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台灣高中生的生涯興趣結構分析一以大考中心興趣量表為例

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國立宣濁師範大學教育心理與輔導學系 教育心理學報, 2012 , 44 卷, I 期, 117-13 8 頁

台灣高中生的生涯興趣結構分析

一以大考中心興趣量表為例*

區雅倫

翁儷禎

國立台灣大學 心理學系

李庚霖

Holland 的環狀結構強調興趣六型的固定順序關係,而Gati 認為在 Holland 模式之上應具有興趣 階層模式。木研究主要探索台灣高中生的興趣測驗資料,能否向H幸具有 Holland 的環狀結構與 Gati 的階層模式'F!找出階層模式分群方式。研究中隨機抽樣受1lm '大學入學考試中心興趣量 表 J (簡稱 CEEC 興趣量表)的 10,626 名高中生,分為:隨機樣木。以第 4草木進行第-階段 因素分析,發現量表因素結構符合Holland 六個類型。以第二樣本的興趣分數進行第二階段因 素分析,顯示測驗分數具有Gati 的興趣階層模式,存在二因素與三因素模式,三因素模式與 Gati 的三群組肘,AS 與 EC 分群方式相同。群集分析、多向度量尺法與隨機化考驗分析則發現 第二階層模式呈現間, ASEC 兩群組或 Gati 的三群組。最後參考興趣組別與科系組別命中率的 研究結果,顯示RI 興趣組別的命中率較高,但AS, EC 興趣組別作為輔導分類指標不如ASEC 興趣組別。再分析問卷了解輔導教師的認知結構中,亦隱含與統計結果相近的興趣結構。本研 究結果應可以支持台灣高中生在CEEC 興趣量表分數上,清楚呈現Holland 與 Gati 之理論,二 階層中分為 RI 與 ASEC 兩群組或肘,AS, EC 三群組,在實務應用上,兩群組較為合適。

關鍵詞:生涯輔導、興趣量表、Holland 環狀結構、 Gati 興趣階層模式

以興趣傾向協助個人選擇科系或職業,是生涯輔導的要項,多位學者為此提出不同的興趣結 構理論 (Gati,

1991; Holland

,

1997; Prediger

,

1982; Tracey

,

2002

)。其中最受重視的乃Holland

( 1973

,

1985

,

1997) 提出的興趣結構假設 (Holland's

structural hypothesis)

,不但為實徵研究支持(田秀蘭,

1996

;陳清平,

1999 ; Annstrong

,

Rounds

,

& Hubert

,

2008; Fouad

& Dancer

,

1992; Hansen

,S訂ma,&

Collins

,

1999; Lunneborg

&

Lunnebo嗯,

1975; Rounds

,

Tracey

,

& Hubert

,

1992; Tracey

& Rounds

,

1993)

,且在測驗編製與輔導實務上廣受歡迎,例如職業探索量表(Self-DirectedSearch' 簡稱 SDS;

1. .本篇論文通訊作者,翁儷禎'通訊方式:

Ijweng@ntu.edu.tw

0

2. 感謝兩位審查委員對本文所提出的寶貴意見,在此諾此謝忱 'M感謝大學入學考試中心同意並提供木研究使用「犬 學入學考試中心興趣量表」學生抽樣資料。

(2)

Holland

,

Fritzscl嗨,

& Powell

,

1994) 、生涯評估量表 (Career

Assessment

Inventory,簡稱 CAl;

Johansson

,

1986) 、及美國大學測驗中心興趣量表(

Unisex American College Testing Interest

Invento哼,

簡稱 UNIACT;

ACT

,

2009

)等適合生涯輔導需求的測驗,均建構於 Holland 的理論假設。

Gati (1979

,

1982

,

1991) 雖然認同並深入研究 Holland 的理論,但他認為 Holland 的興趣結構

未必存在於所有相關測驗中,有些測驗無法分析出與理論排序完全相同的環狀關係'或測驗額型 分數間的相關值評比與理論假設不合,這些問題皆造成興趣測驗解釋上的困擾。 Gati 因此提出, 在 Holland 的六個興趣類型中,應具有更高層的結構存在,他以「興趣階層模式 J

(hierachical model

for the structural of vocational

interest) 稱之。 Gati 認為以高階模式來進行測驗解釋,不但符合測驗

資料的結構,且簡化測驗分數結構,能幫助青少年以簡明易懂的方式進行生涯探索。

Gati 強調興趣階層模式優於 Holland 興趣結構的論點,引發多篇討論 Holland 與 Gati 模式孰 優的論文 (Rounds

& Tracey

,

1996; Tracey & Rounds

,

1992

,

1993

,

1995)

,結果顯示各文化下的興趣 測驗有些具有 Holland 的結構,有些存在 Gati 的模式,亦有兩者俱存著。若測驗資料同時具有 Holland 與 Gati 兩種理論模式,不但使測驗解釋多元化,且能適合不同生涯探索者的需求。本研究 即在此需求下,以 CEEC 興趣量表的高中生受測資料為例,了解台灣高中生的生涯興趣,是否能 同時具有 Holland 的興趣結構與 Gati 的興趣階層模式,並找出階層模式分群的方式,作為生涯輔 導的參考。 一、 Holland 的興趣環狀結構

Holland ( 1959

,

1977

,

1985

,

1997)將個人特質與職業環境歸為六種主要的類型,且以六種類型 的第一個字母當作類型簡稱,分別為實用型 (Realistic '簡稱 R 型)、研究型 (Investigative '簡稱 I 型)、藝術型 (Artistic' 簡稱 A 型)、社會型 (Social' 簡稱 S 型)、企業型 (Enterprising ,簡稱 E 型) ,與事務型 (Conventional '簡稱 C 型) ,通稱為興趣類型論(

the typology theory)

,或 Holland 的 RIASEC 模式。 Holland 進一步以空間順序位置來表現類型間的關係'六個類型形成環狀順序, 並獲得多個研究的支持,叉被稱為Holland 興趣環狀結構 (Holland's

circumplex

model) 。由於文獻 上以不同的名稱來稱呼 Holland 的理論,為避免混淆與誤解,本文採用Rounds (1995) 所建議的 三種名稱來定義 Holland 的興趣環狀結構假設:環狀排序假設(

the simple circular

hypothesis) 、環 狀演算假設(

the calculus

hypothesis) 、正六角形假設(

the hexagonal hypothesis)

,這三個假設在環 狀的概念下,分別代表不同程度的條件限制。 環狀排序假設是興趣類型論的延伸,它以環狀結構(

circular

order) 來呈現六個類型間的關係, 按 R-I-A-S-E-C 之順序呈現環狀結構。研究者以測驗分數間的關係繪製六個類型在平面的位置,憑 視覺檢視樣本的環狀順序與Holland 的假設是否相符。環狀演算假設除要求環狀排序外,以相關值 代表心理特質的相似程度 (Holland,

1973

,

1985

,

199

7)

,左右相鄰類型的相關要最高,相隔一個額 型的相關次之,對角額型的相關最低。分析測驗資料時,以六個類型分數間的15 個相關係數大小, 用以評估演算假設是否成立。正六角形假設的評估須符合(I)各相鄰類型的相關均等,且高於與 次相鄰與對角類型間的相關,與(2) 次相鄰類型間之的相關均等,且高於對角類型間之相關兩條 件。正六角形假設的限制極為嚴苛,研究者僅能描述其理想概念,而不易在實徵測驗資料中得到 支持 (Hogan,

1983; Rounds

,

1995)

,且 Holland 本人也認為正六角形是概念而非必要條件(Holland

& Gottfredson

,

1992)

0 因此,本研究的目的之一在了解CEEC 興趣量表的高中測驗資料中,是否存

(3)

台灣高中生的生涯興趣結構分析 · 119 .

