Sổ tay Phương pháp Nghiên cứu. Kết luận và gợi ý suy ngẫm

Research Methods Handbook

Conclusion & Reflection Prompts

Phần này đã trình bày phương pháp nghiên cứu như một hành trình từ những cân nhắc triết học “sâu sắc” đến các cách tiếp cận cụ thể để thu thập và phân tích dữ liệu. Rõ ràng là còn nhiều điều nữa có thể nói: nhiều cuốn sách đã được viết về các phương pháp và quan điểm triết học riêng lẻ được mô tả ở trên. Nhưng hy vọng rằng hướng dẫn này cung cấp một cái nhìn tổng quan hữu ích về một lĩnh vực có thể gây khó hiểu và e ngại.

Việc xem xét chi tiết hơn cách các nghiên cứu sinh tiến sĩ từ GO-GN đã sử dụng các phương pháp khác nhau có thể là một cách hữu ích để thấy được những khả năng của các phương pháp luận khác nhau. Bạn có thể tìm thấy danh sách các luận văn đã hoàn thành ở cuối cuốn sổ tay này. Trong các ấn bản tương lai, chúng tôi hy vọng sẽ kết hợp thêm nhiều hiểu biết từ mạng lưới và đề cập đến nhiều phương pháp hơn nữa.

Chúng tôi đã chỉ ra cách tính mở có thể là một yếu tố quan trọng trong tất cả các khía cạnh của quá trình nghiên cứu. Tóm lại, chúng tôi mời bạn suy ngẫm về cách tính mở có thể định hình hoặc nâng cao nghiên cứu của chính bạn.

Bạn định hình nghiên cứu của mình như thế nào? Điều gì thúc đẩy nó?

• Mô tả những gì đang xảy ra (ví dụ: sự đa dạng của người học trong các khóa học trực tuyến mở đại chúng MOOC)

• Xác định các mô hình (ví dụ: mạng lưới đang thay đổi tương tác giữa người học như thế nào?)

• Thách thức các quan điểm hiện có (ví dụ: “thế hệ kỹ thuật số”)

• Tập trung vào những điều bị bỏ qua (ví dụ: tầm quan trọng của các yếu tố văn hóa xã hội)

• Hỗ trợ thực hành chuyên môn (ví dụ: phát triển năng lực giáo viên)

• Phát triển các lý thuyết mới

• Mô tả các xu hướng mới (ví dụ: giáo dục mở)

• Tinh chỉnh/định nghĩa lại vai trò (ví dụ: các khóa học trực tuyến mở đại chúng)

Giá trị của việc trả lời câu hỏi nghiên cứu của bạn là gì? Liệu các phương pháp tiếp cận mở có thể nâng cao hoặc bổ sung giá trị?

• Ảnh hưởng trực tiếp đến thực tiễn

• Tạo ra các công cụ

• Chia sẻ dữ liệu để tái sử dụng

• Xuất bản truy cập mở

• Phát triển các mạng lưới mở

---------------------------------------------------

Thừa nhận: 

Nội dung này được dịch từ tài liệu của các tác giả: Farrow, R. (ed.), Weller, M., Pitt, R., Iniesto, F., Algers, A., Almousa, S., Baas, M., Bentley, P., Bozkurt, A., Butler, W., Cardoso, P., Chtena., N., Cox, G., Czerwonogora, A., Dabrowski, M.T., Derby, R., DeWaard, H., Elias, T., Essmiller, K., Funk, J., Hayman, J., Helton, E., Huth, K., Hutton, S. C., Iyinolakan, O., Johnson, K. R., Jordan, K., Kuhn, C., Lambert, S., Mittelmeier, J., Nagashima, T., Nerantzi, C., O’Reilly, J., Paskevicius, M., Peramunugamage, A., Pete, J., Power, V., Pulker, H., Rabin, E., Rets, I., Roberts, V., Rodés, V., Sousa, L., Spica, E., Vizgirda, V., Vladimirschi, V., & Witthaus, G. (2023). Sổ tay Nghiên cứu Mở của GO-GN.

Mạng lưới Cao học Toàn cầu về Tài nguyên Giáo dục Mở / Trung tâm Nghiên cứu Giáo dục Mở.

https://go-gn.net/gogn_outputs/open-research-handbook/.

 Giấy phép nội dung: CC BY 4.0 Quốc tế. 

---------------------------------------------------

VỀ TRANG MỤC LỤC

VỀ TRANG: SỔ TAY PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

---------------------------------------------------

Xem thêm: 

• Tài nguyên Giáo dục Mở - OER (Open Educational Resources)

Sổ tay Phương pháp Nghiên cứu. Hiểu biết phương pháp nghiên cứu từ Mạng lưới Cao học Toàn cầu về Tài nguyên Giáo dục Mở

Research Methods Handbook

Research Method Insights from the Global OER Graduate Network

Cho đến nay, chúng ta đã thảo luận về các phương pháp nghiên cứu một cách khá tổng quát. Trong phần này, bạn có thể tìm thấy mô tả ngắn gọn về các phương pháp nghiên cứu cụ thể cùng với những lời khuyên hữu ích từ các nhà nghiên cứu GO-GN đã sử dụng chúng trong luận án tiến sĩ của mình. Bạn có thể sử dụng những điều này như một điểm khởi đầu để suy nghĩ về cách tiếp cận nghiên cứu của riêng mình.

Nghiên cứu hành động và Nghiên cứu hành động có sự tham gia

Nghiên cứu hành động là một hình thức tự phản tỉnh được thực hiện bởi những người tham gia trong các tình huống xã hội để cải thiện tính hợp lý và sự biện minh cho các hoạt động của họ, sự hiểu biết của họ về các hoạt động này và các điều kiện mà trong đó các hoạt động được thực hiện. Trong bối cảnh nghiên cứu giáo dục, điều này có thể liên quan đến các nhà giáo dục đang thực hành vào quá trình tiến hành nghiên cứu hành động dựa trên lớp học (Mertler, 2014).

Đây là một cách tiếp cận trong đó nhà nghiên cứu hành động và người tham gia hợp tác trong việc xác định vấn đề và cùng thiết kế giải pháp dựa trên chẩn đoán. Đặc trưng của nghiên cứu hành động là sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu và các bên liên quan để giải quyết các vấn đề của tổ chức (Whyte et al., 1991).

Trong nghiên cứu hành động, các nhà nghiên cứu cùng học hỏi với một nhóm các bên liên quan. Trong nghiên cứu hành động có sự tham gia, họ đóng vai trò tích cực hơn với tư cách là thành viên của cộng đồng. Nghiên cứu hành động có sự tham gia đôi khi được sử dụng khi một tổ chức cần giải quyết một vấn đề nhưng không có hướng nghiên cứu rõ ràng nào được chỉ ra. Bên cạnh tính linh hoạt này, một lợi thế khác của các phương pháp này là nghiên cứu có thể được điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh cụ thể trong khi vẫn tập trung vào các bên liên quan, cho phép các giải pháp không lường trước được xuất hiện. Điều này có thể được thực hiện để cá nhân hóa trải nghiệm học tập hoặc thúc đẩy hòa nhập xã hội (Warschauer, 2003; Lewis & Sanderson, 2011; Kemmis et al. 2013). Ngược lại, phương pháp này có thể được coi là bất lợi vì nó có thể hạn chế khả năng đưa ra các tuyên bố tổng quát hoặc áp dụng những gì đã được tìm thấy trong các bối cảnh mới.

Nghiên cứu hành động: Hiểu biết từ GO-GN

Ada Czerwonogora đã sử dụng Nghiên cứu hành động như một phần của nghiên cứu trường hợp phức tạp về thực hành phản tư và sự chuyển đổi của việc giảng dạy thông qua tích hợp công nghệ nhân danh dự án PRAXIS:

“Phương pháp tiếp cận dự án dựa trên Khoa học Mở và Thực hành Giáo dục Mở như những khuôn khổ nền tảng để đối mặt với những thách thức của Nghiên cứu Hành động Giáo dục mang tính phê phán... Tôi coi phương pháp tiếp cận đa phương pháp là một lợi thế, giúp hiểu sâu sắc hơn về trường hợp phức tạp. Tuy nhiên, điều này có thể dẫn đến phương pháp luận khó khăn hơn... Tôi nghĩ rằng ưu điểm vượt trội hơn nhiều so với nhược điểm.”

Jenni Hayman đã sử dụng phương pháp nghiên cứu hành động trong các hội thảo trực tiếp và trên các khóa học trực tuyến mở đại chúng - MOOC (Massive Online Open Course) để xác định tính hữu ích của một chiến lược nâng cao nhận thức và hỗ trợ được thiết kế nhằm tăng cường việc sử dụng Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) trong giới giáo dục sau đại học:

“Phương pháp nghiên cứu của tôi là nghiên cứu hành động phương pháp hỗn hợp - MMAR (Mixed Method Aciton Research) và nó được định nghĩa là một yêu cầu trường của tôi bắt buộc... Tôi đã tham gia vào ba chu kỳ nghiên cứu (một thực tiễn phổ biến trong nghiên cứu hành động), mỗi chu kỳ dẫn đến các thực hành được tinh chỉnh hơn và sự tham gia lớn hơn. Mặc dù xu hướng cá nhân của tôi là các phương pháp định tính, tôi thấy yêu cầu về phương pháp hỗn hợp cho nghiên cứu của mình cực kỳ có lợi với tư cách là người mới bắt đầu. Tôi được yêu cầu học và thực hành các kỹ năng của cả hai phương pháp và học cách các loại dữ liệu khác nhau tương tác và kết hợp để khuếch đại hiểu biết. Khi dữ liệu định tính và định lượng đồng nhất, điều này tạo ra sự tự tin cho tôi rằng tôi đang đi đúng hướng. Khi những dữ liệu này không đồng nhất, tôi đã quay lại tài liệu và mô tả phương pháp để phát triển các giải thích và tinh chỉnh thêm bối cảnh của tôi và bối cảnh của những người tham gia. Nghiên cứu hành động (tương tự như nghiên cứu dựa trên thiết kế) được đặt nền tảng trong thực tiễn và thiết kế trải nghiệm. Nó mang tính cá nhân và theo ngữ cảnh và do đó không thể mô tả là khách quan hay có thể lặp lại. Nó thường được các nhà giáo dục sử dụng để kiểm tra và cải thiện một số yếu tố trong thực hành giảng dạy hay hệ thống mà họ đang làm việc.”

Francisco Iniesto đã sử dụng nghiên cứu hành động trong khuôn khổ Lập kế hoạch lấy người học làm trung tâm - PCP (Person-Centred Planning), được thiết kế để trao quyền cho người học khuyết tật đưa ra lựa chọn và quyết định của riêng họ bằng cách đặt cá nhân vào trung tâm của quá trình lập kế hoạch nhằm cải thiện khả năng tiếp cận trong các khóa học trực tuyến mở đại chúng (MOOC):

“Người học là một nguồn dữ liệu hữu ích để khám phá các rào cản về khả năng tiếp cận và các giải pháp của họ khi sử dụng công nghệ và các thiết kế học tập mà họ gặp phải khi tương tác với MOOC. Dữ liệu từ các cuộc phỏng vấn đã giúp hiểu được động cơ của họ, các rào cản về khả năng tiếp cận hiện tại họ gặp phải, cách họ phản ứng với chúng và các đề xuất về các giải pháp họ mong muốn”.

Các tài liệu tham khảo hữu ích cho Nghiên cứu Hành động: Caruth (2018); Danermark et al. (2002); Freire (1994); Heron & Reason (1997); Ivankova (2015); Kemmis, McTaggart & Nixon (2013); Lewis & Sanderson (2011); Mertler (2014); Smith (1999). Warschauer (2003); Whyte, Greenwood & Lazes (1991)

Nghiên cứu trường hợp

Nghiên cứu trường hợp là một phương pháp nghiên cứu liên quan đến việc xem xét chi tiết và mô tả chuyên sâu một trường hợp thực nghiệm cụ thể. Điều này có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, và đơn vị phân tích có thể khác nhau (một cá nhân, một tổ chức, một quốc gia, v.v.). Nghiên cứu trường hợp có thể bao gồm cả bằng chứng định lượng và định tính (Stake, 1995) và thường dựa vào việc tập hợp nhiều tài liệu bằng chứng khác nhau từ nhiều nguồn để làm sáng tỏ toàn bộ trường hợp.

Nghiên cứu trường hợp có lợi thế khi có một khung lý thuyết được phát triển trước khi bắt đầu thu thập dữ liệu (Yin, 2003). Đồng thời, phương pháp nghiên cứu trường hợp cho phép tính linh hoạt và có thể được sử dụng trong các bối cảnh khám phá. Điều này có thể hấp dẫn đối với nhà nghiên cứu vì nó cho phép bắt đầu thu thập dữ liệu ngay lập tức (mặc dù vẫn cần phải áp đặt một cấu trúc lý thuyết trong giai đoạn phân tích). Do đó, nghiên cứu trường hợp có thể được tiến hành ở các mức độ chính thức và khả năng tái tạo khác nhau (Hetherington, 2013).

Thiết kế nghiên cứu trường hợp có thể được sử dụng để kiểm tra xem các lý thuyết và mô hình có hoạt động trong các bối cảnh ứng dụng thực tế hay không (Shuttleworth, 2008) và ngược lại, để tạo ra các giả thuyết và lý thuyết.

Nghiên cứu trường hợp: Hiểu biết từ GO-GN

Sarah Hutton đã sử dụng một nghiên cứu trường hợp theo phương pháp diễn giải hiện tượng học để làm sáng tỏ mối liên hệ trực tiếp giữa sự tham gia của sinh viên đại học vào các khóa học với việc biên soạn OER có sự tham gia hoặc xuất bản truy cập mở các chế tác của sinh viên, với việc phát triển các mục tiêu nội tại và sự gắn kết sâu sắc hơn:

“Việc phát triển OER có sự tham gia và mô hình sư phạm mở mang lại tiềm năng cho sinh viên có quyền tự chủ trong việc phát triển nội dung khóa học, thúc đẩy động lực nội tại lớn hơn, và do đó mang lại kết quả học tập thành công và có thể chuyển giao tốt hơn. Phân tích kết quả tạo ra một luận điểm thuyết phục cho việc áp dụng tài liệu OER vượt ra ngoài lập luận về khả năng chi trả, tiếp tục ủng hộ sự tham gia của sinh viên vào học thuật mở ở cấp độ đại học.”

