Đáp án môn Lịch sử tốt nghiệp THPT quốc gia 2018 tất cả mã đề

Gia đình của Sawsan nhận ra rằng con gái sớm có năng khiếu học tập. Vì vậy, cha mẹ đã cho Sawsan học một chương trình giảng dạy sớm hơn thực tế vài năm khi con được giáo dục ở nhà. 

Mẹ là người chịu trách nhiệm về việc học của con gái ngay từ những ngày đầu tiên và sau đó chọn một tiến sĩ từ Đại học Brown để dạy kèm con ở nhà. Bà cho biết gia đình luôn cố gắng hết sức để khuyến khích Sawsan phát triển sở thích và năng lực.

“Chúng tôi đã nói chuyện với con về những phát triển mới mà chúng tôi đọc được, chúng tôi cũng cho con nghe Đài phát thanh Công cộng Quốc gia NPR và tìm hiểu về những khám phá khoa học tiên tiến”.

Được biết, cô bé Sawsan mới 9 tuổi đã lấy được bằng tốt nghiệp THPT và vượt qua Bài kiểm tra sẵn sàng cho giáo dục sau trung học (PERT)- một bài kiểm tra xếp lớp mà bang Florida sử dụng để xác định xem liệu một học sinh đã sẵn sàng cho khóa học cấp đại học.

Khi lên 10 tuổi, Sawsan đã tham gia các lớp học trực tiếp tại Cao đẳng Broward. Cô bé bắt đầu học một lớp mỗi học kỳ để có thời gian thích nghi với chương trình giảng dạy nâng cao hơn, nhưng dần đã chứng minh được năng lực thích ứng xuất sắc của bản thân.

Buổi học đầu tiên tại phòng thí nghiệm, giáo sư yêu cầu sinh viên tìm một vật thể và lau nó để tìm vi khuẩn. Tờ Herald đưa tin, trong khi hầu hết học sinh lau bàn hoặc điện thoại di động, Sawsan đã lôi chú gấu bông Ben màu trắng của mình ra và lau chùi nó.

Một người bạn cùng lớp đã bối rối và hỏi tuổi cô bé.

"Mười tuổi", Sawsan trả lời.

“Lúc đầu, mọi người đều giúp đỡ em, gọi em là ‘cưng’, ‘bé yêu’, nhưng đến cuối học kỳ, tất cả các sinh viên trong lớp đều nhờ em giúp đỡ trả lời những câu hỏi", Sawsan nhớ lại.

Ước mơ khai phá trí tuệ nhân tạo y tế

Đại dịch Covid-19 khiến các hoạt động ngoại khóa của Sawsan phải chuyển sang trực tuyến hoặc bị hủy bỏ. Nữ sinh có nhiều thời gian rảnh hơn để tham gia nhiều lớp đại học cùng một lúc.

Năm 2021, Sawsan được nhận vào Đại học Florida. Cha Wesam Ahmed, một bác sĩ tại trung tâm ung thư của Phòng khám Cleveland ở thủ đô Abu Dhabi (Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất), mong muốn một ngày nào đó con gái sẽ lối nghiệp cha bước vào lĩnh vực Y học.

“Tôi luôn nói với con gái: Con có thể lái xe với tốc độ 200 dặm một giờ. Nếu con muốn lái xe ở tốc độ 50 thì không sao, nhưng con nên cố gắng lái ở tốc độ 200. Chúng tôi chưa bao giờ ép cháu ngồi học; con làm điều này bởi vì muốn làm điều đó”.

Sawsan bộc bạch: “Các bác sĩ như bố em đã cứu không ít mạng người, nhưng nếu em phát minh ra công nghệ có thể ứng dụng trong y học có thể cứu được nhiều mạng sống cùng một lúc”.

Sinh viên Đại học Florida giải thích rằng bản thân được truyền cảm hứng từ những người phụ nữ dấn thân mạnh mẽ trong lĩnh vực STEM (khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học), cho biết kỹ sư y sinh Andrea Gellatly là một trong những hình mẫu mà em hướng đến.

