Nghiên cứu liên ngành là gì? Các nghiên cứu khoa học

Định nghĩa và bản chất của nghiên cứu liên ngành

Nghiên cứu liên ngành (interdisciplinary research) là một cách tiếp cận khoa học trong đó các kiến thức, phương pháp, công cụ và góc nhìn từ hai hoặc nhiều lĩnh vực chuyên môn khác nhau được tích hợp một cách có hệ thống nhằm giải quyết một vấn đề phức tạp, đa chiều. Đây không chỉ là sự cộng gộp các thành phần riêng lẻ từ nhiều ngành mà là sự kết hợp thực chất để tạo ra hiểu biết mới vượt qua ranh giới của từng ngành riêng biệt.

Khác với mô hình nghiên cứu đơn ngành, nơi các vấn đề được xử lý trong phạm vi phương pháp luận nội tại, nghiên cứu liên ngành yêu cầu sự đối thoại liên tục giữa các chuyên ngành, sự điều chỉnh linh hoạt phương pháp, và thậm chí là sự định hình lại câu hỏi nghiên cứu sao cho phù hợp với cấu trúc tri thức tích hợp.

Nghiên cứu liên ngành thường được triển khai trong các bối cảnh mà bản chất của vấn đề không thể bị chia nhỏ để giải quyết theo các lối tư duy tuyến tính, ví dụ như biến đổi khí hậu, chính sách y tế cộng đồng, trí tuệ nhân tạo trong đạo đức học, hoặc phát triển đô thị bền vững.

Tham khảo: NSF - Interdisciplinary Research

Phân biệt nghiên cứu liên ngành, đa ngành và xuyên ngành

Ba khái niệm thường bị nhầm lẫn trong thực tiễn nghiên cứu là đa ngành (multidisciplinary), liên ngành (interdisciplinary) và xuyên ngành (transdisciplinary), mặc dù mỗi hình thức có đặc điểm nhận diện riêng biệt và mức độ tích hợp khác nhau.

Trong nghiên cứu đa ngành, các chuyên ngành làm việc song song trên một chủ đề mà không thực sự phối hợp nội dung hoặc phương pháp. Nghiên cứu liên ngành yêu cầu sự tích hợp – tức là các nhà khoa học không chỉ chia sẻ kết quả mà còn chia sẻ quá trình tư duy, phương pháp và lý thuyết. Xuyên ngành, cấp độ cao nhất, vượt ra khỏi khuôn khổ học thuật truyền thống và đưa các đối tượng ngoài học thuật như cộng đồng, doanh nghiệp vào chuỗi đồng kiến tạo tri thức.

Loại hình	Mối quan hệ giữa các ngành	Mức độ tích hợp	Ví dụ
Đa ngành	Song song, ít trao đổi	Thấp	Y học + Xã hội học nghiên cứu bệnh HIV nhưng làm riêng
Liên ngành	Trao đổi, tích hợp phương pháp	Trung bình - Cao	Khoa học dữ liệu tích hợp toán học, lập trình, sinh học
Xuyên ngành	Hợp nhất toàn diện, có sự tham gia ngoài học thuật	Rất cao	Thiết kế thành phố thông minh với nhà nước, dân cư, doanh nghiệp

Nguồn: Frontiers in Education - Multidisciplinary vs Interdisciplinary

Lịch sử hình thành và phát triển

Ý tưởng về liên ngành đã tồn tại từ lâu trong triết học và khoa học tự nhiên cổ điển, nhưng chỉ từ thế kỷ 20, khái niệm này mới được định danh và thúc đẩy mạnh mẽ như một khuynh hướng khoa học chính thức. Sau Thế chiến II, cùng với sự gia tăng của các dự án khoa học lớn như nghiên cứu nguyên tử, vũ trụ, và sau này là môi trường và internet, nhu cầu phối hợp nhiều ngành khoa học trở nên rõ rệt.

Trong thập niên 1970–1980, nhiều chương trình đại học và cao học bắt đầu được thành lập dưới dạng liên ngành, nổi bật như Cognitive Science (khoa học nhận thức), Environmental Studies (nghiên cứu môi trường), và Science, Technology and Society (khoa học, công nghệ và xã hội). Những lĩnh vực này tạo nền móng cho sự phát triển của các ngành tích hợp sâu hơn trong thế kỷ 21 như tin sinh học (bioinformatics), kỹ thuật sinh học (biomedical engineering), và dữ liệu y học (health informatics).

Hiện nay, các viện nghiên cứu hàng đầu như MIT Media Lab, Oxford Internet Institute hay Santa Fe Institute là những trung tâm liên ngành điển hình, nơi các nhà khoa học từ vật lý, sinh học, xã hội học, đến thiết kế, cùng làm việc để giải quyết các vấn đề công nghệ và xã hội phức tạp.

Xem thêm: Nature - Interdisciplinary research: Bold moves

Động lực thúc đẩy nghiên cứu liên ngành

Sự phức tạp ngày càng tăng của các vấn đề toàn cầu đã làm nổi bật hạn chế của mô hình phân ngành cứng nhắc và trở thành chất xúc tác cho sự phát triển của nghiên cứu liên ngành. Những vấn đề như biến đổi khí hậu, đại dịch toàn cầu, bất bình đẳng xã hội, an ninh lương thực hay quản trị AI đòi hỏi sự phối hợp giữa khoa học tự nhiên, khoa học xã hội, kỹ thuật và đạo đức học.

Một số động lực chính bao gồm:

• Sự giao thoa giữa khoa học và công nghệ trong kỷ nguyên số
• Áp lực xã hội yêu cầu giải pháp toàn diện và có tính hệ thống
• Chính sách tài trợ khuyến khích hợp tác liên ngành từ các tổ chức quốc tế

Đồng thời, sự phát triển của các công cụ kỹ thuật số như big data, mô hình hóa hệ thống, và học máy giúp việc tích hợp dữ liệu và kiến thức từ nhiều ngành trở nên khả thi hơn bao giờ hết.

Nghiên cứu: PNAS - Addressing Complex Problems via Interdisciplinary Collaboration

Các lĩnh vực ứng dụng tiêu biểu

Nghiên cứu liên ngành đã trở thành nền tảng cho nhiều lĩnh vực học thuật và ứng dụng thực tiễn trong thế kỷ 21. Các ngành như khoa học thần kinh, tin sinh học, kỹ thuật môi trường, và thiết kế đô thị đều phát triển nhờ khả năng tích hợp kiến thức từ nhiều lĩnh vực truyền thống.

Một số ví dụ điển hình về ứng dụng liên ngành gồm:

• Neuroscience: kết hợp sinh học thần kinh, tâm lý học, y học lâm sàng và vật lý hình ảnh để nghiên cứu chức năng não bộ.
• Urban Studies: tích hợp địa lý, xã hội học, kiến trúc, và khoa học dữ liệu để phân tích cấu trúc đô thị và chính sách phát triển bền vững.
• Environmental Engineering: giao thoa giữa hóa học, sinh học, vật lý địa cầu, và kỹ thuật để xử lý nước thải, ô nhiễm không khí và quy hoạch hệ sinh thái đô thị.

Trong y học, các nghiên cứu về y học chính xác (precision medicine) là thành quả của việc tích hợp dữ liệu di truyền, hồ sơ bệnh án, thói quen sống, và phản ứng thuốc thông qua phân tích thống kê, sinh học phân tử và trí tuệ nhân tạo.

Xem thêm: The Lancet - Interdisciplinary Solutions for Global Health

Phương pháp luận trong nghiên cứu liên ngành

Do bản chất tích hợp, nghiên cứu liên ngành không tuân theo một hệ phương pháp cứng nhắc mà đòi hỏi sự kết hợp linh hoạt giữa các phương pháp định tính, định lượng và mô hình hóa hệ thống. Các nhà nghiên cứu thường phải xây dựng khung phương pháp lai ghép từ nhiều lĩnh vực, đồng thời phát triển các kỹ thuật đo lường và phân tích mới để phản ánh sự phức tạp của đối tượng nghiên cứu.

Các công cụ và phương pháp phổ biến bao gồm:

• Phân tích hệ thống (systems thinking) để xác định cấu trúc và dòng thông tin
• Phân tích mạng lưới (network analysis) để đo lường mối quan hệ giữa các thành phần
• Phương pháp hỗn hợp (mixed methods) kết hợp khảo sát định lượng và phỏng vấn định tính
• Mô phỏng động học (system dynamics), mô hình tác nhân (agent-based modeling)

Một ví dụ điển hình là mô hình Lotka–Volterra mô tả tương tác giữa hai loài trong hệ sinh thái:

$\frac{dx}{dt} = ax - bxy,\quad \frac{dy}{dt} = -cy + dxy$

Trong đó: $x$ là số lượng con mồi, $y$ là số lượng thú săn mồi, và các hệ số $a, b, c, d$ mô tả tốc độ sinh trưởng và tương tác giữa hai loài. Mô hình này có thể mở rộng để áp dụng trong kinh tế học, dịch tễ học hoặc các hệ thống cạnh tranh xã hội.

