Cách chuẩn bị phụ lục dữ liệu cho hồ sơ APEL.Q

Trong hồ sơ APEL.Q cho DBA, dữ liệu là một trong những nền tảng quan trọng nhất để chứng minh rằng nghiên cứu trước đó có thể phát triển thành luận án Tiến sĩ ứng dụng. Tuy nhiên, dữ liệu không nên được nộp một cách rời rạc, thiếu chú thích hoặc thiếu kiểm soát. Một file Excel, một bản ghi phỏng vấn, một báo cáo nội bộ hoặc một bảng khảo sát chỉ thật sự có giá trị khi người đánh giá hiểu được dữ liệu đó đến từ đâu, dùng để làm gì, liên quan đến câu hỏi nghiên cứu nào và có thể kiểm chứng ở mức nào.

Phụ lục dữ liệu là nơi ứng viên tổ chức các tài liệu dữ liệu theo cách có hệ thống. Nó không thay thế chương phương pháp, cũng không thay thế phần phân tích trong luận án. Vai trò của phụ lục là hỗ trợ minh bạch học thuật: giúp hội đồng thấy rằng các phát hiện trong luận án không chỉ là nhận định cá nhân, mà có nguồn dữ liệu, quy trình xử lý và bằng chứng hỗ trợ.

Theo Miles, Huberman và Saldaña (2020), dữ liệu nghiên cứu cần được tổ chức và quản lý theo cách cho phép người nghiên cứu truy xuất, phân tích và kiểm tra quá trình hình thành kết luận. Với APEL.Q, phụ lục dữ liệu chính là công cụ giúp ứng viên thể hiện sự chuyên nghiệp trong quản lý dữ liệu nghiên cứu.

Phụ lục dữ liệu là gì?

Phụ lục dữ liệu là tập hợp các tài liệu hỗ trợ cho phần dữ liệu, phương pháp và phân tích của hồ sơ APEL.Q hoặc luận án DBA. Phụ lục có thể bao gồm bảng hỏi khảo sát, hướng dẫn phỏng vấn, bảng mô tả mẫu, bảng dữ liệu đã ẩn danh, bảng mã hoá định tính, danh sách tài liệu phân tích, dữ liệu vận hành đã tổng hợp, mẫu thư đồng thuận, thư xác nhận quyền sử dụng dữ liệu hoặc bảng đối chiếu giữa dữ liệu và câu hỏi nghiên cứu.

Phụ lục dữ liệu không nhất thiết phải chứa toàn bộ dữ liệu thô. Trong nhiều trường hợp, nhất là dữ liệu doanh nghiệp, dữ liệu khách hàng, dữ liệu nhân viên hoặc dữ liệu học viên, việc nộp toàn bộ dữ liệu thô có thể không phù hợp vì lý do bảo mật. Khi đó, ứng viên có thể nộp dữ liệu đã ẩn danh, dữ liệu tổng hợp, trích đoạn minh hoạ hoặc bảng mô tả nguồn dữ liệu.

Điều quan trọng là phụ lục phải giúp người đánh giá hiểu được logic dữ liệu. Dữ liệu nào đã có từ trước? Dữ liệu nào được bổ sung trong lộ trình DBA? Dữ liệu nào là dữ liệu chính? Dữ liệu nào chỉ là bối cảnh? Dữ liệu nào không thể công bố đầy đủ vì bảo mật? Những điểm này cần được trình bày rõ.

Vì sao phụ lục dữ liệu quan trọng trong APEL.Q?

Phụ lục dữ liệu quan trọng vì APEL.Q dựa trên việc đánh giá nền tảng nghiên cứu trước đó. Nếu ứng viên chỉ nói rằng mình đã khảo sát, đã phỏng vấn hoặc đã phân tích dữ liệu doanh nghiệp, hồ sơ vẫn còn thiếu sức thuyết phục. Hội đồng cần thấy bằng chứng hỗ trợ.