Khi không đắm mình vào khoa học, Sawsan thích nghệ thuật, nghe nhạc, xem phim Disney và chơi trò chơi điện tử, giống như bất kỳ bạn bè đồng trang lứa.

Sau khi học xong bằng cử nhân, Sawsan dự định sẽ theo đuổi học vị tiến sĩ Y khoa và mơ ước làm việc với trí tuệ nhân tạo trong y học. Cô bé từng đọc một nghiên cứu kết luận rằng trí tuệ nhân tạo có thể chính xác hơn X quang trong việc phát hiện ung thư ở bệnh nhân, vì vậy cô muốn khám phá khả năng đó. 

 “Hãy nhắm tới các vì sao và đừng đánh giá thấp bản thân. Tâm lý và thái độ sống đó đã đưa em đến đây".

Tử Huy

Nếu muốn giỏi khía cạnh nào, cần xây dựng chương trình trực tiếp phát triển khía cạnh đó. Nếu bắt học sinh tiếp tục luyện bài, đó là cách chắc chắn đảm bảo sự thất nghiệp sau khi tốt nghiệp.

Trước năm 2024, nền giáo dục dù có kém hiệu quả cũng không quá nghiêm trọng vì nền kinh tế vẫn thiếu lao động, học giỏi hay học kém vẫn kiếm được việc, chỉ là mức lương khác nhau. Tuy nhiên Gen AI và robot làm bùng nổ năng suất lao động.

Bố mẹ cần chọn cho con chương trình học tập trung vào việc đặt câu hỏi vì nếu tiếp tục học theo chương trình cũ, việc thất nghiệp là rất khó tránh khỏi. Và bất cứ người lao động nào cũng phải nhanh chóng nâng cao năng lực đặt câu hỏi để có thể tiếp tục phát triển bản thân. 

Năng lực đặt câu hỏi 

Năng lực đặt câu hỏi là năng lực quan trọng nhất ở thời đại Gen AI.

Hầu như ai trên thế giới cũng biết câu chuyện “Eureka” của Archimedes (Ác-si-mét 287BC) nhà triết học tự nhiên, nhà sáng chế thời Hi Lạp cổ đại. Ông vĩ đại đến mức có nhiều sáng chế (tạo ra cơ chế mới như máy móc, phương pháp sản xuất), và phát minh (phát hiện ra các quy luật có sẵn trong tự nhiên) vẫn được dùng rộng rãi đến ngày nay.

Từ Eureka nổi tiếng với câu chuyện Archimedes đặt câu hỏi khi ông bước vào bồn tắm: tại sao nước dâng lên, dâng lên bao nhiêu? Archimedes đặt ra câu hỏi phù hợp rồi thì việc tìm lời giải cho các vấn đề khó trở thành việc dễ.

Socrates (470BC) lập ra nền tảng cho trường phái triết học phương tây, nhờ đó có các ngành khoa học công nghệ hiện đại. Phương pháp chính của Socrates là đặt câu hỏi, ông nói rằng năng lực cao nhất của người là đặt câu hỏi cho mình và cho người khác.

Giai đoạn dài của loài người trước Gen AI, đã có quá nhiều câu hỏi hay nhưng chưa được trả lời, nên khái niệm “kỹ năng giải quyết vấn đề” được coi là quan trọng. Khi Gen AI trở nên phổ biến vào đầu năm 2023, kỹ năng đặt câu hỏi (prompt engineering) lập tức trở thành kỹ năng quan trọng nhất của con người, trở thành công việc được trả lương cao nhất mà không cần bằng cấp hay kiến thức gì.

Luật chơi định hình cấu trúc của trò chơi, từ đó chi phối chiến lược tối ưu của người chơi và quyết định đến cân bằng Nash (Nash equilibrium) của trò chơi. Tư duy kiểm tra CTT ngày nay là luật chơi tệ hại. Nó ép con người phải lãng phí thời gian giải bài, thậm chí là luyện bài.

Trước năm 2023, giải bài là kỹ năng chính để kiếm tiền với lao động trí óc. Tuy nhiên, giải bài giỏi không giúp giỏi ra bài hay dùng bài.

