Trắc lượng thư mục: Các chỉ số phổ biến - Việc ứng dụng và vấn đề đào tạo ngành thông tin, thư viện

Nội dung text: Trắc lượng thư mục: Các chỉ số phổ biến - Việc ứng dụng và vấn đề đào tạo ngành thông tin, thư viện

1. Nghiïn cûáu - Trao àöíi TRÙÆC LÛÚÅNG THÛ MUÅC: CAÁC CHÓ SÖË PHÖÍ BIÏËN- VIÏÅC ÛÁNG DUÅNG VAÂ VÊËN ÀÏÌ ÀAÂO TAÅO NGAÂNH THÖNG TIN, THÛ VIÏÅN ThS Trêìn Maånh Tuêën Viïån Thöng tin Khoa hoåc xaä höåi Toám tùæt: Trïn cú súã giúái thiïåu vïì caác chó söë trùæc lûúång thû muåc phöí biïën vaâ viïåc ûáng duång trùæc lûúång thû muåc taåi caác doanh nghiïåp thöng tin vaâ xuêët baãn àïí taåo ra caác loaåi CSDL coá khaã nùng thûåc hiïån caác baâi toaán vïì thöëng kï thû muåc àïí thêëy roä nhûäng yïu cêìu vïì sûå àöíi múái chûúng trònh àaâo taåo ngaânh thöng tin, thû viïån. Nghiïn cûáu, àïì xuêët caác giaãi phaáp cuå thïí àïí tñch húåp nöåi dung trùæc lûúång thû muåc vaâo chûúng trònh àaâo taåo tûâ bêåc Cao àùèng, Àaåi hoåc vaâ Sau àaåi hoåc taåi caác trûúâng àaåi hoåc vïì chuyïn ngaânh thöng tin, thû viïån. Tû â khoa:á Trùcæ lûúngå thû muc;å thöng tin-thû viïn;å thöngë kï thû muc;å àaoâ taoå thöng tin-thû viïn.å Bibliometrics: key indicators - their application and training in information and library faculties Summary: On basis of introducing key bibliometric indicators and their applications at information and publishing enterprises for creating databases, capable to solve bibliostatistical problems, makes clear requirements on improvement of training programmes for library and information specialties; studies and sets forth specific solutions to integrating the content of bibliometrics into training programmes for high-school, undergraduate and post-graduate levels at universities specialized in library and information science. Keywords: Bibliometrics; library and information; bibliographical statistics; training in library and information science. Múã àêìu àùcå biïtå àïnë Danh sachá Philadelphia, danh Cacá sö ë liïuå thöngë kï vï ì möië quan hï å giûaä sachá cacá tapå chñ khoa hocå co á uy tñn trïn thï ë giúiá cacá taiâ liïuå khoa hoc,å phên tñch vùn banã àûúcå ISI cöng bö ë hangâ nùm va â ngayâ nay àûúcå taiâ liïu, å vúiá tû cachá la â tiïnì àï ì cuaã trùcæ biïtë àïnë la â cacá tapå chñ co á trong Journal Master lûúngå thû mucå àa ä xuêtë hiïnå ngay tû â nhûngä List do Thomson Reuters xêy dûng.å Cho túiá nùm 1920-1930 vúiá cacá phatá kiïnë cuaã G.K. nhûngä nùm àêuì thï ë ky ã XXI, vênë àï ì àanhá giaá Zipf, S.C. Bradford1, Cho túiá khoangã àêuì khoa hocå àöië vúiá moiå àöië tûúngå àang rêtë àûúcå nhûngä nùm 1960, cacá nghiïn cûuá vï ì möië quan quan têm trïn phamå vi toanâ cêu,ì va â mötå lênì hï å nayâ àûúcå quan têm vúiá nhiïuì mucå àñch khacá nûa,ä chó sö ë IF cungâ hangâ loatå cacá chó sö ë àûúcå sûã nhau, tû â chö î lamâ cú sú ã àï í xacá àõnh trong sö ë cacá dungå àï í àanhá gia á khoa hocå luön thu hutá sû å quan taiâ liïuå co á liïn quan, taiâ liïuå naoâ àûúcå àanhá giaá têm cuaã giúiá nghiïn cûu.á Baiâ viïtë nayâ giúiá thiïuå la â tötë hún, co á gia á trõ hún, àïnë chö î dênì hònh mötå sö ë vênë àï ì cuaã trùcæ lûúngå thû muc,å vúiá cacá thanhâ phûúng phapá àanhá gia á khoa hocå dûaå trïn nghiïn cûuá cú banã va â ûngá dungå cuaã no.á cacá xuêtë banã phêmí khoa hocå cuaã moiå chu ã thï:í Baâi viïët têåp trung vaâo caác nöåi dung sau: ca á nhên, tö í chûc,á cöngå àöng,ì quöcë gia. Lucá nay,â - Nhûngä chó sö ë phö í biïnë cuaã trùcæ lûúngå thû muc;å sû å ra àúiâ cuaã chó sö ë tacá àöngå (Impact Factor - IF) vúiá cöng lao trûúcá hïtë cuaã E. Gardfield, Viïnå - ÛÁng duång trùæc lûúång thû muåc taåi caác trûúngã sangá lêpå Viïnå Thöng tin khoa hocå (ISI) doanh nghiïåp thöng tin vaâ xuêët baãn; My,ä va â cacá nghiïn cûuá tiïpë theo àa ä lamâ cho - Nöåi dung trùæc lûúång thû muåc trong cöngå àöngì khoa hocå thï ë giúiá danhâ sû å quan têm chûúng trònh àaâo taåo vïì thöng tin, thû viïån. 1 Khi conâ la â sinh viïn, chungá töi àa ä biïtë àûúcå cacá tri thûcá àêuì tiïn vï ì cacá àõnh luêtå ma â G.K. Zipf va â S.C. Bradford xêy dûngå tû â mötå giaoá trònh kha á nöië tiïngë vï ì lônh vûcå thöng tin-thû viïn,å àûúcå xuêtë banã taiå Liïn- xö vaoâ cuöië nhûngä nùm 1960: Ly á luênå va â thûcå tiïnî cuaã thöng tin khoa hocå va â ky ä thuêt,å banã tiïngë Nga. Àiïuì ào á cho thêy:ë Cacá vênë àï ì cuaã trùcæ lûúngå thû mucå àa ä thûcå sû å la â mötå trong söë cacá nöiå dung/ hûúngá nghiïn cûuá cuaã cacá khoa hocå thû viïnå va â thöng tin (LIS). THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015 13
2. Nghiïn cûáu - Trao àöíi 1. Nhûäng chó söë phöí biïën cuãa trùæc lûúång a) Chó söë taác àöång thû muåc (IF) àûúåc sûã duång nhû möåt chó söë phaãn aánh Trùæc lûúång thû muåc cho pheáp xaác àõnh hiïåu hiïåu quaã khoa hoåc thöng qua têìm aãnh hûúãng suêët vaâ/hoùåc taác àöång cuãa möîi taâi liïåu khoa cuãa möåt taåp chñ. IF àûúåc xaác àõnh nhû sau: hoåc. Möîi àaåi lûúång trùæc lûúång thû muåc hay möîi loaåi chó söë cuãa trùæc lûúång thû muåc coá tñnh nùng cuãa riïng mònh, nhûng noái chung, têët caã àïìu nhùçm thûåc hiïån àûúåc viïåc xïëp haång taâi Trong àoá C laâ töíng söë lûúåt trñch dêîn liïåu vaâ cung cêëp sûå àaánh giaá sêu sùæc vïì taâi liïåu àïën caác baâi baáo àûúåc xuêët baãn trïn taåp chñ T dûåa trïn caác phên tñch trñch dêîn. Caác chó söë trong möåt khoaãng thúâi gian xaác àõnh (chuêín naây àûúåc xêy dûång dûåa trïn nhûäng tiïìn àïì cú laâ 2 nùm liïn tiïëp trûúác nùm hiïån taåi); A laâ baãn: khi diïîn ra möåt trñch dêîn àïën möåt taâi liïåu töíng söë baâi baáo àûúåc cöng böë trïn taåp chñ T tûác laâ möåt hònh thûác xaác nhêån giaá trõ/têìm quan trong khoaãng thúâi gian tûúng ûáng. troång cuãa taâi liïåu àoá; vaâ phên tñch cú baãn nhêët Ngûúâi ta coá thïí tñnh chó söë IF cho àûúåc thûåc hiïån bùçng viïåc àïëm söë lûúåt trñch caác khoaãng thúâi gian khaác nhau khaác dêîn àïën möåt taâi liïåu. Nïëu möåt taâi liïåu àûúåc trñch dêîn nhiïìu hún möåt taâi liïåu khaác thò coá laâ 1 nùm, 3 nùm, 4 nùm [2], [3], [12] Trïn nghôa coá nhiïìu ngûúâi hún quan têm àïën taâi caác trang cuãa möîi taåp chñ khoa hoåc àaä àûúåc liïåu àoá, vaâ vò thïë noá àûúåc coi laâ quan troång Thomson Reuters lûåa choån thûúâng coá giúái hún so vúái taâi liïåu khaác. Tûâ àoá, tiïëp tuåc vúái thiïåu chó söë IF cuãa taåp chñ àoá. Vñ duå, taåi àõa quy mö lúán hún, caác trñch dêîn àïën caác taâi liïåu chó nguöìn (thöng qua caác taâi liïåu àûúåc xuêët baãn journal-of-academic-librarianship giúái thiïåu trïn taâi liïåu nguöìn (taåp chñ, saách, kyã yïëu ) tapå chñ The Journal of Academic Librarianship, cuäng coá thïí àûúåc tñnh toaán, vaâ do àoá, coá thïí taiå thúiâ àiïmí 29/9/2014, co á cacá thöng tin sau: xacá àõnh àûúåc têìm quan troång cuãa möåt taâi liïåu Journal Metrics: nguöìn àöëi vúái cöång àöìng cuãa noá trong viïåc so saánh vúái chó söë trùæc lûúång thû muåc cuãa caác taâi Impact Factor: 0,574 liïåu nguöìn khaác. Caác chó söë trùæc lûúång thû muåc àöëi vúái taâi liïåu nguöìn khaác nhau àûúåc 5-Year Impact Factor: 0,838 hònh thaânh trïn cú súã sûã duång caác phûúng “Impact Factor: 0,574” phaãn aánh coá trung phaáp luêån vaâ caác nguöìn dûä liïåu khaác nhau, do bònh 0,574 lûúåt trñch dêîn àïën 1 baâi baáo cuãa àoá àûa ra caác quan àiïím khaác nhau vïì cöng taåp chñ trïn trong 2 nùm 2012-2013; “5-Year böë khoa hoåc. Caác chuyïn gia trùæc lûúång thû Impact Factor: 0,838” phaãn aánh coá trung muåc seä sûã duång caác söë liïåu khaác nhau tuây bònh 0,838 lûúåt trñch dêîn àïën 1 baâi baáo cuãa thuöåc vaâo nhûäng muåc àñch vaâ quan àiïím taåp chñ trïn trong 5 nùm, tûâ nùm 2009 àïën nghiïn cûáu, quan àiïím àaánh giaá nghiïn cûáu nùm 2013. khaác nhau maâ mònh theo àuöíi. Dûúái àêy la â phêìn giúái thiïåu khaái lûúåc vïì Trïn cú súã chó söë taác àöång (IF), coân coá möåt söë chó söë trùæc lûúång thû muåc phöí biïën àöëi möåt söë chó söë khaác àûúåc sûã duång àïí àaánh vúái taâi liïåu khoa hoåc. giaá, xïëp haång taåp chñ khoa hoåc nhû: Chó söë 14 THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015
3. Nghiïn cûáu - Trao àöíi taác àöång loaåi boã söë lûúåt tûå trñch dêîn (IF*); àûúåc xuêët baãn trong 3 nùm liïìn trûúác nùm Chó söë nûãa voâng àúâi àûúåc trñch dêîn cuãa taåp hiïån taåi cuãa taåp chñ j4; chñ (Journal Cited Half Life); Chó söë nûãa - DCPj (Database Citation Potential) cuãa voâng àúâi trñch dêîn cuãa taåp chñ (Journal taåp chñ j trong nùm hiïån taåi laâ söë lûúång trung Citing Half Life); Chó söë Journal Immediacy bònh caác tham khaão trong möåt baâi baáo àûúåc Index (JImI); Chó söë Journal Influence xuêët baãn trong 3 nùm liïìn trûúác nùm hiïån taåi Index (JII); Chó söë Paper Influence Index cuãa taåp chñ j5; (PII) [13, 62-74]2. - RDCP (Relative Database Citation b) Chó söë SNIP3 Potential) trong nùm hiïån taåi cuãa möåt taåp chñ laâ tyã söë giûäa DCP cuãa taåp chñ àoá trïn giaá trõ SNIP - chó söë ào lûúâng taåp chñ àûúåc DCP trung bònh cuãa CSDL chûáa taåp chñ ào.