Trắc lượng thư mục- Các chỉ số phổ biến - việc ứng dụng phổ biến và vấn đề đào tạo ngành Thông tin - thư viện

Nghiïn cûáu - Trao àưíi

TRÙỈC LÛÚÅNG THÛ MC: CẤC CHĨ SƯË PHƯÍ BIÏËN- VIÏÅC ÛÁNG DNG VÂ
VÊËN ÀÏÌ ÀÂO TẨO NGÂNH THƯNG TIN, THÛ VIÏÅN
ThS Trêìn Mẩnh Tën

Viïån Thưng tin Khoa hổc xậ hưåi
Tốm tùỉt: Trïn cú súã giúái thiïåu vïì cấc chó sưë trùỉc lûúång thû mc phưí biïën vâ viïåc ûáng dng
trùỉc lûúång thû mc tẩi cấc doanh nghiïåp thưng tin vâ xët bẫn àïí tẩo ra cấc loẩi CSDL cố khẫ
nùng thûåc hiïån cấc bâi toấn vïì thưëng kï thû mc àïí thêëy rộ nhûäng u cêìu vïì sûå àưíi múái chûúng
trònh àâo tẩo ngânh thưng tin, thû viïån. Nghiïn cûáu, àïì xët cấc giẫi phấp c thïí àïí tđch húåp
nưåi dung trùỉc lûúång thû mc vâo chûúng trònh àâo tẩo tûâ bêåc Cao àùèng, Àẩi hổc vâ Sau àẩi
hổc tẩi cấc trûúâng àẩi hổc vïì chun ngânh thưng tin, thû viïån.
Tûâ khốa: Trùỉc lûúång thû mc; thưng tin-thû viïån; thưëng kï thû mc; àâo tẩo thưng tin-thû viïån.
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
Cấc sưë liïåu thưëng kï vïì mưëi quan hïå giûäa
cấc tâi liïåu khoa hổc, phên tđch vùn bẫn
tâi liïåu,… vúái tû cấch lâ tiïìn àïì ca trùỉc
lûúång thû mc àậ xët hiïån ngay tûâ nhûäng
nùm 1920-1930 vúái cấc phất kiïën ca G.K.
Zipf, S.C. Bradford1,… Cho túái khoẫng àêìu

nhûäng nùm 1960, cấc nghiïn cûáu vïì mưëi quan
hïå nây àûúåc quan têm vúái nhiïìu mc àđch khấc
nhau, tûâ chưỵ lâm cú súã àïí xấc àõnh trong sưë cấc
tâi liïåu cố liïn quan, tâi liïåu nâo àûúåc àấnh giấ
lâ tưët hún, cố giấ trõ hún, àïën chưỵ dêìn hònh
thânh phûúng phấp àấnh giấ khoa hổc dûåa trïn
cấc xët bẫn phêím khoa hổc ca mổi ch thïí:
cấ nhên, tưí chûác, cưång àưìng, qëc gia. Lc nây,
sûå ra àúâi ca chó sưë tấc àưång (Impact Factor - IF)
vúái cưng lao trûúác hïët ca E. Gardfield, Viïån
trûúãng sấng lêåp Viïån Thưng tin khoa hổc (ISI)
M, vâ cấc nghiïn cûáu tiïëp theo àậ lâm cho
cưång àưìng khoa hổc thïë giúái dânh sûå quan têm

àùåc biïåt àïën Danh sấch Philadelphia, danh
sấch cấc tẩp chđ khoa hổc cố uy tđn trïn thïë giúái
àûúåc ISI cưng bưë hâng nùm vâ ngây nay àûúåc
biïët àïën lâ cấc tẩp chđ cố trong Journal Master
List do Thomson Reuters xêy dûång. Cho túái
nhûäng nùm àêìu thïë k XXI, vêën àïì àấnh giấ
khoa hổc àưëi vúái mổi àưëi tûúång àang rêët àûúåc
quan têm trïn phẩm vi toân cêìu, vâ mưåt lêìn
nûäa, chó sưë IF cng hâng loẩt cấc chó sưë àûúåc sûã
dng àïí àấnh giấ khoa hổc ln thu ht sûå quan
têm ca giúái nghiïn cûáu. Bâi viïët nây giúái thiïåu
mưåt sưë vêën àïì ca trùỉc lûúång thû mc, vúái cấc
nghiïn cûáu cú bẫn vâ ûáng dng ca nố.
Bâi viïët têåp trung vâo cấc nưåi dung sau:
- Nhûäng chó sưë phưí biïën ca trùỉc lûúång thû mc;
- ÛÁng dng trùỉc lûúång thû mc tẩi cấc

doanh nghiïåp thưng tin vâ xët bẫn;
- Nưåi dung trùỉc lûúång thû mc trong
chûúng trònh àâo tẩo vïì thưng tin, thû viïån.

1

Khi côn lâ sinh viïn, chng tưi àậ biïët àûúåc cấc tri thûác àêìu tiïn vïì cấc àõnh låt mâ G.K. Zipf vâ S.C. Bradford xêy dûång tûâ mưåt
giấo trònh khấ nưëi tiïëng vïì lơnh vûåc thưng tin-thû viïån, àûúåc xët bẫn tẩi Liïn- xư vâo cëi nhûäng nùm 1960: L lån vâ thûåc tiïỵn
ca thưng tin khoa hổc vâ k thåt, bẫn tiïëng Nga. Àiïìu àố cho thêëy: Cấc vêën àïì ca trùỉc lûúång thû mc àậ thûåc sûå lâ mưåt trong sưë
cấc nưåi dung/ hûúáng nghiïn cûáu ca cấc khoa hổc thû viïån vâ thưng tin (LIS).
THƯNG TIN vâ TÛ LIÏÅU - 1/2015

13


Nghiïn cûáu - Trao àưíi
a) Chó sưë tấc àưång
(IF) àûúåc sûã dng nhû mưåt chó sưë phẫn ấnh
hiïå
u quẫ khoa hổc thưng qua têìm ẫnh hûúãng
Trùỉc lûúång thû mc cho phếp xấc àõnh hiïåu
sët vâ/hóåc tấc àưång ca mưỵi tâi liïåu khoa ca mưåt tẩp chđ. IF àûúåc xấc àõnh nhû sau:
hổc. Mưỵi àẩi lûúång trùỉc lûúång thû mc hay
mưỵi loẩi chó sưë ca trùỉc lûúång thû mc cố tđnh
nùng ca riïng mònh, nhûng nối chung, têët cẫ
àïìu nhùçm thûåc hiïån àûúåc viïåc xïëp hẩng tâi
Trong àố C lâ tưíng sưë lûúåt trđch dêỵn
liïåu vâ cung cêëp sûå àấnh giấ sêu sùỉc vïì tâi liïåu àïën cấc bâi bấo àûúåc xët bẫn trïn tẩp chđ T
dûåa trïn cấc phên tđch trđch dêỵn. Cấc chó sưë trong mưåt khoẫng thúâi gian xấc àõnh (chín
nây àûúåc xêy dûång dûåa trïn nhûäng tiïìn àïì cú lâ 2 nùm liïn tiïëp trûúác nùm hiïån tẩi); A lâ

