Tài liệu NCKH: Trường phái nghiên cứu định tính trong khoa học giáo dục

Chú ý:
Một sinh viên trong lớp cao học đã gửi tôi link dẫn đến
tài liệu này (về NC định tính). Xin đưa lên đây để mọi người chú ý và lấy về tham khảo. Link: http://www2.hcmuaf.edu.vn/data/quoctuan/Phuong%20phap%20nghien%20cuu%20dinh%20tinh.pdf

--
Trong nghiên cứu giáo dục và các nghiên cứu xã hội khác, phương pháp định tính rất hay được sử dụng. Và để sử dụng phương pháp định tính theo đúng nghĩa khoa học thì không phải là chuyện đơn giản.

Tuy nhiên, như tác giả Marie C. Hoepfl đã nêu trong phần mở đầu của bài viết dưới đây, rất nhiều người đang làm việc trong lãnh vực giáo dục cần sử dụng phương pháp định tính mà không được hướng dẫn cẩn thận. Và hiểu biết của họ về phương pháp định lượng cũng rất hời hợt. Vì vậy, bài viết dưới đây là nhằm đáp ứng nhu cầu giải thích về phương pháp định tính và so sánh một chút với phương pháp định lượng để giúp mọi người có hiểu biết tốt hơn.

Tôi chép toàn văn bài viết dưới đây vào đây để lưu và dịch khi có thời gian. http://scholar.lib.vt.edu/ejournals/JTE/v9n1/hoepfl.html. Các bạn muốn đọc ở website gốc thì click vào đây.

Bài viết này sẽ được dịch dần, bắt đầu trong vài ngày tới.
--
Choosing Qualitative Research: A Primer for Technology Education Researchers
Marie C. Hoepfl
A number of writers have commented on the dearth of substantive research within the field of technology education, and point to the expansion of its research agenda as a means of strengthening the discipline. Waetjen, in his call for good research in technology education, states that "the plea is to use experimental type research as much as possible" (1992, p. 30). Interestingly, the three areas of research need outlined in his essay would all lend themselves to alternative methodologies, including qualitative methodologies.

More recently, others have called for an expansion in the types of research methods used. Of the 220 reports included in Zuga's review of technology education-related research (1994), only 16 are identified as having used qualitative methods, and Zuga notes that many of those studies were conducted outside the United States. Johnson (1995) suggests that technology educators "engage in research that probes for deeper understanding rather than examining surface features." He notes that qualitative methodologies are powerful tools for enhancing our understanding of teaching and learning, and that they have "gained increasing acceptance in recent years" (p. 4).

There are compelling reasons for the selection of qualitative methodologies within the educational research arena, yet many people remain unfamiliar with these methods. Researchers trained in the use of quantitative designs face real challenges when called upon to use or teach qualitative research (Stallings, 1995). There is, however, a growing body of literature devoted to qualitative research in education, some of which is synthesized here. The goals of this article are to elaborate on the reasons for choosing qualitative methodologies, and to provide a basic introduction to the features of this type of research.

Qualitative Versus Quantitative Research Paradigms

Researchers have long debated the relative value of qualitative and quantitative inquiry (Patton, 1990). Phenomenological inquiry, or qualitative research, uses a naturalistic approach that seeks to understand phenomena in context-specific settings. Logical positivism, or quantitative research, uses experimental methods and quantitative measures to test hypothetical generalizations. Each represents a fundamentally different inquiry paradigm, and researcher actions are based on the underlying assumptions of each paradigm.

Qualitative research, broadly defined, means "any kind of research that produces findings not arrived at by means of statistical procedures or other means of quantification" (Strauss and Corbin, 1990, p. 17). Where quantitative researchers seek causal determination, prediction, and generalization of findings, qualitative researchers seek instead illumination, understanding, and extrapolation to similar situations. Qualitative analysis results in a different type of knowledge than does quantitative inquiry.

Eisner points out that all knowledge, including that gained through quantitative research, is referenced in qualities, and that there are many ways to represent our understanding of the world:

There is a kind of continuum that moves from the fictional that is "true"-the novel for example-to th e highly controlled and quantitatively described scientific experiment. Work at either end of this continuum has the capacity to inform significantly. Qualitative research and evaluation are located toward the fictive end of the continuum without being fictional in the narrow sense of the term Eisner, 1991, pp. 30-31).

This sentiment echoes that of an earlier writer. Cronbach (1975) states that "the special task of the social scientist in each generation is to pin down the contemporary facts. Beyond that, he shares with the humanistic scholar and the artist in the effort to gain insight into contemporary relationships" (p. 126).

Cronbach claims that statistical research is not able to take full account of the many interaction effects that take place in social settings. He gives examples of several empirical "laws" that do not hold true in actual settings to illustrate this point. Cronbach states that "the time has come to exorcise the null hypothesis," because it ignores effects that may be important, but that are not statistically significant (1975, p. 124). Qualitative inquiry accepts the complex and dynamic quality of the social world.

However, it is not necessary to pit these two paradigms against one another in a competing stance. Patton (1990) advocates a "paradigm of choices" that seeks "methodological appropriateness as the primary criterion for judging methodological quality." This will allow for a "situational responsiveness" that strict adherence to one paradigm or another will not (p. 39). Furthermore, some researchers believe that qualitative and quantitative research can be effectively combined in the same research project (Strauss and Corbin, 1990; Patton, 1990). For example, Russek and Weinberg (1993) claim that by using both quantitative and qualitative data, their study of technology-based materials for the elementary classroom gave insights that neither type of analysis could provide alone.

Basis for the Use of a Qualitative Methodology

There are several considerations when deciding to adopt a qualitative research methodology. Strauss and Corbin (1990) claim that qualitative methods can be used to better understand any phenomenon about which little is yet known. They can also be used to gain new perspectives on things about which much is already known, or to gain more in-depth information that may be difficult to convey quantitatively. Thus, qualitative methods are appropriate in situations where one needs to first identify the variables that might later be tested quantitatively, or where the researcher has determined that quantitative measures cannot adequately describe or interpret a situation. Research problems tend to be framed as open-ended questions that will support discovery of new information. Greene's 1994 study of women in the trades, for example, asked " What personal characteristics do tradeswomen have in common? In what way, if any, did role models contribute to women's choices to work in the trades?"

(p. 524a).

The ability of qualitative data to more fully describe a phenomenon is an important consideration not only from the researcher's perspective, but from the reader's perspective as well. "If you want people to understand better than they otherwise might, provide them information in the form in which they usually experience it" (Lincoln and Guba, 1985, p. 120). Qualitative research reports, typically rich with detail and insights into participants' experiences of the world, "may be epistemologically in harmony with the reader's experience" (Stake, 1978, p. 5) and thus more meaningful.

Features of Qualitative Research

Several writers have identified what they consider to be the prominent characteristics of qualitative, or naturalistic, research (see, for example: Bogdan and Biklen, 1982; Lincoln and Guba, 1985; Patton, 1990; Eisner, 1991). The list that follows represents a synthesis of these authors' descriptions of qualitative research:

1. Qualitative research uses the natural setting as the source of data. The researcher attempts to observe, describe and interpret settings as they are, maintaining what Patton calls an "empathic neutrality" (1990, p. 55).

2. The researcher acts as the "human instrument" of data collection.

3. Qualitative researchers predominantly use inductive data analysis.

4. Qualitative research reports are descriptive, incorporating expressive language and the "presence of voice in the text" (Eisner, 1991, p. 36).

5. Qualitative research has an interpretive character, aimed at discovering the meaning events have for the individuals who experience them, and the interpretations of those meanings by the researcher.

6. Qualitative researchers pay attention to the idiosyncratic as well as the pervasive, seeking the uniqueness of each case.

7. Qualitative research has an emergent (as opposed to predetermined) design, and researchers focus on this emerging process as well as the outcomes or product of the research.

