PHƯƠng pháp viết nghiên cứu khoa họC Ứng dụng sư phạM

+ Cần phân các câu hỏi thành các hạng mục , mỗi hạng mục phải có tên rõ ràng .

+ Trong một hạng mục cần có nhiều cặp câu hỏi để hỏi các hình thức biểu đạt khác nhau , các cặp nên có tính tương đương .

+ Câu hỏi phải rõ ràng , chỉ diễn đạt một ý niệm , khái niệm , từ ngữ đơn giản dễ hiểu ; không dùng câu đa mệnh đề hay khái niệm ghép , không rõ ràng .

+ Cần đưa câu hỏi đầy đủ các cấp độ , mức độ .

+ Khi lập xong phải tham khảo ý kiến chuyên môn hay chuyên gia và cho làm thử trước khi triển khai trên thực tế . Nhóm thử nghiệm phải tương đương với đối tượng nghiên cứu .

+ Có thể sử dụng bảng hỏi của người khác, nhưng phải trích dẫn rõ ràng không thay đổi, muốn thay đổi phải xin phép . Nói tóm lại phải tôn trọng quyền sở hứu trí tuệ .
3- Kiểm chứng thông tin thu thập được

Các thông tin thu thập muốn sử dụng được cần phải xác định tính tin cậy và tính giá trị . Có những thông tin rất sơ lược nhưng độ giá trị rất cáo , có những thông tin thu thập rất phong phú và nhiều nhưng độ tin cậy không có . Nếu sử dụng các thông tin đó thì các kết luật rút ra sẽ không đúng , không có tác dụng thậm chí phản tác dụng . Vì thế khi thu thập được thông tin chúng ta cần xử lý nghĩa là xác định xem các thông tin đó có độ tin cậy và giá trị như thế nào .

Độ tin cậy : Là tính nhất quán , sự thống nhất , tính ổn định của các dữ liệu giữa các lần đo , thu thập .

Độ giá trị : Là tính xác thực , phản ảnh trung thực về kiến thức , hành vi , kỹ năng và thái đôi của đối tượng nghiên cứu

Mối quan hệ : Độ tin cậy và giá trị thể hiện tính chất lượng của dữ liệu chúng có mối quan hệ chặt chẽ với nhau . Mối quan hệ này có thể được minh họa bằng ví dụ bắn bia sau :

+ Kiểm chứng bằng kiểm tra nhiều lần : Một nhóm đối tượng được đo (kiểm tra) nhiều lần ở những thời điểm khác nhau .

+ Sử dụng các dạng đề tương đương : Một nhóm đối tượng thực hiện các bảng đo (bài kiểm tra) trong cùng một thời điểm .Các bảng đo phải có tính tương đương về cấp độ , mức độ của các câu hỏi .

+ Chia đôi dữ liệu : Dữ liệu được chia đôi theo câu hỏi chẵn lẻ và tính tổng điểm của chúng , sau đó sử dụng công thức Spearman – Brown : r_SB = 2*r_hh/(1+r_hh) ⁽¹⁾. Kết quả thu được nếu : r_SB  0,7 thì dữ liệu đáng tin cậy , còn nhỏ hơn thì không đáng tin cậy .

Ví dụ : Sau khi chuyển điểm số trong các thang đo (xem lại phần thu thập dữ liệu) ta được kết quả sau :

Trên cơ sở đó ta tính tổng điểm các câu hỏi chẵn , lẻ thì được bảng sau :

Ở ô M18 trong ví dụ trên ta có kết quả độ tin cậy của dữ liệu mà ta thu thập được . Để có kết quả đó thì tại ô M18 ta cũng gõ dấu = và đưa các dữ lệu vào công thức (1) trên . Hoặc cách thứ 2 là gõ dấu = tại ô M18 sau đó gõ số 2 và dấu * gõ tiếp M17 (hoặc đưa con trỏ vào ô M17) , gõ tiếp các ký tự : / (1+M17) . Nghĩa là tại ô M18 ta có các ký tự : =2*M17/(1+M17) , sau đó ấn enter ta sẽ có kết quả độ tin cậy ở ô M18 . Trong thí dụ trên ta có kết quả 0,96 , với kết quả này các dữ liệu thu thập được là rất đáng tin cậy .

+ Kiểm chứng bằng giá trị nội dung : Tức là kiểm tra , xem xét nội dung các câu hỏi trong thang bảng đo có phản ảnh và nằm trong vấn đề nghiên cứu hay không ? Nội dung câu hỏi trong thang bảng đo mang tính mô tả hay thống kê ? (nếu mô tả nhiều thì có mới giá trị) .

Cách làm này phải nhờ chuyên gia hay người có kinh nghiệm trong lĩnh vực nghiên cứu kiểm tra , đánh gía hộ mới kiểm chứng được .

+ Kiểm chứng bằng đánh giá độ đồng qui : Xem xét các dữ liệu có tập trung về một vấn đề nào đó. Thông thường người ta xác định các đại lượng : Mốt (mode), trung vị (median), giá trị trung bình (average) , độ lệch chuẩn (stedev) . Cách tính các đại lượng này sẽ trình bày ở bước 4 “Phân tích dữ lệu” .

+ Kiểm chứng bằng đánh giá độ giá trị dự báo : Nghĩa là từ các dữ liệu có cho thấy hướng phát triển , có dự báo được kết quả và mức độ đạt được của đối tượng (vấn đề nghiên cứu ) hay không . Để kiểm chứng được sẽ thực hiện các phép đánh giá : so sánh dữ kiệu , kiểm chứng độc lập , kiểm chứng phụ thuộc , mức độ ảnh hưởng , kiểm chứng khi bình phương cũng được trình bày ở bước 4 .
Bước 4 : PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

1- Vai trò ý nghĩa của phân tích dữ liệu :

Dữ liệu thu thập được cần phải được phân tích , đánh giá và xử lý mới có tác dụng và ý nghĩa đối với hoạt động nghiên cứu . Nhờ phân tích dữ liệu chúng ta mới thấy được thông điệp mà dữ liệu đem lại và qua đó mới có những biện pháp , giải pháp đúng cho nội dung nghiên cứu .

Cách xác định các tham số đó như sau :

2.1.1 Mốt (mode) : Dữ liệu sau khi được số hóa (gán cho mỗi câu trả lời trong thang bảng đo một số cụ thể - xem lại phần thu thập , đo dữ liệu) ta sử dụng phần mềm excel để tính .

Cụ thể tại ô cần hiển thị tham số ta gõ =mode( ) . Trong ngoặc là cột (hàng) cần xác định mốt , cách xác định dùng con trỏ tô phần cần tính hoặc gõ ký hiệu từ ô đầu đến ô cuối cần tính và ấn enter ta sẽ được kết quả .

2.1.2 Trung vị : Tương tự như trên , tại ô muốn hiển thị ta gõ : =median( ) . Trong ngoặc là vùng muốn tính trung vị .

2.1.3 Giá trị trung bình : Tại ô muốn hiển thị gõ =average( ) . Trong ngoặc là vùng cần tính trung bình .

Tại ô C17 đến C20 là những công thức của các tham số , còn các ô từ F17 đến L17 là kết quả Mốt của các câu từ số 4 đến số 10 . Tương tự , từ F18 đến L17 là kết quả Trung vị ; F19 đến L19 là Giá trị trung bình , F20 đến L20 là Độ lệch chuẩn của các câu 4 đến 10 .

+ Kết quả của 2 nhóm ( nhóm thực nghiệm và nhóm đối chứng) có khác nhau không ?

+ Sự khác nhau đó có ý nghĩa hay không ?

+ Mức độ ảnh hưởng và tác động của kết quả thực nghiệm ở mức nào ?

Có 4 cách so sánh , đánh giá dữ liệu . Sau đây ta khảo sát cách làm của từng cách và điều kiện sử dụng của mỗi cách .

2.2.1 Phép kiểm chứng độc lập :

+ Mục tiêu : Đánh giá sự chênh lệch về giá trị trung bình của 2 nhóm được chọn lấy dữ liệu (nhóm thực nghiệm và nhóm đối chứng) có bị tác động không mong muốn hay không . Từ đó đánh giá dữ liệu thu thập được có ý nghĩa hay không có ý nghĩa đối với nội dung nghiên cứu , nội dung thu thập ….

+ Điều kiện áp dụng : Các dữ liệu phải có tính liên tục .

+ Cách làm:

* Tính trị trung bình của từng nhóm (bằng công thức =Average(number1, number2 ...) * Tính hiệu giá trị trung bình của 2 nhóm

* Tính giá trị xác suất p( xác suất xẩy ra ngẫu nhiên) bằng công thức :

= ttest(array1,array2,tail,type)

Trong đó : array1 là vùng lấy dữ liệu để tính của nhóm đối chứng

array2 là vùng lấy dữ liệu tương ứng của nhóm thực nghiệm

tail là biến đuôi , chọn số 1 nếu giả thuyết nghiên cứu có định hướng

chọn số 2 nếu giả thuyết nghiên cứu không định hướng

type là dạng , chọn số 2 nếu biến đều (độ lệch chuẩn bằng nhau)

chọn số 3 nếu biến không đều (hầu hết là biến không đều)

Theo kết quả của ví dụ , ta thấy giá trị p < 0,05 điều này chứng tỏ dữ liệu mà ta thu thập được là có giá trị , có ý nghĩa . Hay nói một cách khác là kết quả dữ liệu (số liệu) thu thập được không bị tác động của ngẫu nhiên và nó có giá trị đối với nội dung , giả thiết ta đang nghiên cứu . Nghĩa là nó có tính khách quan , dữ liệu mô tả chính xác nội hàm của đối tượng ta khảo sát . Các kết luận rút ra từ dữ liệu có tính phổ biến có tính qui luật có thể áp dụng được trong các đối tượng có điều kiện và hoàn cảnh tương đương .

2.2.2 Phép kiểm chứng phụ thuộc :

+ Mục tiêu : Đánh giá ý nghĩa chệnh lệch giá trị trung bình của cùng một nhóm . Nhằm kiểm chứng kết quả trước tác động và sau tác động có bị tác động bởi yếu tố ngẫu nhiên hay không ? Có giá trị với nội dung , vấn đề nghiên cứu hay không ?

+ Điều kiện áp dụng : Các dữ liệu phải có tính liên tục .

+ Cách làm : Tương tự như cách kiểm chứng độc lập . Cụ thể :

* Tính giá trị trung bình của trước và sau tác động .

* Tính độ lệch trung bình của trước và sau tác động .

* Sử dụng công thức tính p : =ttest(array1,array2,tail.type) . Tuy nhiên ở phần type (dạng) phải chọn số 1.

* Đối chiếu giá trị p có được với giá trị chuẩn : Nếu p  0,05 thì dữ liệu thu thập có ý nghĩa . Nếu p > 0,05 thì dữ liệu không có ý nghĩa .