首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从质化数据到国际期刊论文:数据分析与学术写作

作者: 乔雪峰

来源:全球教育展望2018年

摘 要 :近些年来,国内越来越多的研究者致力于在国际学术期刊发表质化研究论文。由于国际期刊在学术规范方面与国内期刊不尽相同,如何按照国际期刊要求分析质化研究数据并撰写论文成为许多研究者面临的问题。本文结合SSCI期刊已发表的论文,阐述研究者在质化数据分析、研究发现、讨论这三个主要环节常用的方法。本文可以为质化研究者在国际期刊发表论文提供一定的参考。

关键词 :质化研究;学术写作;数据分析;SSCI期刊

假设我们已经从田野中获得了研究需要的访谈录音、观察记录和文本等实证资料,并把访谈录音转录成文字稿,整理田野笔记、观察记录、文本资料等并输入电脑,建立了质化研究的实证数据库。

那么,当我们面对着长达上百页的文字资料时,通常会有一个疑问,“下一步应该怎么办呢?”从质化数据库到发表成为期刊论文,还有漫长的路要走,其中最为关键的环节是数据分析、研究发现和讨论的写作。为此,本文针对研究者在处理这些环节时经常面临的问题加以阐述,并从近些年SSCI期刊中选取已经发表的论文详加佐证。

质化研究数据分析

质化研究数据分析是将转录的访谈资料、田野日志、文本资料和观察内容进行系统化梳理,以便更好地理解和诠释,为其赋予意义。也就是说,实证资料库中的文字资料目前依然是乱糟糟的原始材料,只不过表面看起来很整齐而已。现在的关键问题就变成了如何通过资料分析为被研究者的行动赋予意义,让这些原始数据放出光彩。

质化研究者对于质化研究软件有着不同的偏好,并没有绝对的要求。质化研究者经常说一句话,“研究者本身就是研究工具”。数据分析需要凭借研究者自身的洞察力,在与研究对象的互动中理解和解释其行为,生成和建构意义。

质化研究软件只是一个辅助性工具,数据分析过程主要还是依靠研究者自身。为此,一些做小型研究项目的研究者,更倾向手工分析,而不借助于专门的质化研究软件。使用软件需要额外学习软件的流程和操作方式,反而可能增加研究者的负担,使研究者的关注点脱离质化资料本身,进而影响到数据分析的顺利进行。

Silverman和Marvasti指出,质化研究软件可能使研究者的注意力偏离了那些无法类别化的活动。[1]不过,如果是开展为期数年的研究项目或者是完成学位论文,涉及到容量比较大的质化资料,质化研究软件也是一个不错的选择。质化研究软件可以帮助研究者在海量的数据中尽快找到有价值的引用和范畴,或者发现主题的多重视角。[2]

比如,Yin、Lee和Wang曾就我国高中课程改革开展为期三年的质化研究,针对广东省内4所个案高中的8名学校领导和1名教研员开展3轮深入访谈,并收集学校、省教育厅和省教研室发布的相关政策文本。[3]针对这样一个长期的研究,三位研究者选择使用NVivo 7分析资料。对于使用质化研究软件进行编码,他们也明确表示,质化软件能够更加有效地提取编码、概念和类别,从质化数据中发现概念化模式。

(一) 数据分析机制

质化数据通常是以文字的形式出现,研究者需要从文本数据中提炼深层含义和认识。研究者可以通过数据分析超越文字表面的印象,做出有实证依据的、丰富的描述和解释,避免淹没的质化数据的汪洋大海中。

由于质化研究涵盖数十种不同的策略和类型,且质化数据分析存在诠释取向、社会人类学、协同式社会研究等多种不同的取向,研究者对于数据分析机制有着不同的理解。[4]比如,诠释取向将人的活动视为文本资料,强调研究者通过不断地细读资料,达到对研究对象行为的深层领悟,挖掘多层次的意义。社会人类学则通过直接或间接参与到日常活动之中,对研究场所和个体进行详细描述,在日常情境中寻找行为规律性。而在协同式社会研究中,研究者和研究对象共同设计行动方案,在行动的同时进行参与式观察,并将收集到的资料用于后续行动反馈。

尽管质化研究取向之下不同的策略和类型所使用的分析机制不尽相同,然而质化研究者还是梳理出了质化数据分析的一般性步骤,供广大研究者参考使用。比如,克雷斯威尔将数据分析视为涵盖数据整理到学术论文写作的全过程,将其划分为数据组织和准备、通读数据、数据编码、主题挖掘、呈现分析结果、数据解释六个步骤: [5]

第一步,数据组织和准备,将观察、访谈和文件等不同类型的数据整理成文档,为后续数据分析做好准备;

第二步,通读数据,获取对数据的整体理解;

第三步,数据编码,将数据切割为句子或段落片断,进行归类,并用特定的术语标示出来,形成编码表。这一步是将数据简化的核心环节,下文将在“数据编码”部分专门阐述;