8. Qualitative research is judged using special criteria for trustworthiness (these will be discussed in some detail in a later section).

Patton (1990) points out that these are not "absolute characteristics of qualitative inquiry, but rather strategic ideals that provide a direction and a framework for developing specific designs and concrete data collection tactics" (p. 59). These characteristics are considered to be "interconnected" (Patton, 1990, p. 40) and "mutually reinforcing" (Lincoln and Guba, 1985, p. 39).

It is important to emphasize the emergent nature of qualitative research design. Because the researcher seeks to observe and interpret meanings in context, it is neither possible nor appropriate to finalize research strategies before data collection has begun (Patton, 1990). Qualitative research proposals should, however, specify primary questions to be explored and plans for data collection strategies.

The particular design of a qualitative study depends on the purpose of the inquiry, what information will be most useful, and what information will have the most credibility. There are no strict criteria for sample size (Patton, 1990). "Qualitative studies typically employ multiple forms of evidence....[and] there is no statistical test of significance to determine if results 'count'" (Eisner, 1991, p. 39). Judgments about usefulness and credibility are left to the researcher and the reader.

The Role of the Researcher in Qualitative Inquiry

Before conducting a qualtitative study, a researcher must do three things. First, (s)he must adopt the stance suggested by the characteristics of the naturalist paradigm. Second, the researcher must develop the level of skill appropriate for a human instrument, or the vehicle through which data will be collected and interpreted. Finally, the researcher must prepare a research design that utilizes accepted strategies for naturalistic inquiry (Lincoln and Guba, 1985).

Glaser and Strauss (1967) and Strauss and Corbin (1990) refer to what they call the "theoretical sensitivity" of the researcher. This is a useful concept with which to evaluate a researcher's skill and readiness to attempt a qualitative inquiry.

Theoretical sensitivity refers to a personal quality of the researcher. It indicates an awareness of the subtleties of meaning of data. ...[It] refers to the attribute of having insight, the ability to give meaning to data, the capacity to understand, and capability to separate the pertinent from that which isn't (Strauss and Corbin, 1990, p. 42).

Strauss and Corbin believe that theoretical sensitivity comes from a number of sources, including professional literature, professional experiences, and personal experiences. The credibility of a qualitative research report relies heavily on the confidence readers have in the researcher's ability to be sensitive to the data and to make appropriate decisions in the field (Eisner, 1991; Patton, 1990).

Lincoln and Guba (1985) identify the characteristics that make humans the "instrument of choice" for naturalistic inquiry. Humans are responsive to environmental cues, and able to interact with the situation; they have the ability to collect information at multiple levels simultaneously; they are able to perceive situations holistically; they are able to process data as soon as they become available; they can provide immediate feedback and request verification of data; and they can explore atypical or unexpected responses.

Research Design and Data Collection Strategies

Eisner (1991) claims there is a "paucity of methodological prescriptions" for qualitative research, because such inquiry places a premium on the strengths of the researcher rather than on standardization (p. 169). Lincoln and Guba (1985) provide a fairly detailed outline for the design of naturalistic inquiry, which includes these general steps:

1. Determine a focus for the inquiry. This should establish a boundary for the study, and provide inclusion/exclusion criteria for new information. Boundaries, however, can be altered, and typically are.

2. Determine the fit of the research paradigm to the research focus. The researcher must compare the characteristics of the qualitative paradigm with the goals of the research.

3. Determine where and from whom data will be collected.

4. Determine what the successive phases of the inquiry will be. Phase one, for example, might feature open-ended data collection, while successive phases will be more focused.

5. Determine what additional instrumentation may be used, beyond the researcher as the human instrument.

6. Plan data collection and recording modes. This must include how detailed and specific research questions will be, and how faithfully data will be reproduced.

7. Plan which data analysis procedures will be used.

8. Plan the logistics of data collection, including scheduling and budgeting.

9. Plan the techniques that will be used to determine trustworthiness.

Steps one and two have been addressed in previous sections; the remaining steps will be addressed below.

Sampling Strategies for Qualitative Researchers

In quantitative inquiry, the dominant sampling strategy is probability sampling, which depends on the selection of a random and representative sample from the larger population. The purpose of probability sampling is subsequent generalization of the research findings to the population. By contrast, purposeful sampling is the dominant strategy in qualitative research. Purposeful sampling seeks information-rich cases which can be studied in depth (Patton, 1990).

Patton identifies and describes 16 types of purposeful sampling. These include: extreme or deviant case sampling; typical case sampling; maximum variation sampling; snowball or chain sampling; confirming or disconfirming case sampling; politically important case sampling; convenience sampling; and others (1990, pp. 169-183). According to Lincoln and Guba (1985), the most useful strategy for the naturalistic approach is maximum variation sampling. This strategy

aims at capturing and describing the central themes or principal outcomes that cut across a great deal of participant or program variation. For small samples a great deal of heterogeneity can be a problem because individual cases are so different from each other. The maximum variation sampling strategy turns that apparent weakness into a strength by applying the following logic: Any common patterns that emerge from great variation are of particular interest and value in capturing the core experiences and central, shared aspects or impacts of a program (Patton, 1990, p. 172).

Maximum variation sampling can yield detailed descriptions of each case, in addition to identifying shared patterns that cut across cases. See Hoepfl (1994) for an illustration of this strategy applied to technology education research. Several examples of studies employing case sampling can also be found in the technology education literature (see Brown, 1995; Hansen, 1995; and Lewis, 1995 and 1997)

In spite of the apparent flexibility in purposeful sampling, researchers must be aware of three types of sampling error that can arise in qualitative research. The first relates to distortions caused by insufficient breadth in sampling; the second from distortions introduced by changes over time; and the third from distortions caused by lack of depth in data collection at each site (Patton, 1990).


Data Collection Techniques

The two prevailing forms of data collection associated with qualitative inquiry are interviews and observation.


Interviews

Qualitative interviews may be used either as the primary strategy for data collection, or in conjunction with observation, document analysis, or other techniques (Bogdan and Biklen, 1982). Qualitative interviewing utilizes open-ended questions that allow for individual variations. Patton (1990) writes about three types of qualitative interviewing: 1) informal, conversational interviews; 2) semi-structured interviews; and 3) standardized, open-ended interviews.

An interview guide or "schedule" is a list of questions or general topics that the interviewer wants to explore during each interview. Although it is prepared to insure that basically the same information is obtained from each person, there are no predetermined responses, and in semi-structured interviews the interviewer is free to probe and explore within these predetermined inquiry areas. Interview guides ensure good use of limited interview time; they make interviewing multiple subjects more systematic and comprehensive; and they help to keep interactions focused. In keeping with the flexible nature of qualitative research designs, interview guides can be modified over time to focus attention on areas of particular importance, or to exclude questions the researcher has found to be unproductive for the goals of the research (Lofland and Lofland, 1984).

Recording Data. A basic decision going into the interview process is how to record interview data. Whether one relies on written notes or a tape recorder appears to be largely a matter of personal preference. For instance, Patton says that a tape recorder is "indispensable" (1990, p. 348), while Lincoln and Guba "do not recommend recording except for unusual reasons" (1985, p. 241). Lincoln and Guba base their recommendation on the intrusiveness of recording devices and the possibility of technical failure. Recordings have the advantage of capturing data more faithfully than hurriedly written notes might, and can make it easier for the researcher to focus on the interview.

Observations

The classic form of data collection in naturalistic or field research is observation of participants in the context of a natural scene. Observational data are used for the purpose of description-of settings, activities, people, and the meanings of what is observed from the perspective of the participants. Observation can lead to deeper understandings than interviews alone, because it provides a knowledge of the context in which events occur, and may enable the researcher to see things that participants themselves are not aware of, or that they are unwilling to discuss (Patton, 1990). A skilled observer is one who is trained in the process of monitoring both verbal and nonverbal cues, and in the use of concrete, unambiguous, descriptive language. Sours' (1997) study of teaching and learning styles provides a good example of descriptive language applied to the technology classroom.

