ඔබට දත්ත, කාලය, හා සම්පත් මත ගොඩනැගුණු, පරාසයෙන් පැහැදිලි, නවකතාවක්/වැදගත්කමක් සහිත මාතෘකාවක් තෝරාගත යුතුයි. ආරම්භක සෙවුම් 30–60 මිනිත්තු, ක්ෂුද්ර පයිලට් පරීක්ෂණය, සහ උපදේශක මතය එක්ක සකස් කරගත් පියවර 6–8 ක් දී තීරණය කරගන්න. අති පුළුල් මාතෘකා වලට “කවුද/කොහෙද/කාල සීමාව කීයද/කොමන්සාරික කට්ටලය කුමක්ද” වැනි සීමාවන් දාලා ක්රියාත්මක කරගන්න.
ශාස්ත්රීය පත්රිකාවක් සඳහා පර්යේෂණ මාතෘකාවක් තෝරාගන්නේ කෙසේද — තේරීම් නිර්ණායක, පොදු වැරදි, සහ මාතෘකාව ක්රියාත්මක කළ හැකිද කියා හඳුනාගැනීම
ගුරුවරු approval එක මාරු වෙනකම් ඔබට හිතෙන්නේ “මේක හොඳ idea එකක් නේද?” කියලා. කලාපය අති පුළුල්; පර්යේෂණ ප්රශ්නය ලියලා බලද්දී බොරු තරහට විහිලු වෙයි; එවෙලෙම මඟ හැරෙන්න තත්පරයි. දත්ත සොයාගන්න පුලුවන්ද, සප්තමාන 6–8 තුළ මෙය අවසන් කළ හැකිද, කියන ප්රශ්න මොන තරම් බරයිද කියලා ඔබ හොඳට දැනෙනවා.
ඉක්මන් පිළිතුර මෙතැනයි: ක්රියාත්මකභාවය (දත්ත/කාලය/සම්පත්), පැහැදිලි පරාසය (කවුද/කොහෙද/කොපමණ/කාල සීමාව), හා ශාස්ත්රීය වටිනාකම (නවකතාවක් හෝ ප්රයෝජනවත් ක්රියාත්මක අවබෝධයක්) සපුරාලන මාතෘකාවක් තෝරාගන්න. ආරම්භක 30–60 මිනිත්තු සාහිත්ය සෙවුමකින් සහ කුඩා feasibility check එකකින් පසු, මාතෘකා 2–3ක් සංක්ෂිප්ත කරවී උපදේශක සමඟ සම්පත්-ආධාර සහනයෙන් තීරණය කරන්න.
In this guide
- පර්යේෂණ මාතෘකාවක් තෝරාගන්නේ කෙසේද?
- මාතෘකාව ක්රියාත්මක කළ හැකිද කියා ඉක්මනින් කොහොම ද පරීක්ෂා කරන්නේ?
- පියවර අනුව: හොඳ research topic එකක් තෝරාගැනීම සඳහා මොනවා කරන්නේද?
- research topic එකක් තෝරන්නේ කොහොමද ඔබේ පරිමාණයට ගැළපෙන ලෙස?
- [අවශ්ය දත්ත හා ශාස්ත්රීය සාහිත්ය සපයන මාතෘකා හඳුනාගන්නේ කෙසේද?](#අවශ්ය-දත්ත-හ හා-ශාස්ත්රීය-සාහිත්ය-සපයන-මාතෘකා-හඳුනාගන්නේ-කෙසේද)
- විවිධ විෂය ක්ෂේත්ර සඳහා මාතෘකාව ගලපන්නේ කෙසේද?
- ප්රමාණාත්මක, ගුණාත්මක, සංකල්පමය, සහ සාහිත්ය සමාලෝචන — කුමක් ඔබේ මාතෘකාවට ගැලපේද?
- assignment එකට topic එකක් තෝරාගැනීම විශ්වවිද්යාල නීති හා marking rubric එකට ගැලපෙන්නේ කොහොමද?
- පර්යේෂණ මාතෘකාවක් තෝරාගන්නේ කෙසේද යන්න සම්බන්ධව සිසුන් commonly කරන වැරදි මොනවාද?
- ඔබේ පර්යේෂණ ප්රශ්නය හා උපකල්පන ගොඩනඟන්නේ කොහොමද?
- Before you move on: මාතෘකා තේරීමේ checklist
පර්යේෂණ මාතෘකාවක් තෝරාගන්නේ කෙසේද?