bẫn: khi diïỵn ra mưåt trđch dêỵn àïën mưåt tâi liïåu tưíng sưë bâi bấo àûúåc cưng bưë trïn tẩp chđ T
tûác lâ mưåt hònh thûác xấc nhêån giấ trõ/têìm quan trong khoẫng thúâi gian tûúng ûáng.
trổng ca tâi liïåu àố; vâ phên tđch cú bẫn nhêët
Ngûúâi ta cố thïí tđnh chó sưë IF cho
àûúåc thûåc hiïån bùçng viïåc àïëm sưë lûúåt trđch
cấc khoẫng thúâi gian khấc nhau khấc
dêỵn àïën mưåt tâi liïåu. Nïëu mưåt tâi liïåu àûúåc
trđch dêỵn nhiïìu hún mưåt tâi liïåu khấc thò cố lâ 1 nùm, 3 nùm, 4 nùm [2], [3], [12]… Trïn
nghơa cố nhiïìu ngûúâi hún quan têm àïën tâi cấc trang ca mưỵi tẩp chđ khoa hổc àậ àûúåc
liïåu àố, vâ vò thïë nố àûúåc coi lâ quan trổng Thomson Reuters lûåa chổn thûúâng cố giúái
hún so vúái tâi liïåu khấc. Tûâ àố, tiïëp tc vúái thiïåu chó sưë IF ca tẩp chđ àố. Vđ d, tẩi àõa
quy mư lúán hún, cấc trđch dêỵn àïën cấc tâi liïåu chó (thưng qua cấc tâi liïåu àûúåc xët bẫn journal-of-academic-librarianship giúái thiïåu
trïn tâi liïåu ngìn (tẩp chđ, sấch, k ëu …) tẩp chđ The Journal of Academic Librarianship,
cng cố thïí àûúåc tđnh toấn, vâ do àố, cố thïí tẩi thúâi àiïím 29/9/2014, cố cấc thưng tin sau:
xấc àõnh àûúåc têìm quan trổng ca mưåt tâi liïåu
Journal Metrics:
ngìn àưëi vúái cưång àưìng ca nố trong viïåc so
…
sấnh vúái chó sưë trùỉc lûúång thû mc ca cấc tâi
Impact Factor: 0,574
liïåu ngìn khấc. Cấc chó sưë trùỉc lûúång thû
5-Year Impact Factor: 0,838
mc àưëi vúái tâi liïåu ngìn khấc nhau àûúåc
“Impact Factor: 0,574” phẫn ấnh cố trung
hònh thânh trïn cú súã sûã dng cấc phûúng
phấp lån vâ cấc ngìn dûä liïåu khấc nhau, do bònh 0,574 lûúåt trđch dêỵn àïën 1 bâi bấo ca
àố àûa ra cấc quan àiïím khấc nhau vïì cưng tẩp chđ trïn trong 2 nùm 2012-2013; “5-Year
bưë khoa hổc. Cấc chun gia trùỉc lûúång thû Impact Factor: 0,838” phẫn ấnh cố trung
mc sệ sûã dng cấc sưë liïåu khấc nhau ty bònh 0,838 lûúåt trđch dêỵn àïën 1 bâi bấo ca
thåc vâo nhûäng mc àđch vâ quan àiïím

tẩp chđ trïn trong 5 nùm, tûâ nùm 2009 àïën
nghiïn cûáu, quan àiïím àấnh giấ nghiïn cûáu
nùm 2013.
khấc nhau mâ mònh theo àíi.
Trïn cú súã chó sưë tấc àưång (IF), côn cố
Dûúái àêy lâ phêìn giúái thiïåu khấi lûúåc vïì
mưåt sưë chó sưë trùỉc lûúång thû mc phưí biïën àưëi mưåt sưë chó sưë khấc àûúåc sûã dng àïí àấnh
giấ, xïëp hẩng tẩp chđ khoa hổc nhû: Chó sưë
vúái tâi liïåu khoa hổc.
1. Nhûäng chó sưë phưí biïën ca trùỉc lûúång
thû mc

14

THƯNG TIN vâ TÛ LIÏÅU - 1/2015


Nghiïn cûáu - Trao àưíi
tấc àưång loẩi bỗ sưë lûúåt tûå trđch dêỵn (IF*);
Chó sưë nûãa vông àúâi àûúåc trđch dêỵn ca tẩp
chđ (Journal Cited Half Life); Chó sưë nûãa
vông àúâi trđch dêỵn ca tẩp chđ (Journal
Citing Half Life); Chó sưë Journal Immediacy
Index (JImI); Chó sưë Journal Influence
Index (JII); Chó sưë Paper Influence Index
(PII) [13, 62-74]2.

àûúåc xët bẫn trong 3 nùm liïìn trûúác nùm
hiïån tẩi ca tẩp chđ j4;
- DCPj (Database Citation Potential) ca

tẩp chđ j trong nùm hiïån tẩi lâ sưë lûúång trung
bònh cấc tham khẫo trong mưåt bâi bấo àûúåc
xët bẫn trong 3 nùm liïìn trûúác nùm hiïån tẩi
ca tẩp chđ j5;

- RDCP (Relative Database Citation
Potential) trong nùm hiïån tẩi ca mưåt tẩp chđ
b) Chó sưë SNIP3
lâ t sưë giûäa DCP ca tẩp chđ àố trïn giấ trõ
SNIP - chó sưë ào lûúâng tẩp chđ àûúåc
DCP trung bònh ca CSDL chûáa tẩp chđ àố.
GS Henk Moed, Àẩi hổc Tưíng húåp Leiden
àïì xët, xấc àõnh tấc àưång trđch dêỵn theo
ngûä cẫnh dûåa trïn xấc àõnh giấ trõ ca trđch
dêỵn trong tưíng sưë cấc trđch dêỵn trong mưåt
lơnh vûåc ch àïì xấc àõnh. Giấ trõ ca ca
trong àố, rj lâ DCP ca tẩp chđ j cố trong
mưåt trđch dêỵn àún lễ sệ àûúåc gấn cao hún
khi nố àûúåc trđch dêỵn tûâ cấc bâi viïët thåc CSDL, vâ CSDL nây bao quất N tẩp chđ.

