Cách tăng khả năng duy trì ghi nhớ mà không cần tăng thời gian học
(files.eric.ed.gov)- Để tăng trí nhớ dài hạn, có thể hiệu quả hơn nếu không tiếp tục bám vào cùng một nội dung, mà đạt đến mức thực hiện được không mắc lỗi rồi phân bổ thời điểm ôn tập
- Học quá mức (overlearning) là cách lặp lại thêm cùng một tài liệu ngay sau khi vừa đạt ngưỡng, và dù có giúp ích cho kết quả sau 1 tuần, lợi ích này gần như biến mất sau 4 tuần
- Ngay cả khi tổng thời gian học như nhau, trí nhớ dài hạn chỉ cải thiện khi khoảng cách giữa các phiên học (ISI) và khoảng duy trì (RI) từ lần học cuối đến bài kiểm tra được sắp xếp phù hợp; trong thí nghiệm, ISI tối ưu nằm trong khoảng khoảng 10~30% của RI
- Ngay cả trong học toán, việc học quá mức bằng cách dồn thêm bài tập cùng loại cũng không làm tăng điểm sau 1 tuần hay 4 tuần, nhưng nhóm làm cùng số lượng bài và chia ra với khoảng cách 1 tuần đạt kết quả cao hơn sau 1 tuần là 74% so với 49%
- Thay vì dồn bài cùng dạng vào một lượt trong giáo trình và lớp học, việc để người học gặp lại nội dung cũ sau vài tuần hoặc vài tháng, đồng thời trộn nhiều loại bài khác nhau, phù hợp hơn với trí nhớ dài hạn
Học quá mức kém hiệu quả đối với trí nhớ dài hạn
- Khi học một tài liệu hay kỹ năng cụ thể trong một lần, người học phải quyết định nên dừng ở đâu
- Ví dụ, sau khi đi qua một danh sách từ và nhớ lại chính xác mọi định nghĩa một lần, họ phải quyết định có nên lặp lại tiếp chính danh sách đó hay không
- Học quá mức là cách tiếp tục học cùng tài liệu ngay sau khi đã đạt mức thực hiện không lỗi
- Nhiều nhà giáo dục cho rằng học quá mức giúp tăng trí nhớ dài hạn
- Trong môi trường có nhiều bài cùng dạng như bài tập toán, học sinh thường dành khá nhiều thời gian cho học quá mức
- Trong khoảng 80 năm tài liệu thực nghiệm, việc học thêm sau khi đạt ngưỡng thường làm tăng kết quả ở các bài kiểm tra sau đó
- Tuy nhiên, phần lớn nghiên cứu về học quá mức đều kiểm tra trong vòng 1 tuần sau học, và trong nhiều trường hợp là trong vòng 1 giờ
- Để xem hiệu quả duy trì dài hạn, cần đặt khoảng duy trì (RI) giữa lúc học và lúc kiểm tra dài hơn
Hiệu quả sau 1 tuần và sau 4 tuần trong thí nghiệm học từ vựng
- Trong một thí nghiệm, người tham gia học các cặp từ-định nghĩa như
cicatrix-scarbằng cách lặp lại kiểm tra theo kiểu flashcard- Điều kiện học vừa đủ là lặp qua toàn bộ danh sách 5 lần
- Điều kiện học quá mức là lặp qua toàn bộ danh sách 10 lần
- Người học ở điều kiện vừa đủ thường không vượt quá 1 lượt học hoàn hảo, còn người học quá mức đa số đạt ít nhất 3 lượt hoàn hảo
- Sau đó, bài kiểm tra được thực hiện sau 1 tuần hoặc 4 tuần
- Học quá mức mang lại lợi ích rõ rệt trong bài kiểm tra sau 1 tuần
- Nhưng sau 4 tuần, lợi ích đó gần như không còn phát hiện được
- Các thí nghiệm khác cũng cho thấy lợi ích của học quá mức giảm dần theo thời gian
- Khoảng thời gian còn quan sát được lợi ích phụ thuộc vào chi tiết của từng quy trình
- Vì học quá mức đòi hỏi nhiều thời gian hơn, cần so sánh nó với hiệu quả của việc dùng cùng quỹ thời gian theo cách khác
- Thay vì tiếp tục học thứ vừa mới học xong, việc ôn lại nội dung đã học từ vài tuần, vài tháng hoặc vài năm trước thường có khả năng mang lại lợi ích lớn hơn
- Điều này không có nghĩa là nên giảm thời gian học, cũng không phủ nhận giá trị của luyện tập lặp lại
