Bỏ qua để đến nội dung

Exercise with AI - Reading Skills - Meeting Note

DomainsDOL EnglishUX1.430 words7 min read
draftbyDOL Product Design

Cuộc họp bàn về “Exercise with AI” cho skill Reading - tập trung vào công cụ phân tích đọc hiểu: phân tích cấu trúc câu (Simplify) và tìm mối liên kết giữa các câu (Connection). Cũng liệt kê thêm các dạng bài khác (paraphrasing, biểu đồ, viết task 2…) nhưng chưa bàn chi tiết trong transcript này.


Cho học viên 1 đoạn văn → tách/xác định thành phần chính của từng câu (Subject, Verb, Main idea, Minor info). Mục tiêu: hiểu cấu trúc câu để đọc nhanh hơn.

  • Câu đã được bẻ sẵn thành từng cụm (chunks).
  • Học viên chỉ cần bấm vào cụm → chọn tag: Subject, Verb, Main idea, Minor info.
  • Lý do: level thấp khó tự nhận diện chủ ngữ/vị ngữ ở đâu, nên bẻ sẵn cho não dễ xử lý hơn.
  • Nếu bấm vào thông tin phụ (Minor) → không bị tính sai, nhưng kêu chọn tag “thông tin phụ”.
  • Câu hiển thị nguyên → học viên tự tô/highlight cụm từ → rồi gắn tag.
  • Flow giống thi máy: đọc → highlight → suy nghĩ → gắn tag.
  • Khác level thấp: không bẻ sẵn, phải tự nhận diện.
  • Interaction: tô trước → chọn tag sau (giống trải nghiệm thi thật, không phải bật bút rồi mới tô).
  • Tags mặc định: Subject, Verb, Main idea (Now), Clause.
  • Thêm Custom tag: học viên gõ tự do (ví dụ: “noun phrase”, “adjective clause”).
  • Custom cho phép level cao linh hoạt hơn.
  • Giáo viên có thể preset một số tag phổ biến + để Custom cho bổ sung.
  • Sau khi tag xong → học viên ghi ý chính của câu vào ô text.
  • Ghi tiếng Việt hoặc tiếng Anh đều được.
  • Nếu tiếng Anh → AI yêu cầu phải paraphrase, không ghi y chang câu gốc.
  • AI chấm: đúng đại ý là được. Không cần y chang.
  • Đừng quá dài.
  • Nếu sai → AI giải thích: “còn dài quá / chưa cô đọng / thiếu thông tin / hiểu sai”.
  • đáp án gợi ý (reference answer).
  • Xanh lá (rất chuẩn): Tag đúng + ý chính đúng.
  • Vàng (tương đối ổn): Cần chỉnh nhỏ.
  • Đỏ (sai): Tag sai hoặc ý chính sai.
  • AI đánh giá dựa trên tiêu chí, bắt buộc cho 1 trong 3 mức.
  • Progress bar: mỗi câu = 1 cục, có mức độ (màu).
  • Từng câu một: Làm xong câu 1 → bấm kiểm tra → feedback → rồi mới qua câu 2.
  • Không làm hết rồi mới kiểm tra (học viên lười, bỏ).
  • Học viên rút kinh nghiệm từ câu 1 để làm câu 2 tốt hơn.
  • Kết quả cuối: đáp án đúng hoàn chỉnh (kể cả học viên sai hết).
  • Có thể so sánh bài mình vs đáp án (nice-to-have, không bắt buộc).
  • Feedback per câu lưu lại: học viên xem lại từng câu sai gì.

Sau khi simplify, học viên tìm mối liên kết giữa các từ/cụm trong các câu khác nhau. Ví dụ: “X” ở câu 1 liên quan đến “bô đùm” ở câu 2 → kéo connection.

  • Select chữ (hoặc cụm) → bấm phím C hoặc nút Link → select chữ/cụm đích → hiện đường nối.
  • Nếu đã rounding (gom cụm) → chỉ cần click vào round thay vì select lại.
LoạiMô tả
Chữ → ChữNối 1 từ với 1 từ khác
Cụm → CụmNối cụm phrase với cụm phrase
Round → RoundNối nguyên cụm đã gom với cụm đã gom
Chữ → CụmNối 1 từ với 1 cụm (hoặc ngược lại)
Trong round → Ngoài roundNối chữ bên trong round với chữ bên ngoài
  • Dù đã round hay chưa round đều connect được.
  • AI/hệ thống tự tính toán đường clear nhất - không để mạng nhện.
  • Ví dụ: nối từ xa → đường đi vòng qua bên ngoài để rõ ràng.
  • Mỗi cặp connection → tự đổi màu (ví dụ: xanh lá, tím…).
  • Giúp phân biệt các mối liên kết khác nhau.

Bài tập nâng cao: làm cả Simplify lẫn Connection cùng lúc trên 1 đoạn văn. Tái hiện đúng quá trình đọc hiểu thật: đọc câu → xác định thành phần → thấy liên quan câu trước.

  • Trên thi thật: đọc 1 câu → xác định thành phần chính/phụ → đọc câu tiếp → ngoài xác định thành phần, phải thấy nó liên quan gì câu 1.
  • Nếu tách riêng Simplify và Connection → học viên không hình dung trải nghiệm full.
  • Từng câu progressive: Làm câu 1 (simplify + tag + ý chính) → Làm câu 2 (simplify + tag + ý chính + connection với câu 1) → Câu 3 (simplify + connection với 1&2) → …
  • Bắt buộc làm cả 2 cho mỗi câu.
  • Câu thông tin phụ (ví dụ: “for example…”) → AI cho phép skip, học viên tag “thông tin phụ không cần đọc”.
  • Ý chính đẩy sang bên phải (vì giữa có connection lines).
  • Connection lines nằm giữa text và ý chính.
  • Sau khi connect hết → bấm “Xem mô hình” → hiện diagram/map của đoạn văn.
  • Có thêm ô ghi ý chính của cả đoạn (main idea paragraph level).
  • Ý chính paragraph sync với model view.
  • Nếu connection sai → mô hình cũng sai về kết cấu → AI feedback.
  • AI chấm từng câu: Structure (tagging đúng?) + Connection (mối liên kết đúng?).
  • AI chấm tổng quan toàn đoạn.
  • Feedback per câu: tại sao sai, sửa thế nào.
  • Nút “Fix” per câu sai: bấm → hệ thống hiện đáp án đúng cho câu đó + tất cả câu trước.
    • Fix câu 3 → show đáp án 1-3.
    • Fix câu 5 → show đáp án 1-5.
    • Dùng cùng 1 bộ đáp án, show nhiều/ít tùy câu đang xem.
  • Hiệu ứng: khi fix → connection sai bị thay bằng connection đúng, có animation.
  • Ý chính sai → hiện text ý chính đúng.
  • Tagging sai → đè lên bằng tag đúng.

#Dạng bàiCó trong transcript?
1Connect sentences - phần Connection
2Connect sentences (nhiều cách) - multi-mode connection
3Paraphrasing (tự chọn chủ ngữ)Chưa bàn chi tiết
4Paraphrasing (chọn sẵn chủ ngữ)Chưa bàn chi tiết
5Viết câuChưa bàn chi tiết
6Phân tích biểu đồ + viết (graph/trend)Chưa bàn chi tiết
7Specify + viết task 2 (opinion)Chưa bàn chi tiết
8Specify + viết task 2 (cause-problem)Chưa bàn chi tiết
9Specify + viết task 2 (cause-solution / problem-solution)Chưa bàn chi tiết
10Phân tích biểu đồ (map)Chưa bàn chi tiết
11Phân tích biểu đồ (process)Chưa bàn chi tiết
12Paraphrase task 1 (intro)Chưa bàn chi tiết

#QuestionStatus
1Prompt chấm Simplify - đã viết chưa?Có xương, chưa hoàn chỉnh
2Combined flow - bao nhiêu câu per đoạn?Tùy đoạn, giáo viên curate
3So sánh bài mình vs đáp án - có làm không?Nice-to-have, không ưu tiên
4Các dạng bài chưa bàn (3-12) - khi nào?Cần meeting tiếp