Kỹ năng Problematize

Cách đây vài ngày, mình có theo dõi một diễn đàn thảo luận cách tiếp cận dạy học trong thời đại AI. Chủ đề được đặt ra là quan điểm cho rằng với sự phát triển của AI, tiêu biểu là ChatGPT mới nổi đây, thì ngày nay cần dạy cho học sinh – sinh viên kỹ năng ĐẶT CÂU HỎI.

Mình đồng ý rằng việc “đặt đúng câu hỏi và đặt câu hỏi đúng cách” là quan trọng. Nhưng câu hỏi đó là câu hỏi gì? Với mình, mình nghĩ đó không phải chỉ là kỹ năng ĐẶT CÂU HỎI, mà là PROBLEMATIZE (chắc tạm dịch là kỹ năng ĐẶT VẤN ĐỀ vậy)

Problematize là việc đặt ra hàng loạt các bộ câu hỏi và làm hàng loạt các phân tích để khám phá, phân tích, tổng kết, và xác định vấn đề cần được giải quyết.

Nhiều năm trước đây, có vẻ như nhiều người học khá là chú trọng (một cách ám ảnh) vào ý tưởng và giải pháp. Đến nỗi mà nếu như có một ai đó, một chuyên gia hoặc một bạn học, đưa ra những bằng chứng và thông tin về vấn đề nào đó, bất kể nội dung đó sâu sắc đến đâu, chỉ cần “được” hỏi rằng “Vậy giải pháp là gì?” mà không trả lời được, thì có một sự ngầm hiểu rằng toàn bộ những thông tin kia đã trở nên vô giá trị (đối với người nghe. Nhưng nếu như không có bài toán thì đáp án có ý nghĩa gì không? Chuyện thật nghe như đùa, rất nhiều ý tưởng và giải pháp được đề xuất mà không dựa vào bài toán cụ thể nào đó. Hoặc là một bài toán không đặt ra bất kỳ vấn đề nào, vì bài toán và giải pháp là một.

Bây giờ có ChatGPT và sẽ còn nhiều ứng dụng AI khác nữa, thì việc không xác định đúng vấn đề, hoặc không xác định được vấn đề, sẽ trở thành một vấn đề. Điều này chẳng mới mẻ gì đâu, nhưng vì bây giờ ai cũng có thể có một trợ lý chuyên gia AI bên cạnh, nên điều này được quan tâm nhiều hơn mà thôi.

Đặt câu hỏi với AI không phải chỉ là phiên bản mở rộng của dùng keywords với Google tìm kiếm. Cũng không phải chỉ là khả năng input nhiều dữ liệu hơn và cho ra những output đày đủ hơn. AI là trí tuệ, nên làm việc với AI là trí tuệ làm việc với trí tuệ.

Mình quan sát cách mà người học có thể dùng AI để học. Khi học một bài mới, những câu hỏi đặt ra hết sức chuẩn 5W1H: đây là cái gì? Phân loại? Đặc điểm? Ví dụ? Ai? Khi nào? Ở đâu? Và rồi copy hết câu trả lời để post vào trang sổ điện tử nào đó. Đây chính xác là cách mà những Gv “đọc – chép” truyền thống đã soạn bài và giảng bài trong lớp học, theo một mô hình vốn đã cũ và lỗi thời, bị chỉ trích từ giữa thế kỷ trước rồi. Vậy mà với công nghệ hiện đại hơn, không lẽ chỉ có thể giúp tăng tốc độ học kiểu “đọc – chép” này thôi sao?

Mà có cái sự học nào diễn ra ở đây chưa vậy? Về mặt hệ thống máy, thì kiểu Hỏi Đáp này thực ra là 1 tác vụ trích một nhúm dữ liệu từ một kho dữ liệu ra, và trình bày nó theo cấu trúc nào đó mà người học mong đợi. Nó giúp “học” nhanh hơn, cá nhân hóa theo cách tiếp thu mỗi người tốt hơn. Hay là chẳng có sự “học” nào đó ở đây cả?

Ví dụ khi còn bé, đã từng có một thời mình thắc mắc về cách chia thời gian, thời gian là gì? Hoặc làm sao để cắt mọi thứ chính xác, khi mình cắt đôi miếng thịt thì có đang cắt đôi tế bào hoặc nguyên tử nào đó không? Hoặc mỗi lần học lịch sử là lại có rất nhiều thắc mắc về sự tình ngang trái trong các sự kiện. Nếu chỉ xem ChatGPT như phiên bản tiện lợi của Google hoặc Wikipedia, tất cả những câu hỏi trên có lẽ đều nhận được câu trả lời nhanh chóng. Trò hỏi – thầy đáp – trợ lý chép – hết bài. Những câu hỏi truy vấn thông tin này cho ra những kết quả rất hạn hẹp.

Wikipedia giải thích Problematization là quá trình loại bỏ các hiểu biết thông thường hoặc thông thường về một chủ đề nhất định để đạt được cái nhìn mới. Problematization là khả năng tạo ra và sắp xếp các câu hỏi một cách hiệu quả và có ý nghĩa, nhằm mục đích thu thập thông tin, bày tỏ sự quan tâm hoặc giải quyết một vấn đề nào đó. Quá trình này không chỉ đơn thuần là việc đặt câu hỏi, mà còn liên quan đến việc xem xét một vấn đề từ nhiều góc độ, khám phá các khía cạnh khác nhau và đặt câu hỏi phản biện. Problematization không chỉ tập trung vào việc thu thập thông tin, mà còn mở ra các ý tưởng mới và thúc đẩy suy nghĩ sáng tạo. Việc đặt lại vấn đề cho một lý giải của sự kiện lịch sử nào đó có thể mở ra hướng tiếp cận mới để hiểu lịch sử. Việc tìm kiếm cách chia thời gian có thể dẫn đến một phát minh nào đó thay cho đồng hồ.

Vậy nên, làm Gv trong bối cảnh mới này, cần trang bị cho người học kỹ năng để làm việc với trí tuệ, chứ không phải để tận dụng truy vấn bộ nhớ của máy tính mà thôi. Việc dạy thế nào thì mình vẫn đang nghĩ, và đang tìm hiểu về các learning theory, và có lẽ sẽ bàn trong một dịp khác.