit bias. In a social psychological analysis to reduce racial healthcare disparities by Dr. Louis Penner, a population science professor at Wayne State University School of Medicine, states that physicians “can reduce disparities by individuating patients and using patient-centered communication.” Patient-centered communication relies on establishing a relationship of trust and clear communication between the physician and patient. These factors may not only lead to a better quality of clinical interactions, but also better health outcomes (12). Another plausible addition to the solution for large healthcare systems is treatment standardization. Through standardized treatment, hospitals can gather information about treatments and outcomes so that it can reveal racial treatment disparities and “reduce unwarranted racial differences in treatment decisions.” Assessing such disparities can further the development of evidence-based interventions that may reduce disparities in treatment.

The legacy of the prejudice that oppressed African Americans during slavery and the Jim Crow era exists in today’s health disparities and implicit bias within the healthcare system. The foundation of health disparities lie in negative stereotypes perpetuated by structural injustice. In order to most effectively provide equitable care, policymakers should create programs that educate medical practitioners about health disparities that arise because of implicit bias and rectify programs that perpetuate negative racial stereotypes. Educational intervention on health disparities due to structural injustice should begin early in medical practice and should facilitate meaningful dialogue about how it promotes medical bias. Without addressing the on-going history of social and economic inequality, progress towards eliminating implicit bias cannot be made.


ProjectImplicit

On the next page you'll be asked to select an Implicit Association Test (IAT) from a list of possible topics . We will also ask you (optionally) to report your attitudes or beliefs about these topics and provide some information about yourself.

We ask these questions because the IAT can be more valuable if you also describe your own self-understanding of the attitude or stereotype that the IAT measures. We would also like to compare differences between people and groups.

Data Privacy: Data exchanged with this site are protected by SSL encryption. Project Implicit uses the same secure hypertext transfer protocol (HTTPS) that banks use to securely transfer credit card information. This provides strong security for data transfer to and from our website. IP addresses are routinely recorded, but are completely confidential. We make the anonymous data collected on the Project Implicit Demonstration website publicly available. You can find more information on our Data Privacy page.

Important disclaimer: In reporting to you results of any IAT test that you take, we will mention possible interpretations that have a basis in research done (at the University of Washington, University of Virginia, Harvard University, and Yale University) with these tests. However, these Universities, as well as the individual researchers who have contributed to this site, make no claim for the validity of these suggested interpretations. If you are unprepared to encounter interpretations that you might find objectionable, please do not proceed further. You may prefer to examine general information about the IAT before deciding whether or not to proceed.

You can contact our research team ([email protected]) or Harvard's Committee on the Use of Human Subjects ([email protected]) for answers to pertinent questions about the research and your rights, as well as in the event of a research-related injury to yourself.

I am aware of the possibility of encountering interpretations of my IAT test performance with which I may not agree. Knowing this, I wish to proceed

I am aware of the possibility of encountering interpretations of my IAT test performance with which I may not agree. Knowing this, I wish to proceed using a touchscreen OR using a keyboard.


Racial Disproportionality in School Discipline: Implicit Bias is Heavily Implicated

Research shows that African American students, and especially African American boys, are disciplined more often and receive more out-of-school suspensions and expulsions than White students. Perhaps more alarming is the 2010 finding that over 70% of the students involved in school-related arrests or referred to law enforcement were Hispanic or Black (Education Week, 2013). A 2009-2010 survey of 72,000 schools (kindergarten through high school) shows that while Black students made up only 18 percent of those enrolled in the schools sampled, they accounted for 35 percent of those suspended once, 46 percent of those suspended more than once and 39 percent of all expulsions. Over all, Black students were three and a half times more likely to be suspended or expelled than their White peers (Lewin, 2012).

