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

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
PGS. TS. HÀ QUANG THỤY
HÀ NỘI 01-2021
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
1
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
2
1. Một vài khái niệm trong NCKH
⚫ Khoa học
▪ Academic Press Dictionary of Science & Technology
▪ Các quan sát có hệ thống về hiện tượng và điểu kiện trong thế giới nhằm
phát hiện các sự kiện về chúng và hình thức hóa các quy luật và nguyên
lý dựa trên những sự kiện này.
▪ Thân tri thức có tổ chức nhận được từ các quan sát nói trên và được xác
nhận hoặc kiểm tra theo cách khảo sát bổ sung.
▪ Nhánh riêng bất kỳ của thân tri thức khái quát, chẳng hạn như sinh học,
vật lý, địa chất, hoặc thiên văn học.
▪  (Sheldon
Gottlieb) và 
▪ Khoa học là một hoạt động trí tuệ được con người thực hiện một cách có
thiết kế nhằm khám phá thông tin về thế giới mà con người đang sống và
nhằm khám phá ra những cách thức mà theo đó các thông tin này được
tổ chức thành các mẫu có ý nghĩa.
▪ Mục tiêu nguyên thủy của khoa học là thu thập dữ liệu (data). Mục tiêu
cuối cùng của khoa học là phân biệt thứ tự tồn tại giữa và trong các sự
kiện khác nhau.
3
Luis M. Camarinha-Matos. Scientific Research Methodologies and Techniques (2009-2012)
Công nghệ
⚫ Khái niệm
▪ Công nghệ là quá trình mà con người biến đổi thế giới nhằm đáp
ứng nhu cầu và mong muốn của họ.
▪ "... các quy trình bí quyết và sáng tạo hỗ trợ con người sử dụng
các công cụ, tài nguyên và hệ thống để giải vấn đề và tăng
cường kiểm soát đối với môi trường tự nhiên và nhân tạo trong
một nỗ lực cải thiện điều kiện của con người". (UNESCO, 1985).
⚫ S&T
▪ Thông thường, khoa học và công nghệ đi cùng nhau
▪ chỉ dẫn: công nghệ tiên tiến dựa trên nguyên lý khoa học mới
4
Luis M. Camarinha-Matos. Scientific Research Methodologies and Techniques (2009-2012)
Khoa học và công nghệ: một cách nhìn
5
Luis M. Camarinha-Matos. Scientific Research Methodologies and Techniques (2009-2012)
Khoa học Công nghệ
Mục đích Không thay đổi Thay đổi
Nguyên lý hành động Bên trong Bên ngoài
Kết quả Hiểu về khái quát Hiểu về cái cụ thể
Hành động Theoria: tự kết quả Poiesis: kết quả vào một cái
khác
Phương pháp Trừu tượng Mô hình hóa một cái cụ thể
(phức tạp)
Quá trình Xây dựng khái niệm Tối ưu hóa
Dạng đổi mới Phát hiện Phát minh
Kiểu kết quả Các phát biểu dạng luật Các phát biểu dạng quy tắc
Khía cạnh thời gian Dài hạn Ngắn hạn
KH tự nhiên và KH xã hội
6
Jan Recker (2012). Scientific Research in Information Systems: A Beginner's Guide 
(Progress in IS). Springer. Hệ thống thông tin: KH TN hay KHXH ?
⚫ Khoa học tự nhiên
▪ quan tâm nghiên cứu hiện tượng tự nhiên
▪ bao gồm các lĩnh vực khảo sát như khoa học hóa học, khoa học
vật lý, khoa học đời sống và khoa học sinh học
▪ Các hiện tượng được nghiên cứu: có thật và hữu hình như động
vật, thực vật, hoặc các vật chất mặc dù một số đối tượng trong
một số lĩnh vực như các hạt hạ nguyên tử, nguyên tố hóa học, vi
sinh vật được thừa nhận khó khăn hơn để quan sát
⚫ Khoa học xã hội
▪ Quan tâm nghiên cứu con người hoặc tập hợp người
▪ bao gồm tâm lý học (nghiên cứu các hành vi cá nhân), xã hội
học (nghiên cứu hành vi của nhóm cá nhân), khoa học tổ chức
(nghiên cứu các hành vi của các tổ chức công ty), và kinh tế
(nghiên cứu các công ty, thị trường và nền kinh tế)
▪ Mọi nghiên cứu liên quan đến con người là một phần của các
khoa học xã hội.
Phân biệt KH tự nhiên với KH xã hội
7
Jan Recker (2012). Scientific Research in Information Systems: A Beginner's Guide 
(Progress in IS). Springer. 
⚫ Nhận định
▪ Sự phân biệt giữa tự nhiên và xã hội là rất quan trọng để hiểu
bởi vì các yêu cầu hoặc các quá trình nghiên cứu cho hai loại
khoa học là rất khác nhau
⚫ Khoa học tự nhiên
▪ Khoa học tự nhiên được gọi là "khoa học chính xác”
▪ Các yêu cầu dựa trên các phép đo đúng đắn và chính xác các
hiện tượng hoặc tính chất của chúng
⚫ Khoa học xã hội
▪ Khoa học xã hội là xa rời tính chính xác
▪ hiện tượng cũng như đo lường thường mơ hồ, không chính xác,
không xác định, và không rõ ràng: “một nghiên cứu xem xét liệu
người hạnh phúc ngủ nhiều hơn hoặc ít hơn những người không
hài lòng”
▪ Một trong các biểu hiện của vấn đề này: thách thức của sai số đo
Kỹ nghệ
⚫ American Engineers' Council for Professional 
Development
▪ "Việc áp dụng sáng tạo các nguyên lý khoa học để thiết kế hoặc phát
triển các cấu trúc, máy móc, thiết bị, hoặc quy trình sản xuất, hoặc
việc sử dụng chúng riêng lẻ hoặc kết hợp,
▪ hoặc để xây dựng hoặc thao tác chúng với nhận thức đầy đủ về thiết
kế chúng;
▪ hoặc để dự báo hành vi của chúng trong điều kiện hoạt động cụ thể;
▪ như các khía cạnh hàm dự định, kinh tế trong hoạt động và bảo vệ
con người và tài sản”
 ... oán giả
định là cần có cho nghiên cứu. Ví dụ, “không A thì B, C”
▪ Nghiên cứu đòi hỏi một kế hoạch cụ thể thủ tục hóa. Thủ tục như
con đường đạt tới mục tiêu.
▪ Nghiên cứu đòi hỏi thu thập, tổ chức và phân tích dữ liệu liên quan
▪ Nghiên cứu đòi hỏi diễn giải ý nghĩa dữ liệu liên quan tới vấn đề
nghiên cứu.
28
Nghiên cứu khoa học: cái gì là NC ?
▪ Nghiên cứu, theo bản chất, có tính tuần hoàn, hoặc chính xác
hơn, có tính xoáy trôn ốc
29
[Leedy16] Paul D. Leedy, Jeanne Ellis Ormrod. Practical Research: Planning and Design 
(11th edition). Pearson, 2016.
NC Khoa học: Phát triển thân tri thức
30
Jan Recker (2012). Scientific Research in Information Systems: A Beginner's Guide 
(Progress in IS). Springer
Đóng góp vào thân tri thức
⚫ cải thiện giải thích về một hiện tượng cụ thể
▪ một lý thuyết tốt hơn cho tập hiện tượng: mở rộng một lý thuyết.
▪ Ví dụ: nghiên cứu lý thuyết giải thích lý do con người chấp
nhận/từ chối CNTT theo thời gian đã cải thiện được lý thuyết này
bằng cách hiển thị cách thức mà các yếu tố bổ sung (cảm xúc,
thói quen, lo lắng) thêm vào hiểu biết ban đầu, mà về cơ bản chỉ
chấp nhận công nghệ khi nó hữu ích và dễ sử dụng.
Đề nghị nâng cấp lý thuyết: Ngô Bảo Châu
⚫ cải thiện tập bằng chứng khoa học
▪ thu thập dữ liệu về một hiện tượng hiện chưa có quan sát.
▪ chuyến đi nổi tiếng của Darwin: gặp và mô tả hệ thống nhiều loài
thực vật và động vật trước đây chưa biết.
Bằng chứng này cho phép ông và các học giả khác tinh chỉnh lý
thuyết của họ về thực vật và động vật. Thực tế, bằng chứng đặt
nền móng một lý thuyết hoàn toàn mới: lý thuyết tiến hóa.
Xây dựng các kho ngữ liệu.
31
Đóng góp vào thân tri thức
⚫ cải thiện phương pháp thu thập quan sát
liên quan đến lý thuyết
▪ Một đóng góp quan trọng nhất của Galileo Galilei: cải tiến sáng
tạo kính viễn vọng do Hans Lippershey phát kiến.
Galileo thực hiện một kính thiên văn độ phóng đại 3X, sau đó
khoảng 30X.
Phóng to, thẳng đứng hình ảnh trái đất hay trên bầu trời: phép
đo cải thiện nhiều
Các phép đo các vệ tinh của sao Mộc được cải thiện → cuộc
cách mạng trong thiên văn học: : một hành tinh với các hành tinh
nhỏ quay xung quanh nó không phù hợp các nguyên lý Vũ trụ
học.
Cải tiến các độ đo.
32
Sử dụng phương pháp khoa học
⚫ Khái niệm
▪ gói có cấu trúc các kỹ thuật, nguyên lý khảo sát các hiện tượng
trong thế giới thực theo khung nhìn bổ sung vào thân tri thức
▪ PPKH cho phép đạt mục tiêu có thể được, giảm thiểu diễn giải
thiên lệch các kết quả và giảm thiểu sự phụ thuộc và tính thiên vị
của nhóm nghiên cứu/người diễn giải mọi phát hiện tìm thấy
⚫ Các nguyên lý trong phương pháp khoa học
▪ Tính nhân bản: (Replicability): các thủ tục tạo kết quả nghiên
cứu cần được tiến hành và tài liệu hóa cho phép người ngoài
nhóm nghiên cứu lặp lại một cách độc lập các thủ tục đó và nhận
được các kết quả tương tự, nếu không phải là giống hệt nhau.
▪ Tính độc lập (Independence) tiến hành nghiên cứu là khách
quan và loại bỏ mọi đánh giá chủ quan hay thiên vị khác xuất
phát từ chính các nhà nghiên cứu hoặc nhóm nghiên cứu.
▪ Tính chính xác (precision): trong mọi nghiên cứu khoa học, các
khái niệm, các cấu trúc, và các phép đo cần được định nghĩa cẩn
thận và chính xác nhất có thể cho phép người khác sử dụng, áp
dụng, và bác bỏ
33
Sử dụng phương pháp khoa học
⚫ Các nguyên lý trong phương pháp khoa học
▪ Tính có thể bị bác bỏ (falsification): là nguyên lý
quan trọng nhất trong nghiên cứu khoa học.
▪ không hợp lý đi chứng minh kết luận của lý thuyết trong NCKH→
hợp lý hơn một xác nhận, giả thuyết, hoặc lý thuyết có thể bị bác bỏ
bởi một quan sát hay kết quả khác từ một nghiên cứu hay thực
nghiệm khoa học
▪ “lý thuyết của chúng ta là tập diễn giải gợi ý được giả định là đúng
vì các bằng chứng thu thập được cho đến nay không có tình huống
ngược lại” : Ví dụ: hiện tượng táo rơi và lý thuyết trọng lực của
Newton
▪ một lý thuyết khoa học tốt là cái mà có thể bị bác bỏ (tức là, lý
thuyết đó có thể bị bác bỏ): (1) "mọi con thiên nga là màu trắng“đáp
ứng nguyên lý bị bác bỏ; (2) “Nếu tiến hành Lễ vũ hội mưa và mọi
người tham gia có trái tim tinh khiết thì trời sẽ mưa vào ngày hôm
sau” không thể bị bác bỏ: không đáp ứng nguyên lý bị bác bỏ.
▪ Liên hệ: Phát biểu tường minh phạm vi vấn đề nghiên cứu
bằng ngôn ngữ phù hợp (thường là toán học): input và output.
34
4. Nghiên cứu khoa học bậc Tiến sỹ
⚫ Một số câu hỏi then chốt
▪ Làm thế nào để nghiên cứu khoa học (bậc Tiến sỹ) ?
▪ Làm thế nào để công bố kết quả?
▪ Điều đó có quan trọng hay không ?
▪ Làm thế nào để lên kế hoạch luận án ?
▪ Kết quả nghiên cứu được đánh giá như thế nào ?
▪ Làm thế nào để lên kế hoạch và quản lý một dự án nghiên cứu ?
35
Trình độ Tiến sỹ [Leedy12]
▪ Có năng lực hiểu biết một cách hệ thống về chuyên ngành
▪ Có kỹ năng làm chủ các phương pháp nghiên cứu
▪ Có năng lực chủ động thu nhận, thiết kế, làm phù hợp, và thực
thi được các nghiên cứu quan trọng như một NCV độc lập hoặc
thành viên nhóm NC, thượng tôn mức độ hàn lâm về chất lượng,
chính xác và toàn vẹn.
▪ Có khả năng đóng góp mở rộng tri thức thông qua phát triển
lượng đáng kể nghiên cứu độc đáo được công nhận thông qua
các công bố tại các Hội nghị và/hoặc tạp chí khoa học quốc tế
chọn lọc có phản biện
▪ Có năng lực phân tích theo tinh thần phản biện, đánh giá và tổng
hợp các ý tưởng mới và phức tạp trong bối cảnh thay đổi nhanh
công nghệ và tổ chức xã hội.
▪ Có năng lực giao tiếp với đồng nghiệp và cộng đồng học thuật
cũng như xã hội nói chung, ở cấp độ quốc gia và quốc tế liên
quan đến chuyên ngành.
▪ Có năng lực thúc đẩy cả ở bối cảnh học thuật và nghề nghiệp,
các tiến bộ văn hóa kinh tế xã hội và công nghệ trong khuôn khổ
một cộng đồng tri thức và cộng tác.
36
Trình độ Tiến sỹ [Recker12]
⚫ Các yêu cầu
▪ Một học giả 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