Bạn đang xem bài viết Đánh Giá Định Lượng Kết Quả Nghiên Cứu Khoa Học được cập nhật mới nhất trên website Channuoithuy.edu.vn. Hy vọng những thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ là hữu ích với bạn. Nếu nội dung hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất.
12/03/2019
1. Giới thiệu
Ở các nước công nghiệp tiên tiến, nghiên cứu phát triển thường chiếm tỷ lệ khoảng hai phần ba toàn bộ hoạt động và kinh phí nghiên cứu, là loại hình nghiên cứu chủ yếu của các doanh nghiệp và thường có tỷ lệ cao nhất ở các viện nghiên cứu. Trong khi đó nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng là các loại hình chủ yếu của đại học và có tỷ lệ cao ở các viện nghiên cứu [5]. Nghiên cứu phát triển ở ta có tỷ lệ còn thấp do phần lớn các doanh nghiệp chưa đầu tư cho nghiên cứu khoa học và công nghệ, và sâu xa hơn do ta hầu như chưa có công nghiệp chế tạo. Bài viết này trao đổi việc đánh giá định lượng kết quả nghiên cứu khoa học và công nghệ- một vấn đề gần đây được đề cập nhiều, cả trong và ngoài nước.
Kết quả nghiên cứu cơ bản và ứng dụng của một cá nhân, một đại học hay viện nghiên cứu, … được đánh giá bởi số lượng ấn phẩm và chất lượng của chúng. Số lượng các ấn phẩm khoa học có thể đếm được khá dễ, nhưng đánh giá chất lượng của chúng lại không đơn giản. Có hai phương pháp làm việc này, một là đánh giá chủ quan qua một hệ thống bình duyệt bởi con người (peer review), và hai là đánh giá khách quan dựa trên các độ đo được tính toán tự động. Đánh giá chủ quan bởi hệ thống bình duyệt của con người, còn gọi đánh giá định tính, có thể cho phân tích sâu và xác đáng nhưng tốn kém tiền bạc, cần nhiều thời gian, và phụ thuộc nhiều vào chủ quan và hiểu biết của người đánh giá. Đánh giá khách quan, còn gọi đánh giá định lượng, dựa trên các độ đo (metrics) xác định từ các nguồn dữ liệu khoa học, được thực hiện tự động nên nhanh và rẻ, cung cấp những thông tin hữu ích, nhưng cũng dễ bị hiểu chưa chính xác và giải thích chưa thích hợp.
Ba độ đo đánh giá định lượng đang được dùng phổ biến gồm chỉ số trích dẫn (citation index) cho các ấn phẩm khoa học, hệ số ảnh hưởng (impact factor) cho các tạp chí, và gần đây là chỉ số H (h-index) cho các nhà khoa học. Cần chú ý là chỉ gần đây các độ đo này mới có thể tính được tự động do tiến bộ của công nghệ thông tin, đặc biệt là Web. Thêm nữa, cả hệ số ảnh hưởng và chỉ số H đều được định nghĩa dựa trên chỉ số trích dẫn (citation-based metrics), do đó mang theo mọi hay dở của chỉ số trích dẫn. Việc hiểu rõ những điểm hay và hạn chế của các độ đo định lượng đang được bàn luận nhiều trên báo chí khoa học quốc tế, được quan tâm trong giới khoa học ở nhiều nước. Hiện nay nhiều tổ chức và quốc gia có xu hướng dùng các phương pháp đánh giá định lượng, khách quan để bổ sung hoặc là cách thông dụng thay cho đánh giá định tính, chủ quan.
Bài báo này giới thiệu ba độ đo tiêu biểu kể trên, cung cấp các thông tin chọn lọc quan trọng để hiểu chúng, nhấn mạnh những đặc điểm cần chú ý và nêu một số ý kiến bàn luận.
2. Về các độ đo
2.1. Chỉ số trích dẫn
Chỉ số trích dẫn (citation index) của một ấn phẩm, do Eugene Garfield đề xuất năm 1955, là số lần ấn phẩm này được trích dẫn, được tham khảo trong tất cả các ấn phẩm khác [7]. Từ đó đến nay, chỉ số trích dẫn đã được dùng làm một độ đo quan trọng để đánh giá các công trình nghiên cứu, là cơ sở để định nghĩa các độ đo khác cho các tạp chí và nhà khoa học. Câu hỏi có thể làm ta ngạc nhiên là tại sao một chỉ số đơn giản như vậy lại được dùng rộng rãi cho đến nay để đo chất lượng và giá trị các công trình khoa học? Có thể nói chỉ số trích dẫn được “tin dùng” do dựa trên một giả định được thừa nhận rộng rãi, là các nhà khoa học có ảnh hưởng hơn, các công trình quan trọng và có giá trị sử dụng hơn thường được trích dẫn nhiều hơn. Nói nôm na, chỉ số trích dẫn đo mức độ “hữu xạ tự nhiên hương” của các ấnphẩm.
Đặc điểm đáng chú ý nhất là chỉ số trích dẫn chỉ có ý nghĩa so sánh trong từng ngành khoa học.
Điều đã biết này được khảo sát định lượng qua thống kê số lần trích dẫn trung bình của các bài báo trong các ngành khoa học. Theo [1], các bài báo trong các ngành khoa học về sự sống (life sciences, như sinh học phân tử và tế bào, y sinh học) có trung bình khoảng 6 trích dẫn, trong vật lý và hóa học khoảng 3 trích dẫn, trong toán học, tin học và khoa học xã hội khoảng 1 trích dẫn (hình vẽ). Theo các số liệu thống kê trên − để có một định ý và giả sử số trích dẫn trong các ngành tăng một cách tuyến tính− trong một chừng mực nào đấy có thể xem bài báo ngành toán có trích dẫn mười lần là được trích dẫn nhiều trong ngành này như một bài trong ngành vật lý được trích dẫn khoảng ba chục lần hay một bài trong ngành khoa học sự sống được trích dẫn khoảng sáu chục lần.
Đặc điểm quan trọng thứ hai cần biết rõ là các chỉ số trích dẫn tính được từ các nguồn khác nhau thường khác nhau và có sai số.
Sau khi nêu khái niệm chỉ số trích dẫn, Garfild xây dựng Viện Khoa học Thông tin ISI (Institute for Scientific Information)−gần đây sát nhập vào tập đoàn Thomson Reuters − và thiết lập các cơ sở dữ liệu ISI, trong đó tiêu biểu là:
Cơ sở dữ liệu Chỉ số Trích dẫn Khoa học SCI (Science Citation Index), từ 1964, hiện có 3773 tạp chí của 100 ngành và cơ sở dữ liệu SCIE (SCI mở rộng, Science Citation Inex Expanded) với 8207 tạp chí của 150 ngành;
Cơ sở dữ liệu Chỉ số Trích dẫn Khoa học Xã hội SSCI (Social Sciences Citation Index), từ 1973, hiện có 2697 tạp chí và 3500 công trình của 50 ngành;
Cơ sở dữ liệu Chỉ số Trích dẫn Nghệ thuật và Nhân văn A&HCI (Arts & Humanities Citation Inde), từ 1978, hiện có 1470 tạp chí và 6000 công trình khác.
Ngoài ra, cũng cần kể đến cơ sở dữ liệu Chỉ số Trích dẫn Tuyển tập Hội nghị CPCI (Conference Proceedings Citation Index) chứa thông tin của hơn 110,000 tuyển tập hội nghị kể từ năm 1990 của 256 ngành thuộc về khoa học tự nhiên và khoa học xã hội nhân văn (chú ý là uy tín của các tạp chí ISI và hội nghị ISI khác nhau đáng kể). Các cơ sở dữ liệu ISI tuyển chọn các tạp chí ảnh hưởng nhất của các ngành. Từ 1997, bảy cơ sở dữ liệu ISI được chuyển lên mạng dưới tên Web of Science (http://isiwebofknowledge.com).
Quãng trên dưới mười năm trở lại đây, Web đã cho ra đời hơn 100 cơ sở dữ liệu và công cụ cho phép tìm kiếm chỉ số trích dẫn, như arXiv, CiteSeer, ScienceDirect, SciFinder Scholar, PubMed, … Trong số này, Scopus của Elsevier (http://info.scopus.com, từ 2004) và Google Scholar của Google (http://scholar.google.com, từ 2005) cùng với Web of Science đang là ba hệ phổ biến nhất [3]. Scopus chứa thông tin của 16.500 tạp chí, 600 ấn phẩm nghề nghiệp, 350 loạt sách chuyên khảo, khoảng 3,6 triệu bài báo từ hội nghị. Google Scholar chứa thông tin của hầu hết các tạp chí có thẩm định của các nhà xuất bản lớn tại châu Mỹ và châu Âu, các báo cáo kỹ thuật, luận văn, sách và nhiều loại tài liệu khác (Google Scholar không công bố danh sách các tạp chí của mình).
Cần lưu ý là chỉ số trích dẫn của mỗi ấn phẩm khoa học tính từ các nguồn kể trên thường khác nhau vì chúng có số lượng tạp chí, kỷ yếu hội nghị, … khác nhau. Một thí dụ là cuốn sách Quantum Computation and Quantum Information của M. Nielsen và I. Chuang (xuất bản năm 2000, Cambridge University Press). Tính đến năm 2007, từ Web of Science cuốn sách này được trính dẫn hơn 2800 lần, nhưng từ Scopus số trích dẫn là 3150, và từ Google Scholar có 4300 trích dẫn [14]. Một khảo sát khác phân tích chỉ số ảnh hưởng của 328 bài báo từ ba tạp chí y học hàng đầu trong thời gian 6 tháng của mười năm về trước [11]. Các tác giả chỉ ra số lượng trích dẫn của các bài báo này từ ba nguồn kể trên là rất khác nhau: từ Web of Science có 68.088 trích dẫn, từ Scopus có 82.076 trích dẫn và từ Google Scholar có 83.538 trích dẫn (gấp 1.226 lần so với Web of Science).
Có hai độ đo cơ bản về chất lượng của các công cụ tìm kiếm là độ chính xác (precision) và khả năng tìm hết (recall). Độ chính xác là tỷ lệ của số tài liệu tìm được và tìm đúng trên số tài liệu tìm được, còn khả năng tìm hết là tỷ lệ của số tài liệu tìm được và tìm đúng trên toàn bộ số tài liệu cần tìm. Các công cụ tìm kiếm hiện nay cho kết quả của hai độ đo này chưa cao. Trong việc tính hệ số trích dẫn, độ chính xác thấp chủ yếu do các hệ tìm kiếm tự động hiện chưa phân biệt được các tác giả có tên trùng nhau hay giống nhau, và khả năng tìm hết của các hệ còn thấp chủ yếu do các cơ sở dữ liệu hiện nay không có được tất cả các ấn phẩm có trích dẫn đến bài báo đang xem xét.
Độ chính xác khi tìm chỉ số trích dẫn của các tác giả có tên phổ biến nói chung thấp hơn của các tác giả có tên ít gặp. Thí dụ khi tìm trên Google Scholar tổng số bài được trích dẫn của tác giả Nguyễn Anh Tuấn, ta gõ tên “Nguyen Anh Tuan” và hệ tìm được 100 bài báo có trích dẫn. Thường thì không phải tất cả 100 bài này đều của Nguyễn Anh Tuấn. Giả sử trong số 100 này chỉ đích thực có 60 trong số tất cả 80 bài có trích dẫn của Nguyễn Anh Tuấn, và trong số 40 bài còn lại có 5 bài của tác giả Nguyễn Ánh Tuấn, 35 bài của tác giả Nguyễn Anh Tuân. Khi này, độ chính xác về trích dẫn của Nguyễn Anh Tuấn do hệ tìm được là 60/100 = 0.6 và khả năng tìm hết là 60/80 = 0.75. Khi tìm trên Google Scholar chẳng hạn cho tác giả Khuất Phương Trưởng (Khuat Phuong Truong), độ chính xác thường sẽ cao hơn.
2.2. Hệ số ảnh hưởng của tạp chí
Hệ số ảnh hưởng (impact factor, viết tắt IF) của một tạp chí được định nghĩa, thừa nhận và dùng rộng rãi lâu nay. Hệ số này của một tạp chí thay đổi theo từng năm, và hệ số ảnh hưởng của một tạp chí T trong năm N được tính bằng tỷ số A/B, trong đó A là tổng số lần trích dẫn, tính trong tất cả các ấn phẩm của năm N, đến các bài đăng trên T trong hai năm liên tiếp ngay trước N, và B là tổng số các bài đăng trên T trong hai năm này. Nếu trong hai năm 2007 và 2008 tạp chí T đăng tất cả 100 bài báo, và có 250 lần các bài trong số 100 bài này của T được trích dẫn trong tất cả các bài ở các tạp chí, hội nghị, … của năm 2009, thì hệ số ảnh hưởng của T trong năm 2009 sẽ là 250/100 = 2,5. Tạp chí Physical Review Letters có IF năm 2009 là 7,180 có nghĩa là về trung bình mỗi bài báo của tạp chí này công bố năm 2007 và 2008 được trích dẫn 7,180 lần trong năm 2009. Người ta thường chỉ nói hệ số ảnh hưởng của một tạp chí và không nêu cụ thể một năm nào đấy. Nhưng thực ra hệ số này có thể thay đổi rất nhiều theo thời gian, thí dụ tạp chí Bioinformatics có IF theo ISI là 4,328 vào năm 2008, 4,894 năm 2007, 5.742 năm 2004, 6.701 năm 2003, 4.615 năm 2002, và 3.421 năm 2001.
Hệ số ảnh hưởng của tạp chí được dùng cho nhiều mục đích, như cho biết uy tín và sự phát triển của tạp chí, nhà khoa học chọn tạp chí gửi bài, nhà quản lý dùng để đánh giá hiệu quả nghiên cứu của các nhà khoa học, như cơ sở để xét biên chế, giải thưởng, cấp duyệt kinh phí. Hệ số ảnh hưởng của tạp chí còn được dùng để đánh giá các khoa, trường và viện nghiên cứu, đo hiệu quả khoa học của các quốc gia.
Điều đầu tiên cần biết rõ là hệ số ảnh hưởng của tạp chí cũng khác nhau giữa các ngành. Chẳng hạn theo JCR (Journal Citation Reports) của Web of Science, vào năm 2008 tạp chí của ngành y có IF cao nhất là 74,575 (CA: A Cancer Journal for Clinicians của Hội Ung thư Mỹ), IF thứ nhì là 50,017 (The New England Journal of Medicine), … và IF thứ 100 cũng là 3,733 (Epilepsia, xếp thứ 739 trong toàn bộ tạp chí của JCR). Trong ngành toán lý thuyết, tạp chí có IF cao nhất là 3,806 (Communications on Pure and Applied Mathematics, xếp thứ 711 trong JCR), thứ nhì là 3,5 (Bulletin of the American Mathematical Society, xếp thứ 851 trong JCR), … và thứ 100 là 0,584 (Monatshefte Fur Mathematik, xếp thứ 5248 trong JCR). Có sự khác biệt này là điều dễ hiểu, vì hệ số ảnh hưởng của tạp chí được tính dựa trên chỉ số trích dẫn của các bài báo của tạp chí, và như đã phân tích ở phần trên, chính sự khác biệt của “văn hóa ngành” đã tạo ra số trích dẫn rất khác nhau này.
Trong [2], các tác giả khảo sát sự khác nhau của hệ số ảnh hưởng của tạp chí theo thời gian và giá trị IF trung bình của tạp chí trong các ngành. Hình bên trích từ [2] cho thấy hệ số ảnh hưởng trung bình của các tạp chí trong ngành sinh học phân tử và tế bào là 4,763, trong y học là 2,896, trong hóa học là 2,61, trong vật lý là 1,912, trong tin học và toán học tương ứng là 0,631 và 0,566. Một cách giải thích nôm na có thể chấp nhận trong một chừng mực nào đấy về những con số này là−giả sử IF tăng tuyến tính trong các ngành− một tạp chí có IF khoảng 9,5 trong ngành sinh học phân tử và tế bào có ảnh hưởng ở ngành này quãng như ảnh hưởng của một tạp chí có IF 6 trong ngành y (truyền thống), một tạp chí có IF 4 trong ngành vật lý hay một tạp chí có IF quãng 1,2 trong ngành toán và tin học.
Mặc dù được dùng rộng rãi lâu nay, cách tính hệ số ảnh hưởng của tạp chí có một số hạn chế [6], [14], tiêu biểu là:
Hệ số ảnh hưởng của một tạp chí chỉ cho ta giá trị trung bình về ảnh hưởng của các bài báo trong tạp chí đó. Giá trị trung bình này thường bị ảnh hưởng rất nhiều bởi một số ít bài có trích dẫn cao (như các bài đánh giá tổng quan) hoặc bởi quá nhiều bài không có hoặc có trích dẫn thấp. Một nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng trong công thức tính hệ số ảnh hưởng IF, nếu các bài được xếp theo thứ tự của số trích dẫn, thì 15% bài báo đầu đóng góp 50% số trích dẫn, 50% bài đầu đóng góp 90% số trích dẫn, và các bài ở nhóm 50% đứng đầu có trích dẫn khoảng 10 lần hơn các bài ở nhóm 50% đứng cuối. Rõ ràng, hệ số ảnh hưởng của một tạp chí không phản ánh chính xác được ảnh hưởng của từng bài cụ thể đăng trong tạp chí này.
Việc dùng trích dẫn trong thời gian 2 năm sau khi công bố (citation window) để tính IF là ngắn và sớm đối với một số ngành, tức công thức này chưa tính được hệ số ảnh hưởng thật của nhiều tạp chí (gần đây một vài hệ thống như JCR có đưa thêm vào hệ số ảnh hưởng tính trong thời gian 5 năm, ở đó hệ số ảnh hưởng của tạp chí trong một số ngành tăng lên và trong một số ngành giảm đi rõ rệt).
Hệ số ảnh hưởng này chưa tính được đến những bài của một tạp chí được dùng nhưng không được trích dẫn.
Hệ số ảnh hưởng của tạp chí biến động đáng kể từ năm này qua năm khác, biến động nhiều hơn ở các tạp chí nhỏ hơn (tuy hệ số ảnh hưởng hay được nói đến như một giá trị không đổi) [2]. Thí dụ tạp chí Bioinformatics kể trên có IF năm 2003 lớn gần gấp đôi IF năm 2001.
Chỉ một phần nhỏ các tạp chí tham gia vào việc tính hệ số ảnh hưởng. Có tất cả khoảng trên 100 nghìn tạp chí các loại trên đời và các ấn phẩm ở bất kỳ tạp chí nào trong chúng cũng đều phải trích dẫn, nhưng các hệ cơ sở dữ liệu của ISI, Scopus, … chỉ chứa khoảng 10-15 nghìn tạp chí hàng đầu của các ngành. Thêm nữa, các tạp chí không xuất bản bằng tiếng Anh hoặc tạp chí của các ngành “thiểu số” cũng ít khả năng nằm trong số này, và do vậy việc tính chỉ số trích dẫn và hệ số ảnh hưởng rõ ràng chưa toàn vẹn.
Chính Campbell, trưởng ban biên tập của tạp chí danh giá Nature, cũng cho rằng nên quan tâm đến chính giá trị của bài báo hơn là việc bài báo được đăng ở đâu [6].
2.3. Chỉ số H
Nếu chỉ số trích dẫn được dùng để “đo” các bài báo và hệ số ảnh hưởng “đo” các tạp chí, người ta còn muốn có những độ đo cho chính người làm nghiên cứu. Một cách là dựa trên số lượng các ấn phẩm và chất lượng của chúng qua chỉ số trích dẫn hoặc ảnh hưởng của nơi chúng được công bố. Một trong các độ đo là chỉ số H (h-index) đề nghị bởi nhà vật lý J.E. Hirsch vào năm 2005 [9], định nghĩa như sau: Một người có chỉ số H là N nếu đã xuất bản N bài báo có chỉ số trích dẫn ít nhất là N, và các bài còn lại có chỉ số trích dẫn nhiều nhất là N. Nếu một người công bố 40 bài báo, trong đó 9 bài có nhiều hơn 10 trích dẫn, 5 bài có 10 trích dẫn và 26 bài còn lại có ít hơn 10 trích dẫn, thì chỉ số H của người này là 10.
Ưu điểm cơ bản của chỉ số H là việc tính đến sự cân bằng giữa số lượng và chất lượng các công trình của người làm nghiên cứu, và tính toán đơn giản (như hệ QuadSearch dựa trên Google Scholar khá dễ dùng http://delab.csd.auth.gr/~lakritid/index.php?lan=1&s=2). Với những ưu điểm này, chỉ số H nhanh chóng được dùng phổ biến. Tuy nhiên, có những đặc điểm của chỉ số H cần được nhận biết rõ.
Chỉ số H dựa trên chỉ số trích dẫn, và do đó chịu ảnh hưởng của toàn bộ những hạn chế của chỉ số trích dẫn nêu ra ở phần trên. Trước hết do sự khác biệt về chỉ số trích dẫn ở các ngành, chỉ số H có ý nghĩa hơn với những người thuộc cùng một ngành và khi so sánh những người khác ngành cần chú ý đến sự khác biệt này. Thêm nữa cần chú ý rằng khi tính tự động chỉ số H, độ chính xác và khả năng tìm hết thường không cao. Do sự trùng tên họ của người châu Á khá phổ biến, những chỉ số H được tính ra (nếu không kiểm chứng kỹ) thường cao hơn giá trị thật.
Chỉ số H đánh giá thành quả một nhà khoa học nhưng không phân biệt được sự đóng góp khác nhau của các tác giả trong một công trình. Đây là một chuyện không đơn giản. Trong [16], các tác giả phân ra bốn cách viết thứ tự tên tác giả trong các ấn phẩm khoa học: Một là theo thứ tự đóng góp do các tác giả xác định (quence- determined credit); Hai là theo thứ tự chữ cái của tên khi các tác giả xem đóng góp mọi người như nhau (equal contribution norm); Ba là theo thứ tự “đầu-cuối” với nhấn mạnh rằng tác giả đầu (thường là nghiên cứu sinh) và cuối (thường là thầy cô hướng dẫn hay người phụ trách đề tài) là quan trọng nhất, và những người ở giữa theo đóng góp; Bốn là theo thứ tự đóng góp do các tác giả xác định một cách định lượng, (percent contribution indicated). Cách tính chỉ số H không phân biệt được sự đóng góp của các tác giả, đặc biệt trong các ngành có nhiều tác giả trong mỗi ấn phẩm.
Chỉ số H không đánh giá được những tác giả có một số ít công trình ảnh hưởng rất lớn, điều thường có với những nhà khoa học trẻ xuất sắc, chẳng hạn giáo sư Ngô Bảo Châu có chỉ số H chỉ là 6.
Có những cố gắng để khắc phục các hạn chế kể trên của chỉ số H, như chỉ số G (g-index) đề xuất năm 2006 bởi Leo Egghe. Giả sử các ấn phẩm của một tác giả được xếp theo thứ tự giảm dần của chỉ số trích dẫn, khi này chỉ số G chính là số lớn nhất sao cho G bài báo đầu tiên có trích dẫn trung bình lớn hơn G. Chỉ số G này đề cao giá trị của những bài báo có rất nhiều trích dẫn trong đánh giá một tác giả.
3. Một vài nhận xét và ý kiến
Phần này nêu vài nhận xét về những độ đo đánh giá định lượng và vài ý kiến bàn luận.
(2) Nên dùng kết hợp nhiều độ đo đánh giá định lượng: Không nên chỉ đánh giá nghiên cứu dựa trên riêng một độ đo nào, vì như đã chỉ ra mỗi độ đo đều có những hạn chế. Nên kết hợp nhiều độ đo, vì mỗi độ đo cho ta nhìn thấy một khía cạnh của kết quả nghiên cứu. Chẳng hạn đối với một người làm nghiên cứu, chỉ số H cho một ý niệm cơ bản về cân bằng số lượng và chất lượng công bố, các hệ số ảnh hưởng của tạp chí cho một ý niệm về uy tín nơi các kết quả được công bố, và chỉ số trích dẫn cho thấy kết quả nghiên cứu của người này có ảnh hưởng như thế nào.
(3) Có thêm thẩm định của chuyên gia khi cần: Vì các độ đo đánh giá không thể “đo” được hết mọi khía cạnh tinh tế của kết quả nghiên cứu, khi phải đánh giá kỹ một kết quả nghiên cứu rất cần có phân tích của các chuyên gia trong ngành. Chẳng hạn các công cụ hiện nay khi tính chỉ số trích dẫn, và do đó chỉ số H, vẫn chưa phân biệt các trích dẫn của chính tác giả (self citation) hay các trích dẫn để phê phán, hoặc phân biệt đóng góp của tác giả trong bài báo. Chẳng hạn khó có thể nói một người làm nghiên cứu cơ bản lâu năm là xuất sắc nếu giá trị các độ đo này đều thấp, nhưng cũng chưa hẳn có thể nói ngay một người làm nghiên cứu là xuất sắc khi thấy giá trị các độ đo này cao, đặc biệt khi các công bố thường cùng nhiều tác giả. Khi này cần đến ý kiến chuyên gia trong ngành. Lưu ý là khi tham khảo các độ đo định lượng, các chuyên gia cũng dễ có ý kiến xác đáng hơn.
(5) Những “sân chơi” khác nhau và những “sân chơi” mới: Trong [12] các tác giả chỉ ra khoảng 90% các bài báo công bố trên các tạp chí khoa học không bao giờ được trích dẫn, và khoảng 50% các bài báo không bao giờ được ai khác đọc ngoài chính tác giả và những người phản biện. Như ở trên đã nói, các cơ sở dữ liệu phổ biến chứa thông tin của khoảng 15 nghìn trong số trên 100 nghìn các loại tạp chí, và các chỉ số trích dẫn, hệ số ảnh hưởng, chỉ số H ta có cũng chỉ được tính từ các nguồn này. Đẳng cấp của các tạp chí được đánh giá bởi hệ số ảnh hưởng, và “sân chơi” của các tạp chí hàng đầu khá khép kín, nên chừng hơn 80 nghìn tạp chí luôn không được xếp hạng. Các hội nghị khoa học cũng rất thượng vàng hạ cám dù luôn có trong tên cụm từ “hội nghị quốc tế”. Dù xếp thứ hạng các hội nghị có phần khó hơn xếp hạng các tạp chí, đã có những cố gắng trong nhiều ngành để chia các hội nghị thành các nhóm có uy tín khác nhau, chẳng hạn cộng đồng nghiên cứu và giáo dục ngành khoa học máy tính Australia đã đưa ra bảng xếp hạng các hội nghị của ngành (http://core.edu.au/index.php/categories/conference%20rankings). Một hiện tượng có thể quan sát được là một số cộng đồng khoa học, vốn không dễ dàng thâm nhập được vào các “sân chơi” của các tạp chí hàng đầu, đã tạo ra những “sân chơi” mới của mình, chẳng hạn như WASET (World Academy of Science, Engineering and Technology, http://www.waset.org), WSEAS (World Scientific and Engineering Academy and Society, http://www.worldses.org/wseas.htm). Tuy nhiên, chất lượng hội nghị và tạp chí của các cộng đồng này nói chung chưa cao, và cách mời chào ráo riết của họ trên mạng cũng góp phần làm tăng sự băn khoăn về chính họ.
(8) Về một số đánh giá tình hình nghiên cứu của ta: Trong những năm qua đã có một số tác giả ở trong và ngoài nước dùng các độ đo đánh giá định lượng để khảo sát và đánh giá tình hình nghiên cứu của ta, tiêu biểu như các tác giả Phạm Duy Hiển và Nguyễn Văn Tuấn (Tuan’s blog). Các khảo sát này sử dụng dữ liệu từ các nguồn ISI, Google Scholar, Scopus, … và đưa ra những so sánh kết quả và khả năng nghiên cứu giữa Việt Nam và các nước xung quanh. Một số người nghi ngại khi thấy số ấn phẩm của đại học Chulalongkorn của Thái Lan nhiều lần hơn số ấn phẩm của các cơ sở nghiên cứu và đại học hàng đầu của ta, và cho rằng các cơ sở dữ liệu ISI không đáng tin cậy.
(9) Về Quỹ NAFOSTED, SCI và SCIE: Quỹ Phát triển Khoa học và Công nghệ Quốc gia NAFOSTED đã tạo ra một bước tiến rất tích cực trong đánh giá và đầu tư cho các nghiên cứu khoa học cơ bản của ta, do đã dùng các công bố có trong cơ sở dữ liệu SCI và SCIE làm điều kiện cần để xét tuyển đề tài và tiêu chí giao nộp sản phẩm. Cần chú ý là ISI chọn các tạp chí vào SCI và SCIE không chỉ dựa theo giá trị của hệ số ảnh hưởng trong từng ngành mà còn một số yếu tố khác nữa. Như đã phân tích, bản thân SCI và SCIE cũng có khác biệt với các cơ sở dữ liệu lớn khác. Sau thời gian đầu dựa vào các cơ sở dữ liệu này do sự cần thiết, Quỹ NAFOSTED nên chăng nghiên cứu để bổ sung một vài cơ sở dữ liệu khác, dùng thêm độ đo khác để việc tuyển chọn và tiêu chí giao nộp sản phẩm mềm dẻo, thích hợp hơn nhưng vẫn giữ được chất lượng cao? Cũng cần chú ý là nếu xét theo hệ số ảnh hưởng, các tạp chí đứng cuối ở SCIE có giá trị thấp hơn nhiều so với các tạp chí SCI. Nếu không có những điều chỉnh thích hợp, rất có thể NAFOSTED sẽ thu được rất nhiều kết quả công bố ở phía cuối của SCIE, và sẽ khó đạt mục tiêu mong đợi của mình hơn.
(10) Liên hệ với tình hình của ta: Cuối cùng và quan trọng hơn cả, là sau khi tìm hiểu kỹ hơn về các độ đo đánh giá nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng ta cần dùng chúng một cách thích hợp trong hoàn cảnh cụ thể của mình. Nghĩ đến việc này đầu tiên chắc là người làm quản lý khoa học và công nghệ. Một vài ý kiến sơ bộ có thể như sau. Một là nên từng bước định ra những cách thích hợp để dùng các độ đo định lượng và số lượng ấn phẩm có trong các cơ sở dữ liệu được chọn lọc kỹ như ISI hay Scopus để đánh giá hoạt động khoa học. Tuy nhiên, phải hết sức cẩn trọng khi dùng chúng để đánh giá các nhà khoa học và các tổ chức chuyên ngành. Hai là khi vẫn chỉ có một số ít kết quả nghiên cứu của ta vào được các tạp chí tốt như của SCI, SCIE, cần có đầu tư tăng chất lượng một số tạp chí hàng đầu trong nước, để tạo ra chỗ công bố kết quả khác nhau cho một số đông người làm nghiên cứu. Ba là về nguồn lực con người, rất nên xem xét dùng các độ đo này một cách thích hợp trong việc đánh giá để xét tuyển các vị trí giáo sư-phó giáo sư, bổ sung hoặc thay cho cách “tính điểm” xưa nay, để đề cao chất lượng nghiên cứu khoa học.
4. Kết luận
Bài này giới thiệu khái niệm và một số đặc điểm cơ bản của các độ đo tiêu biểu dùng để đánh giá các ấn phẩm nghiên cứu khoa học, gồm chỉ số trích dẫn, hệ số ảnh hưởng và chỉ số H. Hai đặc điểm của các độ đo này được nhấn mạnh: sự khác nhau của chúng giữa các ngành và một số lý do của việc chúng có thể được tính hoặc giải thích chưa chính xác.
Mặc dù các độ đo đánh giá định lượng nghiên cứu khoa học còn những hạn chế như đã phân tích, cần nhấn mạnh rằng khả năng tính được chúng tự động là một bước tiến nhiều ý nghĩa và việc sử dụng chúng đang là xu thế trong phát triển khoa học. Hiểu rõ và dùng đúng các độ đo định lượng để đánh giá kết quả nghiên cứu chắc chắn có tác dụng thúc đẩy phát triển khoa học và công nghệ của chúng ta.
Hồ Tú Bảo
Trường Khoa học Tri thức
Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản
Tài liệu tham khảo chính
1. Adler, R., Ewing, J., Taylor, P., “Citation Analysis”, Statistical Science, 24(1), 1-14, 2009.
2. Althouse, B.M., West, J.D., Bergstrom, T.C., and Bergstrom, C.T., “Differences in Impact Factor Across Fields and Over Time”, Journal of the American Society for Information Science and Technology, 60(1), 27-34, 2009.
3. Bakkalbasi, N., Bauer, K., Glover, J., Wang, L., “Three Options for Citation Tracking: Google Scholar, Scopus and Web of Science”, Biomedical Digital Libraries, 3(7), 1-8, 2006.
4. Bergstrom, C.T., “Eigenfactor: Measuring the Value and Prestige of Scholarly Journals”, College & Research Library News, 68(5), 2007.
5. Hồ Tú Bảo, “Tổ chức và quản lý đề tài nghiên cứu khoa học ở Nhật”, Tạp chí Tia Sáng, 8.2008.
6. Campbell, P., “Escape from the Impact Factor”, Ethics in Science & Environmental Politics, 8, 5-7, 2008.
7. Eugene Gafield, “Citation Indexes for Science: A New Dimension in Documentation through Association of Ideas”, Science, 122(3159), 1955.
8. Harzing, A. K, Wal, R., “Google Scholar as a New Source for Citation Analysis”, Ethics in Science & Environmental Politics, Vol. 8, 61-73, 2008.
9. Hirsch, J.E., “An Index to Quantify an Individual’s Scientific Research Output”, Proceedings of the National Academy of Sciences, 102 (46), 16569–16572, 2005.
10. Iglesias, J.E., Pecharromen C., “Scaling the h-index for Different Scientific ISI Fields”, Scientometrics, 73(3), 303-320, 2007.
11. Kulkarni, A.V., Aziz, B., Shams, I., Busse, J.W., “Comparisons of Citations in Web of Science, Scopus, and Google Scholar for Articles Published in General Medical Journals”, The Journal of the American Medical Association, 302(10), 1092-1096, 2009.
12. Kumar, M.J., “Evaluating Scientits: Citations, Impact Factor, h-Index, Online Hits and What Else?”, IETI Technical Review, 26(3), 165-168, 2009.
13. Lawani S.M. “Citation Analysis and the Quality of Scientific Productivity”, BioScience, 27, 26-31, 1977.
14. Meho, L. I., “The Rise and Rise of Citation Analysis”, Physics World, 20(1), 32-36, 2007.
15. Pham Duy Hien, “A Comparative Study of Research Capacities of East Asian Coun- tries and Implication for Vietnam”, Higher Education, Springer, Feb. 2010.
16. Tscharntke, T., Hochberg, M.E., Rand, T.A., Resh, V.H., Krauss, J., “Author Se- quence and Credit for Contributions in Multiauthored Publications”, PLoS Biology, 5(1), 0013-0014, 2007.
Số lượt xem : 5341
Phương Pháp Nghiên Cứu Định Lượng
Published on
Giới thiệu phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng SPSS, EViews
1. Trung tâm Nghiên Cứu Định Lượng Hà Nội Website: chúng tôi LOGO NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG TRONG KINH DOANH Đào Trung Kiên chúng tôi Nghiencuudinhluong.com
2. NỘI DUNG ● Nghiên cứu khoa học trong kinh doanh ● Phân loại nghiên cứu ● Nghiên cứu định lượng ● …………….. Nghiencuudinhluong.com
3. Nghiên cứu khoa học trong kinh doanh ● Nghiên cứu khoa học là cách thức con người tìm hiểu các hiện tượng khoa học một cách có hệ thống (Babbie, 1986, dẫn theo Thọ, 2011) ● Nghiên cứu khoa học trong kinh doanh là cách thức khám phá các hiện tượng trong kinh doanh một cách có hệ thống. ● Ví dụ: Xem xét ảnh hưởng của tỷ giá đến lạm phát, ảnh hưởng của chất lượng dịch vụ đến sự hài lòng khách hàng… Nghiencuudinhluong.com
4. Nghiên cứu khoa học trong kinh doanh Có hai cách để đạt sự hiểu biết + Chấp nhận: thừa nhận từ nghiên cứu hay kinh nghiệm từ người khác. Ví dụ: KN nói chuyện với KH, bạn gái…. + Nghiên cứu (mang tính khám phá): Tìm kiếm sự hiểu biết qua nghiên cứu và trải nghiệm của chính mình. Nghiencuudinhluong.com
6. Nghiên cứu định lượng là gì ? ● Nghiên cứu định lượng dựa vào việc đo lường số lượng. Nghiên cứu định lượng được áp dụng đối với các hiện tượng có thể được diễn tả bằng số lượng (Kothari, 2004) ● Nghiên cứu định lượng thường gắn với việc kiểm định (lý thuyết) dựa vào quy trình suy diễn (Thọ, 2011) Nghiencuudinhluong.com
7. Nghiên cứu định lượng là gì ? Như vậy: ● Nghiên cứu định lượng là nghiên cứu sử dụng các phương pháp khác nhau (chủ yếu là thống kê) để lượng hóa, đo lường, phản ánh và diễn giải các mối quan hệ giữa các nhân tố (các biến) với nhau. ● Ví du: Đo lường mức độ hài lòng KH đối với chất lượng dịch vụ, đo lường mức độ trung thành của người LĐ, vv. Nghiencuudinhluong.com
8. Mục đích của nghiên cứu định lượng ● Đo lường mức độ của các mối quan hệ. Ví dụ: Mối quan hệ giữa giá cá và giá thịt gà (co dãn trong vi mô) ● Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu có được từ lý thuyết. ● Ví dụ: Kiểm định giả thuyết cho rằng tăng lương thì người lao động hài lòng hơn là giảm lương. Nghiencuudinhluong.com
9. Ứng dụng nghiên cứu định lượng Nghiên cứu định lượng có rất nhiều ứng dụng trong kinh tế, kinh doanh ● Nghiên cứu hài lòng khách hàng (SERVQUAL Model, CSI Model) ● Đánh giá lao động trong tổ chức (JDI Model, Minnesota, …) ● Đánh giá chấp nhận công nghệ, dịch vụ mới (TAM model, ISS, E -CAM) Nghiencuudinhluong.com