There are several observation strategies available. In some cases it may be possible and desirable for the researcher to watch from outside, without being observed. Another option is to maintain a passive presence, being as unobtrusive as possible and not interacting with participants. A third strategy is to engage in limited interaction, intervening only when further clarification of actions is needed. Or the researcher may exercise more active control over the observation, as in the case of a formal interview, to elicit specific types of information. Finally, the researcher may act as a full participant in the situation, with either a hidden or known identity. Each of these strategies has specific advantages, disadvantages and concerns which must be carefully examined by the researcher (Schatzman and Strauss, 1973).

The presence of an observer is likely to introduce a distortion of the natural scene which the researcher must be aware of, and work to minimize. Critical decisions, including the degree to which researcher identity and purposes will be revealed to participants, the length of time spent in the field, and specific observation techniques used, are wholly dependent on the unique set of questions and resources brought to each study. In any case, the researcher must consider the legal and ethical responsibilities associated with naturalistic observation.

Recording Data. Field researchers rely most heavily on the use of field notes, which are running descriptions of settings, people, activities, and sounds. Field notes may include drawings or maps. Acknowledging the difficulty of writing extensive field notes during an observation, Lofland and Lofland (1984) recommend jotting down notes that will serve as a memory aid when full field notes are constructed. This should happen as soon after observation as possible, preferably the same day. In addition to field notes, researchers may use photographs, videotapes, and audio tapes as means of accurately capturing a setting.

Gaining Access and Researcher Obligations

Based on their experience with naturalistic research, Lofland and Lofland (1984) believe that researchers are more likely to gain successful access to situations if they make use of contacts that can help remove barriers to entrance; if they avoid wasting respondents' time by doing advance research for information that is already part of the public record; and if they treat respondents with courtesy. Because naturalistic researchers are asking participants to "grant access to their lives, their minds, [and] their emotions," it is also important to provide respondents with a straightforward description of the goals of the research (p. 25).


Other Sources of Data

Another source of information that can be invaluable to qualitative researchers is analysis of documents. Such documents might include official records, letters, newspaper accounts, diaries, and reports, as well as the published data used in a review of literature. In his study of technology teachers in training, Hansen (1995) analyzed journal entries and memos written by participants, in addition to interviews. Hoepfl (1994), in her study of closure of technology teacher education programs, used newspaper reports, university policy documents, and department self-evaluation data, where available, to supplement data gained through interviews.

There are some specialized forms of qualitative research which rely solely on analysis of documents. For example, Gagel (1997) used a process known as hermeneutic inquiry to investigate the literature on both literacy and technology. Patton (1990) provides a good overview of the various theoretical orientations that inform the "rich menu of alternative possibilities within qualitative research" (p. 65).

Deciding When to Stop Sampling

Qualitative researchers have few strict guidelines for when to stop the data collection process. Criteria include: 1) exhaustion of resources; 2) emergence of regularities; and 3) overextension, or going too far beyond the boundaries of the research (Guba, 1978). The decision to stop sampling must take into account the research goals, the need to achieve depth through triangulation of data sources, and the possibility of greater breadth through examination of a variety of sampling sites.


Analysis of Data

Bogdan and Biklen define qualitative data analysis as "working with data, organizing it, breaking it into manageable units, synthesizing it, searching for patterns, discovering what is important and what is to be learned, and deciding what you will tell others" (1982, p. 145). Qualitative researchers tend to use inductive analysis of data, meaning that the critical themes emerge out of the data (Patton, 1990). Qualitative analysis requires some creativity, for the challenge is to place the raw data into logical, meaningful categories; to examine them in a holistic fashion; and to find a way to communicate this interpretation to others.

Sitting down to organize a pile of raw data can be a daunting task. It can involve literally hundreds of pages of interview transcripts, field notes and documents. The mechanics of handling large quantities of qualitative data can range from physically sorting and storing slips of paper to using one of the several computer software programs that have been designed to aid in this task (see Brown, 1996, for a description of one of these programs).

Analysis begins with identification of the themes emerging from the raw data, a process sometimes referred to as "open coding" (Strauss and Corbin, 1990). During open coding, the researcher must identify and tentatively name the conceptual categories into which the phenomena observed will be grouped. The goal is to create descriptive, multi-dimensional categories which form a preliminary framework for analysis. Words, phrases or events that appear to be similar can be grouped into the same category. These categories may be gradually modified or replaced during the subsequent stages of analysis that follow.

As the raw data are broken down into manageable chunks, the researcher must also devise an "audit trail"-that is, a scheme for identifying these data chunks according to their speaker and the context. The particular identifiers developed may or may not be used in the research report, but speakers are typically referred to in a manner that provides a sense of context (see, for example, Brown, 1996; Duffee and Aikenhead, 1992; and Sours, 1997). Qualititative research reports are characterized by the use of "voice" in the text; that is, participant quotes that illustrate the themes being described.

The next stage of analysis involves re-examination of the categories identified to determine how they are linked, a complex process sometimes called "axial coding" (Strauss and Corbin, 1990). The discrete categories identified in open coding are compared and combined in new ways as the researcher begins to assemble the "big picture." The purpose of coding is to not only describe but, more importantly, to acquire new understanding of a phenomenon of interest. Therefore, causal events contributing to the phenomenon; descriptive details of the phenomenon itself; and the ramifications of the phenomenon under study must all be identified and explored. During axial coding the researcher is responsible for building a conceptual model and for determining whether sufficient data exists to support that interpretation.

Finally, the researcher must translate the conceptual model into the story line that will be read by others. Ideally, the research report will be a rich, tightly woven account that "closely approximates the reality it represents" (Strauss and Corbin, 1990, p. 57). Many of the concerns surrounding the presentation of qualitative research reports are discussed in the section "Judging Qualitative Research" which follows.

Although the stages of analysis are described here in a linear fashion, in practice they may occur simultaneously and repeatedly. During axial coding the researcher may determine that the initial categories identified must be revised, leading to re-examination of the raw data. Additional data collection may occur at any point if the researcher uncovers gaps in the data. In fact, informal analysis begins with data collection, and can and should guide subsequent data collection. For a more detailed yet very understandable description of the analysis process, see Simpson and Tuson (1995).

The Product of Qualitative Data Analysis

In their classic text Discovery of Grounded Theory, Glaser and Strauss (1967,/a>) describe what they believe to be the primary goal of qualitative research: the generation of theory, rather than theory testing or mere description. According to this view, theory is not a "perfected product" but an "ever-developing entity" or process (p. 32). Glaser and Strauss claim that one of the requisite properties of grounded theory is that it be "sufficiently general to be applicable to a multitude of diverse situations within the substantive area" (p. 237).

The grounded theory approach described by Glaser and Strauss represents a somewhat extreme form of naturalistic inquiry. It is not necessary to insist that the product of qualitative inquiry be a theory that will apply to a "multitude of diverse situations." Examples of a more flexible approach to qualitative inquiry can be gained from a number of sources. For example, both Patton (1990) and Guba (1978) state, in the same words, that "naturalistic inquiry is always a matter of degree" of the extent to which the researcher influences responses and imposes categories on the data. The more "pure" the naturalistic inquiry, the less reduction of data into categories.

Figure 1 illustrates one interpretation of the relationship between description, verification, and generation of theory-or, in this case, the development of what Cronbach (1975) calls "working hypotheses, " which suggests a more tractable form of analysis than the word "theory." According to this interpretation, a researcher may move between points on the description/ verification continuum during analysis, but the final product will fall on one particular point, depending on the degree to which it is naturalistic.

