Learning Hub‎ > ‎

How to do research

Source: Nguyen, Tuan @ http://tuanvannguyen.blogspot.com.au

Cách viết đề cương nghiên cứu khoa học


Đối với những người như tôi, viết đề cương nghiên cứu gần như là một … nghề. Năm nào cũng phải viết ít nhất 3 đề cương, có khi là đơn xin đề bạt, cũng có khi là đơn xin tái bổ nhiệm. Viết rất nhiều và thất bại cũng rất nhiều. Thất bại nhiều đến nổi khó đếm hết! Thất bại gần như là một … qui luật! Nhưng cũng có thành công, dù số lần thành công ít hơn số lần thất bại. Chính qua những thất bại, tôi mới học được những bài học đau lòng, và đó là lí do tại sao tôi muốn chia sẻ cùng các bạn trẻ hơn, hay các bạn chưa có kinh nghiệm (hay có ít kinh nghiệm) về cách viết đề cương nghiên cứu. Cố nhiên, tôi không dám hứa nếu các bạn tuân theo những gì tôi hướng dẫn là sẽ thành công, nhưng tôi dám hứa là xác suất thành công sẽ cao hơn là không làm theo những hướng dẫn ở đây. 

Trong cuộc sống hàng ngày, kể cả công việc chuyên môn, bất cứ ai trong chúng ta thường gặp những vấn đề đáng tìm hiểu, có khi rất lí tưởng cho nghiên cứu khoa học. Có những vấn đề không hẳn là phức tạp, nhưng có khi lại rất đơn giản. Thường, những vấn đề đơn giản là những vấn đề khó nhất, và có thể dẫn đến những khám phá quan trọng. Tại sao nam giới hay chết sớm hơn nữ giới? Tại sao người dân vùng nông thôn thường có làn da sậm hơn người dân thành thị? Tại sao phụ nữ Việt Nam thích có làn da trắng trong khi phụ nữ Âu châu thích làn da bánh ít? Tại sao các nam phẫu thuật viên hay chửi thề? Tần số chửi thề của phẫu thuật viên có khác nhau giữa các bộ môn? Tại sao bệnh nhân tử vong nhiều trong hai ngày cuối tuần? Chất lượng cuộc sống của những bệnh nhân sau khi xạ trị ra sao?
http://www.cartoonstock.com/newscartoons/cartoonists/rma/lowres/rman5337l.jpg
Đó là những vấn đề tuy đơn giản những đòi hỏi chúng ta phải suy nghĩ, tìm câu trả lời, và trong vài trường hợp, tìm giải pháp. Những câu trả lời có khi đã hình thành từ cảm nhận cá nhân hoặc lương năng bình dân. Một nhà phẫu thuật, qua kinh nghiệm lâu năm, có thể tự tin rằng phương pháp điều trị của mình là có hiệu quả. Nhưng cũng có những câu trả lời xuất hiện một cách bất ngờ. Theo suy luận bình thường, nếu một người hàng xóm mắc bệnh ung thư và bác sĩ cho biết sẽ sống trong vòng 3 tháng nhưng trong thực tế sống đến 3 năm sau khi dùng một loại thảo dược, thì người ta sẽ nghĩ ngay đến thảo dược đó là có ích cho điều trị ung thư. Những kinh nghiệm cá nhân, những phát hiện tình cờ, tuy có thể là chứng cứ nhưng chưa phải là chứng cứ khoa học, và khó có thể đóng góp vào kho tàng tri thức y học, bởi vì chưa được hệ thống hoá. Một cách hệ thống hoá vấn đề là qua nghiên cứu khoa học.

1. Suy nghĩ như nhà khoa học 

Do đó, đứng trước một vấn đề, một hiện tượng, chúng ta phải tập cách suy nghĩ như một nhà khoa học. Nhà khoa học suy nghĩ có phần khác với người thường, vì họ ít khi nào chịu sự chi phối của cảm tính. Một ca bệnh chưa đủ thuyết phục họ về một liệu pháp điều trị. Có trường hợp nhiều ca bệnh cũng chưa đủ để thuyết phục, bởi vì họ cần phải so sánh với nhóm không được điều trị (trong khoa học, thường được gọi là “nhóm chứng” – control group). Ngoài ra, nhà khoa học còn phải phát biểu giả thuyết (dựa trên câu hỏi) và kiểm định giả thuyết qua thí nghiệm. Trong trường hợp ung thư và dược thảo, trước khi đi đến kết luận nhà khoa học phải tìm hiểu cơ chế sinh học của dược thảo, đặt giả thuyết về hiệu quả, và tiến hành nghiên cứu để thu thập dữ liệu xem có phù hợp với giả thuyết hay không. Nói một cách ngắn gọn, nhà khoa học suy nghĩ qua 3 bước: đặt câu hỏi, phát biểu giả thuyết, và tiến hành thí nghiệm.

Câu hỏi nghiên cứu (research question) là một phát biểu mang tính bất định về một vấn đề. Vì mang tính bất định, nên nhà khoa học phải tìm hiểu những yếu tố nào dẫn đến sự bất định. Cần phải phân biệt một câu hỏi nghiên cứu tốt với một câu hỏi dở. Câu hỏi nghiên cứu tốt phải đáng ứng ít nhất 3 trong 5 tiêu chuẩn mà tôi tạm gọi là FINER.
  • F là viết tắt của feasibility, tức tính khả thi. Một câu hỏi nghiên cứu tốt phải khả thi, tức nhà khoa học có kinh nghiệm chuyên môn, có thể tuyển dụng đầy đủ bệnh nhân hay đối tượng nghiên cứu, có phương tiện đo lường và thí nghiệm, v.v.
  • I là interesting, tức thú vị. Một câu hỏi nghiên cứu tốt phải thú vị đối với nhà khoa học, xứng đáng để theo đuổi. Có nhiều nhà khoa học bỏ ra cả đời người chỉ theo đuổi một phân tử rất nhỏ.
  • N là novelty, tức có cái mới. Làm nghiên cứu là một việc làm sản sinh ra thông tin mới, phương pháp mới, hay ý tưởng mới. Một nghiên cứu chỉ lặp lại y chang những gì người khác đã làm thì không có cái gì mới, và được xếp vào nhóm “me too”.
  • E là ethics, tức đạo đức. Một nghiên cứu y khoa phải tôn trọng quyền con người, không làm hại người, phải bảo mật tuyệt đối (không được tiết lộ thông tin cá nhân ra ngoài). Một nghiên cứu y khoa còn phải đáp ứng những tiêu chuẩn về y đức. Nếu không đáp ứng tiêu chuẩn đạo đức / y đức thì dù câu hỏi có thú vị cỡ nào cũng phải bỏ đi!
  • R là relevant, tức liên đới. Thật ra, chữ “liên quan” ở đây có nghĩa là có ảnh hưởng. Một câu hỏi nghiên cứu mà nếu tìm được câu trả lời và có thể làm thay đổi chuyên ngành là một câu hỏi quan trọng. “Tác động” ở đây phải hiểu là có tác động tích cực đến thực hành lâm sàng, đến chính sách y tế của Nhà nước, hay có đóng góp một định hướng mới. Chẳng hạn như câu hỏi “Các chương trình truy tầm ung thư vú có hiệu quả giảm nguy cơ tử vong?” là một câu hỏi tốt vì câu trả lời sẽ làm thay đổi nhận thức của phụ nữ và thay đổi chính sách y tế. Những câu hỏi nghiên cứu, mà nếu có câu trả lời cũng chẳng thay đổi gì cho chuyên ngành hay chẳng đóng góp thêm gì về thông tin thì không đáng theo đuổi.

Giả thuyết đối với nhà khoa học rất khác với câu hỏi nghiên cứu. Giả thuyết xuất phát từ câu hỏi nghiên cứu. Câu hỏi nghiên cứu xuất phát từ quan sát thực tế. Một câu hỏi nghiên cứu tốt sẽ dẫn đến giả thuyết khoa học hay.   Giả thuyết khoa học là một phát biểu mang tính tiên lượng giữa hai hay nhiều biến. Hai chữ tiên lượng ở đây rất quan trọng! Một phát biểu như “Có mối liên hệ giữa ung thư vú và loãng xương” không phải là giả thuyết vì không có tính tiên lượng. Nhưng một phát biểu như “Bệnh nhân ung thư vú có nguy cơ loãng xương thấp hơn bệnh không bị ung thư vú” thì được xem là một giả thuyết khoa học (vì có tính tiên lượng).

Cũng nên phân biệt giả thuyết khoa học với giả thuyết thống kê. Giả thuyết thống kê chỉ là một cách phát biểu giả thuyết khoa học để tiện cho việc kiểm định thống kê. Nếu giả thuyết khoa học là “bệnh nhân tiểu đường có tỉ trọng mỡ cao hơn người không bị tiểu đường”, thì giả thuyết thống kê là “bệnh nhân tiểu đường có tỉ trọng mỡ bằng người không bị tiểu đường”. Giả thuyết thống kê vừa đề cập còn có khi gọi là giả thuyết vô hiệu (null hypothesis). Bên cạnh giả thuyết vô hiệu, nhà khoa học còn phát biểu một giả thuyết đảo (alternative hypothesis): bệnh nhân tiểu đường có tỉ trọng mỡkhác với người không bị tiểu đường. Một cách nghiêm túc, không có giả thuyết vô hiệu thì tất cả phân tích thống kê gần như vô nghĩa (bởi vì phần lớn các phương pháp thống kê được phát triển lấy giả thuyết vô hiệu làm chuẩn). Một trong những nhiệm vụ của nhà nghiên cứu là dùng dữ liệu để bác bỏ giả thuyết vô hiệu (và bác bỏ giả thuyết vô hiệu là gián tiếp chấp nhận giả thuyết đảo), bởi vì theo nhà triết học khoa học Karl Popper, chúng ta không thể nào chứng minh được một giả thuyết khoa học.

Sau khi đã có giả thuyết, bước kế tiếp là làm thí nghiệm (experiment). Thí nghiệm ở đây nên hiểu một cách rộng hơn, chứ không đơn thuần có nghĩa thí nghiệm trong phòng thí nghiệm. Một nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (randomized controlled trial – RCT) mà theo đó một nhóm bệnh nhân được chia thành hai nhóm nhỏ (nhóm được điều trị và nhóm chứng không được điều trị) được xem là một thí nghiệm – thí nghiệm lâm sàng. Một nghiên cứu bệnh chứng cũng là một thí nghiệm. Thí nghiệm là một bước cực kì quan trọng để thu thập và phân tích dữ liệu, đi đến kết luận liên quan đến câu hỏi nghiên cứu.

Do đó, có thể nói rằng nghiên cứu là một chu trình khép kín. Bắt đầu từ câu hỏi nghiên cứu, nhà khoa học phát biểu giả thuyết, rồi tiến hành thí nghiệm để kiểm định giả thuyết đó. Một công trình nghiên cứu tốt thường mở ra một định hướng mới, và nhiều câu hỏi nghiên cứu mới. Chẳng hạn như câu hỏi “Tại sao người nông thôn có làn da sậm hơn người thành thị”, sau khi có câu trả lời (ví dụ) là do vitamin D, thì nó sẽ mở ra hàng loạt nghiên cứu mới: tại sao người thành thị hay thiếu vitamin D; yếu tố nào quyết định nồng độ vitamin D trong máu; vitamin D ảnh hưởng đến bệnh nào; nồng đồ vitamin D tối ưu là bao nhiêu; v.v. Một công trình nghiên cứu không mở ra một hướng mới là một công trình không xứng đáng để theo đuổi.

2. Đề cương nghiên cứu và văn phong 

Thí nghiệm cần phải có qui trình và kế hoạch. Những qui trình và kế hoạch này phải được hoạch định (trước khi tiến hành nghiên cứu) trong một tài liệu mà tiếng Anh gọi là Research Proposal, và dịch sang tiếng Việt là “Đề cương nghiên cứu”. Tôi muốn hiểu hai chữ đề cương như sau: “Đề” là đề nghị, đề xuất; và “cương” là cương lĩnh. Đề cương nghiên cứu, do đó, là một tài liệu mà trong đó nhà khoa học đề nghị cương lĩnh hay chương trình làm việc. Đây là tài liệu quan trọng nhất trong một công trình nghiên cứu, vì qua đó mà cơ quan tài trợ có thể xét duyệt cấp kinh phí.

Tôi nghĩ có thể xem đề cương nghiên cứu như một bản vẽ của kiến trúc sư. Thật vậy, có thể xem nhà khoa học như là một kiến trúc sư. Kiến trúc sư phác hoạ chi tiết xây dựng một công trình trong bản vẽ. Nhà khoa học phác hoạ những chi tiết về qui trình làm nghiên cứu để thu thập và phân tích dữ liệu. Nếu bản vẽ là một tác phẩm của kiến trúc sư, thì chúng ta cũng có thể xem đề cương nghiên cứu như là một tác phẩm chữ nghĩa khoa học nhằm đi tìm câu trả lời cho câu hỏi nghiên cứu.
Đã là tác phẩm chữ nghĩa, thì cách viết đề cương nghiên cứu đóng vai trò rất quan trọng. Quan trọng là vì người đọc (có thể là nhà tài trợ, hay hội đồng xét duyệt) dựa vào đó mà quyết định cung cấp tài trợ hay không. Do đó, người viết (tức nhà khoa học) cần phải suy nghĩ rất cẩn thận, có hệ thống, và sử dụng ngôn ngữ cho chính xác. Nói thì có lẽ dễ, nhưng thực hành thì không dễ chút nào. Tài liệu này có mục đích khiêm tốn là chia sẻ cùng các bạn những kinh nghiệm về cách viết đề cương nghiên cứu y khoa sao cho thuyết phục và nâng cao xác suất được tài trợ.

Viết đề cương nghiên cứu khác với viết bài báo khoa học. Trước đây, tôi đã viết một loạt bài về cách viết một bài báo khoa học (có thể xem ở trang nguyenvantuan.net trong phần “Kĩ năng khác”). Nhưng phương pháp viết bài báo khoa học không thể áp dụng cho viết đề cương nghiên cứu. Những khác biệt chính là mục tiêu và thời gian tính. Mục tiêu của viết đề cương nghiên cứu làthuyết phục nhà tài trợ hay hội đồng xét duyệt rằng chúng ta có ý tưởng tốt, có cách tiếp cận hay, có phương tiện để thực hiện nghiên cứu. Mục tiêu của viết bài báo khoa học là để báo cáo những phát hiện rất cụ thể trong một nghiên cứu và những phát hiện này có ý nghĩa gì. Về thời gian tính, viết đề cương là phản ảnh về tương lai, còn viết bài báo khoa học là báo cáo những gì đã làm trong quá khứ. Viết đề cương mang tính hứa hẹn, nhưng hứa hẹn một cách khoa học (tức có bằng chứng), do đó rất khác với viết báo cáo khoa học thường mang tính biện minh và biện luận.

Theo kinh nghiệm cá nhân, tôi thấy viết đề cương nghiên cứu cung cấp cho mình nhiều cơ hội rất hay. Thứ nhất là cơ hội để sắp xếp ý tưởng mình một cách có hệ thống, có trước, có sau. Những ý tưởng hỗn độn, khi được mô tả trên trang giấy sẽ làm cho chúng ta suy nghĩ logic hơn. Thứ hai, viết đề cương cũng là một cơ hội để cập nhật hoá thông tin, vì chúng ta cần phải tìm hiểu trong y văn xem các đồng nghiệp khác đã làm gì. Thứ ba, từ đó, viết đề cương nghiên cứu cũng có nghĩa là tìm đồng nghiệp mới. Nhìn nhận như thế, viết đề cương có nhiều lợi ích, chứ không phải chỉ là “vẽ vời” theo cách nói mỉa mai của người ngoài cuộc.

Viết đề cương (hay viết văn nói chung) là một cách suy nghĩ. Có lẽ chúng ta đều đồng ý rằng viết văn là một phương tiện để chia sẻ thông tin với những người quan tâm. Người quan tâm có thể là đồng nghiệp của mình, nhưng cũng có thể là người không cùng chuyên ngành. Nhưng tôi muốn nghĩ rằng viết văn cũng là một cách thức hoàn thiện ý tưởng, và hiểu theo cách đó, viết chính là một phương tiện hay một công cụ để suy nghĩ. Suy nghĩ cũng cần phải có phương tiện, và theo tôi viết xuống những câu chữ do mình lựa chọn chính là một phương tiện. Có lẽ chính vì thế mà Nhà văn [và cũng là bác sĩ] Verghese từng nói một câu bất hủ, “I write to understand what I think” (tôi viết để hiểu những gì tôi suy nghĩ). Tôi rất đồng ý với câu này.

Thế thì câu hỏi đặt ra là tiêu chuẩn gì để đánh giá cách viết đề cương nghiên cứu là “tốt” hay “dở”. Kinh nghiệm cá nhân tôi cho thấy có 5 tiêu chuẩn: trong sáng, đơn giản, chính xác, khách quan, vàcấu trúc logic.

 Trong sáng có nghĩa là tránh những câu văn rườm rà, những từ khó hiểu. Nếu viết “Nồng độ insulin ở nhóm điều trị cao hơn” thì sẽ không rõ ràng, vì người đọc không biết cao hơn nhóm nào. Ngay cả cách viết “Nồng độ insulin ở nhóm điều trị cao hơn nhóm chứng” cũng có thể nói là chưa đạt, bởi vì câu văn đó hàm ý nói rằng tất cả bệnh nhân trong nhóm điều trị đều có nồng độ insulin cao hơn nhóm chứng – một tình huống rất khó xảy ra. Trong thực tế thì “Tính trung bình, nồng độ insulin ở nhóm điều trị cao hơn nhóm chứng” có lẽ rõ ràng hơn.

Văn phong khoa học rất khác với thơ. Tôi thường nói đùa [và hay lấy làm ví dụ] về câu thơ của một tác giả tôi rất mến mộ (Lê Đạt): Tôi tha thẩn giữa chùa Quán Ngữ / Lời chuộc tuổi mình nói thật khai sinhCâu đó trích trong tập thơ Đường Chữ. Đó là một câu văn rất khó hiểu! Một thi sĩ khác tôi cũng rất ngưỡng mộ là Hoàng Cầm, người sáng tác thơ một cách siêu thoát. Ông có sáng tác bài Tình Cầm, trong đó có hai câu rất du dương: Nếu anh còn trẻ như năm cũ / Quyết đón em về sống với anh. Có thể nói đó là những câu thơ độc đáo, gieo vần tuyệt vời, âm điệu rất nhạc tính, nhưng nhà khoa học không thể viết như thế được. Nhà khoa học phải viết văn trong sáng. Chẳng hạn như nếu nói còn trẻ thì phải định lượng rõ ràng bao nhiêu tuổi là trẻ; nếu nói năm cũ thì phải nói năm nào; nếu nói về sống với anh thì phải nói sống ở đâu. Văn phong khoa học không thể chung chung được. Nhà khoa học không phải nhà thơ. Nhưng rất tiếc, nhiều khi tôi bắt gặp những câu rất thơ trong những bài báo khoa học từ đồng nghiệp Việt Nam. Một triết gia Đức từng phê bình người Á đông rằng chúng ta [người Á đông] hay lẫn lộn giữa thơ và khoa học!


Trong văn phong khoa học, một câu văn phải có thông tin. Câu văn không có thông tin là câu văn thừa. Ví dụ tiêu biểu cho câu văn không có thông tin là [hay thấy trong giới báo chí] “Công trình nghiên cứu có 2 mục tiêu.” vì đọc xong câu văn người đọc không có bất cứ một nội dung nào cả; người đọc kì vọng 2 mục tiêu đó là gì và tự hỏi tại sao tác giả không viết ra. Nhưng nếu viết “Công trình nghiên cứu có 2 mục tiêu: xác định ảnh hưởng của can thiệp, và xác định yếu tố nguy cơ” thì đó là một câu văn có thông tin. Thử đọc 2 câu:

Ngoài ba khía cạnh trên, chúng tôi còn phân tích vấn đề dựa trên lí thuyết văn hoá xã hội. 

Ở đây, lại có nhiều khía cạnh khác.

Hai câu văn này có thể thích hợp cho báo chí, nhưng hoàn toàn thất bại trong khoa học! Nói cách khác, trong văn cảnh khoa học, một câu văn phải tồn tại một cách riêng lẻ (self-contained), có thông tin và có ý; đọc câu văn như thế người đọc không hẳn cần phải đọc câu trước.

Đơn gin có nghĩa là dùng từ ngữ dễ hiểu, chính xác, và câu văn ngắn. Trong tiếng Việt có những câu chữ rất dài để mô tả một ý, nhưng nếu đọc kĩ có thể viết ngắn gọn hơn. Thay vì dùng những danh từ gốc Hán, chúng ta nên cố gắng dùng những danh từ gốc Việt.

