Research Gap là gì? 7 loại khoảng trống nghiên cứu và cách xác định

Khi bắt đầu làm khóa luận, luận văn, đề tài nghiên cứu hay viết một bài báo khoa học, một trong những câu hỏi quan trọng nhất mà người nghiên cứu phải trả lời là: “Nghiên cứu này có gì cần thiết?” Một chủ đề nghe thú vị chưa chắc đã đủ để trở thành một đề tài nghiên cứu tốt. Nếu vấn đề đã được nghiên cứu rất đầy đủ và nghiên cứu mới chỉ lặp lại những gì đã biết mà không bổ sung thêm giá trị đáng kể, tính đóng góp của đề tài sẽ rất hạn chế. Đây chính là lý do khái niệm Research Gap – khoảng trống nghiên cứu đặc biệt quan trọng.

Research gap không đơn giản là “chưa có ai nghiên cứu vấn đề này”. Trong thực tế, khoảng trống có thể xuất hiện ngay cả khi đã có hàng trăm nghiên cứu về một chủ đề. Các nghiên cứu trước có thể đưa ra kết quả mâu thuẫn, chỉ sử dụng một loại phương pháp, chưa kiểm chứng một lý thuyết bằng dữ liệu thực tế, bỏ sót một nhóm đối tượng hoặc tồn tại khoảng cách giữa kết quả nghiên cứu và thực tiễn. Nói cách khác, research gap là phần tri thức còn thiếu, chưa chắc chắn, chưa được kiểm chứng đầy đủ hoặc chưa được giải quyết thỏa đáng trong hệ thống nghiên cứu hiện có.

Trong nghiên cứu tổng quan hệ thống, Agency for Healthcare Research and Quality của Hoa Kỳ định nghĩa khoảng trống nghiên cứu theo hướng những lĩnh vực mà thông tin còn thiếu hoặc không đầy đủ đến mức hạn chế khả năng đưa ra kết luận cho một câu hỏi nghiên cứu. Các công trình về phương pháp tổng quan tài liệu cũng nhấn mạnh rằng việc xác định research gap là một trong những mục tiêu quan trọng của quá trình tổng hợp tài liệu khoa học.

Research Gap thực chất là gì?

Có thể hiểu đơn giản rằng nghiên cứu khoa học luôn tồn tại hai trạng thái: những gì chúng ta đã biết và những gì chúng ta vẫn chưa biết rõ. Khoảng nằm giữa hai trạng thái đó chính là nơi một research gap có thể xuất hiện.

Ví dụ, giả sử đã có nhiều nghiên cứu cho thấy việc sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh có liên quan đến hiệu quả học tập của sinh viên. Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu chỉ khảo sát sinh viên tại Mỹ và châu Âu, trong khi rất ít nghiên cứu xem xét sinh viên Việt Nam. Trong trường hợp này, vấn đề chưa chắc là “AI và học tập chưa từng được nghiên cứu”, mà khoảng trống có thể nằm ở đối tượng nghiên cứu hoặc bối cảnh nghiên cứu.

Một trường hợp khác: 10 nghiên cứu cùng xem xét ảnh hưởng của mạng xã hội đến kết quả học tập. Năm nghiên cứu kết luận thời gian sử dụng mạng xã hội cao có liên quan đến kết quả học tập thấp, ba nghiên cứu không tìm thấy mối quan hệ đáng kể, trong khi hai nghiên cứu lại phát hiện một số hình thức sử dụng mạng xã hội có thể hỗ trợ học tập. Chủ đề này rõ ràng đã được nghiên cứu nhiều, nhưng các bằng chứng lại chưa thống nhất. Chính sự mâu thuẫn đó có thể tạo ra một loại research gap khác.

Vì vậy, câu viết rất phổ biến trong khóa luận như “Hiện chưa có nhiều nghiên cứu về vấn đề X nên tác giả lựa chọn nghiên cứu đề tài này” thường chưa đủ mạnh. Người nghiên cứu cần chỉ ra cụ thể thiếu ở đâu, bằng chứng nào cho thấy nó còn thiếu, tại sao khoảng trống đó đáng được nghiên cứu và nghiên cứu mới sẽ giải quyết khoảng trống bằng cách nào.

