- Đưa vào bài tập bằng máy đánh chữ thủ công để buộc sinh viên viết mà không có màn hình, từ điển trực tuyến, trình kiểm tra chính tả hay phím xóa, qua đó trực tiếp đối diện với việc liệu họ có thể tự tạo ra câu chữ mà không cần máy tính hay không
- Động lực xuất phát từ thực tế ngày càng nhiều bài tập hoàn chỉnh về mặt ngữ pháp nhờ AI tạo sinh và các nền tảng dịch trực tuyến, đồng thời nhằm giúp sinh viên cảm nhận trải nghiệm viết, tư duy và lớp học của thời kỳ trước kỹ thuật số, nên giảng viên đã tìm mua các máy đánh chữ thủ công cũ
- Trong lớp học, các máy đánh chữ với bàn phím German và bàn phím QWERTY được đặt cạnh nhau; việc phải tự lắp giấy, điều chỉnh lực nhấn phím và trả cần gạt khiến mọi thao tác đều chậm lại
- Sinh viên hoan nghênh việc giảm yếu tố gây xao nhãng; trong trạng thái không có màn hình và thông báo, họ trò chuyện với bạn cùng lớp nhiều hơn để nhờ giúp đỡ, và do không có phím xóa nên phải suy nghĩ có chủ đích hơn trước khi viết
- Chính các ràng buộc vật lý như lỗi gõ, khoảng cách chữ không đều và tốc độ nhập chậm được chấp nhận như một phần của quá trình học tập, đồng thời cũng phù hợp với xu hướng quay lại thi bút giấy và thi vấn đáp trong lớp học
Đưa bài tập analog vào lớp học
- Grit Matthias Phelps, giảng viên tiếng Đức tại Cornell University, mỗi học kỳ một lần cho sinh viên cơ hội thực hiện bài tập viết bằng máy đánh chữ thủ công
- Đây là cách để trải nghiệm cảm giác gõ chữ không có màn hình, từ điển trực tuyến, trình kiểm tra chính tả hay phím xóa
- Trong đề cương môn học, hoạt động này được xếp là bài tập analog
- Bài tập này bắt đầu từ mùa xuân năm 2023, xuất phát từ sự thất vọng trước thực tế sinh viên tạo ra các bài tập hoàn hảo về mặt ngữ pháp bằng AI tạo sinh và các nền tảng dịch trực tuyến
- Có câu nói: “What’s the point of me reading it if it’s already correct anyway, and you didn’t write it yourself? Could you produce it without your computer?”
- Để giúp sinh viên hiểu trải nghiệm viết, tư duy và lớp học trước thời đại kỹ thuật số, cô đã thu gom hàng chục máy đánh chữ thủ công cũ từ cửa hàng đồ cũ và các chợ trực tuyến
- Dù cho rằng còn quá sớm để khẳng định máy đánh chữ đang hồi sinh ngoài Cornell, cô nói điều này có liên hệ với sự dịch chuyển sang các hình thức đánh giá kiểu cũ như thi bút giấy trong lớp và thi vấn đáp nhằm ngăn việc dùng AI trong bài tập làm trên laptop
Khung cảnh lớp học trong ngày học analog
- Trong một buổi học analog gần đây, sinh viên bước vào lớp và thấy các máy đánh chữ đặt trên bàn; một số dùng bàn phím German, một số là bàn phím QWERTY
- Catherine Mong, sinh viên năm nhất 19 tuổi, nói rằng cô hoàn toàn không biết chuyện gì đang diễn ra và trước giờ chỉ thấy máy đánh chữ trong phim; cô mô tả việc dùng máy đánh chữ có “a whole science”
- Với thế hệ smartphone, máy đánh chữ thủ công không trực quan như vẻ bề ngoài; Phelps đã hướng dẫn cách tự lắp giấy và cách nhấn phím đủ mạnh để chữ in ra nhưng không bị lem
- Cô cũng giải thích rằng tiếng chuông vang lên ở cuối dòng báo hiệu hết một dòng và phải tự đưa carriage trở lại để bắt đầu dòng tiếp theo
- Có phản ứng của một sinh viên: “that’s why it’s called ‘return.’”
