Kiến thức năng lực số: 1.1.TC1a - Giải thích được nhu cầu thông tin.

Mã năng lực số: 1.1.TC1a - Giải thích được nhu cầu thông tin.

Trong môi trường số, thông tin có thể được tìm bằng công cụ tìm kiếm, trang web chuyên ngành, thư viện số, mạng xã hội hoặc công cụ trí tuệ nhân tạo có khả năng truy cập Internet. Dù sử dụng cách nào, bước đầu tiên vẫn không phải là nhập từ khóa hay viết câu lệnh, mà là xác định rõ mình đang cần biết điều gì.

Nếu nhu cầu chưa rõ, người dùng có thể nhận được hàng nghìn liên kết không liên quan hoặc một câu trả lời do AI trình bày rất trôi chảy nhưng không đúng với điều mình thực sự cần. Vì vậy, xác định nhu cầu thông tin là điểm xuất phát của mọi hoạt động tìm kiếm.

1. Nhu cầu thông tin là gì?

Nhu cầu thông tin là phần kiến thức, dữ liệu hoặc nội dung mà một người còn thiếu và cần có để trả lời câu hỏi, hoàn thành nhiệm vụ, giải quyết vấn đề hoặc đưa ra quyết định.

Nhu cầu ấy xuất hiện khi có khoảng cách giữa điều đã biết và điều cần biết. Chẳng hạn, một người muốn tham quan một địa điểm nhưng chưa biết đường đi, giờ mở cửa và giá vé. Những điều chưa biết tạo thành nhu cầu thông tin. Một người được giao giới thiệu về một di tích nhưng mới chỉ biết tên di tích sẽ cần tìm thêm vị trí, lịch sử hình thành, giá trị văn hóa và tình trạng bảo tồn.

Thông tin cần tìm có thể là một khái niệm, sự kiện, nguyên nhân, số liệu, bằng chứng, quy định, hình ảnh, bản đồ, hướng dẫn thao tác hoặc cách giải quyết một vấn đề. Nó cũng có thể là thông tin đang được công khai về chính một người trên Internet.

Nhu cầu thông tin không đồng nghĩa với việc muốn có càng nhiều thông tin càng tốt. Một nhu cầu được xác định đúng phải hướng tới phần thông tin cần thiết và có thể sử dụng được.

2. Nhu cầu thông tin xuất hiện khi nào?

Trong học tập, người dùng có thể cần tìm hoàn cảnh sáng tác để hiểu một tác phẩm, số liệu để lập biểu đồ, dẫn chứng để viết bài, hình ảnh để thuyết trình, bản đồ để xác định vị trí hoặc video để quan sát một quy trình.

Trong đời sống, nhu cầu thông tin xuất hiện khi xem dự báo thời tiết, tra đường đi, tìm hiểu cách dùng thiết bị, kiểm tra một lời khuyên về sức khỏe, so sánh sản phẩm, tìm quy định về thủ tục hành chính hoặc xác minh một nội dung đang lan truyền trên mạng xã hội.

Trong môi trường số, đôi khi nhu cầu xuất hiện từ chính dấu vết số của người dùng. Một người có thể muốn biết tên, địa chỉ thư điện tử, số điện thoại, hình ảnh hoặc tài khoản của mình đang xuất hiện công khai ở đâu; trang nào đang đăng; thông tin nào đã cũ, sai hoặc không còn phù hợp; và cần liên hệ với ai để yêu cầu chỉnh sửa hoặc gỡ bỏ.

Như vậy, nhu cầu thông tin không chỉ xuất hiện khi học môn Tin học hay khi mở một công cụ tìm kiếm. Nó có mặt trong hầu hết các hoạt động học tập, làm việc và sinh hoạt.

3. Chủ đề, câu hỏi và nhu cầu thông tin khác nhau như thế nào?

Một chủ đề chỉ cho biết phạm vi quan tâm chung. “Biến đổi khí hậu”, “Nguyễn Du”, “an toàn mạng” hoặc “dinh dưỡng” đều là những chủ đề rộng. Chúng chưa cho biết người tìm cần phần thông tin nào và sẽ dùng thông tin ấy vào việc gì.