Viviane Vladimirschi đã nghiên cứu các hướng dẫn dựa trên bằng chứng trong bối cảnh Phát triển Chuyên môn Giáo viên - TPD (Teacher Professional Development) dành cho giáo viên tiểu học công lập ở Brazil bằng cách thực hiện một can thiệp tại một trường học. Mục tiêu chính của Chương trình Phát triển Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) là nâng cao nhận thức và xây dựng kiến thức cho giáo viên về việc áp dụng và sử dụng OER:

“Phương pháp nghiên cứu trường hợp được sử dụng trong nghiên cứu này là một cách tiếp cận rất phổ biến trong Nghiên cứu Giáo dục. Đây cũng là một phương pháp khá dễ sử dụng và việc phân tích nhiều nguồn dữ liệu có tiềm năng không chỉ tạo ra những hiểu biết mới trong suốt nghiên cứu trường hợp mà còn tạo ra lý thuyết mới. Việc xây dựng lý thuyết rất phù hợp với các lĩnh vực nghiên cứu mới, như trường hợp của nghiên cứu này. Tuy nhiên, có một số nhược điểm khi sử dụng phương pháp này. Thứ nhất, không thể khái quát hóa các phát hiện từ một nghiên cứu trường hợp duy nhất. Thứ hai, việc đạt được sự cân bằng giữa việc tạo ra một lý thuyết quá phức tạp hoặc một lý thuyết hẹp, mang tính cá nhân là khá khó khăn. Lý thuyết được tạo ra từ các nghiên cứu trường hợp phải có thể kiểm chứng, có thể tái tạo và mạch lạc. Các hướng dẫn TPD được tạo ra từ nghiên cứu này có thể kiểm chứng, có thể tái tạo và khá đơn giản nên tôi tự tin rằng mình đã đạt được sự cân bằng này. Tôi đặc biệt khuyến nghị phương pháp Tư duy Thiết kế dành cho Nhà giáo dục - Design Thinking for Educators (xin lưu ý rằng đây không phải là một phương pháp) mà tôi đã sử dụng trong nghiên cứu này cho các hội thảo trực tiếp cho bất kỳ nhà nghiên cứu nào muốn thực hiện một can thiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực giáo dục K-12. Cách tiếp cận này không chỉ cho phép các nhà nghiên cứu hiểu sâu hơn về các giải pháp tiềm năng để giới thiệu các thực hành chuyên môn mới, mà còn mang lại cho giáo viên nhiều cơ hội tham gia vào quá trình xác định cách thức triển khai đổi mới tốt nhất. Nhược điểm tiềm tàng duy nhất là nó đòi hỏi một khoảng thời gian ứng dụng dài hơn trong mỗi giai đoạn riêng biệt để nhận được sự đồng thuận từ dưới lên đối với một sự đổi mới.”

Tài liệu tham khảo hữu ích cho Nghiên cứu trường hợp: Hetherington (2013); Shuttleworth (2008); Stake (1995); Yin (2003)

Phân tích nội dung và Phân tích chủ đề

Phân tích nội dung là một phương pháp nghiên cứu để nghiên cứu các tài liệu - được hiểu theo nghĩa rộng - và bao gồm các định dạng như văn bản, ghi chép phỏng vấn, hình ảnh, âm thanh hoặc video (Bryman, 2011). Trong bối cảnh giáo dục, Phân tích nội dung có thể được sử dụng để kiểm tra một cách có hệ thống các mô hình trong giao tiếp và diễn ngôn. Điều này được thực hiện thông qua việc đọc hoặc phân tích có hệ thống các "văn bản" được gán mã để chỉ ra sự hiện diện và tỷ lệ của nội dung có ý nghĩa (Kimberly & Neuendorf, 2016).

Phân tích nội dung sử dụng cách tiếp cận mô tả trong cả việc mã hóa dữ liệu và việc diễn giải số lượng định lượng của các mã. Phân tích chủ đề thường được áp dụng cho một tập hợp các văn bản, trong đó nhà nghiên cứu xem xét kỹ lưỡng dữ liệu để xác định các chủ đề, ý tưởng và mô hình ý nghĩa chung xuất hiện lặp đi lặp lại (Clarke, Braun & Hayfield, 2015). Phân tích chủ đề cung cấp một bản tường thuật hoàn toàn định tính, chi tiết và tinh tế về dữ liệu (Vaismoradi, Turunen, & Bondas, 2013).

Phân tích nội dung cho phép phân tích các hiện tượng xã hội một cách không xâm phạm. Có thể phân tích các mô hình nội dung bằng cả phương pháp định lượng và định tính, dán nhãn nội dung một cách có hệ thống (Finfgeld-Connett, 2014). Phân tích chủ đề cũng cung cấp một cách tiếp cận có hệ thống và chặt chẽ để phát triển chủ đề với các giai đoạn được xác định rõ ràng (Braun & Clarke, 2006).

Phân tích nội dung: Hiểu biết từ GO-GN

Johanna Funk đã sử dụng Phân tích nội dung và một chu trình “lọc” tài nguyên nghiêm ngặt với ba bộ tiêu chí (quan điểm chung của các bên liên quan; nguyên tắc phi thực dân hóa; tiêu chí khung đánh giá):

“Tôi đặt câu hỏi về tính mở (Openness) đối với các nền văn hóa và khuôn khổ mà phương tiện truyền thông mở và kỹ thuật số có thể tạo điều kiện; các tổ chức giáo dục có thể làm gì để hoạt động hiệu quả hơn, có trách nhiệm về văn hóa và đáp ứng tốt hơn cho các nhóm dân cư bị thiệt thòi và các hệ thống tri thức như cộng đồng người bản địa Aboriginal và Torres Strait Islander. Dựa trên các chu kỳ đánh giá, tôi đã tìm ra các nguyên tắc thực hành tốt nhất theo ba bộ tiêu chí mà tôi đã sử dụng”.

Tài liệu tham khảo hữu ích cho Phân tích Nội dung/Chủ đề: Clarke, Braun & Hayfield (2015); Braun & Clarke (2006); Bryman (2011); Heath, Hindmarsh & Luff, (2010); Kimberly & Neuendorf, 2016; Finfgeld-Connett (2014); Saldaña (2016); Vaismoradi, Turunen, & Bondas, 2013).

Nghiên cứu và Can thiệp Dựa trên Thiết kế

Nghiên cứu Dựa trên Thiết kế - DBR (Design-Based Research) là một phương pháp nghiên cứu được các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học giáo dục sử dụng. DBR là một phương pháp nghiên cứu giáo dục tập trung, hợp tác và có sự tham gia. Quá trình cơ bản của DBR bao gồm việc phát triển các giải pháp hoặc can thiệp cho các vấn đề (Anderson & Shattuck, 2012). “Can thiệp” là bất kỳ sự can thiệp nào nhằm sửa đổi một quá trình hoặc tình huống. Do đó, các can thiệp là các chiến lược thay đổi được thực hiện một cách có chủ ý (Sundell & Olsson, 2017). Phân tích dữ liệu được thực hiện dưới dạng so sánh lặp đi lặp lại. Mục đích của quan điểm nghiên cứu này là tạo ra các lý thuyết và khung lý thuyết mới để khái niệm hóa việc học tập và giảng dạy.

Một khía cạnh tích cực của DBR là nó có thể được sử dụng để tập hợp các nhà nghiên cứu và người thực hành lại với nhau để thiết kế các giải pháp dựa trên bối cảnh cho các vấn đề giáo dục, điều này có ý nghĩa sâu sắc đối với người thực hành về mối quan hệ giữa lý thuyết và thực tiễn giáo dục. DBR giả định một khung thời gian cho phép nhiều vòng xem xét và lặp lại. Nó có thể được coi là một phương pháp nghiên cứu giáo dục dài hạn và chuyên sâu, không thực sự phù hợp với luận án tiến sĩ, nhưng ngày càng có nhiều ví dụ về việc sử dụng phương pháp này (Goff & Getenet, 2017).

Nghiên cứu dựa trên thiết kế (DBR) cung cấp một phương pháp luận quan trọng để hiểu và giải quyết các vấn đề thực tiễn, đặc biệt là trong bối cảnh giáo dục, nơi mà một lời chỉ trích lâu nay đối với nghiên cứu giáo dục là nó thường tách rời khỏi thực tế đời sống hàng ngày (Design-Based Research Collective, 2003). DBR là về việc cân bằng giữa thực tiễn và lý thuyết, có nghĩa là nhà nghiên cứu phải đóng vai trò vừa là người thực hành vừa là nhà nghiên cứu. DBR cho phép thu thập dữ liệu theo nhiều cách và khuyến khích phát triển các mối quan hệ có ý nghĩa với dữ liệu và người tham gia. DBR cũng có thể được sử dụng như một cách thực tiễn để giải quyết các vấn đề thực tế trong giáo dục.

DBR & Các can thiệp: Hiểu biết từ GO-GN

Roberts (2019) đã sử dụng phương pháp nghiên cứu dựa trên thiết kế (DBR) để xem xét cách học sinh trung học mở rộng việc học của họ từ môi trường học tập chính quy sang môi trường học tập phi chính quy bằng cách sử dụng khuôn khổ can thiệp thiết kế học tập mở - OLDI (Open Learning Design Intervention) để hỗ trợ phát triển các thực hành giáo dục mở - OEP (Open Educational Practice).

“Trong chương trình Tiến sĩ Giáo dục (EdD), tôi đã học một số lớp về phương pháp và nghiên cứu. Tôi học môn Nghiên cứu dựa trên thiết kế - DBR (Design-Based Research) và thấy nó khó hiểu và quá tải. Vì vậy, tôi quyết định học thêm một khóa học về nghiên cứu trường hợp vì nó có vẻ phù hợp với tôi nhất. Trong đầu tôi nghĩ rằng mình có thể so sánh và đối chiếu nhiều giáo viên trung học đang tích hợp các phương pháp giáo dục mở. Qua quá trình tìm hiểu ban đầu, tôi phát hiện ra rằng trong khu vực trường học của tôi (hơn 30.000 học sinh), có rất nhiều giáo viên sử dụng Thực hành Giáo dục Mở - OEP (Open Education Practice), nhưng họ không muốn làm việc “cùng” tôi, họ muốn tôi quan sát họ dạy - rồi viết về điều đó. Tôi bắt đầu hiểu rằng không chỉ muốn tập trung nghiên cứu vào một phương pháp sư phạm mới nổi (OEP) mà tôi còn nhận ra rằng mình muốn xem xét các phương pháp tham gia mới hơn. Tôi đã không nghĩ đến DBR trong bối cảnh này khi tham gia khóa học ban đầu.”

“Tôi biết mình muốn làm việc với một giáo viên và thực hiện một số can thiệp để hỗ trợ họ suy nghĩ và thực sự tích hợp OEP. Nghiên cứu dựa trên thiết kế (DBR) đã được đề xuất với tôi nhiều lần, nhưng tôi cứ trì hoãn. Đồng thời, nhiều thành viên trong hội đồng giám sát và đồng nghiệp của tôi thậm chí không nghĩ rằng tôi nên xem xét DBR. Tôi phát hiện ra rằng nhiều nhà nghiên cứu không biết về nó và sợ hãi nó. Như tôi đã học được, khi bạn chọn DBR, nó giống như việc trở thành một người học mở ở chỗ bạn tin vào triết lý đằng sau quy trình DBR. Bạn chỉ đơn giản là một nhà nghiên cứu và nhà giáo dục DBR.

“Tôi đã mất nhiều giờ suy ngẫm, đọc về các ví dụ khác nhau về DBR, tham dự các hội thảo và hội nghị trực tuyến về DBR để thực sự thấy được những lợi ích có thể có của DBR (hợp tác, lặp đi lặp lại, phản hồi, linh hoạt, cân bằng giữa lý thuyết/thực hành và dựa trên mối quan hệ) để tôi dám dấn thân…” (Verena Roberts)

Tài liệu tham khảo hữu ích cho Nghiên cứu dựa trên thiết kế: Anderson & Shattuck (2012); Design-Based Research Collective (2003); Goff & Getenet (2017); Sundell & Olsson (2017)

Phân tích diễn ngôn

Phân tích diễn ngôn là một phương pháp phân tích định tính để nghiên cứu ngôn ngữ trong bối cảnh xã hội của nó. Mục tiêu là hiểu cách ngôn ngữ được sử dụng trong các tình huống thực tế. Phân tích diễn ngôn nghiên cứu mục đích và tác dụng của các loại ngôn ngữ khác nhau, các quy tắc và quy ước văn hóa trong giao tiếp, cách thức các giá trị, niềm tin và giả định được truyền đạt và cách sử dụng ngôn ngữ liên quan đến bối cảnh xã hội, chính trị và lịch sử của nó (Gee, 2014). Phân tích diễn ngôn thường được liên kết với các phương pháp và quan điểm điều tra phê phán vì việc phân tích những gì mọi người nói có thể tiết lộ các mối quan hệ quyền lực không bình đẳng và sự bất bình đẳng.

Phân tích diễn ngôn: Hiểu biết từ GO-GN

Sarah Lambert đã phân tích 24 ấn phẩm quan trọng về giáo dục mở để hiểu khoảng cách giữa lời nói và thực tế trong kết quả giáo dục liên quan đến lời hứa của Tài nguyên Giáo dục Mở - OER (Open Educational Resources) về việc thay đổi các mô hình tiếp cận giáo dục (dân chủ hóa kiến thức, v.v.). Kết quả của phân tích là việc tạo ra một định nghĩa mới về giáo dục mở.

“Xuất phát từ mong muốn hiểu và lý giải sự thất bại của các khóa học trực tuyến mở đại chúng - MOOCs (Massive Online Open Courses) trong việc mở rộng sự tham gia vào giáo dục, bất chấp những hứa hẹn ban đầu về việc giải quyết bất bình đẳng giáo dục toàn cầu, luận văn này nghiên cứu các mô hình thay thế về thiết kế và cung cấp chương trình giáo dục trực tuyến mở gần đây, vốn thành công hơn trong việc hỗ trợ người học có hoàn cảnh kinh tế xã hội khó khăn. Công bằng xã hội cải thiện những khái niệm hiện tại chưa được định nghĩa rõ ràng về “tính mở” như là động lực cho các hình thức giáo dục công bằng hơn. Thứ hai, công bằng về sự công nhận là cần thiết để sửa chữa các định kiến và phân biệt đối xử về giới tính và chủng tộc thông qua việc công nhận sự khác biệt là có giá trị. Thứ ba, công bằng về sự đại diện mở rộng quyền được công nhận thành quyền được lên tiếng để tự đại diện cho mình trong các cuộc tranh luận công khai và chính trị, và do đó có thể tác động đến các quyết định ảnh hưởng đến cuộc sống của mình.”

Tài liệu tham khảo hữu ích cho Phân tích Diễn ngôn: Gee (2011); Gee (2014); Gee, Michaels & O’Connor (2017); Johnstone (2018); Lambert (2020); Rau, Elliker & Coetzee (2018)

Nhân chủng học (Ethnography)

Nhân chủng học là một phương pháp giải thích kinh nghiệm sống trong một hệ thống xã hội dựa trên những quan sát chi tiết về những gì mọi người làm và thể hiện (Marcus, 1995). Nhân chủng học nhằm mục đích nghiên cứu các khía cạnh xã hội và văn hóa của một xã hội và nhà nghiên cứu tập trung vào việc thu thập thông tin cho mục đích đó. Nó tập trung vào hành vi của con người liên quan đến cấu trúc xã hội mà họ đang sống. Cách tiếp cận này mang tính nhập vai cao và cung cấp cho người nghiên cứu một cái nhìn minh bạch và độc đáo về thông tin, cho phép văn hóa tự nói lên tiếng nói của mình (Khan, 2018). Hành vi của những người tham gia trong mỗi tình huống xã hội được xem xét cùng với cách giải thích của các thành viên trong nhóm về hành vi đó (Wolff, 2015). Nhân chủng học sử dụng cả phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng khi nghiên cứu các nhóm cụ thể tạo thành một phần của một xã hội phức tạp lớn hơn (Falzon, 2005).