- Phelps nói rằng “mọi thứ đều chậm lại”, đồng thời nhắc đến cảm giác ngày trước khi con người chỉ làm một việc tại một thời điểm và niềm vui trong điều đó
- Cô còn đưa hai con 7 tuổi và 9 tuổi tới làm “tech support” để canh chừng sinh viên không lấy điện thoại ra
Giảm xao nhãng và thay đổi trong tương tác
- Sinh viên hoan nghênh việc giảm yếu tố gây xao nhãng, và trọng tâm của bài tập không chỉ dừng ở việc học cách dùng máy đánh chữ
- Ratchaphon Lertdamrongwong, sinh viên năm hai ngành khoa học máy tính, nói rằng anh nhận ra sự khác biệt của việc gõ máy đánh chữ không chỉ nằm ở tương tác với cỗ máy mà còn ở cách tương tác với thế giới xung quanh
- Trong buổi học đó, sinh viên làm bài viết phê bình về một bộ phim Đức vừa xem
- Khi không có màn hình, thông báo không thể chen vào lúc đang viết; và trong trạng thái không thể lập tức tìm mọi câu trả lời ngay trong tầm tay, sinh viên đã nhờ bạn cùng lớp giúp đỡ, điều mà Phelps tích cực khuyến khích
- Lertdamrongwong nói rằng trong lúc viết bài luận anh phải trò chuyện và giao tiếp nhiều hơn, trái ngược với lớp học hiện đại nơi mọi người luôn nhìn vào laptop hoặc điện thoại
- Vì không có phím xóa và không thể sửa ngay mọi lỗi sai, anh nói mình phải suy nghĩ có chủ đích hơn trước khi viết
- Có câu nói: “I was forced to actually think about the problem on my own instead of delegating to AI or Google search”
Những ràng buộc vật lý của máy đánh chữ thủ công và phản ứng của sinh viên
- Phần lớn sinh viên không đủ lực ở ngón út để touch typing, nên họ gõ chậm hơn bằng ngón trỏ
- Sinh viên năm nhất Catherine Mong còn gặp khó khăn hơn vì gần đây bị gãy cổ tay và phải dùng chỉ một tay
- Tự nhận mình là người cầu toàn, Mong ban đầu cảm thấy nản khi trang giấy trông lộn xộn vì khoảng cách bất thường giữa một số chữ cái và các lỗi gõ
- Phelps hướng dẫn sinh viên gõ lùi lên lỗi rồi chồng ký tự ‘X’ lên trên
- Mong nộp một kết quả đầy vết bút chì, trông không sạch sẽ hay hoàn chỉnh, nhưng chấp nhận rằng quá trình mắc lỗi tự nó cũng là một phần của việc học
- Mong mô tả bài tập đánh máy thơ là “fun and challenging”, đồng thời chấp nhận khoảng cách kỳ lạ và tận dụng ranh giới thị giác của trang giấy để tạo thụt lề và các dòng ngắt đoạn theo phong cách của nhà thơ E.E. Cummings
- Cô đã cần nhiều tờ giấy và rất nhiều lỗi sai, và giữ lại toàn bộ các bản đó
- Cô nói có lẽ sẽ treo chúng lên tường, đã bị máy đánh chữ cuốn hút, và kể với bạn bè rằng mình đã làm bài kiểm tra tiếng Đức bằng máy đánh chữ
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Khi tôi học bằng Computer Science, đa số môn có tỷ trọng 50% thi cuối kỳ, 30% giữa kỳ, và cả các bài thi lập trình cũng làm bằng cách viết tay dưới sự giám sát của trợ giảng trong lớp học hoặc nhà thi đấu
Tỷ trọng của bài tập, lab và project thì nhỏ, nhưng nếu không làm chúng thì gần như rất khó qua được kỳ thi cuối kỳ
