Cách mạng công nghiệp và giáo dục, đạo tạo, nghiên cứu KH

(Diễn đàn trí thức) - Việc đào tạo và đào tạo lại nguồn nhân lực là nhiệm vụ hết sức quan trọng, là sống còn đối với mọi quốc gia trong thời đại CMCN lần thứ tư.

Nhìn lại các cuộc cách mạng công nghiệp cho thấy vai trò mở đường của giáo dục, đào tạo, và nghiên cứu khoa học đối với CMCN và ngược lại CMCN tạo điều kiện cho đổi mới công tác đào tạo, và mở ra những lĩnh vực mới cho giảng dạy và nghiên cứu khoa học.

Trong bối cảnh mới của CMCN lần thứ tư và hội nhập quốc tế, đào tạo con người có tinh thần làm chủ, năng động, có tư duy độc lập, và sáng tạo, và Nhà nước có chiến lược, chính sách để vun đắp nguồn nhân lực quốc gia là hai yêu cầu bức thiết để đất nước đi lên trong một thế giới nhiều đột phá.

Quan hệ giữa các cuộc cách mạng công nghiệp với GD, ĐT và NCKH

Cach mang cong nghiep va giao duc, dao tao, nghien cuu KH
Cach mang cong nghiep va giao duc, dao tao, nghien cuu KH

Bảng trên đây được trích ra từ Bảng 1 trong một bài viết trước [1]. Đọc bảng trên đây chúng ta sẽ thấy một mối quan hệ kép hết sức thú vị: vai trò mở đường của giáo dục, đào tạo, và nghiên cứu khoa học đối với cách mạng công nghiệp (CMCN) và ngược lại, CMCN tạo điều kiện cho đổi mới công tác đào tạo, và mở ra những lĩnh vực mới cho giảng dạy và nghiên cứu khoa học.

Chính sự tương tác này đã thúc đẩy hai đối tác GD, ĐT NCKHCMCN cùng tiến rất nhanh kể từ cuộc CMCN lần thứ ba.

1. Quan hệ kép giữa GD, ĐT và NCKH với CMCN

Vào cuối thế kỷ XVII, Gottfried W. Leibniz (1646-1716), từ kết quả khảo sát với công cụ mà ông sáng tác, đã phát biểu:

Dấu hiệu là quan hệ: nó thiết lập một mối liên hệ giữa đối tượng và thế giới của thực nghiệm, thực hay ảo”, và “sự phổ cập hóa và đại chúng hóa tri thức cần đến các sơ đồ”.

Năm 1642, Blaise Pascal (1623-1662) tạo ra một hộp bánh răng cho phép ông đếm bằng số răng của một bánh xe, và đi xa hơn: khi mà bánh xe răng đã hoàn thành một vòng, nó giữ lại dấu vết và chuyển thông tin này đến bánh xe bên cạnh. Nói cách khác, B. Pascal là người đầu tiên đã vật chất hóa ký ức và truyền thông tin.

Có thể nói, Gottfried W. Leibniz và Blaise Pascal đã tạo ra những công cụ có tính khai phá của tư duy và cho xử lý thông tin thời bấy giờ.

Cach mang cong nghiep va giao duc, dao tao, nghien cuu KH
Thiết bị sáng tác của G.W.Leibniz
Cach mang cong nghiep va giao duc, dao tao, nghien cuu KH
Hộp bánh xe răng của B. Pascal

George Boole (1815-1864) đã phát triển lôgic nhị nguyên và năm 1854 ra đời đại số Boole, một nền tảng của tin học một thế kỷ về sau.

Công trình của Boole đã mở đường cho các nghiên cứu tiếp theo của Alan Turing. Năm 1936 Alan Turing (1912-1954) cho rằng có thể giải bài toán về tính có thể quyết định (decidability) bằng một thuật toán (algorithm) chỉ dựa trên hai giá trị 0 và 1, và chứng minh điều này bằng máy Turing. Một máy Turing gồm có một chương trình thuật toán, một bộ nhớ, một bộ điều khiển, và các bộ phận đọc và viết. Máy Turing như vậy là tiền thân của máy tính điện tử ra đời lần đầu tiên vào khoảng 1947 – 1950.