第四步,主题挖掘,从编码中建立对场所和人的描述,挖掘少量的抽象主题。一些复杂的质化研究不仅会建立描述,生成主题,同时会探究复杂的主题关联。主题挖掘关系到从形象的描述中提取抽象的概念,下文将在“主题挖掘”部分专门阐述;

第五步,呈现分析结果,将研究发现以一定的方式展现给读者。这一步已进入研究发现的写作阶段,下文将在“研究发现的写作”中专门阐述;

第六步,数据解释,解释研究发现并阐述数据的意义。这一步对应为讨论部分的写作,下文将在“讨论部分的写作”中专门阐述。

需要说明的是,质化数据分析机制并不是完全的线性过程,中间可能出现一定的反复。数据分析机制的主线是研究者对数据的理解从模糊逐渐走向清晰,呈现出螺旋上升的过程。[6]一些经验丰富的研究者甚至将数据分析进一步拓展到数据收集阶段,自收集数据之时便开始关注研究主题中可能的规律、解释、关联,试图寻找前因后果。

(二) 数据编码

对于质化研究者而言,资料分析机制虽然划分和命名不尽相同,但数据编码都是其核心环节之一,是将原始数据加工为对研究者有价值的资料的通道。[7]编码主要涉及如何对数据进行区分,添加标识,对相似的标识进行聚类,进而形成比较清晰的脉络。简单来说,编码意味着把原始资料打散、重组、浓缩的过程。[8]Fereday和Muir-Cochrane指出,高质量的编码虽然在数据量上大量缩减,但更能够抓住现象的丰富性。[9]

质化研究者从数据中寻找规律和模式,然后用某个词或词组来代表这些话题和模式,这些词和词组就是编码类别(coding categories)。[10]编码类别类似于商品的标签,可以通过定位标签进一步寻找同一标签下丰富的货品。而多种质化数据分析机制并无高下之分,选择使用哪一种并不重要。为了避免切换不同的资料分析机制给自己带来陌生感,质化研究者通常在选定一种资料分析机制后便长期坚持使用。

由于编码在数据分析过程中的重要地位,如何编码就成为质化研究者关注的重点。Corbin和Strauss在论文中详细介绍了数据编码和主题挖掘流程,将其划分为开放编码(open coding)、主轴编码(axial coding) 和选择性编码(selective coding) 三个阶段,受到质化研究者的推崇。[11]

克雷斯维尔将数据编码和主题挖掘划分为两个阶段不同,两位研究者将主题挖掘视为数据编码的一部分,并且主要出现在主轴编码和选择性编码阶段。为了保持概念边界的一致性,本文将数据编码视为开放编码,而将主轴编码和选择性编码视为主题挖掘。本部分将简要介绍主轴编码和选择性编码,而具体的主题如何产生和检验则在下一部分详加阐述。

首先是开放编码。开放编码可以打破常规的思考逻辑,并以一种新的方式来看待自己获得的数据,对数据进行分类。在开放编码阶段,质化研究者将所收集到的数据库分解为各自具有特定意义的词、短语、句子等细小的碎片,并使用一定的词和词组加以命名,形成初次编码系统。

其后,质化研究者重新审视为数众多的编码,并把多余的编码删掉,相似的整合在一起。研究者对这些命名过的编码进行比较,思考其是否可以放到同一类别下,从而形成相对稳定的编码类别和子类别系统。

对于质化研究者而言,构建编码类别并没有约定俗成或者是统一的标准。即便是面临相同的质化数据库,不同的研究者构建的编码类别可能存在很大差别。具体的编码出现在多个类别中,抑或编码类别之间有交叉,都是正常的现象。

其次,基于开放编码形成的编码类别,研究者通过主轴编码将编码类别纳入特定的理论范式之中,挖掘抽象的主题。开放编码阶段形成的编码类别主要反映了事实层面的描述性模式,主题挖掘可以帮助研究者从编码中发现其更深层次的内涵,解释其含义。

在主题挖掘过程中,研究者将参照先前确定的研究问题、分析框架和研究思路,在理论和资料之间对话,确立编码类别间的关系,逐渐形成多级主题结构。鉴于主题提取在编码过程中的独特地位,研究者如何挖掘主题将在下一部分详细介绍。

最后,在主轴编码的基础上,研究者通过选择性编码进一步确定核心主题,并围绕核心主题把其他主题关联起来,从而形成一条比较完善的故事线。核心主题通常是研究者想要展现的最主要的现象或者问题,可能在现有的类别中找到,也可能从论文的主要关键词中发现。

同时,研究者找出若干个典型的案例,进一步丰富故事线。鉴于核心主题在编码过程中的重要性,Corbin和Strauss介绍了一些引导性的问题,来帮助研究者寻找核心主题:这篇文章打算阐述的主要观点是什么?如果用几句话来陈述这项研究的主要发现,我该怎么说呢?被研究者的这些行动和沟通是关于什么的呢?我如何解释这些类别之间的差异呢?[12]除了这些问题以外,研究者也常常借助研究问题和访谈提纲来产生核心主题。

