Vượt qua kỷ nguyên AI bằng khoa học học tập

Phương pháp học tập không phụ thuộc vào AI. Từ lập trình viên đến thí sinh và nghiên cứu sinh cao học, cùng với các ví dụ huấn luyện thực tế, bạn sẽ học được cách để nỗ lực của bản thân mang lại kết quả thực sự.

(5.0) 3 đánh giá

40 học viên

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

AI
AI
Learning methods
Learning methods
Business Problem Solving
Business Problem Solving
AI
AI
Learning methods
Learning methods
Business Problem Solving
Business Problem Solving

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Học tập sâu sắc hơn với ít thời gian hơn dựa trên khoa học học tập

  • Không chỉ dừng lại ở việc phụ thuộc vào AI, mà còn chủ động hợp tác với AI để học tập.

  • Học tập không chỉ để phục vụ cho các kỳ thi mà còn để giải quyết những vấn đề phức tạp trong cuộc sống.

Nhanh hơn nhưng cũng đúng đắn hơn

Tôi thường xuyên nhận được câu hỏi liệu tôi có phân thân được không. Tôi vốn là một người không chuyên tốt nghiệp khoa Vật lý, nhưng hiện đang kiếm sống với tư cách là một nhà phát triển web. Tôi thậm chí đã nhận được giải thưởng vì là người viết được nhiều mã nhất, nhanh nhất và ít lỗi nhất trong số các thành viên trong nhóm, dù sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) ít nhất. Tôi cũng đã tham gia thuyết trình về các chủ đề như khả năng tiếp cận (accessibility), kiểm thử frontend và lập trình hàm tại Toss FEConf, Inflearn After Work Meetup và hội thảo lập trình hàm LiftIO. Không chỉ dừng lại ở việc lập trình, gần đây tôi còn theo học khoa Luật tại Đại học Mở và đã nhận được học bổng toàn phần.


Đúng là tôi đang cố gắng thu hút sự chú ý của bạn. (Vì tôi đang quảng bá cho bài giảng của mình mà.) Vậy thì làm thế nào mà tôi có thể học được nhiều thứ như vậy một cách nhanh hơn và sâu sắc hơn?


Bí quyết chính là khoa học học tập.


Khoa học học tập không phải là phương pháp ghi nhớ máy móc hay những mẹo vặt lắt léo. Đó là kết quả của một lịch sử nghiên cứu lâu đời về cách thức tâm trí chúng ta vận hành, dựa trên sự hiểu biết khoa học để tìm ra phương pháp giúp không chỉ những thiên tài mà cả những người bình thường cũng có thể học tập tốt hơn.


Khoa học học tập đã được kiểm chứng qua các trường hợp huấn luyện thực tế thay vì chỉ dừng lại ở thí nghiệm


Chẳng phải là vì chăm chỉ sao! Chẳng phải là vì thông minh sao! Thế nhưng tôi cũng từng trải qua một tuổi thơ nghèo khó, mắc chứng ADHD, rối loạn giấc ngủ và chưa từng một lần được đi học thêm. Quan trọng hơn hết, đây không phải là câu chuyện của riêng tôi. Với tư cách là một huấn luyện viên trong suốt hơn 6 năm qua, tôi đã gặp gỡ và giúp đỡ rất nhiều người.


Phương pháp học tập khoa học không chỉ đơn thuần là những lý thuyết về khoa học não bộ nghe cho vui tai. Khoa học học tập đã thay đổi cuộc sống của rất nhiều người, từ các nhà phát triển phần mềm cho đến những thí sinh ôn thi công chức, các nhà hoạch định hay cả những người làm đồ họa. Khoa học học tập có ích cho tất cả mọi người. Có những người đã chuyển việc sang những công ty tốt hơn, cũng có những người đã thi đỗ các kỳ thi. Thế nhưng, chẳng phải phản hồi đáng mừng nhất chính là việc các bạn đã tìm thấy niềm vui trong học tập hay sao?


"Tôi đã biết được niềm vui của việc học. Và trên hết, tôi đã có thêm động lực! Tôi vốn là kiểu người hầu như không có nhiệt huyết trong mọi việc, nhưng sau khi được coaching, tôi đã trở nên tích cực hơn rất nhiều và được truyền động lực về nhiều mặt, khiến tôi muốn sống một cách chăm chỉ hơn." - Đánh giá từ bạn H


Phương pháp học tập trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo (AI)


Tất nhiên, cũng có những người cho rằng trong thời đại AI, con người không cần phải học hỏi nữa. Giờ đây chỉ cần ra lệnh là xong và việc thiết kế không còn quan trọng. Con người cũng không cần phải ghi nhớ hay thi cử nữa! Điều này gợi nhớ đến những lập luận trước đây cho rằng vì đã có thể tìm kiếm trên mạng nên không cần phải học tập nữa.


Tuy nhiên, ngay cả khi để con người hợp tác tốt hơn với AI, việc học tập vẫn rất quan trọng. Bởi vì khả năng giải quyết vấn đề chỉ hình thành khi chúng ta học tập một cách chuyên sâu.


Bức ảnh trên được trích từ luận văn <How AI Impacts Skill Formation> do Judy Hanwen Shen và Alex Tamkin thuộc chương trình Fellow của Anthropic công bố vào năm 2026. Việc giao phó mọi thứ cho AI là cách nhanh nhất (19.5 phút). Tuy nhiên, những người này không chỉ có mức độ hiểu khái niệm thấp hơn mà còn gặp khó khăn trong việc đọc mã nguồn hoặc gỡ lỗi (debug) sau đó.


Tuy nhiên, những người học theo cách hợp tác với AI như đặt câu hỏi về mã nguồn đã tạo, cùng nhau tìm hiểu các khái niệm... thì có điểm số mức độ hiểu biết cao, và mặc dù thời gian hoàn thành có lâu hơn một chút nhưng sự khác biệt chỉ nằm trong khoảng 3-4 phút (22 phút ~ 24 phút). Cùng là AI nhưng nếu con người sử dụng nó như một "công cụ học tập" có sự tham gia nhận thức (cognitive engagement) thì có thể đạt được mức độ hiểu biết cao.


Thế nhưng vẫn có nhiều người bị cuốn theo những lập luận sai lầm rằng AI sẽ thay thế con người, hay trong thời đại AI thì không cần thiết kế hay học tập nữa. Nhiều người vẫn chưa biết đến khoa học học tập. Trên thị trường tràn lan những cuốn sách, bài giảng hay ứng dụng phương pháp học tập khăng khăng rằng đường cong quên lãng của Ebbinghaus từ 100 năm trước là khoa học nhận thức mới nhất. Tất nhiên, dù có nghe bao nhiêu lần những lời khuyên như "hãy truy xuất kiến thức" hay "hãy ôn tập ngắt quãng", vẫn có nhiều người cảm thấy mịt mờ không biết phải áp dụng điều đó vào cuộc sống của mình cũng như trong thời đại AI như thế nào.


Vượt ra khỏi những bài giảng chỉ để nghe, hãy thực sự thay đổi cuộc sống của bạn

Gần đây cũng có một cuốn sách mang tên "Nghệ thuật ngừng học tập" được xuất bản. Nếu không thực sự bắt tay vào học mà chỉ học phương pháp học tập thôi thì cuộc sống sẽ chẳng thể thay đổi được.

Trong khóa học này, mục tiêu không chỉ dừng lại ở việc học về khoa học học tập mà còn giúp bạn áp dụng chúng vào việc học thực tế. Dựa trên các trường hợp huấn luyện thực tế như lập trình, ngoại ngữ, chứng chỉ, nghe giảng cho đến đọc những cuốn sách dày hay tài liệu tiếng Anh. Hơn thế nữa, khóa học sẽ chỉ ra cách để không phụ thuộc vào AI mà là làm thế nào để hợp tác với AI, thông qua các ví dụ sử dụng thực tế. Tôi cũng sẽ cung cấp cả các câu lệnh (prompt) mẫu.


Lợi nhuận từ bài giảng được sử dụng vào việc gì?

Trung tâm Coaching Lifelifter

Hợp tác xã xã hội dự bị Lifelifter là một tổ chức được thành lập bởi ba chuyên gia khai vấn (coach) muốn thay đổi ngành khai vấn. Khai vấn mang lại sự giúp ích rất lớn, nhưng vì chi phí đắt đỏ nên nó trở thành gánh nặng đối với những người mới đi làm hoặc các nhóm đối tượng yếu thế đang gặp khó khăn về kinh tế. Tuy nhiên, nếu thực hiện dưới dạng hoạt động tình nguyện thì các chuyên gia lại phải làm việc với mức thù lao rẻ mạt, trong khi họ cũng cần duy trì sinh kế, chính điều này đã tạo ra một sự mâu thuẫn.


