Hybrid Learning là gì: Trò chơi hóa trải nghiệm học tập của bạn

Giáo dục đã chứng kiến khá nhiều thay đổi trong những năm gần đây. Chuyển đổi qua lại giữa học online và học offline, phát triển các chiến lược học tập tích hợp mới, áp dụng ngày càng nhiều công nghệ, cải tiến hệ thống thi cử… Sự thay đổi đã diễn ra ở khắp mọi nơi.

Trong số tất cả những điều mới lạ này, bạn có thể đã thấy một vài thuật ngữ xuất hiện. Từ xa, khoảng cách, kỹ thuật số, ảo, tích hợp, kết hợp - tất cả đều được theo sau bởi “học tập”. Giáo dục dường như là một mê cung của các thuật ngữ và phương pháp. Và những thuật ngữ mới xuất hiện cứ sau vài tháng.

Vâng, chúng ta hãy cố gắng tìm cách thoát khỏi mê cung này. Trong bài viết này, chúng ta sẽ trả lời một số câu hỏi, chẳng hạn như “hybrid learning là gì?”, “blended learning là gì?” và "thậm chí có sự khác biệt nào giữa hai loại này không?".

Chúng ta cũng sẽ xem xét trò chơi hóa (gamification) là gì và cách thức hoạt động của nó để khiến việc học trở nên thú vị hơn. Cuối cùng, tôi sẽ chia sẻ một số dự án trực tuyến mà bạn có thể thực hiện để game hóa quá trình học tập của mình.

Vì vậy, hãy đi sâu tìm hiểu ngay.

Hybrid learning vs Blended learning - Sự khác biệt là gì?

Các định nghĩa hybrid learning là gì (học tập hỗn hợp) và blended learning (học tập kết hợp) đã xuất hiện được vài năm. Nhưng chỉ nhờ các đợt phong tỏa do COVID-19 mà chúng đột nhiên xuất hiện ở khắp mọi nơi. Khi các trường liên tục chuyển đổi giữa học online và học offline, nó đã trở thành một kiểu hỗn hợp (hybrid) - do đó có tên như vậy.

Xu hướng mới này ở khắp mọi nơi – từ trường học đến đại học. Thậm chí có những mô hình hybrid cho nơi làm việc. Trong nỗ lực tìm kiếm sự cân bằng giữa an toàn và tiện lợi, có vẻ như mô hình hỗn hợp là mô hình tối ưu nhất.

Nếu bạn thử tra cứu định nghĩa hybrid learning là gì, bạn có thể hơi bối rối. Một số nguồn nói rằng đó chính xác là điều tương tự như phương pháp blended learning. Những người khác chỉ ra rằng chúng không hoàn toàn trùng nhau. Vì vậy, chúng ta hãy xem xét một số khác biệt.

Hybrid learning

Để bắt đầu, hybrid learning là gì? Điều gì làm cho nó trở thành một phương pháp độc đáo như vậy? Nó có thực sự hữu ích không?

Hybrid learning (học tập hỗn hợp) là một mô hình học tập mang công nghệ kỹ thuật số vào giáo dục truyền thống. Nó cho phép một số sinh viên tham gia các lớp học của họ một cách thoải mái tại nhà của họ trong khi những người khác vẫn tham dự trực tiếp.

Hybrid learning có các hình thức khác nhau. Nó không phải lúc nào cũng được phát trực tiếp – một học sinh có thể xem bản ghi của một lớp học mà những người khác đã tham dự trực tiếp. Nó có thể làm cho việc học dễ dàng hơn vì học sinh có thể tua lại, chuyển tiếp hoặc tạm dừng tùy ý.

Mặc dù đây không phải là một khái niệm mới nhưng nó đã bắt đầu trở nên phổ biến trong bối cảnh đại dịch COVID-19. Khi các trường học trên toàn thế giới đang điều chỉnh theo trạng thái bình thường mới, đào tạo hỗn hợp là một trong những chiến lược phổ biến nhất để học tập an toàn nhưng hiệu quả.