Vì thế tôi cảm thấy thực ra chúng tôi đã từng có một nền giáo dục miễn nhiễm với AI rồi
Nhưng rồi với danh nghĩa theo Bologna process và xu hướng bắt chước hệ thống kiểu Mỹ-Anh, đã có cải cách đại học đặt trọng tâm vào đánh giá liên tục và chấm điểm bài tập
Kết quả là các sinh viên vừa học vừa làm bị bất lợi nặng vì điểm danh và điểm tham gia trên lớp, còn hành vi gian lận kiểu thuê người làm bài vốn đã tồn tại từ trước cả thời LLM thì lại càng dễ hơn
Trước đây chỉ một số ít có tiền hoặc có người thân là chuyên gia mới làm được chuyện đó, còn giờ thì ai cũng có thể làm với ChatGPT nên bỗng nhiên mọi người nổi giận, nhưng phản ứng thực tế lại là dùng máy dò vớ vẩn hoặc chỉ tăng độ khó của bài tập, khiến sinh viên chăm chỉ càng khổ hơn
Trong các khóa tập huấn cho giảng viên, người ta công kích kiểu thi cử cũ là mô hình Napoleonic lạc hậu, nhưng một thứ tồn tại được lâu như vậy có thể là vì nó có lý do riêng
Giờ đây việc mọi người không thể thừa nhận rằng tất cả đã sai có khi còn là vấn đề lớn hơn
Tuy vậy, khả năng viết luận và viết lách thật sự rất quan trọng, và tôi cảm thấy nhiều sinh viên tốt nghiệp mà vẫn chưa được học đủ phần này
Chương trình Computer Science ở Hà Lan cũng khá yếu về rèn luyện viết, nên tôi thường thấy sinh viên có năng lực tiếng Anh và tiếng Hà Lan gần như chỉ dừng ở mức trung học phổ thông
Bản thân tôi cũng chỉ thực sự học được cách viết tử tế sau khi bắt đầu Ph.D. và được người hướng dẫn chỉnh rất gắt
Về lâu dài, tôi nghĩ AI có thể mang lại học tập cá nhân hóa cho giáo dục theo hướng tích cực
Cũng có những hình thức đánh giá như vấn đáp hoặc thi viết truyền thống, nơi rất khó gian lận về kiến thức, và với giáo viên thì việc tự động hóa khâu kiểm chứng cũng là trợ giúp lớn
Phần viết tay như subnet chỉ có một ít, còn phần lớn điểm số đến từ việc thật sự lắp dựng mạng vật lý rồi kiểm tra trước khi ra về
Giáo viên đã cố tình phá ba chỗ trong mạng trước khi chúng tôi vào, và chúng tôi phải tìm ra nguyên nhân rồi sửa trong khoảng 20 phút
Trò tinh quái đáng nhớ nhất là vặn lỏng nhẹ một đầu nối DIN lớn để nhìn qua thì vẫn tưởng bình thường
Từ thời trung học tôi đã dùng thẻ đục lỗ, và thường mất tới 24 giờ mới nhận được kết quả biên dịch nên buộc phải suy nghĩ rất kỹ về code
Vì vậy tôi hình thành thói quen desk check bằng tay ngay cả với chương trình nghìn dòng, và tự nhiên rèn được cách tăng tính dễ đọc và đơn giản để bắt lỗi gõ và lỗi logic
Có lúc tôi biết chắc bản sửa sẽ chưa biên dịch được, nhưng vẫn nộp trước để làm lộ ra những lỗi khác đang ẩn bên dưới
Trong bài thi chúng tôi chỉ có khoảng 4~6 lượt thử, và phải vừa biên dịch sạch vừa cho ra output chính xác
Giờ đã hơn 40 năm trôi qua, lĩnh vực duy nhất còn cho tôi cảm giác căng thẳng tương tự là embedded code, và tôi thấy nhiều kỹ năng ngày xưa như vậy đã biến mất trong ảo tưởng năng suất
