Một số vấn đề và phương pháp học tập và nghiên cứu khoa học
Bản chất của đào tạo thạc sĩ
là học
Học là việc chuyển tri thức con
người đã biết thành tri thức của
các cá nhân hoặc tổ chức.
Đại học: học các tri thức chung
của nghề; Thạc sĩ: học các tri
thức chuyên sâu của nghề.
Thạc sĩ là người tinh thông
nghề nghiệp (master, étude
approfondie).
Phần 1
Về việc học cao học và nghiên cứu khoa học
Một số vấn đề và phương pháp (from talks at HCMUT 2007, ICT-Hanoi 2007, and some writings)
học tập và nghiên cứu khoa học
Hồ Tú Bảo
Japan Advanced Institute Vietnamese Academy
of Science and Technology of Science and Technology
1 2
Bản chất của đào tạo sau đại học Bản chất của đào tạo thạc sĩ là học
Bản chất của đào tạo thạc sĩ Bản chất của đào tạo Chương trình thạc sĩ phổ Chương trình thạc sĩ
là học tiến sĩ là nghiên cứu biến trên thế giới phổ biến của ta
Học là việc chuyển tri thức con Nghiên cứu là việc tìm Học hai năm với tín chỉ Phần lớn thời gian cho các
người đã biết thành tri thức của và tạo ra các tri thức môn học trên lớp (khoảng
Năm đầu chủ yếu học các
20 môn)
các cá nhân hoặc tổ chức. mới và có ý nghĩa bởi môn cần thiết (khoảng 10
Chưa dùng hệ tín chỉ
Đại học: học các tri thức chung các cá nhân hoặc tổ môn, phần lớn tự chọn)
chức. Ít thời gian cho rèn luyện
của nghề; Thạc sĩ: học các tri Năm thứ hai chủ yếu cho việc và làm luận văn
thức chuyên sâu của nghề. rèn luyện
Tiến sĩ là người biết Ít rèn khả năng tự học
seminar, reading, hoạt động
Thạc sĩ là người tinh thông làm nghiên cứu, và Tiêu chí và cách đánh giá
của lab
nghề nghiệp (master, étude chủ yếu làm việc chưa thích hợp (luôn
làm đề tài nghiên cứu, viết và yêu cầu cái mới)?
approfondie). nghiên cứu.
bảo vệ luận văn.
3 4
Bản chất của đào tạo tiến sĩ là nghiên cứu Some Ph.D. thesis
(Tạp chí Tia Sáng, 18.10.2007)
Đòi hỏi cơ bản Xa điều kiện của Bộ GD-ĐT: “Nhận thức của công chức hành chính về việc sắp xếp
Biết xác định được vấn đề 01 bài báo tạp chí quốc tế, một lại bộ máy của cơ quan chuyên môn trực thuộc Ủy ban
nghiên cứu có ý nghĩa vài bai hội nghị quốc tế nhân dân cấp tỉnh, thành phố”
Biết giải quyết vấn đề 01 bài báo tạp chí trong nước
Biết viết bài và trình bày. “Nhận thức của thanh niên nông thôn về chất lượng
Rất nhiều luận án làm Thách thức lớn!1995-2004: cuộc sống gia đình hiện nay”
ứng dụng thay vì nghiên 5259 GS & PGS
“Nghiên cứu nhu cầu điện ảnh của sinh viên”
cứu cơ bản hay ứng 3236 (800) bài tạp chí quốc tế
“Phát huy vai trò của tri thức ngành y tế Việt
dụng
Nam trong công cuộc đổi mới”.
Kết quả chủ yếu công
bố ở các tạp chí hay hội “Lịch sử phát triển giáo dục–đào tạo ở An giang
nghị trong nước. (1975 – 2000)”
(http://vietnamnet.vn/khoahoc/vande/2006/01/532815) 5 http://www.hed.edu.vn/TrangChu/LuanAnTienSi/TomTatNhungDiemMoi/ 6
Chương trình và sách giáo khoa ICT Chương trình và sách giáo khoa ICT
Toàn bộ những
thứ liên quan đến Phát triển và bảo trì “Sinh viên không chỉ cần học những thứ hiện nay đã được biết,
Khoa học Kỹ nghệ
tính toán, từ cấu
phần mềm
các hệ thống phần mà cần cả cách làm sao giữ cho kiến thức của mình được cập
trúc máy tính đến máy tính mềm, cho chúng tin
các hệ thống (computer (software cậy và hiệu quả nhật. Các công cụ dựa trên công nghệ để thu thập tri thức cần
thông minh, science) engineering) phải trở thành những yếu tố trung tâm của giáo dục cho họ, và
người máy, đến
thuật toán và lý chương trình cần được xây dựng để sinh viên học cách học” *
thuyết tính toán. Công nghệ (a) Tất cả mọi
Kỹ nghệ hệ thống Công nghệ thứ
thông tin (b) Công nghệ Khả năng tự học là cốt yếu
máy tính thông tin Information
information
(computer (information (information
máy tính để
vận hành và
technology
systems
technology
trong ICT
(Công nghệ
engineering) systems technology) phát triển các thông tin) (Công nghệ hệ
Phụ thuộc chương trình, thầy
thống thông tin)
Thiết kế và technology) hệ thống
xây dựng các thông tin của và trò.
hệ máy tính, tổ chức (chú computer computer software
Gắn giải pháp của CNTT vào các quá trình kinh
các hệ thống trọng phần engineering science engineering
doanh, tác nghiệp qua việc xây dựng các hệ thống (Kỹ nghệ (Kỹ nghệ
dựa trên máy công nghệ) (Khoa học
thông tin của tổ chức (chú trọng phần thông tin) máy tính) máy tính) phần mềm)
tính
(hardware)
Computing Curriculum 2005 (IEEE & ACM)
CC 2005: http://www.computer.org/portal/cms_docs_ieeecs/ieeecs/education/cc2001/CC2005-March06Final.pdf * “Peril and Promise: Higher Education in Developing Countries”, World Bank & UNESCO
Before 1990s, in North America: computer science, electrical engineering, and information systems 7 8
Khoa học và Công nghệ Nghiên cứu cơ bản, nghiên cứu ứng
dụng và ứng dụng?
