Không chỉ là những lò sản xuất bằng giả, lò luyện tiến sĩ, với những thủ đoạn tinh vi để nguỵ tạo cho một người có những chứng chỉ, bằng cấp cụ thể, khi một hệ thống đánh giá học thuật quá xem trọng số lượng công bố khoa học, các “lò sản xuất bài báo” lại xuất hiện để tiếp tục hoàn thiện ngành công nghiệp đồ giả này. Khái niệm paper mill được dùng thông dụng trên quốc tế chỉ một tổ chức hoặc dịch vụ chuyên sản xuất và bán bài báo khoa học giả mạo, hoặc bán quyền tác giả trên các bài báo mà người mua không thực sự tham gia nghiên cứu. Người mua trả tiền, có tên trong danh sách tác giả, và bài báo được nộp tới tạp chí khoa học như thể là công trình hợp lệ. 

Các paper mill là một cấp độ cao hơn của giả mạo, chúng không còn chỉ là hành vi đạo văn hay gian lận đơn lẻ, mà đã trở thành là một ngành kinh doanh có tổ chức, có khách hàng thường xuyên, có các dịch vụ đa dạng và đôi khi có cả bộ phận chăm sóc hậu mãi.

Paper mill khác gì đạo văn và ghostwriting (viết hộ)?

Ba hành vi này thường gây ra sự nhầm lẫn, nhưng có những đường phân ranh quan trọng. Đạo văn là lấy công trình của người khác rồi trình bày như của mình. Paper mill thì ngược lại: nội dung là mới (hoặc ít nhất là mới theo nghĩa chưa ai nộp), nhưng tác giả trên giấy không phải người thực sự tạo ra nó.

Mặt khác, paper mill không phải ghostwriting theo nghĩa thông thường, vì mục đích không phải hỗ trợ sáng tác mà là bán quyền đứng tên, một hành vi bị coi là vi phạm nghiêm trọng chuẩn mực xuất bản học thuật.

Paper mill hoạt động như thế nào?

Cơ chế hoạt động của paper mill khá đa dạng, nhưng phổ biến nhất là một trong ba mô hình sau.

• Mô hình đặt hàng trước: Khách hàng chọn lĩnh vực, trả tiền, và nhận về một bài báo hoàn chỉnh được viết sẵn với tên của họ trong danh sách tác giả. Giá dao động từ vài trăm đến vài nghìn đô la tùy tạp chí mục tiêu và vị trí tác giả (tác giả thứ nhất hay tác giả phụ).
• Mô hình “quá giang”: Một bài báo đã được chuẩn bị và đang trong quá trình nộp, các tổ chức paper mill mở bán vị trí tác giả cho người có nhu cầu.
• Mô hình thao túng peer review: Ở mức độ tinh vi hơn, một số paper mill không chỉ viết bài mà còn cung cấp cả dịch vụ đề xuất người phản biện, và những người phản biện này do chính paper mill kiểm soát. Kết quả là bài được phản biện thuận chiều và được chấp nhận đăng.

Điều đáng nói, các dịch vụ này thường tổ chức quảng cáo công khai, đôi khi trên mạng xã hội học thuật, đôi khi qua email chào hàng gửi trực tiếp cho nhà nghiên cứu. Một số hoạt động dưới vỏ bọc “dịch vụ hỗ trợ xuất bản” hay “tư vấn nộp bài”.

Nhu cầu đến từ đâu?

Để hiểu paper mill tồn tại được, cần nhìn vào cấu trúc khuyến khích trong hệ thống học thuật toàn cầu. Ở nhiều quốc gia, đặc biệt ở Trung Quốc, Nga, Iran, và một số nền kinh tế đang phát triển, số lượng bài báo đăng trên tạp chí quốc tế được dùng làm tiêu chí trực tiếp để xét thăng tiến, cấp học hàm, và phân bổ tài trợ nghiên cứu. Khi áp lực định lượng đủ lớn và chi phí mua bài báo thấp hơn chi phí thực sự làm nghiên cứu, paper mill trở thành một lựa chọn hợp lý về mặt kinh tế dù hoàn toàn phi đạo đức.

Báo cáo năm 2022 của Hindawi (một nhà xuất bản trực thuộc Wiley) ước tính rằng một tỷ lệ đáng kể trong số hàng nghìn bài báo bị rút khỏi các tạp chí của họ có liên quan đến paper mill. Năm 2023, Wiley đã đóng cửa 19 tạp chí sau khi phát hiện quy mô lớn của vấn đề này. Đây là một trong những đợt rút bài hàng loạt lớn nhất trong lịch sử xuất bản học thuật.

Dấu hiệu nhận biết một “lò sản xuất bài báo”

Các tạp chí và tổ chức học thuật ngày càng đầu tư vào việc phát hiện bài báo từ paper mill, với một số chỉ báo phổ biến như sau: 

1. Bài báo sử dụng những cụm từ không tự nhiên có thể do viết bằng ngôn ngữ không phải tiếng mẹ đẻ hoặc dùng các công cụ word scramble (trộn từ tương đương). Một ví dụ nổi tiếng trong tài liệu nghiên cứu là cụm “breast cancer” bị dịch máy thành “bosom peril” trong một số bài từ paper mill. Đây là dấu hiệu cho thấy chỉ có một bài báo ban đầu đã bị hóa trang thành nhiều bài báo khác nhau để bán cho người có nhu cầu.
2. Thông tin tác giả thiếu nhất quán: địa chỉ không tồn tại, tổ chức không có trong cơ sở dữ liệu, hoặc email không khớp với đơn vị công tác.
3. Dữ liệu nghiên cứu có vấn đề: hình ảnh bị tái sử dụng hoặc chỉnh sửa, biểu đồ từ các bài trước ghép vào bài mới, hoặc kết quả thống kê có phân phối bất thường.
4. Mạng lưới trích dẫn khép kín: các bài từ cùng một paper mill thường trích dẫn lẫn nhau theo cách không tự nhiên, tạo thành cluster riêng biệt có thể phát hiện qua phân tích mạng lưới trích dẫn.
5. Thời gian nộp và chấp nhận quá nhanh, đặc biệt nếu kết hợp với người phản biện được đề xuất bởi chính tác giả.

Hệ quả 

Tác hại của paper mill không dừng lại ở đạo đức. Chúng làm nhiễu cơ sở dữ liệu khoa học theo những cách khó có thể đo được.

Các bài báo từ paper mill thường trích dẫn lẫn nhau, tạo ra mạng lưới trích dẫn nhân tạo. Điều này đẩy chỉ số tác động của tạp chí lên, tạo ra áp lực cạnh tranh buộc tạp chí khác cũng phải hạ thấp tiêu chuẩn. Vòng lặp này đã được ghi nhận trong một số phân tích về tạp chí predatory.

Trong y học và khoa học ứng dụng, hậu quả có thể nghiêm trọng hơn: bác sĩ, nhà hoạch định chính sách hay kỹ sư đưa ra quyết định dựa trên kết quả nghiên cứu, và nếu một phần trong số đó được bịa ra, thiệt hại không còn nằm trên giấy.

Nỗ lực kiểm soát

Cộng đồng xuất bản học thuật đang phản ứng trên nhiều mặt trận. Về mặt kỹ thuật, các công cụ như Problematic Paper Screener, Tortured Phrases Detector, và SciScore được phát triển để phát hiện ngôn ngữ bất thường, tái sử dụng hình ảnh và thao túng thống kê.

Về mặt tổ chức, COPE (Committee on Publication Ethics) đã ban hành hướng dẫn cụ thể về cách xử lý bài báo nghi ngờ từ paper mill. Retraction Watch, trang theo dõi việc rút bài báo khoa học, duy trì cơ sở dữ liệu công khai và đã ghi nhận paper mill như một trong những nguyên nhân rút bài tăng nhanh nhất trong thập niên qua.

Về mặt pháp lý, một số quốc gia bắt đầu hình sự hóa hành vi mua bán bài báo. Trung Quốc năm 2020 đã ban hành quy định xử phạt cả người mua lẫn người bán. Tuy nhiên, vì phần lớn paper mill hoạt động xuyên biên giới, thường đặt ở một quốc gia trong khi phục vụ khách hàng ở quốc gia khác, thực thi pháp luật vẫn là bài toán khó.

Tài liệu tham khảo

1. Else, H., & Van Noorden, R. (2021). The fight against fake-paper factories that churn out sham science. Nature, 591, 516–519.
2. Byrne, J. A., & Christopher, J. (2020). Worked examples of fraudulently manipulated research papers. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(30), 18917–18920.
3. COPE. (2022). Authorship and contributorship: Paper mills. Committee on Publication Ethics.
4. Abalkina, A. (2023). Publication and collaboration anomalies in academic papers originating from a paper mill.Quantitative Science Studies, 4(1), 180–206.
5. Retraction Watch Database. (2024). Center for Scientific Integrity. https://retractionwatch.com/the-retraction-watch-database/ 

Bài viết Paper Mills – Các “lò” sản xuất bài báo hoạt động như thế nào? đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Điều khiến nó nguy hiểm không phải sự cẩu thả, mà là sự chỉn chu. Một trích dẫn ảo không trông giống lỗi. Nó trông giống một nguồn đáng tin, cho tới khi có người thử tra cứu và không tìm thấy gì.

