Nghiên cứu sinh Lê Thị Thu bảo vệ luận án tiến sĩ
NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN
Đề tài luận án: Phát triển hệ thống tìm kiếm chuyên gia cho doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam
Chuyên ngành: Hệ thống thông tin quản lý Mã số: 9340405
Nghiên cứu sinh: Lê Thị Thu Mã NCS: TS4211TT
Người hướng dẫn: TS. Phạm Xuân Lâm
Cơ sở đào tạo: Đại học Kinh tế Quốc dân
Những đóng góp mới về mặt học thuật, lý luận
Thứ nhất, luận án đã sử dụng một phương pháp tiếp cận mới trong tổng quan nghiên cứu về xu hướng tìm kiếm chuyên gia bằng cách áp dụng kết hợp phương pháp trắc lượng thư mục và đánh giá tổng quan có hệ thống trong khoảng thời gian từ năm 2000 đến 2023. Kết quả không chỉ phát hiện ra sự dịch chuyển của xu hướng nghiên cứu từ tìm kiếm chuyên gia trong doanh nghiệp lớn sang lĩnh vực học thuật và nền tảng trực tuyến như cộng đồng hỏi đáp, mà còn phát hiện ra sự thay đổi về cách thức và mục tiêu tìm kiếm, trong đó theo hướng lấy người dùng làm trung tâm.
Thứ hai, luận án đã đề xuất kiến trúc tham khảo VietSME-EFSA của Hệ thống tìm kiếm chuyên gia cho DNNVV tại Việt Nam, trong đó tập trung vào việc tích hợp và thống nhất nguồn thông tin chuyên gia từ nhiều tổ chức, đơn vị khác nhau, theo khung kiến trúc TOGAF và khung kiến trúc Chính phủ điện tử 3.0. Với các thành phần chính bao gồm: Hạ tầng kỹ thuật - công nghệ, an toàn thông tin mạng - an ninh mạng, tầng dữ liệu và cơ sở dữ liệu, tầng nền tảng tích hợp và chia sẻ dữ liệu, v.v. Từ đó, hệ thống có thể kết nối với các hệ thống khác theo chuẩn chung của Chính phủ.
Thứ ba, luận án đã đề xuất thuật toán mới KDD để phát hiện trùng lặp hồ sơ chuyên gia, trong đó độ tương tự giữa các thực thể được tính toán dựa trên sự kết hợp của việc phát hiện độ tương đồng trong tên người Việt và tập Cơ sở tri thức chuyên gia (Expert Knowledge Base) được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, nhằm giải quyết vấn đề tương tự phụ thuộc vào cấp độ.
Thứ tư, bên cạnh việc xác định bộ phương pháp đánh giá hệ thống tìm kiếm chuyên gia, luận án cũng đề xuất áp dụng mô hình UTAUT vào đánh giá việc chấp nhận sử dụng hệ thống tìm kiếm chuyên gia. Mặc dù, phương pháp này không mới, nhưng với lĩnh vực tìm kiếm chuyên gia thì phương pháp này chưa được áp dụng. Vì thế, luận án đã đề xuất bổ sung UTAUT vào bộ các phương pháp dùng để đánh giá trong lĩnh vực tìm kiếm chuyên gia.
Những phát hiện, đề xuất mới rút ra được từ kết quả nghiên cứu, khảo sát của luận án
Thứ nhất, kết quả nghiên cứu đã xác định được những bất cập trong thực trạng quản lý thông tin chuyên gia hiện nay cùng với nhu cầu tìm kiếm của doanh nghiệp (DN), trên cơ sở đó đề xuất việc triển khai một hệ thống tìm kiếm chuyên gia phù hợp với DN, giúp quản lý và tích hợp dữ liệu chuyên gia một cách hiệu quả hơn.
Thứ hai, kết quả đánh giá việc chấp nhận sử dụng hệ thống tìm kiếm chuyên gia từ các DN đã cho thấy rằng, hai yếu tố quan trọng nhất mà đơn vị triển khai cần xem xét khi triển khai hệ thống mới là “Điều kiện thuận lợi” liên quan đến cơ sở hạ tầng để cài đặt và sử dụng hệ thống; và “Kỳ vọng nỗ lực” liên quan đến nhận thức của người dùng về tính dễ sử dụng của hệ thống.
----------------------------------------------------
NEW CONTRIBUTIONS OF THE THESIS
Thesis title: Developing an Expert Finding System for Small and Medium-Sized Enterprises in Vietnam
Major: Management Information System Code: 9340405
PhD Student: Le Thi Thu Student ID: TS4211TT
Instructor: Ph.D. Pham Xuan Lam
Training School: National Economics University
New academic and theoretical contributions
Firstly, the thesis employs a novel approach to reviewing research on expert search trends by combining bibliometric analysis and a Systematic review for 2000–2023. The findings not only reveal a shift from expert search in large enterprises to academic fields and online platforms (e.g., Q&A communities) but also highlight changes in search methods and objectives, emphasizing the user as the central focus.
Secondly, the thesis proposes the VietSME-EFSA reference architecture for an Expert Finding System for SMEs in Vietnam, focusing on integrating and unifying expert information sources from various organizations and units, following the TOGAF framework and the e-Government 3.0 architecture. Key components include technical infrastructure and technology, network information security and cybersecurity, a data and database layer, a data integration and sharing layer, and among others. This enables the system to connect with other systems following common government standards.
Thirdly, a KDD algorithm was proposed to detect duplicate expert records by combining name similarity detection in Vietnamese with an Expert Knowledge Base, effectively addressing entity similarity challenges.
Lastly, the UTAUT model was applied to assess user acceptance of the system. While not a novel method, it had not been used in expert searches before. Testing confirmed its suitability, expanding the set of evaluation approaches in this domain.
The thesis has the following practical contributions
Firstly, the research findings have identified significant limitations in the current state of expert information management, as well as the specific expert search needs of enterprises. Based on these insights, the study proposes the development and implementation of an expert search system tailored to enterprises, to enhance the management and integration of expert data more efficiently and systematically.
Secondly, the assessment of enterprise acceptance of the expert search system has revealed that two critical factors must be considered when implementing such a system. These factors are “Facilitating Conditions”, which pertain to the necessary infrastructure for system installation and operation, and “Effort Expectancy”, which relates to users' perceptions of the system’s ease of use