á GS Henk Moed, Àaåi hoåc Töíng húåp Leiden àïì xuêët, xaác àõnh taác àöång trñch dêîn theo ngûä caãnh dûåa trïn xaác àõnh giaá trõ cuãa trñch dêîn trong töíng söë caác trñch dêîn trong möåt lônh vûåc chuã àïì xaác àõnh. Giaá trõ cuãa cuãa möåt trñch dêîn àún leã seä àûúåc gaán cao hún trong àoá, rj laâ DCP cuãa taåp chñ j coá trong khi noá àûúåc trñch dêîn tûâ caác baâi viïët thuöåc CSDL, vaâ CSDL naây bao quaát N taåp chñ. möåt lônh vûåc khaác. SNIP tiïëp tuåc phaát triïín Khi àoá, RDCP trong nùm hiïån taåi cuãa taåp quan àiïím cuãa E. Garfield vïì “tiïìm nùng chñ àûúåc xaác àõnh theo cöng thûác: trñch dêîn”cuãa möåt lônh vûåc nghiïn cûáu: Tiïìm nùng trñch dêîn cuãa möåt lônh vûåc nghiïn cûáu àûúåc xaác àõnh laâ àöå daâi trung bònh danh saách caác taâi liïåu tham khaão trong lônh vûåc àoá Giaá trõ cuãa chó söë SNIP trong nùm hiïån taåi Caác chó söë trùæc lûúång thû muåc àêìu vaâo cuãa taåp chñ j àûúåc xaác àõnh theo cöng thûác àûúåc sûã duång àïí tñnh toaán SNIP laâ RIP, DCP sau: vaâ RDCP: - RIPj (Raw Impact for Paper) cuãa taåp chñ [14] j trong nùm hiïån taiå laâ tyã söë giûäa töíng söë caác trñch dêîn cuãa nùm hiïån taåi trïn söë caác baâi baáo 2 Caác chó söë JII vaâ PII àûúåc CJR Journal-Ranking.com sûã duång àïí xïëp haång taåp chñ. Coá thïí tòm hiïíu caác chó söë naây qua caác trang web tûúng ûáng. 3 Taåm dõch laâ Taác àöång chuêín tûâ nguöìn trïn möåt baâi baáo cuãa taåp chñ ( Source Normalized Impact per Paper – SNIP). Caác thöng tin giúái thiïåu taåi àêy àûúåc trñch dêîn tûâ [14]. 4 Vñ duå, taåp chñ Journal of Informetrics trong caác nùm 2010, 2011 vaâ 2012 xuêët baãn töíng cöång 100 baâi baáo. Trong nùm 2013 coá töíng cöång 200 lûúåt trñch dêîn àïën 100 baâi baáo naây. Khi àoá, RIP nùm 2013 cuãa Journal of Informet- rics laâ 200/100 = 2. 5 Tiïëp vñ duå trïn: Giaã sûã trong 100 baâi baáo trïn cuãa Jourrnal of Infometrics, coá töíng söë 2.000 taâi liïåu tham khaão, khi àoá, DCP cuãa taåp chñ naây nùm 2013 laâ 2,000/100 = 20. THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015 15
4. Nghiïn cûáu - Trao àöíi Hònh 1 seä phaãn aánh möëi quan hïå giûäa caác xêy dûång nùm 2005. Chó söë H àûúåc tñnh toaán chó söë trùæc lûúång thû muåc trïn6. dûåa vaâo söë cöng trònh cöng böë vaâ söë lêìn trñch SNIP dêîn. Muåc tiïu cuãa chó söë H laâ ào lûúâng mûác àöå aãnh hûúãng tñch luäy cuãa möåt nhaâ khoa hoåc. Chó söë H àûúåc àõnh nghôa nhû sau: Chó söë H cuãa möåt nhaâ khoa hoåc laâ H cöng trònh trong söë N cöng trònh cuãa nhaâ khoa hoåc àoá àûúåc trñch dêîn ñt nhêët laâ H lêìn, vaâ (N – H) àûúåc trñch dêîn dûúái H lêìn. Vñ duå, nïëu möåt nhaâ khoa hoåc coá chó söë H = 20 coá nghôa laâ nhaâ khoa hoåc naây coá 20 cöng trònh nghiïn cûáu vúái möîi cöng trònh RIP àûúåc trñch dêîn ñt nhêët laâ 20 lêìn. Nïëu phaãn aánh quan hïå giûäa söë lûúåt trñch dêîn àïën caác cöng Hònh 1: Tyã lïå giûäa SNIP vaâ RIP laâ möåt trònh cuãa möåt taác giaã vaâ söë lûúång caác cöng haâm söë cuãa RDCP. Àöì thõ cuãa haâm söë naây coá trònh àûúåc thûåc hiïån búãi taác giaã àoá dûúái daång daång möåt àûúâng hyperbol vúái truåc hoaânh laâ RIP vaâ truåc tung laâ SNIP [10]7. caác àiïím àöì thõ, thò caác àiïím phaãn aánh möëi tûúng quan naây coá hònh daång cuãa möåt àûúâng c) Chó söë H hyperbol [13]8. Vñ duå, GS Nguyïîn Vùn Tuêën Chó söë H (H- index) àûúåc nhaâ vêåt lyá hoåc àaä giúái thiïåu chó söë H cuãa möåt söë nhaâ khoa Jorge Hirsch (Àaåi hoåc California San Diego) hoåc nöíi tiïëng trïn thïë giúái (taâi liïåu àaä dêîn). Vêåt lyá Hoáa hoåc Khoa hoåc maáy tñnh Ed Witten (Princeton) : 110 George Whitesides (Harvard) : 135 Hector Garcia Molina (Stanford) : 70 Martin Cohen (Berkeley) : 94 Elias James Corey (Harvard) : 132 Deborah Estrin (UCLA) : 68 Philip Anderson (Princeton) : 91 Martin Karplus (Harvard) : 129 Ian Foster (Illinois) : 67 Manuel Cardona (Max Planck) : 86 Alan Heeger (California) : 114 Scott Shenker (Berkeley) : 65 Frank Wilczek (MIT) : 68 Kurt Wurthrich (Switzerland) : 113 Don Towsley (Massachusetts) : 65 Jeffrey Ullman (Stanford) : 65 d) Chó söë SJR hûúãng cuãa caác taåp chñ coá trong cú súã dûä liïåu Chó söë SJR (SCImago Journal Rank) àûúåc Scopus® tûâ nùm 1996. SCImago phaát triïín tûâ thuêåt toaán Google SCImago Journal Rank (chó söë SJR) laâ möåt PageRank ™. Chó söë naây cho thêëy mûác àöå aãnh pheáp ào xaác àõnh aãnh hûúãng khoa hoåc cuãa taåp 6 Àïën àêy ta dïî liïn tûúâng àïën chó söë trùæc lûúång NSP maâ Marek Kosmulski xêy dûång nùm 2010 (seä àûúåc trònh baây úã phêìn dûúái). 7 Vïì SNIP vaâ caác chó söë coá liïn quan coá thïí tham khaão thïm taåi [13], [14] vaâ taåi Scopus.com 8 Nguöìn tham khaão: Nguyïîn Vùn Tuêën. Àaánh giaá aãnh hûúãng trong nghiïn cûáu khoa hoåc qua chó söë H. , 16 THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015
