RIASEC-bedömning: utforska dina karriärintressen

30-09-202330-09-2023 Thomas Sullivan

Innehållsförteckning

Utvärderingstestet Holland Code (RIASEC) utvecklades ursprungligen av John Holland och visar vilken typ av karriär som är idealisk för dig baserat på dina intressen.

När du ska välja karriär kan det ha stor betydelse för hur nöjd du är med ditt arbete om du tar hänsyn till dina intressen.

Naturligtvis spelar saker som den allmänna arbetsmiljön, kollegor och belöningsstrukturer också roll, men enligt min uppfattning kommer intressen (som ofta formas av behov) i första hand.

Testet bygger på teorin att arbetsmiljöer och människor i stort sett kan delas in i sex grupper. Varje bokstav i akronymen RIASEC står för en av dessa grupper.

Se även: Intuitionstest: Är du mer intuitiv eller rationell?

RIASEC står för Realistic, Investigative, Artistic, Social, Enterprising och Conventional. Detta intressebaserade karriärbedömningstest ger dig svar på hur du ligger till på var och en av dessa skalor.

Testet visar vilka av de sex RIASEC-domänerna som är dina starkaste sidor och ger förslag på karriärval utifrån dessa.

När du är klar med testet får du din Holland-kod på tre bokstäver som du kan använda för att få mycket specifika karriärrekommendationer baserade på kombinationen av dina starkaste domäner.

Genomföra RIASEC-testet

Testet består av 48 frågor som var och en beskriver en aktivitet. Du måste svara på hur mycket du skulle tycka om att göra dessa aktiviteter på en 5-gradig skala från "Tycker inte om" till "Tycker om".

Se även: Varför relationer med åldersskillnad inte fungerar

Du behöver inte nödvändigtvis ha gjort var och en av dessa aktiviteter och oroa dig inte om du inte har relevanta kvalifikationer. Fråga dig bara vad du skulle tycka om att bli ombedd att göra dessa aktiviteter.

Din personliga information kommer inte att samlas in och dina resultat kommer inte att lagras i vår databas. Testet tar cirka 5 minuter att genomföra.

Tiden är ute!

AvbrytSänd in Quiz

Tiden är ute

Avbryt

Referensnummer:

Liao, H. Y., Armstrong, P. I., & Rounds, J. (2008). Utveckling och inledande validering av allmänna grundläggande intressemarkörer. Journal of Vocational Behavior , 73 (1), 159-183.

Thomas Sullivan

Jeremy Cruz är en erfaren psykolog och författare dedikerad till att reda ut komplexiteten i det mänskliga sinnet. Med en passion för att förstå krångligheterna i mänskligt beteende har Jeremy varit aktivt involverad i forskning och praktik i över ett decennium. Han har en Ph.D. i psykologi från en välkänd institution, där han specialiserade sig på kognitiv psykologi och neuropsykologi.Genom sin omfattande forskning har Jeremy utvecklat en djup insikt i olika psykologiska fenomen, inklusive minne, perception och beslutsprocesser. Hans expertis sträcker sig också till området psykopatologi, med fokus på diagnos och behandling av psykiska störningar.Jeremys passion för att dela kunskap fick honom att etablera sin blogg, Understanding the Human Mind. Genom att kurera ett stort utbud av psykologiska resurser vill han ge läsarna värdefulla insikter om komplexiteten och nyanserna i mänskligt beteende. Från tankeväckande artiklar till praktiska tips erbjuder Jeremy en omfattande plattform för alla som vill förbättra sin förståelse av det mänskliga sinnet.Utöver sin blogg ägnar Jeremy också sin tid åt att undervisa i psykologi vid ett framstående universitet, och fostra sinnena hos blivande psykologer och forskare. Hans engagerande undervisningsstil och autentiska vilja att inspirera andra gör honom till en mycket respekterad och eftertraktad professor inom området.Jeremys bidrag till psykologins värld sträcker sig bortom akademin. Han har publicerat ett flertal forskningsartiklar i uppskattade tidskrifter, presenterat sina resultat vid internationella konferenser och bidragit till utvecklingen av disciplinen. Med sitt starka engagemang för att främja vår förståelse av det mänskliga sinnet, fortsätter Jeremy Cruz att inspirera och utbilda läsare, blivande psykologer och andra forskare på deras resa mot att reda ut sinnets komplexitet.