Khi đọc cái gì, cũng không nên quá để ý đến chuyện tác giả "thực sự nghĩ gì", mà cần quan tâm chủ yếu đến cái thông tin mình đọc được hay thu nhận được, sao cho mình có thể khai thác tối đa từ đó để rồi vận dụng. Tôi cho rằng, thế giới xung quanh là một "thế giới của thông tin", thậm chí là thông tin ngẫu nhiên, vấn đề là mình lấy nó thế nào...
Có nhiều cách để lấy thông tin, đọc một quyển sách, xem một bức tranh, nghe một bản nhạc, nghe thuyết trình, hay đơn giản chỉ là ngắm mấy con kiến con ong....
Trong trường hợp mình tiếp nhận thông tin từ thực thể biết tư duy như con người, thì đã đành là phải quan tâm đến việc họ nghĩ gì, ý đồ của họ là gì... nhưng nếu là một thực tế không biết tư duy như hòn đá viên sỏi, hay tư duy cấp thấp như loài vật, thì đâu có thể học từ cái bọn nó nghĩ, mà là "mình nghĩ suy được gì từ nó"...
Suy rộng ra, chẳng cần quan trọng hóa quá về việc thông tin đấy ra đời thế nào, hay tác giả nghĩ gì, cứ theo thuyết Duyên, thông tin cứ bày ra trước mắt, vô tình hay hữu ý, là ta chộp lấy, và tư duy theo cách sao cho thông tin ấy bổ ích nhất...
Một ví dụ nhỏ, có lần một anh đi đến chỗ đào vàng, nghe một thằng thợ lò văn hóa chưa hết lớp 3, chửi một thằng cùng bọn "cái dạng mày, quần chân ống thấp, chân ống cao, đứng lòng khòng giữa nhà nhìn bóng đèn mà cười khì khì" thì lấy làm tâm đắc lắm. Phải nói câu này quá đắt, không nhắc đến một từ điên, mà quá đủ hình ảnh để người nghe có thể hình dùng; ai nghĩ đấy là một kẻ văn hoá lớp 3. Vậy thì hắn nghĩ được thế chăng, hay là tình cờ buột miệng được ra. Nếu ta cứ khăng khăng chỉ học nếu tác giả thực sự nghĩ được thế, thì đã bỏ qua biết bao cơ hội...
Một ví dụ khác rộng hơn, mọi người thường băn khoăn về bình luận văn học, là chắc quái gì lão tác giả đấy nghĩ được nhiều thứ đến thế mà mấy bố phê bình phân tích ra nhiều cái thế. Cái này thì đúng. Nhưng không đủ. Bởi vì thầy tôi có lần nói, "một kiệt tác ít ra một tác phẩm hay không phải là sản phẩm của con người đơn thuần, mà còn có bàn tay của Chúa thông qua anh ta trong một phút giây xuất thần thăng hoa"; nghĩ cũng đúng, vì đâu phải thiên tài nào cũng sản xuất luôn luôn được kiệt tác, đâu phải thằng dân đen bình thường thì không bao giờ có một cái gì đó có ích cho đời...
Một tác phẩm để đời chính là nhờ tài năng của tác giả, cộng với Duyên (theo cách Phật nói) hay Bàn tay của Chúa (theo Thiên chúa), mà cái phần cộng thêm đấy trớ trêu lại mang "tính quyết định" nhiều hơn nếu không nói là có ý nghĩa "chìa khoá", còn phần tài năng và lao động giống như cánh cửa căn phòng nếu không có chìa khoá thì không mở nổi... Trong một phút giây thăng hoa, tất cả cái hay cái đẹp cùng lúc tụ tập vào một tác phẩm, gồm những cái tác giả nghĩ, và cả những cái tác giả không nghĩ đến, tình cờ thế là sinh ra kiệt tác. Như vậy, kiệt tác có thể sinh ra từ hư vô, hoàn toàn do ngẫu nhiên, nhưng mà cái này thì xác suất nhỏ lắm, nhưng cũng không phải không ít, từ các di sản thiên nhiên cho đến con kiến con ong cũng đều do tạo hoá thần kì. Còn kiệt tác trong đời thực rất cần cái nền, đó là sự lao động và tài năng của tác giả, họ cứ miệt mài rồi một ngày nào đó, tài năng loé sáng hào quang của Chúa...
