Về trí nhớ trong việc học, và giáo dục phổ thông

Gần đây, tôi có một quan sát mới mà trước đây tôi ít khi để ý, đó là về vai trò của trí nhớ trong việc học. Trong bài chia sẻ này, tôi muốn chia sẻ một số suy nghĩ hiện nay của tôi về chủ đề này.

Khi học, chúng ta hiểu hay nhớ?

Trước đây, quan điểm của tôi là một khi chúng ta hiểu một vấn đề gì đó thật sự, chúng ta sẽ không cần phải nhớ. Sự hiểu “tự nó” sẽ giúp chúng ta nhớ mà không đòi hỏi chúng ta phải dành thời gian để học thuộc nó.

Tuy nhiên, gần đây khi mà tôi nhận thấy rằng mình bị “quên” một số điểm mà tôi cho là mình đã thật sự hiểu, thì tôi bắt đầu nghi ngờ quan điểm ở trên. Có thể nào hiểu là một chuyện, nhưng vẫn phải phụ thuộc vào trí nhớ?

Việc hiểu và nhớ trong ngắn hạn

Khi chúng ta cảm thấy mình đã “hiểu” một điều gì đó, thông thường nó có nghĩa là: nếu ngay tại thời điểm đó hoặc một thời gian ngắn sau đó (thường là trong khoảng vài ngày) nếu chúng ta tự hỏi mình lại về vấn đề đó, chúng ta sẽ thấy là mình vẫn có thể nêu lại những điểm đó, giải thích nó.

Continue reading Về trí nhớ trong việc học, và giáo dục phổ thông

Tìm hiểu về giáo dục STEM: Khái niệm và Phương pháp giảng dạy

Khái niệm STEM đang trở nên ngày càng phổ biến trong giáo dục phổ thông nhưng có thể chúng ta vẫn chưa hiểu rõ về nó để có thể áp dụng đúng cho việc dạy và học.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu thật chi tiết và rõ ràng về STEM.

Giới thiệu về STEM

STEM là gì?

STEM là từ viết tắt của cụm từ tiếng Anh: Science, Technology, Engineering and Mathematics. Dịch sang tiếng Việt là: Khoa học, Công nghệ, Kỹ thuật và Toán học.

(Vì đây là một từ viết tắt của 4 từ, chúng ta thường viết ở dạng viết hoa STEM, thay vì “stem”).

Chúng ta sẽ nhanh chóng điểm qua 4 bộ môn này theo thứ tự trong từ STEM:

Continue reading Tìm hiểu về giáo dục STEM: Khái niệm và Phương pháp giảng dạy

Các phong cách học tập theo mô hình Kolb (learning styles)

Quá trình học tập là một quá trình lâu dài và không đơn giản. Trong bài viết này, tôi xin chia sẻ với các bạn một khía cạnh của việc học có tên gọi chuyên môn là Learning styles (tạm dịch: phong cách học).

Sơ lược về phong cách học tập và tầm quan trọng của nó

Phong cách học tập (learning styles) dùng để chỉ cách thức mà mỗi người học.

Một ví dụ tương tự là trong cuộc sống hằng ngày, chúng ta thấy rất rõ là mỗi người có một phong khách “sống” khác nhau, không ai giống ai hoàn toàn. Tương tự như vậy, mỗi chúng ta cũng có phong cách học khác nhau.

Continue reading Các phong cách học tập theo mô hình Kolb (learning styles)

Về toán tư duy, mental math & number sense

Translate this page:

Hiện nay, tôi thấy có nhiều chương trình dạy toán cho học sinh cấp I, II với cụm từ “toán tư duy” trong chương trình, ví dụ như “Chương trình học toán tư duy XYZ”.

Tôi gần như chưa nghe cụm từ này lúc còn đi học (mặc dù là một người học chuyên toán ở phổ thông), nên tôi cũng khá tò mò muốn tìm hiểu loại toán này là gì.

Continue reading Về toán tư duy, mental math & number sense

Tư duy bậc cao: tầm quan trọng và cách phát triển

Translate this page:

Trong công việc và cuộc sống, chúng ta thỉnh thoảng gặp những người rất linh hoạt trong khả năng áp dụng kiến thức từ mảng này sang mảng khác. Ở trường lớp, chúng ta cũng thỉnh thoảng nghe những cụm từ như: “học một hiểu mười”.

Trong bài chia sẻ này, chúng ta hãy cùng tìm hiểu một khái niệm có thể giúp làm sáng tỏ việc này, đó là “Kỹ năng tư duy bậc cao” (dịch từ cụm từ tiếng Anh “Higher-order thinking skills”, viết tắc là HOTS).

Continue reading Tư duy bậc cao: tầm quan trọng và cách phát triển

Lessons from the Text-to-Text Transformer (T5) ablation studies

Reading the T5 paper was a pleasure for me and has helped me learn a great deal.

The paper was written in a way that’s easy to understand and follow. It used a long-format style (44 pages) and this has allowed the authors to explain things in detail.

And most importantly, its explicit focus was to do ablation studies to shed a clear light on what works and what doesn’t, pointing the way for future explorations.

A quick intro to T5

  • The framing as text-to-text enables it to solve both generation and classification problems using an exact same encoder-decoder architecture, and without the need for using different “heads” for different problems (like what was used with BERT).  This is a really cool and ambitious problem modelling. To instruct the model on what to perform, a prefix is added to the input to signal what’s expected in the output (Ex: “translate English to German: <input>”)
  • In pretraining, the dropped-out tokens can be phrases (multiple continguous words); vs BERT: dropping out single words.

Below is a non-exhaustive list of key ablation studies in the paper. Continue reading Lessons from the Text-to-Text Transformer (T5) ablation studies