Holland 的環狀結構在美國的實徵資料獲得支持後,多位學者進行不同文化下興趣結構的比較 研究,結果顯示大致符合環狀結構(田秀蘭,

1996

;金樹人, 1992; 陳清平,

1999 ; Darcy

&

Trace仇

2007; Tracey

&

Rounds

,

1992

,

1993; Wakefield

&

Dought時, 1973) 。因此建構於 Holland 興趣六型模

式的測驗,均採環狀結構來進行測驗解釋,以助個人了解自我與探索適合的職業類型。但若能將 六個類型再行簡化,或探索出該結構的潛在因素,則能以更清晰簡明的方式進行測驗解釋或生涯 輔導。 Prediger(

1976

,

1982)為此分析美國大學測驗社(ACT)早年所編製的職業興趣量表(

Vocational

Preference

Inventory,簡稱 VPI;

Holland

,

1970) 與 UNIACT 的測驗資料,發現 Holland 的興趣六型

可以進一步簡化為人物一事物(

People /

Thing) 和資和+一概念(

Data /

Ideas) 兩個雙極向度 (bipolar dimensions) 。然而,亦有許多研究者針對興趣類型的向度提出異於 Prediger

( 1976

,

1982) 的看法, 譬如: Wakefield 與 Doughtie (1973) 以 VPI 資料進行探索性因素分析(簡稱 EFA) ,得到四因素 模式,分別是即型、 EC 型、 S 型、 A 型。 Lunneborg 與 Lunneborg (1975) 亦採用 VPI 資料,以 因素分析與群集分析得到三因素模式,分別是 RI 型、 AS 型、與 EC 型。 Fouad 與 Dancer

( 1992 )

以多向度量尺法 (Multidimensional Scaling,簡稱 MDS) 分析美國和墨西哥的大學生與在職樣本之

Strong Interest

Inventory(簡稱 SII )資料,依據六類型在平面座標的距離,發現多個樣本的RI 與 SEC

分別聚在一起,但不同樣本的A 型與各興趣類型的關係不一致。整體而言,大多數研究都同意有 些類型傾向聚合在一起形成單一的向度或因素,然學者在興趣類型向度的數量上仍有爭議,

Rounds

(

1995) 認為 Holland 環狀結構的穩定性可能受到標本或測量工具的影響。

Holland ( 1973

,

1985) 環狀排序假設要求以 RIASEC 之固定順序呈現,在此要求上以往研究發 現了多項難以解決的問題。首先, Holland 指出六個興趣類型中相鄰類型間的距離與彼此間的相關 程度成反比的關係,然而 Gati (1979) 透過實徵研究資料卻發現,不只六個鄰近類型間的相關值 不盡相同,甚至發現某些非鄰近類型間的相關程度大於鄰近類型間的相關,如 A 型與 E 型的相關 大於 A 型與 I 型的相關。其次,許多研究的興趣類型無法呈現 RIASEC 之固定順序(哥|自田秀蘭,

1996)

,隨著不同的樣本特性,相鄰興趣類型間或有易位現象。男外也發現實務與理論假設有不一 致之處,如輔導人員認為E 型與 R 型相近,但理論是C 型與 R 型相近(區雅倫、陳清平,

2001 ;

Gait

&

Winer

,

1987)

0 Rounds 與 Tracey

( 1996

)從過去以 Holland 興趣六型模式為主題的研究中, 整理出 169 個興趣六型分數相關矩陣,結果發現Holland 的環狀演算假設並沒有獲得完全的支持。 從類型相關的排序顯示環狀結構同時面臨理論與實務上的問題,此亦成為Gati (1979) 日後提出 興趣階層模式之原由。

二、興趣階層模式

Gati

(1979) 指出,雖然許多實徵研究業己支持Holland 的環狀結構,然、卻無法滿足生涯輔導 實際的需要。若以生涯興趣測驗解釋過程為例,該測驗根據Holland 理論以受測者的興趣代碼適配 出有相同興趣特質的學系。但受測者興趣代碼間有可能不是相鄰的位置關係,如甲同學的興趣代 碼是 EIS' 其中 E 型與 I 型非相鄰類型, I 型與 S 型也非相鄰類型。或是適配出來的多個學系,彼 此間領域或特質極不相似,興趣代碼 EIS 適配的科系是航空工程或食品科學,兩者學習特質並不 相似,可能造成學生在生涯選擇上的無所適從。雖然Holland (1973) 曾提出興趣代碼的相鄰關係 可用「一致性程度J (

degree of

consistency) 來解釋與說明,但這種不一致現象的確造成解釋與抉 擇的困擾。為解決此一生涯輔導的窘境,

Gati (

1979) 認為在 Holland 的環狀結構之上,應將相似 類型再行組合,形成相容性較大、概念更簡單的高階結構,因此提出興趣階層模式。

(4)

Gati (

1979) 之興趣階層模式的基本假設,來自職業內涵可以被多個不同特性的組合所共同定 義,這些特性包括工作環境、社會關係、酬賞方式等等,因此不同特性的組合,便定義了不同類 別的職業,不同類別的職業則區分了不同的興趣類型。 Gati 以樹狀圖(

demdrogram

)來說明興趣 階層模式,其中最底層為職業名稱或活動內容,屬於興趣測驗的題目層次,所有興趣試題可抽取 出 Holland 理論的六個興趣額型,這些興趣額型可依相似性形成高階層的「興趣群組」。針對六個

興趣類型應分成多少群組'GatiC

1979

)以主成分分析、多向度量尺法 Guttman-Lingoes

Smallest Space

Analysis 與群集分析 ADDTREE

(Sattath &

Tvers旬, 1977) 等三種方式,重新分析 Lunneborg 與

Lunneborg

(1975) 在 VPI 的研究資料,結果發現階層模式確實比 Holland 的環狀結構更能解釋變

項間的關係。其結果如圖 l 所示,第一階層是 Holland 的六個興趣類型,第二階層是以間 'AS' EC 為名稱的三個興趣群組(

three-group partition

model) 。

圖 1

Gati (

1979) 興趣階層模式

Gati

(1986) 認為,階層模式不像環狀結構易受到樣本特性之影響而產生相鄰類型間的易位現 象,更有助於測驗解釋與生瀝諮商。在生涯諮商的過程,可運用階層模式的分層關係,先排除某 些沒有興趣的特質,而後聚焦於特定因素下的生涯選項,在容易操作的範圍內進行生涯決定,此 法稱為漸次刪除法(

sequential elimination

approach) 。為在輔導實務上檢驗階層模式, Gati 於 1991 年對 30 名生極諮商師進行問卷調查,請受試者依據輔導經驗將六個興趣額型按相似程度分組。當 被要求分成 2/4 兩組時,有 16 位諮商師分成即與 ASEC; 若要求分成 2/2/2 三組時,有 18 位諮商 師分成 RI

'AS'

EC' 顯示在運用 Holland 六型興趣理論時,大多數生涯諮商師的認知歷程可能隱 含興趣階層模式的概念。

後續對 Gati 興趣階層模式的考驗,及與Holland 環狀結構之比較研究中,Tracey 與 Rounds 兩 位學者的研究最具廣度與深度(Rounds

& Tracey

,

1996; Tracey & Rounds

,

1992

,

1993

,

1995)

Q

Tracey

與 Rounds (1993) 收集 1965 至 1989 年間 104 篇論文所附的興趣測驗相關矩陣,探用隨機化考驗

( randomization

test) 、 EFA 與群集分析評估 Holland 的興趣結構與 Gati 之間 'AS'EC 階層模式。

結果 Gati 模式在美國樣本得到支持,但 Holland 結構在其他國家的表現優於 Gati 的模式。 Rounds 與 Tracey

( 1996

)再運用相同分析法對 169 個興趣測驗的相關矩陣,以 Gati 之間,

AS ' EC ' Rounds

和 Tracey 的間 'A' SEC 兩種分類,再加上 Holland 原六類型進行檢驗,發現 Holland 模式在美國 與其它國家的表現優於 Gati 之模式, Rounds 與 Tracey 之間 'A' SEC 類型亦優於 Gati 的模式。 田秀蘭( 1996) 利用職業興趣量表 (Tien, 1993) 以多向度量尺與隨機化考驗分析台灣地區高中生 樣本,結果無法支持 Holland 的環狀排序假設,但可以得到 Gati 的階層模式,分為即與 ASEC 兩 群組 (two-group

partition model)

Q Leung 與 Hou (2005) 認為華人樣本在階層模式的分群方式是 間 'AS'

SEC

。從上述研究中發現,興趣六類型可能有階層模式,但高階的群組方式尚無一致的

(5)

三、研究目的 台灣高中生的生渲興趣結構分析

· 121

.