ඉක්මන් පිළිතුර: ඔබට තිබෙන කාලය, දත්ත ලැබීමේ හැකියාව, සහ විෂයමාර්ගයේ අවශ්යතා තුළ අර්ථවත් ප්රශ්නයකට පිළිතුරු සපයන්න පුළුවන් ලෙස පරාසයෙන් පැහැදිලි මාතෘකාවක් තෝරන්න. assignment brief එකේ පිළිබඳව සමාලෝචනාත්මකව කියවලා, පුළුල් අදහසක් සිහිනෙන් පාවී යන්න එපා; තත්පර 90 තුළ feasibility notes 5–7ක් ලියලා පසුව refine කරන්න.
ඔබේ පසුබිම සහ අරමුණ පැහැදිලි කරන්න
- පර්යේෂණ මාතෘකාව කියන්නේ ඔබ අධ්යයනය කරන කොටස-කාලය-කරුණ සීමා කරන සිත්ගන්නා ප්රකාශයක්.
- අරමුණ — ඔබ සෙවණැලි කරන ප්රශ්නයට උත්තර හොයනවද, තර්කයක් පවත්වාගන්නවද, නව සංකල්පයක් සකස් කරනවද?
විෂය සීමා: කවුද/කොහෙද/කවදා/කොපමණ
“ශ්රී ලංකාවේ සමාජ මාධ්යය” කියන්නේ අති පුළුල්. “2024 දී කොළඹ නගර සීමාවේ අධ්යාපන අංශයේ උපාධි ප්රථම වසර සිසුන් 150 දෙනෙකු අතර TikTok භාවිතය සහ නිද්රා රටාවේ සම්බන්ධය” කියලා සීමා කළාම පර්යේෂණය කළ හැක.
මාතෘකාව ක්රියාත්මක කළ හැකිද කියා ඉක්මනින් කොහොම ද පරීක්ෂා කරන්නේ?
ඉක්මන් feasibility check එකක් කරන්න: (1) Google Scholar/ඔබේ පුස්තකාල database එකක “නාමපද + ජනගහණය + ස්ථානය/කාලය” Keywords 2–3ක් දාගෙන මූලාශ්ර 10–20ක් හමුවනවාද බලන්න. (2) දත්ත හෝ ප්රවේශය ලැබිය හැකිද (සමීක්ෂණ, රෝහල්, ව්යාපාර)? (3) අවසාන දිනයට අදාළව කාලය (උදා: සති 6–8) තුළ කළ හැකි පරාසයක්ද?
දත්ත සහ ප්රවේශය
- දත්ත ලැබීමේ මාර්ග: පෞරාණික දත්ත සමුදා, online surveys, ප්රතිවර්ග නිරීක්ෂණ, secondary datasets.
- නීතිමය/නීතිපාල්ය: නීති, රහස්යභාවය, නෛතික clearance.
සම්පත් සහ කාලය
ඔබට සති 6ක් තියෙනවා නම්, ජාතික මට්ටමේ ethnography නොවෙයි. ඒ වෙනුවට එකම කෑලි දෙකකට කපන කුඩා පර්යේෂණයක් හොඳයි.
පියවර අනුව: හොඳ research topic එකක් තෝරාගැනීම සඳහා මොනවා කරන්නේද?
ඉක්මන් සාරාංශය: විෂය පරාසය ලියා ගන්න, ප්රශ්න 10ක් පතුරවන්න, නවකතාව/වැදගත්කම check කරන්න, ආරම්භක සෙවුමක් කරන්න, පරාසය සීමා කරන්න, ක්රමවේදයට ගැළපේද බලන්න, කෘත්යානුකූල සත්යාපනයක් අරඹන්න.
පියවර 1–3: අදහස් ලබාගැනීම සහ පළමු පරිෂ්කරණය
- ඔබට රුචිද? — දෙය 3–4ක් ලියාගන්න (උදා: ඩිජිටල් සෞඛ්ය, නවෝත්පාදන, පාසල් ප්රතිපත්ති).
- assignment brief එකෙන් පරාසය තේරුම් ගන්න — වචන ගණන, පර්යේෂණ වර්ගය.
- පළමු ලිස්තුව: “නාමපද + කණ්ඩායම + ස්ථානය/කාලය” හැඩයට ideas 10ක්.