The following city-specific data illustrate the magnitude of this problem: African American students in Portland public schools are nearly five times more likely to be expelled or suspended than White students (Cody, 2013). De acuerdo con la Crónica de San Francisco, almost 20 percent of Oakland’s Black male students were suspended at least once in 2011—six times the rate of White students (Lyfe, 2012). In Chicago public schools, Black students comprised 45 percent of the student body in the 2009-2010 academic year but 76 percent of the suspensions (New York Times – Education, 2012).

Data compiled by the Ohio Children’s Defense Fund show that the level of disparity between out-of-school suspension rates for Black and White students in Ohio’s largest urban school districts ranges from a factor of 1.9 to a factor of 13.3. Overall, the disparity factor is 4.0, somewhat higher than the national average. This means that the average Black student enrolled in these districts is four times more likely to be suspended than the average White student (Children’s Defense Fund – Ohio, 2012).

A 2010 study found that among students who were classified as overtly aggressive, African Americans were more likely to be disciplined than any other group (Horner, Fireman, & Wang, 2010). However, this trend varied based on the racial background of the teacher. Researchers have found that once Black students and White students are both placed with same-race teachers, and are similar on the other covariates, Black students’ classroom behavior is rated more favorably than is White students’ behavior (Downey & Pribesh, 2004).

Research suggests that Black students as young as age five are routinely suspended and expelled from schools for minor infractions like talking back to teachers or writing on their desks. In a simple analysis of this phenomenon, the over-zealous application of “zero tolerance” policies gets all the blame, but a deeper dig will show a far more complex scenario.

Contrary to the prevailing assumption that African American boys are just getting “what they deserve” when they are disciplined, research shows that these boys do not “act out” in the classroom any more than their White peers. For example, in a study conducted by the Indiana Education Policy Center, researchers conclude that:

Although discriminant analysis suggests that disproportionate rates of office referral and suspension for boys are due to increased rates of misbehavior, no support was found for the hypothesis that African American students act out more than other students. Rather, African American students appear to be referred to the office for less serious and more subjective reasons. Coupled with extensive and highly consistent prior data, these results argue that disproportionate representation of African Americans in office referrals, suspension and expulsion is evidence of a pervasive and systematic bias that may well be inherent in the use of exclusionary discipline (Skiba, 2000).

These findings contrast sharply with prevailing stereotypes of African American youth, stereotypes energized by a mental process called “cultural deficit thinking.” This process creates the perception that poor African American and other marginalized students and their parents as disconnected from the education process. Consequently, teachers and other school personnel may harbor negative assumptions about the ability, aspirations and work ethic of these students—especially poor students of color—based on the assumption that they and their families do not value education in the same way it is valued by middle- and upper-income White students. This comment posted on the topix.com blog is emblematic of extreme cultural deficit thinking:

Black children lack any form of family structure. They are not taught respect for teachers or any [authoritive] figures. Most black children are disruptive, aggressive and are [more keen] on gang culture than getting an education (www.topix.com, 2010).

This perception of disinvestment often creates a stereotype of poor Black students as unruly, disruptive and disrespectful. Not surprisingly, research suggests that, generally, African American teachers rate the behavior of African American students more favorable than White teachers.

“Implicit bias” is heavily implicated as a contributing factor when we analyze the causes of racial disproportionality in school discipline. In this context, implicit bias is defined as the mental process that causes us to have negative feelings and attitudes about people based on characteristics like race, ethnicity, age and appearance. Because this cognitive process functions in our unconscious mind, we are typically not consciously aware of the negative racial biases that we develop over the course of our lifetime. In the general population, implicit racial bias often supports the stereotypical caricature of Black youth—especially males—as irresponsible, dishonest, and dangerous. In an ideal world, teachers and school administrators would be immune to these unconscious negative attitudes and predispositions about race. But, of course, they are not. So, for example, a 2003 study found that students who displayed a “black walking style” were perceived by their teachers as lower in academic achievement, highly aggressive and more likely to be in need of special education services (Neal, et al., 2003).

