Giáo Dục

câu hỏi nghiên cứu là gì | Hi Pov

14
câu hỏi nghiên cứu là gì | Hi Pov
câu hỏi nghiên cứu là gì | Hi Pov

Sau khi đọc xong bài này, bạn sẽ có thể:

  • – Phân biệt giữa mục đích, câu hỏi nghiên cứu, giả thuyết nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu định lượng.
  • – Viết tuyên bố mục đích, câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu định lượng.

1. Mục đích, câu hỏi nghiên cứu, giả thuyết nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu là gì?

Các hình thức này khác nhau về ý định (vai trò của chúng trong nghiên cứu), hình thức (sự xuất hiện của chúng trong các nghiên cứu), cách sử dụng (ứng dụng của chúng trong các phương pháp tiếp cận định lượng và định tính) và vị trí (vị trí của chúng) trong các báo cáo nghiên cứu (Bảng 1).

Bạn đang xem: câu hỏi nghiên cứu là gì

Bảng 1: Phân biệt giữa mục đích, câu hỏi nghiên cứu, giả thuyết và mục tiêu

Mục đích Câu hỏi nghiên cứu Giả thuyết nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu Ý định Định hướng tổng quát Đưa ra các câu hỏi cần được trả lời Đưa ra dự đoán về kỳ vọng Nêu các mục tiêu (goal) cần hoàn thành Hình thức Một hoặc nhiều câu Một hoặc nhiều câu hỏi Một hoặc nhiều tuyên bố Một hoặc nhiều mục tiêu Sử dụng Nghiên cứu định lượng và định tính Nghiên cứu định lượng và định tính Nghiên cứu định lượng Nghiên cứu định lượng điển hình Vị trí Cuối phần giới thiệu Cuối phần giới thiệu, sau phần tổng quan tài liệu, hoặc trong một phần riêng của nghiên cứu

1.1. Tuyên bố mục đích (Purpose Statement) của nghiên cứu

Tuyên bố mục đích là một tuyên bố đưa ra định hướng hoặc trọng tâm tổng thể cho nghiên cứu. Các nhà nghiên cứu mô tả mục đích của một nghiên cứu bằng một hoặc nhiều câu cô đọng. Nó được sử dụng cả trong nghiên cứu định lượng và định tính và thường được tìm thấy trong phần “tuyên bố vấn đề”. Nó thường xuất hiện dưới dạng câu cuối cùng của phần giới thiệu. Bạn có thể nhận ra nó bởi vì các nhà nghiên cứu thường tuyên bố nó bắt đầu bằng cụm từ “Mục đích của nghiên cứu này là…”.

Ví dụ, trong một nghiên cứu định lượng, “mục đích của nghiên cứu này là để xem xét mối quan hệ giữa thời lượng ôn tập và thành tích thi trong môn toán của học sinh tiểu học”. Một phiên bản định tính có thể là: “mục đích của nghiên cứu này là để khám phá những câu chuyện của học sinh liên quan đến cách ôn tập môn toán trước thi của học sinh tiểu học”.

1.2. Câu hỏi nghiên cứu (Research Questions)

Câu hỏi nghiên cứu là những câu hỏi trong nghiên cứu định lượng hoặc định tính thu hẹp tuyên bố mục đích thành những câu hỏi cụ thể mà nhà nghiên cứu tìm cách trả lời. Các nhà nghiên cứu thường phát triển chúng trước khi xác định các phương pháp nghiên cứu (tức là các loại dữ liệu được thu thập, phân tích và diễn giải trong một nghiên cứu). Không giống như tuyên bố duy nhất được tìm thấy trong tuyên bố mục đích, các nhà nghiên cứu thường nêu nhiều câu hỏi nghiên cứu để họ có thể khám phá đầy đủ một chủ đề. Các câu hỏi nghiên cứu được tìm thấy trong cả nghiên cứu định lượng và định tính, nhưng các yếu tố của chúng khác nhau tùy thuộc vào loại nghiên cứu bạn đang tiến hành.

Trong nghiên cứu định lượng, các câu hỏi liên quan đến các thuộc tính hoặc đặc điểm của cá nhân hoặc tổ chức, được gọi là các biến. Trong nghiên cứu định tính, các câu hỏi bao gồm khái niệm trung tâm đang được khám phá. Bạn sẽ biết rằng khái niệm trung tâm này được gọi là hiện tượng trung tâm (central phenomenon). Các câu hỏi nghiên cứu thường ở cuối phần giới thiệu của phần “tuyên bố vấn đề” hoặc ngay sau phần tổng quan tài liệu.

Ví dụ về câu hỏi nghiên cứu định lượng: “Thời lượng ôn tập có ảnh hưởng đến thành tích thi trong môn toán của học sinh tiểu học hay không?”. Một câu hỏi nghiên cứu định tính có thể là: “Học sinh tiểu học có những cách nào để ôn tập môn toán trước kì thi?”

1.3. Giả thuyết nghiên cứu (Research Hypotheses)

Giả thuyết là những tuyên bố trong nghiên cứu định lượng, trong đó người điều tra đưa ra dự đoán hoặc phỏng đoán về kết quả của mối quan hệ giữa các thuộc tính hoặc đặc điểm. Theo truyền thống được sử dụng trong các nghiên cứu thử nghiệm, chúng phục vụ, giống như các câu hỏi nghiên cứu, để thu hẹp tuyên bố mục đích thành các dự đoán cụ thể. các nhà nghiên cứu dựa trên kết quả từ nghiên cứu và tài liệu trước đây, nơi các nhà điều tra đã tìm thấy một số kết quả nhất định và giờ đây có thể đưa ra dự đoán về những gì các nhà điều tra khác sẽ tìm thấy khi họ lặp lại nghiên cứu với những người mới hoặc tại các địa điểm mới.

Bạn sẽ tìm thấy những giả thuyết này được nêu ở phần đầu của một nghiên cứu, thường là ở cuối của phần giới thiệu. Các nhà điều tra cũng đặt chúng ngay sau khi tổng quan tài liệu hoặc trong một phần riêng biệt có tiêu đề “Giả thuyết nghiên cứu” Thông thường các nhà nghiên cứu đưa ra một số giả thuyết, chẳng hạn như ba hoặc bốn.

Ví dụ, “Thời lượng ôn tập có ảnh hưởng tích cực đến thành tích thi toán của học sinh tiểu học”

1.4. Mục tiêu nghiên cứu (Research Objectives)

Mục tiêu nghiên cứu là một tuyên bố về ý định được sử dụng trong nghiên cứu định lượng nhằm chỉ định các mục tiêu mà nhà điều tra lập kế hoạch để đạt được trong nghiên cứu. Các nhà nghiên cứu thường chia nhỏ các mục tiêu thành các mục tiêu lớn và nhỏ. Chúng xuất hiện thường xuyên trong các nghiên cứu khảo sát hoặc bảng hỏi hoặc trong nghiên cứu đánh giá trong đó các điều tra viên đã xác định rõ các mục tiêu.

Giống như giả thuyết và câu hỏi nghiên cứu, mục tiêu được tìm thấy ở cuối phần “tuyên bố vấn đề”, sau phần tổng quan tài liệu hoặc trong một phần riêng biệt của nghiên cứu. Bạn có thể xác định các mục tiêu bằng cách tìm các cụm từ như “Các mục tiêu trong nghiên cứu này là…”. Ví dụ, các mục tiêu trong nghiên cứu là:

  • Để mô tả số giờ ôn tập và thành tích thi môn toán của học sinh tiểu học.
  • Để kiểm tra mối liên hệ giữa số giờ ôn tập và thành tích thi môn toán của học sinh tiểu học bằng sử dụng tương quan Pearson trong SPSS.

Do việc sử dụng các mục tiêu nghiên cứu trong nghiên cứu giáo dục ngày nay còn hạn chế. Hiếm khi bắt gặp các nghiên cứu giáo dục có một tuyên bố mục tiêu nghiên cứu, mà trọng tâm là các giả thuyết và câu hỏi nghiên cứu.

2. Dựa vào những gì để tuyên bố mục đích, câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu trong thiết kế định lượng

Để viết báo cáo mục đích định lượng, câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu, bạn cần hiểu tầm quan trọng và cách sử dụng của các biến.

2.1. Xác định các biến

Một biến là một đặc điểm hoặc thuộc tính của một cá nhân hoặc một tổ chức mà (a) các nhà nghiên cứu có thể đo lường hoặc quan sát và (b) thay đổi giữa các cá nhân hoặc tổ chức được nghiên cứu. Ví dụ như phong cách lãnh đạo, thành tích học tập toán, kĩ năng giao tiếp giữa các cá nhân.

  • Đặc điểm của cá nhân đề cập đến các khía cạnh cá nhân họ, chẳng hạn như cấp lớp, độ tuổi hoặc mức thu nhập của họ.
  • Một thuộc tính đại diện cho cách một cá nhân hoặc các cá nhân trong tổ chức cảm thấy, hành xử hoặc suy nghĩ. Ví dụ như lòng tự trọng, hút thuốc. Bạn có thể đo lường các thuộc tính này trong một nghiên cứu.

Đo lường có nghĩa là nhà nghiên cứu ghi lại thông tin từ các cá nhân theo một trong hai cách:

  • Yêu cầu họ trả lời các câu hỏi trên một bảng hỏi (ví dụ: một sinh viên hoàn thành các câu hỏi trong một cuộc khảo sát hỏi về lòng tự trọng).
  • Quan sát một cá nhân và ghi lại điểm số vào nhật ký hoặc danh sách kiểm tra (ví dụ: nhà nghiên cứu quan sát một sinh viên và ghi lại điểm số về kĩ năng giao tiếp trong lớp học của họ). Điểm số sẽ giả định các giá trị khác nhau tùy thuộc vào loại biến được đo lường. Ví dụ, nam = 1 và nữ = 2; hoặc phản ứng thái độ trong một phát biểu về lòng tự trọng với 1 = rất không đồng ý đến 5 = rất đồng ý.

Phân biệt giữa các biến được đo lường dưới dạng danh mục (Categories) và dưới dạng điểm số liên tục (Continuous)

Khi những người tham gia nghiên cứu hoàn thành một câu hỏi, nhà nghiên cứu sẽ ấn định điểm số cho câu trả lời của họ (ví dụ: 5 vì hoàn toàn đồng ý). Điểm số này là một giá trị cho biến được đo lường và các nhà điều tra đo lường các biến bằng cách sử dụng điểm số liên tục và danh mục. Biết cách phân loại này sẽ giúp bạn hiểu các loại biến khác nhau và việc sử dụng chúng trong các tuyên bố mục đích, câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết.

  • Một biến được đo lường trong các danh mục là một biến được nhà nghiên cứu đo lường dưới dạng một số lượng nhỏ các nhóm hoặc danh mục. Trong nghiên cứu, các tác giả đôi khi gọi loại thước đo này là điểm số rời rạc (discrete) hoặc danh nghĩa (nominal). Ví dụ, nhóm học sinh với nam = 1 và nữ = 2, hoặc khả năng thấp = 1 và khả năng cao = 2. Loại của phương pháp hướng dẫn như: nhóm sinh viên trải nghiệm bài giảng (1), nhóm sinh viên trải nghiệm thảo luận (2) và nhóm sinh viên trải nghiệm hoạt động trong lớp (3).
  • Một biến được đo lường là liên tục là một biến được nhà nghiên cứu đo lường trên một điểm dọc theo một chuỗi điểm số, từ điểm thấp đến điểm cao. Đôi khi các tác giả gọi kiểu chấm điểm này là khoảng (interval). Ví dụ điển hình nhất về điểm số liên tục sẽ là tuổi, chiều cao, IQ. Thông thường, điểm số liên tục cho biết mức độ mà các cá nhân đồng ý hoặc không đồng ý với một ý tưởng hoặc đánh giá mức độ quan trọng của một vấn đề.

Phân biệt các biến từ cấu trúc

Một số thuộc tính, chẳng hạn như “xã hội hóa” (socialization) hoặc “sức khỏe tâm thần”, không thể đo lường trực tiếp được vì chúng quá trừu tượng. Một số đặc điểm, chẳng hạn như “liệu trẻ em có tham gia vào việc suy nghĩ trong lớp học hay không”, không khác nhau giữa mọi người. Chắc chắn tất cả trẻ em đều nghĩ rằng; điều khác nhau là cách họ nghĩ khác, chẳng hạn như khi họ tham gia vào hoạt động viết.

  • Cấu trúc là một thuộc tính hoặc đặc tính được thể hiện trong một cách trừu tượng, cách tổng quát.
  • Một biến là một thuộc tính hoặc đặc tính được nêu trong một cách cụ thể, được áp dụng.

Ví dụ, thành tích học tập của học sinh là một cấu trúc, trong khi điểm trung bình học kỳ cụ thể là một biến số.

Xu hướng trong nghiên cứu giáo dục là sử dụng các biến số thay vì cấu trúc trong các tuyên bố mục đích, câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết.

2.2. Họ các biến (The Family of Variables)

Hiểu được “họ các biến” đòi hỏi phải học định nghĩa của từng loại biến và hiểu vai trò của nó trong việc đưa ra định hướng cho một nghiên cứu. Họ các biến có thể được mô tả dưới đây:

II.4.3.2

Trong hình trên, các biến được đặt trong mối quan hệ nguyên nhân và hệ quả. Bạn có thể tự hỏi:

  1. Tôi đang cố gắng giải thích những kết quả nào trong nghiên cứu của mình? (các biến phụ thuộc, ví dụ thành tích thi toán của học sinh tiểu học)
  2. Những biến số hoặc yếu tố nào ảnh hưởng đến kết quả? (các biến độc lập, ví dụ, thời lượng ôn tập trước kì thi toán)
  3. Tôi cần đo lường những biến nào (tức là kiểm soát) để có thể đảm bảo rằng các yếu tố chính của tôi ảnh hưởng đến kết quả chứ không phải các yếu tố khác? (các biến kiểm soát và biến can thiệp, ví dụ sự lo lắng khi thi)
  4. Những biến nào có thể ảnh hưởng đến kết quả nhưng không thể hoặc sẽ không được đo lường? (biến nhiễu, ví dụ, chiến lược làm bài thi)

2.2.1. Biến phụ thuộc (Dependent Variables)

Tham khảo: Tạo hình mạch vành & stent: Những điều cần biết

Biến phụ thuộc là một thuộc tính hoặc đặc tính phụ thuộc vào hoặc bị ảnh hưởng bởi biến độc lập. Bạn có thể thấy chúng được gắn nhãn trong tài liệu là các biến kết quả (outcome variable), hiệu ứng (effect variable) và hệ quả (consequence variable).

