Cách lập kế hoạch cho một bài nghiên cứu: câu hỏi, giả thuyết, dàn ý

Phần lớn thời gian bị lãng phí khi viết một bài nghiên cứu bị lãng phí ngay tại đây, trước cả khi chúng ta mở một nguồn tài liệu. Một tài liệu trống với dòng 'Working Title' được gõ ở đầu không phải là một kế hoạch. Biết cách lập kế hoạch cho một bài nghiên cứu có nghĩa là biến phạm vi chung đó thành ba thứ cụ thể, theo thứ tự: một câu hỏi, một câu trả lời mà bạn có thể bảo vệ hoặc kiểm tra, và một cấu trúc đưa người đọc từ cái này sang cái kia. Chúng ta có thể muốn nghiên cứu mạng xã hội và sự chú ý của sinh viên. Nhưng một phạm vi chung không phải là thứ bạn có thể kiểm tra, tranh luận, hoặc tổ chức một bài viết xoay quanh. Sẽ là lãng phí thời gian nếu làm tất cả những việc đó mà chưa có sẵn ba thứ ấy.

Mọi hướng dẫn về giai đoạn này đều bảo bạn chọn một chủ đề, làm một số nghiên cứu, rồi lập dàn ý, điều đó đúng nhưng tự nó thì gần như vô ích. Điều tạo nên khác biệt giữa một kế hoạch hoạt động được và một kế hoạch bị đình trệ vào tuần thứ ba là việc mỗi bước có thực sự giúp thu hẹp bước trước đó hay không. Một chủ đề không phải là một câu hỏi. Một câu hỏi không tự động là một giả thuyết. Một giả thuyết và một luận đề đảm nhiệm những chức năng khác nhau, và một bài viết đơn lẻ chỉ bao giờ cần một trong hai.

Bài viết sau đây sẽ dẫn bạn qua một chủ đề, việc sử dụng mạng xã hội và sự chú ý của sinh viên, một cách chi tiết từ khởi đầu chỉ là một ý tưởng đến một dàn ý hoàn chỉnh. Chúng tôi sẽ chỉ ra chính xác chỗ nào nó tách thành một phiên bản thực nghiệm với một giả thuyết và một phiên bản lập luận với một luận đề. Chúng tôi sẽ không đề cập đến những câu hỏi hẹp hơn, chẳng hạn như cách viết tiêu đề hoặc nơi tìm nguồn tài liệu. Phần tiếp theo giữ ở cấp độ của toàn bộ chuỗi, từng quyết định một.

Biến một chủ đề rộng thành một câu hỏi nghiên cứu

Điều đầu tiên bạn nên làm là viết chủ đề của mình thành một câu hoàn chỉnh có một chỗ khuyết, chứ không phải một cụm danh từ. Mạng xã hội và sự chú ý là một nhãn. Việc sử dụng mạng xã hội hằng ngày có ảnh hưởng đến thời gian chú ý duy trì ở sinh viên đại học hay không nêu ra một quần thể, một biến số bạn có thể đo lường, và một kết quả, đó là điều khiến nó có thể trả lời được thay vì chỉ đáng để suy nghĩ.

Không phải mọi câu hỏi có thể trả lời đều đáng để dành một học kỳ làm việc. Các nhà nghiên cứu dùng một phép kiểm tra gồm năm phần, được biết đến với chữ viết tắt FINER, để phân biệt một câu hỏi khả thi với một câu hỏi chỉ nghe có vẻ khả thi. Phép này do Hulley và các cộng sự đề xuất cho nghiên cứu lâm sàng, nhưng nó vẫn phù hợp với bất kỳ chủ đề thực nghiệm nào.

