CHƯƠNG TRÌNH KHÓA HỌC

KỸ THUẬT PHÂN TÍCH NỘI DUNG TRONG NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH

I. GIỚI THIỆU KHÓA HỌC

Khóa học "Kỹ thuật phân tích nội dung trong nghiên cứu định tính" cung cấp phương pháp tiếp cận hiện đại để vượt qua giới hạn của các kỹ thuật phân tích truyền thống. Trong nghiên cứu xã hội hiện nay, thách thức lớn nhất là làm thế nào để nhìn thấy những gì không thể quan sát trực tiếp. Khóa học này giải quyết thách thức này thông qua sự kết hợp hai hướng tiếp cận chính:

• Kỹ thuật phân tích nội dung theo hướng thực nghiệm: Phương pháp tiếp cận có hệ thống, đáng tin cậy và có thể kiểm chứng
• Kỹ thuật phân tích nội dung theo hướng tín hiệu học: Phương pháp giải mã các lớp ý nghĩa sâu, biểu tượng và cấu trúc ẩn

Khóa học này sẽ trang bị cho học viên công cụ để phát triển trí tưởng tượng xã hội học - khả năng phân tích hiện tượng xã hội từ bề mặt đến cấu trúc sâu, từ "cái gì" đến "tại sao", từ mô tả đến lý giải.

II. THÔNG TIN CHUNG

Đối tượng học viên

• Học viên cao học, nghiên cứu sinh
• Cá nhân có nhu cầu chuyên sâu về phân tích dữ liệu định tính
• Nhà nghiên cứu muốn nâng cao kỹ năng phân tích

Điều kiện tham gia

• Đã hoàn thành các khóa học thu thập và phân tích thông tin định tính
• Có kiến thức cơ bản về phương pháp nghiên cứu định tính

Thời lượng và lịch học

• Lịch khai giảng: 09/05/2025*
• Tổng thời gian: 5 buổi (mỗi buổi 2 tiếng)
• Thời gian học: 19:30 - 21:30, Thứ … hàng tuần
• Tài nguyên bổ sung: Các bài giảng online phong phú, không giới hạn thời gian truy cập

*Lưu ý: Thời gian khai giảng có thể thay đổi tùy theo lich của giảng viên

Hình thức học tập

• Học trực tiếp với giảng viên trên nền tảng Microsoft Teams
• Thực hành nhóm và cá nhân
• Sử dụng các phần mềm hỗ trợ phân tích dữ liệu định tính

Giảng viên

• PGS.TS Nguyễn Đức Lộc

III. PHƯƠNG PHÁP GIẢNG DẠY

Khóa học được thiết kế dựa trên bốn nguyên tắc chính:

1.    Phân tích theo hướng thực nghiệm: Làm việc trực tiếp trên dữ liệu thực tế, phát triển kỹ năng quan sát và phân tích chi tiết.

2.    Phân tích theo hướng tín hiệu học: Khám phá các cấu trúc ý nghĩa và ký hiệu ẩn sâu trong dữ liệu, dựa trên lý thuyết của Ferdinand de Saussure và Roland Barthes.

3.    Học từ thực tiễn: Sử dụng các ví dụ và trường hợp nghiên cứu cụ thể, giúp học viên hiểu sâu và áp dụng hiệu quả.

4.    Tiếp cận đa chiều: Phát triển góc nhìn đa dạng trong phân tích, rèn luyện tư duy phản biện và sáng tạo.

IV. NỘI DUNG CHI TIẾT

Buổi 1: Tư duy phân tích và lý giải trong nghiên cứu định tính

Thời gian: 2 tiếng (19:30 - 21:30)

Nội dung:

• Trí tưởng tượng xã hội học: khái niệm và ứng dụng
• Các cấp độ phân tích từ mô tả đến lý giải
• Phương pháp nhận diện hiện thực "khó quan sát" trong dữ liệu
• Chiến lược phân tích quy nạp và diễn dịch trong nghiên cứu định tính
• Cơ sở lý thuyết tín hiệu học trong phân tích dữ liệu

Hoạt động:

• Giới thiệu tổng quan khóa học
• Thảo luận về các cấp độ phân tích
• Phân tích ví dụ thực tế
• Bài tập ứng dụng

Buổi 2: Kỹ thuật phân tích nội dung theo hướng tín hiệu học

Thời gian: 2 tiếng (19:30 - 21:30)

Nội dung:

• Quy trình phân tích nội dung theo hướng tín hiệu học
• Kỹ thuật mã hóa dữ liệu chuyên sâu (ba cấp độ mã hóa)
• Phương pháp phân tích chủ đề với góc nhìn tín hiệu học
• Kỹ thuật phân tích yếu tố văn bản và khám phá ý nghĩa ẩn

