Chuyển đổi số đang làm thay đổi sâu sắc phương thức tổ chức và thực hiện hoạt động nghiên cứu khoa học, trong đó kỹ năng số ngày càng trở thành một thành tố quan trọng của năng lực nghề nghiệp của viên chức nghiên cứu. Từ khả năng sử dụng máy tính và phần mềm văn phòng, kỹ năng số hiện được mở rộng sang khai thác, quản lý dữ liệu, sử dụng cơ sở dữ liệu khoa học, hợp tác và công bố trên môi trường số, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), bảo đảm an toàn và đạo đức số. Bài viết làm rõ nội hàm, đặc thù và các nhóm kỹ năng số chủ yếu của viên chức nghiên cứu, gồm: khai thác thông tin và dữ liệu số; sử dụng công cụ, phần mềm và nền tảng nghiên cứu; ứng dụng AI; giao tiếp và hợp tác số; công bố khoa học số; an toàn và đạo đức số. Qua đó, bài viết nhấn mạnh yêu cầu phát triển kỹ năng số gắn với đặc thù nghề nghiệp, phương pháp nghiên cứu và trách nhiệm khoa học trong môi trường số

Từ khóa: kỹ năng số; viên chức; cơ quan nghiên cứu

1. Mở đầu

Chuyển đổi số đang làm thay đổi sâu sắc phương thức tổ chức và thực hiện nghiên cứu khoa học, từ tìm kiếm, thu thập tư liệu, xử lý dữ liệu đến trao đổi và công bố kết quả. Vì vậy, kỹ năng sử dụng và làm chủ công nghệ số ngày càng trở thành yêu cầu quan trọng đối với viên chức nghiên cứu khoa học.

Ở Việt Nam, chuyển đổi số được xác định là định hướng quan trọng trong phát triển đất nước. Quyết định số 749/QĐ-TTg (2020) xác định ba trụ cột là Chính phủ số, kinh tế số và xã hội số[1]; Quyết định số 146/QĐ-TTg (2022) nhấn mạnh phổ cập kỹ năng và phát triển nhân lực số[2]. Nghị quyết số 57-NQ/TW (2024) tiếp tục khẳng định vai trò của khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, gắn với yêu cầu phát triển nguồn nhân lực, hạ tầng số, an ninh và bảo vệ dữ liệu[3]. Gần nhất là Luật số 93/2025/QH15 nhấn mạnh vấn đề thúc đẩy phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo[4]; và Luật số 91/2025/QH15 quy định bảo đảm quyền và an toàn trong thu thập, xử lý dữ liệu cá nhân[5].

Trong bối cảnh đó, đội ngũ viên chức nghiên cứu khoa học đứng trước những yêu cầu mới về năng lực nghề nghiệp. Đặc thù của hoạt động nghiên cứu khiến kỹ năng số không thể chỉ được đánh giá bằng khả năng sử dụng các phần mềm văn phòng. Nhà nghiên cứu cần có khả năng tìm kiếm và đánh giá nguồn tin trên môi trường số; khai thác cơ sở dữ liệu chuyên ngành; tổ chức, lưu trữ và xử lý dữ liệu; sử dụng các công cụ hỗ trợ nghiên cứu; cộng tác trực tuyến; công bố trên các nền tảng khoa học; đồng thời sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách có kiểm soát và có trách nhiệm.

Từ yêu cầu đó, bài viết tập trung làm rõ khái niệm và đặc thù của kỹ năng số trong hoạt động nghiên cứu khoa học, đồng thời nhận diện và phân tích những nhóm kỹ năng số chủ yếu mà viên chức nghiên cứu cần có trong môi trường khoa học ngày càng được số hóa.

2. Kỹ năng số và đặc thù trong hoạt động nghiên cứu khoa học

2.1. Khái niệm và các thành tố của kỹ năng số

Kỹ năng số là một khái niệm có phạm vi tương đối rộng và thường được đặt trong mối quan hệ với khái niệm năng lực số. Hai khái niệm này có mối liên hệ chặt chẽ nhưng không hoàn toàn đồng nhất. Theo Khung năng lực số cho công dân (DigComp) của Liên minh châu Âu, năng lực số bao gồm sự kết hợp giữa kiến thức, kỹ năng và thái độ trong việc sử dụng công nghệ số một cách tự tin, có phê phán và có trách nhiệm[6].

