KỂ CHUYỆN VỚI DỮ LIỆU VÀ TƯ DUY DẪN DẮT BỞI DỮ LIỆU

 Storytelling with Data and The Data-Driven Mindset

 Dữ liệu có kể chuyện được sao? Thật tình là những câu chuyện với dữ liệu nghe rất là ghiền. Bởi nó dẫn chúng ta đi từ ngạc nhiên này đến ngạc nhiên khác như một hành trình khám phá những điều thú vị, đương nhiên sự thú vị trong kinh doanh nghĩa là giúp chúng ta có hiểu biết nhiều hơn từ đó định hình những chiến lược rõ ràng và hiệu quả hơn, kiếm tiền bền vững hơn.

 >>> Storytelling with Data.

 Cách đây hơn mười năm, chúng tôi, một nhóm làm việc trong ngành tài chính ngân hàng ngồi với nhau và đặt với nhau một câu hỏi “làm sao để biết một ai đó có ít rủi ro về tài chính hơn người khác? Hay ai đó có uy tín tín dụng tốt hơn người khác”. Câu hỏi này là cốt lõi trong cạnh tranh của ngành ngân hàng. Bởi ngân hàng nào cũng phải cho vay mới sống được, nhưng cho ai vay là vấn đề cốt tử, ngân hàng nào thu hút được nhiều khách hàng có uy tín tín dụng tốt hơn ngân hàng đó thắng, đồng nghĩa bạn đẩy những khách hàng đầy rủi ro cho ngân hàng khác ôm. Cho dù cho vay có thế chấp đi nữa thì không ngân hàng nào muốn cho vay xong rồi phải đi thanh lý tài sản của khách hàng. Đặc biệt với những ngân hàng, công ty tài chính có chiến lược tập trung vào khách hàng cá nhân và có tỷ trọng vay tín chấp cao thì trả lời câu hỏi bên trên giúp vẽ được bức chân dung khách hàng mục tiêu một cách rõ nét nhất, từ đó chỉ đường tiếp cận khách hàng một cách hiệu quả nhất.

Hàng loạt giả thuyết được đưa ra khi thảo luận: người có tài sản nhiều, người có địa vị xã hội cao, người nổi tiếng, người có thu nhập ổn định, người độc thân, người có việc làm trong những ngành nghề ổn định,…sẽ có uy tín tín dụng cao hơn. Trực giác và suy đoán của con người trong công việc sẽ giúp chúng ta đưa ra rất nhiều giả thuyết, nhưng để có thể ra quyết định và ban hành những chính sách thực thi cụ thể chúng ta không thể dựa vào cảm giác của con người, mà cần phải có dữ liệu để kiểm chứng. Điều tệ hại nhất trong công việc là lấy ý kiến số đông trong nhóm thảo luận như kiểu biểu quyết đại hội. Trí tuệ của một nhóm người tương tác với nhau hình thành ý tưởng và giả thuyết. Nhưng để đánh giá ý tưởng và kiểm định giả thuyết chúng ta cần thiết kế thực nghiệm và thu thập dữ liệu, các kết luận sẽ do mô hình kiểm định thống kê trả lời, đó là dữ liệu lên tiếng một cách khách quan chứ không phải ai trong chúng ta dùng ảnh hưởng của mình để áp lực lên người khác (let’s data talk).

 

Thiết kế mô hình thực nghiệm. Uy tín tín dụng của một cá nhân khi vay tiền ngân hàng được đánh giá bằng gì? Đó là độ lệch chuẩn (standard deviation) số ngày trả tiền gốc và lãi vay. Ví dụ khi đi vay, ngân hàng ấn định ngày 5 hàng tháng bạn phải trả tiền vay, nhưng đôi khi bạn trả vào ngày 7, ngày 10, và ngân hàng sẽ có vài chế độ nhắn nhở từ thấp đến cao như nhắn tin, gọi điện, cử người đến làm việc… Độ lệch chuẩn số ngày trả tiền gốc và lãi vay càng lớn cho thấy mức độ rủi ro của khách hàng càng cao, tức uy tín tín dụng thấp và ngược lại độ lệch chuẩn càng tiến đến zero thì khách hàng càng có uy tín tín dụng cao. Vậy thì nếu chúng ta tìm được các yếu tố nào đó đóng góp vào độ lệch chuẩn số ngày trả tiền gốc và lãi vay này một cách có ý nghĩa thống kê, nghĩa là vượt qua được các kiểm định thì yếu tố đó nên được xem xét để đưa vào thiết kế chính sách và vẽ ra chân dung khách hàng, cũng như thiết kế các hệ sinh thái để thu hút khách hàng.