在一些大型的研究中,为了保证编码的可靠性,研究团队会进行若干轮编码并反复校验。编码所占用的时间甚至可长达数月甚至若干年。比如,Weston等通过团队合作的方式历经4年之久共同建立编码系统,其编码经历了“架构编码概念产生编码初次编码系统的反馈产生初次编码系统团队新一轮的反馈开始正式编码持续编码并完善”七个阶段。[13]

首先,在架构编码概念阶段,Lynn、Cynthia和Terry三位团队成员讨论研究问题与编码系统的关联,并将编码系统定位为发展教授对于教学反思的丰富理解,期望通过数据寻求教学反思模式;

其次,在产生编码阶段,Terry多次阅读质化资料,并将与教授何时做出对教学和学生学习的评价、采取行动来改变教学和学生学习的相关内容记录下来,分别命名为“监管”和“控制”。这些内容成为编码系统中最先出现的两个编码类别。Terry进一步把监管和控制这两个编码类别细化为四个类别,分别是监管的线索、如何监管(积极和消极)、通过控制改变什么(目标、教学方法、评价方法)、通过控制如何改变。这四个编码类别构成了初步编码的主体框架;

第三,在初次编码系统的反馈阶段,Terry向全体团队成员介绍了初步编码框架。每个团队成员尝试使用这一初步编码框架对部分质化数据片断进行编码,以核实借助此编码框架解决研究问题的可行性。基于编码结果,团队成员对编码达成一致理解,并寻找可以支撑这些编码类别的依据,处理编码类别可能面临的挑战;

第四,在产生初次编码系统阶段,Terry基于团队成员的反馈,对编码进行修改和提炼,丰富编码的子类别,形成初次编码系统;

第五,在团队新一轮的反馈阶段,Terry将编码系统带给团队,由团队成员进行检验,对已有编码进行修正,并发现新的编码类别,从而形成稳定的编码类别;

第六,在开始正式编码阶段,Jacinthe、Cathy和Carol三位团队分别选取两位个案教授的质化数据进行编码,并在团队讨论会上澄清其编码的理由,以增强编码的可靠性,避免出现错误理解;

第七,在持续编码并完善阶段,团队完成全部的编码,向受访教授和同事征求意见。团队成员通过研讨会把编码结果呈现给受访教授,通过多种方式把编码结果分享给学院内和其他学院的同事,征求其建议并做出改进。

在SSCI期刊论文中,编码机制虽然并未达到上述大型研究中如此复杂的程度,但依然是幕后工作中耗时量巨大的内容,甚至延伸到数据收集和写作阶段。为此,研究者通常会用一定的篇幅来介绍研究所用的数据分析机制,特别是如何进行数据编码的。比如,Yan采用了Corbin和Strauss创立的编码机制,在论文中用一个专门的段落来阐述数据分析机制: [14]

在正式的资料分析过程中,本研究使用了开放编码系统,涉及以层次结构开展主轴编码和选择性编码。首先,我用代码来表示访谈和田野日记中有关的事件和行动。对于所得到的代码,我持续进行比较,从而获得编码类别。我特别关注编码类别之间的共性,以及那些可能进行后续探讨的问题。其后,我审视了所有的编码类别,考虑如何在这些类别群之间建立关联,关注它们在教师信念和实践方面透露出什么表征。最后的编码阶段,我按照研究问题组织汇报研究发现,强调实施中出现空缺的部分及诱因。出于保密的考虑,我对访谈的片断做了编码。

也有一些研究者考虑到篇幅限制,只是简要介绍数据分析过程。比如,Wang和Gao在论文中对于资料分析机制的阐述只有2句话,“访谈数据按照主题式结构进行编码。分析时特别关注学生的专业承诺、工作规划,以及其与动机、性别、出生地、学习经历、对社会不平等的态度等因素的关联”。[15]

(三) 主题挖掘

如果说编码是数据分析过程中的有效资料提取,那么主题挖掘则是对数据编码的内容进行提升。编码将质化数据进行浓缩,不过依然处于形象的现象描述层次;而主题挖掘则将浓缩后的编码从形象的现象描述上升到抽象的概念分析,搭建概念之间的关系,发现行为模式。

研究者透过编码类别反映的现象描述性内容,通过寻找编码类别之间的关联,从中挖掘出超越现象层面的抽象主题,梳理出清晰的故事线。

核心主题的选择和故事线的梳理有多种不同的方式。换言之,对于同样的数据编码的结果,开展主题挖掘时往往有多种不同的选择。

Cohen、Manion和Morrison指出,研究者可以围绕群体、个体、特定主题、研究问题、研究工具这五种方法组织主题,形成故事线,其中群体和个体都是以受访者为线索的,特定的话题和研究问题都是以主题为线索的。[16]