Một câu hỏi làm nhu cầu rõ hơn. Chẳng hạn: “Biến đổi khí hậu ảnh hưởng như thế nào đến miền Trung Việt Nam?” Tuy nhiên, để tìm kiếm hiệu quả, vẫn cần làm rõ thời gian, mục đích và dạng thông tin cần sử dụng.

Nhu cầu thông tin hoàn chỉnh có thể được diễn đạt như sau:

Cần tìm ba biểu hiện gần đây của biến đổi khí hậu tại miền Trung Việt Nam, kèm số liệu và ví dụ thực tế, để chuẩn bị một bài thuyết trình năm phút.

Câu này cho biết nội dung, phạm vi, thời gian tương đối, mục đích và dạng thông tin cần tìm. Nó rõ hơn nhiều so với việc chỉ nhập “biến đổi khí hậu”.

Tương tự, “thông tin cá nhân trên mạng” là một chủ đề; còn nhu cầu rõ ràng có thể là:

Cần xác định những trang web công khai tên, địa chỉ thư điện tử hoặc số điện thoại của chính mình để kiểm tra tính chính xác và lập danh sách các trang cần yêu cầu gỡ bỏ.

4. Một nhu cầu thông tin rõ ràng cần làm rõ những gì?

Cần biết điều gì?

Trước hết, phải xác định phần kiến thức hoặc dữ liệu còn thiếu. Không nên chỉ nêu tên chủ đề mà cần chỉ ra khía cạnh cần tìm.

“Cần tìm hiểu về môi trường” là một nhu cầu quá rộng. “Cần biết nguyên nhân, hậu quả và ba biện pháp giảm rác thải nhựa trong trường học” rõ ràng hơn.

Cần thông tin đó để làm gì?

Mục đích sử dụng quyết định nội dung và mức độ chi tiết. Cùng tìm về ô nhiễm không khí, nhưng người trả lời một câu hỏi ngắn chỉ cần khái niệm và nguyên nhân; người viết bài nghị luận cần thêm dẫn chứng; người lập áp phích cần thông điệp ngắn và hình ảnh; người đề xuất giải pháp cần số liệu, nguyên nhân và điều kiện thực tế.

Nếu không xác định mục đích, người dùng dễ thu thập nhiều nội dung nhưng không biết lựa chọn phần nào.

Phạm vi cần tìm đến đâu?

Phạm vi có thể được giới hạn theo thời gian, địa điểm, đối tượng, số lượng, lĩnh vực hoặc mức độ chi tiết. “Cần tìm số liệu lượng mưa” còn quá rộng. “Cần số liệu lượng mưa trung bình tại Đà Nẵng trong năm gần nhất để lập biểu đồ” cụ thể hơn.

Với thông tin có thể thay đổi như thời tiết, giá cả, lịch thi, quy định, chức vụ hoặc phiên bản phần mềm, cần nêu rõ mốc thời gian. Với vấn đề phụ thuộc địa phương, cần nêu rõ địa điểm.

Cần thông tin dưới dạng nào?

Tùy nhiệm vụ, người dùng có thể cần văn bản, số liệu, bảng, biểu đồ, hình ảnh, bản đồ, âm thanh, video, tài liệu PDF hoặc đường dẫn đến nguồn gốc. Một bài thuyết trình có thể cần cả đoạn giới thiệu, số liệu và hình ảnh; một người sửa thiết bị có thể cần video hướng dẫn; một người kiểm tra dấu vết cá nhân cần danh sách đường dẫn cụ thể.

Có yêu cầu nào về tính cập nhật và nguồn hay không?

Ở bước xác định nhu cầu, người dùng chưa cần đánh giá từng nguồn, nhưng phải nhận ra khi nhiệm vụ đòi hỏi thông tin mới hoặc thông tin chính thức. Ví dụ, “quy định tuyển sinh hiện hành” khác với “lịch sử thay đổi quy định tuyển sinh”; “số liệu dân số gần nhất” khác với “số liệu dân số năm 2019”.

Nếu cần sử dụng lại hoặc kiểm chứng, nên xác định ngay rằng kết quả phải kèm tên nguồn, đường dẫn và thời điểm công bố. Yêu cầu này đặc biệt quan trọng khi tìm bằng AI, bởi một câu trả lời tổng hợp không thể thay thế tài liệu gốc.

5. Nhu cầu thông tin quyết định cách tìm kiếm

Sau khi biết mình cần gì, người dùng mới lựa chọn nơi và cách tìm. Hiện nay có hai con đường phổ biến.

Tìm kiếm truyền thống là nhập từ khóa hoặc truy vấn vào công cụ tìm kiếm, ô tìm kiếm của một website, thư viện số, cơ sở dữ liệu, nền tảng video hoặc bản đồ. Công cụ thường trả về danh sách các kết quả để người dùng tự mở, đọc và lựa chọn.

Tìm kiếm thông qua công cụ AI là diễn đạt nhu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên để AI tìm trên web, tổng hợp kết quả và đưa ra câu trả lời có liên kết nguồn. Người dùng có thể tiếp tục đặt câu hỏi nối tiếp để thu hẹp phạm vi, yêu cầu định dạng lại kết quả hoặc tìm thêm nguồn.

Hai con đường không loại trừ nhau. Công cụ tìm kiếm truyền thống thường phù hợp khi đã biết khá rõ tài liệu, website hoặc cụm từ cần tìm. AI có khả năng tìm kiếm trên web hữu ích khi nhu cầu còn cần được làm rõ, khi phải tổng hợp nhiều nguồn hoặc khi người dùng muốn trao đổi bằng câu hỏi tự nhiên. Trong nhiều nhiệm vụ, cách hiệu quả nhất là dùng AI để định hướng, sau đó mở nguồn gốc và tiếp tục tìm kiếm trực tiếp.

Điều quan trọng là phải phân biệt AI đang tìm kiếm trên Internet với AI đang tạo câu trả lời từ kiến thức sẵn có. Nếu nhiệm vụ cần thông tin mới mà công cụ không truy cập web hoặc không đưa nguồn, nhu cầu thông tin chưa được đáp ứng đầy đủ.

6. Cùng một nhu cầu được diễn đạt khác nhau tùy công cụ

Khi dùng công cụ tìm kiếm truyền thống, nhu cầu thường được rút gọn thành những từ khóa chính. Ví dụ, từ nhu cầu “cần tìm hướng dẫn chính thức về việc chuẩn bị trước bão tại Đà Nẵng để làm tờ thông tin cho gia đình”, có thể hình thành truy vấn:

hướng dẫn chuẩn bị trước bão Đà Nẵng

Khi dùng công cụ AI có khả năng tìm kiếm trên web, nhu cầu có thể được diễn đạt thành một yêu cầu đầy đủ hơn:

Hãy tìm trên Internet các hướng dẫn chính thức, còn hiệu lực về những việc gia đình tại Đà Nẵng cần chuẩn bị trước khi bão đến. Tóm tắt thành các mục ngắn và dẫn liên kết đến từng nguồn gốc.

Trong cả hai trường hợp, nội dung cốt lõi vẫn giống nhau: cần biết việc phải làm, trong bối cảnh Đà Nẵng, từ nguồn chính thức, để tạo tờ hướng dẫn. Từ khóa hay lời nhắc chỉ là hình thức chuyển nhu cầu ấy cho công cụ.

Không nên bắt đầu bằng câu hỏi “Dùng Google hay ChatGPT?” khi chưa biết mình cần gì. Công cụ được lựa chọn sau nhu cầu, không thay thế cho việc xác định nhu cầu.

