简析大学生的职业决策要避免认知偏差的论文

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1、简析大学生的职业决策要避免认知偏差的论文论文关键词：职业决策；认知偏差；预期理论　　论文摘要：诺贝尔奖获得者卡尼曼教授提出的预期理论揭示了人们在进行风险决策时可能出现的认知偏差，它将影响大学毕业生的职业决策，应该在职业指导中采取相关措施来减少这种认知偏差。每年的冬春季节，潮水般的大学毕业年级学生就开始涌向各类人才市场，大学生们在这股潮浪中咀嚼着求职的酸甜苦辣，诉说着求职的困难，有人抱怨招聘单位过于挑剔，有人埋怨今年的毕业生怎么这样多啊!那么，大学生在求职过程中遇到的困难除了有各种客观原因以外，是否也有大学生自身的原因呢?大学生在进行职业决策时是否也存在认知偏

2、差呢?2002年诺贝尔奖获得者卡尼曼教授提出的预期理论能够帮助我们回答这个问题。　　一、卡尼曼教授的预期理论大学生所进行的职业决策，是要在各方面信息不完全的情况下，在多种可能的方案中寻找自己最满意的方案，这是一个很复杂的问题。心理学家对于复杂问题的解决进行了长期的研究，先后有西蒙和卡尼曼两位教授由此而获得了诺贝尔奖。西蒙教授的研究表明，在对一个复杂问题进行决策时，人们不可能搜索到最优方案，而只能寻找到满意的方案。卡尼曼教授对人在不确定情况下进行判断和决策的问题进行了深人研究，他和特沃斯基根据心理实验的结果提出了著名的预期理论(或称前景理论)，该理论认为在不确

3、定条件下，人们由于感知觉和思维加工能力的缺陷，不可能对问题作出符合实际的概率推断，他们通常只是按照经验或直觉来进行判断，其结果有可能偏离理性的假设，从而出现下列的认知偏差，它反映出人们在决策中的非理性成分。.cOm1.代表性启发式错误。这是指人们在对事物作出判断时，只考虑到它的典型特征，而忽视了它在总体中出现的概率。例如，卡尼曼从由工程师和律师组成的百人团体中随机抽取若干成员，将他们的性格特征简单地介绍给被试，每介绍一个人时，就要求被试判断其属于工程师的概率。在该实验中，卡尼曼将被试分成两组，告诉一组被试在百人团体中有70人是律师，30人是工程师;告诉另一组

4、被试在百人团体中有30人是工程师，70人是律师。实验结果发现，两组被试在对所介绍成员判断的结果是基本相同的，并没有受到百人团体中工程师和律师基本比例的影响，也就是说，人们在作出判断时只考虑了对象是否符合工程师的典型特征，而没有考虑他在总体中所占的比例，显然判断的结果就可能和实际情况有所偏差。2.锚定现象。这是指人们根据某些初始信息所作出的初步估计(被称作锚定)对于最终的决策将产生重要的影响，如果最初的锚定不切合实际，那将给进一步的决策造成麻烦，但人们又很难意识到这个问题。例如，让两组学生凭直觉分别推断下面两个算式的结果:1×2×3×4×5×6×7×8和8×7

5、×6×5×4×3×2×1，学生对于第1个算式的估计值明显要低于对第2个算式的估计值，这是因为两个算式的起始值(1和8)在估计中产生了锚定的作用。3.框架效应。这是指对于同一个问题如果用不同的方法进行表述，那么，决策者作出的选择也会不一样，即问题的构造方式不同会影响决策者的选择，例如，在手术前征求病人意见时，告诉他该手术成功的概率为80%，或者该手术的失败概率为20%，这两种不同的方式对于病人所产生的心理效应是不一样的。4.小数定律。这是指人们在对期望值作出判断时，往往会忽视样本的大小，认为小样本中事件发生的概率和总体中事件发生的概率相接近。例如，在抛投硬币的

6、游戏中，人们都知道如果抛投次数足够多的话，那么，正面和反面出现的次数是非常接近的，显然这是在大样本时的结果。但是，如果在某次游戏过程中，连续出现了5次正面，许多人会认为下一次将出现反面，其实由于硬币是质地均匀的，每一次抛投硬币时，正面和反面出现的概率都是0.5。那么，为什么会产生上述判断错误呢?就是因为人们把小样本看作和大样本具有相同的期望值。5.损失敏感。这是指在不确定决策中人们对于损失的感受性要大于对收益的感受性，例如，被小偷盗走200元造成的痛苦比单位发放200元奖金带来的兴奋要强烈得多。6.可获得性偏差。这是指人们在作出判断时往往对显著的、易于记忆的

7、信息给予较大的权重。例如，你的某个朋友在某城市被抢劫了，这件事给你留下了深刻印象，那么，你就可能认为该城市的社会治安是很差的，而不管该城市有关治安情况的统计数字究竟如何。　　二、职业决策中的认知偏差卡尼曼的预期理论揭示了人们在不确定条件下进行决策时的一些认知偏差，大学生在进行职业决策时也是面临着许多不确定性，那么，出现认知偏差就是不可避免的了。1.职业决策中的代表性启发式错误。对于某些待遇高、条件好的工作岗位，许多毕业生都认为是非常典型地和自己的兴趣、个性及能力相匹配，认为自己最适合这些岗位的工作，于是都涌向这些单位。而实际上这些岗位所需人员很少，在人才市场

8、上所占比例也很小，因此，大学生求职的命中率就很低，这