নর্ম-এর অর্থ এবং প্রকারভেদ | Meaning and Types of Norms
মনোবিজ্ঞানে বা শিক্ষাক্ষেত্রে বা যেকোনো আদর্শায়িত অভীক্ষার ক্ষেত্রে নর্ম (Meaning and Types of Norms) বলতে বোঝায় এমন একটি গড় মান বা মানদণ্ড, যার ভিত্তিতে কোনো ব্যক্তির প্রাপ্ত নম্বরের মানাংকন করা হয়। সহজ ভাষায় বলতে গেলে, একজন শিক্ষার্থী যে স্কোর পেয়েছে, সেটি ভালো নাকি খারাপ তার সার্বিক ধারণা আয়ত্তের জন্য, একটি নির্দিষ্ট শিক্ষার্থীদল বা জনগোষ্ঠীর স্কোরের সাথে তুলনা করা হয়, তখন সেই তুলনার মানদণ্ড-কে নর্ম (Norm) বলে।
নর্ম-এর অর্থ
পরিমাপের তাৎপর্য নির্ণয় সম্পর্কিত ত্রুটি দূর করার প্রক্রিয়াকেই অভীক্ষার আদর্শায়ন বলে। অভীক্ষার একটি বিশেষ গুণ হল তার মানদণ্ড (নর্ম)। কারণ কোনো মানদণ্ড সাফলাঙ্ক্যকে ছাড়া তুলনা করা সম্ভব নয়। মূলত একটি প্রাসঙ্গিক মান ধরে নিয়ে তার সাথে সাফলাঙ্ক্যের তুলনা করা হয়ে থাকে। এবং এই প্রাসঙ্গিক মানকেই নর্ম (Norm) বলা হয়। যেকোনো আদর্শায়িত অভীক্ষার নর্ম থাকা প্রয়োজন। নর্ম হল যেকোনো আদর্শায়িত অভীক্ষার একটি তাৎপর্যপূর্ণ বৈশিষ্ট্য। যেকোনো আদর্শায়িত অভীক্ষার নর্ম থাকা আবশ্যিক কেননা, এটি একজন ব্যক্তির কাঁচা স্কোর (raw score)-কে অর্থবহ করে তোলে।
নর্ম-এর প্রকারভেদ
কোনো অভীক্ষার আদর্শমান বা নর্ম চার প্রকারের হয়ে থাকে। যথা-
শতাংশ নর্ম
অভীক্ষার্থীদের মূল স্কোরগুলিকে শতাংশ সারিতে নিয়ে যাওয়া হয়। এর দ্বারা বোঝা যায় দলের মধ্যে অভীক্ষার্থীর স্থান কোথায়।
আদর্শস্কোরের নর্ম
অভীক্ষার্থীদের মূল স্কোরগুলিকে একটি আদর্শ বণ্টনের স্কোরে নিয়ে যাওয়া হয়। এর দ্বারা বিভিন্ন অভীক্ষার্থীর ফলের তুলনা করা যায়।
শ্রেণীগত নর্ম
কোনো শ্রেণীর শিক্ষার্থীদের উপর অভীক্ষা প্রয়োগ করার ফলে প্রাপ্ত স্কোরগুলির গড়কে বলা হয়, শ্রেণীর নর্ম। তারপর শ্রেণী ও নর্মের তালিকা প্রস্তুত করা হয়। কোনো শিক্ষার্থী স্কোর যে নর্মের সহিত সমান, সেই নর্মের আনুষঙ্গিক শ্রেণীটি হল তার উপযুক্ত শ্রেণী। ধরা যাক, সপ্তম এবং অষ্টম শ্রেণীর নর্ম যথাক্রমে 120 এবং 140। কোনো শিক্ষার্থীর নম্বর 130 হলে বলা যাবে যে, 7.5 শ্রেণীর উপযুক্ত নম্বর পেয়েছে।
বয়স ভিত্তিক নর্ম
আধুনিককালে মানসিক বয়সের অনুকরণে শিক্ষামূলক বয়স এবং অর্জনমূলক বয়সের পরিকল্পনা প্রয়োগ করা হচ্ছে।
অভীক্ষার স্কোরে নর্ম ব্যবহার করা হয় কেন?