Nhân chủng học: Hiểu biết từ GO-GN

Chtena (2019) đã phát triển một thiết kế nhân chủng học đa địa điểm (Multi-Sited Ethnographic Design) bao gồm phỏng vấn, quan sát và phương pháp phân tích hệ thống để theo dõi sự phát triển và triển khai sách giáo khoa mở trong giáo dục đại học ở California. Điều làm cho phương pháp nhân chủng học đa địa điểm trở nên hấp dẫn là triển vọng liên kết có hệ thống các quan sát từ các bối cảnh dường như có sự xa cách nhau về địa lý, thể chế, tổ chức, văn hóa, công nghệ và nhận thức. Trong trường hợp này, nhân chủng học đa địa điểm không bắt đầu từ một địa điểm cụ thể, mà từ việc xây dựng các thực tiễn và hiện tượng xã hội cụ thể trong một mạng lưới quan hệ kết nối nhiều địa điểm (ví dụ: thể chế, con người, đối tượng, dự án và diễn ngôn).

“Nghiên cứu này chứng minh rằng các khái niệm nhị phân về tính mở (tức là “mở” so với “đóng”) dựa trên các đặc điểm hình thức (ví dụ: cấp phép) không phản ánh cách mọi người “thực hành” tính mở trong thực tế, và rằng các nhu cầu, giá trị, ưu tiên và cách hiểu khác nhau về “mở” tạo ra các chế tác khác nhau trong các lĩnh vực và bối cảnh thể chế khác nhau. Hơn nữa, nghiên cứu cho thấy những khó khăn trong việc sản xuất, lưu thông và bảo trì sách giáo khoa mở đã bác bỏ ảo tưởng về sách giáo khoa mở như một giao diện năng động, lý tưởng cho việc thích ứng, sửa đổi và phối lại. Điều làm cho phương pháp nhân chủng học đa địa điểm trở nên hấp dẫn là triển vọng liên kết một cách có hệ thống các quan sát từ các bối cảnh dường như xa cách về địa lý, thể chế, tổ chức, văn hóa, công nghệ và nhận thức. Lời hứa của phương pháp nhân chủng học đa địa điểm, vượt xa việc chỉ đơn giản là nhân rộng các địa điểm nghiên cứu, là một cách mới để mô tả các mối quan hệ có hệ thống và sự phụ thuộc lẫn nhau của nhiều ‘bộ phận và tiểu bộ phận’ của cơ sở hạ tầng kỹ thuật xã hội mà công nghệ, chẳng hạn như sách giáo khoa mở, được nhúng vào. Mặt khác, một mối lo ngại với phương pháp đa địa điểm là việc dàn trải các nhà nhân chủng học quá mỏng trên không gian, điều này đe dọa cam kết của nhân chủng học về chiều sâu và mô tả chi tiết. Đặc biệt, nếu tổng thời gian thực địa vẫn giữ nguyên như trong nghiên cứu đơn địa điểm, thì chỉ có thể đến thăm và điều tra từng địa điểm trong thời gian tương đối ngắn, và xây dựng các mối quan hệ tương đối hời hợt với những người cung cấp thông tin chính. Do đó, một trong những thế mạnh chính của nhân chủng học đang có nguy cơ bị mất đi. Mặc dù đây là một sự điều chỉnh quan trọng, tôi tin rằng, trong bối cảnh nghiên cứu này, lợi ích của việc nghiên cứu đa địa điểm vượt trội hơn những bất lợi tiềm tàng. Vì tôi đã theo dõi sự phát triển của nội dung và ý tưởng thông qua hệ sinh thái sách giáo khoa mở, nên một cách tiếp cận có hệ thống, đa địa điểm, đa thực thể và đa nền tảng là phù hợp.

“Lời khuyên của tôi dành cho bất kỳ ai quan tâm đến nhân chủng học đa địa điểm là hãy đảm bảo rằng họ nắm vững các phương pháp nhân chủng học, cũng như lý thuyết hệ thống. Nó khó hơn nhiều so với nhân chủng học đơn địa điểm - khó lập kế hoạch hơn và khó thực hiện hơn, vì vậy hãy có chiến lược và chuẩn bị sẵn sàng bước ra khỏi vùng an toàn của mình.” Tôi không khuyến khích phương pháp này cho bất kỳ ai đang cố gắng hoàn thành dự án trong thời gian rất ngắn. Tôi cũng tin rằng nó đòi hỏi một cái nhìn và đào tạo liên ngành sâu rộng.

Walter Butler đã sử dụng phương pháp Netnography (Nhân chủng học trực tuyến) để hỗ trợ nghiên cứu về các cộng đồng thực hành ảo và cung cấp một khuôn khổ để hướng dẫn nghiên cứu qua các giai đoạn khác nhau. Phương pháp này cũng hỗ trợ việc sử dụng thêm các phương pháp bổ trợ khác (bao gồm phỏng vấn và phân tích nội dung) trong suốt quá trình nghiên cứu.

“Việc sử dụng phương pháp nghiên cứu nhân chủng học trực tuyến (Netnography) mang lại một số lợi thế cụ thể cho dự án nghiên cứu của tôi: nó hỗ trợ nghiên cứu trực tuyến và cung cấp một khuôn khổ để hướng dẫn nghiên cứu qua các giai đoạn khác nhau. Nó cũng hỗ trợ việc sử dụng các phương pháp khác nhau trong suốt các giai đoạn. Tuy nhiên, đây là một phương pháp luận mới hơn, điều này có thể là bất lợi đối với một số người. Tôi cũng đang áp dụng thiết kế tuần tự hai giai đoạn. Tôi cảm thấy rằng cách tiếp cận này cho phép tôi giải quyết các câu hỏi nghiên cứu một cách chiến lược hơn, và nó cũng cung cấp cho tôi một cấu trúc nhịp độ cho nghiên cứu (ví dụ: hãy tìm hiểu điều này trước để tôi có thể bắt đầu suy nghĩ về phần khác). Tuy nhiên, điều này có thể mất nhiều thời gian hơn so với các quy trình khác, và nó cũng dẫn đến một số sự mơ hồ; ví dụ: tôi không thể đưa ra dự đoán chính xác về số lượng người tham gia cho giai đoạn thứ hai của dự án nghiên cứu, vì nó phụ thuộc vào kết quả từ giai đoạn đầu tiên. Điều này có thể gây khó khăn cho một số người.”

Tài liệu tham khảo hữu ích về Nhân chủng học: Angrosino (2007); Falzon (2005); Khan (2018); Marcus (1995); Marcus (1999); Williams và cộng sự (2014); Wolff (2015).

Nghiên cứu đánh giá

Nghiên cứu đánh giá có thể được định nghĩa là một loại nghiên cứu sử dụng các phương pháp nghiên cứu xã hội tiêu chuẩn cụ thể cho mục đích đánh giá, có thể để đánh giá kết quả của một can thiệp. Liệu can thiệp có đạt được mục tiêu của nó? Có bất kỳ hậu quả ngoài dự kiến nào không? Một số phương pháp nghiên cứu được thiết kế để sử dụng làm công cụ đánh giá và sử dụng các kỹ thuật chuyên dụng cho mục đích này. Chúng bao gồm đo lường đầu vào; đo lường hiệu suất; đánh giá tác động; đánh giá chất lượng dịch vụ; đánh giá quy trình; so sánh chuẩn; tiêu chuẩn; phương pháp định lượng; phương pháp định tính và các phương pháp được rút ra từ Tương tác Người-Máy tính (Powell, 2006).

Đánh giá: Hiểu biết từ GO-GN

Johanna Funk đã thực hiện đánh giá quá trình phát triển của 4 dự án nghiên cứu tạo ra các nguồn tài liệu học tập. Tất cả các nguồn tài liệu học tập này đều được "mở" và có trên trực tuyến.

“Tôi nghĩ nó mang tính phản xạ cao đến mức có thể được hiểu là xoay vòng; vì vậy, một nhược điểm là các chu kỳ và vòng đánh giá; mỗi lần tôi đều trả lời các câu hỏi nghiên cứu bằng các bộ lọc tiêu chí; điều này dẫn đến việc tôi viết RẤT NHIỀU về những gì các nguồn lực đã làm theo ba bộ tiêu chí; trong ba chu kỳ đánh giá và thẩm vấn. Từ "soi mói" là từ tôi sẽ dùng. Tuy nhiên, nó cũng mang lại cảm giác sang trọng; khi có thể thực sự tập trung vào các quy trình trong các nguồn lực đến mức chi tiết, để xem xét nó từ nhiều góc độ và cố gắng đi sâu vào các cơ chế giúp làm cho các nguồn lực trở nên khác biệt và mang tính hợp tác hơn. Việc 'tìm kiếm những thứ' này hơi vòng vo và tôi phải tìm ra những thứ mà chúng ta cũng không hợp tác; điều đó là về việc tìm kiếm thực hành tốt nhất; bạn cũng phải so sánh nó với những gì 'không tốt' trong nguồn lực nhưng cũng phải biết rằng có vấn đề tương đối về ý nghĩa của từ 'tốt' và đối với ai.Vì vậy, việc có cái nhìn tổng quan về các bên liên quan là hữu ích; với tư cách là 'công cụ quản lý kiến thức', các nguồn lực học tập có tiềm năng thúc đẩy chương trình nghị sự mà chúng ta có thể không nhận ra.”

Francisco Iniesto đã thiết kế một bài kiểm tra khả năng tiếp cận và sau đó sử dụng nó để đánh giá khả năng tiếp cận hiện tại của các khóa học trực tuyến mở đại chúng (MOOC) từ 4 nền tảng chính: FutureLearn, edX, Coursera và Canvas. Bài đánh giá này bao gồm 4 thành phần: khả năng tiếp cận kỹ thuật, trải nghiệm người dùng (UX), chất lượng và thiết kế học tập; 10 chuyên gia đã tham gia thiết kế và xác nhận bài đánh giá.

“Sự kết hợp giữa các nghiên cứu định tính thông qua phỏng vấn với các nhà cung cấp và người học MOOC cùng với thông tin định lượng được dữ liệu khảo sát MOOC cung cấp đã mang lại cái nhìn sâu sắc và đa chiều về nhu cầu tiếp cận của người học MOOC. Việc kiểm tra khả năng tiếp cận MOOC đã giúp xác định các rào cản về khả năng tiếp cận và cung cấp một công cụ có thể được sử dụng và phát triển liên tục để hỗ trợ thiết kế và đánh giá khả năng tiếp cận của MOOC. Các cuộc phỏng vấn đã được thực hiện với các nhà cung cấp và nhà nghiên cứu MOOC. Mục đích là để khám phá quan điểm của các nhà phát triển nền tảng và khóa học về tầm quan trọng của khả năng tiếp cận môi trường MOOC. Dữ liệu từ nghiên cứu này rất hữu ích để hiểu cách tiếp cận các bước tiếp theo trong nghiên cứu này. Việc phỏng vấn những người tham gia phát triển MOOC đã giúp hiểu cách họ phục vụ người học khuyết tật và các phương pháp họ sử dụng để thiết kế MOOC dễ tiếp cận. Đánh giá bổ sung bao gồm những người học khuyết tật đã tham gia học tập thông qua MOOC. Người học là một nguồn dữ liệu hữu ích để khám phá các rào cản về khả năng tiếp cận và giải pháp của họ khi sử dụng công nghệ và các thiết kế học tập mà họ gặp phải khi tương tác với MOOC. Dữ liệu từ các cuộc phỏng vấn đã giúp hiểu được động cơ của họ, các rào cản về khả năng tiếp cận hiện tại mà họ gặp phải và cách họ phản ứng với chúng, và những đề xuất của họ về các giải pháp mong muốn. Các phương pháp định tính có thể giúp khám phá một lĩnh vực nghiên cứu mới, việc sử dụng khảo sát trong trường hợp của tôi đã giúp xác định những sinh viên cần được phỏng vấn để hiểu được quan điểm của họ về MOOCs.”

Tài liệu tham khảo hữu ích cho Nghiên cứu Đánh giá: Chang & Little (2018); Patton (2010); Powell (2006); Rutman (1977)

Nghiên cứu Thực nghiệm và Bán thực nghiệm

Nghiên cứu thực nghiệm và bán thực nghiệm là những phương pháp trong đó một hoặc nhiều biến độc lập được thao tác và áp dụng lên một hoặc nhiều biến phụ thuộc để đo lường ảnh hưởng của chúng lên các biến phụ thuộc. Tác động của các biến độc lập lên các biến phụ thuộc thường được quan sát và ghi lại theo thời gian. Nghiên cứu thực nghiệm dựa trên sự so sánh giữa hai hoặc nhiều nhóm với logic đơn giản, tuy nhiên, việc thực hiện có thể gặp nhiều thách thức (Ross & Morrison, 2004).

Tài liệu tham khảo hữu ích cho Nghiên cứu Thực nghiệm và Bán thực nghiệm: Kazdin (2016); Ross & Morrison (2004); Sheremeta (2018)

Lý thuyết nền tảng (Grounded Theory)

Lý thuyết nền tảng (ban đầu được phát triển như Phương pháp So sánh Liên tục) là một cách tiếp cận linh hoạt và có hệ thống để thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu. Lý thuyết nền tảng là một phương pháp luận có hệ thống liên quan đến việc xây dựng các 'khái niệm' thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu thường xuyên (Charmaz, 2006). Lý thuyết nền tảng tìm cách giải thích ý nghĩa mà các chủ thể gán cho các hành động, sự kiện và đối tượng, điều dẫn đến lý do cho hành vi của họ.

Đặc điểm chính của lý thuyết nền tảng là lập luận quy nạp (Glaser & Strauss, 1967). Lý thuyết nền tảng bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu định tính. Khi các nhà nghiên cứu xem xét dữ liệu đã thu thập, các ý tưởng, khái niệm hoặc yếu tố lặp lại sẽ trở nên rõ ràng và được gắn thẻ bằng các mã đã được trích xuất từ dữ liệu. Khi thu thập thêm dữ liệu và xem xét lại, các mã có thể được nhóm thành các khái niệm, và sau đó thành các danh mục. Những danh mục này có thể trở thành cơ sở cho một lý thuyết mới (Glaser, 2002). Lý thuyết nền tảng đặc biệt hữu ích cho việc tạo ra các lý thuyết mới do quan điểm phê phán của nó. Nó đòi hỏi một lượng dữ liệu đáng kể và có thể bị chỉ trích do tính chủ quan, quan điểm mở và hướng đến quy trình, dẫn đến mô tả tường thuật nhiều hơn là ước tính bằng con số (Oliver, 2011).

