Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học (Bậc Tiến sỹ): Chương 0 - Hà Quang Thụy

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PPTX | Số trang:58

Thêm vào BST

Báo xấu

17
lượt xem 9
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Phương pháp nghiên cứu khoa học (Bậc Tiến sỹ): Chương 0 - Hà Quang Thụy" được biên soạn với các nội dung chính sau đây: Các nguyên lý cơ bản của nghiên cứu; Các nguyên lý yêu cầu khoa học; Quản lý nghiên cứu; Công bố kết quả nghiên cứu;... Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học (Bậc Tiến sỹ): Chương 0 - Hà Quang Thụy

BÀI GIẢNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC BẬC NGHIÊN CỨU SINH TIẾN SỸ CHƯƠNG 0. TẠI SAO NGHIÊN CỨU SINH VÀ MÔN HỌC? PGS. TS. HÀ QUANG THỤY HÀ NỘI 01-2021 TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI 1
Nội dung 1. Tạo sao NCS và môn học 2. NCS Tiến sỹ: Một hành trình khổ ải 3. Giới thiệu học liệu 4. Mục tiêu và nội dung môn học 5. Kế hoạch học tập năm 2021 2
1. Tạo sao môn học “Có lần, một người bạn cho tôi một cuốn sách nhằm chỉ dẫn cho tôi về bản chất của khoa học. Phản ứng ngay tức thì của tôi là không cần một cuốn sách như vậy, vì ở thời điểm đó, tôi đã được vào biên chế, được đề bạt Phó giáo sư với một hồ sơ có tiểu sử công bố tốt, và hứa hẹn có thêm nhiều ấn phẩm. Rõ ràng, tôi nghĩ rằng tôi đã biết khoa học là gì. Tôi đã không thể sai hơn. Nhận ra được điều đó không phải vì mọi nỗ lực trước đây của tôi là nhầm lẫn, sai sót, và thành công chỉ đến tình cờ, mà đúng hơn là việc tìm hiểu về các nguyên lý cơ bản của khoa học làm sáng tỏ các yếu tố cơ bản chi phối công việc của một nhà khoa học. … nghiên cứu học thuật tương xứng với bậc tiến sĩ được mô tả như là việc “nghiên cứu khoa học" theo một "phương pháp khoa học“.” Jan Recker (2013). Scientific Research in Information Systems: A Beginner's Guide (Progress in IS). Springer. http://www.janrecker.com/ http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/pers/hy/r/Recker:Jan.html (2005 - : j83 + c77 + P5+ e3 + b2+i2) 3
Tạo sao NCS và môn học? l NCS Tiến sỹ tại Việt Nam: một số trao đổi § TS ~ hàn lâm ? Hoạt động nghiên cứu khoa học công ty § TS ~ “quá nhiều” Tuyển sinh NCS hàng năm ở một số nước châu Á và Mỹ Xuất xứ môn học § Luận án TS trong nước: Một vài hạn chế § Nguyên nhân: Phương pháp NCKH yếu là một yếu tố § Cần nghiên cứu về nghiên cứu Tiến sỹ: đóng góp thân tri thức và sử dụng phương pháp khoa học 4
Tiến sỹ và công nghiệp: IBM l Nghiên cứu tại IBM: http://www.research.ibm.com/index.shtml § “Chuyển đổi công nghiệp và xã hội” § “Phát minh ra những thứ quan trọng đối với thế giới” § “… đang đi tiên phong trong các công nghệ đột phá và hứa hẹn nhất biến đổi công nghiệp và xã hội, trong đó có tương lai của TTNT, blockchain và tính toán lượng tử.” § “Hơn 3000 nhà nghiên cứu trong 12 phòng thí nghiệm ở 6 châu lục” § Lĩnh vực: Accessibility, Artificial Intelligence, Blockchain, Energy and environment, Financial services, Healthcare and life sciences, Internet of Things, Quantum computing, Security, Semiconductors, Social good § Danh sách cán bộ NC Computer Science: hàng nghìn người https:// researcher.watson.ibm.com/researcher/people.php?lnk=hm) Công bố § IBM Journal of Research and Development là một tạp chí SCI journal. (Thomson Reuters Master Journal: SCI cao hơn SCIE) 5
IBM Science & Technology: Outlook 2021 https:// www.research.ibm.com/downloads/ces_2021/IBMResearch_STO_2021_W Trích xuất, tích hợp và lập luận Các mô hình sinh tự động đề xuất các giả với tri thức trên quy mô lớn thuyết mới giúp mở rộng không gian khám phá Phòng thí nghiệm người máy tự động hóa thí nghiệm Các công cụ giúp xác định các và kết nối các câu hỏi mới dựa trên mô hình kỹ thuật số nhu cầu kiến thức còn thiếu Phương pháp và kiểm thử vật lý khoa học tăng tốc Xuất phát điểm Phát hiện mẫu và bất thường được tích hợp với mô phỏng Trình diễn máy tri thức dẫn dắt và thử nghiệm để rút ra các giả thuyết và câu hỏi mới thông tin chi tiết mới Chu trình khám phá khoa học đang sát lại theo những cách quan trọng 6
IBM: Trí tuệ nhân tạo MIT-IBM Watson AI Lab: Một PTN cộng tác hàn lâm – công nghiệp tập trung nâng cấp TTNT cơ bản PTN IBM đang giải quyết một số thách thức lớn nhất về TTNT. Các nhà khoa học và kỹ sư của IBM tập trung vào các đột phá khoa học cơ bản để giúp định hướng tiến bộ TNTT. Các ấn phẩm mới nhất của IBM bao gồm nhiều lĩnh vực TTNT cốt lõi. Đào tạo mạng nơ-ron tăng tốc có độ chính xác tương đương dựa trên việc sử dụng bộ nhớ tương tự. Con đường hướng tới các bộ tăng tốc phần cứng vừa nhanh vừa tiết kiệm năng lượng, đặc biệt trên các tầng mạng nơ-ron được kết nối đầy đủ. http://www.research.ibm.com/artificial-intelligence/ 7
IBM Trí tuệ nhân tạo: Tầm nhìn l TTNT biểu tượng thần kinh § Đang tích hợp các kỹ thuật biểu tượng thần kinh (neurosymbolic AI) để xây dựng TTNT có thể thực hiện nhiều tác vụ phức tạp nhờ hiểu biết và lập luận giống như con người. l Tin cậy TTNT § Tin cậy và an toàn nên vào lõi của TTNT bất kỳ được cung cấp. Bộ phận nghiên cứu IBM đang xây dựng các công cụ cho phép các giải pháp TTNT tin cậy và an toàn. XAI: Explainable Artificial Intelligence l Kỹ nghệ TTNT § IBM đang xây dựng các công cụ để trợ giúp những người sáng tạo TTNT giảm thời gian đào tạo, bảo trì và cập nhật mô hình của họ. l Phần cứng TTNT § Các bộ tăng tốc tương tự và số của IBM đang thúc đẩy những cải tiến lớn về sức mạnh tính toán trong khi vẫn tiết kiệm năng lượng. Bộ phận nghiên cứu của IBM đang phát triển các thiết bị và kiến trúc phần cứng mới hỗ trợ sức mạnh xử lý đồ sộ với tốc độ chưa từng có https://www.research.ibm.com/artificial-intelligence/vision/, tháng 02/2021 đáp ứng theo yêu cầu của TTNT để phát huy hết tiềm năng. GPU và 8
Tiến sỹ và công nghiệp: Google l Nghiên cứu tại Google https://research.google.com/ § 2229 người ngày 10/12/2019 (1741: 14/9/2018, 1058: 08/9/2016, 831 : 28/12/2015) § kết hợp một lượng đáng kể các nghiên cứu dài hạn, kết thúc mở do sự tò mò khoa học nhiều hơn nhu cầu sản phẩm hiện tại § https://research.google.com/researchers.html: Danh sách cán bộ NC Công bố https://research.google/pubs/ § 5690+: 11/12/2019 (4600+: 14/9/2018) chia sẻ ý tưởng và hợp tác làm việc để phát triển lĩnh vực khoa học máy tính.. § Phần mềm nguồn mở: Google hiểu giá trị của hệ sinh thái cộng tác và ưu thích phần mềm nguồn mở. § Nhà nghiên cứu của Google giúp xác định không chỉ sản phẩm 9
Google: công bố KH 4600 (2018) 6850 (2021) Chủ đề 14/09/2018 11/12/2019 03/02/2021 Algorithms and Theory 663 863 988 Data Management 119 136 147 Data Mining and Modeling 228 261 297 Distributed Systems and Parallel Computing 219 246 276 Economics and Electronic Commerce 220 248 282 Education Innovation 33 42 58 General Science 174 179 232 Hardware and Architecture 74 94 107 Human-Computer Interaction & Visualization 465 532 610 Information Retrieval and the Web 230 269 317 Machine Intelligence 1187 1787 2411 Machine Perception 541 735 939 Machine Translation 54 69 97 Mobile Systems 75 84 94 Natural Language Processing 437 560 686 Networking 214 226 257 Quantum A.I. 38 51 80 Robotics 51 95 131 Security, Privacy and Abuse Prevention 298 328 382 Software Engineering 109 135 150 Software Systems 263 295 351 Speech Processing 294 356 395 10
Tiến sỹ và công nghiệp: Microsoft https://www.microsoft.com/en-us/research/people/?filter_type=groups http://research.microsoft.com/en-us/about/default.aspx: 12832 11
Microsoft: Các lĩnh vực nghiên cứu l Các lĩnh vực nghiên cứu § Algorithms and theory  Communication and collaboration, § Computational linguistics  Computational sciences § Computer vision Computer systems and networking § Economics and computation  Gaming § Education  Data mining and data management § Graphics and multimedia  Hardware and devices § Health and well-being  Human-computer interaction § Mobile computing  Machine learning and intelligence § Quantum computing  Security and privacy § Search, information retrieval, and knowledge management § Social media  Social sciences § Software development, programming principles, tools, and languages § Speech recognition, synthesis, and dialog systems 12
ĐT dân số Mỹ 2013: Bằng cấp sau đại học l Tính theo dân số 25+ tuổi § 1,68% có bằng Tiến sỹ (khoảng 2,5 triệu người) § 1,48% có bằng chuyên môn MD/DDS § 3,16% tương đương tiến sỹ . l Tính theo dân số § 31% có bằng cử nhân trở lên. § 12% có bằng Thạc sỹ l Nhận bằng Tiến sỹ § Gấp đôi thời gian cử nhân (8,2 năm). § Tỷ lệ bỏ học: 43% § Tuổi trung bình nhận bằng: 33. l Việc làm § Lương cao nhất và tỷ lệ thất nghiệp thấp nhất. § 40% không có học bổng, tốt nghiệp Tiến sỹ nợ trung bình 37.000 US$ https:// www.reference.com/world-view/percentage-americans-phd-2508f1120884e2a3 What Percentage of Americans Have a PhD? 13
Số lượng bằng ĐH-ThS-TS nước Mỹ 6. Gồm Ph.D., Ed.D. và các bằng cấp so sánh được với bằng tiến sĩ. Bao gồm hầu hết các bằng cấp đã được phân loại là chuyên nghiệp cao nhất trước năm 2010-11, chẳng hạn như bằng M.D., D.D.S, và bằng luật. https://nces.ed.gov/programs/digest/d19/tables/dt19_318.20.asp . § 184 nghìn/328 triệu dân ~ 1 TS/1780 dân. Việt Nam 96 triệu dân (54.000)? 14
Số lượng Tiến sỹ tốt nghiệp tại CS ĐH https://nces.ed.gov/programs/digest/d19/tables/dt19_324.90.asp Cấp bằng Tiến sỹ ở Việt Nam (không kể các trường khối quốc phòng, an ninh, quốc tế): 367 (2011), 1.234 (2017), 1.545 (2018). https:// tuoitre.vn/moi-nam-co-hon-1-500-tien-si-hon-36-000-thac-si-tot-nghiep-20200507161650656.h 15
Thạc sỹ, Tiến sỹ kỹ nghệ tại Mỹ - 2017 https://www.asee.org/documents/papers-and-publications/publications/college-pro Nhập học 86.873, Nhận bằng: 64.602 (nhập học các năm trước), Computer Science: 10.602, Mechanical: 8.262, Electrical: 7832, … Nhập học 70.026, Nhận bằng: 11.589 (nhập học các năm trước), Mechanical: 1.527, Electrical/Computer Science:1.365, Electrical:1094, ... 16
Thạc sỹ, Tiến sỹ kỹ nghệ tại Mỹ 2018 https:// ira.asee.org/wp-content/uploads/2019/07/2018-Engineering-by-Numbers-Enginee Nhập học 93.559, Nhận bằng: 66.340, Computer Science: 10.946, Mechanical: 8.160, Electrical: 7048, … Nhập học 78.715, Nhận bằng: 12.156, Mechanical: 1.681, Electrical /Computer Science: 1.390, Electrical: 1132, … 17
Người nước ngoài nhận bằng kỹ nghệ ở Mỹ https:// ira.asee.org/wp-content/uploads/2020/09/E-ET-by-the-Numbers-2019.pdf Một tỷ lệ không nhỏ người tốt nghiệp làm việc tại Mỹ “Giàu càng giàu thêm” 18
Chiến lược quốc gia về TTNT: Sau đại học đàn kinh tế thế giới WEF l Diễn § WEF. A Framework for Developing a National Artificial Intelligence Strategy. White Paper, Centre for Fourth Industrial Revolution, 2019 § 5 phương diện chính bao gồm Chuẩn bị lực lượng cho kinh tế TTNT. l Trung Quốc § Đào tạo TS và ThS ngành TTNT để đẩy nhanh thu hút và ươm trồng tài năng TTNT cao cấp (thuộc nhiệm vụ chính đầu trong 6 NV chính). l Pháp § tăng số lượng sinh viên thạc sĩ và tiến sĩ nghiên cứu TTNT, tăng lương cho nhà nghiên cứu và tăng cường trao đổi hàn lâm – CN. l Nhật Bản § Phát triển môi trường đảm bảo cơ hội phát triển và thu hút nguồn nhân lực TTNT. l Hàn Quốc § Thu hút và đào tạo nhân sự TTNT cao cấp và sự TTNT phổ thông (lên kế hoạch cho cả 4 giai đoạn) 19
Nhật Bản: Yêu cầu nhân lực TTNT Số tốt nghiệp 2015 Số TN 2015 Số TN 2015 Số TN 2015 Số TN 2015 Số TN 2015 Số TN 2015 Số TN 2015 Số nhập học 2015 Số NH 2015 Số TN 2015 "Phần thập phân" = do tính tới năng lực phòng thí nghiệm 20