At the Kirwan Institute, our research suggests that implicit bias is implicated in every aspect of racial and ethnic inequality and injustice. One of most powerful consequences of implicit racial bias is that it often robs us of a sense of real compassion for and connection to individuals and groups who suffer the burdens of racial inequality and injustice in our society. So, for example, many policy makers and voters feel that people of color who are isolated in segregated low opportunity communities in our major metropolitan areas are just getting “what they deserve.” In each of us, implicit bias contributes to the development of an unconscious “hierarchy of caring” that influences who we care about and what groups and individuals are beyond our caring, in a place of invisibility or disposability.

Existing research suggests that implicit racial bias may influence a teacher’s expectations for academic success. For example, a 2007 meta-analysis of research found statistically significant evidence that teachers hold lower expectations—either implicitly or explicitly, or both—for African American and Latino children compared to European American children (Rosenthal & Jacobson, 1968 Tenenbaum & Ruck, 2007). The results of this study align with previous meta-analyses investigating this issue. In a 2002 study, researchers used a sample of 561 elementary school children to determine if a student’s race or ethnicity played a role in their susceptibility to teacher “expectancy effects.” By conceptualizing teacher expectations as the degree to which teachers over- or under-estimated achievement compared to the students’ actual academic performance, researchers found that African American children are more likely than White children “to confirm teacher underestimates of ability and less likely to benefit from teacher overestimates of ability” (McKown & Weinstein, 2002, p. 176).

Lowered expectations in the classroom may result in differential treatment for students of color, including less praise and more disciplinary action from teachers. Research suggests that when given an opportunity to choose among several disciplinary options for a relatively minor offense, teachers and school administrators often choose more severe punishment for Black students than for White students for the same offense. For example, in the 2008-2009 academic year, Black students in North Carolina public schools were suspended at rates significantly higher than White students: eight times higher for cell phone use, six times higher for dress code violation, two times higher for disruptive behavior, and 10 times higher for displays of affection (Losen, 2010).

When Black students do “act out” in their classrooms in relatively benign ways, zero tolerance policies provide the opportunity for teachers and administrators—regardless of race or ethnicity—to apply excessive punishment, not just as a consequence of the minor infraction, but also as a reflection of implicit racial bias and a reprisal for the student’s perceived cultural deficiency. In California, 48% of the 710,000 suspensions issued in the 2011-2012 school year were for “willful defiance,” an offense that includes behaviors such as refusing to take off a hat, turn off a cellphone or failing to wear a school uniform (Los Angeles Times, 2013). During the 2010-2011 school year, according to data from the Ohio Department of Education, only 6% of out-of-school suspensions involved weapons or drugs, while 64% of suspensions were for disobedient or disruptive behavior, truancy, or intimidation (The Ohio Senate, 2013).

In 1998, the Ohio General Assembly passed a broad mandate that requires all public schools in the state to adopt a zero tolerance policy for “violent, disruptive, or inappropriate behavior (Section 3313.534 of the Ohio Revised Code.) As schools and districts in Ohio and across the country take an overly‐punitive approach to the implementation of zero tolerance policies, more and more students of color—and younger students—are being pushed out of school by suspensions or expulsions for relatively minor infractions like talking back to teachers or inappropriate dress. When these students are away from school, often in unsupervised settings, they fall behind academically and are often unable to catch up. Students who enter the juvenile justice system through the school-to‐prison pipeline often find it difficult to return to school.

As the ACLU points out, many under‐resourced schools become gateways to the school‐to‐prison pipeline by placing increased reliance on police rather than teachers and administrators to maintain discipline. “As a result, children are far more likely to be subject to school based arrests—the majority of which are for non‐violent offenses, such as disruptive behavior—than they were a generation ago” (ACLU, 2008). In 2008, the American Psychological Association said this about school suspensions:

“There are no data showing that out-of-school suspension or expulsion reduce rates of disruption or improve school climate indeed, the available data suggest that, if anything, disciplinary removal appears to have negative effects on student outcomes and the learning climate” (American Psychological Association, 2008 in Minnesota Department of Education, 2012).