Lúc đầu, dường như chỉ có thể áp dụng phương pháp học hỗn hợp cho lý thuyết. Tuy nhiên, ngày nay, đó là một phương pháp khá phổ biến. Một số trường đại học thậm chí còn gửi bộ dụng cụ “phòng thí nghiệm trong hộp” cho những sinh viên không thể vào phòng thí nghiệm vì bất kỳ lý do gì.

Bạn sẽ bắt gặp định nghĩa hybrid learning là gì cho bất kỳ hình thức học tập nào không hoàn toàn trực tuyến hoặc hoàn toàn trực tiếp. Điều này hợp lý vì hybrid learning chủ yếu dựa vào các công cụ kỹ thuật số. Tuy nhiên, hybrid learning có ý nghĩa riêng và không nên bị đánh đồng với định nghĩa blended learning mọi lúc.

Blended learning

Vì vậy, nếu nó không thể hoán đổi với hybrid learning, thì chính xác blended learning là gì? Phẩm chất nổi bật của nó là gì?

Đối với những người mới bắt đầu, mô hình blended learning là một mô hình học tập trong đó các công cụ kỹ thuật số được sử dụng trong lớp cùng với các phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, không giống như hybrid learning, điều quan trọng là tất cả học sinh đều tham gia vào các hoạt động giống nhau vào cùng một thời điểm.

Đây là sự khác biệt chính giữa các định nghĩa hybrid và blended learning. Phương pháp hybrid thậm chí có thể được coi là một loại blended learning^[1].

Mô hình Blended learning thường có thể được coi là sự tích hợp với CNTT^[2]. Nó có thể diễn ra dưới nhiều hình thức khác nhau – từ xem phim trong lớp đến làm bài kiểm tra trên máy tính và máy tính bảng. Loại hình học trực tuyến này rất phù hợp để làm việc theo nhóm vì nó dạy học sinh cách giao tiếp bằng các công cụ kỹ thuật số.

Không giống như hybrid learning, phương pháp blended learning đã phát triển trong một vài năm. Tuy nhiên, với các công nghệ thích ứng với các yêu cầu của COVID-19 để thuận tiện, nó cũng ngày càng trở nên phổ biến hơn.

Kết hợp không nhất thiết chỉ giới hạn trong việc học trên lớp^[3]. Nó cũng có thể là những thứ như viết email, sử dụng các diễn đàn và nhóm truyền thông xã hội để liên lạc, tạo các bài thuyết trình tương tác hoặc nghiên cứu trực tuyến. Vì vậy, kết hợp có thể bao gồm nhiều lĩnh vực, từ xã hội đến kỹ thuật.

Để đơn giản hóa, câu trả lời cho câu hỏi “blended learning là gì” là “học tập, được khuếch đại bằng các công cụ kỹ thuật số khác nhau”. Trong khi đó, định nghĩa điển hình hybrid learning là gì thì đó là học online và học offline được kết hợp bởi các công nghệ trực tuyến.

Vì vậy, công nghệ là sợi dây liên kết học tập hỗn hợp và kết hợp với nhau.

Trên thực tế, các công cụ cho cả hai mô hình học tập có thể hoán đổi cho nhau. Bạn có thể sử dụng các câu đố trực tuyến một cách hiệu quả^[4], cho dù bạn đang ngồi trong một nhóm nhỏ trong lớp học hay học tập thoải mái tại nhà.

Người ta thường sử dụng các công cụ kỹ thuật số ít tương tác hơn để học tập — đọc các bài báo, xem video hoặc nghe tin tức. Tuy nhiên, một trong những đặc quyền lớn của công nghệ trực tuyến là bạn có thể tương tác với nó. Tham gia khóa học trực tuyến, thêm bài kiểm tra trực tiếp vào bài thuyết trình, tham gia cuộc gọi video — tất cả những điều này đều có thể thực hiện được nhờ công nghệ.

Bây giờ chúng ta đã làm rõ định nghĩa và so sánh hybrid learning vs blended learning, đã đến lúc khám phá một loại tương tác cụ thể mang lại kết quả ấn tượng. Nó thú vị, hấp dẫn và làm cho việc học giống như một trò chơi hơn là một công việc nhàm chán. Ngay cả tên của nó cho thấy bản chất vui vẻ của nó.

Hãy cùng xem gamification trong giáo dục.

Trò chơi hóa (game hóa)

Phương pháp Blended learning tạo cơ hội để chuyển đổi giữa các lớp học nhàm chán, đầy lý thuyết. Nhờ các công nghệ kỹ thuật số, một phương pháp học tập mới đang trở nên phổ biến. Hãy để tôi giới thiệu với bạn về gamification.

Gamification là quá trình thêm các yếu tố giống như trò chơi vào một nhiệm vụ. Quá trình này phổ biến không chỉ trong quá trình học tập mà còn để làm cho đào tạo hấp dẫn hơn. Gamification giúp thúc đẩy động lực và nhận được lượng serotonin đó khi bạn thành công.

Mục tiêu của quá trình này là làm cho việc học trở nên dễ tiếp cận hơn đối với người học ở mọi lứa tuổi. Tuy nhiên, tính năng đáng chú ý nhất của game hóa là nó gắn chặt với các công cụ kỹ thuật số. Đó là một trong nhiều cách để tham gia vào e-learning. Quá trình biến trò chơi thành học tập được gọi là “trò chơi hóa” (gamifying).

Có rất nhiều công cụ được sử dụng để game hóa việc học. Từ kính VR được điều chỉnh để cho thấy Vạn Lý Trường Thành được xây dựng như thế nào đến các câu đố Kahoot! thay thế các bài kiểm tra thông thường trong các lớp học.

Trò chơi mang lại sự phấn khích và niềm vui, và giáo dục qua trò chơi hóa dẫn đến động lực được cải thiện và hiệu suất tốt hơn trong lớp^[5]. Và game hóa là khá phổ biến. Gần như bất kỳ môn học nào cũng có thể được dạy thông qua mô hình blended learning — từ toán đến Thể dục!

Tất nhiên, có lẽ chủ đề dễ trò chơi hóa nhất là CNTT. Nó đã liên kết đến việc học với các công cụ kỹ thuật số. Bây giờ, tất cả chỉ là làm cho chúng trở nên thú vị – đặc biệt nếu bạn đang học thứ gì đó phức tạp như lập trình. Vì vậy, tại sao không tận dụng kỹ thuật số và biến việc học kết hợp thành một trò chơi?

Những tìm kiếm được yêu thích nhất

Tìm kiếm thông tin chuyên sâu hơn về các chủ đề liên quan? Chúng tôi đã tập hợp các bài viết tương tự để bạn tiết kiệm thời gian. Hãy xem!

Phát triển kỹ năng

Khóa học hóa học trực tuyến: Liên kết với khoa học

Khóa học đại học

Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT 2025: Tôi có nên theo đuổi nó không?

Công nghệ

Nên học ngôn ngữ lập trình nào?

Dự án DataCamp

Một cách thú vị để giới thiệu học tập kết hợp cho học sinh của bạn là thông qua các dự án kỹ thuật số. Bằng cách hoàn thành các dự án, họ sẽ vừa có được niềm vui vừa đạt được các kỹ năng thực tế. Đó là một kiểu học mà chẳng có cảm giác gì là học cả!

Nhưng việc cố gắng nghĩ ra các dự án game hóa của riêng bạn có thể là một công việc khó khăn – và đảm bảo rằng chúng đủ thú vị. Rất may, bạn không phải tự mình làm tất cả. Tất cả những gì bạn cần làm là tham gia DataCamp.

DataCamp là một nền tảng học tập trực tuyến tập trung vào lập trình và quản lý dữ liệu. Nó mang lại trải nghiệm học tập độc đáo nhờ thiết kế tương tác được trò chơi hóa. Nó có thể đưa trải nghiệm hybrid learning của bạn lên một tầm cao mới (tôi có ý chơi chữ).

Mặc dù chúng ta đang nói về chủ đề trải nghiệm – một trong những tính năng độc đáo nhất của DataCamp, so với các nền tảng MOOC khác, là trải nghiệm bạn có được. Theo đúng nghĩa đen. Khi người học hoàn thành các chương và dự án, họ kiếm được điểm kinh nghiệm (XP) và lên cấp.

Phương pháp lên cấp này là một ứng dụng rất thực tế của một số lý thuyết trò chơi hóa. Việc nhìn thấy thanh XP nhỏ đầy lên sẽ thúc đẩy bạn tiếp tục và học hỏi thêm. Đối với một nhóm người học, nó có thể xây dựng tinh thần cạnh tranh và bắt đầu một cuộc chạy đua giữa họ.

Bạn kiếm được trải nghiệm không chỉ bằng cách tham gia các khóa học mà còn bằng cách hoàn thành các dự án, hoàn thành các bài đánh giá và thực hiện các nhiệm vụ hàng ngày. Vì vậy, chỉ bằng cách hoàn thành bốn nhiệm vụ đơn giản, bạn có thể kiếm được 250 XP mỗi ngày!

DataCamp cung cấp cho người dùng hơn 350 khóa học về khoa học dữ liệu và 12 lộ trình nghề nghiệp cụ thể. Chương đầu tiên của tất cả các khóa học đều miễn phí, cho phép bạn thử nền tảng này và cách thức hoạt động của nó. Sau đó, bạn có thể chọn từ một trong nhiều kế hoạch cá nhân và kinh doanh.

Nếu bạn là một nhà giáo dục quan tâm đến việc trò chơi hóa các lớp học của mình, thì DataCamp là một lựa chọn tuyệt vời dành cho bạn. Bạn có thể đăng ký chương trình Lớp học của họ. Nó sẽ cấp cho bạn sáu tháng truy cập miễn phí vào các khóa học và dự án của họ. Bạn có thể tạo bài tập của riêng mình và theo dõi tiến độ của học sinh.

Và nếu bạn là sinh viên, bạn có thể nhận Gói cao cấp dành cho sinh viên chỉ với 99 đô la một năm! Bạn sẽ có thể truy cập toàn bộ danh mục khóa học và hơn 10 000 bài tập – bao gồm các thử thách và dự án hàng ngày.

Tuy nhiên, chúng tôi không ở đây để xem xét mọi thứ mà nó cung cấp một cách chuyên sâu. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về DataCamp, bạn có thể đọc bài đánh giá của chúng tôi tại đây. Thay vào đó, chúng ta sẽ xem xét một số khóa học và dự án cụ thể mà DataCamp cung cấp.

Trước khi chúng ta đi sâu vào các Dự án DataCamp, tôi sẽ cho rằng bạn đã biết một chút về Python, R và SQL. Tuy nhiên, trong trường hợp bạn không biết, trước tiên, hãy tìm hiểu xem chúng là gì và chúng hoạt động như thế nào. Rốt cuộc, bạn sẽ cần chúng để làm việc trong các dự án.

Giới thiệu về Python (Đăng ký tại đây)

• Nền tảng: DataCamp
• Giảng dạy bởi: Hugo Bowne-Anderson
• Thời lượng: 4 giờ
• Giá: MIỄN PHÍ
• Chứng nhận: Không
• Cấp độ: Sơ cấp
• Đăng ký tại đâu? TẠI ĐÂY

Python là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung. Nó nổi bật vì tính đơn giản, dễ đọc mã và cú pháp đơn giản. Nhờ những phẩm chất này, đây là ngôn ngữ hoàn hảo dành cho các lập trình viên mới. Một cách để hiểu thêm hybrid learning là gì.