Lý thuyết nền tảng: Hiểu biết từ GO-GN

Virginia Rodés đã sử dụng phương pháp định tính dựa trên Lý thuyết nền tảng (cùng với Phương pháp tiểu sử (Biographical Method) và Nhân chủng học kỹ thuật số) với mười hai đối tượng, là giảng viên của ba trường đại học công lập ở ba quốc gia Mỹ Latinh (Uruguay, Costa Rica và Venezuela) để hiểu các khía cạnh áp dụng Tài nguyên giáo dục mở (OER) và Kho lưu trữ OER (ROER) của các trường đại học Mỹ Latinh.

“Lý thuyết nền tảng tìm cách giải thích ý nghĩa mà các chủ thể gán cho hành động, sự kiện và đối tượng, từ đó dẫn đến lý do cho các hành động xã hội của họ. Điều này được thực hiện thông qua các quy trình quy nạp, quan sát xã hội từ bên trong, tham gia vào việc xây dựng các phạm trù hiểu biết cả về lẽ thường, với tư cách là thành viên của xã hội, và các phạm trù hiểu biết lý thuyết, với tư cách là nhà nghiên cứu. Cái mà chúng ta đưa vào như một đối tượng nghiên cứu và quan sát có vấn đề chính là các kiểu phân loại cấp độ đầu tiên của thế giới xã hội mà chúng ta đang nghiên cứu. Điều này có nghĩa là các phạm trù mà các chủ thể sử dụng trong hành động hiện tại của họ trước tiên trở thành đối tượng nghiên cứu và sau đó, một quan sát cấp độ thứ hai được thực hiện, phân loại các phạm trù mà các chủ thể đã thực hiện ở cấp độ đầu tiên. Phương pháp Lý thuyết nền tảng đưa nghiên cứu và nhà nghiên cứu hướng tới sự phát triển của lý thuyết (Charmaz và Mitchell, 2001). Ngược lại, nhân chủng học dựa trên sự phát triển của một mô tả đầy đủ về một xã hội hoặc một nhóm người và do đó, cung cấp các chi tiết về cuộc sống hàng ngày của họ. Là một phương pháp, nhân chủng học đề cập đến các cách thức nghiên cứu; Tìm hiểu và thông tin về thế giới. Theo Charmaz và Mitchell (2001), cả lý thuyết nền tảng và Nhân chủng học đều có nguồn gốc chung từ xã hội học của Trường phái Chicago với nền tảng triết học thực dụng. Kể từ đó, Lý thuyết cơ sở và Nhân chủng học đã phát triển theo những hướng khác nhau, tuy nhiên những phương pháp này có thể bổ sung cho nhau.

“Phương pháp Lý thuyết Nền tảng có thể đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu thực địa và đưa nghiên cứu nhân chủng học hướng tới diễn giải lý thuyết, đồng thời việc sử dụng các phương pháp nhân chủng học có thể ngăn chặn các nghiên cứu dựa trên lý thuyết nền tảng biến thành nghiên cứu định tính “nhanh chóng và sơ sài”. Phương pháp tiểu sử thu thập kinh nghiệm của con người khi họ xử lý và diễn giải nó. Sự tiết lộ các sự kiện và diễn giải này, dù rõ ràng hay ngầm định, đều được lọc qua niềm tin, thái độ và giá trị của nhân vật chính. Thông qua tiểu sử, bạn có thể hiểu được ý nghĩa và bối cảnh của ý nghĩa của cá nhân, như một phần của xã hội, hoặc các cấu trúc và chuẩn mực xã hội. Chủ thể không nói về điều riêng tư như cảm giác của mình, mà nói về “cái tôi” xã hội của mình. Cách tiếp cận phương pháp luận của chúng tôi cũng tích hợp phương pháp nhân chủng học ảo (Hine, 2000), còn được gọi là phương pháp nhân chủng học kỹ thuật số, sử dụng Internet và công nghệ kỹ thuật số để thu thập và phân tích dữ liệu nghiên cứu. Nhân chủng học kỹ thuật số cho phép chúng ta tận dụng tiềm năng mà công nghệ mang lại để thể hiện kiến thức về thực tại trong xã hội đương đại một cách sâu sắc hơn, cả về định nghĩa đối tượng tri thức và thiết kế phương pháp luận để tiếp cận nó. Chính theo nghĩa này mà Các kỹ thuật nhân chủng học kỹ thuật số được tích hợp vào thiết kế nghiên cứu của tôi. Trong khuôn khổ các kịch bản có tính sẵn có cao của công nghệ, các phương pháp thu thập dữ liệu điển hình của phương pháp luận nhân chủng học có thể được mở rộng để bao gồm hội nghị trực tuyến, trò chuyện, hội nghị video, diễn đàn, và nhiều phương tiện khác. Từ việc sử dụng các loại tài nguyên này, có thể thu được các câu chuyện kỹ thuật số, những câu chuyện được kể bởi các đối tượng được coi là người phát ngôn hoặc đại diện xã hội của các nhóm và cộng đồng.”

Hélène Pulker đã sử dụng phương pháp Lý thuyết Nền tảng Kiến tạo (Constructivist Grounded Theory) để thu thập và phân tích dữ liệu nhằm thực hiện một nghiên cứu định tính quy nạp về tác động của việc tái sử dụng và điều chỉnh Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) đối với giáo viên ngôn ngữ.

“Bất kể phương pháp nào được chọn, không có quy tắc hay công thức tuyệt đối nào để tiến hành phân tích dữ liệu định tính hoặc bất kỳ cách nào để sao chép hoàn hảo quá trình tư duy phân tích của nhà nghiên cứu. Các hướng dẫn và đề xuất hiện có không phải là quy tắc và do đó, mỗi nhà nghiên cứu định tính sẽ phải tự tìm ra con đường riêng của mình thông qua dữ liệu. Kết quả là, mỗi phân tích định tính là duy nhất và do đó làm cho nghiên cứu của bạn trở nên độc đáo. Tuy nhiên, nó phụ thuộc vào kỹ năng của nhà nghiên cứu, người liên tục phải đưa ra phán đoán và thể hiện sự sáng tạo trong khi áp dụng các hướng dẫn.

“Việc phân tích phụ thuộc vào trí tuệ phân tích và năng khiếu của nhà nghiên cứu và yếu tố con người là điểm mạnh và điểm yếu cơ bản của nghiên cứu định tính. Ưu điểm lớn là tính linh hoạt. Trong suốt quá trình thu thập và phân tích dữ liệu, tôi liên tục phân tích và đặt câu hỏi về dữ liệu thông qua việc mã hóa, mã hóa lại, so sánh các mã và tìm các tiểu danh mục để đi đến phân tích cuối cùng. Quá trình này cho phép tôi tìm kiếm sự xuất hiện của các xu hướng bất ngờ và tạo ra các mối liên hệ giữa các mã.” Khi quan sát và phân tích dữ liệu, tôi nhận thấy rõ ràng rằng người tham gia trải nghiệm việc tái sử dụng Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) theo những cách khác nhau. Tôi đã xác định được một số điểm tương đồng giữa nhiều người tham gia và phân loại được ba nhóm người dùng OER khác nhau, mỗi nhóm có những đặc điểm riêng. Từ đó, tôi có thể giải thích các danh mục này bằng cách so sánh dữ liệu từ góc nhìn của từng nhóm người dùng và đưa ra một phân tích toàn diện hơn về quá trình tái sử dụng xuất phát từ nghiên cứu của mình. Tính vững chắc của phân tích dữ liệu nằm ở việc so sánh chéo giữa các danh mục và nhóm người dùng, như tôi đã giải thích trong luận văn của mình.

“Tuy nhiên, nhược điểm lớn là sự phức tạp trong việc tìm hiểu dữ liệu vì không có mã định sẵn hoặc khung lý thuyết nào để dựa vào. Các mã được phát triển trong quá trình phân tích ban đầu phần lớn chỉ mang tính tạm thời và rất thường xuyên thay đổi. Các nguyên tắc mã hóa diễn giải không đơn giản như tôi tưởng tượng ban đầu. Mã hóa ý nghĩa rất mơ hồ và đã đặt ra nhiều thách thức. Quá trình hình thành dần các mã và danh mục trong phân tích của tôi là một quá trình thử nghiệm, trong đó tôi nhận thấy rằng việc ghép các ‘mảnh’ khác nhau lại với nhau sẽ tạo ra những ý nghĩa khác nhau. Do đó, kinh nghiệm của tôi thường là việc cứ đi vòng quanh dữ liệu. Một yếu tố góp phần gây khó khăn trong việc quyết định nhãn cho một mã là sự thiếu vắng một khung tổng thể để xem xét dữ liệu. Nói cách khác, tôi không có cái nhìn tổng quát về những khái niệm nào có thể được đưa vào sơ đồ. Tôi khuyên các sinh viên muốn thực hiện lý thuyết nền tảng nên suy nghĩ về sự khác biệt giữa phân tích quy nạp và phân tích diễn dịch và phải chắc chắn rằng họ không muốn dựa vào khung lý thuyết ngay từ đầu, bởi vì phân tích lý thuyết nền tảng mất rất nhiều thời gian, và khi nhà nghiên cứu có những hướng đi khả thi để bắt đầu, việc xử lý tập dữ liệu sẽ dễ dàng hơn. Tôi cũng khuyến nghị sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu, mặc dù các nhà lý thuyết nền tảng theo trường phái Kiến tạo khuyên không nên làm vậy vì lý do nhận thức luận.”

Tài liệu tham khảo hữu ích về Lý thuyết nền tảng: Charmaz (2006); Corbin & Strauss (2015); Glaser & Strauss (1967); Glaser (2002); James (2013); Oliver (2011)

Phỏng vấn & Nhóm trọng tâm

Phỏng vấn là một phương pháp nghiên cứu định tính và thường có hình thức là một cuộc trò chuyện, trong đó các câu hỏi được đặt ra để thu thập thông tin. Người phỏng vấn đặt câu hỏi cho người được phỏng vấn, theo một chuỗi xen kẽ các câu hỏi và câu trả lời thường ngắn gọn. Các câu hỏi có thể được cấu trúc chặt chẽ, mở hoặc nằm ở giữa hai thái cực này.

Trong các nghiên cứu hiện tượng học, nhân chủng học hoặc hiện tượng luận, phỏng vấn được sử dụng để khám phá ý nghĩa của các chủ đề trung tâm trong thế giới cuộc sống của đối tượng từ quan điểm của chính họ (Ayres, 2008). Một trường hợp cụ thể là các nhóm trọng tâm, là những nhóm người được lựa chọn đặc biệt, phản ứng của họ được nghiên cứu trong các cuộc thảo luận có hướng dẫn hoặc mở để xác định các phản hồi có thể được mong đợi từ một quần thể lớn hơn (David, 1996).

Việc sử dụng các nhóm trọng tâm nhằm mục đích thu thập dữ liệu thông qua các cuộc thảo luận tương tác và do nhà nghiên cứu định hướng. Đó là một hình thức nghiên cứu định tính bao gồm một cuộc trò chuyện nhóm, trong đó các gợi ý được đưa ra để thu thập dữ liệu chia sẻ về nhận thức, ý kiến, niềm tin và thái độ của họ. Các nhà nghiên cứu nên lựa chọn các thành viên của nhóm trọng tâm một cách cẩn thận để có được những phản hồi thuyết phục và có tính xác thực (Bloor, 2001). Các câu hỏi được đặt ra trong một nhóm tương tác, nơi người tham gia được tự do trò chuyện với các thành viên khác trong nhóm. Trong quá trình này, nhà nghiên cứu ghi chép hoặc ghi lại những điểm quan trọng mà họ thu thập được từ nhóm.

Ưu điểm của phỏng vấn bao gồm tính linh hoạt cho người phỏng vấn; và khả năng thu thập dữ liệu về hành vi phi ngôn ngữ và tính tự phát của người trả lời. Ưu điểm của nhóm trọng tâm bao gồm sự đa dạng về tiếng nói và ý kiến được đưa vào những phản hồi có tính chuyên môn. Ngược lại, cũng như các phương pháp định tính khác, có thể có vấn đề về khả năng tái lập. Việc tiến hành các nghiên cứu phỏng vấn có thể tốn thời gian và có thể làm giảm tính ẩn danh của người tham gia. Cần phải cẩn thận để tránh sự thiên vị của nhà nghiên cứu (Bailey, 1994). Việc kiểm tra thành viên (đôi khi được gọi là xác thực người tham gia hoặc người trả lời) là một kỹ thuật có thể cải thiện độ tin cậy của kết quả - xem Birt et al. (2016).

Phỏng vấn & Nhóm trọng tâm: Hiểu biết từ GO-GN

Penny Bentley đã sử dụng các cuộc phỏng vấn bán cấu trúc với 20 giáo viên tiểu học và trung học người Úc dạy các môn STEM để tìm hiểu và mô tả trải nghiệm học tập chuyên môn thông qua giáo dục mở (PLOE). Sau khi loại bỏ các bản ghi được sử dụng cho giai đoạn thử nghiệm và tinh chỉnh câu hỏi phỏng vấn, việc phân tích dữ liệu và các phát hiện tiếp theo dựa trên các cuộc phỏng vấn với 16 giáo viên.

“Tôi chọn khám phá và mô tả những cách thức khác nhau mà các giáo viên môn STEM ở Úc trải nghiệm việc học tập chuyên môn thông qua giáo dục mở (PLOE), chứ không tập trung vào bản thân PLOE. Khi làm vậy, tôi xem trải nghiệm như một mối quan hệ giữa giáo viên và PLOE (bản thể học phi nhị nguyên) và giả định mối quan hệ này là nguồn gốc của kiến thức mới (quan điểm nhận thức luận). Tôi muốn khám phá, hiểu và mô tả những cách thức khác nhau mà giáo viên trải nghiệm PLOE, từ góc nhìn của họ. Đây là một hoạt động diễn giải, đặt nghiên cứu của tôi trong khuôn khổ diễn giải. Ngoài ra, việc mô tả quan điểm của giáo viên về ý nghĩa của PLOE đối với họ là một nghiên cứu định tính. Tuy nhiên, có nhiều phương pháp luận khác nhau trong khuôn khổ diễn giải, chẳng hạn như nhân chủng học, lý thuyết nền tảng, hiện tượng học và hiện tượng luận.

“Để biện minh cho lựa chọn nghiên cứu này, tôi cần xem xét sự khác biệt giữa các phương pháp luận này. Tôi không nghiên cứu văn hóa của một nhóm giáo viên sử dụng mạng Internet mở để tìm hiểu về giáo dục STEM (nhân chủng học), mặc dù văn hóa có thể là một khía cạnh của cách thức trải nghiệm hiện tượng PLOE.” Tôi cũng không xây dựng một lý thuyết để giải thích nguyên nhân của các quá trình và tương tác xã hội khi giáo viên tham gia vào PLOE (lý thuyết nền tảng), mặc dù tôi quan tâm đến việc hiểu và mô tả những cách khác nhau mà các quá trình và tương tác này được trải nghiệm. Mặc dù kinh nghiệm của con người là trọng tâm của hiện tượng học và hiện tượng luận, nhưng chính sự tập trung vào sự đa dạng của kinh nghiệm trong nghiên cứu hiện tượng học, chứ không phải sự tập trung vào bản chất của kinh nghiệm do các nhà hiện tượng học thực hiện, đã tạo nên sự khác biệt trong phương pháp luận và các phương pháp mà tôi lựa chọn.”

Marjon Baas đã tiến hành phỏng vấn trong cả nghiên cứu đầu tiên và nghiên cứu thứ tư của mình. Trong nghiên cứu đầu tiên, các cuộc phỏng vấn được sử dụng để khám phá các thực tiễn hiện tại của giáo viên với OER và nhu cầu hỗ trợ của họ. Các câu hỏi trong hướng dẫn phỏng vấn dựa trên các tầng khác nhau của Kim tự tháp Áp dụng OER. Baas đã sử dụng thêm các cuộc phỏng vấn để hiểu rõ hơn về giá trị mà giáo viên cảm nhận được về Cộng đồng Thực hành OER (OER Community of Practice).

“Chúng tôi đã áp dụng phương pháp hỗn hợp, trong đó một bảng câu hỏi được gửi đi để khảo sát hiện trạng trong bối cảnh nghiên cứu của tôi. Sau đó, các cuộc phỏng vấn được tiến hành để tìm hiểu về các thực tiễn hiện tại của giáo viên đối với Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) và nhu cầu hỗ trợ của họ. Các công cụ được thiết kế dựa trên các tầng khác nhau của Kim tự tháp Áp dụng OER (Cox & Trotter, 2017). Chúng tôi đã sử dụng thêm các cuộc phỏng vấn để hiểu rõ hơn về thực tiễn của giáo viên vì nghiên cứu trước đây cho thấy vẫn còn nhiều sự mơ hồ xung quanh thuật ngữ OER và cái gọi là ‘tái sử dụng ẩn’ có thể phổ biến, điều này không thể chỉ đo lường bằng các phép đo định lượng.

“Nghiên cứu thứ hai là một nghiên cứu định tính nhằm nâng cao hiểu biết của chúng tôi về cách giáo viên đánh giá OER và cách họ chuyển từ đánh giá ban đầu sang áp dụng. Trong nghiên cứu định tính này, giáo viên được yêu cầu cùng nhau đánh giá OER trong môn học của họ. Mục tiêu của nghiên cứu là xác định các yếu tố mà giáo viên xem xét khi đánh giá chất lượng OER chứ không phải khái quát hóa những gì định nghĩa một OER chất lượng. Chúng tôi cũng đã tìm hiểu bằng cách yêu cầu giáo viên tạo ra một bản đồ liên kết trước và sau ba tháng mà giáo viên có thể khám phá OER, xem nhận thức của họ có thay đổi trong thời gian đó hay không.” Chúng tôi lựa chọn thiết kế định tính này vì nó cung cấp những hiểu biết sâu sắc về các yếu tố mà giáo viên cân nhắc khi đánh giá Tài nguyên Giáo dục Mở (OER), thay vì phương pháp đo lường định lượng trong đó giáo viên được yêu cầu tự phản ánh về cách họ đánh giá OER.

“Nghiên cứu tiếp theo tập trung vào cộng đồng liên trường về OER, ở đó chúng tôi sẽ sử dụng thiết kế phương pháp hỗn hợp. Dữ liệu định tính sẽ được thu thập thông qua các cuộc phỏng vấn với giáo viên dựa trên năm giai đoạn của quá trình tái sử dụng OER do Clements và Pawlowski (2012) định nghĩa. Dữ liệu này sẽ được sử dụng để phân tích cách giáo viên sử dụng cộng đồng liên trường.”

Viviane Vladimirschi đã sử dụng các nhóm trọng tâm để đánh giá hiệu quả tổng thể của can thiệp trong nghiên cứu của mình. Các cuộc trò chuyện nhóm trọng tâm này bao gồm các câu hỏi bán cấu trúc, mở.

“Nhóm trọng tâm rất tuyệt vời để thu thập những hiểu biết mới và đánh giá các biện pháp can thiệp. Theo tôi, thách thức lớn nhất là biết đặt những câu hỏi nào để thu được dữ liệu hữu ích. Tôi đã sử dụng Khung đánh giá đa cấp của Guskey (2002) để hướng dẫn các câu hỏi phỏng vấn bán cấu trúc, mở. Theo tôi, mô hình của Guskey hiệu quả và đơn giản cho các biện pháp can thiệp giáo dục.

“Mặc dù việc sử dụng các phương pháp hỗn hợp có thể rất tốt để thu thập và so sánh các nguồn dữ liệu khác nhau, nâng cao chất lượng dữ liệu và thúc đẩy sự hội tụ và xác nhận các phát hiện, nhưng nhà nghiên cứu phải cảm thấy thoải mái và am hiểu cả việc thu thập và phân tích dữ liệu định lượng và định tính. Tôi cũng không khuyến nghị các phương pháp dữ liệu định lượng cho các quần thể mẫu nhỏ.”

Tài liệu tham khảo hữu ích cho Phỏng vấn & Nhóm trọng tâm: Ayres (2008); Bailey (1994); Bloor (2001); Morgan (1996)

Rà soát tài liệu, Tổng quan hệ thống và Phân tích tổng hợp

Rà soát tài liệu có thể là một cách tốt để thu hẹp phạm vi lý thuyết; tinh chỉnh câu hỏi nghiên cứu; hiểu các cuộc tranh luận đương đại; và định hướng một dự án nghiên cứu cụ thể. Luận án tiến sĩ thường có một phần rà soát tài liệu về một chủ đề cụ thể. Thông thường, toàn bộ một chương sẽ được dành để báo cáo kết quả của nhiệm vụ này, xác định những khoảng trống trong tài liệu và định hình việc thu thập dữ liệu bổ sung.

Rà soát có hệ thống là một loại rà soát tài liệu sử dụng các phương pháp có hệ thống để thu thập dữ liệu thứ cấp, đánh giá phê bình các nghiên cứu và tổng hợp các phát hiện. Việc rà soát có hệ thống được thiết kế để cung cấp một bản tóm tắt toàn diện, đầy đủ về các lý thuyết và/hoặc bằng chứng hiện tại và các nghiên cứu đã được công bố (Siddaway, Wood & Hedges, 2019) và có thể là định tính hoặc định lượng. Các nghiên cứu và tài liệu liên quan được xác định thông qua một câu hỏi nghiên cứu, được tóm tắt và tổng hợp thành một tập hợp các phát hiện riêng biệt hoặc mô tả về hiện trạng của lĩnh vực nghiên cứu. Điều này có thể dẫn đến một chương "rà soát tài liệu" trong luận án tiến sĩ, nhưng cũng có thể là cơ sở của toàn bộ một dự án nghiên cứu.

Phân tích tổng hợp (meta-analysis) là một loại đánh giá hệ thống chuyên biệt, mang tính định lượng và chặt chẽ, thường so sánh dữ liệu và kết quả giữa nhiều nghiên cứu tương tự. Đây là một phương pháp phổ biến trong nghiên cứu y học, nơi nhiều bài báo có thể báo cáo kết quả thử nghiệm của một phương pháp điều trị cụ thể, chẳng hạn. Sau đó, phân tích tổng hợp sử dụng các kỹ thuật thống kê để tổng hợp những kết quả này thành một bản tóm tắt duy nhất. Phương pháp này có thể có độ mạnh thống kê cao, nhưng cần phải cẩn thận để tránh gây ra định kiến trong việc lựa chọn và sàng lọc bằng chứng.

Bất kể loại rà soát nào được sử dụng, quy trình đều tương tự nhau theo trình tự tuyến tính. Bước đầu tiên là đặt ra một câu hỏi có thể định hướng cho việc rà soát. Câu hỏi này được sử dụng để xác định các tài liệu liên quan, thường thông qua việc tìm kiếm trong các cơ sở dữ liệu khoa học chuyên ngành. Từ những kết quả này, những tài liệu liên quan nhất sẽ được xác định. Việc lọc thông tin rất quan trọng ở đây vì sẽ có những hạn chế về thời gian khiến nhà nghiên cứu không thể xem xét mọi bằng chứng hoặc quan điểm lý thuyết có thể có. Sau khi xác định được cơ sở bằng chứng cụ thể, nhà nghiên cứu sẽ trích xuất dữ liệu liên quan trước khi báo cáo các kết quả tổng hợp trong một bài viết dài hơn.

Rà soát tài liệu: Hiểu biết từ GO-GN

Sarah Lambert đã sử dụng phương pháp rà soát tài liệu có hệ thống với cả giai đoạn định tính và định lượng để nghiên cứu câu hỏi “Làm thế nào các chương trình giáo dục mở có thể được tái khái niệm hóa như những hành động công bằng xã hội để cải thiện khả năng tiếp cận, sự tham gia và thành công của những người thường bị loại trừ khỏi kiến thức và kỹ năng giáo dục đại học?”

“Nghiên cứu tiến sĩ của tôi đã sử dụng các kỹ thuật rà soát có hệ thống, tổng hợp định tính, nghiên cứu trường hợp và phân tích diễn ngôn, mỗi kỹ thuật đều được củng cố và làm cho mạch lạc bởi một phương pháp luận điều tra phê phán nhất quán và một câu hỏi nghiên cứu bao quát.”

“Việc rà soát tài liệu có hệ thống ngày càng trở nên phổ biến như một cách để thu thập bằng chứng về những gì hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau và có thể nói là giải quyết được một số điểm yếu của thiết kế nghiên cứu trường hợp, vốn cung cấp chi tiết về một bối cảnh cụ thể - nhưng thường không thể tái lập trong các bối cảnh văn hóa xã hội khác (chẳng hạn như các quốc gia hoặc tiểu bang khác). Việc công bố các bản rà soát có hệ thống được thực hiện theo các phương pháp được xác định rõ ràng rất có khả năng được đăng trên các tạp chí xếp hạng cao - các giáo sư hướng dẫn luận án tiến sĩ của tôi rất quan tâm đến điều này ngay từ đầu và tôi đã được khuyến khích theo đuổi con đường này.

Trước đây, tôi đã tìm hiểu về các tác giả theo chủ nghĩa hiện thực xã hội và cách tiếp cận hiện thực xã hội đối với việc rà soát có hệ thống (Pawson về rà soát hiện thực) nhưng họ chưa đủ bao quát các mối quan hệ xã hội, các vấn đề về quyền lực, sự bao gồm/loại trừ. Các giáo sư hướng dẫn của tôi đã thúc đẩy tôi giải thích loại rà soát hiện thực nào tôi dự định thực hiện, và tôi phát hiện ra có một nhánh của chủ nghĩa hiện thực phê phán mà tôi đã quan tâm trong một thời gian ngắn.” Bằng cách nghiên cứu sâu về lý thuyết và thử nghiệm các cách kết hợp lý thuyết, tôi cảm thấy mình đã phát triển sự hiểu biết sâu sắc hơn về cách thức hoạt động của khái niệm và các cách khác nhau mà lý thuyết có thể được sử dụng ở tất cả các giai đoạn nghiên cứu, thậm chí cả cách tạo ra các khung khái niệm mới.”

Tài liệu tham khảo hữu ích cho Rà soát có hệ thống & Phân tích tổng hợp: Finfgeld-Connett (2014); Lambert (2020); Siddaway, Wood & Hedges (2019)

Phương pháp hỗn hợp (Mixed Methods)

Phương pháp hỗn hợp là một cách tiếp cận nghiên cứu trong đó các nhà nghiên cứu thu thập và phân tích cả dữ liệu định lượng và định tính trong cùng một nghiên cứu (Shorten & Smith, 2017). Nghiên cứu phương pháp hỗn hợp tận dụng những thế mạnh tiềm tàng của cả phương pháp định tính và định lượng. Cách tiếp cận này cho phép các nhà nghiên cứu khám phá nhiều quan điểm khác nhau và phát hiện ra các mối quan hệ tồn tại giữa các câu hỏi nghiên cứu (Creswell, 2009).

Trong cách tiếp cận phương pháp hỗn hợp, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng nghiên cứu thăm dò để khám phá các lĩnh vực nghiên cứu mới và liên ngành (Dominguez & Hollstein, 2014). Thiết kế phương pháp hỗn hợp cho phép một quan điểm thực dụng trong nghiên cứu (Morgan, 2014) có thể được áp dụng cho nghiên cứu hành động liên quan đến người tham gia trong quá trình nghiên cứu (Ivankova, 2015). Cách tiếp cận phương pháp hỗn hợp hỗ trợ việc kết hợp các kỹ thuật khác nhau để làm sâu sắc thêm nghiên cứu về một số khía cạnh đồng thời cho phép tam giác hóa dữ liệu. Sử dụng phương pháp hỗn hợp cho phép nghiên cứu một hiện tượng nhất định theo một góc nhìn rộng hơn và sâu sắc hơn, để thu được dữ liệu phong phú và đa dạng hơn, có thể được rút ra từ nhiều cách tiếp cận hoặc mô hình khác nhau. (Xem thêm phần thảo luận ở trang 15 của sổ tay này.)

Phương pháp hỗn hợp: Hiểu biết từ GO-GN

Aras Bozkurt đã sử dụng phương pháp hỗn hợp và thiết kế tuần tự giải thích với sự kết hợp các phương pháp thu thập và phân tích, bao gồm phân tích mạng xã hội, phỏng vấn, quan sát và phân tích tài liệu để xác định các mô hình tương tác và vai trò của người dạy-người học trong các MOOC theo lý thuyết kết nối.

“Mục đích luận án tiến sĩ của tôi là xác định các mô hình tương tác và vai trò của người dạy-người học trong các khóa học trực tuyến mở đại chúng (MOOC) theo lý thuyết kết nối. Để đạt được mục đích này, phương pháp hỗn hợp và thiết kế tuần tự giải thích đã được sử dụng. Để thu thập và phân tích dữ liệu, phân tích mạng xã hội, phỏng vấn, quan sát và phân tích tài liệu đã được sử dụng. Kết quả nghiên cứu được diễn giải theo quan điểm của lý thuyết kết nối, học tập theo mô hình rễ cây và lý thuyết mạng xã hội.”

Jenni Hayman đã áp dụng nghiên cứu hành động phương pháp hỗn hợp để xác định tính hữu ích của một chiến lược nâng cao nhận thức và hỗ trợ được thiết kế để tăng cường việc sử dụng Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) trong số các nhà giáo dục sau trung học ở Ontario.

