Việc học có lẽ là nỗi ám ảnh chung của nhiều người. Những kỳ thi, những núi tài liệu khô khan và áp lực điểm số thường khiến chúng ta kiệt sức. Dù không ai muốn “đốt sách” hay “quay cóp”, nhưng nếu muốn đạt kết quả cao, không có con đường nào khác ngoài việc học. Với tư cách là một nghiên cứu sinh tiến sĩ năm thứ năm, tôi đã và đang ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) vào quy trình học tập của mình. Điều đáng kinh ngạc là, dù vừa học vừa làm bán thời gian, tôi lại dành ít thời gian học hơn nhưng điểm số vẫn cao hơn đáng kể. Đây không phải là một phép màu, mà là sự kết hợp thông minh giữa các công cụ AI và chiến lược học tập hiệu quả.
1. Obsidian: Nền tảng “não số” quản lý kiến thức của bạn
Đây là phần duy nhất trong quy trình học tập của tôi không sử dụng AI. Mặc dù là công đoạn thủ công và tốn thời gian nhất, nhưng nó thực sự đáng giá.
Biểu đồ mạng lưới (Graph View) của Obsidian hiển thị các ghi chú được liên kết chặt chẽ, tạo thành một hệ thống kiến thức cá nhân.
Tôi là một người dùng trung thành của Obsidian. Tôi sử dụng một vault (kho lưu trữ) cho các ghi chú cá nhân và một vault khác dành riêng cho việc học. Với một chương trình học dài hơi như tiến sĩ, việc xây dựng cấu trúc ghi chú từ đầu đã mang lại hiệu quả vượt trội. Trong các buổi giảng, tôi áp dụng hệ thống ghi chú Cornell để tổ chức thông tin. Nếu một chủ đề cần đào sâu hơn, tôi sẽ tạo một trang mới, phân tách nó bằng các tiêu đề và liên kết với các chủ đề liên quan — giống như một wiki cá nhân, nhưng hoàn toàn do tôi xây dựng.
Ghi chú chi tiết trong Obsidian được cấu trúc như một trang wiki, với các đề mục và liên kết nội bộ giúp tổ chức thông tin học tập.
Obsidian hỗ trợ rất nhiều định dạng đầu vào khác nhau. Tôi có thể viết các công thức toán học trong Obsidian nhanh hơn nhiều so với việc dùng Word, và thậm chí còn viết các bản nhạc cho các dự án cá nhân. Với tôi, Obsidian chính là một bộ não kỹ thuật số thực thụ, nơi mọi kiến thức được sắp xếp và kết nối logic.
2. NotebookLM: “Kho tri thức” tập trung cho mùa thi
Obsidian xuất sắc trong việc quản lý kiến thức, nhưng không phải là công cụ lý tưởng khi mùa thi đến. Nó quá chi tiết và quá nhiều liên kết. Tôi có thể dễ dàng mất hàng giờ đồng hồ chỉ để nhảy từ liên kết này sang liên kết khác, rơi vào một “hố thỏ” thông tin liên quan. Cảm giác giống như “hội chứng Wikipedia” vậy – bạn mở một bài viết và rồi kết thúc với năm mươi tab khác nhau.
Để khắc phục vấn đề này, tôi sử dụng NotebookLM. Tôi tạo một sổ ghi chép mới cho mỗi môn học và tải lên tất cả tài liệu có thể hữu ích cho việc ôn thi: slide bài giảng, ghi chú từ bạn bè, đoạn trích sách giáo khoa, v.v.
Giao diện tổng quan của một sổ ghi chép trong NotebookLM, hiển thị các tài liệu nguồn đã tải lên như slide bài giảng và ghi chú.
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.
3. Sơ đồ tư duy (Mind Map) thông minh với NotebookLM
NotebookLM hoạt động dựa trên các nguồn tài liệu bạn cung cấp. Nó sẽ không lấy câu trả lời từ internet, đây là một điểm cộng lớn. Tuy nhiên, tôi không còn sử dụng nó để trả lời câu hỏi nữa. Tính năng đó đã bị lu mờ bởi những công cụ tốt hơn: sơ đồ tư duy (mind map) và tổng hợp 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 về 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 mũi tên để mở rộng các chủ đề phụ hoặc nhấp vào nút (node) chính để bắt đầu đối thoại về chủ đề đó. Nó rất linh hoạt và hiệu quả một cách đáng ngạc nhiên.
4. Đắm chìm sâu với tổng hợp âm thanh (Audio Overview) của AI
Giờ đây, chúng ta đến với tính năng yêu thích của tôi: tóm tắt âm thanh. Không có nhiều podcast về lĩnh vực học của tôi, và những cái có sẵn thường không đề cập đến những gì tôi đang học trong tuần đó. NotebookLM đã khắc phục điều này bằng cách tạo ra các podcast tùy chỉnh từ tài liệu của bạn.
Hãy luôn sử dụng tùy chọn Tùy chỉnh (Customize). Nói cho NotebookLM biết bạn là ai, bạn đang học gì và bạn muốn mức độ chi tiết nào. Tôi thậm chí còn bao gồm một lời nhắc tiêu cực để nó không sử dụng các phép tương tự quá đơn giản – những điều đó thực sự có thể làm giảm đi sự sâu sắc 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 để học, đặc biệt là khi bạn đang đi làm việc vặt hoặc lái 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 bật podcast ôn thi trong khi lái xe. Nó giúp tôi duy trì kết nối với tài liệu và tận dụng thời gian đáng lẽ đã bị bỏ phí.
Tính năng Audio Overviews 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. Đó là một tính năng thú vị, nhưng đối với tôi, nó hơi rườm rà. Tôi thích để âm thanh phát trong nền mà không cần tương tác trực tiếp.
5. Tạo bảng biểu và danh sách: Nền tảng cho Flashcard AI
Danh sách và bảng biểu tồn tại có lý do – chúng giúp thông tin dễ tiêu hóa hơn trong nháy mắt. NotebookLM hỗ trợ bạn trong việc này. Bạn chỉ cần yêu cầu nó tạo một danh sách hoặc bảng về một chủ đề phụ cụ thể, và nó sẽ thực hiện. Vì NotebookLM phản hồi bằng Markdown, đầu ra rất dễ sao chép vào hầu hết các ứng dụng ghi chú mà không cần bất kỳ rắc rối định dạng bổ sung nào.
Tôi sử dụng tính năng này như một bước đệm cho giai đoạn tiếp theo của việc học: flashcard. Vì chương trình học của tôi không cung cấp sẵn tài liệu học tập, 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 miễn phí ngoài kia, nhưng không có công cụ nào hoàn toàn miễn phí. Điều đó dễ hiểu – chạy AI rất tốn kém, và mỗi lời 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 mặc định có thể ngắn gọn hơn một chút. Điều đó nói lên rằng, 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.
NotebookLM thường đưa ra một bản nháp khá tốt, nhưng bảng thường cần điều chỉnh. Vì NotebookLM có cửa sổ ngữ cảnh hạn chế và thiếu các tính năng như “canvas” của ChatGPT, nó không lý tưởng cho việc tinh chỉnh lặp đi lặp lại. ChatGPT lấp đầy khoảng trống đó.
6. ChatGPT: Trợ thủ đắc lực tinh chỉnh dữ liệu Flashcard
Khi bạn đã có bảng từ NotebookLM, 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 bất kỳ cách nào bạn muốn. Ví dụ, nếu NotebookLM đã thêm tiền tố đánh số vào các mục, bạn không cần phải xóa chúng bằng tay. Các công thức Excel cũng có thể xử lý điều 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 thẻ đơn giản hơn. Chỉ cần mô tả những gì bạn muốn, và nó sẽ lo 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. Brainscape: Tái tạo Flashcard “0 đồng” từ AI
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. Sức 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 phù hợp với 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. Tuy nhiên, có một giới hạn về việc sử dụng miễn phí, và tôi đã đạt đến giới hạn của mình. Tôi không muốn thêm một khoản đăng ký hàng tháng nào nữa vào chi phí của mình.
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 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 “Nhập/Tạo Flashcard” (Import/Make Flashcards), và tải tệp lên. Vậy là xong. Flashcard đã sẵn sàng để sử dụng mà không tốn thêm chi phí nào.
8. Spaced Repetition: Bí quyết ghi nhớ lâu dài và đạt điểm cao
Đến thời điểm này, tôi đã có tất cả tài liệu học tập sẵn sàng và đã ôn tập chúng một lần. Chỉ riêng điều đó thôi cũng có thể đủ để đạt điểm qua môn – nhưng chúng ta không chỉ dừng lại ở đó. Mục tiêu của chúng ta là đạt điểm cao nhất.
Không có cách nào tốt hơn để ghi nhớ những gì bạn đã học hơn là thông qua sự lặp lại. Việc 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 hồi tưởng 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 thẻ đó cho bạn. Các chỉ số tiến độ tích hợp là một điểm cộng – chúng bổ sung một chút yếu tố “gamification” (trò chơi hóa) khiến việc học của bạn trở nên thú vị hơn.
Nếu tôi vấp phải một thẻ nào đó, tôi không lật lại sách giáo khoa. Tôi quay lại các danh sách và bảng đã được AI tạo – những phiên bản tóm tắt nhanh. Trong khi đó, tôi vẫn bật podcast do AI tạo trong nền để củng cố tài liệu.
Vâng, nó vẫn đòi hỏi nỗ lực thực sự. Bạn vẫn phải ngồi xuống và thực sự học. Nhưng rào cản lớn nhất, đó là việc chuẩn bị tài liệu học tập, đã được loại bỏ. AI xử lý phần đó. Tất cả những gì tôi cần làm là xuất hiện và làm việc chăm chỉ.