"Phân tích nhân tố" - trích trong sách thống kê của Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc

Gửi các bạn sinh viên cao học ĐL-ĐG trong giáo dục

Do có một số bạn cần sử dụng kỹ thuật phân tích nhân tố để thực hiện đề tài của mình nhưng chưa hiểu nhiều về kỹ thuật này, tôi đã đánh máy lại (một phần) chương 10 của cuốn sách về thống kê đã nêu trên tiêu đề của mục entry này. Hy vọng sẽ giúp ích cho các bạn.
--
Phân tích nhân tố

(Trích trong tài liệu: Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, tác giả: Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, NXB Thống kê 2005, Chương X)

I. Khái niệm và ứng dụng
Phân tích nhân tố (PTNT) là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau. Số lượng của chúng cần được giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng được. […]

PTNT được sử dụng trong các trường hợp sau:
1. Nhận diện các khía cạnh hay nhân tố giải thích được các liên hệ tương quan trong một tập biến. Ví dụ, ta có thể sử dụng một tập hợp các phát biểu về lối sống để đo lường tiểu sử tâm lý của người tiêu dùng. Sau đó những phát biểu (tức các biến) này được sử dụng trong PTNT để nhận diện các yếu tố tâm lý cơ bản.
2. Nhận diện một tập hợp gồm một số biến lượng mới tương đối ít và không có tương quan với nhau để thay thế tập hợp biến gốc và có tương quan với nhau để thực hiện một phân tích đa biến tiếp theo sau (ví dụ như hồi quy hoặc phân tích biệt số). Chẳng hạn như sau khi nhận diện các nhân tố tâm lý thì ta có thể sử dụng chúng thành những biến độc lập để giải thích sự khác biệt giữa người trung thành và người không trung thành với nhãn hiệu sử dụng.

PTNT có vô số ứng dụng trong các nghiên cứu kinh tế và xã hội. Trong nghiên cứu xã hội, các khái niệm thường khá trừu tượng và phức tạp, phân tích nhân tố thường được dùng trong quá trình xây dựng thang đo lường các khía cạnh khác nhau của khái niệm nghiên cứu, kiểm tra tính đơn khía cạnh của thang đo lường. Trong kinh doanh, PTNT có thể được ứng dụng trong nhiều trường hợp:

1. PTNT có thể được sử dụng trong phân tích thị trường để nhận ra các biến quan trọng dùng để phân nhóm người tiêu dùng. Người mua xe có thể được nhóm theo sự chú trọng tương đối về tính kinh tế, tiện nghi, tính năng và sự sang trọng. [...]
2. Trong phân tích sản phẩm, ta có thể sử dụng PTNT để xác định các thuộc tính nhãn hiệu có ảnh hưởng đến sự lựa chọn của người tiêu dùng. Ví dụ các nhãn hiệu kem đánh răng có thể được đánh giá theo khả năng bảo vệ chống sâu răng, trắng răng, mùi vị, hơi thở thơm tho, và giá cả.
(trang 259-260)
[…]

IV. Tiến hành phân tích nhân tố
1. Xác định vấn đề
Xác định vấn đề nghiên cứu gồm có nhiều bước.Đầu tiên phải nhận diện các mục tiêu của PTNT cụ thể là gì. Các biến tham gia vào PTNT phải được xác định dựa vào các nghiên cứu trong quá khứ, phân tích lý thuyết, và đánh giá của các nhà nghiên cứu. Một điều quan trọng là các biến này phải được đo lường một cách thích hợp bằng các thang đo định lượng (khoảng cách hay tỷ lệ), và cỡ mẫu phải đủ lớn. Thông thường thì số quan sát (cỡ mẫu) ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong PTNT. Trong nhiều tình huống nghiên cứu, kích thước mẫu khá nhỏ và tỷ số này đôi khi cũng khá nhỏ. Trong trường hợp này thì việc giải thích các kết quả cần phải thận trọng.

Để minh họa, chúng ta hãy xem ví dụ sau. Một nhà nghiên cứu muốn xác định các lợi ích căn bản người tiêu dùng cần có khi mua một ống kem đánh răng. Mẫu gồm 35 người tiêu dùng được phỏng vấn. Những người được phỏng vấn cho biết mức độ quan trọng của 6 lợi ích sau trên thang đo 7 điểm (1 = không quan trọng, 7 = rất quan trọng). Danh sách 6 lợi ích đó như sau:
V1 (V = value): ngừa sâu răng
V2: làm trắng răng
V3: làm chắc nướu
V4: làm hơi thở thơm tho
V5: làm sạch răng
V6: làm bóng răng

2. Xây dựng ma trận tương quan
Quá trình phân tích dựa trên ma trận tương quan của các biến này. Để có thể áp dụng được PTNT thì các biến phải có liên hệ với nhau. Trong thực tế ta luôn có điều này. Nếu hệ số tương quan giữa các biến nhỏ thì PTNT có thể không thích hợp. […]

Ta có thể sử dụng Bartlett’s test of sphericity để kiểm tra giả thuyết H0 là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể. […] Đại lượng này càng lớn thì ta càng có nhiều khả năng bác bỏ giả thuyết này. Nếu không thể bác bỏ giả thuyết thì PTNT có thể không thích hợp.

3. Số lượng nhân tố
Chúng ta có thể tính ra một số nhân tố nhiều bằng số biến, nhưng như thế không có tác dụng gì cả! Để tóm tắt thông tin thì số nhân tố phải ít hơn số biến. Nhưng bao nhiêu nhân tố? Có 5 phương pháp xác định số nhân tố: xác định từ trước, dựa vào eigenvalue, biểu đồ dốc (scree plot), phần trăm biến thiên giải thích được (percentage of variance), chia đôi mẫu và kiểm nghiệm mức ý nghĩa.
[…]
4. Xoay các nhân tố




Còn tiếp các phần sau:
5. Đặt tên và giải thích nhân tố
6. Nhân số (Điểm số nhân tố)

Tài liệu dịch: "Thiết kế nghiên cứu hỗn hợp"

Mixed Methods Design
Tác giả: Olivia Hunt
Nguồn: http://www.articlealley.com/article_185975_22.html

Đây là bản dịch của tài liệu đã đưa lên blog này hôm qua. PA dịch, có cắt bớt đoạn cuối cùng nói về tác giả vì không liên quan đến nội dung bài viết. Ngoài ra, bản dịch được viết lại một vài chỗ, chủ yếu để cho dễ đọc đối với độc giả VN, nhưng không thay đổi ý của tác giả.

Bản dịch nhằm giúp các học viên lớp cao học đo lường - đánh giá khóa 1 đang làm luận văn cao học có thêm tài liệu bằng tiếng Việt để tham khảo. Sử dụng, trích dẫn đề nghị ghi rõ nguồn (tác giả và dịch giả).
--

Có 3 trường phái chính trong nghiên cứu giáo dục, đó là: nghiên cứu định lượng, nghiên cứu định tính và nghiên cứu hỗn hợp. Bài này viết về thiết kế nghiên cứu hỗn hợp, trong đó vấn đề được quan tâm đặc biệt là hai cách tiếp cận định lượng và định tính trong thiết kế với tư cách những thành phần thiết yếu của trường phái nghiên cứu hỗn hợp.

Nghiên cứu hỗn hợp là loại hình nghiên cứu sử dụng các dữ liệu, kỹ thuật, và phương pháp thuộc cả hai trường phái định tính và định lượng. Tất cả những đặc điểm thuộc 2 trường phái đối lập với nhau được pha trộn trong một nghiên cứu điển hình (nghiên cứu trường hợp). Thiết kế này phù hợp với các nghiên cứu sử dụng dữ liệu hỗn hợp (dữ liệu số và dữ liệu văn bản) cũng như các phương pháp xử lý có liên quan (xử lý thống kê và phân tích văn bản). Cách tiếp cận hỗn hợp sử dụng cả hai phương pháp suy luận là diễn dịch và quy nạp, sử dụng nhiều hình thức thu thập dữ liệu và đưa ra các báo cáo kết quả mang tính chiết trung và thực dụng.

