Phần lớn thời gian của một nhà khoa học không dành cho khoảnh khắc "ơ-rê-ca" mà cho những việc lặp lại: đọc công trình của người khác, chuẩn bị và chạy thí nghiệm, sửa lỗi thiết bị, xử lý số liệu, viết, rồi viết lại. Thêm vào đó là dạy học, hướng dẫn sinh viên, họp nhóm, nhận xét bài của đồng nghiệp và làm hồ sơ xin kinh phí. Khám phá, nếu có, nằm rải rác trong hàng tháng làm việc kiên nhẫn như vậy.
Bài này dành cho học sinh đang tò mò về nghề, phụ huynh muốn hiểu con mình sẽ bước vào việc gì, và giáo viên muốn kể cho lớp một hình ảnh thật hơn chiếc áo blouse trắng trên phim. Phần giữa bài dựng một tuần làm việc theo kiểu ví dụ giả định, phần sau nói những điều người trong nghề thường chỉ kể khi đã quen thân.
Nhà khoa học là ai: không chỉ người mặc áo blouse trắng
Nói "nhà khoa học", nhiều người nghĩ ngay đến một người đeo kính bảo hộ, cầm ống nghiệm. Hình ảnh đó chỉ đúng với một phần của nghề. Nhà sinh học thực địa có thể dành nửa năm lội rừng ở Đắk Lắk đếm loài chim; nhà địa chất đi dọc bờ sông lấy mẫu trầm tích; nhà toán học làm việc với giấy, bút và máy tính; nhà khí hậu học hầu như chỉ ngồi trước mô hình máy tính; nhà khoa học xã hội đi phỏng vấn người dân. Điểm chung không nằm ở dụng cụ mà ở cách làm: đặt câu hỏi có thể kiểm chứng, thu bằng chứng một cách có hệ thống, rồi để bằng chứng quyết định.
Về nơi làm việc, nhà khoa học ở Việt Nam thường thuộc ba nhóm. Nhóm thứ nhất ở trường đại học, vừa dạy vừa nghiên cứu. Nhóm thứ hai ở các viện nghiên cứu, nơi nghiên cứu là việc chính. Nhóm thứ ba ở doanh nghiệp: phòng nghiên cứu và phát triển của nhà máy dược, công ty giống cây trồng, công ty công nghệ. Mỗi nơi có nhịp làm việc và áp lực khác nhau, nhưng những việc cốt lõi trong tuần lại giống nhau đến bất ngờ.
Một điều nữa cần nói ngay: rất hiếm nhà khoa học làm việc một mình. Gần như mọi công trình hiện nay là việc của một nhóm, có trưởng nhóm, nghiên cứu viên, nghiên cứu sinh, kỹ thuật viên và sinh viên. Kỹ năng làm việc nhóm vì thế quan trọng không kém kiến thức chuyên môn.
Một tuần làm việc của nhà nghiên cứu, kể theo ví dụ giả định
Bảng dưới đây là một tuần giả định của một nghiên cứu viên ngành sinh học ở một trường đại học. Tỉ lệ thời gian thay đổi rất nhiều theo ngành, theo giai đoạn của đề tài và theo vị trí, nên hãy đọc nó như một bức tranh minh hoạ chứ không phải thống kê.
