Thực tế là, đa số chúng ta đều không mấy hứng thú với việc học. Thế nhưng, nếu bạn muốn đạt điểm cao trong các kỳ thi mà không cần dùng đến “tiểu xảo”, bạn buộc phải học. Là một nghiên cứu sinh năm thứ năm trong chương trình tiến sĩ, tôi đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ quá trình học tập của mình. Dù phải làm việc bán thời gian, giờ đây tôi học ít hơn nhưng điểm số lại cao hơn đáng kể. Bài viết này sẽ chia sẻ chi tiết quy trình tôi đã áp dụng, một lộ trình toàn diện từ việc thu thập thông tin đến ôn tập, tất cả đều được tối ưu hóa nhờ sức mạnh của AI.
1. Lưu Trữ Kiến Thức Toàn Diện với Obsidian: Nền Tảng Ghi Chú Đa Năng
Đây là phần duy nhất trong quy trình làm việc của tôi không sử dụng AI. Nó cũng là phần thủ công và tốn thời gian nhất, nhưng hoàn toàn xứng đáng với công sức bỏ ra.
Giao diện đồ thị của Obsidian hiển thị các mối liên kết giữa ghi chú, minh họa hệ thống quản lý kiến thức cá nhân hiệu quả.
Tôi là một người dùng trung thành của Obsidian. Tôi sử dụng một kho lưu trữ (vault) cho ghi chú cá nhân và một kho khác dành riêng cho việc học tập. Vì tôi đang theo học một chương trình dài hạn, việc xây dựng cấu trúc này thực sự đã mang lại hiệu quả vượt trội. Trong các buổi giảng, tôi áp dụng hệ thống ghi chú Cornell để cấu trúc các ghi chép của mình. Nếu một chủ đề cần đào sâu hơn, tôi sẽ tạo một trang mới, chia nhỏ nó bằng các tiêu đề và liên kết nó với các chủ đề liên quan – giống như một cuốn wiki cá nhân vậy.
Một trang ghi chú chi tiết trong Obsidian được tổ chức như một wiki cá nhân, với các tiêu đề và liên kết nội bộ, thể hiện khả năng ghi chép thông minh.
Obsidian hỗ trợ rất nhiều định dạng đầu vào. Tôi có thể viết phương trình toán học trong Obsidian nhanh hơn nhiều so với trong Word, và thậm chí tôi còn viết cả bản nhạc cho các dự án cá nhân của mình. Về cơ bản, nó là bộ não kỹ thuật số của tôi.
2. Chuyển Đổi Dữ Liệu Học Thuật Sang NotebookLM: Tối Ưu Cho Mùa Thi
Obsidian rất tuyệt, nhưng nó không lý tưởng khi mùa thi đến. Nó quá chi tiết, quá nhiều liên kết. Tôi có thể dễ dàng mất hàng giờ đồng hồ lang thang từ liên kết này sang liên kết khác, rơi vào một cái hố không đáy của các nội dung liên quan. Nó giống như hội chứng Wikipedia – bạn mở một bài viết và cuối cùng có đến năm mươi tab mở.
Để khắc phục điều này, tôi sử dụng NotebookLM. Tôi tạo một sổ ghi chép mới cho từng môn học và tải lên bất cứ thứ gì có thể hữu ích cho việc học: slide bài giảng, ghi chú từ bạn học, đoạn trích sách giáo khoa, v.v.
Tổng quan giao diện của một sổ ghi chép trong NotebookLM, hiển thị các tài liệu học tập đã tải lên, minh họa cách công cụ AI này tổng hợp dữ liệu.
Trước đây, NotebookLM có một hạn chế: nó không thể đọc các tệp Markdown, định dạng mà Obsidian sử dụng. Khi đó, tôi phải xuất ghi chú của mình dưới dạng PDF để đưa chúng vào hệ thống. May mắn thay, điều đó không còn là vấn đề nữa. NotebookLM hiện đã hỗ trợ trực tiếp các tệp Markdown, giúp quy trình học tập bằng AI trở nên mượt mà hơn.