目前台灣地區高中生選組及升大學之選系輔導,多採用建構於 Holland 理論的 'CEEC 興趣量 表」。雖然該測驗多能有效協助高中生進行生涯探索,但在分析測驗資料時,曾發現有類型間相關 值與理論不合的案例(區雅倫、陳清平 '2001)' 也有學生興趣代碼之類型間不是相鄰的位置關係, 或是適配學系特質相異的困擾。若 CEEC 興趣量表的樣本資料能同時具有 Gati 的結構,形成相容 性較大、概念更簡單的高階結構,則對生涯成熟度較低或興趣類型一致性不高的學生,在測驗解 釋上實有補強作用。 本研究採 CEEC 興趣量表測驗資料為例,以兩階段 EFA 檢驗我國高中生的興趣結構是否符合 Holland 的環狀結構與 Gati 的階層模式,若資料具有階層模式,則以 MDS 、群集分析與隨機化考 驗等方法,判斷高階結構屬 Gati 所建議的肘 'AS' EC 三群組或田秀蘭所認為的間, ASEC 二群 組。本研究參考過去文獻之興趣組別與科系組別的命中率分析,藉此探討興趣階層模式是否具有 良好的預測效度。本研究亦另針對高中輔導教師進行問卷調查,藉以瞭解輔導教師的生涯認知是 否含有環狀結構與階層模式的概念。透過上述的研究分析,期能逐步瞭解台灣高中生興趣階層模 式的內涵與分類。

方法

一、受試者 本研究之樣本來自 CEEC 興趣量表資料庫,該資料庫由大學入學考試中心管理,儲存 1995 年 起至今台灣各高中生紙筆受驗之測驗結果。簡茂發等人 (2007) 於 'CEEC 興趣量表使用手冊 2007 修訂版」說明資料庫的受測者背景,受測者大多數為高一學生,受測時間大多在高一下學期,資 料中未註明受測年齡,推估約在 15 歲到 17 歲之間;就讀學校包括普通高中與綜合高中,有 41% 的學生來自北區,中區 21% '南區 31% '東區 7% 。本研究乃依據大考中心「考試相關資料使用辦 法」提出興趣量表資料申請,經大考中心同意,並從 2007 年受測學生的資料庫中隨機抽取1l,000 名,作為本研究分析之樣本。大考中心提供資料僅有個人興趣量表的分數與受測者性別,此外未 包含任何可識別個人之資料。 本研究取得抽樣 11 ,000 人之測驗資料後,篩除未完答或有明顯亂答者(如答題一致或有固定

循環模式)共計 374 人,最後有效樣本人數為 10,626 人(男生 5, 176 人,女生 5,450 人)。為事後

進行交叉效度驗證(

cross validation)

,乃將有效樣本以隨機方式分為二個分樣本,每個樣本各5,313

人,第一樣本有男生2,581 人,女生 2 ,732 人;第二樣本有男生2,595 人,女生 2 ,718 人。

1943 年 Strong 創先發展生涯興趣測驗SII 時,即看重,性別在興趣特質上的差異,當時分別成 立男生與女生樣本,後續發展的生涯興趣測驗如SDS

(Holland et a

l.,

1994) 或 CEEC 興趣量表(簡 茂發等人, 2007) 亦採男女分建樣本。本研究統計分析時採男生、女生與男女合三種樣本,但限 於篇幅,文中僅呈男女合( combined-sex) 樣本的結果,若分析中發現男生與女生樣本之統計量有 顯著不同,則補充說明之。

(6)

二、測驗工真

(一) CEEC 興趣量表

CEEC 興趣量表建構於Holland 的類型論,每類型計有「我喜歡做的事J 21 題及「我喜歡的職 業 J 12 題,六種類型共計198 題。答題採李克式四點量表,學生從非常喜歡(3分)、喜歡(2 分)、 不喜歡( 1 分)、非常不喜歡 (0 分)中擇一作答,每個類型的分數從0 至 99 分。學生受測此量表 可得六型興趣分數,最高分的前三個類型,以其英丈簡稱組成「興趣代碼J

(Holland

,

1967)

,可 與「學系代碼」進行適配比對,r 學系代碼」為大學各學系樣本中出現頻率較高的興趣三碼。當個 人興趣代碼與學系代碼相同時,表示個人與該學系多數同學的興趣特質相似,未來個人就讀該系 時,預測可能學習適應良好並有機會發揮所長(Holland

& Gottfredson

,

1992) 。

(二) 興趣類型相似度問卷調查

Gati ( 1991

)認為,從理論上,分析學生的興趣分數可瞭解興趣階層模式的假設是否存在;而 在實務上,資深生涯諮商師具有豐富的測驗解釋經驗,深知興趣分數與興趣特質的關係,因而在 認知歷程中建立自己的興趣結構,且影響諮商師在興趣測驗的解釋,或適時調整自己的興趣結構。 既然本研究目的乃探討高中生的生控興趣結構,若能以問卷結果反映高中輔導教師認知歷程所隱 含興趣階層模式的概念,不但可佐證統計分析的有效性,且有助於興趣階層模式在理論與實務的 合士b-11\日仁1 本研究參考 Gati 在 1991 年以生涯諮商師觀點來檢視興趣階層論的研究方法,該研究設計一份 針對六個興趣類型彼此相似性的問卷,交由 30 位資深生涯諮商師進行填答。本研究依據 Gati 的研 究方法編製問卷,主要問項分為兩部份,第一部份以單一興趣類型為目標類型,請受測者選出與 該型最相似的類型: r 以特質相似的程度,你覺得 R 型與卜 A 、 s 、 E 、或 C 哪個類型最相似? J ' 用以了解輔導教師對六型相似性之評估與 Holland 環狀排序假設是否吻合。第二部份請受測者將六 個類型依據相似程度分為兩組或三組: r 將六個類型依據相似的程度分為兩組,每組有三個類型, 例如 RIIASEC' 請問你會如何分組? J r 分成三組,每組有兩個類型,請問你會如何分組? J' 此 部份乃為鑑別輔導教師分組方式與前述統計分析結果的異同。

三、資料分析方法

本研究先以第一樣本進行第一階段 EFA' 檢驗量表的因素結構是否符合 Holland

( 1985

)的興 趣六類型論,並以 EFA 結果,加總各因素下題目的分數,成為「興趣六型分數」。接著對第二樣本 的興趣六型分數進行第二階段的 EFA' 目的在檢驗資料是否具有 Gati (1979) 的興趣階層模式, 繼之再進行群集分析、 MDS 與隨機化考驗,用於判斷第二階層的結構與 Gati 所建議的方式是否相 似。最後引用興趣組別與科系組別的命中率分析研究丈獻,說明興趣階層模式是否具有良好預測 效度,並以資深高中輔導教師在「興趣類型相似性問卷」的結果,檢視其認知歷程是否隱含興趣 階層模式的概念,以與量化分析結果相互對照。以下說明各分析方法的意義與作法。

(一)因素分析

本研究因素負荷量的估計採用最大概似法(

Maximum likelihood method

'簡稱 ML) 及疊代主

(7)

台灣高中生的生涯興趣結構分析 123 . 依據共同決定因素數目。在轉軸方面,根據 Holland

(

1997) 的環狀結構假設,興趣類型彼此間具 有不同程度的相關,本研究因此依據理論探用斜交轉軸之最優斜交法 (promax) 進行因素轉軸, 以此因素分析結果與 Holland 的類型理論或 Gati 的興趣階層模式進行比較。

(二)多向度量尺法

多向度量尺法乃根據資料間的接近 (proximity) 程度或相似(

similiarity

)程度,模擬資料點 在歐幾里德空間(

Euclidean

space) 中的構形(

configuration)

.模擬後各資料點在空間中的相對關 係與原始資料盡量一致,受測者在知覺上愈接近或愈相似的資料點,在構形空間上的距離也應越 接近(林清山.

