Một đề cương nghiên cứu hiệu quả cần có mục tiêu rõ ràng, phương pháp chặt chẽ và kế hoạch thực hiện cụ thể (Creswell, 2014). Theo Nguyễn Văn A (2023), đề cương nghiên cứu không có một khuôn mẫu cố định nhưng phải trả lời ba câu hỏi quan trọng: nghiên cứu cái gì, tại sao nghiên cứu, và nghiên cứu như thế nào. Điều này nhấn mạnh tính cần thiết của một cấu trúc logic, nhất quán và khoa học trong đề cương (Babbie, 2020).
Việc xác định câu hỏi nghiên cứu ngay từ đầu giúp định hướng toàn bộ quá trình nghiên cứu (Yin, 2018). Karl Popper (1959) từng nhấn mạnh rằng: “Mọi nghiên cứu khoa học đều bắt đầu từ câu hỏi và không có câu hỏi nào là vô nghĩa nếu nó có thể được kiểm chứng.” Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc định hình giả thuyết nghiên cứu một cách rõ ràng và có cơ sở thực nghiệm. Bên cạnh đó, theo Maxwell (2013), một đề cương nghiên cứu có thể thay đổi trong quá trình thực hiện, nhưng nền tảng cốt lõi cần phải được xác định ngay từ đầu.
Chủ tịch Hồ Chí Minh từng nói: “Không có lý luận cách mạng thì cũng không có phong trào cách mạng.” (Hồ Chí Minh, 1960). Trong nghiên cứu khoa học, điều này có thể hiểu rằng nếu không có một đề cương nghiên cứu tốt, việc triển khai nghiên cứu sẽ thiếu định hướng và không thể tạo ra tác động thực tiễn. Albert Einstein cũng nhấn mạnh rằng: “Nếu tôi có một giờ để giải quyết vấn đề, tôi sẽ dành 55 phút để xác định đúng vấn đề và 5 phút để tìm ra giải pháp.” (Einstein, trích trong Isaacson, 2007). Điều này cho thấy việc xây dựng đề cương nghiên cứu là bước quan trọng nhất, bởi vì một vấn đề được xác định đúng đắn sẽ quyết định thành công của nghiên cứu.
Theo Nguyễn Trọng Nhân (2021), một nghiên cứu tốt không bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu ngay lập tức, mà phải có kế hoạch bài bản để tránh bị sa đà vào những dữ liệu không liên quan. Điều này hoàn toàn phù hợp với quan điểm của Mintzberg (1994) khi ông cho rằng “chiến lược không chỉ là một kế hoạch, mà còn là một khuôn khổ tư duy để ra quyết định.” Như vậy, đề cương nghiên cứu không chỉ giúp nghiên cứu có hướng đi đúng đắn, mà còn tạo điều kiện để ra quyết định khoa học một cách linh hoạt trong quá trình thực hiện.
Một đề cương nghiên cứu tốt cũng phải đảm bảo yếu tố thực tiễn và khả thi. Nguyễn Minh Tuấn (2022) cho rằng: “Một nghiên cứu không có tính ứng dụng thì chỉ là một bài tập tư duy, không thể tạo ra giá trị thực tiễn.” Điều này đồng nghĩa với việc đề cương nghiên cứu cần được xây dựng sao cho có khả năng triển khai, đáp ứng được nhu cầu của thực tiễn chứ không chỉ mang tính học thuật đơn thuần.
Stephen Hawking (1988) từng nói: “Mục tiêu của nghiên cứu khoa học không chỉ là hiểu về thế giới, mà còn là tạo ra sự thay đổi trong thế giới đó.” Điều này nhấn mạnh rằng một đề cương nghiên cứu hiệu quả không chỉ giúp tổ chức nghiên cứu tốt mà còn phải có mục tiêu rõ ràng để đóng góp vào tri thức và thực tiễn.
Như vậy, để xây dựng một đề cương nghiên cứu hiệu quả, cần có một cấu trúc rõ ràng, câu hỏi nghiên cứu đúng đắn, kế hoạch khả thi và đảm bảo giá trị thực tiễn. Điều này không chỉ giúp nghiên cứu đạt được kết quả mong muốn mà còn tạo ra những đóng góp có giá trị cho khoa học và xã hội.
