Vì sao học toán nhiều nhưng học sinh VN yếu phân tích dữ liệu?

[june04]

Giữa một thế giới vận hành bằng dữ liệu, trường học VN vẫn chủ yếu dạy học sinh suy nghĩ bằng… công thức, gây ra khoảng trống tư duy trong kỷ nguyên số. Điều này không chỉ là thiếu kỹ năng mà là nguy cơ tụt hậu về năng lực công dân trong thời đại của trí tuệ nhân tạo (AI).

Chưa bao giờ con người sống trong một môi trường ngập tràn dữ liệu như hiện nay: từ biểu đồ tăng trưởng kinh tế, chỉ số ô nhiễm không khí, số liệu dịch bệnh, giá nhà đất, lãi suất ngân hàng, kết quả thi tốt nghiệp THPT cho đến tuyển sinh đại học… Trong bối cảnh ấy, những quyết định cá nhân, chiến lược phát triển của doanh nghiệp và cả chính sách của Nhà nước đều dựa trên dữ liệu.

Vì thế, khả năng đọc - hiểu - phân tích - diễn giải dữ liệu không còn là kỹ năng của nhà khoa học hay chuyên gia thống kê mà trở thành năng lực nền tảng của công dân hiện đại. Một người không hiểu dữ liệu rất dễ bị thao túng bởi con số, biểu đồ và "báo cáo chuyên gia".

Nhà trường dạy công thức - thế giới đòi hỏi tư duy
Nhìn thẳng vào thực tế giáo dục VN, phải thừa nhận học sinh (HS) nhìn chung yếu phân tích dữ liệu dù các em học toán nhiều, làm bài tập nhiều, đoạt giải cao ở các kỳ thi toán Olympic quốc tế và khu vực.

Hầu hết HS không xa lạ với bảng số liệu, biểu đồ hay số trung bình cộng; nhưng khi đứng trước một tập dữ liệu thực - có sai số, có nhiễu, có mâu thuẫn, các em lúng túng. Các câu hỏi tưởng như rất cơ bản lại trở nên khó khăn và ít được HS quan tâm, như: Dữ liệu này được thu thập như thế nào? Có đáng tin không? xu hướng chính của dữ liệu là gì? Biểu đồ này có đang gây hiểu nhầm? Từ dữ liệu này có thể rút ra điều gì, và không nên kết luận điều gì?

Nguyên nhân không nằm ở năng lực trí tuệ của HS mà nằm ở cách giáo dục đã được tổ chức suốt nhiều thập kỷ, khi tư duy phản biện chưa được chú trọng.

Chương trình Giáo dục phổ thông 2018 có nhiều tiến bộ với mục tiêu phát triển phẩm chất, năng lực HS, nhưng vẫn nặng về tái hiện kiến thức, nhẹ về khai thác dữ liệu thực. Bài toán trong sách giáo khoa thường có dữ liệu "đẹp", kết quả rõ ràng, con đường giải đã được định sẵn. HS quen với việc đi tìm đáp án đúng, chứ không quen đặt câu hỏi về bản thân dữ liệu.

Cách dạy "thầy giảng - trò chép - luyện đề" giúp HS làm bài nhanh, nhưng không giúp các em hiểu vì sao một con số lại có ý nghĩa. Thi cử lại càng củng cố điều đó, khi phần lớn câu hỏi vẫn ưu tiên kỹ năng tính toán hơn là khả năng phân tích và diễn giải con số.

Trong khi đó, phân tích dữ liệu là tư duy mở, nơi sai số là bình thường, kết luận luôn có điều kiện và tranh luận dựa trên bằng chứng là cốt lõi. Đây chính là điều mà học đường VN còn thiếu.

Giáo dục chưa coi dữ liệu là trung tâm của tư duy
Thực tế thời gian qua, giáo dục VN đã có những chuyển động đáng ghi nhận. Chương trình Giáo dục phổ thông 2018 mở rộng mạch thống kê - xác suất, tăng cường sử dụng bảng số liệu, biểu đồ. Môn tin học chuyển từ dạy thao tác sang phát triển tư duy số. Một số môn học đã bước đầu khai thác dữ liệu thực tế. Các mô hình STEM, STEAM, dạy học dự án xuất hiện ngày càng nhiều, đặc biệt ở các đô thị lớn. Chủ trương chuyển đổi số, thi trên máy tính và các kỳ đánh giá năng lực cũng tạo áp lực đổi mới.

Tuy nhiên, phải thẳng thắn nhìn nhận những nỗ lực này vẫn còn manh mún. Phân tích dữ liệu chưa được xác lập như một năng lực cốt lõi, thi cử chính thống vẫn chưa đánh giá rõ ràng năng lực này. Giáo viên thiếu bồi dưỡng về thống kê và khoa học dữ liệu.

Môn toán có trang bị cho HS các công cụ xử lý số liệu như thống kê, xác suất và biểu đồ. Tuy nhiên, dữ liệu trong sách giáo khoa, sách bài tập thường mang tính giả định, quy mô nhỏ, thiên về thao tác kỹ thuật. HS chủ yếu học cách tính toán, ít được rèn luyện năng lực đặt câu hỏi từ dữ liệu, phân tích bối cảnh hay diễn giải ý nghĩa xã hội của các con số.

Tin học là môn có tiềm năng lớn nhất trong việc hình thành tư duy dữ liệu, thông qua bảng tính, xử lý thông tin và lập trình. Dù vậy, việc dạy học hiện nay vẫn nặng về sử dụng công cụ, thiếu các bài toán dữ liệu đời sống thực. Chu trình tư duy dữ liệu, từ thu thập, làm sạch, phân tích đến ra quyết định chưa được hình thành một cách trọn vẹn.

Địa lý có dữ liệu định lượng phong phú về dân số, kinh tế và môi trường, nhưng trong thực tế HS chủ yếu đọc, mô tả và ghi nhớ số liệu. Các kỹ năng phân tích xu hướng, so sánh, dự báo hay phản biện dữ liệu vẫn còn mờ nhạt.

Các môn khoa học tự nhiên giúp HS làm quen với thu thập và xử lý số liệu thí nghiệm, song dữ liệu thường đơn giản, mang tính minh họa, chưa đủ để phát triển năng lực phân tích dữ liệu đa dạng và phức tạp.

Khoảng trống này trở nên đáng lo ngại trong bối cảnh AI, thuật toán và dữ liệu lớn đang định hình xã hội. Khi dữ liệu chưa được đặt ở vị trí của tư duy giáo dục, HS khó có thể trở thành những công dân số có năng lực phản biện và lựa chọn thông minh.

Giải pháp cho giai đoạn tới
Muốn nâng năng lực phân tích dữ liệu cho HS, không thể chỉ thêm vài bài học hay vài tiết thống kê mà cần một chuyển đổi mang tính hệ thống.

Cần xác lập phân tích dữ liệu là năng lực nền tảng, năng lực công dân số, ngang hàng với đọc - viết - tính toán, thể hiện rõ trong yêu cầu cần đạt về năng lực trong chương trình.

Nên dạy dữ liệu theo hướng liên môn. Địa lý có dữ liệu dân số và khí hậu. Lịch sử có dữ liệu kinh tế - xã hội. Sinh học có dữ liệu môi trường. Giáo dục công dân có dữ liệu chính sách. Toán và tin học gắn với xử lý, thống kê, tổng hợp, phân tích, biểu diễn và đánh giá dữ liệu. Mỗi môn học đều có thể trở thành "lớp học dữ liệu".

Đổi mới kiểm tra, đánh giá. Đề thi cần tăng mạnh câu hỏi đọc - hiểu - phân tích - diễn giải dữ liệu, giảm bài thuần kỹ thuật.

Bồi dưỡng giáo viên theo hướng thực hành, không chỉ là lý thuyết thống kê, mà là cách sử dụng dữ liệu thực, bảng tính, công cụ trực quan hóa và thiết kế bài học, đánh giá HS dựa trên dữ liệu.

Xây dựng kho dữ liệu giáo dục mở. HS cần được tiếp cận các bộ dữ liệu chuẩn, gần gũi với bối cảnh VN cũng như số liệu thống kê quốc tế để thực hành phân tích một cách có ý nghĩa.