| Ngày | Việc chính | Ghi chú |
|---|---|---|
| Thứ Hai | Họp nhóm đầu tuần, xem lại kết quả tuần trước, chia việc | Thường lộ ra thí nghiệm nào hỏng và vì sao |
| Thứ Ba | Chạy thí nghiệm theo quy trình đã viết sẵn, ghi sổ thí nghiệm | Một lần chạy có thể kéo dài cả ngày, nhiều bước chỉ là chờ |
| Thứ Tư | Dạy hai tiết, gặp sinh viên làm khoá luận, sửa bản nháp của các em | Ở trường đại học, dạy học chiếm phần đáng kể |
| Thứ Năm | Xử lý số liệu, vẽ đồ thị, chạy kiểm định thống kê | Hay phát hiện cần làm lại một phần thí nghiệm |
| Thứ Sáu | Đọc bài báo mới, viết bản thảo, nhận xét bài của đồng nghiệp gửi tạp chí | Phần viết thường dồn vào cuối tuần hoặc buổi tối |
| Rải rác | Hồ sơ xin kinh phí, báo cáo tiến độ, mua hoá chất, bảo trì thiết bị | Việc hành chính ít được kể nhưng tốn thời gian thật |
Điều dễ thấy nhất trong bảng là thời gian ở bàn làm việc nhiều hơn thời gian bên thiết bị. Người mới vào nghề hay bất ngờ vì điều này. Thí nghiệm là trái tim của nghiên cứu thực nghiệm, nhưng muốn thí nghiệm có ý nghĩa thì phải đọc trước, thiết kế cẩn thận, và sau đó phải phân tích, viết, bảo vệ kết quả trước đồng nghiệp.
Năm loại việc chiếm phần lớn thời gian
Đọc và theo dõi tài liệu. Mỗi lĩnh vực có hàng nghìn bài báo mới mỗi năm. Nhà khoa học phải biết người khác đã làm gì để không lặp lại, để học phương pháp, và để biết câu hỏi của mình còn mới hay không. Đọc ở đây là đọc chậm, đọc phần phương pháp, soi xem số liệu có đỡ được kết luận không.
Thiết kế và chạy thí nghiệm hoặc khảo sát. Trước khi chạm vào thiết bị, người làm phải trả lời: đo cái gì, bằng cách nào, cần bao nhiêu mẫu, nhóm đối chứng là gì, điều gì xảy ra thì giả thuyết bị bác bỏ. Phần chạy thật thường lặp đi lặp lại và đòi hỏi tỉ mỉ.
Phân tích số liệu. Ngày nay ngành nào cũng cần lập trình ở mức nào đó. Nhà sinh học viết mã xử lý dữ liệu gen, nhà vật lý viết mã mô phỏng, nhà sinh thái học chạy mô hình thống kê. Đây cũng là chỗ AI đang vào nghề nhanh nhất.
Viết và trình bày. Một kết quả chưa được viết ra, chưa qua đồng nghiệp nhận xét thì chưa thành tri thức chung. Nhà khoa học viết bài báo, báo cáo, áp phích hội nghị, bài giảng, và trả lời các nhận xét phản biện, có khi qua nhiều vòng.
Tìm kinh phí và quản lý nhóm. Hoá chất, thiết bị, chuyến đi thực địa, học bổng cho nghiên cứu sinh đều cần tiền. Viết đề xuất đề tài thuyết phục được hội đồng là một kỹ năng riêng. Trưởng nhóm còn lo con người: ai làm gì, ai cần giúp, ai sắp bảo vệ.
Phần thất bại mà ít ai kể
Nếu chỉ đọc tin "các nhà khoa học vừa phát hiện", bạn sẽ nghĩ nghề này toàn thành công. Thực tế, phần lớn thí nghiệm không ra kết quả như mong đợi. Mẫu bị nhiễm, máy trục trặc, tín hiệu quá nhỏ so với nhiễu, hoặc kết quả rõ ràng nhưng lại bác bỏ giả thuyết ban đầu. Một nghiên cứu sinh có thể mất nhiều tháng chỉ để làm cho một quy trình chạy ổn định trước khi bắt đầu đo cái thật sự muốn đo.
Người trong nghề coi thất bại như vậy là bình thường, và học cách tách hai loại thất bại. Loại thứ nhất là thất bại kỹ thuật: làm sai, cần sửa quy trình. Loại thứ hai là kết quả âm tính thật: làm đúng nhưng điều mình nghĩ không xảy ra. Loại thứ hai vẫn là tri thức, dù khó công bố hơn. Nhiều nhà khoa học hiện nay vận động để kết quả âm tính được công bố nhiều hơn, vì giấu chúng đi làm người khác phí công lặp lại.