1986 ;

Kru

skal

,

1977) 。在此以第二樣本所有受測學生的興趣六型分數計算座標點 間之歐幾里德距離,再轉換為次序變項,採非計量多向度量尺法(

non-metric MDS

)進行分析,以 得到適合的多向度構型。 MDS 用來評鑑所得到的多向度構形與實際資料之適合度的指標是Kruskal 的壓力係數,壓力係數為觀察距離與估計距離的差異函數,壓力係數越小,表示估計適合度越佳, 壓力係數在 .05 以下適合度良好. .025 以下非常好 (Kruskal, 1964) 。

(三)群集分析

群集分析是依據某些特質將觀察點加以歸類分組,特質相似的觀察點歸在同一組,不相似的 歸在不同組 (Sharma, 1996) 。本研究採用階層群集方法 (hierarchical

clustering

method) 分析第二 樣本所有受測學生的興趣六型分數,為確定分析結果的穩定性,採用兩種不同群集方式:華德法

( Ward's

method) 與平均連鎖法(

average linkage)

0 樹狀圖中合併的先後順序與距離可用以瞭解群

集的過程,愈早合併且距離愈小的興趣類型,其類型相似度愈高,較適合集為同群組(Everitt,

Landau

,

&

Leese

,

2001

)。

(四)隨機化考驗

前文提及 Tracey 和 Rounds

(1992

,

1993

,

1996

,

1995) 以隨機化考驗檢視興趣六型分數間的相 關係數矩陣符合興趣結構的程度,由於各樣本的表現不同,顯示仍有討論的空間,因此本研究亦 以隨機化考驗分析 CEEC 興趣量表之六個興趣類型的特性。隨機化考驗來自 Hubert 與 Arabie 於 1987 年所提出的策略,目的在評估測驗分數相關係數矩陣符合 Holland 之演算假設的程度,內容 包括符合指標(

correspondence

index' 簡稱 CI 指標)與隨機重配法(

random relabeling

procedure) 。 評估方式乃計算觀察分數的相關係數矩陣中,有多少對的相關係數符合Holland 之演算假設。興趣 六型分數之間共有 15 個相關係數,如果演算假設成立,相鄰類型間的 6 個相關係數,應、高於次相 鄰類型間的 6 個相關係數,也應高於對角類型的 3 個相關係數。這 15 個相關係數間共有 105 對兩

兩比較 (45=IO5) ,扣除理論上相等的 33 對(相鄰類型相等 15 對,次相鄰類型相等 15 對,對

角類型相等 3 對)不需比較相關個,剩下的 72 對都需比較大小。

Tracey 與 Rounds (1993) 認為,如果 Gati 興趣階層模式成立的話,高階層的虹、 AS 與 EC 等群組不但俱高相似性,且三群組內興趣類型的相關值理應高於相異群組間類型的相關值o 因此 在興趣六類型的個相關中 ·R 與 I 型、 A 與 S 型、 E 與 C 型等 3 個相關彼此相等,且高於其他 12 個相關 (RA .的.

RE' RC

'IA' 的.

IE '

IC ' AE ' AC

'鈕. SC) 。在 Gati 興趣階層模式的隨 機化考驗中,肘 'AS 與 EC 不需互相比較相關大小,但要與其他 12 個相關比較大小,共計比較而 對(I 2x3 )相關係數。同理. Tracey 與 Rounds 的補充式模式(則.

A '

SEC)' 共需比較 56 對相

關係數 o

隨機化考驗包括 CI 指標與隨機重配法 'CI 指標表示興趣六型分數間的各相關大小符合理論的 比值,將符合理論的對數減去不符合理論的對數,再除以所有比較的對數。 CI 指標介於 l 與﹒ l 之

(8)

間,數值愈大表示觀察矩陣愈符合理論假設。 CI 指標沒有統計檢定值以判斷觀察矩陣是否符合假 設矩陣,而須輔以隨機重配法推算所得的 p 值,即觀察矩陣適合環狀結構假設的觀察顯著水準

( observed significance level)

,用以說明符合對數完全從隨機矩陣中取得的機率。

隨機重配法先將觀察的六型分數相關係數矩陣以R-I-A品E-C 的位置排列計算 CI 值,再將 R-I-A-S-E-C的名稱位置隨機調動,但相關值維持原來位置。以表3 興趣六型分數的相關係數矩陣 為例,表中 R 型與 I-A-S-E-C 的相關值分別是 .61

'

-.1

4 ' -.09 ' -.10 '

.1

9

'六型名稱位置調動成 R-A-I-C品E 後,相關值維持原來位置訓,

-.14 ' -.09 ' -.10 '

.1

9

'扎I 相關值從 .61 換成 -.09

'

R-A 相關值從-.1 4 換成 .61

'

R-S 相關值從 J 換成-.10

'

R-E 相關值從-.1 0 換成.1 9

'

R-C 相關值 從 .19 換成-.1 0 。每換置一次排序即產生一個新的相關矩陣,可據之計算一個新的 CI 值。六種類 型位置調動的排序共有 720 種 (6!) ,基於環狀理論假設,類型排列屬於項圈排列(或珠狀排列)

,

只考慮類型的相對位置,而不計較各型所在的實際位置,翻轉後視為同一種排列,所以六型重配 的排列只有 60 種 (720/12

=

60) 。隨機重配法比較這 60 個 CI 值大於或等於觀察矩陣 CI 值的個數, 再除以所有排列總數 60' 以此值估計觀察矩陣 CI{i直在前述隨機次數分配上出現的機率 p 值。舉例, 如果觀察矩陣的 CI 值均大於其他所有重新排序矩陣的 CI 值,此結果出現的機率為 1/60

'

p 值即 為 .0167 。本研究採用 RANDALL

(Rounds et a

l.,

1992; Tracey

,

1997) 的套裝程式計算符合指標 CI 與 p 值。

結果

本研究以二個分樣本的 CEEC 興趣量表分數,分別進行兩階段 EFA 、 MDS 、群集分析、隨機 化考驗,並對高中輔導教師進行問卷調查。以下說明分析結果。 表 1

二雄本興趣六型分數的平均數與標準差

樣本 類型 平均數 標準差 全體 男生 女生 全體 男生 女生 R 型

45.33

5

1.

07

39.89

15.90

15.15

14.65

44.82

50.81

39.08

16.06

15.12

14.80

I 型

5

1.

09

55.63

46.77

17.68

16

.4

8

17.69

50.89

55.77

46.22

18.07

16.62

18.15

A 型

54.14

46.93

60.90

18.62

17.73

16.81

54

.5

1

48.05

60.64

18.91

18.20

17

.4

8

S 型

5

1.

65

48

.4

0

54.70

14.66

13.92

14.69

52.02

48.98

54.91

14.71

14.27

14.55

E 型

50.64

49.92

51.28

16.21

15.99

16

.4

0

50

.4

9

49

.4

7

5

1.