Ở đại học, những thứ vui và đáng giá nhất với tôi luôn là bài tập và project
Chỉ tiếc là hiện nay chúng lại dễ tổn thương hơn nhiều trước gian lận bằng AI
Tôi nhớ hồi trước trong lớp toán từng có tranh luận về chuyện cho phép máy tính bỏ túi
Khi đa số trường cấm máy tính, trường tôi lại bắt buộc mọi học sinh đều phải có và thay đổi bài tập lẫn đề thi cho phù hợp
Thay vì những đáp án số nguyên có thể nhẩm ra, họ ra các bài phức tạp mà chỉ có thể biết đúng sai qua cách giải, và còn cho phép dùng chương trình TI-BASIC trong bài thi
Thay vì học tủ nước rút, tôi tự viết các chương trình giải cho từng dạng bài có thể xuất hiện trong đề, và trong quá trình dạy chiếc máy tính cách vượt qua kỳ thi, tôi cũng học được cùng lúc
Trải nghiệm đó đã dẫn tôi đến chuyên ngành Computer Science và sự nghiệp phần mềm, và đến giờ tôi vẫn biết ơn những giáo viên đã nhìn công nghệ mới không phải như công cụ gian lận mà là bộ khuếch đại tiềm năng
Vì vậy tôi nghĩ thay vì tập trung ngăn cấm và phát hiện AI, nhà trường có lẽ nên ra bài tập bắt buộc dùng AI
Học sinh sẽ sống và làm việc trong một thế giới có AI, nên họ cần học cách viết prompt không dẫn dắt về một đáp án cố định, cách kiểm chứng hallucination, và cách tạo ra những sản phẩm phức tạp hơn rất nhiều so với trước đây
Việc lặp lại nền giáo dục y hệt thế hệ trước theo tôi lại là điều bất lợi cho sinh viên hiện nay
Thứ bạn học được khi viết chương trình giải bài toán trên máy tính bỏ túi là vì bạn đã hiểu phương pháp đủ sâu để tự mình hiện thực hóa nó
Còn khi giao việc giải quyết vấn đề cho AI thì thường là chẳng học được gì cả, và bài thi vốn được chuẩn hóa tốt nên nhiều khi thậm chí kỹ năng prompt cũng chẳng thật sự cần thiết
Dùng AI để lấy kiến thức nền thì có thể, nhưng dùng cách đó trong thi cử thì không mang lại hiệu quả giáo dục
Nếu thật sự muốn dạy cách dùng AI, tôi nghĩ cứ mở riêng một môn học về AI là được
Máy tính bỏ túi hay máy tính cũ chỉ cần mua một lần, còn AI thì rất có thể sẽ là chi phí liên tục
Như vậy cuối cùng chỉ càng nới rộng khoảng cách giữa nhà giàu và nhà nghèo, nên tôi phản đối
Máy tính chỉ thực hiện phép toán được nhập vào, còn LLM tạo ra đầu ra theo phán đoán của chính nó, và người dùng phải có khả năng đánh giá xem phán đoán đó có đúng không
Điều đó rốt cuộc đòi hỏi phải có giáo dục và trải nghiệm từ trước
Vì vậy tôi nghĩ LLM không phải là vật thay thế mà gần với bộ khuếch đại dành cho chuyên gia hơn, và nên học cách dùng LLM sau khi đã hoàn thành đầy đủ chương trình đào tạo phi-LLM trước đó
Máy tính khoa học có mạch bên trong và cấu trúc sở hữu rõ ràng, trả tiền là thành của mình, và còn có thể đọc sách để tự lập trình
Còn AI thì phụ thuộc vào một vài công ty big tech, và người dùng gần như không có quyền kiểm soát
Nếu xuất hiện mô hình bait-and-switch kiểu cho dùng quen rồi tăng giá, cũng sẽ rất khó từ chối
