Mình dùng AI khá nhiều trong việc học, từ giải một bài tập, tìm hướng triển khai cho một đề tài đến chỉnh sửa một bài nghiên cứu. Nhưng càng dùng nhiều, mình càng nhận ra hiệu quả không nằm ở việc mình hỏi AI bao nhiêu lần, mà ở cách mình đặt vấn đề cho nó. Có những lần chỉ cần đổi cách hỏi, câu trả lời đã khác hoàn toàn. Cũng có những lúc AI đưa ra một câu trả lời rất dài nhưng mình vẫn không thể dùng được vì ngay từ đầu mình chưa nói rõ mình cần gì.

Sau một thời gian thử nhiều cách, mình bắt đầu thay đổi cách làm. Mình không còn xem AI như một nơi để lấy đáp án có sẵn, mà sử dụng nó ở từng bước của việc học: lúc chưa hiểu đề, lúc cần tìm ý tưởng, lúc muốn kiểm tra một lập luận và cả khi bài đã hoàn thành. Từ những lần như vậy, mình nhận ra có vài cách sử dụng AI khiến mình học chủ động hơn khá nhiều.

Khi chưa biết bắt đầu từ đâu, mình để AI hỏi ngược lại

Có những bài nghiên cứu mình nhận được nhưng ngay cả mình cũng chưa biết phải bắt đầu từ đâu. Trước đây, mình thường đưa thẳng đề bài vào AI rồi yêu cầu “hãy giúp mình làm bài”. AI sẽ trả về một dàn ý khá hoàn chỉnh, nhưng càng đọc mình càng thấy có vấn đề: mình chưa thực sự hiểu tại sao lại chọn hướng đó và nếu muốn thay đổi thì cũng không biết nên bắt đầu từ đâu.

Sau đó, mình thử đổi cách hỏi. Mình đưa cho AI đề bài, yêu cầu của giảng viên và những gì mình đã có, rồi nói: “Đừng giải bài ngay. Hãy đặt cho mình những câu hỏi bạn cần biết để hiểu rõ đề tài này trước”. AI bắt đầu hỏi về mục tiêu nghiên cứu, đối tượng, phạm vi, dữ liệu mình có và hướng mình muốn tập trung. Có những câu hỏi rất đơn giản nhưng trước đó mình chưa từng nghĩ đến. Nhờ trả lời từng câu, mình tự xác định được mình thực sự muốn làm gì trước khi bắt tay vào viết. Từ đó, khi gặp một đề bài còn mơ hồ, mình không còn cố ép AI đưa ra câu trả lời ngay. Mình để nó hỏi ngược lại trước. Điều này đặc biệt hữu ích khi mình chưa xác định rõ vấn đề, vì đôi khi câu hỏi đúng còn quan trọng hơn câu trả lời.

Nguồn: Pinterest

Một bài lớn, mình chia thành nhiều bài nhỏ

Với những bài nghiên cứu hoặc bài tập có nhiều yêu cầu, mình từng có thói quen đưa toàn bộ đề bài vào một lần rồi yêu cầu AI hoàn thành. Cách này có ưu điểm là nhanh, nhưng output thường rất dài và chung chung. Đến lúc đọc lại, mình nhận ra có những phần không đúng trọng tâm, có phần bị lặp và có những luận điểm chưa được giải thích đủ. Sau đó, mình bắt đầu chia công việc thành từng bước. Ví dụ, với một đề tài nghiên cứu, mình sẽ yêu cầu AI giúp xác định vấn đề trước. Khi đã thống nhất được vấn đề, mình mới chuyển sang xây dựng câu hỏi nghiên cứu, sau đó tìm các hướng lập luận, xác định dữ liệu cần thiết rồi mới triển khai thành nội dung. Mỗi bước đều có một prompt riêng, và mình lấy kết quả của bước trước làm cơ sở cho bước tiếp theo.

Cách này làm mình mất thêm vài lần hỏi AI nhưng lại tiết kiệm rất nhiều thời gian sửa về sau. Nếu phần lập luận chưa ổn, mình biết mình cần quay lại bước xác định vấn đề hoặc xây dựng luận điểm thay vì phải làm lại toàn bộ bài. Quan trọng hơn, mình cũng hiểu rõ mình đang làm gì ở từng bước. Một vấn đề lớn khi được chia thành những vấn đề nhỏ sẽ dễ xử lý hơn rất nhiều, không chỉ với AI mà cả với chính người học.

Nguồn: Pinterest

Mình không chỉ hỏi AI “ý này có đúng không?”