7. Ví dụ: nhu cầu tìm thông tin cá nhân của chính mình

Một người muốn kiểm tra dấu vết cá nhân trên Internet có thể bắt đầu bằng nhu cầu rất chung: “Tôi muốn biết trên mạng có thông tin gì về tôi.” Nhu cầu này cần được làm rõ để tránh kết quả lẫn với người trùng tên hoặc thu thập dữ liệu quá mức.

Có thể diễn đạt lại:

Cần tìm các trang công khai có nhắc đến đúng họ tên của mình, kết hợp với nghề nghiệp, địa phương, tên tài khoản hoặc thông tin nhận diện đã từng công khai; xác định trang nào hiển thị địa chỉ thư điện tử, số điện thoại hoặc hình ảnh; lập danh sách đường dẫn để tự kiểm tra và yêu cầu chỉnh sửa hoặc gỡ bỏ nếu cần.

Nhu cầu này đã chỉ ra:

●      đối tượng cần tìm là chính người yêu cầu;

●      dấu hiệu dùng để phân biệt với người trùng tên;

●      loại thông tin cần phát hiện;

●      sản phẩm cuối cùng là danh sách trang và đường dẫn;

●      mục đích là kiểm tra, chỉnh sửa hoặc gỡ bỏ.

Khi chuyển nhu cầu này cho AI, chỉ nên cung cấp những dấu hiệu nhận diện thật sự cần thiết và ưu tiên dữ liệu đã được công khai. Không nhập mật khẩu, mã xác thực, số tài khoản ngân hàng, ảnh giấy tờ tùy thân hoặc dữ liệu nhạy cảm không liên quan đến việc tìm kiếm.

Việc AI nêu ra một trang chưa có nghĩa trang đó chắc chắn nói về đúng người. Sau bước tìm kiếm, người dùng vẫn phải mở nguồn, đối chiếu ngữ cảnh và xác nhận danh tính. Phần thao tác này thuộc quá trình truy cập, điều hướng và đánh giá kết quả.

8. Một số ví dụ xác định nhu cầu thông tin

Trong học tập: Cần tìm những nét chính về cuộc đời và sự nghiệp Nguyễn Du, cùng hai nguồn có thể trích dẫn, để viết phần giới thiệu tác giả.

Trong khoa học: Cần số liệu nhiệt độ trung bình tháng tại Đà Nẵng trong năm gần nhất, ở dạng bảng, để vẽ biểu đồ.

Trong an toàn số: Cần biết các dấu hiệu nhận biết tin nhắn giả mạo ngân hàng và cách xử lí an toàn để làm một tờ cảnh báo.

Trong đời sống: Cần tìm hướng dẫn sử dụng đúng mẫu máy điều hòa đang có, ưu tiên tài liệu của nhà sản xuất và video minh họa.

Khi xác minh thông tin: Cần kiểm tra một phát biểu đang lan truyền có xuất hiện trong văn bản hoặc thông báo chính thức hay không, đồng thời ghi lại đường dẫn nguồn.

Khi dùng AI: Cần AI tìm trên web, tổng hợp ba nguồn mới nhất về một vấn đề, chỉ ra điểm giống và khác nhau, nhưng vẫn phải cung cấp liên kết để người dùng đọc tài liệu gốc.

Các ví dụ trên cho thấy nhu cầu tốt không nhất thiết phải dài. Nó chỉ cần đủ rõ để người dùng và công cụ hiểu đúng nhiệm vụ.

9. Những cách xác định nhu cầu chưa tốt

Chỉ nêu một chủ đề rộng. “Tìm về Việt Nam”, “tìm về AI” hoặc “tìm về môi trường” có thể dẫn tới quá nhiều hướng khác nhau.

Dùng từ mơ hồ. Các yêu cầu như “tìm thông tin hay”, “tìm đầy đủ mọi thứ” hoặc “cho tôi nội dung tốt nhất” không xác định được tiêu chí lựa chọn.

