
ນັກສຶກສາໄດ້ຮຽນຮູ້ຂໍ້ມູນຂ່າວສານໃນວັນເລືອກຕັ້ງມະຫາວິທະຍາໄລ ຈັດຕັ້ງໂດຍໜັງສືພິມ Tuoi Tre - ພາບ: ແທງ ຮິບ
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ໃນຂະບວນການແນະນໍາອາຊີບຈະບັນລຸປະສິດທິພາບຈາກການວິເຄາະຄວາມສາມາດຂອງນັກຮຽນ, ຄາດຄະເນແນວໂນ້ມແຮງງານເພື່ອແນະນໍາຍຸດທະສາດຄວາມປາດຖະຫນາສະຫຼາດ. ນີ້ແມ່ນໂອກາດໃໝ່ທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກຮຽນລຸ້ນ 2K8 ເລືອກເອົາວິຊາທີ່ເໝາະສົມ, ໂຮງຮຽນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມກົດດັນ ແລະ ມີຄວາມໝັ້ນໃຈຫຼາຍຂຶ້ນກ່ອນມະຫາວິທະຍາໄລ.
ຍັງບໍ່ທັນຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບອຸດສາຫະກໍາທີ່ທ່ານຈະເລືອກ
ລະດູການຮັບເຂົ້າມະຫາວິທະຍາໄລ 2025 ໄດ້ບັນທຶກຕົວເລກສະຖິຕິ. ນັ້ນແມ່ນ, ມີຜູ້ສະໝັກຮັບເລືອກຕັ້ງ 849.000 ກວ່າຄົນໄດ້ສະເໜີ 7,6 ລ້ານຄຳປາໄສ, ສະເລ່ຍເກືອບ 9 ຄວາມປາດຖະໜາຂອງນັກສຶກສາຄົນລະຄົນແມ່ນເກືອບ 2 ເທົ່າເມື່ອທຽບໃສ່ປີ 2024.
ນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຫຼາຍທ່ານລົງທະບຽນ, ທ່ານມີຄວາມຮູ້ສຶກປອດໄພຫຼາຍ. ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວ ເກືອບ 20% ຂອງຜູ້ສະໝັກເຂົ້າຮຽນ ແຕ່ບໍ່ຢືນຢັນການເຂົ້າຮຽນ ແລະ ບໍ່ໃຫ້ເວົ້າເຖິງ ນັກຮຽນຫຼາຍຄົນທີ່ເຂົ້າຮຽນບໍ່ສົນໃຈວິຊາສະເພາະ ເຮັດໃຫ້ເຂົາເຈົ້າປ່ຽນສາຂາວິຊາ, ເລີກຮຽນ, ເສຍເວລາ ແລະເງິນ. ບັນຫາຫຼັກບໍ່ແມ່ນຈໍານວນຄວາມປາດຖະຫນາ, ແຕ່ວ່າພວກເຂົາເຂົ້າໃຈຢ່າງຈະແຈ້ງວ່າພວກເຂົາເຫມາະສົມສໍາລັບການສໍາຄັນໃດ.
ເປັນເວລາຫຼາຍປີ, ນັກສຶກສາໄດ້ເລືອກວິຊາສະເພາະໂດຍອີງຕາມ: ຄະແນນການສອບເສັງທຽບກັບຄະແນນມາດຕະຖານຂອງປີຜ່ານມາ; ຄວາມຄິດເຫັນຂອງພໍ່ແມ່, ຄູອາຈານ, ຫມູ່ເພື່ອນ; ຂໍ້ມູນທີ່ເຂົາເຈົ້າມີການເຂົ້າເຖິງຫຼືແນວໂນ້ມທາງສັງຄົມ ("ຮ້ອນ" majors). ວິທີການນີ້ເຮັດໃຫ້ "ເລືອກວິຊາຕົ້ນຕໍໂດຍອີງໃສ່ແນວໂນ້ມ". ນັກສຶກສາຫຼາຍຄົນ, ຫຼັງຈາກການສຶກສາຫນຶ່ງຫຼືສອງປີ, ຮູ້ວ່າວິຊາທີ່ສໍາຄັນບໍ່ເຫມາະສົມ, ຕ້ອງໄດ້ປ່ຽນທິດທາງຫຼືຍອມແພ້.
ການປ່ຽນແປງທີ່ສໍາຄັນສອງຢ່າງຂອງການສອບເສັງເຂົ້າມະຫາວິທະຍາໄລ 2025 ແມ່ນບໍ່ມີການເຂົ້າຮຽນກ່ອນໄວອັນຄວນ, ແລະການປ່ຽນຄະແນນການສອບເສັງເປັນລະດັບທົ່ວໄປ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ສໍາລັບນັກຮຽນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການເສັງຈະຄາດຄະເນວ່າຄະແນນ benchmark ຈະເປັນແນວໃດ, ດັ່ງນັ້ນດ້ວຍວິທີການແນະນໍາການເຮັດວຽກແບບເກົ່າ, ມັນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຜູ້ສະຫມັກລົງທະບຽນຫຼາຍເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ.
5 ຂັ້ນຕອນການນໍາໃຊ້ AI
ການພັດທະນາຂອງ AI ນໍາເອົາວິທີການໃຫມ່. AI ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນເຄື່ອງຈັກຊອກຫາຫຼືບັນນາທິການ, ແຕ່ຍັງກາຍເປັນ "ເພື່ອນຮ່ວມອາຊີບ" ຂອງນັກຮຽນ.
ຂັ້ນຕອນທີ 1 - ເກັບກໍາຂໍ້ມູນການຮຽນຮູ້ສ່ວນບຸກຄົນ: ນັກຮຽນໃຊ້ຄະແນນວິຊາ, ຜົນການທົດສອບແບບຈໍາລອງ, ກິດຈະກໍານອກຫຼັກສູດ, ວຽກອະດິເລກ, ພອນສະຫວັນ ແລະໃຊ້ AI ເພື່ອສະແກນຂໍ້ຄວາມ, ປື້ມບັນທຶກການຮຽນຮູ້ ແລະສັງເຄາະພວກມັນເຂົ້າໃນ "ແຜນທີ່ຄວາມສາມາດສ່ວນບຸກຄົນ".
ຂັ້ນຕອນທີ 2 - ທົດສອບການເຮັດວຽກກັບ AI: ນັກຮຽນສາມາດໃຊ້ເວັບໄຊທ໌ຟຣີຫຼືໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ແທນການທົດສອບເຈ້ຍແບບດັ້ງເດີມ. ນຳໃຊ້ຜົນລັບເພື່ອໃຫ້ AI ວິເຄາະຄຳຕອບ, ປຽບທຽບກັບຂໍ້ມູນອາຊີບຢູ່ ຫວຽດນາມ ເພື່ອນຳມາໃຊ້ຫຼາຍຮູບການເພື່ອອ້າງອີງເຊັ່ນ: ກຸ່ມອາຊີບທີ່ເຈົ້າເໝາະສົມ, ກຸ່ມອາຊີບທີ່ຕ້ອງຫຼີກລ້ຽງ.
ຂັ້ນຕອນທີ 3 - ໃຊ້ AI ເພື່ອຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບທ່າອ່ຽງຂອງຕະຫຼາດແຮງງານ: ຖ້າໃນອະດີດການຮຽນຮູ້ຂໍ້ມູນຕະຫຼາດແຮງງານມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍ, ໃນປັດຈຸບັນ AI ສາມາດອ່ານບົດລາຍງານວຽກແລະຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການແຮງງານໃນ 5-10 ປີຂ້າງຫນ້າຕາບໃດທີ່ຜູ້ໃຊ້ຮູ້ຄໍາສໍາຄັນ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, semiconductor, logistics, information technology, and health care industries are all analysis by AI based on real job data .
ຂັ້ນຕອນທີ 4 - ສ້າງ matrix ຂອງທິດທາງໃນອະນາຄົດ: ທ່ານສາມາດມອບຫມາຍ AI ເພື່ອ "ຈໍາລອງ" ສາມສະຖານະການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ແລະຄະແນນເຂົ້າຮຽນ (ສູງ - ກາງ - ຕ່ໍາ). ສໍາລັບແຕ່ລະສະຖານະການ, AI ແນະນໍາສາມກຸ່ມ: ຄວາມຝັນ - ເປັນໄປໄດ້ - ປອດໄພ. ຂໍຂອບໃຈກັບສິ່ງນັ້ນ, ນັກສຶກສາຈະມີແຜນທີ່ການສຶກສາສ່ວນບຸກຄົນ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມກົດດັນຂອງ "ການຕອບແບບສຸ່ມ" ຫຼາຍສິບທາງເລືອກ.
ຂັ້ນຕອນທີ 5 - ສ້າງແຜນການແລະສົນທະນາກັບຄົນທີ່ແທ້ຈິງ: ກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງຢ່າງເປັນທາງການ, ປຶກສາຫາລືຜົນໄດ້ຮັບ AI ກັບຄູອາຈານ, ພໍ່ແມ່, ແລະທີ່ປຶກສາ admissions. AI ໃຫ້ຂໍ້ມູນແກ່ເຈົ້າ, ແຕ່ການຕັດສິນໃຈສຸດທ້າຍແມ່ນຂອງເຈົ້າ, ໂດຍອີງໃສ່ສະຖານະການແລະຄວາມປາຖະຫນາຂອງເຈົ້າເອງ.
ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ
ດັ່ງນັ້ນ, ເຖິງແມ່ນວ່າ AI ສາມາດເຮັດຫຼາຍຢ່າງ, ຈື່ໄວ້ວ່າ AI ແມ່ນພຽງແຕ່ເຄື່ອງມື. ເມື່ອເຈົ້າຮູ້ວິທີການລວມເຄື່ອງຈັກ + ຫົວໃຈ + ເຫດຜົນ, ເຈົ້າຈະມີທາງເລືອກໃນອາຊີບທີ່ມີທັງຂໍ້ມູນແລະ passion, ແລະຫມັ້ນໃຈໃນການສອບເສັງເຂົ້າມະຫາວິທະຍາໄລ 2026.
ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, AI ບໍ່ສາມາດທົດແທນບົດບາດຂອງມະນຸດໄດ້, ແຕ່ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກຮຽນແລະພໍ່ແມ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກຫມັ້ນໃຈໃນການຕັດສິນໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບການເລືອກວິຊາແລະໂຮງຮຽນ.
ທີ່ມາ: https://tuoitre.vn/dung-ai-giup-hoc-sinh-chon-dung-nganh-2025101409344537.htm
(0)