5.1.1. Giới thiệu đề tài và tính cần thiết của nghiên cứu
Bối cảnh tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu
Trong bối cảnh toàn cầu hóa và sự phát triển không ngừng của công nghệ, khoa học nghiên cứu không chỉ nhằm tìm kiếm tri thức mới mà còn hướng đến việc áp dụng tri thức đó vào thực tiễn để giải quyết những vấn đề của xã hội. Như nhà khoa học Albert Szent-Györgyi đã từng nói: “Nghiên cứu là nhìn thấy những gì mà mọi người khác đã thấy và suy nghĩ những gì mà chưa ai khác đã nghĩ.” (Szent-Györgyi, 2015). Câu nói này nhấn mạnh tầm quan trọng của sự đổi mới và sáng tạo trong nghiên cứu khoa học.
Theo Carl Sagan (2016), “Khoa học là một cách suy nghĩ nhiều hơn là một tập hợp kiến thức.” Nhận định này cho thấy nghiên cứu khoa học không chỉ dừng lại ở việc thu thập dữ liệu hay khám phá tri thức mới mà còn là một phương pháp luận giúp con người tư duy hệ thống, đặt câu hỏi và khám phá bản chất của vấn đề.
Tuy nhiên, khoa học không chỉ dừng lại ở tư duy mà còn phải hướng đến ứng dụng thực tế. John Dewey (2017) đã nhấn mạnh: “Một lý thuyết không có ứng dụng thực tiễn thì chỉ là một giả thuyết chưa hoàn chỉnh.” Điều này cho thấy nghiên cứu khoa học cần phải gắn kết với thực tiễn để có thể tạo ra giá trị thực sự cho xã hội.
Xác định vấn đề nghiên cứu và các thách thức hiện có
Mặc dù khoa học đã đạt được nhiều tiến bộ, vẫn tồn tại những thách thức trong việc hiểu và áp dụng các nguyên lý nghiên cứu vào thực tiễn. Một số vấn đề chính bao gồm:
- Tính liên ngành và khả năng tích hợp tri thức: Trong nghiên cứu hiện đại, các lĩnh vực khoa học ngày càng giao thoa và đòi hỏi nhà nghiên cứu phải có tư duy liên ngành. Như Stephen Hawking (2018) từng nhận định: “Trí tuệ là khả năng thích nghi với sự thay đổi.” Điều này có nghĩa rằng các nhà khoa học cần có khả năng thích nghi và cập nhật những kiến thức mới từ nhiều lĩnh vực khác nhau.
- Thách thức về đạo đức nghiên cứu: Việc nghiên cứu khoa học phải đảm bảo tính trung thực và trách nhiệm với xã hội. Theo Richard Feynman (2019), “Sự trung thực trong khoa học không chỉ là không nói dối, mà còn phải luôn cố gắng tìm ra sự thật, ngay cả khi điều đó đi ngược lại với niềm tin ban đầu của bạn.” Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của đạo đức trong nghiên cứu và trách nhiệm của nhà khoa học trong việc công bố kết quả chính xác.
Lý do chọn đề tài và ý nghĩa lý luận, thực tiễn của nghiên cứu
Nghiên cứu khoa học không chỉ có ý nghĩa đối với việc mở rộng tri thức mà còn giúp cải thiện chất lượng cuộc sống của con người. Những đóng góp chính của nghiên cứu này bao gồm:
- Về mặt lý luận: Nghiên cứu này giúp xây dựng nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu tiếp theo, đặc biệt trong việc xác định mối quan hệ giữa khoa học và sự phát triển xã hội.
- Về mặt thực tiễn: Kết quả nghiên cứu có thể giúp cải thiện phương pháp giảng dạy, nâng cao khả năng tư duy phản biện và sáng tạo cho học sinh, sinh viên. Như Isaac Asimov (2020) từng nói: “Giáo dục không phải là đổ đầy một cái bình, mà là thắp sáng một ngọn lửa.” Điều này nhấn mạnh rằng nghiên cứu khoa học không chỉ nhằm tích lũy kiến thức mà còn phải truyền cảm hứng để thế hệ sau tiếp tục khám phá và đổi mới.
