noesisnoesis
তুলনা করা কাঠামো

Big Five বনাম DISC: প্রতিটি কী কাজে লাগে

এগুলো একই জিনিসের প্রতিদ্বন্দ্বী পরিমাপ নয়। একটি হলো উপাত্ত থেকে গড়ে ওঠা ব্যক্তিত্বের কাঠামোগত মডেল; অন্যটি হলো সহায়তাদানের জন্য তৈরি কর্মক্ষেত্রের শৈলী-কাঠামো। নির্ভুলতার ভিত্তিতে এদের তুলনা করলে দুটির উদ্দেশ্যই হারিয়ে যায়।

Big Five এবং DISC-কে প্রায়ই এমনভাবে তুলনা করা হয় যেন এরা একই শ্রেণির প্রতিদ্বন্দ্বী পণ্য। আসলে তা নয়, আর এটি স্পষ্ট হলে তুলনাটি অনেক বেশি কাজে লাগে।

দুটি নকশা

ফাইভ-ফ্যাক্টর মডেল তৈরি হয়েছে অভিজ্ঞতালব্ধ গবেষণার মাধ্যমে। গবেষকরা একটি ভাষার ব্যক্তিত্ব-বর্ণনামূলক শব্দভান্ডার নিয়ে মানুষ কীভাবে সেগুলো ব্যবহার করে তার ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ করেছেন এবং পাঁচটি বিস্তৃত মাত্রা পেয়েছেন, যা বারবার দেখা গেছে। কয়েক দশক ধরে বহু ভাষায় প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করা হয়েছে এবং প্রতিবার প্রায় একই পাঁচটি মাত্রা পাওয়া গেছে। মডেলটি ব্যক্তিগত পার্থক্যের কাঠামো সম্পর্কে একটি দাবি, এবং সেই দাবি হিসেবেই এটি যাচাই করা হয়েছে।

DISC এসেছে 1928 সালে Marston-এর আবেগীয় প্রতিক্রিয়ার তত্ত্ব থেকে, যাকে 1956 সালে Clarke একটি মূল্যায়নে রূপ দেন এবং পরে বহু প্রকাশক লাইসেন্স নিয়েছে। এটি পছন্দের আচরণগত ধরন বর্ণনা করে, সাধারণত কর্মক্ষেত্রের প্রেক্ষাপটে। এটি ব্যবহারযোগ্য ও সহজে বোঝানোর মতো করে তৈরি, এবং তা-ই হয়েছে।

বাস্তবে এরা কীভাবে আলাদা

Big Five DISC
ফলাফল পাঁচটি ধারাবাহিক স্কোর কোয়াড্রান্ট প্রোফাইল
তুলনা প্রকাশিত নর্ম নমুনার সঙ্গে প্রায়ই ইপসেটিভ, অর্থাৎ আপনার নিজের অন্যান্য স্কোরের সঙ্গে আপেক্ষিক
পরিসর সব প্রেক্ষাপটে ব্যক্তিত্ব আচরণগত ধরন, সাধারণত কর্মক্ষেত্রে
উৎপত্তি শব্দভান্ডারভিত্তিক ও ফ্যাক্টর-বিশ্লেষণমূলক গবেষণা একটি তাত্ত্বিক কাঠামো, পরে বাণিজ্যিকীকৃত
স্বতন্ত্র প্রমাণ ব্যাপক, চার দশকের, বহু ভাষায় অসম এবং প্রকাশকের ওপর নির্ভরশীল
ঘোষিত স্থিতিশীলতা যথেষ্ট, জীবনব্যাপী ধীর পরিবর্তনসহ নকশাগতভাবেই প্রেক্ষাপটনির্ভর

সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সারি হলো দ্বিতীয়টি। অনেক DISC পরিমাপক বাধ্যতামূলক-নির্বাচনের আইটেম ব্যবহার করে, যা ইপসেটিভ স্কোর তৈরি করে, অর্থাৎ স্কোরগুলো অভ্যন্তরীণভাবে আপেক্ষিক। এর মানে আপনার D স্কোরকে অন্য কারও D স্কোরের সঙ্গে অর্থপূর্ণভাবে তুলনা করা যায় না। প্রার্থী তুলনার জন্য প্রায়ই ব্যবহৃত একটি কাঠামোর ক্ষেত্রে এটি একটি গুরুতর প্রযুক্তিগত সীমাবদ্ধতা, অথচ প্রোফাইলে এটি খুব কমই উল্লেখ করা হয়।

