Cách học trong thời đại AI cần thay đổi như thế nào?

Hôm trước mình có viết bài "CV trong thời đại AI cần thay đổi như thế nào?". Bài này mình thấy cũng mới mang tính chất tư duy, định hướng chứ chưa đi vào nội dung cụ thể nào. Bởi đứng trước một thời đại mới - tạm gọi là thời đại AI - mình cũng không rõ được mọi thứ sẽ đi về đâu, chỉ đưa ra nhận định cá nhân mà thôi. Và mình cũng nhận thấy có nhiều luồng ý kiến khác nhau đối với vấn đề AI. Người thì ủng hộ, người lại lo sợ - đề phòng, người thì anti luôn... Vậy nên khi viết series về các vấn đề trong thời đại AI này, mình sẽ viết dưới góc nhìn của người thuộc nhóm ủng hộ.

Khi suy nghĩ về việc cần phải thay đổi cách tạo CV, mình nhận thấy điều quan trọng nhất chính là thay đổi cách học. Nếu để ý kỹ những gì được viết trong CV thì phần lớn là giới thiệu về quá trình chúng ta học: Học ở đâu, học cái gì, các kết quả đạt được là gì? Học ở đây không chỉ là học trong nhà trường mà còn ở cách chúng ta học bất kỳ một kỹ năng nào.

Lấy ví dụ cụ thể hơn một chút đi, trong CV chúng ta thường thấy có một vài câu khá quen thuộc như:

Mình sẽ đi sâu vào mấy món kỹ năng này, bởi nó thuộc chuyên môn của mình. Việc học trên trường mình tạm thời chưa bàn tới (dù rất ngứa mồm). Mình muốn nói thẳng một câu thế này: Kỹ năng tin học văn phòng tốt là như thế nào? Trước đây mình cũng viết bài này để trả lời câu hỏi này:

Bài này vẫn chung chung quá. Cụ thể hơn nữa đi, kiểu như: Thế dùng Excel thì cần làm được cái gì?

Mới đây trong một cuộc họp chuẩn bị cho chương trình đào tạo Excel với một tập đoàn, tạm gọi là X đi vì mình không tiện nêu tên, anh đại diện phòng đào tạo có nêu lý do họ muốn có chương trình này là vì: (những chỗ in nghiêng là mình suy luận, còn chữ viết thường là nguyên văn lời anh nói)

+ Theo tiêu chuẩn tuyển dụng nhân sự, 100% yêu cầu phải thành thạo các kỹ năng tin học văn phòng, trong đó có Excel => Lúc xét tuyển chắc chắn họ cũng đánh giá kỹ về bằng cấp, trường đào tạo, chương trình đào tạo, các chứng chỉ có liên quan.

+ Nhưng thực tế làm việc nhận thấy có sự không đồng đều về năng lực này. Có người làm rất tốt nhưng cũng có người làm không tốt. Thực tế công việc vẫn dùng nhiều Excel => Theo khảo sát trực tiếp tới những người đăng ký tham gia chương trình đào tạo này thì trung bình họ sử dụng Excel làm việc từ 8-10 tiếng/tuần, có người 3-4 tiếng/ngày.

+ Sắp tới đơn vị cũng hướng tới số hóa, tự động hóa trong công việc nên rất cần nâng cao năng lực nhân sự trong công tác thu thập và xử lý dữ liệu, làm báo cáo. => Đơn vị đang có định hướng ứng dụng AI và BI vào công việc, mà dữ liệu lưu trữ trên Excel nhiều nên rất cần làm tốt công tác quản lý dữ liệu trên Excel.

Những ý kiến trên không chỉ có ở riêng tập đoàn X, mà mình đã gặp trong rất nhiều cuộc họp với ngân hàng A, ngân hàng B (mấy ngân hàng big4 hẳn hoi), với tổng công ty C... Nó không chỉ là vấn đề bây giờ mới xuất hiện, mà xuất hiện từ nhiều năm trước rồi. Đại ý chung là: Có một khoảng cách rất lớn giữa cách học Excel với thực tế công việc sử dụng Excel.