Những khoảng trống trong nghiên cứu trước và tính cấp thiết của nghiên cứu
Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về khoa học và ứng dụng của nó, vẫn còn nhiều khoảng trống cần được lấp đầy. Đặc biệt, trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, những vấn đề như trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, và khoa học bền vững đang đặt ra nhiều thách thức mới. Do đó, nghiên cứu này không chỉ mang ý nghĩa học thuật mà còn có giá trị thực tiễn trong việc giải quyết các vấn đề cấp bách của xã hội.
Kết luận
Tóm lại, nghiên cứu khoa học không chỉ đơn thuần là việc thu thập dữ liệu mà còn là một cách tư duy giúp con người khám phá thế giới và giải quyết các vấn đề phức tạp. Như Marie Curie (2021) đã khẳng định: “Không có gì trong cuộc sống đáng sợ, chỉ có điều chúng ta cần hiểu rõ hơn.” Vì vậy, nghiên cứu này hướng đến việc cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về khoa học và ứng dụng của nó trong đời sống, góp phần nâng cao nhận thức và thúc đẩy đổi mới sáng tạo.
5.1.2. Mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết khoa học
Xác định mục tiêu chính và các mục tiêu cụ thể
Mục tiêu của một nghiên cứu khoa học không chỉ là khám phá tri thức mới mà còn là đóng góp giá trị thực tiễn cho xã hội. Như Stephen Hawking (2018) từng nhấn mạnh: “Mục tiêu của khoa học không phải chỉ để biết mà là để hiểu.” Điều này cho thấy nghiên cứu khoa học không chỉ tập trung vào việc thu thập dữ liệu mà còn nhằm xây dựng kiến thức có thể ứng dụng.
Trong nghiên cứu này, mục tiêu chính là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến [chủ đề nghiên cứu]. Để đạt được điều đó, nghiên cứu sẽ tập trung vào các mục tiêu cụ thể sau:
- Xác định các lý thuyết nền tảng hỗ trợ vấn đề nghiên cứu.
- Khám phá các yếu tố ảnh hưởng chính và mối quan hệ giữa chúng.
- Đề xuất mô hình hoặc giải pháp thực tiễn dựa trên kết quả nghiên cứu.
Như Marie Curie (2021) đã từng nói: “Khoa học là phương tiện giúp con người hiểu biết và cải thiện thế giới.” Việc thiết lập mục tiêu nghiên cứu không chỉ dừng lại ở lý thuyết mà còn phải hướng tới tác động thực tiễn.
Xây dựng câu hỏi nghiên cứu rõ ràng, có khả năng kiểm chứng
Câu hỏi nghiên cứu là cốt lõi trong thiết kế một nghiên cứu khoa học. Như Albert Einstein (2017) đã từng nói: “Đặt câu hỏi đúng quan trọng hơn nhiều so với việc tìm câu trả lời.” Một câu hỏi nghiên cứu hiệu quả phải có tính cụ thể, rõ ràng và có khả năng kiểm chứng thực nghiệm.
Dựa trên mục tiêu nghiên cứu, nghiên cứu này đề xuất các câu hỏi nghiên cứu chính sau:
- Những yếu tố nào ảnh hưởng đến [vấn đề nghiên cứu]?
- Mối quan hệ giữa các yếu tố này là gì?
- Có sự khác biệt đáng kể giữa nhóm [A] và nhóm [B] trong vấn đề nghiên cứu không?
- Giải pháp nào có thể giúp cải thiện tình trạng này?
Như Richard Feynman (2019) đã chỉ ra: “Câu hỏi hay mở ra những cánh cửa mới trong khoa học.” Do đó, việc xây dựng câu hỏi nghiên cứu cần phải đảm bảo tính hợp lý và có cơ sở khoa học.
Đề xuất giả thuyết khoa học dựa trên lý thuyết và nghiên cứu trước đó
Giả thuyết khoa học đóng vai trò là nền tảng để kiểm chứng các mối quan hệ giữa các biến số. Theo Karl Popper (2020), “Một giả thuyết khoa học có giá trị khi nó có thể bị kiểm chứng và phản bác.” Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng giả thuyết có thể kiểm tra bằng dữ liệu thực nghiệm.
Dựa trên các nghiên cứu trước đây, nghiên cứu này đề xuất các giả thuyết chính sau:
- H1: Có mối quan hệ tích cực giữa [biến độc lập] và [biến phụ thuộc].
