计算机专业职业生涯平衡单,生涯决策平衡单

2024-02-22 18:59

本文主要是介绍计算机专业职业生涯平衡单,生涯决策平衡单,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

“生涯决策平衡单”主要用于问题解决模式和职业咨询中,用以协助咨询者有系统地分析每一个可能的选项,判断分别执行各选项的利弊得失,然后依据其在利弊得失上的加权计分排定各个选项的优先顺序,以执行最优先或偏好的选项。

ece8e3af689d7cafe92b81f91a1311c2.png

决策平衡单主体框架

1、自我物质方面的得失

2、他人物质方面的得失

3、自我赞许与否

4、社会赞许与否

生涯决策平衡单的实际应用时,由于认为“自我赞许与否”和“社会赞许与否”仍显得笼统,所以台湾生涯辅导专家金树人将最后的两项改为“自我精神方面的得失”与“他人精神方面的得失”,就是从以“自我--他人”,以及“物质--精神”所构成的四个范围内来考虑。

生涯决策平衡单的设计,是用来协助决策者作出好的重大决定。决策平衡单可以帮助决策者具体地分析每一个可能的选择方案,考虑各种方案实施后的利弊得失,最后排定优先顺序,择一而行。

决策平衡单步骤

(1)列出可能的职业选项:咨询者首先需在平衡单中列出有待深入评量的潜在职业选项三至五个。

(2)判断各个职业选项的利弊得失:平衡单中提供咨询者思考的重要得失,集中于四个方面,分别是:自我物质方面的得失、他人物质方面的得失、自我赞许(精神方面)的得失、他人赞许(精神方面)的得失。详如下表所示。咨询者可依据重要的得失方面,逐一检视各个职业选项,并以“+5”至“-5”的十一点量表(+5,+4,+3,+2,+1,0,-1,-2,-3,-4,-5),来衡量各个职业选项。

(3)各项考虑因素的加权计分:咨询者在各个方面的利弊得失之间,会因身处于不同情境而有不同的考量。因此,在详细列出各项考虑层面之后,须再进行加权计分。即对当时个人而言,重要的考虑因素可乘以一至五倍分数(*5),依次递减。

(4)计算出各个职业选项的得分:咨询者须逐一计算各个职业选项在“得”(正分)与“失”(负分)的加权计分与累加结果,并计算各个生涯选项的总分。

(5)排定各个职业选项的优先顺序:最后,依据各职业选项在总分上的高低,排定优先次序。职业选项的优先次序即可作为咨询者职业生涯决策的依据。

这篇关于计算机专业职业生涯平衡单,生涯决策平衡单的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/736194

相关文章

PRN(20201231):驾驶人驾驶决策机制遵循最小作用量原理

王建强, 郑讯佳, 黄荷叶. 驾驶人驾驶决策机制遵循最小作用量原理[J]. 中国公路学报, 2020, v.33;No.200(04):159-172. 观点: 为提升智能汽车的自主决策能力,使其能够学习人的决策智慧以适应复杂多变的道路交通环境,需要揭示驾驶人决策机制。 依据: 物理学中常用最小作用量原理解释自然界(包括物理和生物行为)极值现象。同时,最小作用量原理还用于解释蚂蚁在觅

研究生生涯中一些比较重要的网址

Mali GPU相关: 1.http://malideveloper.arm.com/resources/sdks/opengl-es-sdk-for-linux/ 2.http://malideveloper.arm.com/resources/tools/arm-development-studio-5/ 3.https://www.khronos.org/opengles/sdk/do

7. 深度强化学习:智能体的学习与决策

引言 深度强化学习结合了强化学习与深度学习的优势,通过智能体与环境的交互,使得智能体能够学习最优的决策策略。深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色,推动了人工智能的快速发展。本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法(如DQN、策略梯度法),以及其在实际应用中的成功案例。 1. 强化学习的基本框架 强化学习是机器学习的一个分支,专注于智能体在与环境的交互过程中,学