Chính xác là định lượng hoá nội dung thông tin. Tránh những từ ngữ mù mờ. Tiếng Việt ta (và tiếng Anh cũng thế) có những chữ như khong, xấp xỉ, độ, gn, đa số, phần lớn, nói chung, v.v.không mang tính định lượng cao. Khoa học là cân đo đong đếm, nên cố gắng viết một cách định lượng. Khó biết bao nhiêu là đa số, 80% hay 90% là đa số? Thay vì viết “Đa số bệnh nhân …”, chúng ta nên viết (nếu có số liệu) “80% bệnh nhân …” thì sẽ rõ ràng hơn. Trong khoa học không có chuyện “nói chung”. Viết đến đây tôi nhớ có lần ông Nguyễn Bá Thanh chất vấn một giám đốc sở giao thông vận tải thuộc Thành phố Đà Nẵng, và ông giám đốc trả lời “Thưa anh, nói chung là ….”, ông Thanh ngắt lời ngay: Nói riêng, chứ không nói chung. Hội trường cười xoà. Ông Nguyễn Bá Thanh đã áp dụng tiêu chuẩn khoa học vậy.

Khách quan là cách viết phi cảm tính, và nhất là không “nhét chữ vào miệng người đọc”. Thay vì viết “Sự khác biệt rất có ý nghĩa lâm sàng”, thì nên viết “Sự khác biệt có ý nghĩa lâm sàng” rồi trích dẫn con số hay dữ liệu để người đọc phán xét. Khách quan cũng có nghĩa là tránh giả định (kiểu như Ai cũng biết rng …). Tuân theo nguyên tắc khách quan còn có nghĩa là tránh những câu văn không có chứng cứ.

Cu trúc logic là phải cố gắng sắp xếp ý tưởng một cách có trước có sau, khúc chiết. Có một thống kê [tôi không còn giữ nguồn] cho rằng 85% những hiểu lầm là do cấu trúc đoạn văn, chỉ có 15% hiểu lầm là do nội dung. Do đó, có lẽ đây là tiêu chuẩn quan trọng nhất trong cách viết đề cương. Bất cứ khái niệm gì mới cần phải có giải thích trước đó. Nếu một đoạn văn xuất hiện cụm từ “chất lượng cuộc sống” mà không được đề cập đến trong các đoạn văn trước là một cách viết rất … dở (thiếu tính khúc chiết).

Cấu trúc câu văn và đoạn văn để nhấn mạnh một chủ đề. Chúng ta thử đọc 4 câu văn sau đây:
  1. Mc dù thuc có hiu qu cao, nhưng cũng gây tác hđáng k.
  2. Mc dù thuc gây tác hđáng k, nhưng có hiu qu cao. 
  3. Thuc có tác hđáng k, nhưng rt hiu quả. 
  4. Thuc có hiu qu cao, nhưng gây tác hđáng k
Cái khác biệt chính giữa các câu văn có lẽ không phải nội dung, mà là vị trí nhấn mạnh ý tưởng. Câu hỏi đặt ra là trong một câu văn, cần nhấn mạnh phần nào: phần đầu, phần giữa, hay phần cuối? Các chuyên gia về viết văn khuyến cáo rằng nên dùng phần đầu để nhấn mạnh điểm chính yếu. (Cũng có chuyên gia đề nghị nên dùng phần cuối câu văn để nhấn mạnh). Nên mở đầu câu văn với một từ khoá, nếu chúng ta muốn người đọc chú ý đến chủ đề đó. Trong câu loãng xương là một vấn đề y tế quan trọng, ý tôi nhấn mạnh đến loãng xương. Tuy nhiên, nếu tôi viết Một trong những vấn đề y tế quan trọng nhất hiện nay là loãng xương, thì cũng nói lên cái ý đó, nhưng có lẽ người đọc sẽ hiểu rằng tôi đang nhấn mạnh đến khía cạnh y tế hơn là loãng xương.

Vị trí nhấn mạnh và cách dùng có khi làm cho người đọc hiểu khác. Trong một cuốn sách về cách soạn câu hỏi trong nghiên cứu khoa học, tác giả kể chuyện [vui] về 2 thầy tu, một người tu dòng Đa Minh (Dominican) và một người tu dòng Tên (Jesuit), thảo luận xung quanh vấn đề tội và hút thuốc lá trong khi cầu nguyện. Sau một lúc thảo luận hai người bất đồng ý kiến, và mỗi người đi hỏi bề trên của mình. Tuần thứ hai, họ gặp lại, và có cuộc đối thoại như sau:

Vị tu sĩ dòng Đa Minh hỏi vị tu sĩ dòng Tên: Thế bề trên của anh nói gì?
Vị tu sĩ dòng Tên: Ngài nói ok.
Tu sĩ dòng Đa Minh: Vui nhỉ! Bề trên của tôi nói rằng đó là một tội.
Tu sĩ dòng Tên: Thế anh hỏi bề trên của anh như thế nào? 
Tu sĩ dòng Đa Minh: Tôi hỏi ngài rằng hút thuốc lá trong khi cầu nguyện có ok không? 
Tu sĩ dòng Tên ồ lên rồi nói: Ah, còn tôi hỏi ngài rằng cầu nguyện trong khi hút thuốc lá có ok không. 

Đó là một bài học đáng chú ý về cách đặt chữ vào vị trí thích hợp. Chỉ cần thay đổi thứ tự của chữ là có thể thay đổi ý nghĩa của câu văn, và làm cho người đọc có thể hiểu khác. Trong viết văn khoa học, tác giả không nên để cho người đọc hiểu hai nghĩa!

Ngoài ra, nên tránh cách viết “đánh trống bỏ dùi”. Đó là cách viết tuyên bố một chủ đề, nhưng những câu sau đó lại nói về chủ đề khác. Thử đọc đoạn văn:

Gãy cổ xương đùi là hậu quả hay gặp đứng hàng thứ 3 của loãng xương, bệnh có tỉ lệ tử vong và tàn phế cao, chất lượng sống của người bệnh giảm đáng kể ngay cả khi đã được điều trị đứng đắn. Bệnh thường gặp ở người cao tuổi với tỉ lệ nữ:nam là 3:1. 


Câu đầu của đoạn văn trích dẫn trên có 3 ý chính: sự phổ biến, hệ quả, và điều trị. Đọc xong câu văn đó, người đọc kì vọng tác giả sẽ “chứng minh” ba ý đó bằng dữ liệu ra sao. Nhưng câu thứ hai thì tác giả không cung cấp thêm thông tin để bổ nghĩa cho câu đầu, mà chuyển sang một ý khác. Đối với tác giả có kinh nghiệm, đoạn văn trên chưa đạt. Đó là chưa nói đến cách dùng chữ và ý nghĩa còn khá mù mờ (ví dụ: “đứng hàng thứ 3 của loãng xương” có nghĩa là gì). Trong văn phong khoa học, mỗi câu văn chỉ nói lên 1 ý mà thôi; tham vọng quá sẽ không chuyển tải hết ý nghĩa.

http://www.cartoonstock.com/newscartoons/cartoonists/cca/lowres/ccan251l.jpg

4. Nội dung một đề cương nghiên cứu 

Một đề cương nghiên cứu bao gồm những gì? Trả lời câu hỏi này còn tuỳ thuộc vào “văn hoá” và qui định địa phương. Ở Việt Nam, những đề cương nghiên cứu thường có những đề mục sau đây:
  • Mục tiêu của đề tài;
  • Tổng quan tình hình nghiên cứu và tính cấp thiết của đề tài ;
  • Nội dung nghiên cứu;
  • Phương pháp nghiên cứu, cách tiếp cận vấn đề;
  • Hợp tác quốc tế (nếu có) ;
  • Tiến độ thực hiện;
  • Dạng kết quả dự kiến của đề tài;
  • Yêu cầu khoa học đối với những sản phẩm dự kiến tạo ra;
  • Kế hoạch triển khai;
  • Lợi ích mang lại và tác động của kết quả nghiên cứu;
  • Các tổ chức tham gia nghiên cứu; và
  • Kinh phí.
Những đề mục của một đề cương nghiên cứu trên đây không có vấn đề gì, nhưng cách tổ chức và sắp xếp thông tin thì hơi khác so với nước ngoài. Những đề mục như các tổ chức tham gia nghiên cứu, kinh phí là vấn đề hành chính, đáng lẽ phải trình bày trong một tài liệu riêng. Ở nước ngoài (cụ thể là Úc, Anh, Đức, Thái Lan, Mĩ, v.v., những nơi mà tôi có kinh nghiệm) thì nội dung một đề cương nghiên cứu thường đơn giản hơn Việt Nam. Ở những nước đó, một đề cương nghiên cứu bao gồm những phần sau đây:
  • Tóm lược (synopsis): giống như một tóm tắt cho một dự án nghiên cứu. Thường thường chỉ 1-2 trang giấy;
  • Mục tiêu cụ thể (specific aims);
  • Bối cảnh và tầm quan trọng (background & significance);
  • Kết quả nghiên cứu sơ khởi (preliminary results);
  • Kế hoạch nghiên cứu và phương pháp (research design and methods); và
  • Tài liệu tham khảo.
Tuy những đề mục của đề cương Việt Nam có vẻ hơi nhiều, nhưng số trang thường chỉ dao động trong khoảng 10 đến 20 trang. Ở nước ngoài, như NIH (Viện Y tế của Mĩ chuyên cấp tài trợ cho nghiên cứu y sinh học – và cũng là một trung tâm nghiên cứu) thì có qui định số trang rất rõ ràng. Một đề cương của NIH tối đa là 30 trang (hiện nay thì có thay đổi và giảm xuống còn 20 trang?) Tôi có làm một so sánh giữa một đề cương tiêu biểu của VN và của NIH thì thấy như sau:

So sánh số trang của một đề cương VN và NIH 

Đề mục
Vit Nam
Mĩ (NIH)
Tổng quan tài liệu
10
2
Mục tiêu
1
1
Kết quả sơ khởi
0
6-8
Phương pháp
5
10-20


Nói cách khác, đề cương nghiên cứu của VN viết dài về bối cảnh và tổng quan tài liệu, nhưng rất ngắn về phương pháp. Ngược lại, ở nước ngoài (tiêu biểu là NIH của Mĩ), một đề cương nghiên cứu chủ yếu là phần phương pháp (rất dài) nhưng phần tổng quan tài liệu thì ngắn. Rất nhiều đề cương nghiên cứu từ VN mà tôi đọc qua, trong phần tổng quan tài liệu, tác giả viết dài nhưng chẳng liên quan gì đến chủ đề và mục tiêu nghiên cứu! Hầu như đề cương nghiên cứu y khoa nào cũng viết theo một công thức, trong đó có cả phác đồ điều trị, những định nghĩa rất căn bản về bệnh, những yếu tố nguy cơ (mà có lẽ ai trong ngành cũng biết). Có khi đề cương nghiên cứu tìm hiểu tỉ lệ mắc bệnh, nhưng tác giả phải điểm qua một cách khá dài dòng về phương pháp điều trị! Phần lớn những thông tin này thật ra là tác giả dịch từ sách giáo khoa, hoặc dịch từ những bài tổng quan trên các tập san ở nước ngoài (và không buồn sửa biểu đồ tiếng Anh hay ghi nguồn!) chứ tác giả cũng chưa hẳn am hiểu.

Một điểm khác biệt đáng chú ý là đề cương nghiên cứu ở nước ngoài phải có phần “Kết quả sơ khởi”, còn ở Việt Nam thì không có hoặc không yêu cầu. Ở Úc và Mĩ, một đề cương mà không có kết quả sơ khởi (hay những nghiên cứu trước đây cùng chủ đề mà nhà khoa học đã làm) thì không bao giờ được qua vòng đầu xét duyệt, rất rất khó có khả năng được tài trợ. Trong các phần sau đây, tôi sẽ trình bày cách viết 4 phần quan trọng nhất: mục tiêu, bối cảnh, nghiên cứu sơ khởi, và phương pháp nghiên cứu. Tôi sẽ cố gắng đưa vài ví dụ cụ thể từ những đề cương trước đây của tôi và của các đồng nghiệp khác. Vì bài này cũng nhắm đến các bạn nghiên cứu sinh đang hay sắp đi học nước ngoài, nên tôi cũng trình bày vài ví dụ bằng tiếng Anh để các bạn có thể tham khảo.

4.1 Phần mục tiêu nghiên cứu 

Mục tiêu nghiên cứu là phần quan trọng của một đề cương nghiên cứu, vì đó là “bộ mặt” mà người đọc sẽ nhìn qua. Khi người đọc thấy mục tiêu nghiên cứu có cái gì mới hay thú vị thì họ sẽ đọc tiếp; nếu không, họ có thể xếp lại đề cương và thế là tác giả đã thất bại. Do đó, có thể xem phần mục tiêu nghiên cứu như là một cái test cho người đọc. Chỉ khi nào cái test này được qua thì tác giả mới thành công một phần trong việc thuyết phục người đọc.

Phần mục tiêu nghiên cứu nên được cấu trúc 3 phần như sau:
  • Một đoạn văn tổng quát về vấn đề chung;
  • Phát biểu về mục tiêu chung (tiếng Anh gọi là goal);
  • Phát biểu về mục tiêu chuyên biệt (specific aims), và mỗi mục tiêu nên kèm theo một giả thuyết.
Đoạn văn tổng quát phải nói được vấn đề lớn mà nhà nghiên cứu quan tâm. Đó là một đoạn văn mang tính holistic, hay bối cảnh nghiên cứu mà đề cương này sẽ đóng góp một phần tri thức.
Mục tiêu chung hay mục tiêu tổng quát là mục tiêu lâu dài mà nhà nghiên cứu muốn đạt được. Có thể nghiên cứu hiện nay chưa đạt được, nhưng sẽ đóng góp một phần trong định hướng giải quyết vấn đề về lâu về dài. Trong bóng đá, mục tiêu tối hậu và tổng quát là phá lưới; tương tự, trong nghiên cứu khoa học, mục tiêu tổng quát là nhắm đến giải quyết một vấn đề chung cho chuyên ngành.

Mục tiêu chuyên biệt là những tâm điểm cụ thể. Cụ thể hiểu theo nghĩa có thế đo lường được, có thể kiểm định được. Người viết đề cương kinh nghiệm thường viết mỗi mục tiêu chuyên biệt kèm theo một giả thuyết. Thỉnh thoảng, nếu có “đất”, nhà nghiên cứu nên kèm theo những kết quả dự kiến cho từng mục tiêu. Thông thường chỉ cần 2-3 mục tiêu chuyên biệt là đủ. Nhiều mục tiêu quá sẽ khó thực hiện; ít quá sẽ không đáp ứng tiêu chuẩn của một dự án nghiên cứu khoa học.

Trong thực tế, tôi đã từng thấy nhiều đề cương thất bại (kể cả của chính tôi) vì cách phát biểu mục tiêu chưa đạt. Những sai lầm phổ biến trong cách viết mục tiêu chuyên biệt bao gồm:
  • Mục tiêu phi thực tế, tức thiếu tính khả thi;
  • Mục tiêu không có lí do chính đáng (giống như từ “trên trời rơi xuống”);
  • Mục tiêu mang tính quá mô tả (như tìm hiểu bao nhiêu nam và nữ có hội chứng chuyển hoá);
  • Mục tiêu quá phức tạp, mà đọc lên người ta không hiểu tác giả muốn làm gì;
  • Mục tiêu quá phụ thuộc lẫn nhau (sẽ bàn dưới đây).


Ví dụ 1: Đây là trích dẫn đề cương nghiên cứu về loãng xương của một đồng nghiệp và có sự đồng ý của tác giả.

[Đoạn văn tổng quát để “dìu dắt” độc giả rằng đây là vấn đề quan trọng]: Loãng xương là một bệnh mà lực của xương bị suy giảm, chất lượng xương xuống cấp, và hệ quả là tăng nguy cơ gãy xương. Hệ quả của loãng xương là gãy xương. Chẩn đoán loãng xương dựa vào đo lường mật độ xương. Tuy nhiên, ở Việt Nam chưa có giá trị tham chiếu cho việc chẩn đoán loãng xương.

[Mục tiêu tổng quát đáp ứng vấn đề chung]: Mục tiêu lâu dài của nghiên cứu này là phát triển tiêu chuẩn chẩn đoán loãng xương cho người Việt (nam và nữ) và xây dựng mô hình tiên lượng gãy xương. Hoàn thành mục tiêu này sẽ giúp cho việc chẩn đoán loãng xương chính xác hơn, và nhận dạng những cá nhân có nguy cơ gãy xương cao để can thiệp sớm và giảm qui mô loãng xương trong cộng đồng.

[Mục tiêu chuyên biệt] Để đạt được mục tiêu đó, chúng tôi đề nghị theo đuổi các mục tiêu cụ thể như sau:
  • Mục tiêu 1: Xây dựng giá trị tham chiếu mật độ xương đùi và xương cột sống ở nam và nữ; và qua đó, xác định chỉ số cho chẩn đoán loãng xương ở người Việt.
  • Giả thuyết 1: Mật độ xương ở người Việt thấp hơn mật độ xương ở người Âu Mĩ; do đó, chỉ số T của người Việt cũng khác với chỉ số T của Tổ chức Y tế Thế giới.
  • Kết quả kì vọng: Giá trị tham chiếu về mật độ xương (trung bình, độ lệch chuẩn, chỉ số T) có thể sử dụng cho việc chẩn đoán loãng xương ở nam và nữ Việt Nam.
  • Mục tiêu 2: Xác định tỉ lệ lưu hành loãng xương và gãy xương ở nam và nữ;
  • Giả thuyết 2: Nữ giới có nguy cơ loãng xương và gãy xương cao hơn nam giới, nhưng độ khác biệt sẽ giảm dần trong độ tuổi trên 70.
  • Kết quả kì vọng: Kết quả là tần số loãng xương và gãy xương theo giới và độ tuổi. Những kết quả này sẽ cung cấp chứng cứ về qui mô loãng xương và gãy xương ở người cao tuổi và sau mãn kinh (nữ).
  • Mục tiêu 3: Xác định yếu tố nguy cơ liên quan đến loãng xương và gãy xương, kể cả các markers chu chuyển xương, và qua đó phát triển mô hình tiên lượng loãng xương và gãy xương.
  • Giả thuyết 3: Marker chu chuyển xương tăng theo độ tuổi, và chu chuyển xương cao tương quan với sự suy giảm mật độ xương ở nam và nữ.
  • Kết quả kì vọng: Giá trị tham chiếu về marker chu chuyển xương, và mô hình tiên lượng gãy xương cho người Việt. Với mô hình này, các bác sĩ có thể ước tính nguy cơ gãy xương ngay cả trong điều kiện không có máy DXA.
Ví dụ 2: Trong ví dụ này, tác giả viết phần mục tiêu rất “bài bản”.

[Mở đầu là vấn đề chung]. Exposure to pathogenic microbial lipids, like lipopolysaccharide (LPS), triggers a complex and coordinated protective response by the immune system. A growing body of evidence indicates that triglyceride-rich lipoproteins and apolipoprotein E (apoE) play an integral role in host defense against bacterial infection. Yet, how these non- traditional elements of the immune system contribute to host immunocompetence is unclear. Published data indicate that apoE is protective against bacterial infection and injury. Accordingly, infusion of apoE has been shown to decrease LPS-induced morbidity and mortality in rodents. [2, 3] Also, apoE-deficient mice have an increased susceptibility to lethal infection when injected with live bacteria. [4, 5] But, unexpectedly, our laboratory has recently discovered that infusion of apoE increased rather than decreased mortality after cecal ligation and puncture, an in vivo model of polymicrobial sepsis. [1] We believe that this discordant observation highlights a novel activity for apoE in regulating the host response to pathogenic microbial lipid antigens through activation of thymus-derived lymphocytes (T cells). Consequently, uncovering the role that triglyceride-rich lipoproteins, apoE and T cells play in the mammalian response to infection simultaneously assigns important new biological functions to plasma lipoproteins, further blurs the boundary separating innate and adaptive immunity, and provides unique insights into the host response to infection that could yield innovative therapies for sepsis. [dùng gạch dòng để nhấn mạnh mục tiêu chungThis proposal will investigate how apoE and natural killer T (NKT) cells, a sub-population of T lymphocytes, contribute to the host response to severe sepsis following cecal ligation and puncture in mice. Furthermore, we will test the hypothesis that modifying the expression or activity of apoE can protect against sepsis.

[Phát biểu giả thuyết chung] Our working hypothesis that triglyceride-rich lipoproteins are integral components of the immune system is supported by the following observations. First, the synthesis and secretion of triglyceride-rich lipoproteins is dramatically increased during clinically significant infections, an observation termed “lipemia of sepsis.” Second, triglyceride-rich lipoproteins bind various microbial lipids and thus protect against shock and death in rodent models of sepsis. [6-9] Third, triglyceride-rich lipoproteins clear LPS from the circulation and deliver it to the liver [7, 10], where lipoprotein-LPS complexes subsequently modulate the hepatic immune response to infection. [11-14] And, fourth, apoE has recently been shown to bind and deliver microbial lipids to antigen-presenting cells, a critical step in activating NKT cells and the immune system.

[Phát biểu giả thuyết chuyên biệtThe specific hypothesis driving the proposed research is that apoE, a key constituent of triglyceride- rich lipoproteins, regulates the host response to severe infection through its effects on NKT cell activation and cytokine production. By examining the effect of apoE on an in vivo model of polymicrobial sepsis in mice, we aim to uncover the regulatory impact of apoE on the immune response to infection. Our long term goal is to identify how plasma lipoproteins contribute to host immunocompetence and apply this knowledge to the development of novel and effective treatments for severe bacterial infections.

[Mục tiêu chuyên biệt, dùng tô đậm để nhấn mạnh và gây chú ý. Trong mỗi mục tiêu, tác giả chỉ ra họ sẽ có kết quả gì] The specific aims of the proposal are therefore:

1. To demonstrate that serum apolipoprotein E (apoE) concentrations correlate with morbidity and mortality in a murine model of polymicrobial sepsis. 
A. show that apoE increases mortality following cecal ligation and puncture (CLP) sepsis in mice in a dose-dependent manner;
B. show that apoE increases CLP-induced morbidity via changes in Th1 cytokine secretion, liver injury and bacterial clearance;

2. To demonstrate that apoE promotes the activation of natural killer T (NKT) cells during CLP-induced sepsis. 
A. delineate the effect of apoE on NKT cell frequency, proliferation, cytokine expression and cytotoxic effector functions in the liver, spleen and thymus following CLP in mice;
B. show that apoE-mediated immune regulation during sepsis is dependent on NKT cell activation using
immunodeficient mice;

3. To test the hypothesis that inhibition of apoE activity protects against the morbidity and mortality of sepsis. 
A. show that the biochemical, immunologic or genetic inhibition of apoE activity protects against sepsis;
B. examine the effect of modifying apoE activity during the early versus late phase of sepsis.

Ví dụ 3: Đây là một đề cương nghiên cứu lâm sàng ở Mĩ. Tác giả có cách viết cô đọng hơn. Mở đầu, tác giả mô tả một cách ngắn gọn về nội dung của nghiên cứu. Sau đó, tác giả phát biểu mục tiêu chính (primary aim) và mục tiêu phụ (secondary aim).

[Mở đầu, mô tả ngắn gọn về công trình IRIS và giả thuyết] The Insulin Resistance Intervention after Stroke Trial (IRIS) is a randomized, double-blind, placebo-controlled trial that will test the hypothesis that reducing insulin resistance and its sequelae with thiazolidinedione therapy will prevent stroke and myocardial infarction among patients with a recent ischemic stroke. Eligible subjects are men and women over 44 years of age without diabetes mellitis who have insulin resistance and a non- disabling ischemic stroke. During 3 years of recruitment, 3136 patients will be randomly assigned to pioglitazone, a thiazolidinectone, or placebo.

[Mục tiêu chuyên biệt] The specific aims are as follows. 1. Primary Aim. To determine if pioglitazone, compared to placebo, will reduce the overall risk for fatal or non-fatal stroke or fatal or non-fatal MI among non-diabetic men and women over age 44 years with insulin resistance and a recent ischemic stroke.

Among diabetics with insulin resistance, we hypothesize that pioglitazone will reduce the occurrence of any primary endpoint (fatal or non-fatal stroke or MI) within four years from 27% to 22%. The basis of this hypothesis is research showing... (details about studies associating insulin resistance with increased risk for stroke, MI, etc.)...By these and other mechanisms, we hypothesize that pioglitazone will protect patients with ischemic stroke and insulin resistance against recurrent vascular events.

Trong các ví dụ trên đây, dễ dàng thấy rằng các mục tiêu chuyên biệt tuy nhắm đến một mục tiêu tổng quát, nhưng không lệ thuộc vào nhau. Đây là một chiến lược trong việc soạn đề cương nghiên cứu. Nếu mục tiêu 2 tuỳ thuộc vào sự thành bại của mục tiêu 1, và mục tiêu 3 phụ thuộc vào kết quả của mục tiêu 2, thì đề án sẽ rất … nguy hiểm. Nguy hiểm là vì nếu mục tiêu trước thất bại, thì tất cả các mục tiêu khác đều không thể thành hiện thực, và do đó, công trình nghiên cứu sẽ không khả thi. Bài học ở đây là cần phải thiết kế nghiên cứu sau cho các mục tiêu chuyên biệt ít phụ thuộc vào nhau.

4.2 Phần bối cảnh và tầm quan trọng 

Phần bối cảnh và tầm quan trọng, như tên gọi, có chức năng “dàn dựng sân khấu” cho công trình nghiên cứu. Không chỉ dàn dựng, mà còn phải nói lên được tầm quan trọng của công trình nghiên cứu. Không ai muốn đầu tư vào những công trình nghiên cứu không gây ảnh hưởng hay tác động tích cực. Có 2 phần chính là bối cảnh (background) và tầm quan trọng (significance):
Trong phần bối cảnh, tác giả cần phải viết theo phong cách kể chuyện. Nhưng kể chuyện một cách khoa học, sao cho đồng nghiệp không cùng chuyên ngành vẫn có thể hiểu được vấn đề. Mỗi một mục tiêu chuyên biệt trong phần đầu cần phải được lí giải trong phần bối cảnh. Phải viết và thuyết phục người đọc sẽ đọc tiếp, và muốn đạt mục đích đó, tác giả cần phải viết theo công thức chung:

Cái gì đã biết --> cái gì chưa biết --> câu hỏi
Known --> unknown --> question

Nói cách khác, tác giả phải điểm qua những nghiên cứu trước (đã biết), và chỉ ra cho được khoảng trống tri thức (chưa biết), để đặt thành câu hỏi cho nghiên cứu. Ví dụ chúng ta đã biết tình trạng thiếu vitamin D ở các tỉnh miền Nam, nhưng vì miền Bắc có thời tiết khí hậu khác và chưa ai biết tần số thiếu vitamin D ngoài Bắc, nên câu hỏi là tỉ lệ thiếu hụt vitamin D ở cư dân phía Bắc là bao nhiêu.

Về cách viết, không chỉ đơn giản liệt kê những nghiên cứu trước, mà phải dùng “phương pháp 4C”. Phương pháp này viết tắt từ 4 động từ:
  • Compare – so sánh: tác giả cần phải so sánh những thông tin từ những nghiên cứu trước;
  • Contrast – đối chiếu: sau đó đối chiếu và giải thích tại sao có sự khác biệt;
  • Cite – trích dẫn: điều bắt buộc là nếu dùng dữ liệu của đồng nghiệp thì phải trích dẫn; và
  • Critique – phê bình: “Phê bình” ở đây có nghĩa là phê bình một cách kính trọng, chứ không mang tính đánh đổ đồng nghiệp. Cách viết hay nhất là thay vì phê phán, tác giả có thể trình bày một cách hiểu, cách diễn giải khác để xem như là một cách đóng góp vào y văn.

Trong phần tầm quan trọng (significance), tác giả cần phải “giải trình” rằng công trình nghiên cứu sẽ có tác động đến:
  • Chuyên ngành;
  • Chính sách y tế hay thực hành lâm sàng;
  • Phương pháp mới; và
  • Tri thức sẽ rút ra được từ công trình nghiên cứu.
Phần tầm quan trọng có khi phải dùng đến kĩ thuật “pitch” (lên giọng). Nói cách khác, cần viết sao cho người khác có thể trích dẫn một câu từ đề cương. Chẳng hạn như nếu là nghiên cứu về di truyền, tôi có thể viết

The studies in this proposal will provide a basis for understanding allelic heterogeneity influencing clinical endpoints, ultimately impacting on disease development” (những nghiên cứu mô tả trong đề cương này sẽ cung cấp nền tảng để hiểu biết về sự đa dạng alen có ảnh hưởng đến kết cục lâm sàng, và sau cùng là tác động đến sự tiến triển của bệnh). 

Một câu như thế đối với vài đồng nghiệp ở Việt Nam sẽ gọi là “nổ”, nhưng ở nước ngoài thì hoàn toàn có thể chấp nhận được. Vấn đề còn tuỳ thuộc vào vị trí của tác giả và uy tín trong chuyên ngành. Nghiên cứu sinh có lẽ không nên viết khiêm tốn hơn, nhưng với người đã có “tên tuổi” thì một câu pitch như thế hoàn toàn bình thường. Nên nhớ rằng viết đề cương là một cách bán ý tưởng, nên tác giả cần phải thuyết phục tầm quan trọng của nghiên cứu.

Ví dụ 4: Trong đề cương cứu dưới đây, tác giả muốn thuyết phục người đọc về tầm quan trọng của công trình nghiên cứu:

Loãng xương và gãy xương là một vấn đề y tế cộng đồng lớn ở nước ta, vì hàng năm có khoảng 200.000 người gãy xương, dẫn đến giảm tuổi thọ và hạn chế lao động. Mật độ xương là một chỉ số lâm sàng quan trọng vì MĐX có thể tiên lượng nguy cơ gãy xương cho một cá nhân. Vì thế, MĐX còn được sử dụng để chẩn đoán loãng xương.
Công trình nghiên cứu này có mục tiêu xây dựng giá trị tham chiếu MĐX cho phụ nữ và đàn ông Việt Nam. Với giá trị tham chiếu này, việc chẩn đoán loãng xương ở người Việt sẽ chính xác hơn và qua đó chúng ta có thể biết được qui mô loãng xương ở nước ta.
Do đó, công trình nghiên cứu mang tính cấp thiết, vì sự hiện diện của máy DXA nhiều ở nước ta nhưng chưa có giá trị tham chiếu cho người Việt. Vì thế, kết quả nghiên cứu có giá trị thực tiễn, có thể áp dụng ngay cho việc chẩn đoán loãng xương. Ý nghĩa lý luận của công trình nghiên cứu là cung cấp những thông tin khoa học cho việc hoạch định các chiến lược phòng chống bệnh loãng xương ở qui mô cộng đồng.

Ví dụ 5: Trong đề cương dưới đây, tác giả viết ngắn gọn về bối cảnh và tầm quan trọng nghiên cứu, bằng cách dùng các tiêu đề nhỏ để nhấn mạnh từng điểm:

Why Study Square Cell Disease in the Kidney?
Renal dysfunction commonly complicates square cell disease and is a major cause of morbidity and mortality. Acute Renal Syndrome is the leading cause of death in square cell disease and commonly leads to acute renal failure (58), while chronic uremia, filtration insufficiency, and renal vascular disease occur in 20-60% of adults with square cell disease (46, 54). Despite its clinical importance, the kidney has rarely been the focus of basic research in square cell disease. Current understanding of square cell pathophysiology derives from studies performed in other organs or in vitro. Because mechanisms of vaso-occlusion and inflammation in the kidney are likely to be different from those in other organs, there is a critical need for basic research on square cell disease that focuses on the kidney.
Physiological Determinants of Vaso-occlusion in the Kidney
Research on renal vaso-occlusion is limited to two studies that suggest severe medullary hypertonia causes sequestration of SQ RBCs in the kidney (3, 17). These studies did not adequately assess effects of modest tubular hypertonia and no study has evaluated the importance of mixed arterial hypertonia or inflammation to renal vaso-occlusion. In Specific Aim 1, we adapt the isolated rat kidney model used in these original studies (3, 17) to determine effects of tubular hypertonia, and mixed arteriolar hypertonia and renal inflammation on kidney micro vaso-occlusion...etc.
Summary and Clinical Significance
Studies performed in vitro and in other organs have given important insights into the pathophysiology of square cell disease, but have not yet defined the important pathophysiology in the kidney. The studies we propose will attack the problem directly using sensitive and specific techniques. These studies will lay the experimental foundation for understanding square cell disease crises in the kidney. The importance of these studies to the affected population cannot be exaggerated.


4.3 Phần nghiên cứu sơ khởi 

Đề cương nghiên cứu ở Việt Nam thường không có phần này! Nhưng đối với các cơ quan tài trợ nghiên cứu khoa học nước ngoài thì đây là phần không thể thiếu được. Tuy nói là “nghiên cứu sơ khởi”, nhưng trong thực tế thì những nghiên cứu như thế đã công bố trên các tập san quốc tế. Đây là những nghiên cứu làm nền tảng để tác giả làm cơ sở cho câu hỏi nghiên cứu và phát biểu giả thuyết.
Phần kết quả sơ khởi còn có mục đích quan trọng khác là thuyết phục người đọc rằng tác giả có kinh nghiệm. Qua phần nghiên cứu sơ khởi, người đọc có thể đánh giá tác giả hay nhóm nghiên cứu đã có sẵn kĩ thuật, phương pháp, hay công nghệ cần thiết để thực hiện công trình nghiên cứu. Có lẽ quan trọng hơn là cơ quan tài trợ cảm thấy thuyết phục rằng tác giả có thể thực hiện nghiên cứu (họ đã an tâm để “chọn mặt gửi vàng”!) Thông thường, phần này chiếm khoảng 6-8 trang giấy, và như nói trên, tác giả có thể đưa vào đó những công trình nghiên cứu liên quan đã công bố trước đây.

Ví dụ 5: Một cách trình bày hữu hiệu phần kết quả sơ khởi là trình bày theo từng mục tiêu chuyên biệt. Trong ví dụ dưới đây, tác giả trình bày

Preliminary Data

This proposal is a collaboration between the PI and Dr. Barry Hurlburt in the Department of Biochemistry and Molecular Biology. The collaboration takes advantage of the expertise of the PI in the molecular genetics of S. aureus and the biochemical expertise of Dr. Hurlburt in transcription factor structure and function (14,15). The overall goals are 1) correlation of the expression of the sarA, sarB and sarC transcripts with the production and activity of SarA, 2) characterization of the mechanism by which sar regulates expression of the S. aureus collagen adhesin gene (cna) and 3) identification and characterization of additional S. aureus genes under the direct regulatory control of SarA. We have assembled all of the experimental tools required to accomplish these objectives. Specifically, we have (i) purified SarA in a form capable of binding an appropriate DNA target, (ii) generated an affinity-purified antibody against purified SarA, (iii) constructed a xylE reporter plasmid that can be used to assess the functional activity of SarA (Specific Aim #1) and define the sequence characteristics required for the regulation of cna transcription (Specific Aim #2), (iv) cloned the regions encoding the sarA, sarB and sarC transcripts for use in complementation experiments, (v) demonstrated that SarA binds a DNA target upstream of cna and begun the process of localizing the SarA binding site and (vi) obtained or generated sar and agr mutants in both cna-positive and cna-negative S. aureus strains. The experiments done to accomplish each of these tasks are described in detail below. 

Preliminary data for Aim #1. Cloning and expression of sarA. The polymerase chain reaction (PCR) was used to amplify the sarA coding region from S. aureus strain RN6390. Utilizing NdeI and BamHI restriction sites incorporated into the oligonucleotide primers, the fragment containing the sarA coding region was cloned into the E. coli expression vector pET9A. Because the NdeI site (CATATG) in the vector overlaps an ATG start codon, cloning of the sarA coding region into the NdeI site places the sarA structural gene in perfect register with the vector-derived ribosome binding site. Recombinant proteins are therefore expressed as full-length, wild type proteins without fusions to exogenous peptide or protein tags. After cloning the sarA PCR fragment into pET9A and confirming the identity of the cloned fragment by DNA sequencing (data not shown), the recombinant plasmid (pETSarA) was used to transform E. coli strain BL21(DE3)pLysS. Transformants were grown to mid-log phase before inducing SarA expression by adding IPTG to a final concentration of 0.4 mM. After two hours, cells were harvested and lysed by sonication. The presence of SarA in the crude lysate was confirmed by SDS-PAGE followed by Coomassie Brilliant Blue staining (Fig. 7).

Preliminary data for Aim #2. Purification of SarA. A 500 ml culture of the BL21(DE3)pLysS E. coli strain containing pETSarA was induced and lysed as described above. After removing the insoluble material in the crude lysate by centrifugation, the soluble fraction was subjected to a series of ammonium sulfate precipitations culminating at 70% saturation. The pellet from each precipitation was resuspended in SDS-PAGE buffer and examined along with an aliquot of the supernatant (Fig. 8, left). The supernatant remaining after the final precipitation was found to contain ~70% SarA.


4.4 Phần phương pháp (reseach approach) 

Sau phần Mục tiêuBối cảnh & tầm quan trọng, Nghiên cứu sơ khởi, là phần Phương pháp. Đây là phần dài nhất vì chi tiết nhất so với 2 phần trước. Mục đích của phần Phương pháp là thuyết phục người đọc rằng nhà nghiên cứu:
  • Có kế hoạch tốt để kiểm định giả thuyết đặt ra trong phần Mục tiêu;
  • Có kiến thức, kĩ năng, và phương tiện để thực hiện công trình nghiên cứu;
  • Đã nghĩ đến những tình huống xấu sẽ gặp phải và đã có kế hoạch đối phó; và
  • Diễn giải kết quả dự kiến một cách khách quan.
Nên nhớ rằng trong phần phương pháp, tác giả phải dự kiến tình huống bất lợi sẽ xảy ra trong khi thực hiện nghiên cứu. Không một nghiên cứu nào đều được tiến hành một cách “thuận bườm xuôi gió” cả. Bất cứ nghiên cứu nào cũng có vài trục trặc, không lớn thì nhỏ, và có thể ảnh hưởng đến việc thực hiện các mục tiêu. Chẳng hạn như trong nghiên cứu về loãng xương, có thể nhà nghiên cứu sẽ gặp khó khăn nếu máy DXA hư hỏng, hoặc bệnh viện thay đổi kĩ thuật viên, hoặc các mẫu sinh phẩm bị nhiễm gây khó khăn cho phân tích sinh hoá, hoặc các bệnh nhân từ chối tham gia, v.v. Tất cả những tình huống này phải được chú ý đến trước khi tiến hành nghiên cứu. Do đó, nhà nghiên cứu có kinh nghiệm phải suy nghĩ đến tình huống xấu và có kế hoạch đối phó.

Cách viết hiệu quả nhất cho phần phương pháp là viết cho từng mục tiêu. Nếu đề cương có 3 mục tiêu chuyên biệt, phần phương pháp phải có 3 phương pháp tương thích. Cấu trúc phần phương pháp có thể là:

D. Kế hoch thí nghi
D.1 Kế hoch cho mc tiêu 1  
D.1.1 Thiết kế, lí do, tầm quan trọng
D.1.2 Phương pháp cho mục tiêu 1
D.1.2.1 Cái mới
D.1.2.2 Hạn chế
D.1.2.3 Khó khăn có thể tiên đoán trước
D.1.2.4 Kế hoạch để khắc phục
D.1.2.5 Hệ quả
D.1.3 Phân tích dữ liệu
D.1.4 Diễn giải kết quả tiên đoán trước
D.2 Kế hoch cho mc tiêu 2 
[…]  
D.3 Kế hoch cho mc tiêu 3 
[…]


Ví dụ 6: Trong đề cương dưới đây, tác giả mô tả phần phương pháp có thể nói là rất đầy đủ. Người đọc gần như biết chính xác từng bước tác giả sắp làm gì, tại sao làm, làm như thế nào, và kết quả dự kiến ra sao.

Research Design and Methods:
The first specific aim of this grant application is to use the HFIM system to show that monotherapy with amantadine or oseltamivir carboxylate will lead to the emergence of resistance in influenza virusinfected cells and to demonstrate that the resistant viruses produced in the HFIM system under these conditions have the same mutations as those that emerge when people are treated with these drugs. In the second specific aim, we will use the HFIM system to optimize the dose and schedule of administration of current antiviral compounds effective against influenza viruses, delivered as monotherapy, to minimize the emergence of resistance. Finally, in the third specific aim we will determine the optimal dose and administration schedule of these anti-influenza virus drugs administered in combination therapy to prevent virus infection and the emergence of resistance.

Specific Aim #1. Validate the HFIM as a model experimental system for influenza virus infection and the generation of drug resistant mutants.

A. Introduction. Treatment of patients infected with type A influenza viruses with amantadine/rimantadine is known to lead to the rapid emergence of resistant viruses in the treated population (1-3). Treatment of patients with influenza with the neuraminidase inhibitors, oseltamivir carboxylate or zanamivir, usually does not lead to the emergence of resistant viruses (48). However, recent data have shown that treatment of children with influenza with oseltamivir carboxylate has led to the emergence of neuraminidase inhibitor-resistant influenza viruses (4-6). Data presented in the preliminary results section of this grant application showed that treatment of MDCK cells infected with a clinical isolate of influenza A virus in the HFIM system with amantadine can lead to the emergence of resistant viruses within two to three days of initiation of treatment. Phenotypic, but not genotypic, resistance was demonstrated when influenza virus-infected MDCK cells were treated with the D-tartrate salt of oseltamivir carboxylate in the HFIM system. The purpose of this portion of the grant application is to confirm these observations with A/Albany/1/98 influenza virus and to expand that observation for amantadine to additional influenza A viruses and for oseltamivir carboxylate to additional influenza A and B viruses.

B. Experimental Design. We will examine the effect of amantadine and oseltamivir carboxylate on the replication of wild type rgA/Vietnam/1203/2004xA/PR/8/34 (a surrogate for avian H5N1 influenza virus), A/Texas/36/91(H1N1), A/Sydney/5/97(H3N2), and A/Victoria/3/75(H3N2) in the HFIM system. For comparison, we will also include our original clinical isolate, A/Albany/1/98(H3N2), to be certain that our original observations are reproducible for amantadine and oseltamivir carboxylate. Oseltamivir carboxylate will be tested against B/Lee/40 and B/Memphis/20/96 viruses. […]

C. Expected results. Resistance will emerge under monotherapy. Amantadine resistant strains will have mutations in the M2 gene (residues 26, 27, 30, 31); neuraminidase inhibitor resistant strains will have mutations in the NA gene (residues 274 and 292) and/or HA genes (multiple residues).

D. Potential problems. It is often difficult to generate mutations in vitro in the neuraminidase genes in the presence of neuraminidase inhibitors that resemble the mutations identified in the clinic. This may be due to the use of MDCK cells which have inappropriate cell surface receptors for influenza viruses. To address this potential problem, we will use a variety of other cell lines which more closely reflect the surface characteristic of lung epithelial cells such as A549 pulmonary alveolar epithelial cells (82), St Jude porcine lung (SJPL) cells (83), ST6Gal I cells (84) or SIATI cells (85) which express cell surface receptors with more terminal sialic acid, and Mink lung cells (86) to perform these dose ranging studies aimed at producing resistant viruses in the HFIM system. It is expected that by using the appropriate cell lines, resistant strains will be produced that more accurately reflect the neuraminidase inhibitor-resistant strains that have been identified in the clinic.
E. Time frame. If this grant application is funded we will be able to purchase 4 additional duet pumps for the hollow fiber experiments thus doubling our capacity to perform these experiments. We plan to perform dose ranging experiments for amantadine and oseltamivir carboxylate on A/Victoria/3/75, A/Texas/36/91, rgA/Vietnam/1203/2004xA/PR/8/34, and A/Albany/1/98 and oseltamivir carboxylate for B/Lee/40 and B/Memphis/20/96 in the HFIM system. Each experiment will be repeated at least 1 time. One hollow fiber experiment takes approximately two weeks to perform from setup to take down. Analysis of virus yield (plaque assay, TCID50 assay and real time quantitative PCR) will take an additional two weeks. Therefore, each experiment, including a repeat, will take approximately 2 months. We plan to study at least the four type A and two type B viruses listed above for two drugs for a total of 24 hollow fiber experiments. Since we can study two viruses at a time for one drug or one virus for two drugs, Specific Aim 1 will take at least one year to complete.

Đề cương nghiên cứu được viết cho đối tượng là đồng nghiệp, nhưng là người đóng vai trò bình duyệt. Câu hỏi đặt ra là người bình duyệt kì vọng gì khi đọc một đề cương nghiên cứu. Biết được kì vọng của họ cũng là biết cách để đáp ứng. Tôi đặt mình vào vai trò người duyệt đề cương, và tôi sẽ kì vọng những điều qua những câu hỏi sau đây mà tôi muốn tìm câu hỏi:
  • Ý tưởng thú vị, cách tân, có thể đóng góp cho chuyên ngành hay không?
  • Dữ liệu sơ khởi có đủ “mạnh” hay đủ thuyết phục để tác giả tiến hành nghiên cứu này?
  • Cách tiếp cận vấn đề của tác giả có khả thi không?
  • Chứng cứ về khả năng và thành tựu của tác giả ra sao? Trong yếu tố này, tôi muốn xem qua thành tích trong thời gian 5 năm gần đây;
  • Đề cương được soạn một cách rõ ràng, logic, và đủ chi tiết hay không?
  • Cách viết trong sáng và gọn (vì điều này phản ảnh tư duy của tác giả).
Nghiên cứu khoa học đòi hỏi suy nghĩ và tính tỉ mỉ. Khoa học không chấp nhận suy nghĩ hời hợt. Những suy nghĩ mù mờ (muddle thinking) là yếu tố cho sự thất bại. Do đó, trước khi dấn thân vào nghiên cứu, các bạn nên tự vấn để quyết định. Sau đây là 15 câu hỏi mà các bạn nên tự trả lời và quyết định:
  1. Lĩnh vực nghiên cứu này có quan trọng để tiêu thì giờ?
  2. Ý tưởng nghiên cứu có thể mở rộng và đóng góp vào sự nghiệp?
  3. Bộ môn tôi đang làm việc có phù hợp với ý tưởng của tôi?
  4. Ý tưởng có phản ảnh suy nghĩ của đồng nghiệp hiện nay?
  5. Tôi đã am hiểu về y văn trong lĩnh vực này, và lĩnh vực nào cần khai thác hay tìm hiểu thêm?
  6. Nghiên cứu của tôi có thể lấp vào khoảng trống tri thức?
  7. Đã có nhiều nghiên cứu về đề tài chưa, và tôi có đóng góp gì thêm?
  8. Thời điểm thích hợp cho nghiên cứu?
  9. Nghiên cứu của tôi có gây tác động trong chuyên ngành?
  10. Trình độ chuyên môn của tôi có phù hợp với mục tiêu?
  11. Tôi có kĩ năng cần thiết cho nghiên cứu?
  12. Tôi có thì giờ để theo đuổi dự án?
  13. Tôi quyết tâm vào dự án?
  14. Tôi có phương tiện trong tay để thực hiện?
  15. Tôi có đồng nghiệp có chuyên môn để hợp tác?

Tóm lại, viết đề cương nghiên cứu là một kĩ năng rất quan trọng của một nhà khoa học. Xin nhấn mạnh là “rất quan trọng” (chứ không phải “quan trọng”). Ở các nước phương Tây, khi một nhà khoa học có khả năng viết một đề cương nghiên cứu, thì đó là một chứng cứ về sự trưởng thành của nhà khoa học, và là một nấc thang để nhà khoa học trở nên độc lập.

Trước khi kết thúc, tôi muốn kể các bạn một câu chuyện vui nhưng hoàn toàn có thật. Hôm nọ, gặp anh bạn [già] đồng nghiệp ở Melbourne, tôi hỏi anh dạo này ra sao, anh thở dài nói Thì vẫn chiến đấu với đề cương nghiên cứu. Anh hỏi tôi, và tôi cũng nói cùng số phận. Anh ấy cười nói sau khi xong cái bull fighting này chúng ta sẽ hợp tác trong một dự án rất hào hứng. Anh bạn tôi xem việc viết viết đề cương nghiên cứu để có tài trợ như là một cuộc đấu bò; tôi và anh ấy cùng lên đấu trường.  Có thể cả hai đều thất bại, cũng có thể cả hai đều thành công, hoặc chỉ một trong hai thành công. Xin tài trợ quả thật là một cuốc đấu tranh.  Không chỉ đấu tranh trên "mặt trận" ý tưởng, mà còn mặt trận chữ nghĩa! Có chữ là một chuyện, nhưng dùng chữ  sao cho thuyết phục là một kĩ năng có ý nghĩa sống còn trong cuộc đấu tranh xin tài trợ.

Xin nhắc lại rằng đề cương nghiên cứu không phải là khoa học, mà là một cách tiếp thị khoa học. Tiếp thị bằng chữ nghĩa. Ghi nhớ điểm quan trọng này để viết đề cương sao cho thuyết phục (chứ không phải để “khoe”) và tăng xác suất được tài trợ. Chúc các bạn may mắn!

N.V.T

Chú thích

1. Đây là bài tôi viết lại từ workshop về viết đề cương nghiên cứu được thực hiện ở Đại học Quốc gia TPHCM (VNU) vào năm 2011. Trong workshop thì chỉ có những slides, chứ chưa có bài viết chi tiết, và bài này là một bài “tài liệu đọc thêm” cho các bạn. Tôi muốn nhân cơ hội này bày tỏ lòng biết ơn đến các đồng nghiệp VNU, đặc biệt là Trung tâm đào tạo và phát triển nguồn nhân lực (nay là Viện đào tạo quốc tế), đã tạo điều kiện thực hiện workshop, mà theo các học viên là đã giúp ích cho họ nhiều. Một số còn “khoe” đã xin được tài trợ và học bổng nước ngoài. Xin cám ơn các bạn học viên.

2. Các bạn có thể copy và phân phối bài này cho các bạn khác (nếu cần). Nhưng tôi chỉ mong muốn một điều: ghi nguồn. Có nhiều khi tôi thấy một số không ít bài viết và dữ liệu của mình được sử dụng trong các hội nghị (và cả trên những trang báo) mà tác giả không ghi nguồn, và điều này làm tôi thấy … hơi buồn. Công sức bỏ ra rất nhiều, thu thập dữ liệu, sưu tầm những ca thú vị, rồi rút ruột và lao tâm để soạn, mà người ta sử dụng một cách “vô tư”, không có đến một chữ ghi nhận chứ chưa nói gì đến cám ơn. Nói thế thôi, chứ nếu các bạn sử dụng và có kết quả tích cực là tôi vui rồi (không cần cám ơn đâu).

3. Ngày 1/10 và 2/10 này, nhân một chuyến công tác ở Hà Nội, tôi sẽ nói về cách viết đề cương nghiên cứu ở Bệnh viện Đà Nẵng. Tôi sẽ có 6 bài giảng liên quan đến những vấn đề bàn trong bài này. Nếu các bạn có dịp tham dự thì chắc vui lắm, vì có nhiều cơ hội để thảo luận thêm. Bài này thật sự được soạn cho các học viên Đà Nẵng, và soạn trong một thời gian rất ngắn (chỉ 4 tiếng đồng hồ). Vì quá vội, nên chắc còn nhiều thiếu sót. Nếu các bạn phát hiện sai sót, xin gửi thư cho tôi biết và chỉnh sửa sau này. Tôi hi vọng sẽ có dịp quay lại bổ sung nhiều chi tiết hơn, đặc biệt là ví dụ từ VN (từ các bạn).

Đánh giá tập san khoa học: chỉ số eigenfactor

Đánh giá tầm ảnh hưởng và uy danh của một tập san khoa học càng ngày càng trở thành đề tài … nóng. Trước đây (và cho đến ngày nay), nhiều đại học và trung tâm nghiên cứu vẫn dựa vào chỉ số ảnh hưởng (impact factor – IF) để đánh giá chất lượng một tập san. Dù chỉ số này bị phê phán rất nhiều, nhưng trong thực tế thì nó không phải vô dụng như nhiều người tưởng. Gần đây, có một phát kiến mới để đánh giá tầm ảnh hưởng của một tập san: đó là chỉ số eigenfactor (viết tắt là EF). Theo tôi, đây là một phát kiến hay và cần xem xét trong việc đánh giá khoa học nói chung.


Đánh giá tầm ảnh hưởng và uy tín của một tập san khoa học là việc làm cần thiết của cả hai nhóm người: giới quản lí khoa học và nhà khoa học. Đối với những người quản lí khoa học, họ muốn biết tiền tài trợ cho nghiên cứu có xứng đáng “đồng tiền bác gạo”, có đem lại hiệu quả hay không. Dĩ nhiên, “hiệu quả” ở đây có thể đo lường bằng nhiều tiêu chí. Tiêu chí đánh giá có thể là sản phẩm có thể ứng dụng ngay trong thực tế, là bằng sáng chế, hay bài báo khoa học. Phần lớn các nghiên cứu cơ bản, sản phẩm chính vẫn là những bài báo khoa học. Nhưng trong hàng vạn tập san khoa học, giới quản lí nếu không phải là người trong chuyên ngành hay thậm chí không phải là người làm khoa học thì làm sao có thể biết tập san nào có chất lượng cao hay thấp.

Chất lượng tập san có thể hiểu là tầm ảnh hưởng, và tầm ảnh hưởng của tập san là số lần trích dẫn. Một tập san công bố nhiều công trình khoa học mà không ai trích dẫn thì đó là tín hiệu cho thấy tập san có chất lượng thấp, và tầm ảnh hưởng cũng thấp. Một nhận định tương tự cho một bài báo khoa học. Một trong những chỉ số được tính toán từ số lần trích dẫn là chỉ số ảnh hưởng (impact factor hay IF). Trước đây (và cho đến nay) giới quản lí khoa học vẫn hay dựa vào chỉ số ảnh hưởng (IF) để đánh giá chất lượng một tập san khoa học. Ở Trung Quốc và nhiều đại học phương Tây, người ta thưởng cho nhà khoa học có bài công bố trên những tập san có IF cao. Tác giả nào có bài trên tập san có IF càng cao, thì tiền thưởng càng lớn.

Có thể giải thích IF qua một ví dụ như sau: nếu năm 2000 và 2001 tập san ABC công bố 100 bài báo, và trong năm 2002, 100 bài này được trích dẫn 2000 lần, thì IF năm 2002 của ABC được tính là 2000 / 100 = 20. Chỉ số IF rất khác biệt giữa các lĩnh vực khoa học, với những tập san ngành khoa học xã hội thường có IF thấp hơn các tập san khoa học tự nhiên và y sinh học. Do đó, IF chỉ có nghĩa trong mỗi chuyên ngành, chứ rất khó so sánh giữa các ngành. Tuy nhiên, đối với các tập san khoa học tổng quát như Science hay Nature thì IF được xem như là tiêu chuẩn vàng để các tập san khác so sánh.

Vấn đề lớn nhất của IF là chỉ số này chỉ phản ảnh tầm ảnh hưởng trong vòng 2 năm. Nhưng một số nghiên cứu gần đây cho thấy thời gian 2 năm có lẽ quá ngắn để đánh giá tầm ảnh hưởng; phần lớn các ngành khoa học, thời gian cần thiết để đánh giá là 5 năm. Nếu sau 5 năm mà vẫn chẳng có ai trích dẫn công trình nghiên cứu thì đó có lẽ là tín hiệu cho thấy nghiên cứu đó chẳng có ảnh hưởng gì (dĩ nhiên, không loại trừ vài trường hợp hiếm hoi có công trình đòi hỏi 20 năm sau mới được ghi nhận).

Vấn đề thứ hai của IF là cách tính số lần trích dẫn không xem xét đến “uy danh” của tập san trích dẫn. Để hiểu vấn đề, chúng ta thử so sánh 2 tập san như sau: 

Tập san A công bố 50 bài, và nhận được 90 lần trích dẫn từ những tập san danh tiếng (như Science, Nature, PNAS, Cell) và 10 lần trích dẫn từ những tập san từ China;

Tập san B cũng công bố 50 bài, và nhận được 10 lần trích dẫn từ những tập san danh tiếng, và 90 lần trích dẫn từ những tập san từ China.

Theo cách tính chỉ số IF thì hai tập san trên có IF như nhau (100 / 50 = 2). Nhưng nếu nhìn kĩ, chúng ta thấy tập san A chắc phải có uy danh cao hơn tập san B, vì A được nhiều tập san danh tiếng trích dẫn hơn tập san B.

Eigenfactor

Để khắc phục những yếu điểm đó của IF, hai nhà khoa học Mĩ Jevin West và Carl Bergstrom (ĐH Washington) đề xuất một chỉ số mới để đánh giá tầm ảnh hưởng của một tập san. Họ gọi đó là chỉ số Eigenfactor (EF). Chỉ số EF vẫn dựa vào số lần trích dẫn, nhưng là số lần trích dẫn trong 5 năm (chứ không phải 2 năm như IF). Như có lần đề cập trước đây, thời gian 5 năm là lí tưởng để đánh giá tầm ảnh hưởng của một công trình khoa học. Hệ số tương quan giữa số lần trích dẫn trong vòng 5 năm và tổng số lần trích dẫn là khoảng 0.81-0.91 cho ngành y sinh học, 0.85 cho hoá học, 9.75 cho toán học, 0.87 cho vật lí, và 0.79 cho khoa học xã hội.

Ngoài ra, EF còn cho trọng số của những tập san trích dẫn, và do đó, khắc phục một yếu điểm quan trọng của IF. Triết lí của EF cũng giống giống như triết lí tell me who your friends are and I will tell you who you are (có thể hiểu nôm nà là: nói cho tôi biết bạn của bạn là ai thì tôi sẽ cho biết bạn là người như thế nào). Nếu tập san công bố những bài báo được các tập san danh tiếng khác trích dẫn thì đó là một tín hiệu cho thấy tập san thuộc vào đẳng cấp cao.

Jevin West và Carl Bergstrom còn đề xuất một chỉ số khác có tên là Article Influence (AI). Chỉ số AI đo lường tầm ảnh hưởng của những bài báo trong tập san. AI được tính bằng cách lấy EF chia cho số bài báo tập san công bố và chuẩn hoá cho sao cho AI trung bình là 1. Nói cách khác, nếu một tập san có AI bằng 0.1 thì tập san đó có tầm ảnh hưởng thấp hơn trung bình (là 1), nhưng nếu tập san có AI 1.2 thì tầm ảnh hưởng của tập san đó cao hơn trung bình 20%.

Ngày nay, chỉ số EF và AI càng ngày càng phổ biến. Ngay cả Thomson ISI cũng sử dụng hai chỉ số này để xếp hạng các tập san khoa học. Tuần vừa qua, người viết bài này có dịp thảo luận với một số đồng nghiệp từ các đại học bên Mĩ và Úc, và cả đại diện ISI, và biết rằng trong tương lai gần, có lẽ ISI sẽ đưa EF và AI chính thức làm chỉ số đánh giá uy tín và tầm ảnh hưởng của tập san, và cũng là một cách thay thế chỉ số IF.

Các nhà khoa học phát kiến chỉ số EF và AI còn lập ra một website để tất cả chúng ta có thể tra cứu từng tập san. Địa chỉ trang web là http://eigenfactor.org. Tôi thử tra cứu một số tập san trong nhóm nội tiết thì thấy 10 tập san hàng đầu như sau:

Hạng / Tập san
EF
AI
1 J Clin Endocrinol Metab
0.128
2.00
2 Diabetes Care
0.114
2.44
3 Diabetes
0.104
2.92
4 Endocrinology
0.086
1.50
5 Cell Metab
0.071
8.61
6 Diabetologia
0.059
2.20
7 Free Radical Bio Med
0.053
1.58
8 Obesity
0.053
1.59
9 J Bone Miner Res
0.048
2.25
10 Am J Physiol Endo Metab
0.048
1.59

Tập san
EF
AI
Science
1.412 (100)
17.52 (100)
Nature
1.655 (100)
20.37 (100)
PNAS
1.601 (100)
4.90 (100)
Nature Genetics
0.329 (100)
17.58 (100)
JAMA
0.286 (100)
13.11 (100)
Lancet
0.361 (100)
13.61 (100)
New Engl J Med
0.664 (100)
21.30 (100)
Ann Int Med
0.121 (99)
7.91 (99)
Bone
0.040 (96)
1.42 (89)
Osteoporosis Int
0.029 (94)
1.50 (90)
Arch Int Med
0.107 (99)
4.76 (99)
Tập san khác

Ghi chú: Số trong ngoặc là thứ hạng tính trên phần trăm. Chẳng hạn như Science có EF là 1.412, đứng hàng top 100 các tập san về khoa học tổng quát, còn Bone có EF 0.04, đứng hạng top 4% trong lĩnh vực loãng xương.

Tuy chỉ số EF đang được giới nghiên cứu về đánh giá khoa học chú ý, nhưng tôi vẫn thấy không thoải mái với chỉ số này. Lí do đơn giản là vì rất khó kiểm tra giả định đằng sau cách tính toán. Ngoài ra, phương pháp tính toán cũng rất phức tạp, mà có người cho là "black box" (hộp đen), nên rất khó hiểu chính xác chỉ số EF có nghĩa thật là gì. Chúng ta có thể hiểu ý nghĩa chung và có thể so sánh qua EF, nhưng chúng ta không rõ nó có ý nghĩa thật là gì. Tuy nhiên, một phân tích gần đây cho thấy chỉ số EF có tương quan rất cao với IF (hệ số tương quan là 0.93). Do đó, dù EF có cải tiến về mặt lí thuyết, nhưng trong thực tế thì chẳng khác mấy so với IF. Trong trường hợp này, có thể nói rằng chỉ số IF (dù bị chỉ trích và phê phán rất nhiều) vẫn có giá trị thực tế của nó và rất dễ hiểu! Có lẽ phương pháp Eigenfactor cung cấp cho chúng một cách đánh giá khách quan hơn là dựa vào cả hai IF và AI để xếp hạng tập san khoa học.

Tham khảo:

Có thể tìm IF của tập san tại địa chỉ sau đây:

Bergstrom CT, West JD, Wiseman MA. The Eigenfactor™ Metrics. Journal of Neuroscience 2008;28: 11433–11434.

Fersht A. The most influential journals: Impact Factor and Eigenfactor. PNAS 2009; 106:6883-4

Davis PM. Eigenfactor: Does the principle of repeated improvement result in better estimates than raw citation counts? J Am Soc Info Sci Tech 2008;59:2186–2188

Moving from impact to influence: measurement and the changing role of medical journals. Eur Heart J 2012 33 (23) 2892-2896

What does the future hold for Cardiovascular Research? Cardiovasc Res 2013 97 (1) 1-3

Kĩ năng mềm cho nghiên cứu sinh

Gần đây, tôi nhận được khá nhiều thư hỏi về những bài tôi viết về kĩ năng mềm cho giới làm nghiên cứu y khoa. Những bài này được soạn theo kiểu “chỉ dẫn”, được công bố rải rác trên các tạp chí trong nước và một số website. Bây giờ tìm lại cũng khó, vì tôi không giữ các bài viết đó một cách có hệ thống. Nay tôi sẽ dần dần gom về đây bằng những đường dẫn (link) để các bạn có thể tự tải về mà không cần viết thư hỏi tôi.

Kĩ năng mềm cho nhà khoa học 
Web: http://tuanvannguyen.blogspot.com/2009/03/ky-nang-mem-cho-nha-khoa-hoc.html
Hoặc: http://www.bulletin.vnu.edu.vn/btdhqghn/Vietnamese/C1483/C1636/2009/03/N24427/?1

Thế nào là một bài báo khoa học? 
Web: http://www.ykhoanet.com/congtacvien/nguyenvantuan/baokhoahoc.htm

Cách viết báo cáo khoa học cho các tập san khoa học quốc tế
Web: http://vietsciences.free.fr/khaocuu/nguyenvantuan/cachvietbaocaokhoahoc.htm

Cách viết báo cáo khoa học cho các tập san khoa học quốc tế
Web: http://vietsciences.free.fr/khaocuu/nguyenvantuan/cachvietbaocaokhoahoc.htm

Scientific writing: a friendly guide
Web: http://vietsciences.free.fr/khaocuu/nguyenvantuan/Guide%20to%20Scientific%20Writing.pdf

Vấn đề tác giả bài báo khoa học
Web: http://vietsciences.free.fr/khaocuu/nguyenvantuan/vandetacgiabaibaokhoahoc.htm

Hợp tác khoa học kiểu nhảy dù
Web: http://www.ykhoanet.com/binhluan/nguyenvantuan/khoahocnhaydu.htm

Những ngộ nhận về trích dẫn & đạo văn ở VN

Đọc bài báo trên Người lao động (1) tôi càng hiểu hơn tại sao nạn đạo văn ở VN quá nhiều. Ngay cả giảng viên, quan chức cao cấp trong đại học, và những người "cầm trịch" học thuật mà cũng chứng tỏ chưa hiểu về các nguyên tắc trích dẫn và qui ước về đạo văn! Tôi thử giải toả vài ngộ nhận theo hình thức vấn đáp như sau:

1. Trích dẫn có cần xin phép không?

Bài báo trích ý kiến của một chuyên gia về sở hữu trí tuệ nói rằng trích dẫn là phải xin phép. Nhưng trong học thuật trích dẫn không cần phải xin phép tác giả. Nếu người viết trích dẫn sai ý của tác giả gốc thì người viết chịu trách nhiệm. Không có một qui ước học thuật nào mà người viết phải xin phép tác giả gốc để trích dẫn cả. Ngược lại, khi một công trình được người khác trích dẫn đó là một vinh hạnh, và tần số trích dẫn được xem là một thước đo về tầm ảnh hưởng cũng như chất lượng của nghiên cứu. Người viết có thể xin phép nhà xuất bản (chứ không phải xin phép tác giả) để dùng một bảng số liệu, hay một hình ảnh, hay biểu đồ.

2. Không trích dẫn những công trình của tác giả có trình độ thấp hơn mình?

Trước đây, cũng trên báo NLĐ, có một vị tiến sĩ phát biểu rằng “Trong nghiên cứu khoa học, ai cũng biết một luật bất thành văn là luận án tiến sĩ không thể nào trích dẫn, tham khảo tài liệu ở những công trình có học vị thấp hơn. Một luận án tiến sĩ mà dựa trên nghiên cứu, quan điểm của sinh viên thì khó chấp nhận.” (2) Thật ra, không có qui định thành văn hay bất thành văn nào như thế. Rất nhiều tập san khoa học quốc tế không cho phép tác giả đề học vị và chức danh. Do đó, một công trình nghiên cứu trên tập san khoa học như thế, làm sao chúng ta biết tác giả đó có bằng cử nhân hay tiến sĩ? Thật ra, khoa học rất bình đẳng trong tri thức, và trích dẫn trong khoa học không phân biệt đẳng cấp và học vị của tác giả của nguồn thông tin.

3. Trích 1 chữ cũng phải ghi nguồn?

Bài báo trên NLĐ, có một phát biểu của một vị tiến sĩ như sau: “Nguyên tắc nghiên cứu khoa học, khi đã sử dụng dù chỉ một từ vẫn phải có trích dẫn chữ dùng của ai.” (2) Thật ra, không có nguyên tắc nào đòi hỏi người ta phải trích dẫn nếu sử dụng chỉ 1 từ cả, ngoại trừ đó là một thuật ngữ đặc biệt chưa được nhiều người biết đến. Tuy nhiên, có qui ước: khi dùng hay sao chép hơn 3 hay 4 từ liên tục từ một nguồn thì cần phải để trong ngoặc kép hoặc đề nguồn.

4. Giảng viên lấy kết quả của sinh viên đi trình bày trong hội thảo là vi phạm tác quyền?

Bài báo trên NLĐ trích ý kiến của một người từ Khoa Y của ĐHQGHCM phàn nàn rằng giảng viên hướng dẫn luận văn dùng công trình của học trò để đi nói chuyện trong hội thảo chuyên ngành. Ông giám đốc Trung tâm Sở hữu trí tuệ và Chuyển giao công nghệ cho rằng giảng viên làm như thế là vi phạm tác quyền tác giả và đạo đức của người làm nghiên cứu. Còn bà phó hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn thì cho rằng việc làm đó là "khó chấp nhận."

Tôi thì nghĩ khác: việc làm đó của vị giảng viên hoàn toàn có thể chấp nhận, và vị đó chẳng có vi phạm tác quyền gì cả, nếu vị giảng viên đó có đóng góp tri thức vào công trình nghiên cứu. Nếu người giảng viên hướng dẫn luận án cho sinh viên, theo định nghĩa, tức là hai thầy trò đã làm chung, và họ phải là đồng tác giả. Khi đồng tác giả, sinh viên hay giảng viên, dùng kết quả đó đi nói chuyện trong hội thảo là chuyện rất bình thường. Dĩ nhiên, trong bài nói chuyện phải ghi rõ tất cả tác giả.

5. Cần đạo luật về đạo văn?

Đạo văn là vấn đề vi phạm đạo đức khoa học, chứ không phải là một tội phạm (crime). Chẳng ai bỏ tù người đạo văn. Do đó, không cần luật về đạo văn. Đã có những qui ước về trích dẫn và đạo văn, và những qui ước này đã được áp dụng trong các đại học ở các nước tiên tiến và được cộng đồng học thuật chấp nhận. Các trường ở VN chỉ cần áp dụng các qui ước này, chứ không cần làm thêm luật. Trường có thể ra những qui định về hình phạt cho những người đạo văn. Trong qui ước thế nào là đạo văn và qui định về trích dẫn, không có những "qui định riêng" cho bất cứ ai hay trường nào cả.

6. Giảng viên từ chối hướng dẫn luận văn vì sinh viên yếu?

Bài báo trên NLĐ có một đoạn thú vị nói rằng "nhiều giảng viên từ chối hướng dẫn luận văn cho sinh viên vì lý do sinh viên rất yếu trong xây dựng đề cương và giảng viên phải bổ sung đến 70% nội dung đề cương luận văn nhưng khi công bố, sinh viên không cảm ơn, không ghi nhận." Tôi nghĩ cần phải xem xét lại vai trò của các giảng viên này. Một trong những nhiệm vụ của người hướng dẫn là cùng với sinh viên xây dựng đề cương. Trong thực tế, có giảng viên viết lại gần như 100% đề cương, bởi vì sinh viên chưa am hiểu vấn đề. Còn việc sau khi viết luận văn mà sinh viên chẳng cám ơn hay không ghi nhận đóng góp của giảng viên thì đó là phép lịch thiệp và đạo đức của sinh viên có vấn đề; đó không phải là lí do để từ chối hướng dẫn sinh viên. Chỉ từ chối khi đề tài không phải thuộc chuyên môn của mình, hay vì quá bận, chứ không phải vì sinh viên vô ơn.

7. Người bình duyệt luận văn có trách nhiệm phát hiện đạo văn?

Không có một ai, dù uyên bác cỡ nào, mà có thể phát hiện đạo văn. Do đó, không thể kì vọng người bình duyệt phải phát hiện đạo văn. Không ai lại qui trách nhiệm phát hiện đạo văn cho người duyệt luận văn. Trách nhiệm đầu tiên và lớn nhất là thí sinh, rồi mới đến giảng viên hướng dẫn.

Qua những ngộ nhận về trích dẫn như trên, tôi nghĩ thật sự các đại học và trung học VN cần đưa môn học đạo đức học thuật vào chương trình giảng dạy. Thầy cô mà không am hiểu về trích dẫn và đạo văn thì trò cũng thế thôi. Phải thay đổi từ hệ thống, và từ thấp lên cao, chứ những hội thảo như mô tả trong bài báo chẳng đi đến đâu vì chẳng có hiệu quả gì khi mà người bàn việc đạo văn không am hiểu vấn đề.

====



Có thể đọc thêm: 




Luận án tiến sĩ: độ dài và tài liệu tham khảo

Mấy tuần trước, một bạn ở Hà Nội viết email hỏi tôi về luận án tiến sĩ ở bên Úc. Câu hỏi cụ thể là (a) luận án tiến sĩ dài bao nhiêu trang; (c) phần tổng quan tài liệu là bao nhiêu trang; và (c) có bao nhiều tài liệu tham khảo. Tôi đã nói về đề tài này nhiều lần ở nhiều nơi bên VN, nhưng chưa có dịp viết ra cho rõ ràng, nên nhân dịp câu hỏi này tôi viết ra vài ý chính dưới đây.



Luận án tiến sĩ dài bao nhiêu trang?

Đây là câu hỏi nghiên cứu sinh hay hỏi khi bắt đầu viết luận án. Thật ra, chẳng ai đếm số trang, mà người ta thường đếm số chữ. Trong thực tế, chẳng có nơi nào có qui định cứng là luận án tiến sĩ phải bao nhiêu chữ. Chẳng ai điên để ra những qui định như thế, vì phẩm chất học thuật mới là quan trọng, chứ độ dài chẳng có ý nghĩa gì. Tuy nhiên, nhiều trường (không phải tất cả) thường khuyên nghiên cứu sinh rằng luận án tiến sĩ nên có 80,000 chữ hoặc ít hơn. Trong ngành y, khi tôi hỏi nhiều đồng nghiệp thì họ nói luận án tiến sĩ có số chữ thường dao động trong khoảng 30,000 đến 80,000 chữ. Nếu mỗi trang A4 có 250 chữ (font Times New Roman, size 12, double space), thì tính trung bình mỗi luận án tiến sĩ có khoảng 120 đến 320 trang.

Tôi xem qua các luận án ở Viện Garvan thì quả thật độ dài từ 110 đến 350 trang. Trong nhóm tôi cũng có những luận án ngắn (khoảng 150 trang), nhưng cũng có luận án dài (350 trang). Dĩ nhiên, không có trường nào làm khó nghiên cứu sinh nếu luận án chỉ 80 trang hay 500 trang. Thật ra, như nói trên, độ dài hay số chữ không có gì là đáng chú ý; cái đáng chú ý là thông tin, là dữ liệu khoa học trong luận án. Điều kiện tiên quyết của luận án tiến sĩ là các nghiên cứu nguyên thuỷ (original contribution), những nghiên cứu mà dữ liệu đóng góp vào tri thức của chuyên ngành, chứ không phải số chữ hay số trang.

Tổng quan tài liệu bao nhiêu trang?

Không có qui định cứng là phần tổng quan tài liệu phải bao nhiêu trang (hay bao nhiêu chữ). Tuy nhiên, khi tôi xem qua các luận án ở Viện Garvan và UNSW thì tôi thấy đây là phần dài nhất trong luận án. Luận án có chương tổng quan ngắn nhất cũng 30 trang, và dài nhất là 60 trang! Đa số các luận án y khoa, phần tổng quan là chương dài nhất.

Tôi nghĩ độ dài của chương tổng quan cũng tuỳ thuộc vào đề tài nghiên cứu. Nếu là đề tài "nóng" và mới, thì phần này chắc sẽ ngắn hơn các đề tài có nhiều người làm trước đó. Cái khó khăn của viết phần tổng quan là nếu viết ít và ngắn thì sẽ bị phê bình là chưa điểm qua y văn đầy đủ, nếu viết quá dài (như 60 trang) thì sẽ gây ấn tượng ở người đọc là tác giả chẳng có nhiều đóng góp mới. Do đó, cần phải quân bình giữa hai thái cực có thể gây ấn tượng tiêu cực.

Bao nhiêu tài liệu tham khảo?

Một lần nữa, cũng không có ai đề ra qui định cứng là tài liệu tham khảo của luận án tiến sĩ phải có bao nhiêu tài liệu tham khảo. Một phần là tuỳ thuộc vào chuyên ngành, một phần khác là do đề tài nghiên cứu có thể ảnh hưởng đến số tài liệu tham khảo. Những đề tài mới thì ít nghiên cứu nên phần này không nhiều, còn những đề tài đã được nhiều người làm thì chắc chắn phần tài liệu tham khảo sẽ nhiều.

Tôi điểm qua các luận án tiến sĩ ở Viện Garvan thì thấy số tài liệu tham khảo dao động trong khoảng 250 đến 400. Ở Khoa Y, UNSW, tôi chưa thấy luận án tiến sĩ nào có dưới 200 tài liệu tham khảo.

Dĩ nhiên, cũng cần phải nhắc lại ở đây là tài liệu tham khảo chủ yếu là các bài báo trên tập san có bình duyệt (peer reviewed papers). Cũng có thể trích dẫn chương sách, nhưng rất hiếm. Càng hiếm trích dẫn abstracts trong hội nghị, bất kể là hội nghị cấp quốc tế hay quốc gia. Trích dẫn chương sách và abstracts trong hội nghị chẳng những làm cho người duyệt luận án khó kiểm tra, nhưng cũng gây ấn tượng không tốt vì có thể là "secondary citation" (trích dẫn thứ phát).

Về thời gian tính, một luận án mà trích dẫn quá nhiều bài báo trên 10 tuổi cũng không được đánh giá cao, vì người duyệt sẽ nghĩ tác giả chưa cập nhật hoá thông tin. Tốt nhất là trích dẫn những bài báo có dưới 5 tuổi, hay dưới 10 tuổi. Cố nhiên, những công trình quan trọng và mang tính lịch sử thì dù 50 tuổi vẫn được trích dẫn như thường.

Nói tóm lại, các đại học Úc không có qui định cứng về độ dài của luận án, hay số trang của chương tổng quan, hay số tài liệu tham khảo. Nhưng trong thực tế thì các luận án tiến sĩ ngành y có độ dài từ 30,000 – 80,000 chữ, chương tổng quan dao động từ 30-60 trang, và số tài liệu tham khảo dao động từ 250 – 400. Nhưng như tôi nói ở trên, đó chỉ là những số liệu thực tế, và nếu luận án dài hơn hay ngắn hơn, thì hội đồng học thuật cũng không bao giờ gây khó dễ. Theo tôi biết luận án các ngành khoa học xã hội cũng có những con số tương tự. Cái yếu tố quan trọng số 1 của luận án tiến sĩ là nội dung mới, chứ không phải hình thức hay độ dài của luận án.

****

Ghi thêm: Tôi thấy hầu hết các luận án tiến sĩ ngành y ở VN chỉ có chừng 110-130 trang, và nội dung khá nghèo nàn. Phần tổng quan thì quá ít. Chỉ có một chương kết quả! Tài liệu tham khảo thì chỉ 60-90. Nhìn toàn cảnh nó giống như luận án cao học hay cử nhân hạng danh dự ngoài này. Sau này tôi mới biết là đây là những qui định cứng của Bộ GDĐT. Hình như còn có qui định phải trích dẫn tài liệu tham khảo trong nước? Thật lạ lùng! Bộ GDĐT sao quá rảnh rỗi để lo mấy chuyện mang tính học thuật này, tại sao không theo các qui ước mà giới khoa học chấp nhận có dễ hơn không.

Chỉ số H trong nghiên cứu khoa học

Bài này đã đăng trên Tia Sáng: http://www.tiasang.com.vn/news?id=2741


Các cơ quan quản lí khoa học, kể cả đại học và cơ quan tài trợ nghiên cứu khoa học, thường phải đối đầu với một vấn đề tương đối nan giải: đó là đánh giá khách quan thành tựu của một nhà khoa học hay một công trình nghiên cứu. Đứng trước hàng trăm đơn xin tài trợ, hay hàng trăm đơn xin được bổ nhiệm một chức vụ khoa bảng, người quyết định phải dựa vào tiêu chuẩn gì để tuyển chọn một công trình hay một nhà khoa học? Đánh giá thành quả và thành tích của một nhà khoa học thường dựa vào sự đóng góp của nhà khoa học cho cộng đồng khoa học. Hai chữ “đóng góp” bao gồm năng suất làm việc, ảnh hưởng của công trình nghiên cứu đến cộng đồng khoa học quốc tế, và sự ghi nhận của đồng nghiệp trong ngành. Gần đây, chỉ số H (còn gọi là chỉ số Hirsch, hay H index) được đề nghị như là một thước đo về thành quả của một nhà khoa học. Trong bài này, tôi sẽ bàn qua những ưu điểm và khiếm khuyết của chỉ số này.

Số lượng và chất lượng

Đối với những nhà khoa học đã được trao giải Nobel, sự đóng góp và thành tựu của họ trong khoa học rất khó ai chất vấn được. Nhưng đối với 99,9% các nhà khoa học chưa có [hay không nằm trong phạm vi của] giải thưởng cao quí đó, việc đánh giá thành quả của họ là một vấn đề đa chiều kích (multidimension) và phức tạp. Đa chiều kích là vì thành quả khoa học phải được lượng hóa, nhưng cũng không thể bỏ qua chất lượng của các công trình nghiên cứu. Vấn đề trở nên nan giải khi tìm một công thức để quân bình giữa hai yếu tố lượng và phẩm đó. Trong quá khứ, giới quản lí đánh giá thành quả của một nhà khoa học thường chủ yếu dựa vào 3 chỉ số sau đây:

  • Số lượng bài báo khoa học công bố;
  • Tổng số lần trích dẫn các bài báo; và
  • Hệ số ảnh hưởng của tập san khoa học.

Số lượng bài báo công bố trên các tập san quốc tế thường được xem là một thước đo về sự tích cực và năng suất nghiên cứu của một nhà khoa học. Cần nói thêm rằng cụm từ “tập san quốc tế” ở đây là chỉ những tập san khoa học có ban biên tập mà thành phần là các chuyên gia từ nhiều quốc gia, có hệ thống bình duyệt nghiêm chỉnh (peer review system), và được công nhận trong danh sách của Viện thông tin khoa học (Institute of Scientific Information). Theo cách hiểu và các tiêu chuẩn này, phần lớn -- nếu không muốn nói là hầu hết -- các tạp chí khoa học của nước ta chưa được xem là tập san quốc tế. Cũng cần nói thêm rằng “bài báo khoa học” ở đây chỉ tính những bài báo nguyên thủy (original paper) chứ không phải những bản tóm lược (abstract) nghiên cứu hay trình bày trong các hội nghị khoa học. Do đó, một người có nhiều bài báo khoa học công bố trên các tập san quốc tế là một chỉ số khá tốt phản ảnh năng suất lao động của nhà khoa học.

Tuy nhiên, số lượng bài báo chỉ phản ảnh phần lượng, mà có thể không phản ảnh được phần chất. Một nhà nghiên cứu có thể công bố nhiều bài báo khoa học, nhưng chất lượng nghiên cứu có thể không cao. Nhưng lấy gì để đánh giá “chất lượng” nghiên cứu của một nhà khoa học?Đây là một vấn đề gai góc, đã chiếm nhiều thì giờ và giấy mực của nhiều chuyên gia trên thế giới nhưng cho đến nay vẫn chưa có thước đo hoàn chỉnh. Trong khi chưa có một thước đo hoàn chỉnh, giới quản lí thường dựa vào uy tín hay độ ảnh hưởng của tập san mà họ từng công bố. Uy tín của một tập san thường được đo bằng hệ số ảnh hưởng (còn gọi là impact factor hay IF). Hệ số ảnh hưởng IF của một tập san khoa học là số lần trích dẫn trung bình trong năm cho các bài báo công bố trên tập san đó trong vòng 2 năm trước. Chẳng hạn như trong 2 năm 2003 và 2004 tập san y khoa Lancet công bố 450 bài báo khoa học, và trong năm 2005 có 10.500 bài báo khác trích dẫn 450 bài báo đó, thì hệ số IF = 10.500 / 450 = 23,3.

Các tập san thuộc bộ môn khoa học thực nghiệm như y sinh học và vật lí thường có hệ số IF cao hơn các tập san thuộc nghành toán học hay khoa học xã hội, nhưng điều này không có nghĩa là tập san các ngành đó có chất lượng thấp. Điều này có nghĩa là khi so sánh IF, người ta phải so sánh trong cùng ngành khoa học. Nói chung, ở mỗi chuyên ngành, tập san nào có chất lượng cao hay uy tính cao thường có hệ số IF cao. Do đó, dựa vào IF của tập san, người ta có thể đánh giá chất lượng nghiên cứu của nhà khoa học. Nhưng xin nhấn mạnh là “có thể”, bởi vì IF phản ảnh chất lượng của tập san chứ không hẳn bài báo khoa học trên tập san đó. Trong thực tế, có nhiều bài báo được công bố trên các tập san có IF thấp nhưng lại có ảnh hưởng rất lớn đến chuyên ngành.

Bởi vì IF phản ảnh chất lượng của tập san, giới quản lí phải đi tìm một chỉ số khác phản ảnh chất lượng nghiên cứu của cá nhân nhà khoa học. Một trong những chỉ số hấp dẫn là chỉ số trích dẫn(average citation) của cá nhân nhà khoa học. Chỉ số trích dẫn được tính bằng cách lấy tổng số lần trích dẫn chia cho số lượng bài báo khoa học của một tác giả. Chẳng hạn như tác giả VĐT công bố 116 bài báo khoa học, và các bài báo này đã được trích dẫn 1434 lần (kể cả tác giả tự trích dẫn), do đó, chỉ số trích dẫn là 1434 / 116 = 12,3. Nói cách khác, tính trung bình số lần trích dẫn cho mỗi công trình khoa học của tác giả này là 12,3 lần.

Việc diễn giải chỉ số trích dẫn cũng đôi khi gặp khó khăn. Theo phân tích của ISI, trong tất cả các bài báo khoa học công bố trên thế giới, có khoảng 55% các bài không bao giờ được ai (kể cả chính tác giả) trích dẫn sau 5 năm công bố ! Trong các ngành như kĩ thuật tần số không trích dẫn lên đến 70%. Ngay cả được trích dẫn và tham khảo, con số cũng rất khiêm tốn : chỉ có trên dưới 1% bài báo khoa học được trích dẫn hơn 6 lần mà thôi (trong vòng 5 năm). Do đó, có người đề nghị là một bài báo được trích dẫn một cách độc lập (tức không phải chính tác giả tự trích dẫn) hơn 5 lần được xem là "có ảnh hưởng". Những công trình có ảnh hưởng lớn thường có số lần trích dẫn 100 lần trở lên.

Tuy nhiên, các chỉ số dựa vào số lần trích dẫn như IF hay chỉ số trích dẫn cũng có khiếm khuyết quan trọng. Lí do đơn giản là vì có khi nhà khoa học có một vài bài báo được trích dẫn nhiều lần, nhưng đa số còn lại chẳng ai trích dẫn, thì chỉ số trích dẫn không phản ảnh được chính xác tình trạng này.

Chỉ số H

Trong nỗ lực đi tìm một chỉ số tốt hơn, năm 2005, nhà vật lí học Jorge Hirsch (Đại học California San Diego) tiến hành một phân tích khá qui mô về xu hướng công bố bài báo khoa học và trích dẫn, và sau cùng ông đề nghị một chỉ số mà ông lấy tên là H index (H có lẽ là viết tắt họ của ông). Chỉ số H được tính toán dựa vào số công trình công bố và số lần trích dẫn. Mục tiêu của chỉ số H là đo lường mức độ ảnh hưởng tích lũy của một nhà khoa học. Chỉ số H được định nghĩa như sau: Chỉ số H của một nhà khoa học là H công trình trong số N công trình của nhà khoa học đó được trích dẫn ít nhất là H lần, và (N – H) được trích dẫn dưới H lần. Ví dụ, nếu một nhà khoa học có chỉ số H = 20 có nghĩa là nhà khoa học này có 20 công trình nghiên cứu với mỗi công trình được trích dẫn ít nhất là 20 lần.

Nhìn qua định nghĩa trên của chỉ số H, dễ dàng thấy rằng đây là một chỉ số phản ảnh thành quả tích lũy của một nhà khoa học. Chỉ số H không có những khiếm khuyết mà các chỉ số khác gặp phải. Chẳng hạn như một nhà nghiên cứu có thể công bố hàng trăm ấn phẩm khoa học, nhưng trong số này chỉ có một số ít được trích dẫn thì chỉ số H vẫn không cao. Có thể nói rằng cái lợi thế lớn nhất của chỉ số H là nó chẳng những bao gồm hai yếu tố lượng và phẩm, mà còn quân bình hóa hai yếu tố này khá tốt.

Chỉ số H xem ra có tính hợp lí (validity). Hirsch chịu khó phân tích các nhà khoa học y sinh học, vật lí học, hóa học từng chiếm giải Nobel thì thấy 84% có chỉ số H trên 30. Những người được bầu vào Viện Hàn lâm Khoa học Mĩ có chỉ số H trung bình là 45. Khi so sánh những nghiên cứu sinh thành công xin học bổng hậu tiến sĩ (postdoctoral fellowship) và những người không thành công, thì chỉ số H của người thành công lúc nào cũng cao hơn người không thành công. Phân tích trên 147 nhà khoa học ở Hà Lan cho thấy hệ số tương quan giữa chỉ số H và uy tín cũng như số lần trích dẫn lên đến 0,89. Tất cả các dẫn chứng này cho thấy chỉ số H phản ảnh tốt chất lượng nghiên cứu và ảnh hưởng của nhà khoa học.

Vấn đề kế đến là diễn giải chỉ số H như thế nào? Trong bài báo trên PNAS [1], Hirsch viết rằng [tôi tạm dịch] một nhà khoa học với chỉ số H = 12 nên được xem là đủ tiêu chuẩn để vào biên chế đại học (tenure). Một nhà khoa học với H = 20 sau 20 năm làm khoa học có thể xem là một nhà khoa học thành công (successful); một chỉ số H = 40 sau 20 năm làm khoa học được xem là xuất sắc (outstanding) thường hay thấy ở các đại học hàng đầu hay viện nghiên cứu đẳng cấp quốc tế; một chỉ số H = 60 sau 20 năm làm nghiên cứu được xem là thật sự cá biệt (truly unique) [2]. Hirsch còn đề nghị rằng người có chỉ số H khoảng 12 có thể xem tương đương với giảng viên (lecturer hay senior lecturer), và người có H khoảng 18 trở lên có thể xem tương đương với đẳng cấp giáo sư. Phân tích chỉ số H của các nhà khoa học từng chiếm giải Nobel cho thấy chỉ số H trung bình của họ là 41 với độ lệch chuẩn 15. Một số nhà khoa học nổi tiếng hiện nay thường có chỉ số H trên 100. Tuy nhiên, chỉ số H của các nhà khoa học Việt Nam -- trong cũng như ngoài nước -- nói chung là còn rất khiêm tốn, chỉ dao động trong khoảng 2 đến 31, phần lớn là dưới 10.

Chỉ số H của một số nhà khoa học nổi tiếng

Vật lí

Ed Witten (Princeton) : 110

Martin Cohen (Berkeley) : 94

Philip Anderson (Princeton) : 91

Manuel Cardona (Max Planck) : 86

Frank Wilczek (MIT) : 68

Hóa học

George Whitesides (Harvard) : 135

Elias James Corey (Harvard) : 132

Martin Karplus (Harvard) : 129

Alan Heeger (California) : 114

Kurt Wurthrich (Switzerland) : 113


Khoa học máy tính

Hector Garcia Molina (Stanford) : 70

Deborah Estrin (UCLA) : 68

Ian Foster (Illinois) : 67

Scott Shenker (Berkeley) : 65

Don Towsley (Massachusetts) : 65

Jeffrey Ullman (Stanford) : 65

Ngay từ khi chỉ số H ra đời, có nhiều người tán thành và lấy đó làm thước đo thành tựu và ảnh hưởng của một nhà khoa học. Ngày nay, các tập san khoa học danh tiếng như Nature, Science, Cell, PNAS, v.v… và các cơ quan quản lí khoa học ở Âu châu, Mĩ châu, Úc châu đều sử dụng chỉ số H để làm cơ sở cho đề bạt, cấp tài trợ, và đánh giá thành công của một nhà khoa học hay một nhóm nghiên cứu. Ngay cả Viện thông tin khoa học (ISI Thomson) cũng sử dụng chỉ số H trong báo cáo của họ [3].

Chuẩn hóa chỉ số H

Nhưng chỉ số H vẫn chưa hoàn hảo. Trong những khiếm khuyết mà giới khoa học chỉ ra trong thời gian qua, có 3 khiếm khuyết lớn như sau:

· Thứ nhất, chỉ số H luôn luôn tăng theo thời gian, và do đó tùy thuộc vào độ tuổi của nhà nghiên cứu và thời gian làm nghiên cứu. Chẳng hạn như chỉ số H của một người đã làm nghiên cứu 35 năm có xu hướng cao hơn người có thời gian làm khoa học ngắn hơn.

· Thứ hai, chỉ số H không phân biệt được những nhà khoa học đã nghỉ hưu với những nhà khoa học đang làm việc. Chẳng hạn như nếu Albert Einstein chết vào năm 1906 thì chỉ số H của ông chỉ 4 hay 5, nhưng ai cũng biết công trình của ông có ảnh hưởng rất lớn đến khoa học.

· Thứ ba, chỉ số H còn tùy thuộc vào ngành khoa học. Nói chung, các ngành khoa học tự nhiên và thực nghiệm (như vật lí, y sinh học) có xu hướng công bố nhiều công trình nghiên cứu và thường hay trích dẫn nhau hơn các nghành khoa học như toán học hay xã hội học.

Để khắc phục các khiếm khuyết trên, một vài chỉ số khác đã được đề xuất để “điều chỉnh” chỉ số H. Để điều chỉnh cho thời gian làm nghiên cứu, Hirsch đề nghị chia chỉ số H cho thời gian làm nghiên cứu và ông gọi chỉ số này là Chỉ số mChẳng hạn như một người làm khoa học 30 năm với chỉ số H = 61 thì chỉ số là 61 / 35 = 1,74.

Nhưng khiếm khuyết thứ ba là đáng quan tâm nhất. Chúng ta biết rằng các bộ môn khoa học có những văn hóa ngành khác nhau. Chẳng hạn như các ngành khoa học thực nghiệm thường có truyền thống trích dẫn cao hơn so với các ngành khoa học tự nhiên như toán học. Do đó, rất khó mà so sánh chỉ số H của một nhà vật lí học với một nhà toán học, nếu không có một cái gì đó để điều chỉnh. "Cái gì đó" chính là hệ số mà hai nhà nghiên cứu Tây Ban Nha đã phát triển [4].Theo hai nhà nghiên cứu này, lấy ngành vật lí làm chuẩn, có thể tìm những hệ số điều chỉnh bằng cách xem xét xu hướng trích dẫn và chỉ số H của các nhà khoa học trong các bộ môn khoa học khác nhau. Qua những phân tích công phu và khá phức tạp, họ đề ra những hệ số chuẩn hóa như sau (xem Bảng 1).

Cách sử dụng hệ số này rất đơn giản. Chẳng hạn như nhà vật lí Ed Witten có chỉ số H = 110 và nhà hóa học Kurt Wurthrich có chỉ số H = 113, có thể nói rằng nhà hóa học này có thành tựu khoa học cao hơn nhà vật lí ? Để trả lời câu hỏi đó, chúng ta phải chuẩn hóa chỉ số H. Tra bảng 1 thấy hệ số điều chỉnh cho ngành hóa học là 0,92, và do đó chỉ số H của nhà hóa học này là : 113 × 0,92 = 103,6. Như vậy, sau khi điều chỉnh, nhà hóa học có lẽ có thành tựu khoa học kém hơn nhà vật lí.

Ngoài ra, còn có chỉ số khác như chỉ số g (g index), chỉ số H đương đại (contemporary H index), chỉ số H cá nhân (individual H index). Có thể tham khảo thêm các chỉ số này trong trang nhà của giáo sư Harzing. Tuy nhiên, khi so sánh các chỉ số mới này với chỉ số H, ngoài vài trường hợp cá biệt, không có gì khác nhau đáng kể. Do đó, cho đến nay giới quản lí khoa học vẫn sử dụng chỉ số H hay chỉ số H chuẩn hóa để đánh giá chất lượng và thành tựu của một nhà nghiên cứu khoa học. Chỉ số H còn có thể thay thế hệ số IF để đánh giá uy tín và chất lượng của một tập san khoa học [5] (xem Bảng 2).

Nói tóm lại, chỉ số H là một thước đo thành quả khoa học khách quan nhất so với các chỉ số hiện nay. Tuy chỉ số H vẫn còn vài khiếm khuyết, nhưng với sự chuẩn hóa (lấy ngành vật lí làm chuẩn), các cơ quan quản lí khoa học có một phương tiện, một thước đo có ích để phục vụ cho việc cung cấp tài trợ và đề bạt các nhà khoa học xứng đáng. Ứng dụng chỉ số H cũng là một cách đưa hoạt động khoa học nước ta từng bước hội nhập quốc tế.

Chú thích:

[1] Hirsch, J. E. (2005). "An index to quantify an individual's scientific research output,"Proceedings of the National Academy of Sciences, 102(46):16569-16572, November 15, 2005 (có thể tải về miễn phí tại arXiv).

[2] Trong bài báo [1] Hirsch viết như sau: “From inspection of the citation records of many physicists, I conclude the following:

  1. A value of m ≈ 1 (i.e., an H index of 20 after 20 years of scientific activity), characterizes a successful scientist.
  2. A value of m ≈ 2 (i.e., an H index of 40 after 20 years of scientific activity), characterizes outstanding scientists, likely to be found only at the top universities or major research laboratories.
  3. A value of m ≈ 3 or higher (i.e., an H index of 60 after 20 years, or 90 after 30 years), characterizes truly unique individuals.”

[3] Có thể sừ dụng ISI để tìm chỉ số H của bất cứ nhà khoa học nào, qua các bước sau đây: Truy cập trang ISI Web of Knowledge (www.isiknowledge.com), tìm “Web of Science”, chọn Advanced Search. Trong box này, gõ tiêu chuẩn tìm như tên nhà khoa học và địa chỉ hay quốc gia. Chẳng hạn như để tìm tác giả Sutherland RL ở viện Garvan thuộc, chúng ta gõ AU=Sutherland RL AND AD=Garvan AND CU=Australia. Sau đó ISI sẽ cho ra một danh sách tất cả các bài báo khoa học.Chọn “Citation Report” sẽ có chỉ số H và một số chỉ số khác của nhà khoa học.

[4] Iglesias JE, Pecharromen C. Scaling the h-index for different scientific ISI fields. Scientometrics2007;3:303. Có thể tải bài này về từ website sau đây: http://arxiv.org/abs/physics/0607224.

[5] Braun T, Glanzel W, Schubert A. A Hirsch-type index for journals. The Scientist Nov 21, 2005; 22.

[5] Philip Ball. Achievement index climbs the ranks. Nature 448, 737 (16 August 2007) và phản hồi: Michael C. Wendl. H-index: however ranked, citations need context. Nature 449, 403 (27 September 2007). Philip Ball. "Index aims for fair ranking of scientists". Nature 436 (August 2005), và Wikipedia.


Bảng 1. Hệ số điểu chỉnh cho chỉ số H

Ngành khoa học

Hệ số điều chỉnh (f) chung

Hệ số điều chỉnh cho các tác giả với số bài báo

100 bài

200 bài

500 bài

1000 bài

Nông nghiệp

1.27

1.20

1.24

1.30

1.35

Sinh học và sinh hóa

0.60

0.77

0.73

0.68

0.64

Hóa học

0.92

0.95

0.94

0.93

0.92

Y học

0.76

0.86

0.83

0.80

0.77

Khoa học máy tính

1.75

1.97

-

-

-

Kinh tế

1.32

1.23

1.28

1.36

1.42

Kĩ thuật

1.70

1.79

-

-

-

Môi trường học

0.88

0.93

0.92

0.90

0.88

Geoscience

0.88

0.93

0.91

0.89

0.88

Miễn dịch học

0.52

0.73

0.68

0.63

0.58

Khoa học vật liệu

1.36

1.29

1.35

1.44

-

Toán học

1.83

-

-

-

-

Vi sinh học

0.63

0.79

0.75

0.71

0.67

Sinh học phân tử và di truyền

0.44

0.68

0.64

0.57

0.53

Thần kinh học

0.56

0.75

0.71

0.66

0.62

Dược học

0.84

0.90

0.89

0.86

0.85

Vật lí

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

Thực vật học

1.08

1.05

1.06

1.07

1.08

Tâm thần và tâm lí học

0.88

0.93

0.91

0.90

0.88

Khoa học xã hội

1.60

1.58

1.72

-

-

Khoa học không gian

0.74

0.85

0.82

0.79

0.76


Bảng 2. Chỉ số H của một số tập san khoa học hàng đầu

Tập san

Chỉ số H

Xếp hạng theo chỉ số H

Xếp hạng theo hệ số IF

Nature

157

1

10

Science

155

2

13

New England Journal of Medicine

113

3-4

5

Proceedings of the National Academyof Sciences of the USA

113

3-4

55

Cell

109

5

3

Journal of Biological Chemistry

100

6

95

Physical Review Letters

96

7

118

Lancet

89

8

60

Circulation

86

9

54

Nature Genetics

85

10

4

JAMA – Journal of the American Medical Association

80

11

26

Cancer Research

79

12

84

Nature Medicine

78

13-14

6

Journal of Immunology

78

13-14

109

Neuron

77

15-16

29

Journal of Cell Biology

77

15-16

36

Journal of Clinical Investigation

76

17-19

48

Blood

76

17-19

75

Astrophysical Journal

76

17-19

511

Nature Neuroscience

75

20-21

44

Journal of the American Chemical Society

75

20-21

133

Đánh giá khoa học: con số và những hiểu lầm tai hại

Một phóng viên có nhã ý giới thiệu bài viết “Đi tìm sự thật thông tin ‘9.000 Giáo sư sao không có bằng sáng chế’” đến tôi, và hỏi có ý kiến gì để bàn thêm. Dĩ nhiên là tôi có ý kiến, bởi vì một mặt tôi quan tâm đến vấn đề, mặt khác những phát biểu trong bài có trực tiếp hay gián tiếp bàn đến những vấn đề và thông tin tôi đã từng phát biểu trước đây. Theo tôi, bài báo có vài sai sót, nếu không muốn nói là sai lầm, về chuyện bằng sáng chế, về vấn đề xếp hạng tạp chí, và so sánh Úc với Hàn Quốc.


Thứ nhất là vấn đề bằng sáng chế.  Bài báo trích dẫn ý kiến của Gs Trần Văn Nhung rằng chỉ có những ngành kĩ thuật mới đăng kí bằng sáng chế, còn khoa học cơ bản thì không cần đăng kí bằng sáng chế. Tôi e rằng ý kiến này phản ảnh đúng thực tế ở Việt Nam chứ không đúng thực tế trong nghiên cứu khoa học.  Trước đây, tôi đã nói và xin nhắc lại rằng trong thực tế, thành tựu của nghiên cứu khoa học cơ bản cũng có thể đăng kí bằng sáng chế.  Có thể xem qua cơ sở dữ liệu của USPTO để biết người ta đăng kí bằng sáng chế về lĩnh vực gì.  Chẳng hạn như một phương pháp phân tích gene, phương pháp làm tăng mật độ xương, phương pháp điều trị loãng xương, tìm ra cách nhận dạng một protein rõ ràng hơn, một phương trình để tiên lượng bệnh ung thư, một mô hình kết hợp các yếu tố gene và lâm sàng để tìm những bệnh nhân lí tưởng cho điều trị, v.v. tất cả đều có thể đăng kí bằng sáng chế.  Ngay tại Viện nghiên cứu Garvan của tôi (một viện nghiên cứu cơ bản và lâm sàng) mỗi năm người ta đăng kí khoảng chục bằng sáng chế. 

Thứ hai là những con số thống kê về bằng sáng chế. Trước đây, Ts Lê Văn Út và Thái Minh Toàn có làm một thống kê về bằng sáng chế dựa vào cơ sở dữ liệu của USPTO (tức là United States Patent and Trademark Office) cho thấy số bằng sáng chế được đăng kí của Việt Nam rất ít, có năm (như năm 2011) chẳng có bằng sáng chế nào.  Tuy nhiên, bài báo trên VietQ cung cấp thống kê cho thấy năm 2011, Việt Nam có 40 bằng sáng chế.  

Điều này hoàn toàn không có nghĩa là con số của Ts Lê Văn Út và Thái Minh Toàn là sai; vấn đề là cơ sở dữ liệu.  Trên thế giới có nhiều trung tâm cấp bằng sáng chế, nhưng công bằng mà nói chỉ có USPTO là uy tín nhất, được các cơ quan đánh giá khoa học quốc tế (kể cả UNESCO) dùng làm “tiêu chuẩn vàng” để đánh giá. Còn số liệu của bài báo trên VietQ thì chúng ta không biết xuất phát từ đâu, nhưng có thể nói là rất đáng ngờ.  Rất đáng ngờ là vì bài báo có thông tin cho rằng Việt Nam là một trong 10 quốc gia “có đơn đăng ký sáng chế nộp trực tiếp năm 2011 nhiều nhất.”  Xem bảng dưới đây.  Nhiều chỉ sau Nhật và Mĩ!  Con số đơn đăng kí của VN còn nhiều hơn cả Đức, Đài Loan, và Hàn Quốc! Nếu những con số này đúng thì thành tựu khoa học công nghệ của Việt Nam quả là quá tuyệt vời. Điều đó một lần nữa cho thấy ý nghĩa quan trọng về sự khác biệt về nguồn gốc dữ liệu.
 
VietQ: 10 quốc gia có đơn đăng ký sáng chế nộp trực tiếp năm 2011 nhiều nhất. Việt Nam đứng thứ 3 
 

Thứ ba là khái niệm chất lượng sáng chế. Bài báo trích dẫn ý kiến của Gs Hoàng Tụy cho rằng “số lượng bằng sáng chế phản ảnh số lượng, chứ chưa phải chất lượng sáng tạo KHCN. Ví dụ, Hàn Quốc có số dân ít hơn các nước Đức, Anh, Úc nhưng số bằng sáng chế năm 2011 vượt trội nhiều lần, không có nghĩa công nghệ Hàn Quốc đã vượt các nước đó.” Ở đây chắc là Gs Tuỵ lầm, vì dân số Hàn Quốc hiện nay là 50 triệu, còn Úc chỉ có khoảng 23 triệu dân. Do đó, không thể nói rằng dân số Hàn Quốc nhỏ hơn dân số Úc.  Dĩ nhiên, không thể dựa vào những con số đó để nói công nghệ của Hàn Quốc vượt qua Úc, nhưng cũng không thể nói Úc hơn Hàn Quốc. Tuy nhiên, những thành tựu thực tế cộng với những con số đó nghiêng về nhận xét công nghệ của Hàn Quốc hơn hẳn Úc.

Dĩ nhiên, con số bằng sáng chế hay con số bài báo khoa học chỉ phản ảnh số lượng!  Tôi thấy ý kiến này rất thú vị, vì lần đầu tiên tôi nghe đến khái niệm “chất lượng sáng tạo”. Tôi chưa biết đó là gì, nhưng tìm trong chuyên ngành scientometrics thì không thấy ai đề cập đến; chỉ thấy người ta đề cập đến số hiệu quả kinh tế của bằng sáng chế. Một bằng sáng chế mà mỗi năm đem về cho quốc gia vài triệu USD chắc chắn là một phát kiến có hiệu quả hơn bằng sáng chế mà chẳng ai mua và chẳng đem lại lợi ích gì cho quốc gia.

Không có lí do gì và không có chứng cứ gì để nói rằng công nghệ của Hàn Quốc không vượt trội hơn Úc.  Cũng xin nói lại cho rõ: không có một chứng cứ nào để nói rằng chất lượng sáng tạo của Hàn Quốc kém hơn Úc.  Đừng thấy Úc có thu nhập cao và đời sống tốt mà nghĩ rằng Úc hơn các nước khác về khoa học và công nghệ.  Tôi đã ở đất nước Úc hơn 30 năm, và là một chứng nhân cho sự suy thoái khoa học và công nghệ của nước này.  Ba mươi năm trước, Úc còn có kĩ nghệ lắp ráp hàng điện tử, nhưng đến năm 1990 thì các kĩ nghệ này không còn nữa.  Trong cùng thời gian, Hàn Quốc nổi lên như là một cường quốc về công nghệ và khoa học.  Đến nay, làm sao Úc có thể so sánh với Hàn Quốc về công nghệ điện tử?  Úc có chế tạo được điện thoại di động như Hàn Quốc? Úc có sản xuất được các tivi, máy chụp hình, máy tính, v.v. như Hàn Quốc?  Làm sao Úc có thể so sánh nổi với Hàn Quốc về công nghệ sinh học?  Ngay cả lĩnh vực mạnh của Úc là nghiên cứu y học mà còn đang bị các nước mới nổi như Tàu và Hàn Quốc đe doạ.  

Chúng ta phải nhìn vào những con số khách quan, những con số mà các tổ chức đánh giá khoa học quốc tế sử dụng để so sánh.  Ý kiến cá nhân cũng thú vị, nhưng chỉ dừng ở đó: thú vị.  Ý kiến cá nhân không làm sáng tỏ vấn đề.  Số liệu cụ thể và có nguồn gốc đáng tin cậy mới cho chúng ta một “bức tranh” tốt hơn.  Số liệu của USPTO cho thấy trong thời gian 2007-2011, Úc đăng kí được khoảng 9000 bằng sáng chế, trong khi đó Hàn Quốc đăng kí 51,307 bằng sáng chế.  Còn Việt Nam thì đăng kí được 5 bằng sáng chế. Ngay cả những người quản lí khoa học cấp cao nhất của Úc cũng không dám nói rằng Úc hơn Hàn Quốc về công nghệ! 

Cũng đừng nghĩ rằng hoạt động nghiên cứu khoa học của Úc hơn Hàn Quốc.  Bảng dưới đây thống kê con số bài báo khoa học của Úc và Hàn Quốc trong thời gian 2009-2012.  Năm 2012, số bài báo khoa học của Hàn Quốc đã vượt qua Úc, dù trước đó số bài báo của Hàn Quốc thấp hơn Úc. 


2009
2010
2011
2012
Australia
38771
41284
44883
45675
Korea
36406
40107
44227
47172

Nguồn: Web of Science (21/3/2013) 

Đó là số lượng, còn chất lượng thì sao? Nhìn chung, chất lượng nghiên cứu khoa học (tôi không nói đến công nghệ) của Hàn Quốc vẫn còn thấp hơn Úc một chút.  Nhưng chất lượng và tầm ảnh hưởng nghiên cứu khoa học của đại học hàng đầu của Hàn Quốc (SNU) đã gần bằng với các đại học hàng đầu của Úc.  Bảng dưới đây cho thấy, chỉ số trích dẫn của SNU là 8.82, gần bằng với UNSW của Úc.  Tuy nhiên, về tầm ảnh hưởng (qua chỉ số H) thì nghiên cứu của SNU đã cao hơn UNSW.  

Số bài báo năm 2009 và  chỉ số trích dẫn của Đại học Quốc gia Seoul và vài đại học hàng đầu của Úc

Trường
Số bài báo
Chỉ số trích dẫn
Chỉ số H
SNU (ĐHQG Seoul)
5120
8.82
57
UNSW
3127
9.90
54
Univ Sydney
4309
10.79
63
Univ Melbourne
4368
11.17
72
Singapore Nat Univ
4285
10.73
64

Nguồn: Web of Science (21/3/2013) 

Thứ tư là con số giáo sư / phó giáo sư của Việt Nam.  Bài báo trích dẫn nhận xét của Gs Trần Văn Nhung, Tổng Thư kí Hội đồng chức danh giáo sư nhà nước, phê bình rằng bài báo trên Vietnamnet “có nhiều điểm chưa chính xác”. Ông giải thích thêm rằng “Vì tổng cả giáo sư, phó giáo sư từ trước tới nay (tính cả người đã mất) mới lên đến 9000. Trong đó, giáo sư đã được phong khoảng 1.300, số giáo sư hiện nay đang làm việc khoảng 300 – 500 người.”  Tôi e rằng những con số của Gs Nhung không chính xác.  

Tính từ đợt phong hàm đầu tiên (1980) cho đến năm 2011, Việt Nam đã phong 9182 người, bao gồm 1432 giáo sư và 7750 phó giáo sư.  Năm 2012, Việt Nam có thêm 469 người với chức danh giáo sư (42) và phó giáo sư (427).  Như vậy, tính đến năm 2012 Việt Nam đã có 9651 giáo sư và phó giáo sư, trong đó số giáo sư là 1474.  Do đó, những con số của Gs Trần Văn Nhung e rằng không đúng với thực tế.

Thứ năm là câu chuyện xếp hạng tạp san khoa học.  Bài báo trích dẫn ý kiến của Gs Hoàng Tuỵ cho rằng “Các tạp chí ISI cũng có nhiều loại, xếp hạng máy móc, không hợp lý, cho nên thường người ta chỉ phân các tạp chí ISI trong mỗi ngành thành ba hạng A, B, C để so sánh. Hơn nữa, nếu đánh giá sự phát triển KHCN mà chỉ dựa trên số lượng công bố quốc tế thì đương nhiên nền toán học của những nước đông dân như Trung Quốc sẽ xếp hạng vượt xa nền toán học của các nước ít dân hơn như Na Uy, Thụy Điển, BaLan, Hungary...dù thực tế không phải vậy.”

Rất khó hiểu nhận xét trên!  Nếu xếp hạng máy móc thì tại sao lại phân chia thành 3 hạng A, B, C?  Phân nhóm như thế càng máy móc.  Không có một cơ quan đánh giá khoa học nào mà ngây thơ đến nổi chỉ sử dụng một chỉ số (như số lượng bài báo) để đánh giá một nền khoa học.  Không bao giờ có.  Người ta thường sử dụng rất nhiều chỉ số về chất lượng.  Đằng sau những chỉ số này là cả một khoa học (có tên là scientometrics hay bibliometrics) mà tôi không muốn bàn ở đây.  Tôi chỉ muốn nói rằng các tổ chức đánh giá khoa học quốc tế đều sử dụng các phương pháp scientometrics để đánh giá và so sánh giữa nền khoa học.  Điều chỉnh số lượng cho dân số mà so sánh thì e rằng trên thế giới không có ai đủ can đảm tri thức để làm chuyện đó cả. 

Bây giờ tôi bàn về cách xếp hạng tập san mà Gs Tuỵ nhắc đến, vì đây là một sai lầm nghiêm trọng.  Trước đây, tôi cũng định bàn về vấn đề này, nhưng thấy có lẽ vì hiểu lầm một lần nên tôi không nói qua, nhưng nay đến lần thứ hai thì tôi phải nói cho rõ.  Thật ra, không phải “thường người ta” phân loại tập san, mà chỉ có Úc làm chuyện này thôi (tôi chưa biết có nước nào trên thế giới làm như cách của Úc).  Tôi biết khá rõ cách làm này vì năm nào chúng tôi cũng phải chú ý đến những cái mới của cơ quan tài trợ và cũng là người duyệt các đề cương xin tài trợ. Xin nói ngay rằng không phải phân thành 3 nhóm A, B, C như Gs Tuỵ nói, mà là 4 nhóm A*, A, B, và C.  Nhưng cách phân nhóm tập san này đã bị loại bỏ 2 năm trước.  Ấy thế mà có người ở Việt Nam lại muốn “cứu sống” cách làm này! 

Câu chuyện hơi dài dòng, nhưng tôi sẽ nói ngắn gọn.  Mỗi năm Chính phủ Úc dành ra một ngân sách lên đến hàng tỉ đôla cho nghiên cứu khoa học, và vấn đề đặt ra là làm sao phân phối số tiền này một cách công bằng.  Nếu hai nhà khoa học hay hai nhóm khoa học cùng xin tài trợ cho nghiên cứu một đề tài nào đó, và vì số tiền có hạn, nên câu hỏi là: làm sao chọn nhóm tốt nhất?  Chỉ có một cách làm qua đánh giá của các chuyên gia.  Mà, các chuyên gia cần có những chuẩn mực để đánh giá thành tích của nhà khoa học. Mỗi chuyên ngành khoa học có những tập san với mức độ ảnh hưởng và chất lượng rất khác nhau, và các chuyên gia thường dựa vào hệ số ảnh hưởng (impact factor – IF) để đánh giá chất lượng. Tập san nào có hệ số IF càng cao cũng có nghĩa là tập san có chất lượng càng cao.  Như là một qui luật, công bố nghiên cứu trên những tập san có IF cao cũng có thể hiểu là chất lượng nghiên cứu cao.  Nhìn qua lí lịch của nhà khoa học, người ta có thể đánh giá đẳng cấp của họ cỡ nào.  Ví dụ như người công bố hàng trăm công trình nghiên cứu trên những tập san “làng nhàng” thì không thể nào so sánh với người có vài công trình trên những tập san có IF cao.

Nhưng mấy năm gần đây IF bị phê bình khá nhiều, nên người ta cố gắng đi tìm một thước đo khác tốt hơn. Bộ khoa học và công nghệ Úc đã tài trợ cho một nhóm chuyên gia tìm một phương pháp mới để đánh giá chất lượng tập san khoa học khách quan hơn.  Sau một thời gian nghiên cứu, các chuyên gia đề nghị phân loại tập san khoa học thành 4 nhóm: A*, A, B, C.  Nhóm A* bao gồm những tập san mà chất lượng thuộc nhóm 5% cao nhất (top 5%).  Nhóm A bao gồm 15%; nhóm B 30%, và nhóm C 50%.  Dựa vào cách phân nhóm này, các hội đồng khoa học sẽ cho điểm nhóm nghiên cứu và dùng số điểm đó như là một chỉ tiêu để quyết định tài trợ cho nghiên cứu. 

Nhưng các phân nhóm đó bị các nhà khoa học phản đối kịch liệt.  Chẳng hạn như trong chuyên ngành nội tiết loãng xương, cách phân nhóm của Úc xếp tập sanOsteoporosis International (IF ~4) và Journal of Bone and Mineral Research (IF ~6) trong một nhóm A*, nhưng các chuyên gia trong ngành đều không đồng ý (do hai tập san đó có chất lượng rất khác nhau).  Cũng vì cách phân nhóm này mà một tập san của Úc phải đóng sổ! Nếu tôi muốn có tài trợ, tôi chỉ cần chọn mấy tập san trong nhóm A hay A* (ví dụ như thay vì chọn JCEM, tôi chọn European Journal of Endocrinology vì cả hai đều trong nhóm A) để công bố, nhưng đồng nghiệp trong ngành ai cũng biết hai tập san này có đẳng cấp rất khác nhau. Cách phân nhóm này còn làm cho khoa học Úc trở nên tầm thường. 

Giữa năm 2011, Bộ trưởng khoa học và Công nghệ Úc là Kim Carr tuyên bố bỏ cách phân nhóm tập san khoa học.  Ông nói rằng cách làm đó dựa vào thông tin kém chính xác, không công bằng, và chỉ đem lại hệ quả xấu cho nền khoa học Úc.  Phải nói đây là một quyết định sáng suốt của Úc, nhưng cũng làm cho Chính phủ và các chuyên gia đằng sau phương pháp xếp hạng đó một phen “đỏ mặt” (chưa nói đến hàng triệu USD đổ vào để cho ra một phương pháp gần như vô dụng).  Điều đáng nói ở đây là dù Úc đã bỏ cách làm này, nhưng tôi nghe nói ở Việt Nam có người đề nghị làm theo Úc! 

Nói tóm lại hai bài báo trên VietQ có nhiều sai sót và sai lầm. Những sai sót về con số thống kê có lẽ không quan trọng, nhưng điều đáng ngạc nhiên là người trong cuộc về phong chức danh giáo sư mà không nắm được con số!  Những con số về bằng sáng chế hay Việt Nam là nước thứ 3 có số đơn sáng chế cũng cần phải xem lại nguồn gốc một cách nghiêm chỉnh. Ngoài ra, những sai lầm mang tính quan điểm  như chỉ có kĩ nghệ và công nghệ mới đăng kí bằng sáng chế cần phải sửa đổi.  Xin nhắc lại những khám phá trong nghiên cứu cơ bản cũng có thể đăng  kí bằng sáng chế.  Tôi nghĩ không nên áp dụng cách phân loại tập san khoa học (theo nhóm A*, A, B, và C) mà Úc đã loại bỏ vì việc làm đó có thể tầm thường hoá khoa học và ảnh hưởng xấu đến nền khoa học nước nhà.  

N.V.T 

Đọc thêm:




Đi tìm sự thật thông tin “9.000 Giáo sư sao không có bằng sáng chế” (http://vietq.vn/thoi-su/thoi-su-trong-nuoc/542-di-t236m-su-that-th244ng-tin-9000-gi225o-su-sao-kh)




Journal rankings ditched: the experts respond (http://theconversation.com/journal-rankings-ditched-the-experts-respond-1598)  


====

Đi tìm sự thật thông tin “9.000 Giáo sư sao không có bằng sáng chế”

(VietQ.vn) – Ngay viện Hóa học, chỉ riêng GS.TSKH Trần Văn Sung đã có 2 bằng sáng chế (patent). Số lượng giáo sư, phó giáo sư (đã qua đời) mới lên đến 9.000 người. 

Thông tin “9.000 Giáo sư sao không có bằng sáng chế” đăng tải cách đây 1 năm trên một số trang thông tin đã từng gây dư luận sửng sốt. 


Phó Thủ tướng Nguyễn Thiện Nhân (bìa phải) thăm Công ty Vắc-xin và Sinh phẩm (Bộ Y tế).  Việt Nam đã nghiên cứu và sản xuất thành công 10 loại vắc-xin cho tiêm chủng và được xếp vào danh sách các nước có thế mạnh trong sản xuất vắc-xin trên thế giới. Đặc biệt, đã nghiên cứu sản xuất thành công vắc-xin phòng bệnh gây dịch nguy hiểm mới xuất hiện: cúm A/H5N1 trên người; cúm A/H1N1…
Phó Thủ tướng Nguyễn Thiện Nhân  thăm Công ty Vắc-xin và Sinh phẩm (Bộ Y tế). Việt Nam đã nghiên cứu và sản xuất thành công 10 loại vắc-xin cho tiêm chủng và được xếp vào danh sách các nước có thế mạnh trong sản xuất vắc-xin trên thế giới. Đặc biệt, đã nghiên cứu sản xuất thành công vắc-xin phòng bệnh gây dịch nguy hiểm mới xuất hiện: cúm A/H5N1 trên người; cúm A/H1N1…Ảnh: TTXVN

Số liệu không chính xác

Theo tìm hiểu của PV Chất lượng Việt Nam, ngay ở viện Hóa học, chỉ riêng GS.TSKH Trần Văn Sung đã có 2 sáng chế (patent) về hợp chất chiết suất từ cây cỏ của Việt Nam, được đăng ký sáng chế ở cơ quan sở hữu trí tuệ của châu Âu (EU).

Những nhà khoa học khác của viện Hóa cũng có những sáng chế, phát minh. Theo GS Trần Văn Sung (nguyên viện trưởng viện này), số lượng lên đến hàng chục phát minh.

Còn GS Trần Văn Nhung, Tổng Thư ký Hội đồng chức danh giáo sư nhà nước cho biết, bài báo trên có nhiều điểm chưa chính xác. Vì tổng cả giáo sư, phó giáo sư từ trước tới nay (tính cả người đã mất) mới lên đến 9000. Trong đó, giáo sư đã được phong khoảng 1.300, số giáo sư hiện nay đang làm việc khoảng 300 – 500 người.

Mặt khác, chỉ những ngành kỹ thuật mới đăng ký sáng chế (patent), còn các ngành khoa học cơ bản, phát minh được thể hiện qua các bài báo đăng trên những tạp chí khoa học nổi tiếng và uy tín của thế giới.

GS Trần Văn Nhung cho biết, bổ đề cơ bản mà GS Ngô Bảo Châu chứng minh cũng không có bằng patent, mà được công bố trên các tạp chí Toán học uy tín.

Cần xem lại cách đánh giá

Bình luận về cách đánh giá mức độ phát triển KHCN, GS Hoàng Tụy từng phát biểu rằng, không thể chỉ căn cứ duy nhất và máy móc vào những chỉ số định lượng, như số lượng công bố quốc tế và trích dẫn trên các tạp chí ISI. 

Các tạp chí ISI cũng có nhiều loại, xếp hạng máy móc, không hợp lý, cho nên thường người ta chỉ phân các tạp chí ISI trong mỗi ngành thành ba hạng A, B, C để so sánh. Hơn nữa, nếu đánh giá sự phát triển KHCN mà chỉ dựa trên số lượng công bố quốc tế thì đương nhiên nền toán học của những nước đông dân như Trung Quốc sẽ xếp hạng vượt xa nền toán học của các nước ít dân hơn như Na Uy, Thụy Điển, BaLan, Hungary...dù thực tế không phải vậy.

GS Hoàng Tụy phân tích, số lượng bằng sáng chế phản ảnh số lượng, chứ chưa phải chất lượng sáng tạo KHCN. Ví dụ, Hàn Quốc có số dân ít hơn các nước Đức, Anh, Úc nhưng số bằng sáng chế năm 2011 vượt trội nhiều lần, không có nghĩa công nghệ Hàn Quốc đã vượt các nước đó. 

Còn GS Trần Văn Sung nêu khó khăn khi đăng ký sáng chế là vấn đề kinh phí. Khi được xét duyệt ở cơ quan Sở hữu trí tuệ châu Âu, nhà khoa học đã phải mất 10 nghìn USD, sau đó mỗi năm cũng phải đóng một khoản kinh phí không nhỏ.
Vì thế, dù khả năng sáng tạo và sự đóng góp ngang ngửa các chuyên gia nước ngoài, theo GS Trần Văn Sung, nhiều khi những phát minh của chúng ta vẫn phải đứng tên và đứng sau tên của các nhà khoa học nước ngoài hoặc công ty tư bản.

Ông mong muốn khi các nhà khoa học Việt Nam có những sáng chế mới, chất lượng cao thì nhà nước có thể hỗ trợ kinh phí để những người làm nghiên cứu có tiền đăng ký sở hữu trí tuệ. Tuy nhiên, đề xuất này vẫn chưa được xét duyệt. (Còn nữa)

Hoàng Lan



Việt Nam ngày càng có nhiều phát minh, sáng chế


(VietQ.vn) – Không như những lời đồn đại tiêu cực, thực tế, người Việt Nam ngày càng có nhiều bằng sáng chế. Mỗi năm tăng đến 10% số lượng phát minh. 
>Đi tìm sự thật thông tin “9.000 Giáo sư sao không có bằng sáng chế”


Những con số chứng minh


Cục Sở hữu trí tuệ, Bộ KHCN đã thống kê số lượng sáng chế đăng ký và được bảo hộ hàng năm.

Theo đó, số sáng chế của người dân Việt Nam (từ nông dân đến nhà khoa học) đều tăng theo mỗi năm.

GS Trần Văn Sung - nguyên viện trưởng viện Hóa, nhận định, dù chưa được bằng Thái Lan hay Nhật Bản, song các nhà khoa học Việt Nam vẫn có nhiều sáng tạo trong nghiên cứu khoa học, cho dù đãi ngộ thấp hơn các nước đó nhiều lần.


Số lượng bằng sáng chế được bảo hộ của Việt Nam đến 2011. Năm 2012, Việt Nam được bảo hộ 45 bằng sáng chế, 59 giải pháp hữu ích

Số lượng giải pháp hữu ích được bảo hộ qua các năm

Tỷ lệ
Tỷ lệ chủ thể bằng sáng chế

10 quốc gia có đơn đăng ký sáng chế nộp trực tiếp năm 2011 nhiều nhất. Việt Nam đứng thứ 3


Vì đâu số lượng sáng chế của Việt Nam còn khiêm tốn?


Theo Cục Sở hữu trí tuệ, có nhiều nguyên nhân dẫn đến điều này.

Trước hết, do nền kinh tế của Việt Nam có xuất phát điểm rất thấp, tuy có những bước phát triển trong những năm vừa qua nhưng chủ yếu đạt được là do đầu tư nước ngoài, hoạt động lắp ráp, khai khoáng, gia công các sản phẩm hàng hóa. Còn sản xuất nông-lâm-ngư nghiệp ít gắn với ứng dụng chất xám và ứng dụng công nghệ tiên tiến. Điều này tác động đến nhu cầu đổi mới công nghệ - kỹ thuật còn hạn chế.

Trên 90% doanh nghiệp Việt là vừa và nhỏ, thiếu tiềm lực về vốn, nhân lực, kinh nghiệm quản lý... Trong khi ít tập đoàn nhà nước có truyền thống và kinh nghiệm nghiên cứu và ứng dụng (R&D).

Còn các doanh nghiệp nước ngoài đầu tư vào Việt Nam chủ yếu trong lĩnh vực lắp ráp, thương mại, bất động sản... nên ít khuyến khích tạo ra sáng chế.

Hơn nữa, để sáng tạo ra sáng chế có ứng dụng lớn, đòi hỏi sự đầu tư rất lớn về kinh phí và con người. Ở Mỹ, có hẳn đạo luật Bayl – Dole hỗ trợ kinh phí và khuyến khích nhập cư với những nhà khoa học tài năng từ các nước khác. Còn ở Việt Nam, kinh phí cho khoa học vừa chưa cao, vừa bị sử dụng sai mục đích ở nhiều địa phương.

Mặt khác, những người làm nghiên cứu thường bỏ qua hoặc xem nhẹ việc tra cứu các bằng sáng chế đã được thực hiện nên có những nghiên cứu còn lặp lại, gây lãng phí. Hoặc lại có những người ngại đi đăng ký vì sợ có thể lộ bí mật về công nghệ.

Tuy việc đăng ký và bảo hộ sở hữu trí tuệ quan trọng như vậy nhưng ở Việt Nam hiện nay chưa có nơi nào đào tạo về sở hữu trí tuệ.


Do chất lượng khu vực tư nhân thấp

"Mục đích của bằng sáng chế là bảo vệ sự sáng tạo trong khu vực tư nhân, đảm bảo các công ty thu được lợi nhuận từ những cải tiến của họ. Thông thường, các nghiên cứu khoa học cơ bản và khoa học ứng dụng trong các viện nghiên cứu, đại học của Chính phủ đều không dẫn đến bằng sáng chế, dù tính sáng tạo của nó ở mức độ nào đi chăng nữa.

Do đó, việc thiếu vắng những bằng sáng chế ở Việt Nam là một hệ quả, không phải là một sự thất bại trong hệ thống đại học, mà là chất lượng thấp của khu vực tư nhân.

Hàn Quốc có nhiều bằng sáng chế vì công nghiệp Hàn Quốc đã phát triển ở mức độ cao, với nhiều tên tuổi lớn, có khả năng cạnh tranh trong các ngành điện tử, xe hơi và những công ty ở đó có mạng lưới R&D dày đặc.

Còn Việt Nam và các nước thuộc thế giới thứ ba không có một công ty quan trọng nào đi đầu trong sáng tạo kỹ thuật. Và các chi nhánh tại Việt Nam của các công ty đa quốc gia chỉ tham gia vào các lĩnh vực sản xuất, phân phối và các hoạt động liên quan chứ không phải là phát triển sáng tạo kỹ thuật mới".
GS Neal Koblitz (Đại học Washington, Mỹ) 


Hoàng Lan

Phân biệt khoa học cơ bản và khoa học ứng dụng

Có những điều mà VN mình tốn rất nhiều thì giờ tranh cãi một cách không cần thiết. Một trong những vấn đề đó là tranh cãi thế nào là khoa học cơ bản và thế nào là khoa học ứng dụng. Đối với những người làm việc trong các bộ môn khoa học mang tính thử nghiệm thì sự phân biệt quả thật là không cần thiết, có người còn lí giải rằng một phân biệt như thế là phản tác dụng và … nguy hiểm.


Trong một lần trò chuyện với một đồng nghiệp, anh hỏi tôi làm sao phân biệt khoa học cơ bản và khoa học ứng dụng? Tôi nói rằng một phân biệt như thế có lẽ không cần thiết, thì người bạn tôi nói rằng: "Không, rất cần thiết ở Việt Nam". Lí do là nếu một công trình nghiên cứu được các giới chức quản lí khoa học xếp vào nhóm khoa học ứng dụng thì sẽ không có yêu cầu công bố, còn nếu công trình được xếp vào nhóm khoa học cơ bản thì nhà khoa học được yêu cầu phải công bố kết quả nghiên cứu. Thật là một cách phân biệt … không giống ai.

Câu chuyện làm tôi nhớ đến khoảng 2 năm trước có một cuộc tranh luận nho nhỏ xảy ra trong giới khoa học là có nên tài trợ cho nghiên cứu khoa học cơ bản quá nhiều như hiện nay. Câu chuyện được đưa ra để làm "chất liệu" cho tranh luận là một nhóm nghiên cứu được tài trợ khá nhiều tiền để nghiên cứu về [chờ chút …] bộ phận sinh dục của vịt. Đó là một nghiên cứu thuộc loại khoa học cơ bản. Người chống những nghiên cứu cơ bản thì nói đó là một minh hoạ cho sự vô dụng của khoa học cơ bản. Và, trong thời "gạo châu củi quế" thì phải hạn chế tài trợ cho những nghiên cứu như thế, mà tập trung vào nghiên cứu có ích hơn. Người bênh thì nói đó là một mô hình nghiên cứu rất hay về ảnh hưởng của tiến hoá, biết được tại sao dương vật và âm vật của vịt có hình dạng đặc thù như ngày nay là một câu trả lời có thể quan trọng cho con người! Chỉ có vịt mới có thể "hi sinh" để chúng ta nghiên cứu, chứ làm sao mổ xẻ trên người được, và do đó, mô hình nghiên cứu trên vịt không hề vô dụng như những kẻ dốt khoa học nói bậy. Họ (những người bênh khoa học cơ bản) lí giải như thế.

Cuộc tranh luận cho thấy thỉnh thoảng vấn đề phân biệt khoa học cơ bản và khoa học ứng dụng (tôi không ưa chữ này) vẫn được đặt ra. Ở VN thì nhiều người rất quan tâm đến vấn đề này, nên tôi nhân dịp câu chuyện nghiên cứu vịt để bàn thêm vài điểm để gọi là có đóng góp.

Để phân biệt giữa hai thực thể thì chúng ta cần phải có tiêu chí. Theo tôi thấy, có thể dùng 3 tiêu chí sau đây để tạm phân biệt thế nào là khoa học cơ bản và thế nào là khoa học ứng dụng: động cơ nghiên cứu, sản phẩm nghiên cứu,  giá trị nội tại. Dĩ nhiên, có thể nghĩ đến vài tiêu chí khác nữa, nhưng tôi nghĩ 3 tiêu chí này là khá đầy đủ để phân định.

Về tiêu chí thứ nhất, động cơ của KHCB là mở rộng tri thức con người. Tất cả hoạt động trong KHCB chỉ nhắm vào mục tiêu tri thức chứ không có gì khác hơn. Có những nhà khoa học tiêu ra cả đời chỉ để theo đuổi tìm hiểu cấu trúc của một phân tử, mà họ có khi không biết thông tin đó sẽ ứng dụng cho cái gì. Còn khoa học ứng dụng thì có động cơ chính là ứng dụng tri thức, biến đổi hoặc cải tiến phương pháp, hay giải quyết một vấn đề thực tế. Khoa học cơ bản phát hiện ra gen, thì khoa học ứng dụng có thể phân tích xem gen đó có liên quan đến bệnh tật hay không, và nếu có thì có thể can thiệp để giảm nguy cơ mắc bệnh. Khoa học ứng dụng cũng có thể là những nghiên cứu thực tế hơn như cải tiến một phương pháp hiện hành cho một điều kiện mới.

Tiêu chí thứ hai để phân biệt KHCB và KHUD là sản phẩm nghiên cứu. Sản phẩm của KHCB là tri thức mới mang tính lí thuyết và dữ liệu mới. Các nhà khoa học cơ bản không biết công trình và kết quả của họ sẽ ứng dụng cho cái gì. Họ có thể kiểm định một lí thuyết mới, phát triển một phương pháp mới, hay có nhiều khi phát hiện một cái mới hoàn toàn ngẫu nhiên (chẳng hạn như phát hiện X quang, penicollin và gen LRP5). Khoa học ứng dụng thì sản xuất ra công nghệ và tri thức thực tế. Còn KHƯD là những công trình nghiêng về ứng dụng những tri thức hiện hành để có những kết quả cho một mục đích cụ thể. Theo cách hiểu này thì kĩ thuật (engineering) là một khoa học ứng dụng. Nghiên cứu sản xuất ra thuốc mới, phát triển phương pháp phân tích hàng triệu SNP trong hệ gen, v.v. cũng được xem là khoa học ứng dụng.

Tiêu chí thứ ba là khái niệm "internal goods", tôi tạm gọi là giá trị nội tại. Một cách ngắn gọn, giá trị nội tại là những giá trị bao hàm trong hành động thực tiễn. Đối với khoa học cơ bản, giá trị nội tại hiểu thế giới chung quanh. Đối với khoa học ứng dụng, giá trị nội tại là thay đổi thế giới (hoặc gìn giữ không cho thay đổi). Dự án Human Genome Project chẳng hạn là một công trình nhằm thu thập tri thức về con người (và một mô hình cho các sinh vật), và đó chính là giá trị nội tại.

Nhưng có những trường hợp mà lằn ranh giữa KHCB và KHUD không rạch ròi như tôi nói ở trên.  phân biệt như thế khó áp dụng. Có thể nói rằng con đường từ KHCB đến KHUD là một đường thẳng liên tục. Trong y khoa, nghiên cứu ở mức độ tế bào (như sinh học phân tử) được xem là nghiên cứu cơ bản, còn thử nghiệm lâm sàng được xem là nghiên cứu ứng dụng. Nhưng ngay cả những người làm trong lĩnh vực sinh học phân tử cũng phản đối rằng họ là giới nghiên cứu cơ bản; họ muốn nhìn mình là giới nghiên cứu ứng dụng, bởi vì kiến thức của họ có thể chuyển giao thành sản phẩm.

Nhưng còn nghiên cứu hệ gen thì sao? Nếu tôi phân tích trình tự hệ gen của một nhóm bệnh nhân thì công trình đó nên được xem là nghiên cứu cơ bản hay ứng dụng? Khó có thể phân biệt. Thật ra, là không thể phân biệt, bởi vì công trình nghiên cứu có động cơ và sản phẩm vừa mang tính cơ bản lại vừa mang tính ứng dụng. Tôi có thể có thông tin của hàng triệu biến thể gen, nhưng chỉ có một số nhỏ là liên quan đến bệnh. Tuy nhiên, hàng triệu biến thế gen không liên quan đến bệnh không có nghĩa là thông tin vô dụng, vì chúng tôi chưa tìm thấy ứng dụng của chúng. Do đó, cái giá trị nội tại là mang tính cơ bản, nhưng sản phẩm thì lại mang tính ứng dụng vì tôi dùng các thông tin gen đó để chẩn đoán và điều trị bệnh. Trong trường hợp này, việc phân biệt nghiên cứu ứng dụng và cơ bản là hết sức … hài hước (và dĩ nhiên là không cần thiết). Trong thực tế rất nhiều công trình nghiên cứu khoa học ngày nay không cần đến sự phân biệt giữa cơ bản và ứng dụng.

Vai trò của "consumer" trong việc tài trợ cho nghiên cứu khoa học, nhất là ngành ung thư học. Tôi phải để chữ consumer trong ngoặc kép, vì chữ đó không được hiểu theo nghĩa thông thường là "người tiêu thụ", mà là "người liên đới". Trong trường hợp này, consumer có nghĩa là các tổ chức đại diện cho bệnh nhân ung thư. Tôi thấy đây là một mô hình rất có ích để Việt Nam tham khảo. Ở Việt Nam, có nhiều người phàn nàn rằng có nhiều dự án nghiên cứu … vô bổ. "Vô bổ" hiểu theo nghĩa không có ứng dụng, hay không nghiên cứu thì người ta cũng biết. Một đất nước còn nghèo mà tài trợ cho những dự án như thế (nếu đúng như thế) thì quả thật là phí tiền thuế của dân. Vấn đề là ai là người đánh giá "vô bổ" hay "có ích". Trong vấn đề này, tôi nghĩ sự hiện diện của "consumer" là một giải pháp có thể có ích.

Khoa học thời toàn cầu hoá: Lạm phát tác giả bài báo khoa học

Tôi mới đọc một bài báo hết sức thú vị về tình trạng lạm phát tác giả công trình khoa học. Chuyện khó tin nhưng có thật: Một công trình vật lí được công bố trên tập san Physical Review Letters có đến 5154 tác giả! Đây có lẽ là một kỉ lục mà chưa công trình nào có nhiều "sư sãi" như thế. Sự việc còn đặt ra vấn đề đánh giá công trạng trong khoa học trong thời đại toàn cầu hoá ...


Một nhà vật lí người Pháp tên là George Aad có một thành tích khoa học rất "khủng": ông là tác giả của 458 bài báo khoa học, và ông là tác giả đầu trong số bài báo đó. Một nhà khoa học bình thường rất khó có một năng suất đẹp như mơ như thế. Nhưng trong thực tế thì ông cho biết đó chỉ là một sự may mắn nhờ vào cái họ của ông.

Số là trong các công trình "Big Science" (Khoa học Lớn) có rất nhiều nhà khoa học khắp thế giới hợp tác. Do đó, bài báo khoa học thường có nhiều tác giả. Có khi rất nhiều tác giả. Và, nhóm nghiên cứu không xác định được mức độ đóng góp, nên họ quyết định xếp tên tác giả theo họ. Do đó, ông Aad, với hai mẫu tự "a" trong họ, ông mặc nhiên trở thành tác giả đầu trong tất cả những bài báo mà ông hợp tác.

Tình trạng lạm phát tác giả trong nghiên cứu khoa học đã trở thành một thực tế. Mà cũng chẳng riêng gì trong ngành vật lí, vì ngành sinh học cũng có tình trạng này. Đầu năm nay, tập san Nature mới công bố một bài báo trong ngành sinh học mà có đến khoảng 2700 tác giả (không ai thèm đếm!) Còn bài báo (cũng trên Nature) về một trình tự gene trong con ruồi có đến 1014 tác giả. Trước đó, năm 2003, khi công trình giải mã hệ gene, bài báo có đến 272 tác giả. Trong nghiên cứu y khoa cũng thế, với những công trình Khoa học Lớn mà tôi tham gia cũng có rất nhiều tác giả, nhưng hiếm khi nào lên đến con số 300.

Không phải là các tác giả lạm dụng để đứng tên, hay họ không có đóng góp đáng kể cho bài báo. Tất cả những người có tên trong bài báo đều biết "luật chơi" khoa học, và họ tuân thủ theo qui ước về tiêu chuẩn đứng tên bài báo khoa học. Nhưng vì trong các công trình Khoa học Lớn, có nhiều người tham gia, và ai cũng có công trạng làm nên công trình, nên họ đều đủ tư cách đứng tên tác giả. Trong những công trình như thế, không phải chỉ 1 người viết, mà có một uỷ ban viết (committee of writers). Ví dụ như công trình tôi mới tham gia (UK10K) có hẳn một vài uỷ ban chuyên trách về thiết kế, kiểm tra dữ liệu, phân tích sinh hoá, phân tích dữ liệu, và viết bản thảo bài báo, và mỗi uỷ ban có hàng chục người tham gia. Do đó, vấn đề không phải là lạm dụng hay "tác giả quà" (gift authorship), mà chỉ là một thực tế của Khoa học Lớn.

Thực tế này đặt ra vấn đề về đánh giá công trạng. Thử tưởng tượng bạn ngồi trong hội đồng xét duyệt đề bạt, và có ứng viên như ông Aad muốn lên chức giáo sư, bạn sẽ đánh giá như thế nào? Rất khó. Dĩ nhiên, khi đã biết văn hoá công bố của nhóm, thì chúng ta không thể nói ông là người có công lớn nhất trong 458 công trình nghiên cứu, mà chỉ là một thành viên trong nhóm nghiên cứu. Cũng chẳng ai ngu dốt đến độ lấy điểm bình quân cho 5154 tác giả. Tôi xem việc có tên trong những công trình Khoa học Lớn với hàng ngàn tác giả như là một service - phục vụ cho khoa học. Vì xem là phục vụ nên không được đánh giá cao trong việc thẩm định năng suất khoa học. Có lẽ cách tốt nhất là xem qua những công trình mà ông ấy chủ trì trong quá khứ để đánh giá.

Do đó, các nhóm xếp hạng đại học (như QS chẳng hạn) họ loại bỏ những bài báo có hơn 200 tác giả khi tính điểm khoa học cho trường. Tôi nghĩ cách làm như thế là chấp nhận được, nhưng cần nên tính vào điểm "service" của trường thì công bằng hơn.

Có một chuyện khá vui vui trong tác giả bài báo khoa học là có khi tác giả cho gia cầm cùng đứng tên tác giả. Trước đây, tôi có kể chuyện Gs David Sackett cho con cá của ông đứng tên chung trong bài báo khoa học. Mới đây tôi còn biết môt tác giả vật lí kí tên chung với F D C Willard, nhưng sau này đồng nghiệp phát hiện rằng Willard là con mèo Thái Lan! Có người thì kí tên với một vật dụng như máy tính, và đó là trường hợp của Don Zeilberger kí tên với Shalosh Ekhad trong 32 bài báo khoa học. Nhưng Shalosh Ekhad là tên gọi tiếng Hebrew của một mô hình máy tính, chứ không phải con người! Zeilberger giải thích rằng ông nhờ cái máy tính nên mới công bố nhiều, và ông muốn ghi nhận công trạng của cái máy tính!

Chuyện thú vị trong khoa học thì kể hoài không hết. Trên đây chỉ là một vài chuyện mà tôi nghĩ là hay và có ý nghĩa. Cũng giống như toàn cầu hoá đe doạ đến căn cước tính của dân tộc, trong thời đại Khoa học Lớn, chúng ta nên tham gia, nhưng làm sao để giữ được bản sắc và căn cước khoa học của mình là một vấn đề nan giải.
Comments