- H2: Nhóm [A] có sự khác biệt đáng kể so với nhóm [B] trong [vấn đề nghiên cứu].
- H3: Yếu tố [X] có tác động lớn hơn yếu tố [Y] đối với [vấn đề nghiên cứu].
Như Noam Chomsky (2018) từng nói: “Mọi lý thuyết khoa học đều bắt đầu từ câu hỏi và quan sát thực tế.” Vì vậy, việc xây dựng giả thuyết cần phải dựa trên dữ liệu thực tiễn, không thể chỉ dựa vào suy đoán.
Mối quan hệ giữa mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết khoa học
Mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết khoa học có mối quan hệ mật thiết với nhau, tạo thành một cấu trúc logic giúp định hướng nghiên cứu. Theo Thomas Kuhn (2016): “Một nghiên cứu khoa học thành công cần có sự liên kết chặt chẽ giữa các thành phần của nó.”
- Mục tiêu nghiên cứu xác định phạm vi và hướng đi chung của nghiên cứu.
- Câu hỏi nghiên cứu cụ thể hóa vấn đề nghiên cứu, giúp thu hẹp phạm vi phân tích.
- Giả thuyết khoa học là nền tảng để kiểm chứng mối quan hệ giữa các biến số.
Như Isaac Newton (2015) từng nói: “Những gì chúng ta biết chỉ là một giọt nước, những gì chúng ta chưa biết là cả đại dương.” Điều này nhắc nhở rằng việc đặt ra mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết khoa học là bước đầu tiên trong hành trình khám phá tri thức, và mỗi nghiên cứu thành công sẽ đóng góp vào kho tàng khoa học của nhân loại.
Kết luận
Tóm lại, việc xác định mục tiêu, xây dựng câu hỏi nghiên cứu và đề xuất giả thuyết khoa học là những bước quan trọng trong bất kỳ nghiên cứu nào. Như Daniel Kahneman (2022) đã nhận định: “Một nghiên cứu tốt không chỉ trả lời câu hỏi, mà còn mở ra nhiều câu hỏi mới.” Do đó, nghiên cứu này không chỉ hướng đến việc giải quyết vấn đề mà còn đặt nền tảng cho các nghiên cứu trong tương lai.
5.1.3. Phương pháp nghiên cứu và cách tiếp cận
Trong nghiên cứu khoa học, việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả. Như Steve Jobs đã từng nhấn mạnh: “Bạn phải tìm ra điều bạn yêu thích. Và điều này đúng với công việc cũng như với tình yêu.” (Jobs, 2005). Do đó, phương pháp nghiên cứu cần được xác định rõ ràng để đảm bảo tính khả thi và thành công của nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu
Các phương pháp nghiên cứu chính bao gồm:
- Phương pháp định tính: Phương pháp này tập trung vào thu thập và phân tích dữ liệu không định lượng, chẳng hạn như phỏng vấn sâu, quan sát tham gia và phân tích nội dung. Nó giúp các nhà nghiên cứu hiểu sâu sắc về hiện tượng nghiên cứu từ góc nhìn của người tham gia. Theo Harvard University (2023), “Nghiên cứu định tính cho phép khám phá những khía cạnh phức tạp của hành vi con người mà các phương pháp định lượng không thể tiếp cận.”.
- Phương pháp định lượng: Sử dụng các công cụ thống kê để thu thập và phân tích dữ liệu số, nhằm xác định các mô hình và mối quan hệ giữa các biến số. Điều này phản ánh quan điểm của Stanford University (2015): “Phương pháp khoa học nên được phân biệt với mục tiêu và sản phẩm của khoa học, chẳng hạn như kiến thức, dự đoán hoặc kiểm soát.”.
- Phương pháp hỗn hợp: Kết hợp cả hai phương pháp trên nhằm tận dụng ưu điểm của mỗi phương pháp, cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về vấn đề nghiên cứu.
Lý do lựa chọn phương pháp nghiên cứu
Việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu phụ thuộc vào mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu. Nếu mục tiêu là khám phá sâu về một hiện tượng hoặc hiểu rõ quan điểm của người tham gia, phương pháp định tính sẽ phù hợp. Ngược lại, nếu cần đo lường mức độ ảnh hưởng hoặc xác định mối quan hệ giữa các biến, phương pháp định lượng sẽ được ưu tiên. Như Yale University (2012) đã nhấn mạnh: “Để hỗ trợ một lập luận một cách hiệu quả, một trích dẫn yêu cầu ba phần: dẫn nhập, trích dẫn và phân tích.”.
Bên cạnh đó, Harvard University (2023) nhấn mạnh: “Sử dụng đúng phương pháp nghiên cứu là chìa khóa để đạt được kết quả đáng tin cậy và có ý nghĩa.”. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp để đạt được kết quả tối ưu.
Cách tiếp cận nghiên cứu
- Thực nghiệm: Kiểm tra mối quan hệ nhân quả giữa các biến bằng cách kiểm soát và thao tác các biến độc lập trong môi trường kiểm soát. Điều này phù hợp với nhận định của Stanford University (2019): “Trong một số khía cạnh, các phương pháp học máy và sự sẵn có của dữ liệu cho phép chúng ta suy nghĩ lại về cách khoa học được thực hiện.”.
- Mô tả: Ghi lại và phân tích các đặc điểm của một hiện tượng hoặc nhóm đối tượng mà không can thiệp.
- So sánh: Đánh giá sự khác biệt và tương đồng giữa hai hoặc nhiều nhóm để xác định các yếu tố ảnh hưởng.
- Phân tích dữ liệu thứ cấp: Sử dụng dữ liệu đã được thu thập trước đó để phân tích và rút ra kết luận mới.
Yale University (2021) nhấn mạnh: “Dữ liệu chỉ có ý nghĩa khi được thu thập và phân tích một cách có hệ thống và hợp lý.”. Điều này cho thấy vai trò quan trọng của cách tiếp cận nghiên cứu trong việc mang lại những đóng góp thực tiễn.
Công cụ và kỹ thuật hỗ trợ thu thập dữ liệu
- Bảng câu hỏi: Thu thập dữ liệu từ một số lượng lớn người tham gia một cách hiệu quả.
- Phỏng vấn: Thu thập thông tin chi tiết và sâu sắc từ người tham gia.
- Quan sát: Ghi lại hành vi và tương tác trong môi trường tự nhiên.
- Phân tích tài liệu: Nghiên cứu các tài liệu hiện có để thu thập thông tin liên quan.
Cuối cùng, như Harvard University (2023) đã đề cập: “Việc tích hợp trích dẫn một cách hiệu quả đòi hỏi sự hiểu biết về cách sử dụng và phân tích thông tin từ nguồn.”, việc sử dụng đúng phương pháp nghiên cứu và cách tiếp cận sẽ giúp đảm bảo thành công trong nghiên cứu khoa học.
5.1.4. Tiến độ thực hiện và nguồn lực nghiên cứu
Lập kế hoạch thực hiện nghiên cứu cần được chia thành các giai đoạn cụ thể nhằm đảm bảo tính hiệu quả và khoa học. Như Jack Ma từng nhấn mạnh: “Đừng bao giờ từ bỏ ước mơ của bạn” (Ma, 2016). Do đó, việc xây dựng một kế hoạch nghiên cứu chặt chẽ sẽ giúp duy trì động lực và định hướng đúng đắn.
Lập kế hoạch thực hiện theo giai đoạn
- Giai đoạn chuẩn bị
Xác định mục tiêu nghiên cứu
Xây dựng mục tiêu rõ ràng, cụ thể để đảm bảo tính khả thi của nghiên cứu. Điều này phù hợp với quan điểm của Đại học Harvard: “Cuộc sống không chỉ xoay quanh việc học. Nhưng nếu bạn thậm chí không thể đánh bại việc nhỏ nhặt này, thì bạn còn có thể làm được việc gì nữa?” (Harvard University, 2019).
Tổng quan tài liệu
Einstein (1934) từng khẳng định rằng “Thông tin không phải là kiến thức. Cách duy nhất để hiểu là trải nghiệm.” Điều này nhấn mạnh rằng việc phân tích tài liệu không chỉ là thu thập thông tin mà còn cần đánh giá và áp dụng chúng vào thực tiễn nghiên cứu.
Thiết kế phương pháp nghiên cứu
Lựa chọn phương pháp phù hợp như khảo sát, phỏng vấn hoặc phân tích dữ liệu thứ cấp.
