APa itu Pygmalion effect?

-

Efek Pygmalion adalah fenomena psikologi yang menjelaskan bahwa semakin baik ekspektasi yang diberikan atau diterima seseorang, semakin baik pula performa orang tersebut.

Dengan kata lain, ekspektasi positif yang diberikan kepada orang lain berpengaruh pada motivasinya untuk menjadi sesuai dengan apa yang diekspektasikan.  

Contoh:

  • Guru dan murid: Jika seorang guru memiliki ekspektasi tinggi terhadap seorang murid, dia cenderung memberikan perhatian lebih, memberikan tantangan yang lebih besar, dan memberikan umpan balik yang lebih konstruktif. Hal ini dapat meningkatkan kepercayaan diri dan motivasi murid, sehingga mereka berprestasi lebih baik.
  • Manajer dan karyawan: Manajer yang memiliki ekspektasi tinggi terhadap karyawannya cenderung memberikan tanggung jawab yang lebih besar, memberikan pelatihan yang lebih baik, dan memberikan penghargaan yang lebih sering. Hal ini dapat meningkatkan kinerja karyawan dan membuat mereka merasa dihargai.
Efef pygmalion berbeda dari law of attraction dari sumber pemberi ekspektasi. Pygmalion berasal dari luar, sedangkan law of attraction berasal dari dalam diri.


Implikasi:

Efek Pygmalion memiliki implikasi yang penting dalam berbagai bidang kehidupan, seperti pendidikan, bisnis, dan hubungan interpersonal. Dengan memahami efek ini, kita dapat menciptakan lingkungan yang lebih mendukung dan mendorong orang lain untuk mencapai potensi terbaik mereka.

Catatan:

Efek Pygmalion juga dapat memiliki dampak negatif. Jika seseorang memiliki ekspektasi yang terlalu rendah terhadap orang lain, hal ini dapat menurunkan motivasi dan kinerja mereka. Oleh karena itu, penting untuk memiliki ekspektasi yang realistis dan positif.

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Apa itu Rizz dan Skibidi ?

-
Gambar
Tentu, mari kita bahas dua istilah slang Gen Z lainnya yang populer: Rizz dan Skibidi . Keduanya sangat relevan dengan budaya internet dan media sosial saat ini. Rizz "Rizz" adalah singkatan dari kata "charisma" (karisma). Arti: Istilah ini mengacu pada kemampuan seseorang untuk menarik, merayu, atau memikat orang lain, terutama lawan jenis, melalui perkataan, pesona, atau gaya yang menarik . Ini adalah tentang keterampilan sosial dalam "mendekati" atau "menggaet" seseorang. Asal-Usul: Istilah ini dipopulerkan oleh streamer dan YouTuber Amerika, Kai Cenat, sekitar tahun 2021-2022. Ia sering menggunakannya dalam siarannya untuk menggambarkan kemampuannya atau kemampuan orang lain dalam berinteraksi romantis atau menarik perhatian. Penggunaan: Noun: Sebagai kata benda, "rizz" menggambarkan karisma atau daya tarik itu sendiri. Verb (to rizz): Sebagai kata kerja, "to rizz" berarti berhasil memikat atau merayu seseorang. ...
Baca selengkapnya

Efek Peter: efek husnuzhon di kantor

-
Gambar
  Efek Peter:   Efek Peter menyatakan bahwa individu dalam suatu organisasi cenderung dipromosikan ke tingkat kompetensi mereka yang paling tinggi, di mana mereka kemudian menjadi tidak kompeten. Dengan kata lain, orang yang berkinerja baik dalam suatu peran akan terus dipromosikan sampai mereka mencapai posisi di mana mereka tidak lagi mampu bekerja dengan efektif.
Baca selengkapnya

Contoh Penerapan Maximum Likelihood Estimation (MLE)

-
  Estimasi Parameter Distribusi Normal Mari kita ambil contoh sederhana: kita memiliki data tinggi badan dari sekelompok orang yang kita asumsikan berdistribusi normal. Kita ingin mencari nilai rata-rata (μ) dan standar deviasi (σ) populasi berdasarkan data tersebut. Langkah-langkah: Asumsikan distribusi: Kita asumsikan bahwa tinggi badan mengikuti distribusi normal dengan parameter μ dan σ². Tuliskan fungsi likelihood: Jika kita memiliki n data titik, x₁, x₂, ..., xn, maka fungsi likelihood adalah: L(μ, σ²) = ∏(1/√(2πσ²)) * exp(-(xi-μ)²/(2σ²)) Maksimalkan fungsi likelihood: Biasanya, lebih mudah untuk memaksimalkan logaritma dari fungsi likelihood (log-likelihood) karena sifat logaritma. Kita akan mendapatkan persamaan likelihood untuk μ dan σ². Dengan menyelesaikan persamaan tersebut, kita akan mendapatkan nilai μ dan σ² yang memaksimalkan fungsi likelihood. Hasil: Estimator maximum likelihood untuk μ adalah rata-rata sampel (x̄). Estimator maximum likelihood untuk σ² adalah var...
Baca selengkapnya