Tri thức nhân loại ngày càng tăng nhanh theo cấp số nhân, ngành nghề cũng tăng lên nhanh chóng. Nhưng mỗi năm cũng mất đi số lượng lớn các ngành nghề truyền thống do sự xâm nhập của AI, tự động hóa... Nếu mỗi cá nhân không tự trao dồi, học hỏi sẽ nhanh chóng tụt hậu, bị đào thải...

Các cụ có câu: Một nghề cho chín còn hơn chín nghề. Điều này nhắc nhở chúng ta cần học chuyên sâu một nghề, lấy nghề chính là giá trị cốt lõi của mình trong khi vẫn học tập không ngừng, tiếp thu công nghệ mới để sẵn sàng hội nhập thế giới.

Giáo đa thành oán: Chỉ dạy, nhắc nhở cái sai của người ta nhiều quá dễ khiến người bị lỗi sinh oán giận. Bố mẹ, ông bà dạy bảo con/cháu nhiều, nói lắm cũng bị con cháu không ưa. Đây là một nghịch lý, là kết quả phản tác dụng nếu phương pháp dạy không phù hợp với hoàn cảnh, môi trường. 

Giáo đa thành oán: Dạy nhiều thành ra thù giận.

Người thầy giáo, vì muốn cho học trò mình mau giỏi, nên dạy nhiều bài, nhiều môn, lại áp dụng kỷ luật nghiêm, khảo bài thường xuyên, quở phạt những học trò chểnh mảng, khiến các trò nầy oán hận thầy giáo. Đó cũng chính là cái bạc bẽo của nghề dạy học.

Trong bất cứ môi trường nào, dù là ở nhà hay công sở, phương pháp truyền thụ kiến thức không thể đạt hiệu quả một sớm một chiều. Chiến lược đào tạo trong một doanh nghiệp cần có lộ trình chuẩn, xây dựng một đường ống kho tri thức (Knowledge Base) để tri thức có thể tự vận hành nhỏ giọt từ trên xuống dưới, từ cấp lãnh đạo qua các cấp trung xuống đến nhân viên, đây chính là phương pháp mưa dầm thấm lâu... Hiệu ứng "Trickle-Down" trong kinh tế, marketing cũng được áp dụng trong đào tạo để nhân viên cấp dưới có thể hấp thụ được các kỹ năng mềm mà thường chỉ lãnh đạo hoặc người có trình độ học tập cao cấp mới có thể lĩnh hội được. Thí dụ các kỹ năng quản lý dự án quốc tế chuẩn PMP hay quản trị linh hoạt Agile, Lean... là những tri thức cao cấp, qua một thời gian sẽ được chuẩn hóa để dần trở thành kỹ năng cơ bản cho mọi nhân viên.

Adaptive Learning là gì?

Dạy nhiều, nhồi nhét nhiều, chép bài nhiều, phạt nhiều... tất cả đều trở nên kém tác dụng với thế hệ ngày nay - thế hệ các bạn trẻ thành thạo máy tính và tin học, chỉ coi trọng nội dung ngắn,  video minh họa trực quan, slide sống động, các biểu đồ hình ảnh thay ngàn lời nói...

Xem thêm: Adaptive Learning là gì? Tại sao nên học theo phương pháp sử dụng công nghệ?

Càng ép học, học sinh càng tìm ngàn lý do để né tránh. Nặng hơn nữa sẽ rơi vào "giáo đa thành oán" như đã nói ở trên. Phương pháp học tập thích ứng ra đời để giảm bớt áp lực, tăng cường hiệu quả học, khơi gợi sự sáng tạo ở mọi lứa tuổi.

Với phương pháp Adaptive learning – còn gọi là học tập thích ứng, thay vì phương pháp tiếp cận trên diện rộng, sinh viên các trường phổ thông và cao đẳng có thể có các mô-đun học tập phù hợp với nhu cầu cụ thể, cách học và thích ứng với bất kỳ khó khăn nào trong học tập mà họ gặp phải.

Adaptive learning được xem là tương lai của nền giáo dục. Đối với các trường đại học và cao đẳng, để thực hiện phương pháp học tập này trong toàn bộ chương trình và mọi khóa học, nó sẽ đòi hỏi một sự thay đổi mô hình giáo dục chưa từng có. Trong lịch sử giáo dục, điều này chưa bao giờ được thử, trừ một số ít các trường tư thục và cao đẳng.

Mặc dù phương pháp adaptive learning là một sự khác biệt so với các phương pháp sư phạm truyền thống, nhưng các nhà giáo dục kỳ vọng điều này sẽ trở thành một chuẩn mực mới, trong tương lai, với các khóa học được điều chỉnh theo nhu cầu riêng của mỗi sinh viên.

Phương pháp học thích ứng (Adaptive Learning) kết hợp công nghệ AI giúp “đo ni đóng giày” từng kỹ năng

Đa số sinh viên hiện nay đang đắm chìm trong những cách học và tư duy cứng nhắc hơn bao giờ hết. Khi khái niệm học tập thích ứng bắt đầu xuất hiện, đó là lúc máy tính bắt đầu trở thành công cụ cần thiết. Người ta cho rằng các chương trình AI sẽ điều chỉnh các khóa học phù hợp với nhu cầu của từng học sinh.

Việc kết hợp học tập thích ứng với phân tích dự đoán có tiềm năng rất lớn trong việc cải thiện cách học của sinh viên và mang lại kết quả học tập tích cực. Hệ thống học tập dựa trên AI có thể thu thập và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ từ các hoạt động học tập của sinh viên, chẳng hạn như lượng thời gian dành cho việc hoàn thành mỗi bài tập và kết quả đánh giá của giáo viên. Dữ liệu có thể được sử dụng để phát hiện thế mạnh và xây dựng các mô hình dự đoán giúp xác định năng lực học tập của từng sinh viên và thay đổi chính xác nội dung được cung cấp cho mọi người học.

Các thuật toán phân tích dữ liệu bằng máy tính sẽ nhanh hơn nhiều so với con người. Vì vậy, học sinh nhận được nội dung, lời nhắc và can thiệp — tất cả đều thay đổi theo thời gian thực dựa trên nhu cầu và khả năng cá nhân của họ. Mặc dù nhiều nhà giáo dục có thể thấy những lợi ích của phương pháp adaptive learing, nhưng thách thức là tìm ra cách để thực hiện nó và làm thế nào để hiệu quả về mặt chi phí.

Tác giả: Phạm Đình Trường
Via TIGO Solutions