Nó được coi là một ngôn ngữ đa mục đích. Python có thể được sử dụng trong cả phát triển front-end và back-end, khoa học dữ liệu và thậm chí cả trí tuệ nhân tạo. Nó cũng không chỉ hữu ích cho game hóa. Nó có nhu cầu thị trường cao, vì vậy bạn có thể biến kiến ​​thức của mình thành một nghề nghiệp chính thức.

Khóa học Giới thiệu về Python của DataCamp sẽ cho bạn thấy những cách sử dụng thực tế hơn nữa của ngôn ngữ này. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn những bước đầu tiên của lập trình. Bạn sẽ học tất cả những điều cần thiết, từ tạo danh sách đến áp dụng khoa học dữ liệu vào thực tế.

Giới thiệu về Python được tạo ra bởi Hugo Bowne-Anderson, một nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia về Python. Anh ấy quan tâm đến kiến thức về dữ liệu & AI và đang chia sẻ kiến thức cũng như kinh nghiệm cá nhân của mình về khóa học này.

Giáo trình được chia thành bốn chương:

• Những điều cơ bản về Python
• List trong Python
• Các hàm và Gói
• NumPy

Mặc dù bạn sẽ mất khoảng bốn giờ để hoàn thành khóa học, nhưng khóa học này có nhịp độ riêng để thuận tiện cho bạn. Và khi bạn học, bạn kiếm được điểm kinh nghiệm – vì vậy, ngay cả các bước hướng tới việc triển khai trò chơi hóa của bạn cũng được trò chơi hóa!

Bạn có thể truy cập khóa học Giới thiệu về Python hoàn toàn miễn phí. Đây là một trong sáu khóa học miễn phí do DataCamp cung cấp. Nếu muốn truy cập phần còn lại của danh mục, bạn sẽ phải đăng ký một trong các gói DataCamp. Tuy nhiên, điều này không có gì quá đáng – gói Tiêu chuẩn sẽ cấp cho bạn quyền truy cập vào tất cả các khóa học chỉ với 25 đô la một tháng!

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Python và các chiến lược học tốt nhất, bạn có thể đọc bài viết của chúng tôi tại đây. Và nếu bạn chỉ muốn bắt đầu học ngay bây giờ, đây là nơi bạn có thể bắt đầu.

Bắt đầu học NGAY BÂY GIỜ

Giới thiệu về R (Đăng ký tại đây)

• Nền tảng: DataCamp
• Giảng dạy bởi: Jonathan Cornelissen
• Thời lượng: 4 giờ
• Giá: MIỄN PHÍ
• Chứng nhận: Không
• Cấp độ: Sơ cấp
• Đăng ký tại đâu? ĐÂY

Nếu bạn quan tâm đến số liệu thống kê, biết R là điều cần thiết. Đó là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở được sử dụng để phân tích dữ liệu. Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao nó lại có một cái tên đơn ký tự kỳ lạ như vậy chưa? Đó là bởi vì nó dựa trên chữ cái tên đầu tiên của những người đã tạo ra nó, Robert Gentleman và Ross Ihaka.

Thông thường, bạn cần cài đặt thêm phần mềm để sử dụng R. Tuy nhiên, trình soạn thảo của DataCamp cho phép bạn học trực tiếp trên trang web. Nếu bạn đang muốn sử dụng R sau này và muốn biết cách sử dụng các công cụ chính thức, DataCamp cũng cung cấp hướng dẫn phần mềm trên trang cộng đồng của nó. Đây là một ví dụ khác cho hybrid learning là gì.

