លំហសិក្សាធិការកម្ពុជា
V1.0
លំហសិក្សាធិការកម្ពុជា
V1.0
ការស្រាវជ្រាវសម្រាប់និស្សិតអនុបណ្ឌិត គឺជាការសិក្សាដែលតម្រូវឱ្យនិស្សិតបង្ហាញសមត្ថភាពខ្ពស់ជាងកម្រិតបរិញ្ញាបត្រ ក្នុងការកំណត់បញ្ហាស្រាវជ្រាវ សំយោគឯកសារវិទ្យាសាស្ត្រ កំណត់ Research Gap បង្កើតសំណួរស្រាវជ្រាវ ឬសម្មតិកម្ម ជ្រើសរើសវិធីសាស្ត្រដែលមានភាពរឹងមាំ ប្រមូល និងវិភាគទិន្នន័យ និងបកស្រាយលទ្ធផលដោយភ្ជាប់ជាមួយទ្រឹស្តី និងស្នាដៃមុន។ នៅកម្រិតអនុបណ្ឌិត គោលដៅមិនមែនត្រឹមតែបង្កើតកម្មវិធី ឬអនុវត្តចំណេះដឹងដែលមានស្រាប់ទេ ប៉ុន្តែត្រូវបង្ហាញការរួមចំណែកដែលច្បាស់លាស់ទៅលើចំណេះដឹង វិធីសាស្ត្រ បច្ចេកវិទ្យា ឬការអនុវត្តក្នុងបរិបទជាក់លាក់។ ស្នាដៃស្រាវជ្រាវគួរបង្ហាញភាពឯករាជ្យក្នុងការគិត សមត្ថភាពវាយតម្លៃប្រភព និងភស្តុតាងដោយរិះគន់ ការអនុវត្តសីលធម៌ និងសមត្ថភាពការពារសេចក្តីសន្និដ្ឋានដោយមានទិន្នន័យគាំទ្រ។
វិស័យពាក់ព័ន្ធ៖ វិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវ វិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ វិស្វកម្មកម្មវិធី AI Data Science Information Systems និងវិទ្យាសាស្ត្រសង្គម
ការសិក្សាថ្នាក់អនុបណ្ឌិតគឺជាដំណាក់កាលដែលនិស្សិតចាប់ផ្តើមផ្លាស់ពីការជា អ្នកប្រើចំណេះដឹង ទៅជាអ្នកដែលអាច វិភាគ ផ្ទៀងផ្ទាត់ និងបង្កើតចំណេះដឹង បានកាន់តែឯករាជ្យ។
នៅសាកលវិទ្យាល័យជាច្រើន Thesis កម្រិតអនុបណ្ឌិតត្រូវបានចាត់ទុកជាស្នាដៃវិជ្ជាជីវៈដែលបង្ហាញលទ្ធផលនៃការស្រាវជ្រាវដើមរបស់និស្សិត។ ឧទាហរណ៍ Cornell Graduate School ពិពណ៌នា Thesis ឬ Dissertation ថាជាស្នាដៃសិក្សាដែលគាំទ្រទស្សនៈ ឬសេចក្តីអះអាងជាក់លាក់មួយ ដោយផ្អែកលើការស្រាវជ្រាវដើមដែលនិស្សិតបានអនុវត្តក្នុងអំឡុងពេលសិក្សាកម្រិតខ្ពស់ [1]។
ដូច្នេះ ការស្រាវជ្រាវអនុបណ្ឌិតមិនគួរត្រូវយល់ថា៖
“បរិញ្ញាបត្រ បូកនឹងចំនួនទំព័រច្រើនជាងមុន”
ទេ។
វាត្រូវមាន ភាពជ្រៅជាងមុន ភាពរឹងមាំជាងមុនក្នុង Methodology និងការរួមចំណែកច្បាស់ជាងមុន។
អាចពន្យល់ដោយសាមញ្ញថា៖
ការស្រាវជ្រាវកម្រិតអនុបណ្ឌិត គឺជាការស៊ើបអង្កេតបញ្ហាមួយដោយមានភាពជ្រៅ ប្រើទ្រឹស្តី និងវិធីសាស្ត្រសមស្រប ប្រមូលភស្តុតាង វិភាគដោយមានភាពរឹងមាំ និងបង្កើតការរួមចំណែកដែលអាចការពារបាន។
លក្ខណៈសំខាន់រួមមាន៖
| ធាតុ | បរិញ្ញាបត្រ | អនុបណ្ឌិត |
|---|---|---|
| គោលបំណង | បង្ហាញថាអាចអនុវត្តវិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវបានត្រឹមត្រូវ | បង្ហាញភាពឯករាជ្យ ការគិតរិះគន់ និងការរួមចំណែកច្បាស់លាស់ |
