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