Tháng 5: Bổ sung hoặc chuẩn hoá phương pháp nghiên cứu

Sau tháng 4, ứng viên đã có khung lý thuyết và tổng quan tài liệu rõ hơn. Các khái niệm trung tâm đã được xác định, câu hỏi nghiên cứu đã có nền tảng học thuật, và khoảng trống nghiên cứu đã được định vị tốt hơn. Tuy nhiên, một luận án DBA không thể đứng vững chỉ bằng đề tài hay và lý thuyết phù hợp. Ứng viên cần chứng minh mình sẽ nghiên cứu vấn đề đó bằng phương pháp nào, dữ liệu nào và quy trình nào.

Đây là nhiệm vụ chính của tháng 5: bổ sung hoặc chuẩn hoá phương pháp nghiên cứu. Trong APEL.Q, nhiều ứng viên đã có dữ liệu hoặc công trình cũ, nhưng phần phương pháp chưa được viết đủ rõ. Có người đã khảo sát nhưng chưa mô tả mẫu. Có người đã phỏng vấn nhưng chưa có quy trình phân tích. Có người có dữ liệu doanh nghiệp nhưng chưa giải thích nguồn dữ liệu và quyền sử dụng. Có người đã triển khai dự án thực tế nhưng chưa chuyển dự án đó thành thiết kế nghiên cứu.

Theo Saunders, Lewis và Thornhill (2023), phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh và quản trị cần thể hiện sự liên kết giữa triết lý nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu, chiến lược thu thập dữ liệu và cách phân tích. Với ứng viên APEL.Q cho DBA, tháng 5 là giai đoạn làm cho sự liên kết đó trở nên rõ ràng, chặt chẽ và khả thi.

Mục tiêu của tháng thứ năm

Mục tiêu của tháng 5 là tạo ra một thiết kế phương pháp có thể bảo vệ học thuật. Đến cuối tháng này, ứng viên nên có bản mô tả rõ về thiết kế nghiên cứu, phương pháp thu thập dữ liệu, mẫu nghiên cứu, công cụ nghiên cứu, dữ liệu đã có, dữ liệu cần bổ sung, cách phân tích, vấn đề đạo đức và giới hạn phương pháp.

Nếu tháng 4 giúp ứng viên trả lời câu hỏi “nghiên cứu này dựa trên nền tảng lý thuyết nào?”, thì tháng 5 trả lời câu hỏi “nghiên cứu này sẽ được thực hiện như thế nào?”. Đây là bước chuyển từ tư duy ý tưởng sang tư duy triển khai.

Một phương pháp tốt không nhất thiết phải phức tạp. Điều quan trọng là phương pháp phải phù hợp với câu hỏi nghiên cứu, phù hợp với dữ liệu, phù hợp với bối cảnh thực tế và có thể được giải thích rõ trước hội đồng.

Bước 1: Xác định thiết kế nghiên cứu chính

Ứng viên cần bắt đầu bằng việc xác định thiết kế nghiên cứu chính. Thiết kế này có thể là định tính, định lượng, hỗn hợp, nghiên cứu tình huống, nghiên cứu hành động, phân tích tài liệu, nghiên cứu thiết kế, hoặc một hướng tiếp cận phù hợp với đề tài DBA.

Việc chọn thiết kế phải xuất phát từ câu hỏi nghiên cứu. Nếu câu hỏi cần hiểu trải nghiệm, quá trình, động lực hoặc bối cảnh tổ chức, thiết kế định tính hoặc nghiên cứu tình huống có thể phù hợp. Nếu câu hỏi cần đo lường mối quan hệ giữa các yếu tố, thiết kế định lượng có thể phù hợp. Nếu câu hỏi cần vừa đo lường xu hướng vừa giải thích lý do, phương pháp hỗn hợp có thể là lựa chọn hợp lý.

Ví dụ, nếu đề tài nghiên cứu việc nhân viên chấp nhận hệ thống CRM mới, ứng viên có thể dùng phương pháp hỗn hợp: khảo sát để đo mức độ chấp nhận và phỏng vấn để hiểu rào cản tổ chức. Nếu đề tài nghiên cứu mô hình hỗ trợ học viên trực tuyến, ứng viên có thể dùng nghiên cứu tình huống với dữ liệu LMS, phỏng vấn học viên, phỏng vấn đội ngũ hỗ trợ và tài liệu vận hành.

