Conceptual Frameworks Guide
New and Existing Conceptual Frameworks
Nghiên cứu giáo dục thường mang tính đa ngành và phải tính đến nhiều bối cảnh và yếu tố khác nhau. Đây có thể là một lý do tại sao các khung khái niệm được sử dụng trong loại nghiên cứu này thường rộng và đa chiều. (Ở đây chúng ta bắt đầu giới thiệu một số quan điểm bổ sung từ các thành viên GO-GN.)
Nếu bạn quyết định tạo ra khung của riêng mình, thì cần phải làm rõ lý do tại sao các khung hiện có không đủ để trả lời vấn đề nghiên cứu của bạn. Điều này có thể dễ biện minh hơn khi sửa đổi một khung hiện có vì nó không tính đến một số yếu tố hoặc cân nhắc cụ thể nào đó. Quá trình này có thể được tiếp cận cả về mặt thực nghiệm và/hoặc thông qua việc phê bình các ý tưởng và cam kết lý thuyết. Điều quan trọng nhất là (các) khung khái niệm mà bạn chọn để làm việc cần phải phù hợp với cách bạn đang thực hiện dự án và trả lời câu hỏi nghiên cứu của bạn.
“Khung khái niệm là một công cụ rất hữu ích mà bạn có thể sử dụng để định hướng tư duy và tìm ra những khía cạnh quan trọng hoặc bất kỳ khía cạnh nào còn thiếu sẽ đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu của bạn. Tôi khuyên các nghiên cứu sinh tiến sĩ trong giai đoạn đầu của chương trình tiến sĩ/tiến sĩ giáo dục nên cố gắng tìm một khung hữu ích về chủ đề nghiên cứu của mình để định hướng tư duy. Nếu không tìm thấy gì, họ cũng có thể tự tạo và đề xuất một khung dựa trên việc xem xét tài liệu.” - Tomohiro Nagashima
Trên thực tế, hầu hết các khung mới được tạo ra bằng cách kết hợp hoặc sửa đổi các khung hiện có để làm cho chúng phù hợp hơn với dự án nghiên cứu hiện tại. Đây có thể là một phần quan trọng trong việc phát triển các quan điểm và góc nhìn lý thuyết mới về nghiên cứu.
“Trong nghiên cứu của mình, tôi đã sử dụng một số khung khái niệm. Trong nghiên cứu đầu tiên, tôi đã sử dụng khung mô hình kinh doanh như một công cụ để phân tích các tổ chức và mối quan hệ giữa các loại hình tổ chức khác nhau (chúng tôi gọi chúng là Cái chợ và Nhà thờ lớn - Bazars and Cathedral). Trong nghiên cứu thứ hai và thứ ba, tôi dựa vào khung MOOCKnowledge do Kalz và cộng sự (2015) trình bày. Cơ sở lý thuyết cố gắng bao quát tác động của các biến số về bối cảnh kinh tế xã hội, năng lực CNTT, kinh nghiệm trước đó và hồ sơ học tập suốt đời, sự khác biệt về ý định, ảnh hưởng của môi trường, kỳ vọng về kết quả, kinh nghiệm học tập và lợi tức kinh tế khi tham gia và hoàn thành các Khóa học Trực tuyến Mở Đại chúng (MOOC). Tôi đã mở rộng khung và áp dụng nó vào các kết quả học tập chủ quan như sự hài lòng của người học và sự hoàn thành ý định. Cơ sở khái niệm về sự hoàn thành ý định bắt nguồn từ lý thuyết về khoảng cách giữa ý định và hành vi.” - Eyal Rabin
Một câu hỏi quan trọng cần tự hỏi trước khi bạn bắt đầu tạo ra một khung mới từ đầu là liệu bạn có thực sự cần làm vậy hay không. Có một kỳ vọng rằng nghiên cứu ở cấp độ tiến sĩ cần phải mang tính độc đáo, và đây là một kỳ vọng hợp lý. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là chúng ta bắt buộc phải phát minh lại các công cụ nghiên cứu. (Việc không phát minh ra bất kỳ khái niệm mới nào mà chỉ áp dụng các khái niệm hiện có theo những cách mới cũng hoàn toàn ổn.)
“Khung UTAUT và phương pháp Tư duy Thiết kế được thiết kế để cung cấp dữ liệu nhằm giải quyết và khám phá câu hỏi nghiên cứu của tôi. Tôi cũng sử dụng khung của Warschauer (2002) về Sử dụng CNTT hiệu quả để hướng dẫn các danh mục mã hóa của các hội thảo tư duy thiết kế và các câu hỏi nhóm trọng tâm nhằm đánh giá hiệu quả tổng thể của chương trình phát triển chuyên môn OER. Phương pháp nghiên cứu trường hợp được sử dụng trong nghiên cứu này thúc đẩy tính hợp lệ của phương pháp tam giác hóa (của nguồn dữ liệu, loại dữ liệu, phương pháp và lý thuyết), đạt được khi nhà nghiên cứu có thể rút ra bằng chứng từ nhiều tập dữ liệu. Làm như vậy là có lợi vì nhiều tập dữ liệu cung cấp kết quả tốt hơn so với một tập dữ liệu duy nhất. Trong khi khung UTAUT chỉ cung cấp một cái nhìn định lượng nhỏ về dữ liệu được thu thập và phân tích và không có ý nghĩa thống kê đối với một nhóm nhỏ giáo viên không ngẫu nhiên, phương pháp tư duy thiết kế đặc biệt hiệu quả trong lĩnh vực K-12 vì nó cho phép các nhà nghiên cứu đánh giá ý chí và khả năng đáp ứng của giáo viên đối với việc thay đổi thực tiễn sư phạm của họ thông qua việc áp dụng giáo dục mở/tài nguyên giáo dục mở (OE/OER). Thay vì áp đặt việc áp dụng OE/OER, nó cung cấp cho người tham gia cơ hội học hỏi thứ gì đó mới, có tính đến nhu cầu, kiến thức và thực tế địa phương của họ, từ đó giúp họ xác định những thách thức hiện có và cách khắc phục chúng nếu họ quyết định áp dụng Thực hành Giáo dục Mở và/hoặc Tài nguyên Giáo dục Mở (OER). Xét cho cùng, các phương pháp định tính để phân tích dữ liệu từ các khung khái niệm có tiềm năng cung cấp những mô tả phong phú, chi tiết và độ tin cậy cao hơn cho các phát hiện, mặc dù không có nghiên cứu định tính nào có thể khái quát hóa theo nghĩa thống kê. Tuy nhiên, các phát hiện của chúng có thể được chuyển giao. Cuối cùng, các khung khái niệm đã được sử dụng trong các nghiên cứu về OE/OER trước đây có thể phù hợp hơn với nghiên cứu về giáo dục mở vì chúng có thể đã được xác thực hoặc có thể được hưởng lợi từ việc nhân rộng để được xác thực.” - Viviane Vladimirschi
Một điều khác cần xem xét là khung khái niệm của bạn có thể sẽ phát triển trong suốt quá trình nghiên cứu; nó không nhất thiết phải được định hình rõ ràng ở giai đoạn bạn viết bài tổng quan tài liệu.
“Người hướng dẫn của tôi đã cho tôi lời khuyên này sau khi tôi vật lộn với chương về khung khái niệm của mình một thời gian: Trọng tâm của chương về khung khái niệm của bạn nên là mô tả các khung như chúng được sử dụng trong tài liệu. Đừng cố gắng tạo ra khung mới trước khi bạn sử dụng chúng trong phân tích dữ liệu của mình. Ngoài ra, nếu bạn đang sử dụng hai khung khái niệm mà thường không được sử dụng cùng nhau trong tài liệu, hãy mô tả chúng riêng biệt trước mắt. Bạn có thể tìm ra một phiên bản mới của khung (hoặc một phiên bản kết hợp của hai khung) sau khi bạn đã thực hiện phân tích dữ liệu của mình.” - Gabi Witthaus
Nhiều câu hỏi nghiên cứu có thể được điều tra khá thành công trong khuôn khổ các lý thuyết và khung hiện có, và việc sử dụng những thứ đã được kiểm chứng thông qua thực tiễn có thể dễ dàng được biện minh hơn. Hơn nữa, kết quả của một nghiên cứu có thể so sánh trực tiếp hơn với các nghiên cứu khác sử dụng cùng một khung. Nhưng nhược điểm là bạn có thể đang tiếp tục duy trì lối tư duy hiện tại và đóng lại những cách tiếp cận mới. Một số câu hỏi nghiên cứu đòi hỏi những cách tiếp cận riêng biệt và sáng tạo. Xét cho cùng, việc xây dựng lý thuyết mới là một cách quan trọng để thúc đẩy sự phát triển tri thức mới.
“Nhà văn, tác giả và nhà lý luận nữ quyền Sara Ahmed (2017) đã có trải nghiệm trong luận án tiến sĩ của mình khi được hướng dẫn mạnh mẽ sử dụng lý thuyết hiện có từ các nhà lý luận được công nhận - thường là nam giới của một thời đại nhất định - khi bà tìm hiểu lĩnh vực này. Bà nói về chính trị của việc trích dẫn, cách bạn trở thành một nhà lý luận bằng cách trích dẫn các nhà lý luận khác. Nhưng từ quan điểm nữ quyền của bà, việc xây dựng lý thuyết xuất phát từ những trải nghiệm sống (ví dụ như lý do tại sao chúng ta không hòa nhập được, việc phải tự chen chân vào những nơi mà lẽ ra chúng ta thuộc về nhưng trên thực tế lại không được chào đón bình đẳng). Nếu chúng ta không tiếp tục tạo ra lý thuyết mới, thì lý thuyết sẽ không bao giờ tiến bộ. Nếu chúng ta không bắt đầu tạo ra lý thuyết mới, nó sẽ không bao giờ được kiểm chứng trong nhiều bối cảnh và được người khác sử dụng, điều này là cốt lõi để xác nhận nó là ‘lý thuyết’. Vì vậy, tôi cũng khá thích “quan điểm” này về lý thuyết - rằng nó thực sự dễ tiếp cận và các nhà nghiên cứu (có thể đặc biệt là các nhà nghiên cứu phê phán, những người có xu hướng không hài lòng với hiện trạng) nên xắn tay áo lên và không ngại đưa ra những giải thích mới cho các hiện tượng, đặc biệt là khi những giải thích hiện có không còn đúng hoặc "Có ý nghĩa, xét từ quan điểm bản thể học của mỗi người." - Sarah Lambert
---------------------------------------------------
Thừa nhận:
Nội dung này được dịch từ tài liệu của các tác giả: Farrow, R. (ed.), Weller, M., Pitt, R., Iniesto, F., Algers, A., Almousa, S., Baas, M., Bentley, P., Bozkurt, A., Butler, W., Cardoso, P., Chtena., N., Cox, G., Czerwonogora, A., Dabrowski, M.T., Derby, R., DeWaard, H., Elias, T., Essmiller, K., Funk, J., Hayman, J., Helton, E., Huth, K., Hutton, S. C., Iyinolakan, O., Johnson, K. R., Jordan, K., Kuhn, C., Lambert, S., Mittelmeier, J., Nagashima, T., Nerantzi, C., O’Reilly, J., Paskevicius, M., Peramunugamage, A., Pete, J., Power, V., Pulker, H., Rabin, E., Rets, I., Roberts, V., Rodés, V., Sousa, L., Spica, E., Vizgirda, V., Vladimirschi, V., & Witthaus, G. (2023). Sổ tay Nghiên cứu Mở của GO-GN.
Mạng lưới Cao học Toàn cầu về Tài nguyên Giáo dục Mở / Trung tâm Nghiên cứu Giáo dục Mở.
https://go-gn.net/gogn_outputs/open-research-handbook/.
![]()
Giấy phép nội dung: CC BY 4.0 Quốc tế.
---------------------------------------------------
VỀ TRANG: HƯỚNG DẪN KHUNG KHÁI NIỆM
---------------------------------------------------
Xem thêm:
Tác giả: Nghĩa Lê Trung
Ý kiến bạn đọc
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
Sổ tay Nghiên cứu Mở của Mạng lưới Cao học Toàn cầu Tài nguyên Giáo dục Mở - GO-GN (Global OER - Graduate Network)
DigComp 3.0: Khung năng lực số châu Âu
Các bài toàn văn trong năm 2025
Các bài trình chiếu trong năm 2025
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2025
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2025
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2025
Loạt bài về AI và AI Nguồn Mở: Công cụ AI; Dự án AI Nguồn Mở; LLM Nguồn Mở; Kỹ thuật lời nhắc;
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025
‘KHUYẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG DẪN TRUY CẬP MỞ KIM CƯƠNG cho các cơ sở, nhà cấp vốn, nhà bảo trợ, nhà tài trợ, và nhà hoạch định chính sách’ - bản dịch sang tiếng Việt
AI trong TVET - Một vài gợi ý triển khai trong thực tế
Tọa đàm ‘Vai trò của Tài nguyên Giáo dục Mở trong chuyển đổi số giáo dục đại học’ tại Viện Chuyển đổi số và Học liệu - Đại học Huế, ngày 12/09/2025
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm) - Trình tạo nhạc AI tốt nhất
Hiểu các giấy phép CC và đào tạo AI: Một tóm tắt về pháp lý
12 dự án AI Nguồn Mở hàng đầu để bổ sung vào kho công nghệ của bạn. 11. Hugging Face Transformers
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc Tái Hành động (ReAct)
Dự án DIAMAS đưa ra Khuyến nghị và Hướng dẫn Truy cập Mở Kim cương
‘Từ nội dung của con người đến dữ liệu của máy móc. Giới thiệu tín hiệu CC’ - bản dịch sang tiếng Việt
Khóa Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở No2/2025 tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 19 và 26/08/2025. Ngày 1.
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm) - Công cụ AI quản lý kiến thức tốt nhất
12 dự án AI Nguồn Mở hàng đầu để bổ sung vào kho công nghệ của bạn
Thông cáo báo chí của Liên minh S về Truy cập Mở trong giai đoạn 2026-2030 - bản dịch sang tiếng Việt
Hướng dẫn nghiên cứu của khoa về ChatGPT và các công cụ AI
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm) - Trợ lý họp AI tốt nhất
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm) - Trình tạo video AI tốt nhất
Quản trị đại học hiệu quả trong kỷ nguyên AI với các Khung năng lực AI cho giáo viên và học sinh cùng AI Nguồn Mở
cOAlition S củng cố cam kết Truy cập Mở trong khi thúc đẩy giai đoạn chiến lược tiếp theo
Khung AI mới của Vương quốc Anh (UK) đặt văn hóa lên trước mã