5. Nghiïn cûáu - Trao àöíi chñ khoa hoåc, trong àoá, ngoaâi viïåc dûåa vaâo caác Sau àoá, noá laåi chûáng toã taåp chñ luön thu huát söë liïåu thöëng kï vïì trñch dêîn (Chó söë IF mùåc àûúåc möåt caách rêët hiïåu quaã sûå quan têm cuãa àõnh, chó söë IF àûúåc xaác àõnh qua söë liïåu ngûúâi àoåc. Möåt taåp chñ nhû vêåy àûúåc àaánh giaá thöëng kï cuãa 2 nùm liïìn trûúác nùm hiïån taåi), laâ coá uy tñn. coân quan têm túái caác yïëu töë mang tñnh tham e) Söë baâi baáo thaânh cöng (NSP) biïën phaãn aánh giaá trõ khoa hoåc nhû têìm quan Nùm 2011, Marek Kosmulski (Àaåi hoåc troång, uy tñn cuãa caác taåp chñ cöng böë caác baâi Töíng húåp Cöng nghïå Lublin, Ba Lan) àaä xêy viïët àaä trñch dêîn àïën. Nhòn chung, caách tñnh dûång chó söë laâ Söë caác baâi baáo thaânh cöng toaán chó söë SJR laâ phûác taåp, hún nûäa, gêìn àêy (Number of Successful Papers - NSP) àïí àaánh laåi xuêët hiïån chó söë SJR2 - loaåi chó söë múái dûåa giaá taåp chñ khoa hoåc [9]. Chó söë naây àûúåc xêy trïn SJR coá böí sung tham biïën laâ caác söë liïåu dûång nhû sau: thöëng kï vïì cuâng trñch dêîn giûäa caác taåp chñ Scorej = 1 khi cj > rj àûúåc khaão saát. Viïåc trònh baây hïå thöëng caác Score = 0 trong caác trûúâng húåp khaác, cöng thûác àïí xaác lêåp chñ söë SJR laâ rêët cöìng j kïình vaâ cêìn àûúåc thûåc hiïån trong böëi caãnh trong àoá: khaác. Nhûäng ngûúâi cêìn quan têm sêu vïì chó söë - cj : Söë lûúåt caác taâi liïåu khaác trñch dêîn àïën SJR coá thïí tham khaão giúái thiïåu vïì SJR taåi baâi baáo j. SCImagojr.com hoùåc caác cöng trònh coá liïn - rj : Söë taâi liïåu maâ baâi baáo j trñch dêîn àïën. quan [6]. Thöng thûúâng chó söë naây àûúåc xaác lêåp Kïët quaã xïëp haång caác taåp chñ thuöåc lônh trong caác quan hïå sau: vûåc caác khoa hoåc thû viïån vaâ thöng tin (LIS) - Àûúåc thöëng kï trong möåt khoaãng thúâi dûåa theo caác chó söë SJR vaâ IF laâ khaác nhau. gian xaác àõnh (1 nùm, 2 nùm, 5 nùm hay à) Chó söë Journal Immediacy Index thêm chñ trong suöët thúâi gian töìn taåi) cuãa taåp (JImI) chñ àoá. Chó söë JImI cuãa möåt taåp chñ, tñnh cho nùm - Xêy dûång tyã lïå giûäa caác baâi baáo thaânh hiïån taåi N, àûúåc xaác àõnh theo cöng thûác sau: cöng vúái töíng söë caác baiâ baáo thuöåc diïån coá thïí trñch dêîn àûúåc (Citable Paper) cuãa taåp chñ àoá. Taác giaã àûa ra böën lûu yá khi sûã duång chó söë NSP nhû sau: + Caác chó söë trung bònh cuãa c vaâ r giûäa Trong àoá: j j caác lônh vûåc khoa hoåc khaác nhau seä khaác - A (N): Töíng söë caác trñch dêîn trong nùm nhau. Caác chó söë trung bònh thûúâng laâ cao taåi hiïån taåi N àïën caác baâi baáo àûúåc cöng böë trong caác ngaânh, lônh vûåc coá nhiïìu caán böå khoa hoåc nùm hiïån taåi N trïn taåp chñ. vaâ mang tñnh phöí biïën trong xaä höåi. Trong - B(N) Söë caác baâi baáo àûúåc cöng böë trong trûúâng húåp ngûúåc laåi, caác chó söë trung bònh nùm hiïån taåi N trïn taåp chñ. naây laâ thêëp hún. Chó söë JImI cuãa taåp chñ seä phaãn aánh mûác àöå + Caác chó söë trung bònh cuãa cj vaâ rj giûäa nhanh choáng trung bònh àûúåc trñch dêîn àïën caác quöëc gia khaác nhau. Caác chó söë trung bònh möåt baâi baáo cuãa taåp chñ trong möåt nùm cuå thïí. naây thûúâng laâ cao àöëi vúái nhûäng taåp chñ àûúåc Chó söë JImI cuãa taåp chñ coá rêët nhiïìu yá nghôa. xuêët baãn taåi caác nûúác giaâu, coá trònh àöå Trûúác hïët noá chûáng toã taåp chñ àaä àûúåc phöí KH&CN phaát triïín. Trong trûúâng húåp ngûúåc biïën rêët nhanh choáng, kõp thúâi àïën ngûúâi àoåc. laåi, caác chó söë trung bònh naây laâ thêëp hún. THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015 17
6. Nghiïn cûáu - Trao àöíi + Cacá chó sö ë cj va â rj thûúngâ la â cao àöië vúiá cacá CSDL àaä coá möåt bûúác phaát triïín rêët maånh meä baiâ baoá dangå töngí quan (reviews), conâ thûúngâ laâ vïì söë lûúång, quy mö vaâ tñnh chêët trong khoaãng thêpë àöië vúiá cacá baiâ baoá nghiïn cûuá göc.ë tûâ cuöëi nhûäng nùm 1990, khi maâ Internet trúã + Khi xem xetá cacá chó sö ë cj va â rj cênì àùcå biïtå thaânh möi trûúâng lûu giûä, trao àöíi vaâ cung cêëp quan têm túiá loaiå tû å trñch dênî (self-citation): thöng tin cuãa moåi lônh vûåc hoaåt àöång, cuãa moåi Baâi baáo maâ tyã lïå tûå trñch dêîn cao thûúâng taåo ra khu vûåc trïn thïë giúái. Cuäng vaâo thúâi kyâ naây, caác giaá trõ aão, thiïëu chñnh xaác, vaâ vò vêåy khi àaä xuêët hiïån nhûäng doanh nghiïåp thöng tin vaâ àoâi hoãi vïì ngûúäng caác chó söë cho nhûäng baâi xuêët baãn coá quy mö thõ trûúâng röång khùæp trïn thuöåc loaåi naây cêìn àùåc biïåt chuá yá vaâ cêìn àûúåc thïë giúái. Thõ trûúâng thöng tin khoa hoåc, nhêët trûâ hao möåt caách thoãa àaáng. laâ phên khuác caác