Vì thế, phẩm chất được nhắc nhiều nhất khi hỏi người làm nghiên cứu lâu năm không phải là thông minh mà là bền bỉ và trung thực với số liệu. Người dễ nản sẽ khổ; người muốn kết quả đẹp bằng mọi giá sẽ trượt sang sai phạm. Tò mò giữ người ta ở lại với nghề, còn kỷ luật giúp tò mò biến thành kết quả.
Những khác biệt giữa các môi trường làm nghiên cứu
Cùng một nghề nhưng nhịp sống khác nhau khá nhiều tuỳ nơi làm việc. Những nét dưới đây là xu hướng chung, mỗi đơn vị cụ thể có thể khác.
- Trường đại học: tự do chọn câu hỏi hơn, nhưng phải chia thời gian cho giảng dạy và hướng dẫn sinh viên; áp lực công bố bài báo thường rõ rệt.
- Viện nghiên cứu: thời gian cho nghiên cứu nhiều hơn, hay gắn với các chương trình, đề tài theo định hướng của viện hoặc nhà nước.
- Doanh nghiệp: câu hỏi gắn với sản phẩm, có thời hạn và mục tiêu cụ thể; kết quả có thể không được công bố vì là bí mật kinh doanh.
- Thực địa: các ngành sinh thái, địa chất, khảo cổ, hải dương có những đợt đi dài ngày, phụ thuộc mùa và thời tiết, rồi những tháng ngồi xử lý mẫu.
- Dự án quốc tế: nhiều nhóm ở Việt Nam hợp tác với nước ngoài, họp trực tuyến lệch múi giờ và viết bằng tiếng Anh gần như hằng ngày.
Không có môi trường nào "tốt nhất". Người hợp với trường đại học thích dạy và thích tự chọn đề tài; người hợp với doanh nghiệp thích thấy kết quả của mình thành sản phẩm. Thử qua thực tập hoặc làm trợ lý nghiên cứu là cách nhanh nhất để biết mình hợp chỗ nào.
Công cụ của nghề hôm nay, kể cả AI
Ngoài thiết bị chuyên ngành như kính hiển vi, máy đo quang phổ, máy giải trình tự, công cụ hằng ngày của nhà khoa học hiện nay phần lớn là phần mềm: phần mềm quản lý tài liệu tham khảo, ngôn ngữ lập trình để phân tích số liệu, công cụ vẽ đồ thị, kho lưu dữ liệu chung của nhóm. Sổ thí nghiệm vẫn còn, nhiều nơi đã chuyển sang sổ điện tử.
AI đang được dùng ở nhiều khâu: tìm và tóm tắt tài liệu, viết và sửa mã phân tích, gợi ý cách diễn đạt khi viết tiếng Anh, nhận dạng ảnh kính hiển vi hay ảnh bẫy camera. Nhưng người làm nghề dùng AI với một nguyên tắc: kết quả của máy phải được kiểm lại bằng nguồn gốc. Một bản tóm tắt bài báo do chatbot viết có thể bịa ra con số không có trong bài; một đoạn mã phân tích có thể chạy được mà vẫn sai. Khi đưa dữ liệu chưa công bố hoặc dữ liệu có thông tin cá nhân của người tham gia nghiên cứu vào công cụ AI, nhóm phải kiểm quy định của đơn vị và che thông tin nhận dạng trước.
Bạn có hợp với nghề này không: tự hỏi trước khi chọn
Không có bài kiểm tra nào trả lời chắc chắn câu này, nhưng có vài câu hỏi đáng tự đặt ra. Bạn có thích ở lại với một câu hỏi lâu, kể cả khi chưa thấy đáp án? Bạn có chịu được việc làm đi làm lại một thao tác cho đến khi đúng? Bạn có thấy thú vị khi phát hiện mình sai không, hay chỉ thấy khó chịu? Bạn có thích đọc, viết và giải thích cho người khác hiểu? Nếu câu trả lời phần lớn là có, nghề khoa học đáng để thử.
