Rước hổ về nhà

T

hật bất ngờ, khi mùng 3 tết (năm 2016) đi chúc tết, Bác hàng xóm chẳng ngại ngần đầu năm mới, nói với tôi một câu, đúng là “Rước hổ về nhà”, làm tôi bất bờ không biết nói như thế nào nữa? Trước nay, hàng xóm láng giềng yên ổn, sống hài hòa, thương thân thương ái... Ấy vậy, từ khi gia đình kia (rước hổ) ra, mọi sự đảo lộn, cãi vã, chửi bới, kiện tụng... ảnh hưởng đến cuộc sống bình an nơi thôn quê - Bác nói. Đó là chuyện về cá nhân tôi được biết, chơi và làm bạn với một người bạn mà đến thời điểm này, tôi nhận thấy là nỗi “bất hạnh” đối với cá nhân tôi cũng như gia đình tôi. Và, đó là cái lỗi rất lớn với gia đình tôi.

Từ thời học cấp 3, tôi có chơi với một người bạn, từ đó cho đến khoảng năm 2013 thì “đường ai nấy đi”, bởi những gì mà “bạn”, tôi sẽ giữ bình tĩnh có thể để dùng từ “bạn” đến khi nào đó tôi cảm thấy và sẽ chuyển sang dùng từ “chua ngoa”, “tục tĩu” hơn có thể. Cũng từ khi nghe câu “rước hổ về nhà” mà tôi không khỏi nghĩ suy về những gì mà bạn và gia đình bạn gây ra cho gia đình tôi cũng như hàng xóm láng giềng xung quanh. Và, cũng từ đó, tôi coi đây (rước hổ về nhà) làm tiêu đề mà tôi cần viết vài dòng tâm sự về những gì đã, đang và sẽ xảy ra với tôi và gia đình tôi khi mang tiếng là “rước hổ về nhà”. Bởi trước nay hàng xóm láng giềng, tình làng nghĩa xóm chẳng có vấn đề gì xảy ra, nhưng từ khi bạn và gia đình bạn “chân ướt chân ráo” bước ra đây - ngay cạnh nhà tôi, đã xảy ra bao nhiêu chuyện thị phi, nào chửi bới, cãi cọ, xô xát nhau... Tôi định sau này có thời gian mới quay lại chủ đề này để viết, nhưng cuối tuần vừa rồi (11.02.2017) tôi về mới chứng kiến những gì mà bạn và gia đình nhà bạn nói, chửi bới “ăn không nói có”, “xoay đầu đổi đít”, “điêu ngoa”... Từ thời điểm đó, tôi quyết định sẽ dành một khoảng thời gian nhất định để viết lên những gì mà tôi được nghe, chứng kiến, được kể lại từ gia đình, hàng xóm... từ chính những con người mà tôi coi đó là “nỗi bất hạnh” của riêng cá nhân tôi.

Tôi sẽ viết, viết và viết đến khi nào nói lên được phần nào, thực trạng những con người mà tôi (cá nhân) nhận thấy là chỉ sống cho bản thân, gia đình, thậm chí là để lại những “ô danh” cho làng xóm láng giềng, cho đời sau, cho xã hội cười chê. 

Read More

Học giả bằng thật

N

ói không ngoa tình trạng “học giả bằng thật” ở nhiều nơi, diễn ra phổ biến, bởi ở các cơ sở đào tạo có những đối tượng, thành phần theo học với nhiều mục tiêu (mục đích) khác nhau, nên dẫn đến tình trạng “học cho có - tham gia cho đầy đủ”, nên một phần làm cho chất lượng đào tạo đầu ra của chúng ta còn yếu. Dẫn đến tình trạng ra trường thất nghiệp, đi làm trái ngành, thậm chí khi vào các Cty, tổ chức, đơn vị sản xuất, nghiên cứu... đều phải “đào tạo lại”. Sẽ là thiếu cơ sở, minh chứng cho những vấn đề nêu trên và cũng chưa đủ tầm để “nhàm bàn” những vấn đề trọng đại này. Nên trong phạm vi bài viết, người viết chỉ chia sẻ một chút về khía cạnh “học giả bằng thật” mà cá nhân được biết.

Chuyện là vậy, khi đi học (đại học, thạc sĩ) trong nước, không hiếm những học viên vì nhiều lý do mà không lên lớp nghe giảng được nên phải “nhờ”, “thuê” người khác điểm danh hộ (thuê điểm danh), thậm chí “thuê” người thi hộ các học phần. Rồi khi làm luận án tốt nghiệp cũng “thuê” luôn. Lên google đánh cụm từ “viết luận văn thuê”, chưa đầy 1 giây (0,47 seconds) có tới 4.860.000 (tra cứu vào 3h35, ngày 10.2.2017) kết quả có liên quan tới dịch vụ nhận-làm, viết thuê luận văn thạc sĩ, tốt nghiệp, thậm chí cả tiến sĩ từ A-Z. Kết quả cho thấy, tình trạng trên diễn ra ở phổ biến ở nhiều nơi. Vậy, phải chăng cách giáo dục, quản lý giáo dục và con người (giáo dục và được giáo dục) có vấn đề? (không dám vơ đũa cả nắm).