- Vấn đề nằm ở hiệu quả của việc tiếp tục luyện cùng tài liệu ngay sau khi vừa đạt mức không lỗi
- Vẫn có những tình huống học quá mức là phù hợp
- Nếu mục tiêu là thành tích ngắn hạn thay vì trí nhớ dài hạn, nó có thể hữu ích
- Trong các trường hợp như quy trình khẩn cấp của phi công, quân nhân hay y tá, nơi sai sót hoặc phản ứng chậm có thể gây hậu quả nghiêm trọng, nó có thể là điều mong muốn hoặc cần thiết
Hiệu ứng giãn cách giúp cùng một thời gian học được nhớ lâu hơn
- Trong nghiên cứu về phân bổ thời gian học, người ta thường lấy tổng thời gian học cố định rồi chia thành hai phiên, sau đó điều chỉnh khoảng cách giữa các phiên học (ISI)
- Nếu ISI bằng 0 thì được xem là học dồn
- Khoảng duy trì (RI) luôn được đo từ phiên học thứ hai đến lúc kiểm tra
- Kết quả bài kiểm tra sau đó nhìn chung tốt hơn nhiều khi học có giãn cách so với học dồn
- Kết quả này được gọi là hiệu ứng giãn cách (spacing effect)
- Có nhiều lý thuyết giải thích hiệu ứng giãn cách, nhưng phần đó nằm ngoài phạm vi nghiên cứu này
- Câu hỏi nên đặt hai phiên học cách nhau bao lâu để tối ưu cho trí nhớ dài hạn trước đây vẫn chưa được hiểu rõ
- Các thí nghiệm đã dùng khoảng duy trì dài để trả lời câu hỏi này
Khoảng cách tối ưu thay đổi theo thời gian còn lại đến bài kiểm tra
- Trong thí nghiệm giãn cách đầu tiên, người học học các cặp từ Swahili-English
- ISI dao động từ 5 phút đến 14 ngày
- RI được cố định ở 10 ngày
- Khả năng nhớ lại cuối cùng phụ thuộc mạnh vào ISI, và tốt nhất ở ISI 1 ngày
- Trong thí nghiệm thứ hai, người học học tên của những vật thể ít được biết đến
- RI là 6 tháng
- ISI dao động từ 5 phút đến 6 tháng
- Hiệu quả còn lớn hơn thí nghiệm đầu tiên, và ISI tối ưu xấp xỉ 1 tháng
- Ở cả hai thí nghiệm, ISI tối ưu đều nằm vào khoảng 10~20% của RI
- Với RI 10 ngày, ISI 1 ngày là tối ưu, tương đương 10% của RI
- Với RI 6 tháng, ISI 1 tháng là tối ưu, tương đương 17% của RI
- Kết quả sơ bộ từ thí nghiệm trên web đang tiến hành với khoảng 1.300 người tham gia cũng cho thấy xu hướng tương tự
- ISI được thay đổi cùng RI, với ISI tối đa 15 tuần và RI tối đa 50 tuần
- ISI tối ưu thay đổi theo RI và nằm xấp xỉ trong khoảng 10~30% của RI
- Mối quan hệ này có thể tóm tắt bằng ba mẫu hình
- Dù ISI là giá trị nào, khi RI dài hơn thì điểm kiểm tra giảm xuống
- Khi RI được giữ cố định, điểm số tăng lên rồi lại giảm xuống khi ISI dài dần
- Khi RI dài hơn, ISI tối ưu cũng dài hơn theo
Những thay đổi gợi ý cho thiết kế lớp học, giáo trình và phần mềm
- Hiệu ứng giãn cách xuất hiện mạnh ngay cả trong các khoảng thời gian dài tương ứng với thời lượng giáo dục thực tế
- Khoảng cách quá ngắn có thể cho kết quả tệ hơn cả khoảng cách quá dài
- Càng xét đến trí nhớ dài hạn, hiệu ứng giãn cách có xu hướng mạnh lên chứ không yếu đi
- Trong lớp học tiểu học và trung học cơ sở, thay vì đưa ra danh sách chính tả hay từ vựng khác nhau mỗi tuần, có thể có lợi hơn cho học sinh nếu phân bổ lại cùng tài liệu một cách thưa hơn trong nhiều tháng
- Trong các lớp đại học, nếu không có kỳ thi cuối kỳ tích lũy, động lực học lại tài liệu cũ sẽ giảm đi
- Các bài kiểm tra tích lũy có thể thúc đẩy việc học lại nội dung trước đó
- Các khóa ngoại ngữ kiểu tăng cường khó tạo đủ khoảng giãn cách vì thời gian quá ngắn
- Mức độ học ban đầu có thể trông cao, nhưng sau đó có thể dẫn đến quên nhanh