Kỹ năng số chủ yếu là khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể bằng công nghệ số, trong khi năng lực số có phạm vi rộng hơn, bao gồm kiến thức, kỹ năng, thái độ và trách nhiệm trong môi trường số. Đối với viên chức nghiên cứu, kỹ năng số là khả năng sử dụng thành thạo, có mục đích, phê phán và có trách nhiệm các công nghệ, công cụ, nền tảng và dữ liệu số trong hoạt động nghiên cứu khoa học.

Kỹ năng số của viên chức nghiên cứu không chỉ dừng ở việc sử dụng thiết bị, phần mềm mà còn bao gồm tìm kiếm, đánh giá và xử lý thông tin, quản lý dữ liệu, khai thác cơ sở dữ liệu khoa học, cộng tác trực tuyến, bảo vệ dữ liệu và kiểm chứng thông tin do AI tạo ra. Có thể khái quát thành ba tầng: (1) kỹ năng công cụ; (2) kỹ năng nhận thức và phương pháp; (3) kỹ năng trách nhiệm, gắn với an toàn thông tin, quyền riêng tư, bản quyền, đạo đức nghiên cứu và sử dụng AI có trách nhiệm.

2.2. Đặc thù kỹ năng số trong hoạt động nghiên cứu khoa học

Hoạt động nghiên cứu khoa học có những đặc điểm khác với nhiều hoạt động hành chính thông thường. Sản phẩm nghiên cứu được hình thành thông qua quá trình xác định vấn đề, xây dựng câu hỏi nghiên cứu, thu thập và xử lý tư liệu, phân tích, kiểm chứng, lập luận và công bố kết quả. Vì vậy, công nghệ số tác động đến gần như toàn bộ chu trình nghiên cứu.

Trong khoa học xã hội và nhân văn, nhà nghiên cứu có thể khai thác thư viện số, cơ sở dữ liệu báo chí, kho lưu trữ điện tử, cơ sở dữ liệu thư mục, sách điện tử, bản đồ số, cơ sở dữ liệu thống kê và các bộ sưu tập tư liệu số. Trong khoa học tự nhiên và công nghệ, dữ liệu nghiên cứu có thể được tạo ra với khối lượng lớn từ thí nghiệm, cảm biến, thiết bị đo hoặc mô phỏng. Vì vậy, khả năng quản lý và phân tích dữ liệu ngày càng trở thành một thành phần quan trọng của hoạt động nghiên cứu.

Đặc thù thứ hai là yêu cầu kiểm chứng nguồn tin. Môi trường số làm gia tăng nhanh chóng số lượng thông tin mà nhà nghiên cứu có thể tiếp cận, nhưng chất lượng thông tin không đồng đều. Do đó, kỹ năng số trong nghiên cứu phải gắn với khả năng thẩm định nguồn, đối chiếu dữ liệu, xác định nguồn gốc và đánh giá độ tin cậy của thông tin.

Đặc thù thứ ba là khả năng kết hợp công nghệ với phương pháp nghiên cứu chuyên ngành. Một phần mềm, nền tảng hay công cụ trí tuệ nhân tạo chỉ có giá trị khi được lựa chọn và sử dụng phù hợp với câu hỏi và phương pháp nghiên cứu. Công nghệ có thể hỗ trợ quá trình nghiên cứu nhưng không thể thay thế tư duy khoa học, phương pháp luận và năng lực phán đoán của nhà nghiên cứu.

3. Các kỹ năng số chủ yếu của viên chức nghiên cứu khoa học

Trên cơ sở tham chiếu DigComp 3.0 và đặc thù của hoạt động nghiên cứu khoa học, bài viết đề xuất sáu nhóm kỹ năng số chủ yếu:

3.1. Khai thác thông tin và dữ liệu số

Đây là nhóm kỹ năng nền tảng đối với viên chức nghiên cứu. Trong môi trường khoa học số, nhà nghiên cứu phải có khả năng xác định nhu cầu thông tin, xây dựng chiến lược tìm kiếm, lựa chọn từ khóa, khai thác cơ sở dữ liệu và đánh giá chất lượng nguồn tin.

Kỹ năng tìm kiếm hiện nay không chỉ dừng lại ở việc sử dụng các công cụ tìm kiếm phổ thông. Nhà nghiên cứu cần biết khai thác cơ sở dữ liệu chuyên ngành, thư viện điện tử, kho lưu trữ số, cơ sở dữ liệu thư mục và các nền tảng học thuật. Đồng thời, cần phân biệt giữa nguồn chính thống, nguồn học thuật, nguồn thứ cấp và những nguồn thông tin có độ tin cậy thấp. Đối với khoa học xã hội và nhân văn, kỹ năng này còn bao gồm khả năng xử lý các tài liệu được số hóa như sách, báo, văn bản hành chính, tư liệu lưu trữ, hình ảnh, bản đồ, dữ liệu thống kê và các nguồn tư liệu đa phương tiện.

Một yêu cầu quan trọng khác là quản lý dữ liệu nghiên cứu. Nhà nghiên cứu cần biết đặt tên tệp, phân loại tài liệu, xây dựng thư mục, sao lưu dữ liệu, kiểm soát phiên bản và quản lý quyền truy cập. Khi khối lượng dữ liệu ngày càng lớn, quản lý thủ công sẽ làm tăng nguy cơ thất lạc, trùng lặp hoặc khó truy xuất dữ liệu. Vì vậy, kỹ năng khai thác thông tin và dữ liệu số cần được phát triển theo một chu trình tương đối hoàn chỉnh: tìm kiếm - lựa chọn – đánh giá – thu thập – xử lý – lưu trữ - truy xuất – chia sẻ.

3.2. Sử dụng công cụ số, phần mềm và nền tảng nghiên cứu

Viên chức nghiên cứu cần biết lựa chọn và sử dụng công cụ số phù hợp với mục tiêu, phương pháp và từng giai đoạn nghiên cứu. Yêu cầu không phải sử dụng nhiều phần mềm mà là khai thác đúng chức năng, góp phần nâng cao hiệu quả và hạn chế sai sót trong xử lý tư liệu, dữ liệu và công bố khoa học. Đặc biệt, các công cụ quản lý tài liệu giúp tổ chức, tìm kiếm, trích dẫn và lập danh mục tài liệu tham khảo hiệu quả. Vì vậy, kỹ năng công cụ số cần gắn với đúng công cụ – đúng mục đích – đúng chức năng – đúng phương pháp nghiên cứu.

3.3. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo đang tạo ra những thay đổi đáng kể trong hoạt động nghiên cứu. Nếu được sử dụng phù hợp, AI có thể trở thành công cụ hỗ trợ ở nhiều khâu của quá trình nghiên cứu.

Đối với viên chức nghiên cứu khoa học, yêu cầu quan trọng không chỉ là biết sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo mà còn phải có năng lực kiểm soát quá trình sử dụng chúng. AI có thể hỗ trợ tìm kiếm và hệ thống hóa thông tin, phân loại và xử lý tư liệu, gợi ý cấu trúc phân tích, hỗ trợ ngôn ngữ hoặc thực hiện một số tác vụ có khối lượng lớn. Tuy nhiên, kết quả do AI tạo ra không mặc nhiên có giá trị khoa học. Nhà nghiên cứu vẫn phải chịu trách nhiệm về việc lựa chọn nguồn, kiểm chứng thông tin, đánh giá bằng chứng, lập luận và kết luận của công trình.

Yêu cầu này đặc biệt quan trọng đối với khoa học xã hội và nhân văn, nơi tính xác thực, nguồn gốc và bối cảnh của tư liệu có ý nghĩa quyết định. Nội dung do AI tạo sinh có thể chứa thông tin thiếu căn cứ, nhầm lẫn niên đại, nhân vật, sự kiện hoặc tạo ra tài liệu tham khảo không tồn tại. Vì vậy, kỹ năng sử dụng AI cần gắn chặt với kỹ năng kiểm chứng nguồn, tư duy phản biện, bảo vệ dữ liệu, tôn trọng quyền tác giả và tuân thủ chuẩn mực đạo đức nghiên cứu. AI có thể hỗ trợ quá trình nghiên cứu, nhưng không thay thế trách nhiệm học thuật và năng lực phán đoán chuyên môn của nhà nghiên cứu.

