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在课堂与生涯辅导中运用 RIASEC 职业兴趣测试：用数据讲授 Holland 六边形

把全班的兴趣类型分布投出来，讲授 Holland 六种类型与六边形结构的教案。整理了适合生涯课程的研究：Nauta（2010）的 50 年回顾、Nye 等（2012）“兴趣能预测表现”，以及 Su 等（2009）50 万人的性别差异荟萃分析（d = 0.93）。

Soundary · 8 分钟阅读 · 更新于

在生涯课程里，兴趣测试常常变成“发完结果单就结束”。但如果把全班的类型分布投到同一个屏幕上，情况就不同了：“我们班 S（社会型）很多，R（现实型）只有两个”一目了然，“为什么？”就从这里开始。本文说明 RIASEC 测什么、一堂课怎么安排，以及该以哪些研究的哪些数字作为依据。

它测什么

它测量对 Holland（1997）六种兴趣类型的偏好——现实型（R）、研究型（I）、艺术型（A）、社会型（S）、企业型（E）、常规型（C）。六种类型排在一个六边形上：相邻的（R–I、S–E）相似，相对的（R–S、I–E、A–C）差异最大。标准的读法是看前两三个类型的组合（例如 SAE），而不是单一类型；课堂上第一个要区分的是：兴趣是“你喜欢什么”，不是“你擅长什么”（能力倾向）。

一堂课的流程

  1. 课前：在测试页面点“创建小组链接”（测试＝职业兴趣测试，复测＝12 周后、学期末）并发送链接。测试只要 5 分钟，适合当课前作业。
  2. 导入 5 分钟：“到目前为止你怎么决定方向——喜欢的、擅长的、收入、父母、朋友？”请学生举手。今天我们把“喜欢的”单独拿出来测量。
  3. 投影分布 8 分钟：把小组页面的类型分布投到投影仪上。数数最多和最少的类型，问“这个班为什么长这样？”（专业、学校、地区、性别构成都是可能的原因）。
  4. 概念讲授 15 分钟：六边形与相邻／相对关系、两三个字母代码的读法、兴趣≠能力倾向。接着是证据：Nauta（2010）的回顾指出兴趣的稳定性与结构很稳固，但“兴趣与职业匹配 → 满意度”的相关比一般想象的小；Nye 等（2012）的荟萃分析指出兴趣能预测学业与工作表现及持续性。
  5. 性别差异讨论 10 分钟：展示 Su、Rounds 与 Armstrong（2009）的数字——47 种兴趣测试、503,188 人。男性偏向“事物”、女性偏向“人”，差异达 d = 0.93，属于大效应。要问的不是“为什么”，而是“这个数字该用来做什么、不该用来做什么”。
  6. 活动 10 分钟：把自己代码的三个字母换顺序，每种排列写出三个职业，再和旁边同学交换“我从没听过的职业”。把相对类型（如 R–S）配成一组，对话会更有意思。
  7. 收尾 2 分钟：预告学期末的复测。12 周内兴趣变动了多少，就是“兴趣稳定性”这一课。

核心研究：可以直接在课堂上用的数字

  • Holland（1997）《Making Vocational Choices》（第 3 版）——六种类型与六边形模型的原典。人与环境用同样的六种类型描述，“两者匹配（congruence）带来满意与稳定”的假设就出自这里。
  • Nauta（2010）——在咨询心理学期刊上回顾 Holland 理论 50 年。诚实的结论是：类型结构与兴趣的时间稳定性得到良好支持，但匹配度对满意度的预测力很小。适合让学生看到“一个理论到底成立到什么程度”。
  • Nye、Su、Rounds 与 Drasgow（2012）——汇总 60 年研究的荟萃分析：兴趣与兴趣－环境匹配度能预测学业与工作表现及持续性。这是对“兴趣只是好玩、和能力无关”这种看法的反例。
  • Su、Rounds 与 Armstrong（2009）《Men and Things, Women and People》——47 份测试手册、503,188 人；在“事物－人”维度上的性别差异 d = 0.93。效应很大，但一定要同时说明两个分布大量重叠（任何性别都有很多人落在两边）。

讨论题

  • 如果有 d = 0.93 这么大的性别差异，那是天生的，还是从小被引导往不同方向的结果？请设计一个能区分这两种解释的研究。
  • 如果兴趣与职业的匹配只能“稍微”预测满意度（Nauta，2010），那么兴趣测试在生涯决定中应该占多大的分量？
  • 我们班分布中最少的类型是哪一个？那个类型的职业为什么在这个班不受欢迎？是信息不足，还是真的不喜欢？
  • 当“喜欢的”和“擅长的”不一样时，学生该跟随哪一边？Nye（2012）“兴趣能预测表现”的结果，如何改变这个问题？

变化与延伸活动

  • 找环境代码：每位学生选一个感兴趣的职业，用 RIASEC 三个字母推估那个职业的环境，再量出和自己代码在六边形上的距离。这是亲手计算“匹配度”的活动。
  • 两班比较：把不同专业或年级两个班的小组分布并排投出来（建立两个小组）。讨论分布的差异是选择效应（谁选了那个专业）还是社会化（专业教了他们什么）。
  • 学期末复测：和 12 周后的结果比较，计算前两个字母维持不变的人数比例。这是对 Nauta（2010）稳定性主张的一次小型重复研究。

常见问题

六个分数都差不多的学生怎么办？

平坦的剖面很常见，通常表示“还没有尝试过足够多不同的活动”，而不是问题。对这样的学生来说，“还没做过的活动清单”比结果更有用。学期末复测时看看剖面是否变得明显。

几年级以上可以用？

题目是问对各种活动的喜欢或不喜欢，初中以上就能顺利作答。不过年纪越小，兴趣越还在变动中，所以应该把结果介绍为“现在的快照”，并用复测让学生看到变化。

课堂上一定要谈性别差异吗？

不一定。如果决定要谈，请把两件事一起说——平均差异很大（d = 0.93），但两个分布大量重叠；而且群体平均不能作为限制任何个人选择的理由。少了这两句，数字就会被用来强化刻板印象。

相关测评

参考文献

  1. Holland, J. L. (1997). Making vocational choices: A theory of vocational personalities and work environments (3rd ed.). Psychological Assessment Resources.
  2. Nauta, M. M. (2010). The development, evolution, and status of Holland's theory of vocational personalities: Reflections and future directions for counseling psychology. Journal of Counseling Psychology, 57(1), 11–22.
  3. Su, R., Rounds, J., & Armstrong, P. I. (2009). Men and things, women and people: A meta-analysis of sex differences in interests. Psychological Bulletin, 135(6), 859–884.
  4. Nye, C. D., Su, R., Rounds, J., & Drasgow, F. (2012). Vocational interests and performance: A quantitative summary of over 60 years of research. Perspectives on Psychological Science, 7(4), 384–403.

本文为 Soundary 依据公开学术文献与诊断标准撰写的一般信息，不构成对个人的医学诊断或治疗建议。若对症状有顾虑，请咨询精神科专业医师。