(mở bài)
Trong kỷ nguyên số, việc đánh giá công nghệ đóng vai trò then chốt, và độ tin cậy là yếu tố sống còn quyết định sự thành bại của mọi dự án. Vậy, khi đánh giá độ tin cậy của công nghệ, những tiêu chí nào cần được ưu tiên hàng đầu? Bài viết này, thuộc chuyên mục Hỏi Đáp, sẽ đi sâu phân tích các khía cạnh quan trọng như tính ổn định của hệ thống, khả năng bảo mật dữ liệu, khả năng mở rộng, và hiệu suất thực tế. Bên cạnh đó, chúng ta cũng sẽ xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng bảo trì và khả năng phục hồi của công nghệ, từ đó giúp bạn đưa ra những quyết định đầu tư thông minh và hiệu quả vào năm 2025.
Trong quá trình đánh giá công nghệ, độ tin cậy đóng vai trò then chốt, bởi nó ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả hoạt động, sự an toàn dữ liệu và uy tín của tổ chức. Việc xem xét khi đánh giá công nghệ tiêu chí về độ tin cậy là gì là một bước không thể thiếu, đảm bảo rằng khoản đầu tư vào công nghệ mang lại giá trị thực và bền vững.
Độ tin cậy của một hệ thống hoặc ứng dụng công nghệ xác định mức độ mà người dùng có thể tin tưởng vào khả năng hoạt động ổn định và chính xác của nó. Nếu một công nghệ không đáng tin cậy, nó có thể dẫn đến nhiều hậu quả tiêu cực, từ gián đoạn hoạt động kinh doanh, tổn thất tài chính đến rủi ro về an ninh bảo mật và ảnh hưởng đến danh tiếng của công ty. Ví dụ, một hệ thống thanh toán trực tuyến không đáng tin cậy có thể gây ra các giao dịch lỗi, mất mát tiền bạc cho khách hàng và làm suy giảm niềm tin vào dịch vụ.
Khi đánh giá công nghệ, việc xác định tiêu chí về độ tin cậy đóng vai trò then chốt, bởi nó quyết định khả năng công nghệ đó đáp ứng nhu cầu sử dụng một cách ổn định, an toàn và hiệu quả trong thời gian dài. Sự tin cậy của một công nghệ không chỉ ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt động mà còn tác động trực tiếp đến uy tín của tổ chức, sự hài lòng của người dùng và khả năng cạnh tranh trên thị trường. Do đó, việc hiểu rõ và áp dụng các tiêu chí đánh giá độ tin cậy một cách toàn diện là vô cùng quan trọng.
Để có cái nhìn tổng quan và toàn diện về độ tin cậy công nghệ, chúng ta cần xem xét nhiều khía cạnh khác nhau, bao gồm: hiệu suất ổn định, an ninh bảo mật, tính khả dụng, khả năng mở rộng, dễ sử dụng và tuân thủ quy định. Mỗi tiêu chí này đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo rằng công nghệ không chỉ hoạt động hiệu quả ở thời điểm hiện tại, mà còn có khả năng thích ứng và duy trì hiệu suất trong tương lai. Việc đánh giá kỹ lưỡng từng tiêu chí sẽ giúp các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt khi lựa chọn và triển khai các giải pháp công nghệ.
Dưới đây là tổng quan về các tiêu chí chính cần xem xét khi đánh giá độ tin cậy của công nghệ:
Việc áp dụng một hệ thống đánh giá toàn diện dựa trên các tiêu chí này sẽ giúp các tổ chức lựa chọn được những giải pháp công nghệ đáng tin cậy, đáp ứng nhu cầu kinh doanh và đảm bảo sự phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.
Trong quá trình đánh giá công nghệ, hiệu suất ổn định đóng vai trò then chốt, thể hiện độ tin cậy của hệ thống qua thời gian. Một công nghệ được coi là đáng tin cậy khi nó duy trì được mức hiệu suất cao và ổn định, bất kể điều kiện hoạt động hay tải trọng công việc thay đổi.
