Giáo dục khai phóng (LAE) dường như bị coi nhẹ và thoái trào trong những năm gần đây, đặc biệt với sự thay đổi chóng mặt và những thành tựu to lớn của Khoa học, Kĩ thuật và Công nghệ (STEM). Là một người trong ngành STEM và được học trong môi trường LAE ở Mỹ, mình cũng muốn chia sẻ một vài quan điểm về hai định hướng giáo dục này từ những gì mình đã trải qua; cụ thể hơn, những điều quan trọng mình học được từ LAE để tích hợp vào công việc đang làm.
Tư duy bắt đầu từ "Tại sao"
Trong buổi định hướng sinh viên năm nhất tại trường đại học, trưởng khoa nói rằng:
Don't learn How, but learn Why.
tức là đừng học cách làm như thế nào, hãy đào sâu vào “Tại sao” đã.
Đây là điểm cốt lõi mà LAE xây dựng trong tư duy mình. Thực tế, trong phần lớn các lớp học khắp các chuyên ngành, những câu hỏi “Tại sao" thường là điểm mấu chốt để hiểu những phần cốt lõi.
Ví dụ, trong lớp Triết học, khi bàn về Khoa học, những câu hỏi như
Vì sao Chiêm tinh học không phải là Khoa học?
Vì sao Khoa học Máy tính lại là “Khoa học”?
giúp mình hiểu ra bản chất của khoa học, và sự khác biệt giữa khoa học và tôn giáo.
Trong lớp Thống kê Nâng cao, khi câu hỏi:
Vì sao những thay đổi vô cùng nhỏ nhặt trong một thuật toán lại khiến thuật toán ấy vận hành tốt hơn gấp nhiều lần?
được trả lời một cách tường tận, mình hiểu bản chất của thuật toán đó rõ ràng. Và cho tới bây giờ, công việc nghiên cứu của mình vẫn được xây dựng từ cốt lõi của câu hỏi “Tại sao" như thế.
Nhóm ngành STEM cần nhiều kỹ năng viết lách hơn ta vẫn lầm tưởng
Một kỹ năng quan trọng khác Giáo dục khai phóng dạy mình là kỹ năng viết. Mình đã từng trải qua các lớp writing intensive trong nhiều bối cảnh, từ phân tích văn học, pháp lý, âm nhạc, kinh doanh, đến kỹ thuật. Không những hoàn thiện các kỹ năng về ngữ pháp và diễn đạt, các lớp học viết này dạy cho mình cách trình bày ý tưởng để phù hợp với độc giả và tình huống. Ví dụ lớp pháp lí đòi hỏi phong cách viết rõ ràng, chính xác, ngắn gọn; lớp viết về âm nhạc và văn học thì yêu cầu sự toàn diện, xem xét nhiều yếu tố của cùng một vấn đề (và thường dài).
Trong công việc của mình hiện tại, khi viết các bài báo cho các tạp chí học thuật, lớp học về cách viết kỹ thuật dạy cho mình những nguyên tắc căn bản nhất, như cách làm nổi bật ý tưởng mới, cách trình bày bảng, biểu đồ.
Tới khi học tiến sĩ, một thầy giáo của mình luôn yêu cầu dù viết phương trình hay công thức, mỗi câu trong báo cáo phân tích dữ liệu phải luôn luôn là 1 câu hoàn chỉnh; mỗi đoạn văn dù dày đặc kí hiệu toán học vẫn luôn cần có tính thống nhất và mạch lạc. Với một người làm STEM nói chung, chỉ vững các vấn đề kỹ thuật là chưa đủ, mà kỹ năng viết và truyền đạt những ý tưởng cũng vô cùng quan trọng. Nếu không, các ý tưởng khó có thể đến được với nhiều người hơn.
Trong quá trình học tiến sĩ, mình cũng tham gia giảng dạy Thống kê cho các lớp học đại cương cho sinh viên đại học ở một môi trường LAE. Các lớp học này thường đa dạng, với sinh viên thuộc rất nhiều chuyên ngành khác nhau. Vì thế, tuy giảng bộ môn học STEM, mình cũng cần lên những bài giảng và hoạt động thật trực quan và tập trung vào xây dựng tư duy thống kê để sinh viên có thể áp dụng nhiều hơn vào chuyên ngành của mình và cuộc sống. Những ví dụ trong lớp học thường từ những thông tin hàng ngày, từ những thông tin kinh tế (như thị trường chứng khoán, GDP) đến các vấn đề y học thường thức (thuốc lá và ung thư).
STEM và LAE - biến khác biệt trong suy nghĩ thành hiểu biết chung
Sự tương tác giữa STEM và LAE còn thể hiện ở việc những nghiên cứu sinh, giáo viên, nhân viên trong môi trường LAE được khuyến khích lập các nhóm nghiên cứu học thuật liên ngành. Mình tham gia vào 2 nhóm nghiên cứu trong quá trình học tiến sĩ; một nhóm nghiên cứu áp dụng khai thác văn bản (text mining*) vào Sử học, và một nhóm nghiên cứu mối quan hệ giữa cảm nhận âm nhạc và khả năng đồng cảm của con người.
Các nhóm nghiên cứu này mở ra rất nhiều cơ hội cho sinh viên thuộc nhiều trình độ và chuyên ngành khác nhau (từ đại học, thạc sĩ, đến tiến sĩ) cùng làm việc và hợp tác với nhau cũng như với các giáo sư. Với mình, đây cũng là cơ hội để học được cách vượt qua những sự khác biệt cơ bản trong suy nghĩ.
Ví dụ, trong nhóm mình cùng làm có một nhà Âm Nhạc học và một nhà Tâm Lý học. Vì cả hai đều không biết sâu về thống kê (và ngại nhìn toán), mình luôn luôn phải tìm cách diễn đạt các phương pháp thống kê và kết quả phân tích dữ liệu một cách trực quan nhất. Ngược lại, mình cũng không biết nhiều về các hiện tượng tâm lý âm nhạc, nên họ cũng dành thời gian giải thích về nguồn gốc, động lực của các giả thuyết đang được nghiên cứu bằng ngôn ngữ đời thường.
Từ kinh nghiệm bản thân, mình tin rằng STEM và LAE bổ sung cho nhau rất nhiều. Sự kết hợp thành công giữa STEM và LAE không chỉ đem lại những lợi ích lớn cho người học trong việc phát triển bản thân và chuẩn bị nghề nghiệp, mà sẽ còn tạo ra những ảnh hưởng tích cực trong cộng đồng và xã hội.
(*Text mining: khai thác văn bản, hoặc khai thác dữ liệu văn bản, là việc lấy thông tin từ những dữ liệu văn bản lớn (có khi hàng trăm nghìn văn bản) để lấy được xu hướng chung, thông tin chi tiết, v.v. trong những văn bản đó.)
Tác giả:
Nghiêm Hoàng Linh
Nghiên cứu sinh sau tiến sĩ, ĐH Quốc Gia Australia và ĐH Sydney, Australia Ban Quản trị VietAbroader
Tiến sĩ Khoa học Thống kê, ĐH Southern Methodist
Cử nhân Toán và Tài chính, ĐH Miami
*Đọc thêm:
