Bài giảng Nghiên cứu khoa học bậc nghiên cứu sinh Tiến sỹ hệ thống thông tin - Chương 1: Giới thiệu chung về nghiên cứu khoa học bậc nghiên cứu sinh tiến sỹ - Hà Quang Thụy

Nội dung

1. Một số khái niệm cơ bản

2. Dữ liệu – thông tin – tri thức – nghịch lý năng suất

của CNTT

3. Bản chất của nghiên cứu khoa học

4. Nghiên cứu khoa học bậc Tiến sỹ

5. Một vài bài học khởi đầu NCS TS

pdf49 trang | Chia sẻ: Thục Anh | Ngày: 18/05/2022 | Lượt xem: 231 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem trước 20 trang nội dung tài liệu Bài giảng Nghiên cứu khoa học bậc nghiên cứu sinh Tiến sỹ hệ thống thông tin - Chương 1: Giới thiệu chung về nghiên cứu khoa học bậc nghiên cứu sinh tiến sỹ - Hà Quang Thụy, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
kỹ năng cao đủ năng lực đặt và khung câu hỏi quan trọng ▪ Một học giả kỹ năng cao đủ năng lực các thế hệ kiến thức để đánh giá, phê bình, và bảo vệ tuyên bố kiến thức ▪ Một học giả kỹ năng cao hiểu biết rộng và sâu các hiện tượng quan trọng trong lĩnh vực nghiên cứu của mình, và cũng hiểu biết và đánh giá phê phán những kiến thức hiện tại và tiến triển của nó ▪ Một học giả kỹ năng cao thành thạo cách tiếp cận lý thuyết và phương pháp kiểm tra và phát triển kiến thức hiện tại. Một chương trình đào tạo tiến sĩ có các yêu cầu khắt khe Thực tiễn: Đáp ứng yêu cầu công bố (Chương 3), luận án là công trình khoa học (Chương 4) và được các hội đồng thông qua 37 Nghiên cứu khoa học bậc Tiến sỹ ⚫ Động lực làm Nghiên cứu sinh Tiến sỹ ▪ Một công việc khó khăn, phải tập trung cao độ 3-4 năm ▪ Động lực làm NCS Tiến sỹ là gì ? ▪ tham vọng (ambition), cống hiến (dedication) và cam kết (commitment) ▪ Tham vọng có bằng tiến sĩ để xúc tiến một sự nghiệp hàn lâm khác với tham vọng để theo đuổi bậc nghiên cứu nguồn lãnh đạo tương lai công nghiệp/công ty. Tham vọng khác biệt dẫn công bố bài báo: hàn lâm “bánh mỳ và bơ” còn công nghiệp “thú vị để có”. ▪ Cống hiến đề cập đến nhiệt huyết cần phải có để đối mặt với thách thức mới có bản chất phức tạp trong khoảng thời gian nhiều năm. Liên quan nhiều mặt bao gồm đề tài luận án. ▪ Cam kết đề cập đến sự sẵn lòng dành thời gian và tài nguyên miễn phí để tận tình nghiên cứu vấn đề hoàn toàn không cấu trúc và linh hoạt với yêu cầu cần cam kết theo các nhiệm vụ phải được hoàn thành. 38 Jan Recker (2012). Scientific Research in Information Systems: A Beginner's Guide (Progress in IS). Springer Bậc Tiến sỹ với các bậc khác ⚫ Mức Tiến sỹ ▪ "Bước cuối cùng của quá trình là đóng góp kiến ​​thức, nó không giống như các bước trước đó. ▪ Học tiểu học giống như học đi xe ba bánh. ▪ Học trung học là giống như học đi xe đạp. Học đại học (College) là giống như học lái xe ô tô. ▪ Học thạc sỹ giống như học lái một chiếc xe đua. ▪ Nghiên cứu sinh thường nghĩ rằng bước tiếp theo là cao hơn cùng loại, giống như học lái một chiếc máy bay. Ngược lại, bậc Tiến sỹ giống như học thiết kế một chiếc xe mới. Thay vì dùng nhiều kiến ​​thức hơn, NCS phải tạo ra kiến ​​thức. NCS khám phá (và sau đó chia sẻ tới những người khác) một cái gì đó mà không ai từng biết trước đây” Tad Waddington 39 Jan Recker (2012). Scientific Research in Information Systems: A Beginner's Guide (Progress in IS). Springer Bậc Tiến sỹ ở Việt Nam ⚫ Quyết định số 1982/QĐ-TTg ngày 18/10/2016 ▪ 8 bậc: Sơ cấp 1-2-3, Trung cấp, Cao đẳng, ĐH, Thạc sỹ, Tiến sỹ ▪ Chuẩn đầu ra: kiến thức, kỹ năng, tự chủ-tự chịu trách nhiệm ⚫ Chuẩn đầu ra Tiến sỹ (bậc 8) Về kiến thức ▪ Kiến thức (KT) tiên tiến, chuyên sâu ở vị trí hàng đầu của một lĩnh vực khoa học ▪ KT cốt lõi, nền tảng thuộc lĩnh vực của chuyên ngành đào tạo ▪ KT về tổ chức nghiên cứu khoa học và phát triển công nghệ mới ▪ KT về quản trị tổ chức 40 Chuẩn đầu ra quốc gia (tiếp tục) Về kỹ năng o Kỹ năng (KN) Kỹ năng làm chủ các lý thuyết khoa học (KH), phương pháp, công cụ phục vụ nghiên cứu và phát triển (NC-PT) o KN tổng hợp, làm giàu và bổ sung tri thức chuyên môn (CM) o KN suy luận, phân tích các vấn đề KH và đưa ra những hướng xử lý một cách sáng tạo, độc đáo o KN Kỹ năng quản lý, điều hành CM trong NC-PT o Tham gia thảo luận trong nước và quốc tế thuộc ngành hoặc lĩnh vực nghiên cứu và phổ biến các kết quả nghiên cứu. Về mức tự chủ và trách nhiệm ❖ Nghiên cứu, sáng tạo tri thức mới ❖ Đưa ra các ý tưởng, KT mới trong những hoàn cảnh phức tạp và khác nhau ❖ Thích ứng, tự định hướng và dẫn dắt những người khác. ❖ Phán quyết, ra quyết định mang tính chuyên gia. ❖ Quản lý nghiên cứu và có trách nhiệm cao trong việc học tập để phát triển tri thức chuyên nghiệp, kinh nghiệm và sáng tạo ra ý tưởng mới và quá trình mới. 41 Một số quan điểm sai lệch NCS Tiến sỹ ⚫ Ý tưởng tuyệt vời ▪ Tôi vừa có ý tưởng tuyệt vời này! Tôi không biết đã có bất kỳ ai có cùng ý tưởng, bởi vì tôi không kiểm tra được điều đó, và tôi là người khá mới trong lĩnh vực này. Dù sao, ý tưởng của tôi là tuyệt vời, vì vậy tôi thực sự muốn chia sẻ nó với tất cả các bạn. ⚫ Ý tưởng của người khác ▪ Tôi đọc cuốn sách tuyệt vời này mà tôi thực sự rất thích. Tôi cung cấp cho bạn một bản tóm lược ngắn những điểm thú vị trong cuốn sách này và áp dụng nó vào tình huống cụ thể ở đây. 42 Jan Recker (2012). Scientific Research in Information Systems: A Beginner's Guide (Progress in IS). Springer Một số quan điểm sai lệch NCS Tiến sỹ ⚫ Hacker phần mềm ▪ Tôi vừa xây dựng ứng dụng hệ thống máy tính lớn/công cụ phần mềm/ di động này. Nó không dựa trên lý thuyết hoặc kết quả thực nghiệm trước đó. Tự tôi không lý thuyết hóa, nhưng hệ thống có rất nhiều tính năng tuyệt vời, và giao diện gọn gàng. Thêm vào đó, thực tế đã có người sử dụng nó ⚫ Hacker ý tưởng ▪ Tôi đưa ra lý thuyết/khung khái niệm/mô hình/phương pháp này. Nó không liên quan đến lý thuyết/khung khái niệm/mô hình, hoặc bất kỳ dữ liệu thực nghiệm quan trọng nào. Hầu hết các khái niệm đã được định nghĩa khác nhau bởi các công trình lớn ở lĩnh vực này, nhưng tôi chỉ không thích cách phân loại chúng như vậy vì vậy tôi đã phát minh cho riêng mình. Và tôi nghĩ rằng chắc chắn là tốt hơn (tôi cũng không kiểm tra). 43 Jan Recker (2012). Scientific Research in Information Systems: A Beginner's Guide (Progress in IS). Springer ▪ Gian-Carlo Rota: 1932-1999. Gian-Carlo Rota (April 27, 1932 – April 18, 1999, known as Juan Carlos Rota to Spanish- speakers) was an Italian-born American mathematician and philosopher, Professor/Mathematician who spent most of his career at MIT. ▪ Gian-Carlo Rota (1997). Ten Lessons I wish I had been Taught. Association of Alumni and Alumnae of MIT April 1997. ▪ Mười bài học tôi ước là đã được học (MIT, ngày 20 tháng tư năm 1996 nhân dịp Rotafest) lessons.html. ▪ Ngoài ra, “Mười bài học của một giảng viên MIT” (10 Lessons of an MIT Education, by Gian-Carlo Rota 44 5. Mười bài học giá mà được học ▪ Bài học 1. Giảng bài ▪ Mỗi bài giảng nên chỉ có một điểm chính ▪ Đừng dạy quá giờ học ▪ Quan tâm đến thính giả ▪ Cung cấp cho thính giả một cái gì đó để mang về ▪ Bài học 2. Kỹ thuật viết bảng ▪ Hãy chắc chắn là bảng không còn vết (bẩn) ▪ Bắt đầu viết từ góc trên bên trái 45 Mười bài học giá mà được học ▪ Bài học 3. Công bố cùng một kết quả vài lần (từ mức thấp đến mức cao) ▪ Nhà toán học nổi tiếng người Hungary Frederick Riesz: (i) phiên bản có ý tưởng mới thô ở một tạp chí vô danh Hungary; (ii) phiên bản bổ sung chuỗi ghi chú tới Tạp chí The Comptes rendus của Viện Hàn lâm Khoa học Pháp; (iii) Bài báo cuối cùng ở các tạp chí hàng đầu thế giới. Thuyết trình cùng chủ đề nhiều năm + suy nghĩ sâu về phiên bản hoàn hảo ▪ Kinh nghiệm công bố Frederick Riesz: (i) Cộng đồng Toán học gồm nhiều nhóm; (ii) mỗi nhóm có thói quen, ký hiệu và thuật ngữ riêng; (iii) công bố phiên bản tới các nhóm riêng với các kiểu thói quen, ký hiệu và thuật ngữ 46 Mười bài học giá mà được học ▪ Bài học 4. Được nhớ nhiều nhờ bình phẩm của người khác ▪ Hilbert: Được nhớ thường xuyên hơn về “lý thuyết số“ hơn là về định lý cơ bản trong “không gian Hilbert” ▪ William Feller: được nhớ đến về xác suất (do được nhiều người bình luận) nhiều hơn là hình học lồi (chuyên) ▪ Bản thân tác giả: Được cộng đồng Triết học nhớ nhiều hơn ▪ Bài học 5. Mỗi nhà toán học của có một vài mẹo vặt ▪ Paul Erdős: bị chê vì “chỉ có một vài thủ thuật khi chứng minh” ▪ Hilbert: miền lớn thứ hai là lý thuyết bất biến: “Chỉ có một vài thủ thuật” ▪ Quan trọng là ý tưởng mới, phát kiến mới “mèo trắng, mèo đen” 47 Mười bài học giá mà được học ▪ Bài học 6. Đừng quá lo lắng về lỗi ▪ Hilbert: Tuyển tập công trình. Nhiều lỗi. Olga Taussky- Todd. Ba năm. ▪ Có hai loại lỗi : lỗi tai hại phá hoại một lý thuyết và lỗi tình cờ hữu dụng để kiểm tra tính ổn định của một lý thuyết ▪ Bài học 7. Sử dụng phương pháp Feynman ▪ Richard Feynma: “Thiên tài”. Mỗi người luôn có hàng tá vấn đề mà phần lớn bất động. Nghe/đọc thủ thuật/kết quả mới nên kết hợp với vấn đề bất động xem có thể giúp gì; một lần kết hợp được "Làm sao ông làm được điều đó ?. Ông phải là một thiên tài !“ ▪ Luôn có điều mới trong những cái tưởng là đã cũ! 48 Mười bài học giá mà được học Mười bài học giá mà được học ▪ Bài học 8. Nên đưa ra một cám ơn rộng rãi ▪ Mọi người đều mong muốn người khác nhìn nhận đóng góp của mình ▪ Ghi nhận đóng góp của người khác dù có thể ít ▪ Nên rộng rãi đưa ra lời cám ơn phù hợp ▪ Bài học 9. (Tóm tắt), lời giới thiệu đủ thông tin ▪ Tỷ lệ nhỏ độc giả đọc hết toàn bộ bài báo (Tỷ lệ này sẽ nói sau) và tóm tắt bài báo và lời giới thiệu rất quan trọng. ▪ Để bài báo đáng để đọc: cung cấp cho độc giả động lực đọc bài báo ▪ Tránh “bẫy phác thảo bài báo” ▪ (xem phần sau) ▪ Bài học 10. Chuẩn bị cho tuổi già ▪ Nhà khoa học có hai giai đoạn: “người trẻ nhất”, “người già nhất” ▪ Đến một độ tuổi nhất định cần tự xem xét chính mình ▪ Ít quan trọng khi có công bố khoa học hay không. ▪ Nên thay đổi vai trò trong tổ chức 49

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfbai_giang_nghien_cuu_khoa_hoc_bac_nghien_cuu_sinh_tien_sy_he.pdf
Tài liệu liên quan