Những chỉ dẫn dưới đây có thể giúp bạn xác định xem một khám phá khoa học xã hội gần đây có thực sự hữu ích bạn hay không.

Chúng ta đang sống và làm việc trong thời đại khoa học xã hội (KHXH) phát triển vô cùng mạnh mẽ. Trong nhiều thập kỉ qua, những khám phá mới thuộc các lĩnh vực như tâm lý xã hội và kinh tế học hành vi đã giúp giải mã nhiều bí ẩn xoay quay cuộc sống con người.  Các học giả, nhà báo lẫn độc giả đại chúng đều ngày càng có nhiều hứng thú với lĩnh vực này. Ví dụ, thí nghiệm nhà tù Stanford cho thấy những người hiền lành, tốt bụng cũng có thể trở nên hung ác và tàn bạo khi được tùy ý thi hành quyền lực độc đoán lên người khác đã trở thành một thí nghiệm nổi tiếng với cả những người không làm nghiên cứu. . 

Tuy nhiên, thế giới KHXH đã dần sa lầy trong những cuộc tranh cãi không hồi kết. Nhiều thí nghiệm nổi tiếng bị bác bỏ, hay không thể thực hiện những thí nghiệm tương tự để kiểm chứng, điển chính hình là thí nghiệm nhà tù Stanford. Theo nghiên cứu được công bố trên tạp chí Science năm 2015, trong số 100 thí nghiệm từng được mô phỏng lại và công bố trên ba tạp chí tâm lý học uy tín, chỉ 36% cho kết quả nhất quán với những kết quả ban đầu. 

Hay tệ hơn, đã xuất hiện nhiều cáo buộc với đủ bằng chứng chứng minh cho hành vi thiếu đạo đức trong việc xử lý dữ liệu. Hành vi sai trái này bao gồm p-hacking – sử dụng những dữ liệu tương quan giả – nhưng lại được công bố như một dữ liệu chính thống, và thậm chí là thao túng số liệu thống kê cho phù hợp với giả thuyết ban đầu trong nghiên cứu của mình.

Những người ngoài ngành hẳn nhiên sẽ có các ngờ vực về mức độ đáng tin cậy của những nghiên cứu thực nghiệm hành vi. Tuy vậy điều đó không đồng nghĩa với việc toàn bộ công trình nghiên cứu là không có giá trị.. Trong bài viết này, Arthur C. Brooks -…- cung cấp cho người đọc một góc nhìn về “chuyện bếp núc” của nghiên cứu KHXH để độc giả đại chúng  có thể hiểu được phần nào cách một nghiên cứu hoàn thành, tại sao lại xảy ra sai sót, cách đọc nghiên cứu và nên tin tưởng hay bác bỏ điều gì. 

KHXH không phải là lĩnh vực duy nhất tồn tại các nghiên cứu chứa đầy những ngụy biện, phía khoa học tự nhiên thực chất cũng gặp phải những khó khăn tương tự. Theo John Ioannidis, nhà nghiên cứu y khoa của Đại học Stanford, vấn đề này là hệ quả của một loạt những sai sót trong quá trình nghiên cứu như quy mô thí nghiệm quá nhỏ nên chưa đủ uy tín, một vài trường hợp thì cho ra kết quả đẹp dựa trên các mánh khóe toán học nhưng trên thực tế lại vô nghĩa, kế hoạch tổng quan cho thí nghiệm chưa hợp lý và cuối cùng là do các thiên kiến học thuật do các nhà nghiên cứu cố gắng tạo ra các kết quả phù hợp với cơ chế khuyến khích, khen thưởng.. 

Tại những trường đại học hàng đầu, một nghiên cứu chỉ được thực hiện chỉn chu thôi là chưa đủ. Chủ đề phải thật thông minh và các phát hiện cần phải thật đột phá. Trên thực tế, cũng chẳng nhiều người mảy may quan tâm đến việc ai đó bị chó tấn công, nhưng một thực nghiệm mà được thực hiện tỉ mỉ và đưa ra bằng chứng rằng tỉ lệ người cắn chó là 73.4% thì quả là “chuyện thời sự” đấy.

Và không có gì đáng ngạc nhiên khi xu hướng tập trung vào điều khác thường này lại đặt ra nhiều vấn đề. Một bài báo được đăng trên tạp chí Research Policy năm 2019 với tựa đề “Gian lận hay Bị bài trừ”, đã xem xét và tổng hợp lại những động cơ thúc đẩy việc gian lận nhằm giảm thiểu hoặc phanh phui việc gian lận trắng trợn. Các tác giả đã chỉ ra rằng mặc dù những quyền lợi nhận được có thể thúc đẩy năng suất và chất lượng công việc cao hơn thì nỗi sợ trước những sự trừng phạt sẽ phần nào răn đe sai sót hoặc các hành vi sai trái. Các học giả cũng nhận định rằng các sai sót và hành vi gian lận trong nghiên cứu cũng rất khó để tra cứu và nó dẫn đến việc điều tra kém hiệu quả hơn. Điều này có thể hiểu là cán cân đang nghiêng về phía quyền lợi nhận được từ việc gian lận thay vì nỗi sợ bị phát hiện và nhận phạt, và nó ảnh hưởng rất lớn đến tính chính trực của bài nghiên cứu.

Và nguy cơ làm giả trở nên trầm trọng hơn trong thời đại mà các nhà khoa học hành vi có thể trở thành siêu sao bên ngoài giới học thuật, được mời tham gia giảng dạy và bán sách nhờ những kết quả độc đáo đầy hấp dẫn của họ.

Dưới đây là 3 quy tắc cơ bản để độc giả đại chúng nhận biết một nghiên cứu có vẻ là có vấn đề:

1. Kết quả đẹp quá thì thường không thực

Ba nhà khoa học xã hội là Uri Simonsohn, Leif Nelson và Joseph Simmons. đã nổi tiếng trong những năm gần đây nhờ các cuộc điều tra về những kết quả nghiên cứu sai lệch hoặc làm giả số liệu. Để chứng minh cho độ thiếu uy tín của nhiều kết quả trông thì “rất hợp lý”, họ đã không ngừng thao tác với một bộ số liệu cụ thể cho đến khi nó đưa ra kết quả hoàn toàn vô lý rằng bài hát “When I’m Sixty-Four” của nhóm nhạc Beatles sẽ giúp người nghe trẻ hóa theo đúng nghĩa đen. 

Vì vậy, nếu một bài nghiên cứu hành vi cho ra kết quả có phần khác lạ và trái với lẽ thường, nguy cơ đó là một kết quả sai lệch là vô cùng lớn. Brooks gợi ý độc giả thực hiện “bài kiểm tra ông bà”: Hãy thử tưởng tượng bạn đang phải giải thích kết quả cho ông bà của mình – những người đã đúc kết kinh nghiệm và sự thông thái cả đời họ – và nhận lại phản hồi của họ mà xem.

(“Bà ơi, con mới tìm được một nghiên cứu mới thú vị chứng minh rằng sự việc không chung thủy sẽ giúp cho hôn nhân thêm phần hạnh phúc hơn. Bà nghĩ sao?”)

2. Hãy để ý tưởng thêm chín muồi.

Một nghiên cứu được công bố từ 20 năm trước sẽ có phần lỗi thời để phản ánh hoàn cảnh xã hội hiện tại, ngược lại thì những phát hiện chỉ mới có gần đây chưa chắc đã được dò xét nội dung một cách kỹ lưỡng, và do đó cũng không được các học giả khác thử nghiệm lại hay bác bỏ. Tuy nhiên, đôi khi cũng có những nghiên cứu còn mới song được tác giả trình bày và hoàn thiện vô cùng chỉnh chu và hợp lý, điều này tạo cho ông nhiều ấn tượng tốt, ông cũng cho rằng chúng rất đáng để trích dẫn trong các bài nghiên cứu của mình. Và quả thực tác giả đã làm vậy. Nhìn chung, ông rất cởi mở với những bài nghiên cứu mới, nhưng những nghiên cứu cho ra kết quả có thể áp dụng vào đa dạng phạm trù trong lĩnh vực mà ông đang hướng đến thì sẽ phù hợp hơn. Tác giả đã tự tổng hợp một tệp thông tin của những nghiên cứu tiềm năng gần đây, tuy nhiên ông vẫn để cho chúng có thêm thời gian. Thông thường thì tôi sẽ lưu giữ những nghiên cứu mới được công bố mà tôi thấy hữu ích trong một tập tin riêng, hay còn được tôi coi như “hầm rượu quý” của riêng, để chúng ấp ủ thêm và chờ đến ngày được tôi sử dụng.

3. Tính hữu dụng vẫn được đề cao.

Những động lực thúc đẩy sai lệch cũng không nằm ngoài phạm vị học thuật khi hiện nay có rất nhiều tờ báo khoa học trọng dụng sự mới lạ, độc đáo hơn là tính thiết thực của nó. Minh chứng là khi ai đó cố gắng để tái tạo bất kỳ cuộc thí nghiệm nào đã có trước đây thì thường là đều thất bại cả. Ngoài ra, điều này dẫn đến sự nhầm lẫn và hiểu lầm về mục tiêu của khoa học hành vi, đó không phải là kiến thức nhằm giải trí mà là đem lại cái nhìn sâu sắc để có thể cải thiện sự phát triển của con người.