研究者通常采用多种方法相结合的方式形成故事线索。比如,Yin、Lee和Wang围绕文化价值观这一特定的主题和受访群体,发现数据中浮现出顺应文化、考试文化和改革倡导下的新课程文化这三种冲突的文化价值观,这些文化价值观冲突进而导致了学校领导在实施新课程改革时面临着困境。[17]

Zhang、Yuan和Yu则主要围绕受访群体和两个研究问题来搭建故事线: 教师和学校领导在发展专业学习共同体时面临着什么挑战?学校领导和教师关于专业学习共同体障碍的看法有什么相同和不同之处?[18]

为了协助研究者检验编码是否实现了主题挖掘,Saldaña提出了可触及测试策略(touch test)。[19]研究者可检测编码所得是否为现实层面可触及的事实,如果可触及的话,说明主题挖掘并未完成。只有当编码从事实转向抽象的概念时,才可称为浮现出主题。由于编码之间的联系并非一眼就可以鉴别出来,许多研究者并不是一次性便可从编码中提炼出主题,而是经历了数轮反复提炼。

比如,Fereday和Muir-Cochrane详细介绍了从编码中挖掘主题的复杂过程。两位研究者围绕临床护士区分反馈效用和可信度的标准,分别对临床护士、护士长和机构文件这三个系列的数据分别进行编码,形成数据编码类别。其后,两位研究者围绕表现反馈的可信度标准这一研究主题,将三个系列的数据编码并置,比较不同系列数据编码的相似与差异,寻找编码之间的联系。下表1为两位研究者对三个系列数据编码并置建立的编码表: [20]

表1使用研究问题作为标题连接编码并鉴别主题: 表现反馈可信度标准

基于编码表中三个系列编码的比较,Fereday和Muir-Cochrane提取出4个初级主题: 反馈来源和接受者之间的关系对于反馈的可信度很重要,包括沟通的频率、尊重和信任;反馈来源必须理解反馈信息所处的情境脉络;反馈需要从不同的来源收集;考虑到时间和讨论的机会,口头反馈更受欢迎。[21]

和原来的编码类别相比,这些初级主题提炼出了反馈来源、反馈接受者、口头反馈等抽象的学术概念,并试图用这些概念来解释编码背后的含义。为了保证所提炼的初级主题能够精准反映编码背后的深层含义,两位研究者在提取初级主题时将注意力集中于学术概念的生成,而并未考虑这些概念之间的关联。基于所提炼的初级主题,两位研究者进一步挖掘这些学术概念之间的关联,并将其梳理为以下5个稳定的聚类主题(clustered theme),作为研究最终采用的主题: [22]

主题1: 与人的熟悉程度增加了反馈信息的可信度;

主题2: 反馈需要情境脉络;

主题3: 口头反馈比书面反馈更受欢迎;

主题4: 反馈源头和接受者之间的尊重和信任可以促进反馈信息;

主题5: 人际熟悉度可能对反馈信息产生负面影响。

在撰写期刊论文时,研究者通常会用一定的篇幅来阐述自己是如何分析数据的。不过,在详略程度方面,不同的期刊论文有很大的差别。一些研究者主要介绍所选用的数据分析机制,并未详细阐述主题是如何浮现的。而有些研究者则会详细说明主题挖掘的过程。比如,Zhang、Yuan和Yu在研究方法部分详细阐述了数据分析过程,不仅包括所采用的数据分析机制,而且详细说明核心主题是如何从数据中逐步浮现出来的: [23]

本研究采用质化研究取向加以分析(Strauss and Corbin, 1998),采取多轮次开放编码、主轴编码和选择性编码依次进行的方式。本文作者首先仔细阅读了来自教师的访谈转录文字,发现从中浮现出阻碍专业学习共同体发展的八个主题(比如工作量大、工作计划不合理)。通过重复阅读和编码,我们把八个主题相比较并整合成四个编码类别,即不充足的合作时间、低效的学校领导、不适宜的问责政策、缺少合作专业文化。我们采取同样的方法阅读来自学校领导的访谈数据,从中浮现出七个主题(比如缺少财权)。

随后,我们把这七个主题整合成四个主要的编码类别,即不充足的合作时间、被动的教师、不适宜的问责系统、缺少外部资源。最后,我们把教师和学校领导的编码类别进行比较,提取教师和学校领导关于发展专业学习共同体的障碍的相同和不同之处。比如,教师和学校领导均认为强力的问责系统是发展专业学习共同体的障碍。但是,他们对于问责系统的关注来自于两个不同的层面(即学校和区层面)。考虑到研究的效度(Creswell, 2007),数据由本文的前两位作者分别分析。本文作者开展数轮讨论,直至最后就分析结果达成一致。

研究发现的写作

初步完成主题挖掘之后,便可着手开始撰写研究发现。研究发现的写作主要包含总体结构的规划和实证数据的摘录及分析。其中,总体结构的规划为研究发现部分架构了宏观框架,而实证数据的摘录和分析则构成了研究发现部分的内部机体。对于这二者的区别,Alasuutari借助房屋构造加以解释。[24]在他看来,宏观框架水平上需要思考如何排布各个房间的相对位置,内部机体水平上则需要考虑房间内的装饰和家具摆设。

(一) 总体结构的规划

在撰写研究发现之前,研究者需要规划总体结构,确定这一部分的布局方式,以确保研究发现部分是一个有逻辑性的整体。Silverman和Marvasti指出,研究发现的总体结构通常包括假设性叙述(hypothesis story)、分析性叙述(analytic story)和推理性叙述(mystery story) 三种模式。[25]

假设性叙述主要出自量化研究,通常以“陈述假设验证假设讨论”的结构进行铺陈。质化研究由于缺少明确的假设,且难以通过变量相互关系验证或者证伪某个命题,则很少采用此种结构。质化研究发现的总体结构通常采用分析性叙述和推理性叙述,下文将结合案例分别阐述。

分析性叙述以清晰的逻辑线索贯穿于整个研究发现部分,且每个段落都是整个分析性逻辑线索的一部分。Strauss和Corbin高度强调分析性逻辑在质化研究写作中的地位,认为所有的研究都是围绕分析性逻辑展开的,写作过程则是把分析性逻辑向读者阐述清楚的过程。[26]

为了让研究发现更容易被读者理解,质化研究论文需要把分析性逻辑线索摆在明显的位置,清晰地展现给读者,而不是指望读者从文字中自己去寻找。为此,Silverman和Marvasti指出,研究者在写作的时候,可以借助一些问题来协助自己构建论文的分析性逻辑: 这项研究我打算使用什么核心学术概念?我的研究发现如何清楚地表征这些学术概念,并把研究主题呈现出来?在这篇论文中我打算如何回答研究问题?[27]

有些研究者在数据收集阶段便设计了严谨的概念框架,并在资料分析和写作过程中一以贯之。比如,Wang和Gao在“教育公平还是社会流动: 中国师范生和免费教师教育的价值冲突”一文中,便采取这种方式来开展研究。[28]他们在研制访谈提纲时便从学生选择免费师范项目的动机、师范生到乡村学校从教的意愿、免费师范项目的课程和教学这三个层面加以设计,并在分析资料和写作时延续了这样的架构。为了使分析性逻辑更加明确,两位研究者在研究发现部分以“选择免费师范生项目的动机”、“乡村学校从教的态度”、“学习经历和道德指引”作为二级标题突出主题。这种架构方式使得研究设计、数据收集、数据分析和写作在逻辑上保持高度一致。

另外有些研究者则从前人研究中选取理论框架作为自己研究的分析性逻辑。比如,Cobbold在“吸引和留任加纳乡村教师: 地方资助项目的前提和期望”一文中,选择采用Sher于1983年建立的理论框架,从条件、特征和补偿三个层面分析地方资助项目的成效。[29]

和分析性叙述相比,推理性叙述更注重描述复杂的情节,以讲故事的方式揭示复杂的现象,捕捉真实的细节。推理性叙述首先提出一个谜题,然后通过问题和回答逐步展开论述,揭开谜底。[30]推理性叙述由研究者带领读者从实证案例出发,逐步导向对材料的深度解释,然后走向具有普遍性的涵义。此种架构方式可以牢牢地抓住读者的注意力,把读者带入情境,并以归纳的方式展现研究发现是如何逐步揭示出来的。

Yuan和Lee在“‘我需要坚强能干’: 教学实习中一位师范生的情感和身份的叙事研究”中便采用推理性叙述的方式呈现出师范生在教育实习过程中如何应对所经历的情感体验并建构自己的专业身份。[31]师范生在实习过程中面临着怎样的情感体验和身份冲突,又是如何应对的,便成为这篇论文打算揭示的谜题。

两位研究者发现受访者的情感体验中浮现出“我已经成为一名教师”“我是同谋”“我希望我能做更多”“我在谷底”“我需要坚强能干”这五个突出的主题,并以这五个主题来描述受访者在实习过程中的情感波动。揭示实习场域中指导教师、学生、学校系统、文化、个体能动性的相互关系和复杂影响。

(二) 实证数据的摘录及分析

在写作的时候,研究者需要把研究者作为“他者”的描述和质化资料的直接引用结合起来。通常的做法包括以下三个步骤。首先,研究者可尝试先用简短的话把主要的研究发现列出来,作为文章的主要观点。

所罗列的主要观点构成了研究发现的基本骨架,便于研究者将写作内容框定在这一架构之下,避免写作时偏离主题。其后,研究者从编码类别中选取引文放到主要观点之下。这一部分引用的实证数据是后续开展分析推论的经验基础。如果实证资料不完备,会让读者觉得这些研究只是研究者的主观臆断,说服力不足。第三,在引文前后需增加一定的话用来解读引文,使得分析更加细致,并把上下文联系起来。

在摘录引用实证数据时,一般有简短引用和长段落引用两种方式。简短引用是把一条或者几条短的引文内嵌到一个段落之中,在段落内部把引文和研究者的分析整合起来。引文代表独特的细节,研究者的分析则代表一般性论述,由此特殊性和一般性便在单个段落内获得平衡。

长段落引用则是将引文和作者的分析分别单列,由研究者先做一般性的阐述,之后再通过一段引文加以详细证实。Yin指出,长段落的直接引用通常出现在两种情况中: 其一,受访者生活经历非常独特,需要通过第一人称的直接讲述来体现这种独特性;其二,访谈时意义丰富的场景或者对话持续了一段时间,片断分解后不利于呈现丰富的意义。[32]单列之后,研究者的整段论述有助于完整地呈现研究者的分析思路,并且提醒读者在阅读长段落引用时需要留意的内容。

比如,在Yuan和Lee的研究中,便采用许多长段落引用的方式来呈现受访的师范生独特的情感体验。以下的一段论述中,两位研究者首先完整阐述了指导老师对师范生的行为控制进而对师范生身份建构的影响: [33]

来自于指导教师的控制剥夺了Ming在实施课堂语言教学理念的专业自主性和能动性,进而影响到他作为师范生的实践学习。不仅是他的学习受到影响,而且他无法为学生提供他所期望的有意义的英语学习机会,这更加重了他的负面情绪,阻碍他在‘真正教师’的身份建构。

这一段完整论述强调了指导教师的控制对师范生实践学习的负面影响,并把师范生的负面情绪放在醒目位置。其后,两位研究者通过长段落引用佐证前面列出的观点,从受访者的视角生动展现出指导教师控制下遭遇挫折的沮丧心情,使得研究者的论述更加有血有肉: [34]

虽然我不能在学校里改变什么,但我依然希望带给学生一种不同的语言学习经历。这是一种更有趣和注重互动的体验。遗憾的是,我的指导老师控制了我的教学,把她的安排强加给我,最后我的尝试失败了。我只能对我的学生说抱歉了。但是我能做什么呢?我并不是这个学校的老师。

需要说明的是,引文构成了研究发现部分内部机体的“器官”,需各就其位,且相互关联。无论是简短引用还是长段落引用,每段引文都需围绕一个概念或者论点展开,尽量避免一段引文同时涉及多个不同的概念。同时,所有引文均处于研究发现的宏观框架之内,由清晰的逻辑线索贯穿。

讨论部分的写作

(一) 讨论部分的结构

讨论部分主要是陈述研究者如何理解和解释研究发现,把研究发现和已有的研究结果进行比较,揭示关于问题的新的理解和认识。Silvia指出,讨论部分的主要目标是做“整合”,与当前理论、学术争论、问题建立连接。[35]通过讨论部分的阐述,研究者把自己的研究发现整合到当前的知识体系中。而讨论部分的欠缺,会让人感觉这项研究只是访谈引文的拼接,深度分析不足。

对于什么是好的讨论,Silvia提出的好的讨论通常具有的2个基本特征可以为我们提供参考。[36]其一,好的讨论需要针对研究内容开展具体分析,而不是宽泛论述。如果讨论部分写完以后,发现在其他的研究中似曾相似,那么说明这一部分的写作针对性不足,未能聚焦于自己的研究发现;其二,好的讨论需要显现出自己研究的强项,而不是过于强调研究的局限。虽然研究大多都有局限之处,但是在讨论部分应呈现出这项研究超出当前其他研究的地方,让读者体会到这项研究的价值。

在论文结构上,讨论部分有几种不同的处理方式。有的研究者选择将讨论部分单列(如Gutierez, 2016; Lai, 2013; Yuan & Lee, 2016),也有的把它和研究发现部分合并(如Zhang, Yuan & Yu, 2017),或者和结论部分合并(如Wang & Gao, 2013)。[37][38][39][40][41]

由于期刊论文通常会限制篇幅,如何平衡研究方法、研究发现、讨论这三个部分,学术界的意见并不一致。一些研究者认为需要完整充分的讨论,弱化研究方法和研究发现;而另外一些研究者则持相反的观点,认为需要详细阐述研究方法和研究发现,减少讨论部分的篇幅。[42]一个比较实用的办法是从自己想要投稿的意向期刊查阅格式要求,参考近几年发表的论文通常如何设置讨论部分,控制讨论部分在文中的篇幅。

在讨论部分的内容方面,研究者通常有所侧重,并按照相对固定的环节进行排布。Hartley把讨论部分划分为以下5个环节: [43]

第1步,重新陈述一遍自己的研究发现;

第2步,评价研究发现和前人研究的关系,证实前人研究、肯定前人研究还是超越了前人研究;

第3步,列举可能的研究局限;

第4步,对预料之外的结果提供一个合理的解释,反驳对立的观点;

第5步,陈述研究的启示以及对后续研究的建议。

对于以上5个步骤,Silvia做了进一步归类,将讨论部分划分为必须的要素和选择性的要素,并将第1步扼要重述(recap)、第2步建立连接(connect)和第4步解决争议性问题(resolve)界定为必须的要素,而将第3步和第5步界定为选择性的要素。[44]

在讨论部分写作中,研究者并不完全遵照这5个步骤铺陈,而是尽量涵盖必须的要素,在选择性的要素上有选择地增减。其中,第1步扼要重述作为讨论部分的开头,以简洁的语句重新论述研究的目的和主要观点,把读者的注意力从丰富的研究发现中领出来,重新回到文章的主要观点上;第2步建立连接则将自己的研究发现和其他的学术理论、发现和问题建立关联;第4步解决争议性问题则主要针对自己的研究中出现的一些预料之外的发现,解释与前人研究的冲突之处。鉴于建立连接和解决争议性问题在讨论部分的关键地位,下文将分别详述这两个环节如何写作。

(二) 建立关联

与前人研究的关联是讨论部分的核心,也是最难写的一个环节。研究者需要分析研究结果和既有理论的关系,与现有理论对话,验证文章引用的理论。学术研究中常有一句话叫做“站在巨人的肩膀上”,那么这一部分要做的就是让自己的研究也成为巨人肩膀的一部分。在具体的处理方式上,以下三种方法较为常见。

第一种,研究者引用若干个同一类别文献,并提出这篇论文证实了文献中提出的观点。由于主要观点相同,为了避免重复,文中不再详细论述文献中的观点,而是直接阐述自己的研究发现,并通过详细的论述来说明。比如,Yuan和Lee便采用这种方法论述: [45]

本研究呼应了之前的研究发现,阐释了师范生和指导教师之间不平等的权力关系,而这种权力关系也导致师范生受到一系列负面情绪的冲击。特别是在实习阶段,Ming被视为指导教师的‘帮手’,而不是学习如何教学的具有自主性的教师。由于他在实习学校的边缘地位和实习评价的压力,Ming不得不迎合指导教师的偏好和需要,而选择隐藏自己的负面情绪,以便达到指导教师对于师范生的期望。

第二种,研究者先提出自己研究发现,通过与文献的观点比较,阐明自己的研究证实了前人的观点。为了便于读者比对,文中也会把文献的观点列出来。比如,Lai、Li和Gong便使用这种方式阐述研究发现对当前理论的证实: [46]

本研究发现,教师作为学科专家的专业身份、作为接受者的社会定位、在教室外缺少自信和能力,都会塑造其专业能动性。这一研究发现也证实了Etelapelto et al.(2014) 提出的观点,个体在能动性方面的差异和教师的专业身份、能力、与其他专业人士的关系等因素具有密不可分的关系。

第三种,研究者先阐述文献的观点,然后借用文献的观点详细阐述本研究发现。比如,Gutierez提出研究发现证实了当前文献中关于反思的相关观点,并依照这一分析逻辑详细论述研究发现: [47]

这就肯定了Daniel et al. (2013)所说,即反思的过程会促使教师改善他们的实践,以应对他们专业工作的动态性。本研究中,反思过程创造了建设性的反馈机制,课例研究团队收集群体性信息,引导他们分析和重新审视生成的教学实践。基于此,这个团队能够构建真正的合作关系,每个人的教学在新的实践形成过程中都受到重视,而新的实践又会在后续的研究课程实施过程中进一步发挥作用。

(三) 解决争议性问题

除了和前人研究建立关联之外,部分研究者会发现自己的研究中有少量研究结果与现有研究发现并不一致,或者难以用当前理论解释。对于研究而言,出现异端实属正常的现象,毕竟并不是所有的事情都按照事先设计的研究计划来运作的。当出现冲突性的研究结果时,则需要选择其中有价值的内容,向读者解释为何出现冲突性的研究结果,以及如何修正、补充或者推翻当前的理论。

研究者处理这一部分时需要非常谨慎,公正地评价这些争议性的结果,避免过于夸大自己研究发现的价值,或者贬低他人的研究。部分研究者在认可前人研究结果的同时,强调自己的研究发现难以用当前的理论解释,需要把理论做一定的拓展。比如,Lai的论文提供了一个很好的范例: [48]

Clark(1983) 提出不同国家在政府、市场和学术权威具有不同的关系模式,本研究与其研究讨论不同,发现在一个国家内部的政府、市场和学术群体之间存在多种关系模式。在中国内地,学术群体需要处理的事宜依赖他们所在的大学的荣誉和地位,而这一荣誉和地位的获得又基于其归属于教育部还是地方政府。声望卓著的高校里的学术群体与政府保持密切联系,其原因在于质量评估、学术资本和政策研究均出自政府部门。而地方高校中的学术群体需要同时与政府和市场保持联系,他们的生存状态更加复杂。当他们满足政府和市场的需求之后,留给自己的空间将非常有限。

Lai指出,Clark发现不同国家在“政府—市场—学术权威”三者关系之间存在差异,而一国内部则以一种模式作为主导。而Lai则发现,即便是一个国家内部,依然存在两种“政府市场学术权威”关系模式。针对此独特情况,Lai做了进一步解释,并把理论的拓展作为自己讨论的立足点。

除此之外,还有一类情况是有些研究话题本身就存在一定的争议,学术界对此有两种或者多种不同的看法。那么,研究结果在证实某一方观点的同时,必然与其他观点相冲突。对此,研究者在讨论时,需要明确阐述已经存在的学术争议,并指出自己的研究对于调解或推进这一学术争论有何帮助。比如,Liu和Onwuegbuzie在一项混合性研究中,针对国际上对于教师从事研究这一依然具有争议的主题,把自己的研究结果纳入其中: [49]

然而,教师从事研究的标准和持续性目前仍有一定的争议。比如,Nunan(1997) 认为,教师研究需要和其他类型的研究采用同样的标准来衡量。与之相反,Allwright(1997) 则认为,教师从事研究不应该以学术研究的标准来衡量,而是应该关注教师对于专业实践的独特理解。我们并未发现学术出版在西方国家作为教师评价和晋升的条件。对于我们的知识体系来说,仅有一项研究(Odden et al., 2001) 指出,衡量教师知识和技能的方法可以选用教师的档案,在档案中需要包含学术论文等内容。因此,中国的教育管理者需要考虑是否将学术出版作为教师晋升的必要条件。如果他们认为有必要,教育行政部门需要考虑如何帮助教师开展研究,而不是仅仅要求他们发表学术论文。

结语

质化研究旨在深入探索和理解教育现象或参与者背后丰富多元的内在特征、理性价值与意义。[50]质化研究把观念、意义和感受放在首位,从行动者视角出发致力于对社会现象更深入的理解。由于质化研究很少遵循从提出假设到验证假设的固定轨迹,在进行质化数据分析的时候,研究人员通常小心翼翼地对质化数据加以编码并阐释其意义。

为了方便科研人员进行学术交流,质化研究期刊论文通常遵照一个基本结构,大体包括引言、文献综述、研究方法、研究发现、讨论和结论这些部分。虽然有一些变体,但大多数研究者通常会沿用这一基本结构来呈现自己的研究结果。

当研究者获得了质化数据之后,需要处理的关键环节是进行数据分析、呈现研究发现并与当前研究和理论建立关联。由于质化研究在这些环节的处理上并没有形成统一的规则或者规范,本文所做的只是梳理已经发表的SSCI期刊论文在处理这些环节时常用的方式,供国内有意向在国际期刊发表的研究者参考。

在数据分析部分,研究者可以根据实际需要选择是否借助质化分析软件进行编码。对于现有的研究方法专著和论文中提及的多种数据分析机制,研究者可以选择一种并固定下来长期使用。研究者通过数据编码,从质化数据中提取有价值的信息,生成编码表。

在数据编码基础上,研究者通过主题挖掘,寻找编码之间的联系,使得主题从编码中浮现出来,生成论述的故事线。在写作之时,研究者通常需要在研究方法部分阐述研究所用的数据分析机制。在研究发现部分,质化研究者通常采用分析性论述和推理性论述这两种论述结构进行宏观架构,通过简短引用和长段落引用这两种方式来摘录和分析质化数据。

在研究讨论部分,通常需要包含扼要重述、建立连接和解决争议性问题这三个必须的要素,并根据期刊要求考虑是否加入研究局限、启示、后续研究展望等选择性要素。研究者需要将自己的研究与前人的研究建立关联,并且妥善解释自己的研究发现中与当前知识体系不兼容的部分。

需要说明的是,本文虽然分为数据分析、研究发现的写作、研究讨论的写作三个部分,事实上这三个步骤并不是线性过程,其中有一定的交叉,甚至可能出现反复。特别是数据分析,可能会贯穿整个写作过程。只有当研究者完成论文并投稿之后,数据分析才告一段落。当然,这还不是结束。因为一段时间之后,还会收到匿名审稿人反馈的详细审稿意见,需要重新分析一部分数据并做出修改。当正式发表之后,这一轮研究工作宣告结束,可以考虑短暂休息补充精力之后再开始新的征程。

参考文献

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180712B1W2ID00?refer=cp_1026
  • 腾讯「腾讯云开发者社区」是腾讯内容开放平台帐号(企鹅号)传播渠道之一,根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
  • 如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

私享最新 技术干货

扫码加入开发者社群
领券