张晓楠

（扬州大学教育科学学院 江苏 扬州 225000）

拓宽对自我导向搜寻量表（SDS）解释的理论探索
——基于Holland的职业兴趣理论

张晓楠

（扬州大学教育科学学院 江苏 扬州 225000）

为了拓宽对来访者SDS结果的解释，使实践者能充分利用其中的各种诊断信息，最大限度地帮助来访者解决生涯问题，从Holland的职业兴趣理论出发，介绍了解释SDS结果的五个次级概念：人格模式、对等性、一致性、分化性和通俗性，并针对每个概念介绍了在实际运用中出现低状况时的应对方法。依据对SDS结果的拓宽解释，在一定程度上可预测出个体的职业选择、职业稳定性和职业满意度。

Holland职业兴趣理论；SDS；解释；预测

Holland和他的团队提出的SDS是运用于咨询历史上最普遍的职业评估工具，已经被翻译成29种语言，使用在全世界范围内。在过去的25年中，有超过1.4亿人使用过SDS，据《心理评估资源》的报道，有超过2.1亿人使用过各种基于Holland职业兴趣理论的指导材料。

近年来，随着人才竞争日趋激烈，Holland的职业兴趣理论及SDS引起了我国学者的普遍关注，并在我国实践领域得到广泛运用。但我国的实践者在很多情况下利用SDS并不充分，有的来访者对SDS的结果并不满意，这似乎说明SDS并不能帮助来访者解决生涯问题或做出决定，再加上咨询师对一些其他测评工具的热衷，很可能会放弃SDS。遇到这样的情况时，咨询师完全可以深入挖掘SDS中包括的所有诊断信息帮助来访者解决生涯问题，而不应放弃SDS。因此，对于SDS诊断信息的深入研究将会在很大程度上帮助咨询师对来访者进行生涯咨询。这方面的内容在我国的研究文献中尚属盲点，笔者拟针对这些不足，提出本研究的构架，即从理论的角度阐述如何较全面地运用SDS中的诊断信息对个体做出解释和预测。

Holland的职业兴趣理论简介

Holland认为，大多数人可划分为六种职业兴趣类型：现实型、研究型、艺术型、社会型、企业型和常规型，每一种类型构想均有相应的操作定义和内容。考虑到对个体行为的解释和预测需要结合个体所处环境的特点，Holland将环境也划分为相同的六种类型，划分的依据是由环境中占优势比例的人的职业兴趣来体现的。通过大量的研究，Holland发现这六种兴趣类型之间并不完全独立，而是存在一定程度的相关性，于是提出了环形结构模型，也被称为RIASEC理论。

图1中呈现了各类型间的相关系数。Holland认为，这个六边形结构模式表现出这样的规律性：R、I、A、S、E、C的顺序是可以预测的；相邻职业兴趣类型间的相关度最大；相隔职业兴趣类型间的相关度次之；相对职业兴趣类型间的相关度最小。Holland将以上规律简单概括为：“职业兴趣各类型之间的相关与它们的距离成反比关系。”

图1 Holland的RIASEC结构模式图

在确定六边形结构模型的基础上，Holland进一步明确推论出以下几个概念，用于对职业兴趣类型或环境模式进行解释说明，即人格模式、对等性、一致性、分化性和通俗性。

Holland以其提出的职业人格理论为依据，先后编制了职业偏好量表（VPI）和自我导向搜寻量表（SDS），作为职业兴趣的测查工具。其中VPI以职业条目作为量表项目，SDS则在VPI的基础上又补充了职业愿望、活动、潜能和自我评估等分量表项目。

将SDS结果根植于Holland理论进行解释和预测

相较其他问卷，SDS的一个优势是其根植于Holland的职业兴趣理论，我们已经发现一些实践者有避免谈及理论的趋势，因为他们认为理论是不容易理解和运用的。但咨询师要深层次地挖掘SDS以解决来访者的生涯问题，就需要将RIASEC理论作为了解来访者的情况和更有效地帮助来访者解决问题的基础。下面将介绍上述推论中提到的一些概念，以帮助使用者据此解释来访者的SDS结果，同时预测来访者未来的职业选择、职业稳定性和职业满意度。