nguöìn tin trûåc tuyïën tùng Nùm 2013, taåi Höåi nghõ thûúâng niïn Höåi trûúãng vúái gia töëc lúán vaâ xêm nhêåp vaâo moåi sinh hoåc tïë baâo Myä töí chûác taåi San Francisco, núi coá ngûúâi laâm viïåc trong lônh vûåc khoa hoåc 150 nhaâ nghiïn cûáu vaâ 75 töí chûác khoa hoåc vaâ cöng nghïå. Vïì cú cêëu, àa söë caác nguöìn tin tham gia Höåi nghõ àaä ra tuyïn böë DORA vúái trûåc tuyïën àïìu coá thïí àûúåc chia thaânh hai böå khuyïën caáo khöng tiïëp tuåc sûã duång IF trong phêån: caác CSDL thû muåc vaâ caác tïåp toaân vùn viïåc àaánh giaá khoa hoåc9. Tuy vêåy, theo chuáng tûúng ûáng (dûúái daång tïåp vùn baãn hay tïåp pdf) töi, trïn thûåc tïë, rêët khoá baác boã àûúåc caác thaânh vaâ àïën nay, hêìu nhû chuáng àïìu àûúåc lûu giûä tûåu maâ ISI (Myä) àaä xêy dûång trïn nûãa thïë kyã vaâ truyïìn trïn Internet. Hai böå phêån naây àûúåc nay, nhûäng thaânh tûåu àaä nhêån àûúåc sûå hûúãng tñch húåp vúái nhau nhùçm muåc àñch taåo sûå thuêån ûáng cuãa àaåi àa söë caác cöång àöìng khoa hoåc trïn tiïån cho ngûúâi sûã duång. Caác CSDL thû muåc thïë giúái, àùåc biïåt laâ caác töí chûác thûåc hiïån chûác (chuã yïëu laâ nguöìn tin múã, khai thaác miïîn phñ) nùng àaánh giaá khoa hoåc coá uy tñn trïn thïë thûúâng thûåc hiïån chûác nùng tiïëp thõ, cung cêëp giúái nhû Thomson Reuters, SCimago, caác thöng tin thiïët yïëu giuáp ngûúâi sûã duång Journal-Ranking Ú Ã àêy, trong nhiïuì trûúngâ quyïët àõnh coá truy cêåp, khai thaác phêìn toaân húp,å nïuë nhû cacá IF khöng àûúcå trûcå tiïpë sûã vùn cuãa taâi liïåu (phêìn naây chuã yïëu laâ thu phñ) dung,å thò ngûúiâ ta laiå sû ã dungå cacá chó sö ë àûúcå hay khöng. Sûå phaát triïín naây coân àûúåc thïí hònh thanhâ trïn cú sú ã la â hamâ sö ë cuaã IF. Vò vêy,å hiïån úã chöî, ngaây nay, hêìu hïët caác CSDL khoa vï ì banã chêt,ë cacá tö í chûcá nayâ cungä sû ã dungå IF. hoåc do caác doanh nghiïåp thöng tin vaâ xuêët baãn Va â vò thï,ë viïcå xuêtë banã cacá cöng trònh khoa coá uy tñn trïn thïë giúái àûa ra thõ trûúâng, ngoaâi hocå trïn cacá tapå chñ khoa hocå co á trong danh chûác nùng kiïím soaát nguöìn tin khoa hoåc phuåc mucå tapå chñ àûúcå àûa vaoâ CSDL cuaã ISI vênî vuå viïåc quanã lyá, khai thaác, tòm kiïëm thöng tin, luön àûúcå àanhá gia á cao, va â thêmå chñ trong thò chuáng àïìu thûåc hiïån àûúåc chûác nùng thöëng khöng ñt trûúngâ húp,å àûúcå xem la â àiïuì kiïnå kï khoa hoåc, laâm cú súã cho viïåc àaánh giaá vaâ cênì va â àu ã cuaã mötå nghiïn cûuá co á chêtë lûúng,å vò xïëp haång khoa hoåc. Lutz Bornmann àaä khùèng thï,ë àï í àûúcå Thomson Reuters lûaå chonå hangâ àõnh, theo öng vaâ nhiïìu nhaâ khoa hoåc khaác: nùm vênî la â mucå àñch lúná va â quan trongå cuaã Khoa hoåc thûåc hiïån viïåc àaánh giaá vaâ baãn thên moiå tapå chñ khoa hocå trïn thï ë giúi.á khoa hoåc cuäng laâ àöëi tûúång àïí àaánh giaá [1]. 2. ÛÁng duång trùæc lûúång thû muåc taåi caác Trong quaá trònh nghiïn cûáu àïí tòm ra phûúng doanh nghiïåp thöng tin vaâ xuêët baãn phaáp àaánh giaá cuãa mònh, thöng qua viïåc khaão Nguöìn thöng tin KH&CN dûúái daång caác saát caác söë liïåu vïì xuêët baãn taâi liïåu khoa hoåc taåi 9 Tham khaão: vaâ Taåp chñ Khoa hoåc vaâ Cöng nghïå Viïåt Nam, caác söë 12, nùm 2013 vaâ söë 16, nùm 2014 18 THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015
7. Nghiïn cûáu - Trao àöíi möåt söë trûúâng àaåi hoåc, taác giaã àaä ài àïën kïët trñch dêîn lúán nhêët trïn thïë giúái hiïån nay11. luêån: Trùæc lûúång thû muåc àaä trúã thaânh cöng Àïí cung cêëp àûúåc caác söë liïåu trñch dêîn àöëi cuå khöng thïí thiïëu trong viïåc àaánh giaá caác vúái caác taâi liïåu trong möåt CSDL thöng tin trûúâng àaåi hoåc [1]. khöíng löì, àûúng nhiïn cêëu truác CSDL úã àêy 2.1. ÛÁng duång taåi Thomson Reuters10 cuäng rêët phûác taåp. Saãn phêím àaánh giaá khoa Thomson Reuters laâ möåt doanh nghiïåp hoåc àûúåc Thomson Reuters àûa ra thõ trûúâng thöng tin, àaánh giaá khoa hoåc lúán vaâ coá uy tñn haâng nùm laâ Journal Citation Report. Cêëu truác bêåc nhêët trïn thïë giúái vaâ àûúåc biïët àïën laâ CSDL àûúåc mö taã dûúái àêy seä giuáp hònh dung ngûúâi kïë tuåc cöng viïåc maâ ISI thûåc hiïån trûúác àûúåc tñnh chêët phûác taåp cuãa noá, möåt sûå khaác àêy vúái möåt quy mö röång lúán hún: Tñnh biïåt cùn baãn so vúái caác loaåi CSDL thû muåc maâ àïën thaáng 9 nùm 2014, töíng söë biïíu ghi cuãa ta àaä tûâng gùåp [8]. CSDL Web of Science cuãa Thomson Reuters Dûúái àêy laâ minh hoåa vïì thöng tin trùæc laâ 90 triïåu, vúái hún möåt tyã biïíu ghi taâi liïåu lûúång thû muåc maâ CSDL do Thomson tham khaão trñch dêîn, möîi nùm gia tùng Reuters cung cêëp phuåc vuå cho xêy dûång baáo khoaãng 65 triïåu biïíu ghi: Àêy chñnh laâ CSDL caáo trñch dêîn taåp chñ (JCR)12. 