Khoa học là việc khảo sát các hiện tượng tự nhiên và xã
hội để tìm tri thức mới. Nghiên cứu cơ bản: Tìm tri Ứng dụng: Dùng tri thức đã
Công nghệ là cách dùng các tri thức khoa học và vật liệu thức mới cho các nghiên biết để giải quyết các vấn
để đạt mục tiêu làm sản phẩm (“technology is not about cứu cơ bản khác hay đề thực tế.
tools, it deals with how humans work”, Peter Drucker). nghiên cứu ứng dụng Trong ICT
Thay đổi khắp nơi ở Việt Nam trong các năm 1990s: khoa Gene finding Nghiên cứu cơ bản có thể
học khoa học & công nghệ (Viện KHVN Viện Mô hình ngôn ngữ tiếng Việt nhanh chóng chuyển vào
KH&CNVN, Bộ Khoa học và Công nghệ, etc.) Kernel methods nghiên cứu ứng dụng
Khoa học và công nghệ rất liên quan đến nhau nhưng là hai Nghiên cứu ứng dụng: Tìm Nghiên cứu ứng dụng có thể
thứ khác nhau. KH-CN đang được dùng lẫn vào nhau như nhanh chóng chuyển thành
một đơn vị của nhận thức (không luôn luôn tốt).
tri thức khoa học để giải sản phẩm
quyết các vấn đề thực tế Ứng dụng có khắp nơi
Việt Nam cần tỷ lệ khoa học IC và công nghệ IC bao nhiêu?
Dịch máy Anh-Việt
9
(http://vietnamnet.vn/khoahoc/vande/2006/01/532815) 10
Nghiên cứu cơ bản, nghiên cứu ứng Nghiên cứu cho nhu cầu ICT của
dụng và ứng dụng? Vietnam
“Trong khi không phải mọi đất nước đều cần tiến hành nghiên cứu Các lĩnh vực thiết yếu của ICT: như kỹ thuật mạng, công nghệ
cơ bản ở nhiều lĩnh vực khác nhau, mỗi đất nước cần phải xem xét phần mềm, an toàn thông tin, trí tuệ nhân tạo, v.v. công bố
các loại nghiên cứu khoa học và công nghệ có thể trực tiếp đóng quốc tế
góp vào sự phát triển của mình. Các lĩnh vực mới, thích hợp và triển vọng
... Có lẽ câu hỏi cần hỏi nhất là: đâu là mức tối thiểu các hoạt động Tin sinh học, công nghệ Web, các loại dữ liệu phức tạp ...
khoa học và công nghệ cần phải có để đạt được các mục tiêu của thay vì các chủ đề đã quá quen thuộc như tập mờ, tập thô, cơ
quốc gia?” sở dữ liệu quan hệ, ...
Nghiên cứu cơ bản bao nhiêu phần trăm? Vào vấn đề gi? Lĩnh vực Các lĩnh vực cần cho nhu cầu ở Việt Nam và người Việt phải
nào? nên tập trung cho các nghiên cứu làm nền tảng cho nghiên cứu làm, như:
ứng dụng.
Hành chính điện tử, hạ tầng cơ sở ICT ... vs. thực tại ảo
Cần khuyến khích và tổ chức nghiên cứu công nghệ
Xử lý văn bản và tiếng nói tiếng Việt
Đề cao và ưu tiên cho số đông làm nghiên cứu ứng dụng.
Phát hiện đạo văn và cơ sở dữ liệu luận văn
“Peril and Promise: Higher Education in Developing Countries”, World Bank and UNESCO 11 12
Dự đoán gene gây bệnh và tin y-sinh Hạ tầng cơ sở cho xử lý tiếng nói và
học văn bản tiếng Việt
Gene
Gene Gene
Gene
Protein SP8.1
SP8.1
Protein Speech analysis tools
Protein Speech analysis tools
Protein
SP6.1
SP6.1 SP6.2
SP6.2 SP6.3
SP6.3
Gene Protein Complex disease
Corpora for
Corpora for Corpora for
Corpora for Corpora for
Corpora for
SP1 speech recognition
speech recognition Speech synthesis
Speech synthesis specific words
specific words
Protein 50 putative Apllicationoriented SP3
Gene Protein Protein disease genes systems based on English-Vietnamese
SP7.4
SP7.4
addition to Vietnamese speech SP7.3
SP7.3 translation system
E-V corpora of
E-V corpora of
recognition & synthesis Vietnamese tree bank
Vietnamese tree bank
3053 known aligned sentences
aligned sentences
Gene Gene
SP7.1
SP7.1 SP7.2
SP7.2
English-Vietnamese
English-Vietnamese Viet dictionary
Viet dictionary
dictionary
dictionary
SP2
SP4
Speech recognition SP8.2
SP8.2 SP8.3
SP8.3 IREST: Internet use
system with Vietnamese word
Vietnamese word
Vietnamese POS tagging support system
large vocabulary segmentation
segmentation Vietnamese POS tagging
Metabolomics 1400
Chemicals
SP8.4 SP8.5
SP8.5
SP8.4 Vietnamese
Vietnamese chunking Vietnamese
Vietnamese chunking syntax analyser
syntax analyser
Proteomics 100,000 Proteins
SP5
Vietnamese
spelling checker
Genomics 25,000 Genes
13
National project KC01-01/06-10 on “Vietnamese Language and Speech Processing” 14
Dịch máy Anh-Việt Hướng đến các công bố quốc tế
Nghiên cứu cần hướng đến công bố trên các tạp
chí và hội nghị quốc tế *
Cần khuyến khích và đề cao các nghiên cứu
chất lượng cao, và phân biệt giá trị khác nhau
của kết quả nghiên cứu (rất cạnh tranh)
Cần dạy và học phương pháp
nghiên cứu khoa học
Từng bước đạt mục tiêu trên
15 * ‘Văn hóa ngành’ trong tiêu chí đánh giá, http://www.tiasang.com.vn/news?id=1771 16
Hai loại ấn phẩm khoa học chính Computer science journal ranking
(Google “computer science journal ranking”, trích phần AI journals)
Premium: Artificial Intelligence, Artificial Intelligence Review, Computational
Tạp chí Linguistics, IEEE Trans on PAMI, Robotics and Automation, Image Processing, Journal of
AI Research, Neural Computation, Machine Learning, Intl Jnl of Computer Vision, etc.
Quốc tế: Google “computer science journal ranking”
Leading: ACM Trans. on Asian Language Information Processing, AI Magazine, Annals
Trong nước: of Mathematics and AI, Applied Artificial Intelligence, Applied Intelligence, Artificial
Intelligence in Medicine, IEEE Trans on Neural Networks, Speech and Audio Proc,
Hội nghị quốc tế Systems, Man, & Cybernetics, Part A & B, Intl Jnl on Artificial Intelligence Tools,
Conferences (hội nghị), symposiums, workshop, forums (hội Machine Translation, Neural Networks, Pattern Recognition, etc.
thảo), congress (đại hội) Reputable: Computer Processing of Chinese & Oriental Languages, Intl Jnl of Pattern
Recognition & AI, Computers and Artificial Intelligence, IEEE Transactions on Fuzzy
Quốc tế: Google “computer science conference ranking”
Systems, Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, Knowledge Acquisition Jnl,
Trong nước: ICT, FAIR, etc. Knowledge-Based Systems, Pattern Recognition Letters, Jnl. of Japanese Soc. of AI,
Intelligent Data Analysis, etc.
Measures: Impact factor, citation Others: Canadian Artificial Intelligence, Journal of Advanced Robotics, Journal of
Artificial Intelligence in Education, Journal of Artificial Intelligence in Engineering,
Trong ICT, hội nghị tốt được đánh giá rất cao (khác với các Automation, and Manufacturing, Journal of Computational Acoustics, Journal of
ngành toán, lý, hóa, sinh học, etc.) Computational Neuroscience, Journal of Computational Vision, etc.
Easy: WASET (World Academy of Science, Engineering and Technology) , WSEAS
17 18
Computer science conference ranking Số bài báo tạp chí quốc tế 10 năm
(Google “computer science conference ranking”, trích phần hội nghị AI) (“made in Vietnam” during 1995-2004)
Rank 1: IJCAI: Intl Joint Conf on AI, AAAI: American Association for AI National Areas # papers Res. Institutions Universities Citation avg
Conference, ICML: Intl Conf on Machine Learning, UAI: Conference on Uncertainty in AI, Mathematics 300 144 121 1.4
UM: Intl Conf on User Modeling, NIPS: Neural Information Processing Systems, AGENTS: Theoretical Physics 131 100 31 2.4
International Conference on Autonomous Agents [SIGKDD: ACM Knowledge Discovery Experimental Physics 40 16 24 1.6
and Data Mining, ICDM: IEEE International Conference on Data Mining], etc. Technology 42 25 9 0.8
Rank 2: ECAI: European Conf on AI, ECML: European Conf on Machine Learning, GECCO: ICT 38 19 11 1.3
Genetic and Evolutionary Computation Conference, GP: Genetic Programming Materials Science 36 9 27 1.8
Conference, IAAI: Innovative Applications of AI, ICIP: Intl Conf on Image Processing, Medicine 36 28 8 2.3
ICPR: Intl Conf on Pattern Recognition, ICTAI: IEEE conference on Tools with AI, etc. Chemistry 32 28 4 1.2
Agriculture 23 15 8 1.7
[COLING: Intl Conf on Computational Liguistics, PAKDD: Pacific-Asia Conf on Know.
Polymer 19 14 5 1.1
Discovery & Data Mining, PKDD: European Conf Knowledge Discovery in Databases], etc.
Mechanics 17 15 1 2.6
Rank 3: PRICAI: Pacific Rim Intl Conf on AI, AusAI: Australian Joint Conf on AI, etc. Social science 14 12 2 0.2
Unranked Conferences: AAMAS: Intl Joint Conf on Autonomous Agents and Multiagent Environmental science 13 13 0 4.1
Systems, NFOVIS: IEEE Symp. on Information Visualization, VIS: IEEE Visualization, etc. Biology 10 9 1 1.3
Not Encouraged (due to dubious referee process): Intl Multiconferences in Computer Earth science 9 8 1 0.5
Science -- 14 joint int'l confs., SCI: World Multi confs on systemics, sybernetics and Pharmacy and drug 1 0 1 4
informatics , SSGRR: International conf on Advances in Infrastructure for e-B, e-Edu and Management science 1 1 0 0
e-Science and e-Medicine , IASTED conferences, CCCT: International Conference on Others 36
Computer, Communication and Control Technologies. Total 798
Source: Phạm Duy Hiển, http://vietnamnet.vn/khoahoc/vande/2006/01/532815/ (1995-2004: 3236)
19 Nguyễn Văn Tuấn: http://www.tiasang.com.vn/news?id=2166 (1996-2005: 3456) 20
So sánh Thailand & Vietnam Đem hội nghị quốc tế đến Vietnam
In 2001-2002
Thailand Vietnam Rate (TL/VN)
Rất ít người từ các nước đang phát triển tham dự
# Articles in inter. journals 3103 737 4/1
Made with foreigners (A) 1739 546 3/1
được các hội nghị khoa học quốc tế hàng đầu về ICT
# Citations (A) until 12.2006 13912 4681 3/1
(NIPS, ICML, KDD, IJCAI, …)
Made in the country (B) 1364 173 8/1
Lý do vì không có bài lọt vào các nơi này và không có
# Citations (B) until 12.2006 5324 323 16/1
Made by universities 1208 69 17/1
tiền để đi (thí dụ của IJCAI 2007 tại Ấn độ)
# Articles in Math & Physics 68 104 0.7/1 Hai vấn đề nổi cộm: no show, plagiarism.
In 2001-2002
Làm sao đem được nhiều hội nghị quốc tế tốt đến Việt
Chulalongkorn VNU-HN VNU-HCM
Rate (Chula/
VNUHN+VNUHCM)
Nam (PAKDD’05, RIVF’07, RIVF’08, PRICAI’08, etc.)?
# Articles 302 25 8 9.15/1
Cần sự tham gia với nhiều cố gắng,
# Citations 948 63 13 12.47/1
Articles in Math & Physics 15 21 7 0.53/1
chuẩn bị và đóng góp từ Việt Nam.
Source: Phạm Duy Hiển, http://vietnamnet.vn/nhandinh/2007/01/649976/
21 22
Phần 2 Finding a research topic: first step
Xác định đề tài nghiên cứu “The difference between a trivial project and
(Adapted from the lecture of Prof. Duong Nguyen Vu, HCMC, November 2007)
a significant project is not the amount of work
required to carry it out, but the amount of
thought that you apply in the selection and
definition of your problem.”
David P. Beach & Torsten K.E. Alvager
Handbook for Scientific and Technical Research,
Prentice-Hall, 1992, p. 29
23 24
Phát biểu bài toán Phát biểu bài toán
Quá trình phát biểu bài toán bao hàm một loạt các
Là bước đầu tiên của mọi đề tài nghiên cứu.
hành động lặp:
Nói chung, cái khó nhất của quá trình này là
Original problem
điểm xuất phát: original idea/topic.
Decision on
the “problem”
Discussions:
Thông thường, chủ đề nghiên cứu được gợi ý
modified problem bởi thầy hướng dẫn hay phụ trách đề tài:
thường được chọn trong số các bài toán đang
Bibliographic ∃ literature được khảo sát của nhóm hay phòng thí nghiệm.
Search or public ?
Dù thế, ý tưởng khởi đầu thường còn chưa rõ
Finalize problem
hoặc còn thô cần phát triển và chế biến.
Research Planning
25 26
Nghiên cứu một vấn đề nghiên cứu Làm mịn một đề tài nghiên cứu
Các đề tài quá mơ hồ hoặc chưa chính xác đòi hỏi
Một đề tài của luận văn tiến sĩ hướng đến: một khối lượng lớn công việc.
Phát triển một lý thuyết mới, một hình thức hóa mới,
hoặc
Theo ngôn ngữ toán học, một bài toán có thể có
nhiều lời giải được gọi là “ill-posed problem.”
Đóng góp vào một lý thuyết hoặc hình thức hóa đã tồn
tại.
Problem Space Solution space
Một đề tài luận văn thạc sĩ hướng đến:
Việc tinh thông các tri thức và kỹ năng của một lĩnh
vực trong một nghề (if going to industry)
Rèn luyện kinh nghiệm nghiên cứu (if going to doctor Constraints
course)
27 28
Hypothesis Results of a Hypothesis
Giả thuyết thể hiện các thành phần của một bài toán Các giả thuyết quy định thí nghiệm cho một lý thuyết
nghiên cứu. − nhằm khẳng định hoặc chỉ ra sư hạn chế của các
kết quả đặc biệt được thiết lập từ lý thuyết − cần phải
Do vậy, các giả thuyết xác định tập các thí nghiệm,
chúng minh cần làm trong quá trình nghiên cứu. được kiểm chứng theo một trong 4 cách sau:
Đối với một phạm vi mở rộng của lý thuyết
Trong thực tế, một đề tài nghiên cứu thường chứa đựng
nhiều giả thuyết chưa biết. Đối với các giới hạn của khả năng ứng dụng của lý thuyết
Đối với độ chính xác được cải tiến của lý thuyết
Trong qúa trình nghiên cứu, người làm nghiên cứu cần Đối với sự đánh giá hiệu lực (validation) của các giả thiết cơ
làm sáng tỏ các gia thuyết chưa biết này với các minh bản của lý thuyết.
chứng hoặc chứng minh không thể phủ nhận được.
Các giả thuyết cần được thiết lập rõ ràng (well-posed.)
29 30
Hypothesis Validating a Theory Hypothesis Validating a Theory
Kiểm chứng việc cải tiến tính chính xác của lý thuyết
Kiểm chứng về phạm vi mở rộng (extended scope): Các lý thuyết thường là sự tổng quát hóa của các hiện tượng
Mỗi lý thuyết thường chỉ ứng dụng vào được một số quan sát được, qua các độ đo khách quan có được từ sư phân
tình huống hay điều kiện hạn chế. Lý thuyết này có thể tích trực cảm (heuristics).
trở nên “hoành tráng” (“powerful”) hơn nếu nó được Tổng quát hóa và tính ứng dụng thường không luôn luôn song
hành.
chứng tỏ có thể áp dụng vào những tình huống khác.
Độ chính xác của lý thuyết luôn được mong muốn.
Điều ngược lại sẽ củng cố thêm các giới hạn của khả
năng ứng dụng của lý thuyết. Kiểm chứng việc khẳng định hoặc phủ định các giả thiết cơ bản
Kiểm chứng về các giới hạn của khả năng ứng dụng: Liệu giả thiết ranh giới (baseline assumption) có đúng không? Tại
sao?
Thí dụ: lý thuyết tương đối của Einstein không làm sai
Một lý thuyết có thể trở nên kỳ cục (ridiculous) nếu các giả thiết
lệch cơ học Newton. Lý thuyết này chỉ mô tả các giới cơ bản không có giá trị khoa học hoặc không có tính thuyết phục
hạn trong đó lý thuyết này có thể áp dụng được. với công đồng khoa học.
Có thể có xung đột khoa học (Scientific “Warfare”!!)
31 32
Xác định đề tài nghiên cứu Khảo sát tài liệu
Thường có một vài cách để nhìn sâu hơn về đề tài khi bắt đầu Việc khảo sát tài liệu giúp người nghiên cứu thu hẹp phạm vi
làm nghiên cứu: của việc tìm hiểu và chuyển tầm quan trọng của việc tìm hiểu
Phác thảo một tên ngắn gọn của nghiên cứu: dựa trên giả thuyết đề tài tới người đọc.
ban đầu hoặc “tên công việc”. Chú ý đến sự tiến hóa của giả
Khảo sát tài là một phần không thể thiếu của việc lựa
thuyết hoặc tên công việc.
chọn/quyết định đề tài nghiên cứu.
Một chiến lược khác để phát triển chủ đề là đặt cho đề tài một
câu hỏi ngắn (dạng câu hỏi của giả thuyết). Cần xem xét liệu đề tài có thể và cần phải khảo sát.
Tiếp cận Newtonian – Lời khuyên thực tiễn: Phải xác định được một đề tài ban đầu (bởi người làm nghiên cứu
thay vì người hướng dẫn).
Viết ra như “Nghiên cứu của tôi là về …” ; Tránh dùng một ngôn ngữ
phức tạp và uyên bác. Khảo sát tài liệu liên quan việc “đối thoại” không ngừng với tư liệu về
Phác thảo ra các tên không dài quá 12 từ, bỏ đi hầu hết các mạo từ đề tài, lấp những chỗ trống về hiểu biết và mở rộng những điều đã
(articles) và giới từ (prepositions), và đảm bảo rằng tên này tập trung biết.
được vào nội dung chính của nghiên cứu. Cung cấp một sườn làm việc để thiết lập tầm quan trọng của nghiên
Định nghĩa các từ trong “giả thuyết” hoặc “tên công việc” cứu cũng như một chuẩn để so sánh các kết quả đã có với những
Quá trình ssịnh nghĩa các từ này cần gắn với khảo sát tài liệu. phát kiến mới.
33 34
Tìm kiếm tư liệu Các bước khảo sát tư liệu
Tìm kiếm tài liệu cho phép biết những tri thức về lĩnh vực “A literature review for a proposal or a research study means
(domain knowledge), về các nghiên cứu liên quan để vẽ lên locating and summarizing the studies about the topic.”
được một bức tranh theo thời gian các nghiên cứu về chủ đề. Step 1: Bắt đầu bằng việc xác định các keywords cần thiết
Cần nhận rõ là yếu tố cốt tử của nghiên cứu là tri thức tìm ra để tìm kiếm tài liệu. Các từ khóa này có thể nảy sinh khi xác
định một đề tài.
được phải mới hoặc đầu tiên (must be new or original.)
Step 2: Tìm kiếm tài liệu trong các cơ sở dữ liệu của thư viện
Một nghiên cứu chỉ tìm ra kết quả đã được cộgn đồng biết từ
(library databases) với các từ khóa đã xác định.
trước, và chỉ có ích cho một người hoặc một nhóm nhỏ, sẽ
không có giá trị như một nghiên cứu. Step 3: Thử tìm khoảng 50 reports and articles (or books)
liên quan đến chủ đề nghiên cứu. Sắp xếp các tư liệu này
Có những nghiên cứu đã bị gián đoạn trong những bước đầu theo thứ tự ưu tiên.
bởi nhiều lý do khác nhau, nhưng phần lớn còn lại đã bị ngừng
Step 4: Đọc nhanh các tài liệu chọn lọc với tập trung về các
vì đề tài nghiên cứu không đủ “thuyết phục”. Cũng không hẳn là
abstracts and core results để thu được cảm nhận liệu các tài
bất thường nếu tiếp tục triển khai đề tài này sau việc khảo sát liệu này có đem tới một đóng góp có ích cho việc hiểu đề tài.
kỹ tư liệu.
35 36
Các bước khảo sát tư liệu Using the Internet
Step 5: Với mỗi tài liệu được chọn, viết ra maximum 10 lines để mô tả bạn
đã hiểu tài liệu này thế nào, tức việc hiểu về đóng góp của tài liệu đối với Internet không phải là một thư viện
chủ đề nghiên cứu.
Books and journals trong một thư viện đều có
Step 6: Thiết lập một “literature map,” tức một bức tranh về các tư liệu
nghiên cứu về chủ đề. Bức tranh này cung cấp một phương tiện để đặt người chịu trách nhiệm và nhà xuất bản.
nghiên cứu của bạn vào trong một toàn thể lớn hơn các tư liệu về chủ đề. Bất kỳ ai cũng có thể đưa bất kỳ thứ gì lên
Step 7: Cùng lúc với (6), bắt đầu phác thảo các summaries của các bài Internet.
báo liên quan nhất khi dùng các kết quả của bước (5). Các tóm tắt này
được kết hợp vào các khảo sát tư liệu cuối cho đề xuất nghiên cứu. Chú ý Cần chú ý đến sự đáng tin của nguồn tài liệu (cấp
để đảm bảo có các tài liệu tham khảo chính xác. bởi các viện, các tổ chức tư nhân có uy tín, các cơ
Step 8: Thảo luận với peers and supervisors về nghiên cứu của bạn; hoặc quan chính phủ, etc).
lặp quá trình này hoặc cuối cùng “lắp ráp” các tài liệu được khảo sát sao
cho chúng được tổ chức hoặc cấu trúc bởi các khái niệm đã được đề cập. Cần phân biệt phân biệt cái hay cái dở trên
Kết thúc với một tóm tắt các chủ đề chính tìm được trước khi gợi ý xa hơn Internet (to separate the wheat from the chaff).
các chủ đề nghiên cứu cần thiết.
37 38
Hướng dẫn đánh giá thông tin (1) Hướng dẫn đánh giá thông tin(2)
Ref. Elizabeth Kirk (2002) - Johns Hopkins University Library Web page
www.library.jhu.edu/elp/useit/evaluate/index.html LIÊN KẾT TƯ LIỆU (CONNECTION TO THE LITERATURE)
NGUỒN GỐC TÁC GIẢ (AUTHORSHIP) Có các tài liệu tham khảo tới các công trình trong lĩnh vực không?
Tác giả có là người nổi tiếng? Có các lý thuyết thích hợp được thảo luận?
Nếu không, công trình của tác giả này có được trích dẫn bởi các tác giả
nôi tiếng khac? Các tranh luận có được thừa nhận?
Nếu không, liệu bạn có thể tìm thấy thông tin tư liệu để sự tin cậy của tác
giả?
TÍNH THẨM TRA ĐƯỢC (VERIFIABILITY)
NGUỒN GỐC NƠI XUẤT BẢN (PUBLISHING BODY) Có thông tin cho phép bạn kiểm chứng phương pháp?
Ai là người tài trợ cho web site?
TÍNH THỜI GIAN (CURRENCY)
Trang Web có phải của một tổ chức có uy tín? Thông tin có trên các
trang Web cá nhân cần phải xem như đáng ngờ (considered highly Có không một ngày trên tài liệu cho phép bạn đánh giá về thời
suspect.) gian của thông tin?
QUAN ĐIỂM (POINT OF VIEW)
Liệu tổ chức tài trợ trang Web có một quan điểm? SEARCH ENGINE
Note: Cần xem thông tin của các công ty kinh doanh gắn với quảng cáo Search engine đã xác định thế nào thứ tự các hits?
Cần đặc biệt cảnh giác với thông tin cung cấp bởi các nhóm luật sư Some search engines bán chỗ cho nhà quảng cáo. Bạn đã thấy
(advocacy groups.)
search enngine xác định thứ tự thông tin tìm được thế nào?
39 40
Đánh giá tính khả thi (1) Đánh giá tính khả thi (2)
Nếu cơ may của thành công và thất bại của một khảo Tính sẵn sàng của dữ liệu cơ bản: Liệu bạn có
sát có thể tiên liệu được (anticipated) ở một mức khá thể có những dữ liệu cơ bản cần thiết?
chính xác trong giai đoạn xác định nghiên cứu, ta có Quen thuộc với dữ liệu thô,
thể tránh được các nỗ lực vô ích. Nguồn dữ liệu,
Tính khả thi của một vấn đề nghiên cứu có thể được Phương pháp thu thập dữ liệu,
đánh giá dưới những góc độ sau: Yêu cầu cho các trang bị đặc biệt,
Lĩnh vực khảo sát: Đề tài nghiên cứu là phát triển của một Thao tác trên các thiết bị
quá trình suy nghĩ, một ý tưởng, hoặc của cả hai? Đâu là
các lĩnh vực khoa học của đề tài? Bạn có đủ tri thức để
Đánh giá khả năng: đâu là lĩnh vực khoa học và
đánh giá đề tài? công nghệ thứ nhất, thứ hai cần thiết cho việc tìm
Vấn đề nghiên cứu: Liệu chúng ta có thể minh học chủ đề kiếm giải pháp? Liệu ta có khả năng tiến hành
nghiên cứu bởi một mô tả đơn giản dưới dạng một câu hỏi? nghiên cứu trong các lĩnh vực này?
41 42
Tiêu chuẩn quyết định Tiêu chuẩn quyết định
Tiêu chuẩn chính: Các tiêu chuẩn khác:
Timing : Đề tài có “hot” không?
Ham thích cá nhân: đề tài nghiên cứu phải kích
Originality: Đã có ai làm chưa?
thích trí tưởng tượng và sáng tạo. Người nghiên
cứu cần phải “be in.” Solidity: Đề xuất nghiên cứu đã đầy đủ chưa? Có
mâu thuẫn gì không?
Kích cỡ của nghiên cứu: đề tài nghiên cứu cần
Utility: Phạm vi của nghiên cứu là gì? Có ích lợi
phải quản lý được.
không? Dùng cho ai? Các lĩnh vực ứng dụng là gi?
Khả năng của nhóm nghiên cứu Morality: Có vấn đề gì về đạo đức không?
Triển vọng của tính mới mẻ Feasibility: Những ràng buộc đi cùng là gì?
Thông thạo các lĩnh vực liên qaun chủ đề nghiên Human Resources? Time?
cứu. Financial Resources? Cost?
Availability of initial data?
43 44
Phần 3 Research isn’t just research
Ai quan tâm đến việc bạn làm nếu bạn không bao giờ
Trình bày và giới thiệu kết quả nói cho họ biết?
Bạn cần phải giới thiệu ý tưởng của mình ở nhiều dạng
nghiên cứu: khác nhau:
Papers, Talks, and Chats Liên kết mạng với các bạn bè
Viết và gửi bài tới các workshops, conferences, and
(from tutorial of Prof. Marie desJardins (University of Maryland)
ICML/KDD 2003
journals
Giới thiệu các bài báo ở workshops and conferences
Đặt chúng lên một website để có thể nhấn mạnh diều
bạn quan tâm và hoạt động nghiên cứu
45 46
Networking Networking II
Meet people! Giúp cho có một mục tiêu: Bạn cần chuẩn bị để tóm tắt được nghiên
Xem xem họ đang làm nghiên cứu gì
cứu của mình
Nói với họ bạn đang làm gì
Tìm một lĩnh vực có chung quan tâm Cần sẵn sàng giới thiệu chủ đề luận án trong
Học cách nhìn nhận và các phương hướng tương lai của vòng 1 phút, 5 phút, và 15 phút
họ
Thảo luận một hướng nghiên cứu mới hoặc đề tài mới Tương tự với các lọai đề tài nghiên cứu khác
Bạn thu được gì từ giao tiếp này?
Cần biết phân biệt rõ đóng góp của riêng bạn,
Họ thu được gì?
của thầy hướng dẫn, và ý tưởng từ các nghiên
Nếu bạn biết hai người bạn, và họ biết hai người cứu trước đó.
bạn khác, và những người bạn này biết hai người
khác, … Bạn sẽ sớm quen biết rất nhiều người! Thực hành với các sinh viên khác!
47 48
Writing and submitting papers Writing papers: Strategy
Đối với master’s thesis, cần phấn đấu để có ít nhất
Trước hết, quyết định xem nộp bài vào đâu
một bài báo ở hội nghị “good” conference vào lức
Bạn có thể không kịp nộp bài đúng hạn, nhưng việc có một
tốt nghiệp deadline là luôn cần thiết
Đối với doctoral dissertation, cần phấn đấu để có vài Hai đến bốn tháng luôn là thời hạn tốt để kế hoạch
bài hội nghị tốt và một bài tạp chí Tiếp theo, quyết định xem nói gì
Viết những bài báo này là một thực hành lớn cho Ý tưởng chính là gì? Đã phát triển chúng chưa?
chính luận văn của mình … (và bạn có thể dùng lại Kết quả chính là gì? Đã thiết kế và chạy các thí nghiệm chưa?
Đã phân tích dữ liệu chưa?
các vật liệu này!) Các nghiên cứu liên quan chính là gì? Bạn đa có và đọc các bài
Nộp bài ở đâu? nay chưa? Liệu bạn có thể tóm tắt chúng?
Nhìn danh sách các ấn phẩm của những người làm nghiên Now get started on the work you need to do to fill in
cứu liên quan, và đọc công bố của họ the missing holes! (You can write in parallel…)
Công bố ở các hội nghị có những bài hay nhất
49 50
Writing papers: Design Writing papers: Tactics
Abstract – tóm tắt research contributions, không phải tóm tắt bài báo (i.e., Top-down design (outline) rất quan trọng
không thể là dàn ý của bài báo)
Các gạch đầu dòng có thể giúp bạn nhận rõ cấu trúc bài viết
Introduction/motivation – những gì bạn đã làm và tại sao người đọc cần
quan tâm, cộng thêm dàn ý của bài báo
tâm Trừ khi bạn là người rất tài hay rất nhiều kinh nghiệm, bạn cần
Technical sections – một hoặc nhiều sections tóm tắt và giới thiệu các ý thiết kế cẩn thận trước khi bắt tay vào viết bài
tưởng nghiên cứu bạn đã phát triển
Neatness counts! Kiểm tra spelling, grammar, consistency of
Experiments/results/analysis – một hoặc nhiều sections giới thiệu kết quả fonts and notation before chúng đến với mắt người khác
thực nghiệm
Nếu người đánh giá rất chú ý đến các lỗi typos của bạn, họ có thể
Future work – tóm tắt những gì bạn dự định làm và những câu hỏi mở còn bỏ sót những gì hay của nội dung
cần phải trả lời.
Conclusions – nhắc lại những gì đã làm và tại sao chúng quan trọng Dành thời gian để kiểm tra!
Related work – đôi khi viết ngay sau phần introduction, đôi khi viết trước phần Fellow students, collaborators, advisors, …
conclusions (phụ thuộc chừng mực nào vào liệu việc bạn làm dựa trên nghiên
Một bài báo được viết khi gửi bài ... Nhưng thường cũng không
cứu trước kia, hoặc phủ nhận chúng)
hẳn chỉ khi này.
51 52
Authorship Giving talks
Who should be an author? Cần biết bạn được nói bao lâu
Những người có đóng góp đáng kể vào việc phát triển các nội Thời gian nói là bao lâu? QA có bao gồm trong thời gian đó?
dung bài báo hoặc viết bài báo
Sẽ rất tốt nếu mỗi slide được nói trong vòng 2-3 phút
Không nhất thiết cần có tên người đọc góp ý, mã hóa, chạy thí Nếu bạn có quá nhiều slides, bạn phải bỏ qua một số, thậm chí
nghiệm dở hơn là phải bỏ hết phần còn lại vì hết giờ. Hãy tránh các tình
huống này!!
What order should the authors be listed in?
Bạn không bao giờ có thời gian để nói mọi thứ về đề tài, do vậy
Nếu có những tác giả đóng góp nhiều hơn nguời khác về việc đừng băn khoăn nếu phải bỏ qua một số nội dung!
phát triển nội dung và/hoặc viết phần lớn hay tất cả bài báo, họ
phải đuợc kể lên trước Trừ khi bạn là người nói rất nhiều kinh nghiệm, bạn cần phải
thực hành với việc tính đến thời gian:
Nếu đóng góp là như nhau hoặc tác giả cùng việc trong một A couple of times on your own to get the general flow
nhóm, tên nên viết theo thứ tự ABC
At least one dry run to work out the kinks
Đôi khi nên có thêm chú thích “The authors are listed in A run-through on your own the night before the talk
alphabetical order”
53 54
Giving talks II Giving talks III
Cần biết người nghe là ai Biết rõ bạn muốn nói gì
Chỉ nêu ra một tóm tắt của đề tài sẽ chẳng có gì thích thú với hầu
Đừng phí thời gian về những thứ cơ bản nếu bạn hết người nghe.
đang nói với những người đang làm cùng nghề Bạn cần nêu đủ chi tiết để người nghe chú ý đến ý tưởng của bạn
Thậm chí với những người này, cần chắc là bạn (và chỉ ra bạn đã thực làm gì, nhưng không cần quá chi tiết)
giải thích những khái niệm mới một cách rõ ràng Họ muốn nghe what you did that was cool và why they should
care
Mặt khác, bạn sẽ mất người nghe không cùng làm
Thông thường, họ thích nghe hai điều trên khi bắt đầu, trong quá
nghề nếu không cung cấp những kiến thức cơ bản trình, và ở phần cuối của trình bày.
Trong mọi trường hợp, điều quan trọng nhất là Nếu người nghe thích, họ sẽ hỏi hoặc đọc bài báo
cần nhấn mạnh what you’ve done và why they Trong mọi trường hợp, không được chỉ đọc các slides!
should care! Báo cáo hội nghị là “kể một câu chuyện”
55 56
Preparing slides How to give a bad talk
Advice from Dave Patterson, summarized by Mark Hill
Don’t just read your slides!
Use the minimum amount of text necessary 1. Thou shalt not be neat (rõ ràng)
Use examples 2. Thou shalt not waste space
Use a readable, simple, yet elegant format 3. Thou shalt not covet brevity (muốn sự ngắn gọn)
Use color to emphasize important points, but 4. Thou shalt cover thy naked slides (trơ trụi)
avoid the excessive use of color 5. Thou shalt not write large
“Hiding” bullets like this is annoying (but 6. Thou shalt not use color
sometimes effective), but…
Abuse of animation is a cardinal sin! 7. Thou shalt not illustrate
8. Thou shalt not make eye contact
Don’t fidget, and…
9. Thou shalt not skip slides in a long talk
Don’t just read your slides!
10. Thou shalt not practice
57 58
Some useful resources Phần 4
Writing:
Lynn DuPre, Bugs in Writing Một vài kinh nghiệm cá nhân
Strunk & White, Elements of Style (from what I have discussed with students from Vietnam)
Giving talks:
Mark Hill, “Oral presentation advice”
Patrick Winston, “Some lecturing heuristics”
Simon L. Peyton Jones et al., “How to give a
good research talk”
Dave Patterson, “How to have a bad career in
research/academia”
59 60
English pronunciation Research proposal (typically in Japan)
Usually do not pronounce vowels Objectives
What to do clearly
Examples
Its significance
book vs. books
Background and research context
Text mining vs “tech” mining
Who are doing similar research, related research?
Adapter [a-da-pu-ta]
What are approaches to solve the problems?
She asks me if I can fly to the moon
Your critical view on the related work
Methodology and plan
What could be the key idea of the solution?
61 62
If I may give an advice to students
To be self-confident
63
