Ban đầu, trong quá trình định hướng học tập cho con trẻ, chúng tôi đã áp dụng phương pháp tiếp cận lý thuyết dựa trên tài liệu học tập truyền thống, cụ thể là sách giáo khoa dạng giấy. Tuy nhiên, sau một giai đoạn quan sát và đánh giá, chúng tôi nhận thấy phương pháp này chưa thực sự tối ưu về mặt hiệu quả tiếp thu kiến thức, đồng thời bộc lộ những hạn chế trong việc khơi gợi và duy trì niềm hứng thú học tập nơi các con.

Nhận thức được điều đó, chúng tôi đã chủ động đầu tư nguồn lực để phát triển một hệ thống phần mềm quản lý học tập tùy chỉnh. Mục tiêu của phần mềm này là số hóa và hệ thống hóa quy trình học lý thuyết, cho phép ghi nhận chi tiết lịch sử học tập của từng cá nhân: thời điểm truy cập, nội dung bài học cụ thể, tần suất ôn tập và các chỉ số liên quan khác. Mặc dù giải pháp này mang lại một số cải thiện nhất định trong việc theo dõi tiến độ, trải nghiệm tổng thể vẫn chưa đạt được mức độ tối ưu như kỳ vọng. Nguyên nhân chính nằm ở chỗ cấu trúc kiến thức được tích hợp vào hệ thống còn khá tĩnh, thiếu đi sự linh hoạt và khả năng tương tác trực quan cần thiết để người học có thể tra cứu, liên kết và khám phá thông tin một cách tức thời và hiệu quả.

Bước ngoặt thực sự chỉ đến khi chúng tôi khám phá và trải nghiệm NotebookLM (notebooklm.google.com) – một nền tảng công nghệ hỗ trợ học tập dựa trên trí tuệ nhân tạo với tiềm năng vượt trội. Công cụ này không chỉ cung cấp khả năng quản lý và tổ chức toàn bộ kho kiến thức số hóa một cách khoa học, mà điểm đặc biệt nổi trội là nó cho phép người học, cụ thể là các con chúng tôi, đặt bất kỳ câu hỏi nào liên quan trực tiếp đến nội dung tài liệu đã được tải lên. Khả năng tương tác hỏi đáp này mở ra một phương thức học sâu, chủ động và cá nhân hóa hơn rất nhiều.

Quy trình triển khai phương pháp học tập mới này khá tinh gọn và dễ tiếp cận:

1. Truy cập nền tảng: Mở trình duyệt và điều hướng đến địa chỉ notebooklm.google.com.
2. Nạp tài liệu: Tải lên các phiên bản điện tử (ví dụ: PDF) của sách giáo khoa hoặc tài liệu học tập cho từng môn học cụ thể vào không gian làm việc của NotebookLM.
3. Hệ thống hóa kiến thức: Sử dụng các công cụ của NotebookLM để phân tích và tự động tạo ra các cấu trúc tóm tắt, sơ đồ tư duy, hoặc các hình thức biểu diễn trực quan khác từ chính nội dung tài liệu đã tải lên.
4. Học tập có định hướng: Bắt đầu quá trình học bằng cách tương tác với cây sơ đồ kiến thức hoặc các cấu trúc đã được tạo ra, giúp hình dung tổng thể và mối liên kết giữa các đơn vị kiến thức.
5. Tương tác và đào sâu: Chủ động đặt câu hỏi, thảo luận với trợ lý AI tích hợp sẵn về bất kỳ khía cạnh nào của bài học chưa rõ hoặc cần làm sâu sắc thêm, từ đó củng cố và mở rộng hiểu biết một cách hiệu quả.

Yếu tố tiên quyết và quan trọng nhất để có thể áp dụng thành công phương pháp luận này chính là việc phải có sẵn nguồn tài liệu học tập dưới dạng bản mềm (ưu tiên định dạng PDF) để nền tảng NotebookLM có thể xử lý và phát huy tối đa các tính năng thông minh của mình.