Arutelu

Üldised nõuded

Arutelu peatükk on üks olulisemaid osi lõputöös, sest siin näitab autor, et ta oskab oma tulemusi tõlgendada, seostada neid varasemate uuringutega ja hinnata nende tähendust. Eriti oluline on arutelu peatükk magistritööde puhul. Samas ei pea hästi kirjutatud arutelu olema pikk ega keeruline. Piisab selgest ülesehitusest ja loogilisest mõttekäigust.

Sõltuvalt konkreetse töö kohta kehtivast juhendist võib olla nõutav või lubatav arutelu ühendamine tulemuste peatükiga. Arutelu võib olla sellisel juhul ka tulemustega põimitud, st algul esitatakse mõned tulemused ja sellele järgneb kohe nende üle arutlemine. Seejärel tulevad järgmised tulemused ja nende arutelu.

Paljud üliõpilased arvavad ekslikult, et arutelu tähendab lihtsalt tulemuste kordamist. Tegelikult on tulemused ja arutelu kaks erinevat peatükki. Arutelu peatükis selgitatakse, mida need tulemused tähendavad.

Lihtne rusikareegel:

• tulemused vastavad küsimusele „Mis juhtus?”
• arutelu vastab küsimusele „Miks see oluline on?”

Arutelu struktureerimine

Selleks, et lugejal oleks võimalik töös orienteeruda arutelu peatükis, siiski lühidalt esitatakse tulemused, mille üle arutletakse. Seda tehakse aga lühidalt, tavaliselt ei esitata selle juures arvandmeid ega pikki kirjeldusi.

Kui töös on uurimisküsimused, siis tavaliselt ehitatakse arutelu üles uurimisküsimuste kaupa:

• Töö eesmärgi kordamine (kui see on juhendi järgi nõutav)
• Tulemuste esitus uurimisküsimus 1 osas lühidalt (vastus uurimisküsimusele 1).
• Uurimisküsimuse 1 tulemuste arutelu
• Tulemuste esitus uurimisküsimus 2 osas lühidalt (vastus uurimisküsimusele 2)
• Uurimisküsimuse 2 tulemuste arutelu
• jne uurimisküsimuste kaupa
• Tulemuste rakendusvõimalused
• Ettepanekud (kui need on), mõnikord võivad ettepanekud olla eraldi peatükis, eriti kui tegemist on rakendusliku tööga
• Uuringu tugevused
• Piirangud
• Võimalused teema edasiseks uurimiseks

Tulemuste üle arutlemine

Peamised võtted, kuidas tulemuste üle arutleda:

• Tulemuse sisuline tähendus. See võib seisneda tulemuse lihtsamas keeles lahti seletamises, et seda mõistaks ka inimene, kes ei ole antud valdkonna ekspert. Näiteks mida tähendab, et investeerimisprojekti sisemine tulumäär on 8,5%. On see antud kontekstis kõrge või madal? On see ootuspärane?
• Tulemuse vastavus teooriale, tulemuse tõlgendus teooria kontekstis. Lähtu nendest teooriatest, mida kirjanduse ülevaates käsitlesid.
• Tulemuste erinevus või sarnasus varasemate uurimistulemustega. Lähtu nendest uurimistulemustest, mida kirjanduse ülevaates käsitlesid.
• Kui on erinevus võrreldes varasemate uurimistulemustega, siis võimalik põhjus. Siinkohal võid kasutada loogilist mõtlemist ja teha oletusi, kui sellist põhjust töös ei uuritud (tavaliselt ei uurita). Oletused ei tohi olla siiski suvalised, vaid nende taga peab olema mingi loogika.

Tehisintellekt võib aidata paremini välja tuua ja sõnatada, milline on tulemuste sisuline tähendus, aidata tulemusi tõlgendada. Võid kasutada tehisintellekti ideede saamiseks tulemuste tõlgendamisel. Kasuta järgmist viipa:

Minu uuringus selgus, et [tulemus]. Selgita, milline võib olla selle tulemuse sisuline tähendus. Ära lisa uusi tulemusi ega väida midagi, mida esitatud andmed ei kinnita. Paku välja kolm võimalikku tõlgendust, mida saan ise hinnata ja täiendada.

Tüüpilised põhjused, miks tulemused on varasemaga võrreldes erinevad:

• Teistsugune valim. Erinevate uuritavate vaatenurgad võivad olla erinevad. Näiteks kui ühes uuringus küsida tervishoiuprobleemide kohta arstidelt ja teises patsientidelt ja kolmandas ministeeriumi ametnikelt, siis on tõenäoline, et nägemused on erinevad.
• Väike valimi puhul ei tarvitse seos, mida suurema valimi puhul varasemas uurimuses tuvastati, avalduda.
• Erinev uuringute läbiviimise kontekst. Näiteks see, mis kehtib riigiasutuses, ei tarvitse alati kehtida eraettevõttes. Samuti võib näiteks uuringu läbiviimise aeg mõjutada tulemusi. Näiteks Põhjamaades on suvel inimesed õnnelikumad ja positiivsema suhtumisega kui talvel.
• Kultuurilised erinevused. Tulemus, mis kehtib Hiinas, ei tarvitse kehtida Eestis. Kultuur ja tavad on erinevad ja see võib tulemusi mõjutada.

Tehisintellekti saad kasutada ka ideede saamiseks tulemuste seostamiseks teooriaga ja võrdluseks varasemate uurimistulemustega. Tehisintellekti poolt koostatud tõlgendusi on vaja siiski kontrollida ning on oluline märkida, et lõputöö autorina vastutad oma töö teksti eest.

Allpool on minu lõputöö kirjanduse ülevaate peatükk ja minu uuringu tulemus. Analüüsi, kuidas uuringu tulemust saab:

• seostada kirjanduse ülevaates käsitletud teooriate, mudelite ja põhimõistetega;
• võrrelda kirjanduse ülevaates esitatud varasemate uuringute tulemustega.

Kasuta ainult minu antud kirjanduse ülevaate peatükis sisalduvat teavet. Ära lisa uusi teooriaid, uuringuid, allikaid ega viiteid. Ära mõtle puuduvat teavet ise välja. Säilita kirjanduse ülevaates kasutatud autorite nimed ja aastaarvud täpselt algsel kujul.

Kirjanduse ülevaate peatükk: [kleebi siia kirjanduse ülevaate peatükk]

Minu uuringu tulemus: [sisesta siia üks konkreetne uuringutulemus]

Tulemuste rakendusvõimalused ja ettepanekud

Arutelu peatükis on oluline ka näidata, kuidas saadud tulemusi saab praktikas kasutada. Tulemuste rakendusvõimalused seovad uurimistöö tegeliku elu, organisatsiooni või erialase tegevusega ning aitavad näidata töö praktilist väärtust. Rakendusvõimalused peavad lähtuma otseselt uuringu tulemustest, mitte autori üldistest arvamustest.

Rakendusvõimaluste esitamisel võib kirjeldada, kes võiks tulemusi kasutada, millises olukorras neid rakendada ning millist kasu see võiks tuua. Näiteks kui uuringust selgus, et töötajate rahulolematust põhjustab vähene tagasiside, võib tulemuste rakendusvõimalus olla regulaarsete tagasisidevestluste kasutuselevõtmine. Kui patsiendid hindasid tervisealast juhendamist ebapiisavaks, võib tulemusi kasutada patsiendiõpetuse materjalide ja nõustamisprotsessi parandamiseks.

Näiteks võib arutelu peatükis kirjutada:

Uuringu tulemusi saab kasutada ettevõtte sisekommunikatsiooni parandamisel. Kuna vastajad tõid ühe peamise probleemina esile vähese teabe liikumise, võiks organisatsioon rakendada regulaarseid meeskonnakoosolekuid ning koondada töökorraldusliku teabe ühte töötajatele kergesti ligipääsetavasse infokanalisse.

Tehisintellekt võib aidata mõelda, kuidas uuringu tulemusi organisatsioonis või erialases tegevuses rakendada. Selleks võid kasutada näiteks järgmist viipa.

Uuringus selgus, et [tulemus] Paku välja realistlikud rakendusvõimalused, mis lähtuvad otseselt sellest tulemusest. Erista üldised rakendusvõimalused ja konkreetsed ettepanekud.

Ettepanekud on rakendusvõimalustest konkreetsemad. Hea ettepanek kirjeldab, mida tuleks teha, kes võiks selle eest vastutada ja võimaluse korral ka seda, kuidas tegevust ellu viia. Liiga üldine ettepanek, näiteks „töötajate rahulolu tuleks parandada“, ei anna lugejale praktilist tegevussuunda. Konkreetsem ettepanek oleks korraldada kord kvartalis töötajate tagasisidevestlusi või luua anonüümne ettepanekute esitamise süsteem.

Näiteks:

Uuringu tulemuste põhjal tehakse ettevõtte juhtkonnale ettepanek korraldada vähemalt kaks korda aastas töötajate arengu- ja tagasisidevestlusi. Vestlustel võiks käsitleda töökoormust, koostööd, arenguvajadusi ning töötaja ootusi juhtkonnale. Tagasisidevestluste tulemusi tuleks kasutada järgmise perioodi töökorralduse kavandamisel.

Kvalitatiivse uuringu puhul lähtuvad rakendusvõimalused intervjuudes või muudes andmetes esile kerkinud teemadest. Kui osalejad kirjeldasid korduvalt sama probleemi, võib selle põhjal pakkuda välja sobiva tegevuse.

Näiteks:

Intervjuudes kirjeldasid õpetajad, et digivahendite kasutamist takistab eelkõige vähene praktiline juhendamine. Seetõttu võiks kool korraldada lühikesi praktilisi koolitusi, kus õpetajad saavad digivahendeid oma õppeaine näidete põhjal läbi proovida. Koolituste kavandamisel võiks arvestada õpetajate erineva varasema kogemuse ja oskuste tasemega.

Arutelu peatüki lõpus võib ettepanekud esitada eraldi alapeatükis või nummerdatud loeteluna. Ettepanekuid ei pea olema palju. Tavaliselt on mõni selgelt põhjendatud ja teostatav ettepanek väärtuslikum kui pikk loetelu üldistest soovitustest. Iga ettepaneku puhul peab lugejal olema võimalik mõista, millise uuringutulemuse põhjal see tehti.

Uuringu tugevused ja piirangud

Igal uuringul on tugevusi. Isegi kui lõputöö on üsna kehv siis leiab alati, midagi, mida tulemustena välja tuua. Tugevused võivad olla näiteks:

• Suur valim.
• Kõrge vastamismäär.
• Uudsete andmete või metoodika kasutamine.
• Usaldusväärse ja varem kinnitust leidnud metoodika kasutamine, näiteks tunnustatud ja kõrge usaldusväärsusega küsimustik.
• Tunnustatud ekspertide kaasamine.
• Mahukate andmete läbitöötamine.
• Töö kõrge praktiline väärtus, tuua välja kelle jaoks. Eriti hea, kui töö tulemusi on juba praktikas kasutama hakatud, näiteks mõni organisatsioon on juba midagi muutnud lõputöö tulemuste põhjal (see võib olla ka samas ettevõttes, kus lõputöö autor töötab).

Uuringute tugevuste osa ei pea olema pikk. Piisab paarist tugevusest, igaühe kohta üks lause.

Uuringu tugevuste leidmise juures saab sind aidata tehisintellekt. Selleks on vaja talle anda sisendiks sinu töös kasutatud uurimismetoodika:

Analüüsi järgnevat metoodika kirjeldust ja paku välja uuringu võimalikud tugevused. Ära nimeta tugevuseks midagi, mida tekst ei kinnita.

Metoodika kirjeldus: [tekst]

Arutelus on oluline tuua välja ka uurimistöö piirangud. See näitab, et autor on enesekriitiline ja mõistab oma töö ulatust ja puudusi. Piirangute väljatoomine ei tähenda oma töö maha tegemist. Piirangute esinemine on sageli paratamatu, näiteks võivad need tuleneda metoodika valikust. Igal meetodil on omad plussid ja miinused.

Tüüpilised piirangud:

• Väike valim. See on lõputöödes igati tavapärane ja mõistetav. Lõputöö on tavaliselt üliõpilase individuaalne töö ning ei ole tavaliselt mõeldav, et üliõpilane suudaks teostada samasuure valimiga uurimust, mida näiteks viib läbi 10-liikmeline uurimisrühm.
• Madal vastamismäär. Väga sage, eriti veebipõhiste ja e-postiga saadetud küsitluste puhul. Võib mainida, et vaatamata autori pingutustele vastamismäära tõstmiseks (näiteks meeldetuletuskirjade saatmine, küsimustiku eelnev testimine ja küsimuste lihtne ja arusaadav sõnastamine) jäi vastamismäär tagasihoidlikuks. Saab arutleda, kas ja kuidas see võiks mõjutada uurimistulemusi. Näiteks kalduvad tavaliselt vastama küsitlustele rohkem inimesed, kellel on teema vastu suurem huvi või tugevam isiklik seisukoht. Kui uurida elanike rahulolu prügimajandusega, siis võib juhtuda, et need, kes on sellega rohkem rahulolematud vastavad meelsamini, sest neil on rohkem huvi, et neid kuulda võetakse.
• Uurimuse läbiviimine ühes organisatsioonis. Tulenevalt erinevast kontekstist ei tarvitse uurimistulemused kehtida teiste organisatsioonide puhul.
• Lühike andmekogumisperiood. See ei võimalda uurida nähtuse muutumist ajas. Lõputööde puhul tavapärane, kuna uurimus viiakse läbi lühikese aja jooksul. Näiteks kui lõputöös selgub, et pärast koolituse läbimist paranes tööohutusnõuete täitmine X organisatsioonis, siis ei ole teada, kas see muutus on püsiv ka aasta pärast. Selleks tuleks aasta pärast viia läbi uus uuring, mida lõputöö raames teha ei jõua, aga edasiste uurimisvõimaluste juures saab selle välja tuua.
• Tulemuste subjektiivsus. Näiteks ei uuritud vaadeldavat nähtust objektiivselt, vaid küsiti selle kohta kellegi arvamust. Uuritavate käest küsiti, kui heaks nad hindavad oma inglise keele oskust. Objektiivsemaid tulemusi oleks saadud, kui uuritavad oleksid sooritanud inglise keele testi.

Piiranguid ei ole vaja samuti pikalt välja tuua. Siinkohal piisab samuti mõnelauselisest lõigust. Samas võib olla piiranguid lihtsam leida kui tugevusi ehk on loogiline, et see osa võib olla veidi pikem.

Piirangute leidmisel võid samuti küsida nõu tehisintellektilt:

Leia kirjeldatud uuringu võimalikud piirangud. Hinda valimit, vastamismäära, andmekogumisperioodi, uuringukeskkonda, mõõtmismeetodit ja tulemuste üldistatavust. Selgita iga piirangu juures lühidalt, kuidas see võis tulemusi mõjutada.

Uuringu metoodika kirjeldus: [tekst]

Edasised uurimisvõimalused

Edasised uurimisvõimalused võivad sageli tuleneda piirangutest. Nendeks võivad olla näiteks:

• Uuringu läbiviimine suurema valimiga.
• Uuringu läbiviimine teises organisatsioonis või korraga mitmetes organisatsioonides, et veenduda, kas tulemused kehtivad ka seal.
• Teise sihtrühma kasutamine. Kui lõputöös uuriti arstide arvamust tervishoiuprobleemide kohta, siis edaspidi võiks uurida patsientide arvamust.
• Korduvuuringu läbiviimine, et hinnata nähtuse pikaajalisi mõjusid.
• Teistsuguse metoodika kasutamine. Näiteks kui lõputöös oli kvalitatiivne uuring, siis edaspidi võiks viia läbi kvantitatiivse uuringu.

Võid kasutada tehisintellekti abi ideede saamiseks edasiste uurimisvõimaluste sõnastamiseks piirangute põhjal. Kasuta selleks järgmist viipa:

Minu uuringu peamised piirangud [loetle piirangud]. Paku nende põhjal välja sobivad edasised uurimisvõimalused. Sõnasta need realistlikult ja konkreetselt.

Arutelus ei esitata uusi uurimistulemusi. Kui tööl on eraldiseisev arutelu peatükk, siis kõik tulemused paigutatakse tulemuste peatükki.

Arutelus ei arutleta tulemuste üle, mida tulemuste peatükis ei esitatud. Samuti ei esitata arutelus väiteid, mida töö tulemused ei kinnita. Näiteks kui arutelus väidad, et patsiendid on rahulolematud hambaravihüvitise suurusega, siis peab olema ka tulemuste osas tulemus, mis seda kinnitab.

Kui arutelu mustand on valmis, siis võid lasta tehisintellektil seda kontrollida:

Kontrolli järgnevat arutelu peatükki. Too välja kohad, kus:

• korratakse tulemusi ilma neid tõlgendamata;
• esitatakse väiteid, mida tulemused ei kinnita;
• lisatakse uusi uurimistulemusi;
• võrdlus varasemate uuringutega jääb ebaselgeks;
• järeldused on liiga üldised.

Ära kirjuta teksti ümber, vaid esita konkreetsed parandusettepanekud.