3. Khám Phá Kiến Thức với Sơ Đồ Tư Duy (Mind Map) của NotebookLM
NotebookLM dựa trên các nguồn tài liệu của bạn. Nó sẽ không lấy câu trả lời từ internet, đây là một điểm cộng lớn. Tuy nhiên, tôi không còn thực sự dùng nó để trả lời câu hỏi nữa. Tính năng đó đã bị lu mờ bởi những tính năng tốt hơn: sơ đồ tư duy (mind map) và tổng quan âm thanh (audio overviews).
Sơ đồ tư duy của NotebookLM cung cấp một cái nhìn tổng quan có thể mở rộng, có thể nhấp vào tất cả các chủ đề trong các tệp bạn đã tải lên. Tôi sử dụng tính năng này như một dàn ý để xem lại những gì tôi đã học trong suốt học kỳ. Bạn có thể nhấp vào các mũi tên để mở rộng các chủ đề phụ hoặc nhấp vào chính nút đó để bắt đầu một cuộc đối thoại về nó. Nó rất năng động và hiệu quả một cách đáng ngạc nhiên.
4. Tận Dụng Podcast AI và Học Sâu với Tính Năng Âm Thanh của NotebookLM
Giờ đây, chúng ta đến với tính năng yêu thích của tôi: tổng quan âm thanh. Không có nhiều podcast về lĩnh vực của tôi, và vài podcast tồn tại cũng thường không bao gồm những gì tôi đang học trong tuần đó. NotebookLM giải quyết vấn đề này bằng cách tạo podcast tùy chỉnh từ tài liệu của bạn.
Giao diện tạo Tổng Quan Âm Thanh (Audio Overview) tùy chỉnh trong NotebookLM, cho phép người dùng điều chỉnh cấp độ chi tiết và giọng điệu podcast AI.
Luôn luôn sử dụng tùy chọn Customize. Hãy cho NotebookLM biết bạn là ai, bạn đang học gì và mức độ chi tiết bạn muốn. Tôi thậm chí còn bao gồm một lời nhắc tiêu cực (negative prompt) để yêu cầu nó không sử dụng các phép loại suy quá đơn giản – những điều đó có thể làm giảm đi sự sâu sắc của nội dung.
Một trong những điều tuyệt vời nhất về podcast là bạn có thể nghe chúng ở bất cứ đâu. Bạn không phải lúc nào cũng có thể ngồi xuống để học, đặc biệt khi bạn đang làm việc vặt hoặc kẹt xe hơn một giờ. Điều đó từng khiến tôi căng thẳng – tôi lo lắng về việc lãng phí thời gian học quý báu. Nhưng bây giờ, tôi chỉ cần bật podcast ôn thi trong khi lái xe. Nó giúp tôi duy trì kết nối với tài liệu và tận dụng thời gian mà lẽ ra đã bị lãng phí.
Tổng quan âm thanh của NotebookLM cũng cung cấp chế độ tương tác (Interactive mode), nơi bạn có thể đặt câu hỏi cho người dẫn chương trình và nhận phản hồi theo thời gian thực. Đây là một tính năng thú vị, nhưng đối với tôi, nó có vẻ hơi “gimmicky”. Tôi thích để âm thanh phát trong nền mà không cần tương tác trực tiếp.
5. Tự Động Hóa Tạo Danh Sách & Bảng Biểu: Bước Đệm Cho Flashcard
Danh sách và bảng biểu tồn tại có lý do – chúng giúp thông tin dễ tiêu hóa hơn trong nháy mắt. NotebookLM hỗ trợ điều này. Bạn chỉ cần yêu cầu nó tạo một danh sách hoặc bảng về một chủ đề phụ cụ thể, và nó sẽ cung cấp. Vì NotebookLM phản hồi bằng Markdown, đầu ra dễ dàng sao chép vào hầu hết các ứng dụng ghi chú mà không cần phải định dạng thêm.
Ví dụ yêu cầu NotebookLM tạo một bảng về chủ đề cụ thể, minh họa khả năng tự động hóa việc tổng hợp thông tin thành định dạng dễ đọc.
Tôi sử dụng tính năng này như một bước đệm cho giai đoạn tiếp theo của việc học: tạo flashcard. Vì chương trình học của tôi không cung cấp tài liệu học sẵn có, tôi phải tự tạo. May mắn thay, tôi không phải làm tất cả bằng tay – AI giúp tăng tốc mọi thứ.