Các biến phụ thuộc có thể được đo lường bằng cách sử dụng điểm số liên tục hoặc phân loại. Ví dụ về các biến phụ thuộc trong giáo dục là điểm thành tích trong bài kiểm tra, sức khỏe tâm thần của học sinh…

Để xác định các biến phụ thuộc trong một nghiên cứu, hãy kiểm tra các tuyên bố mục đích, câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết về các kết quả mà nhà nghiên cứu muốn dự đoán hoặc giải thích.

2.2.2. Biến độc lập (Independent Variables)

Biến độc lập là một thuộc tính hoặc đặc tính có ảnh hưởng hoặc hiệu ứng đến kết quả hoặc biến phụ thuộc. Đôi khi một biến can thiệp (intervening variable) tồn tại trong một nghiên cứu, và đôi khi nó không.

Trong các nghiên cứu, bạn sẽ tìm thấy các biến độc lập được gọi là nhân tố (factors), phương pháp điều trị (treatments), yếu tố dự báo (predictors), yếu tố quyết định (determinants).

Bất kể tên gọi nào, các nhà nghiên cứu đo lường loại biến này một cách khác biệt (hoặc độc lập) với biến phụ thuộc và họ xác định những biến này là đáng để nghiên cứu bởi vì họ mong đợi chúng ảnh hưởng đến kết quả.

Các nhà nghiên cứu nghiên cứu các biến độc lập để xem chúng có tác động hay ảnh hưởng gì đến kết quả. Ví dụ, hãy xem xét câu hỏi nghiên cứu sau: Thời lượng ôn tập có ảnh hưởng đến thành tích thi trong môn toán của học sinh tiểu học hay không? Biến độc lập là điểm toán, biến phụ thuộc là thời gian ôn tập.

Có bốn loại biến độc lập và chúng khác biệt chút ít về mục đích sử dụng. Xem Bảng 2 so sánh dưới đây.

Bảng 2: Phân biệt các biến độc lập

Biến đo lường Biến điều trị Biến kiểm soát Biến điều tiết Định nghĩa Một biến độc lập được đo lường trong một nghiên cứu Một biến độc lập được thao tác bởi nhà nghiên cứu Một loại biến độc lập đặc biệt được quan tâm thứ cấp và được vô hiệu hóa thông qua các thủ tục thống kê hoặc thiết kế Một loại biến độc lập đặc biệt được quan tâm thứ cấp và kết hợp với một biến độc lập khác để tác động đến biến phụ thuộc Loại biến đo lường Một biến phân loại hoặc biến liên tục được đo lường hoặc quan sát trong nghiên cứu Một biến phân loại do nhà nghiên cứu chủ động thao tác và bao gồm hai hoặc nhiều nhóm Một biến không được đo lường trực tiếp nhưng được kiểm soát thông qua các thủ tục thiết kế thống kê hoặc nghiên cứu Một biến phân loại hoặc liên tục được đo lường hoặc quan sát khi nó tương tác với các biến khác Sử dụng trong Thử nghiệm, khảo sát Thử nghiệm Thử nghiệm, nghiên cứu tương quan Thử nghiệm Ví dụ Tuổi của một đứa trẻ; hiệu suất trong một bài kiểm tra; thái độ được đánh giá trong một cuộc khảo sát Học tập trong lớp: một nhóm nhận bài giảng tiêu chuẩn và một nhóm nhận thảo luận; nhà nghiên cứu chỉ định sinh viên vào các nhóm và do đó thao tác tư cách thành viên nhóm Thông thường các biến nhân khẩu học như tuổi, giới tính, chủng tộc, trình độ kinh tế xã hội Các biến nhân khẩu học như độ tuổi, giới tính, chủng tộc hoặc trình độ kinh tế xã hội, một biến được đo lường như hiệu suất hoặc thái độ hoặc một biến bị thao túng như hướng dẫn trong lớp học

Các biến độc lập được định vị trong các tuyên bố mục đích, câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết. Để tìm chúng, hãy tìm biến có ảnh hưởng hoặc dự đoán kết quả. Chúng có thể được mô tả trong các thang phân loại hoặc thang liên tục của điểm số. Chúng cũng có thể được quan tâm chính (biến đo lường), được kiểm soát trong một nghiên cứu (biến kiểm soát), hoặc có ứng dụng cụ thể cho các thí nghiệm (biến điều trị và biến điều tiết).

2.2.3. Biến can thiệp (Intervening Variable)

Các biến can thiệp khác với các biến phụ thuộc hoặc bất kỳ loại biến độc lập nào. Sử dụng tư duy nguyên nhân và kết quả, các yếu tố đôi khi can thiệp giữa biến độc lập và biến phụ thuộc để ảnh hưởng đến kết quả. Biến can thiệp là một thuộc tính hoặc đặc tính “đứng giữa” các biến độc lập và phụ thuộc và thực hiện ảnh hưởng lên biến phụ thuộc ngoài biến độc lập. Các biến can thiệp truyền (hoặc trung gian) các hiệu ứng của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Do đó, chúng còn được gọi là các biến trung gian (mediating variables). Trong một số nghiên cứu định lượng, các biến can thiệp được kiểm soát bằng cách sử dụng các thủ tục thống kê.

Ví dụ, một câu hỏi nghiên cứu định lượng: Liệu thời gian ôn tập ảnh hưởng như thế nào đến thành tích thi toán có dựa trên cách ôn tập (“ôn tập đều” và “chỉ ôn tập khi sắp thi”)?

  • Biến độc lập: Tổng thời gian ôn tập
  • Biến phụ thuộc: Điểm toán
  • Biến can thiệp: cách ôn tập

Để xác định các biến can thiệp trong tuyên bố mục đích, giả thuyết nghiên cứu hoặc câu hỏi nghiên cứu:

  • Tự hỏi bản thân xem có biến nào “đứng” giữa các biến độc lập và phụ thuộc trong một chuỗi sự kiện từ trái sang phải không.
  • Trong những tuyên bố hoặc câu hỏi này, hãy tìm những từ làm trung gian hoặc can thiệp. Những từ này cung cấp một gợi ý mà nhà nghiên cứu dự định coi chúng là những ảnh hưởng quan trọng đến biến phụ thuộc.
  • Đi vào phần “Kết quả” và xem phân tích thống kê dữ liệu để xác định xem nhà nghiên cứu có kiểm soát thống kê các biến có thể “đứng” giữa biến độc lập và biến phụ thuộc hay không.

2.2.4. Biến nhiễu (Confounding Variables)

Các biến nhiễu không trực tiếp trong chuỗi nguyên nhân và kết quả có thể xảy ra mà là các biến ngoại lai hoặc không kiểm soát được. Biến nhiễu (đôi khi được gọi là biến giả ‘spurious variable’) là các thuộc tính hoặc đặc điểm mà nhà nghiên cứu không thể đo lường trực tiếp được vì ảnh hưởng của chúng không thể tách rời dễ dàng với tác động của các biến khác, mặc dù chúng có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Ví dụ: đối với một học sinh tiểu học, có thể không thể phân biệt thời lượng ôn tập và mức độ tập trung ôn tập làm yếu tố dự báo về thành tích thi toán. Do đó, các nhà nghiên cứu đo lường các biến số mà họ có thể dễ dàng xác định (ví dụ: thời lượng ôn tập) và giải thích một giới hạn đối với kết quả của họ.

2.3. Các lý thuyết và kiểm tra các biến

Trong nghiên cứu định lượng, chúng tôi tìm cách kiểm tra xem biến độc lập có ảnh hưởng đến kết quả hay biến phụ thuộc. Chúng ta thực hiện bài kiểm tra này bởi vì chúng tôi đã tìm thấy nghiên cứu trước đây cho thấy rằng mối quan hệ này tồn tại.

Một số nhà nghiên cứu về giáo dục còn tiến thêm một bước nữa. Họ đã tìm ra một lý thuyết dự đoán tác động có thể xảy ra của biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Họ tìm cách kiểm tra một lý thuyết. Nhưng vì lý thuyết này làm việc với con người trong những tình huống không thể đoán trước, chúng ta nói rằng biến độc lập “có thể gây ra” biến phụ thuộc. Ý tưởng về quan hệ nhân quả có thể xảy ra là các nhà nghiên cứu cố gắng thiết lập mối quan hệ nguyên nhân và kết quả có khả năng xảy ra giữa các biến, thay vì chứng minh mối quan hệ đó. Do đó, một lý thuyết trong nghiên cứu định lượng giải thích và dự đoán mối quan hệ có thể xảy ra giữa các biến độc lập và phụ thuộc. Nhưng cần nhớ rằng các lý thuyết không hơn là những lời giải thích rộng rãi cho những gì chúng ta mong đợi sẽ tìm thấy khi chúng ta liên hệ các biến số.

Trong nghiên cứu định lượng, các nhà điều tra xác định một lý thuyết trong tài liệu, kiểm tra mối quan hệ được dự đoán giữa các biến trong lý thuyết, sau đó kiểm tra mối quan hệ với những người tham gia mới hoặc tại các địa điểm mới. Để kiểm tra lý thuyết, các nhà nghiên cứu viết các tuyên bố mục đích, câu hỏi nghiên cứu và các giả thuyết nhằm thúc đẩy các mối quan hệ được dự đoán. Ví dụ, một lý thuyết về phong cách học tập có thể dự đoán rằng khi được học với phong cách ưa thích của mình, học sinh sẽ học hiệu quả hơn.