“Phương pháp nghiên cứu của tôi là nghiên cứu hành động phương pháp kết hợp - MMAR (Mixed Method Action Research) và đây là yêu cầu bắt buộc do trường tôi đặt ra. Chương trình của tôi là Tiến sĩ Giáo dục (Ed.D) tại Đại học Bang Arizona và được coi là một chương trình chuyên nghiệp hơn là chương trình Tiến sĩ (PhD). Sinh viên trong chương trình được kỳ vọng sẽ có một công việc chuyên môn toàn thời gian, có liên quan, bên cạnh việc học ở cấp độ tiến sĩ. Thời gian từ khi bắt đầu chương trình đến khi kết thúc, bao gồm cả bảo vệ luận án, là ba năm. Tôi có một số lựa chọn về thứ tự của các phương pháp kết hợp và đã chọn con đường thu thập và phân tích dữ liệu từ định tính đến định lượng, điều này mang lại cho tôi cơ hội tìm hiểu thêm về nhu cầu của nhà giáo dục và chất lượng của các công cụ và phương pháp của tôi từ các đồng nghiệp và chuyên gia trước khi bắt đầu hành động nghiên cứu, các buổi tập huấn phát triển chuyên môn cho các nhà giáo dục sau trung học ở Ontario, và thu thập dữ liệu định lượng và định tính. Tôi đã tham gia vào ba chu kỳ nghiên cứu (một thực tiễn phổ biến trong nghiên cứu hành động), mỗi chu kỳ dẫn đến các thực hành được tinh chỉnh hơn và sự tham gia lớn hơn. Dựa trên một số khuyến nghị phân tích định tính tuyệt vời và sáng tạo trong Saldaña (2016), tôi đã sử dụng mã hóa cấu trúc để phân tích dữ liệu tham gia trực tiếp.”

“Mặc dù khuynh hướng cá nhân của tôi là phương pháp định tính, nhưng với tư cách là người mới bắt đầu, tôi thấy yêu cầu về phương pháp hỗn hợp trong nghiên cứu của mình vô cùng hữu ích. Tôi được yêu cầu học và thực hành các kỹ năng của cả hai phương pháp, cũng như học cách các loại dữ liệu khác nhau tương tác và kết hợp để làm nổi bật những hiểu biết sâu sắc. Khi dữ liệu định tính và định lượng đồng thuận, điều này tạo cho tôi sự tự tin rằng mình đang đi đúng hướng. Khi những dữ liệu này không đồng thuận, tôi quay lại với tài liệu tham khảo và mô tả phương pháp để phát triển các giải thích và tinh chỉnh thêm bối cảnh của mình cũng như bối cảnh của những người tham gia.”

Virginia Power đang nghiên cứu các yếu tố xã hội, văn hóa và kỹ thuật làm trung gian cho mối quan hệ giữa khả năng sử dụng mạng xã hội và việc sử dụng kho lưu trữ tài nguyên giáo dục mở (ROER) bằng cách sử dụng “các phương pháp thăm dò văn hóa” để thu thập dữ liệu từ 45 người tham gia.

Tôi muốn tìm một phương pháp cung cấp bằng chứng về tâm lý liên quan đến việc sử dụng các khả năng sử dụng mạng xã hội (lượt thích, xếp hạng, đánh giá) và cảm thấy rằng một phương pháp chủ yếu là định tính sẽ hữu ích. Tôi đã muốn thực hiện một số thiết kế hệ thống kỹ thuật xã hội nhưng điều này có thể sẽ được thực hiện sau khi luận văn hoàn thành để kiểm tra các phát hiện.

“Phương pháp nghiên cứu chủ yếu là định tính đã được sử dụng, với việc lựa chọn phương pháp thăm dò văn hóa để thu thập dữ liệu. Thăm dò văn hóa (Gaver và cộng sự, 1999) sử dụng các công cụ và nhiệm vụ cho phép người tham gia suy ngẫm về môi trường làm việc của họ (cả vật lý và ảo), tạo điều kiện cho việc hiểu sâu hơn về động lực và cách sử dụng môi trường với sự can thiệp hạn chế từ phía nhà nghiên cứu. Do đó, hai yếu tố được chọn là có khả năng phù hợp để thu thập dữ liệu – một tạp chí nghiên cứu để tự phản ánh và ghi hình màn hình, điều có thể cho phép ghi lại cả âm thanh và video từ mỗi người tham gia.”

“Nếu được thiết kế đúng cách, thăm dò văn hóa thường mang lại cho người dùng cơ hội ghi lại suy nghĩ và cảm xúc của họ trong bối cảnh cụ thể của riêng họ. Chúng cũng cung cấp cho người dùng sự độc lập và sự can thiệp tối thiểu từ phía nhà nghiên cứu. Thường thì thăm dò văn hóa có thể được sử dụng để đối chiếu với các dữ liệu độc lập khác, chẳng hạn như các nhóm trọng tâm hoặc nghiên cứu khả năng sử dụng nhằm mục đích cải thiện độ tin cậy. Người dùng cần được thông báo rõ ràng về mục đích của nghiên cứu và chính xác những gì họ cần làm, và không nên đánh giá thấp thời gian cần thiết để ghi lại dữ liệu.”

Paula Cardoso đã đưa các cuộc phỏng vấn và khảo sát vào nghiên cứu của mình nhằm hiểu rõ nhận thức và thực tiễn của giảng viên tại các cơ sở giáo dục đại học công lập ở Bồ Đào Nha đối với Tài nguyên Giáo dục Mở (OER).

“Chúng tôi hiểu rằng việc kết hợp các kỹ thuật định tính và định lượng là có lợi, vì nó có thể làm sáng tỏ hoặc đào sâu nghiên cứu một số khía cạnh của cùng một thực tế. Trong nghiên cứu này, tiếp cận phương pháp hỗn hợp, với tính chất tuần tự, rất hữu ích theo hai khía cạnh: một mặt, nó cho phép chúng tôi kết hợp các kỹ thuật khác nhau để đào sâu nghiên cứu một số khía cạnh trong phân tích, và mặt khác, nó cũng mang lại lợi thế về mặt tam giác hóa dữ liệu. Cuối cùng, việc sử dụng các phương pháp hỗn hợp cho phép nghiên cứu một hiện tượng nhất định theo một góc nhìn rộng hơn và sâu sắc hơn, để thu được dữ liệu phong phú và đa dạng hơn, có thể được khám phá tốt hơn, mang lại sức mạnh và tính chặt chẽ cao hơn cho nghiên cứu.”

Tài liệu tham khảo hữu ích về Phương pháp Hỗn hợp: Creswell (2009); Dominguez & Hollstein (2014); Edwards (2010); Ivankova (2015); Morgan (2014); Shorten & Smith (2017); Tashakkori & Teddlie (2010)

Nghiên cứu tường thuật (Narrative Research)

Nghiên cứu tường thuật nhằm mục đích khám phá và khái niệm hóa kinh nghiệm của con người như được thể hiện dưới dạng văn bản. Nhằm mục đích khám phá sâu sắc ý nghĩa mà mọi người gán cho kinh nghiệm của họ, các nhà nghiên cứu tường thuật làm việc với lượng mẫu nhỏ người tham gia để thu được diễn ngôn phong phú và tự do.

Tài liệu tham khảo hữu ích cho Nghiên cứu tường thuật: Salkind (2002); Clandinin & Connelly (2004)

Quan sát (Tự nhiên & Tương tự) (Observation (Naturalistic & Analogue))

Nghiên cứu quan sát là một công cụ thu thập dữ liệu nghiên cứu xã hội liên quan đến việc quan sát trực tiếp các hiện tượng trong bối cảnh tự nhiên của chúng. Quan sát tự nhiên không có sự can thiệp của nhà nghiên cứu. Nó chỉ đơn giản là nghiên cứu các hành vi xảy ra một cách tự nhiên trong bối cảnh tự nhiên, khác với môi trường nhân tạo của phòng thí nghiệm được kiểm soát. Nó cho phép quan sát và ghi lại hành vi chân thực. Trong quan sát tham gia, nhà nghiên cứu cũng can thiệp vào (và ảnh hưởng đến) môi trường.

Tài liệu tham khảo hữu ích về Quan sát: Angrosino (2007); Levine et al. (1980); McLean & Connor (2018)

Hiện tượng học (Phenomenography)

Hiện tượng học là một phương pháp nghiên cứu định tính điều tra những cách thức khác nhau về mặt định tính mà mọi người trải nghiệm hoặc suy nghĩ về một điều gì đó (Bowden et al., 1997; Ashworth & Lucas, 1998). Hiện tượng học nhằm mục đích nghiên cứu sự khác biệt về cách mọi người hiểu các hiện tượng trong thế giới. Nói một cách đơn giản hơn, hiện tượng học khám phá sự khác biệt trong cách mọi người hình dung về kinh nghiệm học tập (Akerlind, 2005). Những người thiết kế và cung cấp các chương trình bồi dưỡng chuyên môn có thể sử dụng nghiên cứu thực nghiệm thay vì bằng chứng giai thoại để định hướng việc phát triển và cung cấp các trải nghiệm bồi dưỡng chuyên môn có ý nghĩa.

Hiện tượng học: Hiểu biết từ GO-GN

Penny Bentley đã sử dụng hiện tượng học để khám phá trải nghiệm học tập chuyên môn thông qua giáo dục mở - PLOE (Professional Learning through Open Education) từ góc nhìn của giáo viên với tư cách là người học trưởng thành. Nghiên cứu được thực hiện nhằm mục đích cung cấp thông tin cho việc thiết kế và triển khai các chương trình học tập chuyên môn có ý nghĩa cho các giáo viên khác đang tìm hiểu về giáo dục STEM trên mạng Internet mở.

“ Hiện tượng học không phải là một phương pháp luận được sử dụng rộng rãi. Có sự khác biệt trong tài liệu về hện tượng học xung quanh các khía cạnh lý thuyết, phương pháp luận và phương pháp. Điều này khiến tôi, với tư cách là một nhà nghiên cứu độc lập, mới vào nghề, gặp khó khăn trong việc hiểu và thảo luận với các thầy hướng dẫn của mình, những người không phải là chuyên gia trong lĩnh vực này. Việc phân tích dữ liệu hiện tượng học trên một lượng dữ liệu khổng lồ rất tốn thời gian.

“Tôi muốn khám phá, hiểu và mô tả những cách khác nhau mà giáo viên trải nghiệm PLOE, từ góc nhìn của họ. Đây là một hoạt động diễn giải, đặt nghiên cứu của tôi trong khuôn khổ diễn giải. Ngoài ra, việc mô tả quan điểm của giáo viên, về ý nghĩa của PLOE đối với họ, là một nghiên cứu mang tính chất định tính. Tuy nhiên, có một loạt các phương pháp luận trong khuôn khổ diễn giải, chẳng hạn như nhân chủng học, lý thuyết nền tảng, phương pháp nghiên cứu hiện tượng học/hiện tượng luận và hiện tượng học.”

Để biện minh cho sự lựa chọn phương pháp nghiên cứu này, tôi cần xem xét sự khác biệt giữa các phương pháp luận này. Tôi không nghiên cứu văn hóa của một nhóm giáo viên sử dụng mạng Internet mở để tìm hiểu về giáo dục STEM (nhân chủng học), mặc dù văn hóa có thể là một khía cạnh của cách hiện tượng PLOE được trải nghiệm. Tôi cũng không xây dựng một lý thuyết để giải thích nguyên nhân của các quá trình và tương tác xã hội khi giáo viên tham gia vào PLOE (lý thuyết nền tảng), mặc dù tôi quan tâm đến việc hiểu và mô tả các cách khác nhau mà các quá trình và tương tác này được trải nghiệm. Mặc dù kinh nghiệm của con người là trọng tâm của hiện tượng luận và hiện tượng học, nhưng chính sự tập trung vào sự đa dạng của kinh nghiệm trong hiện tượng học, chứ không phải sự tập trung vào bản chất của kinh nghiệm do các nhà hiện tượng học thực hiện, đã tạo ra sự khác biệt trong phương pháp luận và các phương pháp tôi đã chọn.

“Hiện tượng học cho phép tôi mô tả sự khác biệt trong trải nghiệm thực tế về học tập chuyên môn thông qua giáo dục mở (PLOE) từ góc nhìn của các giáo viên đang trải nghiệm hiện tượng này. Điều này rất quan trọng vì phần lớn tài liệu về học tập chuyên môn không bao gồm các quan điểm khác nhau của giáo viên, mà tập trung vào các khía cạnh học tập chuyên môn mà người khác cho là quan trọng. Chính sự tập trung vào sự khác biệt về trải nghiệm, đặc biệt là ý nghĩa của trải nghiệm, mà tôi thấy có ứng dụng thực tiễn đối với việc học tập chuyên môn của các giáo viên Úc dạy các môn STEM.

“Nếu bạn mới bắt đầu nghiên cứu và làm việc một mình, tôi khuyên bạn không nên tiến hành nghiên cứu hiện tượng học trừ khi bạn có những người quen thuộc với phương pháp này hỗ trợ. Hãy dành cho mình nhiều thời gian và giới hạn số lượng người tham gia theo khuyến nghị trong tài liệu. Nếu bạn không biết bất kỳ nhà nghiên cứu hiện tượng học nào trong cơ sở của mình, hãy tìm kiếm các mạng lưới thực hành trên mạng xã hội. Hãy đọc các tài liệu kinh điển về hiện tượng học, rồi đọc lại một lần nữa.”

Một bộ sưu tập dữ liệu hiện tượng học đã được Chrissi Nerantzi thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp nghiên cứu trường hợp tập thể để hiểu rõ hơn về trải nghiệm học tập mở hợp tác tập thể trong hai bối cảnh phát triển học thuật liên trường đích thực với các đặc điểm học tập hợp tác.

“Hai mươi hai cuộc phỏng vấn hiện tượng học cá nhân với đội ngũ giảng viên và các chuyên gia khác hỗ trợ việc học tập trong giáo dục đại học đã được tiến hành và mã hóa. Điều này tạo ra hơn 80.000 từ vựng dữ liệu. Kết quả cho thấy học tập mở hợp tác được trải nghiệm như hai mô hình năng động, nhập tâm và có chọn lọc. Việc vượt qua ranh giới, được thể hiện trong các hạng mục mô tả và các biến thể khác nhau về chất lượng của chúng, đã định hình trải nghiệm đó và liên quan đến các phương thức tham gia; thời gian, địa điểm và không gian; văn hóa và ngôn ngữ cũng như các bối cảnh chuyên môn đa dạng.

Sự hỗ trợ của người hướng dẫn và tính linh hoạt của thiết kế khóa học cũng đã tác động tích cực đến trải nghiệm này. Khía cạnh cộng đồng đã ảnh hưởng đến trải nghiệm của người tham gia nghiên cứu ở cấp độ cá nhân và khóa học, đồng thời làm sáng tỏ những cơ hội mới cho thực tiễn phát triển học thuật dựa trên các phương pháp tiếp cận xuyên ranh giới do cộng đồng dẫn dắt. Các phát hiện được tổng hợp trong không gian kết quả hiện tượng học, mô tả các mối quan hệ logic của mười một danh mục mô tả trong nghiên cứu này, được tổ chức theo các yếu tố cấu trúc, minh họa cách chúng đóng góp và định hình trải nghiệm sống, cùng với một cuộc thảo luận phê bình về những điều này với tài liệu tham khảo, đã hỗ trợ việc tạo ra khung học tập mở hợp tác xuyên ranh giới được cấp phép mở cho phát triển học thuật liên trường, sản phẩm cuối cùng của nghiên cứu này.”