Có rất nhiều công cụ tạo flashcard AI ngoài kia, nhưng không có công cụ nào hoàn toàn miễn phí. Điều đó dễ hiểu – AI rất tốn kém để vận hành, và mỗi lần gọi API đều tốn tiền. Nhưng vì tôi đã trả tiền đăng ký ChatGPT, tôi sử dụng nó thay thế.
Tài liệu nguồn của tôi nằm trong NotebookLM, và tôi nhận thấy nó rất phù hợp cho các phản hồi dài, chi tiết – không giống như ChatGPT, đôi khi có thể hơi cô đọng hơn theo mặc định. Điều quan trọng nằm ở cách bạn diễn đạt yêu cầu. Đừng chỉ yêu cầu NotebookLM tạo flashcard. Thay vào đó, hãy yêu cầu nó tạo một bảng hai cột trong đó mặt trước là một thuộc tính cụ thể (ví dụ: của môi trường nuôi cấy) và mặt sau là câu trả lời tương ứng.
Bảng hai cột được NotebookLM tạo ra, sẵn sàng cho việc chuyển đổi thành flashcard, với một cột là câu hỏi và cột kia là câu trả lời, hỗ trợ tạo flashcard tự động.
NotebookLM thường đưa ra một bản nháp khá tốt, nhưng bảng thường cần được điều chỉnh. Vì NotebookLM có cửa sổ ngữ cảnh hạn chế và thiếu bất kỳ tính năng nào giống như canvas của ChatGPT, nó không lý tưởng cho việc tinh chỉnh lặp đi lặp lại. ChatGPT lấp đầy khoảng trống đó.
6. Tối Ưu Flashcard với ChatGPT: Xử Lý Dữ Liệu Hiệu Quả
Sau khi có bảng từ NotebookLM, bạn chỉ cần dán nó vào Excel và lưu lại. Sau đó, tải tệp lên ChatGPT. Từ đó, bạn có thể yêu cầu ChatGPT thao tác dữ liệu theo ý muốn. Ví dụ, nếu NotebookLM đã thêm các tiền tố được đánh số vào các mục, bạn không cần xóa chúng thủ công. Các công thức Excel cũng có thể xử lý điều này – nhưng với ChatGPT, bạn không cần biết bất kỳ kiến thức Excel nào cả.
Bạn cũng có thể yêu cầu ChatGPT chia nhỏ các flashcard quá chi tiết thành nhiều flashcard đơn giản hơn. Chỉ cần mô tả những gì bạn muốn, và nó sẽ xử lý phần còn lại.
Khi hoàn tất, hãy tải xuống tệp đã xử lý. Nếu ChatGPT cung cấp cho bạn một tệp XLSX, bạn có thể mở nó trong Excel và chuyển đổi sang CSV chỉ với vài cú nhấp chuột.
7. Đưa Flashcard Vào Brainscape: Nền Tảng Học Tập Chuyên Nghiệp
Bây giờ chúng ta đã có tệp CSV, đã đến lúc đưa nó vào một giao diện flashcard. Brainscape là một nền tảng học tập phổ biến được thiết kế chủ yếu cho sinh viên. Điểm hấp dẫn chính của nó là thư viện khổng lồ các bộ flashcard có sẵn, nhưng, như đã đề cập ở trên, không có bộ nào bao gồm khóa học của tôi. Vì vậy, một lần nữa, tôi phải tự xây dựng bộ của riêng mình.
Brainscape có cung cấp một công cụ tạo flashcard AI hoạt động khá tốt. Bạn có thể tải lên một tệp văn bản hoặc một danh sách, và nó sẽ tạo flashcard cho bạn. Vấn đề là có giới hạn sử dụng miễn phí, và tôi đã đạt đến giới hạn của mình. Tôi không có ý định thêm một khoản đăng ký hàng tháng nào nữa vào chi phí của mình.
Giao diện nhập flashcard vào Brainscape, cho phép người dùng tải lên tệp CSV chứa dữ liệu flashcard đã chuẩn bị.