Hơi lòng vòng chút, nhưng tôi chỉ muốn nói, không nên quá băn khoăn về chuyện tác giả có nghĩ được đến thế không, mà ta cứ mặc sức tư duy, để khai thác được nhiều thông tin và ý tưởng nhất từ một tác phẩm, hay quyển sách, hay câu nói... với một nhận thức là ta đang đối diện không phải là một người hay nhóm người, mà là cả thế giới thông tin. Đây là câu giải thích cho việc có thể bị coi là ngớ ngẩn của nhưng nhà phân tích phê bình nói chung, và phê bình văn học nói riêng, họ là người giúp chúng ta khai thác thông tin tối đa từ một cái gì đó...
Quay lại chuyện Lady Borton và Tuyên ngôn của Bác, mà tôi đã nói trong một ví dụ phía trước. Có người nêu quan điểm: „Câu mà Lady Borton nói về Tuyên ngôn độc lập đó chẳng qua là cách nói lấy được nhằm tôn vinh đối tượng nghiên cứu của bà ấy (nghĩa là Hồ Chí Minh), với cả trong một rừng nghiên cứu về cùng một đối tượng Miss Borton cũng phải cố tìm ra cái mới mà nói” (1). Hoặc một người khác cũng bổ sung rằng: “Lady Borton khen HCM sửa thế thực không hẳn là khen HCM mà là để đề cao phong trào nữ quyền. Chữ man từ trước là để chỉ chung con người, như là trong các từ human, mankind...HCM dịch câu All men are created equal thành mọi người sinh ra đều có quyền bình đẳng là dịch hoàn toàn đúng nghĩa chữ man, chẳng có thay đàn ông đàn bà gì hết” (2).
Thực tế, tôi cũng không để ý lắm đến cái chuyện bà ta có ý này nọ khi phân tích về men => người. Nhưng từ đấy, tôi mới nảy ra một giả thiết, phải chăng từ Men trước đây (ít nhất là 400 năm) chỉ đại diện cho Đàn ông nếu xét tình hình văn hóa xã hội lúc đó, sau này, khi phụ nữ bắt đầu có tiếng nói, ý nghĩa của Men mới dần đại diện cho Con người nói chung. Mà cái này cũng không phải chỉ Tiếng Anh đâu, trong tiếng Đức (anh em họ gần với tiếng Anh) cũng tương tự.
Người ta nói “học một để biết mười“, hoặc "đọc một hiểu mười“ phải chăng là như thế...
Six thinking Hats được dùng để
- Kích thích suy nghĩ song song
- Kích thích suy nghĩ toàn diện
- Tách riêng cá tính (như là bản ngã, các thành kiến ...) và chất lượng
Lịch Sử cuả Phương Pháp
Đây là phát kiến cuả Tiến sĩ Edward de Bono ( http://www.edwdebono.com/ ) trong năm 1980. Năm 1985 nó đã được mô tả chi tiết trong cuốn "Six Thinking Hats" cuả de Bono.
Phương pháp này đã được phát triễn va giảng dạy ở nhiều nơi trên thế giới. Nhiều tổ chức lớn như là IBM, Federal Express, Brtish Airways, Pepsi, Polaroid, Prudential, Dupont, ...cũng dùng phương pháp này.