Thanh toán trước Coaching Sospeso

Lifelifter đang thử nghiệm một mô hình mang tên Coaching Sospeso. Chúng tôi đang cố gắng tạo ra một cấu trúc nơi phí khai vấn được thanh toán trước để cung cấp dịch vụ khai vấn miễn phí cho những người cần giúp đỡ, đồng thời đảm bảo các chuyên gia khai vấn vẫn nhận được thù lao xứng đáng. Điều này cũng dẫn đến một vòng tuần hoàn tích cực, nơi những người từng được khai vấn sau khi đã ổn định cuộc sống sẽ quay lại thanh toán trước phí khai vấn cho những người đến sau.


Coaching Sospeso có thể chỉ định người thụ hưởng. Chúng tôi đang truyền tải hoạt động khai vấn đến những người cần được cổ vũ như "những phụ nữ trẻ đang hoặc sẽ chăm sóc ai đó", "những thanh niên ốc sên đang lo lắng về vấn đề nhà ở", "nhân viên toàn thời gian của các tổ chức phi lợi nhuận và các phong trào xã hội khác". Bạn có thể xem các bài đánh giá trên blog của chúng tôi.


Hoạt động kinh doanh tạo lợi nhuận

Vì hiện tại số tiền trả trước vẫn chưa nhiều, nên hầu hết mọi việc vẫn đang được vận hành dựa trên "trả lương bằng đam mê". Do tình trạng việc làm không ổn định kéo dài của các huấn luyện viên, gây ra những khó khăn liên tục trong sinh kế, nên chúng tôi đã bắt đầu triển khai các bài giảng như một hoạt động kinh doanh tạo lợi nhuận. Học phí mà các bạn đóng sẽ được chuyển vào tài khoản của Life Lifter và được sử dụng làm nguồn vốn mồi cho một vòng tuần hoàn tích cực. Có thể coi như các bạn đang thanh toán trước cho một ai đó.


tài trợ

Huấn luyện viên Kim Tae-hee đã thực hiện huấn luyện miễn phí mà không nhận phí trong suốt 2 năm qua. Số tiền nhận được từ những người muốn trả phí huấn luyện đều đã được quyên góp toàn bộ. Số tiền tài trợ bằng tiền túi cá nhân cũng ngày càng tăng lên, hiện đang hỗ trợ gần 800.000 won cho nhiều tổ chức khác nhau. Trong năm 2025, cô đã quyên góp 7.735.533 won và mong muốn tiếp tục lan tỏa tầm ảnh hưởng tốt đẹp này trong năm 2026.


Kế hoạch giảng dạy

Dự kiến tổng cộng khoảng 10 giờ


Phần 1. Lý do tại sao chúng ta vẫn phải học tập trong kỷ nguyên AI ✅

  1. Ra lệnh cho AI vs Đặt câu hỏi và hợp tác với AI

  2. AI không học sự thật, mà học những kiến thức thông thường (common sense)

  3. Năng lực của AI thay đổi tùy theo ngữ cảnh

  4. Chất lượng vẫn luôn quan trọng

  5. Lĩnh vực mà AI giỏi rất lồi lõm (không đồng đều)

  6. Trong kỷ nguyên AI, tôi muốn học cái gì và tại sao?



Phần 2. Từ sự quen thuộc đến sự mới mẻ ✅

  1. Xem lại siêu nhận thức (Metacognition)

  2. Tự mình thực hiện đo lường siêu nhận thức (metacognition)

  3. Kích hoạt kiến thức nền quen thuộc với bản thân

  4. Con người là cỗ máy dự đoán - Dự đoán trước

  5. Thử thách với những điều mới lạ và khó khăn


Phần 3. Can đảm hành động

  1. Lý do phải tìm đáp án - Ví dụ đã giải và minh họa ✅

  2. Sức mạnh của việc truy xuất chủ động ✅

  3. "Lần này tôi sẽ thử làm sai xem sao" - Thất bại hiệu quả ✅

  4. Tại sao nhân viên văn phòng không làm sổ tay ghi chép lỗi sai? - Học tập toàn diện (dự kiến)

  5. Đặt câu hỏi thay vì giải thích - Chủ nghĩa kiến tạo (Dự kiến)

  6. Khoa học học tập WOOP Viết ra và Tưởng tượng (dự kiến)


Phần 4. Thế giới phức tạp cũng có quy luật (dự kiến)

  1. Ghi nhớ mục lục và bản đồ - Tổ chức hóa

  2. Bộ não yêu thích những câu chuyện chứ không phải toán học

  3. 100 năm sau Ebbinghaus - Lặp lại ngắt quãng

  4. Chia để trị, ý tưởng của văn minh nhân loại

  5. Phải kết nối mới nhớ được - Gợi ý truy xuất

  6. Nhìn lại thử thách của tôi


Phần 5. Từ lý thuyết tiến đến thực tế (Dự kiến)

  1. Giảm dần sự trợ giúp - Scaffolding

  2. Tại sao tư duy toán học không được chuyển đổi?

  3. Cách để tăng IQ - Giấc ngủ, vận động, điện thoại thông minh

  4. Sinh tồn trong thế giới đa nhiệm - Chuyển đổi ngữ cảnh

  5. Thế giới đa dạng nên chúng ta cũng hãy trộn lẫn chúng lại - Giao thoa và So sánh

  6. Thử nghiệm và chia sẻ phương pháp học tập của riêng mình


Phần 6. Học tập là giải quyết vấn đề (Dự kiến)

  1. Cách LLM rơi xuống vực thẳm bứt phá - Không gian vấn đề

  2. Cách nhìn nhận bức tranh lớn và hệ thống - Tính toàn diện

  3. Tôi có muốn thay đổi không? - Động lực

  4. Làm thế nào để có thể kiểm chứng những gì AI nói? - Khoa học

  5. Thích nghi với thế giới đang thay đổi - Giải quyết vấn đề một cách sáng tạo

  6. Vẽ sơ đồ hệ thống của bản thân


Phần 7. Những điều không thể giải quyết chỉ bằng nỗ lực cá nhân (Dự kiến)

  1. Hãy cùng xây dựng cộng đồng học tập

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những người dù đã học tập chăm chỉ nhưng kiến thức vẫn không vào đầu và tự trách cứ tài năng của bản thân.

  • Những người đang cảm thấy sợ hãi và bất an mơ hồ trong thời đại AI

Xin chào
Đây là rabolution

1,058

Học viên

19

Đánh giá

2

Trả lời

4.9

Xếp hạng

2

Các khóa học

Tôi tốt nghiệp khoa Vật lý vì yêu thích môn học này, nhưng hiện tại tôi đang kiếm sống bằng nghề lập trình và cũng đang làm công việc khai vấn (coaching). Tôi đang học tập và quan tâm đến các lĩnh vực như kiểm thử (testing), lập trình hàm (functional programming), học tập, Agile, dân chủ và phương pháp khoa học. Gần đây, tôi đang theo học khoa Luật tại Đại học Mở (KNOU) và ôn thi lấy bằng chuyên viên tư vấn lao động cùng kỹ sư điện.

Thành viên chính thức của FOSS for All. Thành viên A11yKr. Ủy viên Ủy ban Khoa học và Công nghệ Đảng Xanh. Cố vấn Công nghệ bao trùm thuộc Bộ Bình đẳng giới và Gia đình. Trưởng ban Học vụ nhóm học tập Sinabro, Khoa Luật, Đại học Mở Quốc gia Hàn Quốc (KNOU).

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

36 bài giảng ∙ (5giờ 9phút)

Tài liệu khóa học:

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

3 đánh giá

5.0

3 đánh giá

  • panamera15940017님의 프로필 이미지
    panamera15940017

    Đánh giá 7

    Đánh giá trung bình 4.6

    5

    100% đã tham gia

    • 9to513695님의 프로필 이미지
      9to513695

      Đánh giá 1

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      38% đã tham gia

      • vinci88님의 프로필 이미지
        vinci88

        Đánh giá 2

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        33% đã tham gia

        Khóa học tương tự

        Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

        1.846.767 ₫