Vì vậy, xem AI như một công cụ giáo dục giống máy tính bỏ túi là khá apples and oranges, và cho sinh viên làm quen AI miễn phí rốt cuộc chỉ càng làm tăng sự phụ thuộc vào big tech dựa trên thuê bao
Với học sinh, bố mẹ gần như là chuyên gia biết mọi thứ, nhưng đôi khi họ cũng có thể bịa ra và học sinh có thể không có đủ kiến thức nền để phân biệt. LLM cũng tương tự
Vì thế, cũng như không thể để bố mẹ viết hộ bài luận, vẽ hộ bài mỹ thuật, hay trả lời hộ câu hỏi địa lý trong lúc thi, tôi nghĩ cũng khó mà cho phép AI vô hạn
Trước đây tôi từng chấm điểm môn học với tỷ trọng khoảng 60~80% project, 40~80% quiz online
Giờ tôi đổi sang 50% project, 50% quiz trực tiếp, và đang chuyển sang dạng thi bút chì giấy có cho mang theo một tờ ghi chú
Tôi cũng ngày càng chuyển sang quy trình làm việc dựa trên giấy, như in ra các bài báo để đọc và ghi chú trong lớp
Trớ trêu là bộ máy hành chính chậm chạp và hạ tầng sẵn có của trường đại học lại giúp ích cho kiểu chuyển đổi này
Tôi có cảm giác rằng trong tương lai, bằng đại học có thể trở thành tín hiệu của năng lực thực tế chứ không chỉ là khả năng viết prompt cho AI
Đặc biệt khi bài tập thông thường không được giám sát, tôi đã nhiều lần thấy chất lượng bài nhóm tốt hơn hẳn trong môi trường mà việc đánh giá cá nhân là thứ không thể gian lận
Tôi cảm thấy các bài báo kịch tính mà truyền thông tung ra phần lớn chỉ cho thấy vấn đề của những tổ chức lười biếng
Bài thi của tôi, kể cả project, gần như đều được làm trực tiếp, và khi sinh viên mang bài nộp đến thì tôi bắt họ giải thích trực tiếp từng dòng code
Trường tôi vẫn chưa thể thay đổi lớn hệ thống thi cử, nhưng tôi dạy lớp quy mô nhỏ nên vẫn có thể làm kiểu xác minh trực tiếp như vậy
Tôi tò mò liệu đề thi có đủ khó để khiến một sinh viên thật sự chẳng học gì mà vẫn chỉ được dưới 20~40% hay không
Nếu là trắc nghiệm 4 lựa chọn thì chỉ khoanh bừa thôi cũng đã có giá trị kỳ vọng 25% rồi
Một trong các lớp tôi đang học thì hoàn toàn ngược lại: dù là bậc đại học nhưng lại yêu cầu công việc cấp độ Ph.D và còn kỳ vọng có dùng AI
Một lớp khác thì chỉ cần khai báo là đã dùng AI là được, còn vài lớp nữa lại xem AI ngay lập tức là gian lận
Nói là quy định khác nhau nhiều vẫn chưa đủ, vì mọi thứ rời rạc đến mức mỗi nơi một kiểu, và không ai thật sự biết đáp án đúng là gì
Cá nhân tôi thấy hiện tại, việc dùng AI để làm những việc vượt quá trình độ hiện tại của mình lại giúp tôi học được nhiều nhất, thậm chí còn thấy học được hơn cả một học kỳ cày rất nặng
Tôi dạy ở hai trường đại học tại Nhật và cũng đi nói chuyện về AI ở các trường khác, và bầu không khí chung là giảng viên lẫn sinh viên chỉ thống nhất được với nhau ở chỗ không có sự đồng thuận
Việc buộc tạo ra các sản phẩm phức tạp như bài viết, code, kế hoạch kinh doanh hay âm nhạc vốn dĩ rất hiệu quả cho học và nhớ, đồng thời gắn với đời sống thực sau tốt nghiệp