- Mẫu hình tương tự cũng được quan sát trong học toán
- Trong thí nghiệm giao cho học sinh đã học bài toán hoán vị 3 bài hoặc 9 bài, 6 bài bổ sung tạo ra mức học quá mức mạnh nhưng không phát hiện được cải thiện điểm sau 1 tuần hay 4 tuần
- Trong một thí nghiệm khác với cùng dạng bài, nhóm làm 4 bài chia thành hai phiên cách nhau 1 tuần đạt điểm cao hơn nhóm làm cả 4 bài trong một phiên, với kết quả sau 1 tuần là 74% so với 49%
- Nhóm làm 4 bài trong một phiên không cao hơn đáng tin cậy so với nhóm chỉ làm một nửa, với điểm số 49% so với 46%
- Phần lớn giáo trình toán tập trung các bài liên quan đến chương ngay trước đó vào cùng một bộ bài, điều này đồng thời khuyến khích học dồn và học quá mức
- Một phương án thay thế là định dạng xáo trộn: phân tán bài tập của một chương trong toàn bộ phần còn lại của giáo trình
- Ví dụ, ngay sau chương parabol chỉ đặt một phần bài về parabol, còn các bài còn lại được bố trí vào các bộ bài tập về sau
- Khi trộn các loại bài, không chỉ có khoảng cách thời gian mà còn tạo ra học phân biệt
- Ở định dạng tiêu chuẩn, sau chương one-sample t-test chỉ có các bài one-sample t-test, nên thiếu việc luyện phân biệt đặc điểm nào của bài toán gợi ý chọn quy trình nào
- Ở định dạng xáo trộn, các loại bài được trộn lại và học sinh phải tìm chiến lược phù hợp cho từng bài
- Lợi ích này có vẻ độc lập với hiệu ứng giãn cách theo thời gian
- Khi ôn thi, luyện tập truy hồi bằng cách tự nhớ lại trước khi xem đáp án thường là chiến lược tốt
- Sau khi sai, cần nhận phản hồi đáp án đúng
- Giáo dục dựa trên máy tính đã cung cấp nhiều luyện tập truy hồi và phản hồi nhanh, nhưng cơ hội sắp xếp các phiên học để tối ưu trí nhớ dài hạn vẫn chưa được khai thác đầy đủ
- Thực hành giáo dục có thể tiến gần hơn với bằng chứng thực nghiệm thay vì phụ thuộc vào truyền thống và trào lưu
2 bình luận
Các ý kiến trên Hacker News
Đây không phải là phê bình bản thân nghiên cứu này, nhưng đặc biệt khi nói đến “tối ưu hóa”, cần phải luôn nghĩ đến toàn bộ bối cảnh
Việc “tối ưu hóa” quá trình “học, giai đoạn lưu giữ, kiểm tra” để tối đa hóa mức độ lưu giữ kiến thức tại thời điểm kiểm tra bị trì hoãn khác với việc tối đa hóa giá trị của kiến thức đã học
Để tăng giá trị học tập, tốt hơn là học những thứ có thể dùng ngay và có thể tích hợp tức thì vào việc học khác. Càng dùng sớm và càng dùng nhiều thì giá trị càng lớn, và khả năng lưu giữ cũng tốt hơn
Nếu phải học kiến thức quan trọng nhưng trước mắt chưa có dịp dùng, chẳng hạn cách xử lý một biến chứng hiếm gặp trong phẫu thuật não, thì cần tạo ra cách để sử dụng kiến thức đó. Có thể tạo một dự án hữu ích để xem lại trong “giai đoạn lưu giữ”, và liên tục cập nhật bản tóm tắt cách ứng phó với các tình huống hiếm gặp
Vì vậy, để tối đa hóa tổng giá trị học tập, cần tối ưu lựa chọn chủ đề, tiến trình chủ đề, và “học, kiểm tra có chọn lọc, sử dụng, sử dụng, sử dụng”. “Sử dụng” là sự kết hợp của động lực, kiểm tra, ôn tập và hiện thực hóa giá trị
Với trẻ em, cách học dồn bảng cửu chương có thể là hợp lý
Nó khuyến khích học từ mới trong ngữ cảnh từ tài liệu bản ngữ mà người học quan tâm, thay vì nội dung giáo trình, và cho phép tạo kho ngữ liệu cá nhân bằng những câu đã thực sự gặp
Sắp tới sẽ mở rộng sang nhiều loại phương tiện hơn, không chỉ web và epub mà còn YouTube, manga, đầu vào HDMI, trình giả lập game, v.v.