যেখানে এরা মেলে

DISC-এর মাত্রাগুলোকে ফাইভ-ফ্যাক্টর মডেলের সঙ্গে মিলিয়ে দেখা গবেষণায় যথেষ্ট সামঞ্জস্য পাওয়া যায়, প্রধানত বহির্মুখিতা ও সহমর্মিতার সঙ্গে এবং বিবেকবোধের কিছু উপাদানের সঙ্গে। DISC মূলত সেই ক্ষেত্রগুলোই কাভার করে যা Big Five-ও করে, তবে কর্মক্ষেত্র-নির্দিষ্ট ভঙ্গিতে।

Big Five অতিরিক্তভাবে উন্মুক্ততা ও স্নায়বিক অস্থিরতাও কাভার করে, যার কোনোটির স্পষ্ট DISC প্রতিরূপ নেই। স্নায়বিক অস্থিরতার অনুপস্থিতি বেশি গুরুত্বপূর্ণ: সুস্থতা, চাকরিতে সন্তুষ্টি ও সম্পর্কের ফলাফলের সঙ্গে সবচেয়ে শক্তভাবে নথিভুক্ত সংযোগ এই বৈশিষ্ট্যেরই।

দুটির মধ্যে বেছে নেওয়া

দলগত কর্মশালার জন্য DISC-এর সহজবোধ্যতা একটি প্রকৃত সুবিধা। মনে রাখার মতো চারটি শ্রেণি, কোনো খারাপ কোয়াড্রান্ট নেই, সহজ শব্দভান্ডার। কেউ বিচারের মুখে পড়ছেন এমন অনুভূতি ছাড়াই সহকর্মীদের কাজের ধরন নিয়ে আলোচনা শুরু করাই লক্ষ্য হলে এটি সেই কাজ ভালোভাবে করে।

পরিমাপের জন্য, অর্থাৎ এমন একটি স্কোর যা আপনি রেফারেন্স জনগোষ্ঠীর সঙ্গে তুলনা করতে পারেন, যার ত্রুটি আপনি উল্লেখ করতে পারেন, এবং ফলাফলের সঙ্গে যার সম্পর্ক আপনি স্বতন্ত্র সাহিত্যে খুঁজে দেখতে পারেন, সেক্ষেত্রে প্রমাণসহ কাঠামো হলো Big Five।

নির্বাচনী সিদ্ধান্তের জন্য কোনোটিই ভালো প্রাথমিক ভিত্তি নয়, এবং উপরের প্রযুক্তিগত কারণে DISC দুর্বলতর। নির্বাচন-বিষয়ক সাহিত্যে কাঠামোবদ্ধ সাক্ষাৎকার ও কাজের নমুনা পরীক্ষা দুটিকেই বড় ব্যবধানে ছাড়িয়ে যায়।

যে দৃষ্টিভঙ্গি বিষয়টি পরিষ্কার রাখে

DISC একটি আলাপের হাতিয়ার, যা একটি প্রোফাইল তৈরি করে। Big Five একটি পরিমাপ মডেল, যা স্কোর তৈরি করে। সমস্যা শুরু হয় যখন আলাপের হাতিয়ারের ফলাফলকে পরিমাপ হিসেবে গণ্য করা হয়, আর ঠিক এই ভুলই প্রতিষ্ঠানগুলোকে একটি কোয়াড্রান্টের ভিত্তিতে নিয়োগ দিতে নিয়ে যায়।

NOESIS প্রতিটি পরীক্ষার পৃষ্ঠায় উৎস গবেষণাপত্র, নর্ম জনগোষ্ঠী এবং পরিমাপের সীমাবদ্ধতা উল্লেখ করে Big Five পরিমাপক প্রকাশ করে, যাতে একটি স্কোর কী বলার অধিকার রাখে তা আপনি নিজেই বিচার করতে পারেন।

নিজেই যাচাই করুন

পরিমাপ নিয়ে পড়া এক কথা। আপনার নিজের স্কোর তার উৎস, নর্ম নমুনা ও সীমাবদ্ধতাসহ দেখা আরেক কথা। বিনামূল্যে দেওয়া যায়, সাইনআপ লাগে না।

পড়তে থাকুন

Big Five বনাম DISC: প্রতিটি কী কাজে লাগে | NOESIS