Một research gap tốt thường dẫn trực tiếp đến research question – câu hỏi nghiên cứu. Nếu khoảng trống là “chưa rõ yếu tố A ảnh hưởng đến B bằng cơ chế nào”, câu hỏi nghiên cứu có thể tập trung vào cơ chế đó. Nếu khoảng trống nằm ở phương pháp, nghiên cứu mới có thể sử dụng một thiết kế khác. Nếu khoảng trống nằm ở dân số nghiên cứu, nghiên cứu mới có thể khảo sát nhóm trước đây chưa được đại diện đầy đủ.

7 loại khoảng trống nghiên cứu thường gặp

Không tồn tại một hệ thống phân loại research gap duy nhất được tất cả các ngành khoa học sử dụng. Robinson, Saldanha và Mckoy từng nhận thấy có khá ít sự thống nhất về các quy trình chính thức dùng để xác định khoảng trống nghiên cứu trong các tổng quan hệ thống. Một taxonomy thường được nhắc tới là mô hình bảy khoảng trống của D. Anthony Miles năm 2017, gồm Evidence Gap, Knowledge Gap, Practical-Knowledge Gap, Methodological Gap, Empirical Gap, Theoretical Gap và Population Gap. Các nghiên cứu về phương pháp tổng quan tài liệu sau đó cũng sử dụng hoặc thảo luận lại cách phân loại này.

Loại thứ nhất là Evidence Gap – khoảng trống bằng chứng. Khoảng trống này xuất hiện khi các nghiên cứu về cùng một vấn đề đưa ra những bằng chứng hoặc kết luận không thống nhất, thậm chí trái ngược nhau. Mỗi nghiên cứu riêng lẻ có thể được thực hiện hợp lý, nhưng khi đặt chúng cạnh nhau, chúng ta chưa thể đưa ra kết luận chung đáng tin cậy. Ví dụ giả định: một số nghiên cứu cho rằng học trực tuyến giúp cải thiện kết quả học tập của sinh viên, trong khi một nhóm nghiên cứu khác cho rằng hiệu quả không khác đáng kể so với học trực tiếp. Research gap ở đây không phải là “chưa nghiên cứu học trực tuyến”, mà là chưa giải thích được tại sao các bằng chứng lại không thống nhất. Nghiên cứu mới có thể xem xét những biến số trung gian như ngành học, mức độ tương tác, thiết kế môn học hoặc điều kiện công nghệ.

Loại thứ hai là Knowledge Gap – khoảng trống tri thức. Đây là trường hợp một khía cạnh quan trọng của hiện tượng vẫn chưa được biết hoặc chưa được nghiên cứu đầy đủ. Trong taxonomy của Miles, knowledge gap xuất hiện khi những kết quả nghiên cứu cần thiết chưa tồn tại. Ví dụ, đã có nhiều nghiên cứu về việc sinh viên sử dụng AI để hỗ trợ viết bài, nhưng rất ít nghiên cứu tìm hiểu cách sinh viên tự đánh giá độ tin cậy của nội dung do AI tạo ra. Phần chưa được hiểu rõ này có thể trở thành knowledge gap. Tuy nhiên, trước khi tuyên bố một khoảng trống tri thức, người nghiên cứu phải tìm kiếm tài liệu đủ rộng. Việc bạn chưa tìm thấy nghiên cứu không đồng nghĩa với việc nghiên cứu đó không tồn tại.

Loại thứ ba là Practical-Knowledge Gap – khoảng trống giữa tri thức nghiên cứu và thực tiễn. Khoảng trống này xuất hiện khi những gì được nghiên cứu hoặc khuyến nghị trong học thuật không tương ứng với cách vấn đề đang diễn ra trong thực tế. Ví dụ, các nghiên cứu giáo dục có thể khuyến nghị một phương pháp giảng dạy giúp tăng tương tác, nhưng giáo viên tại các trường lại rất ít áp dụng phương pháp này hoặc gặp những rào cản khiến nó không thể triển khai. Khi đó, câu hỏi đáng nghiên cứu không còn chỉ là “phương pháp có hiệu quả không?” mà có thể là “Tại sao một phương pháp đã có bằng chứng hỗ trợ lại khó được ứng dụng trong thực tiễn?” Khoảng trống dạng này đặc biệt có ý nghĩa trong các lĩnh vực như giáo dục, y tế, chính sách công, quản trị và phát triển công nghệ, nơi giá trị của tri thức phụ thuộc nhiều vào khả năng chuyển thành hành động thực tế. Một số tài liệu gọi hiện tượng tương tự là research–implementation gap hoặc theory–practice gap.

