Đánh giá học thuật (Scholar Evaluation)

Skill này làm gì

• Đánh giá định tính trước cho bài báo, bản thảo, đề cương, tổng quan tài liệu hoặc ý tưởng nghiên cứu; điểm số chỉ mô tả bằng chứng khớp với rubric đã công bố trước.
• Cấm dùng chỉ số thay thế: Impact Factor, h-index, số trích dẫn, danh tiếng tạp chí/cơ quan; trình kiểm tra rubric sẽ loại bỏ các tiêu chí kiểu đó.
• Quy trình 8 bước: xác nhận mục đích hợp lệ → định nghĩa cấu trúc khái niệm → kiểm định rubric → lập sổ bằng chứng → chấm độc lập → chạy kiểm tra chất lượng → tổng hợp định tính → hội đồng người thật rà soát.
• Các script Python đi kèm chạy cục bộ: tính điểm, kiểm tra truy vết bằng chứng, độ đồng thuận giữa người chấm, độ nhạy trọng số, checklist quy trình (không mạng, không credential, không gọi model ngoài).
• Từ chối mọi mục đích quyết định hệ trọng: tuyển dụng, thăng tiến, tuyển sinh, cấp kinh phí, giải thưởng, kỷ luật.

Phù hợp với ai

• Nghiên cứu sinh, nhà nghiên cứu muốn phản biện nội bộ có hệ thống trước khi nộp bài.
• Cán bộ quản lý nghiên cứu cần audit tính hợp lệ, công bằng và bảo mật của quy trình đánh giá.
• Trưởng nhóm muốn thay văn hóa "chạy theo chỉ số" bằng phản hồi dựa trên bằng chứng.

Ví dụ sử dụng

1. Đưa bản thảo trước khi nộp để nhận nhận xét theo từng tiêu chí, phân biệt rõ "có bằng chứng / thiếu / không áp dụng".
2. Chạy scripts/validate_rubric.py để phát hiện tiêu chí dựa trên số trích dẫn lẫn trong rubric tự soạn.
3. Nạp file CSV điểm của ba người chấm vào summarize_agreement.py để xem mức đồng thuận và chỉnh lại tiêu chí gây tranh cãi.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/scholar-evaluation/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/scholar-evaluation từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/scholar-evaluation/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.