Các nghiên cứu theo trường phái hỗn hợp được chia ra làm 2 loại chính: hỗn hợp phương pháp (mixed method) và hỗn hợp mô hình (mixed model). Nghiên cứu hỗn hợp phương pháp là một nghiên cứu trong đó bạn sử dụng dữ liệu định lượng cho một giai đoạn nghiên cứu này, và sử dụng dữ liệu định tính cho một giai đoạn khác của cùng nghiên cứu đó. Nghiên cứu hỗn hợp mô hình là nghiên cứu trong đó bạn sử dụng cả hai loại dữ liệu định tính và định lượng trong một hoặc cả hai giai đoạn của quá trình nghiên cứu. Sự pha trộn của các cách tiếp cận định tính và định lượng xảy ra trong mỗi giai đoạn nghiên cứu.

Khi nghiên cứu điều quan trọng là sử dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp để tiến hành nghiên cứu chi tiết. Những lợi thế của nghiên cứu hỗn hợp là:
1) Tăng sức mạnh của nghiên cứu;
2) Sử dụng nhiều phương pháp nghiên cứu sẽ giúp nghiên cứu một quá trình hoặc một vấn đề từ nhiều phía;
3) Sử dụng các cách tiếp cận khác nhau sẽ giúp tập trung vào một quá trình duy nhất và khẳng định tính chính xác của dữ liệu. Nghiên cứu hỗn hợp bổ sung kết quả từ các loại hình nghiên cứu khác nhau. Nghiên cứu theo phương pháp sẽ này không làm ta bỏ lỡ bất kỳ dữ liệu nào có sẵn.

Phần định lượng trong một nghiên cứu hỗn hợp đòi hỏi sử dụng cách suy luận diễn dịch, trong khi phần định tính đòi hỏi sử dụng cách suy luận quy nạp. Ngoài ra, cách tiếp cận định lượng thực hiện thu thập dữ liệu định lượng dựa trên các số đo chính xác, thu thập thông tin có cấu trúc và được thẩm tra chặt chẽ. Ví dụ, các thang đo (rating scale), hoặc câu hỏi và hồi đáp cho sẵn (closed-ended items and responses). Phương pháp này cho ta các báo cáo thống kê và các mối liên hệ tương quan.

Phần định tính trong nghiên cứu hỗn hợp sử dụng các thông tin định tính. Ví dụ, phỏng vấn, ghi chép tại hiện trường (field notes), câu hỏi mở vv. Trong cách tiếp cận này, nhà nghiên cứu được xem là công cụ thu thập thông tin chủ yếu. Khi kết thúc một nghiên cứu theo cách này ta sẽ nhận được một báo cáo tường thuật với bản mô tả bối cảnh cùng những trích dẫn bằng ngôn từ rút ra từ tài liệu nghiên cứu.

Điều quan trọng cần nhấn mạnh là có rất nhiều cách thực hiện nghiên cứu. Các phương pháp định lượng và định tính đều có những thuận lợi và bất lợi của chúng họ trong một nghiên cứu cụ thể. Tuy nhiên, bạn có thể kết hợp những lợi thế của cả hai phương pháp và đưa ra thông tin chính xác về quá trình triển khai, các phát hiện và kết luận trong nghiên cứu của bạn. Hai phương pháp định tính và định lượng có những điểm mạnh, điểm yếu và yêu cầu khác nhau, những điều này đều có ảnh hưởng đến độ chính xác của dự án nghiên cứu. Mục đích của một thiết kế hỗn hợp là kết hợp được những khía cạnh tích cực của cả hai cách tiếp cận và tạo ra những số liệu có độ chính xác cao.

Kết luận
Khi bạn sử dụng nhiều phương pháp trong quá trình nghiên cứu, thì bạn có thể sử dụng sức mạnh của từng loại thông tin và giảm thiểu các điểm yếu của từng cách tiếp cận. Cách tiếp cận hỗn hợp trong việc thu thập và đánh giá thông tin có thể tăng tính hợp lệ và độ chính xác của thông tin. Bài viết này đã phân tích ngắn gọn một thiết kế nghiên cứu theo phương pháp hỗn hợp, và bao gồm các thành phần chính: cách tiếp cận định lượng và định tính trong việc thiết kế nghiên cứu. Bài viết nhằm chứng minh hiệu quả của thiết kế nghiên cứu hỗn hợp.

Thiết kế nghiên cứu theo phương pháp hỗn hợp (Mixed Methods) - free content from the web for my Masters' students

Gửi các bạn học viên cao học đo lường - đánh giá trong giáo dục
--
Quan trọng cần chú ý:
Các bạn có thể đọc tài liệu này, về Phương pháp nghiên cứu khoa học, do BS Hồ Hải gửi cho tôi để chia sẻ đến những ai cần dùng. Tôi có hỏi, và được biết đây là tài liệu dịch, bản gốc tiếng Anh (?) do tổ chức SIDA - Swedish International Development Cooperation Agency - cung cấp để đào tạo cho VN, và phía VN đã dịch ra để sử dụng. BS Hồ Hải có được 1 copy vì theo học lớp đó, hình như thế? Tôi đã cất lên trên google docs, và để ở chế độ share với mọi người. Ai cần thì vào link tôi gửi ở trên để lấy xuống.
--
Hôm nay tôi có dịp trao đổi với một vài bạn về đề cương luận văn mà các bạn sắp phải nộp, và thấy rõ các bạn còn rất lúng túng về mặt phương pháp. Cái này cũng dễ hiểu thôi, vì trong suốt thời gian đi học cho đến nay thì các bạn được chuẩn bị hết sức sơ sài, nếu có (mà đa số thì không).

Cũng không biết làm sao giúp các bạn, nếu các bạn không tự bổ sung kiến thức và kinh nghiệm! Và tự học, chủ yếu là qua tiếp xúc trực tiếp với những người có kiến thức và kinh nghiệm hơn mình (tôi đang cố làm cho các bạn, nhưng khó, phải không), hoặc nếu không, thì qua việc tự tìm và đọc.

Và để hỗ trợ cho các bạn trong cách làm thứ hai, tôi cũng cố tìm để đưa lên đây. Và thấy cái này, mừng quá, mặc dù bằng tiếng Anh, nhưng cứ đưa lên đã. Sẽ dịch, hoặc viết tóm tắt, hoặc viết bài mới bằng cách tổng hợp nhiều nguồn, để gửi lên cho các bạn sau.

Hy vọng nó có ích cho các bạn!
--
A Mixed Method Design

Author: Olivia Hunt

This article is devoted to a mixed method research design. In the article special attention is paid to quantitative and qualitative approach for the design of a research as essential components of a mixed research paradigm. There are main research paradigms in education and science. They are: quantitative research, qualitative research and mixed research.

A mixed research design is a general type of research that includes quantitative and qualitative research data, techniques and methods. All these paradigm characteristics are mixed in one case study. This method design involves research that uses mixed data (numbers and text) and additional means (statistics and text analysis). A mixed method uses both deductive and inductive scientific method, has multiple forms of data collecting and produces eclectic and pragmatic reports.

Two main types of a mixed method are: mixed method and mixed model research. A mixed research method is a research in which you use quantitative data for one stage of a research study and qualitative data for a second stage of a research. A mixed model design is a research in which you use both quantitative and qualitative data in one or two stages of the research process. The mixing of quantitative and qualitative approaches happens in every stage of a research.

In a research it is important to use a mixed research method for the conducting of a detailed research. The advantages of a mixed research are:
1) The strength of the research;
2) Use of multiple methods in a research helps to research a process or a problem from all sides;
3) Usage of different approaches helps to focus on a single process and confirms the data accuracy. A mixed research complements a result from one type of research with another one. This research does not miss any available data.
A quantitative component of a mixed research assumes the usage of deductive scientific method while qualitative component assumes inductive scientific method. Moreover, a quantitative approach collects quantitative data based on exact measurement applying structured as well as validated information collection. For instance, rating scales, closed-ended items and responses. This approach produces statistical report with correlations.