Hiệu suất ổn định không chỉ đơn thuần là tốc độ xử lý nhanh hay khả năng đáp ứng tức thì, mà còn bao hàm sự nhất quán trong các chỉ số quan trọng. Ví dụ, một hệ thống thanh toán trực tuyến cần đảm bảo thời gian giao dịch không bị kéo dài đáng kể khi số lượng người dùng tăng cao. Hoặc một ứng dụng quản lý dữ liệu cần duy trì tốc độ truy xuất dữ liệu ổn định, ngay cả khi dung lượng dữ liệu tăng lên đáng kể. Sự ổn định này cần được đo lường và kiểm chứng thông qua các bài kiểm tra hiệu năng (performance testing) và giám sát liên tục (continuous monitoring).
Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất ổn định của công nghệ bao gồm:
Để đánh giá độ tin cậy dựa trên tiêu chí hiệu suất ổn định, các tổ chức thường sử dụng các công cụ và kỹ thuật giám sát hiệu năng, đo lường các chỉ số quan trọng như thời gian phản hồi, thông lượng, độ trễ, và tỷ lệ lỗi. Kết quả đo lường này sẽ được sử dụng để xác định xem công nghệ có đáp ứng được các yêu cầu về hiệu suất và độ tin cậy hay không. Một hệ thống có hiệu suất không ổn định có thể dẫn đến trải nghiệm người dùng kém, mất dữ liệu, và thậm chí là gây thiệt hại về tài chính. Ví dụ, một nghiên cứu năm 2024 của Gartner chỉ ra rằng, trung bình mỗi giờ downtime (thời gian chết) của một hệ thống quan trọng có thể gây thiệt hại hàng trăm nghìn đô la cho doanh nghiệp. Do đó, hiệu suất ổn định là một yếu tố không thể thiếu trong việc đánh giá công nghệ và đảm bảo độ tin cậy của nó.
Trong bối cảnh công nghệ số phát triển mạnh mẽ, tiêu chí an ninh bảo mật đóng vai trò then chốt trong việc đánh giá độ tin cậy của bất kỳ công nghệ nào. Việc bảo vệ dữ liệu và hệ thống khỏi các mối đe dọa an ninh mạng không chỉ là yêu cầu kỹ thuật mà còn là yếu tố quyết định đến sự thành công và uy tín của một tổ chức. Mức độ an toàn thông tin thể hiện cam kết của nhà cung cấp công nghệ trong việc bảo vệ quyền riêng tư và tài sản của khách hàng, từ đó xây dựng lòng tin và sự an tâm khi sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ.
Để đánh giá độ tin cậy về mặt an ninh bảo mật, cần xem xét một loạt các yếu tố then chốt. Đầu tiên là khả năng chống lại các cuộc tấn công mạng, bao gồm cả các cuộc tấn công từ bên ngoài và bên trong. Điều này đòi hỏi công nghệ phải được trang bị các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ, như tường lửa, hệ thống phát hiện xâm nhập, và phần mềm diệt virus. Ví dụ, một hệ thống quản lý dữ liệu nhạy cảm cần có khả năng mã hóa dữ liệu ở cả trạng thái lưu trữ và truyền tải, đồng thời áp dụng các chính sách kiểm soát truy cập nghiêm ngặt.
Tiếp theo, cần đánh giá khả năng phục hồi sau sự cố. Ngay cả với các biện pháp phòng ngừa tốt nhất, vẫn có khả năng xảy ra các cuộc tấn công thành công hoặc các sự cố khác gây ảnh hưởng đến an ninh bảo mật. Do đó, công nghệ cần có khả năng nhanh chóng phát hiện, ứng phó và phục hồi sau các sự cố này. Điều này có thể bao gồm việc có các bản sao lưu dữ liệu thường xuyên, kế hoạch phục hồi sau thảm họa, và đội ngũ chuyên gia an ninh mạng sẵn sàng ứng phó với các tình huống khẩn cấp. Theo một báo cáo của IBM Security năm 2024, thời gian trung bình để phát hiện và ngăn chặn một cuộc tấn công mạng là 280 ngày, cho thấy tầm quan trọng của việc đầu tư vào các giải pháp an ninh bảo mật hiệu quả.
Cuối cùng, tiêu chí an ninh bảo mật còn bao gồm việc tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định pháp lý liên quan đến bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư. Ví dụ, các tổ chức hoạt động tại châu Âu phải tuân thủ Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR), trong khi các tổ chức hoạt động tại Hoa Kỳ phải tuân thủ Đạo luật về trách nhiệm giải trình và bảo mật thông tin y tế (HIPAA) nếu xử lý thông tin y tế cá nhân. Việc tuân thủ các quy định này không chỉ giúp tránh các hình phạt pháp lý mà còn thể hiện cam kết của tổ chức đối với việc bảo vệ quyền lợi của khách hàng.
Để hiểu rõ hơn về các quy định và biện pháp bảo vệ hệ thống mạng, bạn có thể tìm hiểu về Luật An Ninh Mạng 2018.
Trong quá trình đánh giá công nghệ, tính khả dụng đóng vai trò then chốt, thể hiện khả năng người dùng có thể truy cập và sử dụng liên tục hệ thống, phần mềm hoặc thiết bị một cách hiệu quả. Đây là một trong những yếu tố quan trọng nhất khi đánh giá độ tin cậy, bởi vì một công nghệ dù có nhiều tính năng ưu việt đến đâu, nhưng lại khó tiếp cận hoặc thường xuyên gặp sự cố gián đoạn, thì cũng không thể mang lại giá trị thực sự cho người dùng. Hiểu một cách đơn giản, tính khả dụng chính là thước đo cho sự ổn định và dễ tiếp cận của công nghệ.
Tính khả dụng không chỉ đơn thuần là việc hệ thống có hoạt động hay không, mà còn bao gồm nhiều khía cạnh khác như thời gian hoạt động ( uptime), thời gian phản hồi, khả năng phục hồi sau sự cố và tính ổn định trong quá trình vận hành. Ví dụ, một hệ thống thương mại điện tử có thể có uptime cao, nhưng nếu thời gian tải trang chậm hoặc thường xuyên gặp lỗi khi thanh toán, thì vẫn bị coi là có tính khả dụng kém. Theo báo cáo từ Statista năm 2025, thời gian chết ( downtime) trung bình của các trang web có thể gây thiệt hại hàng nghìn đô la mỗi phút, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đảm bảo tính khả dụng cao.
Để đánh giá tính khả dụng một cách toàn diện, các tổ chức thường sử dụng các chỉ số như Mean Time Between Failures (MTBF) – thời gian trung bình giữa các lần hỏng hóc, và Mean Time To Repair (MTTR) – thời gian trung bình để sửa chữa sau khi xảy ra sự cố. Một hệ thống có MTBF cao và MTTR thấp sẽ được đánh giá là có tính khả dụng tốt. Ngoài ra, việc triển khai các giải pháp dự phòng, sao lưu dữ liệu thường xuyên, và có kế hoạch ứng phó sự cố hiệu quả cũng góp phần quan trọng vào việc nâng cao tính khả dụng của công nghệ.
Trong quá trình đánh giá công nghệ, khả năng mở rộng đóng vai trò then chốt, đảm bảo hệ thống có thể thích ứng linh hoạt với sự gia tăng về khối lượng công việc, dữ liệu và người dùng trong tương lai. Một hệ thống có khả năng mở rộng tốt sẽ giúp tổ chức tránh được tình trạng quá tải, gián đoạn dịch vụ, đồng thời tiết kiệm chi phí đầu tư dài hạn. Tiêu chí này không chỉ đánh giá khả năng của công nghệ ở thời điểm hiện tại mà còn dự đoán tiềm năng phát triển của nó trong tương lai, phù hợp với sự thay đổi của thị trường và nhu cầu kinh doanh.
Khả năng mở rộng của một hệ thống công nghệ được thể hiện qua nhiều khía cạnh khác nhau, bao gồm khả năng tăng cường hiệu suất xử lý, mở rộng dung lượng lưu trữ, hỗ trợ số lượng người dùng lớn hơn, và tích hợp với các hệ thống khác. Ví dụ, một hệ thống CRM (Customer Relationship Management) ban đầu chỉ phục vụ cho một nhóm nhỏ nhân viên kinh doanh, nhưng khi công ty mở rộng quy mô, hệ thống cần có khả năng hỗ trợ hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn người dùng đồng thời, quản lý một lượng lớn dữ liệu khách hàng và tích hợp với các hệ thống marketing automation.
