Nội dung bài viết
Một hội thảo về khoảng cách số và năng lực AI được giới thiệu trong tháng 10/2026 tại Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, Đại học Quốc gia Hà Nội. Chủ đề gợi lại một điều dễ bị bỏ qua: có tài khoản sử dụng công cụ không đồng nghĩa ai cũng có cùng khả năng tận dụng nó. Cơ hội tiếp cận cần được nhìn từ những việc thực sự làm được.
Đo khả năng sử dụng thay vì chỉ đếm lượt tham gia
Một lớp học có nhiều người đăng ký chưa đủ cho biết người học đã thành thạo. Khi thiết kế hoạt động, đơn vị tổ chức có thể bắt đầu bằng một nhiệm vụ nhỏ như kiểm tra một bản tóm tắt hoặc tìm chỗ thiếu trong một bảng thông tin. Kết quả thực hiện sẽ giúp nhận biết người học đang vướng ở đâu để điều chỉnh cách hướng dẫn.
Điều này đặc biệt hữu ích với nhóm chưa quen thao tác số. Nếu người học còn khó khăn ở việc đăng nhập, quản lý tệp hoặc sao chép văn bản, một bài giảng nhiều thuật ngữ có thể đi quá nhanh. Cần dành thời gian cho nền tảng thao tác, đồng thời giải thích công cụ sẽ hỗ trợ công việc nào và những phần người dùng vẫn phải tự kiểm tra.
Một kết quả trôi chảy vẫn cần đối chiếu
Bài tập với AI nên có bước kiểm tra thông tin, không chỉ yêu cầu tạo ra câu trả lời. Người học có thể đối chiếu một vài chi tiết với tài liệu gốc và ghi lại điểm chưa khớp. Qua đó, họ thấy chất lượng diễn đạt và độ chính xác là hai tiêu chí cần xem riêng, nhất là với nội dung ảnh hưởng quyết định về công việc hoặc đời sống.
Nếu bài tập sử dụng thông tin của cơ quan, nên chuẩn bị dữ liệu mẫu đã được phép dùng. Không cần đưa hồ sơ khách hàng hoặc thông tin riêng tư vào để chứng minh công cụ hữu ích. Tình huống giả định được mô tả tốt vẫn có thể giúp luyện kỹ năng, trong khi giữ được phạm vi chia sẻ rõ ràng và thuận tiện cho nhiều người cùng thực hành.
Thiết kế lớp học cho những điều kiện khác nhau
Một khóa học phù hợp cần xem người tham gia có thiết bị gì, đường truyền ra sao và có thể dành bao nhiêu thời gian. Nếu mọi hoạt động đều đòi hỏi gói trả phí hoặc máy tính mạnh, một phần người học có thể gặp rào cản ngay từ đầu. Vì vậy, nên có phương án thực hành dựa trên điều kiện phổ biến của nhóm được phục vụ.
Tài liệu cũng nên dễ đọc, có hướng dẫn từng bước và ví dụ gắn với công việc quen thuộc. Người hướng dẫn có thể cung cấp một bài mẫu hoàn chỉnh, sau đó giải thích từng quyết định kiểm tra. Cách làm này giúp người mới hiểu quy trình thay vì chỉ chép lại một câu lệnh dài mà chưa biết thay đổi phần nào khi gặp nhiệm vụ khác.
Đánh giá lại sau thời gian sử dụng
Sau buổi tập huấn, có thể giao một việc vừa sức rồi dành buổi tiếp theo để trao đổi những vướng mắc. Người tổ chức sẽ biết công cụ có giúp giảm thao tác hay chỉ tạo thêm bước sửa lỗi. Phản hồi từ người dùng cũng giúp nhận ra những nhu cầu đào tạo chưa được thấy khi mọi người mới làm theo một ví dụ có sẵn.
Thu hẹp khoảng cách AI vì vậy là công việc tiếp nối giữa cơ hội tiếp cận, kỹ năng và hỗ trợ. Một sự kiện học thuật có thể khởi đầu đối thoại, còn thay đổi thực chất cần xuất hiện ở khả năng hoàn thành nhiệm vụ một cách có kiểm tra.
Xem thêm AI – Trí tuệ nhân tạo trên Tinh Hoa Số.