Cách thức tiến hành (Bạn nên xem thêm phần ví dụ để có một hình dung cụ thể về nó)
Dùng 6 cái nón đại diện cho 6 dạng thức cuả suy nghĩ. Nó đề cập đến chiều hướng suy nghĩ hơn là tên gọi. Mỗi nón có một màu (mà màu này chỉ đại diện cho duy nhất 1 dạng thức duy nhất cuả suy nghĩ).
Mọi người đều sẽ tham gia góp ý. Tuỳ theo kiểu ý kiến mà người đó sẽ đề nghị đội nón màu gì.
Các nón không được dùng để phân loại cá nhân mặc dù hành vi hay thói quen cuả cá nhân đó "dường như" hay có vẻ thuộc về loại nào đó. Nó chỉ có tác dụng định hướng suy nghĩ trong khi thành viên trong nhóm cho ý kiến đội lên mà thôi
Các đặc tính cuả nón màu:
Nón trắng: trung tính - tập trung trên thông tin rút ra được, các dẫn liệu cứ liệu và những thứ cần thiết , làm sao để nhận được chúng
Nón Đỏ: Nóng, tình cảm, cảm giác, cảm nhận, trực quan, những ý kiến không có chứng minh hay giải thích, lí lẽ
Nón Đen: Phê phán, Bình luận, Tại sao sự kiện là sai, tất cả những cảm ý tiêu cực hay bi quan
Nón Vàng: Tích cực, lac quan, những cái nhìn sáng lạng, tìm đến những lợi ích, cái gì tốt đẹp
Nón Lục: Sáng tạo, khả năng xảy ra và các giả thuyết, những ý mới
Nón Xanh Dương: Ðiều khiển, chi phối quá trình, các bước, tổ chức lãnh đạo, suy nghĩ về các suy nghĩ hay kết luận
Sau đây là một cách tiến hành qua các bước:
Mọi người trong nhóm làm việc sẽ cùng tham gia góp ý -- tùy theo tính chất cuả ý đó mà người đó (hay người trưởng nhóm) sẽ đề nghị đội nón màu gì. Người trưỏng nhóm sẽ lần lược chia thời gian tập trung ý cho mỗi nón màu... Tuy nhiên, một số trường hợp đặc biệt nếu cần bất kì thành viên nào cũng có thể đề nghi góp thêm ý vào cho 1 nón màu nào đó (tuy vậy phải giữ đủ thời lượng cho mỗi nón màu)
Bước 1:
Nón trắng: Tất cả các ý kiến nào chỉ chưá sự thật, bằng chứng, hay dữ kiện, thông tin. Đội nón này có nghiã là "hãy cởi bỏ mọi thành kiến, mọi tranh cãi, cởi bỏ mọi dự định và hãy nhìn vào cơ sở dữ liệu"
Bước 2:
Nón lục: Tạo ra các ý kiến làm sao để giải quyết. Các sáng tạo, các cách thức khác nhau, các kế hoạch, các sự thay đổi
Buớc 3:
- Đánh giá các giá trị cuả các ý kiến trong nón lục
- Viết ra danh mục các lợi ích dùng nón vàng
Nón vàng: Tại sao vài ý kiến sẽ chạy tốt và tại sao nó mang lại lợi ích. Ỏ đây cũng có thể dùng về các kết quả cuả các hành động được đề xuất hay các đề án. Nó còn dùng để tìm ra những vật hay hiệu quả có giá trị cuả những gì đã xãy ra.
- Viết các đánh giá, và các lưu ý trong nón đen
Đây là nón có giá trị nhất. Dùng để chỉ ra tai sao các đề nghị hay ý kiến không thích hợp (hay không hoạt động được) cùng với các dữ kiện, với kinh nghiệm sẵn có, với hệ thống đang hoạt động, hoặc với chế độ đang được theo. Nón đen lúc nào cũng phải tính đến sự hợp lí
Bước 4: Viết các phản ứng, trực giác tự nhiên và các cảm giác xuống.