Chi tiết: ScienceDirect - Methodological Frameworks for Interdisciplinary Research

Thách thức và hạn chế

Mặc dù có tiềm năng tạo đột phá tri thức, nghiên cứu liên ngành đối mặt với nhiều thách thức đáng kể trong cả học thuật lẫn thực tiễn. Một trong những trở ngại lớn nhất là sự khác biệt về ngôn ngữ chuyên môn, tiêu chuẩn đánh giá và kỳ vọng kết quả giữa các ngành tham gia.

Các rào cản cụ thể thường gặp:

• Thiếu khung lý thuyết chung khiến việc tích hợp khó nhất quán
• Hệ thống đánh giá học thuật (peer review, thăng chức) thiên về chuyên ngành
• Cấu trúc tổ chức đại học tách biệt theo khoa, viện, gây khó khăn cho hợp tác
• Khó khăn trong việc tìm tạp chí phù hợp để công bố kết quả liên ngành

Ngoài ra, sự bất cân xứng quyền lực giữa các ngành (ví dụ khoa học tự nhiên và khoa học xã hội) có thể dẫn đến sự phân cấp trong hợp tác, làm suy yếu tính chất đồng kiến tạo và ảnh hưởng đến hiệu quả của dự án.

Nguồn: Nature - Interdisciplinary Research Challenges

Chính sách và hỗ trợ từ các tổ chức khoa học

Trước nhu cầu cấp thiết về đổi mới sáng tạo, nhiều tổ chức khoa học quốc tế đã triển khai các chương trình tài trợ và đánh giá dành riêng cho nghiên cứu liên ngành. Các tổ chức này không chỉ cung cấp nguồn tài chính mà còn cải tiến hệ thống đánh giá, xây dựng nền tảng dữ liệu mở và thúc đẩy đối thoại giữa các bên liên quan.

Ví dụ:

• NSF (Mỹ): chương trình “Convergence Research” tập trung vào tích hợp các ngành để giải quyết thách thức xã hội.
• Horizon Europe (EU): tài trợ các "mission" liên ngành như y tế số, đô thị thông minh, khí hậu trung hòa carbon.
• NIH: tài trợ các nghiên cứu kết hợp dữ liệu y học, xã hội học và công nghệ.

Ở Việt Nam, các chương trình của Nafosted đã từng bước mở rộng tiêu chí xét chọn để hỗ trợ các dự án liên ngành, đặc biệt là các nghiên cứu tích hợp công nghệ với khoa học xã hội hoặc nhân văn.

Chi tiết: European Commission - Interdisciplinary in Horizon

Xu hướng phát triển và định hướng tương lai

Trong bối cảnh toàn cầu hóa tri thức, chuyển đổi số và sự nổi lên của các khủng hoảng phức tạp (khí hậu, AI, y tế toàn cầu), nghiên cứu liên ngành đang trở thành định hướng chiến lược trong giáo dục đại học và chính sách khoa học công nghệ. Nhiều trường đại học đã tái cấu trúc chương trình đào tạo theo hướng tích hợp nhằm trang bị năng lực liên ngành ngay từ bậc cử nhân.

Xu hướng chính gồm:

• Phát triển các chương trình đào tạo “hybrid” như “Data + X”, “Biotech + Policy”, “Art + AI”
• Thiết kế phòng lab liên ngành, trung tâm đổi mới sáng tạo tích hợp kỹ thuật, xã hội và thiết kế
• Ứng dụng AI để hỗ trợ tích hợp và phân tích dữ liệu liên ngành với quy mô lớn

Các sáng kiến như Open Science, nền tảng dữ liệu FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) và cộng đồng nghiên cứu toàn cầu đang thúc đẩy hệ sinh thái mở, linh hoạt và hợp tác, tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu liên ngành trong thế kỷ 21.

Xem báo cáo: Science - The Future of Interdisciplinary Science