আমাদের সেরা মানগুলি নিয়ে আসতে, আমরা পিটারসনের আন্ডারগ্রাজুয়েট ডেটাবেস থেকে প্রায় 1,200টি সরকারী এবং বেসরকারী চার বছরের স্কুলের ডেটা দিয়ে শুরু করি, তারপরে আমাদের নিজস্ব প্রতিবেদন যোগ করি। এই বছর, আমরা 400টি স্কুল, আরও 100টি স্কুল অন্তর্ভুক্ত করার জন্য আমাদের তালিকা প্রসারিত করেছি যেগুলি শুধু আমাদের তালিকা মিস করেছে কিন্তু সেইসাথে অনেক মূল্যও প্রদান করেছে। আমরা একাডেমিক মানের পরিমাপের ভিত্তিতে তালিকাটি সংকীর্ণ করি। তারপরে আমরা খরচ এবং আর্থিক সাহায্যের ব্যবস্থা ব্যবহার করে প্রতিটি স্কুলকে র্যাঙ্ক করি। গুণমানের মানদণ্ড মোট পয়েন্টের 55% এবং খরচের মানদণ্ড 45%।
এই বিভাগে, আমরা ভর্তির হার (আবেদনকারীদের শতকরা হারে ভর্তির প্রস্তাব) এবং ফলন (ভর্তিকৃত ছাত্রদের মধ্যে ভর্তি হওয়া শিক্ষার্থীদের শতাংশ) অন্তর্ভুক্ত করি। প্রথম সংখ্যাটি নির্বাচনযোগ্যতা প্রদর্শন করে এবং দ্বিতীয়টি স্বীকৃত আবেদনকারীদের জন্য প্রতিযোগিতা করার ক্ষমতা দেখায়। আমরা আগত নবীনদের শতকরা হারও বিবেচনা করি যারা SAT বা ACT তে উচ্চ স্কোর করেছে কারণ উচ্চ অর্জনকারীরা একাডেমিক পরিবেশকে উন্নত করে।
মানের দিক থেকে, আমাদের র্যাঙ্কিং কলেজগুলিকে পুরস্কৃত করার জন্য চার বছরের স্নাতকের হারকে সবচেয়ে বেশি গুরুত্ব দেয় যা শিক্ষার্থীদের সময়মতো এবং বাজেটের মধ্যে স্নাতক ডিগ্রি পেতে সহায়তা করে৷
একটি ডিগ্রী অর্জন থেকে যে সুবিধা পাওয়া যায় তা প্রতিফলিত করতে -- এমনকি যদি এটি চার বছরের বেশি সময় নেয় - আমরা পাঁচ- এবং ছয় বছরের স্নাতক হারের জন্য মুষ্টিমেয় পয়েন্ট প্রদান করি। আমরা সেই স্কুলগুলিকে অতিরিক্ত পয়েন্ট প্রদান করি যেগুলি আর্থিক প্রয়োজনে শিক্ষার্থীদের স্নাতক করার একটি দুর্দান্ত কাজ করে৷
৷ফ্রেশম্যান ধরে রাখার হার তাদের দ্বিতীয় বছরের জন্য ফিরে আসা ছাত্রদের শতাংশ দেখায়, কলেজ তাদের ট্র্যাক রাখতে কতটা সফল তার ইঙ্গিত দেয়। অনুষদ প্রতি ছাত্র-প্রতি অনুষদ সদস্য প্রতি ছাত্র-ছাত্রীর গড় সংখ্যা- প্রতিটি কলেজ তার একাডেমিক মিশন কতটা ভালভাবে পূরণ করে তার আরেকটি পরিমাপ।
খরচ মূল্যায়ন করতে, আমরা সর্বনিম্ন মোট খরচ (টিউশন, ফি, রুম এবং বোর্ড এবং বই) সহ স্কুলগুলিকে সর্বাধিক পয়েন্ট দিই। সম্মিলিত র্যাঙ্কিংয়ে, আমরা বেসরকারি স্কুলের সাথে আপেল-থেকে-আপেলের তুলনা প্রদান করতে পাবলিক স্কুলের জন্য রাজ্যের বাইরের খরচ ব্যবহার করি। পাবলিক-স্কুলের তালিকায়, আমরা রাজ্যের খরচ অনুযায়ী স্কুলগুলিকে র্যাঙ্ক করি এবং রাজ্যের বাইরের র্যাঙ্কের জন্য আলাদাভাবে রাজ্যের বাইরের খরচ গণনা করি। তারপরে আমরা সেই স্কুলগুলিতে পয়েন্ট যোগ করি যেগুলি প্রয়োজন-ভিত্তিক সাহায্যের