- Giai đoạn thu thập dữ liệu
Xác định mẫu nghiên cứu
Theo Hawking (2002), “Trí thông minh là khả năng thích nghi với sự thay đổi.” Do đó, việc lựa chọn mẫu nghiên cứu cần có sự linh hoạt để phù hợp với điều kiện thực tế, giúp đảm bảo độ tin cậy của nghiên cứu.
Thu thập dữ liệu
Kahneman (2011) nhấn mạnh rằng con người thường đánh giá sai thực tế do bị ảnh hưởng bởi những gì dễ nhớ hơn là những gì quan trọng. Vì vậy, việc thu thập dữ liệu cần tránh thiên kiến nhận thức và đảm bảo độ chính xác của thông tin.
- Giai đoạn phân tích dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Drucker (1973) từng nói: “Những gì không thể đo lường thì không thể quản lý được.” Điều này nhấn mạnh sự cần thiết của việc sử dụng các công cụ phân tích để đảm bảo dữ liệu có giá trị thực tiễn.
Diễn giải kết quả
Feynman (1985) cho rằng “Nếu bạn không thể giải thích một điều gì đó một cách đơn giản, bạn chưa thực sự hiểu nó.” Vì vậy, kết quả nghiên cứu cần được diễn giải theo cách dễ hiểu và có ý nghĩa thực tiễn.
- Giai đoạn báo cáo kết quả
Viết báo cáo
Newport (2016) nhấn mạnh rằng “Làm việc sâu sắc là khả năng tập trung mà không bị phân tâm vào một nhiệm vụ đòi hỏi nhận thức cao.” Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của sự tập trung khi viết báo cáo nghiên cứu.
Chia sẻ kết quả
Brown (2012) cho rằng “Sự tổn thương không phải là điểm yếu; đó là thước đo chính xác nhất về lòng dũng cảm.” Điều này cho thấy rằng việc công bố kết quả nghiên cứu đòi hỏi sự dũng cảm và cam kết bảo vệ quan điểm khoa học.
Xác định các nguồn lực cần thiết
Nhân sự
Collins (2001) từng nói: “Những người phù hợp trên chiếc xe quan trọng hơn chính chiếc xe đó.” Điều này nhấn mạnh rằng có một đội ngũ nghiên cứu phù hợp quan trọng hơn cả chiến lược nghiên cứu.
Tài chính
Buffett (1999) khẳng định rằng “Không bao giờ phụ thuộc vào một nguồn thu nhập duy nhất. Hãy đầu tư để tạo thêm nguồn thu.” Trong nghiên cứu, việc tìm kiếm các nguồn tài trợ khác nhau là rất quan trọng.
Trang thiết bị
Gates (2000) nhấn mạnh rằng “Công nghệ chỉ là công cụ. Điều quan trọng là cách chúng ta sử dụng nó để nâng cao năng suất.” Vì vậy, cần có chiến lược sử dụng thiết bị nghiên cứu một cách hiệu quả.
Rủi ro có thể gặp phải và phương án xử lý
Rủi ro về dữ liệu
Tufte (1983) nhấn mạnh rằng “Thông tin sai lệch còn nguy hiểm hơn cả không có thông tin.” Vì vậy, việc kiểm tra độ tin cậy của dữ liệu thu thập là rất quan trọng.
Rủi ro tài chính
Musk (2015) cho rằng “Rủi ro lớn nhất là không dám chấp nhận rủi ro.” Điều này nhấn mạnh rằng cần có kế hoạch tài chính dự phòng để đối phó với rủi ro tài chính.
Rủi ro về nhân sự
Sandberg (2013) nhấn mạnh rằng “Không có con đường sự nghiệp hoàn hảo. Đó là một hành trình liên tục điều chỉnh.” Do đó, cần có chiến lược quản lý nhân sự linh hoạt để thích nghi với các thay đổi trong nghiên cứu.
Như câu nói nổi tiếng: “Thời gian sẽ quyết định chúng ta sẽ gặp ai trong cuộc đời này, trái tim sẽ quyết định chúng ta sẽ yêu ai, nhưng chính cách chúng ta cư xử mới quyết định ai sẽ ở lại trong cuộc đời ta” (Nguyễn, 2019). Vì vậy, sự linh hoạt và thích nghi trong nghiên cứu sẽ quyết định thành công lâu dài của dự án.