- Thứ 1: cách học chưa đúng. Mọi người học theo hướng là qua môn, có chứng nhận, chứng chỉ để khoe, để kèm theo bộ hồ sơ tuyển dụng. Ít ai thật sự học theo hướng mở mang tư duy, rèn kỹ năng giải quyết vấn đề, có lộ trình bài bản để nâng cấp kỹ năng theo chiều sâu công việc.

- Thứ 2: nội dung học còn thiếu. Các bài tập, bài kiểm tra thường có xu hướng dựa trên các tình huống đơn giản, tập trung giải quyết đúng 1 vấn đề, dùng đúng hàm là ra. Ít khi gặp những bài tập dạng tư duy mở, đề bài mở đòi hỏi tư duy giải quyết vấn đề. Trong khi đó thực tế công việc lại hay gặp dạng bài này. Điều đó dẫn tới khó có khả năng giải quyết tốt bài toán thực tế đưa ra => Điều này cũng dẫn tới một hiểu nhầm phổ biến là: công việc gặp khó khăn, tiến độ chậm thì mọi người lại muốn học thêm các hàm mới, bởi họ nghĩ rằng chỉ cần biết thêm hàm nào đó "xịn" thì dùng đúng hàm đó là xong. Thực tế thì ngược lại.

Thường thì lúc đi làm rồi mọi người mới nhận thấy vấn đề này. Khi đó họ mới thực sự muốn học. Nhưng thời gian có hạn. Vậy nên họ lại học theo hướng "ăn xổi", tìm đến các tip & trick chứ không có nhiều thời gian tìm hiểu kỹ bản chất, thay đổi toàn bộ cách tư duy về vấn đề.

- Sử dụng được các công cụ BI trong Excel như Power Query, Power Pivot, hoặc sử dụng được Power BI (là tổng hợp của các công cụ BI trong excel nhưng tách ra thành ứng dụng riêng - tốt hơn dùng trực tiếp trong Excel)

Đừng nghĩ mấy thứ này cao siêu không dành cho sinh viên mới ra trường. Nó đang dần trở thành kiến thức và kỹ năng bắt buộc phải có, giống như kỹ năng tin học văn phòng trước đây thôi. Thời đại của dữ liệu, của AI, của tự động hóa mà.

Điểm khó nhất của quá trình học cùng AI là nó không cung cấp được nhiều bài toán. Các đề bài cũng không đa dạng mà chỉ có 1 kiểu. Bạn cũng không rõ được mình cần những bài tập như thế nào, bởi bạn chưa có nhiều kinh nghiệm. Học với AI chỉ hiệu quả khi bạn hiểu rõ bạn muốn gì.

Cách học Excel tốt nhất lại là "thực hành". Nghĩa là sau khi nắm được kiến thức cơ bản, bạn cần được thực hành càng nhiều càng tốt. Có thực hành mới hiểu được tại sao những kiến thức kia lại quan trọng, mới có được phản xạ khi gặp bất kỳ bài toán nào khác được đưa ra.

Giờ thử nghĩ kiểu: Bạn học về marketing => Bạn học Excel => Bạn muốn biết trong marketing thì Excel dùng làm việc gì => Bạn có khoảng 20-30 bài tập về marketing trong excel, từ digital marketing cho tới bán hàng trực tiếp. Thế thì bạn có muốn làm thử không?

Vấn đề thứ 2 trong phương pháp học, đó là bạn không thể chỉ học 1 mình. Dù có google, AI hỗ trợ thì vẫn có rất nhiều thứ bạn không thể tự học được. Một bài tập quá phức tạp, với những yêu cầu mơ hồ khiến bạn không biết phải bắt đầu từ đâu, bạn đang làm đúng hay sai, rồi có những chỗ không hiểu tại sao lại như thế... Bạn cần có người hỗ trợ. Kiểu như 1 mentor có thể cho bạn câu trả lời, có thể gợi ý cho bạn cách tư duy, hay cùng bạn thảo luận về một phương án, một kết quả mà bạn dự định (hay đã) triển khai. Well, nghe hay đấy, nhưng đào đâu ra một người như thế?

