简析大学生合作竞争倾向与社会适应、职业决策自我效

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1、简析大学生合作竞争倾向与社会适应、职业决策自我效论文关键词：合作竞争倾向；社会适应；职业决策自我效能　　论文摘要：采用测量法对373名大学生的合作竞争倾向与社会适应、职业决策自我效能的关系进行了研究。研究结果表明：（1）除了职业选择适应性和生活自理适应性之外，高竞争者在其他维度上的得分都显著低于高合，而高合在学学习适应性和环境总体认同上的得分显著高于高合争者。（2）高合争者在自我评价、职业信息、问题解决及总分上的得分都显著的高于高竞争者和低合争者，而在目标选定维度上的得分显著高于低合争者。　　1问题提出当今的社会要求个体既要有积极的竞争精神，又要有良好

2、的合作态度。作为个体差异的合作与竞争素质对于青少年的成才具有非常重要的意义。自从新精神分析学家霍妮对过度性竞争进行研究以来，合作与竞争在过去的几十年中得到了较为充分的研究。Kelley和Stahelski(1970)认为合作与竞争是同一维度中的两极，它们是相互对立的。现实中存在着合和竞争者两种稳定的个体差异，他们具有不一样的世界观，而且对于别人的合作竞争倾向也有不同的态度。后来有研究者对此进行了扩展，认为个体存在从利他主义到竞争取向的动机连续体，由此区分出四种类型的个体:竞争、个人主义、合作、利他主义。以往的研究表明，合作与竞争可以看作是个体稳定的人格

3、倾向。受经济学领域关于合作与竞争可以并存而且能够实现双赢的启发，谢晓非等从人格的研究角度出发，认为合作与竞争是独立的二维结构，它们相互交叉之后可以区分出四种不同的人格倾向，即高合争者、高合、高竞争者、低合争者。他们编制量表进行测量并验证了理论假设，对四种类型的行为特征进行了分析。合作竞争倾向与其它心理特征的相关关系是研究的另一个重点。在理论上，合作与竞争倾向和个体的社会适应及职业决策自我效能感存在着紧密的联系。长期以来，心理学家从不同的角度对社会适应的概念、结构、形成机制、影响因素及评价工具等方面都进行了深人的研究。在影响青少年社会适应因素方面，大致可

4、以分为外在的环境因素和内在的个体因素。其中的个体因素主要表现在三个方面:一是智力因素;二是人格因素;三是前两者整合起来的自我应对策略。皮亚杰的认知论认为，个体的适应过程是同化与顺应的动态平衡过程，两者的相互配合就形成个体对环境的适应。当今社会上的各个领域都存在着激烈的竞争，同时，要完成复杂的任务，仅仅依靠个人的努力是无法实现的，需要有良好的合作团队。为了达到与环境的同化与顺应，个体需要具有既合作又竞争的特质倾向。至于这些特质倾向与社会适应的各维度具有怎样的关系，正是本研究的目的之一。职业决策自我效能对大学生的职业决策具有重要的影响。有助于理解和解释学生

5、的职业选择等职业行为问题，有利于提高学生职业行为的有效性。Taylor和Betz把职业决策自我效能定义为个体对自己能够完成与职业决策相关任务所需能力的信心程度。认为职业决策自我效能包括五个方面:自我评价能力、获得职业信息能力、目标筛选能力、职业规划能力以及职业决策中的问题解决能力。有研究发现，具有合作与竞争倾向双重品质的员工中，管理者比一般员工多，私营企业比国有企业多。虽然个体差异对自我效能的影响已有大量的研究，但关于合作与竞争差异对职业决策自我效能感的相关研究还没有发现。鉴于以往的研究大多把合作与竞争分开进行各自的相关分析，割裂了它们之间的关系。本研

6、究使用谢晓非等人编制的量表，对合作与竞争倾向的四种人格特征在社会适应和职业决策自我效能方面表现出的不同特点进行探讨。　　2研究方法　　2.1被试采用方便取样的方法，在广东省选取三所大学共400名本科大学生作为被试，得到有效问卷373份，各年级学生数相当，其中女生237人，男生136人。　　2.2研究工具　　2.2.1合作与竞争人格倾向量表采用谢晓非、余媛媛等编制的《个体合作与竞争人格倾向量表》。该量表包括合作、竞争2个分量表，其中合作分量表共有13个项目，包括包容性、互惠性、合群意愿三个维度;竞争分量表共有10个项目，包括过度竞争、自我成长、超越他人三

7、个维度。该量表共有23个项目，均按照从“完全不符合”到“完全符合”采用5点评分。该量表把合作与竞争看成是两个垂直的维度，这两个维度相交分出四个象限，代表四种不同的合作竞争类型。以被试得分的上下27%为界限，将高低27%合作倾向与竞争倾向的被试分为高合争者(高度合作倾向且高度竞争倾向)、高合、高竞争者与低合争者(低合作倾向与低竞争倾向)这四类人群。合作与竞争分量表信度分别为0.85,0.71，同时该量表通过验证性因素分析表明具有良好的构想效度。　　2.2.2社会适应性量表采用卢谢峰等编订的“社会适应性量表”阎，量表的分半信度系数值为0.88;内部一致性良

8、好，均在0.58-0.78之间，而量表的a系数为0.89;分量表与总量表同质性较好，量表的预测