（一）人格模式

人格模式是指六种职业兴趣类型的组合体，一般取SDS结果中分数最高的前三个字母作为人格模式的代表，如SIE。

在解释SDS时，咨询师首先要考虑来访者的人格模式，它可能帮助或阻碍来访者解决生涯问题或做出决定的过程。特别是首字母代码所提供的来访者的兴趣、品质和其他特征，可使咨询师能够了解坐在他前面的是一个S、I、E，从而针对不同的来访者采取不同的咨询方式。例如，当解释E或其他任何类型占较大比例的个体的SDS结果时，特质类型可以被用在解释的过程中，如研究型占较大比例的个体可能更有兴趣了解RIASEC理论。

（二）对等性

对等性是对SDS总体代码和总体愿望代码之间的匹配程度，或人格模式和环境类型之间相似程度的概括。

高水平的对等性是指SDS总体代码和总体愿望代码有相同的三个字母；低水平的对等性是指SDS总体代码和总体愿望代码的首字母位置相反，或第一个代码中的三个字母都没有出现在第二个代码中，如SEC-RSI或SEC-AIR。对等性有具体的计算方法。

高对等性是我们希望的结果，表示来访者在社会中将能找到满意的工作。但当出现低对等性时，咨询师需要与来访者一起比较和对比两个代码，并告诉他两个代码在职业兴趣和未来职业活动方面都是有预测作用的，并可使用RIASEC理论创造一个可能的合并代码，帮助来访者学习使用RIASEC理论，以此作为一个新的策略思考自己的职业生涯。在处理成年人职业改变时，我们会发现SDS总体代码反映的是他在哪里，而愿望代码反映的是他想去哪里。例如，一名来访者在办公室工作多年 （C类型），但他的愿望首字母是A，这时他可能考虑将与A有关的活动作为副业从事，如做一名志愿者，或修读与A相关的继续教育课程等。

对等性与职业满意度之间的关系复杂，但可以肯定的是，当人格模式与环境类型相匹配时，即如果一个社会型人格特质占主导地位的人在一个社会型职业环境中工作会感到很舒畅，而在现实型的工作环境中则可能会感到不舒服。Holland认为，在相同条件下，人与环境的对等性将增加个体的工作满意度、职业稳定性和职业成就。

（三）一致性

一致性指同一个代码前两个字母在六边形中的位置。

如果前两个字母在六边形中是相邻的，那么代码有较高的一致性；如果是相隔的，有中等程度的一致性；如果是相对的，有较低的一致性。

高一致性表明咨询师不需要对SDS结果做较多解释，还可预测来访者对职业的选择更加稳定。而对低一致性，则应该思考如何创造性地使用在今天工作岗位上获得的各种技能，例如，CA来访者可以在艺术书店中销售书籍。对待低一致性的另一种解释方法是一个字母强调薪酬，另一个字母强调娱乐追求。通过六边形平衡娱乐与工作之间的关系可能特别有效。在这个过程中，咨询师要与来访者一起探索那些过去形成的与经验有关的能力是否对未来职业探索是重要的，还要评估哪些新能力可能有用或渴望得到发展。

前几年，Holland将愿望聚合性也归入一致性的一个类型，根据SDS量表前三个职业愿望的分析决定愿望聚合性分数的高、中、低。对于高聚合性，第一个职业的第一个字母与第二个和第三个职业的第一个字母相同；对于中等聚合性，第一个职业的第一个字母与第二个或第三个职业的第一个字母相同；对于低聚合性，第一个职业的第一个字母在第二个和第三个职业的第一个字母中都不出现。