Không phải tất cả các nghiên cứu định lượng đều sử dụng lý thuyết để kiểm tra, nhưng làm như vậy thể hiện hình thức nghiên cứu định lượng nghiêm ngặt nhất. Nó chắc chắn tốt hơn là dựa vào các biến số dựa trên linh cảm cá nhân của riêng bạn. Bạn có thể nghĩ về việc kiểm tra một lý thuyết là đầu của danh sách các lý do để nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến số của bạn.

3. Viết tuyên bố mục đích, câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu trong thiết kế định lượng

3.1. Viết tuyên bố mục đích nghiên cứu định lượng

Với nền tảng về các biến và lý thuyết, bạn đã sẵn sàng thiết kế và viết một tuyên bố mục đích định lượng, câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu.

Một tuyên bố mục đích định lượng xác định các biến, mối quan hệ của chúng và những người tham gia và địa điểm nghiên cứu. Một số hướng dẫn có thể giúp bạn viết các tuyên bố có mục đích nghiên cứu tốt:

  • Viết câu mục đích trong một câu đơn.
  • Bắt đầu tuyên bố bằng các từ nhận dạng chính, chẳng hạn như “Mục đích của nghiên cứu này là …”, để báo hiệu rõ ràng cho người đọc.
  • Nếu bạn định sử dụng một lý thuyết, hãy giới thiệu nó trong tuyên bố này bằng cách nói rằng bạn dự định “kiểm tra một lý thuyết”.
  • Có ba tùy chọn để sử dụng các biến trong câu lệnh này: Bạn tìm cách liên hệ hai hoặc nhiều biến, để so sánh một biến gồm hai hoặc nhiều nhóm về mặt biến phụ thuộc hoặc để mô tả một biến. Sử dụng các từ liên quan hoặc so sánh hoặc mô tả để cho biết liệu các biến sẽ có liên quan với nhau, các nhóm sẽ được so sánh hoặc các biến sẽ được mô tả.
  • Nếu các biến có liên quan hoặc các nhóm được so sánh, hãy chỉ định các biến độc lập và phụ thuộc và bất kỳ biến kiểm soát hoặc can thiệp nào.
  • Nêu biến độc lập trước (vị trí thứ nhất trong câu), tiếp đến là biến phụ thuộc (vị trí thứ hai trong câu). Nếu các biến điều khiển hoặc biến trung gian được sử dụng, hãy nêu chúng ở vị trí cuối cùng (ở vị trí thứ ba trong câu).
  • Xác định những người tham gia được nghiên cứu và địa điểm nghiên cứu mà họ sẽ được nghiên cứu.

Cấu trúc mẫu:

– Mục đích của nghiên cứu này là để kiểm tra (lý thuyết) bằng cách liên hệ (biến độc lập) với (biến phụ thuộc) cho (những người tham gia) tại (địa điểm nghiên cứu).

– Mục đích của nghiên cứu này là để kiểm tra (lý thuyết) bằng cách so sánh (biến độc lập) với (nhóm 1) và (nhóm 2) về (biến phụ thuộc) đối với (người tham gia) tại (địa điểm nghiên cứu).

Ví dụ: Mục đích của nghiên cứu này là để kiểm tra sự liên quan giữa thời gian ôn tập (biến độc lập – vị trí 1) với điểm thi môn toán (biến phụ thuộc – vị trí 2) của học sinh tiểu học trong trường trung học A (người tham gia — địa điểm), kiểm soát đối với giới tính và thời gian ôn tập (vị trí 3).

3.2. Viết câu hỏi nghiên cứu định lượng

Bởi vì các câu hỏi nghiên cứu thu hẹp và tập trung vào tuyên bố mục đích, chúng phục vụ để trình bày lại mục đích trong các câu hỏi cụ thể mà nhà nghiên cứu tìm cách trả lời. Các câu hỏi nghiên cứu mô tả phản ứng của những người tham gia đối với một biến đơn lẻ, so sánh các nhóm về một kết quả hoặc liên quan đến các biến. Các câu hỏi nghiên cứu được tìm thấy trong tất cả các thiết kế trong nghiên cứu định lượng, chẳng hạn như trong các nghiên cứu thử nghiệm, nghiên cứu tương quan và khảo sát.

Các bước cơ bản để hình thành một câu hỏi nghiên cứu là:

  • Đặt ra một câu hỏi
  • Bắt đầu bằng “how,” “what,” hoặc “why”
  • Chỉ định các biến độc lập, phụ thuộc và trung gian hoặc kiểm soát
  • Sử dụng các từ mô tả, so sánh hoặc liên quan để chỉ hành động hoặc kết nối giữa các biến
  • Cho biết những người tham gia và địa điểm nghiên cứu cho cuộc nghiên cứu

Ba dạng phổ biến trong nghiên cứu định lượng: câu hỏi mô tả, câu hỏi quan hệ và câu hỏi so sánh.

3.2.1. Câu hỏi mô tả (Descriptive Questions)

Xem thêm: Compressor là gì? Hướng dẫn chi tiết về compressor | Hi Pov

Các nhà nghiên cứu sử dụng câu hỏi mô tả để xác định phản ứng của người tham gia đối với một biến hoặc câu hỏi đơn. Biến đơn này có thể là một biến độc lập, một biến phụ thuộc hoặc một biến can thiệp.

