আমেরিকাতে মাস্টার্স, পিএইচডি করার জন্য GRE একটি প্রয়োজনীয় টেস্ট। এর তিনটা অংশ – Verbal, Quantitative, এবং Analytical Writing । এনালিটিক্যাল রাইটিং-এর একটা টাস্ক হচ্ছে আর্গুমেন্ট টাস্ক। এই টেস্টের ব্যাপারে আরো জানতে দেখুন এখানে, All about GRE. আর নিচের নোটে আর্গুমেন্ট টাস্ক কীভাবে সমাধান করবেন, সে বিষয়ে কিছু টিপস দেওয়া হয়েছে।

ESSAY ANSWERS বইটিতে লেখক খুব সুন্দর করে GRE ARGUMENT task সামাল দেওয়ার উপায় বাতলেছেন। আর্গুমেন্টকে ব্যবচ্ছেদ করতে গিয়ে অনেক সময়ই আমরা দুর্বল পয়েন্টগুলো খুঁজে পাই না। সেক্ষেত্রে এই বইয়ে উল্লিখিত স্ট্র্যাটেজিগুলো দারুণ উপকারী।

টেস্ট মেকাররা ইচ্ছাকৃতভাবেই একটি আর্গুমেন্টে অনেকগুলো খুঁত (Flaw/Logical fallacy) ঢুকিয়ে দেন । আমাদের কাজ সেগুলো খুঁজে বের করে ধুমসে বুঝিয়ে দেওয়া যে, আর্গুমেন্টটা মোটেই ভ্যালিড নয়। কিন্তু এই খুঁতগুলো খুঁজে পাওয়ার রাস্তা কী?

নীচে উল্লিখিত flaw গুলো পড়লেই আপনি হয়ে উঠবেন আর্গুমেন্টের রাজা-রাণী। তখন এই টাস্ক ছাড়া আর কিছু ভালোই লাগবে না!

১) Relying on Potentially Unrepresentative Statistical Results:

আর্গুমেন্টে এমন জরীপ বা স্টাডির কথা বলা হবে যার স্যাম্পল সাইজ দেওয়া থাকে না। কিন্তু সেই স্টাডির ফলাফল হিসেবে দৃঢ়ভাবে কোনো একটি সিদ্ধান্ত দাঁড় করানো হয়। সেক্ষেত্রে আপনার কাজ হবে স্যাম্পল সাইজ নিয়ে কথা বলা। কারণ একটা জরিপ তখনই গ্রহণীয় হয় যখন এর স্যাম্পল সাইজ বিশাল হয় । অর্থাৎ যখন সেটি বেশীরভাগ মানুষকে রিপ্রেজেন্ট করে।

এখানে আপনি জানেন না জরিপটি ১০ জন মানুষের উপর করা হয়েছে নাকি ১০০০০ জনের উপর। যদি মূল জনসংখ্যা ১৫০০০ হয় এবং যদি ১০ জনের উপর জরিপ করা হয়, তাহলে এ থেকে প্রাপ্ত সিদ্ধান্ত অবশ্যই গ্রহণীয় নয়!

২) Relying on Tainted Results from a Survey or Poll:

কোন জরীপের মেথডোলজি ভুল থাকতে পারে বা অংশগ্রহণকারীদের রেসপন্স পক্ষপাতিত্বমূলক হতে পারে। সেক্ষেত্রে জরীপের ফলাফল গ্রহণীয় হবে না। যেমন – কোন একটি অফিসের কর্মীদের মাঝে যদি জরীপ করা করা হয় তারা সুখী কিনা, স্বাভাবিকভাবেই ফলাফল হবে পজেটিভ (কে আর নিজের পায়ে কুড়াল মারার জন্য অসুখী বলবে ?)। আপনি ধুমায়ে লিখতে পারেন যে, এই তথ্য Biased হওয়ার সম্ভাবনা আছে।

৩) Assuming That All Things Remain Unchanged over Time:

অতীতের কোন ঘটনা উল্লেখ করে যদি তার সাথে বর্তমান বা ভবিষ্যতের কোন ঘটনার তুলনা দেওয়া হয়, তাহলে আর আপনাকে পায় কে?

ধরুন আর্গুমেন্টে বলা হলো, দশ বছর আগে A রিয়েল এস্টেটের কাছে এক ব্যক্তি দশ টাকায় কাঠা বেচেছিলেন। কিন্তু B রিয়েল এস্টেট এখন কাঠা প্রতি উনাকে পঞ্চাশ টাকা দিতে চায়। এ থেকে ঐ ব্যক্তি এই সিদ্ধান্তে এলেন যে, দশ বছর পূর্বে A তাকে ঠকিয়েছিল । কিন্তু আদৌ কি একথা ১০০% ঠিক? হতে পারে তখন টাকার মূল্য বেশী ছিল; হয়তো লোকটির জমির উপযোগিতাও এখনকার মতো ছিল না। অর্থাৎ আপনি জেনে গেলেন আর্গুমেন্টের খুঁত কোথায়।

৪) Assuming That Characteristics of a Group Apply to Every Member of That Group:

যখন একটি দলের উপর করা পর্যবেক্ষণ থেকে দলের প্রতিটি সদস্যের বিষয়ে সিদ্ধান্ত গ্রহণ করা হয়, তখন সেটি গ্রহণীয় নয়।

ধরুন আর্গুমেন্টে দেওয়া আছে – অমুক স্কুলের ছাত্ররা অংকে খুব ভালো মার্কস পায়। তাই বলা যায়, সবাই অংকে বিশাল পণ্ডিত। এক্ষেত্রে আপনি খুঁত ধরতে পারেন এই বলে – দলের পারফর্মেন্স একক পারফর্মেন্সকে রিপ্রেজেন্ট করে না। দল যদি ২০ জনের হয়, এর মধ্যে ২০ জনই অংকে ভালো না হতে পারে। তিন-চার জন থাকতে পারে যারা খুব কম মার্কস পেয়েছে । কিন্তু বেশীরভাগের ভালো ফলাফলের কারণে ওভারঅল রেজাল্ট “খুব ভালো” এসেছে । এ থেকে অবশ্যই দলের সবার সম্পর্কে সিদ্ধান্তে আসা যায় না।

৫) Assuming That a Certain Condition Is Necessary and/or Sufficient for a Certain Outcome:

অনেক সময় বলা হয়ঃ

১) অমুক ঘটনা ঘটার জন্য তমুক ফ্যাক্টর অপরিহার্য
২) একটি নির্দিষ্ট ফলাফল পাওয়ার জন্য এই এই ফ্যাক্টের উপস্থিতিই যথেষ্ট

এক্ষেত্রে আর্গুমেন্টটি বাঁশ খাওয়ার জন্য প্রস্তুত। যেমন –

১) ছাত্রছাত্রীদের পড়ার অভ্যাস বাড়ানোর জন্য লাইব্রেরী কার্ড করা বাধ্যতামূলক।
২) ট্র্যাফিক জ্যাম কমানোর জন্য জনগণের সচেতনতা আর পেট্রলের উচ্চমূল্যই যথেষ্ট।

প্রথমটিতে খুঁত ধরা যায় এভাবে – লাইব্রেরী কার্ড করে কেউ ব্যাগের কোণায়ও ফেলে রাখতে পারে । তাই শুধু কার্ড ইস্যু করলেই পড়ার অভ্যাস বাড়বে, এটা ঠিক না। এর জন্য ছেলেমেয়ের নিজেদের ইচ্ছা, কৌতূহল সর্বোপরি তাদের পছন্দানুযায়ী বইয়ের সরবরাহ থাকতে হবে ।

দ্বিতীয়টিকে ঝাড়তে পারেন এভাবে – ১০০% জনতাকে কখনোই সচেতন করা যাবে না। গেলেও সবাই ঠেকায় পড়লে অসচেতন হয়ে যেতে পারে। আবার পেট্রলের দাম বাড়ালে সবাই বেশী দাম দিয়ে পেট্রল কিনতে বাধ্য হবে। তৈরি হবে অসন্তুষ্টি, গণ্ডগোল। তাই শুধু এই দুটো ফ্যাক্টরকেই যথেষ্ট ধরলে ভুল হবে। এর সাথে দরকার সরকারী হস্তক্ষেপ, আইনের প্রয়োগ, প্রাইভেট কারের সংখ্যা কমিয়ে পাবলিক বাসের ব্যবহার বাড়ানো ইত্যাদি।

৬) Confusing a Cause-and-Effect Relationship with a Mere Correlation:

“একটি নির্দিষ্ট কারণের জন্যই ঐ ঘটনা ঘটেছে” – বলা থাকলে ঝাঁপিয়ে পড়ুন। যেমন, “অমুক এলাকায় যাদের হার্টের রোগ হয়েছে, তারা সবাই ধূমপায়ী । তাই সিগারেট খেলে হার্ট ডিজিজ হয়” বললে লেখা যায় – হার্ট ডিজিজ শুধুমাত্র সিগারেট টানার উপর নির্ভর করে না। উচ্চ রক্তচাপ, স্থূলত্ব, অস্বাস্থ্যকর খাদ্যাভ্যাস, জেনেটিক ফ্যাক্টর, শারীরিক পরিশ্রম ইত্যাদির উপরও করে । এখানে জরীপের দুর্বলতা (১ নং পয়েন্ট) টেনে আনতে হবে।

৭) Drawing a Weak Analogy between Two Things:

একই রকম একটি ঘটনার সাথে মিল টেনে আরেকটি ঘটনা সম্পর্কে সিদ্ধান্তে আসা হলে সেখানে খুঁত থাকে। যেমন – অমুক এলাকায় সেলুন ব্যবসা লাভজনক বলে একটি নতুন সেলুনের মালিক যদি তার সেলুনটি বর্তমান জায়গা থেকে ঐ এলাকায় স্থানান্তরিত করার সিদ্ধান্ত নেয়, তাহলে ক্যাঁক করে ধরা যায় এভাবে – অমুক এলাকায় যে সেলুনগুলো আছে, সেগুলো হয়তো অনেকদিন ধরেই আছে এবং ক্লায়েন্টের কাছ থেকে বিশ্বস্ততা অর্জন করতে পেরেছে । কিংবা সেলুনগুলো হয়তো নির্দিষ্ট কিছু গ্রুপের কাছে জনপ্রিয় । সেক্ষেত্রে নতুন সেলুনটি ঐ এলাকায় গিয়ে লাভ নাও করতে পারে ইত্যাদি।

সাধারণত এই কয়েক ধরণের খুঁতই আর্গুমেন্টে দেখা যায়। তবে এর বাইরেও কিছু আসতে পারে। আর আমার লেখাটি খসড়া টাইপ। মূল বই থেকে পড়লেই বেশী উপকৃত হবেন।

[মূল বইটি ডাউনলোড করুন এখানে ক্লিক করে]

মন্তব্য