Cách tiếp cận dạy của tôi/2

Có ba yếu tố xác định ra thành công của học sinh: Tri thức, Thái độ, và Động cơ. Nếu các thầy cô giáo có thể đề cập tới ba yếu tố này, họ có thể giúp cho học sinh học và phát triển những kĩ năng thích hợp để thành công trong nghề nghiệp của họ.

Để động viên học sinh, tôi thường yêu cầu họ liệt kê ra “các công ti mơ ước” của họ mà họ muốn làm việc và nghiên cứu các yêu cầu kĩ năng của những công ti này rồi nhận diện kẽ hở kĩ năng (tức là, những kĩ năng họ không có) và liệt kê các môn học mà họ phải học để lấp lại kẽ hở này. Bằng việc biết lí do tại sao họ cần học các môn này dựa trên nghề nghiệp của họ, mọi học sinh đều được tự động viên học và làm việc chăm chỉ để phát triển kĩ năng của họ.

Chẳng hạn:

Công ti mơ ước # 1: Flatiron Inc.

Kĩ năng được yêu cầu:

  1. Kinh nghiệm trong Python, Java, C++, và  JavaScript.
  2. Kinh nghiệm làm việc với một số lĩnh vực sau: hệ thống phân bố và song song, học máy, truy lục thông tin,
  3. Thành thạo trong cấu trúc dữ liệu và thuật giải
  4. Kinh nghiệm trong xây dựng các giải pháp đổi qui mô được cho các vấn đề học máy

Kẽ hở kĩ năng:

  1. Hệ thống phân bố và song song.
  2. Hadoop và Spark cho học máy

Môn học để lấp kẽ hở:

  1. (15 642) Hệ thống phân bố và song song trong học kì mùa xuân
  2. (10 658) Học máy với tập dữ liệu lớn vào học kì mùa thu
  3. (10-642) Hệ thống học máy: Hadoop & Spark vào học kì mùa thu

Công ti mơ ước # 2: Deep-mind Inc.

Kĩ năng được yêu cầu:

  1. Kinh nghiệm trong Python và Java
  2. Tri thức về học máy và thống kê
  3. Tri thức về thiết kế thuật giải
  4. Tri thức trong thị giác máy tính
  5. Tri thức trong phân tích ảnh
  6. Tri thức làm việc về TensorFlow hay khung tương tự
  7. Kinh nghiệm với thiết kế đa mạch và tính toán song song/phân bố

Kẽ hở kĩ năng:

  1. Tính toán song song và phân bố
  2. Thị giác máy tính
  3. Thống kê

Môn học lấp kẽ hở:

  1. (15 642) Hệ thống phân bố và song song vào học kì mùa xuân
  2. (10 658) Học máy với tập dữ liệu lớn vào học kì mùa xuân
  3. (10-674) Thị giác máy tính vào học kì mùa thu
  4. (11-661) Thống kê cho khoa học dữ liệu vào học kì mùa thu.

Cách tốt nhất để động viên học sinh học là tích hợp điều họ học trên lớp với thông tin về nghề nghiệp tương lai của họ. Khi học sinh hiểu lí do TẠI SAO họ cần học lớp nào đó, kĩ nằng NÀO họ cần để có được việc làm mơ ước của họ, và KHI NÀO họ học những môn này trước khi tốt nghiệp, phần lớn trong họ sẽ trở thành người có động cơ riêng.  Khi học sinh có khả năng làm điều cần được thực hiện, điều họ phải học để làm lợi cho bản thân họ, họ có lí do và động cơ để hoàn thành các môn này, ngay cả những môn thách thức nhất, không cần ai đó khuyến khích họ.

Để giúp làm mạnh động cơ của họ, tôi thường mời diễn giả khách từ công nghiệp hay các cựu sinh viên trở lại và chia sẻ kinh nghiệm làm việc của họ với các học sinh. Điều đó cũng giúp kết nối giữa tài liệu môn học và nghề nghiệp mà học sinh muốn làm.

English version

Full article: My teaching approach part 2

Tác phẩm, tác giả, nguồn

  • Tác phẩm: Lời khuyên về giảng dạy dành cho giáo viên
  • Biên tập: Kipkis.com
  • Nguồn: Blog của giáo sư John Vu, Carnegie Mellon University.

Có thể bạn muốn xem