Tiêu chí	Nó hỏi gì	Áp dụng vào ví dụ của chúng ta
Khả thi	Bạn có thực sự có được người tham gia, thời gian và quyền tiếp cận mà điều này cần không	Sinh viên đại học và các nhiệm vụ chú ý đều là những đối tượng và hoạt động có thể tuyển chọn và triển khai một cách thực tế
Thú vị	Câu trả lời có quan trọng với bạn, người hướng dẫn của bạn, hay lĩnh vực của bạn không	Chú ý và thói quen dùng màn hình hiện là những mối quan tâm trực tiếp trong nghiên cứu giáo dục
Mới	Nó có xác nhận, mở rộng, hay thách thức một điều đã được công bố trước đó, thay vì lặp lại nó không	Phần lớn công trình hiện có xem xét tổng thời gian dùng màn hình, chứ không phải riêng mạng xã hội
Đạo đức	Một hội đồng đạo đức có chấp thuận cách bạn sẽ nghiên cứu nó không	Việc tự báo cáo mức sử dụng và một nhiệm vụ chú ý tiêu chuẩn không đặt ra mối lo ngại lớn nào
Liên quan	Nó có gắn với một câu hỏi lý thuyết hoặc thực tiễn thực sự không	Liên hệ trực tiếp với cách các trường đại học nghĩ về chính sách phúc lợi số

Đưa một câu hỏi nháp qua a research question generator trước khi bạn quyết định theo đuổi nó sẽ thực hiện cùng phép kiểm tra đó nhanh hơn, phát hiện khi một câu hỏi quá rộng để hoàn thành hoặc quá hẹp để có ý nghĩa. Bất kỳ dạng thất bại nào cũng khiến bạn mất hàng tuần mà bạn sẽ không lấy lại được khi đã đi sâu ba nguồn tài liệu.

Bạn thực sự đang hỏi loại câu hỏi nào?

Phần lớn các câu hỏi nghiên cứu rơi vào một trong ba dạng: mô tả, so sánh, hoặc dựa trên mối quan hệ, và việc biết bạn đang hỏi dạng nào sẽ quyết định loại bằng chứng nào mới thực sự được tính là một câu trả lời. Cùng một chủ đề ban đầu có thể được diễn đạt theo cả ba cách, và mỗi phiên bản sẽ dẫn bạn tới một thiết kế nghiên cứu khác nhau.

• Mô tả: sinh viên đại học dành bao nhiêu thời gian cho mạng xã hội mỗi ngày, chỉ cần đo lường, không cần nhóm so sánh
• So sánh: sinh viên năm nhất và sinh viên năm cuối có khác nhau về mức sử dụng mạng xã hội hằng ngày hay không, cần hai nhóm được đo theo cùng một cách
• Dựa trên mối quan hệ: việc sử dụng mạng xã hội hằng ngày có ảnh hưởng đến khoảng chú ý duy trì ở sinh viên đại học hay không, cần một kết quả được đo lường rồi liên hệ trở lại với biến mà bạn đang nghiên cứu

Nghiên cứu về sức khỏe và điều dưỡng có phiên bản riêng của trực giác này, dựa trên một công thức gồm năm phần được gọi là PICOT (population, intervention, comparison, outcome, and time). Ví dụ của chúng ta khi chuyển sang PICOT sẽ là: ở sinh viên năm nhất, việc sử dụng mạng xã hội hằng ngày ở mức cao, so với mức thấp, có ảnh hưởng đến điểm số chú ý duy trì trong một học kỳ hay không. Cách tiếp cận này cung cấp cho nhà nghiên cứu một hệ thống sẵn có để xác định những phần nào cần đưa vào.

Cách lập kế hoạch cho một bài nghiên cứu: câu hỏi nghiên cứu hay giả thuyết?

Một câu hỏi nghiên cứu vẫn để ngỏ. Một giả thuyết khép nó lại thành một dự đoán cụ thể, có thể kiểm chứng, được nêu ra trước khi bạn thu thập dù chỉ một điểm dữ liệu. Đây là khác biệt thực sự: 'việc sử dụng mạng xã hội có ảnh hưởng đến sự chú ý hay không' là một câu hỏi mà bất kỳ ai cũng có thể khảo sát theo nhiều hướng, trong khi 'những sinh viên sử dụng mạng xã hội hơn ba giờ mỗi ngày có khoảng chú ý ngắn hơn những sinh viên sử dụng ít hơn một giờ' là một khẳng định mà dữ liệu của bạn chỉ có thể ủng hộ hoặc không ủng hộ.