Hoạt động:

• Hướng dẫn quy trình phân tích tín hiệu học
• Thực hành mã hóa dữ liệu
• Phân tích các ví dụ thực tế
• Bài tập ứng dụng

Buổi 3: Kỹ thuật phân tích nội dung theo hướng thực nghiệm

Thời gian: 2 tiếng (19:30 - 21:30)

Nội dung:

• Nguyên lý và ứng dụng phương pháp thực nghiệm trong phân tích định tính
• Kỹ thuật định lượng hóa các chỉ báo từ dữ kiện định tính
• Phương pháp phân tích so sánh và phân tích bối cảnh
• Kỹ thuật khám phá và xây dựng các mô hình lý thuyết từ dữ liệu

Hoạt động:

• Phân tích ví dụ về phương pháp thực nghiệm
• Thực hành định lượng hóa dữ liệu định tính
• Xây dựng mô hình lý thuyết từ dữ liệu thực tế
• Thảo luận nhóm và phản hồi

Buổi 4: Tiến trình mã hoá thông tin

Thời gian: 2 tiếng (19:30 - 21:30)

Nội dung:

• Open coding (Mã hóa mở): nguyên tắc và quy trình
• Axial coding (Mã hóa trục): kỹ thuật kết nối các mã
• Selective coding (Mã hóa chọn lọc): phương pháp tích hợp và tinh chỉnh
• Kỹ thuật phát triển hệ thống mã từ dữ liệu

Hoạt động:

• Thực hành các phương pháp mã hóa
• Phân tích tiến trình mã hóa trong ví dụ thực tế
• Xây dựng hệ thống mã cho dự án cá nhân
• Đánh giá và phản hồi về hệ thống mã

Buổi 5: Ứng dụng trên phần mềm NVivo

Thời gian: 2 tiếng (19:30 - 21:30)

Nội dung:

• Giới thiệu tổng quan về phần mềm NVivo
• Kỹ thuật nhập và quản lý dữ liệu trong NVivo
• Phương pháp mã hóa dữ liệu với NVivo
• Kỹ thuật phân tích và truy xuất dữ liệu đã mã hóa
• Phương pháp trực quan hóa kết quả phân tích

Hoạt động:

• Hướng dẫn thực hành trên NVivo
• Thực hành nhập và mã hóa dữ liệu
• Phân tích và trực quan hóa kết quả
• Trình bày dự án cuối khóa

V. KẾT QUẢ HỌC TẬP DỰ KIẾN

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ:

1.    Phát triển tư duy phân tích đa chiều: Khả năng nhìn nhận vấn đề từ nhiều góc độ khác nhau.

2.    Làm chủ kỹ thuật phân tích chuyên sâu: Nắm vững phương pháp phân tích từ mô tả đến lý giải các hiện tượng xã hội.

3.    Khám phá "cái vô hình": Có kỹ năng nhận diện và phân tích các cấu trúc ẩn trong dữ liệu định tính.

4.    Kết hợp đa phương pháp: Sử dụng thành thạo cả phương pháp tín hiệu học và thực nghiệm trong phân tích.

5.    Sử dụng thành thạo công cụ chuyên dụng: Làm việc hiệu quả với NVivo và các công cụ phân tích định tính khác.

VI. YÊU CẦU ĐỂ HOÀN THÀNH KHÓA HỌC

Để được cấp chứng chỉ hoàn thành khóa học, học viên cần:

• Tham gia đầy đủ các buổi học
• Hoàn thành các bài tập sau mỗi buổi học
• Thực hiện và trình bày dự án phân tích cuối khóa
• Đạt điểm đánh giá tổng thể từ 70% trở lên

VII. TÀI LIỆU HỌC TẬP

Học viên sẽ được cung cấp:

• Tài liệu hướng dẫn chi tiết cho từng buổi học
• Bộ công cụ phân tích và mẫu nghiên cứu
• Quyền truy cập vào nền tảng học tập trực tuyến với các nguồn tài nguyên bổ sung
• Danh sách tài liệu đọc thêm và hướng dẫn nghiên cứu sâu

VIII. THÔNG TIN ĐĂNG KÝ

• Học phí: 3.000.000 VNĐ/học viên (Chưa bao gồm VAT)
• Số lượng học viên: Giới hạn từ 10 - 15 học viên
• Thông tin liên hệ:

- Facebook: Viện SocialLife

- Email: huylq@sociallife.vn

Chương trình có thể thay đổi nhỏ để phù hợp với nhu cầu cụ thể của học viên.