Trong năm cuối tại Đại học Yale, Amanda biết rằng nhiều bạn cùng lớp sử dụng chatbot để viết luận và làm bài tập về nhà. Tuy nhiên, cô chỉ nhận ra điều kỳ lạ khi thảo luận nhóm: các bạn đưa ra những luận điểm và lập luận trau chuốt kỹ lưỡng, nhưng kết quả thu “nhạt nhẽo, thiếu sức sống” ở nhiều chủ đề khác nhau.
“Trong buổi học, tôi thấy cảnh tượng quen thuộc. Khi giảng viên yêu cầu sinh viên suy nghĩ một câu hỏi, những người bạn bên cạnh liền gõ lia lịa vào laptop đang mở sẵn”, Amanda nói với CNN, yêu cầu dùng biệt danh để tránh rắc rối.
“Bây giờ, ai cũng thảo luận na ná nhau”, cô cho biết. “Hồi năm nhất, các cuộc tranh luận diễn ra rôm rả, không mạch lạc nhưng ai cũng đóng góp một điều gì đó mới mẻ, dựa vào ý kiến của nhau, tiếp cận từ nhiều góc độ và đưa ra nhận xét khác biệt”.
Thực tế, theo bài báo được công bố vào tháng 3 trên tạp chí Trends in Cognitive Sciences, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang “hệ thống hóa” cách diễn đạt và tư duy của con người trên ba khía cạnh: ngôn ngữ, quan điểm và lý luận.
Trong môi trường giáo dục, sinh viên, giảng viên cho biết họ đang thấy những ảnh hưởng của xu hướng đó trong lớp học. Và điều đó khiến nhiều sinh viên nói chuyện với quan điểm như nhau.
Tác động
Jessica, sinh viên năm cuối tại Đại học Yale, nói cô sử dụng AI mỗi ngày khi lên lớp. “Vào đầu giờ học, bạn có thể thấy từng người đưa file PDF vào chatbot”, cô cho biết.
Theo Jessica, việc AI diễn đạt rõ ý là yếu tố cần thiết đối với cô – người thường gặp khó khăn khi muốn chuyển suy nghĩ thành lời. “Tôi muốn bình luận, tôi có ý tưởng, nhưng tôi không biết làm thế nào để nói câu đó một cách mạch lạc”, cô nói. “Vì thế, tôi nhờ một chatbot làm cho câu nói của mình mạch lạc hơn”.
Giáo sư Thomas Chatterton Williams tại Trung tâm Hannah Arendt thuộc trường Cao đẳng Bard, chứng kiến tác động từ quyết định sử dụng AI của sinh viên theo nhiều hướng khác nhau. “Việc dựa vào AI đã giúp nâng cao chất lượng thảo luận trên lớp, nhất là ở khóa học có khái niệm khó”, ông nói. “Nhưng công nghệ này cũng có xu hướng làm giảm đi những suy nghĩ kỳ lạ, độc đáo và mới mẻ hơn”.
Theo ông, điều lo ngại là nhiều người trẻ tài năng sẽ không có được tiếng nói riêng. Thậm chí, một lượng đáng kể trong số họ sẽ không thực sự hiểu được giá trị của việc viết lách và sở hữu quan điểm.
Jessica thừa nhận cô thấy mình trở nên lười biếng hơn kể từ khi bắt đầu sử dụng chatbot trong học tập. “Dường như tinh thần tự học, tự làm việc của tôi đã hoàn toàn biến mất”, cô chia sẻ.
Về vấn đề AI khiến giọng điệu của sinh viên nghe na ná nhau, Zhivar Sourati, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Nam California, cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện để dự đoán từ tiếp theo có khả năng xuất hiện cao nhất dựa trên nội dung đã xuất hiện trước đó. Do đó câu trả lời “phản ánh một lát cắt hẹp và méo mó về trải nghiệm của con người, sự thu hẹp không gian khái niệm mà các mô hình sử dụng để viết, nói và suy luận”.