Để đánh giá tiêu chí khả năng mở rộng, các tổ chức cần xem xét các yếu tố sau:
Việc đánh giá kỹ lưỡng khả năng mở rộng giúp các tổ chức đưa ra quyết định đầu tư thông minh, đảm bảo công nghệ được lựa chọn có thể đáp ứng nhu cầu phát triển trong tương lai và mang lại lợi ích lâu dài. Một nghiên cứu năm 2025 của Gartner chỉ ra rằng các doanh nghiệp đầu tư vào các giải pháp công nghệ có khả năng mở rộng cao có thể giảm tới 30% chi phí vận hành trong vòng 5 năm so với các doanh nghiệp chỉ tập trung vào các giải pháp ngắn hạn.
Tìm hiểu thêm về ưu điểm của lưu trữ đám mây để thấy rõ khả năng mở rộng và đáp ứng nhu cầu phát triển trong tương lai.
Khi đánh giá công nghệ, tiêu chí dễ sử dụng đóng vai trò then chốt, bởi nó trực tiếp tác động đến khả năng tiếp cận và khai thác hiệu quả các tính năng của công nghệ đó. Một hệ thống dù mạnh mẽ đến đâu, nếu quá phức tạp và khó thao tác, cũng sẽ trở nên vô dụng đối với người dùng. Do đó, việc xem xét trải nghiệm người dùng (UX) thân thiện và hiệu quả là yếu tố không thể bỏ qua để đảm bảo độ tin cậy của bất kỳ giải pháp công nghệ nào.
Độ tin cậy không chỉ nằm ở việc hệ thống hoạt động ổn định, mà còn ở khả năng người dùng có thể dễ dàng tương tác và đạt được mục tiêu của họ. Một giao diện trực quan, dễ hiểu giúp giảm thiểu thời gian học và làm quen, từ đó tăng năng suất làm việc. Thêm vào đó, các tính năng hỗ trợ, hướng dẫn sử dụng rõ ràng cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao tính dễ sử dụng.
Để đánh giá khách quan tiêu chí dễ sử dụng, cần xem xét các khía cạnh sau:
Ví dụ, một phần mềm quản lý dự án có giao diện kéo thả trực quan, các biểu tượng dễ nhận biết, và hệ thống thông báo rõ ràng sẽ được đánh giá cao hơn so với một phần mềm có giao diện phức tạp, khó hiểu và thiếu hướng dẫn. Theo một nghiên cứu của Nielsen Norman Group năm 2025, các hệ thống có UX tốt có thể tăng năng suất làm việc lên đến 20% và giảm thiểu lỗi đến 50%.
Trong quá trình đánh giá độ tin cậy công nghệ, việc tuân thủ quy định đóng vai trò then chốt, đảm bảo tính hợp pháp và đạo đức trong mọi hoạt động liên quan đến công nghệ. Tuân thủ không chỉ là yêu cầu pháp lý mà còn là nền tảng xây dựng lòng tin, bảo vệ quyền lợi của người dùng và duy trì sự phát triển bền vững của doanh nghiệp.
Một trong những khía cạnh quan trọng nhất của tiêu chí tuân thủ quy định là việc đảm bảo công nghệ đáp ứng các yêu cầu pháp lý hiện hành. Điều này bao gồm việc tuân thủ các luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân như GDPR (General Data Protection Regulation) hay CCPA (California Consumer Privacy Act), các quy định về an ninh mạng, sở hữu trí tuệ, và các tiêu chuẩn ngành liên quan. Chẳng hạn, một phần mềm thu thập dữ liệu người dùng phải có cơ chế bảo vệ dữ liệu an toàn, được sự đồng ý của người dùng, và tuân thủ các quy định về lưu trữ và xử lý dữ liệu.
Bên cạnh yếu tố pháp lý, tuân thủ quy định còn bao gồm việc đảm bảo các công nghệ được phát triển và sử dụng một cách đạo đức. Điều này đòi hỏi các tổ chức phải xem xét kỹ lưỡng các tác động tiềm ẩn của công nghệ đến xã hội, môi trường, và con người. Ví dụ, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong tuyển dụng cần đảm bảo không có sự phân biệt đối xử dựa trên giới tính, chủng tộc, hoặc các đặc điểm cá nhân khác. Ngoài ra, việc sử dụng công nghệ theo dõi, giám sát cần được thực hiện minh bạch, có giới hạn rõ ràng để bảo vệ quyền riêng tư của cá nhân. Các công ty cần có chính sách và quy trình rõ ràng để giải quyết các vấn đề đạo đức phát sinh từ việc sử dụng công nghệ.