Khóa học ngắn, bốn giờ này được chia thành sáu chương. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về:

• Biến và các kiểu dữ liệu cơ bản trong R
• Tạo, đặt tên và chọn vectơ
• Ma trận và cách chúng hoạt động trong R
• Các yếu tố và cách sử dụng chúng trong thực tế
• Tạo và sắp xếp khung dữ liệu
• Cách tạo list và nơi sử dụng chúng

Như Jonathan Cornelissen, người đồng sáng lập DataCamp và là người hướng dẫn khóa học của bạn, cho biết trong phần mô tả, đã có hơn 2 triệu người dùng R trên toàn thế giới vào năm 2012. Và con số đó đã tăng đều đặn khoảng 40% mỗi năm. Vì vậy, bạn có thể hình dung cộng đồng người dùng khổng lồ (còn được gọi là useR) mà bạn đang tham gia.

DataCamp mang đến cho bạn cơ hội được bao trọn miễn phí những kiến thức cơ bản về R. Nhưng đăng ký DataCamp và truy cập vào danh mục đầy đủ là một khoản đầu tư đáng giá. Gói Premium không chỉ cho phép bạn trở thành một chuyên gia R mới chớm nở (thậm chí có thể là một expeRt) — mà bạn còn có thể truy cập nhiều dự án dựa trên R mà DataCamp cung cấp.

Vì vậy, không có ích gì khi chỉ mới thực hiện một vài bước. Hãy chọn một gói ngay bây giờ, xem qua gói giảm giá nào, như DataCamp Classroom hoặc Student Premium, áp dụng cho bạn và bắt đầu hành trình của bạn ngay hôm nay!

Bắt đầu học NGAY BÂY GIỜ

Giới thiệu về SQL (Đăng ký tại đây)

• Nền tảng: DataCamp
• Giảng dạy bởi: Nick Carchedi
• Thời lượng: 4 giờ
• Giá: MIỄN PHÍ
• Chứng nhận: Không
• Cấp độ: Sơ cấp
• Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY

SQL là ngôn ngữ bạn có thể bắt gặp nếu làm việc với quản lý dữ liệu. Nó là viết tắt của “Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc” và được sử dụng khi làm việc với dữ liệu thô. Gần đây, nó đã trở nên phổ biến đối với các lập trình viên cũng như các nhà khoa học dữ liệu. Khóa học minh họa cho hybrid learning là gì.

Về mặt kỹ thuật, nó không phải là ngôn ngữ lập trình mà là ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc. Bạn thực sự cần một số kỹ năng kỹ thuật trước khi bắt đầu học SQL, vì vậy đây không phải là lựa chọn tốt nhất cho người mới bắt đầu.

Tuy nhiên, nếu SQL là cái tên tiếp theo trong danh sách kiểm tra lập trình của bạn, thì bạn nên tham gia khóa học Giới thiệu về SQL của DataCamp. Bạn sẽ không chỉ tìm hiểu thêm về SQL là gì mà còn biết cách nó có thể giúp bạn quản lý dữ liệu của mình trong thực tế.

Khóa học được tạo bởi Nick Carchedi, giám đốc sản phẩm của DataCamp. Anh ấy đang mang kinh nghiệm dạy kèm khoa học dữ liệu của mình vào khóa học này.

Qua bốn chương nội dung, bạn sẽ:

• Trải qua quá trình giới thiệu
• Tìm hiểu biệt ngữ cơ sở dữ liệu
• Xem cách lọc bảng cho các hàng dựa trên các tiêu chí cụ thể hoạt động
• Bắt đầu sử dụng các hàm tổng hợp
• Tìm hiểu cách sắp xếp và nhóm các kết quả của bạn

Chỉ trong bốn giờ, bạn sẽ nắm vững các kiến thức cơ bản về SQL và có thể sử dụng nó cho nhu cầu quản lý dữ liệu của riêng mình. Khóa học này cũng sẽ có tác động đến sự tiến bộ của bạn. Nó đáng giá 3450 XP, vì vậy bạn sẽ lên cấp khá nhanh.