5-Year Total Impact Immediacy Citable Cited Citing Mark Journal Title ISSN Impact Cites Factor Index Items Half-life Half-life Factor CA-CANCER J CLIN 0007-9235 16130 162,5 107,74 27,76 25 3,1 5,4 Cited Journal Citing Journal Source Data Journal Self Cites Hònh trïn cho thêy,ë Tapå chñ CA-A CANCER taåp chñ bao quaát Qi, i = 1,4), H-Index, So saánh JOURNAL FOR CLINICIANS coá chó söë IF caác chó söë IF vaâ SJR cuãa taåp chñ, So saánh caác (nùm 2013) laâ cao nhêët (162,5) theo söë liïåu chó söë trñch dêîn vaâ tûå trñch dêîn, So saánh trñch cuãa Journal Citation Report 2013. dêîn trung bònh vaâ trñch dêîn trung bònh múã 2.2. ÛÁng duång taåi SCImagojr.com röång cuãa taâi liïåu, So saánh chó söë IF trong 2, 3 SCImago Journal&Country Rank la â mötå cöngí vaâ 4 nùm, Söë liïåu vïì tñnh chêët quöëc tïë cuãa caác thöng tin bao gömì cacá tapå chñ va â cacá chó sö ë quöcë taâi liïåu àûúåc cöng böë, So saánh tyã lïå taâi liïåu coá gia khoa hocå àûúcå phatá triïní tû â nhûngä thöng tin thïí trñch dêîn àûúåc vaâ caác taâi liïåu khöng thïí chûaá trong CSDL Scopus (Elsevier BV). trñch dêîn àûúåc, So saánh tyã lïå taâi liïåu àûúåc trñch Dûä liïåu vïì taâi liïåu trïn SCImagojr.com dêîn vaâ taâi liïåu khöng àûúåc trñch dêîn. Khoaãng cung cêëp caác dûä liïåu sau àêy vïì möîi taâi liïåu: thúâi gian thöëng kï tûâ 1999-2013. Caác söë liïåu Nhan àïì, Quöëc gia xuêët baãn, Phaåm vi bao quaát so saánh trïn àûúåc thïí hiïån dûúái daång àöì (xïëp theo 4 haång vïì àöå gêìn guäi vúái chuã àïì maâ thõ/biïíu àöì. 10 Caác thöng tin phaãn aánh ûáng duång trùæc lûúång thû muåc àûúåc töíng húåp tûâ caác trang chuã cuãa caác doanh nghiïåp naây. 11 12 Nguönì THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015 19
8. Nghiïn cûáu - Trao àöíi Baãng xïëp haång taâi liïåu khaác nhau. Do khuön khöí coá haån nïn chuáng CSDL cuãa SCImago ngoaâi viïåc cung cêëp töi xin àûúåc chuyïín phêìn giúái thiïåu caác nöåi caác thöng tin thû muåc vïì taâi liïåu, àaä thûåc hiïån dung chi tiïët naây àïën möåt dõp khaác. viïåc xïëp haång taâi liïåu dûåa trïn caác dûä liïåu 3. Nöåi dung trùæc lûúång thû muåc trong phaãn aánh: Chó söë H-Index; Töíng söë caác baâi chûúng trònh àaâo taåo vïì thöng tin- thû viïån baáo trong nùm liïìn trûúác nùm hiïån taåi; Töíng Caác trònh baây nïu trïn cho thêëy, roä raâng söë caác baâi baáo trong 3 nùm liïìn trûúác nùm caác vêën àïì thû muåc, phûúng phaáp thû muåc hiïån taåi; Töíng söë caác trñch dêîn maâ taâi liïåu àaä àûúåc ûáng duång rêët phöí biïën hiïån nay. Nhúâ trñch dêîn trong nùm liïìn trûúác nùm hiïån taåi; vêåy, àaä taåo nïn diïån maåo múái cuäng nhû nhûäng Töíng söë caác trñch dêîn àïën taåp chñ trong 3 nùm kïët quaã hïët sûác êën tûúång dûåa trïn viïåc xûã lyá liïìn trûúác nùm hiïån taåi; Töíng söë caác taâi liïåu coá thû muåc àöëi vúái taâi liïåu úã caác mûác àöå khaác thïí trñch dêîn àûúåc trong 3 nùm liïìn trûúác nùm nhau maâ caác doanh nghiïåp thöng tin vaâ xuêët hiïån taåi; Chó söë IF mùåc àõnh tñnh cho nùm hiïån baãn mang laåi. Nhû àaä nïu, caác vêën àïì cuãa trùæc tai;å Tyã lïå trñch dêîn ài vaâ trñch dêîn àïën; Quöëc lûúång thû muåc vaâ ûáng duång cuãa noá coân chûa gia xuêët baãn taâi liïåu. nhêån àûúåc sûå quan têm cuãa àöng àaão nhûäng Dûä liïåu vïì quöëc gia ngûúâi hoaåt àöång trong lônh vûåc TT-TV nûúác CSDL cuãa SCImago cung cêëp caác dûä liïåu ta. Caác khoa, böå mön giaãng daåy vïì TT-TV taåi vïì möîi quöëc gia bao göìm: Chó söë H, Töíng söë caác trûúâng àaåi hoåc coá vai troâ quan troång àïí taâi liïåu àûúåc xuêët baãn, söë taâi liïåu coá thïí trñch thay àöíi tònh traång naây, àûa caác vêën àïì liïn quan túái thû muåc trúã thaânh möåt têm àiïím trïn dêîn àûúåc, töíng söë trñch dêîn, Töíng söë tûå trñch caác diïîn àaân vïì nghiïn cûáu thû muåc noái riïng dêîn, Söë trñch dêîn trung bònh cuãa möîi taâi liïåu, vaâ caác khoa hoåc vïì thû viïån vaâ thöng tin noái Tyã lïå trung bònh tûå trñch dêîn cuãa taâi liïåu, Söë chung. caác taâi liïåu àûúåc trñch dêîn, Söë caác taâi liïåu khöng àûúåc trñch dêîn, Caác söë liïåu vïì Húåp taác Hiïån taåi, trong chûúng trònh àaâo taåo bêåc àaåi quöëc tïë, So saánh giûäa quöëc gia vúái caác nûúác hoåc chuyïn ngaânh TT-TV taåi nhiïìu núi, caác thuöåc vuâng (maâ SCImago phên nhoám), So mön hoåc (hay chuã àïì cuãa mön hoåc) coá liïn saánh giûäa quöëc gia vúái thïë giúái, So saánh giûäa quan trûåc tiïëp àïën trùæc lûúång thû muåc vaâ caác taâi liïåu coá thïí trñch dêîn vaâ khöng thïí trñch dêîn, ûáng duång cuãa noá