Phụ lục dữ liệu giúp chứng minh bốn điểm. Thứ nhất, dữ liệu có thật và có nguồn gốc. Thứ hai, dữ liệu có liên quan đến câu hỏi nghiên cứu. Thứ ba, dữ liệu đã được xử lý theo cách có trách nhiệm. Thứ tư, dữ liệu có thể hỗ trợ cho các phát hiện hoặc đóng góp trong luận án DBA.

Một phụ lục dữ liệu tốt cũng giúp ứng viên tự kiểm soát hồ sơ. Khi tổ chức phụ lục, ứng viên sẽ thấy dữ liệu nào còn thiếu, dữ liệu nào chưa rõ nguồn, dữ liệu nào cần ẩn danh, dữ liệu nào cần xin phép và dữ liệu nào không nên sử dụng làm bằng chứng chính.

Nguyên tắc 1: Không đưa dữ liệu vào phụ lục nếu chưa biết nó phục vụ mục tiêu nào

Một lỗi phổ biến là ứng viên đưa rất nhiều dữ liệu vào phụ lục với suy nghĩ “càng nhiều càng tốt”. Cách làm này có thể gây tác dụng ngược. Phụ lục quá dày, thiếu chú thích và không liên quan trực tiếp sẽ khiến hồ sơ khó đọc hơn.

Trước khi đưa một tài liệu vào phụ lục, ứng viên nên hỏi: tài liệu này hỗ trợ phần nào của hồ sơ? Nó chứng minh nguồn dữ liệu, phương pháp, phân tích, vai trò cá nhân hay quyền sử dụng dữ liệu? Nó liên quan đến câu hỏi nghiên cứu nào? Nếu bỏ tài liệu này ra, lập luận có bị yếu đi không?

Nếu không trả lời được, tài liệu đó có thể chưa cần đưa vào phụ lục chính. Nó có thể được lưu trong hồ sơ nội bộ của ứng viên, hoặc chỉ dùng khi hội đồng yêu cầu bổ sung.

Nguyên tắc 2: Phân biệt phụ lục dữ liệu chính và phụ lục hỗ trợ

Không phải mọi phụ lục đều có vai trò như nhau. Ứng viên nên phân biệt phụ lục dữ liệu chính và phụ lục hỗ trợ.

Phụ lục dữ liệu chính là những tài liệu trực tiếp liên quan đến phân tích nghiên cứu. Ví dụ: bảng hỏi khảo sát, bảng mô tả mẫu, dữ liệu khảo sát đã ẩn danh, hướng dẫn phỏng vấn, bảng mã hoá chủ đề, danh sách tài liệu được phân tích, dữ liệu vận hành tổng hợp.

Phụ lục hỗ trợ là những tài liệu giúp xác nhận bối cảnh, vai trò hoặc quyền sử dụng. Ví dụ: thư xác nhận vai trò cá nhân, email phân công dự án, thư cho phép sử dụng dữ liệu, mô tả hệ thống nội bộ, sơ đồ quy trình, hoặc tài liệu giới thiệu bối cảnh tổ chức.

Việc phân biệt này giúp hồ sơ rõ hơn. Hội đồng sẽ biết tài liệu nào cần xem để đánh giá dữ liệu nghiên cứu, tài liệu nào chỉ hỗ trợ tính xác thực hoặc bối cảnh.

Nguyên tắc 3: Luôn ẩn danh dữ liệu nhạy cảm

Với DBA, dữ liệu thường đến từ môi trường doanh nghiệp hoặc tổ chức thật. Do đó, dữ liệu có thể liên quan đến khách hàng, học viên, nhân viên, doanh thu, hiệu suất, chiến lược hoặc quy trình nội bộ. Ứng viên cần xử lý bảo mật trước khi đưa dữ liệu vào phụ lục.

Ẩn danh có thể bao gồm xoá tên cá nhân, xoá email, xoá số điện thoại, xoá mã khách hàng, thay tên doanh nghiệp bằng mã, thay tên phòng ban bằng ký hiệu, tổng hợp dữ liệu ở mức nhóm, hoặc loại bỏ các thông tin có thể nhận diện gián tiếp.

Ví dụ, thay vì ghi “Nguyễn Văn A – Sales Manager – Chi nhánh Hà Nội”, có thể ghi “P03 – Quản lý bán hàng – Chi nhánh miền Bắc”. Thay vì đưa danh sách từng khách hàng, có thể đưa bảng tổng hợp theo nhóm khách hàng. Thay vì đưa báo cáo tài chính chi tiết, có thể đưa chỉ số đã tổng hợp và được phép sử dụng.

Theo British Educational Research Association (2018), bảo mật, quyền riêng tư và sự tôn trọng người tham gia là nguyên tắc quan trọng trong nghiên cứu. Với APEL.Q, việc ẩn danh dữ liệu không chỉ là kỹ thuật, mà là trách nhiệm học thuật.

Phụ lục cho dữ liệu khảo sát

Nếu ứng viên sử dụng dữ liệu khảo sát, phụ lục nên có ít nhất ba nhóm tài liệu.

Nhóm thứ nhất là bảng hỏi khảo sát. Bảng hỏi giúp hội đồng biết ứng viên đã hỏi gì, thang đo được thiết kế ra sao và các câu hỏi có liên quan đến khái niệm nghiên cứu không.

Nhóm thứ hai là mô tả mẫu khảo sát. Cần nêu số lượng phản hồi, số phản hồi hợp lệ, nhóm đối tượng, thời gian khảo sát, cách phân phối khảo sát và tiêu chí loại bỏ phản hồi nếu có.

Nhóm thứ ba là dữ liệu tổng hợp hoặc dữ liệu đã ẩn danh. Không nhất thiết phải nộp toàn bộ dữ liệu thô nếu có rủi ro bảo mật. Tuy nhiên, cần có bảng tổng hợp đủ để hỗ trợ kết quả phân tích. Nếu sử dụng thống kê, nên có bảng kết quả phân tích chính, chẳng hạn thống kê mô tả, tương quan, hồi quy hoặc kết quả kiểm định phù hợp.

Ứng viên nên đặt tên phụ lục rõ ràng, ví dụ: Phụ lục A1 – Bảng hỏi khảo sát; Phụ lục A2 – Mô tả mẫu khảo sát; Phụ lục A3 – Bảng kết quả khảo sát tổng hợp.

Phụ lục cho dữ liệu phỏng vấn

Nếu ứng viên sử dụng phỏng vấn, phụ lục không nên đưa toàn bộ bản ghi đầy đủ nếu có dữ liệu nhạy cảm. Thay vào đó, có thể chuẩn bị các tài liệu sau.

Trước hết là hướng dẫn phỏng vấn. Tài liệu này cho thấy các chủ đề và câu hỏi đã được sử dụng. Tiếp theo là bảng mô tả người tham gia đã ẩn danh, ví dụ mã người tham gia, vai trò, nhóm đối tượng, số năm kinh nghiệm hoặc thông tin liên quan đến nghiên cứu. Không cần ghi tên thật.

Ứng viên cũng nên có bảng mã hoá hoặc bảng chủ đề phân tích. Bảng này cho thấy dữ liệu phỏng vấn đã được xử lý như thế nào, các chủ đề nào xuất hiện và trích dẫn minh hoạ nào được sử dụng. Nếu đưa trích dẫn phỏng vấn, cần dùng mã người tham gia và loại bỏ thông tin nhận diện.

Theo Saldaña (2021), mã hoá dữ liệu định tính là quá trình chuyển dữ liệu thô thành chủ đề, mẫu hình và diễn giải. Vì vậy, phụ lục phỏng vấn nên giúp hội đồng thấy được đường đi từ câu trả lời của người tham gia đến phát hiện nghiên cứu.

Phụ lục cho dữ liệu doanh nghiệp

Dữ liệu doanh nghiệp có thể rất giá trị trong DBA, nhưng cũng có rủi ro cao về bảo mật. Vì vậy, phụ lục dữ liệu doanh nghiệp cần được xử lý cẩn trọng.

Ứng viên có thể đưa vào phụ lục các bảng dữ liệu tổng hợp, biểu đồ xu hướng, bảng chỉ số trước và sau triển khai, sơ đồ quy trình, báo cáo kết quả đã ẩn danh hoặc bảng mô tả nguồn dữ liệu. Không nên đưa dữ liệu chi tiết về tài chính, khách hàng, nhân viên hoặc chiến lược nếu chưa được phép.

Ví dụ, trong nghiên cứu về triển khai CRM, phụ lục có thể gồm bảng tổng hợp tỷ lệ sử dụng hệ thống theo tháng, số lượng cơ hội bán hàng được ghi nhận, thời gian phản hồi khách hàng trung bình và kết quả phỏng vấn đội ngũ bán hàng. Không nhất thiết phải đưa danh sách khách hàng, giá trị hợp đồng hoặc thông tin cá nhân.

Nếu dữ liệu doanh nghiệp được sử dụng ở dạng tổng hợp, ứng viên nên ghi rõ điều này trong phụ lục: “Dữ liệu đã được tổng hợp và ẩn danh để bảo vệ thông tin thương mại và thông tin cá nhân”.

Phụ lục cho tài liệu nội bộ và báo cáo tư vấn

Nếu sử dụng tài liệu nội bộ hoặc báo cáo tư vấn, ứng viên nên chọn lọc phần cần thiết. Không nên đưa toàn bộ báo cáo dài nếu chỉ một phần nhỏ liên quan đến nghiên cứu. Có thể đưa trích đoạn, bảng tóm tắt hoặc danh sách tài liệu đã phân tích.

Một phụ lục tốt có thể gồm bảng danh mục tài liệu nội bộ: mã tài liệu, tên tài liệu, năm, loại tài liệu, vai trò trong nghiên cứu và mức độ sử dụng. Ví dụ:

D01 – Báo cáo triển khai CRM 2023 – Dữ liệu bối cảnh và kết quả triển khai
D02 – Quy trình chăm sóc khách hàng 2022 – Phân tích quy trình trước can thiệp
D03 – Báo cáo phản hồi nhân viên 2024 – Dữ liệu hỗ trợ phát hiện về rào cản sử dụng hệ thống

Cách làm này giúp hội đồng biết ứng viên đã dùng tài liệu nào mà không cần công khai toàn bộ tài liệu nhạy cảm.

Phụ lục cho dữ liệu cũ và dữ liệu mới trong APEL.Q

Một điểm đặc thù của APEL.Q là ứng viên thường kết hợp dữ liệu cũ và dữ liệu mới. Vì vậy, phụ lục nên phân biệt rõ hai nhóm này.

Dữ liệu cũ là dữ liệu đã có trước khi vào lộ trình DBA: dữ liệu từ luận văn Thạc sĩ, bài báo, báo cáo tư vấn, dự án doanh nghiệp hoặc nghiên cứu trước đó. Dữ liệu mới là dữ liệu được bổ sung trong quá trình hoàn thiện luận án DBA: phỏng vấn thêm, khảo sát thêm, phân tích tài liệu mới hoặc dữ liệu cập nhật.

Ứng viên nên có bảng “Nguồn dữ liệu sử dụng trong luận án” với các cột: mã dữ liệu, loại dữ liệu, thời gian thu thập, nguồn, dữ liệu cũ hay mới, mục đích sử dụng, câu hỏi nghiên cứu liên quan, tình trạng bảo mật.

Bảng này rất hữu ích vì nó giúp hội đồng thấy luận án không chỉ dùng lại dữ liệu cũ một cách nguyên trạng, mà có sự tổ chức, bổ sung và nâng cấp rõ ràng.

Phụ lục cho quyền sử dụng dữ liệu

Nếu dữ liệu đến từ tổ chức, doanh nghiệp hoặc bên thứ ba, phụ lục có thể cần thư cho phép sử dụng dữ liệu hoặc xác nhận quyền sử dụng. Không phải mọi trường hợp đều cần công khai thư đầy đủ trong luận án, nhưng ứng viên nên chuẩn bị để cung cấp khi cần.

