Thực tế là hầu hết chúng ta đều không mấy mặn mà với việc học. Thế nhưng, nếu bạn muốn đạt được điểm số cao trong các kỳ thi mà không cần gian lận, bạn buộc phải học. Là một nghiên cứu sinh năm thứ năm của 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, tôi nhận thấy mình đã học ít hơn đáng kể nhưng lại đạt được kết quả cao hơn một cách rõ rệt. Đây không chỉ là một mẹo nhỏ, mà là một quy trình tối ưu hóa học tập toàn diện, tận dụng sức mạnh của các công cụ AI để biến việc học trở nên hiệu quả và ít căng thẳng hơn. Phương pháp này giúp tôi quản lý thông tin, chuẩn bị tài liệu và ôn tập một cách thông minh, đảm bảo mọi nỗ lực đều được đền đáp xứng đáng trên con đường chinh phục kiến thức.
1. Nắm Bắt Mọi Thứ Trong Obsidian
Đây là phần duy nhất trong quy trình làm việc của tôi không sử dụng AI. Nó cũng là công đoạn thủ công và tốn thời gian nhất, nhưng hoàn toàn xứng đáng với công sức bỏ ra.
Mạng lưới liên kết ghi chú trong Obsidian giúp tổ chức kiến thức học tập
Tôi là một người dùng Obsidian nhiệt thành. Tôi sử dụng một vault (kho lưu trữ) riêng cho các ghi chú cá nhân và một vault khác dành hoàn toàn cho việc học. Vì đang theo đuổi một chương trình dài hạn, việc xây dựng cấu trúc này đã thực sự mang lại hiệu quả lớn. Trong các buổi giảng, tôi áp dụng hệ thống ghi chú Cornell để sắp xếp thông tin. Nếu một chủ đề cần đào sâu hơn, tôi sẽ tạo một trang mới, phân chia nội dung bằng các đề mục và liên kết nó với các chủ đề liên quan – giống như việc xây dựng một wiki cá nhân vậy.
Ghi chú dạng wiki cá nhân hóa với các liên kết và đề mục trong Obsidian
Obsidian hỗ trợ rất nhiều định dạng đầu vào. Tôi có thể viết các phương trình trong Obsidian nhanh hơn nhiều so với trong Word, và thậm chí còn có thể viết các bản nhạc cho các dự án cá nhân của mình. Nó về cơ bản là bộ não kỹ thuật số của tôi, nơi mọi ý tưởng và kiến thức đều được tổ chức một cách logic và dễ dàng truy xuất.
2. Đưa Dữ Liệu Vào NotebookLM
Obsidian rất tuyệt vời, nhưng nó không phải là lựa chọn lý tưởng khi mùa thi đến. Nó quá chi tiết, quá nhiều liên kết nội bộ. Tôi có thể dễ dàng mất hàng giờ đồng hồ khi chuyển từ liên kết này sang liên kết khác, rơi vào một “hố thỏ” của các nội dung liên quan. Tình trạng này giống như hội chứng Wikipedia – bạn mở một bài viết và cuối cùng lại có đến năm mươi tab khác nhau.
Để khắc phục điều này, tôi sử dụng NotebookLM. Tôi tạo một sổ ghi chú mới cho mỗi môn học và tải lên bất kỳ tài liệu nào có thể hữu ích cho việc học: slide bài giảng, ghi chú từ bạn bè, đoạn trích sách giáo khoa, v.v. Mục tiêu là tập trung tất cả thông tin cần thiết vào một nơi duy nhất, dễ dàng truy cập và xử lý bằng AI.
Tổng quan giao diện một sổ ghi chú trong NotebookLM chứa tài liệu học tập đã tải lên
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 chỉ 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 làm việc trở nên liền mạch hơn rất nhiều và tiết kiệm thời gian chuyển đổi định dạng đáng kể.