Có những lúc mình đã có ý tưởng cho một bài nhưng không chắc cách lập luận của mình có đủ chặt chẽ. Nếu hỏi AI “ý tưởng này có tốt không?”, câu trả lời thường khá dễ đoán: “Ý tưởng của bạn khá tốt, tuy nhiên có thể phát triển thêm…”. Đọc xong mình vẫn không biết ý tưởng của mình thực sự có vấn đề ở đâu. Thế là mình bắt đầu yêu cầu AI đóng một vai trò cụ thể hơn. Mình đưa ý tưởng của mình vào và hỏi: “Hãy tìm điểm yếu trong lập luận này”, “Nếu bạn là người chấm bài, bạn sẽ đặt câu hỏi gì?” hoặc “Có giả định nào mình đang bỏ qua không?”. Có lần mình còn yêu cầu AI đưa ra một lập luận ngược lại với quan điểm mình đang viết để xem liệu mình có đủ cơ sở bảo vệ ý kiến của mình hay không. Những câu trả lời này đôi khi khiến mình phải sửa lại cả một phần bài. Nhưng đó lại là điều mình cần. Mình không dùng AI để nó nói rằng ý tưởng của mình đúng, mà dùng nó để tìm ra những chỗ mình có thể đang sai hoặc chưa nghĩ tới. Khi đó, AI giống như một người phản biện tạm thời, còn quyết định cuối cùng vẫn là của mình.

Khi AI trả lời chưa đúng ý, mình học cách phản hồi cụ thể hơn

Một điều mình từng làm rất nhiều là thấy câu trả lời chưa ổn rồi nhắn lại “viết hay hơn”, “làm sâu hơn” hoặc “sửa lại giúp mình”. Kết quả là AI đưa ra một phiên bản khác, nhưng đôi khi mình vẫn không thích. Lúc đó mình lại tiếp tục yêu cầu sửa và cứ lặp lại như vậy. Sau này, mình bắt đầu nói rõ vấn đề hơn. Nếu đoạn văn đang quá chung, mình yêu cầu chỉ ra chỗ nào đang chung và bổ sung ví dụ cụ thể. Nếu hai đoạn chưa liên kết, mình yêu cầu kiểm tra mạch lập luận. Nếu câu trả lời quá dài, mình không chỉ nói “rút gọn” mà yêu cầu giữ lại những ý nào và loại bỏ những phần nào. Có khi mình còn đưa chính phiên bản mình đã sửa cho AI rồi hỏi: “Dựa trên phiên bản này, hãy chỉ ra ba điểm còn chưa thuyết phục”.

Nhờ vậy, mỗi lần AI trả lời lại đều gần với thứ mình cần hơn. Nhưng điều quan trọng hơn là mình cũng phải suy nghĩ kỹ xem mình thực sự không hài lòng ở đâu. Muốn AI sửa đúng, mình phải tự xác định được tiêu chuẩn của một câu trả lời tốt. Thành ra, quá trình phản hồi cho AI cũng trở thành một cách để mình tự kiểm tra bài của mình.

Nguồn: Pinterest

Và mình không còn lấy câu trả lời đầu tiên làm đáp án cuối cùng

Có một điều mình luôn cố giữ khi học cùng AI là không mặc định câu trả lời đầu tiên đã đúng. AI có thể đưa ra một lời giải rất mạch lạc nhưng vẫn có thể thiếu dữ kiện, hiểu sai yêu cầu hoặc đưa ra thông tin cần được kiểm chứng. Vì vậy, sau khi nhận output, mình thường đọc lại theo đúng câu hỏi ban đầu: nó đã trả lời đúng vấn đề chưa, lập luận có hợp lý không, có thông tin nào cần kiểm tra lại không và phần nào mình thực sự hiểu. Đặc biệt với bài nghiên cứu, mình không dùng nguyên những thông tin AI cung cấp nếu chưa kiểm tra nguồn. Với bài tập, mình cũng cố gắng tự làm hoặc suy nghĩ trước ở những phần mình có thể tự xử lý, rồi mới dùng AI để đối chiếu cách làm. Có những lúc AI đưa ra một cách giải khác với mình, thay vì chọn ngay đáp án của AI, mình yêu cầu nó giải thích tại sao nó làm như vậy rồi tự so sánh hai cách.

Sau một thời gian, mình nhận ra điều mình học được từ AI không chỉ là kiến thức của từng bài. Mình học được cách đặt câu hỏi rõ hơn, chia một vấn đề lớn thành những phần nhỏ hơn, chủ động tìm phản biện và kiểm tra lại chính câu trả lời mình nhận được. AI có thể giúp mình làm nhanh hơn, nhưng để việc học thực sự có giá trị, mình vẫn phải là người hiểu, lựa chọn và chịu trách nhiệm với những gì mình sử dụng.

Với mình, dùng AI hiệu quả không phải là tìm cách để AI làm bài thay mình. Đó là tìm cách để mỗi lần AI đưa ra một câu trả lời, mình lại có thêm một thứ để suy nghĩ, kiểm tra hoặc phát triển tiếp. Khi đó, AI không còn đơn thuần là công cụ tìm đáp án, mà trở thành một công cụ giúp mình học cách học tốt hơn.

----------------------------

Người viết: Đỗ Ngọc Quỳnh Trâm

Nguồn ảnh: Pinterest

 

CÁ NHÂN CÓ NHU CẦU TƯ VẤN HƯỚNG NGHIỆP VUI LÒNG ĐĂNG KÝ: