2012 - 2023 年美国高中生职业选择趋势

杰夫 · 艾伦和乔纳森 · 围 Abstract 使用超过 1600 万学生参加 ACT 的数据集®我们在2012年至2023年间考察了职业选择趋势。学生越来越多地表现出犹豫不决或选择了金融、计算机与信息技术领域以及数学和定量分析领域的职业。他们越来越少选择药学、通信、视觉与表演艺术以及教育类职业。高成就的学生倾向于选择计算机与信息技术领域而非教育领域。总体而言，学生倾向于选择具有传统兴趣环境的职业，而远离具有艺术兴趣环境的职业。此外，学生倾向于选择预计在未来十年内增长的职业，而远离通常吸引女性较多的职业。某些趋势可能因COVID-19疫情而受到影响，某些趋势在性别之间存在差异，且对于亚洲学生群体有所不同。我们讨论了这些趋势对职业辅导、劳动力规划以及提高劳动力多样性的影响。 Introduction 在整个生命周期中，常常存在一些重要的转折点，这些转折点对个人的教育和职业生涯，乃至整个人生的发展有着重大影响（Elder, 1998；Damaske等人, 2023；Steindorsdottir等人, 2023；Weisshaar & Cabello-Hutt, 2020）。其中一个关键的转折点涉及探索和规划，发生在高中后期，因为这是许多学生准备上大学和选择职业的一个强化时期（McClarty等人, 2017；Walsh等人,2023）。虽然许多学生在高中毕业后或职业生涯中某个阶段会改变他们的职业选择，但在高中期间的职业选择可以影响大学选择和专业选择，因此是一个具有影响力的时间段。此外，职业探索资源（例如，个人社会网络中经验丰富的专业人士的访问、学校咨询师的可用性、居住在一个拥有各种职业多样性的社区）在不同个体之间差异显著（Putnam, 2000；Walsh等人, 2023），这可能会影响他们考虑的职业选择范围。 理解高成就学生的职业选择对于社会和创新而言可能是重要的。不同技能类型的回报可能会有所不同，从事批判性思维、解决问题和演绎推理（例如，刘与格鲁斯基，2013）的学生的收入增长最为显著。例如，极高的成就学生往往在多种精选职业中表现出色（例如，卢宾斯基与本博，2006），而对国际数学奥林匹克竞赛（IMO）参与者的研究（例如，阿加瓦尔与加乌尔，2020）进一步强调了识别“隐形天才”并发展其才能的重要性，以推进知识前沿。这也可能影响顶尖成就者的跨国迁移及其选择的职业（例如，乔杜里等，2023）。 职业选择的趋势可能是由经济、政治和社会因素共同作用的结果。例如，COVID-19大流行影响了工作和职业选择（Akkermans等，2020年），特别是在医疗保健领域（Avgar等，2020年）以及远程工作的角色（Fan & Moen，2022年）。机器人替代部分取决于工人的技能水平（Damelang & Otto，2023年）以及供应链动态的变化（Mims，2021年）。此外，人工智能（AI）和大型语言模型的兴起也需要引起重视（Hatzius等，2023年），因为这可能会淘汰许多工作岗位，同时也会创造新的岗位。了解当前的职业选择趋势有助于劳动力规划者预测各个技能水平下未来可能出现的劳动力短缺和过剩。 在不同学科领域中，存在广泛的职业理论来解释个人如何进入各种职业（Lent & Brown, 2019）。在职业指导和咨询文献中，大约有五大职业理论可以解释职业轨迹（参见Leung, 2008的综述）。其中最著名的职业选择理论之一是霍兰德的职业选择理论，该理论与兴趣的衡量和研究相关（Holland, 1997；Nauta, 2010）。霍兰德（1997）的职业理论认为，人们倾向于归入六种广泛的人格类型（实用型、研究型、艺术型、社交型、企业型和常规型，形成RIASEC模型）。霍兰德理论认为，人们倾向于选择符合自己个性特征和兴趣的职业。研究表明，人员与环境的契合度，尽管定义方式不同，但与满意度有关（例如，Dawis, 1992；Kristof-Brown等, 2005），这一结论也适用于兴趣与环境的契合度（Spokane, Meir, & Catalano, 2000）。当前研究中使用的ACT兴趣量表的研究结果表明，兴趣与职业之间的契合度与工作满意度之间存在适度的相关性（Swaney & Prediger, 1985；Swaney等, 2012）。总体而言，这些研究支持了在评估契合度时理解个人特性和职业特性的重要性。 我们之前的研究利用了大量高成就ACT考生的数据，重点关注在从7年级到高中毕业这一发展时期中哪些因素可能与学术成长有关（Wai & Allen, 2019）。在此项研究中，我们以参加ACT考试的高中生为起点，特别考察过去十年间的职业趋势及其是否因不同的学生群体而有所不同。我们利用的ACT数据集对于分析职业选择趋势非常有用，因为这些数据集具有庞大的样本量、全国覆盖范围、职业选择数据收集的标准化以及相关的数据元素（例如ACT测试成绩和人口统计信息）。例如，我们的研究可以揭示经济、政治和社会趋势如何影响年轻人群的职业选择。此外，它也可能对高等教育机构和劳动力规划者有所帮助，以便他们了解学生在劳动力市场中倾向于从事的职业类型。 研究问题 我们解决以下研究问题 ： 1.对高中来说是积极的 (或消极的)哪些职业选择是 mos 学生的趋势 ？ 2. 对于成绩优异的学生 ， 哪些职业选择趋势不同 ？ 3. 哪些职业选择因种族 / 民族或性别而异 ？ 4. 哪些职业选择在 COVID - 19 大流行后趋势不同 ？ 方法 学生样本 样本包括16,473,026名在11年级或12年级参加ACT考试、在2012年至2023年间完成高中学业并在注册参加ACT考试时提供了职业规划数据的学生。表1报告了样本的人口统计特征，并将其与所有参加ACT考试的学生（包括未提供职业规划的学生）以及美国11年级公立学校人口（National Center for Education Statistics, 2022）进行了比较。 样本中的学生与所有参加ACT考试的学生有所不同，因为并非所有参加ACT考试的学生都会提供其职业规划数据。相对于参加ACT考试的总体学生，样本中的学生更有可能在学校进行他们的最后一次ACT测试（23%比38%），而不是在传统的周六全国性考试中。此外，参加ACT考试的学生并不代表11年级的公立学校学生群体，原因如下：1）参加ACT考试的学生更有可能是准备上大学的学生（然而，请注意，在一些州，ACT考试在学日内向所有11年级学生开放）；2）参加ACT考试的比例在各州和地区之间存在差异。根据表1，我们可以看到，研究样本包括更多来自南部（43.5%）和中西部（31%）的学生，而来自东北部（8.5%）和西部（17%）的学生较少。样本中女性的比例（54%）高于参加ACT考试的学生群体（52%）和公立学校学生群体（49%）。与公立学校学生群体相比，样本中的西班牙裔学生相对较少，而白人学生则相对较多。 学生数据 本研究的学生级数据通过ACT测试的注册和管理收集，包括职业选择、ACT测试成绩、职业兴趣测量指标以及人口统计信息。 职业选择 当学生注册参加ACT考试时，会被要求回答一系列调查问题，其中一个问题为：您首选的职业是什么？我们选择了2012年作为趋势分析的初始年份，因为它是使用当前职业选择进行注册调查的第一个学生群体。学生可以从包含294种职业的选择列表中进行选择，并且还可以选择“未决定”。职业列表按照三级层次结构组织，其中包括220种详细职业和74种更广泛的类别，这些类别又嵌套在18个职业领域之下。学生可以在详细级别（例如，“音乐教育”）或广泛级别（例如，“特定学科的教师教育”）输入他们的职业选择，但不能在职业领域级别（例如，“教育”）输入。由于职业列表同时也是一份大学专业的列表，因此职业名称（例如，“法律（预法）”）同时指代职业和大学专业。 我们分析了294个详细职业的趋势，以及若干职业属性。在本文中，我们仅呈现表2中列出的重点职业群体的结果。我们选择关注这些职业群体是因为它们被许多学生所选择；它们代表了多种多样的职业类型；并且由于近期事件（如COVID-19疫情和国家心理健康状况）的影响，这些职业群体可能受到更大的影响。 危机时期，以及国家对人工智能和机器学习日益增加的依赖。样本中的主要职业群体占所有职业选择的70%。 部分重点职业群体基于用于ACT职业/专业列表的职业分类。在表2中，这些职业群体的Level = 2或3，并包含多个详细职业。其他重点职业则基于个别职业选择，因此Level = 1，并且每个都包含一个详细职业。技术职业包括四个Level 2的选择：建筑工种、机械师和修理员、精密生产工种、以及运输和材料搬运工种。另外两个重点职业基于一系列详细职业，但不遵循用于ACT职业/专业列表的层级结构。这两个类别分别是数学/定量（数学、应用数学、统计学、商业/管理定量方法、精算科学）和心理健康服务（酒精/毒品滥用咨询、心理健康咨询、精神健康技术员、社会工作、临床和咨询心理学）。这两个重点职业是为了将依赖大量量化和分析技能的职业与心理健康专业人士的职业进行分组而创建的。 学术成就 The ACT考试旨在衡量高中生毕业后教育和工作所需的基本学术能力（ACT, 2022）。测试内容与主要的高中课程领域相关。该测试侧重于学校学术经验累积效应所获得的知识和技能，包括215道选择题和一个可选的作文部分。分数采用1到36的尺度报告，分别对应英语、数学、阅读和科学四个部分，以及总ACT分。 综合得分，即四个学科领域平均分。对于本研究，我们使用ACT综合分为整体学术成就的衡量标准，并计算STEM倾向值为：ACT数学分数 + ACT科学分数 - ACT英语分数 - ACT阅读分数。STEM倾向值衡量了学生在数学和科学方面相对于英语和阅读的强弱程度（Westrick, Radunzel, and Bassiri, 2018）。 职业兴趣 The ACT Interest Inventory（ACT，2023）是一种包含72个项目的工具，用于测量与霍兰德（1997）职业兴趣和职业类型学说相对应的六种类型。每个项目描述一项活动（例如，“绘制图画”），学生被要求表明他们是否喜欢、不喜欢或对进行该活动无感。这些项目的描述可以在网上找到（ACT，2023）。这六种类型及其相应的霍兰德类型分别是：技术型（现实型）、科学和技术型（研究型）、艺术型（艺术型）、社会服务型（社会型）、管理与销售型（企业型）以及商业操作型（常规型）。Interest Inventory的原始分数范围为12至36分，为了分析目的，将这些分数转换为z分数（均值=0，标准差=1）。如后文所述，汇总的兴趣z分数被用来估计每个职业选择的兴趣特征。 人口统计 C 变量包括性别、种族 / 民族 (非裔美国人、亚裔、西班牙裔、人口统计学（包括美洲原住民、夏威夷原住民或两种及以上种族、以及白人），以及地理区域。地理区域类别与美国人口普查局使用的类别相同（中西部、东北部、南部、西部）。如后文所述，这些变量用于样本加权。此外，还根据性别和种族/ Ethnicity 检验了职业趋势的差异。 职业属性 派生属性 学生样本用于推导出多种职业属性。对于每种详细的294种职业，通过聚合选择该职业的学生数据来推导这些属性。表3列出了每个推导出的属性，并提供了一个具有非常高属性值的职业示例。接下来，我们将描述每个属性。 学术实力通过平均ACT综合分数来衡量，反映了一项职业吸引具有较高学术成就学生的程度。STEM倾向通过计算平均STEM倾斜得分（数学+科学-英语-阅读）来衡量，反映了该项职业吸引在数学和科学方面学术表现更出色的学生成度。兴趣得分通过平均兴趣问卷z分数得出，最终形成六个兴趣特征（现实型、研究型、艺术型、社交型、企业型和传统型），这些特征衡量了职业吸引与每种霍兰德类型相关兴趣的学生的程度。女性占比计算为每个职业中女性学生所占的比例，衡量了职业被女性选择