Nón này cho phép người suy nghĩ đặt xuống các trực cảm mà không cần bào chữa
Bước 5: Tổng kết và kết thúc buổi làm việc
Nón này là sự nhìn lại các bước trên hoặc là quá trình điều khiển. Nó sẽ không nhìn đến đối tượng mà là nghĩ về đối tượng (thí dụ như ý kiến "đội cho tôi cái nón lục, tôi cảm giác rằng có thể làm đươc nhiều hơn về cái nón xanh này")
Lưu ý: các bước trên không hoàn toàn nhất thiết phải theo đúng thứ tự như nêu trên mà ở nhiều trường hợp nên chỉnh lại theo thứ tự như sau:
Trắng -> Đỏ -
NGUYỄN MINH HIỆP. BA., MS. - GĐ Thư viện ĐH Khoa học Tự nhiên
Thuật ngữ Tri thức ngày càng được nhiều người nhiều giới nhắc đến. Chúng ta thường nghe nói đến Kinh tế tri thức, Công nghệ tri thức, Xã hội tri thức, Giáo dục hướng tri thức, vv... Và gần đây chúng ta được nghe chính Tổng bí thư Lê Khả Phiêu nhắc nhủ: "Phải tri thức hóa Đảng, tri thức hóa dân tộc, tiếp tục tri thức hóa công nông, cả nước là một xã hội học tập". Như vậy hai tiếng TRI THỨC không phải là từ hoa mỹ, thời thượng, mà nó mang tính nghiêm túc, đặc biệt đối với bối cảnh xã hội Việt nam chúng ta, khi mà chúng ta tỏ ra lạc hậu trong nền kinh tế công nghiệp, kinh tế hàng hóa thì chúng ta hoàn toàn có thể "đi tắt đón đầu" để bắt kịp cộng đồng thế giới trong nền kinh tế tri thức.
Đối với những người làm công tác thông tin thư viện chúng ta hôm nay có suy nghĩ gì về vấn đề này ? - Trước hết chúng ta phải biết hãnh diện vì để tiến đến nền kinh tế tri thức, cả xã hội phải cần đến chúng ta. Trong kinh tế tri thức, mọi nhà doanh nghiệp đều là nhà khoa học. Giáo dục cơ bản cũng được đổi mới thành giáo dục hướng tri thức trong đó căn bản là giúp mọi người tự hình thành tri thức có nghĩa là giúp cho mọi người có ý thức tự học, học liên tục, và học suốt đời. Qua đó chúng ta thấy rằng vai trò thư viện trong việc hình thành tri thức cho mọi người là hết sức quan trọng. Do đó đứng trước bối cảnh xã hội đang cổ vũ cho việc tiến lên một nền kinh tế tri thức, người cán bộ thư viện chúng ta ngoài hãnh diện phải biết nhận thức trọng trách của ngành thông tin thư viện trong việc đáp ứng yêu cầu hình thành tri thức cho mọi người trong xã hội - Chính chúng ta phải tự đổi mới, hội nhập với thế giới bên ngoài, cùng đồng nghiệp khắp nơi trên thế giới tiến dần đến QUẢN LÝ TRI THỨC trong một xã hội tri thức.
Tri thức và Quản lý tri thức ?
Theo định nghĩa thông thường, Tri thức (knowledge) là HIỂU và BIẾT. Trong nền kinh tế tri thức và trong ngành khoa học thông tin và thư viện ngày nay định nghĩa Tri thức là Thông tin có ý nghĩa (meaningful) và hữu ích (useful). Do đó Quản lý tri thức là quản lý những thông tin có ý nghĩa và hữu ích đồng thời quản lý những công nghệ giúp cho mọi người hình thành tri thức.
Tại sao phải Quản lý tri thức ?
Hình ảnh thư viện thời xa xưa là thư viện đơn độc. Công việc của người cán bộ thư viện trước hết là quản lý tư liệu. Bản chất công việc này cho ta thấy vấn đề lưu trữ là chính. Đến thời đại bùng nổ thông tin, nhu cầu tìm kiếm thông tin ngày càng cao. Các thư viện phải liên kết với nhau đồng thời người cán bộ thư viện trở thành người quản lý thông tin. Vấn đề quảng bá thông tin trở nên quan trọng hơn. Công nghệ thông tin dần dần trở thành hết sức quan trọng trong các thư viện hay trung tâm thông tin (thuật ngữ phát sinh trong giai đoạn này để chứng tỏ rằng công việc thư viện đã tiến từ quản lý tư liệu đến quản lý thông tin). Sự bùng nổ thông tin ngày nay đã lên đến đỉnh cao. Nhu cầu thông tin cần phải được chọn lọc là hết sức cần thiết; nhiều công nghệ mới đã và đang hỗ trợ cho ngành thông tin thư viện vấn đề này. Việc hình thành tri thức để đáp ứng yêu cầu đổi mới giáo dục cũng được đặt ra. Do đó người cán bộ thông tin thư viện phải thay đổi vai trò từ quản lý thông tin đến quản lý tri thức. Người quản lý tri thức hơn ai hết phải nhận thức được sự tác hại của quá tải thông tin và nhiễu thông tin.
Quá tải thông tin và cảm giác quá tải thông tin
Thông tin thường được mô tả như một món hàng, có thể được mua, bán, trao đổi, tích lũy, và lưu trữ, nhưng không thể bị cạn khi sử dụng; ngược lại việc sử dụng thông tin thực sự làm lan truyền thêm. Đôi khi xảy ra sự quá tải thông tin. Vì vậy chính chất lượng thông tin mới quan trọng chứ không phải số lượng.
Một người có cảm giác quá tải thông tin khi:
không hiểu hay không nhận biết thông tin hiện có
cảm thấy bị áp đảo bởi số lượng thông tin
không biết tìm ở đâu điều mình cần tìm
biết có thông tin nhưng không biết cách tiếp cận
Bằng kiến thức nghiệp vụ với sự trợ giúp của công nghệ thông tin, người quản lý tri thức có thể kiểm soát được việc quá tải thông tin và hạn chế tâm lý hay cảm giác quá tải thông tin đối với độc giả.
Quá tải thông tin nhưng đói tri thức
Quá tải thông tin nhưng đói tri thức thường đi đôi với nhau. Người hiểu biết vấn đề thường đưa ra những thông tin ngắn, gọn, súc tích; ngược lại người không nắm rõ hoặc không hiểu vấn đề thường trình bày một cách dài dòng, ý tứ thường là vay mượn, thông tin thường quá tải nhưng không hình thành được tri thức nào cho người dùng tin.
Nhiễu thông tin
Hiện tượng nhiễu thông tin còn tác hại hơn quá tải thông tin nhưng đói tri thức vì thông tin được đưa ra là sai lạc do vô tình hay cố ý. Một khi thông tin bị nhiễu được phổ biến một cách rộng rãi sẽ mang lại một quán tính sai lầm.
Quản lý tri thức có lẽ là khái niệm mới trong ngành thông tin thư viện nước ta, tuy nhiên đây là hướng mà ngành thông tin thư viện trên thế giới đang tiến dần đến. Vả lại việc đổi mới giáo dục để tiến đến một nền kinh tế tri thức ở nước ta đòi hỏi ngành thông tin thư viện phải nhanh chóng đổi mới để tiến đến Quản lý tri thức nhằm đóng góp một phần quan trọng trong việc hình thành tri thức cho mọi người trong sự nghiệp tri thức hóa xã hội.
Các Slide trình bày trong sinh hoạt khoa học của trường
Các tài liệu về sức khỏe vị thành niên
| Test | Attribute variables | Continuous variables | Rank variables | Purpose | Notes |
| exact binomial test for goodness-of-fit | 1 | - | - | test fit of observed frequencies to expected frequencies | used for small sample sizes, binomial data (attribute variable has only two values) |
| G-test for goodness-of-fit | 1 | - | - | test fit of observed frequencies to expected frequencies | used for large sample sizes (smallest expected class >=5) |
| Chi-square test for goodness-of-fit | 1 | - | - | test fit of observed frequencies to expected frequencies | used for large sample sizes (smallest expected class >=5) |
| Randomization test for goodness-of-fit | 1 | - | - | test fit of observed frequencies to expected frequencies | used for small sample sizes (smallest expected class <5) |
| G-test of independence | 2+ | - | - | test hypothesis that proportions are the same in different groups | sample sizes shouldn't be too small (expected numbers greater than 5 in each cell) |
| Chi-square test of independence | 2+ | - | - | test hypothesis that proportions are the same in different groups | sample sizes shouldn't be too small (expected numbers greater than 5 in each cell) |
| Fisher's exact test | 2 | - | - | test hypothesis that proportions are the same in different groups | used for small sample sizes; for 2x2 tests only (each attribute variable has only two values) |
| Mantel-Haenzel test | 3 | - | - | test hypothesis that proportions are the same in repeated pairings of two groups | - |
| randomization tests | 1+ | - | - | test fit of observed data to complicated hypothesis | - |
| single-classification anova, model I | 1 | 1 | - | test the hypothesis that the mean values of the continuous variable are the same in different groups | model I: the attribute variable is meaningful, differences among groups are interesting |
| single-classification anova, model II | 1 | 1 | - | estimate the proportion of variance in the continuous variable "explained" by the attribute variable | model II: the attribute variable is somewhat arbitrary, partitioning variance is more interesting than determining which groups are different |
| sequential Dunn-Sidak method | 1 | 1 | - | after a significant single-classification model I anova, test the homogeneity of means of planned, non-orthogonal comparisons of groups | - |
| Gabriel's comparison intervals | 1 | 1 | - | after a significant single-classification model I anova, test for significant differences between all pairs of groups | - |
| Bartlett's test | 1 | 1 | - | test the hypothesis that the variance of a continous variable is the same in different groups | usually used to see whether data fit one of the assumptions of an anova |
| nested anova, mixed-model | 2+ | 1 | - | test hypothesis that the mean values of the continous variable are the same in different groups, when each group is divided into subgroups | top level groups are meaningful (model I), subgroups are arbitrary (model II) |
| nested anova, pure model II | 2+ | 1 | - | test hypothesis that the mean values of the continous variable are the same in different groups, when each group is divided into subgroups | both top-level groups and subgroups are arbitrary (model II) |
| two-way anova | 2 | 1 | - | test the hypothesis that different groups, classified two ways, have the same means of the continuous variable | - |
| paired t-test | 2 | 1 | - | test the hypothesis that the means of the continuous variable are the same in paired data | - |
| linear regression | - | 2 | - | see whether variation in an independent variable causes some of the variation in a dependent variable; estimate the value of one unmeasured variable corresponding to a measured variable | - |
| correlation | - | 2 | - | see whether two variables covary | - |
| multiple regression | - | 3+ | - | fit an equation relating several X variables to a single Y variable | - |
| curvilinear regression | - | 2 | - | test the hypothesis that an equation with X2, X3, etc. fits the Y variable significantly better than a linear regression | - |
| analysis of covariance | 1 | 2 | - | test the hypothesis that different groups have the same regression lines | first step is to test the homogeneity of slopes; if they are not significantly different, the homogeneity of the Y-intercepts is tested |
| sign test | 2 | - | 1 | test randomness of direction of difference in paired data | often used as a non-parametric alternative to a paired t-test |
| Kruskal-Wallis test | 1 | - | 1 | test the hypothesis that rankings are the same in different groups | often used as a non-parametric alternative to single classification anova |
| Spearman's rank correlation | - | - | 2 | see whether the ranks of two variables covary | often used as a non-parametric alternative to regression or correlation |