3. Lập Sơ Đồ Tư Duy Từ Kiến Thức Của Bạn
NotebookLM hoạt động dựa trên các nguồn tài liệu của bạn. Nó sẽ không lấy câu trả lời từ internet, đây là một điểm cộng lớn về độ tin cậy. Tuy nhiên, tôi không còn sử dụng nó để trả lời câu hỏi nhiều nữa. Tính năng đó đã bị lu mờ bởi những tính năng tốt hơn: sơ đồ tư duy (mind maps) và bản tổng quan âm thanh (audio overviews).
Tính năng sơ đồ tư duy của NotebookLM cung cấp một cái nhìn tổng quan có thể mở rộng, có thể nhấp chuột 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 mình 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. Đây là một công cụ năng động và hiệu quả đáng ngạc nhiên trong việc củng cố kiến thức và hệ thống hóa thông tin.
4. Ôn Lại Chuyên Sâu Với Tính Năng Audio
Giờ đây, chúng ta đến với tính năng yêu thích của tôi: tóm tắt âm thanh. Không có nhiều podcast về lĩnh vực chuyên môn của tôi, và một vài cái tồn tại thường không bao gồm những gì tôi đang học trong tuần đó. NotebookLM khắc phục điều đó bằng cách tạo podcast tùy chỉnh từ chính tài liệu của bạn. Đây là một bước đột phá lớn, biến tài liệu tĩnh thành nội dung động có thể nghe ở bất cứ đâu.
Giao diện tùy chỉnh và tạo bản tóm tắt âm thanh (podcast) từ tài liệu trong NotebookLM
Luôn luôn sử dụng tùy chọn Customize (Tùy chỉnh). 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 phép loại suy đó có thể làm giảm đi độ sâu của nội dung.
Một trong những điều tuyệt vời nhất của podcast là bạn có thể nghe chúng ở bất cứ đâu. Bạn không phải lúc nào cũng có thể ngồi xuống và học bài, đặc biệt là khi bạn đang chạy việc vặt hoặc mắc kẹt trong xe hơn một giờ đồng hồ. Điều đó từng khiến tôi căng thẳng – tôi lo lắng về việc lãng phí thời gian học quý báu. Nhưng giờ đây, tôi chỉ cần phát podcast ôn thi trong khi lái xe. Nó giúp tôi duy trì kết nối với tài liệu và tận dụng thời gian đáng lẽ sẽ bị lãng phí.
Tính năng Audio Overviews của NotebookLM cũng cung cấp chế độ Interactive (Tương tác), 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 màu mè. Tôi thích để âm thanh phát ở chế độ nền mà không cần tương tác trực tiếp.
5. Tạo Danh Sách và Bảng Biểu
Danh sách và bảng biểu tồn tại vì một lý do – chúng giúp thông tin dễ tiêu hóa hơn trong nháy mắt. NotebookLM giúp bạn thực hiện điều này. Bạn có thể đơn giản yêu cầu nó tạo một danh sách hoặc bảng về một chủ đề phụ cụ thể, và nó sẽ đưa ra kết quả. Vì NotebookLM phản hồi bằng định dạng Markdown, đầu ra rất dễ sao chép vào hầu hết các ứng dụng ghi chú mà không gặp bất kỳ rắc rối định dạng bổ sung nào.
Yêu cầu NotebookLM tạo bảng thông tin về các loài vi khuẩn Gram âm và kết quả hiển thị
Tôi sử dụng tính năng này như một bước đệm cho giai đoạn học tập tiếp theo của mình: flashcard. Vì chương trình học của tôi không cung cấp tài liệu ôn tập sẵn có, tôi phải tự tạo ra chúng. May mắn thay, tôi không phải làm tất cả bằng tay – AI giúp tăng tốc mọi thứ.
Có rất nhiều trình tạo flashcard AI ngoài kia, nhưng không có cái nào hoàn toàn miễn phí. Điều này là dễ hiểu – chạy AI rất tốn kém, và mỗi lần gọi API đều mất tiền. Nhưng vì tôi đã trả phí 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 súc tích hơn theo mặc định. Điều đáng nói là sức mạnh thực sự nằm ở cách bạn diễn đạt yêu cầu của mình. 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.