Theo Creswell và Creswell (2023), thiết kế nghiên cứu cần được lựa chọn dựa trên bản chất của vấn đề, câu hỏi nghiên cứu và loại dữ liệu cần thiết. Vì vậy, ứng viên không nên chọn phương pháp vì dễ làm hoặc quen thuộc, mà phải chọn vì nó trả lời được câu hỏi DBA.

Bước 2: Làm rõ đơn vị phân tích

Đơn vị phân tích là đối tượng chính mà nghiên cứu muốn hiểu hoặc giải thích. Đây là điểm nhiều ứng viên bỏ qua, dẫn đến việc dữ liệu và kết luận không cùng cấp độ.

Đơn vị phân tích có thể là cá nhân, nhóm, phòng ban, tổ chức, dự án, chương trình, quy trình, khách hàng, học viên, nhà quản lý hoặc một trường hợp tổ chức cụ thể. Nếu nghiên cứu về trải nghiệm học viên, đơn vị phân tích có thể là học viên hoặc chương trình đào tạo. Nếu nghiên cứu về quản trị thay đổi, đơn vị phân tích có thể là dự án thay đổi, nhóm nhân viên chịu tác động hoặc toàn bộ tổ chức. Nếu nghiên cứu về chuyển đổi số, đơn vị phân tích có thể là quy trình vận hành, hệ thống công nghệ hoặc doanh nghiệp đang triển khai.

Ứng viên cần bảo đảm dữ liệu phù hợp với đơn vị phân tích. Nếu kết luận ở cấp độ tổ chức, dữ liệu không nên chỉ dựa trên cảm nhận của một vài cá nhân. Nếu nghiên cứu về trải nghiệm cá nhân, dữ liệu cần phản ánh tiếng nói và hành vi của cá nhân đó. Nếu nghiên cứu về một dự án, dữ liệu cần bao gồm quá trình triển khai, bên liên quan và kết quả dự án.

Làm rõ đơn vị phân tích giúp luận án tránh lỗi kết luận vượt quá dữ liệu.

Bước 3: Kiểm tra dữ liệu cũ có thể dùng trong phương pháp mới không

Trong APEL.Q, ứng viên thường đã có dữ liệu từ trước. Tháng 5 cần xác định dữ liệu cũ có thể dùng như thế nào trong thiết kế phương pháp mới.

Dữ liệu cũ có thể dùng trực tiếp nếu nó phù hợp với câu hỏi nghiên cứu mới, có nguồn gốc rõ, còn khả năng kiểm chứng và không vi phạm bảo mật. Dữ liệu cũ có thể dùng một phần nếu chỉ hỗ trợ bối cảnh, minh hoạ vấn đề hoặc cung cấp dữ liệu nền. Dữ liệu cũ có thể không nên dùng nếu đã quá cũ, không rõ nguồn, không liên quan hoặc không được phép sử dụng.

Ví dụ, một khảo sát cũ về sự hài lòng của học viên có thể dùng trực tiếp nếu đề tài mới vẫn nghiên cứu trải nghiệm học viên và dữ liệu còn phù hợp. Tuy nhiên, nếu đề tài mới chuyển sang mô hình hỗ trợ học viên, khảo sát cũ có thể chỉ là dữ liệu nền, và ứng viên cần bổ sung phỏng vấn hoặc dữ liệu hành vi học tập.

Ứng viên nên viết rõ trong phần phương pháp: dữ liệu nào đã có, dữ liệu đó được thu thập khi nào, bằng cách nào, và sẽ được sử dụng vào phần nào của luận án.

Bước 4: Xác định dữ liệu cần bổ sung

Sau khi kiểm tra dữ liệu cũ, ứng viên cần xác định dữ liệu mới cần bổ sung. Việc bổ sung dữ liệu phải dựa trên khoảng trống đã xác định ở tháng 2 và câu hỏi nghiên cứu đã tái cấu trúc ở tháng 3.

Nếu thiếu chiều sâu giải thích, có thể bổ sung phỏng vấn. Nếu thiếu bằng chứng định lượng, có thể bổ sung khảo sát hoặc dữ liệu vận hành. Nếu thiếu góc nhìn của bên liên quan, có thể bổ sung dữ liệu từ nhóm người tham gia khác. Nếu thiếu dữ liệu sau can thiệp, có thể bổ sung dữ liệu kết quả hoặc phản hồi sau triển khai.

Ví dụ, một nghiên cứu về chuyển đổi số đã có dữ liệu sử dụng hệ thống, nhưng chưa hiểu vì sao nhân viên không sử dụng hệ thống thường xuyên. Khi đó, dữ liệu cần bổ sung có thể là phỏng vấn nhân viên, phỏng vấn quản lý trực tiếp và tài liệu đào tạo hệ thống. Một nghiên cứu về học viên online đã có dữ liệu LMS, nhưng chưa hiểu trải nghiệm học viên. Khi đó, có thể bổ sung phỏng vấn học viên và đội ngũ hỗ trợ.

Dữ liệu bổ sung không nên quá nhiều. Điều quan trọng là đúng dữ liệu, đúng mục đích và đúng câu hỏi.

Bước 5: Xây dựng hoặc chuẩn hoá công cụ thu thập dữ liệu

Công cụ thu thập dữ liệu là phần giúp phương pháp trở nên cụ thể. Công cụ có thể là bảng hỏi, hướng dẫn phỏng vấn, khung quan sát, mẫu trích xuất dữ liệu, bảng mã hoá tài liệu hoặc bộ tiêu chí phân tích.

Nếu ứng viên sử dụng khảo sát, cần xây dựng bảng hỏi dựa trên khái niệm và lý thuyết đã xác định ở tháng 4. Không nên hỏi theo cảm tính. Mỗi nhóm câu hỏi nên gắn với một khái niệm hoặc biến nghiên cứu cụ thể. Nếu sử dụng thang đo, cần nêu nguồn gốc hoặc lý do điều chỉnh thang đo.

Nếu sử dụng phỏng vấn, cần xây dựng hướng dẫn phỏng vấn. Câu hỏi phỏng vấn nên mở, khuyến khích người tham gia chia sẻ trải nghiệm, ví dụ: “Anh/chị đã gặp những khó khăn nào khi sử dụng hệ thống mới?”, “Yếu tố nào giúp anh/chị duy trì việc học trực tuyến?”, “Vai trò của quản lý trực tiếp trong quá trình thay đổi được thể hiện như thế nào?”. Không nên hỏi các câu dẫn dắt hoặc đã hàm ý câu trả lời.

Nếu sử dụng tài liệu doanh nghiệp, cần có khung phân tích tài liệu. Ứng viên cần biết tài liệu nào được chọn, vì sao được chọn và sẽ trích xuất thông tin gì từ tài liệu đó.

Theo De Vaus (2014), chất lượng dữ liệu phụ thuộc nhiều vào cách công cụ nghiên cứu được thiết kế và sử dụng. Với DBA, công cụ không nhất thiết phức tạp, nhưng phải phù hợp với câu hỏi và khung lý thuyết.

Bước 6: Xác định mẫu nghiên cứu và người tham gia

Nếu nghiên cứu có người tham gia, ứng viên cần xác định mẫu nghiên cứu. Mẫu không nên chọn chỉ vì tiện lợi. Cần có lý do học thuật và thực tiễn.

Với nghiên cứu định lượng, ứng viên cần xác định đối tượng khảo sát, cỡ mẫu dự kiến, cách tiếp cận người trả lời và giới hạn của mẫu. Với nghiên cứu định tính, ứng viên cần xác định tiêu chí chọn người tham gia, số lượng dự kiến và lý do nhóm người này có thể cung cấp thông tin có giá trị.

Ví dụ, nếu nghiên cứu về quản trị thay đổi khi triển khai CRM, người tham gia có thể gồm nhân viên bán hàng, quản lý bán hàng, nhân viên IT và lãnh đạo dự án. Nếu chỉ phỏng vấn lãnh đạo, nghiên cứu có thể thiếu góc nhìn của người sử dụng hệ thống. Nếu chỉ phỏng vấn nhân viên, nghiên cứu có thể thiếu góc nhìn chiến lược.

Ứng viên cần trình bày rõ vì sao từng nhóm người tham gia được chọn. Điều này giúp hội đồng thấy dữ liệu được thu thập có mục đích, không phải ngẫu nhiên theo sự thuận tiện.

Bước 7: Lập quy trình thu thập dữ liệu

Một phương pháp nghiên cứu không chỉ nêu loại dữ liệu, mà cần có quy trình thu thập. Ứng viên cần viết rõ các bước sẽ thực hiện: xin phép sử dụng dữ liệu, mời người tham gia, gửi bảng hỏi, thực hiện phỏng vấn, lưu trữ dữ liệu, mã hoá thông tin, xử lý dữ liệu thô và chuẩn bị dữ liệu phân tích.

Đối với dữ liệu doanh nghiệp, cần xác định ai có quyền cấp phép, dữ liệu nào có thể lấy, dữ liệu nào cần ẩn danh và dữ liệu nào không được sử dụng. Đối với phỏng vấn, cần xác định cách ghi âm hoặc ghi chú, cách lưu trữ và cách bảo vệ danh tính. Đối với khảo sát, cần xác định nền tảng khảo sát, thời gian mở khảo sát và cách xử lý phản hồi không hợp lệ.

Theo Hennink, Hutter và Bailey (2020), tính minh bạch trong quy trình thu thập dữ liệu giúp tăng độ tin cậy của nghiên cứu định tính và nghiên cứu xã hội nói chung. Với APEL.Q, việc viết rõ quy trình cũng giúp chứng minh nghiên cứu có thể triển khai thực tế trong thời gian còn lại.

Bước 8: Chuẩn bị kế hoạch phân tích dữ liệu

Ứng viên cần xác định dữ liệu sẽ được phân tích như thế nào. Nếu dữ liệu định lượng, cần nêu phương pháp phân tích dự kiến: thống kê mô tả, so sánh nhóm, tương quan, hồi quy, phân tích nhân tố hoặc kỹ thuật phù hợp khác. Nếu dữ liệu định tính, cần nêu cách mã hoá, phân tích chủ đề, so sánh trường hợp, đối chiếu nguồn dữ liệu hoặc xây dựng mô hình từ dữ liệu.

Không nên chờ đến khi có dữ liệu mới nghĩ cách phân tích. Kế hoạch phân tích cần được chuẩn bị trước để bảo đảm dữ liệu thu thập đúng dạng và đủ thông tin. Ví dụ, nếu muốn phân tích sự khác biệt giữa nhóm học viên hoàn thành và nhóm học viên bỏ học, ứng viên cần thu thập dữ liệu đủ để phân nhóm. Nếu muốn phân tích chủ đề từ phỏng vấn, cần thiết kế câu hỏi đủ sâu để tạo dữ liệu phong phú.

Theo Saldaña (2021), phân tích dữ liệu định tính cần có quy trình mã hoá và diễn giải rõ ràng, giúp người nghiên cứu chuyển từ dữ liệu thô sang chủ đề và kết luận. Đây là một điểm ứng viên DBA cần chuẩn bị sớm nếu sử dụng phỏng vấn hoặc tài liệu định tính.

Bước 9: Xử lý vấn đề đạo đức, bảo mật và quyền sử dụng dữ liệu

Tháng 5 là thời điểm cần xử lý nghiêm túc vấn đề đạo đức nghiên cứu. Ứng viên DBA thường nghiên cứu trong tổ chức thật, với dữ liệu thật và con người thật. Do đó, các vấn đề như đồng thuận tham gia, bảo mật danh tính, quyền sử dụng dữ liệu, xung đột lợi ích và ảnh hưởng của vị trí quản lý cần được xem xét.

Nếu ứng viên là quản lý trong tổ chức, người tham gia có thể cảm thấy áp lực khi trả lời. Ứng viên cần có cách giảm rủi ro này, chẳng hạn bảo đảm tự nguyện, ẩn danh, không thu thập thông tin nhận diện không cần thiết, hoặc sử dụng người trung gian nếu phù hợp. Nếu dữ liệu thuộc doanh nghiệp, cần xin phép hoặc sử dụng dữ liệu ở dạng tổng hợp, ẩn danh.

Theo BERA (2018), nghiên cứu có trách nhiệm cần bảo vệ người tham gia, minh bạch về mục đích nghiên cứu và xử lý dữ liệu một cách cẩn trọng. Dù lĩnh vực giáo dục hay quản trị có khác nhau, nguyên tắc này vẫn có giá trị đối với DBA, đặc biệt khi nghiên cứu liên quan đến nhân viên, học viên hoặc khách hàng.

Bước 10: Viết bản phương pháp nghiên cứu phiên bản đầu

Cuối tháng 5, ứng viên nên viết bản phương pháp nghiên cứu phiên bản đầu. Đây chưa nhất thiết là chương phương pháp hoàn chỉnh, nhưng phải đủ rõ để giảng viên hướng dẫn hoặc chuyên gia đánh giá có thể góp ý.