Loại thứ tư là Methodological Gap – khoảng trống phương pháp luận. Đây là khoảng trống xuất hiện khi các phương pháp mà nghiên cứu trước sử dụng chưa đủ để trả lời toàn diện một vấn đề, hoặc quá nhiều nghiên cứu sử dụng cùng một thiết kế dẫn đến những giới hạn nhất định trong hiểu biết hiện tại. Ví dụ, hầu hết nghiên cứu về mức độ hài lòng của sinh viên chỉ sử dụng bảng hỏi định lượng tại một thời điểm. Điều đó giúp xác định mức độ hoặc mối tương quan, nhưng có thể chưa giải thích được tại sao sinh viên có những trải nghiệm như vậy. Một nghiên cứu mới sử dụng phỏng vấn sâu, nghiên cứu dọc hoặc mixed methods có thể bổ sung góc nhìn mà các nghiên cứu trước chưa cung cấp. Điều quan trọng là không nên tạo methodological gap một cách máy móc bằng cách nói “nghiên cứu trước dùng định lượng nên tôi dùng định tính”. Bạn phải giải thích phương pháp cũ đã khiến chúng ta chưa hiểu được điều gì và phương pháp mới sẽ giải quyết hạn chế đó ra sao.

Loại thứ năm là Empirical Gap – khoảng trống thực nghiệm. Empirical gap thường liên quan đến những giả định, mệnh đề hoặc lập luận đã tồn tại trong tài liệu nhưng chưa được kiểm chứng đầy đủ bằng dữ liệu thực tế. Đây là điểm dễ bị nhầm với evidence gap. Có thể nhớ đơn giản: evidence gap thường nhấn mạnh bằng chứng hiện có đang mâu thuẫn hoặc chưa đủ để kết luận; empirical gap nhấn mạnh việc một mệnh đề hoặc hiện tượng còn cần được kiểm nghiệm bằng dữ liệu thực nghiệm. Ví dụ, một mô hình lý thuyết dự đoán rằng niềm tin vào công nghệ ảnh hưởng đến ý định sử dụng một nền tảng học tập mới. Mối quan hệ đó có thể hợp lý về mặt lý thuyết nhưng chưa từng được kiểm nghiệm trên nhóm sinh viên mà nghiên cứu quan tâm. Thu thập và phân tích dữ liệu thực tế lúc này có thể giúp giải quyết empirical gap.

Loại thứ sáu là Theoretical Gap – khoảng trống lý thuyết. Khoảng trống này xuất hiện khi lý thuyết hiện tại chưa giải thích đầy đủ một hiện tượng, một vấn đề chưa được xem xét qua một khung lý thuyết phù hợp hoặc việc áp dụng một lý thuyết mới có khả năng tạo ra cách hiểu khác. Các nghiên cứu về phát triển lý thuyết gần đây cũng mô tả theoretical gap theo những trường hợp mà một hiện tượng còn chưa được khám phá, lý thuyết chưa phát triển đủ hoặc các kết quả lý thuyết vẫn còn không chắc chắn. Ví dụ, nghiên cứu về hành vi sử dụng AI trong giáo dục có thể chủ yếu dựa vào các mô hình chấp nhận công nghệ. Tuy nhiên, nếu mục tiêu là hiểu sinh viên hình thành sự phụ thuộc vào AI như thế nào, những mô hình này có thể chưa giải thích đầy đủ hiện tượng. Nghiên cứu có thể thử một khung lý thuyết khác hoặc phát triển thêm mối quan hệ giữa các khái niệm. Đây thường là dạng research gap có yêu cầu lý luận tương đối cao và phù hợp hơn với nghiên cứu muốn tạo đóng góp về lý thuyết thay vì chỉ bổ sung dữ liệu.

Loại thứ bảy là Population Gap – khoảng trống về nhóm đối tượng nghiên cứu. Population gap xuất hiện khi một nhóm người, một cộng đồng hoặc một nhóm đặc điểm nhất định chưa được đại diện đầy đủ trong các nghiên cứu trước. Ví dụ, đã có hàng chục nghiên cứu về tác động của làm việc từ xa đến nhân viên văn phòng, nhưng phần lớn mẫu nghiên cứu là người lao động tại các công ty công nghệ ở các nền kinh tế phát triển. Nếu chúng ta chưa biết hiện tượng này diễn ra thế nào đối với lao động trẻ tại doanh nghiệp vừa và nhỏ ở Việt Nam, có thể tồn tại population gap. Tuy nhiên, chỉ thay đổi địa điểm từ Mỹ sang Việt Nam chưa tự động tạo nên một khoảng trống nghiên cứu có giá trị. Người nghiên cứu phải giải thích tại sao đặc điểm của nhóm mới có khả năng tạo ra sự khác biệt đáng kể đối với vấn đề đang nghiên cứu.