Ngay cả khi nhập flashcard do người khác tạo, công cụ vẫn cung cấp cách tìm các câu liên quan dễ hơn trong tài liệu gốc có thể bạn quan tâm hoặc trong kho ngữ liệu của chính bạn. Các phân tích theo dõi ở cấp độ từ và kanji cũng sẽ được bổ sung thêm; công cụ ưu tiên offline-first và thân thiện với quyền riêng tư
[Mods: it might be helpful to tag this paper as written in 2007]
Bài báo này có vẻ là một bài viết nêu bật ý tưởng lặp lại ngắt quãng cho việc học, và trong văn hóa năng suất/học tập ngày nay nó đã khá phổ biến, như các ví dụ kiểu Ali Abdaal
Phần nói rằng “sách giáo khoa toán cũng có thể dễ dàng áp dụng một hình thức khuyến khích giãn cách” thì trên thực tế đã được triển khai trong sách giáo khoa khi dạy kèm toán cấp hai. Cuối mỗi chương có bài kiểm tra ôn tập chương nói chung, sau đó là phần “Cumulative Practice” ôn lại các chủ đề của các chương trước
Như bài báo nhấn mạnh, cách cấu trúc này đặc biệt hữu ích để học sinh giữ chủ đề đó trong trí nhớ dài hạn
Về điểm cho rằng giáo dục dựa trên máy tính vẫn chưa tận dụng đầy đủ cơ hội sắp xếp các buổi học theo cách tối ưu hóa việc lưu giữ dài hạn, phần mềm rất phổ biến Anki chính là một triển khai giao thức theo kiểu “lặp lại ngắt quãng” này
Mô hình dữ liệu của Anki khá đặc thù; điều này liên quan đến tính linh hoạt, nhưng cũng có những nhược điểm và cạm bẫy bất ngờ
Thay vì viết lại backend bằng Rust, tôi muốn có một công cụ lặp lại ngắt quãng với triết lý rõ ràng hơn một chút và UI được trau chuốt hơn một chút
Cá nhân tôi, chiến lược lưu giữ dài hạn tốt nhất là “dạy cho người khác điều mà chính mình đang muốn học tốt hơn”
Bề ngoài nghe như một lý do hợp lý và thông minh, nhưng lý do thật sự là do lời nguyền tri thức. Người ở trong hệ thống không nhìn được hệ thống đó từ bên ngoài. Họ mặc định các giả định, dùng thuật ngữ mơ hồ hoặc thậm chí dễ gây hiểu nhầm, và dùng lập luận vòng quanh
Người mới không biết các thuật ngữ hay lập luận vòng quanh đó, nên phần giải thích do họ viết sẽ dễ hiểu hơn với người gia nhập tiếp theo so với những gì tôi nói. Tài liệu được viết như vậy cũng giúp tôi nhìn hệ thống từ một góc nhìn mới. Có lẽ nó không nhất thiết phải hoạt động theo cách này
Trợ giảng nói với sinh viên: “Thấy chưa, tôi giải thích cho cậu lâu đến mức chính tôi cũng hiểu luôn rồi!”
