রিসার্চ এর জন্য ফ্রেমওয়ার্ক জ্ঞান

রিসার্চ ফ্রেমওয়ার্ক গবেষণা পরিচালনার জন্য একটি রোডম্যাপ প্রদান করে এবং নিশ্চিত করে যে গবেষণাটি পদ্ধতিগত, এবং সুসংগঠিত।

এখন কথা হলো রিসার্চ ফ্রেমওয়ার্ক ছাড়া কি কোন গবেষণা পরিচালনা করা যায়? হ্যা যায় তবে ব্যাপারটি সেরকম যুক্তিযুক্ত হবে না। একটি সুস্পষ্ট পরিকল্পনা এবং কাঠামো ছাড়া, গবেষণার দিকনির্দেশ এবং সুসংগততার অভাব হতে পারে, যা সম্ভাব্যভাবে ভুল ফলাফলের দিকে পরিচালিত হতে পারে।

যেহেতু ফ্রেমওয়ার্কগুলো সম্পর্কে সবাই জানে (গবেষণা নিয়ে যারা মোটামুটি ধারনা রাখেন) তাই এটি ফলাফলের বিশ্বাসযোগ্যতা এবং বৈধতা বাড়াতে সহায়তা করে এবং ফলাফলগুলি অন্যদের কাছে সহজ করে তোলে।

গবেষণার ধরন ও ক্ষেত্র অনুযায়ি ফ্রেমওয়ার্ক গুলোর পরিবর্তন হতে পারে। ফ্রেমওয়ার্ক গুলোর সঠিক কোন সংখ্যা নেই কেউ চাইলে নতুন একটি ফ্রেমওয়ার্ক বানিয়ে নিতে পারে কিংবা পুরাতন কোন ফ্রেমওয়ার্ক মডিফাই ও করতে পারে।

তবে কাজটি বেশ কষ্টসাধ্য। কিছু প্রতিষ্ঠিত ফ্রেমওয়ার্ক আছে যার কয়েকটির নাম এখানে উল্লেখ করছি। যেমন scientific মেথড, qualitative মেথড , quantitative রিসার্চ ফ্রেমওয়ার্ক, মিক্সড মেথড ইত্যাদি।

আরও কিছু রিসার্চ ফ্রেমওয়ার্ক রয়েছে যেমন Research Onion, PDCA (Plan-Do-Check-Act) cycle, Delphi মেথড, PESTLE analysis এগুলো বেশ জনপ্রিয়। এছাড়াও অনেক ফ্রেমওয়ার্ক রয়েছে সামনে হয়ত সেগুলো নিয়েও আলোচনা করা হবে।

রিসার্চের ধরণঃ

সাধারণত আমরা জানি যে সমস্যা সমাধানের জন্য রিসার্চ করা হয়। তবে সমস্যা সমাধান না করার উদ্দেশ্যেও কিন্তু রিসার্চ করা সম্ভব, শুনতে একটু অদ্ভুত তাই না? এই কারণে উদ্দেশ্যের উপর ভিত্তি করে রিসার্চকে দুইটা ক্যাটাগরিতে ভাগ করা হয়েছে – Basic Research এবং Applied Research।

বেসিক রিসার্চ হল গবেষণার একটি ধরণ যা মৌলিক বিজ্ঞানের উন্নয়নে কাজ করে। বেসিক রিসার্চের উদ্দেশ্য হল নতুন জ্ঞান অর্জন, পুরাতন জ্ঞান উন্নয়ন এবং নতুন থিওরি তৈরী বা পুরাতন থিওরির উন্নয়নের কাজ করা। বেসিক রিসার্চ এর উদ্দেশ্য কোন নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধান করা নয়।

বরং এটি নতুন জ্ঞান আর্জন, পুরাতন জ্ঞান উন্নয়ন, নতুন থিওরি তৈরী বা পুরাতন থিওরির মধ্যে পরিবর্তন করার জন্য কাজ করে। বেসিক রিসার্চের মূল লক্ষ্য হল সমস্যার সমাধান না করে নতুন জ্ঞান উন্নয়ন এবং বিজ্ঞানের উন্নয়ন করা। এই প্রকারের গবেষণা প্রধানত কৌতূহল উত্তেজনা এবং অজানাকে জানতে করা হয়।

