实验设计

本文的实验由一个实地实验和线上实验构成。在第一个实验中，作者首先对100多所学校中8年级的教师发放了问卷，问卷由两部分构成，第一部分要求教师完成两份有关移民的内隐联想测试（IAT）（一份为男性姓名、一份为女性姓名），作者对两份测试取平均得到教师的IAT结果，以测量教师的刻板印象。问卷的第二部分收集教师的社会经济特征、教学经验、对移民的明显偏见以及为学生提供的高中课程选择建议等信息。然后，作者随机干预了教师收到自己IAT测试结果的反馈时间，处理组学校中的教师在学期末评分前不久被告知其IAT测试分数，而控制组学校中的教师则在期末评分后两周内收到反馈。反馈通过电子邮件进行提供，教师会收到关于IAT的简要描述，并被告知他们内隐联想测试的结果：移民姓名与好/坏形容词之间的关联是“轻微”、“中等”还是“强”的。教师在期末所需要给出的最终成绩通常是之前笔试和口试成绩的算术平均值，是介于3-10 之间的离散变量，其中6为及格成绩。因此教师在其中有很大的自由裁量权决定是否将分数向上或向下取整。作者通过行政数据收集了教师所给出的最终成绩，并预估该干预会影响教师自由裁量权的选择。

第二个实验是与另一组意大利中学教师在线进行的，旨在排除揭示偏见所产生的意外影响，并将揭示偏见的干预与提供更通用的去偏见信息的影响进行比较。与第一个实验类似，在线样本中的教师进行了一项针对移民的内隐联想测验（IAT）。在完成测试后，作者要求他们预测自己的刻板印象，然后其中一半的教师随机地收到了一条通用的去偏见信息，另一半的教师随机地收到了通用的去偏见信息以及他们的IAT测试结果。约三周后，作者要求教师为他们科目的十个测试进行打分，这些测试随机地以听起来像本国人或移民学生的姓名出现，测试的评分被用作在线实验的主要结果。

在在线实验中，作者要求教师对十个测试进行评分，每个测试随机地被分配听起来像本地人或移民的学生的名字。与第一个实验一样，教师首先进行IAT测试，然后作者仅向处理组提供了IAT结果的反馈。然而，与第一个实验不同的是，处理组和对照组都收到了一条通用的去偏见信息。

图7的Panel B最左边的图显示，除接收一般的去偏见信息之外，收到关于自己的IAT的反馈可以减少高隐性偏见的教师在给本地学生和移民学生的成绩差距，并且教师的偏见越高，减少的幅度就越大。相比之下，仅收到标准去偏见信息的教师在给本地学生和移民学生的成绩差距与IAT分数之间存在微弱的正相关关系（右图）。

表5的第3-4列报告了在线实验的主要结果。发现平均而言，与通用去偏见的信息相比，个性化反馈并没有增加移民学生所得到的分数。然而，处理效应存在显著的异质性：持有较强隐性偏见的教师对通用去偏见的干预信息没有反应，但在得知他们自己的IAT测试结果后，他们在给分上的差距减小了。这种效应是由那些没有预料到自己IAT结果的教师所驱动的，即那些基于新信息更新了信念的教师。因此，部分评分偏见是由于人们没有意识到自己的隐性偏见而导致的。

当收到有关IAT分数的反馈时，教师会被告知他们是否对移民学生有“无/轻微/中度/严重”的刻板印象。表6的第1列重复估计了表5中的第3列，不再使用连续的 IAT 分数，而是采用虚拟变量的形式，如果教师存在“中度或严重”的偏见，则该虚拟变量（Moderate/Severe IAT）取值1。结果与之前保持一致，当教师被告知他们对移民学生有中度或严重的隐性刻板印象时，他们的反应会更为积极。

最后，作者为教师低估自己的偏见创建了一个指标，如果教师收到的反馈比他们预估的更负面，则该指标等于1。表6第2列表明揭示刻板印象所产生的效果是由于教师低估了自己的IAT分数而对收到的信息感到惊讶所导致的。将教师的IAT分数纳入回归后（第3列），三重交互项（IAT Feedback×Immigrant×Underestimate own IAT）的系数仍显著为正。在表6的最后一列中，作者包含了第1列和第2列中的所有交互项，以共同探讨收到的IAT反馈的严重性和对自己IAT信念更新的作用。发现这两个变量高度相关（相关系数为0.71）：94%的对移民学生具有中度或重度偏见的教师也低估了他们收到的反馈，两个三重相互项的系数仍然为正。总而言之，对移民学生具有较高偏见的教师和因收到信息而更新其信念的教师在更大程度上改变了他们的评分行为。

We study how people change their behavior after being made aware of bias. Teachers in Italian schools give lower grades to immigrant students relative to natives of comparable ability. In two experiments, we reveal to teachers their own stereotypes, measured by an Implicit Association Test (IAT). In the first, we find that learning one's IAT before assigning grades reduces the native-immigrant grade gap. In the second, IAT disclosure and generic debiasing have similar average effects, but there is heterogeneity: teachers with stronger negative stereotypes do not respond to generic debiasing but change their behavior when informed about their own IAT.