Tạo bảng flashcard hai cột với câu hỏi và trả lời bằng NotebookLM hỗ trợ học từ mới
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 các tính năng như giao diện linh hoạt của ChatGPT, nó không lý tưởng cho việc tinh chỉnh lặp đi lặp lại. ChatGPT lấp đầy khoảng trống đó.
6. Tạo File CSV Với ChatGPT
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 phải xóa chúng thủ công. Các công thức Excel cũng có thể xử lý việc này – nhưng với ChatGPT, bạn không cần biết gì về Excel cả.
Bạn cũng có thể yêu cầu ChatGPT chia 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 tệp XLSX, bạn có thể mở nó trong Excel và chuyển đổi sang CSV chỉ với vài cú nhấp chuột, sẵn sàng cho bước tiếp theo trong quy trình học tập tối ưu.
7. Tạo Flashcard Bằng Brainscape
Giờ đây chúng ta đã có tệp CSV, đã đến lúc đưa nó vào 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 được tạo 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 flashcard của riêng mình.
Brainscape cũng cung cấp một trình tạo flashcard AI hoạt động khá tốt. Bạn có thể tải lên tệp văn bản hoặc danh sách, và nó sẽ tạo flashcard cho bạn. Hạn chế là có giới hạn sử dụng miễn phí, và tôi đã đạt đến giới hạn của mình. Tôi không muốn thêm một khoản đăng ký hàng tháng nào khác vào chi phí của mình.
Giao diện nhập flashcard từ file CSV vào nền tảng học tập Brainscape
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 thực hiện công việc nặng nhọc mà AI cao cấp của Brainscape lẽ ra sẽ xử lý.
Bây giờ tất cả những gì còn lại là tạo một bộ flashcard mới trong Brainscape, nhấp vào Import/Make Flashcards (Nhập/Tạo Flashcard), và tải lên tệp. Thế là xong. Flashcard đã sẵn sàng để sử dụng mà không mất thêm chi phí nào, một giải pháp hiệu quả và tiết kiệm cho việc ôn tập.
8. Lặp Lại Với Spaced Repetition: Ôn Tập Hiệu Quả
Tại thời điểm này, tôi đã có tất cả tài liệu học tập sẵn sàng 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 trung bình. Chúng ta đang hướng tới điểm số cao nhất.
Không có cách nào tốt hơn để ghi nhớ 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 đọc lướt một cách lười biếng, đặc biệt là 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 nhớ lại 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 phương pháp lặp lại ngắt quãng (spaced repetition) để quyết định khi nào sẽ hiển thị lại cho bạn. Các thanh đo tiến độ tích hợp là một điểm cộng – chúng bổ sung một chút yếu tố trò chơi hóa, khiến quá trình học tập của bạn trở nên thú vị hơn.
Trả lời flashcard và đánh giá mức độ ghi nhớ trong Brainscape sử dụng phương pháp lặp lại ngắt quãng
Nếu tôi vấp phải một thẻ, tôi sẽ không lật lại sách giáo khoa. Tôi quay lại các danh sách và bảng do AI tạo ra – các phiên bản tham khảo nhanh. Trong khi đó, tôi bật podcast do AI tạo để củng cố tài liệu.
Vâng, việc này vẫn đòi hỏi nỗ lực thực sự. Bạn 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 tập trung vào việc học. Áp dụng quy trình tối ưu học tập với AI này sẽ giúp bạn biến những giờ học căng thẳng thành những buổi ôn tập hiệu quả, và quan trọng nhất, đạt được kết quả vượt trội mà không cần phải hy sinh quá nhiều thời gian và công sức. Hãy bắt đầu hành trình học tập thông minh hơn cùng AI ngay hôm nay!
