“专业（科目）趋向性检测”是指测试者目前感兴趣及擅长的科目所对应的专业类。检测结果显示，李文心感兴趣及擅长的科目所对应的专业类是环境科学与工程、自动化、生物工程。
| 环境科学与工程 | 83.9 |
|---|---|
| 自动化 | 68.6 |
| 生物工程 | 68.5 |
| 新闻传播学 | 65.6 |
| 食品科学与工程 | 64.1 |
| 植物生产 | 62.9 |
| 物流管理与工程 | 62.3 |
| 水利 | 61.7 |
| 水产 | 60.7 |
| 法医学 | 60.6 |
| 地理科学 | 59.8 |
| 政治学 | 59.6 |
<图1>兴趣/擅长科目所对应的专业类
图表解释说明
图中数值越高，专业类匹配性越高。
图中提出的数值是以50为平均数提出的T-score，其中得分60以上数值的专业意味着专业匹配性比较高。
“专业（科目）趋向性检测”是以测试者目前感兴趣和擅长的科目为基础进行检测，得出最适合学习的三个专业门类，但最终综合结果有可能发生改变。
图中提出的数值是以50为平均数提出的T-score，其中得分60以上数值的专业意味着专业匹配性比较高。
“专业（科目）趋向性检测”是以测试者目前感兴趣和擅长的科目为基础进行检测，得出最适合学习的三个专业门类，但最终综合结果有可能发生改变。
通过对测试者综合能力要素的检测，导出测试者的潜能，学习技能趋向性。百分比数值越高，对应的综合能力越有利于在今后学习和工作中充分发挥。
| 数理应用 | 71.4% |
|---|---|
| 语言应用 | 64.3% |
| 外语应用 | 57.1% |
| 创意性思维应用 | 92.9% |
| 分析性思维应用 | 57.1% |
| 开放性思维应用 | 100% |
| 实用知识 | 81% |
|---|---|
| 图表分析 | 78.6% |
| 操作运用 | 76.2% |
| 社会活动 | 67.9% |
| 实验活动 | 57.1% |
| 人际关系活动 | 85.7% |
<图2>潜能及学习技能趋向性
“学科(类)趋向性检测”是指测试者感兴趣的知识内容所对应的学科类。检测数据显示李文心目前感兴趣的知识范围适合于学习经济学类、理学类、工学类。
| 哲学类 | |||
|---|---|---|---|
| 经济学类 | |||
| 法学类 | |||
| 教育学类 | |||
| 文学类 | |||
| 历史学类 | |||
| 理学类 | |||
| 工学类 | |||
| 农学类 | |||
| 医学类 | |||
| 管理学类 | |||
| 艺术学类 | |||
| 非偏好 | ← 0.1基准 → | 偏好 | |
<图3-1>兴趣知识内容所对应的学科类
| 文科 | 理科 | 艺术体育类 |
|---|---|---|
| 37% | 42% | 21% |
<图3-2>门类分科趋向性
学生答题的一贯性等级为A级。
“职业环境趋向性检测”是指测试者在社会环境中所对应的职业类型。
<图4> 6种职业类型的趋向性
检测结果显示最适合测试者的职业环境类型:
- 第一位: 行政事业型（Bureaucrat Type）
- 指在就业选择上偏好稳定的职业环境和固定化的业务流程的类型。
- 第二位: 研究型（Scholar Type）
- 指在就业选择上较为重视稳定性和内在学术研究发展的类型，偏好固定的一种专项知识领域或业务。