Khi àố, RDCP trong nùm hiïån tẩi ca tẩp
mưåt lơnh vûåc khấc. SNIP tiïëp tc phất triïín
quan àiïím ca E. Garfield vïì “tiïìm nùng chđ àûúåc xấc àõnh theo cưng thûác:
trđch dêỵn”ca mưåt lơnh vûåc nghiïn cûáu:
Tiïìm nùng trđch dêỵn ca mưåt lơnh vûåc
nghiïn cûáu àûúåc xấc àõnh lâ àưå dâi trung
bònh danh sấch cấc tâi liïåu tham khẫo trong
lơnh vûåc àố…
Giấ trõ ca chó sưë SNIP trong nùm hiïån tẩi
Cấc chó sưë trùỉc lûúång thû mc àêìu vâo ca tẩp chđ j àûúåc xấc àõnh theo cưng thûác

àûúåc sûã dng àïí tđnh toấn SNIP lâ RIP, DCP sau:
vâ RDCP:
- RIPj (Raw Impact for Paper) ca tẩp chđ
j trong nùm hiïån tẩi lâ t sưë giûäa tưíng sưë cấc
trđch dêỵn ca nùm hiïån tẩi trïn sưë cấc bâi bấo

[14]

2
Cấc chó sưë JII vâ PII àûúåc CJR Journal-Ranking.com sûã dng àïí xïëp hẩng tẩp chđ. Cố thïí tòm hiïíu cấc chó sưë
nây qua cấc trang web tûúng ûáng.
3
Tẩm dõch lâ Tấc àưång chín tûâ ngìn trïn mưåt bâi bấo ca tẩp chđ ( Source Normalized Impact per Paper –
SNIP). Cấc thưng tin giúái thiïåu tẩi àêy àûúåc trđch dêỵn tûâ [14].
4
Vđ d, tẩp chđ Journal of Informetrics trong cấc nùm 2010, 2011 vâ 2012 xët bẫn tưíng cưång 100 bâi bấo. Trong
nùm 2013 cố tưíng cưång 200 lûúåt trđch dêỵn àïën 100 bâi bấo nây. Khi àố, RIP nùm 2013 ca Journal of Informetrics lâ 200/100 = 2.
5
Tiïëp vđ d trïn: Giẫ sûã trong 100 bâi bấo trïn ca Jourrnal of Infometrics, cố tưíng sưë 2.000 tâi liïåu tham khẫo,
khi àố, DCP ca tẩp chđ nây nùm 2013 lâ 2,000/100 = 20.

THƯNG TIN vâ TÛ LIÏÅU - 1/2015

15


Nghiïn cûáu - Trao àưíi
Hònh 1 sệ phẫn ấnh mưëi quan hïå giûäa cấc
chó sưë trùỉc lûúång thû mc trïn6.

xêy dûång nùm 2005. Chó sưë H àûúåc tđnh toấn
dûåa vâo sưë cưng trònh cưng bưë vâ sưë lêìn trđch
dêỵn. Mc tiïu ca chó sưë H lâ ào lûúâng mûác
SNIP
àưå ẫnh hûúãng tđch ly ca mưåt nhâ khoa hổc.
Chó sưë H àûúåc àõnh nghơa nhû sau: Chó sưë H
ca mưåt nhâ khoa hổc lâ H cưng trònh trong sưë
N cưng trònh ca nhâ khoa hổc àố àûúåc trđch
dêỵn đt nhêët lâ H lêìn, vâ (N – H) àûúåc trđch dêỵn
dûúái H lêìn. Vđ d, nïëu mưåt nhâ khoa hổc cố
chó sưë H = 20 cố nghơa lâ nhâ khoa hổc nây cố
20 cưng trònh nghiïn cûáu vúái mưỵi cưng trònh
RIP àûúåc trđch dêỵn đt nhêët lâ 20 lêìn. Nïëu phẫn ấnh
quan hïå giûäa sưë lûúåt trđch dêỵn àïën cấc cưng
Hònh 1: T lïå giûäa SNIP vâ RIP lâ mưåt trònh ca mưåt tấc giẫ vâ sưë lûúång cấc cưng
hâm sưë ca RDCP. Àưì thõ ca hâm sưë nây cố
trònh àûúåc thûåc hiïån búãi tấc giẫ àố dûúái dẩng
dẩng mưåt àûúâng hyperbol vúái trc hoânh lâ
cấc àiïím àưì thõ, thò cấc àiïím phẫn ấnh mưëi
RIP vâ trc tung lâ SNIP [10]7.
tûúng quan nây cố hònh dẩng ca mưåt àûúâng
c) Chó sưë H
hyperbol [13]8. Vđ d, GS Nguỵn Vùn Tën
Chó sưë H (H- index) àûúåc nhâ vêåt l hổc àậ giúái thiïåu chó sưë H ca mưåt sưë nhâ khoa
Jorge Hirsch (Àẩi hổc California San Diego) hổc nưíi tiïëng trïn thïë giúái (tâi liïåu àậ dêỵn).
Vêåt l

Hốa hổc

Khoa hổc mấy tđnh

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 sưë SJR

hûúãng ca cấc tẩp chđ cố trong cú súã dûä liïåu
Chó sưë SJR (SCImago Journal Rank) àûúåc Scopus® tûâ nùm 1996.
SCImago Journal Rank (chó sưë SJR) lâ mưåt
SCImago phất triïín tûâ thåt toấn Google
PageRank ™. Chó sưë nây cho thêëy mûác àưå ẫnh phếp ào xấc àõnh ẫnh hûúãng khoa hổc ca tẩp
6

Àïën àêy ta dïỵ liïn tûúâng àïën chó sưë trùỉc lûúång NSP mâ Marek Kosmulski xêy dûång nùm 2010 (sệ àûúåc trònh
bây úã phêìn dûúái).
7
Vïì SNIP vâ cấc chó sưë cố liïn quan cố thïí tham khẫo thïm tẩi [13], [14] vâ tẩi Scopus.com
8
Ngìn tham khẫo: Nguỵn Vùn Tën. Àấnh giấ ẫnh hûúãng trong nghiïn cûáu khoa hổc qua chó sưë H. ,
<29/9/2014>
16

THƯNG TIN vâ TÛ LIÏÅU - 1/2015


Nghiïn cûáu - Trao àưíi
chđ khoa hổc, trong àố, ngoâi viïåc dûåa vâo cấc
sưë liïåu thưëng kï vïì trđch dêỵn (Chó sưë IF mùåc
àõnh, chó sưë IF àûúåc xấc àõnh qua sưë liïåu
thưëng kï ca 2 nùm liïìn trûúác nùm hiïån tẩi),
côn quan têm túái cấc ëu tưë mang tđnh tham
biïën phẫn ấnh giấ trõ khoa hổc nhû têìm quan
trổng, uy tđn ca cấc tẩp chđ cưng bưë cấc bâi
viïët àậ trđch dêỵn àïën. Nhòn chung, cấch tđnh

toấn chó sưë SJR lâ phûác tẩp, hún nûäa, gêìn àêy
lẩi xët hiïån chó sưë SJR2 - loẩi chó sưë múái dûåa
trïn SJR cố bưí sung tham biïën lâ cấc sưë liïåu
thưëng kï vïì cng trđch dêỵn giûäa cấc tẩp chđ
àûúåc khẫo sất. Viïåc trònh bây hïå thưëng cấc
cưng thûác àïí xấc lêåp chđ sưë SJR lâ rêët cưìng
kïình vâ cêìn àûúåc thûåc hiïån trong bưëi cẫnh
khấc. Nhûäng ngûúâi cêìn quan têm sêu vïì chó sưë
SJR cố thïí tham khẫo giúái thiïåu vïì SJR tẩi
SCImagojr.com hóåc cấc cưng trònh cố liïn
quan [6].
Kïët quẫ xïëp hẩng cấc tẩp chđ thåc lơnh
vûåc cấc khoa hổc thû viïån vâ thưng tin (LIS)
dûåa theo cấc chó sưë SJR vâ IF lâ khấc nhau.
à) Chó sưë Journal Immediacy Index
(JImI)
Chó sưë JImI ca mưåt tẩp chđ, tđnh cho nùm
hiïån tẩi N, àûúåc xấc àõnh theo cưng thûác sau:

Trong àố:
- A (N): Tưíng sưë cấc trđch dêỵn trong nùm
hiïån tẩi N àïën cấc bâi bấo àûúåc cưng bưë trong
nùm hiïån tẩi N trïn tẩp chđ.
- B(N) Sưë cấc bâi bấo àûúåc cưng bưë trong
nùm hiïån tẩi N trïn tẩp chđ.
Chó sưë JImI ca tẩp chđ sệ phẫn ấnh mûác àưå
nhanh chống trung bònh àûúåc trđch dêỵn àïën
mưåt bâi bấo ca tẩp chđ trong mưåt nùm c thïí.
Chó sưë JImI ca tẩp chđ cố rêët nhiïìu nghơa.
Trûúác hïët nố chûáng tỗ tẩp chđ àậ àûúåc phưí

biïën rêët nhanh chống, kõp thúâi àïën ngûúâi àổc.
THƯNG TIN vâ TÛ LIÏÅU - 1/2015

Sau àố, nố lẩi chûáng tỗ tẩp chđ ln thu ht
àûúåc mưåt cấch rêët hiïåu quẫ sûå quan têm ca
ngûúâi àổc. Mưåt tẩp chđ nhû vêåy àûúåc àấnh giấ
lâ cố uy tđn.
e) Sưë bâi bấo thânh cưng (NSP)
Nùm 2011, Marek Kosmulski (Àẩi hổc
Tưíng húåp Cưng nghïå Lublin, Ba Lan) àậ xêy
dûång chó sưë lâ Sưë cấc bâi bấo thânh cưng
(Number of Successful Papers - NSP) àïí àấnh
giấ tẩp chđ khoa hổc [9]. Chó sưë nây àûúåc xêy
dûång nhû sau:
Scorej = 1 khi cj > rj
Scorej = 0 trong cấc trûúâng húåp khấc,
trong àố:
- cj : Sưë lûúåt cấc tâi liïåu khấc trđch dêỵn àïën
bâi bấo j.
- rj : Sưë tâi liïåu mâ bâi bấo j trđch dêỵn àïën.
Thưng thûúâng chó sưë nây àûúåc xấc lêåp
trong cấc quan hïå sau:
- Àûúåc thưëng kï trong mưåt khoẫng thúâi
gian xấc àõnh (1 nùm, 2 nùm,… 5 nùm hay
thêm chđ trong sët thúâi gian tưìn tẩi) ca tẩp
chđ àố.
- Xêy dûång t lïå giûäa cấc bâi bấo thânh
cưng vúái tưíng sưë cấc bâi bấo thåc diïån cố thïí
trđch dêỵn àûúåc (Citable Paper) ca tẩp chđ àố.
Tấc giẫ àûa ra bưën lûu khi sûã dng chó sưë

NSP nhû sau:
+ Cấc chó sưë trung bònh ca cj vâ rj giûäa
cấc lơnh vûåc khoa hổc khấc nhau sệ khấc
nhau. Cấc chó sưë trung bònh thûúâng lâ cao tẩi
cấc ngânh, lơnh vûåc cố nhiïìu cấn bưå khoa hổc
vâ mang tđnh phưí biïën trong xậ hưåi. Trong
trûúâng húåp ngûúåc lẩi, cấc chó sưë trung bònh
nây lâ thêëp hún.
+ Cấc chó sưë trung bònh ca cj vâ rj giûäa
cấc qëc gia khấc nhau. Cấc chó sưë trung bònh
nây thûúâng lâ cao àưëi vúái nhûäng tẩp chđ àûúåc
xët bẫn tẩi cấc nûúác giâu, cố trònh àưå
KH&CN phất triïín. Trong trûúâng húåp ngûúåc
lẩi, cấc chó sưë trung bònh nây lâ thêëp hún.
17


Nghiïn cûáu - Trao àưíi
+ Cấc chó sưë cj vâ rj thûúâng lâ cao àưëi vúái cấc
bâi bấo dẩng tưíng quan (reviews), côn thûúâng lâ
thêëp àưëi vúái cấc bâi bấo nghiïn cûáu gưëc.
+ Khi xem xết cấc chó sưë cj vâ rj cêìn àùåc biïåt
quan têm túái loẩi tûå trđch dêỵn (self-citation):
Bâi bấo mâ t lïå tûå trđch dêỵn cao thûúâng tẩo ra
cấc giấ trõ ẫo, thiïëu chđnh xấc, vâ vò vêåy khi
àôi hỗi vïì ngûúäng cấc chó sưë cho nhûäng bâi
thåc loẩi nây cêìn àùåc biïåt ch vâ cêìn àûúåc
trûâ hao mưåt cấch thỗa àấng.
Nùm 2013, tẩi Hưåi nghõ thûúâng niïn Hưåi
sinh hổc tïë bâo M tưí chûác tẩi San Francisco,

150 nhâ nghiïn cûáu vâ 75 tưí chûác khoa hổc
tham gia Hưåi nghõ àậ ra tun bưë DORA vúái
khuën cấo khưng tiïëp tc sûã dng IF trong
viïåc àấnh giấ khoa hổc9. Tuy vêåy, theo chng
tưi, trïn thûåc tïë, rêët khố bấc bỗ àûúåc cấc thânh
tûåu mâ ISI (M) àậ xêy dûång trïn nûãa thïë k
nay, nhûäng thânh tûåu àậ nhêån àûúåc sûå hûúãng
ûáng ca àẩi àa sưë cấc cưång àưìng khoa hổc trïn
thïë giúái, àùåc biïåt lâ cấc tưí chûác thûåc hiïån chûác
nùng àấnh giấ khoa hổc cố uy tđn trïn thïë
giúái nhû Thomson Reuters, SCimago,
Journal-Ranking… ÚÃ àêy, trong nhiïìu trûúâng
húåp, nïëu nhû cấc IF khưng àûúåc trûåc tiïëp sûã
dng, thò ngûúâi ta lẩi sûã dng cấc chó sưë àûúåc
hònh thânh trïn cú súã lâ hâm sưë ca IF. Vò vêåy,
vïì bẫn chêët, cấc tưí chûác nây cng sûã dng IF.
Vâ vò thïë, viïåc xët bẫn cấc cưng trònh khoa
hổc trïn cấc tẩp chđ khoa hổc cố trong danh
mc tẩp chđ àûúåc àûa vâo CSDL ca ISI vêỵn
ln àûúåc àấnh giấ cao, vâ thêåm chđ trong
khưng đt trûúâng húåp, àûúåc xem lâ àiïìu kiïån
cêìn vâ à ca mưåt nghiïn cûáu cố chêët lûúång, vò
thïë, àïí àûúåc Thomson Reuters lûåa chổn hâng
nùm vêỵn lâ mc àđch lúán vâ quan trổng ca
mổi tẩp chđ khoa hổc trïn thïë giúái.
2. ÛÁng dng trùỉc lûúång thû mc tẩi cấc
doanh nghiïåp thưng tin vâ xët bẫn
Ngìn thưng tin KH&CN dûúái dẩng cấc