写给大数据开发:你真的“慢“了吗?揭秘技术与职场的平衡艺术

你是否曾经在深夜里,面对着一个棘手的数据处理问题,感到无比沮丧?或者在一次重要的项目汇报中,突然语塞,无法清晰地表达你的技术方案?作为一名大数据开发者,这些场景可能再熟悉不过。但别担心,因为你并不孤单。让我们一起探讨如何在这个瞬息万变的行业中,既磨练技术利刃,又培养职场软实力。 目录 技术与时间的赛跑1. 长远视角的重要性2. 复利效应在技能学习中的应用 跨界思维:数据结构教我们的职场智

站在 AI 与 Web3 的交汇路口,EraAI 如何带领投资者进入智能化决策时代?

“基于 AI 、区块链等前沿技术,通过与 D3X 等伙伴的深入合作,EraAI 正在以智能化的方式带领投资者们开启“向前看”的全新时代。” 01 二八定律 金融市场并不缺乏投资者,而是缺乏聪明的投资者,事实上,聪明的投资者总能通过深入研究并制定有效的投资策略,把握市场中的关键机会。无论行情如何、无论市场周期如何亦是如此。 早在 1896 年,意大利经济学家 Vilfredo Pa

代码随想录 -- 二叉树 -- 平衡二叉树

110. 平衡二叉树 - 力扣(LeetCode) 思路:仍然是递归调用 1. 定义一个递归函数 count 用来计算二叉树的层数 2. isBalanced 函数:如果传入根节点为空返回真;如果根节点 | 左子树的层数 - 右子树的层数 | 大于1,返回假;最后返回根节点左子树、右子树是否是平衡二叉树。 class Solution(object):def count(self,root

使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持

使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持已成为现代企业管理的重要趋势。AI大模型凭借其强大的数据处理能力和智能分析功能,能够为企业提供精准、高效的数据分析服务,进而支持企业的决策过程。以下是使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持的具体方式和优势: 一、AI大模型在数据分析中的应用 超级数据处理能力 海量数据处理:AI大模型能够同时处理海量数据,包括结构化数据、非结构化数据等,满足企业大规模

一个计算机专业女孩的求学之路—七年之痒,痒之感悟

点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 这是一个读者发表的个人随笔,在某论坛引起了大家的关注。讲述了一个计算机专业的同学求学的过往,个人深受感动。争得了作者的同意分享给大家。  小编个人大学四年加研究生三年求学经历亲身体会,大学首要在明智。知道自己未来要做什么,怎么做才是最重要的。 为了对作者个人隐私做保护,文中删除了个人相关信息。 毕业将至,步入社会,几张文凭,几张

新一代实验分析引擎:驱动履约平台的数据决策

总第601篇 | 2024年第021篇 传统实验引擎基于单一实验单元、普通随机分组、大样本和个体独立性,适用于单边场景实验,但在多边场景中显得不足。此外,多边场景中溢出效应成为常态,进一步挑战了传统方法的适用性。针对这些挑战,本文提出了新方案可作为有用的指南,帮助实验平台建设者应对开发中的挑战,并采用不同方法确保实验的可靠性和高效性。 1. 引言 1.1 AB实验的发展:从单边场景到单边与多边

构建STM32智能平衡车项目:PID控制算法与蓝牙通信技术

一、项目概述 项目目标和用途 本项目旨在设计和实现一款基于STM32单片机的平衡车。平衡车是一种新型的个人交通工具,广泛应用于短途出行、休闲娱乐等场景。通过本项目,我们希望能够实现一款具备良好稳定性和操控性的平衡车,能够在不同的地形上自如行驶。 解决的问题和带来的价值 平衡车的核心问题在于如何保持其平衡。传统的平衡车往往依赖于复杂的控制算法和高精度的传感器。通过本项目,我们将利用STM32