3.4. Giao tiếp và hợp tác số

Nghiên cứu khoa học hiện đại ngày càng có tính liên ngành, liên cơ quan và quốc tế. Vì vậy, khả năng giao tiếp và hợp tác trên môi trường số trở thành một yêu cầu quan trọng đối với viên chức nghiên cứu.

Viên chức nghiên cứu cần thành thạo việc sử dụng thư điện tử, nền tảng họp trực tuyến, hệ thống quản lý tài liệu dùng chung, công cụ cộng tác và các nền tảng trao đổi học thuật. Đặc biệt, khi các thành viên của nhóm nghiên cứu làm việc tại nhiều địa điểm khác nhau, môi trường số cho phép chia sẻ tài liệu, cập nhật tiến độ và trao đổi kết quả theo thời gian thực.

Kỹ năng giao tiếp số còn bao gồm khả năng trình bày thông tin ngắn gọn, chính xác và phù hợp với từng đối tượng; tôn trọng chuẩn mực giao tiếp học thuật; bảo vệ thông tin nội bộ và quản lý dấu vết số trong quá trình trao đổi.

Ở cấp độ tổ chức nghiên cứu, kỹ năng hợp tác số tạo điều kiện hình thành mô hình nghiên cứu theo mạng lưới, trong đó dữ liệu, phương pháp và tri thức được chia sẻ có kiểm soát giữa các cá nhân và nhóm nghiên cứu.

3.5. Công bố khoa học số

Chuyển đổi số đang làm thay đổi sâu sắc hoạt động công bố khoa học. Bên cạnh các bài báo in truyền thống, kết quả nghiên cứu ngày càng được công bố thông qua tạp chí điện tử, kho lưu trữ số, cơ sở dữ liệu học thuật và các nền tảng nghiên cứu trực tuyến.

Trong môi trường đó, viên chức nghiên cứu cần có kỹ năng tìm kiếm và lựa chọn tạp chí phù hợp; sử dụng hệ thống nộp bài trực tuyến; quản lý hồ sơ tác giả; chuẩn hóa thông tin về tác giả và công trình; theo dõi quá trình phản biện; đồng thời phổ biến kết quả nghiên cứu trên các nền tảng phù hợp.

Một yêu cầu ngày càng quan trọng là xây dựng và duy trì danh tính học thuật số. Hồ sơ nghiên cứu cần bảo đảm tính chính xác và thống nhất về tên tác giả, cơ quan công tác, các công trình đã công bố và mã định danh nghiên cứu. Điều này góp phần nâng cao khả năng nhận diện, kết nối và trao đổi học thuật của nhà nghiên cứu.

Do đó, công bố khoa học số không chỉ là chuyển bài viết từ dạng giấy sang dạng điện tử, mà còn mở rộng toàn bộ hệ sinh thái giao tiếp khoa học, từ quá trình nộp bài, phản biện, công bố đến phổ biến và kết nối kết quả nghiên cứu.

3.6. An toàn và đạo đức số

Đây là nhóm kỹ năng có tính chất xuyên suốt. Càng sử dụng nhiều công nghệ và dữ liệu số, nhà nghiên cứu càng phải đối mặt với nguy cơ mất dữ liệu, rò rỉ thông tin, xâm phạm quyền riêng tư, vi phạm bản quyền hoặc sử dụng nguồn không rõ xuất xứ.

Đối với viên chức nghiên cứu, an toàn số bao gồm: sử dụng mật khẩu và xác thực an toàn; sao lưu dữ liệu; kiểm soát quyền truy cập; bảo vệ dữ liệu nghiên cứu; nhận diện thư điện tử và liên kết độc hại; sử dụng thiết bị và nền tảng số an toàn; bảo vệ thông tin cá nhân và thông tin nội bộ.

Bên cạnh đó là đạo đức số. Nhà nghiên cứu phải tôn trọng quyền tác giả, nguồn dữ liệu, quy định về trích dẫn, quyền riêng tư và tính trung thực khoa học. Trong sử dụng AI, vấn đề này càng trở nên phức tạp. Nhà nghiên cứu không nên đưa dữ liệu mật, dữ liệu chưa công bố hoặc thông tin nhạy cảm vào những hệ thống AI không được cơ quan cho phép. Đồng thời, việc sử dụng nội dung do AI tạo ra phải được kiểm chứng và tuân thủ quy định của cơ quan, tạp chí hoặc nhà xuất bản.

4. Kết luận

Chuyển đổi số đang làm thay đổi ngày càng sâu sắc phương thức tổ chức và thực hiện hoạt động nghiên cứu khoa học. Trong bối cảnh đó, kỹ năng số không còn là năng lực bổ trợ mà đang trở thành một bộ phận của năng lực nghề nghiệp đối với viên chức nghiên cứu. Nội hàm của kỹ năng số cũng đã vượt ra ngoài khả năng sử dụng máy tính hay phần mềm văn phòng, bao gồm năng lực tìm kiếm và thẩm định thông tin, quản lý và xử lý dữ liệu, sử dụng công cụ nghiên cứu, giao tiếp và hợp tác trên môi trường số, công bố khoa học, ứng dụng AI cũng như bảo đảm an toàn dữ liệu và đạo đức nghiên cứu.

Tuy nhiên, phát triển kỹ năng số trong hoạt động nghiên cứu không đồng nghĩa với chạy theo công nghệ hoặc thay thế năng lực chuyên môn bằng công cụ số. Giá trị của công nghệ chỉ được phát huy khi công cụ được lựa chọn phù hợp với câu hỏi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và đặc thù của từng lĩnh vực khoa học. Đặc biệt, trong bối cảnh AI tạo sinh ngày càng được sử dụng rộng rãi, năng lực kiểm chứng nguồn, tư duy phản biện, ý thức bảo vệ dữ liệu và trách nhiệm đối với sản phẩm khoa học càng trở nên quan trọng.

Vì vậy, phát triển kỹ năng số cho viên chức nghiên cứu cần được xem là một quá trình thường xuyên, gắn với vị trí việc làm, chuyên môn nghiên cứu và yêu cầu chuyển đổi số của từng tổ chức khoa học. Mục tiêu cuối cùng không phải là sử dụng được nhiều công cụ hơn, mà là khai thác công nghệ một cách chủ động, có phương pháp và có trách nhiệm để nâng cao chất lượng nghiên cứu, hiệu quả công việc và khả năng hội nhập của khoa học Việt Nam.

Tài liệu tham khảo

1. Bộ Chính trị. (2024). Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.

https://xaydungchinhsach.chinhphu.vn/toan-van-nghi-quyet-ve-dot-pha-phat-trien-khoa-hoc-cong-nghe-doi-moi-sang-tao-va-chuyen-doi-so-quoc-gia-119241224180048642.htm

2. European Commission. (2025).  DigComp 3.0: European Digital Competence Framework, https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC144121

https://joint-research-centre.ec.europa.eu/oldpage-digcomp/digcomp-framework_en?utm_source

3. Quốc hội. (2025). Luật khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo. https://vanban.chinhphu.vn/?pageid=27160&docid=214603

4. Quốc hội. (2025). Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân. https://chinhphu.vn/?pageid=27160&docid=214590&classid=1&typegroupid=3

5. Thủ tướng Chính phủ. (2020). Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 03/6/2020 phê duyệt Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030. https://chinhphu.vn/default.aspx?pageid=27160&docid=200163

6. Thủ tướng Chính phủ. (2022). Quyết định số 146/QĐ-TTg ngày 28/1/2022 phê duyệt Đề án “Nâng cao nhận thức, phổ cập kỹ năng và phát triển nguồn nhân lực chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030”.

https://vanban.chinhphu.vn/?docid=205276&pageid=27160&utm_source