Page 118 - Nong nghiep DBSCL hien trang va dinh huong phat trien (GS.TS. Nguyen Thanh Phuong)_16x24_(392p)
P. 118

số sẽ đóng vai trò trở thành hệ tư vấn hỗ trợ ra quyết định cho từng nhóm đối
          tượng, cao hơn nữa nó sẽ cung cấp năng lực tự ra quyết định theo mức độ
          khác nhau.

               Đóng góp quan trọng nhất của bài viết là Tập giải pháp tổng thể về
          chuyển đổi số để phát triển bền vững nông nghiệp ĐBSCL, được xây dựng
          dựa trên nhiều giải pháp chuyển đổi số và định hướng chính sách khác nhau.
          Tập các giải pháp này cũng có thể ứng dụng trên phạm vi rộng hơn hoặc ở
          một địa bàn nông thôn khác. Sau khi quan sát các giải pháp dựa trên chiều
          ngang (nối kết các mục tiêu phát triển bền vững) và theo chiều dọc (các nhóm
          đối tượng quản lý), có thể thấy rằng mối quan tâm cho nhóm giải pháp theo
          chiều dọc chưa thật sự được xem trọng, và cũng ít được quan tâm trong các
          nhóm giải pháp. Đây có thể là nguyên nhân chính gây ra việc thiếu đồng bộ
          trong quá trình vận hành nền kinh tế nông nghiệp vốn rất phức tạp và tiềm ẩn
          nhiều rủi ro ở khu vực ĐBSCL. Nói cách khác, trong khi các nhóm đối tượng
          đang cố gắng xây dựng các giải pháp chuyển đổi số cho riêng họ, không có
          giải giải pháp nào được xây dựng để nối kết, chuẩn hóa và chia sẻ dữ liệu
          giữa các nhóm này, lúc đó sẽ dẫn đến sự mất kiểm soát trong quá trình điều
          tiết nền kinh tế nông nghiệp. Và tất nhiên, các mục tiêu phát triển bền vững
          sẽ khó được thực hiện một cách đầy đủ. Do vậy, chúng tôi khuyến nghị sự tập
          trung hơn vào các giải pháp Kết nối cộng đồng (giải pháp chiều dọc), bao
          gồm: (1) Phát triển các diễn đàn số, (2) Đào tạo/Khuyến nông số, (3) Xây
          dựng Mạng xã hội nông nghiệp.

               TÀI LIỆU THAM KHẢO

          Đại  học  Cần  Thơ.  (2014).  Dự  án  DREAM  (Decision-Support  Research  for
               Environmental Applications and Models). Hợp tác giữa Đại học Cần Thơ,
               Việt Nam và Viện nghiên cứu Phát triển Pháp (IRD), Cộng hòa Pháp.
          Groth, P., & Michel, D. (2020). Introduction – FAIR Data, Systems and Analysis.
               Data Science, 3, 1–2.
          Kamilaris, A., Andreas, K., & Francesc. X. P-B. (2017). A Review on the Practice
               of  Big  Data  Analysis  in  Agriculture.  Computers  and  Electronics  in
               Agriculture,  143,  23–37.  https://www.sciencedirect.com/science/article/pii
               /S0168169917301230.
          McBratney, A., Brett, W., Tihomir, A., & Johan, B. (2005). Future Directions of
               Precision  Agriculture.  Precision  Agriculture,  6(1),  7–23.  https://doi.org/
               10.1007/s11119-005-0681-8




                                                                                107
   113   114   115   116   117   118   119   120   121   122   123