45

16.75

16.31

17.12

C 型

44.01

42

.4

3

45

.4

6

14.76

13.99

15.27

44.11

43.14

44.99

14.69

13.70

15

.4

8

註:1.每個樣本各 5,313 人,第一樣本有男生 2,581 人,女生 2,732 人; 第二樣本有男生 2,595 人,女生 2,718 人 o

(9)

台灣高中生的生涯興趣結構分析

· 125·

本研究樣本六型興趣分數的平均數、標準差如表 l 所示,偏態介於-.15-0.16 之間,峰度在 -.48-0.40 之間。兩個分樣本在六型興趣平均分數差異t 檢定,結果均未達 (p

<

.05) 統計顯著性; 整體而言,三個分樣本的測驗資料相似。比較男女生在興趣分數上的差異,三個分樣本的男生在 R 型與 I 型平均分數均顯著高於女生,但其他類型則是女生高於男生。 表 2 列出男生與女生樣本興趣六型分數之相關矩陣,雖然男女生在 A 與 S 型、 A 與 E 型、 A 與 C 型的相關值差異較大,但男生與女生六個興趣類型間的 15 個相關係數的相關為.俑,顯示男 女生六型分數間相關的排序相近。 表 2 全體據本男女生興趣六型分數之相關 表 3 第二據本興趣六型分數之相關 (n=5313) 類型 R 型 I 型 A 型 S 型 E 型 C 型 R 型 l 型 A 型 S 型 E 型 C 型 R 型

.57

01

-.02

-.07

21

I 型

.58

03

.03

-.04

-.03

62**

A 型

-.03

.04

.26

.09

-.19

-.14**

-.06**

S 型 仇00

10

41

.33

.17

-.09**

01

.38**

E 型

-.06

-.09

21

45

40

-.10**

-.09**

.17**

.4

0**

C 型

.24

.04

-.07

.25

.4

2

19**

-.02

-.12**

.20**

.4

1**

註: I 下三角形為男生(

n=

5 , 176) 興趣六型分數相關矩陣註:

I.

**p

<

0.01

2. 上三角形為女生(

n

= 5 ,450) 興趣六型分數相關矩陣 一、因素分析

計算第一樣本 CEEC 興趣量表 198 題的適合因素分析 MSA 指標值 (Measure

of Sampling

Adequacy) 為.坊,相關係數矩陣的 Bartlett 球型檢定卡方值亦達顯著水準 (χ,2

=

100123.69 '

df=

2556 '

P

=

.00)

,顯示 198 題的資料適合進行因素分析。第一階段EFA 以 ML 及 IPF 估計因素負荷 量,在決定因素數目上,陡階圖與理論依據建議六個因素,平行分析建議七個因素,特徵值大於 一則建議十一個因素,綜合分析後決定選取六個因素。ML 與 IPF 兩種方法經 promax 轉軸後所得 因素負荷量的估計結果十分相似,因素結構頗為清楚,所得出的六因素可對應於Holland

(1997)

的六種興趣類型。其中雖有12 題的因素負荷量過低或不隸屬於所預期的因素,但由於所有題目的 編寫均依據各個興趣類型的「定義、兩極性、標籤、風格、具體活動、工作場所、訓練課程與相 關職業」等撰題準則,基於維持原有命題準則(區雅倫、陳清平,

2001

)之考量,仍將這些題目 依據理論基礎歸在原本隸屬的類型中。第一樣本男生與女生在第一階段因素分析,結果與第一樣 本男女合(全體)的分析結果相同,均呈現六個因素結構。 第三階段的因素分析是以第三樣本個人之興趣六型分數當作變項進行分析,目的在於檢驗資 料是否具有興趣階層模式。在因素數目的決定上,陡階圖與理論依據顯示可能有三個或四個因素, 平行分析與特徵值大於一則建議三個因素。但從不同學者的研究結果(田秀蘭,

1996 ;

Tracey &

Rounds

,

1993;

Rounds & Tracey

,

1996;

Wakefield & Doughtie

,

1973)

,有二因素、三因素與四因素模

(10)

解釋興趣六型分數間的相關係數。採用IPF 估計因素負荷量,prom阻進行因素轉軸。轉軸後六個 興趣類型在四因素的因素負荷量並不清楚,所以將四因素模式予以排除,三因素與二因素因素模 式所估計出的轉軸後因素負荷量列於表4 。第二樣本男生與女生在第二階段因素分析,結果與第二 樣本男女合(全體)相同,均具三因素與二因素因素模式。 三因素模式的因素負荷量矩陣呈現相當清楚的結構'R 型與 I 型在第一因素的負荷量高於其 他類型,命名為理工群組;A 型與 S 型在第二因素的負荷量高於其他類型,命名為人文群組;E 型與 C 型在第三因素的負荷量高於其他類型,命名為法商群組;此因素結構符合Lunneborg 與

Lunneborg

(1975) 以及 Gati (1979) 的研究結果。二因素模式的因素負荷量矩陣也相當清楚'R 型與 I 型可被一共同因素所解釋,命名為理工群組;A 型、 S 型、 E 型與 C 型命名為人文法商群 組,此二因素模式也符合田秀蘭(1996) 的研究結果。從第二階段因素分析結果顯示,第二樣本 的測驗資料具有 Gati 的興趣階層模式,同時存在二因素或三因素模式。 第二據本第二階段因素分析之因素負荷量矩陣與因素間相關矩陣(n

=

5

,

313 )

三因素結構 二因素結構 理工人丈法商 類型 理工人丈法商 因素負荷量矩陣 因素負荷量矩陣 表 4 穎型 R 型

.83

-.09

.I

I

R 型

.90

I 型

.78

.12

-.12

I 型

.82

A 型 Aυ

o

.59

-.18

A 型

-.30

S 型

.07

.72

.16

S 型

-08

E 型

-.09

.32

.4

7

E 型

-.04

C 型

.02

-.15

.88

C 型

.32

因素間相關矩陣 因素間相關矩陣 理工

l

仇。{\υ 理工 1.0υAυ

人丈

-.20

1.0υ

o

人丈法商

-.04

法商

.07

.25

1

仇。(\υ

二、多向度量尺法、群集分析與隨機化考驗之結果

.00

-.01

.4

2

.76

.80

.60

Aυ 仇。

-A

為了檢視二因素與三因素模式的適切性,同時亦與Gati (1979) 的研究對應,本研究繼續以

MDS 、群集分析與隨機化考驗等三種方法分析第二樣本資料。以非計量多向度量尺法

MDS 分析第

二樣本所有受測學生的興趣六型分數,結果如圖2

'

Kruskal 壓力係數為 0.04 日,顯示本資料構圖 的適合度良好。圍中六個類型的環狀排序清楚呈現 R-I-A-S-E-C '且明顯分為兩群 'R 群與 I 群距 離較近組為一群 'A 、 s 、 E 與 C 群組為第二群;若再細分,可將第二群再分為 AS 組與 EC 組。這 樣的分析結果與因素分析頗為相似。

(11)

台灣高中生的生涯興趣結構分析

· 127·

以華德法與平均連鎖法兩種群集分析的樹狀圖如圖3' R 型與 I 型皆是最早合併'次之是E 型 與 C 型,而後 A 型與 S 型先合併。結果均顯示分成Gati 的間, AS , EC 三群組是合適的,此與三 因素模式相符。若區分為二群,RI 與 ASEC 兩群組亦可行,與二因素模式相符。 有關 Holland 環狀演算假設的隨機化考驗,結果如表5 所示。第二樣本興趣六型分數需要比較 的 72 對相關中,有的對符合理論假設'6 對不符合, 1 對相等 , Cl 指標值為 .82

(( 65-6)

/72) 。 以 A 型為例,它與S 型是相鄰類型 'A 型與 S 型的相關.38 高於與次相鄰E 型的相關 .15 '也高 於與對角 C 型相關 -.08 '這三對比較結果都符合演算假設;A 型與 I 型也是相鄰類型,但其相關 卻低於與次相鄰E 型的相關 .15 '這二對的比較不符合環狀演算假設。隨機重配法p 值為 .02 '顯 示要隨機符合的對的機車非常小,雖有7 對不符合,樣本六型分數相關矩陣可視為符合環狀演算 假設。 。 A 曹 團圓

