研究
有时,最好的想法是显而易见的。例如,我们的 Lumina Spark 问卷分别测量内向和外向性格。你可能会惊讶地发现,大多数其他工具都没有这样做。
在 Lumina Learning,我们认为同样积极地测量量表的两端是有价值的,这样可以避免许多工具中普遍存在的评价偏差风险。
Lumina Learning 的演变
1.希腊起源
希腊人提出了 "体质 "理论,将人分为四类--痰质、忧郁质、血质和胆汁质。这可以被看作是当时最先进的人格理论,它基于希腊人对身体而非心灵的了解。
事后看来,艾森克表明希腊人成功地确定了两个因素,这两个因素后来在五大人格中得到了经验验证。Lumina Spark 将这两个因素称为内向/外向以及风险反应者/回报反应者。
2.荣格的功劳
荣格(1921 年)的人格理论是对 "幽默 "理论的重大改进,几十年来一直作为提高自我意识的实用模型为各组织服务。与希腊人一样,荣格确定了内向和外向因素,以及另外两个他称之为感觉/思维和直觉/感觉的因素。
不过,他的研究基于案例研究和轶事观察,而非统计分析。早在 1921 年,荣格的理论就正确地确定了后来被验证为 Big5 中的三个因素,这要归功于荣格的洞察力。Lumina Spark 将其命名为 "内向/外向"、"以人为本/注重结果 "和 "大局思维/脚踏实地"。
3.五巨头的起源
1936 年,Allport 和 Odbert 创建了一个包含 4500 多个单词的资料库,试图找到人格的核心要素。20 世纪 40 年代,雷蒙德-卡特尔(Raymond Cattell)继续沿用这一思路,总结出 16 个因素决定了一个人的人格。费斯克(1949 年)后来对卡特尔的分析进行了反驳,并发现了其中的错误。尽管艾森克(Eysenck)主张使用三个因素,阿什顿(Ashton)主张使用六个因素,但费斯克得出的结论是,五个因素可以解释人的性格差异。
然而,直到 20 世纪 50 年代,图佩斯和克里斯塔尔进一步推进了这项工作,大五人格模型的第一个版本才正式诞生。1963年,诺曼(Norman)复制了他们的研究成果,Big5模型开始慢慢成为学术界研究人格的公认分类标准。
4.荒芜岁月
20世纪60年代和70年代对于人格研究来说并不是一个好时代,因为行为主义者和其他学者否定了人格理论(参见米歇尔1968年对特质理论的抨击)。然而,在商业领域,米谢尔的保留意见并没有产生多大影响,从业者们仍在继续前进,并经常使用流行的荣格方法。商业界总是更关注 "什么是有效的",而不是追求最佳的学术方法!
迈尔斯和布里格斯采用了荣格的三因素模型,并增加了一个因素,涵盖了五大因素中的四个。另外,迪格曼(Digman)和德扬(DeYoung)发现了两个高阶因子,将五大因素简化为两个领域。更有争议的是,穆塞克将所有五个因子归结为一个一般人格因子。学术上有趣的 "Big One "几乎没有实际应用。所有这些研究都表明,学术界对人格研究的态度已经发生了逆转,推翻了米谢尔在 20 世纪 60 年代对人格研究的担忧。
5.Lumina Spark 的发展
在 20 世纪 80 年代和 90 年代,Big5 成为学术界的首选理论,Costa 和 McCrae 的模型在这一领域处于领先地位(1992 年)。Costa 和 McCrae 为使用 Big5 的学术研究设定了黄金标准。Lumina Spark 的设计整合了 Big5 模型和荣格模型中的最佳实践,以应用于组织的选拔和发展。
特别是,Lumina Spark 保留了荣格方法的优点,即同等重视每种极性的两端,而不诉诸类型化("不要把孩子和洗澡水一起倒掉")。Lumina Spark 是在 Big5 经验研究的基础上开发出来的,同时也提供了一个有用的荣格学视角,用于了解你的个性。2009 年,Lumina Spark 模型嵌入了革命性的 Lumina Learning 云平台,使世界各地的客户都能获得创新的数字解决方案。
新方法

不要强迫选择
卢米纳星火问卷的一个独特之处在于,它可以分别测量每种极性的两端。与此相反,大多数荣格测验都会问诸如 "你喜欢参加聚会还是宅在家里看书?这种 "强迫选择 "意味着学习者必须宣布自己是外向型(参加聚会)或内向型(看书)。这种强制选择实际上是一种错误的选择。
在 Lumina Spark 中,学习者不需要做出错误的选择。极性两端的每个概念都由单独的问题进行评估。因此,学习者可以选择说他们喜欢参加聚会,也可以选择说他们喜欢呆在家里看书(或者两者都不喜欢)。为此,我们采用了李克特五点量表,为学习者提供更多的回答,以便他们能够准确地表达自己的观点。
时刻保持你的个性
许多研究表明,在组织中帮助员工发展时,能够发展和整合两极的能力大有裨益。例如,Lumina Learning 公司帮助个人了解如何将他们的人际交往能力与追求成果的动力结合起来。
Lumina Learning 通过测量 3 个角色(潜在角色、日常角色和过度扩展角色),为你创建了一个人格肖像,揭示了你的全部人格,从而消除了对其他测试和模型的需求。
Lumina Learning 不是在日常模式下测量极性的一端,而是在过度模式下测量极性的另一端(你的部分个性,部分时间),而是在极性的两端测量所有三个角色--你的全部个性,全部时间。
比较荣格、Big5 和 Lumina 因素
荣格 / 5 项措施 |
大 5 / 5 项措施 |
Lumina Spark / 10 项测量 |
| 内向或外向 / I 或 E | 外向型 / E+ 至 E- | 外向 E+ / 内向 E- |
| 感觉或思考 / F 或 T | 宜人性 / A+ 至 A- | 以人为本 A+ / 以结果为本 A- |
| 直觉或感觉 / N 或 S | 对经验开放 / O+ 到 O- | 大局思维 O+ / 脚踏实地 O- |
| 判断或感知 / J 或 P | 认真负责 / C+ 到 C- | 纪律驱动 C+ / 灵感驱动 C- |
| 通常不测量 | 神经质 / N+ 到 N- | 风险反应 N+ / 奖励反应 N- |
荣格与卢米纳火花假设
| 荣格假设 | Lumina Spark / Big5 最新实证研究 |
| 共有四个因素可用来定义人格。这四个因素是 "双模 "的,一个人必须处于极性的一端,即一个人必须是内向型或外向型(不能同时是)。 | 定义人格总共需要五个因素(而不是四个)。这五个因素并非 "双峰",而是形成了 "正态 "分布。此外,泰特(Tett)的 "特质激活理论 "等更多的现代研究表明,一个人在不同的情境下可能拥有截然不同的特质,这也驳斥了过于简单的类型学。Lumina Spark 假设一个人在不同的情况下既可以内向,也可以外向。 |
| 四个因素各有两极。 一个人被分配到四个因素中的一个极性。对于某些人来说,这种分配是一目了然的,他们会强烈地与一种极性联系在一起。然而,对于某些人来说,他们的得分可能更接近中点,对其类型的解读也不那么清晰。 尽管如此,经过这种分配后,每个人都可以被定位在由 16 种人格类型组成的 4 x 4 矩阵中的一个单元中。 |
在五个因子中,每个因子都有子因子,Lumina Learning 称其为 "特质"。个人可以在连续体的任何位置得分,荣格所描述的 "类型 "概念在经验上根本站不住脚。 在一个正态分布的因子中间强行划分一个任意的类型,会带来意想不到的后果,即破坏 16 种类型的测试/重测可靠性。简单地说,如果一个人在问卷中只回答了一个不同的问题,然后就变成了另一种类型,这在心理测量学上是不可取的。 |
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在感官、直觉、思维和感觉这四种功能中,"占主导地位 "的功能并不是由四种功能中的最高分决定的,而是根据附加的判断和感知因素计算出来的。 此外,判断和感知因素决定了个人的八种荣格态度功能的排序(然而这种排序几乎没有经验支持)。 |
要确定五个因素的相对强度,并不需要根据判断和感知得分进行计算。相反,一种更简单的方法表明,个人对某一因素的偏好程度取决于其在该因素上的得分强弱。 此外,无需对不同特质的使用顺序进行无依据的假设,而是直接测量三种人格中每种 Lumina 星火特质的强度并进行规范,而无需任何复杂的假设。 |
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