Bài giảng nghiên cứu khoa học bậc nghiên cứu sinh tiến sỹ hệ thống thông tin - Chương 2: Tiến hành nghiên cứu

BÀI GIẢNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌCBẬC NGHIÊN CỨU SINH TIẾN SỸHỆ THỐNG THÔNG TINCHƯƠNG 2. TiẾN HÀNH NGHIÊN CỨUPGS. TS. HÀ QUANG THỤYHÀ NỘI 09-2013TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI*Nội dungQuá trình NCKHLý thuyết hóaPhương pháp nghiên cứuMột số bài học trong tiến hành nghiên cứu*1. Quá trình NCKH1.1. Đặt câu hỏi nghiên cứu1.2. Vai trò của tài liệu trong quá trình nghiên cứu1.3. Thiết kế nghiên cứu1.4. Phương pháp luận nghiên cứu khoa học*Câu hỏi nghiên cứu*Năm đầu tiên của hành trình NCSDành riêng để đáp ứng hai thách thứcPhương pháp và lý thuyết: Khảo sát một cách hệ thống các tài liệu hiện cóPhát triển câu hỏi nghiên cứu và kế hoạch nghiên cứuKhảo sát một cách hệ thống các tài liệuCó tính cấu trúc caoTập các sách, bài báo liên quan, và các lớp tốt điển hình, hội thảo, và bài giảng (tutorial). Nhấn mạnh luận án TS liên quanTính cấu trúc tốt cho phép NCS nắm vững các phương pháp và lý thuyết liên quanThường là một chương của luận án: literature review.Làm ít hơn: Không chấp nhận. Thuyết bất khả tri miền ứng dụng (domain-agnostic) cho phép nghiên cứu có tính độc lập miềnNền tảng tạo năng lực phương pháp NC tốt.Một số vấn đề đặt câu hỏi nghiên cứu*"Phát biểu thang máy"Không thể diễn đạt câu hỏi NC nếu không có độc thoại 5 phút “người nghe đã rời khỏi thang máy”Lý do: không hoàn toàn hiểu câu hỏi hoặc không thể nói rõ đúng cáchCâu hỏi NC tốt chỉ khi là câu hỏi ngắnĐủ phân biệt với các hiện tượng, vấn đề liên quan khác“Cái gì vậy"Câu hỏi nghiên cứu không quan trọng cho bất cứ ai: thờ ơ!Thu hút: cần được hưởng lợi thực tế từ câu hỏi nghiên cứuVấn đề “cái gì vậy” xảy ra khi NCS khó khăn trong động lực và biện minh câu hỏi nghiên cứu“Giải quyết thế giới"Câu hỏi thực sự quan trọng song không thể giải được do tài nguyên (chỉ một mình NCS) và/hoặc thời gian (2-3 năm).Không tìm được giải pháp với tài nguyên và thời gian cho phépMột số vấn đề đặt câu hỏi nghiên cứu*“Không giải được"Câu hỏi không thể trả lời được đúng nghĩaLý do logic: Thông tin cần cho giải đáp không thể nhận được một cách logic hoặc hợp lệLý do khả thi: Tính khả thi với các ràng buộc tài nguyênVí dụ: Nghiên cứu theo chiều dọc: phải trải qua nhiều năm“Nhiều"Đưa quá nhiều câu hỏi: câu hỏi quá hẹp/quá không thích hợp/quá lớnNên 01/02 câu hỏiMột số ví dụ (Danh sách đen)Câu hỏi quá rõ ràng: “Có thách thức khi dùng CNTT ?”Câu hỏi không liên quan: “tác động thời tiết tới mức lương của chuyên viên HTTT ?“ . Chẳng hề liên quan !Câu hỏi vô lý: “Trái đất phẳng?” Mọi người đều phản đối !Câu hỏi định nghĩa: “xung đột công nghệ đặc trưng bởi sự bất đồng?”Câu hỏi khẳng định: “một công cụ hỗ trợ quyết định có thể được phát triển để tạo điều kiện ra quyết định cho giám đốc điều hành cấp cao bán lẻ”.Một số hướng dẫn tìm câu hỏi NC tốt*Gợi ý một tuyên bố quan trọng xác định hiện tượng được nghiên cứu(các) câu hỏi nghiên cứu cung cấp khung tiêu chuẩn mà toàn bộ nghiên cứu Tiến sỹ xoay quanh và tiến hóa nó (chúng)/các câu hỏi nghiên cứu cung cấp khung gới hạn toàn bộ điều tra của NCS và trình diễn nó trong luận ánMột số câu hỏi hướng dẫnHãy cho biết các câu hỏi nghiên cứu của lĩnh vực đó là gì ?Hãy cho biết thân tri thức của lĩnh vực đó là gì ?Những câu hỏi nghiên cứu quan trọng được thiết lập trong lĩnh vực là gì ?Những vùng nào cần được tiếp tục khảo sát ?Nghiên cứu NCS có lấp được một lỗ trống quan trọng? Nó dẫn đến một hiểu biết nhiều hơn?Một số hướng dẫn tìm câu hỏi NC tốt*Một số câu hỏi hướng dẫn (tiếp)Nhiều ra sao các nghiên cứu đã được tiến hành trong vùng chủ đề?Nghiên cứu đề xuất đã được thực hiện trước đây ? Liệu có còn chỗ cho sự cải tiến?Có phù hợp thời gian hay không khi câu hỏi được trả lời? Nó là một chủ đề bền vững và quan trọng hay nó hiện là chủ đề nóng nhưng là mốt nhất thời nên có nguy cơ trở nên lỗi thời?Ai sẽ quan tâm đến việc có được một câu trả lời cho câu hỏi? Tác động tiềm năng của nghiên cứu được đề xuất là gì? Lợi ích của việc trả lời câu hỏi nghiên cứu là gì? Nó sẽ trợ giúp ai, và nó sẽ giúp họ như thế nào?Nghiên cứu đề xuất có một tác động đáng kể về lĩnh vực này?Ba thành phần chính khi phát triển câu hỏi NCĐộng lực, Đặc tả phát biểu câu hỏi, Biện luận tường minhBa thành phần Phát triển câu hỏi NC*Động lực (Motivation)Đặt câu hỏi NC là các trao đổi logic, cần thiết, không tránh khỏi thành dãy các trao đổi. Dãy trao đổi này đề cập tới:Một miền bài toán quan trọng cần đề cậpMột khoảng trống tri thức cần bù đắpMột hiện tượng quan trọng cụ thể mà được cộng đồng nghiên cứu quan tâmĐộng lực không nhất thiết rộng mà cần đề cập 3 khía cạnh trênVí dụ về dãy các trao đổiCác tổ chức đầu tư vào CNTT mới, hy vọng thu được ích lợi từ các đầu tư này. Miền bài toán: Đầu tư vào CNTT, được hưởng lợi từ CNTT. Quan trọng: lượng tiềnLợi ích như thế không có được nếu nhân viên không dùng CNTT. Hiện tượng đặc biệt: Nhân viên không dùng CNTT.Dẫn tới câu hỏi nghiên cứu Tại sao nhân viên tử chối dùng CNTT? Bài báo “Identifying and Testing the Inhibitors of Technology Usage Intentions”Ba thành phần Phát triển câu hỏi NC*Đặc tả phát biểu bài toán (Specification of Problem Statement)Khi có động lực thích hợp xác định chính xác câu hỏi NCLoại câu hỏi NCCâu hỏi “ai”, “cái gì”, “ở đâu”: hướng tới các mục tiêu tìm kiếm và khám phá các chủ đề vẫn còn ít tri thứcCâu hỏi “làm thế nào”, “vì sao”: câu hỏi giải thích, tìm kiếm câu trả lời về cơ chế nhân-quả tới công việc liên quan một hiện tượng cụ thểPhát triển câu hỏi NC như một phát biểu bài toán là một trong các bước quan trọng nhất NCS TS  cần kiên nhẫn và linh hoạt.Dành thời gian hiệu chỉnh câu hỏi NC theo sự phát triển tri thức và kinh nghiệmKhông cứng nhắc: mềm dẻo khi thực tiễn khác biệt so với ban đầuCâu hỏi NC: cần có tín hiệu về cách thức trả lờiCâu hỏi NC nên theo hướng phân cấp: quản lý được với nghiên cứu và điều traBa thành phần Phát triển câu hỏi NC*Biện luận tường minh (Justification)Diễn giảiCâu hỏi NC tốt: đi kèm lập luận lý do vấn đề cụ thể là quan trọng và xứng đáng quan tâmmỗi câu hỏi cho thấy thiếu hụt tri thức trong một miền cụ thểCung cấp trao đổi: vì sao quan tâm cụ thể / câu hỏi là quan trọng Nên tiếp cận từ trên xuống: thu hẹp dần để vẫn giữ được độ quan trọng của các vấn đề nghiên cứuĐánh giá câu hỏi NC*Tiêu chí đánh giá câu hỏi NC tốtKhả thi: Sẵn có về đầy đủ các chủ thể nghiên cứu, chuyên môn kỹ thuật, thời gian và tiền bạc, và phạm vị quản lý đượcThú vị để khảo sát: Tự tin về việc duy trì sự quan tâm tới chủ đề và duy trì động lực trong nhiều năm,Mới: Câu trả lời sẽ bác bỏ các phát hiện đã có hoặc đưa ra phát hiện mớiĐạo đức: Theo đuổi và trả lời câu hỏi không vi phạm nguyên lý đạo đức, không tạo các nguy cơ mất an toàn Xác đáng: Câu hỏi và câu trả lời (trong tương lai) là rất quan trọng: thông báo tri thức khoa học, thực hành công nghiệp, hướng NC Vai trò của tài liệu trong QT nghiên cứu*Ba loại kiến thức cần có trong hành trình NCSKiến thức về miền nghiên cứu và chủ đề quan tâmKiến thức về lý thuyết liên quan giúp NCS lên khung được câu hỏi và hiện tượngKiến thức về phương pháp nghiên cứu liên quan mà có thể được NCS áp dụng để phát triển kiến ​​thức mới, xây dựng các sản phẩm sáng tạo hay tường minh các câu hỏi mới.Loài người hình thành truyền thống: Tích lũy tri thức bằng cách bổ sung công bố khoa học và kho tri thức. NCS công bố bài báo, chương sách, sáchSơ bộ về vai trò của tài liệuSách và bài báo; cập nhật hơn: thông báo các hội nghị quốc tếcung cấp cả ba loại kiến thức trên đâyCần suốt hành trình nghiên cứuNCS cần dành thời gian đáng kể để tìm kiếm, chọn lọc, phân tích tài liệu: Hiểu biết vững thân tri thức mới đóng góp vào thân tri thứcVai trò tài liệu*Hệ thống tài liệu chỉ dẫnmức độ, chủng loại, và bản chất các vấn đề tới hiện thời: tạo độ khả thi để hình thức hóa vấn đề nghiên cứu.sự thiếu hụt tri thức xung quanh một vấn đề cụ thể: Hỗ trợ xác định câu hỏi NC hàn lâm quan trọng (câu hỏi NC được quan tâm nghiên cứu vì câu trả lời sẽ đóng góp thân tri thức).mức độ mà lý thuyết hiện thời có thể để giải thích được về các đặc thù của hiện tượng hoặc vấn đề, và tương ứng là chỗ mà chúng còn thiếu hụtchiến lược và phương pháp đã được sử dụng trong quá khứ để nghiên cứu các hiện tượng/vấn đề (hoặc các hiện tượng hoặc các vấn đề liên quan)các lý thuyết liên quan được dùng để lên khung cuộc khảo sátthân tri thức hiện thời về phương pháp nghiên cứu có sẵn (như, các quy trình và hướng dẫn thực hiện một loại nghiên cứu riêng cho vấn đề cụ thể)Hệ thống tài liệu: tri thức nền tảng quan trọngVai trò tài liệu*Hệ thống tài liệu cung cấpphát hiện và hiểu biết sâu một miền bài toán cụ thểlý thuyết sẵn có và/hoặc được sử dụng để khảo sát các vấn đề/hiện tượng quan tâmTình trạng hiện thời của các phương pháp được làm phù hợp và áp dụng cho nghiên cứu Quá trình đọc-nghĩ-giải thíchKhông phải mọi tài liệu /mọi phần trong tài liệu liên quan là liên quan: đọc, nghĩ về sự liên quan, giải thích về sự liên quan.Hầu hết NCS đánh giá thấp sự liên quan của các bài báo khác: cần theo phương châm “đọc hơi nhiều còn hơn là đọc không đủ”Đọc-nghĩ-giải thích*Những câu hỏi thu hoạchĐóng góp cốt lõi của tài liệu cho thực tế hiện đại của lĩnh vực nghiên cứu là gì?Liên quan gì tới tài liệu khác và thực tế khác ?đi theo một khía cạnh lý thuyết/phương pháp có ích để nghiên cứu hiện tượng riêng được quan tâm ? Và tại sao nó là/không là một trường hợp?Ảnh hưởng ra sao đến suy nghĩ riêng của NCS tới lĩnh vực NC ?Suy nghĩ như thế nào về tác động của bài báo tới thân tri thức trong lĩnh vực tại thời điểm được công bố.