。 s 盟軍

Iff

。 E 群 R 癖。 。 。 C 群 第一向度 圖 2 興趣六型分數之多向度量尺(MDS) 構圖

型型型型型別­

nRMylrEfLF3AHi Duu-AEU

型型型型型型

「LQUAA

Ward's Method

Average Linkage

圖 3 六興趣顯型分數群集分析之樹狀圖 針對 Gati 三群論的隨機化考驗,理論上相關最高的應該是則'AS' EC 等三對類型,每對頭 型的相關值都大於其他任何一對o 第二樣本興趣六型分數36 對相關中,相關值最高的依次排序是

RI

>

RC

>

EC

>

AS

'相關值是 .61

'

.4

1 ' .39

'鉤,有 34 對符合理論假設(如 R 型與 I 型的相關 大於 A 型與 C 型的相關) ,有 2 對不符合理論假設 (R 型與 C 型的相關大於 E 型與 C 型的相闕, 且大於 A 型與 S 型的相關), Cl 指標值為 .89 '隨機重配法 p 值為 .02 '亦表隨機符合 34 對的機 率非常小,第二樣本興趣六型分數相關矩陣也符合 Gati 三因素模式。從二階 EFA 的結果得知,本 研究樣本可能不存在 Rounds 與 Tracey (1996) 的補充模式(則,

A '

SEC)' 故不檢驗該模式。

(12)

隨機化考驗結果顯示第二樣本興趣六型分數相關矩陣可能符合 Holland 與 Gati 理論,雖然 Gati 理論符合指標略高於 Holland 理論的符合指標,但沒有統計量可進行差異檢定,故無法說明樣本測 驗資料較符合那種理論。至於階層模式的二群論(間.

ASEC)

56 對相關中有48 對符合 • CI 指標 為 .73' P 值為肘,顯示樣本的測驗資料在隨機化考驗的表現不但符合三群論,也符合二群論, 但三群論的表現可能比二群論好,此點與其他考驗方法的結論略有不同。可能的原因在於二群論 是假設肥 'AS'AE'AC'鈕 'SC 與 EC 的相關值均要大於其他類型間相關,但第二樣本E 型與 C 型的相關為心8' 是 15 對相關中最低值,如此即有7 對不符理論,造成CI 指標值較低。 有關男女生在隨機化考驗的差異,如表5 所列,考驗 Holland 理論的 72 對中,男生矩陣符合 的對數是 66 對(女生的對).CI 指標值為 .83 (女生 .86) .隨機重配法p 值為 .02C女生為 .02) 。 隨機化考驗針對Gati 三群模式,符合理論的36 對中男生有35 對(女生 35 對), CI 指標為 .94 (女 生為 .94)' P 值為 .07 (女生為 .07)。針對二群論模式,符合理論的56 對數中男生有 48 對(女 生 46 對). CI 指標為 .73 (女生為 .64) 'p 值為 .07 (女生為 .07)。從這項考驗看出男女生數據 差距甚小,可直接評估男女合樣本的數據。 上列分析以多種方法檢視第二樣本興趣六型分數具二因素或三因素模式的適切性,亦即探討 興趣六型分數的更高階層適合二群論或三群論。EFA 結果顯示興趣六型分數存在二因素(R 與 I 型為理工群組、 ASEC 型為社會群組)與三因素模式(即為理工群組、AS 為人文群組、 EC 為法 商群組 )oMDS 除清晰反應 Holland 的排序假設,且可將六類型依據距離遠近分為兩群組或三群組。 群集分析中 R 型與 I 型皆是最早合f井,次之是 E 型與 C 型,而後是 A 型與 S 型。隨機化考驗結果 說明興趣分數符合Holland 環狀結構與 Gati 的興趣階層模式,二群組與三群組的表現均可。這四 種方法之結果顯示興趣六型分數具有高階結構'EFA、 MDS 與群集分析都顯示高階呈現Gati 的則,

AS'

EC 三群組,亦可分類出RI 與 ASEC 兩群組,兩群組與三群組分類結果相當穩定。

三、命中率分析

上述統計方法大多數支持Gati 的則 'AS' EC 三群組,或間. ASEC 兩群組。接著引用科系 組別與興趣組別的命中率分析之研究文獻,用以說明二群組或三群組是否具良好的預測效度。由 於本研究之樣本未包含追蹤受測高中生進入大學科系之資料,乃引用區雅倫(2011 )以 2007 年大 一新生樣本的命中率分析。該研究依照大一新生所就讀的大學科系,將每個學生歸為理工、人文 或法商三種科系組別;另將人文與法商結合為人文法商科系,形成理工、人文法商兩種科系組別。 再搜尋大一新生樣本在高一時受測CEEC 興趣量表的分數,將樣本每位學生R 型與 I 型分數加總 為 RI 分數 'A 型與 S 型分數加總為AS 分數 'E 型與 C 型分數相加成EC 分數。以個人RI 、 AS 、 EC 分數最高者,則將該生興趣傾向歸類為理工、人文或法商興趣組別。形成興趣組別與科系組別 列聯表後,即進行命中率分析。所稱的命中(hit) ,是指受測學生的興趣組別與就讀科系組別相同, 各分組命中人數與分組人數之比,是為命中率。 該研究的樣本人數為5204 人,其中理工科系組別2427 人、人文科系組別1328 人、法商科系

組別 1449 人,另將人文與法商結合為「人文法商科系組」別共

2777 人。另外理工興趣組別1790

人,人文興趣組別2321 人,法商興趣組別1093 人,將人文與法商合併為「人文法商興趣組別

J

• 人數有 3414 人。由於人文與法商興趣組合併為人文法商興趣組別,二群組來自三群組的合併,二 群組的命中率一定高於三群組,但可從命中的程度,作為決定群組數的參考。理工興趣組學生中 就讀於理工科系的比率是 80.28% '人文興趣組的比率是 42.09% '法商興趣組的比率是 46.29% 。

(13)

台灣高中生的生涯興趣結構分析

· 129·

命中率的結果說明人丈與法商興趣組的學生在科系的適配上有五成的誤差,預測效度不足,若將 三群組合併成二群組,則其命中率提高到71% 。此結果顯示Gati 的興趣第二階層之結構內容,對 台灣高中生而言,則,AS, EC 三組在統計分析的表現是穩定的,而RI 興趣組的預測效果良好,但 AS, EC 這兩組作為生瀝輔導的分類指標仍有待考量。

驗-4 到圖, -2 2 2 7 7 7 7 7 7 MEF-AMDAMA 』 AMAMAMAMAM

機一一

隨-一

」 d同 -q t -2 5 4 9 4 4 3 3 4 論 -c-881899716

理-一

層--

za--開-蚵一

ll3oooloo

蛤冊 -2 、一

理-一

些拾一

胎一和

-6582ll7Bm

陣-一

-A

口-56l455886

自一符 -6 6 6 3 3 3 4 4 4

相一一

圖吋國一 回

HVH-呵呵一擻

-222666666

8 』圖孽,一 7 7 7 3 3 3 5 5 5

4叫一總一

表一一

睡一本一體生生體生生體生生

興-樣一全男女全男女全男女

本-一

-一

)

二一

-d群

C-群的

第一式一切三叫二泣

-模一叫 -UA-U 心 5-1.H 臼肘臼阻

表一

liTA D--十 二 D A 一+

(-A

α

A: 觀察資料與假設模式符合的對數, D: 觀察資料與假設模式不符合的對數 T ﹒觀察資料相等的對數 , A+D+T= 總對數

2.p=

(I

(觀察矩陣) +比觀察矩陣更符合的隨機矩陣數) 160 。 四、問卷調查結果 本研究為瞭解高中輔導教師對六個興趣類型相似程度及切分群組的看法,於2009 年 3 月邀請 畫灣各地之 33 名高中輔導教師,填答「興趣類型相似性問卷J' 其中男性 2 人,女性 31 人,具1O~16 年 CEEC 興趣量表解釋經驗的教師共14 人, 5~8 年的有 6 人, 3~4 年的有 11 人。問卷結果請見表 6 與表 7

'