coá thïí laâ: Cú súã thöng tin Töíng söë caác saãn phêím coá liïn quan (so saánh hoåc; Thû muåc hoåc; Thû muåc chuyïn ngaânh vúái thïë giúái), Söë liïåu phên böë taâi liïåu theo lônh (khoa hoåc vaâ cöng nghïå; khoa hoåc xaä höåi ); vûåc khoa hoåc. Caác söë liïåu àûúåc thöëng kï tûâ Thû viïån söë; Cöng nghïå nöåi dung vaâ cöng 1996-2013 vaâ àûúåc liïåt kï theo tûâng nùm. nghiïåp nöåi dung; Saãn phêím vaâ dõch vuå TT-TV; Caác maång thöng tin, caác nguöìn tin Baãng xïëp haång caác quöëc gia trûåc tuyïën, caác nguöìn thöng tin daång söë; CSDL cuãa SCImago cuäng cung cêëp baãng Marketing trong hoaåt àöång thû viïån xïëp haång caác quöëc gia dûåa trïn caác chó söë sau Trïn cú sú ã co á cacá dêuë hiïuå liïn quan vï ì nöiå àêy: Töíng söë taâi liïåu, Töíng söë taâi liïåu coá thïí dung tri thûcá àûúcå cung cêpë cuaã cacá mön hocå trñch dêîn àûúåc, Töíng söë trñch dêîn, Töíng söë tûå trïn, co á thï í tòm thêyë cacá àiïm/phêí nì chung vúiá trùcæ trñch dêîn, Chó söë IF mùåc àõnh vaâ Chó söë H. lûúngå thû muc.å Tû â nhûngä gocá àö å tiïpë cênå khacá Ngoaiâ Thomson Reuters va â SCImago, conâ nhau, mûcá àö å liïn quan cuaã trùcæ lûúngå thû mucå coá möåt söë töí chûác khaác nhû Journal- vúiá möiî mötå trong sö ë cacá mön hocå trïn cungä àûúcå Ranking.com, Annual Review, cuäng triïín thï í hiïnå khacá nhau, ú ã nhûngä nöiå dung khacá nhau, khai dõch vuå cung cêëp caác söë liïåu àïí xïëp haång tû â nghiïn cûuá cú banã àïnë nghiïn cûuá ûngá dung,å khoa hoåc àöëi vúái caác chuã thïí khaác nhau. tû â qua á trònh sanã xuêtë àïnë cöng àoanå phö í biïnë vaâ Nguyïn lyá àïí triïín khai dõch vuå naây laâ dûåa cung cêpë sanã phêm,í dõch vu å thöng tin Khi löngì trïn caác phên tñch trñch dêîn theo caác daång, loaåi ghepá nöiå dung cuaã trùcæ lûúngå thû mucå vaoâ möiî 20 THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015
9. Nghiïn cûáu - Trao àöíi mön hoc,å thò nhûngä bö å phênå kiïnë thûcá cuaã noá sung nöiå dung trùcæ lûúngå thû muc,å ûngá vúiá möiî võ cungä co á nhûngä trongå sö ë khacá nhau, àï í àamã baoã sûå trñ (möiî mön hoc),å cacá trongå têm àûúcå giúiá thiïuå tñch húpå àûúcå noiá ú ã àêy àûúcå nhuênì nhuyïn,î cacá cungä co á nhûngä khacá biïtå nhêtë àõnh. Bangã 1 phanã nöiå dung múiá àûúcå bö í sung múiá khöng trú ã nïn anhá sû å khacá biïtå ào á tû â cacá kïtë qua ã nghiïn cûuá cacá khiïn cûúng.ä Viïcå xêy dûngå chûúng trònh co á böí taiâ liïuå [4], [5], [7], [10] va â àucá kïtë cuaã chungá töi. Baãng 1: Nhûäng nöåi dung liïn quan àïën trùæc lûúång thû muåc trong möåt söë mön hoåc Mön hoåc Nöiå dung trongå têm cuaã TLTM cênì àûúcå quan têm trong mön hocå Cú súã Thöng - Lõch sûã TLTM; tin hoåc - Caác àõnh luêåt cú baãn trong TLTM; - Nöåi dung cuãa TLTM; - Quan hïå vúái Scienmetrics, Informetrics. Thû muåc hoåc - ÛÁng duång TLTM àïí phaát triïín phûúng phaáp biïn muåc; - Chó dêîn trñch dêîn, chó dêîn tham khaão; - Caác phûúng phaáp biïn muåc coá ûáng duång TLTM. Thû mucå chuyïn - Caác chûác nùng múái cuãa thû muåc; nganhâ (*) - CSDL thû muåc; - Caác hïå thöëng chó dêîn tham khaão. Thû viïån söë - Xêy dûång vaâ phaát triïín nguöìn tin, nöåi dung söë, TV söë tñch húåp vaâo Web of Science, Scopus. Cöng nghiïåp - Caác mö hònh liïn kïët dûä liïåu; nöåi dung - Vêën àïì siïu dûä liïåu; - Caác phûúng phaáp xûã lyá thöng tin coá ûáng duång TLTM. SP&DV (*) - Cachá taoå lêpå cacá sanã phêmí phucå vu å thöngë kï khoa hoc,å àanhá gia á khoa hocå Maång thöng - Khai thaác caác tñnh nùng thöëng kï cuãa caác CSDL trïn maång. Nhêën maånh tin (*) khña caånh trùæc lûúång web Marketing - Xêy dûngå chiïnë lûúcå marketing phucå vu å àa mucå àñch: kiïmí soatá nguönì tin; - Quaãn lyá vaâ àaánh giaá khoa hoåc taåi thû viïån àaåi hoåc vaâ cú quan thöng tin, taåi caác doanh nghiïåp thöng tin vaâ xuêët baãn Chuá yá 1. Àöëi vúái chûúng trònh àaâo taåo giúái thiïåu chuã yïëu dûúái goác àöå taåo cho sinh bêåc Thaåc syä vaâ Nghiïn cûáu sinh, thñch húåp viïn caác kyä nùng cêìn thiïët àïí hiïíu vaâ khai nhêët laâ nöåi dung trùæc lûúång thû muåc àûúåc thaác, sûã duång caác chûác nùng thöng kï cuãa löìng gheáp vaâo mön hoåc Cú súã thöng tin hoåc caác CSDL loaåi naây. hoùåc Thû muåc hoåc. Taåi àêy, cuäng cêìn múã Kïët luêån röång ra caác chuyïn ngaânh nghiïn cûáu múái Hiïån nay úã nûúác ta, viïåc àöíi múái giaáo vaâ coá liïn quan mêåt thiïët laâ Scienmetrics vaâ duåc vaâ àaâo taåo möåt caách toaân diïån, coá hïå Informetrics. thöëng àang thu huát sûå quan têm cuãa toaân xaä Chuá yá 2. Caác mön hoåc àûúåc àaánh dêëu (*) höåi, laâ möåt trong söë caác nöåi dung àûúåc phaãn böí sung coá thïí àûúåc thûåc hiïån àöëi vúái aánh sêu àêåm trong caác vùn baãn nghõ quyïët chûúng trònh àaâo taåo bêåc Cao àùèng. Khi àoá cuãa Àaãng vaâ Nhaâ nûúác Cöng taác àaâo taåo nöåi dung cuãa trùæc lûúång thû muåc coá thïí àûúåc taåi caác trûúâng àaåi hoåc vò thïë àang coá nhûäng THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015 21
