Chủ đề Học sâu (Deep Learning) do ​TS. Nguyễn Chí Hiếu - Tiến sĩ Đại học Stanford, CEO & Sáng lập IEG Foundation dẫn dắt.

1. Deep Learning có phải là một phương pháp dạy học mới?

Deep Learning là một thuật ngữ của Trí tuệ nhân tạo (AI) và nằm trong ngành Máy học (Machine learning). Nó nổi lên từ khoảng 7-8 năm gần đây nhưng nền tảng của Deep Learning thì đã có từ khá lâu (khoảng những năm 40 của thế kỉ XX). Về bản chất, Deep Learning được lấy cảm hứng từ cơ chế hoạt động của não bộ của con người - dùng để chỉ mạng lưới thần kinh có nhiều lớp cho phép giải quyết bất cứ vấn đề nào cần “suy nghĩ”’ để tìm ra. Vì vậy, Deep Learning được ứng dụng khá nhiều trong các ngànhhọc  như kĩ thuật, y tế và cả giáo dục.

Trong giáo dục, Deep Learning được hiểu là “kiến thức chỉ có thể học được với nhiều tầng lớp phân tích và xử lý để sinh phải vận dụng kỹ năng, thay đổi tư duy và hành vi; các bài tập mang tính thử thách và đa dạng”. Những người học sâu có những bộ kiến thức & kỹ năng nền tảng giúp họ có thể kết nối các thông tin, kiến thức đơn lẻ rất nhanh trong một lĩnh vực và giữa nhiều lĩnh vực; nhìn ra mô típ và kết nối nằm dưới những thông tin bề nổi.

Ví dụ đơn giản như khi học về con mèo, chúng ta không chỉ miêu tả được ngoại hình mà còn nhận diện được tiếng kêu và thậm chí có thể đoán định đó là một con mèo thông qua một cái bóng hoặc một vết chân của chúng ở trên cát. Chúng ta có thể dự đoán giữa loài mèo liệu có mối liên kết nào không với loài hổ hay báo…

2. Học sâu để nhớ lâu?

Học sâu tất yếu sẽ dẫn đến nhớ lâu. Nhưng bản chất của Deep Learning không dừng lại ở việc học sinh nhớ kiến thức một cách lâu bền, cố định mà quan trọng nhất của Deep Learning là việc học sinh có thể vận dụng kiến thức để giải quyết một vấn đề gì đó trong cuộc sống và cao hơn nữa là sáng tạo ra những điều chưa từng có dựa trên nền tảng kiến thức cơ bản. Nói cách khác, Deep Learning không phải là “nhồi nhét, học thuộc như hầm xương” những kiến thức đã xảy ra và không thể thay đổi. DL là giúp học sinh có được cái nhìn sắc nét, góc cạnh để phân tích và chiết xuất ra những điều mới (sắc xuất tương đối).

• Học sâu vượt ra khỏi việc ghi nhớ những sự thật và quy trình, mà học sinh cần phải hiểu khi nào, làm cách nào và vì sao áp dụng những điều mình học.

• Người học nhận ra một vấn đề hoặc tình huống có liên quan đến những thứ được học, và chúng có thể áp dụng kiến thức & kỹ năng để giải quyết vấn đề, tình huống. 

• Người học phải giải thích được bằng cách của riêng chúng những gì được học và cách thực hiện một kỹ năng, từ đó kiến tạo ra thông tin, kiến thức, giải pháp mới.

Điều đó đồng nghĩa với việc trước đây khi soạn giáo án, giáo viên thường đặt câu hỏi: “Mình dạy cái gì và khi nào sẽ dạy?”, thì bây giờ câu hỏi định hướng của giáo viên sẽ là: “Học xong kiến thức này học sinh có thể dùng nó để làm gì?” (ngoài việc làm bài kiểm tra).

