Cuối tuần này là hạn nộp chiếc bài tổng hợp nghiên cứu mình đã vật vã viết nhiều tuần nay. Mệt thì đúng là mệt thật, ba hôm vừa rồi không hôm nào ngủ trước 3 giờ sáng (Và cũng vì mình thuộc dạng cú đêm, hăng say vào guồng làm việc từ 8-9 giờ tối thì xác định làm luôn đến quá nửa đêm). Nhưng nhìn lại bài viết, set slide và mớ kiến thức học thêm về ASSBs (Pin Lithium Ion sử dụng electrolyte rắn), mình vẫn rất vui. So với năm trước, thậm chí với đợt viết luận văn cử nhân, mình đã lớn, cung cách làm việc khoa học đã hệ thống hơn rất nhiều. Cũng “bớt” sợ viết hơn, bình thường hoá công việc họp trao đổi kết quả và thuyết trình.
Một chặng đường mà mình nghĩ thực sự rất uổng nếu không chia sẻ các tools mình đã sử dụng, work flow mình thấy hiệu quả và ti tỉ tips nho nhỏ có thể giúp bạn đọc đang phải viết học thuật cảm thấy dễ thở hơn một xíu. Nếu bạn còn kinh nghiệm nào nữa, hãy để lại comment cho mình biết với nha!
Mục Lục
Tìm tài liệu nghiên cứu
Giới sinh viên, học giả chắc không còn xa lạ với những tools tìm kiếm kinh điển có thể kể đến như Google Scholars, Web of Science, Connected Paper, Research Rabbit hay Scopus. Đây đều là những công cụ dễ dùng và hữu ích để tìm kiếm các bài báo có độ uy tín cao, bài nghiên cứu đạt chuẩn “làm khoa học”. Đặc biệt Research Rabbit hay Connected Paper còn cho thấy cách các bài bào cùng chủ đề liên quan đến nhau rất trực quan. Bên cạnh đó, lần này, mình sử dụng 2 tools nữa cũng rất hữu ích. Đặc biệt Publish & Perish vô cùng thích nha vì kết quả tìm kiếm được hiện như một database, có thể tùy ý lọc, sắp xếp theo nhiều chỉ tiêu khác nhau.
Publish or Perish
Publish or Perish là một công cụ phần mềm miễn phí được phát triển bởi Anne-Wil Harzing để hỗ trợ các học giả truy xuất và phân tích các trích dẫn để đánh giá nghiên cứu. Chương trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm Google Scholar, Crossref và PubMed, đồng thời tính toán các số liệu trích dẫn khác nhau như h-index, g-index và số lượng trích dẫn hàng năm. Được thiết kế dành cho các nhà nghiên cứu, sinh viên và chuyên gia học thuật, nó đơn giản hóa các nhiệm vụ như tiến hành đánh giá tài liệu, đánh giá tác động của nghiên cứu và xác định các tạp chí phù hợp để xuất bản.
Với giao diện thân thiện người dùng, kết quả có thể được trích xuất, Publish or Perish là một nguồn tài nguyên quý giá để quản lý các trích dẫn học thuật và nâng cao năng suất học thuật. Thích hơn nữa, là Publish or Perish cho phép lưu các kết quả tìm kiếm trước đó, mình dễ dàng tìm lại được danh sách các bài báo tìm thấy trên mỗi database (Google Scholar, Scopus, hoặc Web of Science). Phần mềm này đã có đầy đủ các phiên bản dành cho Windows, MacOS và Linux. Nếu có câu hỏi sâu hơn về cách sử dụng phần mềm nay, bạn đọc có thể tham khảo link video mình đính kèm
Link tải phần mềm: https://harzing.com/resources/publish-or-perish
SciSpace
Công cụ thứ hai mình thử dùng lần này là Scispace, cho phép tìn kiếm bài báo khoa học từ chính câu hỏi nghiên cứu, tải lên file PDF và sử dụng AI để “chat” với bài báo. Scispace tiết kiệm thời gian cho mình rất nhiều ở khâu “skim and scan”, khi cần tóm tắt và chọn lọc bước đầu, xem bài báo thậm chí có đúng đề tài, phương pháp, đối tượng nghiên cứu mình đang tìm hay không. Bên cạnh đó, việc đặt và so sánh nhiều bài báo trong cùng một bảng biểu giúp mình xác định được thứ tự đọc và ghi chú cho phù hợp với dàn bài từ trước.
Tính năng tìm kiếm của Scispace cũng khá ấn tượng. Câu hỏi nghiên cứu càng chi tiết càng dễ tìm ra nhiều bài báo có độ liên quan cao. Scispace sẽ trả lời câu hỏi bằng một đoạn ngắn và kèm theo trích dẫn cùng 9-10 bài báo liên quan, có đính link DOI đến trực tiếp tạp chí đăng tải. Kết quả tìm kiếm khá thú vị, đặc biệt số lượng bài báo mới xuất bản trong vòng 6 tháng nhiều hơn công cụ tìm kiếm truyền thống.
Tuy nhiên, bạn nên cẩn thận vì nội dung mà Scispace tự “viết” không cho ra kết quả chính xác. Nhiều lập luận hoàn toàn không thể tìm thấy trong bài 😂 Những kết luận quá chung chung, và hầu như dựa trên nội dung này được lặp lại bao nhiêu lần trong các bài báo tìm được. Mình thế nên chỉ dùng để tìm, và “hỏi” nhanh PDF các chi tiết nhỏ để sort tài liệu cho nhanh hơn. Sau đó mình vẫn đọc và xử lý, ghi chú bài báo theo phương pháp truyền thống để tránh sai sót và không mất thời gian fact check – kiểm tra. Nếu bạn đọc quan tâm, mình sẽ chia sẻ thêm về những phần mềm flops, những tips không phù hợp cho bài viết học thuật ngành STEM nha!
Chà, thế thì tìm bao nhiêu là đủ?
Xác định câu hỏi nghiên cứu – Lập dàn bài (Outline/Gliederung)
Xác định câu hỏi nghiên cứu thường là bước đầu tiên ta phải, ngay cả trước khi bắt đầu tìm kiếm tài liệu liên quan. Tầm quan trọng có lẽ mình không cần đi sâu há. Câu hỏi nghiên cứu là kim chỉ nam cho toàn bộ work flow, cấu trúc và nội dung bài. Thế nên, take your time! Rất đáng để dành một lượng thời gian tương đối để suy nghĩ và hình thành một hoặc nhiều câu hỏi nghiên cứu. Chúng giúp ta giới hạn và lọc tài liệu khoa học dễ dàng, đồng thời trả lời câu hỏi quan trọng nhất khiến bài viết thú vị, mạch lạc: Tại sao bạn làm nghiên cứu này? Với bài viết bạn muốn lấp khoảng trống nghiên cứu nào?
Quan trọng không kém phần tìm tài liệu, là xây dựng dàn bài càng sớm càng tốt. Bạn hoàn toàn có thể thay đổi sau đó. Nhưng ngay khi lượng tài liệu bạn đọc và chọn lựa đưa vào bài phân tích bắt đầu lên đến 5-6 bài, đó là thời điểm thích hợp để dựng nên cấu trúc dàn bài. Nó sẽ giúp bạn sắp xếp, quản lý tài liệu khoa học hơn, dễ tìm lại và nhanh chóng recall nội dung bạn muốn trích dẫn. Mình đã học bài học xương máu và trả giá bằng việc tốn cực nhiều thời gian chỉ để đọc và take note lại nhiều bài nhiều lần. Nếu đang sử dụng Citavi (miễn phí cho sinh viên chính thức của các trường ĐH) hoặc Zotero, mọi người rất nên sử dụng triệt để tính năng phân loại tài liệu bằng Category (Citavi) hoặc Group (Zotero).
Mình thiết lập các Categories theo tên từng đề mục trong dàn bài, và từ đó đọc bài báo xong là thêm vào hạng mục liên quan ngay, rất tiết kiệm thời gian viết.
Từ đọc đến viết – xây dựng workflow hiệu quả
Thêm một note nhỏ nữa: Tuy vào người hướng dẫn và tính chất bài viết mà không có một con số nhất định cho lượng tài liệu bạn cần. Thường cho 5 trang với hai cột text, khoảng 12 – 15 tư liệu được xem là vừa đủ. Mình thì dựa vào câu hỏi nghiên cứu: Với những gì mình tìm được, mình đã có thể trả lời những câu hỏi đặt ra khi bắt đầu chưa? Nếu rồi mình tạm dừng việc tìm kiếm và bắt tay ngay vào viết. Trong quá trình viết, chắc chắn ở đâu đó mình sẽ dần thấy được mảng nào mỏng, còn có thể / nên tìm thêm tư liệu, chỗ nào quá nhiều dẫn chứng cho cùng một lập luận, cần bỏ bớt đi. Khi đã có đủ bài báo, tài liệu, bạn bắt tay vào viết. Nhưng viết thế nào đây? Trình tự làm việc thế nào để không cảm thấy choáng ngợp trước số lượng tài liệu khủng?
Như đã nhắc ở trên, khi đã có chiếc khung cho bài viết dưới dạng các đề mục và phân loại tài liệu bằng cach bỏ chúng vào category tương ứng, quản lý bằng các tags (khi một tài liệu có thể dùng cho nhiều phần khác nhau), chúng ta bắt đầu vào việc thực sự đọc kỹ và chọn lọc thông tin để đưa vào lập luận. Thông thường mình luôn đọc Abstract trước, sau là Kết Luận – Conclusion, hoặc Kết quả và Bàn luận – Results and Discussion. Kế đến mới quay ngược trở lại đọc từ đầu phần mở bài – Introduction, Cơ sở lý thuyết – Fundamentals và mô tả phương pháp nghiên cứu – Methodology. Đặc thù ngành kỹ thuật và khoa học tự nhiên là nó cực kỳ nhiều công thức tính toán cũng như một số lượng số liệu, từ chuyên môn đồ sộ. Đến phần này, hãy hít thở sâu và đừng lo lắng nếu bạn chẳng hiểu hết bài báo nói gì. Ở phần Kết quả và diễn giải, các bài nghiên cứu uy tín đều tóm tắt cho ta những thông tin họ đúc kết được từ kết quả thí nghiệm đo lường được / mô phỏng / thu thập và xử lý được. Khi đọc xong bài báo mà bạn có thể giải thích bằng vốn từ của mình được ba câu hỏi: Tại sao thí nghiệm này được thực hiện? Họ đạt được kết quả này như thế nào? Kết quả này cho ta biết cái gì? (Có thể là một thông số, hoặc một phương pháp hay lý thuyết đc kiểm chứng thậm chí bác bỏ bằng thực nghiệm, hoặc là một lý giải hiện tượng,..v.v..) là đã rất tốt rồi.
Sau đó ta note các ý này và so sánh sự giống nhau, khác nhau giữa những tài liệu chung cho một đề mục. Kế đến, mình mường tượng và bắt đầu viết nháp những ý đầu tiên thành văn hoàn chỉnh. Cần lưu ý là ta nên lập luận theo cấu trúc thông tin, chứ đừng chỉ liệt kê Àh bài báo X nêu lên vấn đề Z và đưa ra lết luận Y. Ví dụ, mình nên đưa ra lập luận theo cấu trúc dạng như này: Áp dụng một áp lực lớn hơn 20 MPa lên all solid-state battery dễ dẫn đến sự hình thành Li ở dạng dendrite và có thể gây nối tắt dẫn đến hỏng pin. Điều này đc thí nghiệm trong bài báo X,Y và Z kiểm chứng với hai trong ba sử dụng phương pháp mô phỏng và nghiên cứu Y còn chỉ ra rằng,…v.v… Từ đó ta không chỉ tóm tắt và liệt kê bài báo, mà có sự thấu đáo trong chọn lọc thông tin, trình bày mạch lạc và người đọc dễ theo dõi mạch bài viết hơn rất nhiều.
Dành cho bạn đọc quan tâm, mình đính kèm bài 10 Rules đơn giản để viết thành công Literature Review ở đây nha, bài cho ta hướng dẫn tuần tự chi tiết, đủ và ngắn gọn dễ hiểu.
Bản nháp đầu tiên – hãy cảm thông với chính mình!
Thay cho Outro hôm nay, là lời động viên gửi đến chính mình một tuần trước và các độc giả sẽ hoặc đang vất vả với bài viết học thuật. Bản nháp đầu tiên luôn đầy lỗi, luôn bị sửa đỏ đến muốn bật khóc. Nhưng bạn đã tiến một bước rất rất xa rồi đó! Hãy kiên nhẫn, hãy yêu bản thân bằng cách nói với mình: Mình đã viết ra cái gì đó! Để sửa thứ hiện hữu thì luôn dễ hơn sửa một tờ giấy trắng. Một chút nữa thôi và rồi bài hoàn chỉnh sẽ ở trước mắt rồi. Chúc bạn đọc vững tâm nha và viết thành công!
Liebste Grüße aus München
Bảo Bối 🎀