NotebookLM trong Hành Trình Học IT – Cách Tôi Tối Ưu Việc Đọc Sách & Tài Liệu
Với sinh viên IT, đọc tài liệu kỹ thuật là kỹ năng sống còn. Bạn phải tiếp cận sách như Clean Code, Design Patterns, tài liệu API, RFC chuẩn mạng, hay research paper về AI – những thứ vừa dài, vừa khó. NotebookLM – công cụ AI của Google – cho phép bạn tải lên tài liệu, yêu cầu tóm tắt, đặt câu hỏi, tạo flashcard ôn tập, và thậm chí so sánh nội dung giữa nhiều nguồn.
Bài viết này chia sẻ trải nghiệm thực tế của tôi khi dùng NotebookLM để học một chương sách, những lợi ích nó mang lại, các hạn chế cần lưu ý, và vì sao tôi xem nó như một “trợ giảng cá nhân” giúp tôi nâng trình học tập.
1. NotebookLM là gì & vì sao tôi chọn nó
NotebookLM là một công cụ AI tập trung vào xử lý và khai thác thông tin từ tài liệu do người dùng cung cấp. Điều này khác với ChatGPT hay Gemini – những mô hình AI tổng quát thường trả lời dựa trên kiến thức huấn luyện. Với NotebookLM, mọi câu trả lời đều dựa trên tài liệu bạn đã upload, nên độ chính xác và sự liên quan cao hơn.
Lý do tôi chọn NotebookLM:
- Giải quyết đúng vấn đề: Tôi thường bị “ngợp” trước tài liệu dài. NotebookLM chia nhỏ, tóm tắt thành ý chính, giúp tôi biết phần nào quan trọng nhất trước khi đọc sâu.
- Tính tập trung: Nó chỉ dựa trên dữ liệu tôi đưa vào, tránh tình trạng trả lời lan man hoặc sai lệch thông tin.
- Tích hợp đa nguồn: Tôi có thể upload nhiều file (PDF, Google Docs, web link), NotebookLM gom chúng lại thành một nguồn tri thức thống nhất.
So với việc đọc thủ công, NotebookLM giúp tôi biến dữ liệu thô thành tri thức cô đọng mà tôi có thể sử dụng ngay. Đây là yếu tố quan trọng với sinh viên IT – khi tốc độ học và khả năng ghi nhớ quyết định kết quả thi và hiệu suất làm đồ án.
2. Trải nghiệm thực tế của tôi
Tôi quyết định thử nghiệm với chương Functions trong cuốn Clean Code – vốn nổi tiếng là tài liệu “khó nuốt” với sinh viên mới học lập trình.
- Bước 1 – Upload tài liệu:Tôi tải bản PDF vào NotebookLM. Chỉ mất khoảng 10 giây, hệ thống xử lý xong, tạo ra một giao diện có thanh tìm kiếm, gợi ý câu hỏi tự động.
- Bước 2 – Tóm tắt nội dung:Tôi yêu cầu “Tóm tắt chương này thành 15 gạch đầu dòng, có ví dụ code minh họa.” NotebookLM trả về một bản tóm tắt rõ ràng: mỗi nguyên tắc viết hàm (hàm ngắn, đặt tên rõ, tránh side effect) được kèm ví dụ code “before/after” để minh họa. Điều này giúp tôi hiểu ngay ý nghĩa mà không cần đọc toàn bộ.
- Bước 3 – Hỏi sâu & mở rộng:Tôi đặt câu hỏi nâng cao: “Tại sao hàm dài lại gây khó bảo trì?” và “Có trường hợp nào nên dùng hàm dài không?”. NotebookLM giải thích về cognitive load, khả năng test, maintainability, và thậm chí gợi ý trường hợp đặc biệt như script data migration có thể dài hơn.
- Bước 4 – Ôn tập bằng flashcard:Tôi yêu cầu “Tạo 20 flashcard ôn tập chương này.” Trong vài giây, tôi có bộ câu hỏi – đáp gọn gàng, có thể copy vào Anki để luyện tập.
Kết quả:
Trước đây, tôi cần hơn 3 giờ để đọc một chương 40 trang và ghi chú tay.
Với NotebookLM, tôi mất khoảng 50 phút để nắm ý chính, dành phần còn lại để tập trung vào ví dụ code và thực hành.
Tôi nhớ lâu hơn vì có flashcard ôn tập định kỳ.
Cảm giác như có một trợ giảng ảo hỗ trợ tôi 24/7 – giải thích không biết mệt và bám sát đúng giáo trình.
3. Lợi ích & hạn chế
Lợi ích nổi bật:
Tiết kiệm thời gian đáng kể: Giảm 50–60% thời gian xử lý tài liệu, đặc biệt hữu ích khi ôn thi.
Hiểu sâu hơn, nhớ lâu hơn: Vì tôi có thể hỏi ngay khi gặp chỗ khó hiểu, không bị “bỏ qua” như khi tự đọc.
Hỗ trợ học tiếng Anh kỹ thuật: Thay vì dịch từng từ, NotebookLM giải thích khái niệm theo bối cảnh, giúp tôi học luôn tiếng Anh chuyên ngành.
Tăng khả năng chủ động: Tôi chủ động chọn góc nhìn học (tóm tắt nhanh, giải thích sâu, flashcard) thay vì bị động đọc từ đầu đến cuối.
Hạn chế cần lưu ý:
Nếu file là scan ảnh chất lượng thấp, AI có thể bỏ sót chữ hoặc nhận diện sai → cần OCR trước.
Với tài liệu nhiều hình vẽ, sơ đồ, biểu đồ phức tạp, NotebookLM chưa mô tả chính xác như con người → cần kiểm tra thủ công.
Tóm tắt mặc định đôi khi quá ngắn → nên ra lệnh “tóm tắt chi tiết”, “kèm ví dụ code”, hoặc yêu cầu nhiều phiên bản tóm tắt.
NotebookLM không phải “đũa thần” biến bạn thành coder giỏi chỉ sau một đêm, nhưng nó là trợ thủ đắc lực giúp bạn học thông minh hơn. Nhờ nó, tôi không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn tự tin hơn khi đọc tài liệu gốc, đặt câu hỏi sâu hơn, và ôn tập hiệu quả trước khi thi.
Nếu bạn là sinh viên IT, hãy thử áp dụng với một chương sách đang học ngay hôm nay. Hãy bắt đầu bằng việc upload file PDF, yêu cầu tóm tắt, sau đó dần dần hỏi sâu. Bạn sẽ bất ngờ khi nhận ra mình tiến bộ nhanh hơn hẳn.
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg){kind=logo}
.jpg)
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png)
.png)
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png)
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.jpg){kind=logo}
.jpg)
.png)
![Phương Hoa Sea Garden Hà Tiên [DEMO]](https://netid.vn/datafiles/18/2024-07/thumbs-43280754-z5663208563916_ca6fa4455aeeac4c01cc4a8f079f1893.jpg)
.png)
.jpg)
.png)
![[WS13] NB // MC - Làm chủ sân khấu](https://netid.vn/datafiles/18/2023-11/thumbs-56502092-IMG_1068.jpeg)
.png)
.png)
.png)
 of thông bao.jpg)
