Cách xây dựng câu hỏi nghiên cứu

Điểm quan trọng nhất là tính “có thể trả lời bằng bằng chứng”. Một câu hỏi nghiên cứu không nhất thiết phải dẫn đến dữ liệu định lượng. Bằng chứng có thể là số đo, hồ sơ, văn bản, quan sát, phỏng vấn hoặc các dạng dữ liệu phù hợp khác. Điều bắt buộc là phải tồn tại một con đường hợp lý từ câu hỏi đến dữ liệu, rồi từ dữ liệu đến kết luận mà nghiên cứu muốn bảo vệ.

Câu hỏi nghiên cứu tốt phải chỉ ra điều gì cần được biết

Một chủ đề chỉ xác định lĩnh vực quan tâm. Câu hỏi nghiên cứu phải tiến thêm một bước: xác định chính xác phần tri thức còn cần được làm rõ.

Ví dụ, “mạng xã hội và kết quả học tập” mới là một chủ đề. Nó chưa cho biết nghiên cứu muốn mô tả mức sử dụng mạng xã hội, so sánh các nhóm, tìm mối liên hệ với kết quả học tập hay xác định tác động nhân quả.

Một câu hỏi nghiên cứu đủ rõ thường làm được bốn việc.

Thứ nhất, nó xác định đối tượng hoặc đơn vị nghiên cứu. Người đọc cần biết kết luận đang nói về nhóm nào, hiện tượng nào hoặc loại trường hợp nào.

Thứ hai, nó xác định hiện tượng, khái niệm hoặc mối quan hệ cần tìm hiểu. Những từ rộng như “hiệu quả”, “ảnh hưởng”, “chất lượng” hoặc “thành công” thường chưa đủ nếu chưa biết chúng được nhận diện bằng cách nào.

Thứ ba, câu hỏi thiết lập phạm vi. Bối cảnh, thời gian hoặc điều kiện nghiên cứu quyết định một kết luận có thể được áp dụng đến đâu.

Thứ tư, cách đặt câu phải phù hợp với mức kết luận mà bằng chứng có thể hỗ trợ. Nếu dữ liệu chỉ cho phép nhận diện mối liên hệ, câu hỏi không nên mặc nhiên sử dụng ngôn ngữ nhân quả như “gây ra” hoặc “tác động”.

Vì vậy, tiêu chuẩn quan trọng không phải là câu hỏi có nghe “học thuật” hay không. Tiêu chuẩn là sau khi đọc câu hỏi, người nghiên cứu có thể hình dung được bằng chứng nào sẽ giúp trả lời nó và bằng chứng nào có thể khiến kết luận ban đầu bị bác bỏ hoặc điều chỉnh.

Bắt đầu từ khoảng trống tri thức, không từ câu chữ

Một lỗi phổ biến khi xây dựng câu hỏi nghiên cứu là cố viết ngay một câu hỏi thật trôi chảy. Cách làm này dễ tạo ra câu văn đẹp nhưng không giải quyết một vấn đề tri thức rõ ràng.

Trình tự hợp lý hơn bắt đầu từ ba lớp: vấn đề → điều chưa biết → câu hỏi.

Một vấn đề nghiên cứu xuất hiện khi có sự khác biệt giữa điều đã biết và điều cần biết. Khoảng trống này không nhất thiết phải là một chủ đề hoàn toàn chưa từng được nghiên cứu. Nó có thể là một mối quan hệ chưa rõ, một kết quả chưa nhất quán, một nhóm đối tượng chưa được xem xét, một cơ chế chưa được giải thích hoặc một kết luận chưa được kiểm tra trong bối cảnh cụ thể.

Giả sử người nghiên cứu quan tâm đến việc sinh viên năm nhất gặp khó khăn trong quá trình thích nghi với đại học. “Khó khăn của sinh viên năm nhất” vẫn còn quá rộng. Trước khi đặt câu hỏi, cần xác định phần chưa biết: chưa biết những khó khăn nào phổ biến, chưa biết yếu tố nào liên quan đến khả năng thích nghi, hay chưa hiểu sinh viên diễn giải trải nghiệm này như thế nào.

Ba khoảng trống khác nhau sẽ tạo ra ba câu hỏi khác nhau và đòi hỏi ba loại bằng chứng khác nhau.

Cách kiểm tra hữu ích là hoàn thành câu:

“Sau khi xem xét những gì đã biết, tôi vẫn chưa biết…”

Phần đứng sau câu này nên mô tả một thiếu hụt tri thức, không phải chỉ nêu lại chủ đề. Khi khoảng trống đã rõ, câu hỏi nghiên cứu thường hình thành tự nhiên hơn và ít có nguy cơ bị mở rộng quá mức.

Chọn loại câu hỏi trước khi chọn bằng chứng

Cách diễn đạt câu hỏi quyết định loại kết luận mà nghiên cứu đang tìm kiếm. Loại kết luận đó lại quyết định bằng chứng cần thu thập. Vì vậy, trước khi lựa chọn phương pháp hoặc dữ liệu, cần xác định mình đang hỏi loại câu hỏi nào.

Câu hỏi mô tả

Câu hỏi mô tả nhằm xác định trạng thái, mức độ, tần suất, phân bố hoặc đặc điểm của một hiện tượng.

Ví dụ: “Tỷ lệ sinh viên năm nhất sử dụng dịch vụ tư vấn học tập trong học kỳ đầu là bao nhiêu?”

Bằng chứng phù hợp có thể là hồ sơ sử dụng dịch vụ, khảo sát hoặc dữ liệu quan sát. Câu hỏi này có thể cho biết hiện tượng xảy ra ở mức nào, nhưng bản thân nó không chứng minh nguyên nhân.

Câu hỏi so sánh hoặc liên hệ

Câu hỏi so sánh quan tâm đến sự khác biệt giữa các nhóm hoặc điều kiện. Câu hỏi liên hệ xem xét việc hai hay nhiều yếu tố biến thiên cùng nhau như thế nào.

Ví dụ: “Thời lượng sử dụng mạng xã hội trung bình mỗi ngày có liên quan như thế nào với kết quả học tập của sinh viên năm nhất?”

Để trả lời, cần có bằng chứng về cả hai khái niệm trong cùng phạm vi nghiên cứu. Tuy nhiên, phát hiện một mối liên hệ chưa đủ để kết luận một yếu tố gây ra yếu tố kia. Những biến khác có thể đồng thời liên quan đến cả hai.

Câu hỏi giải thích hoặc nhân quả

Các từ như “tác động”, “ảnh hưởng”, “dẫn đến” hoặc “gây ra” đặt ra yêu cầu bằng chứng mạnh hơn.

Câu hỏi “Phản hồi bài tập trong 24 giờ có cải thiện kết quả học tập so với phản hồi sau một tuần hay không?” không chỉ hỏi hai biến có liên quan. Nó hỏi điều gì sẽ xảy ra với kết quả nếu điều kiện phản hồi thay đổi.

Để bảo vệ kết luận kiểu này, nghiên cứu phải có cơ sở đủ mạnh để phân biệt tác động của yếu tố đang xét với các giải thích cạnh tranh. Nếu thiết kế nghiên cứu không thể làm điều đó, cách đặt câu nên được hạ xuống mức phù hợp hơn, chẳng hạn từ “tác động như thế nào” thành “có liên quan như thế nào”.

Câu hỏi khám phá trải nghiệm hoặc cơ chế

Không phải mọi câu hỏi nghiên cứu đều cần biến số và số đo. Nếu mục tiêu là hiểu trải nghiệm, cách diễn giải, quá trình hoặc cơ chế xã hội, bằng chứng định tính có thể phù hợp hơn.

Ví dụ: “Sinh viên năm nhất mô tả quá trình thích nghi với yêu cầu học tập ở đại học như thế nào?”

Ở đây, dữ liệu có thể đến từ phỏng vấn, quan sát hoặc tài liệu. Tính “có thể trả lời bằng bằng chứng” vẫn được giữ nguyên; chỉ khác ở chỗ bằng chứng là các mẫu ý nghĩa, trải nghiệm và quá trình được ghi nhận trong dữ liệu thay vì một chỉ số số học.

Thu hẹp phạm vi bằng bốn lớp giới hạn

Một câu hỏi quá rộng thường không thất bại vì thiếu ý tưởng mà vì nó đòi hỏi quá nhiều loại bằng chứng cùng lúc. Thu hẹp phạm vi giúp biến một vấn đề thú vị thành một nghiên cứu có thể thực hiện.

Có bốn lớp giới hạn đặc biệt hữu ích.

Đối tượng hoặc đơn vị phân tích xác định nghiên cứu đang nói về ai hoặc cái gì. “Sinh viên” có thể cần thu hẹp thành sinh viên năm nhất, sinh viên một ngành hoặc một nhóm có đặc điểm liên quan đến vấn đề nghiên cứu.

Hiện tượng hoặc khái niệm trọng tâm xác định chính xác điều cần quan sát. “Kết quả học tập” có thể là điểm trung bình, tỷ lệ hoàn thành môn, khả năng duy trì việc học hoặc một kết quả khác. Các cách định nghĩa khác nhau dẫn đến bằng chứng khác nhau.

Bối cảnh xác định điều kiện nơi kết luận được tạo ra. Một trường đại học, một hệ thống đào tạo, một môi trường trực tuyến hoặc một loại chương trình cụ thể có thể ảnh hưởng đến ý nghĩa của kết quả.

Thời gian xác định khoảng quan sát. Một hiện tượng trong tuần đầu, một học kỳ và toàn bộ khóa học có thể tạo ra những câu trả lời rất khác nhau.

Tuy nhiên, “càng cụ thể càng tốt” không phải nguyên tắc tuyệt đối. Câu hỏi có thể bị thu hẹp đến mức dữ liệu khó thu thập hoặc kết luận quá vụn để còn giá trị. Mục tiêu là cụ thể vừa đủ để nghiên cứu được nhưng vẫn đủ rộng để câu trả lời có ý nghĩa.

Một phép thử đơn giản là hỏi: nếu bỏ một giới hạn khỏi câu hỏi, nghiên cứu có trở nên mơ hồ đáng kể không? Nếu không, giới hạn đó có thể không cần xuất hiện trực tiếp trong câu hỏi và có thể được quy định ở phần thiết kế nghiên cứu.

Biến khái niệm thành bằng chứng có thể thu thập

Đây là bước phân biệt một câu hỏi nghiên cứu thực sự với một câu hỏi chỉ có vẻ nghiên cứu được.

Hãy xem câu: “Môi trường học tập tốt có giúp sinh viên thành công hơn không?”

“Trường học tốt”, “giúp” và “thành công” đều chứa nhiều cách hiểu. Nếu chưa xác định chúng sẽ xuất hiện trong dữ liệu dưới hình thức nào, chưa thể biết bằng chứng nào đủ để trả lời.

Quá trình cần thực hiện là chuyển từng khái niệm quan trọng thành dấu hiệu có thể nhận diện trong dữ liệu.

Với nghiên cứu định lượng, điều đó thường có nghĩa là xác định chỉ số, biến đo lường hoặc kết quả có thể ghi nhận. Với nghiên cứu định tính, nó có thể là xác định loại trải nghiệm, hành vi, phát biểu, tương tác hoặc tài liệu cần quan sát để làm sáng tỏ hiện tượng.

Một phép thử hữu ích là viết một “hợp đồng bằng chứng” cho câu hỏi:

Để trả lời câu hỏi này, tôi cần thu thập loại dữ liệu nào, từ ai hoặc từ đâu, trong điều kiện nào, và dữ liệu đó phải cho phép tôi phân biệt những cách trả lời cạnh tranh nào?

Nếu không thể hoàn thành câu này một cách hợp lý, vấn đề thường nằm ở một trong ba chỗ: khái niệm còn mơ hồ, câu hỏi đang chứa quá nhiều vấn đề hoặc mức kết luận mạnh hơn khả năng của dữ liệu.

Một phép thử khác còn quan trọng hơn: bằng chứng nào có thể khiến tôi thay đổi kết luận?

Nếu mọi kết quả có thể xảy ra đều được diễn giải là xác nhận giả định ban đầu, câu hỏi chưa thực sự mở cho kiểm chứng. Nghiên cứu bằng chứng đòi hỏi khả năng phân biệt giữa những lời giải thích khác nhau, chứ không chỉ thu thập dữ liệu để minh họa một niềm tin đã có.

Kiểm tra tính khả thi và giá trị của câu hỏi

Một câu hỏi có thể rất rõ nhưng vẫn không phải câu hỏi nghiên cứu tốt nếu không thể thực hiện trong nguồn lực, thời gian hoặc điều kiện đạo đức hiện có.

FINER là một khung kiểm tra hữu ích cho giai đoạn này:

·         Feasible – Khả thi: Dữ liệu, người tham gia, thời gian, kỹ năng và nguồn lực có đủ để trả lời câu hỏi

·         Interesting – Có ý nghĩa đối với người nghiên cứu: Vấn đề có đủ quan trọng để duy trì quá trình nghiên cứu

·         Novel – Có đóng góp mới: Kết quả có thể bổ sung, kiểm tra, mở rộng hoặc làm rõ tri thức hiện có

·         Ethical – Phù hợp đạo đức: Việc thu thập và sử dụng bằng chứng có thể được thực hiện một cách chấp nhận được

·         Relevant – Có liên quan: Câu trả lời có giá trị đối với vấn đề khoa học, thực hành hoặc nhóm đối tượng mà nghiên cứu hướng tới

FINER không thay thế việc kiểm tra độ rõ của câu hỏi. Một câu hỏi có thể đáp ứng cả năm tiêu chí nhưng vẫn quá mơ hồ về khái niệm hoặc loại bằng chứng.

Cũng cần phân biệt mới với chưa từng có ai nghiên cứu. Một nghiên cứu có thể tạo giá trị bằng cách kiểm tra một kết quả trong bối cảnh khác, giải quyết bằng chứng mâu thuẫn, sử dụng phép đo tốt hơn hoặc làm rõ một cơ chế chưa được hiểu đầy đủ. Đòi hỏi mọi câu hỏi phải hoàn toàn chưa từng xuất hiện có thể dẫn đến việc theo đuổi sự khác biệt bề mặt thay vì một khoảng trống tri thức thực sự.

Tính khả thi cũng nên được đánh giá trước khi khóa câu hỏi. Nếu câu hỏi yêu cầu một nhóm dữ liệu mà người nghiên cứu không thể tiếp cận, giải pháp không phải luôn là giữ nguyên câu hỏi rồi tìm một phương pháp thay thế. Đôi khi cần điều chỉnh chính phạm vi hoặc mức kết luận của câu hỏi.

Dùng khung cấu trúc mà không biến chúng thành khuôn

Các framework có thể giúp phát hiện thành phần còn thiếu, nhưng chúng không nên được dùng để ép mọi nghiên cứu vào cùng một cấu trúc.

Với câu hỏi về can thiệp hoặc so sánh, PICO là một khung thường hữu ích:

·         P – Population/Problem: Đối tượng hoặc vấn đề

·         I – Intervention: Can thiệp cần xem xét

·         C – Comparison: Điều kiện hoặc nhóm so sánh

·         O – Outcome: Kết quả quan tâm

Ví dụ, thay vì hỏi “Phản hồi nhanh có tốt hơn không?”, có thể cấu trúc thành: “Ở sinh viên học môn X, phản hồi bài tập trong 24 giờ so với phản hồi sau 7 ngày tạo ra khác biệt như thế nào về kết quả bài tập kế tiếp trong tám tuần?”

PICO đặc biệt phù hợp khi bản chất câu hỏi đã có đối tượng, can thiệp, đối chứng và kết quả. Nó không phải lựa chọn mặc định cho câu hỏi khám phá trải nghiệm, quá trình xã hội hoặc các hiện tượng không được tổ chức theo logic can thiệp.

Với các loại câu hỏi khác, có thể dùng những mẫu đơn giản hơn:

·         Mô tả: Ở [đối tượng/bối cảnh], [hiện tượng] có mức độ, tần suất hoặc phân bố như thế nào trong [thời gian]

·         Liên hệ: Ở [đối tượng], [yếu tố X] liên quan như thế nào với [kết quả Y] trong [bối cảnh/thời gian]

·         So sánh: Ở [đối tượng], [nhóm hoặc điều kiện A] khác [B] như thế nào về [kết quả]

·         Khám phá: [Nhóm đối tượng] trải nghiệm, diễn giải hoặc mô tả [hiện tượng] như thế nào trong [bối cảnh]

Giá trị của các mẫu này nằm ở việc buộc người nghiên cứu kiểm tra những thành phần cần thiết. Nếu việc điền đủ mọi ô làm câu hỏi trở nên dài và cứng, một số chi tiết có thể chuyển sang phần phạm vi hoặc phương pháp, miễn là câu hỏi vẫn đủ rõ để xác định hướng bằng chứng.