Khoảng 2 tháng trước mình bắt đầu triển khai dự án mới - đó là mentor cho một nhóm bạn, chủ yếu là sinh viên mới ra trường. Nhóm này mình tạm đặt tên là FATZ - nghĩa là From A to Z.

+ Nội dung hoạt động của nhóm: Xuất phát từ việc muốn thúc đẩy việc học và ứng dụng Excel, BI vào công việc. Mình sẽ trang bị kiến thức cũng như tài liệu thực hành, đóng vai trò mentor, vừa ra đề bài, vừa push các thành viên hoàn thành. Đồng thời mọi người cũng thẳng thắn chia sẻ, trao đổi về các định hướng trong công việc, trong quá trình học, tìm việc làm. Mình cũng là mentor để góp ý cho các bạn về những chủ đề này.

+ Nhóm hoạt động offline (tại Hà Nội) để giúp các thành viên có động lực học hơn. Tần suất là 1 tuần 1 buổi. Bởi học online thì rất dễ bị lười.

+ Số lượng thành viên trong nhóm là 5 người. Mình cũng muốn nhóm nhỏ thôi cho dễ trao đổi, dễ kết nối.

+ Trước đây mình có tổ chức các lớp học Excel, học Power BI. Nhưng học viên ở nhiều nơi nên phải học online. Thời gian học cũng ít nên chưa thực hành được nhiều. Mình cũng không sát sao được việc các bạn học thế nào, ứng dụng ra sao. Kêu gọi tinh thần tự giác thì cũng chỉ giống ném đá ao bèo. Vậy nên mình muốn thay đổi trong cách dạy, cách học. Mình muốn đóng vai trò người đồng hành, dẫn đường hơn là thầy dạy.

+ Có bạn trong nhóm FATZ của mình đã tham gia học Power BI rồi (không phải do mình dạy). Nhưng khi hỏi lại bạn đó thì gần như chưa nắm được gì. Hỏi kết quả bài tập mẫu cũng không có. Mình thử cho làm 1 bài tập mẫu thì kết quả chưa đạt. Nó khiến mình phải xem lại cách dạy. Dường như có một sự "mất kết nối" giữa người học và người dạy. Nó khiến cho mình không biết được hiệu quả thật sự của chương trình đến đâu. Giai đoạn học xong kiến thức thường là xong, không có giai đoạn theo sát quá trình ứng dụng vào thực tế. Phải làm sao tăng sự liên kết lên, phải theo sát được quá trình họ ứng dụng vào các bài toán, các project, để đến khi họ thật sự làm ra được mới yên tâm.

Trong suốt quãng thời gian tham gia đào tạo, mình không chỉ làm mỗi việc đào tạo. Mình còn nhận thêm việc giải quyết các bài toán mà học viên đưa ra. Thường là họ không nêu trực tiếp trên lớp mà hỏi riêng. Do đó mình có rất nhiều tình huống thực tế, dữ liệu thực tế.

Mình cũng có dịch vụ làm file Excel, thiết kế file PBI theo yêu cầu. Do đó mình cũng tiếp cận được nhiều project với dữ liệu lớn, phức tạp, đa dạng nhiều ngành nghề.

Nó liên quan tới bảo mật dữ liệu, tới việc phải hiểu về bài toán kinh doanh (business model, business insight) mới hiểu được.

Nó cần được sửa lại, làm lại dữ liệu dưới dạng demo nhưng vẫn giữ được tình huống dữ liệu thật, giữ được bản chất của công việc thật. Và mình đã phải dành rất nhiều thời gian, công sức cho việc này, với mục tiêu ban đầu là có bài tập mẫu cho học viên các lớp học.

+ Trợ lý AI: cung cấp các kiến thức lý thuyết nhanh, tổng quát, ngắn gọn và có tính chính xác cao

+ Mentor: cung cấp các bài toán thực tế, các đề bài dạng mở, các dữ liệu mẫu sát thực tế để thoải mái thực hành, được hỏi vô vàn câu hỏi tại sao, như thế nào và học qua những câu trả lời mà chỉ có con người mới nói ra cho bạn được.