Dẫn một nghiên cứu đang thực hiện cùng nhóm cộng sự, Sourati giải thích rằng sự đồng nhất hóa do AI diễn ra trên ba chiều: ngôn ngữ, quan điểm và chiến lược lập luận. Các mô hình AI có xu hướng tái tạo những gì gọi là quan điểm WEIRD (phương Tây hóa – có học thức – công nghiệp hóa – giàu có – dân chủ). Hệ quả là, AI sẽ ưu tiên WEIRD “đúng đắn hơn về mặt xã hội”, làm lu mờ các quan điểm khác.
“Khi một người hoặc một nhóm tương tác nhiều lần với hệ thống AI, họ bị giảm khả năng sáng tạo so với khi không có sự hỗ trợ của AI”, Sourati viết trên blog.
Hiện tượng “san bằng” làm dấy lên những lo ngại trong các cơ sở giáo dục ở mọi cấp độ khi ứng dụng AI. Morteza Dehghani, giáo sư tâm lý học và khoa học máy tính tại Đại học Nam California, thành viên nhóm nghiên cứu, cho biết xu hướng này khiến mọi người “đánh mất sự đa dạng” trong cách nghĩ, lười biếng về mặt trí tuệ, gây ảnh hưởng lớn đến xã hội con người trong tương lai.
Daniel Buck, nhà nghiên cứu tại Viện Doanh nghiệp Mỹ từng là giáo viên tiếng Anh, lo ngại học sinh đang “né tránh” nhận thức khi tham gia thảo luận trên lớp và hoàn thành bài tập về nhà. “Rất nhiều kiến thức cần được học hỏi từ chi tiết nhỏ nhặt và nhàm chán hay từ những khó khăn”, Buck nói. “Sinh viên chỉ ghi nhớ những gì họ thực sự dành thời gian một cách có ý thức. Nếu giao phó cho AI, họ chỉ có thể tái hiện lại một luận điểm, không thể xây dựng kỹ năng cho riêng mình”.
Nhà nghiên cứu này lo ngại sinh viên nếu quá phụ thuộc vào AI sẽ tốt nghiệp mà không xây dựng được mối quan hệ với các giáo sư, cũng như thói quen làm việc trí óc bền bỉ. Nghĩa là, họ sẽ gặp khó khăn trong giải quyết vấn đề trong thế giới thực khi ra trường.
Vấn đề còn liên quan đến gian lận trong thi cử. Năm ngoái, nạn dùng AI để gian lận xảy ra ở nhiều đại học hàng đầu Hàn Quốc, như Đại học Yonsei, Đại học Quốc gia Seoul, Đại học Korea… gây tranh cãi và đặt ra thách thức về về dạy và học trong kỷ nguyên công nghệ, theo Korea Herald.
Ứng phó
Theo giáo sư triết học Sun-Joo Shin của Đại học Yale, việc kiểm soát và định hướng sử dụng AI cho học sinh là “nhiệm vụ lớn đối với bất kỳ ai tham gia giảng dạy”. Bà nhấn mạnh, giáo viên/giảng viên phải liên tục tìm tòi các phương pháp để đảm bảo sinh viên tiếp tục tư duy phản biện và sáng tạo trong thời đại trí tuệ nhân tạo.
“Tôi muốn sinh viên của mình hiểu nội dung bài học – thứ vốn không thay đổi trước và sau khi trí tuệ nhân tạo xuất hiện”, bà nói. “Tôi muốn họ sử dụng công cụ thú vị này để có lợi cho mình, không phải trở thành nạn nhân của nó”.
Đại học Yale hiện đưa ra hướng dẫn về sử dụng AI cho sinh viên và giảng viên trên website. Trường khuyến khích tất cả giảng viên điều chỉnh giáo án phù hợp với khóa học và mục tiêu học tập cụ thể của sinh viên thay vì cần đến công cụ phát hiện gian lận. Bên cạnh đó, họ có thể kiểm soát bài học trên lớp thông qua các bài kiểm tra đột xuất.
Danny Liu, giáo sư công nghệ giáo dục tại Đại học Sydney, cho rằng không nên cấm AI trong lớp. “Thay vì trừng phạt, nên dạy sinh viên cách sử dụng đúng đắn. Chúng tôi muốn xác minh liệu sinh viên có đang học hay không, chứ không phải liệu họ có gian lận hay không”, Liu nói với ABC cuối năm ngoái.