Bản phương pháp nên gồm: thiết kế nghiên cứu, lý do chọn phương pháp, đơn vị phân tích, nguồn dữ liệu, dữ liệu đã có, dữ liệu cần bổ sung, người tham gia hoặc mẫu nghiên cứu, công cụ thu thập dữ liệu, quy trình thu thập, kế hoạch phân tích, vấn đề đạo đức, bảo mật và giới hạn phương pháp.

Việc viết thành văn bản rất quan trọng. Nếu chỉ trao đổi bằng lời, nhiều điểm có thể vẫn mơ hồ. Khi viết ra, ứng viên sẽ thấy chỗ nào còn thiếu, chỗ nào chưa logic, chỗ nào chưa khả thi.

Những sai lầm cần tránh trong tháng 5

Sai lầm đầu tiên là chọn phương pháp theo thói quen, không theo câu hỏi nghiên cứu. Phương pháp phải phục vụ câu hỏi, không phải ngược lại.

Sai lầm thứ hai là mô tả phương pháp quá chung. Viết “nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính” là chưa đủ. Cần nêu rõ định tính theo cách nào, dữ liệu nào, ai tham gia, phân tích ra sao.

Sai lầm thứ ba là không phân biệt dữ liệu cũ và dữ liệu mới. Trong APEL.Q, đây là điểm rất quan trọng vì hội đồng cần biết phần nào đã có, phần nào sẽ bổ sung.

Sai lầm thứ tư là bỏ qua quyền sử dụng dữ liệu. Nếu dữ liệu không được phép dùng, luận án có thể gặp rủi ro lớn.

Sai lầm thứ năm là không lập kế hoạch phân tích trước. Nếu dữ liệu thu thập không phù hợp với cách phân tích, ứng viên có thể phải thu thập lại.

Kết quả cần có sau tháng 5

Sau tháng thứ năm, ứng viên nên có năm sản phẩm cụ thể.

Thứ nhất, bản mô tả thiết kế nghiên cứu. Thứ hai, danh mục dữ liệu cũ sẽ sử dụng và dữ liệu mới cần bổ sung. Thứ ba, công cụ thu thập dữ liệu như bảng hỏi, hướng dẫn phỏng vấn hoặc khung phân tích tài liệu. Thứ tư, kế hoạch phân tích dữ liệu. Thứ năm, phần mô tả đạo đức, bảo mật và quyền sử dụng dữ liệu.

Những sản phẩm này sẽ giúp tháng 6 diễn ra hiệu quả hơn, vì tháng 6 là giai đoạn bổ sung dữ liệu và hoàn thiện phân tích. Nếu phương pháp tháng 5 chưa rõ, tháng 6 sẽ dễ trở thành giai đoạn thu thập dữ liệu rời rạc, thiếu trọng tâm.

Kết luận

Tháng 5 trong quy trình APEL.Q cho DBA là giai đoạn bổ sung hoặc chuẩn hoá phương pháp nghiên cứu. Đây là bước giúp đề tài, câu hỏi và khung lý thuyết chuyển thành một thiết kế nghiên cứu có thể triển khai, kiểm tra và bảo vệ.

Ứng viên cần xác định thiết kế nghiên cứu, đơn vị phân tích, dữ liệu cũ, dữ liệu mới, công cụ thu thập, mẫu nghiên cứu, quy trình thu thập, kế hoạch phân tích và các vấn đề đạo đức. Một phương pháp tốt không nhất thiết phải phức tạp, nhưng phải rõ, phù hợp và có khả năng trả lời câu hỏi DBA.

Trong APEL.Q, phương pháp là cầu nối giữa nền tảng nghiên cứu cũ và luận án mới. Khi phương pháp được chuẩn hoá tốt, ứng viên sẽ có cơ sở vững chắc để bước vào tháng 6: bổ sung dữ liệu, phân tích và hoàn thiện phần bằng chứng cho luận án DBA.

Tài liệu tham khảo

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

Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2023). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches(6th ed.). SAGE Publications.

De Vaus, D. (2014). Surveys in social research (6th ed.). Routledge.

Hennink, M., Hutter, I., & Bailey, A. (2020). Qualitative research methods (2nd ed.). SAGE Publications.

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

Saunders, M. N. K., Lewis, P., & Thornhill, A. (2023). Research methods for business students (9th ed.). Pearson.