Việc đánh giá độ tin cậy công nghệ dưới góc độ tuân thủ quy định giúp các tổ chức tránh được các rủi ro pháp lý, bảo vệ uy tín thương hiệu, và xây dựng mối quan hệ tin cậy với khách hàng và đối tác. Hơn nữa, việc tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức giúp đảm bảo rằng công nghệ được sử dụng để phục vụ lợi ích chung của xã hội, góp phần vào sự phát triển bền vững.
Trong thực tế, cách các tổ chức đánh giá độ tin cậy công nghệ là một quá trình phức tạp và đa diện, vượt xa việc chỉ xem xét một vài thông số kỹ thuật. Các tổ chức hiện nay, khi đánh giá độ tin cậy công nghệ, thường áp dụng một loạt các phương pháp và tiêu chuẩn khác nhau để đảm bảo rằng công nghệ được triển khai không chỉ hoạt động hiệu quả mà còn an toàn, bảo mật và bền vững. Điều này giúp họ đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt và giảm thiểu rủi ro trong quá trình ứng dụng công nghệ vào hoạt động kinh doanh.
Để đánh giá một cách toàn diện, các tổ chức thường kết hợp nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm:
Các tổ chức thường sử dụng các khuôn khổ và tiêu chuẩn ngành để hướng dẫn quá trình đánh giá. Ví dụ, trong lĩnh vực an ninh mạng, các tiêu chuẩn như ISO 27001 và NIST Cybersecurity Framework cung cấp các hướng dẫn chi tiết về cách đánh giá và quản lý rủi ro an ninh. Trong lĩnh vực phát triển phần mềm, các phương pháp như Agile và DevOps nhấn mạnh việc kiểm thử liên tục và phản hồi nhanh chóng để đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của sản phẩm. Các công ty công nghệ cũng thường xuyên sử dụng các chứng nhận từ các tổ chức uy tín như CSA STAR hoặc SOC 2 để chứng minh mức độ an toàn và đáng tin cậy của dịch vụ đám mây của họ.
Ví dụ, một ngân hàng có thể sử dụng các bài kiểm tra xâm nhập (penetration testing) để đánh giá độ tin cậy của hệ thống ngân hàng trực tuyến của họ, hoặc một công ty sản xuất có thể sử dụng các cảm biến và hệ thống giám sát để theo dõi hiệu suất của máy móc và thiết bị, từ đó dự đoán và ngăn ngừa các sự cố có thể xảy ra. Các tổ chức chính phủ thường xuyên tiến hành đánh giá độc lập về độ tin cậy của các hệ thống công nghệ quan trọng để đảm bảo rằng chúng có thể hoạt động một cách an toàn và hiệu quả.
Cuối cùng, việc đánh giá độ tin cậy công nghệ không phải là một hoạt động đơn lẻ mà là một quá trình liên tục, đòi hỏi sự cam kết và đầu tư từ tất cả các bên liên quan. Bằng cách áp dụng các phương pháp và tiêu chuẩn phù hợp, các tổ chức có thể đảm bảo rằng công nghệ mà họ sử dụng là đáng tin cậy và có thể giúp họ đạt được các mục tiêu kinh doanh của mình một cách bền vững.
Đánh giá độ tin cậy công nghệ trong tương lai sẽ chứng kiến sự chuyển đổi mạnh mẽ, với những xu hướng mới nổi và đi kèm theo đó là không ít thách thức. Việc khi đánh giá công nghệ tiêu chí về độ tin cậy là gì sẽ ngày càng trở nên phức tạp hơn khi công nghệ phát triển với tốc độ chóng mặt, đòi hỏi các phương pháp đánh giá phải không ngừng được cải tiến và thích ứng.
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) sẽ đóng vai trò then chốt trong việc tự động hóa và nâng cao độ chính xác của các quy trình đánh giá độ tin cậy. Thay vì chỉ dựa vào các phương pháp kiểm tra thủ công và phân tích dữ liệu tĩnh, các tổ chức có thể sử dụng AI để theo dõi và đánh giá hiệu suất của hệ thống một cách liên tục trong thời gian thực. Chẳng hạn, các thuật toán AI có thể được huấn luyện để phát hiện các dấu hiệu bất thường trong hoạt động của hệ thống, dự đoán các sự cố tiềm ẩn và đưa ra các biện pháp khắc phục trước khi chúng xảy ra. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro mà còn giúp cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động và tính khả dụng của công nghệ.
Tuy nhiên, sự phụ thuộc ngày càng tăng vào AI cũng đặt ra những thách thức mới. Một trong những thách thức lớn nhất là đảm bảo tính minh bạch và giải thích được của các thuật toán AI. Khi AI đưa ra các quyết định quan trọng liên quan đến độ tin cậy của công nghệ, điều quan trọng là phải hiểu rõ cách thức các thuật toán này hoạt động và những yếu tố nào đã ảnh hưởng đến quyết định của chúng. Nếu không có sự minh bạch, rất khó để tin tưởng vào kết quả đánh giá và đảm bảo rằng chúng không bị thiên vị hoặc sai lệch. Bên cạnh đó, vấn đề về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư cũng trở nên cấp bách hơn khi các hệ thống AI thu thập và xử lý lượng lớn thông tin cá nhân. Các tổ chức cần phải có các biện pháp bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ để ngăn chặn rò rỉ thông tin và đảm bảo tuân thủ các quy định pháp luật liên quan.
Một xu hướng quan trọng khác là sự gia tăng của các tiêu chuẩn và chứng nhận về độ tin cậy công nghệ. Các tiêu chuẩn này cung cấp một khuôn khổ chung để đánh giá và so sánh độ tin cậy của các sản phẩm và dịch vụ khác nhau. Ví dụ, các tiêu chuẩn như ISO 27001 về quản lý an ninh thông tin và SOC 2 về kiểm soát an ninh, tính khả dụng, tính toàn vẹn xử lý, tính bảo mật và quyền riêng tư đã trở thành những tiêu chuẩn de facto trong ngành công nghiệp phần mềm. Việc tuân thủ các tiêu chuẩn này không chỉ giúp các tổ chức chứng minh độ tin cậy của công nghệ mà còn giúp xây dựng niềm tin với khách hàng và đối tác.
Ngoài ra, sự phát triển của điện toán đám mây và Internet of Things (IoT) cũng tạo ra những thách thức mới trong việc đánh giá độ tin cậy. Các hệ thống đám mây và IoT thường có quy mô lớn, phân tán và phức tạp, khiến cho việc đánh giá toàn diện trở nên khó khăn hơn. Các tổ chức cần phải áp dụng các phương pháp đánh giá mới, chẳng hạn như kiểm thử xâm nhập (penetration testing) và phân tích rủi ro (risk analysis), để xác định các lỗ hổng bảo mật và các điểm yếu trong hệ thống. Đồng thời, cần phải có các cơ chế giám sát và quản lý hiệu suất mạnh mẽ để đảm bảo rằng các hệ thống này hoạt động ổn định và đáp ứng được nhu cầu của người dùng. Đến năm 2025, các tổ chức sẽ phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng trong việc đảm bảo độ tin cậy của công nghệ, đòi hỏi sự đầu tư vào các công cụ, quy trình và chuyên môn phù hợp.
Giáo sư Nguyễn Lân Dũng là nhà khoa học hàng đầu Việt Nam trong lĩnh vực vi sinh vật học (wiki), với hơn nửa thế kỷ cống hiến cho giáo dục và nghiên cứu. Ông là con trai Nhà giáo Nhân dân Nguyễn Lân, thuộc gia đình nổi tiếng hiếu học. Giáo sư giữ nhiều vai trò quan trọng như Chủ tịch Hội các ngành Sinh học Việt Nam, Đại biểu Quốc hội và đã được phong tặng danh hiệu Nhà giáo Nhân dân năm 2010.
Nhân tham tài nhi tử và Điểu tham thực nhi vong là hai câu chuyện…
Cồn Trạng lột là một trong những biểu tượng đặc sắc của văn hóa dân…
Sự tích con Dã Tràng là một trong những câu chuyện cổ tích đặc sắc…
1. Thế còn việc kéo khoai tây ra và ngô hoặc loại bỏ khoai tây?…
Sự tích chó mèo ghét nhau là một câu chuyện thú vị trong kho tàng…
Bà lớn đười ươi là một nhân vật đặc sắc trong kho tàng truyện dân…
This website uses cookies.