Có ít nhất 3 dự án đoạt giải Nhất khoa học kĩ thuật cấp quốc gia vi phạm liêm chính?

Dự án có rất nhiều nội dung trùng khớp với các nghiên cứu đã công bố của PGS.TS. Đào Sỹ Đức, Phó Trưởng khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội.

3 dự án có dấu hiệu và bằng chứng bất thường:

1. Dự án "Phát triển vật liệu polyurethane composite đa chức năng chống cháy, cách nhiệt, kháng vi sinh hướng tới ứng dụng trong xây dựng và đời sống" của học sinh Trường Trung học phổ thông chuyên Lương Văn Tụy, Ninh Bình.

Nhiều bằng chứng cho thấy dự án này giống với nghiên cứu của nhóm PGS.TS. Hoàng Mai Hà, Phó Viện trưởng Viện Hóa học thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam.

2. Dự án "Ứng dụng AI để dự báo phát thải và chế tạo vật liệu hấp phụ mới nhằm thu giữ, chuyển hóa CO2 hướng tới Net Zero" của học sinh Trường Trung học phổ thông Ngô Quyền, Hải Phòng.

Dự án này có rất nhiều nội dung trùng khớp với các nghiên cứu đã công bố của PGS.TS. Đào Sỹ Đức, Phó Trưởng khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội.

Theo trang Liêm chính khoa học, trong phần vật liệu hấp phụ CO₂, nhóm sử dụng hệ MSF kết hợp với các amine như TEPA, DEA, DEAP, với điều kiện 40°C và áp suất 15-100 kPa, cho kết quả hấp phụ khoảng 4-5 mmol/g. Điều đáng nói là toàn bộ cấu trúc hệ vật liệu, cách xây dựng thí nghiệm, điều kiện đo và cả khoảng giá trị này trùng khớp với các nghiên cứu đã công bố trước đó, đặc biệt là bài báo của Đào Sỹ Đức và cộng sự năm 2015 đăng trên Energy & Fuels (DOI: https://doi.org/10.1021/ef502656t).

Ở đây cần nói rõ: việc kế thừa nghiên cứu là hoàn toàn bình thường trong khoa học. Nhưng nếu sử dụng lại dữ liệu, kết quả hoặc cách dựng hệ thí nghiệm từ một nghiên cứu trước mà không trích dẫn, không phân biệt rõ đâu là dữ liệu tự làm, đâu là dữ liệu tham khảo, thì đó không còn là "tham khảo" nữa mà là vấn đề về liêm chính học thuật.

Điểm đáng lo hơn là trong báo cáo không có bất kỳ bằng chứng nào chứng minh đây là dữ liệu thực nghiệm mới. Không có sai số, không có số lần lặp lại, không có mô tả thiết bị cụ thể, không có điều kiện đo chi tiết. Trong khi đó, các kết quả lại được trình bày rất "tròn trịa" và hoàn chỉnh như một bài báo khoa học đã xuất bản. Điều này đặt ra một nghi vấn hợp lý: các số liệu này có thực sự được tạo ra trong quá trình nghiên cứu của học sinh hay chỉ được lấy lại từ các công bố trước đó.

Nếu dữ liệu vật liệu thực sự được lấy từ nghiên cứu năm 2015 hoặc các nghiên cứu tương tự, thì đây không chỉ là vấn đề trích dẫn thiếu sót mà là vi phạm quy chế thi nghiêm trọng. Theo quy chế cuộc thi, đề tài phải là kết quả nghiên cứu do học sinh trực tiếp thực hiện trong thời gian dự thi. Việc sử dụng lại dữ liệu có sẵn và trình bày như kết quả mới có thể bị xem là vi phạm nghiêm trọng về tính trung thực và tính độc lập của đề tài.

Từ đó, một số câu hỏi cần được đặt ra một cách thẳng thắn. Ai là người đã kiểm chứng các số liệu vật liệu trong báo cáo này? Hội đồng chấm thi có yêu cầu cung cấp dữ liệu thô, sổ tay thí nghiệm hay bằng chứng đo đạc hay không? Bộ Giáo dục và Đào tạo, với vai trò quản lý cuộc thi, đã có quy trình kiểm tra tính xác thực của dữ liệu đến mức nào? Nếu một đề tài có thể sử dụng lại dữ liệu từ các bài báo đã công bố mà không bị phát hiện, thì vấn đề không chỉ nằm ở thí sinh mà còn ở quy trình thẩm định.

Ở phần trí tuệ nhân tạo, các chỉ số mô hình được báo cáo ở mức gần như "lý tưởng", với R² lên tới 0,97-0,98 và sai số chỉ khoảng 1-2%. Trong thực tế nghiên cứu, đặc biệt với dữ liệu phát thải CO₂ ở quy mô quốc gia, đây là mức độ chính xác rất hiếm gặp. Đáng chú ý, mô hình cho Việt Nam có sai số gần như bằng 0, trong khi với Mỹ lại sai số cao hơn nhiều.

Sự khác biệt này cho thấy khả năng mô hình không thực sự có tính tổng quát, mà có thể đã được điều chỉnh để phù hợp với một tập dữ liệu cụ thể.

Ngoài ra, phạm vi nghiên cứu của đề tài là một vấn đề cần xem xét nghiêm túc. Trong khoảng thời gian khoảng 6 tháng, nhóm đồng thời thực hiện tổng hợp vật liệu, đo đặc trưng bằng nhiều kỹ thuật phức tạp, xây dựng nhiều mô hình AI tiên tiến và phát triển phần mềm hoàn chỉnh. Đây là khối lượng công việc tương đương nhiều đề tài ở bậc đại học hoặc sau đại học. Do đó, cần làm rõ phần nào thực sự do học sinh trực tiếp thực hiện, phần nào là sự hỗ trợ hoặc kế thừa từ các nguồn khác.

Vấn đề ở đây không phải là phủ nhận nỗ lực của học sinh, mà là yêu cầu sự minh bạch cần có trong khoa học. Nếu đây là nghiên cứu kế thừa, hãy nói rõ là kế thừa. Nếu là dữ liệu tổng hợp, hãy ghi nguồn đầy đủ. Nếu là thực nghiệm, hãy công bố dữ liệu thô. Chỉ khi đó, giá trị thật của đề tài mới được đánh giá đúng.

Cuối cùng, câu hỏi quan trọng nhất vẫn là: đây là một nghiên cứu tạo ra tri thức mới, hay là một sản phẩm tổng hợp từ các nghiên cứu đã có nhưng được trình bày như kết quả mới. Và câu hỏi đó không chỉ dành cho nhóm tác giả, mà còn dành cho cả hệ thống đánh giá đã trao giải cho đề tài này.

3. Dự án "Nghiên cứu tối ưu biên dạng cánh tuabin gió trục đứng quy mô nhỏ phù hợp chế độ gió thấp ở Việt Nam bằng phương pháp mô phỏng CFD kết hợp trí tuệ nhân tạo" của học sinh Trường THPT Yên Mỹ, Hưng Yên.

"Dự án này sử dụng phần mềm Ansys Fluent để thực hiện mô phỏng động lực học chất lưu. Đây là những công cụ mà các kỹ sư lành nghề cần nhiều năm mới sử dụng thành thạo.

Tại sao những dự án với dấu hiệu và bằng chứng bất thường, thậm chí phi lý như vậy vẫn được trao giải nhất? Để trả lời câu hỏi này, không thể không nhắc đến trách nhiệm của Ban Tổ chức và Ban Giám khảo cuộc thi.", trang Liêm chính khoa học nêu nghi vấn.

Minh Anh