Lessons from “Multipliers” – How the best leaders make everyone smarter

Below are some of my learning points from the book “Multipliers: How the best leaders make everyone smarter” by Lize Wiseman.

In the book Wiseman introduces 2 types of leaders: Multipliers and Diminishers. As the names suggest, Multipliers are leaders who can “multiply” the smartness of the organization they manage, while Diminishers do the reverse.

Continue reading Lessons from “Multipliers” – How the best leaders make everyone smarter

Hướng dẫn cách tự học hiệu quả

Nếu bạn đang tự học, hay dự định tự học một kỹ năng hay kiến thức nào đó, ví dụ như tự học tiếng Anh, thì bạn đã đến đúng nơi rồi nhé!

Bài viết này sẽ giúp bạn định hướng được cách tự học như thế nào để có hiệu quả nhất bằng cách cùng bạn đi qua quá trình tự học, những trở ngại và cách vượt qua để bạn có thể phát triển kỹ năng tự học của mình.

Continue reading Hướng dẫn cách tự học hiệu quả

Bạn có nên xem phụ đề khi luyện nghe tiếng Anh?

Trong 4 kỹ năng tiếng Anh: nghe, nói, đọc & viết thì 2 kỹ năng đọc và viết, mặc dù được xem là 2 kỹ năng “thụ động” (passive), nhưng lại chính là cách hiệu quả nhất khi học tiếng anh, hay để hấp thụ một ngôn ngữ mới nào (acquire a new language).

Và khi luyện nghe tiếng Anh với các video của người bản xứ, một điều hay gặp là chúng ta thường xem phụ đề để giúp cho việc nghe.

Nhưng việc xem phụ đề có tốt hay không? Tốt khi nào và không tốt khi nào?

Và một câu hỏi còn cơ bản và quan trong hơn, là khi nào thì nên bắt đầu nghe những video của người bản xứ?

Trong bài viết này, tôi chia sẻ quan điểm của mình về cách luyện nghe tiếng Anh hiệu quả, và việc có nên xem phụ đề khi luyện nghe tiếng Anh.

Đọc tiếp bài viết này ở Tiếng Anh Mỗi Ngày.

Fundamental Approaches in Second / Foreign Language Acquisition

Below is a summary of the fundamental approaches to second / foreign language acquisition. More will be added as discovered.
(If you find a popular approach that hasn’t been included, please let me know in the comment)

Note: L1: a person’s first (native) language; L2: the second / foreign language

 

Hello in many languages

  1. Input hypothesis by Stephen Krashen
    • What matters to language acquisition is comprehensible input
      • Using L1 to aid understanding of L2 is therefore discouraged, and used only when absolutely necessary
      • A (quite surprising) corollary of this is that speaking practice is not the key to language acquisition
    • Affective filter hypothesis: emotional aspects, such as motivation, self-esteem and anxiety, affects the acquisition of languages
    • Focal skills:
      • Focusing on improving one skill (3/4 of the time) at a time until reaching mastery (a predetermined level). Order of skills by priority: Listening, Reading, Writing, Speaking
  2. Comprehensible output hypothesis by Merrill Swain
    • A speaker’s output assists language acquisition in 3 ways:
      • Noticing function: through attempts to output, the speaker realizes what they don’t know how to express
      • Hypothesis-testing function: what the speaker outputs implicitly conveys his or her assumption / understanding about the language
      • Meta-linguistic function: the speaker’s reflections (and hence learning) of the target language
  3. Dual comprehension by Wolfgang Butzkamm
    • Effective comprehension of L2 must take place at 2 levels: meaning of the phrase as well as literal translation (“mirroring”) to L2. This is necessary since it would expedite language transfer from L1 to L2.
    •  The use of the native language in literal translation to L2 and in aiding understanding of L2’s linguistic features is therefore highly encouraged (Note that this is in contrary to the Comprehensible Input Hypothesis)
  4. Skills-based theories of language acquisition
    • Learning a foreign language is a skill, just like any other skills. Hence, it requires practice
    • Stages of language learning in ACT: declarative knowledge (facts), procedural knowledge (how), autonomy (fluency)

Về trí thông minh và câu nói của Einstein

Trong một bài viết trước tôi có chia sẻ về sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI) và phương pháp Deep Learning (Học sâu) đang rất nổi hiện nay.

Một yếu tố quan trọng hàng đầu để có kết quả tốt khi sử dụng phương pháp Deep Learning là dữ liệu. Không phải là một ít dữ liệu, mà là nhiều dữ liệu, là Big data.

Và dữ liệu lớn khiến tôi liên tưởng đến kiến thức (knowledge) và câu nói của Einstein.

Continue reading Về trí thông minh và câu nói của Einstein

Những tiến triển của Trí tuệ nhân tạo (AI) đến hết 2017

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) đang trở nên rất hot trong những năm gần đây nhờ vào những tiến triển mới thông qua phương pháp Deep Learning (“Học sâu”).

Trí tuệ nhân tạo (AI)
Trí tuệ nhân tạo (AI). Nguồn: Google Image

Trong bài viết này, tôi tóm tắt lại những điểm chính trong report của AIIndex.org về những tiến triển mới nhất của AI tính đến tháng 11/2017.

Có 3 mục chính mà chúng ta sẽ điểm qua, bao gồm:

  1. Khối lượng các hoạt động
  2. Tiến triển về kĩ thuật
  3. Tiến về một khả năng tương đương con người?

Continue reading Những tiến triển của Trí tuệ nhân tạo (AI) đến hết 2017