高愿望聚合性可能表明将来仍会从事与第一个愿望的首字母相同的职业。当前两个愿望代码或前三个愿望代码的首字母同属于一个RIASEC类型时（愿望的聚合性），首个愿望预测的效度要超过兴趣问卷本身的有效性。我们可能更关注计算出来访者对一系列低聚合性的过度反应，例如，来访者有一系列的愿望，但前三个愿望中没有一个首字母是相同的（如ESA，SAE，AES），然而，从E和S的合并中可以发现所有的五个愿望时，这样的低聚合性可能是没有问题的。因此，在与来访者讨论愿望的过程中，应该对其所列的所有愿望有一个整体的把握，这样可能更容易解决低聚合性的问题。

（四）分化性

分化性指一个人SDS六种类型得分中最高分与最低分之间的差值。也可以用剖面图的形态来描述 （如平状或尖峰状），良好的剖面图有高的分化性，而一个平均有全部六种类型的人将是没有差异的。

分化性与职业选择的稳定性有显著相关，且可增加预测效果的8%～15%。高分化性的个体十分容易预测职业选择、职业稳定性和职业成就，分化性低的个体则很难预测。如果分化性低，则不但要对前3个字母的组合进行研究，同时也要对整个6个字母可能的组合进行研究。当前两个字母得分接近而与第3个字母的得分相差很远时，需要对所有由前两个字母形成的代码组合进行研究，其中包括这两个字母代码组合分别在三字母代码中出现在第一位和第三位，或第二位和第三位。

（五）通俗性

通俗性指在一个样本中可观察到的给定的一个代码的频数。

美国针对高中生、大学生和成人样本给出了多种代码。遗憾的是，在我国还没有建立这样的常模。

使用的SDS越多，通俗性越容易辨认，一个通俗性的例子是SAC。通俗性越高，预示着有越多的职业可供选择，而低通俗性只与少数职业相对应。在低通俗性代码中，实践者可能会遇到两种情况：一是来访者“测试告诉我我将成为一个皮草设计者，这是可笑的。”二是来访者不得不考虑限定数量的职业选项。一些方法可以帮助解决“少有代码”的问题，最常见的是仅使用代码的一个或两个字母寻找职业。另一种方法是在Holland“规则8”中，如果个体第四个字母的分数在第三个字母分数的8点内，考虑用第四个字母代替这个字母，或寻找使用新形成的代码。最后，认识到愿望的重要性，个体可能发现其在寻找适用他们第一个愿望代码或愿望总体代码时是有用的。这些活动都很容易使来访者产生在完成SDS后可能考虑的选择。

在实际运用中的补充

Holland在他给咨询师运用SDS的建议中不断强调，在解释来访者SDS结果或使用相关工具时，不能失去他们自己的专业化判断和观察。没有一种工具能解释生活中的所有因素和情况，这些因素和情况对来访者解决生涯问题和做出决定有积极或消极的影响。

Holland指出，一些社会、生理和经济的因素，可能在针对一个具体来访者时使解释变得复杂化。社会因素可能包括伦理组成员间的关系和种族、语言能力、文化同化、社会阶级和教育背景等；生理因素可能包括性别，特别的生理特征或品质（如身体缺陷）；经济因素可能包括超级的富有或贫穷、国家的整体经济或当地的经济情况、一个大工厂的倒闭等。所有这些因素都在 Holland的RIASEC理论之外。在解释SDS和使用基于Holland职业兴趣理论的工具时，应该将这些因素考虑在内。

综上所述，运用SDS对个体进行生涯干预时，考虑的不仅仅是最后的三字母代码和与职业相关的代码。首先，在最初的面谈中，需要根据来访者的人格模式选择不同的咨询方式；其次，应结合人格模式与职业愿望代码间的对等性、单个代码字母间的一致性、区分性和整个代码的通俗性进行干预；再次，在咨询的过程中应强调实践者本身的判断，并要结合超出SDS之外的一些因素和情况对来访者进行综合考虑。

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张晓楠（1985—），女，山西太原人，扬州大学教育科学学院硕士研究生，研究方向为心理测量与职业指导。

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1672-5727（2011）12-0071-02