Mỗi giả thuyết có thể kiểm chứng đều đi thành cặp. Giả thuyết thứ nhất, thường được viết là Ha, là dự đoán mà bạn vừa đưa ra. Trong trường hợp này, nó nói rằng mức sử dụng cao hơn dẫn đến khoảng chú ý ngắn hơn. Giả thuyết thứ hai, thường được gọi là giả thuyết không và được viết là H0, là mặc định tẻ nhạt mà dự đoán của bạn phải vượt qua. Nó nói rằng không có khác biệt về khoảng chú ý giữa những người sử dụng nhiều hơn và những người sử dụng ít hơn. Một điểm quan trọng, kiểm định thống kê của bạn không được thiết kế để chứng minh trực tiếp dự đoán của bạn, mà là để bác bỏ hoặc không bác bỏ mặc định tẻ nhạt mà nó phải vượt qua.

Việc viết cả hai vế của cặp, không chỉ vế mà bạn kỳ vọng sẽ tìm thấy, là điều a hypothesis generator buộc bạn phải làm bằng cách yêu cầu rõ ràng biến kết quả và biến so sánh. Bỏ qua vế giả thuyết không là một khoảng trống phổ biến mà giám khảo thường chỉ ra trong một đề cương giai đoạn đầu.

Nếu bài viết của bạn không có giả thuyết thì sao?

Nhiều bài nghiên cứu mạnh hoàn toàn không kiểm định giả thuyết. Một bài tổng quan tài liệu, một phân tích chính sách, hoặc một bài nghị luận được tổ chức quanh một luận đề thay vì vậy, tức là một khẳng định mà bạn bảo vệ bằng bằng chứng chứ không phải một dự đoán mà bạn kiểm định bằng dữ liệu. Hai công cụ này giải quyết những vấn đề khác nhau, và việc dùng nhầm công cụ là lý do khiến một số bài viết có cảm giác như đang cố chứng minh điều gì đó mà một giả thuyết vốn chưa bao giờ được tạo ra để chứng minh.

Nhưng giả sử bạn đã lấy cùng chủ đề ban đầu theo hướng nghị luận này: Mặc dù việc sử dụng mạng xã hội thường bị quy cho là làm ngắn thời gian chú ý của sinh viên, sự gián đoạn giấc ngủ và tổng thời gian nhìn màn hình mới giải thích tốt hơn mô hình này, điều đó có ý nghĩa đối với cách các trường đại học thiết kế chính sách phúc lợi số. Đây là một lập trường, không phải một dự đoán. Nó có thể sai, có thể bị phản bác, và mọi đoạn sau đó đều tồn tại để bảo vệ nó bằng nguồn tài liệu chứ không phải bằng dữ liệu của chính bạn.

A thesis statement generator làm cùng một nhiệm vụ ở đây như việc kiểm tra giả thuyết làm ở phía thực nghiệm: nó sẽ không cho phép bạn nộp một câu chủ đề, một факт, hoặc một câu hỏi được ngụy trang thành một khẳng định, cả ba đều có vẻ như là một luận đề cho đến khi người đọc cố phản bác chúng và không tìm thấy gì để bác lại.

Tìm nguồn trước khi bạn lập dàn ý

Một dàn ý được xây dựng trước khi bạn biết tài liệu thực sự nói gì thường có xu hướng sụp đổ ngay khi các nguồn thực xuất hiện. Hãy đi ngược từ hai hoặc ba bài bạn đã tin cậy, những bài được trích dẫn ở khắp nơi trong lĩnh vực của bạn, thay vì bắt đầu tìm kiếm từ một ô truy vấn trống.

• Lấy danh sách tài liệu tham khảo của từng bài báo mốc và ghi chú những nguồn nào xuất hiện trong hơn một bài, vì sự lặp lại giữa các bài báo là một chỉ báo thô về trọng lượng thực sự của một nguồn trong lĩnh vực
• Sử dụng chức năng cited-by của cơ sở dữ liệu của bạn để lần theo từ mỗi bài báo mốc đến các công trình mới hơn đã xây dựng trên đó
• Dừng việc bổ sung nguồn khi các tìm kiếm mới chủ yếu trả về những bài báo bạn đã tìm thấy, vì đó là một tín hiệu thực sự chứ không phải một mẹo tăng năng suất
• Giữ một ghi chú một dòng về điều mà mỗi nguồn thực sự khẳng định trong quá trình làm, vì việc đọc lại hai mươi bản tóm tắt vào đêm trước khi dàn ý của bạn đến hạn là nơi bắt đầu của hầu hết các lỗi trích dẫn

Làm thế nào để thực sự lập dàn ý cho một bài nghiên cứu?