| Literature Review | ស្វែងរក និងប្រៀបធៀបប្រភពសំខាន់ៗ | សំយោគ វាយតម្លៃ និងបង្កើត Argument ពី Literature |
| Research Gap | អាចជាបរិបទ ឬការអនុវត្តថ្មី | ត្រូវមានការបញ្ជាក់ពី Literature និងមានសារៈសំខាន់ច្បាស់ |
| Methodology | អាចជាវិធីសាស្ត្រមូលដ្ឋាន | ត្រូវមានភាពរឹងមាំ និងអាចការពារជម្រើស Method បាន |
| Analysis | ពិពណ៌នា និងប្រៀបធៀបមូលដ្ឋាន | វិភាគជ្រៅ និងភ្ជាប់ទៅ Theory និងការសិក្សាមុន |
| Contribution | ដំណោះស្រាយក្នុងបរិបទជាក់លាក់ | Knowledge, Method, Model, Framework, Technology ឬPractical Contribution |
ប្រភព៖ រៀបចំឡើងដោយអ្នកនិពន្ធសម្រាប់គោលបំណងពន្យល់។
និស្សិតអនុបណ្ឌិតមិនត្រូវធ្វើអ្វីគ្រប់យ៉ាងឱ្យធំទេ។
អ្វីដែលត្រូវការគឺ ជ្រៅ។
ឧទាហរណ៍៖
ប្រធានបទ៖
Artificial Intelligence in Education
ធំពេក។
អាចកំណត់ទៅជា៖
ការប្រៀបធៀប Explainable Machine Learning Models សម្រាប់ព្យាករណ៍និស្សិតឆ្នាំទី១ ដែលមានហានិភ័យបោះបង់ការសិក្សា។
នៅទីនេះ និស្សិតអាចចូលជ្រៅទៅលើ៖
នេះជាការស្រាវជ្រាវមានជម្រៅជាងការបង្កើត System ធំៗច្រើនមុខងារ។
ការស្រាវជ្រាវអនុបណ្ឌិតល្អ គួរមានយ៉ាងហោចណាស់ប្រាំបីចំណុច៖
OECD កំណត់ R&D ថាជាការងារដែលមានភាពថ្មី ច្នៃប្រឌិត មានភាពមិនប្រាកដប្រជា មានប្រព័ន្ធ និងអាចផ្ទេរ ឬធ្វើឡើងវិញបាន។ គោលការណ៍ទាំងនេះមានប្រយោជន៍សម្រាប់វាយតម្លៃថាគម្រោងអនុបណ្ឌិតមួយមានលក្ខណៈស្រាវជ្រាវគ្រប់គ្រាន់ឬអត់ [2]។
បញ្ហាអនុបណ្ឌិតមិនគួរមានតែ៖
“មិនទាន់មានកម្មវិធីនេះនៅស្ថាប័ននេះ”
ប៉ុណ្ណោះទេ។
ត្រូវសួរជ្រៅជាងនេះ៖
Problem Statement ល្អគួរបង្កើតខ្សែតក្កវិជ្ជា៖
Context → Evidence of Problem → Existing Approaches → Limitations → Research Gap → Need for Study
ឧទាហរណ៍៖
ប្រព័ន្ធ E-learning ត្រូវបានប្រើយ៉ាងទូលំទូលាយ ប៉ុន្តែនិស្សិតមួយចំនួនឈប់ចូលប្រើប្រាស់មុនបញ្ចប់វគ្គ។ ការសិក្សាមុនបានប្រើ Technology Acceptance Model ដើម្បីពន្យល់ Intention to Use ប៉ុន្តែមានកម្រិតក្នុងការពន្យល់ការប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែងរយៈពេលវែង។ ដូច្នេះការសិក្សានេះស៊ើបអង្កេតថាតើ Trust, Digital Self-Efficacy និងPerceived Support អាចបន្ថែមសមត្ថភាពពន្យល់ Continued Use បានកម្រិតណា។
នេះមានជម្រៅជាង៖
“E-learning មានសារៈសំខាន់ ដូច្នេះខ្ញុំចង់សិក្សាវា।”
Literature Review មិនមែនជាបញ្ជីសង្ខេបអត្ថបទទេ។
វាត្រូវអាចឆ្លើយ៖
Do not only summarize — compare, critique, synthesize and position.