May mắn thay, việc tạo flashcard thủ công trong Brainscape vẫn miễn phí. Và vì tôi đã sử dụng NotebookLM và ChatGPT để tạo flashcard, tôi về cơ bản đã làm phần việc nặng nhọc mà AI cao cấp của Brainscape sẽ xử lý.
Bây giờ tất cả những gì còn lại là tạo một bộ bài mới trong Brainscape, nhấp vào Import/Make Flashcards, và tải tệp lên. Vậy là xong. Flashcard sẵn sàng sử dụng mà không tốn thêm chi phí.
8. Lặp Lại Ngắt Quãng (Spaced Repetition) với Brainscape: Chinh Phục Điểm Cao
Đến thời điểm này, tôi đã chuẩn bị xong tất cả tài liệu học tập của mình và đã ôn qua một lần. Chỉ riêng điều đó có thể đủ để đạt điểm qua môn – nhưng chúng ta không ở đây để chỉ đạt điểm vừa đủ. Chúng ta đang hướng tới điểm cao nhất.
Không có cách nào tốt hơn để củng cố những gì bạn đã học hơn là thông qua sự lặp lại. Đọc lại ghi chú hoặc sách giáo khoa có thể dẫn đến việc lướt qua một cách lười biếng, đặc biệt khi bạn nghĩ: “Tôi đã biết điều này rồi.” Flashcard không cho phép bạn làm điều đó. Chúng kiểm tra trí nhớ của bạn, buộc bạn phải gợi nhớ thông tin thay vì chỉ nhận diện.
Brainscape làm cho quá trình này trở nên thông minh hơn nữa. Nó cho phép bạn đánh giá mức độ bạn ghi nhớ từng flashcard, sau đó sử dụng lặp lại ngắt quãng (spaced repetition) để quyết định khi nào sẽ hiển thị lại cho bạn. Các chỉ số tiến độ tích hợp là một phần thưởng – chúng tăng thêm một chút yếu tố trò chơi hóa, khiến việc học tập của bạn cảm thấy bổ ích hơn.
Người dùng đang trả lời flashcard trong Brainscape, minh họa tính năng lặp lại ngắt quãng (spaced repetition) giúp củng cố trí nhớ và tối ưu hóa quá trình ôn tập.
Nếu tôi vấp phải một thẻ, tôi không cần phải lật sách giáo khoa. Tôi quay lại các danh sách và bảng do AI tạo – những phiên bản tham khảo nhanh. Trong khi đó, tôi bật podcast do AI tạo trong nền để củng cố tài liệu.
Đúng vậy, nó vẫn cần nỗ lực thực sự. Bạn vẫn phải ngồi xuống và thực sự học. Nhưng rào cản lớn nhất, việc chuẩn bị tài liệu học tập, đã không còn nữa. AI xử lý phần đó. Tất cả những gì tôi cần làm là xuất hiện và nỗ lực.
Kết luận
Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào quy trình học tập cá nhân đã thay đổi hoàn toàn cách tôi tiếp cận việc học, biến nó từ một gánh nặng thành một hành trình hiệu quả và ít căng thẳng hơn. Từ việc tổ chức kiến thức khoa học trong Obsidian, đến việc tổng hợp tài liệu bằng NotebookLM, rồi sử dụng ChatGPT để tinh chỉnh flashcard và cuối cùng là củng cố kiến thức với Brainscape thông qua phương pháp lặp lại ngắt quãng, mỗi bước đều được AI hỗ trợ đắc lực.
Quy trình này không chỉ giúp tôi tiết kiệm thời gian đáng kể trong khâu chuẩn bị tài liệu mà còn cải thiện khả năng ghi nhớ và hiểu sâu kiến thức. Điều quan trọng nhất là AI không thay thế việc học mà là một công cụ mạnh mẽ giúp tối ưu hóa nỗ lực của bạn. Nếu bạn là một sinh viên, nghiên cứu sinh hay bất kỳ ai đang tìm kiếm phương pháp học tập hiệu quả hơn, hãy thử áp dụng các công cụ AI này. Hãy chia sẻ trải nghiệm của bạn dưới phần bình luận hoặc khám phá thêm các bài viết về công nghệ giáo dục tại thuthuatmienphi.net để làm chủ con đường học vấn của mình!