Các nhà giáo dục nhấn mạnh, họ có thể tìm cách khắc phục việc sinh viên sử dụng AI trong các bài đánh giá. Tuy nhiên, điều quan trọng không kém là học sinh cần chủ động hạn chế phụ thuộc vào AI trong quá trình học tập.
Basil Ghezzi, sinh viên năm nhất tại trường Bard College, cho biết bản thân chủ động tránh xa AI trong học tập, một phần vì công nghệ này tiêu tốn tài nguyên và gây hại cho môi trường. Tuy nhiên, phần lớn nằm ở cách AI đã tạo ra “những người bạn rập khuôn” xung quanh.
“Hãy nói chuyện với thầy cô giáo, nói chuyện với giáo sư, nói chuyện với những người xung quanh”, Ghezzi nói về cách bản thân không bị AI cám dỗ. “Hãy tạo cuộc trò chuyện ý nghĩa với những người trong cuộc sống của bạn”.
GS Dehghani hy vọng nhiều công ty sẽ đầu tư vào mô hình AI có thể phản ánh sự đa dạng về tư duy trong xã hội. Tuy nhiên, hiện tại, ông cho rằng mọi người nên hạn chế dùng AI trong việc tạo ý tưởng hoặc để suy luận trong học tập. “Các mô hình AI nên là cộng tác viên, không phải người đại diện chúng ta làm mọi việc”, Dehghani nói thêm.
Bảo Lâm tổng hợp
Nỗi sợ siêu AI của một số sinh viên Harvard, MIT
Jensen Huang: ‘Sẽ chọn khoa học vật lý nếu là sinh viên’
Nạn sinh viên ‘ma’ tạo bằng AI khiến đại học Mỹ đau đầu
Tin Gốc: https://vnexpress.net/ai-dang-khien-sinh-vien-na-na-nhau-the-nao-5060802.html
Sự tương phản của Arsenal và Man City trong tháng Tư
Tháng Tư từng được xem là giai đoạn bản lề, khi các đội đua vô địch thể hiện bản lĩnh và độ ổn định. Nhưng với HLV Mikel Arteta, đây lại là cái dớp ám ảnh, bởi Arsenal tiếp tục gây thất vọng đúng vào thời điểm quan trọng nhất của mùa giải.
Trước vòng 32, Arsenal nắm lợi thế lớn trong cuộc đua vô địch. Họ hơn Man City chín điểm, dù đá nhiều hơn một trận, và được đánh giá có lịch thi đấu tương đối thuận lợi. Trận tiếp Bournemouth trên sân nhà Emirates được xem là cơ hội để "Pháo Thủ" gia tăng cách biệt, tạo áp lực tối đa lên đối thủ trước khi hai đội gặp nhau ở Etihad ngày 19/4.
Nhưng thay vì củng cố vị thế, Arsenal lại tự làm khó bản thân bằng thất bại 1-2. Họ lỡ cơ hội nới rộng khoảng cách, đồng thời phơi bày nhiều vấn đề cũ, đặc biệt là sự sa sút quen thuộc trong tháng tư dưới thời Arteta.
Tháng Tư là giai đoạn Arsenal đạt tỷ lệ thắng thấp nhất kể từ khi Arteta nắm quyền. Dưới trướng HLV này, "Pháo Thủ" chơi 26 trận trong tháng tư, thắng 11, hòa 7 và thua 8, tỷ lệ thắng chỉ 42%. Họ ghi trung bình 1,9 bàn mỗi trận, những con số khiêm tốn hơn nhiều so với đối thủ.
Pep Guardiola thường tăng tốc cùng Man City trong thời gian này. CLB thành Manchester thắng tới 30 trong 38 trận Ngoại hạng Anh diễn ra trong tháng này dưới thời Guardiola, đạt hiệu suất gần 79%, ghi 102 bàn, trung bình 2,7 bàn mỗi trận.
Sự tương phản đó từng nhiều lần định đoạt cuộc đua vô địch, và dấu hiệu lặp lại đang ngày càng rõ rệt. Thất bại trước Bournemouth là minh chứng mới nhất.