មានន័យថា៖
កុំគ្រាន់តែសង្ខេប — ត្រូវប្រៀបធៀប វាយតម្លៃ សំយោគ និងកំណត់ទីតាំងស្នាដៃរបស់ខ្លួន។
| Study | Theory / Framework | Method | Sample / Data | Key Findings | Limitations | Gap / Relevance |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Study A | Theory A | Survey | University students | X significantly predicts Y | Single institution | Needs testing in new context |
| Study B | Theory B | Mixed Methods | Teachers and students | Trust affects adoption | Small qualitative sample | Requires broader validation |
ប្រភព៖ រៀបចំឡើងដោយអ្នកនិពន្ធ។
Research Gap សម្រាប់អនុបណ្ឌិតគួរមានភស្តុតាងពី Literature។
ប្រភេទ Gap អាចមាន៖
មិនទាន់ដឹងទំនាក់ទំនង ឬបាតុភូតមួយច្បាស់។
ការសិក្សាមុនប្រើ Method មួយប្រភេទ ហើយនៅមានដែនកំណត់។
លទ្ធផលមាននៅបរិបទមួយ ប៉ុន្តែមិនទាន់សាកល្បងក្នុងបរិបទផ្សេង។
ក្រុមប្រជាជនមួយមិនទាន់ត្រូវបានសិក្សា។
Theory បច្ចុប្បន្នមិនអាចពន្យល់បាតុភូតបានគ្រប់គ្រាន់។
វិធីសាស្ត្របច្ចេកទេសមានកម្រិតកំណត់ដែលអាចកែលម្អបាន។
មាន Solution រួច ប៉ុន្តែមិនទាន់មានការវាយតម្លៃយ៉ាងរឹងមាំ។
ការនិយាយថា៖
“មិនទាន់មានអ្នកស្រាវជ្រាវប្រធានបទនេះនៅកម្ពុជា”
មិនទាន់គ្រប់គ្រាន់។
ត្រូវពន្យល់ថា៖
Context គួរជា ហេតុផលវិទ្យាសាស្ត្រ មិនមែនគ្រាន់តែជាទីតាំងភូមិសាស្ត្រ។
Research Questions អនុបណ្ឌិតគួរបង្ហាញការគិតកម្រិតខ្ពស់ជាង “តើអ្នកប្រើពេញចិត្តទេ?”
ប្រភេទសំណួរអាចមាន៖
តើកម្រិត Digital Readiness របស់អ្នកប្រើប្រាស់មានស្ថានភាពយ៉ាងដូចម្តេច?
តើ Model A និងModel B ខុសគ្នាយ៉ាងដូចម្តេចក្នុង Prediction Accuracy?
តើ Trust មានទំនាក់ទំនងជាមួយ Intention to Use យ៉ាងដូចម្តេច?