Các thầy cô thảo luận sôi nổi trong hội thảo PEN 2020

3. Học sâu chỉ dành cho học sinh “giỏi”?

Quan điểm về ba chữ “học sinh giỏi” có lẽ còn nhiều điểm cần thống nhất và có tiêu chí xác đáng hơn là việc đạt điểm cao trong các bài thi. Quá trình học sâu thể hiện bằng việc học sinh có thể giải quyết các vấn đề ở tư duy bậc cao. Tuy nhiên, giáo viên cần tránh những lầm tưởng như tư duy phải đi từ bậc thấp lên bậc cao. Các nghiên cứu khoa học gần đầy đã chỉ ra rằng: kỹ năng tư duy bậc cao có thể đứng độc lập với các kỹ năng tư duy bậc thấp và trong mỗi kỹ năng tư duy đều có các mức độ đơn giản và phức tạp. Ví dụ như chúng ta vẫn xem “nhận xét, đánh giá” là một loại tư duy bậc cao, nhưng cũng cần hiểu rằng có đánh giá đơn giản (đánh giá một“đối tượng” ở nơi đông người), hoặc rất phức tạp (đánh giá một giải pháp có phù hợp với tình huống hay không).

Như vậy, học sâu có thể áp dụng cho các học sinh và có thể chính quá trình dạy học sâu đó giúp giáo viên nhận ra tiêu chí thực sự để đánh giá một “học sinh giỏi”.

4. Các thầy cô game đánh bài tiến lên đã áp dụng Deep Learning?

Khi tiếp cận với lí thuyết về Deep Learning chắc hẳn câu hỏi nhức nhối nhất sẽ là: “Làm thế nào để áp dụng Deep Learning?”. Bản thân tôi cũng đã nhìn lại quá trình dạy học của mình để xác nhận về những điều chúng ta đã làm và chưa làm. Từ góc nhìn của tôi, tôi thấy rằng các thầy cô game đánh bài tiến lên đã chạm đến Deep Learning từ các bài giảng cho đến các dự án bộ môn, từ việc thành lập các câu lạc bộ cho đến việc tham gia các cuộc thi trong và ngoài trường như:

• Khởi tạo tư duy tò mò trước mỗi bài học

• Việc thiết kế các câu hỏi theo cấp độ tư duy tăng tiến trong giờ học

• Việc triển khai các dự án hướng tới giải quyết các vấn đề thực tế do học sinh đứng ra thực hiện và tổ chức, làm đi làm lại.

• Việc thành lập câu lạc bộ Tranh biện (Debate), Viết sáng tạo (Wisoul)

Tuy nhiên, để Deep Learning thực sự hiệu quả thì việc dạy học cần phải đồng bộ giữa các bộ môn, cần đều tay giữa các giáo viên và cần phải trở thành một thói quen với học sinh. Hơn hết, Deep Learning cần được hiểu là lựa chọn tối ưu trong bối cảnh giáo dục hiện nay mà mỗi giáo viên cần phải cập nhật, thay đổi chứ không còn thờ ơ và “đọc để biết”. Việc dạy học ngày nay cần thay đổi từ việc truyền tải các kiến thức và hình thành các kỹ năng chuyên môn học tập thành chuyển hóa kiến thức lớn và kỹ năng nền tảng. 

Trong bối cảnh bùng nổ thông tin, con người sở hữu một kho dữ liệu khổng lồ và các dữ liệu không có cấu trúc thì Giáo dục khai phóng (Liberal education), Dạy học đồng kiến tạo (Co-creation), Dạy học kết hợp (Blended learning) và Học sâu (Deep learning) chính là chìa khóa để giúp con người học tập và tồn tại. Hy vọng với những chia sẻ nho nhỏ của tôi có thể giúp thầy cô có thêm thông tin về một cuộc cách mạng đang diễn ra mạnh mẽ trong hệ thống giáo dục thế giới - “Cuộc cách mạng học sâu”.