Một anh bạn mà tôi biết, vừa đi học (cao học) vừa đi làm, nên sẵn sàng bỏ tiền thuê các em sinh viên điểm danh (học thuê), rồi thuê luôn cả người viết luận văn tốt nghiệp (giá cả chục triệu cho một luận văn tốt nghiệp, từ A-Z). Mọi chuyện ngon lành cành đào. Sau khi nhận bằng tốt nghiệp về nơi công tác còn được hỗ trợ (40 triệu) học thạc sĩ và được cơ cấu lên phó phòng (một đơn vị ở địa phương miền núi). Thật oách, thật oai. Đi học chẳng mất gì, suốt ngày chè chén, đàn đúm. Về cơ quan vấn báo cáo tham gia theo học đầy đủ, về nhà (gia đình, họ hàng) vẫn tự hào có người con, người cháu đi học thạc sĩ (quá oách). Sau khi có bằng thạc sĩ, mọi người (bạn bè, đồng nghiệp, họ hàng gia đình) đều kính trọng. Sự nghiệp theo đó cứ phất “vù vù”.

Thực sự mà nói, thực trạng học thuê, viết luận văn thuê đã và đang diễn ra phổ biến ở nhiều địa phương, ngay cả ở giữa thủ đô, ngay cả các trường, học viện có tuổi đời hàng trăm năm. Thật buồn cho con người, xã hội “sính bằng cấp”. Vậy xã hội, đất nước sẽ phát triển ra sao nếu trong các cơ quan công quyền vẫn đầy dẫy những con người “học giả bằng thật”? Câu hỏi này, xin được bỏ ngỏ để chúng ta - những ai quan tâm, đặc biệt những nhà giáo dục cũng trăn trở suy nghĩ. “Con người là tạo vật duy nhất cần phải được giáo dục”, “Con người chỉ có thể trở thành người là nhờ giáo dục. Con người là những gì được giáo dục tạo nên” [1].

============================================================

[1] Lê Hồng Sâm, Trần Quốc Dương (bản dịch), E’mile hay là về giáo dục, Nxb Tri thức, 2010.

Read More

Học tiến sĩ để làm gì?

Sau nhiều lần được nghe các NCS đang trong quá trình hoàn thiện luận án án tiến sĩ cũng như một số tân tiến sĩ tâm sự và nói “học xong tiến sĩ chẳng biết làm gì”. Câu nói nghe cứ như bỡn, nhưng điều đó nói lên phần nào thực trạng đi học tiến sĩ cũng như đào tạo tiến sĩ ở một số cơ sở ở nước ta. Câu hỏi “học tiến sĩ để làm gì?” đã được các nhà giáo dục, nhà nghiên cứu khoa học... đã bàn quá nhiều và thực sự chưa có “hồi kết” cho thực trạng học và đào tạo tiến sĩ ở nước ta. Trong bài viết “những ngộ nhận về học vị tiến sĩ tại VN” [1], tác giả đã đề cập đến những “ngộ nhận” về học vị tiến sĩ, chứ không phải dành cho những người muốn theo đuổi sự nghiệp khoa bảng.

Trong phạm vi bài viết, cá nhân xin có đôi lời nhàm bàn về những trường hợp những người đang làm nghiên cứu khoa học (chưa thực sự đúng nghĩa), cũng như một số trường hợp đang theo đuổi những danh xưng từ học vị tiến sĩ thay vì theo đuổi sự nghiệp khoa bảng đúng nghĩa.

Trường hợp, một anh nghiên cứu viên sau khi ra trường đi làm (những công việc liên quan đến nghiên cứu khoa học - nghiên cứu ứng dụng). Đi làm cả chục năm trời, tham gia hết đề tài này, dự án kia, thậm chí làm chủ nhiệm đề tài cấp Bộ. Ấy vậy, đến khi kết thúc đề tài, viết báo cáo tổng kết, việc xử lý số liệu (xử lý và phân tích một số chỉ tiêu thống kê đơn giản) còn không biết xử lý ra sao, tính toán các chỉ tiêu thống kê như thế nào... Viết báo cáo tổng kết chẳng ra hồn (đúng nghĩa của một báo cáo cũng như đúng nghĩa của một nghiên cứu viên). Vậy, bao nhiêu năm trời làm công việc nghiên cứu khoa học ứng dụng được cái gì?, đến xử lý một số chỉ tiêu thống kê đơn giản cũng không xong, viết báo cáo tổng kết còn bị chê lên chê xuống (không bằng mấy cậu sinh viên mới ra trường). Thật ái ngại thay. Chúng ta đi theo con đường nghiên cứu đúng nghĩa (thực trạng ở nước ta), cần biết những kỹ năng mềm (phân tích dữ liệu, trình bày, viết đề xuất, viết báo cáo...) phục vụ cho công việc hàng ngày. Từ đó, không ngừng tìm hiểu, học hỏi, trau dồi thêm kiến thức chuyên môn, các kỹ năng mềm. Thật buồn thay, kinh nghiệm (tuổi nghề) ngày càng nhiều (tăng theo thời gian) mà kiến thức chuyên môn, những kỹ năng mềm có liên quan chẳng tỷ lệ thuận với tuổi đời.

Trường hợp, một vài anh chị đang làm nghiên cứu sinh (trong nước), đến khi hoàn thành các chuyên đề (3 chuyên đề: 1 chuyên đề về tổng quan và 2 chuyên đề về các nội dung nghiên cứu chính của luận án), viết báo cáo luận án nhưng sờ đến xử lý số liệu, phân tích dữ liệu, vẽ các biểu đồ... vẫn còn sử dụng Excel (kể cả xử lý và vẽ biểu đồ), thậm chí còn chẳng biết xử lý các chỉ tiêu thống kê đơn giản (SD, CV, LSD...) như thế nào? Vậy, đã thực sự đủ năng lực cho việc theo đuổi danh xưng “tiến sĩ” chưa? Và, đào tạo tiến sĩ ở nước ta (một vài cơ sở) phải chẳng có vấn đề, chạy theo thành tích thay vì nâng cao chất lượng?

Khi mới xứng tên đăng ký theo đuổi sự nghiệp tiến sĩ (tham gia NCS) ai cũng hồ hởi, tinh thần, khí thế (học NCS) cao bao nhiêu thì dần dà theo thời gian tinh thần, khí thế ấy lại giảm đi bấy nhiêu, đặc biệt càng về cuối khi thời gian, chương trình đăng ký sắp hết hạn. Nhiều trường hợp (không phải lý do kinh tế) vẫn phải bỏ cuộc giữa chừng. Đúng là “hao người, tốn của, mất thời gian” mà chẳng đâu ra đâu. Tôi may mắn được giáo viên hướng dẫn mấy anh chị đang làm NCS kể, vì mục tiêu học tiến sĩ của mỗi người không giống nhau. Tựu trung lại đều học để “tiến thân”, tức là “thăng quan tiến chức”. Sau khi học xong, có tấm bằng tiến sĩ là được bổ nhiệm vị trí này vị trí nọ... nên chưa xác định những gian nan theo đúng nghĩa của việc theo đuổi học vị tiến sĩ.

Ngày kết thúc đang đến gần, số liệu luận án không đâu vào đâu, bị áp lực từ nhiều phía (thầy cô, cơ quan, cơ sở đào tạo... một số chịu áp lực bởi cơm áo gạo tiền nên chẳng có mấy thời gian, tâm chí cho việc theo đuổi danh xưng tiến sĩ đến cùng. Và rồi. Bỏ cuộc giữa chừng. Tiền mất, thời gian mất, danh dự cũng mất theo... vị trí cũng chẳng được bổ nhiệm và bỏ lỡ các cơ hội khác.

Thực ra, người viết cái note này cũng chẳng là cái gì, cũng chỉ là một nghiên cứu viên bình thường như bao nghiên cứu viên khác và cũng mới tham gia học NCS ở một cơ sở đào tạo trong nước. Nhưng bản thân biết những gì cần thiết phải có của một nghiên cứu viên thực thụ cũng như đã xác định những gian truân, khó khăn của con đường theo đuổi học vị tiến sĩ theo đúng nghĩa, đặc biệt liên quan đến chuyên môn, các kỹ năng mềm cần và đủ (cố gắng). Còn về thực trạng đào tạo tiến sĩ ở nước ta, mạn phép chưa đủ tầm để nhàm bàn ở đây.

===================================================== 

[1] http://tuanvannguyen.blogspot. com/2009/ 09/nhung- ngo-nhan- ve-hoc-vi- tien-si.html

Read More

Chúc mừng năm mới 2017

Năm hết tết đến, mạn phép xin được gửi những lời chúc tốt đẹp nhất, thành công, hạnh phúc nhất và chân thành nhất đến toàn thể quý thầy cô, anh chị, các bạn và các đại đại gia đình.

Một năm mới đủ đầy

Sức khỏe trường vô biên

Hạnh phúc thêm đong đầy

Tâm tĩnh đức gieo nhân

Sống an tạo phước lành

CHÚC MỪNG NĂM MỚI - AN KHANG THỊNH VƯỢNG

Read More

Xây dựng mô hình tuyến tính bằng Bayesian Model Average (BMA)

T

rong phạm vi bài viết, mình tập tành chút trong việc xây dựng mô hình tuyến tính bằng Bayesian Model Average (BMA). Bài viết được áp dụng trên cơ sở giáo trình “Phân tích dữ liệu với R - Nguyễn Văn Tuấn” (trang 186-188). Theo đó, phép tính BMA tìm tất cả các mô hình khả dĩ và trình bày kết quả của các mô hình được xem là “tối ưu” nhất về lâu dài. Tiêu chuẩn tối ưu cũng dựa vào giá trị Akaike Information Criterion (AIC).

Trước tiên, để sử dụng phép tính BMA, chúng ta cần tải và cài package BMA.