Arsenal bước vào trận với dấu hiệu bất ổn về lực lượng. Việc thiếu vắng Bukayo Saka và Martin Odegaard khiến khả năng sáng tạo giảm sút rõ rệt, trong khi Eberechi Eze chưa đạt thể trạng tốt nhất. Ở tuyến dưới, Ben White tiếp tục bị đặt dấu hỏi về vị trí và khả năng phòng ngự.
Những vấn đề đó nhanh chóng lộ diện. Ngay phút 17, sai lầm vị trí của White khiến Arsenal thủng lưới sau pha dàn xếp đơn giản của Bournemouth. Bàn gỡ của Viktor Gyokeres trên chấm đá phạt đền chỉ mang tính giải tỏa tạm thời, bởi thế trận mà đội chủ nhà tạo ra không đủ thuyết phục.
Thống kê phản ánh rõ điều đó. Trong hiệp một, Arsenal chỉ dứt điểm bốn lần, dù chỉ số bàn thắng kỳ vọng (xG) đạt 1,26. Nhưng quan trọng hơn, cách họ triển khai bóng thiếu mạch lạc, phụ thuộc nhiều vào các quả tạt và tình huống cố định.
Sang hiệp hai, Arteta tung thêm Leandro Trossard và Eze nhằm cải thiện hàng công, nhưng tình hình không khá hơn. Arsenal thậm chí trở nên đơn điệu, liên tục sử dụng bóng dài hướng tới Gyokeres. Khi không thể kiểm soát thế trận, họ phải trả giá bằng bàn thua ở phút 74 sau một pha phản công.
Cú sẩy chân ở Emirates nối dài chuỗi phong độ đáng lo ngại của "Pháo Thủ". Sau khi chỉ thua ba trong 49 trận đầu mùa trên mọi đấu trường, Arsenal đã thua tới ba trong 4 trận gần nhất. Sự chững lại này diễn ra đúng vào giai đoạn họ cần duy trì sự ổn định nhất.
Ở các mùa trước, kịch bản tương tự đã nhiều lần xảy ra. Arsenal từng đánh rơi lợi thế trong cuộc đua vô địch mùa 2022-2023 sau trận thua 1-4 trước Man City, rồi tiếp tục hụt hơi mùa 2023-2024 với thất bại 0-2 trước Aston Villa. Những cú vấp này đều đến trong tháng Tư, thời điểm áp lực tăng cao và đòi hỏi bản lĩnh lớn hơn.
Ngay cả các trận hòa cũng có thể gây tổn hại. Việc mất điểm trước Fulham (2021), West Ham, Southampton (2023), hay Crystal Palace (2025) ở giai đoạn này từng khiến Arsenal trả giá trong cuộc đua đường dài.
Ở chiều ngược lại, Man City thường tận dụng triệt để cơ hội. Kể từ lần thua Leeds United năm 2021, họ thắng 19 và hòa hai trong 21 trận tháng Tư gần nhất. Đội bóng của Guardiola ghi từ hai bàn trở lên trong hầu hết các trận, thậm chí có 10 trận ghi ít nhất 4 bàn.
Khoảng cách về phong độ giữa hai đội trong tháng này phản ánh sự khác biệt về tâm lý và bản lĩnh. Man City sở hữu kinh nghiệm chinh phục danh hiệu, còn Arsenal vẫn đang trong quá trình hoàn thiện. Chiều sâu đội hình và cách xoay vòng cầu thủ cũng có thể là nguyên nhân.
Thất bại trước Bournemouth khiến lợi thế của Arsenal trở nên mong manh. Họ sẽ phải chuẩn bị cho chuỗi trận quyết định, trước mắt là cuộc tái đấu Sporting Lisbon tại Champions League, rồi hành quân đến Etihad trong trận được xem như "chung kết sớm" ở Ngoại hạng Anh.
Trận đấu đó có thể trở thành bước ngoặt của mùa giải. Nếu tiếp tục đánh mất điểm, Arsenal nhiều khả năng sẽ lặp lại kịch bản hụt hơi quen thuộc. Ngược lại, một chiến thắng sẽ giúp họ phá bỏ ám ảnh và chứng minh sự trưởng thành.
Tin Gốc: https://vnexpress.net/su-tuong-phan-cua-arsenal-va-man-city-trong-thang-tu-5061379.html
Học sinh Việt 'đánh vật' môn Hóa vì tính toán quá nhiều
Tôi là một giáo viên Hóa học. Đứng trên giảng đường đại học, tôi không khỏi chạnh lòng khi chứng kiến những sinh viên từng nổi bật về Hóa ở cấp ba (kể cả với một số em đi thi Học sinh giỏi Hóa) bỗng dưng xa lạ với chính môn học mà các em từng yêu thích một thời. Thật khó tin khi các nguyên lý cơ bản của Hóa cơ sở và Hóa nhiệt động - nền tảng kiến thức vững chắc - lại có thể "bốc hơi" một cách nhanh chóng như chưa từng tồn tại.
Ở Việt Nam, có một bộ môn vừa đặc biệt, vừa "khó nhằn", vừa "độc nhất vô nhị" mà nhiều nước hiếm thấy, các thế hệ học sinh thường gọi vui là "Toán Văn Hóa học". Đây là bộ môn mà học sinh không chỉ học Hóa, mà còn phải "đánh vật" giải những bài tập tính toán "khủng", thậm chí là "siêu khủng" như: biến đổi liên quan đến hệ phương trình bậc 4, bậc 5, hệ nhiều ẩn, có những bài chiếm tới 1/3 trang giấy A4. Các bài tập này dài, phức tạp và yêu cầu logic cao đến mức học sinh dễ bị cuốn vào việc tính toán mà quên đi kiến thức cơ bản.
Điều bất ngờ là, ngay cả những học sinh từng nổi bật về Hóa học ở phổ thông, khi bước lên giảng đường đại học, lại bỡ ngỡ với những nguyên lý tưởng chừng đơn giản của Hóa học cơ sở và Hóa học nhiệt động. Nhiều em có thể giải các bài toán dài, nhưng lại quên đi những nguyên tắc nền tảng mà môn học dựa trên đó. Thực trạng này đặt ra một câu hỏi lớn: liệu áp lực về tính toán có đang vô tình làm phai nhạt nền tảng kiến thức cơ bản của học sinh?
Hệ lụy của việc "Toán hóa" quá mức môn Hóa học không còn là điều dự báo mà đã trở thành hiện thực. Trong vai trò giảng dạy Hóa học cơ sở ở bậc đại học, tôi không khỏi bàng hoàng khi nhận thấy sinh viên thường sai nhiều nhất ở những kiến thức tưởng chừng hết sức cơ bản: vẽ công thức cấu tạo, dự đoán hình học phân tử hay ước lượng góc liên kết. Thậm chí, nhiều em còn sai "hết sức vô lý" như vẽ oxygen hóa trị I, carbon hóa trị V, silicon hóa trị III, hay những lỗi vi phạm quy tắc bát tử (mặc dù không thuộc trường hợp ngoại lệ)...
Ngay cả trong học phần Hóa nhiệt động, nơi tính toán chiếm ưu thế, sinh viên có thể dùng máy tính để ra đáp số pH trong vài giây, nhưng khi được tôi yêu cầu chứng minh công thức đơn giản như: pH = 1/2 (pKₐ – logCₐ) (công thức tính pH của acid yếu), thì các em lại hoàn toàn bế tắc. Khi "chiếc gậy" là các dạng toán làm sẵn bị tước bỏ, tư duy Hóa học của các em lộ rõ những lỗ hổng thênh thang.
>> 'Đáng lo khi học sinh né Lý, Hóa, Sinh thi tốt nghiệp THPT'
Một ví dụ điển hình của một bài tập dạng "Toán Văn Hóa học" là: "Hỗn hợp P gồm ba ester mạch hở trong đó có hai ester đơn chức X, Y (MX < MY < 110, nX > nY) và một ester đa chức Z. Cho 5,07 gam P vào 32,00 gam dung dịch NaOH 10% rồi cô cạn dung dịch sau khi các phản ứng kết thúc thấy thu được 5,96 gam phần rắn Q và phần hơi T (gồm hơi nước và hỗn hợp hai alcohol no có cùng số nguyên tử carbon trong phân tử). Thêm bột CaO và NaOH dư vào Q rồi nung hỗn hợp trong bình chân không thấy thu được hỗn hợp hai hydrocarbon, hỗn hợp này làm mất màu vừa đủ 0,02 mol Br₂ trong dung dịch. Đốt cháy hết phần hơi T thu được 2,016 lít khí CO₂ và 31,23 gam H₂O. Các phản ứng xảy ra hoàn toàn, các thể tích khí đo ở điều kiện tiêu chuẩn. Tính phần trăm khối lượng của Z trong P?".