10. Ứng dụng nghiên cứu định lượng ● Đánh giá hành vi khách hàng (TRA, TPB Model) ● Đánh giá thu hút đầu tư vào địa phương (sử dụng các thuộc tính của marketing địa phương). ● …… Và rất nhiều thứ khác, tùy mục đích nhà nghiên cứu. ● Ví dụ gần gũi: Làm luận văn thạc sỹ, luận án tiến sỹ Nghiencuudinhluong.com
11. Tại sao NCĐL lại trở lên phổ biến? ● Do sự nghi ngờ kết quả các phương pháp định tính “Gần đây, kết quả nghiên cứu của các phương pháp định tính không mấy khả quan. ……Dữ liệu thu thập được bởi các nhà nghiên cứu thị trường ngày càng bị khách hàng của họ đặt vấn đề” (Rossi, Vriens). ● Do sự phát triển của các phương pháp thống kê và hỗ trợ của các phần mềm máy tính (SPSS, EVIEWS, SAS, AMOS, STATA,..) Nghiencuudinhluong.com
12. Tại sao NCĐL lại trở lên phổ biến? ● Đặc biệt là tính tin cậy của các nghiên cứu định lượng. Nghiencuudinhluong.com
13. Xu hướng sử dụng các NCĐL ● Hầu hết các bài đăng trên tạp trí quốc tế trong lĩnh vực kinh tế hiện nay sử dụng phương pháp định lượng. ● Các chương trình thạc sỹ, nghiên cứu sinh của các ĐH lớn phần lớn sử dụng nghiên cứu định lượng (Các nghiên cứu định tính cũng không giống các chương trình kiểu “3 chương” của Việt Nam) Nghiencuudinhluong.com
14. Xu hướng sử dụng các NCĐL Tại Việt Nam: ● ĐH Kinh tế HCM: có định hướng áp dụng sử dụng nghiên cứu định lượng cho học viên cao học từ K16, ĐH Kinh tế Đà Nẵng ● Thông tin: nghiên cứu sinh ĐH KTQD nhiều ngành phải sử dụng nghiên cứu định lượng ● Một số chương trình cao học liên kết bắt buộc phải sử dụng định lượng: ĐH Shute (Đài Loan), Nantes (Pháp), vv. Nghiencuudinhluong.com
15. Thế nào là một nghiên cứu tốt ? ● Mục đích, mục tiêu nghiên cứu rõ ràng ● Quá trình nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu được hoạch định một cách chi tiết ● Giới hạn của nghiên cứu được trình bày rõ ràng, chính xác. ● Đảm bảo tiêu chuẩn đạo đức nghiên cứu (sao chép, tự tạo dữ liệu) Nghiencuudinhluong.com
17. Quy trình một luận văn 5 chương ● (Phần này dành cho các bạn học viên cao học, sinh viên tham khảo về cách thiết lập tổng quát một nghiên cứu định lượng) ● Một luận văn nghiên cứu định lượng thông thường gồm 5 chương (các trường có thể có hướng dẫn chi tiết khác nhau, nhưng tựu chung có sự tương đồng). Cụ thể như sau: Nghiencuudinhluong.com
18. Quy trình một luận văn 5 chương ● Phần 1 Giới thiệu: Giới thiệu về việc hình thành đề tài, lý do, câu hỏi nghiên cứu, mục đích nghiên cứu, quy trình thực hiện nghiên cứu… ● Phần 2 Lý thuyết (hoặc tổng quan lý thuyết): Giới thiệu về các khái niệm về các nhân tố (biến) và các mối quan hệ, các mô hình mô tả mối quan hệ giữa chúng…. Nghiencuudinhluong.com
19. Quy trình một luận văn 5 chương ● Phần 3 Phương pháp nghiên cứu: Giới thiệu về các phương pháp để thực hiện nghiên cứu như thế nào (điều tra, chọn mẫu, thiết kế câu hỏi, phương pháp phân tích sẽ sử dụng : thống kê – mô tả, phân tích nhân tố, sử dụng phương trình cấu trúc….) ● Phần 4 Kết quả nghiên cứu: Trình bày các kết quả nghiên cứu thu được Nghiencuudinhluong.com
20. Quy trình một luận văn 5 chương ● Phần 5 Kết luận và kiến nghị (đưa ra kết luận chính, những kiến nghị, đề xuất từ kết quả, những đóng góp và ý nghĩa của nghiên cứu, những hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo) Nghiencuudinhluong.com
21. Giới thiệu về phần mềm SPSS ● SPSS là phần mềm thống kê được sử dụng phổ biến cho các nghiên cứu điều tra xã hội học và kinh tế lượng. ● SPSS có giao diện thân thiện với người dùng, dễ sử dụng. Nghiencuudinhluong.com
22. CÁC CÔNG CỤ PHÂN TÍCH CHÍNH TRÊN SPSS * Thống kê mô tả * Kiểm định sự tin cậy thang đo (Cronbach Alpha test) * Phân tích khám phá nhân tố (EFA) * Phân tích tương quan * Phân tích hồi quy * Phân tích phương sai (ANOVA) * Các phân tích khác: Kiểm định phi tham số, vẽ bản đồ nhận thức, hồi quy Logistic Nghiencuudinhluong.com
23. Nhắc lại về thống kê mô tả ● Trung bình (kỳ vọng toán): ● Phương sai ● Độ lệch chuẩn ● Khoảng biến thiên, độ nhọn và độ bất đối xứng (xem xét phân phối của dữ liệu), trung vị, mode ● 4 loại thang đo và phân biệt 2 từ “thang đo” ● Thực hành trên file dữ liệu mẫu
24. Tài liệu tham khảo ● Suanders.M, Lewis và Thornhill (2010), Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh, Nhà xuất bản Tài chính (dịch giả Nguyễn Văn Dung). ● Nguyễn Đình Thọ (2011), Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh: Thiết kế và thực hiện, Nhà xuất bản Lao động – xã hội Nghiencuudinhluong.com
25. Tài liệu tham khảo ● Lê Văn Huy và Trương Trần Trâm Anh (2012), Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh, Nhà xuất bản Tài chính. ● Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS – 2 tập – Nhà xuất bản Hồng Đức. ● Nguyễn Quang Dong (2012), Kinh tế lượng, Nhà xuất bản ĐHKTQD Nghiencuudinhluong.com
26. Tài liệu tham khảo ● Tiếng Anh: Tài liệu của Kothari (2004), phân tích dữ liệu đa biến của Hair et al (2006) Nghiencuudinhluong.com
Giới Thiệu Về Nghiên Cứu Định Lượng
Nghiên cứu khoa học là cách thức con người tìm hiểu các hiện tượng một cách có hệ thống (Babbie, 1986 dẫn theo Nguyễn Đình Thọ, 2011). Để đạt được sự hiểu biết chúng ta có hai cách là (1) chấp nhận và (2) nghiên cứu. Chấp nhận là cách đạt được sự hiểu biết thông qua kiến thức, kinh nghiệm của người khác truyền đạt lại cho chúng ta. Trong khi đó nghiên cứu là cách đạt được sự hiểu biết thông qua các nghiên cứu và kinh nghiệp của riêng mình.