Làm thế nào để tìm Research Gap?

Research gap nên được phát hiện từ tài liệu, không nên được nghĩ ra trước rồi mới tìm vài bài báo để chứng minh cho nó. Müller-Bloch và Kranz xem việc xác định research gap là một mục tiêu cơ bản của literature review và đề xuất tiếp cận quá trình này có hệ thống để tăng tính chặt chẽ và khả năng lặp lại.

Một cách thực tế là bắt đầu từ các nghiên cứu mới nhất và những systematic review hoặc scoping review liên quan trực tiếp đến chủ đề. Đọc phần kết luận, limitations và future research để xem tác giả nhận diện những vấn đề nào còn bỏ ngỏ. Tuy nhiên, không nên lấy câu “future research should…” của một bài báo rồi mặc định đó chính là research gap của luận văn. Đề xuất của một tác giả chỉ là một tín hiệu ban đầu; bạn vẫn cần kiểm tra các nghiên cứu khác để xem khoảng trống đó đã được giải quyết hay chưa.

Trong quá trình đọc, có thể lập một bảng gồm tác giả, năm, quốc gia, đối tượng, lý thuyết, biến nghiên cứu, phương pháp, kết quả chính và hạn chế. Khi 20–30 nghiên cứu được đặt cạnh nhau, các mẫu hình thường bắt đầu xuất hiện. Bạn có thể nhận thấy hầu hết nghiên cứu đều sử dụng khảo sát cắt ngang, một nhóm đối tượng luôn bị bỏ qua hoặc các nghiên cứu liên tục cho kết quả trái chiều. Đây là cách research gap hình thành từ sự tổng hợp của cả dòng nghiên cứu, thay vì cảm nhận chủ quan từ một vài bài.

Systematic review và scoping review đặc biệt hữu ích bởi bản chất của chúng là tổng hợp một lượng lớn bằng chứng. Các nghiên cứu về phương pháp xác định research gap cho thấy evidence synthesis, đặc biệt systematic review và scoping review, được sử dụng phổ biến để phát hiện những khoảng thiếu trong tri thức hiện có.

Phân biệt Research Gap, Research Problem và Novelty

Ba khái niệm này liên quan chặt chẽ nhưng không phải một.

Research gap là điều còn thiếu hoặc chưa được giải quyết trong tri thức hiện có. Research problem là vấn đề cụ thể mà nghiên cứu quyết định điều tra. Novelty là yếu tố mới mà nghiên cứu đem lại khi giải quyết vấn đề đó.

Ví dụ: tài liệu hiện có chủ yếu khảo sát tác động của AI đến sinh viên đại học nhưng ít nghiên cứu về giảng viên tại các trường cao đẳng. Đây có thể là research gap. Từ đó, nghiên cứu đặt vấn đề: những yếu tố nào ảnh hưởng đến quyết định sử dụng AI của giảng viên cao đẳng? Đây là research problem. Nếu nghiên cứu lần đầu kiểm nghiệm một mô hình kết hợp hai lý thuyết trên nhóm giảng viên cao đẳng Việt Nam, phần mới trong cách tiếp cận đó có thể tạo nên novelty.

Do đó, research gap không nên được sử dụng như một cách nói khác của “đề tài mới”. Một nghiên cứu có thể xem xét một chủ đề khá quen thuộc nhưng vẫn đóng góp đáng kể nếu nó giải quyết một khoảng trống rõ ràng.

Những lỗi thường gặp khi xác định khoảng trống nghiên cứu

Lỗi phổ biến nhất là tuyên bố “chưa có nghiên cứu nào” sau khi chỉ tìm kiếm vài từ khóa trên Google Scholar. Một tuyên bố mạnh như vậy đòi hỏi quá trình tìm kiếm tài liệu đủ rộng và có hệ thống. Cách viết an toàn và học thuật hơn thường là “các nghiên cứu hiện có còn hạn chế”, “ít bằng chứng tập trung vào…” hoặc “trong phạm vi tài liệu được khảo sát…”, nếu bạn chưa thể chứng minh tuyệt đối rằng không có nghiên cứu nào tồn tại.

