I RISULTATI
Dalle indagini preliminari effettua-
te risultano interessanti correlazio-
ni tra le dimensioni principali con-
siderate; in particolar modo, il li-
vello di decisionalità e sicurezza
nei confronti del proprio futuro, le
credenze di efficacia, le strategie
decisionali utilizzate e la prospetti-
va temporale risultano significati-
vamente legati gli uni agli altri, ri-
confermando l’appartenenza di
questi costrutti ad un modello teo-
rico comune, identificabile con la
Teoria Socio-Cognitiva sullo Svi-
luppo Professionale
5
.
Successivamente sono state ese-
guite le analisi multivariate per
evidenziare eventuali differenze
di atteggiamenti decisionali attri-
buibili a maschi e femmine e tipo
di scuola frequentata. Riguardo al
genere, come atteso e in parte ri-
confermando i risultati di recenti
studi (Tracey, 2006; Zanetti & Fer-
retti, 2004), le ragazze risultano in
proporzione maggiormente inde-
cise, meno impegnate nella raccol-
ta di informazioni sul mondo del
lavoro e con livelli più bassi di
self-
efficacy
. Le studentesse, inoltre,
sembrano prevalentemente inte-
ressate a settori lavorativi di tipo
sociale e artistico (diversamente
dai compagni a cui interessano
professioni di tipo realistico, con-
venzionale ed investigativo), ma,
paradossalmente, maggiormente a
disagio nello svolgere comporta-
menti assertivi. Questi risultati
sembrerebbero riconfermare anco-
ra una volta ciò che Betz ed
Hackett (1981) sostengono ormai
da tempo: gli stereotipi culturali
riguardo ai lavori sessualmente ti-
pizzati influenzano necessaria-
mente le scelte che le ragazze fa-
ranno nei riguardi del proprio fu-
turo, precludendosi di fatto alcune
strade lavorative relativamente al
settore scientifico che potrebbero
offrire gratificazioni notevoli, ed
indirizzandosi, invece, verso pro-
fessioni in cui l’assertività non può
mancare (Nota & Soresi, 2000).
Non sembrano comunque esserci
differenze di genere per quanto
concerne la chiarezza nei confron-
ti degli obiettivi futuri, l’ottimi-
smo e la pianificazione (prospetti-
va temporale).
Diversamente da quanto ipotizzato,
invece, non risultano disuguaglian-
ze significative tra Licei e Istituti
Tecnici per quanto riguarda livello
di decisionalità, capacità di raccolta
di informazioni e livello di interna-
lità: le due tipologie di istituti sem-
brano perciò indicare una certa ete-
rogeneità nella distribuzione degli
studenti decisi, mediamente decisi
ed indecisi. Le uniche differenze ri-
scontrate riguardano gli interessi:
gli studenti di liceo sarebbero mag-
giormente indirizzati verso profes-
sioni di tipo sociale e investigativo,
associati ad un maggior controllo
emotivo durante la risoluzione di
un problema, mentre gli studenti
degli Istituti Tecnici sarebbero mag-
giormente coinvolti da professioni
di tipo intraprendente e convenzio-
nale, nonchè più propensi a consi-
derare l’utilità dello studio per l’in-
serimento nel mondo del lavoro.
Esclusivamente il genere sembra
dunque fare la differenza sui livelli
di indecisione degli adolescenti di
terza superiore di Licei ed Istituti
Tecnici.
Come ipotizzato, considerando il
dendogramma della
cluster analysis
,
sono stati individuati tre gruppi di
soggetti (
cluster
). Al fine di accerta-
re se i
cluster
individuati si caratte-
rizzavano in modo differente per
quanto riguarda le dimensioni uti-
lizzate per effettuare la classifica-
zione, si è proceduto realizzando
una serie di analisi della varianza.
Anche i confronti multipli effettuati
(Test post hoc di Tukey) sono risul-
tati tutti significativi (
α
< 0.05).
La Tavola 1 e la Figura 2 dimostra-
no che i gruppi, per ognuna delle
variabili, si differenziano fra di loro
in modo significativo: questi dati
permettono di affermare che gli stu-
denti che appartengono ai diversi
raggruppamenti si caratterizzano,
per quanto riguarda il fenomeno
dell’indecisione, in modo diverso,
riconfermando in parte i risultati
già ottenuti precedentemente da
Nota (1999).
L’INDECISIONE SCOLASTICO-PROFESSIONALE
22
QUADERNI
DI
ORIENTAMENTO
■
32
Cluster
1
Cluster
2
Cluster
3
n = 77
n = 118
n = 73
Dimensioni
M sd
M sd
M sd
F
p
decisionalità e sicurezza
26.35 6.63
48.08 11.72 33.25 11.97 107.24 .000
internalità
21.74 2.93
23.33 2.75
16.15 2.92
147.49 .000
capacità raccolta informazioni
5.47
1.66
10.20 2.38
7.64
2.75
100.22 .000
Tavola 1:
Differenze significative per ogni cluster rispetto alle variabili utilizzate nella cluster analysis