Sửa câu hỏi bằng phép thử bằng chứng

Cách tốt nhất để đánh giá một câu hỏi là thử biến nó thành một kế hoạch bằng chứng sơ bộ. Nếu không thể hình dung dữ liệu cần có, câu hỏi thường chưa sẵn sàng.

Xét câu hỏi rộng:

“Mạng xã hội ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên như thế nào?”

Câu này chứa ít nhất ba vấn đề. “Mạng xã hội” chưa rõ đang nói về nền tảng, thời gian sử dụng hay hành vi sử dụng. “Kết quả học tập” chưa có nghĩa cụ thể. Quan trọng hơn, từ “ảnh hưởng” hàm ý quan hệ nhân quả.

Nếu nghiên cứu chỉ có dữ liệu quan sát, phiên bản phù hợp hơn có thể là:

“Ở sinh viên năm nhất tại trường X, thời lượng sử dụng mạng xã hội trung bình mỗi ngày có liên quan như thế nào với điểm trung bình học kỳ đầu?”

Câu hỏi mới làm rõ đối tượng, yếu tố quan tâm, kết quả và loại quan hệ. Nó cũng không hứa hẹn một kết luận nhân quả mà bằng chứng quan sát chưa chắc bảo vệ được.

Một ví dụ khác:

“Tại sao sinh viên bỏ học?”

“Tại sao” khiến người đọc kỳ vọng một lời giải thích nguyên nhân rất rộng. Nếu mục tiêu thực sự là tìm hiểu cách người học trải nghiệm quyết định này, có thể hỏi:

“Sinh viên năm nhất đã tạm dừng chương trình mô tả những yếu tố nào góp phần vào quyết định rời học trong học kỳ đầu?”

Phiên bản này phù hợp hơn với bằng chứng từ phỏng vấn hoặc hồ sơ trường hợp. Nó tìm kiếm những yếu tố được người tham gia nhận diện mà không tự động khẳng định rằng nghiên cứu đã xác định được toàn bộ nguyên nhân khách quan.

Trước khi khóa câu hỏi nghiên cứu, có thể kiểm tra lần cuối bằng các câu sau:

1.    Đối tượng: Người đọc có biết câu hỏi đang nói về ai hoặc cái gì

2.    Trọng tâm: Có một vấn đề chính đủ rõ, thay vì nhiều câu hỏi ghép lại

3.    Khái niệm: Những thuật ngữ quan trọng có thể được nhận diện trong dữ liệu

4.    Bằng chứng: Có thể nói rõ dữ liệu nào sẽ giúp trả lời câu hỏi

5.    Mức kết luận: Ngôn ngữ mô tả, liên hệ, so sánh hoặc nhân quả có phù hợp với bằng chứng dự kiến

6.    Phạm vi: Bối cảnh và thời gian có đủ cụ thể để nghiên cứu nhưng không thu hẹp vô ích

7.    Khả thi: Có khả năng tiếp cận dữ liệu, người tham gia và nguồn lực cần thiết

8.    Giá trị: Một câu trả lời đáng tin cậy sẽ làm tăng hiểu biết hoặc hỗ trợ một vấn đề thực sự quan trọng

Nếu một câu hỏi vượt qua tám phép thử này, nó đã tiến rất gần từ một ý tưởng nghiên cứu sang một câu hỏi có thể dẫn dắt thiết kế và thu thập bằng chứng.

Xây dựng câu hỏi nghiên cứu là quá trình thiết lập mối liên kết giữa vấn đề cần hiểu và bằng chứng có thể tạo ra. Một câu hỏi mạnh phải đủ tập trung để xác định phạm vi nghiên cứu, đủ rõ để chuyển các khái niệm thành dữ liệu, và đủ thận trọng để không đòi hỏi mức kết luận cao hơn những gì bằng chứng có thể hỗ trợ.

Thay vì bắt đầu bằng việc tìm một câu văn thật học thuật, hãy bắt đầu bằng khoảng trống tri thức, xác định loại câu trả lời cần có, rồi thử chỉ ra bằng chứng có thể xác nhận, bác bỏ hoặc điều chỉnh câu trả lời đó. Khi chuỗi này nhất quán, câu hỏi nghiên cứu mới thực sự trở thành công cụ điều hướng cho toàn bộ nghiên cứu.