Lỗi thứ hai là xem “chưa nghiên cứu tại Việt Nam” như một khoảng trống tự động. Geographic context có thể quan trọng, nhưng bạn cần giải thích tại sao bối cảnh Việt Nam có đặc điểm lý thuyết, xã hội, thể chế, kinh tế hoặc văn hóa khiến kết quả trước đây chưa chắc có thể áp dụng trực tiếp.

Lỗi thứ ba là chọn một gap không có ý nghĩa. Không phải mọi thứ chưa được nghiên cứu đều đáng nghiên cứu. Một research gap tốt cần đồng thời trả lời được hai câu hỏi: “Điều gì chưa biết?” và “Tại sao chúng ta cần biết điều đó?”

Lỗi thứ tư là xác định gap quá rộng. “Chưa có nhiều nghiên cứu về AI trong giáo dục” gần như không đủ cụ thể để xây dựng một nghiên cứu. Nhưng “còn thiếu bằng chứng về cách năng lực đánh giá thông tin ảnh hưởng đến khả năng phát hiện nội dung sai do AI tạo ra của sinh viên năm nhất” đã gần với một khoảng trống có thể chuyển thành câu hỏi nghiên cứu.

Cách viết Research Gap trong luận văn hoặc bài báo

Một đoạn research gap tốt thường có logic rất rõ: trước hết trình bày những gì nghiên cứu trước đã biết, sau đó chỉ ra những gì còn thiếu hoặc chưa thống nhất, tiếp theo giải thích tại sao thiếu sót đó quan trọng, và cuối cùng cho biết nghiên cứu hiện tại sẽ làm gì để giải quyết nó.

Ví dụ:

“Các nghiên cứu trước đã chỉ ra rằng việc sử dụng các công cụ AI tạo sinh có thể ảnh hưởng đến quá trình học tập của sinh viên. Tuy nhiên, phần lớn nghiên cứu hiện nay tập trung vào tần suất sử dụng và thái độ đối với công nghệ, trong khi ít chú ý đến cách sinh viên đánh giá độ tin cậy của nội dung do AI tạo ra. Khoảng trống này đặc biệt đáng chú ý trong bối cảnh sinh viên ngày càng sử dụng AI như một nguồn hỗ trợ tìm kiếm và tổng hợp thông tin. Do đó, nghiên cứu này xem xét mối quan hệ giữa năng lực đánh giá thông tin và khả năng nhận diện nội dung không chính xác do AI tạo ra ở sinh viên đại học.”

Điểm mạnh của đoạn trên nằm ở việc người đọc có thể nhìn thấy một đường logic rõ ràng: đã biết gì → chưa biết gì → tại sao quan trọng → nghiên cứu này làm gì.

Đó cũng chính là giá trị thực sự của research gap. Khoảng trống nghiên cứu không phải một câu bắt buộc phải chèn vào phần tổng quan tài liệu để đáp ứng hình thức. Nó là cầu nối giữa literature review, câu hỏi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và đóng góp khoa học. Khi xác định đúng research gap, người nghiên cứu sẽ hiểu rõ hơn tại sao đề tài cần được thực hiện và có cơ sở vững chắc hơn để bảo vệ tính cần thiết của nghiên cứu trước giảng viên hướng dẫn, hội đồng hoặc phản biện tạp chí.

Tài liệu tham khảo

Miles, D. A. (2017). A Taxonomy of Research Gaps: Identifying and Defining the Seven Research Gaps. Doctoral Student Workshop: Finding Research Gaps – Research Methods and Strategies, Dallas, Texas.

Müller-Bloch, C. & Kranz, J. (2015). A Framework for Rigorously Identifying Research Gaps in Qualitative Literature Reviews. Proceedings of the International Conference on Information Systems (ICIS).

Robinson, K. A., Saldanha, I. J. & Mckoy, N. A. (2011). Frameworks for Determining Research Gaps During Systematic Reviews. Agency for Healthcare Research and Quality, Johns Hopkins University Evidence-based Practice Center.

Robinson, K. A. et al. (2011). Development of a framework to identify research gaps from systematic reviews. Journal of Clinical Epidemiology, 64(12), 1325–1330.

The Science of Literature Reviews: Searching, Identifying, Selecting, and Synthesising. Publications, 11(1), 2023.