উদাহরণ হিসেবে আমরা বলতে পারি যেমন কোন অঞ্চলের গাছপালার ঘনত্ব বের করা কিংবা বয়সভেদে ক্রিপ্টোকারেন্সির দিকে কৌতূহল বোধ করার প্রবণতা।

এপ্লাইড রিসার্চ

এপ্লাইড রিসার্চ হল গবেষণার অন্য আর একটি ধরণ যেখানে কোনও নির্দিষ্ট সমস্যার উপর গবেষণা করে তার আউটপুট গুলো নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হয়। এর উদ্দেশ্য হল একটি নির্দিষ্ট সমস্যার সমাধান বা একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে অবদান রাখা।

বেসিক রিসার্চ কে ফলো-আপ রিসার্চ হিসাবেও উল্লেখ করা হয় কারণ বেসিক রিসার্চ দ্বারা আবিষ্কৃত প্রতিটি সমস্যাকে পুনরায় বিশ্লেষণ করে আলাদাভাবে অ্যাপ্লাইড রিসার্চ করা যায়। উদাহরণ হিসেবে বলা যেতে পারে সোশ্যাল মিডিয়ায় ফ্রড বা স্ক্যাম রোধ করার একটি পদ্ধতি কিংবা কোন রাসায়নিক যৌগ তৈরী করা যা মানুষকে ডিপ্রেশনে পড়তে দেবে না।

সোজা কথায় বলা যায়, বেসিক রিসার্চ সমস্যা গুলোকে ফাইন্ড আউট করতে সাহায্য করে, আর এপ্লাইড রিসার্চ সেগুলো সমাধানের উপায় বের করে দেয়।সাধারণত এপ্লাইড রিসার্চই বেশি হয় যে কোনো সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য।

Classification Based on the Research Approach

Research এর তিনটি প্রধান approach: quantitative, qualitative, এবং mixed methods। প্রতিটি approach এর research question এবং context উপর ভিত্তি করে তাদের strengths এবং weaknesses আছে। আজ আমরা আলোচনা করব Quantitative research নিয়ে।

Quantitative research হল সংখ্যাসূচক তথ্য সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ। ইংলিশে বললে আরও সোজা শোনায় “Quantitative research is the collection and analysis of numerical data.” ।

এই পদ্ধতির primary focus হল variables পরিমাপ করা কিংবা নির্ধারণ করা, hypothesis পরীক্ষা করা এবং ডেটা গুলোকে generalized করা। Quantitative research কে অধিক উদ্দেশ্যগত রিসার্চ হিসেবে বিবেচনা করা হয়, কেননা এটি পরিসংখ্যানগত এবং গাণিতিক কৌশলগুলির উপর নির্ভর করে।

উদাহরণ: ধরা যাক একজন গবেষক/কিংবা গবেষণা প্রতিষ্ঠান একটি নতুন শিক্ষা পদ্ধতি নিয়ে এসেছে ছাত্রদের পরীক্ষার নম্বরের উপর। এবার তারা ছাত্রদের ভেতর দুটি গ্রূপ করে ফেলে, প্রথম গ্ৰুপে সেই সব ছাত্র যাদের উপর নতুন শিক্ষা পদ্ধতি প্রয়োগ করা হবে আর দ্বিতীয় গ্ৰুপে সেই সব ছাত্র যারা গতানুগিক পদ্ধতি অনুসরণ করবে।

এখন পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ ব্যবহার করে, গবেষক পরীক্ষার স্কোর তুলনা করতে পারেন এবং নির্ধারণ করতে পারেন যে নতুন শিক্ষা পদ্ধতি এর ফলে কোনো উল্লেখযোগ্য উন্নতি হয়েছে কিনা। এটাকেই আমরা Quantitative research বলব।

Shakik Mahmud
Deputy Technical Director, JBRATRC and Technical Facilitator, FMPE, BARI.

একাডেমিক পেপার রাইটিং এ সহযোগীতা নিতে আমাদের সাথে যোগাযোগ করতে পারেন। মেসেজ করুন Thesis and Research Papers Support পেজে।

রিসার্চ এবং পেপার রাইটিং নিয়ে অনুশীলন একাডেমি এবং JBRATRC আয়োজন করেছে মাস্টার কোর্স। এনরোল করতে এই লিংকে ভিজিট করুন।