মাধ্যমে মূল্য হ্রাস করে (অনুদান কিন্তু ঋণ নয়) এবং যেগুলি অ-প্রয়োজন-ভিত্তিক সাহায্যের মাধ্যমে মূল্য কমিয়ে দেয়। এছাড়াও আমরা প্রথম বর্ষের ছাত্রদের জন্য গড় আর্থিক সাহায্য পুরস্কারের তুলনা করি সমস্ত স্নাতকদের সাথে, পুরস্কৃতকারী স্কুলগুলি যেগুলি আগত শিক্ষার্থীদের উদার পুরস্কার দেওয়া এড়িয়ে যায় শুধুমাত্র তাদের পরে কমানোর জন্য। কিছু স্কুল প্রত্যাশিত পারিবারিক অবদান এবং তারা যে সহায়তা প্রদান করে তার মধ্যে ব্যবধান পূরণ করতে ব্যর্থ হয়। আমরা স্কুলগুলিকে পুরস্কৃত করি যেখানে প্রয়োজনের সর্বোচ্চ শতাংশ পূরণ করা হয়, এবং আমরা প্রয়োজনহীন ছাত্রদের শতাংশের উপর ভিত্তি করে স্কুলগুলিকে পয়েন্ট দিই যারা অ-প্রয়োজন-ভিত্তিক সাহায্য পায়৷
যে স্কুলগুলি স্নাতক হওয়ার সময় ছাত্রদের গড় ঋণকে ন্যূনতম পর্যন্ত রাখতে যথেষ্ট আর্থিক সহায়তা প্রদান করে তারা ক্রেডিট পাওয়ার যোগ্য, এবং আমরা সেই অনুযায়ী পয়েন্ট প্রদান করি। আমরা ধার করা ছাত্রদের শতাংশের উপরও ফ্যাক্টর করি। সংখ্যা যত কম, স্কোর তত ভালো।
কলেজ শুরু করার এক দশক পরে আপনার সন্তানের বেতনের দিন কেমন হতে পারে তার একটি আভাস দিতে, আমরা 10 বছর আগে একটি নির্দিষ্ট কলেজে শুরু করা এবং যারা ফেডারেল আর্থিক সহায়তা পেয়েছিলেন তাদের গড় আয় দেখাই। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের শিক্ষা বিভাগ থেকে এই পরিসংখ্যান এসেছে। কর্মীরা কলেজ থেকে স্নাতক বা স্নাতক স্কুলে গিয়েছিলেন কিনা তা ডেটা বিবেচনা করে না, বা যারা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের চেয়ে ইংরেজিতে পড়াশোনা করেছেন তাদের মধ্যে বেতনের পার্থক্য প্রতিফলিত করে না। এই সীমাবদ্ধতার কারণে, আমরা প্রতিটি স্কুলের র্যাঙ্ক গণনা করার জন্য বেতনের পরিসংখ্যান অন্তর্ভুক্ত করি না। তবুও, তথ্য আয়ের ফলাফল এবং আপনার অনুমানের জন্য একটি সূচনা পয়েন্ট পরিমাপ করার একটি উপায় প্রদান করে৷
আমাদের র্যাঙ্কিং শিক্ষার্থীদের আবাসন সহ বিস্তৃত ভিত্তিক পাঠ্যক্রম সহ ঐতিহ্যবাহী চার বছরের স্কুলগুলিতে ফোকাস করে। যে স্কুলগুলি অনেক মূল্যের অফার করে কিন্তু বিশেষ বা সংকীর্ণ একাডেমিক প্রোগ্রামগুলিতে ফোকাস করে, যেমন সামরিক পরিষেবা একাডেমি, বাদ দেওয়া হয়৷
উপলব্ধ সবচেয়ে নির্ভুল এবং সম্পূর্ণ ডেটা প্রদানের জন্য আমাদের ক্রমাগত প্রচেষ্টায়, আমরা এমন স্কুলগুলিকে বাদ দিয়েছি যেগুলি আমাদেরকে তাদের র্যাঙ্কিং গণনা করার জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত ডেটা সরবরাহ করেনি। বাদ পড়া স্কুলের তালিকার জন্য, এখানে যান।
Kaitlin Pitsker, Marc A. Wojno এবং David Kuchler এই ডেটা কম্পাইল করতে সাহায্য করেছেন৷