Một Số Chữ Viết Tắt Sử Dụng Trong Khóa Luận CSDL

Theo UNESCO và OECD, NC&PT là hoạt động sáng tạo thực hiện có hệ thống để nâng cao kho tàng tri thức, bao gồm cả tri thức của con người, văn hóa và xã hội, và sử dụng kho tàng tri thức đó để tạo ra những ứng dụng mới. Luật KH&CN của Việt Nam định nghĩa nghiên cứu khoa học là hoạt động phát hiện, tìm hiểu các hiện tượng, sự vật, quy luật của tự nhiên, xã hội và tư duy; sáng tạo các giải pháp nhằm ứng dụng vào thực tiễn. Như vậy, NC&PT đóng vai trò then chốt trong hệ thống khoa học công nghệ, cần có sự quản lý chặt chẽ.

Thông tin về nhiệm vụ KH&CN và kết quả thực hiện nhiệm vụ KH&CN là một trong những nội dung của hoạt động thông tin KH&CN. Theo Nghị định 81/2002/NĐ-CP của Chính phủ, nhiệm vụ KH&CN là những vấn đề khoa học và công nghệ cần được giải quyết, được tổ chức thực hiện dưới hình thức đề tài, dự án và chương trình khoa học và công nghệ. Đề tài KH&CN có nội dung chủ yếu nghiên cứu về một chủ đề KH&CN. Dự án KH&CN có nội dung chủ yếu tiến hành các hoạt động nghiên cứu khoa học, phát triển công nghệ, ứng dụng công nghệ. Do chương trình bao gồm nhiều đề tài, dự án, nên trong thực tế khi nói về nhiệm vụ KH&CN, người ta thường đề cập chủ yếu đến đề tài và dự án.

Một trong những sản phẩm của nhiệm vụ KH&CN (còn có thể gọi chung là đề tài) là báo cáo kết quả thực hiện nhiệm vụ KH&CN. Theo "Quy chế đăng ký, lưu giữ và sử dụng kết quả thực hiện nhiệm vụ khoa học và công nghệ" ban hành kèm theo Quyết định số 03/2007/QĐ-BKHCN ngày 16/3/2007 của Bộ trưởng Bộ KH&CN, kết quả thực hiện nhiệm vụ KH&CN được hiểu là "các tài liệu phản ánh kết quả thực hiện nhiệm vụ KH&CN, gồm: báo cáo tổng kết, báo cáo chuyên đề, báo cáo nhánh, phụ lục tổng hợp số liệu điều tra, khảo sát; phiếu mô tả quy trình công nghệ và giải pháp kỹ thuật; bản đồ; bản vẽ; ảnh; băng hình, đĩa hình. Trong hoạt động thông tin KH&CN, những loại tài liệu phản ảnh kết quả của đề tài nói như trên thường được gọi chung là Báo cáo kết quả nghiên cứu (viết tắt là KQNC).

Một trong những vấn đề lớn nhất là thiếu một cơ sở dữ liệu tập trung, đầy đủ và được cập nhật thường xuyên về các đề tài nghiên cứu khoa học. Điều này gây khó khăn cho các nhà nghiên cứu, các nhà quản lý và những người quan tâm trong việc tìm kiếm thông tin, đánh giá tiềm năng ứng dụng của các kết quả nghiên cứu. Việc thiếu cơ sở dữ liệu còn gây khó khăn cho việc phân tích, đánh giá hiệu quả đầu tư cho hoạt động KH&CN.

Nhiều quy trình quản lý thông tin đề tài vẫn còn thủ công, dựa trên giấy tờ và các phương pháp truyền thống. Điều này tốn kém thời gian, công sức và dễ dẫn đến sai sót. Việc số hóa thông tin, ứng dụng công nghệ thông tin vào quy trình quản lý đề tài là một yêu cầu cấp thiết.

Việc chia sẻ thông tin giữa các cơ quan, tổ chức nghiên cứu còn hạn chế. Điều này làm giảm khả năng ứng dụng các kết quả nghiên cứu, gây lãng phí nguồn lực. Cần có các cơ chế khuyến khích, tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ thông tin, hợp tác nghiên cứu.

Cần xây dựng một cơ sở dữ liệu tập trung, đầy đủ và được cập nhật thường xuyên về các đề tài nghiên cứu khoa học. Cơ sở dữ liệu này cần được thiết kế theo các tiêu chuẩn quốc tế, đảm bảo khả năng tương thích, kết nối với các hệ thống thông tin khác. Dữ liệu cần được tiêu chuẩn hóa, đảm bảo tính chính xác, đầy đủ và dễ dàng tìm kiếm.

Nên ứng dụng phần mềm quản lý đề tài để tự động hóa các quy trình quản lý thông tin. Phần mềm này cần hỗ trợ các chức năng như đăng ký đề tài, theo dõi tiến độ, quản lý kinh phí, quản lý báo cáo, tìm kiếm thông tin. Việc ứng dụng phần mềm sẽ giúp giảm thiểu sai sót, tiết kiệm thời gian, công sức và nâng cao hiệu quả quản lý.

Cần thiết lập các quy trình chia sẻ thông tin rõ ràng, minh bạch, đảm bảo thông tin được chia sẻ đúng đối tượng, đúng mục đích. Cần có các chính sách khuyến khích, tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ thông tin, hợp tác nghiên cứu. Việc chia sẻ thông tin cần tuân thủ các quy định về bảo mật thông tin, sở hữu trí tuệ.

Cần nhận diện các loại rủi ro có thể xảy ra trong quá trình thực hiện đề tài. Các loại rủi ro có thể bao gồm: rủi ro kỹ thuật (ví dụ: không đạt được các kết quả nghiên cứu như dự kiến), rủi ro tài chính (ví dụ: thiếu kinh phí), rủi ro quản lý (ví dụ: chậm trễ trong việc phê duyệt kế hoạch). Xác định các rủi ro tiềm ẩn trước khi đề tài bắt đầu.

Sau khi nhận diện được các rủi ro, cần đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng rủi ro đến kết quả của đề tài. Mức độ ảnh hưởng có thể được đánh giá dựa trên các tiêu chí như: khả năng xảy ra, mức độ thiệt hại. Ưu tiên xử lý các rủi ro có mức độ ảnh hưởng cao.

Cần xây dựng kế hoạch ứng phó với từng loại rủi ro. Kế hoạch ứng phó có thể bao gồm các biện pháp phòng ngừa, giảm thiểu, chuyển giao hoặc chấp nhận rủi ro. Kế hoạch cần được cập nhật thường xuyên, đảm bảo phù hợp với tình hình thực tế.

FEDRIP (Federal Research In Progress) là một cơ sở dữ liệu của Mỹ, cung cấp thông tin về các đề tài nghiên cứu đang được tiến hành. NTIS (National Technical Information Service) là một dịch vụ của Mỹ, cung cấp thông tin về các báo cáo kỹ thuật và các tài liệu khoa học khác. Các hệ thống này giúp các nhà nghiên cứu, các nhà quản lý và những người quan tâm dễ dàng tiếp cận thông tin về hoạt động KH&CN.

JST (Japan Science and Technology Agency) là một tổ chức của Nhật Bản, chịu trách nhiệm quản lý và phân phối thông tin về KH&CN. NII (National Informatics Institute) là một viện nghiên cứu của Nhật Bản, chuyên nghiên cứu về khoa học thông tin và công nghệ thông tin. Hai tổ chức này đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển của KH&CN tại Nhật Bản.

Từ kinh nghiệm của các nước phát triển, Việt Nam có thể học hỏi nhiều bài học quý giá trong việc xây dựng hệ thống quản lý thông tin đề tài và báo cáo kết quả nghiên cứu. Cần có sự đầu tư thích đáng cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin, đào tạo nguồn nhân lực và xây dựng các quy trình quản lý hiệu quả.

AI có thể được ứng dụng để phân tích dữ liệu về các đề tài nghiên cứu, giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định chính xác hơn. AI cũng có thể được sử dụng để dự đoán xu hướng phát triển của KH&CN, giúp các nhà nghiên cứu định hướng nghiên cứu hiệu quả.

Big Data có thể được sử dụng để khai thác tri thức mới từ các báo cáo kết quả nghiên cứu, giúp các nhà nghiên cứu tìm ra những ý tưởng mới, giải quyết những vấn đề phức tạp. Việc phân tích Big Data cần được thực hiện một cách cẩn thận, đảm bảo tính chính xác, khách quan.

Cần tăng cường hợp tác quốc tế trong lĩnh vực quản lý thông tin đề tài, chia sẻ kinh nghiệm, học hỏi những mô hình quản lý hiệu quả. Hợp tác quốc tế sẽ giúp Việt Nam nâng cao năng lực quản lý, bắt kịp xu hướng phát triển của thế giới.