Đổi mới phương thức quản trị tri thức trong khoa học xã hội và nhân văn
Đổi mới sáng tạo trong khoa học xã hội và nhân văn không chỉ nằm ở sản phẩm hay kết quả nghiên cứu, mà còn ở phương thức tổ chức và quản trị tri thức.
Ngày 6/10/2026 tại Hà Nội, Viện Hàn lâm Khoa học xã hội Việt Nam phối hợp cùng Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức Tọa đàm khoa học “Đổi mới sáng tạo (ĐMST) trong Khoa học xã hội và Nhân văn”. Tọa đàm diễn ra trong khuôn khổ chuỗi sự kiện chào mừng Ngày hội ĐMST Quốc gia năm 2026.
Đại học Quốc gia Hà Nội đẩy mạnh số hóa quy trình quản lý
Tại tọa đàm, GS. TS. Trần Thị Thanh Tú, Trưởng ban Khoa học và ĐMST, Đại học Quốc gia Hà Nội, chia sẻ kinh nghiệm triển khai các quy định mới về quản lý chương trình, nhiệm vụ khoa học, công nghệ và ĐMST.
Theo đó, Đại học Quốc gia Hà Nội đang đẩy mạnh số hóa quy trình quản lý, từ lập dự toán, nộp đề xuất, phê duyệt đến theo dõi quá trình thực hiện nhiệm vụ. Việc số hóa giúp rút ngắn thời gian xử lý, giảm các khâu thủ công và tăng khả năng theo dõi tiến độ.
Một điểm đáng chú ý là các bước nghiệp vụ được thiết kế theo hướng liên thông. Thuyết minh nhiệm vụ có thể được trích xuất từ hệ thống; sau khi phê duyệt, dữ liệu tiếp tục phục vụ hoàn thiện hợp đồng và hỗ trợ ký số. Cùng với hạ tầng kỹ thuật, việc tập huấn và hình thành thói quen làm việc trên môi trường số được xác định là yếu tố quan trọng để quy trình vận hành hiệu quả.
Chuyển đổi số cần được nhìn từ bài toán tổng thể về dữ liệu và kiến trúc
Từ thực tiễn của Viện Hàn lâm Khoa học xã hội Việt Nam, PGS. TS. Nguyễn Tài Đông, Trưởng ban Quản lý khoa học và Hợp tác quốc tế, cho rằng chuyển đổi số cần được nhìn từ bài toán tổng thể về dữ liệu và kiến trúc của một Viện Hàn lâm số.
“Khối lượng dữ liệu về kết quả khoa học, công nghệ và ĐMST của Viện Hàn lâm rất lớn. Vì vậy, bên cạnh số hóa dữ liệu mới, cần quan tâm chuẩn hóa, tổ chức và khai thác kho dữ liệu đã hình thành”, PGS. TS. Nguyễn Tài Đông nhấn mạnh.
Theo PGS. TS. Nguyễn Tài Đông, chuyển đổi số trong quản lý khoa học không đơn thuần là thay hồ sơ giấy bằng biểu mẫu điện tử. Quan trọng hơn là tổ chức dữ liệu theo cấu trúc thống nhất để có thể tìm kiếm, liên thông, thống kê, phân tích và tiếp tục sử dụng trong các quy trình nghiệp vụ khác.
Việc số hóa kết quả nghiên cứu cũng có thể hỗ trợ đánh giá, xét duyệt và phát hiện trùng lặp. Khi dữ liệu được chuẩn hóa theo các trường thông tin, hệ thống sẽ tạo nền tảng cho thống kê, phân tích và từng bước ứng dụng các công nghệ mới, trong đó có trí tuệ nhân tạo (AI).
Xây dựng hạ tầng dữ liệu có cấu trúc, tăng khả năng liên thông giữa các hệ thống
Tại tọa đàm, TS. Nguyễn Thị Thu Hà, Phó Trưởng ban Quản lý khoa học và Hợp tác quốc tế, Viện Hàn lâm Khoa học xã hội Việt Nam, tập trung phân tích mối quan hệ giữa số hóa quản lý khoa học với theo dõi tài chính và tiến độ nhiệm vụ.
.png)
Theo TS. Nguyễn Thị Thu Hà, phần mềm có thể giúp giảm đáng kể nhân lực xử lý báo cáo, nhưng hiệu quả phụ thuộc vào việc các đơn vị cập nhật dữ liệu thường xuyên và phối hợp chặt chẽ.
Trong khi đó, hệ thống quản lý tài chính và quản lý khoa học vẫn có mức độ độc lập nhất định, trong khi việc quản trị nhiệm vụ đòi hỏi theo dõi đồng thời tiến độ chuyên môn và giải ngân.
“Từ thực tế này, việc kết nối các hệ thống theo hướng cập nhật, theo dõi tiến độ sử dụng kinh phí và tích hợp dữ liệu được xem là yêu cầu cần thiết. Các đơn vị trực thuộc có thể sử dụng hệ thống quản lý riêng phù hợp với nhu cầu, nhưng cần bảo đảm khả năng kết nối với hệ thống chung”, TS. Nguyễn Thị Thu Hà chia sẻ.
Theo TS. Nguyễn Thị Thu Hà, ĐMST trong khoa học xã hội và nhân văn không chỉ nằm ở sản phẩm hay kết quả nghiên cứu, mà còn ở phương thức tổ chức và quản trị tri thức.
Vị trí của AI trong quản lý khoa học
Một nội dung được quan tâm tại tọa đàm là vị trí của AI trong quản lý khoa học. Các đại biểu cho rằng AI không nên được xem là một giải pháp tách rời mà cần được xây dựng trên nền dữ liệu có chất lượng và hệ thống được kết nối. Khi dữ liệu đầy đủ, thống nhất và được cập nhật thường xuyên, AI có thể hỗ trợ tìm kiếm, đối sánh, phân tích và nhận diện những vấn đề cần lưu ý.
Đối với khoa học xã hội và nhân văn, yêu cầu này càng có ý nghĩa do dữ liệu nghiên cứu rất đa dạng, từ công trình, đề tài, kết quả nghiên cứu đến các sản phẩm khoa học và nguồn tư liệu khác. Do đó, thay vì phát triển các phần mềm riêng lẻ, cần hướng tới xây dựng một hệ sinh thái số trong đó các hệ thống chức năng có khả năng trao đổi và sử dụng chung dữ liệu./.