1. Tự học có định hướng, không học lan man
Học tập chủ động là cách người học tự tìm hiểu, kiểm tra và vận dụng kiến thức ngoài giờ lên lớp, thay vì chờ bài giảng cung cấp mọi lời giải. Đây là nền tảng giúp sinh viên ngành Công nghệ thông tin theo kịp những lĩnh vực đổi thay nhanh như trí tuệ nhân tạo.
Nguyễn Văn Phong, thủ khoa ngành Công nghệ thông tin năm 2026 của Trường Đại học FPT cơ sở Cần Thơ, đạt GPA 9,18/10. Khi bắt đầu học AI, anh chưa có nhiều kiến thức chuyên sâu; anh xây tiếp từ nền tảng lập trình đã học ở phổ thông. Cách làm đáng học hỏi không phải là đọc thật nhiều tài liệu cùng lúc, mà là nắm phần cốt lõi trên lớp rồi chọn điểm chưa rõ để đào sâu. Phong cho biết anh đối chiếu nhiều cách giải thích, thử các phương án và trao đổi với bạn bè khi vướng mắc. Với người học IT, hãy biến mỗi câu hỏi cụ thể thành một buổi tự học có mục tiêu: hiểu khái niệm, viết thử mã, rồi kiểm tra xem kết quả có đúng như dự đoán không.
2. Biến kiến thức thành kỹ năng bằng thực hành
Trong IT, cảm giác đã hiểu bài có thể gây nhầm lẫn nếu người học chưa tự tay giải một bài toán. Phong tham gia các cuộc thi lập trình và hackathon AI như ICPC, Face Analysis Challenge, Data Augmentation Challenge, OlpAI, FAlgo và UIT Data Science Challenge. Theo anh, các hoạt động này tạo cơ hội thực hành, tiếp cận bài toán mới và gặp gỡ những người cùng mối quan tâm.
Đây là một bí quyết học IT có thể áp dụng ngay cả khi chưa sẵn sàng dự thi: chọn bài tập vừa sức, đặt giới hạn thời gian, tự làm trước khi xem lời giải và ghi lại lỗi thường gặp. Sau đó, thử sửa cách tiếp cận hoặc giải thích lời giải cho bạn học. Những bước nhỏ ấy giúp phát hiện lỗ hổng kiến thức sớm hơn việc chỉ đọc lại ghi chú. Cuộc thi không phải thước đo duy nhất; điều quan trọng là dùng thử thách thực tế để tập suy luận, kiên trì gỡ lỗi và học cách cộng tác.
3. Tập nghiên cứu và kiểm chứng thông tin
Nghiên cứu khoa học có thể là một phần thiết thực của kinh nghiệm học đại học, kể cả với sinh viên chưa định theo con đường học thuật. Phong là đồng tác giả của ba công trình về ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và truy xuất thông tin tăng cường (RAG) trong giáo dục cá nhân hóa. Anh nhấn mạnh rằng nghiên cứu đòi hỏi tự học liên tục và kiểm chứng thông tin.
Người học có thể bắt đầu từ một chủ đề trong môn học: tìm tài liệu nền tảng, so sánh các cách tiếp cận, ghi nguồn và thử nghiệm trên ví dụ nhỏ. Nếu dùng AI để tổng hợp hay diễn giải thông tin, đừng xem câu trả lời của công cụ là kết luận; hãy đối chiếu với tài liệu và tự đánh giá kết quả. Thói quen này giúp rèn tư duy phản biện, đồng thời hạn chế việc ghi nhớ những lời giải chưa được kiểm tra. Với sinh viên IT, một bản thử nghiệm nhỏ nhưng có thể giải thích rõ thường hữu ích hơn một dự án lớn mà mình không hiểu cách vận hành.
4. Kết nối việc học với trải nghiệm và lịch trình thực tế
Học Công nghệ thông tin hiệu quả không chỉ là tích lũy kỹ thuật; làm việc nhóm, trình bày ý tưởng và hiểu yêu cầu thực tế cũng cần được rèn luyện. Phong từng tham gia hoạt động câu lạc bộ, cuộc thi phim ngắn và khởi nghiệp, qua đó thực hành thuyết trình, diễn đạt ý tưởng và phối hợp nhóm. Trong học kỳ Fall 2025, anh tham gia chương trình đào tạo tại doanh nghiệp ở một nhóm AI của FPT Software; từ tháng 1.2026, anh làm kỹ sư AI tại FPT Software Cần Thơ trong khi hoàn tất chương trình đại học.
Vừa học vừa làm đòi hỏi sắp xếp thời gian chặt chẽ. Phong tập trung nắm kiến thức ngay trên lớp, rồi dành buổi tối làm bài và bù phần còn thiếu. Sinh viên có thể áp dụng nguyên tắc ấy bằng cách chia lịch thành các phiên học ngắn, ưu tiên bài tập sát hạn và dành thời gian cố định để ôn nội dung chưa vững. Kết luận đáng rút ra từ kinh nghiệm của Phong là kết quả tốt đến từ việc chủ động học hỏi, thực hành và hỏi khi chưa hiểu — chứ không phải chờ đến sát kỳ thi mới bắt đầu.