Bạn có thể tham gia khóa học Giới thiệu về SQL hoàn toàn miễn phí. Nhưng nếu bạn muốn truy cập vào mọi khóa học mà DataCamp cung cấp, bạn có thể đăng ký một trong các gói của DataCamp, chỉ bắt đầu từ 25 đô la một tháng. Bạn sẽ có quyền truy cập vào hơn 50 bài kỹ năng và các thử thách luyện tập không giới hạn.

Vì vậy, đừng ngần ngại và hãy bắt đầu học SQL trên DataCamp ngay hôm nay. Và nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách thức hoạt động của SQL, hãy xem bài viết của chúng tôi bằng cách nhấp vào đây.

Bắt đầu học NGAY BÂY GIỜ

Giới thiệu về Dự án DataCamp (Bắt đầu dự án tại đây)

• Nền tảng: DataCamp
• Giảng dạy bởi: Rasmus Bååth (Python, R), David Venturi (SQL)
• Giá: MIỄN PHÍ
• Cấp độ: Sơ cấp
• Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY

Bây giờ chúng ta đã nắm được kiến thức cơ bản về lập trình và quản lý dữ liệu, đã đến lúc xem các dự án DataCamp hoạt động như thế nào. Và có một nơi hoàn hảo để bắt đầu.

Như tên cho thấy, Giới thiệu về Dự án DataCamp được thiết kế như một hướng dẫn cho toàn bộ hệ thống dự án. Nó sẽ giúp bạn hiểu rõ về cách thức hoạt động của môi trường Dự án.

Bạn có thể chọn loại dự án nào bạn muốn thử trước – Python, SQL hoặc R. Và nếu bạn đã tham gia các khóa học giới thiệu, có thể bạn sẽ biết mình quan tâm đến khóa học nào nhất. Tìm hiểu hybrid learning là gì và tham gia các khóa học kiểu này.

Khóa học được tạo ra bởi hai tác giả. Các dự án Python và R được tạo bởi nhà khoa học dữ liệu Rasmus Bååth, trong khi dự án SQL được cung cấp bởi nhà giáo dục khoa học dữ liệu David Venturi.

Dự án này được hướng dẫn. Điều đó có nghĩa là khi bạn làm việc với nó, bạn sẽ nhận được gợi ý và giải thích. Bạn cũng sẽ được giới thiệu về sổ ghi chép Jupyter - đó là nơi tất cả các dự án của bạn sẽ diễn ra! Bố cục rất thân thiện với người dùng và dễ hình dung.

Cả ba khóa học đều theo cùng một cấu trúc — bạn được hướng dẫn qua các chức năng của sổ ghi chép Jupyter làm giao diện lập trình chính. Khi kết thúc phần giới thiệu này, bạn sẽ đủ thoải mái để làm việc với các dự án khác mà DataCamp cung cấp.

Và đây là phần hay nhất — dự án này sẽ không tốn của bạn một xu nào. Vì vậy, hoàn toàn không có lý do gì để không thử nó. Nhưng nếu bạn muốn khám phá phần còn lại của các dự án DataCamp — hãy xem gói Premium chỉ với 25 đô la một tháng. Bạn sẽ có quyền sử dụng tất cả các đặc quyền khác mà nền tảng cung cấp.

Bắt đầu dự án NGAY BÂY GIỜ

Trực quan hóa COVID-19 (Bắt đầu dự án tại đây)

• Nền tảng: DataCamp
• Giảng dạy bởi: Richie Cotton
• Giá: MIỄN PHÍ
• Trình độ: Sơ cấp
• Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY

COVID-19 là một trong những động lực lớn nhất để học tập kết hợp trở thành như ngày nay. Nó đã giúp định hình một bối cảnh học tập nửa kỹ thuật số, nửa tiếp xúc độc đáo. Và rõ ràng, ngay cả một đại dịch cũng có thể được sử dụng cho giáo dục được game hóa.

Hóa ra, đại dịch là một nguồn dữ liệu thô khổng lồ. Tