[RESEARCH SERIES] 8 lỗi thường gặp khi viết tổng quan tài liệu nghiên cứu và cách khắc phục
Bài viết “8 common problems with literature reviews and how to fix them” của tác giả Neal Haddaway, đăng trên trang tin The London school of Economics and Political Sciences vừa được Tạp chí Giáo dục lược dịch sang tiếng việt, chị xin phép đăng tải cho Schofan nhà mình cùng tham khảo. Nội dung của bài trình bày 8 lỗi thường gặp trong các bài tổng quan tài liệu, kèm theo đó là những ví dụ cụ thể cho từng vấn đề, đồng thời đưa ra các giải pháp thực tế để giảm thiểu những lỗi đó. Bài viết rất hữu ích, Schofan cùng đón đọc nhé <3
----------------------
Tổng quan tài liệu là một phần không thể thiếu trong quá trình triển khai một nghiên cứu hay truyền thông khoa học. Trong khi các bài tổng quan có hệ thống (systematic reviews) được coi là tiêu chuẩn cao nhất của phương pháp tổng hợp tài liệu, vẫn còn nhiều tác giả viết tổng quan tài liệu không đạt được những tiêu chuẩn này và do đó, có thể dẫn đến những kết luận sai lệch, thiếu độ chính xác và tin cậy về mặt khoa học. Bởi vậy, với mục tiêu hạn chế những lỗi thường gặp, Neal Haddaway đã đưa ra giải pháp cho từng vấn đề dưới đây:
1. Thiếu sự liên hệ – việc thiếu sự tham gia (hoặc tham gia hạn chế) của các bên liên quan đến vấn đề nghiên cứu có thể dẫn đến một bài tổng quan tài liệu có ít giá trị sử dụng thực tế đối với các nhà hoạch định chính sách
---> Giải pháp: Cần chỉ ra các bên liên quan đến vấn đề nghiên cứu, lên kế hoạch và liên hệ với họ để xin ý kiến và sự tham gia của họ, nhưng cũng cần chú ý đến vấn đề ngân sách của nghiên cứu - cần làm sao để tiết kiệm nhất.
2. Nhiệm vụ kỳ bí – là những bài tổng quan tài liệu không công bố phương pháp nghiên cứu theo một phương thức công khai mà người khác có thể kiểm chứng được, do đó mục tiêu và phạm vi nghiên cứu có thể bị thay đổi ngoài ý muốn của tác giả
---> Giải pháp: Cần thiết kế cẩn thận và công bố các phương pháp dự định sử dụng trong việc tìm kiếm, chọn lọc, trích xuất dữ liệu, thẩm định và tổng hợp một cách chi tiết. Tận dụng các nguồn lực hiện có để hỗ trợ bạn (ví dụ: Sáng kiến Hợp tác vì các Bằng chứng Môi trường).
3. Sự thiếu minh bạch / khả năng nhân rộng trong các phương pháp tổng hợp, đồng nghĩa với việc thao tác tổng quan tài liệu đó không thể được thực hiện lại bởi một người khác - một nguyên lý trọng tâm của phương pháp khoa học!
---> Giải pháp: Cần đảm bảo tính rõ ràng và sử dụng các hướng dẫn và tiêu chuẩn chất lượng cao để tiến hành đánh giá, tổng quan (chẳng hạn như Hướng dẫn CEE) và báo cáo (PRISMA hoặc ROSES)
4. Sự thiên lệch trong quá trình lựa chọn (trong đó các nghiên cứu được đưa vào bài tổng quan không có tính đại diện cho các bằng chứng cơ sở mà nhà nghiên cứu dự định sử dụng) và sự thiếu toàn diện (một phương pháp tìm kiếm không phù hợp) có thể khiến bài tổng quan tài liệu đem đến những bằng chứng sai cho vấn đề nghiên cứu.
---> Giải pháp: Thiết kế chiến lược tìm kiếm dữ liệu một cách cẩn thận với một chuyên gia về thông tin; thử nghiệm các chiến lược tìm kiếm (dựa trên danh sách điểm chuẩn); sử dụng nhiều cơ sở dữ liệu thư mục / ngôn ngữ / nguồn tài liệu xám (grey literature); xuất bản các phương pháp tìm kiếm sử dụng các giao thức có thể xác minh được cho quá trình phản biện đồng nghiệp.
5. Việc loại trừ (không xem xét) các tài liệu xám và không kiểm tra bằng chứng về sự thiên lệch có thể dẫn đến kết luận không chính xác hoặc gây hiểu lầm.
---> Giải pháp: Cần tìm kiếm bổ sung tài liệu xám, bao gồm cả báo cáo nghiên cứu và tổ chức các 'ngăn kéo' (những dữ liệu nghiên cứu học thuật chưa được xuất bản). Kiểm tra bằng chứng có thể có về sự thiên lệch trước khi xuất bản.
6. Các bài tổng quan tài liệu truyền thống thường thiếu phần nhận xét, phê bình về tính hợp lệ của các nghiên cứu được đề cập đến, coi tất cả các bằng chứng đều có độ hiệu lực như nhau - chúng ta luôn biết rằng một số nghiên cứu có độ hiệu lực hơn các nghiên cứu còn lại và cần phải đề cập đến vấn đề này trong bài tổng quan.
---> Giải pháp: Lập kế hoạch cẩn thận và thử nghiệm công cụ thẩm định kĩ lưỡng trước khi bắt đầu quy trình tổng quan tài liệu đầy đủ, học hỏi từ các công cụ đánh giá hiện có.
7. Tổng hợp tài liệu một cách không phù hợp (ví dụ: sử dụng phương pháp thu thập ý kiến bình chọn và những phương pháp thống kê không tin cậy khác) có thể làm phủ nhận tất cả các nỗ lực tổng quan “có hệ thống” trước đó. Việc đếm phiếu bình chọn (hoặc kiểm đếm các nghiên cứu dựa trên ý nghĩa thống kê của chúng) bỏ qua tính hợp lệ của nghiên cứu và độ lớn của các quy mô ảnh hưởng.
---> Giải pháp: Lựa chọn phương pháp tổng hợp một cách cẩn thận dựa trên dữ liệu đã phân tích. Không bao giờ sử dụng phương pháp đếm phiếu bình chọn thay cho phân tích tổng hợp. Các phương pháp tổng hợp tự sự cần được sử dụng để tóm tắt và nêu cơ sở dẫn chứng.
- Source: https://bit.ly/3BWRmsG
- Source: https://bit.ly/3BVVglg
❤️Like và share nếu các em thấy thông tin có ích nhé ❤️
#HannahEd #duhoc #hocbong #sanhocbong #scholarshipforVietnamesestudent
sciences 在 science中文(繁體)翻譯：劍橋詞典 的相關結果
science 翻譯：科學;自然科學;科學知識, 理科學科, 理科研究。了解更多。 ... <看更多>