> library(BMA)

Về dữ liệu:

> sk_kll

     d    h   dt scanh   re than canh   la

1 2.16 0.90 0.93     5 0.35 0.12 0.17 0.35

2 5.25 2.10 2.15    14 3.34 1.34 1.10 2.20

3 4.17 1.84 2.01    15 2.25 0.75 0.67 0.95

..........................................

..........................................

Trước tiên, chúng ta cần tạo ra một ma trận chỉ gồm các biến độc lập. Trong data (sk_kll) chúng ta có các biến d (đường kính gốc), h (chiều cao cây), dt (đường kính tán) và scanh (số cành dài trên 50cm)... của cây Keo lá liềm trồng trên đất cát vùng ven biển các tỉnh Bắc Trung bộ. Biến y (biến tiên đoán), có thể là (sinh khối rễ, sinh khối thân, sinh khối cành và sinh khối lá). Mục đích của phép tính này, là tiên đoán sinh khối bộ phận thân cây Keo lá liềm theo một số chỉ tiêu sinh trưởng (d, h, dt, scanh...).

Bước tiếp theo, chúng ta tạo ra một data frame mới gồm các biến độc lập (d, h, dt và scanh).

> biendoclap=sk_kll[,c(1:4)]

Lệnh trên có nghĩa, tạo ra data frame mới gồm 4 biến (d, d, dt và scanh) với tất cả các dòng dữ liệu.

Đối với biến tiên lượng (áp dụng cho từng biến tiên lượng). Cụ thể:

> re=sk_kll[,c(5)]

> than=sk_kll[,c(6)]

> canh=sk_kll[,c(7)]

> la=sk_kll[,c(8)]

1. Tiên lượng cho biến sinh khối rễ

Bây giờ chúng ta đã sẵn sàng phân tích bằng phép tính BMA. Để phân tích hồi qui tuyến tính, chúng ta sử dụng hàm bicreg trong package BMA.

> re1=bicreg(biendoclap,re, strict=FALSE, OR=20)

> summary(re1)

Call:

bicreg(x = xvars, y = re, strict = FALSE, OR = 20)

  7  models were selected

 Best  5  models (cumulative posterior probability =  0.7413 ):

           p!=0    EV       SD   model 1    model 2    model 3 

Intercept  100.0  -1.91834  NaN   -1.74414   -1.72798   -1.72285

d           61.2   0.61783  NaN    0.96480    1.02960    1.07714

h           38.8   1.22103  NaN      .          .       -0.28197

dt          38.8   0.18728  NaN      .       -0.15695      .   

scanh       38.8  -0.06831  NaN      .          .          .                    

nVar                                 1          2          2   

r2                                 0.999      0.999      0.999 

BIC                              -19.62465  -18.52604  -18.52604

post prob                          0.224      0.129      0.129 

           model 4    model 5 

Intercept   -1.75410   -2.61290

d            0.99922      .   

h              .          .   

dt             .        5.16129

scanh       -0.01084   -0.36742                             

nVar           2          2   

r2           0.999      0.999 

BIC        -18.52604  -18.52604

post prob    0.129      0.129

Kết quả bên trên đưa ra 05 mô hình được đánh giá là tối ưu nhất cho mô hình tiên đoán sinh khối rễ thân cây Keo lá liềm.

Chúng ta có thể thể hiện kết quả trên qua biểu đồ dưới đây:

> imageplot.bma(re1)

Tương tự, cho việc tiên đoán cho các biến tiên lượng (sinh khối thân, cành và lá).

2. Tiên lượng cho sinh khối thân cây

> than1=bicreg(biendoclap,than, strict=FALSE, OR=20)

> summary(than1)

Call:

bicreg(x = xvars, y = than, strict = FALSE, OR = 20)

  8  models were selected

 Best  5  models (cumulative posterior probability =  0.625 ): 

           p!=0    EV      SD   model 1    model 2    model 3  

Intercept  100.0  -0.8168  NaN   -0.68873   -0.67005   -0.67005

d           50.0   0.3396  NaN    0.62034    0.79334    0.79334

h           62.5   0.8939  NaN      .       -1.02619   -1.02619

dt          50.0  -0.3971  NaN   -0.57119      .          .    

scanh       37.5  -0.0464  NaN      .          .          .                                                              

nVar                                2          2          2    

r2                                0.999      0.999      0.999  

BIC                             -18.52604  -18.52604  -18.52604

post prob                         0.125      0.125      0.125  

           model 4    model 5  

Intercept   -0.78377   -1.22190

d            0.50976      .    

h              .          .    

dt             .        2.63306

scanh       -0.03946   -0.22137                       

nVar           2          2    

r2           0.999      0.999  

BIC        -18.52604  -18.52604

post prob    0.125      0.125 

> imageplot.bma(than1)

3. Tiên lượng sinh khối cành

> canh1=bicreg(biendoclap,canh, strict=FALSE, OR=20)

> summary(canh1)

Call:

bicreg(x = xvars, y = canh, strict = FALSE, OR = 20)

  7  models were selected

 Best  5  models (cumulative posterior probability =  0.7143 ): 

           p!=0    EV       SD   model 1    model 2    model 3  

Intercept  100.0  -0.54887  NaN   -0.45181   -0.43983   -0.43983

d           57.1   0.27623  NaN    0.44565    0.55664    0.55664

h           57.1   0.38324  NaN      .       -0.65834   -0.65834

dt          42.9  -0.03839  NaN   -0.36644      .          .    

scanh       42.9  -0.03740  NaN      .          .          .                                                                 

nVar                                 2          2          2    

r2                                 0.999      0.999      0.999  

BIC                              -18.52604  -18.52604  -18.52604

post prob                          0.143      0.143      0.143  

           model 4    model 5  

Intercept   -0.51279   -0.83484

d            0.37471      .    

h              .          .    

dt             .        1.93548

scanh       -0.02532   -0.15903                             

nVar           2          2    

r2           0.999      0.999  

BIC        -18.52604  -18.52604

post prob    0.143      0.143 

> imageplot.bma(canh1)

4. Tiên lượng cho biến sinh khối lá

> summary(la1)

Call:

bicreg(x = xvars, y = la, strict = FALSE, OR = 20)

  7  models were selected

 Best  5  models (cumulative posterior probability =  0.7143 ): 

           p!=0    EV      SD   model 1   model 2   model 3   model 4 

Intercept  100.0  -1.1493  NaN   -0.7806   -0.7117   -1.1311   -2.0101

d           42.9   0.6460  NaN    1.4305    2.0686    1.0226      .   

h           57.1   2.4123  NaN      .      -3.7850      .         .   

dt          57.1  -1.4977  NaN   -2.1068      .         .       5.2823

scanh       42.9  -0.1348  NaN      .         .      -0.1456   -0.5105                                                                  

nVar                                2         2         2         2   

r2                                0.999     0.999     0.999     0.999 

BIC                             -18.5260  -18.5260  -18.5260  -18.5260

post prob                         0.143     0.143     0.143     0.143 

           model 5 

Intercept   -0.9351

d              .   

h            8.4853

dt          -6.8298

scanh          .                   

nVar           2   

r2           0.999 

BIC        -18.5260

post prob    0.143

> imageplot.bma(la1)

Trên đây mình có tập tành chút về áp dụng R hoặc tương tác với RStudio để xây dựng mô hình tuyến tính bằng Bayesian Model Average (BMA). Có thể tóm tắt các bước để tìm mô hình “tối ưu” bằng tiêu chuẩn BMA như sau:

> library(BMA)

> biendoclap=sk_kll[,c(1:4)]

> re=sk_kll[,c(5)]

> than=sk_kll[,c(6)]

> canh=sk_kll[,c(7)]

> la=sk_kll[,c(8)]

> re1=bicreg(biendoclap,re, strict=FALSE, OR=20)

> summary(re1)

> imageplot.bma(re1)

Quý bạn đọc cũng có thể tham khảo tại đây

Read More

Tự sự cuối năm!

C

ũng phải thú thực một điều rằng, cuộc sống này không đơn giản chút nào (tùy thuộc vào cảm nhận, suy nghĩ và hành động của mỗi người). Bởi, cuộc sống này đâu chỉ sống cho riêng ta. Xã hội là tổng hòa các mối quan hệ (tích cực, tiêu cực có - theo đúng nghĩa của nó). Vì vậy, cuộc sống này “đơn giản” bấy nhiêu, “phức tạp” bao nhiêu là ở chính bản thân mỗi chúng ta. Tuy nhiên, mối quan hệ giữa con người - con người ngày càng trở nên phức tạp, “sống sao cho phải tấm lòng bấy nhiêu”.

Để đơn giản hóa, có lẽ (nhận định cá nhân) chúng ta nên biết “cần”, “chưa cần” và “không cần” những gì ở mỗi thời điểm. Ở góc độ cá nhân, sau những bộn bề (đau đầu, rất đau đầu) của công việc, cuộc sống, tìm và lấy cái gì đó làm niềm vui (sở thích) để “bầu, bạn” sớm hôm. Đôi khi, ngay cả bằng hữu, vợ con và gia đình cũng chưa thể chia ngọt sẻ bùi, lắng nghe những gì ta đang “đấu tranh” trong tư tưởng. Và. Bản thân đã lựa chọn, lấy “cây cỏ hoa lá” để bầu bạn, tâm sự những khi ta “buồn, vui”. Cây cỏ hoa lá cũng là một thực thể sống - chúng đều có ý nghĩa nhất định trong sự tồn tại và phát triển chung của thế giới nhân loại (nhân sinh quan).

Cây cỏ hoa lá mới “biết” lắng nghe, dãi bày những tâm tư tình cảm, những buồn vui trong công việc và cuộc sống. Và. Người bạn ấy là một người giữ chữ tín hơn ai hết. Những gì mình chia sẻ chỉ có “mình và bạn” biết. Và. Những người bạn đó “rất thật” và không bao giờ làm mất “chữ tín”. Thế mới thấy, cây cỏ hoa lá cũng có “thực cách” như con người chúng ta (nhân cách). Đâu như, cuộc sống này chỉ là sống trong “ảo tưởng”. Lừa lọc lẫn nhau mà sống. Cuộc sống này, xấu xa nhất (hèn hạ nhất, bần cùng nhất...), tốt đẹp nhất... (nhiều nhất nhất) tựu trung cũng ở con người. Cụm từ “đối nhân xử thế” bây giờ đã “biến thái” đi ít nhiều. Thế mới nói “cuộc sống” phức tạp biết nhường nào. Liên quan đến cây cỏ hoa lá, người viết bài này lấy đó để bầu bạn, dãi bày những tâm tư tình cảm, và lấy đó làm niềm vui để sống tốt vốn trong cuộc sống bộn bề những lo toan, âu lo và phức tạp hôm nay.

“Thế mới biết, người xưa vẫn thường cho tinh thần đi chơi ngoài cảnh vật. Trong cách chơi mà vẫn ngụ ý về thế giáo thiên luân, vậy nên mượn cái cây, tảng đá mà ký thác cao hoài...” - Phạm Đình Hổ.

Read More

Thất bại không thể là một lựa chọn

H

ôm nay đã 26 tết rồi, đáng lẽ ra mình nên đề cập đến những gì liên quan đến tết nhất, giờ này mấy ai còn có tâm lý làm việc nữa (tâm lý chung khi nói chuyện với nhiều người như vậy). Trong khi đó, mình vẫn phải hoàn thành phần công việc (phải hoàn thành trước khi nghỉ tết) được giao. Thực tình mà nói, trong năm qua mình có nhiều tâm sự (buồn vui lẫn lộn - buồn nhiều hơn vui). Tựu trung lại là ở con người. Khổ nỗi, toàn những người mà mình tin tưởng. Chính vì tin tưởng nhiều nên mới thất vọng nhiều. Đó là sự “thiếu trách nhiệm”, “vô tâm”. Thậm chí “lợi dụng lòng tốt của nhau”.

Năm hết tết đến rồi. Mình cũng chẳng muốn nói nhiều những chuyện không đâu. Mà toàn những chuyện trên cơ sở nhận định chủ quan của cá nhân (phiến diện) nên sẽ là thiếu tính khách quan nếu không có trên 2 người có liên quan cũng đưa ra nhận định. Tuy nhiên, đây là vấn đề cá nhân, chẳng quan có thời gian quan tâm đến những gì mình nói. Vì vậy, có chăng mình chỉ đưa ra những nhận xét từ góc độ cá nhân mà mình đã từng trải qua, tiếp xúc và làm việc với những con người mà nhiều ít mình cảm thấy “thất vọng”. “Nhân vô thập toàn”. Biết là vậy. Nhưng, ngay mình cũng cảm thấy đã “thất bại” cho chính bản thân mình. Và. "Thất bại này không thể là một lựa chọn". Đúng. Chẳng ai lựa chọn được điều gì ngay cả thất bại. Bởi, mình sống và làm việc cùng tập thể chứ có sống, học tập và làm việc của cá nhân đâu.

Xin được “kể nể” một chút. Đó là những gì liên quan đến con người cùng làm việc (nhóm). Bởi sự thiếu trách nhiệm, đôi khi là vô tâm... nên đã làm ảnh hưởng chung đến nhiệm vụ, công việc chung của nhóm, phòng và Viện. Tức là, mỗi cá nhân đầu năm đều được giao những công việc, nhiệm vụ có liên quan đến chuyên môn và những công việc thường nhật khác. Kế hoạch là vậy. Nhưng do sự thiếu trách nhiệm nên kế hoạch “vỡ”. Công việc “dồn lại”, “ùn ứ”. Việc được giao không bố trí thời gian để giải quyết làm ảnh hưởng đến tiến độ, chất lượng chung của nhiệm vụ. Trong khi đó, “có nói”, “có mắng” (Sếp mắng, mình chỉ tâm sự, nói thôi) cũng bằng thừa. Đến “cận ngày” không giải quyết được lại đùn đẩy trách nhiệm cho người khác. Thật buồn thay cái “cung cách làm việc” của những con người mà tôi được (may mắn, phước) làm chung ít nhiều.

Tựu trung lại. “Thất bại không thể là một lựa chọn”. Lấy “thất bại” đó làm bài học “xương máu” cho cuộc sống vốn đầy dẫy những khó khăn, thậm chí là “cay đắng”. Hy vọng, sang năm mới sẽ có nhiều “khởi sắc” hơn ngay cả trong công việc, cuộc sống và đặc biệt, là những con người có liên quan. Việc “kể nể” này không có ý gì khác, ngoài việc, viết ra và lưu lại làm kỷ niệm (kỷ niệm xương máu) mà không phải ai cũng có thể trải nghiệm qua.