CSDL àậ cố mưåt bûúác phất triïín rêët mẩnh mệ

vïì sưë lûúång, quy mư vâ tđnh chêët trong khoẫng
tûâ cëi nhûäng nùm 1990, khi mâ Internet trúã
thânh mưi trûúâng lûu giûä, trao àưíi vâ cung cêëp
thưng tin ca mổi lơnh vûåc hoẩt àưång, ca mổi
khu vûåc trïn thïë giúái. Cng vâo thúâi k nây,
àậ xët hiïån nhûäng doanh nghiïåp thưng tin vâ
xët bẫn cố quy mư thõ trûúâng rưång khùỉp trïn
thïë giúái. Thõ trûúâng thưng tin khoa hổc, nhêët
lâ phên khc cấc ngìn tin trûåc tuën tùng
trûúãng vúái gia tưëc lúán vâ xêm nhêåp vâo mổi
núi cố ngûúâi lâm viïåc trong lơnh vûåc khoa hổc
vâ cưng nghïå. Vïì cú cêëu, àa sưë cấc ngìn tin
trûåc tuën àïìu cố thïí àûúåc chia thânh hai bưå
phêån: cấc CSDL thû mc vâ cấc tïåp toân vùn
tûúng ûáng (dûúái dẩng tïåp vùn bẫn hay tïåp pdf)
vâ àïën nay, hêìu nhû chng àïìu àûúåc lûu giûä
vâ truìn trïn Internet. Hai bưå phêån nây àûúåc
tđch húåp vúái nhau nhùçm mc àđch tẩo sûå thån
tiïån cho ngûúâi sûã dng. Cấc CSDL thû mc
(ch ëu lâ ngìn tin múã, khai thấc miïỵn phđ)
thûúâng thûåc hiïån chûác nùng tiïëp thõ, cung cêëp
cấc thưng tin thiïët ëu gip ngûúâi sûã dng
quët àõnh cố truy cêåp, khai thấc phêìn toân
vùn ca tâi liïåu (phêìn nây ch ëu lâ thu phđ)
hay khưng. Sûå phất triïín nây côn àûúåc thïí
hiïån úã chưỵ, ngây nay, hêìu hïët cấc CSDL khoa
hổc do cấc doanh nghiïåp thưng tin vâ xët bẫn
cố uy tđn trïn thïë giúái àûa ra thõ trûúâng, ngoâi
chûác nùng kiïím soất ngìn tin khoa hổc phc
v viïåc quẫn l, khai thấc, tòm kiïëm thưng tin,

thò chng àïìu thûåc hiïån àûúåc chûác nùng thưëng
kï khoa hổc, lâm cú súã cho viïåc àấnh giấ vâ
xïëp hẩng khoa hổc. Lutz Bornmann àậ khùèng
àõnh, theo ưng vâ nhiïìu nhâ khoa hổc khấc:
Khoa hổc thûåc hiïån viïåc àấnh giấ vâ bẫn thên
khoa hổc cng lâ àưëi tûúång àïí àấnh giấ [1].
Trong quấ trònh nghiïn cûáu àïí tòm ra phûúng
phấp àấnh giấ ca mònh, thưng qua viïåc khẫo
sất cấc sưë liïåu vïì xët bẫn tâi liïåu khoa hổc tẩi

9

Tham khẫo: vâ Tẩp chđ Khoa hổc vâ Cưng nghïå Viïåt Nam, cấc sưë 12, nùm 2013 vâ sưë
16, nùm 2014..
18

THƯNG TIN vâ TÛ LIÏÅU - 1/2015


Nghiïn cûáu - Trao àưíi
mưåt sưë trûúâng àẩi hổc, tấc giẫ àậ ài àïën kïët
lån: Trùỉc lûúång thû mc àậ trúã thânh cưng
c khưng thïí thiïëu trong viïåc àấnh giấ cấc
trûúâng àẩi hổc…[1].
2.1. ÛÁng dng tẩi Thomson Reuters10
Thomson Reuters lâ mưåt doanh nghiïåp
thưng tin, àấnh giấ khoa hổc lúán vâ cố uy tđn
bêåc nhêët trïn thïë giúái vâ àûúåc biïët àïën lâ
ngûúâi kïë tc cưng viïåc mâ ISI thûåc hiïån trûúác
àêy vúái mưåt quy mư rưång lúán hún: Tđnh

àïën thấng 9 nùm 2014, tưíng sưë biïíu ghi ca
CSDL Web of Science ca Thomson Reuters
lâ 90 triïåu, vúái hún mưåt t biïíu ghi tâi liïåu
tham khẫo trđch dêỵn, mưỵi nùm gia tùng
khoẫng 65 triïåu biïíu ghi: Àêy chđnh lâ CSDL
Mark

Journal Title

ISSN

Total Impact
Cites Factor

CA-CANCER J CLIN 0007-9235 16130 162,5
Cited Journal

trđch dêỵn lúán nhêët trïn thïë giúái hiïån nay11.
Àïí cung cêëp àûúåc cấc sưë liïåu trđch dêỵn àưëi
vúái cấc tâi liïåu trong mưåt CSDL thưng tin
khưíng lưì, àûúng nhiïn cêëu trc CSDL úã àêy
cng rêët phûác tẩp. Sẫn phêím àấnh giấ khoa
hổc àûúåc Thomson Reuters àûa ra thõ trûúâng
hâng nùm lâ Journal Citation Report. Cêëu trc
CSDL àûúåc mư tẫ dûúái àêy sệ gip hònh dung
àûúåc tđnh chêët phûác tẩp ca nố, mưåt sûå khấc
biïåt cùn bẫn so vúái cấc loẩi CSDL thû mc mâ
ta àậ tûâng gùåp [8].
Dûúái àêy lâ minh hổa vïì thưng tin trùỉc
lûúång thû mc mâ CSDL do Thomson

Reuters cung cêëp phc v cho xêy dûång bấo
cấo trđch dêỵn tẩp chđ (JCR)12.

Citing Journal

Hònh trïn cho thêëy, Tẩp chđ CA-A CANCER
JOURNAL FOR CLINICIANS cố chó sưë IF
(nùm 2013) lâ cao nhêët (162,5) theo sưë liïåu
ca Journal Citation Report 2013.
2.2. ÛÁng dng tẩi SCImagojr.com
SCImago Journal&Country Rank lâ mưåt cưíng
thưng tin bao gưìm cấc tẩp chđ vâ cấc chó sưë qëc
gia khoa hổc àûúåc phất triïín tûâ nhûäng thưng tin
chûáa trong CSDL Scopus (Elsevier BV).
Dûä liïåu vïì tâi liïåu trïn SCImagojr.com
cung cêëp cấc dûä liïåu sau àêy vïì mưỵi tâi liïåu:
Nhan àïì, Qëc gia xët bẫn, Phẩm vi bao quất
(xïëp theo 4 hẩng vïì àưå gêìn gi vúái ch àïì mâ

5-Year
Immediacy Citable Cited
Citing
Impact
Index
Items Half-life Half-life
Factor
107,74
Source Data

27,76

25

3,1

5,4

Journal Self Cites

tẩp chđ bao quất Qi, i = 1,4), H-Index, So sấnh
cấc chó sưë IF vâ SJR ca tẩp chđ, So sấnh cấc
chó sưë trđch dêỵn vâ tûå trđch dêỵn, So sấnh trđch
dêỵn trung bònh vâ trđch dêỵn trung bònh múã
rưång ca tâi liïåu, So sấnh chó sưë IF trong 2, 3
vâ 4 nùm, Sưë liïåu vïì tđnh chêët qëc tïë ca cấc
tâi liïåu àûúåc cưng bưë, So sấnh t lïå tâi liïåu cố
thïí trđch dêỵn àûúåc vâ cấc tâi liïåu khưng thïí
trđch dêỵn àûúåc, So sấnh t lïå tâi liïåu àûúåc trđch
dêỵn vâ tâi liïåu khưng àûúåc trđch dêỵn. Khoẫng
thúâi gian thưëng kï tûâ 1999-2013. Cấc sưë liïåu
so sấnh trïn àûúåc thïí hiïån dûúái dẩng àưì
thõ/biïíu àưì.

10

Cấc thưng tin phẫn ấnh ûáng dng trùỉc lûúång thû mc àûúåc tưíng húåp tûâ cấc trang ch ca cấc doanh nghiïåp nây.
/>12
Ngìn /><7/10/2014>
11

THƯNG TIN vâ TÛ LIÏÅU - 1/2015

19


Nghiïn cûáu - Trao àưíi
Bẫng xïëp hẩng tâi liïåu
CSDL ca SCImago ngoâi viïåc cung cêëp
cấc thưng tin thû mc vïì tâi liïåu, àậ thûåc hiïån
viïåc xïëp hẩng tâi liïåu dûåa trïn cấc dûä liïåu
phẫn ấnh: Chó sưë H-Index; Tưíng sưë cấc bâi
bấo trong nùm liïìn trûúác nùm hiïån tẩi; Tưíng
sưë cấc bâi bấo trong 3 nùm liïìn trûúác nùm
hiïån tẩi; Tưíng sưë cấc trđch dêỵn mâ tâi liïåu àậ
trđch dêỵn trong nùm liïìn trûúác nùm hiïån tẩi;
Tưíng sưë cấc trđch dêỵn àïën tẩp chđ trong 3 nùm
liïìn trûúác nùm hiïån tẩi; Tưíng sưë cấc tâi liïåu cố
thïí trđch dêỵn àûúåc trong 3 nùm liïìn trûúác nùm
hiïån tẩi; Chó sưë IF mùåc àõnh tđnh cho nùm hiïån
tẩi; T lïå trđch dêỵn ài vâ trđch dêỵn àïën; Qëc
gia xët bẫn tâi liïåu.
Dûä liïåu vïì qëc gia
CSDL ca SCImago cung cêëp cấc dûä liïåu
vïì mưỵi qëc gia bao gưìm: Chó sưë H, Tưíng sưë
tâi liïåu àûúåc xët bẫn, sưë tâi liïåu cố thïí trđch
dêỵn àûúåc, tưíng sưë trđch dêỵn, Tưíng sưë tûå trđch
dêỵn, Sưë trđch dêỵn trung bònh ca mưỵi tâi liïåu,
T lïå trung bònh tûå trđch dêỵn ca tâi liïåu, Sưë
cấc tâi liïåu àûúåc trđch dêỵn, Sưë cấc tâi liïåu
khưng àûúåc trđch dêỵn, Cấc sưë liïåu vïì Húåp tấc

qëc tïë, So sấnh giûäa qëc gia vúái cấc nûúác
thåc vng (mâ SCImago phên nhốm), So
sấnh giûäa qëc gia vúái thïë giúái, So sấnh giûäa
tâi liïåu cố thïí trđch dêỵn vâ khưng thïí trđch dêỵn,
Tưíng sưë cấc sẫn phêím cố liïn quan (so sấnh
vúái thïë giúái), Sưë liïåu phên bưë tâi liïåu theo lơnh
vûåc khoa hổc. Cấc sưë liïåu àûúåc thưëng kï tûâ
1996-2013 vâ àûúåc liïåt kï theo tûâng nùm.
Bẫng xïëp hẩng cấc qëc gia
CSDL ca SCImago cng cung cêëp bẫng
xïëp hẩng cấc qëc gia dûåa trïn cấc chó sưë sau
àêy: Tưíng sưë tâi liïåu, Tưíng sưë tâi liïåu cố thïí
trđch dêỵn àûúåc, Tưíng sưë trđch dêỵn, Tưíng sưë tûå
trđch dêỵn, Chó sưë IF mùåc àõnh vâ Chó sưë H.
Ngoâi Thomson Reuters vâ SCImago, côn
cố mưåt sưë tưí chûác khấc nhû JournalRanking.com, Annual Review,… cng triïín
khai dõch v cung cêëp cấc sưë liïåu àïí xïëp hẩng
khoa hổc àưëi vúái cấc ch thïí khấc nhau.
Ngun l àïí triïín khai dõch v nây lâ dûåa
trïn cấc phên tđch trđch dêỵn theo cấc dẩng, loẩi
20

khấc nhau. Do khn khưí cố hẩn nïn chng
tưi xin àûúåc chuín phêìn giúái thiïåu cấc nưåi
dung chi tiïët nây àïën mưåt dõp khấc.
3. Nưåi dung trùỉc lûúång thû mc trong
chûúng trònh àâo tẩo vïì thưng tin- thû viïån
Cấc trònh bây nïu trïn cho thêëy, rộ râng
cấc vêën àïì thû mc, phûúng phấp thû mc
àûúåc ûáng dng rêët phưí biïën hiïån nay. Nhúâ