Rất hiếm khi mà tác giả đặt bút viết chỉ vì vừa đọc được một bài nghiên cứu hấp dẫn, thay vào đó, ông sẽ thường viết về những chủ đề hay suy nghĩ thú vị khi bất chợt nảy ra trong đầu. Tiếp sau đó thì phát triển ý tưởng của mình dựa trên hàng loạt các nghiên cứu và bằng chứng khác nhau, và chính những điều này càng khiến tác giả có thêm thiên kiến trọng dụng những nghiên cứu hiệu ích hơn là những bài nghiên cứu hay.

Ngoài việc kiểm tra các phương pháp, dữ liệu và thiết kế của nghiên cứu, ba nguyên tắc hướng dẫn trên có thể được áp dụng khá hiệu quả trong một môi trường nghiên cứu chưa thực sự hoàn hảo. Trên thực tế, chúng không chỉ ảnh hưởng đến cách tác giả làm việc mà còn giúp ông định hướng cuộc sống của mình.

Trong cuộc sống chúng ta vẫn luôn quẩn quanh những xu hướng nhất thời và các kiểu tiếp cận mới – những phương pháp mới để hành động, suy nghĩ và tồn tại, những lối tắt giúp ta đạt được nguyện vọng. Dù là trong lĩnh vực chính trị, tình yêu, đức tin hay sức khỏe thì những xu hướng, những phát hiện mới vẫn luôn phần nào thúc giục chúng ta cần phải chấp nhận thích nghi với chúng và bỏ lại đằng sau những cách làm, cách tư duy cũ.

Tôi luôn đặt niềm tin vào sự phát triển của cá nhân, đó cũng là lý do mà tôi ngồi đây và viết những nội dung này, tôi muốn tin rằng mình đã đóng góp một phần cho cuộc sống. Nhưng tôi cũng tự nhận thức được đầy rẫy những ý tưởng tệ và thông tin sai lệch xung quanh mình trong thời đại, nền văn hóa chỉ coi trọng sự độc đáo và công nghệ vượt trội chứ không phải tính thực tiễn. Và đổi lại với những thiên kiến này, những gì chúng ta nhận được là những kết quả sử dụng dữ liệu tương quan giả, sai phạm và những gian lận trắng trợn để thu lợi cá nhân. 

Chính vì vậy, dù là trong công việc hay cuộc sống thường ngày, mỗi khi thấy bất kì một trào lưu nào, tôi sẽ thường tự hỏi Liệu điều này có thực sự đáng tin hay không? Sau đó tôi sẽ dành một khoảng thời gian để tìm hiểu tính chính thống để phân loại thông tin: hữu dụng hay đơn giản chỉ đem lại cảm giác mới lạ. Có thể sự ngập ngừng trước mỗi thông tin này thỉnh thoảng làm cho tôi có đôi phần khó chịu, nhưng đổi lại kết quả hiếm khi làm tôi phải thất vọng. 

Dịch từ The Atlantic

Bài viết 3 Cách nhận biết một bài nghiên cứu kém chất lượng đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Đại dịch đã buộc hệ thống giáo dục phải tạo ra hoặc áp dụng các giải pháp giáo dục và đánh giá trực tuyến mới. Để hiểu thêm về phương pháp hợp thức hóa kiến thức này, chúng ta cần hiểu: Đánh giá thích ứng là gì?

Học tập và đánh giá cá nhân hoá

Học tập thích ứng là một phương pháp giáo dục linh hoạt, điều chỉnh chương trình học dựa trên những đặc điểm riêng biệt của từng học sinh. Phương pháp này xem xét và đo lường các yếu tố quan trọng như phong cách học tập, mức độ hiểu biết, phản hồi, kỹ năng giao tiếp và nhiều yếu tố khác tạo nên hồ sơ học tập cá nhân.

Nhờ vào thông tin chi tiết về học sinh, phương pháp này cho phép xây dựng lộ trình học tập cá nhân hóa, tối ưu hóa hiệu quả học tập. Ý tưởng về học tập thích ứng đã xuất hiện từ những năm 1970, nhưng chỉ thực sự phát triển mạnh mẽ khi công nghệ máy tính, trí tuệ nhân tạo và môi trường học tập trực tuyến trở nên phổ biến.

Đánh giá đóng vai trò trung tâm trong học tập thích ứng. Phương pháp đánh giá thích ứng trên máy tính, dựa trên mô hình của Alfred Binet, tự động điều chỉnh độ khó của câu hỏi dựa trên kết quả trả lời của học sinh. Nếu học sinh trả lời đúng, câu hỏi tiếp theo sẽ khó hơn; ngược lại, nếu sai, câu hỏi sẽ dễ hơn. Nhờ đó, bài kiểm tra luôn phù hợp với năng lực của học sinh, tạo điều kiện cho việc học tập diễn ra một cách tự nhiên và hiệu quả.

Lợi ích của đánh giá thích ứng

Sự phát triển vượt bậc của công nghệ và mô hình giáo dục trực tuyến đã tối đa hóa lợi ích của đánh giá thích ứng. Phương pháp này mang lại nhiều ưu điểm trong việc xác thực quá trình học tập, bao gồm nâng cao trải nghiệm học tập, hiệu suất học sinh và cung cấp phản hồi cá nhân hóa tức thì. Đồng thời, đánh giá thích ứng tạo điều kiện cho việc kèm cặp cá nhân, tăng động lực học tập và giảm tỷ lệ bỏ học.

Dịch từ Observatory

Bài viết Thế nào là đánh giá thích ứng? đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Khi bác sĩ chuyên khoa X- quang Domenico Mastrodicasa, hiện công tác tại Trường Y thuộc Đại học Washington ở Seattle, gặp khó khăn trong việc viết một bài nghiên cứu, ông đã tìm kiếm sự trợ giúp từ ChatGPT, một chương trình trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp phản hồi cho hầu hết các vấn đề chỉ trong tích tắc. Theo như lời của ông, chương trình được sử dụng như một phương tiện tham vấn, giúp tạo ra những bản thảo sẵn sàng để được xuất bản nhanh hơn rất nhiều so với trước đây.

Mastrodicasa là một trong nhiều nhà nghiên cứu đang thử nghiệm viết văn bản hoặc mã bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo tạo sinh (AI). Anh trả tiền để sử dụng GPT Plus, phiên bản dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM – Large language models) GPT-4 và thỉnh thoảng sẽ cần đến trong một tuần làm việc. Thông qua trải nghiệm của anh, phiên bản được nhận xét đặc biệt hữu dụng trong công việc truyền đạt câu từ một cách rành mạch, rõ ràng hơn. Tuy trong một cuộc khảo sát nhỏ của tạp chí Nature đã cho thấy phần trăm các nhà nghiên cứu thường xuyên sử dụng LLM vẫn chỉ dừng ở mức thiểu số, nhưng nhiều người dự đoán rằng các công cụ AI tạo sinh sẽ trở thành công cụ trợ lý không thể thiếu trong việc viết bản thảo, báo cáo bình duyệt khoa học và đề cương nghiên cứu.

Vừa rồi là một số ví dụ về cách mà AI có thể thay đổi hoạt động truyền thông và xuất bản trong giới khoa học. Các nhà xuất bản khoa học đã thử áp dụng AI tạo sinh trong các công cụ tìm kiếm học thuật, cũng như để chỉnh sửa và tóm tắt nhanh các bài báo. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng các cá nhân không phải người bản ngữ nói tiếng Anh sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ việc áp dụng những công cụ này. Một số cá nhân khác thì cho rằng việc sử dụng AI tạo sinh cho phép các nhà khoa học đưa ra đánh giá lần nữa về cách họ thẩm định và tóm tắt kết quả thực nghiệm bằng cách sử dụng LLM để xử lý hầu hết số công việc, đồng nghĩa với thời gian ít đi cho việc viết bài và thêm thời gian cho việc thử nghiệm.

Theo Michael Eisen, tổng biên tập tạp chí eLife và là nhà sinh học tính toán tại Đại học California, Berkeley, “Việc viết bài báo chưa bao giờ thực sự là mục tiêu chính của bất kỳ ai – mà là xuất bản khoa học”. Ông cho rằng các công cụ AI táo sinh thậm chí có thể làm thay đổi bản chất cơ bản của một bài báo khoa học. Tuy nhiên, điều này vẫn còn rất khó để thành hiện thực do tàn dư của những sai sót và lệch lạc thông tin trong khâu xuất bản. Công cụ LLM đơn thuần chỉ là công cụ cung cấp đầu ra hợp lý về mặt văn phong cho những thông tin được đầu vào cung cấp thay vì những thông tin chính xác về mặt khoa học. Các nhà xuất bản lo ngại rằng việc lạm dụng các công cụ ấy có thể dẫn tới suy giảm chất lượng các bạn thảo hoặc chứa đựng nhiều lỗi sai hơn, cũng như xuất hiện hàng loạt các gian lận trong xuất bản khoa học được hỗ trợ bởi công cụ AI. 

“Bất cứ điều gì mang tính đột phá như thế này đều gây ra quan ngại,” theo Laura Feetham, người giám sát quy trình bình duyệt khoa học của Nhà xuất bản IOP ở Bristol, Vương quốc Anh, đơn vị xuất bản các tạp chí về khoa học vật lý.

Một làn sóng gian lận? 

Các tác động tiềm tàng của AI tạo sinh đã dấy lên mối lo ngại đối với các nhà xuất bản khoa học. Giám đốc điều hành của công ty phân tích nghiên cứu Digital Science có trụ sở tại London, Daniel Hook, tin rằng việc dễ dàng tiếp cận đối với các công cụ AI sẽ làm gia tăng khả năng tạo ra bài báo chất lượng kém, và tệ nhất là là làm ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của nghiên cứu. Theo Hook, việc các nhà xuất bản đều lo lắng là điều dễ hiểu. (Digital Science là một phần của Tập đoàn Xuất bản Holtzbrinck, cổ đông lớn nhất của nhà xuất bản Nature, Springer Nature; nhóm tin tức của Nature hoạt động độc lập về mặt biên tập)

Trong một vài trường hợp, các nhà nghiên cứu tiết lộ họ đã sử dụng ChatGPT để hỗ trợ viết bài mà không công khai thông tin đó. Họ chỉ bị phát hiện vì đã quên xóa các dấu hiệu nhận biết của ChatGPT chẳng hạn như các tài liệu tham khảo không có thực, hoặc ngôn ngữ phản hồi được lập trình sẵn của phần mềm AI. 

Nói một cách khác thì các nhà xuất bản hoàn toàn có thể phát hiện văn bản được tạo ra bởi LLM. Trên thực tế thì cho đến nay, các công cụ phát hiện AI vẫn chưa thể xác định chính xác các văn bản này cùng lúc với việc hạn chế dán nhãn nhầm cho những văn bản do con người tạo ra. Mặc dù các nhà phát triển thương mại LLM đang nghiên cứu để phát triển dấu mờ do LLM tạo ra để nhận diện văn bản, tuy nhiên thì vẫn chưa có tổ chức nào triển khai tính năng này cho các văn bản.

“Tôi tin rằng khả năng cao đây sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong bộ công cụ của chúng tôi.”

Sandra Wachter, một học giả pháp lý chuyên nghiên cứu về các tác động đạo đức và pháp lý của các công nghệ mới nổi tại Đại học Oxford, Vương quốc Anh cho biết bất kỳ hình in mờ nào cũng có thể bị xóa. Cô kỳ vọng rằng các nhà lập pháp trên toàn thế giới sẽ yêu cầu công bố thông tin hoặc in hình mờ cho những văn bản LLM, cũng như bất hợp pháp hóa việc xóa đi những hình in mờ đó. 

Các nhà xuất bản đang dần dần giải quyết vấn đề này bằng cách cấm hoàn toàn việc sử dụng LLM (giống như nhà xuất bản của tạp chí Science là Hiệp hội vì sự tiến bộ của khoa học Hoa Kỳ đã làm). Hoặc trong hầu hết các tình huống khác, các nhà xuất bản sẽ nhấn mạnh và đề cao tính minh bạch (như chính sách của Nature và nhiều tạp chí khác). Theo Giovanni Cacciamani, bác sĩ tiết niệu tại Đại học Nam California ở Los Angeles và là đồng tác giả của một nghiên cứu trên 100 nhà xuất bản và tạp chí cho biết: tính đến tháng năm, 17% các nhà xuất bản là 50% các tạp chí đều đã đưa ra các hướng dẫn về cách sử dụng AI tạo sinh với đa dạng những phương thức để áp dụng công nghệ này. Cùng với các nhà khoa học và biên tập viên tạp chí, ông và các cộng sự đang triển khai một một bộ hướng dẫn tiêu chuẩn thống nhất, nhằm giúp các nhà nghiên cứu báo cáo việc sử dụng LLM của họ.

Khả năng AI có thể được sử dụng để dễ dàng tạo ra các bài báo giả mạo nhưng mang đầy tính thuyết phục khiến nhiều biên tập viên lo lắng. Một vài doanh nghiệp, hay còn được biết đến là “paper mills”, có thể thu được lợi nhuận từ việc tạo dựng và kinh doanh bản thảo, hoặc cơ hội có được vị trí tác giả cho những nhà nghiên cứu muốn tăng số lượng bài báo được xuất bản. Một người phát ngôn của tạp chí Science bình luận trên tạp chí Nature rằng các LLM lớn như ChatGPT có thể làm trầm trọng thêm vấn đề xuất bản các bài báo kém chất lượng hoặc giả mạo tại các doanh nghiệp này.

Một số tạp chí có thể tăng cường bổ sung các thủ tục xác nhận uy tín tác giả và đã hoàn thành nghiên cứu mà họ gửi để giải quyết những lo ngại này. Watcher cho biết: “Điều quan trọng đối với các tạp chí là xác định xem liệu mọi người có thực sự làm theo những gì mà họ tuyên bố hay không.”

Theo Bernd Pulverer, người đứng đầu bộ phận xuất bản khoa học tại EMBO Press ở Heidelberg, Đức, các tác giả chỉ được sử dụng các địa chỉ email có thể xác minh được của tổ chức để gửi bài và nhân viên biên tập phải gặp tác giả và người giới thiệu trong các cuộc gọi video. Tuy nhiên, ông cũng lưu ý rằng các tổ chức nghiên cứu và nhà tài trợ cũng cần phải theo dõi chặt chẽ hơn tiến triển công việc của nhân viên và người nhận trợ cấp của họ. Ông khẳng định rằng các tạp chí không thể làm nhiệm vụ này một cách độc lập.

Bình đẳng và bất bình đẳng

Theo một khảo do tạp chí Nature thực hiện, phần lớn các nhà nghiên cứu thấy rằng ích lợi lớn nhất mà AI đem lại cho giới khoa học là tạo điều kiện cho các nhà nghiên cứu có ngôn ngữ mẹ đẻ không phải tiếng Anh (Nature 621, 672–675; 2023). Theo Tatsuya Amano, nhà khoa học bảo tồn người Úc tại Đại học Queensland ở Brisbane, “Việc sử dụng các công cụ AI có thể cải thiện tính công bằng trong khoa học”. Amano và các đồng nghiệp đã khảo sát hơn 900 nhà khoa học môi trường với ít nhất một bài báo viết bằng tiếng Anh. Trong số những người mới bắt đầu sự nghiệp nghiên cứu thì các cá nhân không sử dụng ngôn ngữ mẹ đẻ tiếng Anh cho biết bài báo của họ bị từ chối do vấn nghiên cứu trong bài viết được đề cập nhiều gấp đôi so với những nhà nghiên cứu bản ngữ mặc dù những người này dành ít thời gian cho việc viết bài hơn. Amano cho biết ChatGPT và các công cụ tương tự có thể là “sự trợ giúp vô cùng lớn lớn” đối với các nhà nghiên cứu này.

Với ngôn ngữ mẹ đẻ là tiếng Nhật, Amano đã thử nghiệm với ChatGPT và cho biết quá trình này tương tự như làm việc với một đồng nghiệp nói tiếng Anh bản ngữ, mặc dù các đề xuất của công cụ đôi khi không thực sự chính xác. Sau lệnh cấm của tạp chí đối với các công cụ AI tạo sinh, ông đã đồng viết một bài xã luận trên tạp chí Science với lập luận cho rằng AI giúp cải thiện tính công bằng trong xuất bản khoa học, miễn là tác giả công khai việc sử dụng công cụ này. Chẳng hạn như việc đăng bản thảo gốc kèm với phiên bản được AI hỗ trợ chỉnh sửa. 

LLM không phải những phần mềm được hỗ trợ bởi AI duy nhất cung cấp tính năng làm chau chuốt văn bản. “Nhưng hiển nhiên là sử dụng AI tạo sinh thì linh hoạt hơn nhiều”. Irene Li, một nhà nghiên cứu AI tại Đại học Tokyo, cho biết rằng  trước đây cô đã sử dụng Grammarly — một công cụ kiểm tra ngữ pháp và chính tả dựa trên AI — để kiểm tra khả năng viết tiếng Anh của mình, nhưng sau đó thì chuyển sang ChatGPT vì nó linh hoạt hơn và mang lại nhiều giá trị hơn về lâu dài. Thay vì bỏ tiền mua nhiều công cụ hỗ trợ khác nhau, cô chỉ cần đầu tư vào một công cụ tổng hợp tất cả các tính năng. 

Tuy nhiên, theo Chhavi Chauhan, một nhà đạo đức học AI, đồng thời là giám đốc tiếp cận khoa học tại Hiệp hội Điều tra Bệnh học Hoa Kỳ ở Rockville, Maryland, đã cho biết  LLM có thể làm trầm trọng thêm tình trạng bất bình đẳng. Cô lo lắng rằng việc sử dụng các phần mềm LLM miễn phí ở hiện tại có thể trở nên đắt đỏ trong tương lai nhằm mục đích chi trả cho việc tiếp tục sử dụng và vận hành chúng, và nếu các nhà xuất bản sử dụng các công cụ phát hiện do AI quản lý, họ sẽ làm tăng khả năng gán nhãn AI nhầm đối với các văn bản không được viết bởi người có ngôn ngữ mẹ đẻ là tiếng Anh. Một nghiên cứu vào tháng 7 cho thấy mối lo trên đã xảy ra với phiên bản công cụ nhận diện AI hiện tại. Theo Chauhan, “chúng ta đã không nhìn ra được những sự bất bình đẳng mà các mô hình AI tạo sinh này có thể tạo ra”.

Khó khăn trong bình duyệt khoa học

LLM cũng có thể tạo điều kiện thuận lợi khi cho những người thực hành công việc bình duyệt. Với trợ lý là ChatGPT Plus, Mastrodicasa cho biết anh có thể nhận thêm nhiều yêu cầu thẩm định hơn bằng cách sử dụng phần mềm LLM để làm trau chuốt thêm những đánh giá của mình mặc dù anh ấy không hề đăng tải bản thảo hoặc bất kỳ thông tin nào lên các công cụ trực tuyến. “Khi tôi đã có một bản nháp, tôi có thể hoàn thiện nó trong chỉ vài giờ thay vì vài ngày”, “Tôi tin rằng khả năng cao đây sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong bộ công cụ của chúng tôi”. Còn đối với Christoph Steinbeck, một nhà nghiên cứu tin học hóa học tại Đại học Friedrich Schiller ở Jena, Đức, ông đã nhận thấy ChatGPT Plus rất hữu ích trong việc tạo các bản tóm tắt nhanh chóng cho các bản thảo chưa qua bình duyệt. Ông cho biết các bản thảo chưa qua bình duyệt đã có sẵn trên mạng nên tính bảo mật không phải là vấn đề.

Theo Mohammad Hosseini, nhà nghiên cứu đạo đức và  tính liêm chính tại Thư viện và Trung tâm Học tập Khoa học Sức khỏe Galter của Đại học Northwestern ở Chicago, Illinois, một mối lo ngại chính là các nhà nghiên cứu có thể phụ thuộc vào ChatGPT để viết đánh giá mà không cần phải thực sự công tâm dù cho việc đưa ra yêu cầu trực tiếp cho LLM sẽ không cho nhiều đánh giá có giá trị mà chỉ dừng ở việc đề xuất tóm tắt hoặc chỉnh sửa.

Phần lớn những mối lo ban đầu về phần mềm LLM trong bình duyệt khoa học có liên quan đến tính bảo mật. Một số nhà xuất bản lớn như Elsevier, Taylor & Francis và IOP đã cấm các nhà nghiên cứu đăng tải các bản thảo và nội dung văn bản lên các nền tảng AI tạo sinh để đưa ra các báo cáo bình duyệt. Lý do được đưa ra là sự lo ngại rằng các nghiên cứu có thể được lưu trữ ngược lại trong kho dữ liệu đào tạo của phần mềm LLM bởi điều này sẽ vi phạm các điều khoản hợp đồng về việc giữ bí mật công việc. Do lo ngại về quyền riêng tư Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ đã cấm sử dụng ChatGPT và các công cụ AI tạo sinh khác để đưa ra các báo cáo bình duyệt cho các khoản tài trợ vào tháng 6. Sau khi một số bài bình duyệt dường như được viết bởi ChatGPT được đăng tải trực tuyến thì hai tuần sau đó, Hội đồng Nghiên cứu Úc đã cấm sử dụng phần mềm AI tạo sinh trong quá trình đánh giá và phê duyệt các đề xuất xin tài trợ vì những lý do tương tự.

Một cách để vượt qua hàng rào bảo mật là sử dụng phần mềm LLM được lưu trữ riêng tư. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu không được gửi lại cho các công ty lưu trữ phần mềm LLM thông qua dữ liệu đám mây. Với tính năng này, chúng ta có thể tin tưởng rằng dữ liệu sẽ không bị lưu trữ ngược lại. Đại học Bang Arizona ở Tempe đang thử nghiệm với các với các phần mềm LLM được lưu trữ riêng dựa trên các mô hình nguồn mở, chẳng hạn như Llama 2 và Falcon. Neal Woodbury, giám đốc khoa học và công nghệ tại Doanh nghiệp Tri thức của trường đại học, người tư vấn cho các nhà lãnh đạo trường đại học về các sáng kiến nghiên cứu, cho biết: “Đây là vấn đề hoàn toàn có thể giải quyết được”.

Feetham cho biết về mặt lý thuyết thì những công cụ có thể được tích hợp vào hệ thống đánh giá mà các nhà xuất bản đang sử dụng nếu như có sự rõ ràng hơn về cách công cụ LLM lưu trữ, bảo vệ và sử dụng các dữ liệu được đưa vào. “Nếu những công cụ này được sử dụng đúng cách thì sẽ đặt ra nhiều cơ hội mới.” Trong vòng hơn nửa thập kỉ, các nhà xuất bản đã sử dụng các công cụ AI với khả năng tự học (machine-learning) và xử lý văn phong tự nhiên để hỗ trợ quá trình bình duyệt; và với AI tạo sinh, những công cụ này sẽ được khai thác triệt để hơn nữa. Theo đại diện của nhà xuất bản Wiley, phía công ty họ đang thử nghiệm AI tạo sinh trong công đoạn sàng lọc các bản thảo, chọn lựa nhà bình duyệt phù hợp, cũng như xác minh danh tính các tác giả.

Lo ngại về chuẩn mực đạo đức

Tuy nhiên, một số nhà nghiên cứu cho rằng việc sử dụng LLM chưa phân định rõ ràng những ranh giới về mặt đạo đức để có thể chính thức đưa vào sử dụng trong quá trình xuất bản học thuật. Theo Iris van Rooij, một nhà khoa học về nhận thức tại Đại học Radboud ở Nijmegen, Hà Lan, nguyên nhân chính tạo nên mối lo này nằm ở cách phần mềm LLM hoạt động: truy tìm và sử dụng nội dung trên Internet mà chưa chọn lọc các nội dung mang tính thiên vị, được cho phép sử dụng hoặc có bản quyền.

“Bất cứ điều gì mang tính đột phá như thế này đều gây ra quan ngại”

Hơn nữa, cô cũng cho rằng công cụ AI tạo sinh chỉ là một hình thức “đạo văn tự động theo yêu cầu” vì xét cho cùng, người sử dụng cũng không hề biết về nguồn gốc của những thông tin được cung cấp; và nếu các nhà nghiên cứu nhận thức rõ hơn về vấn đề này, họ sẽ không muốn sử dụng các công cụ AI tạo sinh nữa.

Một vài cơ quan báo chí đã quyết định chặn bot của ChatGPT truy tìm trang web của họ cũng như một vài doanh nghiệp khác có thể đang xem xét khởi kiện. Mặc dù các nhà xuất bản khoa học vẫn chưa trực tiếp công khai các thông tin này, nhưng trên tờ Nature, Wiley đã đề cập rằng họ “đang theo dõi chặt chẽ các báo cáo và vụ kiện tụng trong ngành nhắm vào tuyên bố cho rằng các mô hình AI tạo sinh đang thu thập dữ liệu được bảo vệ cho mục đích đào tạo, tuy nhiên lại không hề xem xét những mặt hạn chế của những thông tin đó.” Nhà xuất bản cũng đã kêu gọi tăng cường giám sát quy định chặt chẽ hơn, bao gồm các nghĩa vụ kiểm toán và minh bạch đối với các nhà cung cấp tính năng LLM.

Đồng thời cũng là trợ lý biên tập của tạp chí Accountability in Research của nhà xuất bản Taylor & Francis, Hosseini đề xuất rằng một cách để cải thiện tính chính xác và mức độ phù hợp của kết quả truy vấn cho các nhà khoa học chính là huấn luyện các công cụ LLM sử dụng tài liệu khoa học của một số ngành cụ thể. Tuy nhiên, chưa có nhà xuất bản nào được tạp chí Nature liên hệ nói rằng họ đang thực hiện điều này.

Gemma Derrick, người nghiên cứu chính sách và văn hóa nghiên cứu tại Đại học Bristol, Vương quốc Anh, cho biết nếu các học giả bắt đầu dựa dẫm vào LLM thì có thể kĩ năng diễn đạt văn phong của họ sẽ bị suy giảm đáng kể. Từ đó mà các nhà nghiên cứu mới có thể mất đi khả năng phát triển kĩ năng đưa ra đánh giá bình duyệt khoa học một cách công bằng và bình đẳng.

Sự thay đổi mang tính chuyển hóa

Ngoài ra, Patrick Mineault, nhà khoa học máy học cấp cao tại Mila – Viện AI Quebec ở Montreal, Canada, cho biết các công cụ AI tạo sinh có khả năng thay đổi cách mà một nghiên cứu được công bố và phổ biến tới công chúng; ngụ ý rằng nghiên cứu sẽ được xuất bản dưới định dạng mà máy tính dễ đọc hơn con người. Theo dự đoán của ông, sẽ có thêm nhiều hình thức xuất bản mới.

Trong thời đại phát triển tiên tiến của những mô hình ngôn ngữ lớn, Eisen hình dung ra một tương lai mà các kết quả nghiên cứu được xuất bản dưới định dạng tương tác hoặc định dạng theo yêu cầu thay vì là bản cứng, đại trà. Với mô hình này, người dùng hoàn toàn có thể sử dụng công cụ AI tạo sinh để tìm hiểu sâu, chi tiết hơn về những khía cạnh nghiên cứu mà họ quan tâm, chẳng hạn như đặt câu hỏi về các thử nghiệm, dữ liệu và phân tích. LLM cũng sẽ cho phép cá nhân sử dụng truy những kết quả phù hợp với nhu cầu của họ. Đối với Eisen, việc nhận diện kết quả nghiên cứu chỉ thông qua những khía cạnh đánh giá đơn lẻ sẽ dần được thay thế.

Các công ty như Scite và Elicit đã phát hành các công cụ tìm kiếm sử dụng LLM để cung cấp câu trả lời theo văn phong tự nhiên cho các nhà nghiên cứu. Vào tháng 8, Elsevier cũng đã tung ra phiên bản thử nghiệm cho công cụ hỗ trợ độc quyền của họ là Scopus AI, từ đó giúp đưa ra những bản tóm tắt ngắn gọn về các chủ đề nghiên cứu. Nhìn chung, những công cụ này sử dụng công nghệ LLM để diễn đạt lại kết quả từ các truy vấn tìm kiếm truyền thống.

Mineault cho biết thêm rằng các công cụ AI tạo sinh có khả năng thay đổi cách các nhà nghiên cứu tiến hành phân tích tổng hợp và đánh giá, nhưng chỉ khi sửa được khuynh hướng tự tạo dựng thông tin và tài liệu tham khảo của những công cụ này. Đối với Mineault, số lượng bài báo được bình duyệt do con người nhiều nhất mà ông từng thấy là 1600; nhưng với sự trợ giúp của công cụ AI tạo sinh thì công việc này sẽ được hoàn thành hiệu quả hơn nhiều. “Đây chỉ là một tỷ lệ rất nhỏ trong toàn bộ số tài liệu khoa học,” ông nói. “Câu hỏi đặt ra là có bao nhiêu nội dung trong tài liệu khoa học hiện nay có thể được khai thác và sử dụng?

Dịch từ Nature

Bài viết Sự phát triển của AI cản trở xuất bản khoa học như thế nào đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Viện Clingendael, một tổ chức gồm các chuyên gia cố vấn về những vấn đề quốc tế ở thành phố Hague, đã công bố một bài báo cáo do chính phủ ủy thác về những rủi ro tiềm ẩn liên quan đến việc tiếp nhận sinh viên do Hội đồng Học bổng Trung Quốc (China Scholarship Council – CSC) ở Hà Lan tài trợ. Báo cáo đề cập rằng các nhà nghiên cứu, các cán bộ trường đại học, các chính trị gia và cơ quan tình báo ở Hà Lan lo ngại rằng các nghiên cứu sinh tiến sĩ theo diện CSC“ có thể tạo điều kiện cho việc chuyển giao kiến thức ngoài ý muốn và-hoặc có thể liên quan đến các hoạt động can thiệp của nước ngoài”.

Bài báo cũng bổ sung rằng: “Họ cũng lo lắng về khả năng các cơ sở học thuật Hà Lan bị phụ thuộc vào nguồn tài trợ từ phía Trung Quốc thông qua CSC bởi điều này có thể khiến họ dễ bị ảnh hưởng trước áp lực chính trị và những diễn biến địa chính trị liên quan đến Trung Quốc”.

Nghiên cứu này được Bộ Giáo dục ủy quyền vào năm ngoái với sự hỗ trợ của Bộ Ngoại giao Hà Lan trong bối cảnh các trường đại học riêng lẻ ở Đức, Thụy Điển và Đan Mạch được báo cáo rằng đã ngừng hợp tác với sinh viên CSC. Tháng 7 năm ngoái, Đại học Friedrich Alexander ở Erlangen-Nuremberg của Đức cũng đã đình chỉ hợp tác vô thời hạn đối với sinh viên CSC với lý do cấp thiết rằng cần phải “bảo vệ chống lại gián điệp khoa học và công nghiệp”.

Theo bài báo, nhiều tổ chức của Hà Lan gần đây đã tạm dừng hoặc ngừng tham gia CSC – chương trình học bổng của chính phủ Trung Quốc do Bộ Giáo dục ở Bắc Kinh quản lý – do những rủi ro liên quan. Các tổ chức ấy bao gồm Khoa Khoa học, Khoa Nha khoa và Khoa Y của Đại học Tự do Amsterdam (VU); Khoa Nha khoa và Khoa Y của Đại học Amsterdam; Trường Khoa học Xã hội và Hành vi Erasmus (ESSB) và Trường Kinh tế Erasmus (ESE); các khoa của Đại học Kỹ thuật Delft và Đại học Utrecht; và một số viện nghiên cứu quốc gia khác.

Báo cáo thường niên năm 2022 của Cơ quan An ninh và Tình báo Tổng hợp Hà Lan cho biết Trung Quốc “là mối đe dọa lớn nhất đối với an ninh tri thức Hà Lan” trong khi Cơ quan An ninh và Tình báo Quân đội lại viết trong báo cáo năm 2023 rằng Trung Quốc “quan tâm đến việc tiếp thu kiến thức cao cấp của Hà Lan”, dù là thông qua hoạt động do thám hay hợp tác (về mặt học thuật).

Sự phụ thuộc

Hà Lan là quốc gia chủ nhà lớn thứ tư trên toàn thế giới về số lượng sinh viên và nhà nghiên cứu được bảo trợ bởi CSC. Số liệu này không bao gồm các nghiên cứu sinh của một trường đại học Trung Quốc thực hiện một phần nghiên cứu của họ với khoản trợ cấp của CSC tại một cơ sở giáo dục của Hà Lan.

Theo báo cáo Clingendael, có khoảng 2.197 nghiên cứu sinh CSC ở Hà Lan vào năm 2023. Gần một nửa trong số họ nghiên cứu trong các lĩnh vực có ý nghĩa chiến lược đối với cả Trung Quốc và Hà Lan.

Bất chấp những con số thống kê này, báo cáo kết luận rằng mức độ phụ thuộc của các cơ sở học thuật Hà Lan vào nghiên cứu sinh CSC trong các lĩnh vực nghiên cứu chiến lược là “hạn chế”.

Ingrid d’Hooghe, nhà nghiên cứu cấp cao tại Clingendael và đồng tác giả của báo cáo, cho biết: “Chúng tôi nhận thấy rằng mặc dù số lượng nghiên cứu sinh CSC [ở Hà Lan] cao hơn một chút so với dự kiến nhưng sự phụ thuộc vẫn còn hạn chế, bởi vì thường sẽ có một số lượng rất lớn các nghiên cứu sinh nói chung nếu số lượng nghiên cứu sinh CSC cũng lớn.

Sinh viên CSC được phép theo học tại tất cả 13 trường đại học và 5 cơ sở nghiên cứu lớn của Hà Lan, tuy nhiên khảo sát cho thấy chỉ có 11 trường hợp ở cấp khoa hoặc cấp chuyên ngành là tỉ lệ nghiên cứu sinh CSC trên 15%. Theo như trong báo cáo thì một số khoa và chuyên ngành có tỷ lệ nghiên cứu sinh CSC trên 20% và điều đó cho thấy một “nguy cơ bị phụ thuộc vào số lượng nghiên cứu sinh CSC”.

Theo tiến sĩ d’Hooghe trả lời trên University World News, “Chúng tôi có thể nhận thấy rằng hoàn toàn có nguy cơ cao [của sự phụ thuộc]”, để từ đó mà các trường đại học có thể xem xét phát triển sự đa dạng hóa cho trường.

Bên cạnh đó, bà thể hiện sự đồng tình rằng tỷ lệ 15% hoặc 20% là có chút thất thường. “Tuy nhiên, không có phương pháp nào khác để xác định khi nào việc phụ thuộc sẽ trở thành vấn đề. Chúng ta có thể bắt đầu xem xét kĩ lưỡng vấn đề hơn với tỉ lệ phần trăm như hiện tại”.

Trong phần kết luận, báo cáo nêu rõ: “Các khoa hoặc chuyên ngành có tỷ lệ nghiên cứu sinh CSC trên 15% đều nhận thức được mối nguy phụ thuộc và sự cần thiết trong việc giảm thiểu số lượng sinh viên CSC; một số đơn vị đã bắt đầu hướng tới những nguồn tài trợ mới đa dạng hơn”,

Lợi ích của hợp tác phát triển

Nhìn chung, báo cáo cũng nhấn mạnh rằng những nghiên cứu sinh của CSC đều là những đồng nghiệp đáng kính và thường xuyên đóng góp công sức đáng kể cho kho tàng khoa học, đặc biệt đối với các lĩnh vực còn khan hiếm nhân tài hoặc những chủ đề nghiên cứu khó tìm được nguồn tài trợ. Hơn nữa, việc này đôi lúc cũng tạo điều kiện cho sự hợp tác rộng rãi hơn với phía Trung Quốc.

Nhiều cá nhân sau đó cũng được nắm giữ các vị trí quan trọng tại các đại học hàng đầu ở Trung Quốc. Theo báo cáo, “việc tiếp cận và kết nối với các tổ chức nghiên cứu ở Trung Quốc có thể coi là quan trọng trong công tác duy trì vị thế nắm giữ tri thức của phía Hà Lan, đặc biệt là trong những lĩnh vực khoa học mà phía Trung Quốc đang dẫn đầu hoặc cung cấp “vườn thực nghiệm” cho các dự án nghiên cứu.”

Đối với nhiều tổ chức, việc bổ nhiệm các nghiên cứu sinh CSC sẽ mang lại lợi ích về mặt tài chính bởi những nghiên cứu sinh ấy sẽ được chính CSC trợ cấp. Do đó mà các tổ chức có thể mở rộng phạm vi năng lực nghiên cứu của mình một cách dễ dàng hơn, nhưng điều này cũng có thể làm tăng sự phụ thuộc tài chính vào nguồn tài trợ nghiên cứu này. 

Nguy cơ khả năng chuyển giao thông tin “không mong muốn”, tiếp cận công nghệ kép dân sự-quân sự và vi phạm quyền sở hữu trí tuệ cũng được xem xét trong báo cáo. Tuy nhiên, vì các nghiên cứu sinh CSC thường thực hiện nghiên cứu ở mức độ thấp hơn nên báo cáo cho rằng họ không đặc biệt liên quan đến vấn đề trong trường hợp này. “Có lẽ một nghi vấn nên được đặt ra đối với phía nghiên cứu sinh sau tiến sĩ hoặc các nhà nghiên cứu ở trình độ cao hơn”, theo tiến sĩ d’Hooghe. 

Theo báo cáo, các đại học ở Hà Lan đã nhận thức rõ hơn về rủi ro an ninh học thuật so với những năm vừa rồi. Trên thực tế, một vài trường đại học đã báo cáo rằng họ từ chối một số đơn đăng kí của nghiên cứu sinh của Trung Quốc. Điều này một phần có lẽ do lý lịch chưa đầy đủ, có dấu hiệu bất ổn hoặc có mối liên hệ với các trường quân sự hoặc viện nghiên cứu quân sự. Cũng có thể là do chủ đề nghiên cứu quá “táo bạo” hoặc không phù hợp khi để cho sinh viên từ một vài quốc gia nhất định tiếp tục nghiên cứu sâu.

Tuy nhiên tiến sĩ d’Hooghe thừa nhận rằng xét về mặt bảo mật nghiên cứu thì vấn đề này không hẳn là điều hiển nhiên, dễ thấy. Bà cho biết trong nhiều trường hợp, các tổ chức của Trung Quốc sẽ gỡ bỏ thông tin trên mạng có chứa thông tin về “những cá nhân có mối liên hệ nhất định với các viện nghiên cứu quân sự, vì vậy mà họ cũng tinh vi hơn trong việc che giấu lý lịch” của những học viên này.

Bên cạnh đó, cũng cần lưu ý rằng phía Trung Quốc cũng có sự cân nhắc kĩ lưỡng hơn về các đại học hay chương trình mà họ sẽ tiến cử nghiên cứu sinh đến. Khi đề cập tới các kế hoạch 5 năm của Trung Quốc và các sáng kiến khác nhằm thúc đẩy khoa học và công nghệ, bà d’Hooghe cho rằng “Họ rất rõ ràng trong việc gửi sinh viên đến các đại học hay khoa chuyên ngành mà họ còn thiếu sót về kiến thức đào tạo.”

“Do đó, họ [có xu hướng] nhắm tới những lĩnh vực [nghiên cứu] này và ít cân nhắc đến [hợp tác nghiên cứu quốc tế] nếu chỉ vì mục đích hợp tác đơn thuần.”

Bà cũng cảnh báo nếu Hà Lan hoặc EU cho rằng những nghiên cứu sinh CSC là một vấn đề cần chú trọng thì “phía Trung Quốc sẽ gửi những sinh viên này đi học thông qua những chương trình khác, hoặc nhắm tới những người đã hoạt động sẵn trong quốc gia đó. Hay cũng có thể là hợp tác với các cá nhân từ đa dạng quốc tịch hơn…Và họ sẽ càng trở nên sắc sảo hơn trong việc đảm bảo rằng họ nhận được những gì mong muốn.”

Ứng phó với những biến đổi trong tương lai

Theo tiến sĩ d’Hooghe, báo cáo nhấn mạnh các trường đại học tại Hà Lan cần được thúc đẩy lên kế hoạch trong trường hợp mối quan hệ hợp tác nghiên với Trung Quốc phải chấm dứt đột ngột và lập hai kịch bản ứng phó nếu tình huống đó xảy đến đột ngột. “Họ nên sẵn sàng cho khả năng họ sẽ không thể làm việc với các nghiên cứu sinh Trung Quốc trong tương lai nếu hiện nay vẫn còn tồn tại sự phụ thuộc [vào các nhà nghiên cứu Trung Quốc].

Theo một trong những kịch bản của báo cáo, tranh chấp giữa Trung Quốc và Đài Loan đã vượt quá tầm kiểm soát và trở thành một cuộc khủng hoảng toàn cầu, dẫn đến một cuộc khủng hoảng quân sự giữa Trung Quốc và Mỹ. Trong trường hợp này, EU có thể chọn ngừng hợp tác khoa học với Trung Quốc, bao gồm cả với CSC, giống như cách họ đã nhanh chóng ngừng hợp tác với các tổ chức nghiên cứu của Nga  sau khi Nga xâm chiếm Ukraine. 

Tuy nhiên, tiến sĩ  d’Hooghe khuyến cáo “việc chấm dứt mọi hợp tác với Nga là chuyện khác vì không có nhiều nghiên cứu hợp tác cấp cao được thực hiện với các trường đại học và nghiên cứu của Nga. Nó còn quá ít để so sánh với các hợp tác cùng phía Trung Quốc.”

Một kịch bản khác là sự leo thang trong cạnh tranh công nghệ giữa Mỹ và Trung Quốc,  bao gồm cả việc Mỹ gây áp lực buộc các nước châu Âu phải làm tương tự, cũng như thực hiện chính sách “giảm thiểu rủi ro”  của EU đối với Trung Quốc

Theo báo cáo, căng thẳng giữa EU và Trung Quốc đã gia tăng những năm gần đây do nhưng bất đồng về thực tiễn thương mại, ép buộc kinh tế, hạn chế xuất khẩu đối với các nguyên liệu thô quan trọng, chiến tranh giữa Nga và Ukraine và các điều kiện nhân quyền ở Trung Quốc. 

Do căng thẳng chính trị và thương mại ngày càng gia tăng, kịch bản nhấn mạnh một viễn cảnh mối quan hệ EU-Trung Quốc xấu đi đáng kể, đặc biệt là mối quan hệ giữa Hà Lan và Trung Quốc. Quan hệ đối tác nghiên cứu và công nghệ giữa Trung Quốc và EU có thể chịu sự giám sát chặt chẽ hơn từ phía EU, vốn các đánh giá về khả năng bị tổn hại của châu Âu trong lĩnh vực công nghệ tiên tiến đều đã nêu ra nguyên nhân đến từ việc tiếp xúc quá nhiều vớ Trung Quốc. Mối quan hệ hai bên có thể trở nên tồi tệ hơn do sự tăng cường kiểm tra nghiêm ngặt đối với Trung Quốc và khả năng xuất hiện các báo cáo về sự can thiệp của Trung Quốc.

Báo cáo cho biết: “Những diễn biến trong kịch bản này có thể khiến chính phủ châu Âu ngừng hợp tác với các chương trình học bổng của Trung Quốc, bao gồm cả CSC, và/hoặc có thể khiến Trung Quốc ngừng hợp tác học bổng CSC với các quốc gia châu Âu được chọn vì bất bình với báo cáo tiêu cực.”

Bước tiến của các trường đại học

Tiến sĩ d’Hooghe cũng cho biết phần lớn các trường đại học Hà Lan hiện đang tiến hành nhiều nỗ lực để tăng cường an ninh nghiên cứu. Họ dường như đi trước các quốc gia EU khác về vấn đề này và khuyến khích các đại học phải thật chủ động và thực hiện thẩm định định kì. 

Một số trường đại học tiên tiến hơn trong việc triển khai các biện pháp an ninh nghiên cứu, chẳng hạn như Đại học Kỹ thuật Delft, đã hành động ngay khi vấn đề được đặt ra thông qua việc xuất bản số lượng lớn các ấn phẩm chung với quân đội Trung Quốc khi so sánh với các trường đại học khác trên thế giới. Trong khi một số trường đại học Hà Lan tụt lại phía sau vì nhiều lý do, phần lớn lại vượt trội so với các trường ở các quốc gia EU khác.

Tiến sĩ d’Hooghe không nhận thấy điều này quá nhiều ở những nơi khác trong châu Âu, tuy nhiên, bà cũng nhận xét rằng chính phủ Vương quốc Anh cũng đã đầu tư rất nhiều vào an ninh nghiên cứu và các nguyên tắc phụ thuộc của các đại học.

Dịch từ University World News

Bài viết Các trường đại học kêu gọi thiết lập kế hoạch ứng phó với sự suy giảm của nghiên cứu sinh Trung Quốc đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Sự xuất hiện mạnh mẽ của văn hóa xếp hạng trên toàn cầu, nhưng chỉ dựa vào các thông số không xác thực, các phương pháp gây tranh cãi hay các thuật toán thiếu minh bạch do các bên tư nhân phát triển, đã dấy lên những quan ngại nghiêm trọng về những giá trị tích cực hay những ảnh hưởng tiêu cực của các bảng xếp hạng (BXH) ấy đối với các hệ thống giáo dục đại học trên toàn cầu.

Tại Anh, một trong các lý do hợp lý hóa sự tồn tại của các BXH đại học là chúng cung cấp các chỉ số đánh giá chất lượng. Những thông tin từ các BXH ấy sẽ cung cấp cho sinh viên những thông tin thiết yếu giúp các em đưa ra những lựa chọn trường đại học sáng suốt và phù hợp. Điều này là hoàn toàn hợp lý khi đặt trong bối cảnh của nước Anh khi trên trung bình, hệ cử nhân tại các trường đại học công ở đây có học phí trung bình thuộc hạng đắt đỏ nhất trên thế giới (theo báo cáo từ Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế).

Trong một bài báo mở được xuất bản gần đây, hai tác giả Kyle Grayson và Paul Grayson đã kiểm tra độ uy tín của các BXH bằng cách thử xem xét rằng liệu những thông số và thứ hạng được cung cấp có thực sự đưa ra các chỉ số riêng biệt và đầy đủ về chất lượng để làm nổi bật lên những đặc điểm khác nhau của từng trường hay không?  

Đáng tiếc thay câu trả lời là “Không”. Các tổ chức xếp hạng đã tạo ra những chỉ số làm phóng đại những khác biệt không đáng kể giữa các cơ sở giáo dục. Nói cách khác, các BXH đã lợi dụng các kỹ năng trình bày để kiến giải các kết quả sao cho khẳng định giả thuyết căn bản của họ, là có tồn tại sự phân hóa cấp bậc giữa các cơ sở trong hệ thống giáo dục đại học của nước Anh. Tuy nhiên, những BXH này lại không chỉ ra hay có lời giải thích hợp lý nào cho việc liệu thứ bậc xếp hạng của trường có được đưa ra dựa trên số liệu thống kê hay thể hiện sự khác biệt thực sự trong môi trường nghiên cứu hoặc quá trình học tập của sinh viên hay không.

Kyle & Paul Grayson đã tiến hành phương pháp phân tích theo cụm (cluster analysis) để kiểm tra xem liệu nhóm các trường đại học Anh Quốc có những đặc điểm tương tự nhau hay không bằng cách sử dụng chung nguồn dữ liệu và chỉ số cung cấp bởi Guardian và Complete University Guide giai đoạn 2018-19, chủ yếu để tránh những ảnh hưởng tạm thời do dịch Covid-19.  Sử dụng phương pháp này, các trường đại học chia sẻ nhiều đặc điểm tương đồng với nhau hơn so với các nhóm trường đại học khác sẽ được sắp xếp vào chung một nhóm. Nếu tìm thấy bất kỳ nhóm tương đồng nào thông qua phân tích này, điều đó sẽ chỉ ra sự thiếu mạch lạc trong việc xếp hạng các tổ chức theo kiểu phân cấp.

Để kiểm tra xem liệu sự khác biệt giữa các nhóm có tạo nên ảnh hưởng về mặt thống kê, hai tác giả đã xem xét và nghiên cứu các chỉ số bao gồm: những giá trị gia tăng trong học tập, mức độ hài lòng của sinh viên, chất lượng và cường độ nghiên cứu, sử dụng phương pháp phân tích theo cụm. Ngoài ra, hai tác giả cũng đã tiến hành phân tích hồi quy để xác định mối quan hệ tiềm ẩn (nếu có) giữa kết quả thống kê và các biến khác như sinh viên, nhân viên và/hoặc tổ chức khác. Sau đó, nhằm xác định liệu các số đo về chất lượng nghiên cứu có bị ảnh hưởng bởi sự dồi dào của tài nguyên nghiên cứu sẵn có, hai tác giả đã thêm vào một biến số là “chi phí nghiên cứu”. 

Khác với các thứ hạng trên BXH, Kyle&Paul Grayson nhận thấy các trường đại học tại Vương quốc Anh chỉ được phân vào hai nhóm dựa trên những số liệu này. Để hạn chế tối thiểu những sai lệch, hai tác giả phân các trường thành hai nhóm là nhóm Xanh Lam và nhóm Xanh Lục, với 53% sinh viên đại học ở Vương quốc Anh theo học ở Nhóm Xanh lam và 47% vào Nhóm Xanh lục.

Có sự vượt trội lớn về những giá trị gia tăng trong học tập của các trường đại học thuộc nhóm Xanh Lục so với các trường thuộc nhóm Xanh Lam, cụ thể là 19%. Mức độ hài lòng của sinh viên hai nhóm thì khá tương đồng. Điểm nghiên cứu của nhóm Xanh Lam (77%) cao hơn nhiều so với điểm của nhóm Xanh Lục (43%). Mặc dù những sự chênh lệch này có ý nghĩa lớn về mặt thống kê, nhưng mặt khác, nhóm Xanh Lục chi cho việc nghiên cứu với chi phí chỉ bằng 1/10 của nhóm Xanh Lam. Những khác biệt này đều mang ý nghĩa thống kê. Mặc dù các sự khác biệt đó phần nào phản ánh chi phí khác nhau với những loại hình nghiên cứu khác nhau, nhưng chúng cũng chỉ ra sự hiệu quả và đa dạng trong công cuộc xuất bản tri thức của nhóm Xanh Lục. Cần có các nghiên cứu sâu hơn để có các phân tích chính xác.

Tiếp theo, Kyle&Paul Grayson bắt đầu nghiên cứu đặc điểm trường đại học và sinh viên của các nhóm này. So với nhóm Xanh Lục, các cơ sở giáo dục thuộc nhóm Xanh Lam có tỷ lệ sinh viên-giáo viên thấp hơn, mức độ chi của sinh viên cao hơn, thu nhập trung bình các tổ chức cao hơn, ngưỡng điểm đầu vào cao hơn, tỷ lệ sinh viên đến từ khu vực có thu nhập thấp hay đến từ trường công cũng thấp hơn, tỷ lệ sinh viên sinh sống tại nhà thấp hơn, tỷ lệ sinh viên tiếp tục học năm thứ hai cao hơn, và tỷ lệ sinh viên có việc làm sau 6 tháng tốt nghiệp cao hơn (chỉ số áp dụng với cả nền tảng tầng lớp kinh tế xã hội và sự thịnh vượng của khu vực). Cần lưu ý rằng trong hầu hết các BXH đại học, các tiêu chí tỷ lệ sinh viên-giảng viên, mức độ chi tiêu của sinh viên, điểm đầu vào và tỷ lệ có việc làm sau khi tốt nghiệp là những yếu tố chính khiến xếp hạng của nhóm này thấp hơn đáng kể.

Sau đó, hai tác giả phân loại các tổ chức trong nhóm Xanh Lam và Xanh Lục bằng cách sử dụng cách phân loại nhóm thông thường theo nhiệm vụ. 100% các cơ sở thuộc Russell Group – Nhóm hội tụ các trường hàng đầu tại Anh, và 93% các trường đại học chuyên sâu về nghiên cứu thì đều nằm trong nhóm Xanh Lam. Ngược lại, 96% các trường đại học trẻ tuổi đều thuộc nhóm Xanh Lục.

Những người không nghiêm túc trong vấn đề này sẽ cho rằng cả đội ngũ chỉ đang cố gắng chứng minh chỉ là sự tồn tại của một hệ thống phân cấp ở mức độ nhóm, và một hệ thống khác phản ánh những hiểu biết về bối cảnh giáo dục đại học. Tuy nhiên, hai tác giả không cho rằng sự thể chỉ có như vậy. Điều làm nên sự khác biệt của nhóm Xanh Lam là các nghiên cứu của họ, còn nhóm Xanh Lục thì nổi bật lên bởi kết quả học tập vượt trội của sinh viên. Tùy thuộc vào quan điểm và mục đích của mỗi người khi tìm hiểu về các trường đại học mà các trường đó sẽ có những giá trị khác nhau.

Kyle&Paul Grayson đưa ra các phát hiện của mình nhằm ủng hộ việc loại bỏ văn hóa BXH theo thứ bậc được sử dụng rộng rãi bởi các phương tiện truyền thông, chính phủ và các trường đại học. 

Thay vào đó, chúng ta hoàn toàn có thể tập trung vào những đóng góp cho giáo dục và nghiên cứu của hai nhóm tổ chức mà hai tác giả đã nêu bật, chẳng hạn như trên thực tế, nhóm Xanh Lục, tuy hoạt động trong những môi trường khó khăn hơn với ít nguồn lực hơn, nhưng họ cung cấp đầu ra với kết quả xuất sắc cho gần một nửa số sinh viên đại học tại Vương quốc Anh. Nếu như là tại một quốc gia khác, thì chính phủ, giới truyền thông và các cơ sở giáo dục đại sẽ đều coi sự đóng góp này như một thành công về mọi mặt. Nhưng thật không may, những khuyến khích ở cấp độ thị trường và khuynh hướng văn hóa mở trong xã hội Anh nhằm tái tạo các hệ thống phân cấp đã khiến chúng ta đang mắc kẹt với lối tư duy coi thường và xem nhẹ những đóng góp quan trọng về xã hội, văn hóa và kinh tế của nhóm Xanh Lục.

Dịch từ LSE

Bài viết Một BXH đại học “trung thực” sẽ trông như thế nào? đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Vấn đề nghiên cứu là tiêu chí chủ đạo giúp xác định chủ đề và hướng đi của bài nghiên cứu. Những vấn đề trong vòng nghiên cứu đặt ra cơ hội cho nhà nghiên cứu được chính thức đặt bút nghiên cứu (để kiểm chứng giả thuyết của mình), cũng như đặt ra những giới hạn nhất định cho bài nghiên cứu ấy.

Vấn đề nghiên cứu sau đó sẽ trở thành chủ đề để nhà nghiên cứu có thể trao đổi và tìm hiểu nguồn thông tin học thuật từ những học giả và các nhà xuất bản, là phương tiện giúp nhà nghiên cứu thu nạp được kho  tri thức uyên bác về các lĩnh vực liên quan.

Lựa chọn vấn đề nghiên cứu

Đừng cho rằng xác định vấn đề để nghiên cứu là một công việc dễ dàng. Nhà nghiên cứu nên bắt đầu tự đưa ra những câu hỏi ngay từ những giai đoạn đầu. Thông thường sẽ có ba cách để tiếp cận vấn đề nghiên cứu: 1) Giảng viên hướng dẫn gợi ý một chủ đề tổng quát phù hợp, từ ấy nhà nghiên cứu phát triển và nghiên cứu về một khía cạnh cụ thể; 2) Nhà nghiên cứu chọn một đề tài khả thi và phù hợp với điều kiện hiện tại từ danh sách các chủ đề mà giảng viên hướng dẫn đưa ra; hoặc, 3) Nhà nghiên cứu lựa chọn chủ đề cho bài nghiên cứu dưới sự cho phép của giảng viên hướng dẫn.

Phần 1 của bài Lựa chọn chủ đề nghiên cứu tập trung vào hướng dẫn trường hợp nhà nghiên cứu/sinh viên được cung cấp sẵn một chủ đề nghiên cứu

Bước 1: Xác định khái niệm và thuật ngữ cấu thành nên chủ đề nghiên cứu. Giả sử giảng viên muốn cả lớp tập trung vào vấn đề nghiên cứu sau: “Liên minh châu Âu có phải là một tổ chức an ninh đáng tin cậy với khả năng góp phần đương đầu với lực lượng khủng bố toàn cầu hay không?” Các khái niệm chính cần tìm hiểu trong vấn đề này bao gồm: Liên minh châu Âu, khủng bố toàn cầu, sự tín nhiệm [Gợi ý: Tập trung vào các danh từ riêng, danh từ hoặc cụm danh từ, và động từ chỉ hành động của chủ thể trong phần mô tả nhiệm vụ].

Bước 2: Tìm hiểu các tài liệu liên quan để giúp định hình cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu phù hợp và phân tích vấn đề.

Nhà nghiên cứu có thể tìm kiếm các tài liệu liên quan thông qua các sách giáo trinh, tìm kiếm bài báo trên các cơ sở dữ liệu học thuật như Google Scholar, Scopus, Web of Science,… 

Khi đã tìm được một số tài liệu phù hợp với chủ đề đã chọn, đừng quên dành thời gian đọc qua các tài liệu tham khảo do tác giả cung cấp ở phần chú thích cuối trang, chú giải hoặc mục lục tham khảo. Đây là cách để xác định các nghiên cứu quan trọng và cần được ưu tiên tham khảo trước, vì những tựa đề tài liệu mà được trích dẫn nhiều lần thì cũng đồng nghĩa với độ quan trọng và cần thiết của chúng càng cao trong việc xây dựng nền tảng để hiểu vấn đề nghiên cứu.

Tip: Khi tìm thấy một bài báo hữu ích từ một tạp chí nào đó, hãy sao chép và dán tiêu đề vào Google Scholar, sau đó thì đặt dấu ngoặc kép xung quanh. Sau khi hiện kết quả dữ liệu các bài đọc, tìm phần “trích dẫn” đi kèm một con số. Phần này cho thấy độ uy tín của tài liệu khi hiển thị số lần nội dung ấy được các nhà nghiên cứu khác trích dẫn từ lúc mới xuất bản. Đây là một cách hay và thuận tiện để tìm kiếm những nghiên cứu gần đây và có liên quan về chủ đề mình đã chọn. Danh sách tài liệu tham khảo của bài báo đó cũng là một nguồn tốt để tìm kiếm thêm các bài báo liên quan.

Bước 3: Vì các tài liệu nghiên cứu khoa học xã hội thường nhằm mục đích khuyến khích bạn xây dựng ý tưởng và lập luận của riêng mình, nên hãy tìm kiếm những tài liệu có thể giúp mở rộng, sửa đổi hoặc cải thiện, giúp quan điểm quan điểm và lập luận ban đầu của bạn thêm sắc bén. Ví dụ, nếu như bạn muốn nói đến việc EU chưa đủ sẵn sàng để tiếp nhận nhiều trách nhiệm hơn trong việc đảm bảo an ninh toàn cầu vì vẫn còn tình trạng nợ nần nặng nề ở nhiều quốc gia thuộc EU, thì hãy tập trung vào các nguồn đã khẳng định và chứng minh điều này, cũng như những nguồn bác bỏ quan điểm này. 

Các tài liệu liên quan đóng vai trò hỗ trợ nhà nghiên cứu trong việc hình thành hướng phân tích:

• Phản biện, bình luận — Bạn sẽ dễ gặp tình huống tìm được những nguồn tài liệu liên quan đến chủ đề mà mình đã chọn nhưng lại không đồng tình với lập luận và quan điểm của tác giả. Do đó, bạn có thể sử dụng các tài liệu này như một công cụ giúp phản biện, cung cấp bằng chứng chứng minh từ các tài liệu nghiên cứu để khẳng định các quan điểm được đưa ra trước đó là chưa thỏa đáng, và chỉ ra tại sao quan điểm của bạn lại phù hợp hơn dựa trên cách diễn giải những bằng chứng của bạn.
• Nguồn ý tưởng — mặc dù đương nhiên nhà nghiên cứu sẽ có kỳ vọng đưa ra các ý tưởng, quan điểm mới nguyên bản, việc sử dụng các tài liệu rồi mở rộng, chỉnh sửa và diễn giải lại theo cách hiểu của bản thân vẫn là chấp nhận được. Bạn chỉ cần lưu ý trích nguồn đầy đủ.
• Nguồn thông tin cho bối cảnh lịch sử – Việc đọc các tài liệu liên quan cũng đóng vai trò giúp bạn hình thành cách bắt đầu phân tích tài liệu của mình  bằng cách đặt các vấn đề và sự kiện vào bối cảnh thời gian thích hợp. Điều này giúp chứng minh rằng chủ đề bạn đang nghiên cứu là phù hợp với sự phát triển học thuật của lĩnh vực, cũng như đóng vai trò  là phương tiện so sánh những vấn đề, sự kiện xưa và nay, đồng thời nêu bật những cá nhân, địa điểm và sự kiện quan trọng có vai trò thiết yếu đối với vấn đề nghiên cứu.
• Nguồn kiến thức liên ngành – Một lợi thế của việc sử dụng cơ sở dữ liệu để bắt đầu nghiên cứu chủ đề của bạn là chúng cung cấp các ấn phẩm thuộc nhiều lĩnh vực học thuật khác nhau. Một cách khác để bắt đầu hình thành phương pháp nghiên cứu chủ đề chính là xem xét vấn đề ấy từ góc nhìn của những lĩnh vực khác nhau. Giả sử nếu vấn đề liên quan đến việc cải cách chính sách nhập cư, thì hãy thử xem xét sự khác biệt trong hướng đi và cách phân tích của các nghiên cứu từ các xuất bản xã hội học so với nghiên cứu trên các tạp chí luật. Mục đích của việc nghiên cứu nhiều nguồn tài liệu chính là cung cấp phương tiện tiếp cận một chủ đề từ nhiều góc độ thay vì chỉ tìm hướng giải quyết vấn đề cho duy nhất một lĩnh vực. 

Lưu ý: Hãy ghi chú cẩn thận ở mọi giai đoạn làm việc hoặc sử dụng hệ thống quản lý trích dẫn như Endnote. Nhà nghiên cứu đôi lúc sẽ cho rằng rằng họ có thể nhớ hết những gì bản thân đã tìm kiếm và vị trí họ để chúng ở đâu, nhưng điều đó sẽ dễ gây nhầm lẫn hoặc quên lãng sau một khoảng thời gian. Hầu hết các cơ sở dữ liệu đều có chức năng lịch sử tìm kiếm cho phép bạn xem lại các tìm kiếm trước đó miễn là bạn chưa thoát ra khỏi phiên của mình. Tuy nhiên nếu như bạn khởi động lại, tất cả dữ liệu cũ sẽ bị xóa.

Bước 4: Nếu bạn hiểu và có thể liên kết các kết quả có được khi tìm kiếm những tài liệu liên quan từ những thông tin ban đầu, thì bạn đã sẵn sàng để bắt tay vào công việc xây dựng một dàn ý chi tiết hơn. Điều này sẽ đặt nền tảng cho việc tìm kiếm và xem xét đúng trọng tâm hơn đối với các tài liệu nghiên cứu khác sau này.Nếu bạn không chắc liệu mình đã thực sự hiểu và có thể vận dụng được các kết quả tìm kiếm tài liệu liên quan hay chưa thì trong quá trình lên ý tưởng cho dàn ý, bạn có thể sẽ nhận ra những lỗ hổng chưa hợp lý trong cách bạn muốn tiếp cận nghiên cứu. Điều này cho thấy bạn còn thiếu sót trong việc thu thập các thông tin cơ bản để có thể phân tích về vấn đề nghiên cứu của mình.

Phần 2 của bài Lựa chọn chủ đề nghiên cứu tập trung vào hướng dẫn trường hợp nhà nghiên cứu/sinh viên tự lựa chọn chủ đề nghiên cứu của mình

Dịch từ Library Guides | Texas State University

Bài viết Xác định vấn đề nghiên cứu trong nghiên cứu Khoa học Xã hội (Phần 1) đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.