問卷第一部份詢問六個興趣類型的相似性,填答結果輔導教師認為 l 型與 R 、 A 型最相似 'A 型與 S 、 l 型最相似 'S 型與 A 、 E 型最相似 'E 型與 S 、 C 型最相似 'C 型與 R 、 E 型最相似。輔 導教師在此部分清楚的顯示每個類型與相鄰類型的相似度高於次相鄰或對角類型,可知 Holland 環 狀排序假設不但存在於測驗資料,也存在於輔導教師的認知歷程。 問卷第二部分請輔導教師將六個類型依據相似程度分為 2/4 與 2/2/2 分組 , 2/4 分組方式有 18 位(佔 58%) 輔導教師選擇 RIIASEC' 2/2/2 分組方式有 17 位 (51%) 輔導教師選擇則IAS/EC'

(14)

另有 9 位輔導教師選擇CRJIAlSE 。綜合兩種分組方式,選擇則/

AS/EC ' RI/

ASEC 的人數最多,與 Gati 在 1991 年對生涯諮商師的調查結果大致相似,也與前述統計分析的結果類似。

綜合問卷調查結果,輔導教師對六個興趣類型相似性的結論與測驗統計分析相似,不但能反 映 Holland 的環狀結構,亦存在 Gati 的階層模式。輔導教師在運用 Holland 六型興趣理論時,其認 知歷程含有興趣階層模式的概念,第二階層模式的興趣組型是 RIIAS/EC' 或是 RIIASEC 皆適宜, 前者的分組方式與 Gati

(

1979) 提出的組型相同。 表 6 萬中輔導教師針對各興趣類型選擇之相似類型統計表 (n=3 I) 目標類型

R

A

S

E

C

相似類型

C

I 其他 RA 其他 S I 其他 A E 其他 S C 型其他 RE 其他

人數

14 14

3

15 13

3

204

7

12 15

4

16

11

4

21 7

RIIAS

/E

C C

Rl

I

Al

SE RC/EIIAS CII

RAl

SE RCIIIASE RI

/E

IIAS

RIIASEC CRJIASE IA/SECR SE/CRIA AS/ECRI IE/RCSA RC/IASE

高中輔導教師依相似度將六興趣類型分組之結果 (n=31) 表 7 2/4 分組

人數

2/2/2分組

人數

18

17

5

9

3

2

討論

2

一、評估的方法與程序 不同評估興趣結構的方法與程序,對研究的結果可能有不同的影響,本研究儘量依據大多數 學者曾採用的方法與程序,方能比較不同樣本興趣結構之異同。回顧丈獻, Rounds 等人(

1992)

建議興趣結構的評估方法,包括使用隨機化考驗檢視環狀結構假設,或以驗讀性因素分析(CFA) 考驗六角型假設,

Gati

(1991) 則採用 EFA 、群集分析與 MDS 等方法評估興趣階層模式,後續研 究大多治用上述諸法 (Annstrong

et

泣,

2008;

Einarsd6tt汀,

Rounds

,

JEgisd6tt汀"

&

Gerstein

,

2005;

Fouad

&

Dancer

,

1992; Gupta

,

Tracey

, &

Gore,叩開;

Rounds et aL

,

1992; Tracey

&

Rounds

,

1993) 。不 同評估方法在不同樣本的測驗資料大多發現 Holland 環狀排序假設的存在,但在環狀演算假設、六 角形假設或 Gati 的興趣階層模式上則有不同的結果。有些研究以模式共存的概念,採整合分析

(mata

analysis) 比較 Holland 與 Gati 在跨文化樣本上的表現(Tracey

&

Rounds

,

1993; Rounds

&

Tracey

,

1996)

,如 Holland 環狀模式、 Gati 三群模式、 Rounds 與 Tracey 補充模式、三層三群模式

等。研究結果顯示這些模式各有所長,沒有一種優於其他模式而存在於所有樣本。

但追溯興趣理論發展的過程,HoIland 的環狀理論是最早提出,而後是Gati 評論 HoIland 理論 並發展出高階層模式,但他並非否定HoIland 理論,而是認為在六個興趣類型之上,還有高階層的

(15)

台灣高中生的生涯興趣結構分析 131

.

興趣結構。所以 Holland 與 Gati 理論是階層關係'而非互斥的假設。以 Holland 興趣類論所建構的 測驗,理應先考驗環狀排序假設、演算假設或正六角形假設,除非因應不同文化而對 Holland 的模 式有所修正,如劉長江與 Rounds

(2003

)所提出的空缺的八分圖形模式,否則應先行考驗Holland 的假設。當 Holland 的假設成立,再探索Gati 的興趣階層模式,不但檢驗了建構效度,且增加測 驗解釋的彈性與厚度。倘若Holland 的假設不成立,此即表示該興趣測驗無法反映原先測驗的理論 特質,以 Gati 的興趣階層模式來作為替代,就建構效度的考驗而言並非良策。故在評估的順序上, 本研究不採多種模式比較,而從EFA 啟始,逐步且多元評估Holland 的環狀排序假設、環狀演算 假設,當這些假設可接受後,再評估Gati 的興趣階層模式與分群論。這樣的程序才能反映理論發 展的原貌。 另外過去諸多研究均以理論模式的考驗為主軸,而忽略模式能否成為測驗解釋的重要策略, 當測驗資料支持 Gati 的興趣階層模式,此模式能否有效應用在生涯輔導的歷程?或輔導實務工作 者能否從經驗中認同模式的價值?本研究先以興趣組別與科系組別的命中率文獻說明Gait 階層模 式的預測效度,結果顯示以興趣組合分數進行分組,階層模式的確可以精進生涯輔導的效能。再 以問卷結果呈現興趣階層模式不但能反應台灣高中生的興趣結構,且與輔導實務工作者的經驗相 互謀合。這樣的研究成果對測驗解釋應有相當的助力。 二、台灣高中生據本與其他華人權本的差異 從多種分析方法的檢驗結果,可以確認台灣高中生在CEEC 興趣量表分數上,可以清楚的呈 現 Holland 與 Gati 理論,且在高階層的分群則,AS,EC 符合 Gati 的模式,另外肘,ASEC 也是適合。 這樣的結論與歐美相似,並沒有出現過去華人樣本研究的特殊結論(Farh,

Leong

,

&

Law

,

1998;

Leung & Hou

,

2005; Long & Tracey

,

2006; lin

,

1986; Tang

,

2001; Yang

,

Stokes

,

& Hui

,

2005)

0

Leung

和 Hou (2005) 曾提出華人社會重視人際關係勝於個人的專業能力,所以具關懷人群特質的S 型 分數與 A 型、 E 型或 C 型等彼此均有顯著的相關,此種現象有別於西方社會,因此Leung 和 Hou 提出則 'AS' SEC 模式。劉長江與 Rounds (2003) 曾分析中港台三地樣本的興趣測驗分數,認 為 I 型與 A 型 'R 型與 C 型兩組的相關較低,不符合 Holland 環狀演算假設,所以提出空缺的八分 形模式。 Holland 的環狀排序假設是六個類型相鄰間的空間距離是相等的,而劉長江與Rounds 的 八分形模式是 I 型與 A 型之間插入一格空距離 'R 型與 C 型之間也插入一格空距離,形成八個均 等環狀距離,但其中空缺兩格。

本研究的 S 型與 E 型分數的相關值.40 '然與 C 型的相關值僅有 .20 。且第二階段 EFA 結果, E 型或 C 型分數並沒有出現具 S 型特質的高因素負荷量,顯然不符Leung 和 Hou 的悶,

