Understanding Research Problem
Unicodeသုတေသနပြဿနာကို နားလည်ရန်အတွက် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ မိမိ၏မိတ်ဆွေ အပေါင်းအသင်း သို့မဟုတ် သက်ဆိုင်ရာအကြောင်းအရာတွင် အထူးနားလည် တတ်ကျွမ်း သူများနှင့် ဆွေးနွေးတိုင်ပင်ခြင်းဖြစ်သည်။ဥပမာ - သုတေသီသည် ပညာရေးဆိုင်ရာ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုတွင် အတွေ့အကြုံရှိပြီး စိတ်ထဲတွင် သုတေသနပြဿနာများရှိနေသော လမ်းညွှန်တစ်ဦးထံမှ အကူအညီများရယူနိုင်သည်။
လမ်းညွှန်ထံမှ ပြဿနာများ မကြာခဏ ထွက်ပေါ်လာနိုင်ပြီး သုတေသီသည် ၎င်းတို့ကို အကျဉ်းချုံ့နိုင်ကာ လုပ်ငန်းပိုင်းဆိုင်ရာအသုံးအနှုန်းဖြင့် ပြဿနာကို ပြန်လည်ရေးသားနိုင်သည်။
ပုဂ္ဂလိက စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ သို့မဟုတ် အစိုးရအဖွဲ့အစည်းများတွင် စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ ပုဂ္ဂိုလ်များက ပြဿနာကို အစဉ်သဖြင့် လျာထားကြသည်။
ပြဿနာဖြစ်ပေါ်လာပုံ မူလအစနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အဖြေများပါဝင်သည့် စဉ်းစားတွေးခေါ်မှုများကို သုတေသီမှ ထိုပုဂ္ဂိုလ်များနှင့် ဆွေးနွေးနိုင်သည်။
သုတေသီသည် မိမိရွေးချယ်ထားသော သုတေသနပြဿနာနှင့် ရင်းနှီးမှုရှိစေရန် ရနိုင်သမျှသော စာပေများကို စစ်ဆေးကြည့်ရှုရမည်။
သူသည် စာပေအမျိုးအစားနှစ်မျိုးကို သုံးသပ် စစ်ဆေးကြည့်ရှုနိုင်သည်။
တစ်မျိုးမှာ အတွေးအခေါ်အယူအဆ၊ သီဟိုရမ်များနှင့် သက်ဆိုင်သော စာပေမျိုးဖြစ်ပြီး
ကျန်တစ်မျိုးမှာ ယခင်အစောပိုင်းက မိမိ၏သုတေသန အမျိုးအစားနှင့် ဆင်တူ လေ့လာချက်များပါဝင်သည့် လက်တွေ့မျက်မြင်ကို အခြေခံထားသော စာပေမျိုးဖြစ်သည်။
ဤကဲ့သို့ ပြန်လည်စစ်ဆေးခြင်းဖြင့် ရရှိလာမည့် ရလဒ် အကျိုးကျေးဇူးမှာ လုပ်ငန်းပိုင်းဆိုင်ရာရည်ရွယ်ချက်အတွက် ဒေတာ (data) နှင့် တခြား အကြောင်းအရာများကို ရနိုင်သည့် အသိပညာဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သုတေသီအား သုတေသန ပြဿနာကို အဓိပ္ပါယ်ရှိရှိဖြင့် သတ်မှတ်စေနိုင်သည်။
ထို့နောက်သုတေသီသည် ပြဿနာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းပိုင်းဆိုင်ရာ အသုံးနှုန်းများဖြင့် ဖော်ပြနိုင်သည်။
ဤကဲ့သို့ သုတေသနပြဿနာပြုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် သတ်မှတ်ခြင်းသည် သုတေသနလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးတွင် အရေးအကြီးဆုံးသော အဆင့်ဖြစ်သည။
ဆက်စပ်နှီးနွယ်သော ဒေတာ (data) အချက်အလက်နှင့် ဆက်စပ်မှုမရှိသော ဒေတာအချက်အလက်များကို ခွဲခြားနိုင်ရန် သုတေသန ပြဿနာကို သေသေချချာ သတ်မှတ်ရမည်ဖြစ်သည်။ သို့သော် ပြဿနာနှင့် သက်ဆိုင်သော နောက်ခံအချက်အလက်များ၏ တရားဝင်မှုနှင့် မှန်ကန်မှုများကို ဂရုစိုက်ရမည်။ မိမိလေ့လာမည့် အကြောင်းအရာ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို ရေးသား ဖော်ပြခြင်းသည် အခြေခံကျသော အရေးပါမှုဖြစ်သည်။ အဘယ့်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် စုဆောင်းရမည့် data အချက်အလက်၊ သက်ဆိုင်သော data များ၏ ဝိသေသလက္ခဏာ၊ ရှာဖွေရမည့် အဆက်အသွယ်များနှင့် အသုံးပြုရမည့်နည်းစနစ်များကို သတ်မှတ်ပေးသည္။