A qualitative component uses qualitative information. For instance, interview, field notes, open-ended questions etc. This approach considers a researcher to be the major means of information collection. At the end of a research this approach supposes a narrative report with context description, quotations taken from research material.

It is important to stress that there are many ways of research performing. Quantitative and qualitative methods have their advantages and disadvantages in a research. However, you may summarize the advantages of both methods and have accurate information on implementation, findings and conclusions of your research project. Qualitative and quantitative research methods have different strengths, weaknesses and requirements that affect researcher’s project accuracy. The aim of a mixed method design is to summarize positive aspects of two approaches and produce a highly accurate data.

When you use several methods in your research process, then you can use the strength of every type of information collection and minimize the weak points of every of both approaches. A mixed method approach of gathering and evaluation can increase the validity and accuracy of the information. The article briefly analyzes a mixed method research design including the major components: quantitative and qualitative approach for the design of a research. The article proves the effectiveness of a mixed method design.

The article was produced by the writer of Essay-Paper.net. Olivia Hunt is a 4-years experienced freelance writer of Essay Writing Service. Contact her to get information about essay writing service and online writing at our website.

Article Source: http://www.articlealley.com/article_185975_22.html

About the Author:

http://www.essay-paper.net/

--

Có được đổi tên đề tài luận văn, luận án?

Gửi các sinh viên cao học của tôi
--
Hôm qua tôi vừa gặp gỡ với sinh viên khóa 1 chương trình cao học chuyên ngành đo lường đánh giá trong giáo dục để trao đổi về việc đăng ký đề tài luận văn. Trong đó, có việc gửi tên và đề cương đề tài luận văn để được duyệt.

Trong nhiều điều tôi phát biểu, có lẽ có một điều mà các bạn không tin lắm, đó là: "Đối với cá nhân tôi, vào giai đoạn này thì cái tên đề tài chưa quan trọng lắm, mà quan trọng hơn là làm cái gì, tại sao làm, và có chắc là sẽ làm được không." Và nói thêm: "Hồi tôi học ở Úc, tên đề tài của tôi đã đổi nhiều lần. Gần như mỗi năm báo cáo tiến độ tôi đều đổi sang một cái tên khác!"

Hôm nay, đọc trên blog GS Nguyễn Văn Tuấn về việc khác, bỗng lại vớ được một câu giúp tôi có thể khẳng định là tôi không ... nói xạo với các bạn. Bài đó ở đây. Tôi xin trích đăng ở đây đoạn cuối cho các bạn đọc, cho tiện (phần tô đậm - bold - là do tôi thêm vào để nhấn mạnh):

Viết đến đây tôi chợt nhớ đến một qui định cho các nghiên cứu sinh trong nước là tên gọi đề tài nghiên cứu phải có động từ, và tên đề tài không được thay đổi trong suốt thời gian học. Ghi danh sao thì ra trường y như vậy. Chưa bao giờ tôi thấy một qui định nào máy móc và quái gở như thế. Phải cho người ta cái tư duy tự do khám phá, tự do suy nghĩa, tự do tìm hiểu thì mới sáng tạo, chứ cái gì cũng theo công thức thì làm sao phát huy được tính sáng tạo.

Vậy đấy. Các bạn cứ làm cho xong một cái đề tài tử tế - không sao chép, không làm theo mẫu sẵn, không đi chùa thầy, không chạy hội đồng để chấm cho qua, vv - rồi thì sẽ hiểu tại sao cần phải đổi tên đề tài nhiều lần.

Nhưng bây giờ thì ở VN chúng ta vẫn phải theo quy định quái gở ấy. Nên ... bó tay chấm com luôn. Các bạn cố học xong, phấn đấu lên, khi nào leo lên chức vụ cao, có quyền thay đổi, thì đổi cái quy định này cho mọi người nhờ một chút nhé!

Bài đáng đọc: "Có thật 'trung thực' xếp hạng chót?"

Tiếp theo bài của GS Nguyễn Văn Tuấn, nay có thêm bài này. Chép về đây cho sv học.

Nhưng phải "bình loạn" 1 cái: nếu chọn yêu nước xã hội chủ nghĩa là tiêu chí đầu tiên, thì tiêu chí trung thực đứng chót có lẽ cũng hợp lý. Vì yêu nước xhcn là một khái niệm rất trừu tượng, nhưng các em vẫn cứ phải chọn đó là tiêu chí 1 dù mình chưa hiểu (nếu đi thi mà nói khác thì rớt liền), nên theo các em này, trung thực có lẽ không quan trọng lắm (đối với những người thực hiện khảo sát trên các em).

Chẳng phải chúng ta vẫn nghe: "thật thà thường thua thiệt" đó sao?
--

SV chấm điểm 22 chuẩn mực đạo đức:
Có thật 'trung thực' xếp hạng chót?
Cập nhật lúc 07:14, Chủ Nhật, 06/12/2009 (GMT+7)
,
Hội Khoa học Tâm lý Giáo dục Việt nam vừa công bố kết quả khảo sát 1.200 HS - SV về “những chuẩn mực đạo đức của con người Việt Nam hiện nay”. Theo đó, "trung thực trong kinh doanh" và "yêu lao động" xếp bét bảng.

Tuy nhiên, có thể thấy khái niệm về 22 tiêu chí, chuẩn mực trong cuộc khảo sát có nhiều sự chồng chéo, khiến cho tính chính xác của kết quả là điều cần phải bàn.

Ai dám nhận mình là “đức độ”?


Ảnh: An Bang
"Lòng yêu nước" là cụm từ không cần bất kỳ một định ngữ bổ trợ nào. Chúng ta thường nói yêu nước nồng nàn, yêu nước thiết tha… để thay cho cách nói “rất yêu nước”, “vô cùng yêu nước”; chứ không thể có khái niệm “có tinh thần yêu nước xã hội chủ nghĩa”.

Phân biệt yêu nước xã hội chủ nghĩa khác với yêu nước phong kiến, yêu nước tư bản chủ nghĩa ở điểm nào?

Cũng tương tự, tại sao lại có khái niệm “trung thực trong kinh doanh”, trong khi chỉ cần hai chữ “trung thực” là đủ? Vì dù là kinh doanh hay thi cử hay là gì đi nữa thì khái niệm “trung thực” cũng chỉ có một nghĩa duy nhất mà thôi.

“Sống phải tuân theo pháp luật” (tiêu chí 18) và “sống phải biết giữ nghiêm kỷ cương phép nước”(tiêu chí 19) thực ra chỉ là một: Ý thức thượng tôn luật pháp.

Ai cũng biết đã ham học hỏi (tiêu chí 20) là có chí tiến thủ (tiêu chí 21) và ngược lại, nhưng 2 tiêu chí này lại được tách rời trong bảng khảo sát.

Chính vì sự rắc rối đó nên ít HS - SV nào dám nhận là mình đã “giữ nghiêm kỷ cương phép nước” và tiêu chí này được chấm thứ 3, trong khi “tuân theo pháp luật” đứng thứ 2.

Tương tự, “Ham học hỏi” xếp thứ 3 và “Có chí tiến thủ” xếp thứ 7. Lý do là người được hỏi sẽ hiểu tiêu chí 21 như là câu hỏi trắc nghiệm về tham vọng, còn “ham học hỏi” là một trong những nguyên tắc đạo đức quan trọng nhất.

Sai lệch còn lớn hơn nữa khi tiêu chí 15 “vị tha, đức độ”, đứng thứ 14.

Thử hỏi, các thầy cô giáo, các bậc danh nhân, có ai dám nhận mình là đức độ hay không?

