Trong thời đại AI phát triển, nhiều bạn sinh viên băn khoăn: Liệu kiến thức trên giảng đường có còn đủ giá trị? Làm sao để việc học 4 năm đại học không bị 'lãng phí' khi AI có thể tra cứu, phân tích thông tin cực nhanh?
Chìa khóa không nằm ở việc quay mặt với AI hoặc lạm dụng AI, mà là học cách tận dụng và phát triển những kỹ năng mà AI chưa thể thay thế. Mô hình 70-20-10, vốn rất phổ biến trong đào tạo doanh nghiệp, lại là một kim chỉ nam tuyệt vời cho hành trình học đại học của bạn!
 |
| Bí quyết học cùng AI |
Hãy xem cách áp dụng mô hình này để tối ưu hóa việc học đại học.
1. 70% Học qua thực hành và trải nghiệm (Applied Learning) Đây là phần AI khó lòng thay thế. Thay vì chỉ ghi nhớ, hãy áp dụng kiến thức vào thực tế:
- Làm đồ án, nghiên cứu khoa học: Biến lý thuyết thành sản phẩm, giải quyết vấn đề cụ thể.
- Tham gia thực tập (internship): Học hỏi trực tiếp từ môi trường làm việc chuyên nghiệp.
- Giải quyết Case Study, tham gia cuộc thi học thuật: Đối mặt với các tình huống phức tạp, đòi hỏi tư duy phản biện và sáng tạo.
- Tự làm các dự án cá nhân: Áp dụng kỹ năng code, thiết kế, phân tích... vào sở thích hoặc vấn đề bạn quan tâm. Phần này giúp bạn rèn luyện kỹ năng giải quyết vấn đề, tư duy độc lập, khả năng thích ứng và biến kiến thức thành hành động – những kỹ năng cốt lõi trong mọi thời đại, đặc biệt là khi AI làm được các tác vụ lặp đi lặp lại.
2. 20% Học hỏi qua tương tác và cộng tác (Collaborative Learning) AI có thể trò chuyện, nhưng không thể thay thế kết nối con người thực sự:
- Thảo luận sâu với giảng viên và bạn bè: Không chỉ nghe giảng, hãy đặt câu hỏi, phản biện, tranh luận để hiểu sâu vấn đề.
- Học nhóm, làm việc nhóm hiệu quả: Rèn luyện kỹ năng giao tiếp, lắng nghe, đàm phán, phân công công việc – cực kỳ quan trọng trong thế giới chuyên nghiệp.
- Tìm kiếm Mentor: Học hỏi kinh nghiệm từ giảng viên, cựu sinh viên, hoặc chuyên gia trong ngành.
- Tham gia các CLB, hội nhóm học thuật: Mở rộng mạng lưới quan hệ, học hỏi từ những người có cùng sở thích và mục tiêu. Khả năng làm việc nhóm, giao tiếp hiệu quả và xây dựng mạng lưới là những kỹ năng mềm mà AI hiện tại không thể sở hữu, và chúng ngày càng trở nên quan trọng.
3. 10% Nền tảng lý thuyết và kiến thức cốt lõi (Foundational Knowledge) AI có thể cung cấp thông tin, nhưng bạn cần nền tảng để hiểu và đánh giá nó:
- Nắm vững kiến thức nền tảng từ bài giảng, sách giáo khoa: Đây là "bản đồ" giúp bạn định vị trong biển thông tin.
- Học cách tìm kiếm, đánh giá và tổng hợp thông tin đáng tin cậy: Quan trọng hơn bao giờ hết khi AI có thể tạo ra thông tin sai lệch hoặc thiên vị.
- Hiểu rõ các nguyên lý, khái niệm cốt lõi: Để bạn có thể đặt câu hỏi đúng cho AI và kiểm tra kết quả nó đưa ra.
- Cập nhật xu hướng, kiến thức mới trong ngành: Giúp bạn đi tắt đón đầu và sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ đắc lực. Phần này cung cấp cấu trúc và nguyên tắc cơ bản, giúp bạn sử dụng AI một cách thông minh, chứ không phải bị động phụ thuộc vào nó.
4. Cân bằng và điều chỉnh linh hoạt Mô hình 70-20-10 là một kim chỉ nam, không phải quy tắc cứng nhắc. Tỷ lệ này cần được điều chỉnh tùy thuộc vào:
- Môi trường làm việc: Một startup năng động có thể cần tỷ lệ 50-30-20 (nhiều thử thách mới, nhiều tương tác để giải quyết vấn đề). Một tập đoàn lớn với quy trình chuẩn hóa có thể thiên về 80-15-5 (học sâu qua quy trình, ít cần thảo luận lại các vấn đề cơ bản).
- Cấp độ và vai trò: Nhân viên mới có thể cần nhiều hơn 10% lý thuyết ban đầu. Lãnh đạo cấp cao có thể học nhiều hơn qua tương tác và xử lý các tình huống phức tạp. Quan trọng là liên tục theo dõi tiến độ học tập của bản thân/đội ngũ và điều chỉnh tỷ lệ phù hợp để đạt hiệu quả cao nhất.
Học đại học hiệu quả trong kỷ nguyên AI không chỉ là ngồi trên giảng đường. Đó là sự kết hợp hài hòa giữa việc nắm vững nền tảng, chủ động thực hành áp dụng, và tích cực học hỏi từ cộng đồng xung quanh.
Hãy bắt đầu lên kế hoạch học tập của bạn theo mô hình 70-20-10 ngay hôm nay để trang bị cho mình những kỹ năng để sử dụng AI và sẵn sàng cho tương lai!
Như lời nhận định: “Học không chỉ diễn ra trên lớp, mà còn trong từng phút giây bạn đối mặt thách thức thực tế và tương tác với thế giới xung quanh.”
Bạn nghĩ sao về cách áp dụng mô hình này cho việc học đại học? Chia sẻ quan điểm của bạn dưới phần bình luận nhé!