In 2008, the American Civil Liberties had this to say about school suspensions:

Suspensions, often the first stop along the pipeline, play a crucial role in pushing students from the school system and into the criminal justice system. Research shows a clear correlation between suspensions and both low achievement and dropping out of school altogether. Such research also demonstrates a link between dropping out of school and incarceration later in life. Specifically, students who have been suspended are three times more likely to drop out by the 10th grade than students who have never been suspended. Dropping out in turn triples the likelihood that a person will be incarcerated later in life. In 1997, 68 percent of state prison inmates were school dropouts (New York Civil Liberties Union, 2008).

Today, many teachers and school administrators are frustrated by seemingly insurmountable problems in our country’s K-12 education system, especially in racially isolated, under-resourced, low-performing urban school districts. Too often, teachers get a disproportionate share of the blame for problems like high dropout rates, the racialized achievement gap, and the school funding crisis. When these problems are compounded by growing animosity toward teacher unions and a teacher evaluation/compensation system based heavily on standardized test results, it is not difficult to understand a growing sense of frustration among public school teachers, counselors and other personnel. These pressures coupled with growing classroom demands may leave inadequate time for teachers to voluntarily reflect on their own racial attitudes and how these attitudes might impact their students. What’s needed is an expansion of formal cultural competency training to include information about implicit bias and its consequences. If teachers and school administrators are aware of their racial biases, they will be better equipped to push back against these harmful attitudes.

The problem of racial and ethnic disproportionality in school discipline is not new. In 1975, in one of the earliest investigations of school disciplinary policies and practices, the Children’s Defense Fund revealed that suspension rates for African American students were between two and three times higher than those for White students (Drackford, 2006). Ongoing research shows that in many places, this problem has worsened, significantly. Our willingness to address this and other “racialized” problems in the Nation’s public education system is influenced by long standing racial discrimination and implicit racial bias. To proactively address racial imbalance in school discipline, we must continue to call out and push back against implicit racial bias and we must convince the American people that racial and ethnic bias in school discipline is a sign that the entire education system is out of balance.

Racialized disproportionality in the administration of school discipline is now a national crisis. In January of 2014, The U.S. Department of Justice, Civil Rights Division and the U.S. Department of Education, Office of Civil Rights issued a national “guidance” to assist public elementary and secondary schools in meeting their obligations under Federal law to administer student discipline without discriminating on the basis of race, color, or national origin. Special emphasis is placed on the impact of discipline bias on students of color who have disabilities. The Guidance provides a national overview of racial disparities in the administration of school discipline and articulates a robust list of remedies to be implemented in cases where a school is in violation of Title IV or Title VI in the administration of discipline. These remedies include the following:

  • Providing school-based supports for struggling students whose behavior repeatedly disrupts their education and/or the education of other students
  • designating a school official as a discipline supervisor to ensure that the school implements its discipline policies fairly and equitably
  • revising discipline policies to provide clear definitions of infractions to ensure that consequences are fair and consistent
  • developing a training and information program for students and community members that explains the school’s discipline policies and what is expected of student in an age-appropriate, easily understood manner.

To ensure compliance with the provisions of the Guidance, the U.S. Department of Education and the Department of Justice will investigate complaints of bias in the application of school discipline and both departments will conduct compliance reviews nationwide (U.S. Department of Justice U.S. Department of Education, 2014).