Read More

Cá lẹp kẹp với rau mưng

Hôm nay, chẳng hiểu làm sao. Ngồi xem lại điện thoại, thấy cái note hay hay, nên ngồi viết vài dòng, gọi là ôn lại kỷ niệm. Có dịp về miền biển Cẩm Dương, Cẩm Xuyên, Hà Tĩnh mới thấy sự ấm áp, giàu tình cảm của người dân nơi đây. Dẫu biết rằng, ở đâu cũng vậy “có người này người kia”, nhưng may mắn thay, cá nhân tôi cũng có cái “phúc, phần” khi được biết, tiếp xúc và làm việc ít nhiều với người dân. Đôi khi chỉ là “một lần đặt chân tới, để lại trong nhau nhiều kỷ niệm đẹp”. Cái mà 3 cùng “làm cùng, ăn cùng, ngủ cùng” luôn được vận dụng mỗi khi đi hiện trường. Bởi có bám người dân, bám địa bàn mới hiểu được phần nào cuộc sống, con người nơi đây và quan trọng hơn cả, đó yếu tố then chốt tạo nên một phần sự thành công của công việc (dự án).

“Cá lẹp mà kẹp với lộc mưng

Chồng ăn to miếng vợ trừng mắt lên”

Hay

“Cá lẹp mà kẹp rau mưng

Ông ăn một miếng bà trừng mắt lên”

Có ăn, có ở cùng với người dân mới thấy sự gần gũi, thân quen và tình cảm giữa con người với nhau. Một dịp được dùng cơm cùng với gia đình bác Kiều Lan, chẳng có gì thịnh soạn như mọi người nghĩ. Chỉ là bữa cơm thân mật, cơm rau thường nhật, với món đặc biệt “cá lẹp” và theo đó là ý nghĩa của nó. “Cá lẹp” ở đây là cá bãi ngang, tức là người dân đánh bắt gần bờ (bãi ngang), đi về trong ngày nên cá rất tươi, thậm chí cá về tới bờ vẫn còn nhảy nhót (hơi quá một chút). Cá vẫn tươi roi rói. Cá về kho tương bình thường. Nhưng cái đặc biệt, là cá lẹp kẹp với lá “lộc mưng”, tức là lá “lộc vừng”, loại lá bánh tẻ của cây Lộc vừng. Vị tanh, vị mặn của cá biển kết hợp với vị hơi chát của lá lộc mưng, hòa quyện, tạo nên mùi vị rất đặc trưng, rất riêng. “Bùi bùi, ngầy ngậy”. Thú thực, phải nhâm nhi chút một, mới cảm nhận được mùi vị đặc trưng của nó. Sẽ là khó để diễn tả nổi cảm nhận về món “cá lẹp kẹp với lộc mưng”. Bởi mỗi người có một trải nghiệm, khẩu vị và cảm nhận riêng, cho dù cùng thưởng thức một món, đồ gì đó. Đó là toàn bộ vế thứ nhất của câu ca dao “Cá lẹp mà kẹp với lộc mưng”.

Ở câu thứ hai. Thực ra, mình cũng chỉ được nghe kể lại thôi, chứ có ở thời điểm đó đâu mà hiểu phần nào toàn bộ ý nghĩa của câu đó. Sơ sơ là, thời điểm ấy, do đói kém (cái nghèo) nên cơm chẳng đủ ăn, chỉ có sắn, khoai mì, cơm độn... huống chi là có "cá lẹp" để ăn. Dịp nào đó, gia đình có việc nên có mua ít cá lẹp (cá bãi ngang) về kho và ăn kèm với rau lộc mưng. Chẳng hiểu sao. Chắc là có khách khứa gì đó. Chồng mới ăn một miếng “cá lẹp kẹp với rau mưng” thế là vợ nhìn thấy mới “trừng” mắt lên, tức là không hài lòng. Thú thực, mình không trải qua thời điểm đó nên sẽ là khó để dùng câu từ nào cho phù hợp để diễn tả lại những cung bậc cảm xúc của con người trong tình huống đó. Có chăng cũng chỉ là cảm nhận khi được thưởng thức món “cá lẹp kẹp với rau mưng”, nhưng còn vế thứ hai, chắc không có cái may mắn đó. Nên qua cái note này có đôi lời gọi là ôn lại chút kỷ niệm khi có thời gian về công tác cùng người dân ven biển miền Trung. 

Read More

Chúc mừng năm mới

Năm cũ chuẩn bị qua đi, năm mới sắp tới, mạn phép xin được gửi những lời chúc tốt đẹp NHẤT, thành công NHẤT và chân thành NHẤT (3 nhất) đến toàn thể quý nhân (quý mọi người - nhiều “QUÝ”), từ quý THẦY CÔ, quý CÔ BÁC, quý ANH CHỊ EM và các bạn, đến người thân, gia đình nhỏ, tỏ và ĐẠI ĐẠI gia đình mà cá nhân có những may mắn (phúc) được biết, hiểu tới.