Để giải được bài tập trên, học sinh phải:
- Theo dõi nhiều dữ kiện phức tạp và tính toán nối tiếp;
- Áp dụng phản ứng xà phòng hóa, phản ứng với Br₂, định luật bảo toàn khối lượng;
- Tính toán số mol, khối lượng, liên hệ các phản ứng để tìm thành phần Z.
Mặc dù bài toán dài và nhiều bước, bản chất hóa học của các phản ứng này không phức tạp. Tuy nhiên, chính số liệu rườm rà và bước tính toán nối tiếp khiến học sinh dễ quên đi các kiến thức nền tảng: cơ chế phản ứng, bản chất phân cực của liên kết C=O trong ester, ảnh hưởng của cấu trúc phân tử đến nhiệt độ sôi của alcohol.
Mặt khác, nếu giáo viên yêu cầu các em: biểu diễn sự phân cực của liên kết C=O trong nhóm chức ester; hoặc hỏi "tại sao hai alcohol no cùng số nguyên tử carbon lại có nhiệt độ sôi khác nhau?", thì nhiều em sẽ lúng túng, dù vẫn giải được bài toán tính phần trăm khối lượng Z một cách cơ học. Đây là minh chứng rõ ràng rằng việc tập trung quá nhiều vào kỹ năng tính toán dài dòng khiến tư duy hóa học cơ bản bị bỏ quên, dẫn đến nghịch lý: học sinh có thể giải được bài toán trong phút chốc, nhưng lại không hiểu bản chất của chính các chất mình đang thao tác.
Sở dĩ phương pháp dạy và học này trở nên "độc hại" là bởi nó vi phạm nghiêm trọng thuyết Tải nhận thức (thuyết "tam tải", Cognitive Load Theory):
Thứ nhất, tải nội tại (phát sinh từ bản chất phức tạp của môn học) bị đẩy quá cao: độ khó của Hóa học lẽ ra nằm ở cấu tạo chất và các quá trình biến đổi, nhưng nay lại bị đánh tráo bằng sự lắt léo của toán học (phương trình bậc cao, hệ nhiều ẩn). Não bộ bị buộc phải ưu tiên xử lý thuật toán thay vì thấu hiểu quy luật vật chất.
Thứ hai, tải ngoại lai (đến từ cách trình bày hoặc phương pháp dạy học) quá tải: những đề bài dài "như một bài văn" và ma trận số liệu vụn vặt chính là "rác nhận thức". Chúng chiếm dụng hết bộ nhớ ngắn hạn, khiến học sinh kiệt sức vì những phép tính số học thuần túy trước khi kịp chạm đến tư duy Hóa học.
Thứ ba, tải liên quan (phát sinh khi học sinh kết nối kiến thức mới với kiến thức cũ) bị triệt tiêu: đây là phần quan trọng nhất để hình thành kiến thức bền vững. Khi hai loại tải trên quá lớn, não bộ không còn không gian để kết nối và ghi nhớ bản chất.
Hệ quả là chúng ta đang đào tạo nên những "thợ giải toán" có phản xạ cực tốt với các con số, nhưng lại rỗng tuếch về tư duy Hóa học. Đó có lẽ là lý do mà sinh viên của tôi có thể giải hệ phương trình 4 hay 5 ẩn rất nhanh, nhưng lại "đứng hình" khi yêu cầu vẽ một công thức cấu tạo hay chứng minh một công thức pH căn bản - những kiến thức lẽ ra phải nằm trong bộ nhớ dài hạn.
Thực tế, học sinh sợ Hóa không phải vì ghét môn học này, mà vì các em bị kiệt sức trước những ma trận số liệu đa chiều. Khi Hóa học vượt ra khỏi không gian ba chiều quen thuộc, nó không còn là câu chuyện về sự kỳ diệu của vật chất, mà trở thành một cuộc chạy đua giải toán khô khan, nơi ống nghiệm và bản chất Hóa học chỉ còn là những cái tên xa lạ.