“Việc tự mình thực hiện tiếp cận hiện tượng học có thể gặp nhiều khó khăn. Bạn nên cân nhắc việc tiến hành phân tích cùng với một đồng nghiệp và thảo luận về những suy nghĩ, ý tưởng và khó khăn. Ngay cả khi bạn đang thực hiện luận án tiến sĩ, hãy tìm kiếm sự giúp đỡ vì những cuộc thảo luận với một nhà hiện tượng học khác sẽ vô cùng quý giá. Cũng rất quan trọng đối với mục đích khoanh vùng, nghĩa là chỉ có tiếng nói của những người tham gia nghiên cứu mới được tính đến, chứ không phải của bạn. Điều này cũng quan trọng để đảm bảo các câu hỏi của bạn được đặt ra một cách cởi mở và bạn đang tạo điều kiện cho sự suy ngẫm sâu sắc mà không cố gắng gây ảnh hưởng hoặc định hướng người tham gia nghiên cứu theo bất kỳ cách nào. Lượng dữ liệu lớn được tạo ra là một thách thức trong nghiên cứu này vì mọi thứ đều được tính đến trong hiện tượng học và được sử dụng cũng như cần được phân loại – điều này mang tính bao quát nhưng có thể tốn thời gian và quá trình phân tích phức tạp. Sử dụng một công cụ như NVivo chẳng hạn có thể giúp ích trong giai đoạn phân tích. Tôi đề xuất bạn nên thử nghiệm trước với các tập dữ liệu nhỏ hơn để làm quen với công cụ.

Tài liệu tham khảo hữu ích về Hiện tượng học: Åkerlind (2005); Ashworth & Lucas (1998); Bowden. & Green (2005); Bowden & Walsh (2000); Marton (1981); Marton (1986); Marton & Booth (1997); Tight (2016)

Hiện tượng luận/Phương pháp nghiên cứu hiện tượng học (Phenomenology)

Hiện tượng luận là môn nghiên cứu về các hiện tượng. Nguồn gốc của nó nằm ở phong trào triết học do Husserl khởi xướng (Beyer, 2011), phong trào này đã đình chỉ các phương pháp triết học truyền thống cố gắng hiểu bản chất cơ bản của thực tại, thay vào đó tập trung vào phân tích các hiện tượng như chúng được trải nghiệm. Cách tiếp cận này cho phép đánh giá khách quan các hiện tượng được coi là chủ quan.

Hiện tượng luận đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau (Friesen và cộng sự, 2012). Trong khoa học giáo dục, các mô tả hiện tượng luận được sử dụng để làm rõ sở thích, mục tiêu, phương pháp, văn hóa, tương tác, cấu trúc và suy ngẫm của các nhà giáo dục và/hoặc người học trong một bối cảnh cụ thể.

Hiện tượng luận: Hiểu biết từ GO-GN

Sarah Hutton đã tiến hành các cuộc phỏng vấn chuyên sâu với sinh viên và phân tích nội dung để kết nối các mục tiêu nội tại chung được sự tham gia vào mô hình xuất bản mở hỗ trợ, nơi sinh viên được cung cấp cơ hội tự xuất bản công khai trực tuyến hoặc đóng góp vào tài liệu OER cho khóa học.

“Một nghiên cứu trường hợp hiện tượng luận cung cấp cơ hội để tạo ra một câu chuyện phong phú xoay quanh một trải nghiệm chung. Phương pháp này có thể giúp các nhà nghiên cứu thiết lập sự hiểu biết tốt hơn về ý nghĩa cá nhân và cách các đối tượng hiểu thế giới xung quanh họ một cách độc đáo. Hiện tượng luận và lý thuyết nền tảng kết hợp tốt với nhau để thu thập và phân tích dữ liệu, cho phép sự xuất hiện tự nhiên hơn của các ý tưởng mới và các yếu tố chủ đề xuyên suốt một trải nghiệm chung.”

“Một nhược điểm của phương pháp này là khối lượng dữ liệu khổng lồ cần phải thu thập và phân loại để tạo nên câu chuyện đó. Mặc dù các khuyến nghị về số lượng người tham gia nghiên cứu có thể khác nhau giữa các nhà nghiên cứu, nhưng càng thu thập nhiều dữ liệu trong một khoảng thời gian dài, thì càng có thể chỉ ra được một mô hình rõ ràng hơn khi phân tích các cuộc phỏng vấn. Các cuộc phỏng vấn chuyên sâu tạo ra một lượng lớn dữ liệu để phân tích, và đối với một nghiên cứu trường hợp khóa học, cần hoàn thành 3 cuộc phỏng vấn (đầu, giữa, cuối) để hoàn thiện một chuỗi theo dõi dài hạn về trải nghiệm và sự phát triển của sinh viên trong suốt khóa học. Một nhược điểm khác là, tương tự như các phương pháp dữ liệu định tính khác, phương pháp hiện tượng luận có thể bị các nhà hoạch định chính sách ít coi trọng hơn so với các nghiên cứu định lượng quy mô lớn khác.”

Michael Paskevicius đã sử dụng phương pháp hiện tượng luận với những người tự nhận mình là người thực hành giáo dục mở. Nghiên cứu này khám phá cách thực hành giáo dục mở - OEP (Open Educational Practice) đang được hiện thực hóa trong giáo dục đại học chính quy và tác động đến thiết kế học tập, đồng thời mô tả cách các nhà giáo dục đưa các yếu tố của tính mở vào thực tiễn giảng dạy và học tập hàng ngày của họ thông qua các công nghệ giáo dục.

“Trong luận án tiến sĩ, tôi đã sử dụng phương pháp hiện tượng luận thực nghiệm để nghiên cứu cấu trúc xã hội cá nhân và trải nghiệm ‘thế giới cuộc sống’ của những cá nhân tham gia với OEP (Giorgi, 1997; Gray, 2013). Cốt lõi của nghiên cứu hiện tượng luận là theo đuổi việc hiểu biết về sự định hướng tinh thần hay ý thức bằng cách điều tra những giải thích của cá nhân dựa trên kinh nghiệm chủ quan của họ (Aspers, 2009). Nghiên cứu hiện tượng luận thực nghiệm tìm cách mô tả bản chất của trải nghiệm ý thức của người khác, về cơ bản là cách họ nhận thức thế giới, khám phá ý nghĩa của những trải nghiệm đó đối với họ, và cung cấp một mô tả toàn diện đồng thời nhận ra tầm quan trọng của cấu trúc và bối cảnh xã hội (Moustakas, 1994). Cấu trúc xã hội được thể hiện thông qua sự diễn giải và xây dựng ý nghĩa của cá nhân trong thế giới, và việc xây dựng ý nghĩa xã hội này có thể được nhà nghiên cứu nghiên cứu một cách thực nghiệm (Aspers, 2009). Phương pháp hiện tượng luận nhằm mục đích hiểu các cấu trúc thiết yếu chung hoặc điển hình của trải nghiệm cá nhân, dựa trên mô tả về những trải nghiệm đó. Khi làm như vậy, tôi tìm cách hiểu không phải cái gì ‘tồn tại’ trong thế giới mà là hiểu tại sao ý thức lại tồn tại. Các cá nhân nói rằng một điều gì đó "là" (Giorgi, 1997).

“Việc thử nghiệm các câu hỏi nghiên cứu có thể củng cố một nghiên cứu hiện tượng luận vì nó cho phép người ta tham gia và làm quen với không gian nghiên cứu, tìm hiểu về bối cảnh mà các cá nhân quan tâm đang làm việc, và thu thập phản hồi từ những người tham gia tiềm năng hoặc những người đang hoạt động trong các tình huống tương tự (Aspers, 2009). Các câu hỏi phỏng vấn, được thực hiện bằng dịch vụ họp trực tuyến Zoom, đã được thử nghiệm lần đầu tiên với người hướng dẫn của tôi, người sử dụng các thực hành giáo dục mở trong việc giảng dạy bậc đại học và sau đại học. Người hướng dẫn của tôi đã có thể cung cấp một số phản hồi về các câu hỏi từ góc nhìn của bà ấy với tư cách là một giảng viên. Kết quả của quá trình này, chúng tôi đã điều chỉnh một số ngôn ngữ và trình tự của các câu hỏi.”

Jessica O'Reilly đưa phương pháp phân tích hiện tượng luận diễn giải – IPA (Interpretivist Phenomenological Analysis) vào nghiên cứu của bà về phương pháp sư phạm được Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) xúc tác (OER Enabled Pedagogy).

“Trọng tâm cách tiếp cận của IPA rất phù hợp với câu hỏi nghiên cứu của tôi, vốn mang tính diễn giải, phát triển và tập trung vào kinh nghiệm cá nhân trong bối cảnh cụ thể và quá trình tạo lập ý nghĩa. Một lợi thế rõ ràng mà tôi nhận thấy là sự kết hợp giữa các “góc nhìn” tâm lý, diễn giải và cá nhân hóa trong cách tiếp cận này. Tôi nghĩ IPA rất phù hợp với các câu hỏi liên quan đến kinh nghiệm của một mẫu người tham gia khá tập trung và đồng nhất. Một nhược điểm tiềm tàng của nghiên cứu IPA của tôi sẽ là sự phụ thuộc vào dữ liệu phỏng vấn và khối lượng công việc khổng lồ liên quan đến việc sao chép và phân tích.”

Tài liệu tham khảo hữu ích cho Hiện tượng luận: Clandinin & Connelly (2004); Friesen, Henriksson & Saevi (2012); Giorgi (1997); Gray (2014); Manen (2018); Maxwell (2013); Smith, Flowers & Larkin (2009)

Phân tích mạng xã hội

Phân tích mạng xã hội là quá trình thu thập và phân tích dữ liệu từ các mạng xã hội. (Scott, 2000). Lý thuyết mạng xã hội là nghiên cứu về cách thức mọi người hoặc các nhóm tương tác với nhau trong mạng lưới của họ. Ba loại mạng xã hội là mạng lấy cá nhân làm trung tâm, mạng lấy xã hội làm trung tâm và mạng hệ thống mở (Borgatti, & Lopez-Kidwell, 2011).

Mục tiêu của phân tích mạng xã hội (SNA) là hiểu được sự tương tác giữa các thành viên trong mạng lưới. Những kết nối này, được gọi là mối quan hệ hoặc liên kết, là trọng tâm của những gì phân tích này tìm cách nghiên cứu và hiểu. Lý do tại sao các cá nhân tương tác và cách họ tương tác cũng như mức độ thân thiết của họ (Borgatti và cộng sự, 2009). SNA cung cấp cả dữ liệu định tính và định lượng về cộng đồng học tập trực tuyến.

Phân tích mạng xã hội: Hiểu biết từ GO-GN

Aras Bozkurt đã sử dụng Phân tích mạng xã hội – SNA (Social Network Analysis) để theo dõi dấu vết kỹ thuật số của những người tham gia trực tuyến, lập bản đồ và trực quan hóa cộng đồng học tập trực tuyến.

“Để thu thập và phân tích dữ liệu, chúng tôi đã sử dụng phân tích mạng xã hội, phỏng vấn, quan sát và phân tích tài liệu. Kết quả nghiên cứu được diễn giải theo quan điểm của thuyết kết nối, học tập từ gốc rễ (Rhizomatic Learning) và lý thuyết mạng xã hội.

“Theo kết quả nhân khẩu học của nghiên cứu, người học trong các mạng trực tuyến mở đại chúng theo thuyết kết nối được phân bố toàn cầu về thời gian và địa điểm, nhiều người tham gia đến từ các quốc gia nói tiếng Anh, và 89% người học đến từ các nền văn hóa ngữ cảnh thấp trong khi 11% đến từ các nền văn hóa ngữ cảnh cao. Những người tham gia là những cá nhân có liên quan đến lĩnh vực giáo dục; hoặc là sinh viên hay giảng viên trong giáo dục đại học. Khi xem xét về các mô hình tương tác, mô hình cộng đồng đám đông thống nhất, gắn kết chặt chẽ đã được quan sát thấy trong các mạng lưới khóa học trực tuyến mở đại chúng theo mô hình kết nối. Các nút trong loại mạng này có mối liên hệ mạnh mẽ với nhau và các mối liên hệ quan trọng bắc cầu giữa các nhóm nhỏ. Người học trong loại mạng này có xu hướng giao tiếp thường xuyên với nhau và chia sẻ sở thích chung. Các mạng này bao gồm một vài nhóm dày đặc và/hoặc được kết nối chặt chẽ, nơi các cuộc trao đổi trò chuyện thường xoay quanh và tăng dần mật độ về phía trung tâm, liên quan đến nhiều người khác nhau vào những thời điểm khác nhau.

“Kết quả nghiên cứu cũng chứng minh rằng môi trường học tập theo mô hình kết nối chỉ cần tương đối ít bước trung gian để giao tiếp và tương tác với cộng đồng học tập, và xác nhận các luận điểm được đề xuất trong Hiện tượng Thế giới Nhỏ và Làng Toàn cầu (Small World Phenomenon and the Global Village). Phân tích Mạng Xã hội (SNA) cung cấp cả dữ liệu định tính và định lượng về cộng đồng học tập trực tuyến. Tuy nhiên, nó không cung cấp dữ liệu định tính mang tính hiện tượng luận.”

Một số nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu hiện tượng học này một cách riêng biệt. Ví dụ, ngoài việc phân tích cấu trúc mạng, Katy Jordan đã tiến hành các cuộc phỏng vấn đồng diễn giải với 18 người tham gia để hiểu ý nghĩa và cấu trúc của mạng xã hội học thuật của họ.

“Nghiên cứu tiến sĩ của tôi giải quyết câu hỏi về cách các học giả sử dụng mạng xã hội chuyên dụng thông qua phân tích mạng xã hội bằng phương pháp hỗn hợp. Đầu tiên, một cuộc khảo sát trực tuyến đã được tiến hành để thu thập dữ liệu theo ngữ cảnh và tuyển chọn người tham gia (n = 528). Thứ hai, mạng lưới cá nhân (ego-network) được xây dựng cho một mẫu phụ gồm 55 học giả (phản ánh nhiều vị trí công việc và lĩnh vực khác nhau). Mạng lưới cá nhân được lấy mẫu từ mạng xã hội học thuật và Twitter cho mỗi người tham gia. Thứ ba, các cuộc phỏng vấn đồng diễn giải đã được thực hiện với 18 người tham gia để hiểu ý nghĩa của các cấu trúc và cách thức xây dựng mạng lưới.”

