Với vai trò là một sinh viên Khoa học Máy tính, tôi luôn tìm kiếm những phương pháp học tập mới mẻ và hiệu quả, đặc biệt là trong lĩnh vực lập trình. Mặc dù đã có nền tảng vững chắc với Python, C và C++, mong muốn dấn thân vào phát triển ứng dụng di động đã thôi thúc tôi tìm hiểu Swift – ngôn ngữ cốt lõi của Apple. Trong hành trình này, tôi đã thử nghiệm một phương pháp học vô cùng độc đáo và bất ngờ: sử dụng NotebookLM, trợ lý nghiên cứu AI của Google, để làm “gia sư” cho mình. Kết quả không chỉ đáng kinh ngạc mà còn mở ra một hướng đi mới cho việc học lập trình.
Tại Sao Lại Chọn NotebookLM Để Học Swift?
Một Cách Học Ngôn Ngữ Không Hề Điển Hình, Nhưng Hiệu Quả Bất Ngờ
Tôi hiểu rằng việc sử dụng một “trợ lý nghiên cứu” để học một ngôn ngữ lập trình hoàn toàn mới nghe có vẻ kỳ lạ và không theo lối mòn. Tuy nhiên, hãy cùng xem xét các phương pháp học truyền thống và lý do tôi tìm đến NotebookLM. Thông thường, có một vài cách chính để bắt đầu với một ngôn ngữ lập trình mới:
- Học theo sách giáo trình truyền thống: Ưu điểm là cung cấp kiến thức hệ thống, nhưng đôi khi khô khan và thiếu tính tương tác.
- Tham gia các khóa học trực tuyến: Thường tốn kém và không phải ai cũng có đủ động lực để hoàn thành đến cùng.
- Xem các video hướng dẫn trên YouTube: Dễ tiếp cận và trực quan, nhưng có thể khiến bạn “chìm” trong hàng giờ video và khó hệ thống kiến thức.
Hình ảnh một người đang xem video hướng dẫn học lập trình Swift trên YouTube, minh họa phương pháp học truyền thống.
Một lựa chọn khác là trực tiếp bắt tay vào dự án và tự mình tìm kiếm thông tin trên Google mỗi khi gặp vấn đề. Với sự bùng nổ của AI hiện nay, nhiều người cũng chọn cách “vibe-code” – viết code dựa trên cảm hứng với một chatbot AI mở sẵn bên cạnh. Mặc dù tôi có ý định học Swift để phát triển những ý tưởng ứng dụng của riêng mình và có thể tự mình “vibe-code” thông qua đó, tôi thực sự muốn học và hiểu ngôn ngữ này một cách sâu sắc. Đối với tôi, phần thú vị nhất của lập trình luôn là quá trình thực sự viết code và giải quyết vấn đề, chứ không phải chỉ đơn thuần sao chép và dán code rồi hy vọng nó hoạt động.
Việc sử dụng các công cụ AI như ChatGPT hoặc Gemini chắc chắn là một lựa chọn. Tuy nhiên, tôi nhận thấy rằng chúng thường cung cấp thông tin mâu thuẫn hoặc đôi khi “ảo giác” (hallucinate) dữ liệu, điều này gây khó khăn cho người mới học.
Thế mạnh của NotebookLM nằm ở chỗ nó xây dựng một AI cá nhân hóa, được huấn luyện dựa trên chính những thông tin bạn cung cấp. Điều này có nghĩa là tôi có thể tạo một “sổ tay” (notebook) trong NotebookLM và thêm vào các nguồn tài liệu liên quan, chẳng hạn như tài liệu chính thức của Apple về Swift, các video hướng dẫn YouTube ngắn gọn, các cheat sheet Swift, và nhiều hơn nữa. Điều này giúp đảm bảo rằng mọi thông tin mà AI cung cấp đều có căn cứ và đáng tin cậy.
Nguồn Tài Liệu Được Sử Dụng Trong NotebookLM Swift Của Tôi
Các Nguồn Tài Liệu Tạo Nên Sự Khác Biệt
Với bất kỳ sổ tay NotebookLM nào, điều quan trọng nhất chính là các nguồn bạn thêm vào. Vì vậy, bước đầu tiên để học Swift với NotebookLM là tập hợp các nguồn tài liệu tốt nhất. Tôi đã dành hàng giờ để duyệt qua Reddit, đọc các bài đăng trên blog và hỏi ý kiến các nhà phát triển Swift về những tài nguyên nào đã giúp họ nhiều nhất khi mới bắt đầu. Hầu hết đều gợi ý tài liệu chính thức của Apple: “The Swift Programming Language”.
Mặc dù tài liệu này có thể tải xuống dưới dạng eBook từ Apple Books Store, nhưng không có cách nào tích hợp sẵn để xuất nó dưới dạng PDF để tôi có thể thêm vào NotebookLM. Tài liệu cũng có sẵn trên trang web chính thức của Swift của Apple. Và trong khi NotebookLM chấp nhận URL trang web làm nguồn, tài liệu lại được chia thành nhiều trang khác nhau, có nghĩa là tôi không thể chỉ tải lên một liên kết và hoàn tất. Tôi đã thử tải lên URL cho từng trang, nhưng điều đó cũng không hiệu quả vì nó liên tục tải lên cùng một trang lặp đi lặp lại.
Vì vậy, tôi đã sử dụng tiện ích mở rộng Myndo Chrome. Tiện ích này về cơ bản chuyển đổi nội dung bạn sao chép thành định dạng Markdown mà các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như NotebookLM có thể dễ dàng hiểu. Tôi đã sao chép thủ công tất cả các trang cần thiết để bắt đầu với những kiến thức cơ bản về Swift từ tài liệu của Apple và tải nó lên làm nguồn. Vì nguồn được thêm dưới dạng Google Doc, tất cả những gì tôi cần làm là nhấn nút “Click to Sync with Google Drive” để tránh phải xóa Doc khỏi NotebookLM và tải lên lại mỗi khi tôi cập nhật nó. Bằng cách này, khi tôi đã hoàn thành các kiến thức cơ bản và bắt đầu sao chép các chủ đề Swift nâng cao hơn bằng Myndo, tất cả những gì tôi cần làm là đồng bộ hóa Doc hiện có thay vì tạo một Doc mới từ đầu và tải nó lên làm nguồn.
Mặc dù tôi thấy tài liệu của Apple đủ tốt để bắt đầu, tôi cũng đã thêm vào sổ tay của mình một vài video hướng dẫn trên YouTube được nhiều người trực tuyến giới thiệu. NotebookLM rõ ràng không “xem” các video bạn thêm vào, nhưng nó sẽ trích xuất phụ đề (transcript) của chúng, và bạn có thể tương tác với chúng giống như bất kỳ nguồn văn bản nào. Chắc chắn, phụ đề không phải lúc nào cũng chính xác 100%, nhưng tôi thấy việc sử dụng NotebookLM để “xem” các video hướng dẫn trên YouTube tốt hơn nhiều so với việc ngồi xem các video dài hàng giờ và cố gắng ghi nhớ những gì đã nói ở giữa chừng.
NotebookLM Thực Sự Giúp Tôi Học Swift Như Thế Nào?
Vậy Nó Có Thực Sự Hữu Ích Không?
Khi các nguồn đã được sắp xếp, phần thú vị cuối cùng cũng bắt đầu – thực sự học Swift. Như đã đề cập ở trên, tôi bắt đầu với một tài liệu duy nhất bao gồm một vài trang được sao chép từ tài liệu chính thức của Apple về Swift, tất cả đều tập trung vào những kiến thức cơ bản nhất. Với kiến thức vững chắc về Python, C và C++, tôi đã đưa ra yêu cầu cho NotebookLM như sau:
Tôi là người mới bắt đầu học Swift. Tôi biết Python, C và C++, nhưng chưa từng học Swift. Bạn có thể giải thích những kiến thức cơ bản nhất cho tôi và cho tôi biết về cú pháp của nó không? Chúng ta có thể bỏ qua phần lý thuyết và tập trung vào những gì sẽ giúp tôi viết code. Hãy ghi nhớ kiến thức hiện có của tôi về Python, C và C++.
Giao diện NotebookLM hiển thị câu hỏi lập trình về Swift và phản hồi từ AI, minh họa cách tương tác để học ngôn ngữ mới.
Phần tuyệt vời nhất về NotebookLM là nó làm chính xác những gì bạn yêu cầu, mà không đưa ra thông tin không cần thiết hay bịa đặt. Nó đã lấy thông tin liên quan từ các nguồn của tôi và giải thích tất cả các kiến thức cơ bản về Swift cho tôi. Nó thậm chí còn bao gồm các ví dụ về cách cú pháp của Swift khác biệt so với các ngôn ngữ lập trình tôi đã biết, điều mà tôi thấy thực sự hữu ích.
Ảnh chụp màn hình NotebookLM so sánh cú pháp ngôn ngữ lập trình Swift và C, làm nổi bật điểm khác biệt để người học dễ nắm bắt.
Tất nhiên, vì Swift là một ngôn ngữ tôi hoàn toàn mới, có một số khái niệm tôi chưa từng nghe nói đến trước đây và vẫn còn bối rối. Với NotebookLM, thay vì phải Google từng thuật ngữ riêng lẻ hoặc xem nhiều video hướng dẫn trên YouTube cho mỗi khái niệm khó hiểu, tôi chỉ cần đặt các câu hỏi tiếp theo. Vì nó chỉ lấy thông tin từ các nguồn tôi đã thêm vào, tôi không phải lo lắng về thông tin lỗi thời hoặc mâu thuẫn, điều mà tôi thường gặp phải với các chatbot thông thường.
Mặc dù tôi thấy tính năng “Audio Overviews” của NotebookLM không giúp ích nhiều trong trường hợp này, nhưng tính năng “Mind Maps” (Sơ đồ tư duy) lại là một yếu tố thay đổi cuộc chơi.
Sơ đồ tư duy (Mind Map) của ngôn ngữ lập trình Swift do NotebookLM tạo ra, giúp hình dung và liên kết các khái niệm cốt lõi.
Nó tóm tắt tất cả các khái niệm cốt lõi trong một sơ đồ phân nhánh trực quan, giúp tôi nhanh chóng ôn tập tài liệu và hiểu cách các chủ đề khác nhau được kết nối, đặc biệt khi quay lại học sau một thời gian nghỉ ngơi.
Tôi Có Sử Dụng Lại Phương Pháp Này Để Học Ngôn Ngữ Khác Không? Chắc Chắn Rồi!
Đây không phải là lần đầu tiên tôi học một ngôn ngữ lập trình mới, nhưng việc sử dụng NotebookLM có lẽ là cách hấp dẫn nhất tôi từng trải nghiệm. Đó là bởi vì NotebookLM đã khiến quá trình này không còn giống như việc học bài khô khan, mà giống như có một gia sư riêng, người thực sự hiểu tôi và cách tôi học tốt nhất.
Kết luận
Sử dụng Google NotebookLM để học lập trình Swift là một trải nghiệm đột phá, đặc biệt đối với những người đã có nền tảng lập trình và muốn tối ưu hóa quá trình học. Bằng cách tận dụng khả năng cá nhân hóa AI dựa trên nguồn dữ liệu tin cậy và các tính năng hữu ích như Mind Maps, NotebookLM không chỉ cung cấp thông tin chính xác mà còn giúp người học xây dựng một hệ thống kiến thức có tổ chức, trực quan. Đây chắc chắn là một phương pháp đáng để cân nhắc cho bất kỳ ai đang tìm kiếm một cách tiếp cận mới để chinh phục các ngôn ngữ lập trình phức tạp. Bạn đã sẵn sàng thử nghiệm phương pháp học tập tiên tiến này chưa?