Năm qua, đối với cá nhân (tự cảm nhận) có lẽ là một năm “buồn vui” lẫn lộn, từ “sự việc”, “cảnh huống”... đặc biệt đến “con người”. Có thể “buồn” nhiều hơn là “vui” (chưa định lượng được), từ mọi vấn đề, nhiều góc cạnh đến các yếu tố “con người” (chủ quan, khách quan). Tuy nhiên, một năm trôi qua cũng là “thêm” một năm tuổi đời (đang già đi nhanh hơn) và những gì mà mình được trải nghiệm qua (nhiều vấn đề chạm, va, vấp... tới) nhận thấy đó là cái “vốn” mà mỗi cá nhân có được, không hẳn ai cũng có thể biết, hiểu được cho dù có cùng những cung bậc cảm xúc khi “kinh qua” cùng (mỗi người mỗi cảm nhận, tiếp nhận ở những góc độ, khía cạnh hoàn toàn khác nhau). Không hẳn, nói ra là “than vãn - than thân trách phận”. Tuy nhiên, trong những “cảnh huống” đó cá nhân luôn nghiệm câu “tiên trách kỷ, hậu trách nhân” quả chẳng sai cũng chẳng đúng hoàn toàn và nhận thấy “cuộc sống này chẳng giản đơn chút nào” phải không?

Có thể, nói thêm sẽ là nói dài, nói dai và nói dại. Những “buồn vui” đó, cá nhân cũng chỉ dám mượn cây viết để nói lên phần nào thôi và coi đó làm cái “vốn” riêng. Nên trong cái note này, nhân dịp cuối năm cũng xin được đề cập qua một chút, về những vấn đề, sự việc và cả “con người” trong năm qua. Hy vọng một năm mới, với nhiều “niềm vui” hơn là “kém vui”, chứ không dám dùng cụm từ “nỗi buồn”, đến với cá nhân cũng toàn thể quý nhân (quý mọi người). Dẫu biết rằng “cuộc sống này chẳng giản đơn chút nào”. Tuy nhiên, vẫn cứ phải hy vọng, kỳ vọng vào cuộc sống. Bởi, vốn “đời là bể khổ”. Nên phải biết sống chung với “cả một bể khổ”, nói theo câu nói “thời sự” là “sống chung với lũ”, “giảm thiểu, thích ứng với BĐKH”. Có lẽ cá nhân cũng cố gắng tìm hiểu cách sống “TRUNG DUNG” của TỬ TƯ. Ngoài ra, lấy “cỏ cây hoa lá” để bầu bạn những khi trong đầu vẫn còn “đấu tranh tư tưởng”. Lấy đó làm niềm vui mà sống và cố gắng không sống hoài, sống phí trong “bể khổ”, hướng đến cái “chân - thiện - mỹ” của cuộc đời.

Thay cho lời kết, một lần nữa nhân dịp năm cũ đi, năm mới đến, xin được gửi những lời chúc tốt đẹp NHẤT, thành công NHẤT, hạnh phúc NHẤT và chân thành NHẤT đến toàn thể quý nhân cùng đại đại gia đình. CHÚC MỪNG NĂM MỚI - AN KHANG THỊNH VƯỢNG.

Read More

Sẽ trở lại đây...

S

au một thời gian vắng bóng. Giờ đây tôi sẽ quay lại với cái đam mê của mình, tức là “tập tành, bắt chước...” những mẹo hay có liên quan đến R. Thú thật. Trong thời gian vừa qua, do hơi bận rộn cho việc nghiệm thu nhiệm vụ cũng như công việc cuối năm. Thực ra, hiện giờ không phải mình rảnh cho lắm, tuy nhiên, vẫn cố gắng tìm hiểu, tập tành, bắt chước... rồi cùng trao đổi, chia sẻ với những ai quan tâm để cùng nhau học hỏi, tiến bộ hơn trong vấn đề ứng dụng R trong học tập, công việc, nghiên cứu.

Thú thực một điều. Khi ứng dụng R trong việc xử lý, phân tích cũng như vẽ các biểu đồ trong các báo cáo nghiên cứu. Nhiều người vẫn không tin đó là những hình vẽ, biểu đồ... mà chính người “chấp bút” tạo nên, đặc biệt những ai chưa nghe đến “R”. Cứ nghĩ là “cóp nhặt” đâu đó, mà còn không trích dẫn nguồn. Tuy nhiên, không hẳn mình đã có đủ khả năng hiểu hết về ý nghĩa của các hình, biểu đồ mà mình tạo ra, nên việc giải thích, diễn giải ý nghĩa của các biểu đồ còn nhiều hạn chế. Thực ra, đó càng là “động lực” cho mình tìm hiểu và muốn hoàn thiện hơn.

Trong thời gian vừa rồi, khi đi xin ý kiến các bác chuyên gia có liên quan đến chuyên môn cũng bị hỏi về vấn đề “hình vẽ, biểu đồ” lấy nguồn ở đâu mà không “trích nguồn”. Có lẽ, việc giải thích, diễn giải ý nghĩa của các biểu đồ thực sự sẽ là thách thức đối với cá nhân trong thời gian tới, đặc biệt trong các hội đồng nghiệm thu các nhiệm vụ (toàn những cây đa cây đề), trước nay chúng ta hay quen với các loại bản đồ đơn giản (excel, spss...). 

Read More