Nhưng AI đã biến quá trình tạo ra các sản phẩm đó thành một đường tắt, khiến sinh viên gần như không học gì mà vẫn cho ra kết quả
Đồng thời, giá trị trực tiếp trong tương lai của những kỹ năng như viết, lập trình hay lập kế hoạch cũng trở nên bấp bênh hơn
Những tiền đề của phương pháp giảng dạy cũ đang sụp đổ như vậy, nhưng nhà giáo, sinh viên và bộ máy hành chính vẫn còn bị trói vào cách làm trước đây
AI quá mới và phát triển quá nhanh nên khó mà tự tin nói được hướng đi, nhưng tôi nghĩ giáo dục sẽ phải thay đổi từ gốc, và quá trình đó chắc chắn sẽ không hề dễ dàng
Khi học số học cơ bản, máy tính bỏ túi là gian lận vì rút ngắn con đường học, còn trong giải tích thì lại cần thiết
AI cũng vậy: ở lớp này nó có thể phá hỏng việc học, còn ở lớp khác nó có thể thúc đẩy việc học, nên chính sách theo từng bối cảnh là hoàn toàn hợp lý
Rất có thể bạn chưa có nền tảng cần thiết cho loại công việc đó, và thậm chí còn khó tự đánh giá điều mình đang học lúc này là cái gì chính xác
Trẻ em ở trường phổ thông chắc sẽ còn rối hơn nhiều khi phải nhận những thông điệp trái ngược từ từng giáo viên
Điều tôi thấy thú vị là khi mọi người viết bài bằng Google Docs, người ta có thể phân tích khá dễ lịch sử vòng đời của tài liệu
Theo tôi hiểu thì tài liệu gần như lưu lại như một event log, từ việc đã gõ gì, nhanh đến mức nào, cho tới những gì đã dán vào rồi xóa đi
Vì vậy về lý thuyết, có thể phát lại quá trình tạo ra tài liệu để xem cách nó được viết ra như thế nào
Tuy nhiên trong thời đại AI, ngay cả nếu viết bằng máy chữ thì cuối cùng cách hiệu quả hơn vẫn có thể là để AI tạo bản nháp trước rồi con người gõ chép lại
Khi đã có sẵn một bản nháp hoàn chỉnh rồi chỉ việc gõ lại, thì mục đích ban đầu gần như cũng sụp đổ
Ngày xưa từng có cả mấy giao diện kỳ quặc nối IBM Selectric như máy in, nên trò đùa kiểu Typing as a Service cũng không hẳn là hoàn toàn viển vông
Tôi nghĩ chưa đến một ngày là sẽ có sinh viên tìm ra cách cho LLM điều khiển màn hình để tự gõ tài liệu và còn tạo cả dấu vết chỉnh sửa giả
Mẹo đó rồi sẽ lan ra, và chỉ dựa vào những metric như thế thì ngày càng khó phán đoán
Tôi từng nghe chuyện có sinh viên lấy bài của một sinh viên trước đó, dán vào rồi sửa qua loa để trông như tài liệu mới, nhưng vì không xóa lịch sử chỉnh sửa trong file .docx nộp lên nên bị lộ ngay
Nhưng giờ lại thấy hay là cứ phục hồi rồi dùng thử xem
Sẽ chẳng có gì lạ nếu xuất hiện LLM học từ keylogger, hoạt động như bàn phím USB và bắt chước cả tỷ lệ gõ sai riêng của từng người
Tôi không hiểu tại sao mọi người lại nói dạo này không còn thi trực tiếp và thi viết nữa
Tôi tốt nghiệp cũng chưa lâu, và trong toàn bộ chương trình học chỉ có cỡ một lần take-home exam, còn lại đều là thi viết có giám sát trực tiếp
Mà cái take-home duy nhất đó còn khó hơn nhiều so với thi bình thường nên tôi không thấy nó dễ hơn
Sau đó giáo viên либо phải mặc kệ gian lận, либо phải liên tục nghĩ ra dạng đề mới mãi mãi, và từ khi AI xuất hiện thì ngay cả lựa chọn đó thực tế cũng gần như chết hẳn
Nhiều trường phổ thông và đại học chuyển sang hệ thống online, và sau khi quay lại học trực tiếp họ vẫn không bỏ những hệ thống được dựng lên khi đó
Tôi tốt nghiệp năm 2020 nên không trực tiếp trải qua hết, nhưng qua bạn bè là giáo viên và người em tốt nghiệp vài năm sau, mức độ thay đổi tôi thấy là rất lớn
Nó cho phép học trước mà không có áp lực cực độ và kiểu nhồi nhét của thi trong lớp, và dù dài hơn, khó hơn thì nhờ có thời gian tôi lại hiểu được những khái niệm mình đã bỏ sót nên cảm thấy học được nhiều hơn
Đúng là con người lúc nào cũng thế, cứ tự phá hỏng những gì có lợi cho mình bằng tối ưu hóa sai mục tiêu
Tôi thấy máy chữ là quá cực đoan
Ở trường vì chữ viết tay của tôi rất tệ nên tôi dùng AlphaSmart, và theo tôi chỉ cần laptop không có Internet là đủ
Đọc các bình luận này xong tôi thậm chí còn thấy đại học Mỹ có vẻ hơi buồn cười
Tôi thi tất cả đều trực tiếp, và điểm số cũng được quyết định 100% bằng thi cử
Hàng triệu người đã tốt nghiệp theo cách đó và vẫn sống tốt, nên tôi cũng không nghĩ sinh viên đã phải chịu tổn hại gì đặc biệt
Những phản ứng kiểu “Không có lab à?” trong các câu trả lời lại làm tôi thấy kỳ quặc hơn
Cứ giữ lab và bài tập như cũ, chỉ cần không tính trực tiếp vào điểm cuối cùng mà dùng làm điều kiện ngưỡng để được dự thi là đủ
Không phải vì kiểu Mỹ quá ghê gớm, mà chỉ là vẫn có cách làm tốt hơn và có những thứ đáng để học hỏi
Tôi thấy hơi tiếc nếu nền kinh tế phải nhận những người chỉ được đào tạo theo một bó kỹ năng hẹp như thế
Trừ những nơi kiểu xưởng cấp bằng online, tôi hầu như chưa từng thấy đại học nào hoàn toàn không có những thứ đó
Có hàng triệu người nộp đơn và vô số sinh viên quốc tế vẫn đến học ở các trường đại học Mỹ
Với máy chữ, tôi không thể viết theo kiểu vừa nghĩ vừa viết như trên trình soạn thảo văn bản
Có lẽ tôi sẽ phải viết bản nháp bằng tay trước, mà nếu việc gõ chỉ còn là chép lại thì cũng chẳng khác mấy với việc chép lại tài liệu do AI viết
Đằng nào cũng viết trong lớp và thiết bị do trường cung cấp, nên theo tôi Chromebook bị khóa sẽ rẻ hơn và tốt hơn cho việc viết lách
Nếu văn hóa đó đã biến mất thì tôi thấy nó quay lại cũng tốt
Khi tôi học đại học, điểm số hoàn toàn do thi vấn đáp/thảo luận với giáo sư quyết định
Mọi thứ khác chỉ như tấm vé vào cửa để đủ điều kiện dự thi mà thôi
Trong cấu trúc như vậy, tôi thậm chí khó hình dung ai sẽ cố gian lận kiểu gì, và dù rất căng thẳng với kiểu sinh viên nước rút, các cuộc đối thoại nhìn chung đều rất tuyệt
Nhưng các môn bậc đại học năm đầu thường có quy mô hàng trăm người nên trên thực tế sẽ rất khó triển khai
Bù lại, với các môn ở giai đoạn sau của chương trình thì hoàn toàn đáng thử, và tôi cũng thấy giá mà mình từng có những lớp như vậy