 

Đương nhiên các thiết kế thực nghiệm kiểu cắt ngang này chỉ có giá trị trong một thời đoạn nào đó vì xã hội luôn vận động và luôn xuất hiện các nhân tố mới. Do đó, các mô hình máy tính ngày nay hầu hết là các mô hình động được thiết kế để quét tìm kiếm các tác động mới một cách liên tục, đồng nghĩa các chính sách được thiết kế cũng có tính chất động, cập nhật định kỳ, thường là 3 tháng. Vấn đề hiện nay không phải là trình độ lập trình hay kỹ thuật phần cứng mà là độ mở của các tập dữ liệu mà ta có thể tích hợp được đến đâu.

 

Các kết quả mà chúng tôi kiểm định được trình bày trong hình với dữ liệu cách đây hơn 10 năm, tại một số ngân hàng, nên chỉ có giá trị minh họa. Uy tín tín dụng của một cá nhân khi vay tín chấp được đo bằng độ lệch chuẩn số ngày trả tiền gốc và lãi vay, có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm người: có giao dịch chứng khoán, nhà đất và không có giao dịch chứng khoán nhà đất; còn lại, sự khác biệt không có ý nghĩa thống kê lên các nhóm yếu tố khác như địa vị xã hội, chức vụ, có gia đình hay độc thân, có nhiều người phụ thuộc hay không, mức thu nhập cao hay thấp. Điều này hàm ý rằng nhóm người có giao dịch chứng khoán nhà đất là đối tượng cần có chính sách kiểm soát đặc biệt khi cho vay tín chấp.

 

Hàm ý cho thiết kế chính sách. Một chính sách tốt là chính sách được thiết kế các điều kiện sao cho định hướng được đối tượng, sàng lọc đối tượng một cách khéo léo và tinh tế. Đi kèm với chính sách là các mẫu biểu checklist khái thác thông tin và quy trình huấn luyện cách khai thác thông tin cho nhân viên tín dụng. Bạn phải lưu ý nhân viên tín dụng rằng, nhiệm vụ trọng tâm của chúng ta là phải săn được khách hàng có uy tín tín dụng cao chứ không phải là săn đại gia. Không có mô hình kiểm định thống kê nào cho thấy đại gia sẽ trả tiền bạn đúng hạn, nghĩa là một người đi Rolls Royce, ở lâu đài, cặp kè chân dài không có tương quan với uy tín tín dụng của người đó. Càng không thể phán xét rằng ai đó đi xe đạp, mặc áo phông, nhìn như bác nông dân thì không có khả năng trả nợ. Làm ngân hàng, bạn phải hiểu rằng, người nuôi bạn chính là những người có khả năng trả nợ đúng hạn. Đó là lý do vì sao bạn phải đi tìm. Nhưng bạn không thể tìm bằng mắt mình được, mà dữ liệu chính là cơ sở để bạn tìm, dữ liệu ghi nhận lại hành vi của con người ở đâu đó mà nó sẽ phán ánh tốt nhất bản chất của họ. Đôi khi dữ liệu sẽ thông minh hơn sự quan sát của chúng ta, bởi vì chúng ta dễ bị cái hào nhoáng đánh lừa.  Hiểu điều này tốt hơn đối thủ cạnh tranh, nghĩa là bạn sẽ có được sự ổn định tốt hơn, đối thủ cạnh tranh sẽ rủi ro hơn.

 

Thiết kế chính sách thông minh sẽ tự động đẩy những khách hàng đầy rủi ro cho đối thủ cạnh tranh. Ví dụ, các điều kiện vay tín chấp gần như na ná nhau giữa các ngân hàng, nhưng trong quá trình khai thác thông tin, nếu chúng ta nhận thấy khách hàng có giao dịch chứng khoán hay nhà đất thường xuyện, thì lãi vay của người đó sẽ cao hơn mặt bằng chung k điểm phần trăm nào đó, hoặc thời đoạn vay ngắn hơn m tháng so với mặt bằng chung... Làm sao để xác định k, m cho nó mang tính cạnh tranh, vừa phòng thủ được rủi ro, vừa có thể kiếm được lợi nhuận. Xác định một cái ngưỡng đủ đẩy những tay anh chị cho những đại ca anh chị, nồi nào úp vung đó cho nó nhanh. Đây cũng là một bài toán thống kê rất thú vị nhưng xin được chia sẻ ở một dịp khác.