តើ Perceived Usefulness មានឥទ្ធិពលលើ Adoption Intention កម្រិតណា?
តើ Framework មួយគួរមានសមាសធាតុអ្វីខ្លះ ដើម្បីកែលម្អ Privacy និងUsability?
ឧទាហរណ៍៖
RQ1: តើ Model A, B និងC មាន Performance ខុសគ្នាយ៉ាងដូចម្តេច?
Objective 1: ដើម្បីប្រៀបធៀប Performance របស់ Model A, B និងC ដោយប្រើ Metrics ដែលបានកំណត់។
Data: Prediction results
Analysis: Accuracy, Precision, Recall, F1-score និងStatistical Comparison
នេះជាខ្សែតភ្ជាប់ដែលត្រឹមត្រូវ។
| Research Question | Objective | Data Required | Method | Analysis | Expected Contribution |
|---|---|---|---|---|---|
| RQ1 | Compare Models | Training and test data | Experiment | Performance metrics | Evidence on best-performing approach |
| RQ2 | Explain user acceptance | Survey responses | Quantitative | Regression / SEM | Validated explanatory model |
ប្រភព៖ រៀបចំឡើងដោយអ្នកនិពន្ធ។
នៅកម្រិតអនុបណ្ឌិត និស្សិតត្រូវអាចឆ្លើយថា៖
“ហេតុអ្វីបានជាខ្ញុំជ្រើស Method នេះ?”
មិនមែន៖
“ព្រោះវាងាយ”
ទេ។
វិធីសាស្ត្រអាចមាន៖
ការជ្រើស Methodology ត្រូវចាប់ផ្តើមពី Research Question។
អាចប្រើពេលចង់៖
អាចប្រើ៖
ការប្រើវិធីស្ថិតិស្មុគស្មាញមិនធ្វើឱ្យ Thesis ល្អដោយស្វ័យប្រវត្តិទេ។ វាត្រូវសមនឹង Research Design និងទិន្នន័យ។
ប្រើពេលចង់ស្វែងយល់៖
អាចប្រើ៖
ការវិភាគអាចប្រើ៖
ត្រូវពន្យល់ពី៖
Mixed Methods មិនមែនមានន័យថា៖
“ធ្វើ Survey មួយ ហើយសម្ភាសន៍ពីរនាក់”
ប៉ុណ្ណោះទេ។
ត្រូវមានហេតុផលថា៖
ហេតុអ្វី Quantitative មួយមុខមិនគ្រប់?
ហេតុអ្វី Qualitative មួយមុខមិនគ្រប់?
ទិន្នន័យទាំងពីរត្រូវបញ្ចូលគ្នានៅត្រង់ណា?
អាចប្រើ៖
សម្រាប់គម្រោងដែលបង្កើត៖
Design Science អាចសមស្រប។
ប៉ុន្តែចំណុចសំខាន់គឺ៖
Build + Evaluate + Learn
មិនមែនត្រឹម៖
Build
ទេ។
ត្រូវមានការវាយតម្លៃថា Artifact៖
និស្សិតត្រូវមាន Data Plan ច្បាស់។
ត្រូវកំណត់៖
កុំប្រមូល Data មុនសម្រេចថា៖
Data នេះប្រើឆ្លើយសំណួរណា?
បើប្រើ Questionnaire ត្រូវគិតពី៖
បើប្រើ Machine Learning Dataset ត្រូវគិតពី៖
បើប្រើ Interview ត្រូវគិតពី៖
Result និងAnalysis ខុសគ្នា។
ឧទាហរណ៍៖
Model A Accuracy = 92%
Model B Accuracy = 89%
នេះជា Result។
Analysis ត្រូវសួរបន្ត៖
នេះជាកម្រិតអនុបណ្ឌិត។
Discussion មិនមែនរៀបរាប់ Results ម្តងទៀតទេ។
វាត្រូវភ្ជាប់៖
Finding → Research Question → Theory → Previous Studies → Explanation → Implication
ឧទាហរណ៍៖
លទ្ធផលបង្ហាញថា Trust មានឥទ្ធិពលខ្លាំងលើ Intention to Use។ លទ្ធផលនេះស្របនឹងការសិក្សា A និងB ប៉ុន្តែខុសពី Study C។ ភាពខុសគ្នាអាចមកពីបរិបទអ្នកប្រើប្រាស់ និងប្រភេទប្រព័ន្ធ។ នេះបង្ហាញថា Trust គួរត្រូវបានបញ្ចូលជាធាតុសំខាន់ក្នុងការរចនាប្រព័ន្ធ...