Additional interventions that can be effective in reducing and eliminating racial bias in the application of school discipline include the following:

  • Apply zero tolerance policies only in cases where this magnitude of action is warranted
  • provide in‐service training that exposes all teachers and school administrators to information about the causes and consequences of implicit racial and ethnic bias, especially in the form of “cultural deficit thinking”
  • facilitate meaningful relationship building between teachers and all of their students by ensuring that all undergraduate teacher certification and Bachelor degree programs include substantial training in “cultural competency”
  • implement “Positive Behavioral Interventions and Support” (PBIS) practices and interventions in all schools. PBIS is a “decision making framework that guides selection, integration, and implementation of the best evidence‐based academic and behavioral practices for improving important academic and behavior outcomes for all students (PBIS.org, 2013).” Schools that successfully implement PBIS have teaching and learning environments that are less reactive, aversive, dangerous, and exclusionary, and more engaging, responsive, preventive, and productive
  • implement “Restorative Justice” practices in all schools: Restorative Justice is a victim‐centered response to crime that provides opportunities for those most directly affected by the crime —the victim, the offender, their families, and representatives of the community—to be directly involved in responding to the harm caused by the crime
  • as an alternative to out‐of‐school suspensions, implement in‐school disciplinary measures that temporarily separate serious offenders from the general student population but keep these students in school. A model program, the Success Academy (Education Week, 2013) has been implemented in the Baltimore public school system with very positive outcomes.

American Civil Liberties Union. What is the school-to-prison pipeline? Accessed at: https://www.aclu.org/racial-justice/what-school-prison-pipeline

American Psychological Association (2008). Are zero tolerance policies effective in the schools? Accessed at: http://www.apa.org/pubs/info/reports/zero-tolerance.pdf

Children’s Defense Fund – Ohio (2012). Zero tolerance and exclusionary school discipline policies harm students and contribute to the cradle to prison pipeline (Issues Brief, November 2012). Accessed at: http://www.cdfohio.org/assets/pdf-files/issue-brief-zero-tolerance.pdf

Cody, R. G. (2013). Expel check: Portland public schools has spent millions to help stop racial profiling of students in discipline cases. The problem is getting worse. Accessed at:

Downey, D. B. and Pribesh, S. (2004). When Race Matters: Teachers’ evaluations of students’ classroom behavior. Asociacion Americana de Psicologia. Accessed at: http://soe.sagepub.com/content/77/4/267.full.pdf+html

Drakeford, W. (2006). Racial disproportionality in school disciplinary practices. National Center for Culturally Responsive Educational Systems. Accessed at: http://www.nccrest.org/Briefs/School_Discipline_Brief.pdf

Education Week (2013). Baltimore leader helps district cut suspensions. Accessed at: http://www.edweek.org/ew/articles/2013/02/06/20ltlf‐brice.h32.html

Lewin, T. (2012). Black students face more discipline, data suggest. The New York Times, March 6. Accessed at:

Losen, D. J. (2010). The school-to-prison pipeline. Presentation for the Civil Rights Project. Accessed at: http://ncpeo.org/wp-content/uploads/2010/11/LOSENFinalNCconference.ppt

McKown, C., & Weinstein, R. S. (2002). Modeling the role of child ethnicity and gender in children’s differential response to teacher expectations. Journal of Applied Social Psychology, 32(1), 159-184. Retrieved from: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1559-1816.2002.tb01425.x/abstract

Neal, L. V. I., McCray, A. D., Webb-Johnson, G., & Bridgest, S. T. (2003). The effects of African American movement styles on teachers’ perceptions and reactions. The Journal of Special Education, 37(1), 49-57. Accessed at: http://coedpages.uncc.edu/cpobrie/African-Americans,bias,%20movement.pd f

New York Civil Liberties Union (2008). The impact of school suspensions, and a demand for passage of the student safety act. Accessed at:

PBIS.org (2009). Positive Behavioral Interventions and Support. Accessed at: http://www.pbis.org/about_us/default.aspx

Rosenthal, R., & Jacobson, L. (1968). Pygmalion in the Classroom. New York, NY: Rinehart & Winston.


Ver el vídeo: Редкую ЛЮКСовую V8 Волгу 4Х4 Нашли в Крыму, такие машины уже не встретить!