ন্যায্যতার জন্য আমাদের মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি মূল্যায়ন করতে আমরা একটি পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারি তা হল সংখ্যাগরিষ্ঠ গোষ্ঠী এবং সংখ্যালঘু গোষ্ঠীর জন্য ভর্তির হার তুলনা করা৷ যদি দুটি ভর্তির হার সমান হয়, তাহলে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি জনসংখ্যাগত সমতা প্রদর্শন করে: একজন শিক্ষার্থীর বিশ্ববিদ্যালয়ে ভর্তি হওয়ার সুযোগ জনসংখ্যাগত গোষ্ঠী অনুসারে পরিবর্তিত হয় না।
ধরুন, ভর্তির মডেলটি সংখ্যাগরিষ্ঠ গ্রুপ থেকে 16 জন এবং সংখ্যালঘু গ্রুপ থেকে 4 জন প্রার্থীকে গ্রহণ করে। মডেলের সিদ্ধান্তগুলি জনসংখ্যাগত সমতাকে সন্তুষ্ট করে, কারণ সংখ্যাগরিষ্ঠ এবং সংখ্যালঘু উভয় প্রার্থীর গ্রহণযোগ্যতার হার 20%।

নিম্নলিখিত সারণীটি চিত্র 2-এ প্রত্যাখ্যাত এবং গৃহীত প্রার্থীদের সমর্থনকারী সংখ্যাগুলিকে পরিমাপ করে।
সংখ্যাগরিষ্ঠ দল | সংখ্যালঘু গোষ্ঠী | |
---|---|---|
গৃহীত | 16 | 4 |
প্রত্যাখ্যাত | 64 | 16 |
গ্রহণের হার | 20% | 20% |
ব্যায়াম: আপনার অন্তর্দৃষ্টি পরীক্ষা করুন
বিশ্ববিদ্যালয়ের ভর্তি কমিটি তাদের মডেলের জন্য ন্যায্যতা মূল্যায়ন মেট্রিক হিসাবে জনসংখ্যাগত সমতা ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করছে এবং এই পদ্ধতির সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি সম্পর্কে আপনার নির্দেশনা প্রয়োজন। আপনি কি জনসংখ্যাগত সমতা ব্যবহার করে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মূল্যায়ন করার জন্য একটি প্রো এবং একটি কনটি সনাক্ত করতে পারেন?
জনসংখ্যাগত সমতা ব্যবহারের মূল সুবিধা এবং অসুবিধাগুলির আমাদের সারাংশের জন্য পরবর্তী বিভাগ, সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি পড়া চালিয়ে যান৷
সুবিধা এবং অসুবিধা
আমাদের ভর্তির উদাহরণের জন্য জনসংখ্যাগত সমতার মূল সুবিধা হল যে এটি নিশ্চিত করে যে সংখ্যাগরিষ্ঠ এবং সংখ্যালঘু উভয় গোষ্ঠীই প্রার্থীদের পুলে যে অনুপাতে ছাত্রদের ভর্তি শ্রেণীতে প্রতিনিধিত্ব করে। অর্থাৎ, যদি আবেদনকারীর পুল 80% সংখ্যাগরিষ্ঠ-গোষ্ঠীর প্রার্থী এবং 20% সংখ্যালঘু-গোষ্ঠীর প্রার্থীদের নিয়ে গঠিত হয়, তাহলে জনসংখ্যাগত সমতা গ্যারান্টি দেয় যে ভর্তির দলও 80% সংখ্যাগরিষ্ঠ-গোষ্ঠীর ছাত্র এবং 20% সংখ্যালঘু-গোষ্ঠীর ছাত্র হবে।
যাইহোক, জনসংখ্যাগত সমতার একটি উল্লেখযোগ্য ত্রুটি রয়েছে: এটি 20টি ভর্তির স্লট কীভাবে বরাদ্দ করা উচিত তা মূল্যায়ন করার সময় প্রতিটি জনসংখ্যার গোষ্ঠীর ("যোগ্য" বনাম "অযোগ্য" হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ ছাত্রদের সংখ্যা) ভবিষ্যদ্বাণীর বিতরণকে বিবেচনায় নেয় না।
আসুন উপরে থেকে আমাদের প্রার্থী পুলের রচনাটি আরও একবার দেখে নেওয়া যাক। যাইহোক, এবার আমরা প্রার্থীদের শ্রেণীবদ্ধ করব শুধুমাত্র জনসংখ্যাগত গোষ্ঠীর ভিত্তিতে নয়, মডেলটি প্রতিটি প্রার্থীকে "যোগ্য" বা "অযোগ্য" হিসাবে স্কোর করেছে কিনা তা দ্বারাও:

নিম্নলিখিত সারণীটি চিত্র 3-এ প্রত্যাখ্যাত এবং গৃহীত প্রার্থীদের সমর্থনকারী সংখ্যাগুলিকে পরিমাপ করে৷
সংখ্যাগরিষ্ঠ দল | সংখ্যালঘু গোষ্ঠী | |||
---|---|---|---|---|
গৃহীত | প্রত্যাখ্যাত | গৃহীত | প্রত্যাখ্যাত | |
যোগ্য | 16 | 19 | 4 | 11 |
অযোগ্য | 0 | 45 | 0 | 5 |
আসুন উভয় গ্রুপের জন্য যোগ্য ছাত্রদের জন্য গ্রহণযোগ্যতার হার সারণী করা যাক:
যদিও উভয় গোষ্ঠীর সামগ্রিক গ্রহণযোগ্যতার হার 20%, জনসংখ্যাগত সমতাকে সন্তুষ্ট করে, যোগ্য সংখ্যাগরিষ্ঠ ছাত্রদের গ্রহণযোগ্যতার হার হল 46%, যেখানে যোগ্য সংখ্যালঘু ছাত্রদের গ্রহণযোগ্যতার হার মাত্র 27%।
এই ধরনের ক্ষেত্রে, যেখানে একটি পছন্দের লেবেলের বিতরণ (যেমন "যোগ্য") উভয় গোষ্ঠীর জন্য ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়, জনসংখ্যাগত সমতা ন্যায্যতা মূল্যায়নের জন্য বেছে নেওয়ার জন্য সর্বোত্তম মেট্রিক নাও হতে পারে। পরবর্তী বিভাগে, আমরা একটি বিকল্প ন্যায্যতা মেট্রিক, সুযোগের সমতা দেখব, যা এই পার্থক্যগুলি বিবেচনা করে।