Ảo ở đây nghĩa là gì

Từ “hallucination” (ảo giác) trong lĩnh vực AI chỉ những lúc một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, Gemini hay Claude đưa ra thông tin nghe rất hợp lý nhưng sai hoặc không có thật. Trích dẫn ảo là một dạng cụ thể của hiện tượng đó, và cũng là dạng dễ phát hiện nhất, vì chỉ cần kiểm tra là biết nguồn có tồn tại hay không.

Cần phân biệt trích dẫn ảo với lỗi trích dẫn thông thường. Một bài báo có thật nhưng bị ghi sai số trang, sai năm, hay sai tên một đồng tác giả thì đó là lỗi trích dẫn. Còn trích dẫn ảo là khi bản thân công trình ấy chưa từng được viết ra. Trên thực tế, AI mắc cả hai loại lỗi, và đôi khi trộn lẫn chúng: lấy một tác giả có thật ghép với một tiêu đề không có thật, hoặc đặt một bài báo có thật vào một tạp chí mà nó chưa từng đăng.

Vì sao AI lại bịa ra nguồn

Để hiểu vì sao chuyện này xảy ra, cần biết một mô hình ngôn ngữ thật sự làm gì khi bạn yêu cầu nó “cho vài nguồn tham khảo”.

LLM không tra cứu một cơ sở dữ liệu thư mục như Google Scholar hay PubMed. Nó dự đoán từ tiếp theo. Mỗi câu nó viết ra là kết quả của việc ước lượng chuỗi ký tự nào có khả năng xuất hiện cao nhất, dựa trên khối văn bản khổng lồ nó đã học. Khi bạn hỏi một trích dẫn, mô hình biết rất rõ một trích dẫn học thuật trông như thế nào: một dãy tên, một tiêu đề trong ngoặc kép, tên tạp chí in nghiêng, rồi số tập và số trang. Nó tái tạo lại đúng cái khuôn đó. Khuôn thì đúng, còn ruột thì không nhất thiết có thật.

Vấn đề nặng hơn ở những chủ đề hẹp, mới, hoặc ít tài liệu. Khi trong dữ liệu huấn luyện gần như không có gì để dựa vào, mô hình không dừng lại và nói “tôi không biết”. Nó vẫn lấp đầy chỗ trống bằng thứ trông hợp lý. Có một quy luật khá rõ ở đây: bài báo càng được trích dẫn nhiều, AI càng nhớ chính xác; còn những bài ít được nhắc tới thì gần như chắc chắn bị dựng lại sai.

Chuyện này phổ biến đến mức nào

Phổ biến hơn nhiều so với cảm nhận của hầu hết người dùng.

Bằng chứng rõ ràng nhất đến từ nghiên cứu của William Walters và Esther Wilder, đăng trên tạp chí Scientific Reports năm 2023. Hai tác giả yêu cầu ChatGPT viết các bài tổng quan tài liệu ngắn cho 42 chủ đề, rồi đối chiếu toàn bộ 636 trích dẫn thu được. Với ChatGPT-3.5, 55% trích dẫn là bịa đặt. Với ChatGPT-4, con số giảm còn 18%. Đáng chú ý là ngay cả trong số những trích dẫn trỏ tới bài báo có thật, 43% ở bản GPT-3.5 và 24% ở bản GPT-4 vẫn chứa lỗi đáng kể.

GPT-4 tốt hơn hẳn GPT-3.5, nhưng 18% vẫn nghĩa là cứ khoảng sáu nguồn thì có một nguồn không có thật. Và bức tranh không tự khá lên theo thời gian. Một cuộc kiểm toán quy mô lớn năm 2026 do M.Z. Naser tại Đại học Clemson thực hiện đã yêu cầu 10 mô hình ngôn ngữ thương mại tạo trích dẫn trên bốn lĩnh vực học thuật, rồi đối chiếu 69.557 trích dẫn với ba cơ sở dữ liệu CrossRef, OpenAlex và Semantic Scholar. Tỷ lệ bịa đặt dao động từ 11,4% đến 56,8% tùy mô hình, lĩnh vực và cách đặt câu hỏi. Một phát hiện thú vị: không mô hình nào tự ý chèn trích dẫn khi không được yêu cầu, nghĩa là hành vi này do lời nhắc kích hoạt chứ không phải bản tính cố hữu của mô hình.

Trích dẫn ảo cũng đã lọt vào cả những nơi đáng lẽ phải chặt chẽ nhất. Năm 2025, giới nghiên cứu phát hiện hàng loạt trích dẫn bịa trong các bài đã được nhận tại NeurIPS, một trong những hội nghị AI uy tín nhất, và trong các bài đang phản biện ở ICLR. Một công ty tư vấn lớn ở Úc cũng từng phải hoàn lại một phần phí cho bản báo cáo nộp chính phủ vì trong đó có nguồn không tồn tại.

Một vụ việc có thật: Mata kiện Avianca

Ví dụ nổi tiếng nhất không nằm trong giới học thuật mà ở tòa án. Năm 2023, trong vụ Mata kiện hãng hàng không Avianca tại Tòa án Liên bang khu vực Nam New York, một luật sư đã dùng ChatGPT để soạn bản tranh tụng. ChatGPT đưa ra sáu bản án làm căn cứ pháp lý, kèm tên vụ kiện, trích dẫn nội bộ và lập luận nghe rất thuyết phục. Cả sáu đều không tồn tại.

Luật sư bên bị không tìm được bản án nào. Tòa cũng không. Khi được yêu cầu nộp bản sao, phía nguyên đơn lại nộp tiếp những đoạn trích cũng do ChatGPT bịa ra. Thẩm phán P. Kevin Castel cuối cùng phạt mỗi luật sư và công ty luật 5.000 USD. Một chi tiết đáng suy ngẫm: luật sư Steven Schwartz khai trước tòa rằng ông tin ChatGPT “không thể nào tự bịa ra các vụ án”. Ông đã nhầm, và cái nhầm đó được ghi lại trong một bản án dài 46 trang mà nhiều đoàn luật sư bang sau này dùng làm bài học cảnh báo.

Điểm mấu chốt: tòa không phạt vì luật sư dùng AI. Tòa phạt vì họ không kiểm tra, và vì khi bị phát hiện họ vẫn cố bảo vệ những nguồn giả.

Vì sao người làm nội dung và marketing cần để tâm

Nhiều người có thể nghĩ đây là chuyện của nhà nghiên cứu và luật sư. Không hẳn. Bất kỳ ai dùng AI để viết đều có thể vướng phải, và dân làm nội dung thì dùng AI gần như mỗi ngày.

Một bài blog tuyến SEO viện dẫn “một nghiên cứu của Đại học Harvard” không có thật. Một báo cáo ngành trích số liệu kèm nguồn không tồn tại. Một whitepaper gửi khách hàng dẫn một bài trên Forbes chưa từng được đăng. Slide gọi vốn xây lập luận trên thống kê bịa. Mỗi tình huống bắt đầu giống nhau: AI viết ra thứ trông chuyên nghiệp, người dùng tin, không ai tra lại, rồi nội dung được xuất bản.

Hậu quả thì không ảo chút nào. Với một thương hiệu, một nguồn giả bị độc giả phát hiện sẽ làm sứt mẻ uy tín của cả bài viết, đôi khi cả website. Với SEO, nội dung sai sự thật đi ngược nguyên tắc E-E-A-T mà Google dùng để đánh giá độ tin cậy của trang. Với quan hệ khách hàng, một con số bịa trong bản đề xuất có thể khiến cả tài liệu mất giá trị, và mất luôn niềm tin.

Cách phát hiện và phòng tránh

Tin tốt là trích dẫn ảo thuộc loại lỗi dễ bắt nhất, miễn là người đọc dành thời gian ra để kiểm tra.

Tra ngược mọi nguồn. Nếu AI đưa một bài báo, hãy chép chính xác tiêu đề vào Google Scholar, CrossRef hoặc cơ sở dữ liệu phù hợp. Không ra kết quả thì gần như chắc chắn bài đó không tồn tại.

Kiểm tra DOI. Một mã DOI thật sẽ dẫn tới đúng bài khi gắn sau địa chỉ doi.org. AI rất hay bịa ra dãy DOI đúng định dạng nhưng dẫn tới trang lỗi.

Đừng tin đường link. AI cũng bịa cả URL. Một liên kết mở ra trang 404, hoặc mở ra một bài khác hẳn nội dung được trích, là dấu hiệu khá chắc chắn.

Hỏi lại cùng một câu nhiều lần. Nếu nguồn là thật, mô hình thường trả lời nhất quán. Nếu là bịa, nó hay đổi tên tác giả hoặc năm giữa các lần hỏi. Nghiên cứu của Naser còn cho thấy khi từ ba mô hình trở lên cùng trích một công trình, độ chính xác lên tới 95,6%.

Ưu tiên công cụ có truy xuất thật. Các công cụ gắn trực tiếp với cơ sở dữ liệu học thuật, như Elicit, Consensus hay SciSpace, hoặc các chế độ tìm kiếm web, ít bịa nguồn hơn hẳn so với một LLM chỉ dựa vào trí nhớ. Kỹ thuật phía sau gọi là retrieval-augmented generation (RAG): mô hình lấy dữ liệu thật từ bên ngoài rồi mới viết. Nó giảm rủi ro chứ không xóa bỏ hoàn toàn.

Coi AI là trợ lý nháp, không phải nguồn. Quy tắc gọn nhất: dùng AI để phác ý và gọt câu chữ, nhưng mọi sự thật, con số và trích dẫn đều phải do con người xác minh trước khi xuất bản.

Tài liệu tham khảo

1. Walters, W. H., & Wilder, E. I. (2023). Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. Scientific Reports, 13, 14045.
2. Naser, M. Z. (2026). How LLMs Cite and Why It Matters: A Cross-Model Audit of Reference Fabrication in AI-Assisted Academic Writing and Methods to Detect Phantom Citations. arXiv:2603.03299.
3. Mata v. Avianca, Inc., 678 F. Supp. 3d 443 (S.D.N.Y. 2023).

Bài viết Hallucinated References (Trích dẫn ảo) đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Sự phát triển của ORCID

Tính đến giữa năm 2025, theo thống kê của ORCID, đã có gần 10 triệu hồ sơ ORCID đang hoạt động với người dùng từ khắp các quốc gia. Số lượng thành viên đã tăng lên gần 1.500 tổ chức tại hơn 60 quốc gia, và có tới 6.250 hệ thống đang được tích hợp. Điều này cho thấy ORCID hiện nay đã trở thành mã định danh mặc định cho giới nghiên cứu.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là ORCID không phải, và cũng không nên là, mã định danh duy nhất cho giới nghiên cứu. Tùy thuộc vào từng bối cảnh, các mã định danh khác đều có vai trò riêng. Dù ORCID đáp ứng được rất nhiều nhu cầu, nhưng nó không phải là lựa chọn số một cho tất cả mọi người.

Các mã định danh quốc gia, theo ngành, hoặc do doanh nghiệp sở hữu vẫn giữ vai trò của mình. May mắn thay, ORCID được thiết kế để phối hợp với những mã định danh này. Đây chính là một trong những điểm mạnh lớn nhất của nó. Đáng tiếc là điều này chưa được biết đến rộng rãi. Một số cộng đồng vẫn lầm tưởng rằng họ phải chọn giữa ORCID và mã định danh riêng của họ. Vì thế, ngay cả khi đã có ORCID iD, họ vẫn chưa thể tận dụng hết sức mạnh của một hệ sinh thái toàn cầu được kết nối bởi các mã định danh bền vững (Persistent Identifiers – PID).

Mã định danh quốc gia

Mã định danh quốc gia là một điểm khởi đầu tốt, bởi nghiên cứu thường gắn liền với nơi nó được thực hiện, tài trợ và đánh giá. Các hệ thống này đặc biệt hữu ích cho việc thu thập thông tin nghiên cứu trong bối cảnh trong nước và hỗ trợ ngôn ngữ địa phương. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng là một hoạt động toàn cầu. Tác giả có thể xuất bản ở bất cứ đâu, cho độc giả trên khắp thế giới. Do đó, việc sử dụng ORCID – một hệ thống toàn cầu – là cần thiết để bổ sung cho các định danh quốc gia.

CIÊNCIA ID của Bồ Đào Nha là một ví dụ điển hình. Hệ thống này không chỉ giúp người làm nghiên cứu truy cập các dịch vụ khoa học quốc gia mà còn cho phép họ chia sẻ và tái sử dụng thông tin giữa các hệ thống hành chính và báo cáo. Dữ liệu từ các kho lưu trữ quốc gia có thể tự động cập nhật vào hồ sơ ORCID của các nhà nghiên cứu, giúp họ dễ dàng sử dụng lại thông tin trên toàn cầu. Nhờ sự tích hợp này, đã có gần 112.000 ORCID iD được kết nối với CIÊNCIA ID, tiết kiệm trung bình hơn 154 giờ nhập liệu thủ công mỗi năm cho mỗi nhà nghiên cứu.

Tương tự, tại Đức, các nhà nghiên cứu có thể liên kết hồ sơ ORCID với Hệ thống Tên chuẩn Tích hợp (GND) do Thư viện Quốc gia Đức quản lý, tạo điều kiện cho việc trao đổi thông tin hiệu quả giữa hai hệ thống.

Mã định danh theo ngành 

Mã định danh theo ngành cũng đóng vai trò quan trọng, bởi mỗi lĩnh vực đều có cách làm việc, công cụ và chuẩn mực riêng, đòi hỏi cơ sở hạ tầng chuyên biệt (ví dụ như kho lưu trữ arXiv cho ngành vật lý). Tuy nhiên, trong bối cảnh nghiên cứu liên ngành ngày càng phổ biến, các hệ thống chuyên ngành cần có khả năng kết nối tốt với những nền tảng chung. ORCID chính là lựa chọn lý tưởng, vì nó cung cấp một bức tranh toàn cảnh về hoạt động nghiên cứu.

INSPIRE HEP là một ví dụ minh họa rõ nét. Đây là trung tâm thông tin của cộng đồng vật lý năng lượng cao, quản lý tới 100.000 hồ sơ tác giả liên kết với hơn một triệu bài báo. Do đặc thù “hyper-authorship” (một bài báo có hàng nghìn tác giả), việc trùng tên hoặc cùng cơ quan rất phổ biến. Từ năm 2013, INSPIRE HEP đã liên kết với ORCID, cho phép các công trình được kết nối hai chiều. Sự tích hợp này không chỉ giúp tăng cường tính minh bạch và khả năng chia sẻ mà còn đảm bảo dữ liệu được liên thông với nhiều hệ thống khác.

Định danh thương mại 

Hai mã định danh thương mại lớn nhất là Elsevier Scopus ID và Clarivate ResearcherID. Mặc dù miễn phí cho người dùng, chúng không hoàn toàn mở và chủ yếu phục vụ cho bộ sản phẩm riêng của các công ty. Do đó, tính ứng dụng độc lập của chúng bị hạn chế. Tuy nhiên, giá trị của các mã định danh này tăng lên đáng kể khi chúng được kết nối với ORCID. Ví dụ, ResearcherID giúp đồng bộ dữ liệu tác giả trên các sản phẩm của Clarivate, xây dựng hồ sơ chính xác và cải thiện việc phân tích trích dẫn. Nhờ tích hợp với ORCID, dữ liệu được trao đổi giữa hai hệ thống, nâng cao độ chính xác tổng thể. Đến nay, Web of Science đã có khoảng 790.000 ORCID iD được kết nối, giúp cập nhật 505.000 hồ sơ và thêm 9,43 triệu công trình một cách tự động.

Tương tự, Scopus Author ID cũng kết nối với ORCID và mang lại những lợi ích tương tự. Điều đáng chú ý là cả Thomson Reuters (tiền thân của Clarivate) và Elsevier đều là đối tác sáng lập của ORCID. Điều này cho thấy họ nhận ra rằng một hệ thống định danh toàn cầu, mở và đáng tin cậy sẽ tạo ra nền tảng chung để phát triển dịch vụ tốt hơn cho toàn ngành nghiên cứu.

Làm thế nào để kết nối các định danh nghiên cứu?

Làm thế nào để cộng đồng nghiên cứu và ORCID đảm bảo siêu dữ liệu gắn với các định danh có thể luân chuyển dễ dàng giữa các hệ thống? Báo cáo của chúng tôi đưa ra ba khuyến nghị sau:

1. Hợp tác chủ động

ORCID nên chủ động hợp tác với các nhà cung cấp định danh quốc gia và chuyên ngành. Sự tương tác giữa ORCID và các định danh phổ biến trong một số cộng đồng sẽ mang lại lợi ích cho tất cả. Do đó, việc ORCID kết nối với những cộng đồng này để hiểu rõ và giải quyết các mối quan ngại của họ về việc tích hợp là điều then chốt.

2. Cải thiện khả năng tích hợp

ORCID cần phối hợp với các hệ thống định danh khác để cải thiện khả năng tích hợp. Đây không chỉ là trách nhiệm của riêng ORCID mà còn đòi hỏi sự đầu tư từ các đối tác. Một số tích hợp cũ cần được cập nhật để tiếp tục hữu ích, chẳng hạn như sự tích hợp không còn hoạt động giữa ISNI và ORCID. Hay như việc ORCID vừa được tích hợp vào Github là một bước khởi đầu xuất sắc, nhưng cần có kế hoạch hành động cụ thể để triển khai.

3. Tăng cường “dấu hiệu tin cậy” (Trust Markers)

Các nhà cung cấp định danh nên gia tăng sự hiện diện của Trust Markers trong hồ sơ ORCID. Đây là dữ liệu được thêm vào bởi các tổ chức thành viên của ORCID. Việc tích hợp sẽ có giá trị hơn nếu các hệ thống định danh khác hiểu cách những dấu hiệu tin cậy này được lan truyền sang các nền tảng mà cộng đồng của họ đang sử dụng. ORCID cũng cần đơn giản hóa quá trình này và giảm rào cản tham gia cho các cộng đồng có nguồn lực hạn chế.

Kết luận

Các tích hợp giữa ORCID và những định danh khác mang lại lợi ích cho tất cả, cho phép thông tin đáng tin cậy luân chuyển liền mạch qua nhiều công cụ và nền tảng. Dù ORCID có vai trò quan trọng, nó không thể giải quyết mọi vấn đề về định danh nghiên cứu. Việc mở rộng ứng dụng ORCID cần sự chung tay của cả cộng đồng, và sự hợp tác này sẽ giúp ORCID trở nên mạnh mẽ hơn bất kỳ hệ thống định danh đơn lẻ nào.

Dịch từ Scholarly Kitchen

Bài viết ORCID và các mã định danh khoa học khác đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Truy cập Mở (OA) bao gồm việc cung cấp miễn phí và cho phép truy cập trực tuyến các bài báo nghiên cứu học thuật, qua đó tăng cường việc chia sẻ tri thức và hợp tác. Hình thức này bao gồm các loại như OA Xanh, trong đó tác giả lưu trữ các bản thảo đã được chấp nhận (bản hậu thẩm định) của mình tại các kho lưu trữ của tổ chức hoặc kho lưu trữ chuyên ngành, và OA Vàng. Theo mô hình sau này, các bài báo được xuất bản trên các tạp chí OA, được cung cấp và có thể truy cập ngay sau khi được chấp nhận/xuất bản, và có áp dụng Phí Xử lý Bài báo (APCs). OA Kim cương cấp quyền truy cập thông qua nguồn tài trợ của tổ chức mà không thu bất kỳ khoản APC nào từ tác giả. OA Lai cung cấp quyền truy cập mở có chọn lọc cho các bài báo trên tạp chí thuê bao bằng cách thu phí APC.

Ý nghĩa của OA nằm ở việc dân chủ hóa thông tin, đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu, và gia tăng tầm ảnh hưởng của nghiên cứu. Quy trình nộp các bản thảo trước thẩm định (preprint) lên các kho lưu trữ preprint đang ngày càng phổ biến. Việc chia sẻ công trình đang thực hiện để tìm kiếm phản hồi và khẳng định quyền ưu tiên hiện đang được tiến hành thường xuyên. Các ví dụ nổi bật về máy chủ preprint là arXiv và bioRxiv. Danh mục các Tạp chí Truy cập Mở (DOAJ) là cơ sở dữ liệu toàn diện nhất do cộng đồng quản lý về các tạp chí OA. Để biết thêm thông tin về OA và phong trào OA, hãy tham khảo các trang web của SPARC và Tuần lễ Truy cập Mở, và để đưa ra quyết định sáng suốt về việc xuất bản bài báo trên các tạp chí, có thể tham khảo trang ThinkCheckSubmit.

Tầm ảnh hưởng và Các Số liệu Đo lường Mở

Phong trào OA có vai trò quan trọng trong việc tạo điều kiện cho một môi trường nghiên cứu dung hợp và hợp tác hơn, từ đó mang lại sự tiến bộ và khả năng tiếp cận. Việc xuất bản nghiên cứu trên các tạp chí OA mang đến một cơ hội hấp dẫn để nâng cao mức độ hiển thị và tầm ảnh hưởng của công trình học thuật. Các nhà nghiên cứu có thể lựa chọn một cách có chiến lược các tạp chí OA uy tín phù hợp với lĩnh vực cụ thể và đối tượng độc giả mục tiêu của họ, qua đó đảm bảo lượng độc giả rộng hơn, số lượt trích dẫn tăng lên và các cơ hội hợp tác tiềm năng. Để tối đa hóa tầm ảnh hưởng của công trình, các tác giả có thể áp dụng các phương pháp thực hành tốt nhất góp phần vào sự tiến bộ của cả giới học thuật và xã hội. Để khai thác hiệu quả tiềm năng của OA, các nhà nghiên cứu nên tự làm quen với các nguyên tắc, chính sách và yêu cầu tài trợ liên quan đến lĩnh vực và tổ chức của họ.

Các số liệu đo lường mở cung cấp các phương pháp minh bạch và dễ tiếp cận để đánh giá tầm ảnh hưởng của nghiên cứu học thuật. Chúng vượt ra ngoài các số liệu đo lường truyền thống dựa trên trích dẫn bằng cách bao hàm một phạm vi chỉ số rộng hơn phản ánh sức ảnh hưởng của nghiên cứu và tác động xã hội. Các chỉ số này tính đến các yếu tố như lượt đề cập trên mạng xã hội, lượt tải xuống và lượt trích dẫn. Các số liệu đo lường mở đặc biệt quan trọng trong bối cảnh OA, vì chúng phù hợp với các nguyên tắc về tính minh bạch và cởi mở. Chúng cung cấp cái nhìn toàn diện về tầm ảnh hưởng của nghiên cứu, cho phép có được sự thấu hiểu toàn cục vượt ra ngoài các thước đo dựa trên tạp chí. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu, tổ chức, nhà tài trợ và nhà hoạch định chính sách đánh giá hiệu quả giá trị xã hội và phạm vi tiếp cận của nghiên cứu. Các nền tảng như Altmetric.com và Plum Analytics cung cấp cho các nhà nghiên cứu sự thấu hiểu toàn diện về phạm vi tiếp cận và sức ảnh hưởng của các sản phẩm nghiên cứu của họ, vượt ra ngoài các số liệu đo lường dựa trên trích dẫn thông thường.

Tuyên bố San Francisco về Đánh giá Nghiên cứu (DORA) công nhận tầm quan trọng của việc đánh giá các sản phẩm học thuật và các nhà nghiên cứu dựa trên giá trị nội tại của chúng. Tuyên bố này nhấn mạnh rằng các số liệu đo lường không nên thay thế việc đánh giá chất lượng của từng nghiên cứu riêng lẻ. Hơn nữa, DORA nhấn mạnh sự cần thiết phải xem xét bối cảnh và phương pháp luận của các số liệu đo lường tạp chí khi sử dụng chúng để định hướng cho các lựa chọn xuất bản.

Bản quyền và Cấp phép Mở

Bản quyền đóng một vai trò then chốt trong giao tiếp học thuật, đặc biệt là trong lĩnh vực OA. Mặc dù bản quyền bảo vệ các ý tưởng độc đáo, các quy định quá khắt khe có thể cản trở dòng chảy tri thức và gây trở ngại cho khả năng tiếp cận nghiên cứu. Mô hình xuất bản truyền thống, vốn bao gồm việc chuyển giao bản quyền cho các nhà xuất bản, hạn chế quyền truy cập và làm tăng chi phí. OA đóng vai trò là một giải pháp cho vấn đề này bằng cách cung cấp quyền truy cập không giới hạn. Giấy phép Creative Commons, vốn hoạt động trong khuôn khổ luật bản quyền, cho phép tác giả giữ lại quyền của mình trong khi vẫn cấp các quyền hạn. Khi lựa chọn xuất bản mở, các nhà nghiên cứu phải tự làm quen với các chính sách bản quyền và việc cấp phép. Giấy phép mở cho phép các nhà nghiên cứu chỉ định rõ các quyền sử dụng và khai thác, đảm bảo sự sẵn có không giới hạn để người khác có thể đọc, tái sử dụng, điều chỉnh và ghi nhận công lao cho công trình của họ.

Trong giao tiếp học thuật, việc cấp phép mở đóng một vai trò then chốt trong việc giúp công trình có thể được truy cập mở trong khi vẫn bảo toàn được các quyền và quyền kiểm soát. Giấy phép mở tạo điều kiện thuận lợi cho việc phổ biến, hợp tác và trao đổi tri thức bằng cách mang lại sự rõ ràng và giảm bớt các rào cản truy cập. Chúng thúc đẩy tính minh bạch và có thể được áp dụng cho nhiều sản phẩm nghiên cứu khác nhau, hoàn toàn phù hợp với các nguyên tắc của OA. Việc cấp phép mở mở rộng các quyền hạn vượt ra ngoài luật bản quyền mặc định, cho phép người sáng tạo xác định cách người khác có thể truy cập, tương tác, chia sẻ và phát triển dựa trên công trình của họ. Giấy phép Creative Commons là một ví dụ điển hình cho cách tiếp cận này.

Các Phương pháp Thực hành Tốt nhất trong Xuất bản OA

Các phương pháp thực hành tốt nhất đối với OA bao gồm một loạt các yếu tố cần cân nhắc mà các nhà nghiên cứu nên xem xét. Trước hết và quan trọng nhất, nên ưu tiên các tạp chí OA hoặc máy chủ preprint, những nền tảng phù hợp với các nguyên tắc của OA, qua đó đảm bảo rằng nghiên cứu có được sự hiển thị rộng rãi. Việc tải các bản preprint lên máy chủ cho phép phổ biến nhanh chóng và nhận được phản hồi sớm, điều này thúc đẩy tính minh bạch và sự hợp tác trong các nỗ lực nghiên cứu. Việc áp dụng các phương pháp chia sẻ dữ liệu và mã nguồn mở còn giúp tăng cường hơn nữa tính minh bạch, khả năng tái lập và sự hợp tác, tạo điều kiện cho việc thẩm định của đồng nghiệp và phân tích chuyên sâu. Giấy phép mở, chẳng hạn như Creative Commons, có vai trò quan trọng đối với việc xuất bản các sản phẩm nghiên cứu, vì chúng chỉ định rõ các quyền hạn và khuyến khích việc phát triển các tác phẩm phái sinh. Để cải thiện cả khả năng tái lập và tính toàn diện, việc cung cấp công khai các tài liệu bổ sung là rất quan trọng. Sự tham gia tích cực vào các cộng đồng OA cung cấp một nền tảng cho sự hợp tác hiệu quả với các nhà nghiên cứu cùng chí hướng, góp phần vào các sáng kiến OA rộng lớn hơn. Cuối cùng, việc duy trì các phương pháp xuất bản có đạo đức là điều tối quan trọng – điều này bao gồm việc giữ vững các tiêu chuẩn đạo đức, tránh các tạp chí đáng ngờ (tạp chí săn mồi), tuân thủ các quy tắc trích dẫn đúng đắn, ngăn chặn đạo văn, và nhận lãnh trách nhiệm của tác giả có đạo đức. Uy tín, mức độ hiển thị và tầm ảnh hưởng của các đóng góp học thuật của nhà nghiên cứu trong bối cảnh OA có thể được nâng cao đáng kể bằng việc áp dụng các phương pháp này.

Giấy phép Creative Commons

Creative Commons là một tổ chức phi lợi nhuận cung cấp một bộ công cụ miễn phí, dựa trên cơ sở pháp lý để người sáng tạo chia sẻ các tác phẩm của mình với người khác trong khi vẫn giữ lại một số quyền nhất định. Mục đích chính của giấy phép Creative Commons là nhằm cho phép một cách tiếp cận linh hoạt và cởi mở hơn đối với bản quyền, cho phép người sáng tạo chỉ định rõ cách tác phẩm của họ có thể được người khác sử dụng. Có một vài loại giấy phép Creative Commons, mỗi loại được biểu thị bằng một tổ hợp các ký hiệu và chữ cái, chỉ ra các mức độ cho phép khác nhau. Các giấy phép này cung cấp cho người sáng tạo nhiều tùy chọn khác nhau để xác định cách người khác có thể sử dụng tác phẩm của họ, dù có cho mục đích thương mại hay không, cho phép sửa đổi, hay chỉ đơn giản là chia sẻ kèm theo ghi nhận tác giả phù hợp.

Các giấy phép Creative Commons chính bao gồm:

• Ghi công (CC BY): Giấy phép này cho phép người khác sử dụng, phối lại, sửa đổi và phân phối tác phẩm, ngay cả cho mục đích thương mại, miễn là họ ghi công tác giả gốc một cách phù hợp.
• Ghi công-Chia sẻ tương tự (CC BY−SA): Tương tự như CCBY, giấy phép này cho phép phối lại, sửa đổi và phân phối, với điều kiện các tác phẩm phái sinh phải được chia sẻ theo các điều khoản giấy phép tương tự.
• Ghi công-Không phái sinh (CC BY−ND): Giấy phép này cho phép người khác phân phối lại tác phẩm cho cả mục đích thương mại và phi thương mại, nhưng cấm thay đổi hoặc tạo ra các tác phẩm phái sinh.
• Ghi công-Phi thương mại (CC BY−NC): Giấy phép này cho phép người khác sử dụng, phối lại và sửa đổi tác phẩm, ngoại trừ cho các mục đích thương mại. Việc ghi công phù hợp là bắt buộc.
• Ghi công-Phi thương mại-Chia sẻ tương tự (CC BY−NC−SA): Tương tự như CCBY−SA, giấy phép này hạn chế việc sử dụng tác phẩm cho các mục đích thương mại.
• Ghi công-Phi thương mại-Không phái sinh (CC BY−NC−ND): Là giấy phép khắt khe nhất, nó cho phép người khác tải xuống và chia sẻ tác phẩm kèm theo ghi công phù hợp, nhưng ngăn cản mọi thay đổi hoặc sử dụng cho mục đích thương mại.

Các tác giả có thể chọn giấy phép phù hợp nhất với ý định của họ đối với tác phẩm. Các giấy phép này cung cấp một khuôn khổ pháp lý cho việc chia sẻ và hợp tác trong thời đại kỹ thuật số trong khi vẫn tôn trọng quyền của người sáng tạo. Điều quan trọng cần lưu ý là mặc dù giấy phép Creative Commons là một công cụ mạnh mẽ để chia sẻ nội dung, chúng không thay thế luật bản quyền; thay vào đó, chúng hoạt động trong khuôn khổ hiện có để cung cấp các tùy chọn linh hoạt hơn cho người sáng tạo và người sử dụng các tác phẩm sáng tạo.

Kết luận

Bằng cách áp dụng các phương pháp xuất bản đúng đắn, các nhà nghiên cứu thúc đẩy các nguyên tắc của OA, mang lại lợi ích cho cộng đồng khoa học và toàn xã hội. Việc họ lựa chọn các tạp chí hoặc nền tảng OA uy tín phù hợp với trọng tâm nghiên cứu và đối tượng độc giả mục tiêu là điều cấp thiết. Các yếu tố cần cân nhắc như chất lượng bình duyệt, việc lập chỉ mục, các tùy chọn cấp phép và mức độ hiển thị là rất quan trọng. Các tùy chọn cấp phép, chẳng hạn như giấy phép Creative Commons, truyền đạt một cách hiệu quả các quyền hạn và hạn chế đối với các sản phẩm nghiên cứu. OA cách mạng hóa hoạt động nghiên cứu bằng cách thúc đẩy sự hợp tác, chia sẻ tri thức và gia tăng tầm ảnh hưởng. Việc lựa chọn một nền tảng xuất bản phù hợp theo định hướng OA, kết hợp với việc sử dụng các công cụ thích hợp, sẽ khuếch đại tầm ảnh hưởng của nghiên cứu và khuyến khích sự hợp tác liên ngành. OA dân chủ hóa tri thức, tối đa hóa tầm ảnh hưởng của nghiên cứu và thúc đẩy tiến bộ khoa học. Các nhà nghiên cứu có thể mở rộng đối tượng độc giả của mình, thúc đẩy sự hợp tác và đề cao tính minh bạch, qua đó nuôi dưỡng một hệ sinh thái nghiên cứu dung hợp và đổi mới.

Dịch từ sgutam

Bài viết Từng bước nhập môn Khoa học Mở đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Cuộc khủng hoảng tái tạo là một vấn đề ngày càng trở nên phổ biến trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học. Bài viết này sẽ bàn luận và cung cấp một cái nhìn tổng quan về chủ đề phức tạp này.

Tổng quan

Cuộc khủng hoảng tái tạo (replication crisis), còn được biết đến với tên gọi “khủng hoảng khả lặp” (reproducibility crisis) hay “khủng hoảng nhân rộng (replicability crisis), là cuộc khủng hoảng ảnh hưởng đến phương pháp nghiên cứu khoa học. Theo thời gian, nhiều người đã nhận ra rằng rất khó hoặc gần như không thể để tái tạo một cách chính xác kết quả của một số các công trình nghiên cứu khoa học. Tính khả lặp của dữ liệu thực nghiệm là yếu tố quan trọng đối với phương pháp khoa học, vì vậy việc gặp phải khó khăn trong quá trình tái lặp kết quả của một nghiên cứu hoặc lý thuyết sẽ làm suy giảm mức độ uy tín của nó.

Do đó, kiến thức khoa học có thể bị mất đi giá trị. Quá trình bình duyệt là một phần quan trọng của nghiên cứu khoa học, và nếu dữ liệu không thể được tái tạo, thì nó không thể được xác nhận. Cuộc khủng hoảng này đặc biệt ảnh hưởng đến lĩnh vực y học và khoa học xã hội. Đã có nhiều nỗ lực đáng kể được thực hiện trong những lĩnh vực này để xem xét lại các kết quả cổ điển, xác nhận tính khả thi của chúng và đánh giá lý do nếu chúng được coi là không đáng tin cậy. Có bằng chứng mạnh mẽ từ dữ liệu khảo sát cho thấy cuộc khủng hoảng còn ảnh hưởng đến mọi lĩnh vực trong khoa học tự nhiên.

Nhận thức về vấn đề này ngày càng được gia tăng, dẫn đến sự hình thành của thuật ngữ dành riêng cho nó vào đầu những năm 2010. Việc xác định vấn đề, xem xét nguyên nhân và xây dựng biện pháp khắc phục đã dẫn đến ngành khoa học mới được gọi là siêu khoa học(metascience), sử dụng phương pháp nghiên cứu thực nghiệm để xem xét thực hành nghiên cứu thực nghiệm.

Nghiên cứu thực nghiệm bao gồm cả  thu thập và phân tích dữ liệu Do đó, có hai loại xem xét liên quan đến khả năng tái tạo. Khả năng tái lặp (reproducibility) là sự xác nhận về cách phân tích và diễn giải dữ liệu. Việc lặp lại một thí nghiệm hoặc nghiên cứu để có dữ liệu độc lập mới xác nhận kết quả của nghiên cứu gốc xem xét khả năng nhân rộng (replication).

Nguyên nhân

Có một số nguyên nhân gây ra hiện tượng nghiên cứu có tính khả lặp thấp. Một nguyên nhân quan trọng là thiên kiến xuất bản (publication bias), khi các nghiên cứu có thể bị sai lệch về mặt thống kê do áp lực đưa ra các kết quả có ý nghĩa, do vậy bỏ qua các kết quả chính xác. Những nguyên nhân khác bao gồm các phương pháp phân tích dữ liệu đáng ngờ như tự do nghiên cứu của nghiên cứu viên, lôi kéo dữ liệu (data dredging) và HARKing (trình bày một giả thuyết hậu nghiệm trong phần giới thiệu báo cáo nghiên cứu như thể nó là một giả thuyết tiên nghiệm). Hay cũng có thể do không tuân theo các nguyên tắc nghiên cứu nghiêm ngặt, trong bối cảnh số lượng công bố và dữ liệu xuất bản mới gia tăng chóng mặt, khiến nhà nghiên cứu rơi vào tình trạng xuất bản hoặc lụi tàn (publish or perish).

Quy mô

Tạp chí Nature đã làm nổi bật quy mô của vấn đề vào năm 2016 thông qua một cuộc thăm dò ý kiến ​​với 1.500 nhà khoa học. 70% người tham gia báo cáo rằng họ đã không thể tái tạo được kết quả của ít nhất một nghiên cứu của đồng nghiệp. 87% nhà hóa học, 69% nhà vật lý và kỹ sư, 77% nhà sinh học, 64% nhà môi trường và khoa học trái đất, 67% nghiên cứu y học và 62% những người trả lời khác cũng công nhận vấn đề này. 50% thậm chí không thể tái tạo một trong những thí nghiệm của chính họ.

Bên cạnh đó, một số người tham gia báo cáo rằng biên tập viên và bình duyệt viên đã khuyên họ hạn chế việc so sánh với các nghiên cứu gốc khi họ báo cáo về sự thất bại trong tái tạo. Đôi khi vấn đề được tạo ra một cách có chủ ý – trong số những người tham gia nghiên cứu năm 2009, có 2% thừa nhận họ đã làm giả kết quả nghiên cứu ít nhất một lần, và 14% nói họ biết ai đó đã làm vậy. Theo một nghiên cứu, hành vi này xuất hiện còn thường xuyên hơn trong nghiên cứu y học.

Một nghiên cứu năm 2021 phát hiện rằng các bài báo có kết quả có thể tái tạo thường được trích dẫn ít hơn so với các bài báo có kết quả không thể tái tạo trong các tạp chí hàng đầu. Tác giả của nghiên cứu này cho biết một trong những lý do cho điều này là nhóm đánh giá có thể đối mặt với sự đánh đổi giữa duy trì các tiêu chuẩn khoa học nghiêm ngặt và sự hấp dẫn của bài báo. Ngoài ra, tác giả cũng cho biết một số bài báo có mục đích tạo sự hứng thú, bởi họ chịu áp lực phải nhận được kinh phí và thu hút sự chú ý từ truyền thông.

Tâm lý học: Lĩnh vực nằm ở trung tâm tranh cãi 

Tâm lý học có một vấn đề riêng khi nói đến khả năng tái tạo dữ liệu và kết quả nghiên cứu. Một nghiên cứu phân tích tổng hợp (meta-analysis) năm 2018 trên 200 bài báo kết luận rằng trung bình trong lĩnh vực nghiên cứu tâm lý học tồn tại tạp nham các nghiên cứu có độ tin cậy thống kê thấp. Vấn đề này đặc biệt nổi cộm trong mảng tâm lý học xã hội, nhưng các lĩnh vực nghiên cứu giáo dục, tâm lý lâm sàng và tâm lý phát triển cũng gặp vấn đề với khả năng tái tạo.

Một nghiên cứu được công bố trên Nature Human Behavior không thể tái tạo được 13 trong 21 bài báo về khoa học hành vi và khoa học xã hội được xuất bản trên Science và Nature, tức hai tạp chí hàng đầu. Trong một nghiên cứu khác, 186 nhà nghiên cứu từ 60 phòng thí nghiệm không thể tái tạo được 14 trong số 28 kết quả mặc dù có kích thước mẫu lớn. Một cách lý giải là sự phổ biến của các thực hành nghiên cứu đáng ngờ trong lĩnh vực tâm lý, bao gồm báo cáo chọn lọc, xuất bản một phần dữ liệu, tạo dựng câu chuyện sau khi có dữ liệu (poc-hoc storytelling) và dừng tùy ý (optional stopping).

Trong một nghiên cứu trên 2.000 nhà tâm lý, phần lớn đã thừa nhận thực hiện từng ít nhất sử dụng một kỹ thuật/thực hành nghiên cứu không đáng tin cậy. Để nhận biết giải pháp trong lĩnh vực này là một điều khó thực hiện, nhưng sự hợp tác quy mô lớn giữa các nhà nghiên cứu để làm cho dữ liệu của họ có thể được tiếp cập một cách miễn phí đang trở nên phổ biến hơn.

Y học

Các kết quả không thể tái lặp trong lĩnh vực y học có thể có hậu quả nghiêm trọng. Ví dụ, Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ đã  phát hiện ra rằng 10-20% các nghiên cứu y học được công bố trong khoảng từ năm 1977 đến 1990 mắc sai lầm. Năm 2012, Begley và Ellis phát hiện ra rằng trong số 53 nghiên cứu ung thư tiền lâm sàng, chỉ có 11% kết quả có thể được tái lặp thành công.

Một cuộc khảo sát của Nature phát hiện ra rằng hơn 70% người tham gia không thể tái tạo kết quả của ít nhất một nghiên cứu khác. Hơn một nửa không thể sao chép ít nhất một trong những thí nghiệm của họ. John Ioannidis của Đại học Stanford đã kêu gọi sự cải cách rộng rãi, với một giải pháp là xây dựng một mô hình y tế tập trung hơn vào bệnh nhân, thay vì thực tế ưa chuộng nhu cầu của bác sĩ, nhà tài trợ và nhà nghiên cứu như hiện tại.

Tương lai

Để nghiên cứu có giá trị, kết quả và dữ liệu phải có khả năng tái tạo, và hiện nay, đây là một cuộc khủng hoảng nghiêm trọng trong nhiều lĩnh vực khoa học. Không có giải pháp dễ dàng cho khủng hoảng tái tạo, nhưng những nhà nghiên cứu, tạp chí, biên tập viên học thuật và các nhóm ủng hộ có thể đóng vai trò trong việc đảm bảo rằng các tiêu chuẩn mạnh mẽ được tuân thủ trong nghiên cứu khoa học. Với sự tập trung ngày càng tăng vào cuộc khủng hoảng tái tạo, có thể có một hướng đi mà sẽ cải thiện tính hợp lệ và chất lượng của nghiên cứu một cách đáng kể.

Lược dịch từ Reginald Davey (2022). What is the Replication Crisis? News-Medical

Bài viết Cuộc khủng hoảng tái tạo là gì? đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Giáo dục vì sự Phát triển Bền vững (ESD – Education for Sustainable Development) là một quá trình học tập suốt đời, trao quyền cho người học ở mọi lứa tuổi để có được kiến thức, kỹ năng, và thái độ cần thiết để nhận thức, giải thích, và giải quyết các thách thức toàn cầu như biến đổi khí hậu, suy giảm đa dạng sinh học, lãng phí tài nguyên thiên nhiên và vấn đề bất bình đẳng, phân biệt đối xử.

Nói cách khác, ESD là một nền giáo dục nuôi dưỡng những người tạo ra một xã hội bền vững.

Có nhiều cách khác nhau để thực hiện ESD. Một số cách tiếp cận phổ biến bao gồm:

– Lồng ghép ESD vào chương trình giảng dạy của tất cả các cấp giáo dục, từ mầm non đến giáo dục đại học.

– Đào tạo về ESD cho giáo viên và các nhà giáo dục khác.

– Tạo tài liệu và tài nguyên học tập ESD.

– Hỗ trợ các sáng kiến ESD trong môi trường học tập không chính quy và không chính quy.

Các phương pháp này nhằm đảm bảo triết lý “học tập suốt đời” được nêu lên trong định nghĩa của ESD, khi chương trình ở mọi cấp học đều được lồng ghép các nội dung phát triển bền vững, và có thể được học ở các khóa học trong và ngoài chính quy.

Tuy nhiên, việc triển khai ESD cũng gặp không ít những khó khăn khi thiếu các nguồn lực đào tạo đội ngũ giáo viên có thể triển khai ESD. Cách tiếp cận của ESD đòi hỏi nhiều phương pháp sáng tạo, nhấn mạnh thực hành và sự chủ động của người học. Vì thế, phương pháp giáo dục truyền thống đã trở thành lực cản để lồng ghép ESD một cách có ý nghĩa vào chương trình học. Bên cạnh đó, các vấn đề toàn cầu cũng như phát triển bền vững bản thân nó cũng có những mặt phức tạp, gây khó khăn cho người học trong việc học tập và ứng dụng kiến thức phát triển bền vững, gây ra những hậu quả khó lường nếu kiến thức được truyền tải không chính xác.

Tuy vậy, một điều quan trọng khác cần nhớ rằng: mọi người đều có thể là một nhà lãnh đạo trong việc tạo ra một xã hội bền vững. Khi nhiều người nghe từ “giáo dục” trong Giáo dục vì sự Phát triển Bền vững”, họ nghĩ đến các trường học, giáo viên, học sinh, lớp học và chương trình giảng dạy, giáo trình cụ thể. Tuy nhiên, như đã đề cập, ESD không phải một chương trình giáo dục, mà là một phong trào, một nền giáo dục năng động để phát triển bền vững. Về bản chất, ESD nhấn mạnh sự kết nối giữa các hình thức học tập trong cuộc sống hàng ngày và tập trung vào sự thay đổi hành động của mỗi người đối với mục tiêu phát triển bền vững.

ESD thực sự có ý nghĩa khi mọi người từ mọi công việc, thế hệ, nền văn hóa khác nhau tìm cách áp dụng tư duy phát triển bền vững vào công việc và cuộc sống hàng ngày, chia sẻ kiến thức về các vấn đề toàn cầu với đồng nghiệp, bạn bè và cộng đồng của mình, và cuối cùng là thực hiện những hành động từng chút một. Qua đó, mỗi cá nhân đều có thể là một nhà lãnh đạo trong việc tạo ra một xã hội bền vững.

Đăng lại từ Tạp chí giáo dục

Bài viết Giáo dục vì sự Phát triển Bền vững – Khái niệm và cách tiếp cận đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Tính đa dạng là một đặc điểm quan trọng của bất kỳ hệ sinh thái lành mạnh nào, bao gồm cả xuất bản học thuật. Sự đa dạng trong các dịch vụ và nền tảng, cơ chế tài trợ và các biện pháp đánh giá sẽ cho phép hệ thống xuất bản học thuật điều phối được sự đa dạng của quy trình công bố, ngôn ngữ, kết quả xuất bản và chủ đề nghiên cứu, từ đó, hỗ trợ nhu cầu và tính đa nguyên tri thức của các cộng đồng nghiên cứu khác nhau.

Thuật ngữ “bibliodiversity”, tạm dịch sang tiếng Việt là đa dạng thư mục, được cho là được đề ra bởi một nhóm các nhà xuất bản ở Chile vào cuối những năm 1990. Tương tự như thuật ngữ đa dạng sinh học (biodiversity), đa dạng thư mục học đề cập tới nhu cầu có phong phú xuất bản phẩm cho người đọc trong một môi trường nhất định. Trong xuất bản học thuật, phong trào đa dạng thư mục đặc biệt tập trung vào chỉ trích văn hóa độc quyền của các tạp chí thương mại tiếng Anh, hướng tới nâng cao vị thế các công bố học thuật địa phương viết bằng ngôn ngữ bản địa, trao quyền cho các nhà xuất bản và học giả ở các quốc gia khác – đặc biệt là các quốc gia phía Nam.

Đa dạng thư mục đã suy giảm đều đặn trong nhiều thập kỷ. Học giả người Ấn Độ Vanada Shiva, khi nhận xét về bối cảnh nghiên cứu sinh học và nông nghiệp, đã đưa ra một biểu thức mà có thể áp dụng với bối cảnh nghiên cứu của phần lớn các lĩnh vực khoa học khác bây giờ: một nền khoa học “độc canh tâm trí” (monoculture of the mind).  Đó là một nền khoa học mà ở đó các nền tảng và định dạng xuất bản thuộc sở hữu của một số ít nhà xuất bản đa quốc gia, những nhóm quan tâm nhiều đến việc tối đa hóa lợi nhuận hơn là sức khỏe của hệ thống. Tuy nhiên, một hệ thống truyền thông học thuật đa dạng là điều cần thiết để giải quyết những thách thức phức tạp mà chúng ta phải đối mặt.

Rào cản khiến suy yếu đa dạng thư mục

Rào cản thứ nhất dẫn tới tình trạng đa dạng thư mục suy yếu là sự thống trị của tiếng Anh trong ngôn ngữ học thuật. Các học giả ở nhiều quốc gia bị áp lực phải xuất bản “quốc tế” (tức tạp chí tiếng Anh). Xuất bản bằng ngôn ngữ địa phương trên các tạp chí cấp quốc gia thường nhanh chóng bị đánh giá là kém chất lượng. Mặc dù việc công bố trên các nền tảng tiếng Anh vẫn vô cùng quan trọng bởi nó đẩy nhanh quá trình phổ biến các ý tưởng địa phương tới mọi nơi trên toàn cầu, chúng ta cần phải cẩn trọng trước những đánh giá sai lệch về hệ thống xuất bản cấp quốc gia.

Rào cản thứ hai là tình trạng tập trung của dịch vụ và cơ sở vật chất, với một số ít công ty nắm trong tay số lượng lớn các tạp chị và nhà xuất bản. Khi phần lớn tri thức vẫn chỉ nằm trong tay của số ít, xuất bản học thuật dường như bị định hướng bị thị trường nhiều hơn là bởi tri thức. Ước tính rằng 5 NXB lớn nhất nắm giữ tới 50% thị trường và trên 70% lĩnh vực.

Sự hạn chế của các chỉ số đánh giá hiệu suất nghiên cứu dựa trên trích dẫn cũng đóng vai trò thiết yếu trong việc duy trì tịnh trạng kém đa dạng thư mục. Sự phụ thuộc vào các chỉ số trích dẫn khiến các tạp chí và nhà xuất bản hướng quy mô nội dung tạp chí vào một số các chủ đề nghiên cứu “xu hướng” để dễ tăng lượng trích dẫn hơn. Các nhà nghiên cứu cũng có áp lực xuất bản trên các tạp chí quốc tế, và nghiên cứu về các chủ đề “xu hướng” như vậy để có hồ sơ trích dẫn “đẹp”, thứ mà ảnh hưởng lớn tới lộ trình thăng tiến của họ.

Truy cập mở, phong trào hướng tới mở rộng khả năng truy cập tài liệu học thuật tới tất cả mọi người, vốn đi kèm những hứa hẹn về một thế giới khoa học công bằng hơn. Thực tế, giới học giả thế giới cảnh báo rằng phong trào này lại đang nới rộng một số khoảng cách khác. Sức ép của các sáng kiến tập hợp các quỹ lớn nhất như Plan S buộc các trường đại học phải ưu tiên hợp tác với các nhà xuất bản lớn – nơi dễ dàng chuyển mô hình sang xuất bản mở hơn so với các nhà xuất bản nhỏ bởi có sẵn nguồn lực lớn.

Các tạp chí mở thường yêu cầu nộp phí APC cao như một cách bù vào chi phí vận hàng, làm cản trở việc xuất bản của các học giả độc lập, đến từ các nước đang phát triển, hoặc không làm việc trong các lĩnh vực có nhiều quỹ tài trợ. Nghiên cứu của Ma, Buggle và O’Neill (2023) cho thấy gần trong các bài báo được đăng trên các tạp chí trong danh mục Directionary of Open Access Journal, chỉ hơn 1% trong số đó được đứng tên bởi các tác giả đến từ các quốc gia thu nhập thấp.

Tại sao đa dạng thư mục lại quan trọng

Duy trì đa dạng thư mục là đặc biệt quan trọng đối với các chuyên ngành thuộc lĩnh vực khoa học xã hội và nhân văn. Nghiên cứu trong các lĩnh vực này có bốn đặc điểm đòi hỏi đa dạng sinh học để giao tiếp hiệu quả:

Nó thường đa mô hình, nghĩa là cùng một chủ đề nghiên cứu có thể được nghiên cứu từ các quan điểm khác nhau và với các phương pháp khác nhau. Nó có thể được phân tích từ các nguyên tắc của một trường phái tư tưởng cụ thể và tất nhiên, nó có thể bị ảnh hưởng bởi các vấn đề về bối cảnh và văn hóa.

Nghiên cứu khoa học xã hội và nhân văn thường đòi hỏi sự gần gũi với địa phương cao (locally relevant) vì nó phải xử lý các vấn đề liên quan đến bối cảnh địa lý, xã hội hoặc văn hóa. Theo nghĩa này, nghiên cứu được thực hiện có sứ mệnh rõ ràng là góp phần giải quyết các vấn đề, từ đó tạo ra tác động xã hội.

Nó nên được truyền đạt bằng ngôn ngữ địa phương để tiếp cận độc giả tự nhiên và đóng góp vào tác động dự kiến của nghiên cứu.

Nó thường nhắm đến nhiều đối tượng độc giả khác nhau, không chỉ các nhà khoa học mà cả những bên có thể hưởng lợi từ kết quả nghiên cứu như các nhà hoạt động xã hội, doanh nghiệp xã hội, người làm chính sách và thậm chí là độc giả đại chúng.

Chú ý tới việc nâng cao đa dạng thư mục đồng nghĩa với việc đầu tư và quan tâm hơn tới các nhà xuất bản và tạp chí ở cấp độ quốc gia. Các nhà xuất bản ở cấp độ quốc gia, thường là quy mô nhỏ và trung bình hoặc các nhà xuất bản trực thuộc các trường đại học, chính là nơi nuôi dưỡng những ấn phẩm học thuật cần thiết để đảm bảo sự tồn tại của tính đa dạng trong nghiên cứu, bảo tồn ngôn ngữ quốc gia trong giao tiếp học thuật, và thúc đẩy các tác động xã hội của tri thức mới.

Cần lưu ý rằng các lời kêu gọi duy trì đa dạng học thuật không nhằm hạ thấp các tạp chí quốc tế hay các chỉ số trích dẫn đã tồn tại từ lâu và khó để loại bỏ hoàn toàn. Nó chỉ cảnh báo về việc lạm dụng nó trong đánh giá hiệu suất nghiên cứu của cá nhân hay cơ quan nghiên cứu ở các nước đang phát triển, và ủng hộ việc phát triển thêm các quy trình đánh giá hay cấp tài trợ mà có xem xét các kết quả đa dạng ngôn ngữ và chủ đề.

Tài liệu tham khảo

Giménez Toledo, E., Kulczycki, E., Pölönen, J., & Sivertsen, G. (2019). Bibliodiversity-what it is and why it is essential to creating situated knowledge. Impact of Social Sciences Blog.

Ma, L., Buggle, J., & O’Neill, M. (2023). Open access at a crossroads: library publishing and bibliodiversity. Insights, 36, 1-8.

Shearer, K., Chan, L., Kuchma, I., & Mounier, P. (2020). Fostering Bibliodiversity in Scholarly Communications: A Call for Action!.

Đăng lại từ Tạp chí Giáo dục

Bài viết Đa dạng thư mục học là gì và tại sao lại cần đa dạng thư mục học? đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Đại học mở là gì?

Đại học mở là mô hình giáo dục đại học linh hoạt dựa trên hình thức đào tạo từ xa qua mạng internet hoặc các phương tiện truyền thông khác. Đại học mở có đặc điểm:

• Chính sách tuyển sinh mở, không giới hạn đối tượng.
• Sinh viên tự do lựa chọn thời gian, địa điểm, nhịp độ học phù hợp với hoàn cảnh cá nhân.
• Sử dụng công nghệ thông tin để phổ biến tài nguyên giảng dạy như video bài giảng, tài liệu học tập, diễn đàn trực tuyến…
• Áp dụng phương pháp học tập tích cực, tự chủ cao.

Mục tiêu của đại học mở là mở rộng cơ hội tiếp cận giáo dục đại học, đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao đáp ứng nhu cầu xã hội. Đại học mở phù hợp với xu thế học tập suốt đời và cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0.

Lịch sử hình thành đại học mở

Đại học mở ra đời vào những năm 1960-1970 ở các nước phát triển, sau đó lan rộng ra toàn thế giới (Daniel, 1996). Cột mốc quan trọng là sự thành lập Đại học Mở Vương quốc Anh năm 1969, đại học đầu tiên trên thế giới áp dụng mô hình đào tạo mở hoàn toàn qua đài phát thanh, truyền hình và thư tín. Đại học Mở Vương quốc Anh trở thành hình mẫu cho các trường đại học mở sau này (Peters, 2010).

Kể từ những năm 1970-1980, đại học mở bùng nổ ở châu Á, châu Âu và các khu vực khác. Các nước như Trung Quốc, Hàn Quốc, Ấn Độ đã thành lập hàng loạt trường đại học mở để đáp ứng nhu cầu đào tạo đại học quy mô lớn (Gaba & Li, 2015).

Sự phổ biến internet và công nghệ thông tin từ những năm 1990 đẩy mạnh mô hình đại học mở (Bates, 2001), cho phép đa dạng hóa các hình thức đào tạo trực tuyến như video bài giảng, lớp học ảo, thư viện điện tử… Ngày nay, đại học mở đã có mặt ở hầu hết các quốc gia trên thế giới.

Tại Việt Nam, hình thức đào tạo mở xuất hiện từ những năm 1990. Cho đến năm 1993, Chính phủ đã chính thức ký thành lập là Đại học Mở Hà Nội và Đại học Mở TP. HCM. 

Các trường đại học mở đóng vai trò quan trọng trong việc mở rộng đào tạo đại học ở Việt Nam, chủ yếu đào tạo các ngành Kinh doanh, Ngoại ngữ, Công nghệ thông tin, Tài chính, Luật… nhằm đáp ứng nhu cầu học tập của người lao động và học viên từ xa. Xu hướng này đã mở đã tạo ra cơ hội học tập cho nhiều đối tượng không thể theo học đại học chính quy.

Ưu điểm của đại học mở

So với hình thức giáo dục đại học truyền thống, đại học mở có những ưu điểm sau:

• Mở rộng cơ hội tiếp cận đại học: Đại học mở xóa bỏ rào cản về mặt địa lý và thời gian học tập giúp người học tăng cơ hội tiếp cận tri thức.
• Tính linh hoạt: Sinh viên có thể tự sắp xếp thời gian biểu phù hợp, kết hợp học tập và công việc, gia đình.
• Chi phí thấp: Đại học mở tiết kiệm chi phí như đi lại, ăn ở so với học tập trên giảng đường.
• Chất lượng đào tạo: Các trường đại học mở có chất lượng đào tạo được kiểm định, cấp bằng tương đương các trường đại học công.
• Ứng dụng công nghệ: Sử dụng hiệu quả các công cụ học tập trực tuyến, tạo môi trường học tập hiện đại.

Thách thức

Bên cạnh những ưu điểm, đại học mở cũng đối mặt với một số thách thức cần khắc phục:

• Chất lượng đào tạo chưa đồng đều giữa các cơ sở. Một số trường đại học mở uy tín thấp hơn so với các trường đại học công lập.
• Tỷ lệ hoàn thành chương trình thấp do tính tự giác và tự học cao. Sinh viên dễ bỏ dở giữa chừng nếu thiếu động lực.
• Hạn chế về tương tác và hoạt động nhóm. Sinh viên ít có cơ hội giao tiếp trực tiếp với giảng viên và bạn học.
• Thiếu cơ sở vật chất như thư viện, phòng thí nghiệm để hỗ trợ học tập.

Để khắc phục những hạn chế này, các trường đại học mở cần tăng cường ứng dụng công nghệ, đầu tư nguồn lực, xây dựng môi trường học tập trực tuyến thân thiện, tương tác cao để nâng cao chất lượng đào tạo.

Một số xu hướng của đại học mở trong tương lai gồm:

• Tích hợp nhiều công nghệ hiện đại: trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, công nghệ AR/VR… giúp đa dạng hóa phương pháp giảng dạy.
• Phát triển các chương trình, bằng cấp đa ngành kết hợp nhiều lĩnh vực.
• Hợp tác với các trường đại học quốc tế, MOOC để nâng cao chất lượng đào tạo.
• Áp dụng mô hình đào tạo kết hợp, lồng ghép cả học trực tuyến và trên lớp.

Triển vọng phát triển của đại học mở tại Việt Nam

Như vậy, đại học mở chính là xu thế tất yếu của đào tạo đại học trong thời đại số, đáp ứng nhu cầu học tập suốt đời và mở rộng cơ hội tiếp cận tri thức cho người học. Với đà tăng trưởng kinh tế và dân số, nhu cầu đào tạo đại học ở Việt Nam sẽ tiếp tục tăng mạnh trong thập kỷ tới. Đại học mở sẽ là xu hướng tất yếu để mở rộng quy mô và phổ cập hóa giáo dục đại học. Để phát triển bền vững, các trường đại học mở Việt Nam cần không ngừng đổi mới, nâng cao chất lượng giáo dục và uy tín trong xã hội.

Tài liệu tham khảo:

Bài viết Xu hướng đại học mở – Cơ hội mở rộng tiếp cận giáo dục đại học ở Việt Nam đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.