KHI ĐIỀU ĐƠN GIẢN VỚI NGƯỜI DẠY LẠI VÔ HÌNH VỚI NGƯỜI HỌC
Có một điều mình nhận ra sau nhiều lần đứng lớp:
Nhiều thứ mình thấy đơn giản lại hoàn toàn không đơn giản với người mới.
Không phải vì người học kém.
Mà vì khi đã làm một việc đủ lâu, rất nhiều bước suy nghĩ đã trở thành phản xạ. Người dạy dễ bỏ qua những phần mình cho là hiển nhiên, trong khi đó lại chính là phần người học cần nhất.
Đây là điều thường được gọi là “lời nguyền của chuyên gia”.
Trong đào tạo AI, mình cũng từng mắc lỗi này.
Có lúc mình đưa ra một prompt khá hoàn chỉnh, làm demo rất nhanh và nghĩ rằng học viên đã hiểu. Nhưng khi họ quay lại công việc thật, nhiều người vẫn chưa biết nên bắt đầu từ đâu.
Lúc đó mình mới nhận ra:
Cho người học thấy một kết quả tốt chưa có nghĩa là đã giúp họ hình thành được năng lực.
Muốn dạy được, người đào tạo phải học cách “giải nén” chính tư duy của mình:
Biến trực giác thành logic.
Biến logic thành quy trình.
Biến quy trình thành những bước đủ rõ để người mới có thể hiểu và tự làm lại.
Đó cũng là lý do mình thường thiết kế đào tạo AI theo ba lớp:
Mindset – Hiểu đúng vai trò, giới hạn và trách nhiệm khi sử dụng AI.
Skillset – Biết xác định mục tiêu, cung cấp ngữ cảnh, phân rã bài toán và kiểm tra kết quả.
Toolset – Sau đó mới chọn và sử dụng công cụ phù hợp.
Thứ tự này giúp người học không chỉ làm theo một prompt có sẵn, mà dần biết tự xử lý những tình huống mới trong công việc.
Theo mình, đào tạo AI không phải là chứng minh người dạy biết nhiều đến đâu.
Mà là giúp người học nhìn thấy được những bước tư duy trước đây còn vô hình với họ.
Và có lẽ, để trở thành người đào tạo tốt, người làm chuyên môn trước hết phải học lại cách nhìn vấn đề bằng đôi mắt của người mới.
AI là chất xúc tác. Năng lực con người và tổ chức mới là nền tảng.