Ví dụ cấu trúc mẫu:

Tần suất (những người tham gia) (biến) tại (địa điểm nghiên cứu) như thế nào?

Ví dụ: Tần suất sinh viên đại học cảm thấy bị căng thẳng học tập trong lớp học trực tuyến như thế nào?

3.2.2. Câu hỏi về mối quan hệ (Relationship Questions)

Trong hầu hết các nghiên cứu, các nhà điều tra tìm cách tìm hiểu nhiều hơn là các phản ứng đối với các biến đơn lẻ. Họ có thể kiểm tra mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến. Các câu hỏi về mối quan hệ tìm cách trả lời mức độ và độ lớn của mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến số. Những câu hỏi này thường liên quan đến các loại biến khác nhau trong một nghiên cứu, chẳng hạn như biến độc lập với biến phụ thuộc hoặc biến phụ thuộc để kiểm soát biến. Trường hợp phổ biến nhất xảy ra khi các nhà nghiên cứu liên hệ biến độc lập với biến phụ thuộc.

Ví dụ cấu trúc mẫu:

(Biến độc lập) có liên quan như thế nào với (biến phụ thuộc) đối với (những người tham gia) tại (địa điểm nghiên cứu)?

Ví dụ, điểm thi toán có liên quan như thế nào với thời gian ôn tập đối với học sinh tiểu học tại Trường trung học A?

3.2.3. Câu hỏi so sánh (Comparison Questions)

Các nhà nghiên cứu có thể đặt một câu hỏi so sánh để tìm hiểu xem hai hoặc nhiều nhóm trên một biến độc lập khác nhau như thế nào về một hoặc nhiều biến kết quả. Các thử nghiệm sử dụng các câu hỏi so sánh, và trong những nghiên cứu này, nhà nghiên cứu cung cấp một số can thiệp cho một nhóm và không làm nó với nhóm thứ hai.

Ví dụ cấu trúc mẫu:

(Nhóm 1) khác với (nhóm 2) như thế nào về (biến phụ thuộc) đối với (những người tham gia) tại (địa điểm nghiên cứu)?

Ví dụ, Lớp học dựa vào bài giảng tiêu chuẩn khác với lớp học dựa vào bài giảng STEM về điểm số môn khoa học đối với học sinh tiểu học tại thành phố Hà Nội?

3.3. Viết giả thuyết nghiên cứu định lượng

Tương tự như câu hỏi nghiên cứu, giả thuyết thu hẹp tuyên bố mục đích trong nghiên cứu định lượng, nhưng giả thuyết đưa ra dự đoán về những gì nhà nghiên cứu mong đợi sẽ tìm thấy. Nhà nghiên cứu có thể đưa ra những dự đoán này vì các nghiên cứu trước đây trong tài liệu cho thấy một số kết quả nhất định. Ngoài ra, giả thuyết không được sử dụng để mô tả một biến đơn lẻ như được tìm thấy trong trường hợp câu hỏi nghiên cứu. Chúng cũng không được sử dụng thường xuyên như các câu hỏi nghiên cứu vì chúng đại diện cho một tuyên bố chính thức về các mối quan hệ và dự đoán về mối quan hệ có thể không được biết trước.

Các giả thuyết cần bao gồm các thành phần cụ thể:

  • Phát biểu các biến theo thứ tự: biến độc lập (vị trí đầu tiên), biến phụ thuộc (vị trí thứ hai), và biến kiểm soát (vị trí thứ ba).
  • Nếu bạn so sánh các nhóm trong giả thuyết của mình, hãy nêu rõ các nhóm; nếu các biến có liên quan với nhau, hãy xác định mối quan hệ giữa các biến.
  • Đưa ra dự đoán về những thay đổi mà bạn mong đợi trong nhóm của mình, chẳng hạn như ít hơn hoặc thuận lợi hơn hoặc không có thay đổi (ví dụ: không có sự khác biệt). Sau đó, bạn sẽ kiểm tra dự đoán này bằng cách sử dụng các thủ tục thống kê.
  • Bạn có thể nêu thông tin về những người tham gia và địa điểm nghiên cứu, nhưng thông tin này có thể không cần thiết nếu nó lặp lại thông tin đã nêu trong tuyên bố mục đích của bạn.