Một dàn ý cho một bài báo thực nghiệm đi theo hình dạng của lập luận, không theo thứ tự mà bạn nghĩ ra các ý, và đó chính xác là điều mà một công cụ tạo dàn ý bài luận có thể tự động thực thi một khi bạn đưa vào câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết của mình. Trong phiên bản giả thuyết của ví dụ của chúng ta, điều đó có nghĩa là bốn khối, mỗi khối trả lời một câu hỏi khác nhau mà người đọc thực sự sẽ có.

Phần	Nó phải làm gì
Introduction	Nêu khoảng trống trong nghiên cứu hiện có, rồi đến câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết, theo đúng thứ tự đó
Methods	Mô tả người tham gia, cách đo thời gian chú ý, và quy trình với đủ chi tiết để có thể lặp lại
Results	Báo cáo dữ liệu cho thấy gì, bao gồm cả những phát hiện làm phức tạp giả thuyết, không chỉ những phát hiện ủng hộ nó
Discussion	Diễn giải ý nghĩa của kết quả, nêu giới hạn của nó, và nói rõ điều nó không cho thấy

Nếu bạn tìm kiếm một định dạng dàn ý APA, phần lớn những gì bạn thấy trực tuyến thực ra đang mô tả các quy tắc đặt tiêu đề của APA cho một bài viết hoàn chỉnh, gồm năm cấp độ, mỗi cấp độ có một tổ hợp riêng của chữ đậm, chữ nghiêng và căn giữa, chứ không phải dàn ý được đánh số mà bạn phác thảo trước. Hướng dẫn phong cách của chính APA nêu rõ rằng các tiêu đề trong bài viết cuối cùng không nên được gắn số hoặc chữ cái dưới bất kỳ hình thức nào. Hãy dùng bất kỳ hệ thống đánh số hoặc ký tự nào giúp bạn lập kế hoạch, chỉ đừng đưa phần đánh số đó vào chính bản thảo.

Viết tiêu đề, sau cùng

Tiêu đề thường được viết trước dàn ý, nhưng nên được viết sau cùng. Nó cũng có khả năng hứa hẹn một bài viết mà bạn هنوز chưa viết. Hãy bảo đảm nó ngắn hơn mức bạn nghĩ là cần thiết. Một phân tích được trích dẫn rộng rãi về các bài báo được trích dẫn nhiều nhất, xuất bản trong giai đoạn 2007 đến 2013, cho thấy các tạp chí xuất bản tiêu đề ngắn hơn nhận được nhiều trích dẫn hơn trên mỗi bài báo, một mối quan hệ tồn tại trong toàn bộ giai đoạn này, dù nó suy yếu ở cấp độ từng bài báo trong những năm sau.

Một công cụ tạo tiêu đề có thể tạo ra một tá phương án từ phát hiện của bạn trong khoảng thời gian cần để bạn tự viết một tiêu đề, điều này hữu ích không phải chủ yếu cho cách diễn đạt cuối cùng, mà là để thấy đóng góp của chính bài viết của bạn được trình bày theo một tá cách khác nhau trước khi bạn chọn phương án sắc nét nhất.

Mỗi giai đoạn ở trên đều được trình bày chi tiết ở nơi khác. Viết một câu hỏi nghiên cứu, các loại câu hỏi nghiên cứu, và sự khác biệt giữa một câu hỏi nghiên cứu và một giả thuyết đều có một trang riêng, cùng với cách viết giả thuyết không và giả thuyết thay thế và, đối với công việc lâm sàng, các ví dụ về câu hỏi PICOT. Ở phần soạn thảo có các bài viết về một luận đề cho một bài nghiên cứu, một tiêu đề nghiên cứu tốt, lập dàn ý cho một bài nghiên cứu, định dạng dàn ý APA, và tìm nguồn cho một tổng quan tài liệu.

Lập kế hoạch kết thúc bằng một dàn ý, soạn thảo bắt đầu từ đó. Soạn thảo cũng có thể đi chệch hướng, bạn tạo ra một bản nháp đầu tiên cứng nhắc hơn mức bạn dự định. Một công cụ AI humanizer được xây dựng cho viết học thuật là công cụ dành cho giai đoạn sau đó, đáng biết đến ngay bây giờ để bạn không tìm đến nó trước khi có thứ gì đó đáng để chỉnh sửa.