AS

,

SEC

分群模式。本研究 A 型與 I 型相關甚低 (-.06) ,另林佳盈 (2008 )分析 2001 至 2005 年的台灣高 中生 CEEC 興趣量表六型分數的相關矩陣,各年度皆呈現 A 型與 I 型相關甚低,此點與劉長江和 Rounds 的分析相似。但本研究樣本與林佳盈分析標本均顯示台灣高中生R 型與 C 型相關不低,林 佳盈還發現各年度高職學生的 R 型與 C 型相關值顯著的高於普通高中學生。在本研究問卷分析呈 現資深輔導教師的認知中 'R 型與 C 型的相似程度還高於 C 型與 E 型的相似度。 探究上述其他華人樣本與台灣高中生標本在興趣結構的差異,原因可能來自不同年齡層。本 研究對象為高中生,他們較少經歷團隊合作與職場工作,平時喜歡做的事多未考量人際因素,因 此與前述華人研究多為大學生或成人樣本有所不同。在Holland 環狀理論的相鄰類型上,兩岸三地 都有 R 型與 C 型、 I 型與 A 型相關不高的問題。可能中國大陸、香港與台灣學生都受到入學招生

(16)

與考試的影響,在制度上高中生無法自由選課,而是文組與理組班級壁壘分明,集中心力應付大 學入學文理不同的考科。理組學生興趣多在R 型與 I 型,文組學生興趣則在ASEC 等類型,教育 制度影響學生的多元興趣,造成R 型與 C 型、 I 型與 A 型的相關值較低,且在MDS 圖示上興趣穎 型的距離也較疏離。但台灣近年大學多元入學制度的實施與改進,特別是學科能力測驗中統考社 會科與自然科,考試分發入學的選考科目也多有變化,已非制式的文理完全分科。再加上大學文 理的選才機制逐漸模糊化,例如高中攻讀理科的學生可進商管科系,選擇丈組的學生也可進建築 設計與醫務管理等學系,逐漸縮小R 型與 C 型的距離,這樣的變化可能有別於其他華人樣本。 三、二群組或三群組模式在台灣高中生的適用性

Gati 興趣階層的二群組(則'ASEC) ,或三群組(間 'AS'EC) 模式,經由不同的分析方法, 均存在於台灣高中生樣本。但從命中率分析發現三群組中AS 與 EC 興趣組別的預測效度並不穩 定,此點與田秀蘭(1996) 的研究結論頗為相似,也吻合台灣高中生選課選組與選擇大學科系的 實際狀況。 台北市政府教育局 (2011 )編製之「高中選課選組輔導于冊J '對高中生選組選課與大學招生 之現況有詳盡的說明。目前高中的選課選組分為三種類組,除國文、英文與數學外,一類組(通 稱為社會組)重視歷史、地理與公民課程,二類組強調物理與化學,三類組再多加生物課程,二 與三類組合稱為自然組。大學招生時,一類組學生在人文法商科系中選擇就讀科系,二類組學生 選擇理工科系,三類組選擇醫學與生命科學科系。AS 與 EC 興趣組別的學生在高一選組時多選社 會組,大學人文或法商科系採計考科差異不大,因此AS 與 EC 興趣組別的分頓在高中階段作用不 強。至於自然組學生,二與三類組學生大多選考相同考科,也彈性選擇理工與生醫為志願科系。 顯示在高一生涯輔導上,社會組與自然組興趣傾向的區別非常重要,影響其後的課程學習與大學 科系的選擇, RI 與 ASEC 二群組的輔導功能應具重要意義,然RI 、 AS 與 EC 三群組的輔導功能較 不明顯。台灣高中生的興趣分數雖然存在二群組或三群組模式,但在實務應用上,二群組的適用 性應較高。 結論與建議 一、結論 本研究依序分析台灣高中生的CEEC 興趣分數是否符合Holland 的類型假設、環狀排序假設與 環狀演算假設。先以第一階段EFA 得出六因素,可對應Holland 的六種興趣類型, MDS 所得興趣 分數的構圖,呈現六型排序符合R-I-A-S-E-C的環狀排序假設,隨機化考驗的結果亦分數間的相關 符合環狀演算假設。接著探究Gati 的興趣階層與群組關係'以六型分數進行第二階段EFA' 發現 存在二因素或三因素模式,表示測驗資料具有高階興趣階層模式。除此之外,MDS 、群集分析與 隨機化考驗等方法均顯示興趣六型分數具有高階結構,高階分群呈現間'AS' EC 三群組,亦分 額出 RI 與 ASEC 兩群組。 從興趣組別與科系組別的命中率與高中輔導教師的問卷調查分析,Holland 與 Gati 的理論不但 存在於測驗資料,也存在於輔導教師的認知概念。雖然則'AS' EC 三群組較為穩定,但RI 興趣

(17)

台灣高中生的生涯興趣結構分析 · 133 .

組的預測效果良好,顯示 AS, EC 兩組作為生涯輔導的分額指標則有待考量,而需輔以其他資訊。 故此,在實務應用上,二群組 (RI 、 ASEC) 可能比三群組(則,

AS '

EC) 更為適合。

多位學者在 1980 年代起引進 Holland 理論與建構興趣量表(林幸台, 1984; 林幸台、金樹人、 陳清平、張小鳳,

1991 ; Jin

,

1987)'成功協助台灣高中興大學生的生挂輔導已幾近十十載,彼等藉 豐富的測驗資料進行興趣結構的分析(金樹人,

1992

;田秀蘭,

1996

;陳清平,

1999 ; Jin

,

1986)

,

但未採用多種估計方法有系統性地分析與驗譚,故其研究成果可能無法滿足理論學者與實務工作 者的需求。本研究以統計與調查雙管齊下,依序發現台灣高中生興趣測驗資料符合 Holland 的環狀 排序與演算假設的考驗,且 Gati 的興趣階層模式亦被支持。在高階興趣階層統計分析以三群論最 適合,但實務層面以二群論進行測驗解釋較為有效。此結論不但可與國外文獻接軌,亦增強 Holland 與 Gati 理論跨文化之價值,並可擴大興趣測驗解釋的層面。 二、建議 (一)未來研究 然本研究僅以同一年樣本的測驗資料進行分析,無法顯示研究結論在跨年的穩定性,且樣本 僅限於高中生,無法推論不同年齡層的表現。建議未來研究方向可蒐集多年且不同年齡樣本,如 高中樣本、大學樣本或成人樣本,分析不同時間與不同樣本在興趣結構上的穩定與差異。另外, 可設計問卷調查或辦理座談,瞭解一般學生、教師及家長對興趣環狀結構與階層模式的看法,這 些資料的蒐集與分析,將有助於提高興趣測驗的解釋效果。

(二)實務應用

長期以來,高中生藉由興趣量表的測驗結果、學科能力的表現與價值觀的澄清,於高一時進 行選組選課,或於高三時選擇大學學系。惟高一學生的生涯探索多在啟蒙階段,對大學科系或職 業工作所知有限,興趣分數所適配出來的學系名稱,對學生而言可能僅達到「名義層」一名稱上的 認識,而無法與學生的生活經驗結合(金樹人, 1997)。本研究發現台灣高中的測驗資料中含有 Gati 的高階模式,建議測驗機構或高中輔導教師可將學生的興趣六型分數依三群組方式個別加總 成組別分數,如 A 型分數與 S 型加總為 AS 組別分數,每個學生均有 RI 、 AS 、 EC 三種興趣組別 分數。接著以三個興趣組別中分數最高分者,作為該生的興趣組別。 測驗解釋時,即群組分數高者可以「理工興趣組別」稱之, AS 以「人文興趣組別」稱之, EC 以「法商興趣組別」稱之,歸屬人文 (AS) 或法商 (EC) 興趣組別者可再歸為「人文法商興 趣組別 J' 此等組別稱呼簡明易,懂,更能幫助學生進行生涯探索。高一選課選組輔導時, r 理工興 趣組別」者可建議選讀自然組, r 人文法商興趣組別」者較適合選擇社會組。到高三選擇大學校系 時,配合其他資料的輔助, r 人文興趣組別」者可考慮、人文科系, r 法商興趣組別」者可能適合法 商科系 o 此簡單的計算與分類方式,可以提供高中生面向較廣且有效的生瀝分類,連同三碼適配 與其他生涯資訊,即可進行不同層次的生挂規劃。

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參考文獻

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