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असेसमेंट पास मार्क्स सही तरीके से कैसे कैलकुलेट करें

असेसमेंट पास मार्क्स सही तरीके से कैसे कैलकुलेट करें

मूल्यांकन पास मार्क, जिसे कट स्कोर भी कहा जाता है, वह न्यूनतम अंक होते हैं जो एक परीक्षार्थी को उत्तीर्ण माने जाने के लिए अर्जित करने होते हैं। फॉर्मूला सरल है: न्यूनतम उत्तीर्ण अंक = कुल अंक × (उत्तीर्ण प्रतिशत ÷ 100)।

यहाँ संक्षिप्त संस्करण है। यदि कोई परीक्षा 100 अंकों की है और उत्तीर्ण प्रतिशत 60% है, तो उत्तीर्ण होने के लिए 60 अंकों की आवश्यकता है। यह एक सीधी, एकल-अनुभाग वाली परीक्षा के लिए संपूर्ण गणना है।

वास्तविक मूल्यांकन पास मार्क अधिक जटिल हो जाते हैं जब आप इन्हें ध्यान में रखते हैं:

  • भारित अनुभाग जो अंतिम स्कोर में अलग-अलग तरह से गणना किए जाते हैं
  • भिन्नांक पर आने वाले स्कोर के लिए राउंडिंग नियम
  • मानक-निर्धारण विधियाँ जो यह उचित ठहराती हैं कि सीमा वहाँ क्यों है
  • कट स्कोर के निकट मापन त्रुटि जो प्रभावित करती है कि किसे पास या फेल माना जाए

इस गाइड का शेष भाग उनमें से प्रत्येक पर विस्तार से चर्चा करता है, जिसमें ऐसे कार्य किए गए उदाहरण शामिल हैं जिन्हें आप अपने अंकों के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं।

मुख्य बातें

एक प्रमाणिक मूल्यांकन पास मार्क एक प्रलेखित विधि से आता है, अनुमानित प्रतिशत से नहीं, और आवश्यक कच्चे अंकों की गणना का फॉर्मूला हमेशा कुल अंकों को उत्तीर्ण प्रतिशत से गुणा करके 100 से भाग देना होता है।

बिंदु विवरण
मूल फॉर्मूला का उपयोग करें न्यूनतम उत्तीर्ण अंक = कुल अंक × उत्तीर्ण प्रतिशत ÷ 100।
अपना संदर्भ जानें 60% एक सामान्य अमेरिकी स्नातक आधार रेखा है, जबकि लाइसेंसर परीक्षाओं में अक्सर औपचारिक मानक-निर्धारण के माध्यम से निर्धारित 70% से 75% की आवश्यकता होती है।
एक प्रमाणिक विधि चुनें संशोधित Angoff, विपरीत समूह, सीमारेखा समूह, और Hofstee प्रत्येक विधि अलग-अलग दांव और आइटम प्रकारों के लिए उपयुक्त हैं।
कट स्कोर ज़ोन को सावधानी से संभालें कट के एक मानक माप त्रुटि के भीतर आने वाले स्कोर की समीक्षा होनी चाहिए, न कि स्वचालित पास या फेल।
हर निर्णय का दस्तावेज़ीकरण करें पैनल संरचना, विधि चयन, और प्रभाव डेटा पास मार्क की रक्षा करते हैं यदि इसे कभी चुनौती दी जाए।
अपने कट के विरुद्ध लगातार परीक्षण करें Talent Approved का Magic Create और सत्र डेटा भूमिका-विशिष्ट मूल्यांकन बनाने और सीमा के निकट स्कोर का ऑडिट करने में मदद करता है।

विषय-सूची

उत्तीर्ण ग्रेड की गणना: फॉर्मूला, प्रीसेट और राउंडिंग

गणित चाहे कुल अंक कुछ भी हों, समान रहती है। कुल अंकों को उत्तीर्ण प्रतिशत से गुणा करें, जिसे दशमलव के रूप में व्यक्त करें।

  1. 100 में से परीक्षा 60% पर: 100 × 0.60 = 60 अंक आवश्यक।
  2. 80 में से परीक्षा 70% पर: 80 × 0.70 = 56 अंक आवश्यक।
  3. कोर्स ग्रेड के 40% मूल्य का भारित फाइनल: यदि कोर्स को कुल 65% की आवश्यकता है और अन्य घटक पहले से संभावित 60 में से 30 अंक योगदान दे चुके हैं, तो फाइनल परीक्षा को अंतर को पूरा करने के लिए अपने उपलब्ध 40 अंकों में से कम से कम 35 अंक देने होंगे।

राउंडिंग उससे अधिक महत्वपूर्ण है जितना लोग मानते हैं। अधिकांश संस्थान निकटतम पूर्ण अंक तक ऊपर की ओर राउंड करते हैं जब गणना किसी भिन्नांक पर आती है (59.4 को 60 कर दिया जाता है), क्योंकि नीचे की ओर राउंड करना तकनीकी रूप से निर्धारित सीमा को कम कर देगा।

एक पासिंग स्कोर कैलकुलेटर इन रूपांतरणों को तुरंत कर सकता है, लेकिन मूल फॉर्मूला जानने का अर्थ है कि आप कभी किसी एक पर निर्भर नहीं रहते।

विभिन्न संदर्भों में उत्तीर्ण ग्रेड क्या माना जाता है

60% के आसपास का स्कोर आमतौर पर मानक अमेरिकी ग्रेड बैंड में 'D' ग्रेड से मेल खाता है, और इस स्तर को अक्सर स्नातक पाठ्यक्रमों में न्यूनतम उत्तीर्ण सीमा के रूप में माना जाता है। लेकिन "कक्षा उत्तीर्ण करना" और "कार्यक्रम आवश्यकताएँ पूरी करना" हमेशा एक ही बात नहीं होती।

आँकड़ा कॉलआउट: 60% के आसपास D-स्तर का स्कोर अक्सर कोर्स क्रेडिट दिला देता है, फिर भी कई डिग्री प्रोग्राम, मेजर, या पेशेवर ट्रैक के लिए आगे बढ़ने से पहले पूर्वापेक्षित पाठ्यक्रमों में C (70%) या उससे अधिक की आवश्यकता होती है।

कक्षा के बाहर, सीमा का तर्क पूरी तरह बदल जाता है:

  • लाइसेंसर और प्रमाणन परीक्षाएँ अक्सर 70% से 75% पर होती हैं, और यह संख्या शायद ही कभी मनमानी होती है। यह आमतौर पर किसी गोल आंकड़े के रूप में चुनने के बजाय औपचारिक मानक-निर्धारण के माध्यम से बनाई जाती है।
  • नियोक्ता और सॉफ़्टवेयर विक्रेता प्रति भूमिका के अनुसार अनुकूलित पास मार्क निर्धारित करते हैं, जो इस बात पर आधारित होते हैं कि उस पद के लिए "काम शुरू करने के लिए पर्याप्त सक्षम" वास्तव में कैसा दिखता है।
  • कुछ प्रमाणन मानदंड-संदर्भित मानकों का उपयोग करते हैं जो बाकी सभी के स्कोर को अनदेखा करते हैं और केवल इस पर ध्यान केंद्रित करते हैं कि किसी व्यक्ति ने एक निश्चित बार को पूरा किया या नहीं।

मानक-निर्धारण विधियाँ: पेशेवर पास मार्क कैसे बनाए जाते हैं

उच्च-दांव परीक्षाएँ किसी उत्तीर्ण प्रतिशत को हवा से नहीं चुनतीं। वे प्रलेखित मानक-निर्धारण विधियों का उपयोग करती हैं, और इन्हें समझना बताता है कि एक लाइसेंसर परीक्षा 68% पर क्यों पास हो सकती है जबकि एक समान दिखने वाली परीक्षा 75% पर पास होती है।

संशोधित Angoff विधि सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली परीक्षा-केंद्रित दृष्टिकोण है। विषय-वस्तु विशेषज्ञों का एक पैनल प्रत्येक आइटम की समीक्षा करता है और अनुमान लगाता है कि एक "न्यूनतम सक्षम" उम्मीदवार इसे सही उत्तर देने की कितनी संभावना है। सभी आइटमों में उन संभावनाओं को जोड़ें, और आपको अनुशंसित कट स्कोर मिलता है। पैनल आमतौर पर कई दौर चलाते हैं, वास्तविक प्रदर्शन डेटा देखने के बाद अनुमानों को समायोजित करते हैं।

अन्य दृष्टिकोण आइटम पक्ष के बजाय परीक्षार्थी पक्ष से काम करते हैं:

  • विपरीत समूह पहले से सक्षम बनाम अभी-तक-सक्षम नहीं के रूप में वर्गीकृत परीक्षार्थियों के स्कोर वितरण की तुलना करता है, फिर वह बिंदु खोजता है जहाँ दोनों वितरण मिलते हैं।
  • सीमारेखा समूह विधि निर्णायकों से उन परीक्षार्थियों की पहचान करने के लिए कहती है जो सक्षमता की बिल्कुल सीमा पर हैं, फिर कट को स्थापित करने के लिए उनके वास्तविक स्कोर का उपयोग करती है।
  • Hofstee एक समझौता विधि है जो पहले से स्वीकार्य न्यूनतम और अधिकतम विफलता दरें निर्धारित करती है, जो कट स्कोर को अनुचित चरम पर जाने से रोकती है।
  • बुकमार्क विधि आइटम रिस्पांस थ्योरी पर बनी परीक्षाओं के लिए उपयुक्त है, जहाँ आइटमों को कठिनाई के आधार पर क्रमबद्ध किया जाता है और पैनलिस्ट उस बिंदु पर "बुकमार्क" लगाते हैं जहाँ एक न्यूनतम सक्षम उम्मीदवार के विफल होने की संभावना हो।

प्रो टिप: यदि आपके मूल्यांकन के उम्मीदवारों के लिए वास्तविक परिणाम हैं, तो एक परीक्षा-केंद्रित विधि (जैसे Angoff) के साथ एक परीक्षार्थी-केंद्रित विधि (जैसे विपरीत समूह) को मिलाएँ। दोनों के बीच सहमति कुछ सबसे मजबूत साक्ष्य है जो आप प्रस्तुत कर सकते हैं कि आपका कट स्कोर प्रमाणिक है।

इनमें से कोई भी विधि एक "सच्चे" पास मार्क को "खोजती" नहीं है। वे डेटा द्वारा समर्थित विशेषज्ञ निर्णय के माध्यम से एक का निर्माण करती हैं। किसी भी सीमा को अंतिम रूप देने से पहले यह अंतर समझना महत्वपूर्ण है जो वास्तविक लोगों के परिणामों को प्रभावित करती है।

एक प्रमाणिक पास-मार्क प्रक्रिया का निर्माण

एक औपचारिक मानक-निर्धारण अभ्यास चलाने से पहले, एक संक्षिप्त निर्णय चेकलिस्ट से गुजरें: दांव कितने ऊंचे हैं? कौन से आइटम प्रारूप शामिल हैं (बहुविकल्पीय, प्रदर्शन कार्य, सिमुलेशन)? क्या स्कोरिंग के पीछे कोई साइकोमेट्रिक मॉडल है? आप कितने योग्य पैनलिस्टों की भर्ती कर सकते हैं, और क्या आपका उम्मीदवार नमूना सार्थक प्रभाव डेटा उत्पन्न करने के लिए पर्याप्त बड़ा है?

एक बार जब आप समस्या का स्वरूप जान लें, तो परिचालन चरण लगभग इस प्रकार दिखते हैं, जैसे एक व्यापक Sales Call Scorecard प्रदर्शन मूल्यांकन के लिए स्कोरिंग और रूब्रिक्स को क्रियान्वित करता है:

  1. प्रदर्शन स्तरों को सरल भाषा में परिभाषित करें। इस भूमिका या विषय के लिए "न्यूनतम सक्षम" का वास्तव में क्या अर्थ है?
  2. ऐसे पैनलिस्टों की भर्ती करें और उन्हें प्रशिक्षित करें जो सामग्री और परीक्षण की जा रही आबादी को समझते हों।
  3. चुनी हुई विधि (Angoff, विपरीत समूह, Hofstee, या संयोजन) चलाएँ और स्वतंत्र निर्णय एकत्र करें।
  4. प्रभाव डेटा तैयार करें जो दर्शाए कि प्रस्तावित कट स्कोर वास्तविक या ऐतिहासिक स्कोर के विरुद्ध कौन सी उत्तीर्ण दर उत्पन्न करेगा।
  5. हर निर्णय का दस्तावेज़ीकरण करें: पैनल में कौन था, कौन सी विधि उपयोग की गई, और क्यों।

छोटे संगठन अक्सर औपचारिक साइकोमेट्रिक समर्थन को छोड़ देते हैं और इसके बजाय पूर्व-निर्धारित प्रतिशत का उपयोग करते हैं, जो कम-दांव वाली आंतरिक क्विज़ के लिए ठीक है। भर्ती, लाइसेंसर, या प्रमाणन से जुड़ी किसी भी चीज़ के लिए, वास्तविक समय का बजट रखें। एक मूल्यांकन मानदंड चेकलिस्ट पैनल लाने से पहले प्रदर्शन-स्तर की परिभाषाओं को संरचित करने में मदद कर सकती है।

कट के निकट स्कोर: माप की मानक त्रुटि का आपके लिए क्या अर्थ है

कोई भी परीक्षा पूरी तरह से नहीं मापती, और माप की मानक त्रुटि (SEM) उस अनिश्चितता को मापती है। जो उम्मीदवार कट से एक अंक नीचे स्कोर करता है, वह जरूरी नहीं कि उससे कम सक्षम हो जो एक अंक ऊपर स्कोर करता है। SEM बताता है कि क्षमता में कोई वास्तविक बदलाव न होने पर भी पुनः परीक्षण स्कोर कितना बदल सकता है।

  • एक सीमारेखा ज़ोन, अक्सर कट स्कोर प्लस या माइनस एक SEM, उन स्कोरों को चिह्नित करता है जो स्वचालित पास या फेल के बजाय दूसरी नज़र के लायक हैं।
  • उस ज़ोन के भीतर विकल्पों में प्रतिक्रिया पैटर्न की मैन्युअल समीक्षा, पुनः परीक्षण के बाद लक्षित उपचार, या ताजी परिस्थितियों में पर्यवेक्षित पुनः परीक्षा शामिल है।

आँकड़ा कॉलआउट: क्योंकि सक्षम और अभी-तक-सक्षम नहीं समूहों के स्कोर वितरण हमेशा कुछ हद तक ओवरलैप होते हैं, हर कट स्कोर किसी को गलत वर्गीकृत करता है। अच्छे मानक-निर्धारण का लक्ष्य शून्य त्रुटियाँ नहीं है। यह उन्हें न्यूनतम करना और समझौते के बारे में पारदर्शी रहना है।

हर संगठन को चुनना होगा कि वह किस त्रुटि से अधिक डरता है: किसी ऐसे व्यक्ति को पास करना जिसे नहीं करना चाहिए था, या किसी ऐसे व्यक्ति को फेल करना जो पास होने का हकदार था। उस चुनाव का दस्तावेज़ीकरण करें। यदि कोई नियामक या अस्वीकृत उम्मीदवार कभी पूछे कि रेखा वहाँ क्यों है, तो "हमने एक नीतिगत मामले के रूप में, इस साक्ष्य के आधार पर निर्णय लिया" चुप्पी से कहीं अधिक मजबूत उत्तर है।

कार्य किए गए उदाहरण जिन्हें आप पुनः उपयोग कर सकते हैं

  1. मानक प्रतिशत परीक्षा: कुल अंक = 100, उत्तीर्ण प्रतिशत = 60%। गणना: 100 × 0.60 = उत्तीर्ण होने के लिए 60 अंक आवश्यक।
  2. अलग कुल, उच्च सीमा: कुल अंक = 80, उत्तीर्ण प्रतिशत = 70%। गणना: 80 × 0.70 = 56 अंक। यदि कच्चा स्कोर 55.6 निकलता है, तो 56 तक ऊपर राउंड करें, क्योंकि नीचे राउंड करना प्रभावी रूप से प्रकाशित मानक को कम कर देता है।
  3. भारित कोर्स ग्रेड: मान लीजिए कोर्सवर्क और मिडटर्म पहले से संभावित 60 में से 45 अंक योगदान दे चुके हैं (उस हिस्से पर 75%), और फाइनल परीक्षा कुल ग्रेड के 40% के बराबर है। कुल 70% तक पहुँचने के लिए, फाइनल परीक्षा को संयुक्त स्कोर को 100 में से 70 तक लाने के लिए पर्याप्त अंक देने होंगे, जिसका अर्थ आमतौर पर है कि उस विशेष परीक्षा पर उसके अपने पॉइंट स्केल का उपयोग करते हुए आवश्यक सटीक अंकों की गणना करना, बजाय फाइनल पर सपाट 70% मानने के।

Talent Approved प्रलेखित पास-मार्क निर्णयों का कैसे समर्थन करता है

हाथ से एक प्रमाणिक मानक-निर्धारण प्रक्रिया चलाने का अर्थ है स्प्रेडशीट में पैनलिस्ट निर्णयों, आइटम डेटा और प्रभाव विश्लेषण को ट्रैक करना। Talent Approved के वर्कफ़्लो उस ट्रेल को एक स्थान पर रखते हैं: भूमिका-विशिष्ट मूल्यांकन बनाने के लिए पुनः उपयोग योग्य आइटम बैंक, प्रदर्शन पैटर्न की समीक्षा के लिए सत्र डेटा, और AI-जनित सारांश जो दिखाते हैं कि उम्मीदवार प्रस्तावित कट के आसपास कहाँ एकत्रित होते हैं। शुरुआती ढाँचे के लिए देखें कि भूमिका-विशिष्ट स्क्रीनिंग परीक्षण कैसे डिज़ाइन करें।