Các thành tựu của A. Turing, cùng với điện tử, vi điện tử và tự động hóa là những động lực để CMCN lần thứ ba ra đời mà các đặc trưng chính là số hóa thông tin, máy tính điện tử, vi điện tử tốc độ xử lý thông tin ngày càng nhanh. Chúng mở ra một lĩnh vực nghiên cứu mới: truyền thông.

Cach mang cong nghiep va giao duc, dao tao, nghien cuu KH

Claude Shannon (1916-2001) và một cộng sự, W. Weaver, có nhiệm vụ lọc nhiễu trong điện thoại. Ông đã thiết lập sơ đồ Shannon. Năm 1948 ông đã xuất bản “A Mathematical Theory of Communication” (Một lý thuyết toán về truyền thông), một tài liệu cơ bản về lý thuyết và thực hành về truyền thông cho tới hiện nay.

Hầu như cùng lúc, năm 1942, Norbert Wiener (1894-1964) đã lập nên một sơ đồ tương tự với sơ đồ Shannon có thêm vòng phản hồi (feedback) khi được giao nhiệm vụ “theo dõi đối tượng trên quỹ đạo bay của nó”. Chính vòng phản hồi đã cho phép Wiener đã đặt nền móng cho ngành điều khiển học (cybernetics), mở ra khả năng điều khiển và kết nối Người – Máy, đã được đề cập trong bài báo đã dẫn.

Cach mang cong nghiep va giao duc, dao tao, nghien cuu KH

Điều khiển học và lý thuyết truyền thông là động lực chính dẫn đến CMCN lần thứ tư cùng với sự lan tỏa nhanh của số hóa thông tin, tiến bộ về độ phủ và tốc độ truyền số liệu.

Các đặc trưng chính của CMCN lần thứ tư là sự xóa mờ ranh giới giữa các khoa học, sự tích hợp (integration) hay hợp nhất (fusion) công nghệ, lưu trữ và xử lý “dữ liệu lớn” (big data) về các hệ thống điều tiết (regulatory systems).

Với những tri thức tích lũy được từ các cuộc CMCN trước, CMCN lần thứ tư chấp cánh cho toán học rời rạc (Discrete Mathematics), lý thuyết về mô phỏng số các hiện tượng vật lý ngày càng phức tạp, thực sự phát triển.

Tuy nhiên một thuật toán cho dù có tinh vi đến mấy, nhưng nếu số liệu đầu vào (input data) về điều kiện ban đầu, về điều kiện biên không chính xác, kết quả mô phỏng (output data) khó mà sát với thực tế và được chấp nhận.

Trong các bài toán từ thế giới tự nhiên chúng ta thiếu rất nhiều thông tin, mà nếu có cũng không thể “chính xác”. Những nghiên cứu trong lĩnh vực khí tượng thủy văn, về biến đổi khí hậu là những ví dụ.

Vì vậy từ đầu thập kỷ của thế kỷ XXI, nhiều nhà khoa học tìm cách xây dựng các thuật toán trong điều kiện thông tin như thế, kết hợp lý thuyết về sự phức tạp [2] với thống kê học, những thuật toán mà họ gọi là thuật toán trong thế giới thiên nhiên (ecorithm) [3], [4]. Một ngành học mới, một lĩnh vực nghiên cứu mới ra đời.

Cybernetics (điều khiển học) là một ví dụ CMCN lần thứ tư làm mờ ranh giới giữa các khoa học, hình thành những môn học “xuyên ngành”. Lĩnh vực đào tạo mới này, cơ bản và các “chân rết” trong toán học, tin học, trong các ngành kỹ thuật, trong sinh học, trong khoa quản lý, tâm lý học, xã hội học, luật học, trong kiến trúc, và trong hệ thống khoa học về trái đất [5].

Thứ Ba, 27/11/2018 07:30

Đọc nhiều nhất
Sự Kiện