Câu hỏi đúng để giải bài toán 9 thập kỷ

Tôi minh họa mệnh đề này bằng việc phân tích quá trình FIFA xây dựng hệ thống xếp hạng dựa trên Elo: Tính điểm Elo cần kỹ năng toán rất đơn giản, người học cấp 2 trình độ trung bình có thể tính được dễ dàng chỉ cần giấy và bút chì. Nền tảng lý thuyết của Elo bắt nguồn từ Pairwise comparision năm 1927, mãi 33 năm sau, 1960 Elo mới được áp dụng cho liên đoàn cờ vua Mỹ, mất thêm 58 năm nữa, 2018 FIFA mới chịu áp dụng Elo để xếp hạng các quốc gia thành viên.

FIFA đã nhiều lần áp dụng nhiều kiểu xếp hạng kém cỏi khác nhau bất chấp nhiều bài báo đã công bố rằng các phương pháp xếp hạng khác mà FIFA áp dụng có độ chính xác kém xa Elo. Theo cách cũ của FIFA, đội Ba Lan hạng 8, Tây Ban Nha hạng 10, trong khi theo Elo thì Ba Lan hạng 19, Tây Ban Nha hạng 3. Xếp hạng kém chính xác khiến chia bảng thi đấu lung tung, khiến các giải đấu giảm hấp dẫn.

Ví dụ nếu hỏi câu này: “Tôi quản lý liên đoàn e-sport trò chơi đối kháng giống như bóng bàn. Hãy gợi ý cho tôi cách định lượng trình độ của các đội tuyển để chia bảng thi đấu?” thì các AI đều gợi ý ngay việc dùng Elo.

Nếu hỏi “Tôi quản lý liên đoàn e-sport trò chơi đối kháng giống như bóng bàn. Hãy gợi ý cho tôi cách xếp hạng các đội tuyển để chia bảng thi đấu?” thì Claude-3 gợi ý Elo nhưng GPT-4v không nhắc gì đến Elo mà dùng cách tư duy như FIFA thời trước Elo.

Đó là ví dụ cho thấy đặt câu hỏi cho Gen AI tốt thì trong 1 phút có thể thay cho việc lãng phí 91 năm. Kỹ năng đặt câu hỏi sẽ đem lại giá trị to lớn cho xã hội.

Từ xưa, người ta đã có câu nói: “Talent hits a target no one else can hit; Genius hits a target no one else can see” (Tài năng bắn trúng mục tiêu mà không ai khác có thể bắn trúng; Thiên tài bắn trúng mục tiêu mà không ai khác có thể nhìn thấy). 

Như vậy, năng lực cao nhất từ xưa vẫn là năng lực xác định mục tiêu, là phần đầu tiên của năng lực lãnh đạo. Xưa kia 1 người đặt mục tiêu thì vô vàn người khác phải lao động rất lâu mới giải được, nhưng với sự xuất hiện của Gen AI, việc đặt câu hỏi đã trở thành công việc hàng ngày của mỗi người. Năng lực đặt câu hỏi cần được biến thành kỹ năng được dạy hàng loạt cho mọi người.

Cách phát triển kỹ năng đặt câu hỏi

Nếu đặt câu hỏi là kỹ năng quan trọng nhất trong tương lai thì chúng ta cần tìm ra phương pháp để đo (assess) và kế hoạch để phát triển kỹ năng này.

Trong quá khứ, tôi may mắn đã có dịp triển khai hệ thống dựa trên Elo để đo năng lực cho doanh nghiệp nên có sẵn công cụ để thực hiện việc này. Tuy nhiên, công trình đó dài tới 300 trang nên không thể trình bày được dưới khuôn khổ một bài viết. Những người quan tâm có thể liên hệ tôi để được chia sẻ nhiều hơn về vấn đề này, hoặc nếu có nhiều người quan tâm, tôi sẽ tiếp tục chia sẻ từng phần.

Nguyễn Đình Nam - Nhà sáng chế với 20 năm kinh nghiệm làm AI, đã từng triển khai thành công hệ thống dựa trên Elo để đánh giá năng lực của các doanh nghiệp.

Kỷ nguyên AI và giấc mơ của người Việt