Đọc-nghĩ-giải thích*Những câu hỏi thu hoạchVề lý thuyết: xemề phương pháp ...Tài liệu ngoài miền nghiên cứuPhát hiện lý thuyết phổ biến trong các lĩnh vực nghiên cứu khác, bên cạnh miền nghiên cứu cụ thểThấy cách các phương pháp được áp dụng trong lĩnh vực nghiên cứu khác, đặc biệt là về các hướng dẫn và tiêu chuẩn đánh giá có sẵnPhát triển một tiếp xúc với cách thức của các học giả khác trong lĩnh vực khác lên khung, kiểm tra, và giải vấn đề thế giới thực, theo nghĩa chung nhấtMột vài kinh nghiệm nhỏ*Hai thông tin cần thiết cơ bản nhấtHội nghị/tạp chí hàng đầu thế giới về lĩnh vực NCNhà khoa học hàng đầu thế giới về lĩnh vực, về chủ đề NC riêng (chú ý các NCS)Hội nghị thế giới về lĩnh vực chuyên sâuCác hiệp hội nghề nghiệp Association for Computing Machinery - ACM: Association for Information Systems – AIS: IEEE-CS: và các phân hội của các hiệp hội này, chẳng hạn KDD: Các bài toán được đặt raCác báo cáo mời Các bài báo được giải thưởngVí dụ: KDD 2014 (Xem trang sau)Hội nghị KDD 2014*Hội nghị KDD 2014: Keynote Talks*Oren Etzioni: The battle for the future of data mining.Eric Horvitz: Data, predictions, and decisions in support of people and societyEric E. Schadt: A data driven approach to diagnosing and treating diseaseSendhil Mullainathan: Bugbears or legitimate threats?: (social) scientists' criticisms of machine learning? 2014: Keynote Talks. Oren Etzioni* learning has catapulted to the front page of the New York Times, formed the core of the so-called 'Google brain', and achieved impressive results in vision, speech recognition, and elsewhere. Yet researchers have offered simple conundrums that deep learning doesn't address. For example, consider the sentence: 'The large ball crashed right through the table because it was made of Styrofoam.' What was made of Styrofoam? The large ball? Or the table? The answer is obviously 'the table', but if we change the word 'Styrofoam' to 'steel', the answer is clearly 'the large ball'. To automatically answer this type of question, our computers require an extensive body of knowledge. We believe that text mining can provide the requisite body of knowledge. My talk will describe work at the new Allen Institute for AI towards building the next-generation of text-mining systems.Một vài kinh nghiệm nhỏ*Nhà khoa học hàng đầuCác nhà khoa học được giải thưởng: Ví dụ, ACM : KDD: Những người báo cáo mời tại các hội nghị hàng đầuNhững người hướng dẫn NCS được các giải thưởng ACM: KDD: (có thể) Những người viết các bài tổng quan về vấn đề nghiên cứu được công bố tại các ấn phẩm có uy tínTrang web : một danh sách các nhà khoa học có chỉ số h-index cao (Google Scholar); Không chỉ ra chủ đề nghiên cứuLưu ý: Vào trang web của nhà khoa học hoặc các nguồn tra cứu để loang tới những bài báo cập nhật nhấtKinh nghiệm: Tra cứu tài liệu*DBLPDigital Bibliography & Library Project DBLP: The DBLP Computer Science Bibliography Để tìm công bố của một tác giả trên DBLP + Tìm kiếm Google với câu hỏi ““tên_người"+DBLP” + Tìm dòng kết quả: dblp: tên_người + Vào trang web tương ứng + Có thể biết các chủ đề nghiên cứu cập nhậtCác danh mục ISI : Tạp chí SCI, SCIE (ISI) và Hội nghị Danh mục Scopus 2. Lý thuyết hóa2.1 Khái niệm lý thuyết và lý thuyết hóa2.2. Các loại lý thuyết2.3. Quá trình lý thuyết hóa*3. Phương pháp NC3.1 Phương pháp định lượng3.2. Phương pháp định tính3.3. Phương pháp kết hợp3.4. Phương pháp thiết kế khoa học: 13_#design-science-research-in-information-systems.pdf*4. Một số bài học trong tiến hành NC4.1 Mười quy tắc đơn giản để thực thi nghiên cứu tốt nhất4.2. Mười quy tắc đơn giản để hợp tác nghiên cứu thành công*