vêåy, àậ tẩo nïn diïån mẩo múái cng nhû nhûäng
kïët quẫ hïët sûác êën tûúång dûåa trïn viïåc xûã l
thû mc àưëi vúái tâi liïåu úã cấc mûác àưå khấc
nhau mâ cấc doanh nghiïåp thưng tin vâ xët
bẫn mang lẩi. Nhû àậ nïu, cấc vêën àïì ca trùỉc
lûúång thû mc vâ ûáng dng ca nố côn chûa
nhêån àûúåc sûå quan têm ca àưng àẫo nhûäng
ngûúâi hoẩt àưång trong lơnh vûåc TT-TV nûúác
ta. Cấc khoa, bưå mưn giẫng dẩy vïì TT-TV tẩi
cấc trûúâng àẩi hổc cố vai trô quan trổng àïí
thay àưíi tònh trẩng nây, àûa cấc vêën àïì liïn
quan túái thû mc trúã thânh mưåt têm àiïím trïn
cấc diïỵn àân vïì nghiïn cûáu thû mc nối riïng
vâ cấc khoa hổc vïì thû viïån vâ thưng tin nối
chung.
Hiïån tẩi, trong chûúng trònh àâo tẩo bêåc àẩi
hổc chun ngânh TT-TV tẩi nhiïìu núi, cấc
mưn hổc (hay ch àïì ca mưn hổc) cố liïn
quan trûåc tiïëp àïën trùỉc lûúång thû mc vâ cấc
ûáng dng ca nố cố thïí lâ: Cú súã thưng tin
hổc; Thû mc hổc; Thû mc chun ngânh
(khoa hổc vâ cưng nghïå; khoa hổc xậ hưåi…);
Thû viïån sưë; Cưng nghïå nưåi dung vâ cưng
nghiïåp nưåi dung; Sẫn phêím vâ dõch v
TT-TV; Cấc mẩng thưng tin, cấc ngìn tin
trûåc tuën, cấc ngìn thưng tin dẩng sưë;
Marketing trong hoẩt àưång thû viïån
Trïn cú súã cố cấc dêëu hiïåu liïn quan vïì nưåi
dung tri thûác àûúåc cung cêëp ca cấc mưn hổc
trïn, cố thïí tòm thêëy cấc àiïím/phêìn chung vúái trùỉc

lûúång thû mc. Tûâ nhûäng gốc àưå tiïëp cêån khấc
nhau, mûác àưå liïn quan ca trùỉc lûúång thû mc
vúái mưỵi mưåt trong sưë cấc mưn hổc trïn cng àûúåc
thïí hiïån khấc nhau, úã nhûäng nưåi dung khấc nhau,
tûâ nghiïn cûáu cú bẫn àïën nghiïn cûáu ûáng dng,
tûâ quấ trònh sẫn xët àïën cưng àoẩn phưí biïën vâ
cung cêëp sẫn phêím, dõch v thưng tin… Khi lưìng
ghếp nưåi dung ca trùỉc lûúång thû mc vâo mưỵi
THƯNG TIN vâ TÛ LIÏÅU - 1/2015


Nghiïn cûáu - Trao àưíi
mưn hổc, thò nhûäng bưå phêån kiïën thûác ca nố
cng cố nhûäng trổng sưë khấc nhau, àïí àẫm bẫo sûå
tđch húåp àûúåc nối úã àêy àûúåc nhìn nhuỵn, cấc
nưåi dung múái àûúåc bưí sung múái khưng trúã nïn
khiïn cûúäng. Viïåc xêy dûång chûúng trònh cố bưí

sung nưåi dung trùỉc lûúång thû mc, ûáng vúái mưỵi võ
trđ (mưỵi mưn hổc), cấc trổng têm àûúåc giúái thiïåu
cng cố nhûäng khấc biïåt nhêët àõnh. Bẫng 1 phẫn
ấnh sûå khấc biïåt àố tûâ cấc kïët quẫ nghiïn cûáu cấc
tâi liïåu [4], [5], [7], [10] vâ àc kïët ca chng tưi.

Bẫng 1: Nhûäng nưåi dung liïn quan àïën trùỉc lûúång thû mc trong mưåt sưë mưn hổc
Mưn hổc

Nưåi dung trổng têm ca TLTM cêìn àûúåc quan têm trong mưn hổc

Cú súã Thưng

tin hổc

- Lõch sûã TLTM;
- Cấc àõnh låt cú bẫn trong TLTM;
- Nưåi dung ca TLTM;
- Quan hïå vúái Scienmetrics, Informetrics.

Thû mc hổc

- ÛÁng dng TLTM àïí phất triïín phûúng phấp biïn mc;
- Chó dêỵn trđch dêỵn, chó dêỵn tham khẫo;
- Cấc phûúng phấp biïn mc cố ûáng dng TLTM.

Thû mc chun - Cấc chûác nùng múái ca thû mc;
ngânh (*)
- CSDL thû mc;
- Cấc hïå thưëng chó dêỵn tham khẫo.
Thû viïån sưë

- Xêy dûång vâ phất triïín ngìn tin, nưåi dung sưë, TV sưë tđch húåp vâo Web
of Science, Scopus.

Cưng nghiïåp
nưåi dung

- Cấc mư hònh liïn kïët dûä liïåu;
- Vêën àïì siïu dûä liïåu;
- Cấc phûúng phấp xûã l thưng tin cố ûáng dng TLTM.

SP&DV (*)

- Cấch tẩo lêåp cấc sẫn phêím phc v thưëng kï khoa hổc, àấnh giấ khoa hổc

Mẩng thưng
tin…(*)

- Khai thấc cấc tđnh nùng thưëng kï ca cấc CSDL trïn mẩng. Nhêën mẩnh
khđa cẩnh trùỉc lûúång web

Marketing

- Xêy dûång chiïën lûúåc marketing phc v àa mc àđch: kiïím soất ngìn tin;
- Quẫn l vâ àấnh giấ khoa hổc tẩi thû viïån àẩi hổc vâ cú quan thưng tin,
tẩi cấc doanh nghiïåp thưng tin vâ xët bẫn

Ch 1. Àưëi vúái chûúng trònh àâo tẩo
bêåc Thẩc s vâ Nghiïn cûáu sinh, thđch húåp
nhêët lâ nưåi dung trùỉc lûúång thû mc àûúåc
lưìng ghếp vâo mưn hổc Cú súã thưng tin hổc
hóåc Thû mc hổc. Tẩi àêy, cng cêìn múã
rưång ra cấc chun ngânh nghiïn cûáu múái
vâ cố liïn quan mêåt thiïët lâ Scienmetrics vâ
Informetrics.
Ch 2. Cấc mưn hổc àûúåc àấnh dêëu (*)
bưí sung cố thïí àûúåc thûåc hiïån àưëi vúái
chûúng trònh àâo tẩo bêåc Cao àùèng. Khi àố
nưåi dung ca trùỉc lûúång thû mc cố thïí àûúåc
THƯNG TIN vâ TÛ LIÏÅU - 1/2015

giúái thiïåu ch ëu dûúái gốc àưå tẩo cho sinh

viïn cấc k nùng cêìn thiïët àïí hiïíu vâ khai
thấc, sûã dng cấc chûác nùng thưng kï ca
cấc CSDL loẩi nây.
Kïët lån
Hiïån nay úã nûúác ta, viïåc àưíi múái giấo
dc vâ àâo tẩo mưåt cấch toân diïån, cố hïå
thưëng àang thu ht sûå quan têm ca toân xậ
hưåi, lâ mưåt trong sưë cấc nưåi dung àûúåc phẫn
ấnh sêu àêåm trong cấc vùn bẫn nghõ quët
ca Àẫng vâ Nhâ nûúác… Cưng tấc àâo tẩo
tẩi cấc trûúâng àẩi hổc vò thïë àang cố nhûäng
21