Talent Approved प्रलेखित पास-मार्क निर्णयों का कैसे समर्थन करता है — अवलोकन आरेख

दस्तावेज़ीकरण संख्या से अधिक महत्वपूर्ण क्यों है

आप जो प्रतिशत निर्धारित करते हैं वह उससे कम मायने रखता है जितना अधिकांश लोग मानते हैं। जो चीज़ वास्तव में किसी संगठन की रक्षा करती है जब पास मार्क को चुनौती दी जाती है, वह उसके पीछे का कागजी रिकॉर्ड है: किसने इसका मूल्यांकन किया, कौन सी विधि उपयोग की गई, और अंतिम निर्णय का समर्थन करने वाले क्या साक्ष्य थे। अपने दांव के अनुसार एक विधि चुनें, लिखें कि आपने इसे क्यों चुना, और वास्तविक उम्मीदवारों के परीक्षण देना शुरू करने के बाद डेटा की समीक्षा करें।

— Jimmie

ऐसे पास मार्क निर्धारित करें जिनका आप वास्तव में बचाव कर सकें

एक उचित कट स्कोर बनाना केवल आधा काम है। आपको उम्मीदवारों को इसके विरुद्ध लगातार परीक्षण करने का एक तरीका भी चाहिए, बिना हाथ से आइटम बैंक बनाने में दिन बिताए। Talent Approved का Magic Create टूल एक जॉब डिस्क्रिप्शन या आवश्यक कौशल की एक सूची को मिनटों में एक संरचित, भूमिका-विशिष्ट मूल्यांकन में बदल देता है, ताकि आपके पास मार्क के पीछे की प्रदर्शन-स्तर की परिभाषाएँ वास्तव में उसी तरह परीक्षण की जाएँ जैसा आपने इरादा किया था।

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बिल्ट-इन एंटी-चीट मॉनिटरिंग और सत्र रिप्ले आपको वह प्रक्रियात्मक साक्ष्य देते हैं जिस पर एक प्रमाणिक मानक-निर्धारण प्रक्रिया निर्भर करती है: एक रिकॉर्ड कि प्रत्येक उम्मीदवार ने वास्तव में कैसा प्रदर्शन किया, न केवल एक अंतिम स्कोर। उसे AI-जनित सारांश और उम्मीदवार रैंकिंग के साथ जोड़ें, और आपके कट के निकट स्कोर की समीक्षा एक मैन्युअल ऑडिट के बजाय पाँच मिनट का काम बन जाती है। चूँकि Talent Approved प्रति पूर्ण मूल्यांकन $5 की फ्लैट फीस के साथ पे-एज़-यू-गो मॉडल पर चलता है, इसे अपनी भूमिका आवश्यकताओं के विरुद्ध परखने के लिए कोई सदस्यता प्रतिबद्धता नहीं है। एक मूल्यांकन बनाना शुरू करें और देखें कि आपका प्रस्तावित पास मार्क वास्तविक उम्मीदवार डेटा के विरुद्ध कैसा प्रदर्शन करता है।

स्रोत

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मूल्यांकन स्कोर क्या है?

मूल्यांकन स्कोर वह कच्ची या स्केल की गई संख्या है जो एक परीक्षार्थी अर्जित करता है, जिसे परिणाम को उत्तीर्ण या अनुत्तीर्ण के रूप में वर्गीकृत करने के लिए एक पूर्व-निर्धारित पास मार्क के विरुद्ध तुलना किया जाता है।

कट स्कोर के निकट मूल्यांकन परिणामों की व्याख्या कैसे करें?

कट स्कोर के एक माप मानक त्रुटि के भीतर आने वाले स्कोर एक सीमारेखा ज़ोन में आते हैं, जहाँ संगठन अक्सर स्वचालित वर्गीकरण के बजाय मैन्युअल समीक्षा, उपचार, या पर्यवेक्षित पुनः परीक्षा लागू करते हैं।

उत्तीर्ण परीक्षा स्कोर क्या माना जाता है?

कोई सार्वभौमिक संख्या नहीं है।