Có hai loại giả thuyết: giả thuyết vô hiệu (null) và giả thuyết thay thế (alternative). Bạn cần cả hai loại trong một nghiên cứu, nhưng các tác giả thường chỉ viết loại này hoặc loại kia vào báo cáo của họ. Xem sự khác biệt giữa chúng trong bảng 3 dưới đây:

Bảng 3: Phân biệt giả thuyết vô hiệu và giả thuyết thay thế

Loại giả thuyết Giả thuyết vô hiệu Giả thuyết thay thế Mục đích Để kiểm tra trong dân số chung rằng không có thay đổi, không có mối quan hệ, không có sự khác biệt Giả thuyết có thể là đúng nếu giá trị vô hiệu bị bác bỏ, nó gợi ý một sự thay đổi, một mối quan hệ hoặc một sự khác biệt Ngôn ngữ cụ thể được sử dụng trong giả thuyết Không có sự khác biệt (hoặc mối quan hệ) giữa… Các tuyên bố về tầm quan trọng như cao hơn, thấp hơn, tích cực hơn, thuận lợi hơn

3.3.1. Giả thuyết vô hiệu (Null Hypotheses)

Giả thuyết vô hiệu là hình thức viết giả thuyết truyền thống nhất. Các giả thuyết rỗng đưa ra dự đoán rằng không có mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc hoặc không có sự khác biệt giữa các nhóm của một biến độc lập hoặc một biến phụ thuộc. Giả thuyết rỗng có thể bắt đầu bằng cụm từ “Không có sự khác biệt giữa các nhóm…” hoặc “Không có mối quan hệ giữa (hoặc giữa các) biến…”

Ví dụ cấu trúc mẫu, sử dụng ngôn ngữ “không có sự khác biệt…”

Không có sự khác biệt giữa (biến độc lập, nhóm 1) và (biến độc lập, nhóm 2) về (biến phụ thuộc) đối với (người tham gia) tại (địa điểm nghiên cứu).

Ví dụ: Không có sự khác biệt giữa lớp học dựa vào bài giảng tiêu chuẩn và lớp học dựa vào bài giảng STEM về điểm số môn khoa học đối với học sinh tiểu học.

3.3.2. Giả thuyết thay thế (Alternative Hypotheses)

Ngược lại với giả thuyết vô hiệu, bạn có thể viết một giả thuyết thay thế. Bạn sẽ sử dụng một giả thuyết thay thế nếu bạn nghĩ rằng sẽ có sự khác biệt dựa trên kết quả từ nghiên cứu trong quá khứ hoặc một lời giải thích hoặc lý thuyết được báo cáo trong tài liệu. Hai loại giả thuyết thay thế là có định hướng và không có định hướng. Trong giả thuyết thay thế định hướng, nhà nghiên cứu dự đoán hướng của một sự thay đổi, sự khác biệt hoặc mối quan hệ đối với các biến trong tổng dân số. Một nhà nghiên cứu chọn một mẫu người từ một quần thể và dự đoán rằng điểm số sẽ cao hơn, tốt hơn hoặc thay đổi theo một cách nào đó. Nó được bắt gặp nhiều nhất trong các nghiên cứu định lượng về giáo dục.

Ví dụ cấu trúc mẫu cho một giả thuyết thay thế có định hướng.

(nhóm 1, biến độc lập) tại (địa điểm nghiên cứu) sẽ có (một số khác biệt, chẳng hạn như cao hơn, thấp hơn, lớn hơn, nhỏ hơn) đối với (biến phụ thuộc) so với (nhóm 2 của biến độc lập).

Ví dụ: Điểm số môn khoa học của của học sinh tiểu học trong lớp học dựa vào bài giảng tiêu chuẩn sẽ thấp hơn đối với lớp học dựa vào bài giảng STEM.

Một loại giả thuyết thay thế khác là giả thuyết không hướng. Trong giả thuyết thay thế không hướng, nhà nghiên cứu dự đoán sự thay đổi, sự khác biệt hoặc mối quan hệ đối với các biến trong dân số nhưng không cho biết hướng của dự đoán này là tích cực hay tiêu cực, lớn hơn hay nhỏ hơn. Phương án không hướng không phổ biến như phương án có hướng bởi vì nhà nghiên cứu không có quan điểm về hướng mối quan hệ của các biến.

Cấu trúc có thể là: Có sự khác biệt giữa (nhóm 1, biến độc lập) và (nhóm 2, biến độc lập) về (biến phụ thuộc).

Ví dụ: Có sự khác biệt giữa lớp học dựa vào bài giảng tiêu chuẩn và lớp học dựa vào bài giảng STEM về điểm số môn khoa học đối với học sinh tiểu học.

Danh mục: Giáo Dục
Nguồn: https://hipov.info

Tài liệu tham khảo

  1. Creswell, J. W. (2002). Educational research: Planning, conducting, and evaluating quantitative. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
  2. Lovely Professional University. Methodology of Educational Research and Statistics. Produced & Printed by Laxmi Publications (P) LTD, 2014. No 113, Golden House, Daryaganj, New Delhi-110002 for Lovely Professional University Phagwara
  3. Johnson, R. B., & Christensen, L. (2019). Educational research: Quantitative, qualitative, and mixed approaches. Sage publications.

0 ( 0 votes )

Hi Pov

https://hipov.info
Hipov.info là Blog Tin Tức Tổng Hợp Về Hỏi Đáp, Giáo Dục, Thủ Thuật , Đầy Đủ Uy Tín Nhất.

Bài Viết Liên Quan