যেকোনো সু-অভীক্ষার একটি বড় বৈশিষ্ট্য হচ্ছে সংব্যাখ্যান ও তুলনা। এর অর্থ হল যে অভীক্ষাটির ফলাফলকে ঠিকমত ব্যাখ্যা করা যাবে এবং একজন অভীক্ষার্থীর প্রাপ্ত স্কোরের সঙ্গে অপর অভীক্ষার্থীর প্রাপ্ত স্কোরের তুলনা করা সম্ভব হবে। এজন্য অভীক্ষাটি একটি বিজ্ঞানসম্মত মান বা নর্ম থাকা প্রয়োজন।
সাধারণত, স্কুল-কলেজে যে সব পরীক্ষা নেওয়া হয়ে থাকে, সেগুলির এধরনের কোনো বিজ্ঞানসম্মত মান নেই। ফলে এই সব পরীক্ষায় যদি কেউ 20 বা 60 বা 90 পায় তবে তার সেই স্কোরের বিজ্ঞানসম্মত ব্যাখ্যা দেওয়া চলে না, এসব ক্ষেত্রে সাধারণত একটি পাশ মার্ক (যেমন- 30 বা 35) ঠিক করে দেওয়া থাকে।
ধরাযাক, একটি রাজ্যে যত ছেলেমেয়ে সপ্তম শ্রেণীতে পড়ে তাদের থেকে কিছু জেলার, কিছু বিদ্যালয় থেকে ছাত্র-ছাত্রীদের (অঙ্কের নম্বর) নমুনা হিসাবে বেছে নিয়ে তাদের উপর একটি অভীক্ষা প্রয়োগ করে, তাদের সাফল্যের একটি মান বা নর্ম ঠিক করা হয়। এবং এটিকেই সার্বজনীন হিসাবে ধরে নেওয়া হয়। মনে করা যাক, এই নর্মটি হল 45। এবার সপ্তম শ্রেণীর কোনো একজন ছাত্র অঙ্কে 60 পেয়েছে। তাহলে আমরা তৎক্ষণাৎ বলতে পারি যে, সারা রাজ্যে সপ্তম শ্রেণীর ছাত্রছাত্রীদের মধ্যে এই ছাত্রের স্থান কোথায়। আবার মনে করা যাক, এই নর্মটি হল 45, সেহেতু এই ছাত্রটির অঙ্কের জ্ঞান সপ্তম শ্রেণীর সাধারণ ছাত্রছাত্রীদের চেয়ে কম বা বেশী এবং কতটা কম বা বেশী তাও আধুনিক পরিসংখ্যান পদ্ধতির দ্বারা নির্ণয় করা যায়।
নর্ম-এর সুবিধা
- তৈরি ও প্রয়োগ খুবই সুবিধাজনক।
- এটি একটি বিজ্ঞানসম্মত পদ্ধতি।
- একজন শিক্ষার্থীর সাফল্যাঙ্কের ভিত্তিতে তার অবস্থান জানা যায়।
- এবং সেই অবস্থানের ভিত্তিতে শিক্ষার্থীদের বিভিন্ন দলে ভাগ করা সম্ভব।
নর্ম-এর অসুবিধা
- অভীক্ষার মানদণ্ড সকল ক্ষেত্রে সমান না হওয়ায়, বিকাশের সঠিক দিক নির্দেশ সম্ভব নয়।
- যে সকল মানদণ্ড (নর্ম) বয়স বৃদ্ধির সাথে সাথে পরিবর্তন হয়ে না, তাদের ক্ষেত্রে এই মানদণ্ড (নর্ম) প্রাসঙ্গিক নয়।
- এই মানদণ্ড সর্বক্ষেত্রে প্রযোজ্য নয়।
আরও পোস্ট পড়তে - এখানে ক্লিক করুন
সহায়ক গ্রন্থপঞ্জি- পাল, গোবিন্দ পদ., মিত্র, গঙ্গারাম। শিক্ষায় মূল্যায়ন। নব প্রকাশনী, কলকাতা।
- Singh, A.K. Tests, Measurement and Research Methods in Behavioural Science. Bharati Bhawan, New Delhi.
- Robert J. Gregory. Psychological Testing. Pearson Education.
- ইসলাম, ড. নূরুল। শিক্ষায় মূল্যায়ন ও নির্দেশনা। শ্রীধর প্রকাশনী, কলকাতা।
- আচার্য, অধ্যাপক পূর্ণেন্দু। শিক্ষাক্ষেত্রে মূল্যায়ন ও নির্দেশনা। শ্রীতারা প্রকাশনী।
