Tôi khá thích làm mentor. Khi làm mentor, tôi có cảm giác như được nhìn lại những ngày tháng xưa cũ của mình. Thời nhiệt huyết nhiều, nỗ lực nhiều nhưng cũng đầy sự ngu ngốc. Một điều tôi quan sát được, và khá khó chịu là các mentee của mình cứ mắc đi mắc lại một lỗi mà tôi cho rằng nó khá cơ bản. Khi tôi hỏi thì bảo em đã đọc rồi, đã nhờ chat GPT giải thích, hiểu rồi, nhưng lúc sau lại mắc lại lỗi y hệt. Tôi nhận ra bọn nó mắc phải một vấn đề mà tôi cũng đã từng mắc. Nó có tên là ảo tưởng về năng lực học tập, chỉ là thời đại bây giờ, AI đã làm nó trở nên nghiêm trọng hơn.

Ảo tưởng học tập thực chất là gì

Lần đầu tôi biết tới khái niệm này là thông qua khoá học “Learning how to learn” của Dr. Barbara Oakley - một khoá học mà tôi luôn recommend cho tất cả người thân, bạn bè, đồng nghiệp của mình. Nghiên cứu của Barbara về não bộ chỉ ra rằng, cho dù người học có đọc, hiểu đáp án nhưng không thực sự bắt tay làm, người học vẫn chưa nắm được phần kiến thức đó. Chính vì thế nên khi quay trở lại đối mặt với vấn đề tưởng chừng như đã nắm rõ, ta lại quanh quẩn không thế xử lý nó.

Tôi nhận ra rằng rất nhiều người, và ngay cả bản thân mình, bị nghiện cảm giác “a, mình đã hiểu vấn đề rồi”. Nhưng thực ra sâu bên trong tôi vấn chưa nắm được vấn đề. Dopamine được sinh ra từ việc hiểu nhanh vấn đề đang phá huỷ khả năng học sâu của người học. Vì thế ta có xu hướng tiếp cận vấn đề một cách nông cạn. Và rồi sự nông cạn này dễ dàng bị não bộ xoá đi chỉ sau một giấc ngủ trưa.

Ta nên học tập như thế nào

Cũng trong phần nói về “ảo tưởng học tập”, Barbara Oakley nhấn mạnh rằng cách học hiệu quả nhất luôn là: thực sự bắt tay làm, tự vật lộn với vấn đề, và lặp lại việc thực hành liên tục. Học tập bản chất là sự kết hợp các chế độ của não bộ để sinh ra thứ mà các nhà khoa học thường gọi là con đường thần kinh mới. Quá trình lặp đi, lặp lại việc thực hành làm con đường này càng được khắc sâu và gắn phần kiến thức mới vào não bộ.

Tôi đã thay đổi cách học rất nhiều.

Tôi có cảm giác nó làm tôi nghi ngờ thông tin và nghi ngờ chính bản thân mình nhiều hơn. Kiểu như khi bạn bảo tôi công nghệ này ok lắm, ngôn ngữ này nhanh lắm,… tôi sẽ hỏi lại ngay rằng sao nó lại nhanh, nhờ đâu, bài test đâu, và đương nhiên tôi sẽ test lại xem bạn đang nói thật hay cũng đang mắc phải những cơn sốc dopamine kiến thức. Tôi thấy rằng khi thực sự bắt tay làm tôi củng cố lý thuyết nhanh hơn hẳn, thậm chí có những phần kiến thức tôi chỉ thực sự hiểu nó khi đã nếm đủ 77 49 bug liên quan.

Nếu bạn cũng là developer, tôi nghĩ những nơi như CodeCrafters, các open task trên GitHub, hoặc đơn giản là tự build một mini project cá nhân, đều là những cách rất tốt để biến kiến thức thành năng lực thật. Việc học này thay đổi tôi theo một cách tích cực, và nếu bạn có thử, tôi mong bạn cũng nhận được kết quả tương tự.

Tôi thường nói với các mentee của mình rằng: AI làm rẻ hóa kết quả, nhưng nó không làm rẻ hóa quá trình trở thành một con người giỏi hơn. Có những điều là không thể thay đổi và quá trình để trở thành một developer tốt hơn cũng vậy, bạn không thể trở nên expert với ngôn ngữ chỉ sau 2, 3 câu hỏi đáp với chatGPT, không thể nắm hết business chỉ bằng việc đọc 1, 2 cái paper hay summary. AI đúng là đang làm được rất nhiều thứ: giải thích nhanh hơn, research nhanh hơn, code nhanh hơn. Nhưng mặt trái của nó là khiến con người dễ nhầm: tốc độ tiếp cận thông tin với năng lực thật sự.

Khi mọi câu trả lời đều đến quá nhanh, ta trở nên dễ dãi mà bỏ qua đi phần đấu tranh với vấn đề — mà trớ trêu thay, đó lại chính là lúc việc học thực sự diễn ra.

Để kết lại bài viết này tôi muốn trích lại một câu của Daniel J. Boorstin

“The greatest obstacle to learning is the illusion of knowledge.”
“Trở ngại lớn nhất của việc học là ảo tưởng rằng mình đã biết.”