Tin tứcNguyễn Đặng Anh Khoa là cựu học sinh lớp chuyên toán trường THPT chuyên Lê Quý Đôn, Bình Định.
Từ cấp 3, Khoa đã tham gia các đội tuyển thi Học sinh giỏi Quốc gia và khu vực. Năm lớp 11, nam sinh đạt được Huy chương bạc Olympic Toán. Khi đó, bản thân Khoa đã xác định được ngành học yêu thích của mình là “máy tính” và nỗ lực để được vào học ngôi trường yêu thích của mình – trường Đại học Bách khoa (ĐHQG-HCM).
Khoa là sinh viên đạt điểm luận văn 9.9/10 - điểm cao nhất hội đồng bảo vệ luận văn khóa 2020-2024
Năm nhất học "tàng tàng", năm hai bắt đầu "cày" kiến thức chuyên ngành
Khoa cho biết, vào năm nhất, sinh viên này học khá ít, mà dành thời gian để đi chơi, tham gia các câu lạc bộ... vì nghĩ rằng “cấp 3 em đã học nhiều rồi nên muốn dành thời gian để trải nghiệm đó đây”.
Từ năm thứ hai, Khoa mới tập trung nhiều hơn vào các kiến thức chuyên ngành.
Khi gặp một số môn nặng và khó, Khoa sẽ cố gắng thi qua môn trước và cải thiện các môn đó vào kỳ sau.
“Việc không đạt điểm số tốt của môn đó vào cuối năm nhất làm em cảm thấy khá tự ti. Trong khi các bạn khác đều hiểu và học được môn thì em lại cảm thấy khó khăn, chưa kể đó còn là môn quan trọng, là nền tảng cho các môn học chuyên ngành về sau, nên em quyết tâm dành thời gian để học “phục thù” – Khoa chia sẻ.
Là người theo “chủ nghĩa hoàn hảo”, Khoa đặt mục tiêu phải đạt trên 8.5 điểm mỗi môn, nhưng môn học khó này - môn Kỹ thuật lập trình - Khoa ‘bị’ dưới 8.5. Sau khi “mải mướt” học bù, học thêm, học nỗ lực, sinh viên này đã đạt điểm số 9.1. Đây cũng chính là môn mà sau này Khoa tham gia trợ giảng.
Khoa cho rằng: “Cách học của em khá là khác với mọi người”. Nếu như các sinh viên thường ôn từ đầu kỳ, thì từ đầu kỳ đến giữa kỳ Khoa chỉ nhớ những kiến thức cơ bản và cốt lõi nhất do “trí nhớ của em không được tốt”.
Đến cuối kỳ, Khoa sẽ tập trung xem lại đề và các kiến thức cốt lõi, cộng thêm việc đi học nhóm cùng với các bạn.
Khoa cho rằng, việc đi học nhóm là quan trọng nhất, vì học nhóm giúp sinh viên trao đổi kiến thức, chia sẻ tài liệu cho nhau và hỗ trợ nhau học tốt hơn.
Khoa không có nhóm cố định, mà là học nhóm theo lớp. Ví dụ như trong lớp có những bạn hay giơ tay phát biểu, đạt điểm cao trong các bài tập trên lớp... Khoa sẽ liên hệ và rủ đi học nhóm chung. Đến cuối kỳ, Khoa xin tài liệu hoặc cách học của bạn để học theo.
Theo Khoa, sinh viên nên thử nhiều cách học khác ngoài việc chỉ tự học và tự tổng hợp tài liệu một mình, tuy cũng tốt nhưng sẽ rất cực và hiệu quả đôi khi không bằng việc học nhóm.
Hai năm đầu đại học là quãng thời gian Khoa gặp được nhiều thầy cô và các nhóm bạn học tập hiệu quả. Việc học nhóm và chia sẻ tài nguyên học tập đã giúp nam sinh vượt qua các môn đại cương khó và tích lũy được một lượng kiến thức cơ sở đủ để làm hành trang.
Ngoài ra, việc tham gia các câu lạc bộ giúp Khoa tiếp cận với nhiều góc nhìn mới trong học tập và trong cuộc sống. “Tinh thần hăng hái và sẵn sàng chia sẻ của tập thể đã khích lệ mình rất nhiều” – Khoa kể.
Tập trung nghiên cứu từ năm ba
Sang năm thứ 3, Khoa bắt đầu nghiêm túc với việc suy nghĩ về những vấn đề trong ngành mà mình muốn đào sâu, phục vụ cho hoài bão làm nghiên cứu sau này.
Từ việc là thành viên của Câu lạc bộ Big Data (Dữ liệu lớn) của trường, Khoa đã được các thầy cô định hướng và cho thấy tiềm năng ở lĩnh vực này.
Khoa cùng với một người bạn trong câu lạc bộ phát triển luận văn đại học liên quan đến các hệ thống gợi ý trong thương mại điện tử ứng dụng các lý thuyết và kỹ thuật liên quan đến đồ thị, dưới sự hướng dẫn của cô Lê Thanh Vân.
Quá trình tìm kiếm giải pháp để xử lý nguồn dữ liệu lớn thực tế từ thương mại viễn thông đã giúp nhóm có cơ hội được vận dụng các kiến thức cơ sở ngành và mở rộng chúng để áp dụng thành công các giải thuật trên đồ thị, tăng hiệu suất gợi ý.
Thành quả là: sau quá trình làm đề tài này là một bài báo được chấp nhận ở tạp chí quốc tế thuộc danh mục ISI, Scopus; và điểm luận văn đạt 9,9/10.
Ngoài ra, ngay từ khi còn trên ghế nhà trường, Khoa đã được làm trợ lý nghiên cứu ở phòng lab trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu của trường Đại học Quốc tế Sài Gòn.
Ở đây, nam sinh đã học được thêm về kỹ năng và định hướng nghiên cứu, được tiếp xúc với các thầy cô trong và ngoài nước trong mảng toán ứng dụng và trí tuệ nhân tạo. Từ đó trau dồi nhiều kiến thức về toán trong khoa học dữ liệu.
Được sự giới thiệu từ các thầy cô giáo, Khoa biết đến học bổng nghiên cứu sau đại học từ Deakin University, Khoa đã ứng tuyển và đã có thư nhập học của trường.
Với học bổng toàn phần vừa ‘giành’ được, Khoa sẽ theo học chương trình Tiến sĩ nghiên cứu ngành Khoa học máy tính tại Đại học Deakin, Úc.
Khoa cho biết, sẽ tiếp tục theo đuổi các vấn đề về dữ liệu lớn với biểu diễn đồ thị, tập trung vào các mạng điều hoà gen trong tin sinh học…