Hóa học là khoa học về cấu tạo chất và các quá trình biến đổi, từ phản ứng cơ bản trong phòng thí nghiệm đến những ứng dụng thực tiễn sâu rộng trong đời sống. Khi môn học bị "Toán hóa" quá mức, học sinh dễ bị cuốn vào các bài toán dài, phức tạp, và quên đi bản chất thực sự của hóa học: hiểu cấu tạo phân tử, dự đoán tính chất, và giải thích các hiện tượng hóa học.
Trong thực tiễn, những kiến thức cơ bản này vô cùng quan trọng: hiểu tính chất acid - base giúp kiểm soát pH trong xử lý nước; nắm cấu tạo và phản ứng hữu cơ là nền tảng để sản xuất thuốc, polymer, hoặc vật liệu mới; dự đoán tương tác hóa học giúp thiết kế thực phẩm, mỹ phẩm hay chất tẩy rửa an toàn. Khi học sinh chỉ biết "giải bài toán" mà không hiểu cơ chế, các em sẽ khó áp dụng hóa học vào các tình huống thực tế, từ phòng thí nghiệm đến đời sống hằng ngày.
Để khắc phục, chúng ta cần tái cân bằng cách dạy Hóa học đúng bản chất: giảm tải các bài toán rườm rà, nhấn mạnh cơ chế, nguyên lý và tư duy phân tích, kết hợp lý thuyết với thực hành và ứng dụng thực tiễn. Khi học sinh nắm vững nền tảng, các em không chỉ giải được bài toán, mà còn có khả năng vận dụng hóa học một cách sáng tạo, từ việc kiểm soát pH, thiết kế phản ứng hóa học, đến phát triển vật liệu và dược phẩm. Như vậy, Hóa học không còn là những con số trên giấy, mà là công cụ để hiểu và tác động lên thế giới xung quanh, đúng với bản chất khoa học của nó.
Nhiều ý kiến cho rằng, nếu không có những bài tập nặng tính toán, chúng ta sẽ không thể phân loại được học sinh khá, giỏi. Tôi không đồng tình. Vấn đề nằm ở chỗ chúng ta đang nhầm lẫn giữa năng lực giải Toán và tư duy Hóa học, và từ đó chọn cách dễ nhất: dùng độ phức tạp của Toán học để làm thước đo cho môn Hóa.
Thực chất, một học sinh giỏi Hóa không phải là người giải nhanh những hệ phương trình nhiều ẩn, mà là người hiểu sâu bản chất và có khả năng suy luận từ nguyên lý. Việc phân loại hoàn toàn có thể thực hiện bằng những tiêu chí đúng bản chất hơn: tư duy biện luận dựa trên cơ chế; khả năng thiết lập mô hình và chứng minh; năng lực giải quyết vấn đề thực tiễn.
Một thang đo sai sẽ cho kết quả sai. Nếu tiếp tục dùng độ rối của phép tính để đánh giá năng lực, chúng ta sẽ chỉ tạo ra những "thợ giải" thành thạo con số nhưng thiếu hụt tư duy khoa học. Điều cần hướng tới là những học sinh có khả năng hiểu sâu và suy luận trong thế giới vật chất ba chiều - nơi Hóa học thực sự tồn tại, chứ không phải những người chỉ giỏi thao tác trong "không gian đa chiều" của các phương trình.
Nguyễn Vũ Hoàng'Học Toán vất vả vì nặng công thức, ít tư duy'
Tích phân, đạo hàm 'khó nuốt'
Vật vã học Toán rồi quên sạch
Kỹ sư 20 năm kinh nghiệm chịu thua bài Toán tích phân lớp 12
Giá trị tích phân, đạo hàm nhìn từ chuyện Steve Jobs học thư pháp
Nhân viên bán hàng chê phí công học tích phân, đạo hàm
Tin Gốc: https://vnexpress.net/hoc-sinh-viet-danh-vat-mon-hoa-vi-tinh-toan-qua-nhieu-5061151.html