Đức độ là một cái gì đó phi thường và do sự đánh giá từ bên ngoài sau một quá trình kiểm định lâu dài chứ không thể là một tiêu chí được xếp ngang hàng với “vị tha”. Hiểu theo nghĩa rộng và đủ thì “đức độ” phải là tập hợp của “vị tha”, “nhân ái”, “đúng mực”, “văn hoá”, “ý thức cộng đồng”…

Trong tiêu chí thứ 5: “Ý thức cộng đồng, cố kết dòng họ” được xếp chung vào một bị cũng là một sai lầm. Thực tiễn lịch sử chỉ ra rằng một khi cố kết dòng họ mạnh mẽ thì ý thức cộng đồng giảm. Hơn nữa, cố kết dòng họ là phạm trù có ít nhiều tính bảo thủ, vị kỷ, trong khi ý thức cộng đồng là một không gian mở, nhiều giá trị cao đẹp.

Kết quả khảo sát đáng suy nghĩ

Mặc dù có những sai lệch trên trong bộ tiêu chí, từ cách trả lời của 1.200 HS-SV, chúng ta vẫn có thể rút ra được một số nhận xét sau đây:

Trung thực (tiêu chí 14) và yêu lao động (tiêu chí 12) được HS - SV chấm đồng hạng thứ 19 là điều đáng báo động. Nó cho thấy, sự gian dối trong xã hội đã trở nên phổ biến, chai lỳ. Trong đó, có hiện tượng “phấn đấu” để có bằng cấp thật, kiến thức giả, chạy đua bằng mọi giá vào cơ quan nhà nước.

Kết quả cũng cho thấy sự mâu thuẫn của HS - SV ngày nay. Tại sao “yêu nước” được xếp thứ nhất trong khi “xả thân vì độc lập dân tộc và chủ nghĩa xã hội” lại được “chấm” ở vị trí thứ 10? Về nguyên tắc thì hai điều đó phải là một. Phải chăng, chính cái sai trong cách đề ra tiêu chí đã khiến SV bối rối khi lựa chọn?

Bên cạnh đó, phẩm chất “Thông minh, năng động sáng tạo”, “sẵn sàng vượt qua khó khăn”, “thuỷ chung” chỉ chiếm vị trí 12, 11 và 18. Điều này đã phản ánh rất rõ rằng những phẩm chất quan trọng nhất của thanh niên như tinh thần đi đầu, xung kích, tin rằng thách thức là cơ hội, sự chung thuỷ, trước sau…, đã bị coi nhẹ đến mức đáng buồn.

Đây là điều khiến các nhà hoạch định giáo dục phải suy nghĩ nghiêm túc, kỹ càng.

Đặc biệt, rất nhiều giá trị đạo đức quan trọng không được đề cập đến trong bộ câu hỏi là điều khó chấp nhận. Chẳng hạn tính độc lập, dám chịu trách nhiệm, biết lắng nghe phản biện, …, là những chuẩn mực đạo đức không thể thiếu.

Mặt khác, nếu cứ lượng hoá, chính trị hoá đạo đức bằng cách hỏi về “tinh thần quốc tế vô sản” (tiêu chí 22) thì quả là chúng ta vẫn chưa thoát ra khỏi tư duy bao cấp, giáo điều.

Cách giáo dục đạo đức chung chung, trừu tượng không thể tạo nên chất lượng sống tốt đẹp.

Hà Văn Thịnh (ĐH Khoa học Huế)

Bài đáng đọc: "Yêu nước xã hội chủ nghĩa"

Mấy ngày nay cộng đồng mạng tiếng Việt đang bàn bạc về kết quả một nghiên cứu gần đây về "chuẩn mực đạo đức của con người VN hiện nay", trong đó có bài của GS Tuấn. Nhận thấy bài viết này có thể giúp làm rõ những sai lầm của những người nghiên cứu tại VN khi thực hiện khảo sát, phù hợp với chương trình đào tạo của ngành đo lường đánh giá hiện nay, nên xin mạn phép GS Tuấn cho chép về đây để lưu cho sv học.
--

Friday, December 4, 2009
Bài của GS Tuấn có thể đọc bên dưới, hoặc có thể tìm thấy tại đây

Yêu nước xã hội chủ nghĩa

Trong một entry trước, Gs Nguyễn Đăng Hưng có nhắc đến vấn đề nhập nhằng giữa giáo dục học đường và tuyên truyền chính trị, và chứng từ cho nhận định này có lẽ hiển nhiên nhất qua “khảo sát” được mô tả trên Vietnamnet.

Từ điển tiếng Việt định nghĩa “đạo đức” là “Những tiêu chuẩn, nguyên tắc được dư luận xã hội thừa nhận, qui định hành vi, quan hệ của con người đối với nhau và đối với xã hội”, hay “phẩm chất tốt đẹp của con người do tu dưỡng theo những tiêu chuẩn đạo đức mà có”. Trích dẫn định nghĩa như thế để thấy nghiên cứu về đạo đức không dễ chút nào, do thiếu một chuẩn mực có thể định lượng. Và, trong điều kiện như thế, thì nghiên cứu định tính (qualitative research) có lẽ là một cách tốt nhất để tiếp cận vấn đề.

Hội Khoa học Tâm lý Giáo dục Việt Nam đã làm một nghiên cứu như thế trên 1200 học sinh và sinh viên (HS-SV). Họ hỏi HS-SV rằng “Xin anh (chị) cho biết những nội dung nào sau đây được xem là những chuẩn mực đạo đức của con người Việt Nam hiện nay và cho biết mức độ quan trọng của các phẩm chất này?” Kết quả được trình bày trong bài báo trên Vietnamnet. Tôi thử cắt bảng số liệu, dán vào Excel, làm một động tác “sort” thì cho ra danh sách về “chuẩn mực đạo đức của con người Việt Nam hiện nay” (nhấn mạnh: hiện nay) như sau:

1. Có tinh thần yêu nước xã hội chủ nghĩa
2. Sống phải tuân theo pháp luật
3. Sống phải biết giữ nghiêm kỉ cương phép nước
4. Ham học hỏi
5. Tự hào là người dân Việt Nam
6. Tự hào về truyền thống tốt đẹp của dân tộc
7. Lối sống có văn hóa
8. Sống có kỉ luật
9. Có chí tiến thủ, cầu tiến bộ
10. Kết hợp tinh thần dân tộc và tinh thần đoàn kết quốc tế vô sản
11. Cần kiệm liêm chính
12. Sẫn sàng xả thân vì độc lập dân tộc và chủ nghĩa xã hội
13. Sẵn sàng vượt qua khó khăn
14. Thông minh, năng động, sáng tạo
15. Nhân ái, sẵn sàng cưu mang giúp đỡ con người
16. Vị tha, đức độ
17. Đúng mực trong đối nhân xử thế
18. Ý thức cộng đồng cố kết dòng họ - gia đình - xóm làng - Tổ quốc
19. Chịu đựng gian khổ
20. Thủy chung
21. Yêu lao động, coi trọng chất lượng và hiệu quả
22. Trung thực trong kinh doanh

Như vậy theo nhận xét của HS-SV thì chuẩn mực đạo đức số 1 của người Việt Nam hiện nay là “Có tinh thần yêu nước xã hội chủ nghĩa”. Lại còn có chuẩn mực thứ 10 là “Kết hợp tinh thần dân tộc và tinh thần đoàn kết quốc tế vô sản”. Cả hai đều liên quan đến tiêu chuẩn chính trị, chứ không phải là đạo đức. Thật thú vị. Như vậy, nếu nhìn tiêu chuẩn đạo đức là phân định giữa cái sai và cái đúng, thì những ai yêu nước mà không yêu xã hội chủ nghĩa, hay những ai không có tinh thần quốc tế vô sản nhưng đoàn kết dân tộc, thì lệch chuẩn mực đạo đức, hay nói trắng ra là “thiếu đạo đức”?