Zawgyi
သုေတသနျပႆနာကို နားလည္ရန္အတြက္ အေကာင္းဆံုးနည္းလမ္းမွာ မိမိ၏မိတ္ေဆြ အေပါင္းအသင္း သို႕မဟုတ္ သက္ဆိုင္ရာအေၾကာင္းအရာတြင္ အထူးနားလည္ တတ္ကၽြမ္း သူမ်ားႏွင့္ ေဆြးေႏြးတိုင္ပင္ျခင္းျဖစ္သည္။
ဥပမာ - သုေတသီသည္ ပညာေရးဆိုင္ရာ အဖြဲ႕အစည္းတစ္ခုတြင္ အေတြ႕အၾကံဳရွိျပီး စိတ္ထဲတြင္ သုေတသနျပႆနာမ်ားရွိေနေသာ လမ္းညႊန္တစ္ဦးထံမွ အကူအညီမ်ားရယူႏိုင္သည္။
လမ္းညႊန္ထံမွ ျပႆနာမ်ား မၾကာခဏ ထြက္ေပၚလာႏိုင္ျပီး သုေတသီသည္ ၄င္းတို႕ကို အက်ဥ္းခ်ံဳ႕ႏိုင္ကာ လုပ္ငန္းပိုင္းဆိုင္ရာအသံုးအႏွဳန္းျဖင့္ ျပႆနာကို ျပန္လည္ေရးသားႏိုင္သည္။
ပုဂၢလိက စီးပြားေရးလုပ္ငန္းမ်ား သို႕မဟုတ္ အစိုးရအဖြဲ႕အစည္းမ်ားတြင္ စီမံခန္႕ခြဲမွဳဆိုင္ရာ ပုဂၢိဳလ္မ်ားက ျပႆနာကို အစဥ္သျဖင့္ လ်ာထားၾကသည္။
ျပႆနာျဖစ္ေပၚလာပံု မူလအစႏွင့္ ျဖစ္ႏိုင္ေျခရွိေသာ အေျဖမ်ားပါဝင္သည့္ စဥ္းစားေတြးေခၚမွဳမ်ားကို သုေတသီမွ ထိုပုဂၢိဳလ္မ်ားႏွင့္ ေဆြးေႏြးႏိုင္သည္။
သုေတသီသည္ မိမိေရြးခ်ယ္ထားေသာ သုေတသနျပႆနာႏွင့္ ရင္းႏွီးမွဳရွိေစရန္ ရႏိုင္သမွ်ေသာ စာေပမ်ားကို စစ္ေဆးၾကည့္ရွဳရမည္။
သူသည္ စာေပအမ်ိဳးအစားႏွစ္မ်ိဳးကို သံုးသပ္ စစ္ေဆးၾကည့္ရွဳႏိုင္သည္။
တစ္မ်ိဳးမွာ အေတြးအေခၚအယူအဆ၊ သီဟိုရမ္မ်ားႏွင့္ သက္ဆိုင္ေသာ စာေပမ်ိဳးျဖစ္ျပီး
က်န္တစ္မ်ိဳးမွာ ယခင္အေစာပိုင္းက မိမိ၏သုေတသန အမ်ိဳးအစားႏွင့္ ဆင္တူ ေလ့လာခ်က္မ်ားပါဝင္သည့္ လက္ေတြ႕မ်က္ျမင္ကို အေျခခံထားေသာ စာေပမ်ိဳးျဖစ္သည္။
ဤကဲ့သို႕ ျပန္လည္စစ္ေဆးျခင္းျဖင့္ ရရွိလာမည့္ ရလဒ္ အက်ိဳးေက်းဇူးမွာ လုပ္ငန္းပိုင္းဆိုင္ရာရည္ရြယ္ခ်က္အတြက္ ေဒတာ (data) ႏွင့္ တျခား အေၾကာင္းအရာမ်ားကို ရႏိုင္သည့္ အသိပညာျဖစ္သည္။ ၄င္းသည္ သုေတသီအား သုေတသန ျပႆနာကို အဓိပၸါယ္ရွိရွိျဖင့္ သတ္မွတ္ေစႏိုင္သည္။
ထို႔ေနာက္သုေတသီသည္ ျပႆနာကို ခြဲျခမ္းစိတ္ျဖာမွဳဆိုင္ရာ သို႕မဟုတ္ လုပ္ငန္းပိုင္းဆိုင္ရာ အသံုးႏွုန္းမ်ားျဖင့္ ေဖာ္ျပႏိုင္သည္။
ဤကဲ့သို႕ သုေတသနျပႆနာျပဳလုပ္ျခင္း သို႕မဟုတ္ သတ္မွတ္ျခင္းသည္ သုေတသနလုပ္ငန္းစဥ္တစ္ခုလံုးတြင္ အေရးအၾကီးဆံုးေသာ အဆင့္ျဖစ္သည္။
ဆက္စပ္ႏွီးႏြယ္ေသာ ေဒတာ (data) အခ်က္အလက္ႏွင့္ ဆက္စပ္မွဳမရွိေသာ ေဒတာအခ်က္အလက္မ်ားကို ခြဲျခားႏိုင္ရန္ သုေတသန ျပႆနာကို ေသေသခ်ခ်ာ သတ္မွတ္ရမည္ျဖစ္သည္။ သို႕ေသာ္ ျပႆနာႏွင့္ သက္ဆိုင္ေသာ ေနာက္ခံအခ်က္အလက္မ်ား၏ တရားဝင္မွဳႏွင့္ မွန္ကန္မွဳမ်ားကို ဂရုစိုက္ရမည္။ မိမိေလ့လာမည့္ အေၾကာင္းအရာ၏ ရည္ရြယ္ခ်က္ကို ေရးသား ေဖာ္ျပျခင္းသည္ အေျခခံက်ေသာ အေရးပါမွဳျဖစ္သည္။ အဘယ့္ေၾကာင့္ဆိုေသာ္ ၄င္းသည္ စုေဆာင္းရမည့္ data အခ်က္အလက္၊ သက္ဆိုင္ေသာ data မ်ား၏ ဝိေသသလကၡဏာ၊ ရွာေဖြရမည့္ အဆက္အသြယ္မ်ားႏွင့္ အသံုးျပဳရမည့္နည္းစနစ္မ်ားကို သတ္မွတ္ေပးသည္။
Comments
Post a Comment