នេះជាការពិភាក្សា មិនមែនត្រឹមបង្ហាញលេខ។
និស្សិតអនុបណ្ឌិតគួរអាចបំពេញប្រយោគ៖
“This study contributes by…”
ការរួមចំណែកអាចជា៖
Novelty មិនចាំបាច់មានន័យថា៖
“មិនធ្លាប់មានអ្នកណាធ្វើលើពិភពលោក”
ទេ។
អាចជា៖
តែត្រូវបង្ហាញថា ហេតុអ្វីវាមានតម្លៃ។
System ស្មុគស្មាញមិនមានន័យថាមាន Novelty។
ឧទាហរណ៍៖
App មាន៖
ក៏អាចគ្មាន Research Contribution។
ផ្ទុយទៅវិញ Study តូចមួយដែល៖
អាចមាន Research Value ខ្ពស់ជាង។
និស្សិតអនុបណ្ឌិតត្រូវទទួលខុសត្រូវខ្ពស់ចំពោះ៖
UNESCO សង្កត់ធ្ងន់លើទំនួលខុសត្រូវរបស់អ្នកស្រាវជ្រាវ ការប្រាស្រ័យលទ្ធផលបែបបើកចំហ និងសារៈសំខាន់នៃភាពត្រឹមត្រូវ និងភាពមិនលម្អៀងក្នុងដំណើរការវិទ្យាសាស្ត្រ [3]។
ត្រូវជៀសវាង៖
AI អាចជួយ៖
ប៉ុន្តែនិស្សិតត្រូវផ្ទៀងផ្ទាត់៖
កុំប្រើ AI ដើម្បី៖
នៅកម្រិតអនុបណ្ឌិត Supervisor គឺជា៖
មិនមែនជាអ្នកធ្វើ Thesis ជំនួសនិស្សិតទេ។
និស្សិតត្រូវបន្តកើនភាពឯករាជ្យក្នុង៖
| ដំណាក់កាល | សកម្មភាពសំខាន់ | លទ្ធផលរំពឹងទុក |
|---|---|---|
| ១. Problem Definition | កំណត់បញ្ហា និងScope | Problem Statement |
| ២. Literature Review | Search, critique and synthesize | Research Gap |
| ៣. Research Design | Questions, objectives, framework and methods | Proposal |
| ៤. Data / Development | Collect data or build artifact | Dataset / Prototype |
| ៥. Evaluation | Experiment, testing or field study | Evidence |
| ៦. Analysis & Discussion | Interpret and compare with literature | Findings and implications |
| ៧. Writing & Defense | Complete thesis and present | Final Thesis |
ប្រភព៖ រៀបចំឡើងដោយអ្នកនិពន្ធ។
រចនាសម្ព័ន្ធជាទូទៅអាចមាន៖
Chapter 1 — Introduction
Chapter 2 — Literature Review
Chapter 3 — Methodology
Chapter 4 — Results
Chapter 5 — Discussion
Chapter 6 — Conclusion
ត្រូវអនុវត្តតាមគោលការណ៍ និងTemplate របស់សាកលវិទ្យាល័យជាក់លាក់ជានិច្ច។
ឧទាហរណ៍សមស្រប៖
ចំណងជើងត្រូវកាត់ Scope ឱ្យសមនឹងពេលវេលា Data និងធនធាន។
សន្មតថានិស្សិតបង្កើត៖
AI Chatbot for University Students
នេះនៅតែជាគម្រោងអភិវឌ្ឍ។
អាចធ្វើឱ្យក្លាយជាការស្រាវជ្រាវកម្រិតអនុបណ្ឌិតដោយសួរ៖
RQ1: តើ Retrieval-Augmented Generation និងFine-tuned Model ខុសគ្នាយ៉ាងដូចម្តេចក្នុង Answer Accuracy សម្រាប់សំណួររដ្ឋបាលសាកលវិទ្យាល័យ?