Không nói mục đích. Cùng một chủ đề nhưng nội dung cho bài viết, biểu đồ, quyết định mua hàng hay hướng dẫn an toàn sẽ rất khác nhau.

Không nêu thời gian hoặc địa điểm khi cần. Điều này dễ làm kết quả đã cũ hoặc không phù hợp với nơi người dùng đang sống.

Chỉ nêu tên công cụ. “Tìm trên Google” hoặc “hỏi ChatGPT” chưa phải là nhu cầu thông tin. Đó mới là dự định sử dụng một công cụ.

Muốn AI trả lời nhưng không yêu cầu tìm trên web. Với thông tin hiện hành, người dùng cần nêu rõ yêu cầu tìm kiếm, tính cập nhật và nguồn dẫn.

Cung cấp dữ liệu cá nhân quá mức. Muốn tìm dấu vết số không có nghĩa là phải đưa cho công cụ mọi thông tin riêng tư. Chỉ dùng dữ liệu tối thiểu cần thiết.

Muốn thu thập càng nhiều càng tốt. Thông tin chỉ có giá trị khi phù hợp với mục tiêu và có thể sử dụng. Số lượng lớn không bảo đảm chất lượng.

10. Quy trình xác định nhu cầu trước khi tìm

Có thể thực hiện theo trình tự:

Nhận nhiệm vụ → xác định điều đã biết → chỉ ra điều còn thiếu → làm rõ mục đích và phạm vi → xác định dạng kết quả → chọn cách tìm kiếm.

Giả sử nhiệm vụ là giới thiệu một loài động vật có nguy cơ tuyệt chủng tại Việt Nam. Người thực hiện đã biết tên một số loài và biết rằng chúng cần được bảo vệ, nhưng còn thiếu nơi sinh sống, đặc điểm, số lượng hiện nay, nguyên nhân suy giảm, biện pháp bảo vệ và hình ảnh.

Nhu cầu có thể được giải thích:

Cần tìm thông tin cập nhật về nơi sống, đặc điểm, tình trạng quần thể, nguyên nhân suy giảm và biện pháp bảo vệ một loài động vật có nguy cơ tuyệt chủng tại Việt Nam để thực hiện một sản phẩm giới thiệu. Kết quả cần ngắn gọn, có hình ảnh và kèm nguồn để kiểm tra.

Sau khi nhu cầu đã rõ, người dùng mới quyết định tìm trực tiếp bằng công cụ tìm kiếm, yêu cầu AI tìm và tổng hợp, hoặc kết hợp cả hai.

11. Điều cần ghi nhớ

Nhu cầu thông tin không chỉ là tên một chủ đề. Đó là sự giải thích rõ ràng về điều cần biết, lí do cần biết, phạm vi cần tìm, dạng kết quả cần sử dụng và yêu cầu về thời gian hoặc nguồn khi có liên quan.

Trong bối cảnh hiện nay, người dùng có thể tìm kiếm bằng công cụ truyền thống hoặc bằng AI có khả năng truy cập web. Dù chọn con đường nào, quy trình vẫn bắt đầu bằng ba câu hỏi:

Mình đang thiếu thông tin gì? Mình cần thông tin đó để làm gì? Kết quả cần cụ thể đến mức nào?

Khi trả lời được những câu hỏi này, từ khóa sẽ rõ hơn, lời nhắc cho AI sẽ chính xác hơn và kết quả tìm được sẽ gần với mục tiêu hơn. Đây là nội dung cốt lõi của tiêu chí 1.1.TC1a – Giải thích được nhu cầu thông tin.

Tài liệu tham khảo

Khung năng lực số cho người học và tài liệu phát triển năng lực số cấp trung học cơ sở, lĩnh vực 1.1: Duyệt, tìm kiếm và lọc dữ liệu, thông tin và nội dung số.

OpenAI, ChatGPT Search, Trung tâm trợ giúp OpenAI, cập nhật và truy cập ngày 31 tháng 7 năm 2026.