Tháng 3: Tái cấu trúc đề tài và câu hỏi nghiên cứu DBA

Sau tháng 1 và tháng 2, ứng viên đã có hai nền tảng quan trọng: biết mình đang có những tài liệu nào và biết hồ sơ còn thiếu những gì. Tuy nhiên, để bước vào giai đoạn hoàn thiện luận án, ứng viên cần một trục nghiên cứu mới đủ rõ. Đây là nhiệm vụ chính của tháng 3: tái cấu trúc đề tài và câu hỏi nghiên cứu DBA.

Tái cấu trúc đề tài không có nghĩa là đổi toàn bộ hướng nghiên cứu. Nó cũng không có nghĩa là chỉ sửa lại tiêu đề cho nghe “cao cấp” hơn. Tái cấu trúc là quá trình xem lại nghiên cứu đã có, xác định vấn đề quản trị cốt lõi, nâng câu hỏi nghiên cứu lên đúng cấp độ DBA, và bảo đảm rằng đề tài có thể được triển khai bằng dữ liệu, phương pháp và đóng góp thực tiễn phù hợp.

Theo Andrews, Kearns, Kontopantelis, Aveyard và Holland (2020), việc phát triển câu hỏi nghiên cứu rõ ràng là một bước quyết định trong nghiên cứu, vì câu hỏi định hướng toàn bộ thiết kế, dữ liệu, phân tích và kết luận. Với APEL.Q cho DBA, câu hỏi nghiên cứu càng quan trọng hơn vì nó quyết định liệu nền tảng cũ có thể phát triển thành luận án Tiến sĩ ứng dụng hay không.

Mục tiêu của tháng thứ ba

Mục tiêu của tháng 3 là hình thành một đề tài DBA có thể triển khai. Đến cuối tháng này, ứng viên nên có tên đề tài dự kiến, vấn đề nghiên cứu rõ, câu hỏi nghiên cứu chính, các câu hỏi phụ, mục tiêu nghiên cứu và định hướng đóng góp ban đầu.

Nếu tháng 2 là tháng xác định khoảng trống, tháng 3 là tháng điều chỉnh hướng nghiên cứu để xử lý các khoảng trống đó. Ví dụ, nếu tháng 2 cho thấy đề tài cũ quá mô tả, tháng 3 cần nâng đề tài lên hướng phân tích, thiết kế hoặc mô hình hoá. Nếu tháng 2 cho thấy nghiên cứu cũ chưa liên quan rõ đến DBA, tháng 3 cần tìm lại vấn đề quản trị bên trong công trình cũ. Nếu tháng 2 cho thấy dữ liệu hiện có không trả lời được câu hỏi cũ, tháng 3 cần viết lại câu hỏi sao cho vừa có giá trị học thuật vừa khả thi về dữ liệu.

Một đề tài được tái cấu trúc tốt sẽ giúp các tháng sau đi đúng hướng. Ngược lại, nếu đề tài và câu hỏi còn mơ hồ, phần lý thuyết, phương pháp, dữ liệu và phân tích đều có thể bị lệch.

Bước 1: Xác định lại vấn đề quản trị cốt lõi

Ứng viên nên bắt đầu tháng 3 bằng một câu hỏi: vấn đề quản trị cốt lõi của nghiên cứu là gì?

Nhiều công trình cũ có chủ đề khá rộng. Ví dụ: chuyển đổi số, đào tạo nhân sự, trải nghiệm khách hàng, lãnh đạo, chất lượng dịch vụ, quản trị giáo dục, marketing hoặc đổi mới. Tuy nhiên, chủ đề không phải là vấn đề nghiên cứu. Vấn đề nghiên cứu cần cụ thể hơn, có bối cảnh hơn và có khả năng phân tích bằng dữ liệu.

Ví dụ, “chuyển đổi số trong doanh nghiệp” là chủ đề. Vấn đề quản trị cốt lõi có thể là: nhân viên không chấp nhận hệ thống mới, lãnh đạo chưa hỗ trợ đủ quá trình thay đổi, dữ liệu giữa các bộ phận không liên thông, hoặc quy trình vận hành chưa được tái thiết kế phù hợp với công nghệ. Mỗi vấn đề này sẽ dẫn đến một câu hỏi nghiên cứu khác nhau.

Tương tự, “đào tạo nhân sự” là chủ đề. Vấn đề quản trị cốt lõi có thể là: kiến thức sau đào tạo không chuyển thành hành vi công việc, quản lý trực tiếp không hỗ trợ nhân viên áp dụng năng lực mới, hoặc tổ chức chưa có hệ thống đo lường hiệu quả đào tạo. Khi vấn đề quản trị được xác định rõ, đề tài DBA sẽ có trọng tâm hơn.

Bước 2: Kiểm tra đề tài cũ có đang quá rộng không

Một đề tài quá rộng thường khiến luận án khó hoàn thành. Ứng viên có thể muốn nghiên cứu “chiến lược phát triển doanh nghiệp”, “năng lực cạnh tranh”, “chuyển đổi số toàn diện”, hoặc “quản trị nhân sự trong thời đại mới”. Những đề tài này nghe lớn, nhưng nếu không thu hẹp, chúng sẽ vượt quá khả năng của một luận án DBA trong lộ trình 09 tháng.

Đề tài cần được giới hạn theo bối cảnh, đối tượng, vấn đề và phạm vi dữ liệu. Thay vì nghiên cứu “chuyển đổi số trong doanh nghiệp”, có thể tập trung vào “quản trị thay đổi trong quá trình triển khai hệ thống CRM tại doanh nghiệp dịch vụ”. Thay vì nghiên cứu “nâng cao năng lực cạnh tranh”, có thể tập trung vào “quản trị trải nghiệm khách hàng số nhằm cải thiện tỷ lệ quay lại trong doanh nghiệp giáo dục trực tuyến”.

Theo Agee (2009), câu hỏi nghiên cứu trong nghiên cứu định tính cần đủ mở để khám phá hiện tượng, đồng thời đủ rõ để định hướng dữ liệu và phân tích. Điều này cũng phù hợp với DBA: đề tài không nên quá hẹp đến mức thiếu đóng góp, nhưng cũng không nên quá rộng đến mức không thể triển khai.

Bước 3: Chuyển từ đề tài mô tả sang đề tài có định hướng đóng góp

Nhiều nghiên cứu cũ ở bậc Thạc sĩ hoặc báo cáo doanh nghiệp có xu hướng mô tả hiện trạng: mức độ hài lòng, thực trạng quản lý, các yếu tố ảnh hưởng, khó khăn trong triển khai, hoặc đánh giá chương trình. Những nội dung này có thể là nền tảng, nhưng DBA thường cần đi xa hơn.

Một đề tài DBA nên hướng đến phân tích sâu, giải thích cơ chế, đánh giá tác động, xây dựng mô hình, đề xuất khung hành động hoặc cải tiến thực hành quản trị. Ví dụ, thay vì “đánh giá mức độ hài lòng của học viên trong chương trình trực tuyến”, đề tài có thể phát triển thành “xây dựng mô hình quản trị trải nghiệm học viên nhằm nâng cao mức độ tham gia và giảm tỷ lệ bỏ học trong chương trình trực tuyến”.

Sự khác biệt nằm ở định hướng đóng góp. Đề tài thứ nhất chủ yếu đo lường hiện trạng. Đề tài thứ hai hướng đến mô hình quản trị có thể sử dụng. Với DBA, câu hỏi không chỉ là “điều gì đang xảy ra?”, mà còn là “từ điều đó, tổ chức có thể hiểu và hành động tốt hơn như thế nào?”.

Bước 4: Viết câu hỏi nghiên cứu chính

Câu hỏi nghiên cứu chính là trung tâm của đề cương DBA. Một câu hỏi tốt cần rõ, có thể nghiên cứu được, có liên quan đến DBA, có dữ liệu để trả lời và có khả năng tạo đóng góp thực tiễn.

Ứng viên nên tránh những câu hỏi quá chung như: “Làm thế nào để doanh nghiệp phát triển bền vững?” hoặc “Làm thế nào để nâng cao hiệu quả quản trị?”. Những câu hỏi này quan trọng nhưng chưa đủ cụ thể. Cũng nên tránh câu hỏi mang tính giải pháp trước khi nghiên cứu, chẳng hạn “mô hình X có chắc chắn giúp doanh nghiệp thành công không?”. Câu hỏi như vậy dễ tạo cảm giác đã có kết luận trước khi phân tích.

Câu hỏi tốt hơn thường có cấu trúc rõ: đối tượng, bối cảnh, vấn đề và định hướng nghiên cứu. Ví dụ: “Doanh nghiệp giáo dục trực tuyến có thể thiết kế hệ thống hỗ trợ học viên như thế nào để nâng cao mức độ tham gia và giảm tỷ lệ bỏ học?”. Câu hỏi này có đối tượng là doanh nghiệp giáo dục trực tuyến, vấn đề là mức độ tham gia và bỏ học, định hướng là thiết kế hệ thống hỗ trợ.

Một câu hỏi khác có thể là: “Các yếu tố tổ chức nào ảnh hưởng đến việc chấp nhận hệ thống CRM trong đội ngũ bán hàng, và doanh nghiệp có thể quản trị quá trình thay đổi này như thế nào?”. Câu hỏi này vừa có phần phân tích yếu tố, vừa có phần định hướng quản trị.

Bước 5: Xây dựng câu hỏi phụ

Câu hỏi phụ giúp chia câu hỏi chính thành các phần có thể nghiên cứu. Câu hỏi phụ không nên quá nhiều và không nên đi lệch khỏi câu hỏi chính. Mỗi câu hỏi phụ nên phục vụ một phần của thiết kế nghiên cứu.

Ví dụ, với câu hỏi chính về mô hình hỗ trợ học viên trực tuyến, câu hỏi phụ có thể gồm:

Các dấu hiệu nào cho thấy học viên có nguy cơ giảm tham gia hoặc bỏ học?
Những yếu tố nào trong hệ thống hỗ trợ hiện tại ảnh hưởng đến mức độ tham gia của học viên?
Học viên và đội ngũ hỗ trợ nhìn nhận các điểm yếu của hệ thống hỗ trợ như thế nào?
Dữ liệu học tập và dữ liệu hỗ trợ có thể được sử dụng ra sao để thiết kế mô hình can thiệp sớm?
Mô hình hỗ trợ học viên nào phù hợp với bối cảnh chương trình trực tuyến đang nghiên cứu?

Các câu hỏi phụ này có logic. Chúng đi từ nhận diện vấn đề, phân tích yếu tố, hiểu góc nhìn các bên, sử dụng dữ liệu, đến thiết kế mô hình. Nếu câu hỏi phụ rời rạc, luận án sẽ dễ mất hướng.

Bước 6: Kiểm tra sự phù hợp với dữ liệu hiện có

Vì APEL.Q dựa trên nền tảng nghiên cứu trước đó, câu hỏi nghiên cứu mới cần được kiểm tra với dữ liệu hiện có. Ứng viên nên hỏi: dữ liệu cũ có thể trả lời phần nào của câu hỏi? Dữ liệu nào cần bổ sung? Có thể tiếp cận dữ liệu bổ sung trong thời gian hợp lý không?

Nếu câu hỏi mới rất hay nhưng không có dữ liệu, đề tài sẽ rủi ro. Nếu câu hỏi chỉ bám vào dữ liệu cũ mà thiếu đóng góp, đề tài lại có thể quá hẹp. Ứng viên cần tìm điểm cân bằng: câu hỏi đủ mới để đạt chuẩn DBA, song vẫn tận dụng được nền tảng cũ.

Ví dụ, nếu ứng viên có dữ liệu khảo sát về sự hài lòng khách hàng, có thể phát triển thêm phỏng vấn khách hàng hoặc nhân viên chăm sóc khách hàng để hiểu lý do phía sau kết quả. Nếu ứng viên có báo cáo dự án chuyển đổi số, có thể bổ sung dữ liệu sử dụng hệ thống, phỏng vấn người dùng và tài liệu triển khai để phân tích sâu hơn.

Theo Gorard (2013), một thiết kế nghiên cứu tốt cần bắt đầu từ câu hỏi nghiên cứu, sau đó chọn dữ liệu và phương pháp phù hợp để trả lời câu hỏi đó. Với APEL.Q, ứng viên phải làm thêm một bước: đối chiếu câu hỏi mới với dữ liệu cũ để bảo đảm tính khả thi.

Bước 7: Kiểm tra sự phù hợp với khung lý thuyết

Câu hỏi nghiên cứu mới cần có khả năng kết nối với lý thuyết. Nếu đề tài không thể liên hệ với bất kỳ dòng nghiên cứu nào, luận án sẽ khó có chiều sâu học thuật. Ứng viên cần xác định các khái niệm và lý thuyết có thể hỗ trợ câu hỏi.

Ví dụ, câu hỏi về chấp nhận hệ thống CRM có thể liên quan đến chấp nhận công nghệ, quản trị thay đổi, hành vi tổ chức và năng lực bán hàng. Câu hỏi về giữ chân nhân viên trẻ có thể liên quan đến gắn kết nhân viên, trải nghiệm nhân viên, hợp đồng tâm lý và phát triển nghề nghiệp. Câu hỏi về học viên online có thể liên quan đến trải nghiệm người học, hỗ trợ học tập, học tập tự điều chỉnh và quản trị dịch vụ giáo dục.

Ứng viên không cần hoàn thiện toàn bộ khung lý thuyết trong tháng 3, vì tháng 4 sẽ xử lý sâu hơn. Tuy nhiên, ngay trong tháng 3, câu hỏi nghiên cứu phải cho thấy có nền tảng lý thuyết để phát triển.

Bước 8: Kiểm tra khả năng tạo đóng góp thực tiễn

Một câu hỏi DBA tốt cần mở đường cho đóng góp thực tiễn. Ứng viên nên tự hỏi: nếu trả lời được câu hỏi này, tôi có thể tạo ra mô hình, quy trình, khung đánh giá, bộ tiêu chí, ma trận quyết định hoặc khuyến nghị có cấu trúc nào không?

Nếu câu hỏi chỉ dẫn đến một kết quả mô tả, đóng góp có thể yếu. Ví dụ, câu hỏi “mức độ hài lòng của khách hàng hiện nay là bao nhiêu?” có thể tạo ra báo cáo hữu ích, nhưng chưa đủ mạnh cho DBA nếu không phát triển thêm. Câu hỏi “doanh nghiệp có thể quản trị các điểm chạm sau mua như thế nào để cải thiện lòng trung thành khách hàng?” có khả năng tạo đóng góp rõ hơn.

Theo Van de Ven và Johnson (2006), nghiên cứu quản trị có giá trị khi kết nối được tri thức học thuật với vấn đề thực tiễn của người quản lý. Đây là tiêu chí ứng viên nên dùng để kiểm tra câu hỏi DBA: câu hỏi có giúp tạo tri thức hữu ích cho thực hành quản trị không?

Bước 9: Viết lại tên đề tài

Tên đề tài nên được viết sau khi vấn đề và câu hỏi nghiên cứu đã tương đối rõ. Không nên bắt đầu bằng một tiêu đề hoa mỹ rồi cố ép nghiên cứu đi theo tiêu đề đó.

Một tên đề tài tốt cần phản ánh bối cảnh, vấn đề và định hướng đóng góp. Ví dụ:

“Xây dựng mô hình hỗ trợ học viên nhằm giảm tỷ lệ bỏ học trong chương trình giáo dục trực tuyến: Một nghiên cứu DBA tại bối cảnh giáo dục xuyên biên giới”

“Quản trị thay đổi trong triển khai hệ thống CRM: Nghiên cứu tình huống về mức độ chấp nhận công nghệ trong đội ngũ bán hàng”

“Phát triển khung quản trị trải nghiệm nhân viên mới nhằm cải thiện gắn kết trong 12 tháng đầu tại doanh nghiệp dịch vụ”

Tên đề tài không nên quá dài, nhưng cần đủ rõ. Nếu tên đề tài chỉ gồm các từ rất rộng như “nâng cao hiệu quả quản trị doanh nghiệp”, hội đồng sẽ khó hình dung nghiên cứu thực sự làm gì.

Bước 10: Tạo bản đề cương tái cấu trúc ngắn

Cuối tháng 3, ứng viên nên có một bản đề cương tái cấu trúc ngắn, có thể dài khoảng 3–5 trang. Bản này không cần hoàn chỉnh như đề cương cuối cùng, nhưng cần đủ rõ để làm nền cho các tháng tiếp theo.

Bản đề cương nên gồm: tên đề tài dự kiến, bối cảnh, vấn đề nghiên cứu, câu hỏi chính, câu hỏi phụ, mục tiêu nghiên cứu, dữ liệu đã có, dữ liệu cần bổ sung, khung lý thuyết dự kiến, phương pháp dự kiến và đóng góp mong muốn.

Đây là tài liệu làm việc quan trọng với giảng viên hướng dẫn. Thay vì trao đổi mơ hồ về “hướng nghiên cứu”, ứng viên có thể trao đổi trên một bản đề cương cụ thể. Giảng viên có thể góp ý câu hỏi có quá rộng không, dữ liệu có đủ không, phương pháp có phù hợp không và đóng góp có rõ không.

Những sai lầm cần tránh trong tháng 3

Sai lầm đầu tiên là chỉ sửa tiêu đề mà không sửa vấn đề nghiên cứu. Một tiêu đề có chữ “mô hình”, “chiến lược” hoặc “quản trị” không làm nghiên cứu tự động đạt chuẩn DBA nếu nội dung bên dưới vẫn chỉ là mô tả.

Sai lầm thứ hai là đặt câu hỏi quá tham vọng. Ứng viên không nên cố giải quyết mọi vấn đề của doanh nghiệp trong một luận án. DBA cần trọng tâm rõ.

Sai lầm thứ ba là đặt câu hỏi không có dữ liệu. Một câu hỏi hay nhưng không thể thu thập dữ liệu sẽ gây rủi ro lớn.

Sai lầm thứ tư là giữ nguyên câu hỏi Thạc sĩ trong khi kỳ vọng đạt chuẩn DBA. Câu hỏi cũ có thể là nền tảng, nhưng thường cần nâng cấp.

Sai lầm thứ năm là tách câu hỏi khỏi đóng góp thực tiễn. Nếu câu hỏi không dẫn đến mô hình, khung phân tích, quy trình hoặc hàm ý quản trị rõ, cần điều chỉnh.

Kết quả cần có sau tháng 3

Sau tháng thứ ba, ứng viên nên có bốn kết quả cụ thể.

Thứ nhất, một tên đề tài DBA dự kiến đã được tái cấu trúc. Thứ hai, một vấn đề nghiên cứu rõ ràng, có bối cảnh và có ý nghĩa quản trị. Thứ ba, một câu hỏi nghiên cứu chính và các câu hỏi phụ có thể triển khai. Thứ tư, một bản đề cương tái cấu trúc ngắn làm nền cho việc hoàn thiện khung lý thuyết trong tháng 4.

Nếu các kết quả này chưa rõ, ứng viên không nên vội chuyển sang viết literature review chi tiết. Một literature review tốt phải phục vụ câu hỏi nghiên cứu rõ. Nếu câu hỏi còn mơ hồ, việc đọc và viết lý thuyết sẽ dễ bị lan man.

Kết luận

Tháng 3 là giai đoạn tái cấu trúc đề tài và câu hỏi nghiên cứu DBA. Đây là bước quyết định để chuyển nền tảng nghiên cứu cũ thành một hướng nghiên cứu mới đủ rõ, đủ tầm và đủ khả thi.

Ứng viên cần xác định vấn đề quản trị cốt lõi, thu hẹp đề tài, nâng câu hỏi từ mô tả lên phân tích hoặc thiết kế, kiểm tra dữ liệu, kiểm tra lý thuyết, kiểm tra đóng góp và viết lại tên đề tài. Một đề tài DBA tốt không phải là đề tài nghe lớn nhất, mà là đề tài có vấn đề rõ, dữ liệu phù hợp, phương pháp khả thi và đóng góp thực tiễn có thể bảo vệ.

Khi tháng 3 được thực hiện tốt, ứng viên sẽ bước vào tháng 4 với một trục nghiên cứu vững hơn. Khi đó, việc hoàn thiện khung lý thuyết và tổng quan tài liệu sẽ có định hướng rõ, không còn là việc đọc thêm tài liệu một cách rời rạc.

Tài liệu tham khảo

Agee, J. (2009). Developing qualitative research questions: A reflective process. International Journal of Qualitative Studies in Education, 22(4), 431–447.

Andrews, R., Kearns, T., Kontopantelis, E., Aveyard, P., & Holland, R. (2020). How to write a research question. BMJ, 371, m4083.

Gorard, S. (2013). Research design: Creating robust approaches for the social sciences. SAGE Publications.

Van de Ven, A. H., & Johnson, P. E. (2006). Knowledge for theory and practice. Academy of Management Review, 31(4), 802–821.

Verschuren, P., & Doorewaard, H. (2010). Designing a research project (2nd ed.). Eleven International Publishing.