RQ2: តើភាសាខ្មែរ និងអង់គ្លេសមានភាពខុសគ្នាក្នុង Retrieval Performance ដែរឬទេ?
RQ3: តើអ្នកប្រើប្រាស់វាយតម្លៃ Trust និងUsefulness របស់ប្រព័ន្ធយ៉ាងដូចម្តេច?
បន្ទាប់មកមាន៖
នេះមានជម្រៅសមស្របជាងការបង្ហាញថា Chatbot “ដំណើរការ”។
ចង់សិក្សាអ្វីច្រើនពេកក្នុង Thesis តែមួយ។
គ្មាន synthesis និងcritical analysis។
គ្មាន Literature គាំទ្រ។
សួរ Causal Question ប៉ុន្តែមានតែ Descriptive Data។
ជ្រើស Sample ឬMeasurement ដោយគ្មានហេតុផល។
បង្ហាញ Results ប៉ុន្តែមិនប្រៀបធៀបជាមួយ Literature។
និយាយថា “ប្រព័ន្ធមានប្រយោជន៍” តែគ្មានការរួមចំណែកវិទ្យាសាស្ត្រ។
និស្សិតគួរអាចឆ្លើយបានថា៖
បើចម្លើយនៅមិនច្បាស់ គម្រោងមិនទាន់រួចរាល់សម្រាប់ Proposal Defense ទេ។
អាចចងចាំ៖
P → L → G → F → Q → M → D → A → D → C
P — Problem
បញ្ហា
L — Literature
សិក្សាឯកសារ
G — Gap
ចន្លោះស្រាវជ្រាវ
F — Framework
ទ្រឹស្តី ឬក្របខណ្ឌ
Q — Questions
សំណួរស្រាវជ្រាវ
M — Methodology
វិធីសាស្ត្រ
D — Data
ទិន្នន័យ
A — Analysis
វិភាគ
D — Discussion
ពិភាក្សា
C — Contribution
ការរួមចំណែក
ក្រាហ្វ ១.២.២-១៖ កម្រិតផ្តោតសំខាន់ក្នុងការស្រាវជ្រាវអនុបណ្ឌិត
Critical Literature Review ██████████ Research Gap ██████████ Methodological Rigor ██████████ Data Analysis █████████ Discussion & Interpretation █████████ Research Contribution █████████ Independent Thinking ████████ Large-scale Novel Theory ███
ប្រភព៖ រៀបចំឡើងដោយអ្នកនិពន្ធសម្រាប់គោលបំណងពន្យល់។ ក្រាហ្វនេះមិនមែនជាទិន្នន័យស្ថិតិទេ។
និស្សិតគួរ៖
នេះស្របជាមួយគោលការណ៍ទូទៅរបស់ UNESCO ដែលចាត់ទុកសមត្ថភាពអ្នកស្រាវជ្រាវ និងការប្រាស្រ័យលទ្ធផលដោយបើកចំហថាជាធាតុសំខាន់នៃប្រព័ន្ធវិទ្យាសាស្ត្រដែលមានទំនួលខុសត្រូវ [3]។
ការស្រាវជ្រាវសម្រាប់និស្សិតអនុបណ្ឌិត គឺជាដំណាក់កាលសំខាន់ក្នុងការបង្កើតអ្នកសិក្សាដែលអាចធ្វើការស្រាវជ្រាវដោយមានភាពឯករាជ្យកាន់តែខ្ពស់។ Thesis កម្រិតនេះត្រូវលើសពីការប្រមូលព័ត៌មាន ឬការបង្កើត Product តែប៉ុណ្ណោះ។ វាត្រូវបង្ហាញខ្សែតក្កវិជ្ជាច្បាស់ពី Problem ទៅ Literature, Gap, Questions, Methodology, Data, Analysis, Discussion និងContribution។
ស្នាដៃល្អមិនត្រូវវាស់តាមចំនួនទំព័រ ចំនួន Technology ឬភាពស្មុគស្មាញរបស់កម្មវិធីទេ។ វាត្រូវវាស់តាមភាពច្បាស់នៃ Research Problem គុណភាពនៃ Literature Review ភាពរឹងមាំនៃ Methodology គុណភាពនៃ Evidence និងសមត្ថភាពរបស់និស្សិតក្នុងការពន្យល់ថា “លទ្ធផលនេះមានន័យអ្វី និងបន្ថែមអ្វីដល់ចំណេះដឹង ឬការអនុវត្ត”។
សម្រាប់កម្រិតអនុបណ្ឌិត ពាក្យដែលគួរចងចាំគឺ៖
Depth, Rigor, Evidence, Critical Thinking and Contribution.