 

>>> The Data-Driven Mindset

 

Cách nào để nâng cao tư duy được dẫn dắt bởi dữ liệu phục vụ cho kinh doanh.

 

Thứ nhất, luyện tập cách đặt câu hỏi mang tính dẫn dắt. Data mining là một hành trình đi đào đãi tài nguyên dữ liệu. Nhưng quá trình này sẽ vô phương vô định nếu nó không được dẫn dắt bởi những câu hỏi đúng. Vậy câu hỏi đúng ở đâu ra và như thế nào là một câu hỏi đúng. Trong kinh doanh, tất cả các câu hỏi khôn ngoan nhất xoay quanh khách hàng. Trong hàng ngàn câu hỏi xung quanh khách hàng, câu hỏi nào giúp chúng ta tạo dựng năng lực được cạnh tranh, đó là câu hỏi đúng. Đương nhiên tất cả không có gì tuyệt đối và vĩnh cửu. Vũ trụ này vận hành không ngừng nghỉ, không có cái gì là không chuyển động, và mọi thứ không có cái gì là đảm bảo không có sự thay đổi. Cho nên tất cả các quá trình, bao gồm cả data mining cũng là các quá trình không bao giờ kết thúc.

 

Thứ hai là hoài nghi. Luôn suy xét và truy vấn là thói quen tư duy mà chúng ta nên luyện tập trong bất kỳ ngành nghề nào, trong bất kỳ thời đại nào. Lưu ý rằng, hoài nghi nhưng không phán xét và kết luận. Suy xét chứ không ngang tàng cãi bướng. Truy vấn chứ không độc đoán áp đặt mọi thứ. Chúng ta có quyền hoài nghi, thậm chí cần kích thích sự hoài nghi, vì hoài nghi là cuội nguồn của tri thức. Nhưng chúng ta cần đưa ra kết luận và quyết định dựa trên các kiểm định có ý nghĩa thống kê để hạn chế sai lầm, và để làm trọng tài cho các tranh luận. Tranh luận là tốt, nhưng tranh luận cũng cần có kết luận. Nếu tranh luận mà không có kết luận thì tất cả sẽ rất mệt mõi, lần sau không ai muốn tranh luận nữa, ù ù gạt gạt cho xong.

 

Data – Driven Mindset không phải là chuyện gì mới mẽ trong quản trị, nó đã được bàn trên 100 năm nay. Tuy nhiên, ngày xưa phương tiện để thiết kế thực nghiệm, cơ sở dữ liệu và các phương tiện kỹ thuật để tích hợp dữ liệu không đầy đủ và rẻ như bây giờ. Sự phát triển trong lĩnh vực data engineering (các cảm biến, camera hình ảnh,…) làm cho việc tích hợp dữ liệu và chi phí cho dữ liệu ngày càng rẻ. Từ đó hiện thực hóa được lý tưởng số hóa các quyết định kinh doanh.

Dữ liệu và việc hoạch định kinh doanh là một quá trình phản hồi 2 chiều. Đặt ra câu hỏi mang tính giả thuyết, kiểm định bằng dữ liệu. Từ dữ liệu phát hiện ra những xu hướng mới, lật lại các hoạch định. Cứ thế cái quá trình đệ quy này giúp chúng ta bồi tụ liên tục năng lực cạnh tranh mới, từ đó phát triển một cách bền vững.

 

>>> Vài lời cuối.

 

Hãy bắt đầu thay đổi văn hóa dữ liệu của tổ chức của bạn bằng những câu chuyện đầy cảm hứng. Hãy làm cho mọi người hiểu được hóa ra data là bạn của chúng ta, rất gần gủi và rất thân thiện. Đừng bắt đầu bằng cái gì đó đao to búa lớn tạo ra sự sợ hãi cái mới, lo lắng năng lực không theo kịp để rồi hình thành sự kháng cự ngầm. Rất nhiều doanh nghiệp chuyển đổi số đến mức phải thanh trừng nhân sự thì mới yên. Lột xác kiểu đó thì đau đớn lắm, máu me đầy người chả vui sướng gì. Con người thích nghe kể chuyện, đặc biệt là những câu chuyện đầy thú vị, qua những câu chuyện đó người ta không những bớt sợ mà còn muốn tham gia vào nó. Hãy chuyển đổi số doanh nghiệp bạn như cách các app cá độ bóng đá tiếp cận mấy anh culi vác đá.

Chúc thành công.

TƯƠNG LAI NÀO CHO ĐẤT NÔNG NGHIỆP

Đất đai là vấn đề quan trọng và nhạy cảm nhất trong xã hội VN, nền văn hóa nông nghiệp ngàn năm hình thành nên các giá trị và tập quán sinh sống. Người Việt ai cũng muốn làm chủ sở hữu một miếng đất. Đời người không miếng đất chọi chim được xem là "thất bại thảm hại, chết không có chổ chôn", ruộng đất bao la cò bay thẳng cánh được xem là thành đạt viên mãn, để lại của cải cho hậu thế. Chia gia sản, được quan tâm nhất là chia đất. Chính tập quán chia đất làm cho đất đai càng manh mún. Đời ông bà có 1000 công đất, đến đời cháu (50 năm) còn lại mỗi người chừng hơn chục công (1 ha). Với canh tác nông nghiệp 1ha thì chỉ là làm để ăn, có dư bán chút đỉnh, không thể sản xuất hàng hóa mang tính cạnh tranh được.

Lịch sử chính trị VN hầu hết để lại "di sản" lên đất: Cải cách ruộng đất, người cày có ruộng, đánh đuổi địa chủ cường hào ác quá…tức là băm những miếng đất lớn thành trăm ngàn miếng đất nhỏ chia đều cho nhiều người. Các cuộc cách mạng này tại thời điểm đó được xem như là “mang đến công bằng cho xã hội”. Nhưng hậu quả của canh tác manh mún, 100 năm nay, vẫn chưa thể nào có cách giải quyết. Đất đai nông thôn chính là rào cản quyết định đến sự hiện đại của nông nghiệp, quyết định đến đời sống của nông thôn, quyết định đến sản phẩm nông nghiệp VN có cạnh tranh ra thế giới được hay không.

 Hợp tác xã, dồn điền đổi thửa, cách đồng mẫu lớn…rất nhiều ý tưởng để giải quyết tình trạng sản xuất cục bộ manh mún của nông nghiệp, nhưng đến này gần như rất kém hiệu quả. Đừng mắc công đi lý giải tại sao, hãy nhìn về phía trước và tìm giải pháp.

 Trở lại như thời địa chủ chắc là không được rồi, thúc đẩy tích tụ ruộng đất càng không ai dám nói! Và đến lúc này thực sữ cũng không cần! Sản xuất nông nghiệp ngày nay cần trí, cần tri thức, cần công nghệ chứ không phải to lớn, sức cày sức trâu như thời xưa nữa. Cùng một diện tích canh tác, nông nghiệp công nghệ cao có thể cho ra sản lượng và năng suất gấp trăm lần thời xưa. Tuy nhiên, với mặt bằng chung của nông dân hiện nay điều đó là vô cùng khó khăn, bởi nó đòi hỏi kiến thức và nhiều kỹ năng hiện đại hơn. Nghĩa là cần cần con người được đào tạo đủ năng lực tri thức để làm.

Nông thôn VN sẽ chứng kiến các nhà đầu tư lớn có tiềm lực vốn và công nghệ đầu tư các mô hình trang trại sản xuất công nghệ cao. Và khi đó, người nông dân sẽ trở thành nông dân công nghiệp. Tức được thuê để làm trong các trang trại địa phương. Tất cả đều trông chờ vào nút thắt của giao thông. Giao thông gỡ đến đâu, trang trại nông nghiệp công nghệ cao sẽ mọc lên đến đó.

Song song đó, các mô hình farmstay sẽ phát triển để thỏa mãn nhiều mục tiêu, vừa giữ đất canh tác nông nghiệp, và giữ bầu không khí trong lành, vừa tạo cảnh quan cho nông thôn kiều diễm hơn. Vấn đề rất lớn hiện nay là mô hình farmstay không có khung pháp lý: canh tác bao nhiêu, nhà ở bao nhiêu trên đất nông nghiệp, không thấy ai đá động và bàn bạc gì để gỡ. Tất cả là đang làm chui!.

Mô hình farmstay có thể liên kết với rất nhiều nơi để làm du lịch: trường học để tăng trải nghiệm thiên nhiên cho học sinh, sinh viên; viện dưỡng lão (nursing home) để chữa lành bằng thiên nhiên; bệnh viện để trị liệu tâm lý…có thể mang đến rất nhiều lợi ích cho địa phương, đóng góp cho kinh tế địa phương một cách rất hiệu quả. Tuy nhiên, vẫn là câu đó, không có bất cứ một quy định pháp lý nào để làm. Tất cả là đang làm chui!.

Vai trò của nhà nước là kiến tạo khung pháp lý để các nhà đầu tư an tâm làm. Gỡ được khung pháp lý, tiền sẽ chảy về nông thôn, thì khi đó nông thôn mới thay đổi được, công ăn việc làm được tạo ra, đời sống người dân mới cải thiện, và khi đó không ai đổ về thành thị để sống chui rút trong các căn nhà trọ để làm gì.

HỌC VÀ LÀM VIỆC ONLINE.

Ngày nay, cách mạng số làm ta ngộ nhận ngồi trước máy tính là có thể "làm chủ cả thế giới". Công nghệ thông tin phát triển cho chúng ta tiếp cận thông tin nhanh hơn, thậm chí dù chẳng cần tìm, sáng ngủ dậy là tự động thông tin mới đập vào mặt, đi toilet nó cũng đi theo, leo lên giường ngủ nó cũng nằm kế bên...

Thông tin bùng nổ là có lợi hay có hại cho trí não của mỗi người? đó là câu hỏi tầm bậy, dẫn đến câu trả lời tầm phào, từ đó bài xích "thế giới ảo xấu xa". Chúng ta phải hiểu rằng bản thân phương tiện không có tội, phương tiện là phương tiện còn dùng thế nào cho có ích là việc của con người. Kỹ thuật số không tạo ra cám dỗ, con người tạo ra cám dỗ để dụ nhau nhằm mục đích trục lợi. Cho nên, trang bị kỹ năng làm việc trên môi trường số là cực kỳ quan trọng cho con người ngày nay.

Vậy, làm việc và học hành trên môi trường số cần lưu ý điều gì để cải thiện hiệu quả, hiệu năng và hiệu suất cho chúng ta.

1. Mind Wandering - Tâm trí lang thang.

Là hiện tượng trí não không thể tập trung vào một việc gì. Lúc nghĩ chuyện này, lúc nghĩ chuyện kia rất lộn xộn, mất kiểm soát, từ đó giảm hiệu quả làm việc. Ví dụ: tôi dự định soạn một bài thuyết trình, vừa mở PPT ra thì có tin nhắn zalo, báo có mail tới, thế là tôi phải xem coi ai nhắn cái gì... hậu quả là cả buổi tôi không soạn được slide nào, toàn loay hoay trả lời email, tin nhắn. Deadline thì chồng chất mà suốt ngày tâm trí cứ lang thang không làm được cũng rất dễ làm cho con người ta xì stress.

Mind wandering làm giảm hiệu quả học tập, hiệu suất làm việc kinh khủng, tăng mức độ sai sót trong công việc, từ đó gây ra thiệt hại đôi khi không lường hết được. Hệ sinh thái số càng phong phú, càng gia tăng mind wandering. Thử nghĩ, một nhân viên văn phòng dùng 1/2 thời gian cho shopping, săn deal, chat, vào các group trên mạng hóng chuyện, dành thời gian cho các vấn đề thời sự thị phi “lai trym của chị Hằng, truy tìm Diễm My”…, thì doanh nghiệp sẽ thiệt hại thế nào. Một công nhân đứng máy, mà các group zalo cá độ bóng đá, số đề, kèo trên kèo dưới…nhấp nháy liên tục thì khả năng tai nạn lao động sẽ tăng rất nhanh.

Có một việc làm tôi rất lo ngại, một nhân viên y tế thường có nhiều group zalo trao đổi thông tin nội bộ và bên ngoài (gia đình, bạn bè). Gần như nó nhấp nháy liên tục ngày đêm. Nhắn nhau, dặn nhau chăm sóc người bệnh cũng có, gửi bệnh cũng có, thị phi trong bệnh viện, rồi cả đến việc xả stress chửi bới sếp, đủ cả…sự thuận tiện mang đến 1 phần, nhưng tác động gây mất tập trung sẽ rất lớn. Mà nhân viên y tế mất tập trung thì dễ xảy ra sai sót y khoa dẫn đến hậu quả thậm chí chết người. Nhầm lẫn, râu ông này cắm càm bà nọ, quên, đầu nghĩ việc này, tay làm việc khác thì rất rất là nguy hại. Không ai thống kê mỗi năm có bao nhiêu cái chết do nhầm lẫn , quên của nhân viên y tế, nhưng nó hiện hữu thường xuyên trong bệnh viện.

Nói thế không có nghĩa mind wandering là luôn tai hại. Tùy vào đặc điểm ngành nghề của chúng ta. Có ngành nghề cần sự cẩn trọng, tin cậy, chính xác. Nhưng cũng có ngành nghề đòi hỏi sự bay bổng, bâng quơ, lộn xộn để bật ra ý tưởng mới khác lạ. Những nhà biên kịch, nhà văn, nhà thơ, kiến trúc sư, nhà thiết kế đồ họa…những ngành nghệ thuộc lĩnh vực công nghiệp sáng tạo lại rất cần mind wandering!

Cho nên, nơi đâu cần phải “cắt kết nối”, nơi đầu cần phải được kết nối thường xuyên. Đó là sự vận dụng linh hoạt mà một giám đốc nhân sự cần phải thuyết phục nhân viên mình. Cá nhân tôi khuyên các anh chị NVYT đừng lạm dụng các group zalo trong công việc và các bệnh viện cần thể chế hóa các nhóm zalo này. Nghĩa là nó cần được quy định việc sử dụng nhằm mục đích hỗ trợ công việc như thế nào. Khi nhân viên y tế bước vào ca trực, ca mổ, ca hội chẩn, vào phòng lab, quầy phát thuốc,…(nhân viên vừa soạn thuốc vừa lướt FB thì tôi chắc rằng BV sẽ phải đi quỳ lạy xin lỗi) tốt nhất nên ngắt kết nối, chỉ nên giữ lại liên lạc điện thoại truyền thống.

2. Gia tăng nơron cho Google Brain, làm suy giảm nơron của chính mình.

Ngày xưa đi học, khi nghe một câu hỏi của thầy, suy nghĩ nát óc, thậm chí có khi nghĩ mấy ngày không ra. Nhiều người trách thầy ác. Nhưng thật sự thầy mới là người ơn cho đời ta, vì nhờ câu hỏi của thầy mà não ta gia tăng được vài trăm triệu kết nối. Ai cũng biết, suy nghĩ sẽ giúp gia tăng kết nối nơron cho não bộ từ đó giúp phát triển vô hạn trí tuệ con người. Suy nghĩ thường rất mệt, tốn nhiều năng lượng, chẳng vui sướng thoải mái như xem film, nghe nhạc, chơi game. Phàm là người không ai hoãn được cái sự sung sướng.

Ngày nay đi học, thầy hỏi gì, chả cần phải nghĩ, lên GG hỏi cho nó nhanh. Chúng ta cần hỏi GG, bộ não GG càng lớn mạnh, càng thông minh hơn, và càng thống trị ta nhiều hơn. Hệ thống AI của GG rất khoái chúng ta hỏi, vì câu hỏi của chúng ta chính là nhiên liệu cho cỗ máy Machine learning vận hành ngày càng hiệu quả hơn. Nhưng càng hỏi GG, não ta càng teo lại vì không phải suy nghĩ thì lấy gì có kết nối nơron để mà gia tăng chất xám cho não bộ. Các nghiên cứu về khoa học thần kinh não bộ đã cho thấy một sự khác biệt rất rõ ràng quá trình hình thành kết nối nơron giữa 2 nhóm thực hành brainstorming có sự trợ giúp của GG và không có sự trợ giúp.

Đây chính là vấn đề nghiêm trọng cho các cấp học nhỏ trong bối cảnh Covid hiện nay. Quan sát các đứa trẻ học online, tôi thực sự rất lo lắng, khi các đứa trẻ sử dụng thành thạo các công cụ của GG. Thầy cô hỏi là trả lời được ngay. Nhưng bộ não các đứa trẻ này không nở ra chút nào, đó chẳng qua là một quá trình transferring hời hợt thông tin từ GG qua lỗ tai cô giáo.

Không chỉ là cấp học phổ thông, sinh viên đại học cũng vậy, khi tôi đưa ra một tình huống thảo luận, điều làm tôi oải chè đậu nhất các bạn bê nguyên trên GG đọc lại để trả lời tôi. Còn các bài tập cá nhân, bài tập nhóm thì càng kinh khủng hơn. Có lẽ cái bàn phím của sinh viên, học hết 4 năm đại học, phím Ctrl-C, Ctrl-V là mòn nhiều nhất. Thật sự với một giảng viên đại học có làm nghiên cứu, câu trả lời sinh viên nói ra bằng ngôn ngữ suy nghĩ của người mới tiếp nhận tri thức, và những câu viết ra từ copywriter làm ad words trên GG, không khó để phân biệt. Cái mà tôi muốn nghe chính là những gì bạn nghĩ, chứ không phải những gì ai đó viết ra câu view trên internet. Môi trường internet tràn đầy kiến thức, nhưng các bạn không đủ khả năng sàng lọc đâu là kiến thức chuẩn tắc, đâu là cảm nghĩ cá nhân, đâu là viết ra để câu view câu like. Chỉ những chuyên gia sâu trong ngành, lĩnh vực mới đủ khả năng sàng lọc nó. Nên, với một sinh viên đại học, tra cứu tham khảo trên internet phải được thầy cô xác nhận nguồn gốc tin cậy. Một tiểu luận, luận văn có trích dẫn từ nguồn không rõ trên internet coi như là không có giá trị.

Một lời khuyên chân thành. Khi bạn gặp một vấn đề hóc búa (câu hỏi khó, vấn đề khó…) Đừng bắt đầu bằng câu hỏi cho GG. Nó sẽ làm bạn lệ thuộc GG và suy nghĩ của bạn bị dẫn dắt bởi ai đó, tự bạn đóng khung tư duy bạn thành tư duy người khác, rất dở. Hãy suy nghĩ trước và tìm câu trả lời trước. Phải cố gắng kềm chế! Sau đó chúng ta thử dùng GG để kiểm chứng lại. Nếu có quá nhiều khác biệt với mình nghĩ, đừng có lo lắng, biết đâu đó lại là chuyện đáng mừng. Thế giới này mong đợi người nghĩ khác các bạn ạ. Ngược lại, thấy quá xá giống mình nghĩ, nên nghĩ thêm để tìm cái gì đó khác đám đông suy nghĩ. Vì nghĩ giống người ta nghĩ chỉ mới là đám đông, chưa thể vượt ra khỏi đám đông.

3. Tương tác xã hội (social interaction) trong môi trường online, thành phần cảm xúc (emotion) bị vô hiệu hóa và để lại nhiều hậu quả chưa có cách khắc phục.

Cảm xúc là nguồn cội của động lực, sáng tạo và ký ức. Có sự lo lắng (lo hết tiền, hết gạo…), có sự cảm thông (thấy cha mẹ vất vả, vợ chồng vất vả…) thì chúng ta mới có động lực làm việc. Có sự thấu cảm, thấu hiểu thì mới có sự sáng tạo mang đến nhiều lợi ích hơn cho con người (xót thương nhiều người bệnh tật chết nên phát minh ra thuốc, phương pháp điều trị mới…). Có trải nghiệm vui buồn ghét giận thì mới có ký ức cho cuộc đời con người (mối tình đầu không phai…). Thử nghĩ đời ai đó mà không có ký ức thì khác nào bị chết não. Tuy nhiên, để sử dụng được cảm xúc như là một nguồn lực, một chất xúc tác cho năng lượng làm việc của con người chúng ta cần phải luyện tập để nâng cao trí thông minh cảm xúc.

Trí thông minh cảm xúc là khả năng nhận biết cảm xúc của mình, kiểm soát nó và nhận biết cảm xúc của người khác, và ảnh hưởng lên cảm xúc của người khác. Rất nhiều người hiểu sai khái niệm trí thông minh cảm xúc, thường quy kết cảm xúc với những điều tiêu cực trong cuộc sống như sự giận dữ, sự đả kích và sự buồn bã lo âu. Mỗi người chúng ta sống trong mối tương tác xã hội, chúng ta cần có cảm xúc, chúng ta cần biết vui, biết buồn, biết giận, biết sợ, biết lo…nhưng chúng ta đừng để nó dẫn dắt chúng ta đến với những hành vi mất kiểm soát. Một người mất hết cảm xúc, hoặc lệch lạc cảm xúc mới là bệnh tật đáng lo ngại. Các tội phạm giết người hàng loạt thường cảm thấy kích thích khi cắt cổ ai đó. Nếu bạn nhìn ai đó chết mà trong lòng không lo lắng gì. Đó là não bạn đạng bệnh rồi đấy. Nhưng từ sợ đến hành vi bấn loạn là một khoảng cách cần luyện tập cho trí não. Chúng ta biết sợ, nhưng chúng ta không được bấn loạn, vì bấn loạn không giúp chúng ta giải quyết bất cứ thứ gì.

Sự đồng cảm, thấu cảm sẽ đến khi bạn nhận biết được cảm xúc của ai đó và hiểu được vì sao họ có cảm xúc như vậy. Khi bạn đồng cảm và thấu cảm được với ai đó thì bạn mới có khả năng ảnh hưởng đến người đó.

Vấn đề nghiêm trọng hiện nay khi tương tác online là cảm xúc bị triệt tiêu. Bởi cảm xúc được cảm nhận bởi 5 giác quan chứ không đơn thuần chỉ là nhìn và nghe. Làm việc online không thể có ánh mắt cảm thông, động viên. Làm việc online không thể có cái vỗ vai tin cậy. Làm việc online không thể có cái mùi cơ thể để níu nhau bàn bạc thâu đêm…Tương tự như vậy khi đến lớp học. Giọt mồ hôi của người thầy là ký ức của học trò. Cãi nhau đỏ mặt tía tai vì những ý nghĩ khác biệt là chất xúc tác cho học hành, tìm tòi tri thức. Cái đập bàn của ông thầy nóng tính mới là động lực mạnh mẽ cho sự chuẩn bị bài thuyết trình chu đáo…tất cả những thứ đó, không có được trong môi trường online.

Hiện nay chưa có một nền tảng học tập, làm việc online nào khắc phục được chuyện này, và đó là lý do vì sao Metaverse ra đời. Nền tảng này hy vọng có thể truyền tải được thực hơn sự tương tác giữa người với người, trao gởi trọn vẹn hơn cảm xúc gữa người với người. Từ đó không làm mất đi vốn quý giá của con người đó là cảm xúc (emotional capital – xin lưu ý kinh tế học đã xác nhận cảm xúc là một loại vốn, như vốn xã hội social capital của con người).

>>> Vài lời cuối.

Học online vẫn còn nhiều thách thức. Nó vẫn chưa phù hợp với lứa tuổi phổ thông trở xuống (<18), vì lứa tuổi này cần nhiều sự nuôi dưỡng cảm xúc của người thầy/cô, cũng như sự tự giác chưa được rèn luyện đủ. Đặc biệt là chưa đủ sức chiến đấu với các cám dỗ của đội quân kiếm tiền bằng cách bán sự sung sướng thỏa mãn. Rất mong ngành giáo dục hiểu rõ điều này. Học online chỉ phù hợp cho các cấp học cao hơn như đại học, cao học hay học nâng cao chuyên đề ngắn sau khi ra trường đi làm.

Riêng làm việc online cũng chỉ phù hợp với các nhóm công việc mang tính chất ổn định, đơn giản đã có sẵn quy trình, mang tính các tác vụ mang tính chất tracking và routine. Các cấp độ giải quyết vấn đề phức tạp mang tính chiến lược vẫn cần được tương tác trực tiếp hơn là ngồi trước máy tính nhìn nhau qua màn hình.

Bài viết này được viết ra khi bất ngờ nhận được email mời tham gia dự án Metaverse từ FB để phát triển một vài nền tảng virtual reality (VR) cho học tập và làm việc online (một tác động bất chợt của mind wandering). Tiếc là mình không có thời gian nên đã từ chối, vì còn nhiều việc làm chưa xong. Cũng rất muốn biết FB sẽ giải quyết các vấn đề thách thức nêu trên bằng cách nào.