Câu hỏi nghiên cứu vs giả thuyết vs luận đề

Một nghiên cứu sinh năm nhất bậc PhD được một thành viên hội đồng yêu cầu “nêu giả thuyết của bạn” và một thành viên khác, trên cùng bản thảo đó, yêu cầu “làm sắc nét luận đề của bạn”, trong khi bài viết cho đến lúc này mới chỉ có một câu hỏi nghiên cứu được ghi ra. Việc phân biệt câu hỏi nghiên cứu với giả thuyết, và vị trí của luận đề so với cả hai, không phải là chuyện câu nệ tiểu tiết. Mỗi yếu tố trong ba yếu tố này gắn một bài viết với một loại bằng chứng khác nhau, và việc dùng sai yếu tố là lý do khiến một số bản thảo có cảm giác như đang tự tranh luận với chính mình.

Một câu hỏi nghiên cứu thì đặt ra câu hỏi. Một giả thuyết thì dự đoán, tức là nêu trước kết quả sẽ là gì. Một luận đề thì khẳng định, đưa ra một lập trường và bảo vệ lập trường đó bằng bằng chứng thu thập từ công trình của người khác thay vì dữ liệu mới. Cả ba đều là công cụ hợp lệ.

Câu hỏi nghiên cứu so với giả thuyết so với luận đề

Một câu hỏi nghiên cứu được giữ ở trạng thái mở theo thiết kế. “Sinh viên thế hệ đầu mô tả quá trình chuyển tiếp sang viết học thuật ở bậc đại học như thế nào” không dự đoán một câu trả lời, nó buộc nhà nghiên cứu phải tìm hiểu, thường là thông qua phỏng vấn, khảo sát, hoặc quan sát, và báo cáo những gì thực sự hiện diện. Đây là công cụ phù hợp bất cứ khi nào bạn thực sự هنوز chưa biết câu trả lời sẽ là gì.

Một giả thuyết dự đoán một kết quả cụ thể, có thể kiểm định, và có thể được xác nhận hoặc bác bỏ khi dữ liệu được thu thập. Chẳng hạn, “Những sinh viên hoàn thành một chương trình chuyển tiếp viết có cấu trúc sẽ báo cáo điểm căng thẳng học thuật thấp hơn vào cuối tuần thứ sáu so với những sinh viên không hoàn thành chương trình đó.” Phát biểu này không thể được trả lời bằng một câu trả lời đơn giản có hoặc không, như một câu hỏi, mà chỉ có thể được xác nhận hoặc bác bỏ bởi dữ liệu. Vì vậy, đó là một giả thuyết. Nó hầu như chỉ thuộc về công trình định lượng và thực nghiệm, tâm lý học, y học, và phần lớn các khoa học tự nhiên, nơi một dự đoán có thể được kiểm tra đối chiếu với một phép đo.

Một luận đề khẳng định một lập trường và dành phần còn lại của bài viết để bảo vệ lập trường đó bằng chứng cứ của người khác thay vì dữ liệu mới được thu thập trực tiếp. 'Although antibiotic discovery is usually credited to laboratory science alone, wartime military funding shaped which drugs reached production first' là một mệnh đề, không phải một dự đoán: nó có thể bị phản bác, và mọi đoạn văn sau đó đều tồn tại để khiến việc phản bác ấy khó hơn. Luận đề là cách các bài viết thuộc khối nhân văn, các lập luận pháp lý, và các tổng quan tài liệu tự tổ chức, vì không có bộ dữ liệu nào để thu thập nhằm giải quyết dứt điểm câu hỏi.

So sánh nhanh

Ba loại này khác nhau không chỉ ở chức năng. Chúng khác nhau ở thời điểm có thể viết, điều gì sẽ chứng minh chúng sai, và ngành học nào mặc định dùng loại nào, tất cả những yếu tố đó quyết định bài viết của bạn cần một, hai, hay một sự kết hợp.

	Câu hỏi nghiên cứu	Giả thuyết	Luận đề
Nó làm gì	Đặt câu hỏi	Dự đoán	Khẳng định
Viết trước hay sau khi thu thập dữ liệu	Trước, và luôn mở trong suốt quá trình	Trước, như một dự đoán cụ thể	Thường được sửa trong suốt quá trình, khi bằng chứng tích lũy
Điều gì sẽ chứng minh nó sai	Không gì cả, một câu hỏi không thể sai	Dữ liệu mâu thuẫn với dự đoán	Một phản biện mà người viết không thể trả lời
Các ngành học điển hình	Công việc định tính và khám phá trong hầu hết các lĩnh vực	Tâm lý học, y học, và các khoa học thực nghiệm hoặc định lượng khác	Khối nhân văn, luật, và viết lập luận hoặc tổng quan tài liệu
Bài viết có thể có hơn một loại không	Có, thường là một câu hỏi trung tâm cộng với các câu hỏi phụ	Có, một giả thuyết cho mỗi mối quan hệ được dự đoán	Thường chỉ có một luận đề trung tâm, được lập luận từ nhiều hướng

Không loại nào trong ba loại này đứng cao hơn các loại còn lại. Một luận đề được bảo vệ vững chắc có trọng lượng ngang với một giả thuyết đã được xác nhận, mỗi loại trả lời một kiểu câu hỏi khác nhau bằng một kiểu bằng chứng khác nhau.

Combination nào là hợp lệ cho bài viết của bạn

Phần lớn bài viết cần chính xác một trong ba yếu tố, đôi khi là hai, và việc biết combination nào phù hợp với dự án của bạn quan trọng hơn nhiều so với việc nắm vững từng yếu tố một cách tách biệt.

Combination	Khi nào phù hợp	Ví dụ
Câu hỏi, rồi giả thuyết	Công trình định lượng mà có thể đưa ra một dự đoán cụ thể từ trước	nghiên cứu về căng thẳng khi chuyển đổi trong viết ở trên
Câu hỏi, không có giả thuyết	Công trình định tính hoặc khám phá, nơi mục đích là phát hiện các phạm trù, chứ không phải kiểm định một dự đoán	nghiên cứu về chuyển đổi ở thế hệ đầu tiên ở trên
Luận đề, không nêu câu hỏi trực tiếp	Bài luận nghị luận, bài viết nhân văn, và tổng quan tài liệu	luận đề về tài trợ kháng sinh ở trên
Câu hỏi và luận đề cùng nhau	Ít gặp nhưng hợp lệ: một bài viết trước hết khảo sát, rồi lập luận cho một lập trường dựa trên những gì nó phát hiện	một phân tích chính sách khảo sát các kết quả, rồi lập luận cho một cải cách cụ thể

Một combination không bao giờ hợp lệ: một nghiên cứu định lượng, thực nghiệm, có dự đoán có thể kiểm định được từ trước nhưng không viết ra giả thuyết. Việc bỏ qua giả thuyết che giấu một dự đoán mà nhà nghiên cứu rõ ràng đã có sẵn, vì chính thiết kế nghiên cứu đã cho thấy kết quả nào được kỳ vọng.

Một nghiên cứu định tính không có giả thuyết không phải là một nghiên cứu yếu hơn

Rất nhiều nghiên cứu định tính mạnh không bao giờ nêu giả thuyết, và những người phản biện vẫn đòi hỏi một giả thuyết đang áp dụng sai tiêu chuẩn, chứ không phải chỉ ra một khoảng trống thực sự. 'How do hospice nurses describe emotional exhaustion after a patient's death' không có gì để dự đoán từ trước; toàn bộ mục đích là mô tả và hiểu một hiện tượng đủ sâu để các phạm trù xuất hiện từ chính những gì người tham gia thực sự nói. Đòi hỏi một giả thuyết ở đây sẽ yêu cầu nhà nghiên cứu khẳng định, trước cả một cuộc phỏng vấn, rằng người tham gia sẽ nói gì với họ.

Một đề xuất nghiên cứu định tính không có giả thuyết không hề thiếu sót gì. Nó có đúng hình thức cho một câu hỏi về mô tả và ý nghĩa hơn là dự đoán, và việc xem nó như một công việc định lượng chưa hoàn chỉnh là hiểu sai mục đích của phương pháp này.

Dấu hiệu cho thấy bạn đã lẫn lộn cả ba

Một số dấu hiệu xuất hiện khá nhất quán khi một câu hỏi, một giả thuyết và một luận đề đã bị trộn lẫn trong cùng một bản thảo, và mỗi dấu hiệu đều có thể được sửa bằng một câu duy nhất khi bạn gọi đúng tên nó.

• Một giả thuyết mà bạn không thể hình dung là sai thực ra chỉ là một giả định được nêu ra với sự tự tin, chứ không phải một dự đoán. Hãy nêu phiên bản có thể hóa ra là sai.
• Một luận đề kết thúc bằng dấu hỏi thì thực ra vẫn chưa được viết xong. Hãy trả lời câu hỏi, rồi nêu câu trả lời như một khẳng định.
• Một câu hỏi nghiên cứu có chứa từ 'prove' đang yêu cầu bạn bảo vệ một kết luận mà bạn đã đạt tới, chứ không phải khảo sát một kết luận mà bạn chưa đạt tới.
• Một giả thuyết không có sự so sánh được xây dựng sẵn bên trong, chẳng hạn như 'social media use affects wellbeing' thay vì 'affects wellbeing more than X does,' thì hoàn toàn không thể được kiểm định bằng dữ liệu.

Quyết định bài viết của bạn thực sự cần loại nào

Cách nhanh nhất để kiểm tra là tự hỏi bạn thực sự sẵn sàng làm gì: khảo sát mà không biết trước câu trả lời, dự đoán một kết quả cụ thể và kiểm định nó, hay bảo vệ một lập trường từ các bằng chứng hiện có. Dù là trường hợp nào, toàn bộ trình tự thu hẹp một chủ đề thành câu hỏi đó, rồi tiếp tục thành một giả thuyết hoặc một luận đề, đều được trình bày trong hướng dẫn của chúng tôi về cách lập kế hoạch cho một bài nghiên cứu.

A hypothesis generator là một công cụ kiểm tra hữu ích ở thời điểm đó, vì nó buộc cả kết quả dự đoán lẫn kết quả đối lập của nó phải xuất hiện trên trang trước khi bạn có thể nộp bất kỳ bên nào. A thesis statement generator cũng làm nhiệm vụ tương tự cho phía còn lại, từ chối chấp nhận một факт hoặc một câu hỏi được ngụy trang thành một khẳng định, và đó chính là nơi phần lớn các luận đề yếu thực sự mắc lỗi.

Viết giả thuyết không và giả thuyết đối lập được trình bày riêng biệt, và các nhà nghiên cứu lâm sàng có một định dạng được thiết kế riêng cho cùng nhiệm vụ đó trong ví dụ câu hỏi PICOT.

Không có quyết định nào trong ba quyết định này có thể được âm thầm đảo ngược sau đó, một giả thuyết được ghép vào một nghiên cứu định tính, hoặc một luận đề được dựng lên sau khi sự việc đã xảy ra, thường sẽ lộ ra qua cách bài viết được đọc. Một công cụ nhân hóa AI được xây dựng cho viết học thuật là một công cụ đáng biết đến cho giai đoạn tiếp theo, khi đã có một bản thảo mà giọng văn của nó cần được chú ý hơn là cấu trúc của nó.