Phân loại nghiên cứu khoa học có nhiều cách và cũng giống như các cách phân loại khác nó phụ thuộc vào các chỉ tiêu phân loại. Người ta có thể phân lại nghiên cứu thành cách dạng nghiên cứu hàn lâm hay nghiên cứu ứng dụng, nghiên cứu diễn dịch hay quy nạp, nghiên cứu khám phá hay nghiên cứu kiểm định, etc. Trong đó phân loại theo phương pháp nghiên cứu thành hai loại là (1) nghiên cứu định tính và (2) nghiên cứu định lượng.
Vậy nghiên cứu định lượng là gì? Nghiên cứu định lượng dựa vào việc đo lường số lượng. Nghiên cứu định lượng được áp dụng đối với các hiện tượng có thể được diễn tả bằng số lượng (Kothari, 2004). Nghiên cứu định lượng thường gắn với việc kiểm định (lý thuyết) dựa vào quy trình suy diễn (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Như vậy có thể đi đến một khái niệm khái quát về nghiên cứu định lượng như sau “Nghiên cứu định lượng là nghiên cứu sử dụng các phương pháp khác nhau (chủ yếu là thống kê) để lượng hóa, đo lường, phản ánh và diễn giải các mối quan hệ giữa các nhân tố (các biến) với nhau”.
Nghiên Cứu Khoa Học Là Gì? Các Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Bạn là sinh viên. Bạn rất đam mê nghiên cứu khoa học. Bạn muốn làm một đề tài nghiên cứu khoa học nhưng bạn chưa biết bắt đầu từ đâu! Bài viết này sẽ giúp bạn hình dung cách thức làm một đề tài nghiên cứu khoa học và 5 bước đơn giản để bạn thực hiện nghiên cứu một đề tài khoa học mà bạn thích.
Đầu tiên chúng ta nên cùng nhìn lại ở khái niệm khoa học là gì?
Từ “khoa học” xuất phát từ tiếng Latinh “Scienta”, nghĩa là tri thức. Theo Webter’s New Collegiste Dictionary, “Khoa học” được định nghĩa là “những tri thức đạt được qua kinh nghiệm thực tế và nghiên cứu”.
Tri thức kinh nghiệm là những hiểu biết được tích lũy qua những hoạt động sống hàng ngày trong mối quan hệ giữa con người với thiên nhiên, giữa con người với con người và giữa các sự vật hiện tượng trong tự nhiên với nhau.
Tri thức khoa học là những tri thức được tích lũy qua hoạt động nghiên cứu khoa học qua kết quả của việc quan sát, thí nghiệm… các sự kiện, hoạt động sảy ra trong hoạt động xã hội và trong tự nhiên.
Khoa học nói một cách đơn giản bao gồm những tính toán và thử nghiệm các giả thuyết dựa trên những bằng chứng và thí nghiệm được quan sát là quan trọng và có thể ứng dụng.
Nghiên cứu khoa học là gì?
Nghiên cứu khoa học là hành động tìm hiểu, quan sát, thí nghiệm… dựa trên những số liệu, dữ liệu, tài liệu thu thập được để phát hiện ra bản chất, quy luật chung của sự vật, hiện tượng, tìm ra những kiến thức mới hoặc tìm ra những ứng dụng kỹ thuật mới, những mô hình mới có ý nghĩa thực tiễn.
Người muốn làm nghiên cứu khoa học phải có những kiến thức nhất định về lĩnh vực nghiên cứu nhưng chủ yếu là phải rèn luyện cách làm việc tự lực và có phương pháp. Do đó, là sinh viên với những kiến thức hạn chế thực hiện nghiên cứu khoa học càng phải phát huy khả năng tự học để trau dồi những kiến thức cần thiết, đồng thời việc lựa chọn đề tài nên phù hợp với khả năng của mình.
5 bước để thực hiện một công trình nghiên cứu khoa học
Nếu thực sự bạn có niềm đam mê nghiên cứu khoa học, bạn đừng ngần ngại mà hãy bắt tay ngay để thực hiện một công trình khoa học về bất cứ một vấn đề nào đó mà bạn thích! Nếu bạn chưa biết bắt đầu từ đâu, xin hãy làm theo 5 bước sau đây: 1. Tìm ý tưởng Bạn có thể tìm ý tưởng từ việc đọc sách, báo, Internet, nghe đài.. hoặc qua quan sát thực tế. Khi bạn phát hiện ra vấn đề, hẫy chọn cho mình một hướng nghiên cứu phù hợp. 2. Xác định hướng nghiên cứu 3. Chọn tên đề tài nghiên cứu khoa học Sau khi đã có trong tay nhiều tài liệu bạn hãy đặt cho mình tên của đề tài. Lưu ý, tên đề tài phải ngắn gọn và phải thể hiện được vấn đề bạn đang định nghiên cứu. tên đề tài phải thể hiện đầy đủ đối tượng, phạm vi, chủ thể, khách thể, thời gian, không gian nghiên cứu.
Bạn hãy thể hiện ý tưởng của mình thành một đè cương sơ khởi bao gồm những nội dung sau đây:
Đặt vấn đề
Mục đích nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu khoa học
Câu hỏi nghiên cứu
Các giả thuyết
Kết cấu đề tài
Nguồn số liệu, tài liệu tham khảo
5. Tham khảo ý kiến của giảng viên
Cập nhật thông tin chi tiết về Đánh Giá Định Lượng Kết Quả Nghiên Cứu Khoa Học trên website Channuoithuy.edu.vn. Hy vọng nội dung bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu của bạn, chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật mới nội dung để bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!