Thú vị, nhưng tôi đã kỳ vọng có nhiều bằng chứng hơn. Bài báo nói về cách xáo trộn tài liệu để tạo khoảng cách và cho tiếp xúc lại, nhưng phần cho rằng điều đó thực sự tăng khả năng lưu giữ thì trông giống ý kiến hơn
Ngoài ra, “tương tác giả thuyết giữa ISI và RI” rốt cuộc là gì thì tôi không rõ. Chẳng phải cứ thí nghiệm đủ rồi vẽ ra thực tế là được sao? Ai cũng có thể vẽ một đồ thị tương tác giả thuyết
Nếu bạn quan tâm đến nội dung bài viết này hoặc học về cách học, tôi rất khuyên nên đọc blog của người gửi: https://www.justinmath.com/blog/
Không chỉ những thứ mà các ứng dụng lặp lại cách quãng tự động dựa trên nhập liệu đơn giản có thể làm được, như lặp lại cách quãng, học xen kẽ, chủ động gợi nhớ, mà còn bao gồm cả mã hóa kép kết hợp yếu tố thị giác với các yếu tố khác, hay các bài luyện tập mở rộng như tự do gợi nhớ
Để áp dụng các yếu tố này cùng những yếu tố giúp hiểu động lực, tiến trình và các quan niệm sai lầm “blindspot” đã được xác định của người học, tôi đã phát triển Revision.ai cùng với chương trình thạc sĩ tâm lý học từ trước thời GPT-3
https://www.justinmath.com/why-is-the-edtech-industry-so-dam...
Đây chỉ là một bài 4 trang về một chiến lược học cách quãng cụ thể. Không thật sự đột phá, cũng không phải một bộ sưu tập toàn diện các kỹ thuật
Về đoạn “Vì con người quên một phần đáng kể những gì đã học, học sinh có thể hưởng lợi từ các chiến lược học tập mang lại kiến thức bền lâu. Tuy nhiên, cách đạt được khả năng ghi nhớ dài hạn hiệu quả nhất lại ít được biết đến một cách đáng ngạc nhiên”, tôi luôn nghĩ vấn đề thật sự là mức độ liên quan của thông tin
Con người cần một lý do thực dụng để phải nhớ điều gì đó, vượt ra ngoài các bài kiểm tra vô nghĩa mang tính nhân tạo. Kỹ thuật hiệu quả thì tốt, nhưng không gì làm giảm động lực bằng việc không có lý do nào để học ngoài “hãy học vì phải học”
Khi học điều mình thật sự quan tâm, bạn không cần tìm đến flashcard, ghi chép đồ sộ hay kỹ thuật cao cấp. Nó được ghi nhớ gần như ngay lập tức, không cần nỗ lực
Có lẽ tồn tại một cơ chế nào đó vô thức đo mức độ liên quan của thông tin và điều chỉnh về mặt vật lý mức độ hấp thụ. Có thể nói đó là một dạng “tốc độ học”
Khi dạy những sinh viên được xem là “tinh hoa trong tinh hoa”, dùng từ vui thích nghe khá đau đớn, nhưng niềm vui vẫn quan trọng, và ít nhất trong phần lớn học kỳ, nó có tác động lớn hơn hiệu quả đối với sinh viên. Đơn giản vì họ “được bảo là phải học”
Về cơ bản, trong 70% học kỳ, hầu hết sinh viên không học đủ 40 giờ. Công việc thực tế khoảng 30 giờ, và về mặt hiệu quả có thể chỉ 15 giờ. Vì ở những môn mà sự quan tâm không đến tự nhiên, không có cây cầu nào khiến họ thấy hứng thú hoặc có động lực
Năm 2021, tôi bắt đầu dùng GPT-3 để tạo và đưa các thẻ tạo động lực “vì sao cần học khái niệm này” vào ứng dụng flashcard Revision.ai. Có thể đọc ở mục thứ ba: https://www.revision.ai/articles/20ThingsRevisionAIDoesForBe...
Lý do tôi vô hiệu hóa các thẻ này rất đơn giản. Tôi rốt cuộc không tìm được thời điểm phù hợp để hiển thị chúng khi sinh viên cần. Nếu ứng dụng đang đóng, họ đang không có động lực nên sẽ không thấy thẻ; nếu hiển thị giữa phiên học, thẻ hoặc ví dụ do AI tạo lại làm đứt mạch [https://www.instagram.com/p/CVVlIuVg31W/]
Tôi cũng thử đề xuất các video YouTube ngắn hoặc trung bình để làm tư liệu trực quan hoặc một khoảng “nghỉ” khỏi việc học quá tải, nhưng không cải thiện được kết quả của sinh viên. Cuối cùng có vẻ vẫn chưa giải quyết được cảm giác học vì bị bắt làm, thay vì chảy vào việc học một cách tự nhiên
Nếu bạn có ý tưởng kỹ thuật hoặc khái niệm nào để tăng hứng thú của sinh viên, tôi rất muốn nghe. Tôi nhận thấy việc chuyển slide bài giảng thành các bộ bài tập có yếu tố trực quan rõ ràng [https://www.instagram.com/p/C5ByftwiJ00/] chia nhỏ nội dung và hiển thị tiến trình có thể tạo động lực để sinh viên học nhiều hơn. Trong bài báo liên quan, có khả năng điều này còn làm giảm lo âu và căng thẳng khi thi
Nếu đối tượng được tạo động lực là thứ có thể luyện tập, bạn có thể tự làm và nhờ đó nhớ tốt hơn. Điều này cũng hoạt động như một dạng lặp lại cách quãng. Nhưng trong các lĩnh vực như vật lý thiên văn hay kinh tế vĩ mô thì khó làm như vậy
Khi có động lực, bạn cũng có nhiều khả năng cầm một cuốn sách khác cùng chủ đề lên đọc, và đó cũng là một dạng lặp lại cách quãng khác
Lý do học quá mức phổ biến có lẽ không phải vì nó có lợi cho từng cá nhân, mà vì đó là cách để giáo viên xử lý nhiều học sinh cùng lúc
Để đo đúng lượng học phù hợp, giáo viên phải làm việc riêng với từng học sinh và giao bài tập phù hợp với chất lượng của kiến thức vừa được hình thành
Nhưng nhìn chung, hệ thống được tối ưu cho giáo dục đại trà nhằm mở rộng tầm ảnh hưởng của giáo viên
Đang làm toàn thời gian công cụ iOS/macOS Manabi Reader để học tiếng Nhật thông qua việc đọc: https://reader.manabi.io
Công cụ này kết hợp đọc với flashcard, theo dõi mọi từ và chữ Hán bạn đọc và học. Dựa trên đó, nó phân tích bạn cần học gì để đọc một bài viết nào đó hoặc đạt mục tiêu JLPT, đồng thời tô nổi bật trong văn bản những từ bạn chưa biết và những từ đang học
Công việc tiếp theo với flashcard là thay thuật toán SM2 bằng FSRS, và biến việc chỉ đọc nội dung cũng trở thành một hình thức ôn tập flashcard thụ động
Tôi cho rằng cách ôn từng flashcard một trong nhiều giờ có phần bỏ lỡ điều gì đó về tốc độ học. Ngoài việc ôn flashcard một cách thụ động trong khi đọc, chúng tôi sẽ thử nghiệm các kỹ thuật ôn tập khác, chẳng hạn như xem cùng lúc một trang từ vựng và các đáp án có thể che đi
Tâm trí chúng ta cũng hấp thụ thông tin qua vùng ngoại vi của tầm nhìn và trong quá trình lướt qua, tiếp nhận nhiều thông tin cùng lúc. Tôi không chắc hình thái cuối cùng của các ứng dụng học tập dựa trên nghiên cứu về đường cong quên lãng sẽ là UI flashcard như hiện nay
Chúng tôi cũng đang phát triển các tính năng Reader như manga, PDF, YouTube, trình giả lập game, cũng như mở rộng sang mọi ngôn ngữ
Nếu quan tâm đến các nghiên cứu tương tự, https://supermemo.guru cũng đáng xem. Trang “about” hơi bị ẩn nằm ở https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_Guru:About
Tác giả là người đã dành khá nhiều thời gian cho chủ đề và lịch sử này, bao gồm cả việc viết ứng dụng
https://supermemo.guru/wiki/School_damages_your_brain
Từ góc nhìn của một người xuất bản bài báo trong lĩnh vực khoa học thần kinh, thứ này hoàn toàn là rác
Trước đây tôi từng tìm hiểu xem nên học thế nào cho hiệu quả, và đây là bài luận về
spacing learningmà tôi biết được khi đó. Có một cuốn sách tuyển chọn tinh túy của thể loại này, ai quan tâm thì nên xem thử một lần.Bản dịch: Học thế nào cho hiệu quả
Bản gốc: Make It Stick
https://www.yes24.com/Product/Goods/15341766