Entwicklung einer Neuauflage des Verb-Interessentests (VIT) von Hell, Wetzel und Pässler (2013)

Abstract

Neuere Erkenntnisse aus der Berufsinteressenforschung (z.B. Hell, Gatzka & Pässler, 2016; Su, Tay, Liao, Zhang & Rounds, 2019) verdeutlichen, dass das RIASEC-Modell von Holland (1959, 1997) inhaltlich erweitert werden kann. In dieser Masterarbeit wurde eine Neuauflage des Verb-Interessen-Test (VIT) von Hell et al. (2013) konzipiert und eine Erweiterung des zugrundeliegenden RIASEC-Interessenmodells erprobt. Das Setpoint-Modell von Su, Tay, et al. (2019) sowie weitere Dimensionen wurden dabei miteinbezogen. Eine neue Wörterliste wurde mittels GPT-for-Excel und Excel-Funktionen auf 10’656 und nach manueller Durchsicht auf 3'772 Verben gekürzt. Drei Fachpersonen (N=3) bewerteten diese, woraus eine Verbenliste von 223 Items für einen ersten Testentwurf abgeleitet wurde. Dieser wurde an einer, genderbezogen ausgeglichenen, Gelegenheitsstichprobe (N=40; 22 Frauen, 18 Männer) getestet. Die Itemanalyse führte dazu, dass der Itempool auf 152 Items reduziert wurde und damit Inhalt des zweiten Testentwurfs bildete. Dieser wurde an einer grösseren Stichprobe, bestehend aus der Klientel und Fachpersonal von kantonalen Berufs-, Studien- und Laufbahnberatungszentren sowie Studierenden der Angewandten Psychologie (N=172) getestet. Die anschliessende Parallelanalyse deutete auf ein 9-Faktorenmodell hin, welches in der explorativen Faktorenanalyse 50.63% der Gesamtvarianz erklärte und sieben Faktoren inhaltlich das komplette RIASEC-Modell abbildete sowie eine Sport-Dimension (angelehnt an Hänni, 2023) abdeckten. Darauffolgende CFA-Modellierungen erreichten ungenügende Modellpassungswerte. Die abschliessenden Testkonstruktions-Strategien (classic, balanced und IRT) erzeugten vielseitige und praxistaugliche Testversionen und erreichte für alle akzeptable Werte hinsichtlich interner Konsistenz. Die Ergebnisse der Literaturrecherche und Faktorenanalysen bestätigen, dass das RIASEC-Modell durch weitere Dimensionen ergänzt werden könnte.