10. Nghiïn cûáu - Trao àöíi thay àöíi sêu sùæc vaâ àa daång, tûâ hònh thûác taåi caác khoa/böå mön naây cuäng àaä coá nhiïìu (phûúng thûác àaâo taåo theo tñn chó, viïåc hoåc, thay àöíi roä rïåt. Tuy nhiïn, so vúái yïu cêìu viïåc nghiïn cûáu, àaâo taåo tûâ xa, e-learning ) thûåc tiïîn, giûäa chuáng coân coá möåt khoaãng cho túái nöåi dung (chuá troång cêåp nhêåt nhûäng caách àaáng kïí. Àiïìu àoá àûúåc phaãn aánh qua thöng tin múái nhêët, theo hûúáng höåi nhêåp trûúâng húåp caác vêën àïì cuãa trùæc lûúång thû tûâng bûúác vaâo caác chûúng trònh àaâo taåo tiïn muåc chûa àûúåc chuáng ta quan têm úã mûác tiïën trïn thïë giúái, chuá troång cung cêëp caác tri cêìn phaãi coá, àaä laâm cho ngûúâi sinh viïn thûác, kinh nghiïåm coá khaã nùng ûáng duång chûa àuã àiïìu kiïån àïí thûåc sûå àaãm traách àûúåc cao vaâo thûåc tiïîn, sûå gùæn kïët giûäa kiïën thûác caác võ trñ chuyïn mön cuãa mònh theo hûúáng vaâ kyä nùng ). höåi nhêåp. Cöng viïåc cuãa caác töí chûác nghiïn Àïí thûåc hiïån àûúåc nhûäng àöíi múái vúái caác cûáu, àaâo taåo úã àêy laâ thu heåp laåi khoaãng yïu cêìu vaâ chuêín mûåc rêët cao naây, caác caách àoá bùçng nhiïìu giaãi phaáp vaâ caách thûác trûúâng àaåi hoåc phaãi khöng ngûâng àöíi múái khaác nhau, vaâ viïåc khöng ngûâng àöíi múái caách thûác vaâ chûúng trònh giaãng daåy cuãa chûúng trònh àaâo taåo laâ nöåi dung khöng thïí mònh. Caác khoa/böå mön àaâo taåo trong lônh thay thïë. Tñch húåp caác tri thûác vaâ thûåc tiïîn vûåc thöng tin, thû viïån taåi caác trûúâng àaåi ûáng duång trùæc lûúång thû muåc theo caác phûúng hoåc, cao àùèng cuäng cêìn phaãi bûúác vaâo aán àïì xuêët trïn àêy laâ möåt trong caác kiïën nghõ guöìng maáy àöíi múái, ài trïn con àûúâng àöíi maâ chuáng töi hy voång seä thu huát sûå quan têm múái chung naây. Lyá luêån vaâ thûåc tiïîn trong cuãa caác àöìng nghiïåp. Chuáng töi mong nhêån lônh vûåc thöng tin, thû viïån trïn moåi phaåm àûúåc caác yá kiïën trao àöíi thaão luêån vïì vêën àïì vi àaä coá nhûäng bûúác nhaãy voåt tûâ cuöëi thïë kyã trïn qua àõa chó tmtuanissi@gmail.com. XX. Trïn thûåc tïë, caác chûúng trònh àaâo taåo Xin caám ún. Taâi liïåu tham khaão 1. Bornmann L. The Problem of Citation Impact Assess- ments for Recent Publication Years in Institutional Evala- m_workbook0305.pdf tions.// Journal of Informetrics. 2013. Vol. 7. pp. 722-729. 9. Kosmulski M. Successful Papers: A New Idea in Evalua- 2. Bouyssou D., Marchant T. Bibliometric rankings of jour- tion of Scientific Output.// Journal of Informetrics. 2011, Vol 5. pp. nals based on Impact Factors: An axiomatic approach.// Jour- 481-485. nal of Informetrics.2011. Volume 5, Issue 1, January. pp. 75-86. 10. Moed H.F. Measuring contextual Citation Impact of 3. Cheng Su PrestigeRank: A new evaluation method Scientific Journals. Journal of Informetrics. 2010. Vol. 4. pp. for papers and journals.// Journal of Informetrics. 2011. Vol- 265-277. ume 5, Issue 1, January. pp. 1-13 11. Thelwall M. Bibliometrics to webometrics 4. Chuyïn àïì vïì trùæc lûúång thû muåc.// Thöng tin & Tû liïåu.2009. söë 2. tr. 1-25. 12. The Thomson Reuters Impact Factor . 5. The Concept Citation Indexing: Unique and Innova- tive Tool for Navigating the Research Literature ee/essays/impact_factor/ 13. Trêìn Maånh Tuêën. Tiïu chuêín quöëc tïë àöëi vúái taåp chñ tific/free/essays/history/, khoa hoåc vaâ viïåc aáp duång taåi Viïån Khoa hoåc Xaä höåi Viïåt 6. Guerrero-Bote V.P., Moya Anegoán F. A Further Step Nam./ Chuã nhiïåm Trêìn Maånh Tuêën: Chûúng trònh cêëp Böå forward in Measuring Journals’ Scientific Pertige: The SJR2 nghiïn cûáu vaâ thöng tin khoa hoåc nùm 2011-2012.- H.: Viïån Indicator.// Journal of Informetrics. 2012. Vol. 6. pp 674-688. Khoa hoåc Xaä höåi Viïåt Nam. 2012. 207 tr. 7. Hahn K.L. Research Library Publishing Services: New 14. Waltman L., etc. Some Modifications to the SNIP Options for University Publishing.- Washington: ARL. 2008. 41 p. Journal Impact Indicator.// Journal of Informetrics. 2013. 8. Journal Citation Reports on the Web 4.0 Vol. 7. Issue 2. pp 272-285. (Ngaây Toâa soaån nhêån àûúåc baâi: 16-9-2014; Ngaây phaãn biïån àaánh giaá: 12-11-2014; Ngaây chêëp nhêån àùng: 01-12-2014). 22 THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015