“Phương pháp nghiên cứu của tôi đã thay đổi (một cách tinh tế) hai lần trong suốt quá trình làm luận án tiến sĩ. Trọng tâm luôn là cấu trúc của các mạng xã hội trực tuyến trong giới học thuật, nhưng cấp độ mà tôi nghiên cứu các mạng lưới này đã thay đổi. Ban đầu, tôi dự định nghiên cứu các mạng lưới ở quy mô lớn hơn - chẳng hạn như toàn bộ lĩnh vực giáo dục đại học của Vương quốc Anh trên Academia.edu. Tôi đã chuyển hướng sang tập trung vào các mạng lưới cá nhân (cá nhân, cái tôi) của các học giả vì hai lý do. Thứ nhất, về mặt đạo đức, việc thu thập dữ liệu từ mạng lưới cá nhân sẽ hợp lý hơn nhiều - ở cấp độ này, bạn có thể nhận được sự đồng ý của người tham gia. Thứ hai, để có thể hiểu được các cấu trúc liên quan. Ví dụ, tôi có thể thấy các đặc điểm cấu trúc thú vị trong các mạng lưới của Đại học Mở (OU), nhưng các chỉ số mạng chỉ có thể cho bạn biết một phần nào đó. Bằng cách lấy mẫu các mạng lưới cá nhân, các cấu trúc có thể được thảo luận một cách có ý nghĩa với chính những người tham gia, để hiểu được ý nghĩa và đặc điểm của các tính năng mạng khác nhau từ góc nhìn của họ. Việc kết hợp dữ liệu kỹ thuật số (được thu thập) với các cuộc phỏng vấn đồng diễn giải mang lại cái nhìn sâu sắc hơn nhiều về các thực tiễn kỹ thuật số, mở đằng sau cấu trúc mạng đó.

Tài liệu tham khảo hữu ích cho Phân tích Mạng Xã hội: Borgatti & Lopez-Kidwell (2011); Borgatti et al. (2009); Dominguez & Hollstein (2014); Edwards, G. (2010); Hansen, Shneiderman & Smith, (2010); Jordan (2018); Kozinets (2015); Newman (2018); Scott (2000); Wenger, Trayner & de Laat (2011)

Khảo sát & Bảng câu hỏi

Khảo sát bao gồm việc đặt một loạt câu hỏi cho người tham gia. Chúng có thể được thực hiện trực tuyến, trực tiếp hoặc từ xa (ví dụ: qua bưu điện/thư). Dữ liệu thu thập được có thể được phân tích định lượng hoặc định tính (hoặc cả hai). Các nhà nghiên cứu có thể thực hiện các khảo sát thống kê để đưa ra các suy luận thống kê về quần thể đang được nghiên cứu. Những suy luận như vậy phụ thuộc rất nhiều vào các câu hỏi khảo sát được sử dụng (Solomon, 2001), có nghĩa là việc lựa chọn từ ngữ chính xác là rất quan trọng. Vì lý do này, nhiều người thử nghiệm khảo sát trong các nghiên cứu thí điểm với quần thể nhỏ hơn và sử dụng kết quả để tinh chỉnh công cụ khảo sát của họ.

Việc lấy mẫu cho các cuộc khảo sát có thể bao gồm từ việc tự chọn (ví dụ: chia sẻ liên kết với các thành viên của một nhóm đối tượng mục tiêu với hy vọng họ và những người khác sẽ đóng góp dữ liệu và chia sẻ khảo sát) cho đến việc sử dụng các kỹ thuật thống kê chuyên biệt (“lấy mẫu xác suất”) để phân tích kết quả từ một mẫu được lựa chọn cẩn thận nhằm đưa ra kết luận thống kê về toàn bộ dân số. Do đó, các phương pháp khảo sát bao gồm nhiều yếu tố cần xem xét, bao gồm việc lấy mẫu, thiết kế công cụ nghiên cứu, cải thiện tỷ lệ phản hồi, đảm bảo chất lượng dữ liệu và các phương pháp phân tích (Groves và cộng sự, 2011).

Một định dạng câu hỏi phổ biến là thu thập dữ liệu định lượng cùng với các câu hỏi định tính. Điều này cho phép cung cấp mô tả hoặc lý giải chi tiết hơn cho câu trả lời được đưa ra. Việc thu thập dữ liệu thứ tự (ví dụ: xếp hạng sở thích thông qua thang đo Likert) có thể là một cách để làm cho dữ liệu định tính dễ dàng phân tích định lượng hơn. Nhưng không có phương pháp nào là tối ưu hơn: điều quan trọng là các câu hỏi khảo sát và cách diễn đạt của chúng phải phù hợp chính xác với câu hỏi nghiên cứu.

Khảo sát được sử dụng rộng rãi trong khoa học giáo dục và khoa học xã hội nói chung. So với các phương pháp khác, khảo sát rất hiệu quả (cả về thời gian và tiền bạc) và có thể được thực hiện từ xa. Chúng có thể cung cấp một loạt các điểm dữ liệu về một chủ đề, có thể được so sánh giữa các nhóm mẫu. Điều này mang lại sự linh hoạt đáng kể khi phân tích dữ liệu vì nhiều biến số có thể được kiểm tra cùng một lúc. Khảo sát cũng hoạt động tốt khi được sử dụng cùng với các phương pháp khác, chẳng hạn như để cung cấp dữ liệu cơ sở (như nhân khẩu học) cho bước đầu tiên trong một nghiên cứu. Chúng cũng thường được sử dụng trong đánh giá việc dạy và học (tức là sau một can thiệp để đánh giá tác động).

Tuy nhiên, việc sử dụng khảo sát cũng có một số nhược điểm đáng chú ý. Người trả lời có thể không cảm thấy được khuyến khích cung cấp câu trả lời chính xác, hoặc có thể không cảm thấy thoải mái khi cung cấp câu trả lời theo cách không thuận lợi (đặc biệt nếu khảo sát không ẩn danh). Các câu hỏi "đóng" có thể có tỷ lệ hợp lệ thấp hơn các loại câu hỏi dạng khác vì chúng có thể được hiểu khác nhau. Có thể tồn tại lỗi dữ liệu do không trả lời câu hỏi, tạo ra sự thiên lệch. Các phương án trả lời khảo sát cần được lựa chọn cẩn thận vì người trả lời có thể hiểu chúng theo nhiều cách khác nhau (Vehovar & Katja Lozar, 2008).

Khảo sát & Bảng câu hỏi: Hiểu biết từ GO-GN

Marjon Baas đã thu thập dữ liệu định lượng thông qua bảng câu hỏi dành cho các giáo viên trong Cộng đồng Thực hành Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) để khám phá tác động của các hoạt động khuyến khích sử dụng cộng đồng đối với hành vi của giáo viên liên quan đến OER.

“Tôi đã sử dụng một số mô hình lý thuyết (Clements và Pawlowski, 2012; Cox và Trotter, 2017; Armellini và Nie, 2013) để khái niệm hóa các khía cạnh khác nhau (liên quan đến) việc áp dụng OER. Điều này cho phép tôi, với tư cách là một nhà nghiên cứu, thiết kế các công cụ nghiên cứu cụ thể của mình.”

Judith Pete đã lựa chọn có chủ đích mười hai trường đại học ở khu vực cận Sahara thuộc Kenya, Ghana và Nam Phi với sinh viên và giảng viên được lấy mẫu ngẫu nhiên để phát triển một quan điểm đại diện về OER. Các bảng câu hỏi riêng biệt đã được sử dụng cho sinh viên (n=2249) và giảng viên (n=106).

“Chúng tôi đã sử dụng các cuộc khảo sát để thu thập dữ liệu trên ba châu lục. Các công cụ khảo sát trực tuyến rất hữu ích trong việc thu thập dữ liệu trực tuyến và, trong trường hợp không thể, các điều phối viên địa phương đã sử dụng các bản sao khảo sát giấy và sau đó nhập thông tin vào cơ sở dữ liệu. Cách tiếp cận này tiết kiệm chi phí, linh hoạt, nhanh chóng và dễ thực hiện. Chúng tôi đã có thể tiếp cận một lượng lớn người trả lời trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, đôi khi chúng tôi tự hỏi liệu tất cả những người trả lời có đủ thời gian để xử lý và hiểu đầy đủ các câu hỏi mà họ được hỏi hay không. Chúng tôi đã phải dành lượng thời gian đáng kể để sắp xếp lại dữ liệu sau đó.”

Samia Almousa đã áp dụng bảng câu hỏi khảo sát Lý thuyết Thống nhất về Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ - UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology), cùng với các cấu trúc bổ sung (liên quan đến chất lượng và văn hóa thông tin) làm lăng kính để phân tích dữ liệu nghiên cứu của mình.

“Trong nghiên cứu của mình, tôi đã sử dụng Thiết kế Phương pháp Hỗn hợp Giải thích Tuần tự (bảng câu hỏi trực tuyến và phỏng vấn bán cấu trúc) để khảo sát nhận thức của các học giả về việc tích hợp Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) vào thực tiễn giảng dạy của họ, cũng như để khám phá những động lực khuyến khích họ sử dụng và tái sử dụng OER, và chia sẻ tài liệu giảng dạy của họ trong phạm vi công cộng. Bảng câu hỏi trực tuyến là một cách hiệu quả và nhanh chóng để tiếp cận một số lượng lớn học giả. Tôi đã sử dụng nền tảng khảo sát trực tuyến, nó không yêu cầu nhập dữ liệu hoặc mã hóa vì dữ liệu do người tham gia nhập và câu trả lời được lưu tự động (Sills & Song, 2002).

Việc sử dụng bảng hỏi làm công cụ thu thập dữ liệu có một số hạn chế. Trong nghiên cứu của tôi, bảng hỏi mà tôi phát triển khá dài, khiến một số người tham gia chọn câu trả lời một cách ngẫu nhiên. Ngoài ra, tôi đã nhận được nhiều phản hồi từ các học giả ở các trường đại học khác mặc dù bảng hỏi được gửi đến trường đại học mẫu. Vì tôi đã lường trước điều này, tôi yêu cầu người tham gia ghi tên trường đại học của họ vào phần thông tin cá nhân của bảng hỏi, sau đó loại trừ các phản hồi từ bên ngoài mẫu nghiên cứu. Lời khuyên của tôi dành cho bất kỳ nhà nghiên cứu nào cố gắng sử dụng bảng hỏi làm công cụ thu thập dữ liệu là hãy đảm bảo bảng hỏi của họ càng ngắn gọn và rõ ràng càng tốt để giúp nhà nghiên cứu phân tích kết quả và người tham gia trả lời chính xác tất cả các câu hỏi. Thêm vào đó, các câu hỏi cá nhân nên càng ít càng tốt để bảo vệ danh tính và quyền riêng tư của người tham gia, và để nhanh chóng nhận được sự chấp thuận về mặt đạo đức.”

Olawale Kazeeem Iyikolakan đã áp dụng một cuộc khảo sát mô tả thuộc loại tương quan. Thiết kế nghiên cứu xem xét mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu chính (tự tin về công nghệ, nhận thức và việc sử dụng tài nguyên giáo dục mở) và xác định các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên đại học ngành Khoa học Thông tin Thư viện mà không có mối liên hệ nhân quả.

“Thiết kế nghiên cứu mô tả được sử dụng để thu thập thông tin về các điều kiện hoặc tình huống hiện hành nhằm mục đích mô tả và diễn giải (Aggarwal, 2008). Thiết kế nghiên cứu của tôi xem xét mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu chính (tự tin về công nghệ, nhận thức và việc sử dụng tài nguyên giáo dục mở) để xác định các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên đại học ngành Khoa học Thư viện & Thông tin mà không có mối liên hệ nhân quả. Ponto (2015) mô tả rằng nghiên cứu khảo sát mô tả là một phương pháp nghiên cứu hữu ích và hợp pháp, mang lại những lợi ích rõ ràng trong việc giúp mô tả và khám phá các biến và cấu trúc quan tâm bằng cách sử dụng các chiến lược nghiên cứu định lượng (ví dụ: sử dụng khảo sát với các mục được đánh giá bằng số).

Lý do lựa chọn nghiên cứu khảo sát mô tả thay vì thiết kế bán thực nghiệm hồi cứu là vì loại thiết kế nghiên cứu này được sử dụng để nắm bắt nhận thức, quan điểm, cách sử dụng của mọi người về một vấn đề hiện tại, tình trạng hiện tại hoặc các phong trào như nhận thức và việc sử dụng OER. Thiết kế nghiên cứu này có một số ưu điểm vì nó cho phép nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu sơ cấp cần thiết trực tiếp từ người trả lời. Các ưu điểm khác bao gồm: (1) Sử dụng (1) Phương pháp này, nhà nghiên cứu không kiểm soát biến số; (2) nhà nghiên cứu chỉ có thể báo cáo những gì đã xảy ra hoặc đang xảy ra. Một trong những nhược điểm của loại thiết kế nghiên cứu này là kết quả nghiên cứu có thể phản ánh một mức độ thiên lệch nhất định do thiếu các bài kiểm tra thống kê.”

Tài liệu tham khảo hữu ích cho Khảo sát & Bảng câu hỏi: Aggarwal (2008); Fowler (2014); Groves et al., 2011); Lefever, Dal & Matthíasdóttir (2007); Ponto (2015); Sills & Song (2002); Solomon (2001); Vehovar & Manfreda (2008); Vehovar, Manfreda, & Berzelak (2018)

---------------------------------------------------

Thừa nhận: 

Nội dung này được dịch từ tài liệu của các tác giả: Farrow, R. (ed.), Weller, M., Pitt, R., Iniesto, F., Algers, A., Almousa, S., Baas, M., Bentley, P., Bozkurt, A., Butler, W., Cardoso, P., Chtena., N., Cox, G., Czerwonogora, A., Dabrowski, M.T., Derby, R., DeWaard, H., Elias, T., Essmiller, K., Funk, J., Hayman, J., Helton, E., Huth, K., Hutton, S. C., Iyinolakan, O., Johnson, K. R., Jordan, K., Kuhn, C., Lambert, S., Mittelmeier, J., Nagashima, T., Nerantzi, C., O’Reilly, J., Paskevicius, M., Peramunugamage, A., Pete, J., Power, V., Pulker, H., Rabin, E., Rets, I., Roberts, V., Rodés, V., Sousa, L., Spica, E., Vizgirda, V., Vladimirschi, V., & Witthaus, G. (2023). Sổ tay Nghiên cứu Mở của GO-GN.

Mạng lưới Cao học Toàn cầu về Tài nguyên Giáo dục Mở / Trung tâm Nghiên cứu Giáo dục Mở.

https://go-gn.net/gogn_outputs/open-research-handbook/.

 Giấy phép nội dung: CC BY 4.0 Quốc tế. 

---------------------------------------------------

VỀ TRANG MỤC LỤC

VỀ TRANG: SỔ TAY PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

---------------------------------------------------

Xem thêm: 

• Tài nguyên Giáo dục Mở - OER (Open Educational Resources)