Tinh thần tự học, học cách học, học siêu cấp, học tập suốt đời trong bối cảnh xã hội hiện nay

Trong thời đại AI bùng nổ, người học không chỉ cần kiến thức mà còn cần tư duy học linh hoạt. Tinh thần tự học là khởi đầu, học cách học là công cụ, học siêu cấp (meta learning) giúp thích nghi nhanh với điều mới, và học tập suốt đời là hành trình không ngừng nghỉ. Các bạn có đồng ý với tôi là, với AI làm bạn đồng hành, mỗi người hoàn toàn có thể trở thành kiến trúc sư cho hành trình học tập của chính mình – chủ động, sâu sắc và bền vững ? 

Hành trình khám phá “Khám phá nghệ thuật học để học mãi”

1.1. Tinh thần Học tập suốt đời - Lifelong learning qua quan điểm của Tổng Bí thư Tô Lâm.

Ngày 2/3/2025, Tổng Bí thư Tô Lâm có bài viết "Học tập suốt đời", nhấn mạnh vai trò cốt lõi của việc học tập trên hành trình phát triển cá nhân và quốc gia. Theo đó, trong bối cảnh đất nước đang chuyển mình để bước vào giai đoạn mới - giai đoạn vươn mình giàu mạnh, phồn vinh, hạnh phúc, bài viết của Tổng Bí thư Tô Lâm về “Học tập suốt đời” đã tiếp thêm động lực, đồng thời, có hàm ý chỉ ra chìa khóa để mở cánh cửa cho giai đoạn vươn mình của dân tộc ta, đó là tri thức. Bởi lẽ, nếu đất nước kém về tri thức, chậm về tư duy đổi mới, lạc hậu về khoa học thì không thể theo kịp sự phát triển nhanh của tri thức nhân loại, và như thế, không có cơ sở, nền tảng cho sự vươn mình, khẳng định vị thế của quốc gia.

Bài phát biểu tóm gọn trong 3 ý chính như sau:

1. Khẳng định vai trò của học tập suốt đời đối với sự phát triển các phẩm chất, năng lực của đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức, góp phần phát triển đất nước.

2. Khẳng định tính tất yếu của việc học tập suốt đời đối với đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức.

3. Định hướng cho công tác học tập suốt đời đối với đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức thời gian tới.

Quét mã QR để đọc toàn bộ bài phát biểu của Tổng bí thư Tô Lâm

1.2. Học siêu cấp - Meta Learning qua góc nhìn của các nhà giáo dục và các kỹ sư AI

Meta learning (học siêu cấp – learning to learn) là một khái niệm không phải do một cá nhân duy nhất "khởi xướng", mà là kết quả của quá trình phát triển lâu dài trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học thần kinh nhận thức. Tuy nhiên, có một số mốc và nhân vật quan trọng liên quan như sau.

 Về mặt khoa học nhận thức, Donald B. Maudsley (1979) được ghi nhận là người đầu tiên dùng thuật ngữ meta-learning trong giáo dục, với nghĩa là “học cách học”. Trong giáo dục, John H. Flavell cũng là người có công giới thiệu khái niệm metacognition – tư duy về tư duy, rất gần với bản chất của meta learning. 

Trong lĩnh vực AI, Vào những năm 1990–2000, các nghiên cứu về học thích nghi nhanh và multi-task learning mở đường cho meta learning. Đến năm 2017, Khái niệm này được phát triển mạnh bởi các nhóm như DeepMind, Stanford, Google Brain, đặc biệt qua các mô hình như MAML và Matching Networks.

Meta learning là quy trình gồm 3 bước ngắn gọn:

Bước 1: Quan sát cách mình học – nhận ra chiến lược học nào hiệu quả.

Bước 2: Tối ưu kỹ năng học – rèn luyện cách học nhanh, nhớ lâu, áp dụng tốt.

Bước 3: Áp dụng vào tình huống mới – linh hoạt học nhanh cái mới dựa trên kinh nghiệm học trước đó.

Quy trình triển khai Meta Learning

Dưới đây là cách xây dựng kế hoạch tự học AI dành cho giáo viên dựa trên tư duy Meta-learning – tức là “học cách để học hiệu quả, học nhanh, học linh hoạt”

Bước 1: Tự nhận thức 

Giáo viên cần hiểu rõ mình đang ở đâu. Hãy đặt ra các câu hỏi và tự trả lời. Tôi biết gì về AI? (có thể làm checklist tự đánh giá),  Tôi muốn ứng dụng AI vào việc gì? (dạy học, thiết kế bài giảng, kiểm tra đánh giá...), Tôi thường học hiệu quả nhất bằng cách nào? (video, đọc sách, học qua thực hành...).

Bước 2: Học cách học

• Nên chia nhỏ kỹ năng AI cần học: Tư duy AI – Prompt – Công cụ – Ứng dụng vào giảng dạy
• Xây khung thời gian ngắn: học tối thiểu 30 phút mỗi ngày
• Học theo phương pháp đa dạng: học qua ví dụ – thử áp dụng – ghi lại điều học được
• Thường xuyên tự hỏi: “Cách học này có hiệu quả không?” để điều chỉnh

Bước 3: Meta - learning in action

• Học một công cụ → ghi lại quy trình → tạo hướng dẫn → chia sẻ lại cho người khác
• Mỗi khi học công cụ mới, hãy dùng kỹ thuật đã học từ công cụ cũ để rút ngắn thời gian học
• Ghi chép không chỉ nội dung, mà cả cách học hiệu quả để dùng cho tương lai

Để xây dựng động lực lâu dài cho mục tiêu “Học tập suốt đời”, thầy cô nên:

• Tham gia nhóm giáo viên cùng học AI, tích cực tương tác và chia sẻ kiến thức. (như AI for Vietnam Education, Steam for Vietnam, Ứng dụng AI trong Giáo dục...)
• Đăng ký  các webinar, khóa học mở, hoặc tự tổ chức lớp học nhỏ,..
• Định kỳ cập nhật công cụ mới, chia sẻ kiến thức với đồng nghiệp

1.3. Tinh thần Học cách học - Learning how to learn qua quan điểm của CEO Google DeepMind 

Google DeepMind - một công ty được thành lập với sứ mệnh xây dựng “ trí tuệ nhân tạo tổng quát” ( AGI) - một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng học hỏi và giải quyết bất kỳ vấn đề nào. Khát vọng này không chỉ là mục tiêu khoa học mà còn là hành trình nhân văn, nơi công nghệ phục vụ để nâng cao đời sống và khai mở tiềm năng của nhân loại. Gần đây, Demis Hassabis, CEO của Google DeepMind  trong buổi nói chuyện tại Đại học Cambridge, ông đã có những lời khuyên rất thiết thực tới những người trẻ “Người trẻ thời nay phải học cách thích nghi nhanh, vì thế giới sắp tới sẽ có nhiều thay đổi do các công nghệ mới.”.

“Học cách học, không phải học kiến thức cụ thể!” Hassabis cho rằng, thay vì cắm đầu học một đống kiến thức, mọi người nên dành thời gian hiểu bản thân học kiểu gì là hiệu quả nhất. Ổng gọi đó là “Learning to Learn”.

Ông lấy ví dụ như học code, một số người lao vào học thuộc lòng cú pháp của Python, của JavaScript, mà không hiểu tại sao mình nhớ trước quên sau. Cách học tốt nhất là vừa code vừa làm project thực tế, kiểu xây một cái app nho nhỏ, chứ không phải ngồi đọc tài liệu khô khan. 

Thế giới sắp đổi thay, phải nhanh chân!

Hassabis nói thẳng, thế giới sắp tới sẽ có nhiều xáo trộn vì công nghệ mới. AI, VR, AR, quantum computing – toàn những thứ nghe xa xôi nhưng thực ra đang đến gần lắm. Ổng so sánh giai đoạn này giống hồi năm 90, khi internet và mobile làm đảo lộn mọi thứ. Hồi đó phải xếp hàng để vào cyber cafe chơi game online, còn giờ thì cả thế giới nằm trong cái điện thoại. Công nghệ thay đổi nhanh thế đấy, nên Hassabis khuyên mọi người phải  linh hoạt, sẵn sàng nhảy vào cái mới.

Đừng mù quáng chạy theo xu hướng

Hassabis từng kể, hồi còn trẻ, ông thấy người ta cứ đổ xô học những thứ đang “hot” – kiểu như một ngôn ngữ lập trình đang nổi rần rần. Nhưng vài năm sau thì... cái “hot” đó nguội ngắt. Flash là ví dụ kinh điển – có thời người ta cày ngày cày đêm học nó, rồi HTML5 xuất hiện và Flash ra đi không kèn không trống.

Ông khuyên thay vì chạy theo xu hướng, hãy học những thứ cơ bản, những điều làm nên nền tảng. Kiến thức kiểu như thuật toán, cấu trúc dữ liệu hay toán học căn bản – mấy thứ đó không bao giờ lỗi thời. Gốc rễ vững thì dù sau này có học cái mới nào, cũng sẽ nhanh hơn, chắc chắn hơn.

Ngoài nền tảng, còn một thứ cực kỳ quan trọng đó là “sự đam mê”. Hassabis kể hồi còn là sinh viên, ông mê công nghệ AI đến mức thử gần như mọi công cụ có thể tìm thấy lúc đó. Bây giờ, công cụ hỗ trợ thì đầy ra, dễ tiếp cận hơn bao giờ hết. Vậy nên nếu có đam mê thật sự, lại chịu khó tìm hiểu, mày mò, thì cơ hội sẽ đến  nhiều hơn ta tưởng.

Một điều nữa mà ông nhấn mạnh: đừng tự bó hẹp mình trong một lĩnh vực. Học đa ngành, mở rộng góc nhìn, điều đó giúp bạn nhìn thấy cơ hội ở nơi người khác không thấy. Ví dụ, nếu bạn thích AI, đừng chỉ biết code. Hãy hiểu nó ứng dụng ra sao trong y tế, tài chính, hay thậm chí là game. Hassabis tin rằng thập kỷ tới, những lĩnh vực giao thoa giữa AI và STEM sẽ có nhiều “trái thấp dễ gặt hái”, những cơ hội rõ ràng, dễ với tới. Người hiểu cả hai thế giới  công nghệ và ứng dụng  sẽ là người thắng lớn, vì họ biết đặt đúng câu hỏi.

Mà đặt đúng câu hỏi, theo Hassabis, không phải chuyện đơn giản – nó cần “taste”, cần trực giác, cần một cái mũi đủ tinh để ngửi ra vấn đề đáng để giải.

Cuối cùng, ông kết lại rất gọn: thời đại này, ai linh hoạt, có nền tảng vững, dám thử và không ngại sai – thì người đó sẽ đi xa. Những điều ông chia sẻ không chỉ dành cho sinh viên ngành AI, mà cho tất cả những ai đang làm việc giữa thời đại công nghệ thay đổi từng ngày. Thay vì sợ, hãy coi đó là cơ hội. Cứ học, cứ làm, rồi bạn sẽ thấy: cơ hội đến từ những nơi không ngờ nhất.

 (Lược dịch từ https://www.businessinsider.com).

Như vậy, với 2 cấp độ Học cách học - Learning to learn và Học siêu cấp - Meta Learning, một bên là rèn kỹ năng học, một bên là nâng cấp tốc độ và khả năng thích nghi trong học, chúng ta hoàn toàn có thể áp dụng linh hoạt.

• Learning to learn (Học cách học): Giáo viên rèn cho mình và học sinh kỹ năng học hiệu quả, biết cách ghi nhớ, tìm hiểu, và vận dụng kiến thức tốt hơn.
• Meta learning (Học siêu cấp): Giáo viên biết quan sát quá trình học của chính mình, rút kinh nghiệm và áp dụng để học nhanh hơn mỗi khi gặp nội dung hoặc công nghệ mới.

Sự khác biệt giữa Học cách học (Learning to Learn) và Học tập Siêu cấp (Meta Learning)

Dưới đây là Bộ câu lệnh tham khảo, giúp giáo viên học & ứng dụng nhanh gấp 10 lần, hãy sử dụng chatGPT hoặc Gemini hoặc các công cụ GenAI phù hợp để trải nghiệm nhé.

Prompt 1: Giải thích như đang dạy học sinh lớp 1:  “Hãy diễn giải nội dung này bằng cách đơn giản, dễ hiểu nhất, giống như đang giải thích cho học sinh tiểu học.”
Prompt 2: Hình dung quy trình: “ Mô tả từng bước hoặc sơ đồ hóa cách hoạt động của khái niệm này  như đang thiết kế một giáo án trực quan”.
Prompt 3: Chia nhỏ nội dung: “Phân chia nội dung thành 3–5 phần chính, sau đó giải thích ngắn gọn từng phần  giống như chia tiết học thành các phần dạy”.
Prompt 4: Tìm ra quy luật: “Từ nội dung này, tôi có thể rút ra quy luật, công thức hoặc mẫu hình nào để dễ ghi nhớ và ứng dụng vào bài giảng?”.
Prompt 5: So sánh ẩn dụ: “Hãy so sánh nội dung này với một điều quen thuộc trong đời sống giáo viên (ví dụ: lớp học, học sinh, bài kiểm tra…) để dễ hiểu hơn”.
Prompt 6: Gỡ bỏ hiểu lầm “Có những hiểu lầm nào phổ biến khi nói về nội dung này trong giáo dục, và sự thật thực sự là gì?”.
Prompt 7: Thử dạy lại: “Nếu tôi phải dạy lại nội dung này cho đồng nghiệp chưa từng biết về nó, tôi sẽ trình bày như thế nào?”.
Prompt 8: Đặt câu hỏi “Tại sao?”: “Vì sao nội dung này lại quan trọng với giáo dục? Nó ảnh hưởng như thế nào đến tư duy, dạy học hoặc đánh giá?”.
Prompt 9: Thực hành – mô phỏng: “Gợi ý cho tôi một hoạt động, tình huống lớp học, hoặc ví dụ thực tế để áp dụng ngay nội dung này”.
Prompt 10: Kể thành câu chuyện: “Viết một tình huống hoặc câu chuyện giáo dục cụ thể nơi nội dung này được ứng dụng – giúp dễ nhớ và dễ kể lại cho người khác”.
Prompt 11: Phản biện nhẹ: “Những ngộ nhận hoặc lỗi sai thường gặp trong quá trình áp dụng nội dung này là gì? Tôi nên tránh thế nào?”.
Prompt 12: Ưu tiên phần cốt lõi: “Trong toàn bộ chủ đề này, đâu là 2–3 ý then chốt nhất mà tôi  với tư cách giáo viên  cần nắm trước?”.
Prompt 13: Tìm lỗ hổng kiến thức: “Có phần nào thường bị bỏ qua nhưng lại rất quan trọng để hiểu trọn vẹn nội dung này trong dạy học?”.