පියවර 4–6: ආරම්භක සෙවුම සහ ක්රියාත්මකභාවය
- Scholar/databases 2–3ක් තුළ keywords 2–3ක් එක්ක 30–60 මිනිත්තු සෙව්වහොත්, සම්බන්ධ ලිපි 10–20ක් හම්බවුණොත් OK. නෑනම්, පද මාරු කරන්න හෝ පරාසය කප්පාදුව.
- දත්ත මාර්ගය තීරණය: survey/කථිකාව/secondary data? ප්රවේශය ලැබෙනවාද?
- rubric එක බලලා “Evaluation criteria” ට ගැළපෙන deliverables ලයිස්තුවක් සකස් කරන්න.
පියවර 7–8: සීමා කිරීම සහ micro-pilot එක
- සීමා කිරීමේ නියමය: කවුද + කොහෙද + කවදා + කොපමණ + මානය/විචල්ය සාරාංශයක් එක වාක්යයකට.
- micro-pilot: ප්රශ්නාවලියේ items 5–7ක්, හෝ interview 1ක්, හෝ dataset එකක් one-pass බලලා “හොඳ data නේද?” කියලා පරීක්ෂා කරන්න.
research topic එකක් තෝරන්නේ කොහොමද ඔබේ පරිමාණයට ගැළපෙන ලෙස?
කෙටි පිළිතුර: අති පුළුල් වචන (e.g., “ප්රභවය”, “ආරෝග්යය” වගේ) පාවිච්චි කරනවා නම්, අනිවාර්යයෙන්ම කණ්ඩායම, ස්ථානය/කාලය, සහ මාන කෙරෙහි සීමාවන් දෙන්න. අති සීමාකළම දත්ත අඩුවේ; ඒ නිසා පරාසය සෘජුව adjust කරන්න.
පුළුල් vs සීමා කළ උදාහරණ (සමාලෝචනාත්මක වගුව)
| අවස්ථාව | පුළුල් මාතෘකා | අවධාරිත/සීමා කළ මාතෘකා | සටහන |
|---|---|---|---|
| සමාජ විද්යාව | ශ්රී ලංකාවේ රැකියා රහිතභාවය | 2022–2024 අවධියේ ගම්පහ පලිසම් අංශයේ 18–24 වේය අවුරුදු තරුණයන්ගේ කාලීන රැකියා රහිතභාවය සහ කුසලතා ගැලපීම | කාල/ස්ථාන/ජනගහණ සීමාව එණ්ටි. |
| හෙද විද්යාව | ඖෂධ අනුකූලනය | තුවාල සුව කිරීමෙන් පසු ගිල්මිණුම් ඒකකයෙන් නිවාඩු දින 14 තුළ වයස 65+ නේයිට්රික් ඖෂධ අනුකූලනය | සෞඛ්ය සීමාව සහ කාලය පැහැදිලි. |
| අධ්යාපනය | සමාජ මාධ්ය හා පාඩම් | 2024 A/L වර්ෂයේ කොළඹ ප්රා.කේ. පාසල් 3ක ශිෂ්යයින්ගේ TikTok නිදහස් වේලාව සහ ගණිත අගයන්ගේ සම්බන්ධය | විචල්යයන් operationalized. |
| ව්යාපාර | SMEs digital marketing | කෑගල්ල දිස්ත්රික්කයේ කුඩා සාප්පු සෞඛ්ය ආහාර වෙළඳසැල් 20ක Instagram කිරිමාත්මක ads CPA 3 මාසේදී | ක්රියාත්මක metrics එකතු. |
Weak vs Strong — සිසුවා ලියන ආකාරය සංස්කරණය
| උදාහරණ | |
|---|---|
| දුර්වල (Weak) | “ශ්රී ලංකාවේ සෞඛ්ය පද්ධතියේ ගැටළු” |
| ශක්තිමත් (Strong) | “2023–2025 දී මහනුවර මහ රෝහලින් නිවාඩු ලැබුණු DM රෝගීන් 100 ක ඖෂධ අනුකූලතාවයට mobile SMS remind එකක බලපෑම (කෙටි RCT)” |
අවශ්ය දත්ත හා ශාස්ත්රීය සාහිත්ය සපයන මාතෘකා හඳුනාගන්නේ කෙසේද?
ඉක්මන් පිළිතුර: වචන 2–3ක keyword bundles (කේන්ද්ර නාමපද + ජනගහණය/ස්ථානය + මානය) සකස් කරලා Scholar/Scopus/PubMed/ERIC වැනි database 1–2ක සෙවීම් කරන්න. පිළිබඳ ලිපි 10–20ක් හම්බවුණොත්, අදාළ සාදන/වාද විවාද හමුවෙයි; හම්බ නොවුණොත්, පද මාරු කරලා හෝ පරාසය adjust කරන්න.
සෙවුම් වචන සැකසුම
- කේන්ද්ර නාමපද: “adherence”, “work readiness”, “formative assessment”.
- modifier: “Sri Lanka”, “undergraduates”, “2024”, “TikTok”.
- මානය: “score”, “accuracy”, “CPA”, “HbA1c”.
සාහිත්ය අඩුවේ — මොනවද කරන්නෙ?
- දිගු කාල සීමාව දාන්න (2020–2025 → 2015–2025).
- proxy measures භාවිතා කරන්න (උදා: “sleep quality” වෙනුවට “weekday sleep duration”).
- conceptual framing එකකට හැරවලා literature review ලෙස සකස් කරන්න.
විවිධ විෂය ක්ෂේත්ර සඳහා මාතෘකාව ගලපන්නේ කෙසේද?
ඉක්මන් පිළිතුර: විෂය අනුව operationalization වෙනස් වෙයි. සමාජ/මනෝ විද්යා සඳහා validated scales, සෞඛ්යයට clinical outcomes/අනුකූලතා, අධ්යාපන/ව්යාපාරයට performance KPIs/assessment data වැනි මාන සකස් කරන්න.
සමාජ විද්යාව/මනෝවිද්යාව
උදාහරණ: “කොළඹ විශ්වවිද්යාලයේ ප්රථම වසර සිසුන් අතර perceived stress (PSS-10) සහ නිදෝෂීවීම් ප්රමාණය (academic procrastination scale) සම්බන්ධතාවය (n=180).”
- විචල්ය: PSS-10 ලකුණු, Procrastination score.
- කාල/ස්ථානය: සීමා කර ඇත.
- දත්ත මාර්ගය: online survey.
හෙද විද්යාව/සෞඛ්ය විද්යාව
උදාහරණ: “නේවි යුධ හදිසි සත්කාර ඒකකයෙන් නිවාඩු ලැබුණු COPD රෝගීන්ගේ 30-දින readmission අනුපාතයට discharge education video එකක බලපෑම.”
- අවසාන ප්රතිඵල: readmission (binary).
- නෛතික අවසර: අවශ්ය.
- දත්ත: රෝහල් EMR/phone follow-up.
අධ්යාපනය/ව්යාපාර/නීතිය
අධ්යාපනය: “රාගම ප්රා.කේ. පාසල් 2ක ගණිතයේ formative quizzes (weekly) නිසා term-end scores වැඩීම.” ව්යාපාර: “කෑගල්ල SMEs හි WhatsApp broadcast vs Instagram reels CPA සංසන්දනය.” නීතිය: “Right to Information (RTI) ඉල්ලීම් වල ප්රතිචාර කාලයන් — නගරාධිපති කාර්යාල 5ක case-series.”
ප්රමාණාත්මක, ගුණාත්මක, සංකල්පමය, සහ සාහිත්ය සමාලෝචන — කුමක් ඔබේ මාතෘකාවට ගැලපේද?
කෙටි පිළිතුර: සෑම මාතෘකාවක්ම data type එකකට හොඳින් ගැලපෙනවා. causal/association ප්රශ්න ප්රමාණාත්මකයි; අර්ථකථනය/අත්දැකීම් ගුණාත්මකයි; නව ව්යාපෘති/මාදිලි conceptual; source synthesis ලිටරේචර් රිවියු.
තෝරාගැනීමේ ක්රමවේදය
- causal claim: “X → Y” → quasi-experiment/RCT/observational with controls.
- meaning-making: “එය කෙරෙහි සිසුන්ගේ අත්දැකීම?” → interviews/focus groups.
- policy/modeling: framework development → conceptual argument + examples.
- source synthesis: scoping/systematic narrative review.
කුඩා සංසන්දන වගුව
| පර්යේෂණ වර්ගය | යෝග්ය ප්රශ්න | ක්රම |
|---|---|---|
| ප්රමාණාත්මක | “A සහ B සම්බන්ධද?” | survey, secondary data, regression |
| ගුණාත්මක | “අත්දැකීම මොන වගේද?” | interviews, thematic analysis |
| සංකල්පමය | “නව ආකෘතියක්/වාදයක්?” | theory synthesis, examples |
| ලිටරේචර් රිවියු | “කී ප්රවණතා/හිඩැස්?” | database search, thematic synthesis |
assignment එකට topic එකක් තෝරාගැනීම විශ්වවිද්යාල නීති හා marking rubric එකට ගැලපෙන්නේ කොහොමද?
කෙටි පිළිතුර: rubric එකේ ප්රමාණ ප්රවර්ග (Relevance, Method, Evidence, Analysis, Structure) බලා මාතෘකාව ඒකකට-එකක් ගැලපෙන්න සකස් කරන්න. lecturer විසින් දීලා ඇති “do/don’t” ලැයිස්තුවට සීරුමාරු නොවී, feasibility notes එකත් එක්ක 2–3 alternatives ඉදිරිපත් කරන්න.
rubric සඳහා මාතෘකා අනුකූල කිරීම
- Relevance: module learning outcomes වල වචන දිගට keywords.
- Method: ක්රමවේදය feasible + ethical.
- Evidence: data හෝ sources ලැබේ.
“assignment brief” එක කියවීමේ ඉඟි
- deliverables (outline, RQ, hypotheses, literature review) තියෙනවද?
- degree-level expectations (undergraduate vs master's) වෙනස්ද?
පර්යේෂණ මාතෘකාවක් තෝරාගන්නේ කෙසේද යන්න සම්බන්ධව සිසුන් commonly කරන වැරදි මොනවාද?
ඉක්මන් පිළිතුර: අති පුළුල් මාතෘකා, විචල්ය නිවැරදිව මාරු නොකර ලියන එක, දත්ත ප්රවේශය නොපරීක්ෂා කර අරඹන එක, නවකතාව නොසොයා copycat තේමාවක් තෝරන එක, සහ rubric එක හරියට නොකියවීම — මේවා උචිත සංස්කරණ 1–2ක් දාහම මැඩලිය හැක.
වැරදි ලැයිස්තුව (නිදසුන් සහ සංස්කරණ)
- නාමපද පමණින් ලියන පුළුල් මාතෘකාව
- උදා: “ශ්රී ලංකාවේ අධ්යාපනය සහ නිපුණතා”
- සංස්කරණය: “2023 දී ගම්පහ දිස්ත්රික්කයෙනි A/L විද්යා ප්රවණතා තෝරාගැනීමේදී ආදායම් මට්ටම සහ STEM ඉදිරි දැණුම අතර සම්බන්ධය (n≈200)”
- විචල්ය නිශ්චිත නොවීම
- උදා: “motivated සිසුන් වැඩි perform කරයි”
- සංස්කරණය: “Academic Motivation Scale (AMS) ලකුණු සහ GPA අතර Pearson r”
- දත්ත ප්රවේශය නොමැති තේරීම
- උදා: “ජාතික මට්ටමේ රෝහලෙන් ICU data එක” — ඔබට ප්රවේශ නැහැ
- සංස්කරණය: “ආයතන 1–2ක discharge records + phone follow-up (consent)”
- නවකතාව නොසොයලා copycat
- උදා: එළඹෙන වසරවලම නැවුම් වැදගත්කමක් නැති 2012 paper එකම ප්රතිපිටපත
- සංස්කරණය: “පහළ ආදායම් පවුල්/නව මධ්යම තාප්ප/පශ්චාත්-පැන්ඩමික කාලය” වැනි නව දෝෂ පරාසය.
- rubric නොකියවීය
- උදා: qualitative පැවැත්වීමට brief එක quantitative මෙහෙයුමක් කියනවා
- සංස්කරණය: rubric keywords match කරලා method align කරන්න.
ඔබේ පර්යේෂණ ප්රශ්නය හා උපකල්පන ගොඩනඟන්නේ කොහොමද?
කෙටි පිළිතුර: RQ එකක් “කවුද + කොහෙද + කවදා + මානය” සහිතව ලියන්න; උපකල්පන (hypotheses) නම් ක්රියාකාරක වශයෙන් මැනිය හැකි විචල්ය 2–3 අතර පෙර අනාවැකි. “හොඳ research topic එකක් තෝරාගැනීම” ඉදිරියට ගෙනයන්න ඒකයි මූලික මාරුing point එක.
කෙටි නිර්වචන
- පර්යේෂණ ප්රශ්නය (RQ) — ඔබ විසින් හොයාගන්නා විසඳුම ඉල්ලන සවිස්තර ප්රශ්නය.
- උපකල්පන (H1/H2...) — දත්ත මත පරීක්ෂා කළ හැකි පෙර අනාවැකි.
Weak vs Strong (RQ එකක්)
දුර්වල: “Social media පාඨමාලා අගයන්ට බලපානවද?”
ශක්තිමත්: “2024 A/L වර්ෂයේ කොළඹ ප්රා.කේ. පාසල් 3ක ශිෂ්යයින් අතර දිනපතා TikTok භාවිත වේලාව (මිනිත්තු) සහ ගණිත term score අතර සම්බන්ධතාවය කීයද?”
Before you move on: මාතෘකා තේරීමේ checklist
- assignment brief එකේ ප්රමාණ, පර්යේෂණ වර්ගය, සහ rubric keywords හොඳින් සටහන් කළාද?
- ඔබේ topic එකට අදාල sources 10–20ක් ආරම්භක සෙවුමකින් හමුවුණාද?
- කවුද/කොහෙද/කවදා/කොපමණ/මානය කියලා සීමාකළ version එක ලියා තිබේද?
- දත්ත ප්රවේශය (survey/interview/secondary) සනාථ කළාද?
- ethics/consent/නීතිමය අවශ්යතා පරීක්ෂා කළාද?
- research question එක operationalized terms තිබුණාද?
- උපකල්පන (නැතිනම් අරමුණ/claims) මැනිය හැකි ඉරියව්වට සකස් කරලා තිබේද?
- feasibility micro-pilot එක හෝ quick test එක කළාද?
- topic එක undergraduate/masters level expectations වලට ගැලපෙනවාද?
- alternative දෙකක් තවමත් සඟවාගෙන උපදේශක සත්යාපනය සඳහා සූදානම්ද?
නිතර අසන ප්රශ්න
මාතෘකා තෝරාගැනීමට කොපමණ කාලයක් වෙන් කළයුතුද?
සාමාන්යයෙන් සති 1ක් ප්රමාණයේ කාලයක් ප්රමාණවත්. පළමු 30–60 මිනිත්තු ආරම්භක සෙවුම, ඉදිරියේ දින 2–3 තුළ feasibility check සහ micro-pilot, ඉන් පසුව උපදේශක සත්යාපනය. අවසන් දිනය අසන්න නම්, පියවර කෙටි කරලා සීමාකළ පරාසයක් තෝරන්න.
ප්රථම උපාධි සිසුන්ට සහ මාස්ටර්ස් සිසුන්ට මාතෘකා තේරීමේ වෙනස මොකක්ද?
ප්රථම උපාධි මට්ටමේදී ක්රියාත්මකභාව සහ මූලික ක්රමවේදය නිවැරදිව යෙදීම ප්රධානයි. මාස්ටර්ස් මට්ටමේදී නවකතාව/සුසංයෝජිත සර්ගය සහ ක්රමවේද සංකීර්ණත්වය (උදා: multi-method) මට්ටම අඩු-ඉහළ වෙනස් වේ. එහෙත් දෙකෙහිම rubric alignment වැදගත්.
“පර්යේෂණ පත්රිකා මාතෘකා අදහස්” හොයනකොට කොහේ සිට දාවයක් ගන්නද?
module lecture slides, Google Scholar “related articles”, library subject guides, සහ professional reports (WHO, Central Bank, ILO වැනි) වලින්. තවද course reading list එකේ “future work” කොටස් පරික්ෂා කරන්න.
data ලැබෙන්නේ නැත්තම් මොකද කරන්නෙ?
පරාසය හෝ මිනුම් මානය adjust කරන්න; secondary datasets භාවිතා කරන්න; conceptual/literature review track එකකට හැරෙන්න; හෝ කුඩා sample (pilot) එකකට දමා එය limitations සමඟ පිළිබඳව සඟවන්න. Ethics/approvals අවශ්ය නම් වේලාවක් ඉතුරු කරගන්න.
“assignment එකට topic එකක් තෝරාගැනීම” වචනයෙන් වචනයට rubric එකට ගැලපුනද කියලා කොහොමද දැනගන්නේ?
rubric keywords (relevance, method, evidence, analysis) අරගෙන ඔබේ RQ එකට අදාළ වාක්ය 1–2ක mapping ලිවිය යුතුයි. උදා: “analysis: regression + effect size reporting,” “evidence: 15+ peer-reviewed sources,” වැනි සටහන්.