Cornell បញ្ជាក់ថា Thesis ជាស្នាដៃសិក្សាដែលផ្អែកលើការស្រាវជ្រាវដើមរបស់និស្សិត ហើយនៅក្នុងកម្មវិធីស្រាវជ្រាវជាច្រើន វាជាស្នាដៃសំខាន់នៅចុងបញ្ចប់នៃកម្មវិធី [1]។
សូមជ្រើសរើសប្រធានបទអនុបណ្ឌិតមួយ ហើយបំពេញ៖
១. Research Area:
..................................................................
២. Research Problem:
..................................................................
៣. Evidence of the Problem:
..................................................................
៤. What is already known?
..................................................................
៥. Research Gap:
..................................................................
៦. Theoretical/Conceptual Framework:
..................................................................
៧. Research Question 1:
..................................................................
៨. Research Question 2:
..................................................................
៩. Research Objective 1:
..................................................................
១០. Research Objective 2:
..................................................................
១១. Methodology:
..................................................................
១២. Data Source / Sample:
..................................................................
១៣. Data Analysis Method:
..................................................................
១៤. Expected Contribution:
..................................................................
១៥. Ethical Considerations:
..................................................................
១៦. Main Limitations:
..................................................................
Master’s research must go beyond description toward analysis and explanation.
Research Gap ត្រូវបានរកឃើញពី Literature មិនមែនបង្កើតតាមការសន្មត។
Methodology ត្រូវសមនឹង Research Question។
Complexity មិនស្មើ Research Quality។
Prototype មិនស្មើ Contribution ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
Results បង្ហាញអ្វីដែលរកឃើញ; Discussion ពន្យល់ថាវាមានន័យអ្វី។
Contribution ត្រូវសរសេរឱ្យច្បាស់ និងអាចការពារបាន។
Limitations មិនធ្វើឱ្យ Thesis ខ្សោយទេ; ការលាក់ Limitations ទើបជាបញ្ហា។
ការស្រាវជ្រាវអនុបណ្ឌិតល្អត្រូវបង្ហាញ Depth, Rigor, Evidence និងIndependent Thinking។
[1] Cornell University Graduate School, “Guide to Writing Your Thesis/Dissertation,” Cornell University, Ithaca, NY, USA.
[2] OECD, Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research and Experimental Development. Paris, France: OECD Publishing, 2015.
[3] UNESCO, “Recommendation on Science and Scientific Researchers,” adopted at the 39th session of the General Conference, Paris, France, Nov. 13, 2017.
[4] Cornell University Graduate School, “Thesis and Dissertation,” Cornell University, Ithaca, NY, USA.
[5] Council on Undergraduate Research, “The Impact of an Undergraduate Research Experience on Graduate Degree Attainment across Academic Divisions,” Scholarship and Practice of Undergraduate Research.