Nói như thế để thấy những vấn đề cơ bản và cũng là những sai lầm cơ bản nhất của “nghiên cứu” này. Sai lầm thứ nhất là cách đặt câu hỏi và câu trả lời. Giới nghiên cứu xã hội học có câu đại khái rằng: anh có thể tìm được câu trả lời mình thích nếu biết cách hỏi. Chẳng hạn như nếu tôi muốn “chứng minh” rằng các em HSSV yêu nước xã hội chủ nghĩa, tôi chỉ cần cho các em câu trả lời “Có tinh thần yêu nước xã hội chủ nghĩa”, và các em không có lựa chọn nào khác, nên đành phải “tick” vào cái câu trả lời đó! Nhưng nếu tôi cho 2 câu trả lời như “Có tinh thần yêu nước và yêu dân tộc” và “có tinh thần yêu xã hội chủ nghĩa” thì các em sẽ có lựa chọn và chắc chắn tần suất câu trả lời sẽ rất khác. Nói cách khác, cái sai lầm thứ nhất của nghiên cứu này là thiếu tính khách quan.

(Cái này gọi là lỗi GIGO = garbage in, garbage out, hoặc câu hỏi mớm cung!)

Cái sai lầm thứ 2 là nhập nhằng giữa những câu trả lời. Chẳng hạn như làm sao các em HSSV có thể phân biệt được “Sống phải tuân theo pháp luật” và “Sống phải biết giữ nghiêm kỉ cương phép nước”, vì cả hai đều phản ảnh một khía cạnh: tôn trọng pháp luật. Ấy thế mà họ tách thành 2 câu trả lời, và cũng không ngạc nhiên khi thấy các em chọn hai câu này liền nhau.

(Cái này gọi là ngôn ngữ không rõ ràng, gây khó trả lời, và làm giảm/mất giá trị của kết quả)

Cái sai lầm thứ 3 là tính mập mờ. Chẳng hạn như câu trả lời “Thủy chung” là thủy chung với ai, với Nhà nước, với người yêu, hay với xã hội chủ nghĩa? Và, thế nào là thủy chung? Không ngạc nhiên khi thấy các em cho câu trả lời này vào hàng chót.

(Cái này cũng cùng một lỗi với phần trên, tức là ngôn ngữ không rõ ràng, làm giảm giá trị của kết quả)

Cái sai lầm thứ 4 là kết luận. Họ (các nhà nghiên cứu) kết luận rằng “Có thể nói, kế thừa, phát triển, hiện đại, dân tộc, quốc tế, quy phạm là những tính chất điển hình trong chuẩn mực đạo đức ở con người Việt Nam,” nhưng kết quả trình bày trên và dữ liệu thực tế chẳng thấy nói gì hay có liên quan gì đến kế thừa, hiện đại cả. Thật ra, nếu kết luận cho phù hợp với dữ liệu thì có lẽ các kết quả này cho chúng ta thấy chuẩn mực đạo đức của người Việt hiện nay là yêu nước xã hội chủ nghĩa, có tinh thần thượng tôn pháp luật, lười biếng (vì ít yêu lao động) và thiếu thành thật trong kinh doanh.

(Cái này là lỗi rất thường gặp ở VN: số liệu một đàng, kết luận một nẻo. Gọi là lỗi kết án trước khi xử!)

Thật ra, có thể còn liệt kê vài sai lầm nữa, nhưng thiết nghĩ bao nhiêu đó cũng đủ để thấy rằng giá trị khoa học của nghiên cứu này quá thấp, nếu không muốn nói là 0. Vấn ề phương pháp lớn nhất có lẽ là những câu trả lời này thiếu tính mà giới xã hội học gọi là "internal validity", tức là hợp lí nội tại, tức là các câu trả lời không phản ảnh khái niệm gì cụ thể cả. Còn cho rằng nghiên cứu đã được lặp lại 2 lần trong 2 năm thì điều này không nói lên giá trị khoa học mà chỉ nói lên độ reliability của câu hỏi mà thôi. Ai làm về qualative research cũng đều biết điều căn bản này.

Thật ra, theo tôi thì chẳng có thể kết luận gì từ nghiên cứu này. Thật vậy, tôi cũng từng tham gia thiết kế và thực hiện những nghiên cứu loại mà chúng tôi gọi là “soft” hay qualitative như thế này, nhưng tôi thật không hiểu nổi những kết quả được mô tả trong bài báo có ý nghĩa gì. Nó không có ý nghĩa, chẳng những vì công trình nghiên cứu thiếu tính khoa học, mà còn vì sự nhập nhằng giữa hai khía cạnh tuyên truyền chính trị và đạo đức xã hội.

(Và đây là lỗi lớn nhất: nghiên cứu không rõ mục tiêu! Mục tiêu là tuyên truyền, tức mục tiêu chính trị, hay mục tiêu là hiểu rõ các giá trị, chuẩn mực hiện nay, để có cơ sở đưa ra những chính sách và luật lệ phù hợp nhằm điều chỉnh hành vi xã hội, tức mục tiêu khoa học?)

NVT
Posted by Nguyễn Văn Tuấn at 1:40 PM
--

Còn dưới đây là những trao đổi của tôi với các bạn bè trên mạng cũng về phương pháp thực hiện nghiên cứu này. Cũng xin đưa lên đây để lưu và khi có cơ hội sẽ trao đổi với sinh viên.


Tôi không xem được toàn văn nghiên cứu này mà cũng chỉ đọc trên báo như các bác thôi. Nhưng tôi đồ rằng phương pháp thực hiện cũng chẳng khác gì hàng trăm, hàng ngàn (?) nghiên cứu khác đã thực hiện trong lãnh vực tâm lý - giáo dục hiện nay. Cách làm như sau:

1. Soạn ra một cái phiếu hỏi (questionnaire) theo cảm tính chủ quan của người nghiên cứu (có lẽ có góp ý của một nhóm người, chủ yếu là bạn bè, đồng nghiệp của nhau, quen nhau, và gọi là phương pháp "chuyên gia"). Các câu hỏi thường là câu hỏi đóng, dùng thang 4 hoặc 5 (cho nó tiện!), và kèm thêm một số câu hỏi mở nào đó, nhưng ít khi thấy phân tích.

2. Phát cho một số lượng đủ lớn (lớn về số tuyệt đối, ví dụ trên 1000) đối tượng nào đó, mà chủ yếu là những đối tượng mà nhà nghiên cứu có thể tiếp cận được một cách dễ dàng và ít tốn kém (tất nhiên rồi, điều này không có gì sai), bất chấp đối tượng đó có thực sự phù hợp không, có theo một khung mẫu nào không. Tôi rất dốt về thống kê, không dám hó hé gì đâu, nhưng hình như cái cách mà họ hiểu là "chọn mẫu ngẫu nhiên" (random sampling) thì thật ra nó là "chọn mẫu thuận tiện" hay "chọn mẫu cơ hội" (convenience sampling) mà thôi.

3. Cách xử lý thống kê phổ biến nhất được áp dụng cho các nghiên cứu kiểu này là tỷ lệ số người chọn từng câu trả lời, hoặc khá hơn một chút (!) là lấy điểm trung bình, sau đó xếp thứ tự cao thấp (như nghiên cứu đang bàn ở đây), rồi cuối cùng thì ... bình loạn cả lên!

4. Các nghiên cứu như thế, đầy định tính, được xem là nghiên cứu định lượng các bác ạ, vì nó ... lấy thịt đè người mà, tới cả nghìn phiếu chứ có ít đâu!

Vậy đấy. Tôi không dám bình luận gì thêm nữa đâu. Chỉ đặt ra một giả thuyết: phải chăng có mối liên hệ thuận giữa số lượng các nghiên cứu kiểu này với số lượng các vấn nạn trong giáo dục hiện nay, kiểu như tạt axit vào thầy, hoặc thầy giáo bắt học trò thụt dầu đến nỗi vào bệnh viện, vv?