Một thư xác nhận quyền sử dụng dữ liệu nên nêu rõ dữ liệu nào được phép sử dụng, phạm vi sử dụng, yêu cầu ẩn danh, giới hạn công bố và người hoặc đơn vị xác nhận. Nếu không thể xin thư chính thức, ứng viên nên ít nhất có ghi nhận nội bộ, email xác nhận hoặc phương án chỉ sử dụng dữ liệu tổng hợp không nhận diện.

Nếu chưa có quyền sử dụng, không nên đưa dữ liệu nhạy cảm vào phụ lục chính. Có thể chỉ mô tả bối cảnh hoặc sử dụng dữ liệu đã được phép ở mức tổng hợp.

Cách đặt mã phụ lục

Đặt mã phụ lục rõ ràng giúp hồ sơ chuyên nghiệp hơn. Ứng viên có thể dùng hệ thống mã như sau:

A – Dữ liệu khảo sát
B – Dữ liệu phỏng vấn
C – Dữ liệu doanh nghiệp hoặc vận hành
D – Tài liệu nội bộ và báo cáo
E – Minh chứng vai trò cá nhân
F – Quyền sử dụng dữ liệu và đạo đức nghiên cứu
G – Bảng phân tích và mã hoá

Ví dụ:

A1 – Bảng hỏi khảo sát
A2 – Mô tả mẫu khảo sát
B1 – Hướng dẫn phỏng vấn
B2 – Danh sách người tham gia đã ẩn danh
C1 – Bảng dữ liệu vận hành tổng hợp
E1 – Thư xác nhận vai trò cá nhân
F1 – Xác nhận quyền sử dụng dữ liệu

Hệ thống mã giúp luận án dễ trích dẫn phụ lục. Trong chương phương pháp hoặc chương kết quả, ứng viên có thể viết: “Xem Phụ lục B1 về hướng dẫn phỏng vấn” hoặc “Xem Phụ lục C1 về dữ liệu vận hành tổng hợp”.

Không nên đưa gì vào phụ lục?

Không phải tài liệu nào cũng nên đưa vào phụ lục. Ứng viên không nên đưa dữ liệu cá nhân chưa ẩn danh, tài liệu mật chưa được phép, dữ liệu tài chính nhạy cảm, hợp đồng khách hàng, thông tin nhân viên, email cá nhân, hoặc tài liệu có thể gây rủi ro cho tổ chức và người tham gia.

Cũng không nên đưa quá nhiều tài liệu không liên quan. Phụ lục không phải kho lưu trữ toàn bộ quá trình làm việc. Phụ lục cần phục vụ luận án. Nếu một tài liệu không hỗ trợ phương pháp, dữ liệu, phân tích, bối cảnh hoặc minh chứng vai trò, nên cân nhắc loại bỏ.

Một phụ lục tốt là phụ lục vừa đủ: đủ minh bạch, đủ hỗ trợ đánh giá, đủ bảo vệ lập luận, nhưng không dư thừa và không tạo rủi ro bảo mật.

Cách viết chú thích cho phụ lục

Mỗi phụ lục nên có chú thích ngắn. Chú thích giúp người đọc hiểu phụ lục là gì và dùng để làm gì.

Ví dụ:

“Phụ lục A1 trình bày bảng hỏi khảo sát được sử dụng để thu thập dữ liệu về mức độ tham gia và trải nghiệm hỗ trợ của học viên. Các câu hỏi được nhóm theo ba chủ đề: tương tác học tập, hỗ trợ học thuật và rủi ro bỏ học.”

“Phụ lục B2 trình bày danh sách người tham gia phỏng vấn đã được ẩn danh. Tên cá nhân, đơn vị và thông tin nhận diện đã được loại bỏ.”

“Phụ lục C1 trình bày dữ liệu vận hành đã tổng hợp theo tháng. Dữ liệu không bao gồm thông tin cá nhân hoặc thông tin thương mại chi tiết.”

Chú thích ngắn giúp phụ lục dễ hiểu và thể hiện sự chuyên nghiệp.

Kiểm tra sự nhất quán giữa phụ lục và nội dung luận án

Trước khi nộp, ứng viên cần kiểm tra phụ lục có khớp với nội dung luận án không. Nếu chương phương pháp nói có 12 cuộc phỏng vấn, phụ lục không nên ghi 10 hoặc 14 nếu không giải thích. Nếu chương kết quả sử dụng mã P01 đến P12, phụ lục nên dùng cùng hệ thống mã. Nếu chương phương pháp nói có ba nguồn dữ liệu, phụ lục nên phản ánh ba nguồn đó.

Sự không nhất quán giữa phụ lục và nội dung chính có thể làm hội đồng nghi ngờ tính cẩn trọng của quá trình nghiên cứu. Do đó, kiểm tra phụ lục là một phần quan trọng của rà soát cuối.

Những lỗi thường gặp khi chuẩn bị phụ lục dữ liệu

Lỗi thứ nhất là đưa dữ liệu vào phụ lục mà không ẩn danh. Đây là rủi ro nghiêm trọng.

Lỗi thứ hai là phụ lục quá nhiều nhưng không có chú thích. Người đọc không biết tài liệu dùng để làm gì.

Lỗi thứ ba là phụ lục không khớp với chương phương pháp. Số liệu, mã người tham gia hoặc nguồn dữ liệu bị lệch nhau.

Lỗi thứ tư là thiếu phụ lục quan trọng, chẳng hạn có phỏng vấn nhưng không có hướng dẫn phỏng vấn, có khảo sát nhưng không có bảng hỏi, có phân tích tài liệu nhưng không có danh mục tài liệu.

Lỗi thứ năm là đưa tài liệu mật hoặc tài liệu chưa được phép vào phụ lục.

Lỗi thứ sáu là dùng phụ lục để thay thế phân tích. Phụ lục chỉ hỗ trợ, còn phân tích chính phải nằm trong luận án.

Kết luận

Phụ lục dữ liệu là một phần quan trọng trong hồ sơ APEL.Q cho DBA. Nó giúp ứng viên chứng minh dữ liệu có nguồn gốc, có tổ chức, có liên quan đến câu hỏi nghiên cứu và được xử lý có trách nhiệm. Một phụ lục tốt không chỉ làm hồ sơ đầy đủ hơn, mà còn giúp tăng tính minh bạch và khả năng bảo vệ học thuật của luận án.

Ứng viên cần chuẩn bị phụ lục theo nguyên tắc rõ ràng, chọn lọc, ẩn danh, có chú thích và nhất quán với nội dung luận án. Các loại phụ lục thường gồm bảng hỏi khảo sát, hướng dẫn phỏng vấn, dữ liệu đã ẩn danh, bảng mã hoá, dữ liệu doanh nghiệp tổng hợp, danh mục tài liệu nội bộ, thư xác nhận vai trò và quyền sử dụng dữ liệu.

Trong APEL.Q, dữ liệu cũ và dữ liệu mới cần được phân biệt rõ. Phụ lục dữ liệu là nơi giúp ứng viên thể hiện sự phân biệt đó một cách có hệ thống. Khi phụ lục được chuẩn bị tốt, hội đồng sẽ dễ thấy hơn rằng luận án DBA không chỉ dựa trên kinh nghiệm, mà dựa trên bằng chứng được tổ chức và xử lý theo chuẩn nghiên cứu.

Tài liệu tham khảo

British Educational Research Association. (2018). Ethical guidelines for educational research (4th ed.). BERA.

Corti, L., Van den Eynden, V., Bishop, L., & Woollard, M. (2019). Managing and sharing research data: A guide to good practice (2nd ed.). SAGE Publications.

Miles, M. B., Huberman, A. M., & Saldaña, J. (2020). Qualitative data analysis: A methods sourcebook (4th ed.). SAGE Publications.

Saldaña, J. (2021). The coding manual for qualitative researchers (4th ed.). SAGE Publications.

Silverman, D. (2020). Interpreting qualitative data (6th ed.). SAGE Publications.