Cách thử tốt nhất là làm một việc nghiên cứu nhỏ có thật: tham gia nhóm nghiên cứu của giảng viên khi còn là sinh viên, làm một dự án khoa học ở trường phổ thông, hoặc đơn giản là chọn một câu hỏi về khu vườn nhà mình và theo dõi nó vài tháng có ghi chép. Bạn sẽ biết rất nhanh mình thích phần nào của nghề và phần nào khiến mình ngán. Cũng nên nói chuyện trực tiếp với người đang làm nghề; đa số nhà khoa học vui lòng kể về công việc của mình nếu được hỏi thật lòng.
Một lưu ý cuối: nghề khoa học có nhiều lối vào và nhiều lối ra. Không trở thành giáo sư không có nghĩa là thất bại. Kỹ năng đặt câu hỏi, đo đạc cẩn thận và lập luận bằng bằng chứng dùng được ở rất nhiều nghề khác, từ kiểm định chất lượng đến phân tích dữ liệu, báo chí khoa học hay giảng dạy.
Câu hỏi thường gặp
Nhà khoa học có phải làm việc cả cuối tuần không?
Tuỳ người và tuỳ giai đoạn. Thí nghiệm với tế bào sống, cây trồng hay động vật đôi khi cần người theo dõi đúng giờ, kể cả ngày nghỉ, và các đợt nộp bài, nộp hồ sơ thường dồn việc. Nhưng nhiều nhóm cũng cố giữ nhịp làm việc bền vững, vì làm kiệt sức lâu dài khiến chất lượng nghiên cứu giảm.
Làm nhà khoa học có cần giỏi tiếng Anh không?
Rất cần ở hầu hết các ngành. Phần lớn tài liệu, tạp chí và hội nghị quốc tế dùng tiếng Anh, và bạn sẽ phải đọc, viết, trình bày bằng tiếng Anh thường xuyên. Không cần giỏi ngay từ đầu; nhiều người tiến bộ nhờ đọc bài báo chuyên ngành hằng ngày và viết dần từng đoạn ngắn.
Nhà khoa học và kỹ sư khác nhau ở đâu?
Nói gọn, nhà khoa học tìm hiểu vì sao thế giới vận hành như vậy, còn kỹ sư dùng hiểu biết đó để thiết kế ra thứ chạy được trong giới hạn chi phí, an toàn và thời gian. Ranh giới khá mờ: nhiều kỹ sư làm nghiên cứu, nhiều nhà khoa học phải tự chế thiết bị, và cả hai cùng cần tư duy dựa trên đo đạc.
Có cần học tiến sĩ mới được gọi là nhà khoa học?
Không có luật nào quy định như vậy, nhưng để tự dẫn dắt một hướng nghiên cứu độc lập ở trường đại học hay viện, bằng tiến sĩ gần như là điều kiện phổ biến. Nhiều người có bằng cử nhân hoặc thạc sĩ vẫn làm nghiên cứu thực thụ trong vai trò kỹ thuật viên, trợ lý nghiên cứu hoặc nghiên cứu viên ở doanh nghiệp.
Nhà khoa học có được tự chọn đề tài không?
Có mức độ. Ở trường đại học, người làm nghiên cứu có nhiều tự do hơn nhưng vẫn phải thuyết phục được hội đồng cấp kinh phí. Ở viện và doanh nghiệp, đề tài thường gắn với định hướng chung của đơn vị. Người mới vào nghề hay làm trong đề tài của thầy hoặc trưởng nhóm trước khi có hướng riêng.
Trẻ thích hỏi vì sao có phải là dấu hiệu sẽ làm khoa học không?
Tò mò là khởi đầu tốt, nhưng không phải dấu hiệu chắc chắn về nghề tương lai, và cũng không nên dán nhãn cho trẻ. Điều phụ huynh làm được là giữ cho sự tò mò ấy sống: cùng con tìm câu trả lời, cùng làm thử, chấp nhận câu "bố mẹ cũng chưa biết, mình cùng tìm nhé".