Nghiïn cûáu - Trao àưíi
thay àưíi sêu sùỉc vâ àa dẩng, tûâ hònh thûác
(phûúng thûác àâo tẩo theo tđn chó, viïåc hổc,
viïåc nghiïn cûáu, àâo tẩo tûâ xa, e-learning…)
cho túái nưåi dung (ch trổng cêåp nhêåt nhûäng
thưng tin múái nhêët, theo hûúáng hưåi nhêåp
tûâng bûúác vâo cấc chûúng trònh àâo tẩo tiïn
tiïën trïn thïë giúái, ch trổng cung cêëp cấc tri
thûác, kinh nghiïåm cố khẫ nùng ûáng dng
cao vâo thûåc tiïỵn, sûå gùỉn kïët giûäa kiïën thûác
vâ k nùng ... ).
Àïí thûåc hiïån àûúåc nhûäng àưíi múái vúái cấc
u cêìu vâ chín mûåc rêët cao nây, cấc
trûúâng àẩi hổc phẫi khưng ngûâng àưíi múái
cấch thûác vâ chûúng trònh giẫng dẩy ca
mònh. Cấc khoa/bưå mưn àâo tẩo trong lơnh

vûåc thưng tin, thû viïån tẩi cấc trûúâng àẩi
hổc, cao àùèng cng cêìn phẫi bûúác vâo
gìng mấy àưíi múái, ài trïn con àûúâng àưíi
múái chung nây. L lån vâ thûåc tiïỵn trong
lơnh vûåc thưng tin, thû viïån trïn mổi phẩm
vi àậ cố nhûäng bûúác nhẫy vổt tûâ cëi thïë k
XX. Trïn thûåc tïë, cấc chûúng trònh àâo tẩo

tẩi cấc khoa/bưå mưn nây cng àậ cố nhiïìu
thay àưíi rộ rïåt. Tuy nhiïn, so vúái u cêìu
thûåc tiïỵn, giûäa chng côn cố mưåt khoẫng
cấch àấng kïí. Àiïìu àố àûúåc phẫn ấnh qua
trûúâng húåp cấc vêën àïì ca trùỉc lûúång thû
mc chûa àûúåc chng ta quan têm úã mûác
cêìn phẫi cố, àậ lâm cho ngûúâi sinh viïn
chûa à àiïìu kiïån àïí thûåc sûå àẫm trấch àûúåc
cấc võ trđ chun mưn ca mònh theo hûúáng
hưåi nhêåp. Cưng viïåc ca cấc tưí chûác nghiïn
cûáu, àâo tẩo úã àêy lâ thu hểp lẩi khoẫng
cấch àố bùçng nhiïìu giẫi phấp vâ cấch thûác
khấc nhau, vâ viïåc khưng ngûâng àưíi múái
chûúng trònh àâo tẩo lâ nưåi dung khưng thïí
thay thïë. Tđch húåp cấc tri thûác vâ thûåc tiïỵn
ûáng dng trùỉc lûúång thû mc theo cấc phûúng
ấn àïì xët trïn àêy lâ mưåt trong cấc kiïën nghõ
mâ chng tưi hy vổng sệ thu ht sûå quan têm
ca cấc àưìng nghiïåp. Chng tưi mong nhêån
àûúåc cấc kiïën trao àưíi thẫo lån vïì vêën àïì
trïn qua àõa chó
Xin cấm ún.

Tâi liïåu tham khẫo
1. Bornmann L. The Problem of Citation Impact Assessments for Recent Publication Years in Institutional Evalations.// Journal of Informetrics. 2013. Vol. 7. pp. 722-729.
2. Bouyssou D., Marchant T. Bibliometric rankings of journals based on Impact Factors: An axiomatic approach.// Journal of Informetrics.2011. Volume 5, Issue 1, January. pp. 75-86.
3. Cheng Su ... PrestigeRank: A new evaluation method
for papers and journals.// Journal of Informetrics. 2011. Volume 5, Issue 1, January. pp. 1-13
4. Chun àïì vïì trùỉc lûúång thû mc.// Thưng tin & Tû
liïåu.2009. sưë 2. tr. 1-25.
5. The Concept Citation Indexing: Unique and Innovative Tool for Navigating the Research Literature
/>6. Guerrero-Bote V.P., Moya Anegốn F. A Further Step
forward in Measuring Journals’ Scientific Pertige: The SJR2
Indicator.// Journal of Informetrics. 2012. Vol. 6. pp 674-688.
7. Hahn K.L. Research Library Publishing Services: New
Options for University Publishing.- Washington: ARL. 2008. 41 p.
8. Journal Citation Reports on the Web 4.0

/>m_workbook0305.pdf
9. Kosmulski M. Successful Papers: A New Idea in Evaluation of Scientific Output.// Journal of Informetrics. 2011, Vol 5. pp.
481-485.
10. Moed H.F. Measuring contextual Citation Impact of
Scientific Journals. Journal of Informetrics. 2010. Vol. 4. pp.
265-277.
11. Thelwall M. Bibliometrics to webometrics
/>12. The Thomson Reuters Impact Factor .
/>ee/essays/impact_factor/
13. Trêìn Mẩnh Tën. Tiïu chín qëc tïë àưëi vúái tẩp chđ
khoa hổc vâ viïåc ấp dng tẩi Viïån Khoa hổc Xậ hưåi Viïåt
Nam./ Ch nhiïåm Trêìn Mẩnh Tën: Chûúng trònh cêëp Bưå
nghiïn cûáu vâ thưng tin khoa hổc nùm 2011-2012.- H.: Viïån
Khoa hổc Xậ hưåi Viïåt Nam. 2012. 207 tr.

14. Waltman L., etc. Some Modifications to the SNIP
Journal Impact Indicator.// Journal of Informetrics. 2013.
Vol. 7. Issue 2. pp 272-285.

(Ngây Tôa soẩn nhêån àûúåc bâi: 16-9-2014; Ngây phẫn biïån
àấnh giấ: 12-11-2014; Ngây chêëp nhêån àùng: 01-12-2014).
22

THƯNG TIN vâ TÛ LIÏÅU - 1/2015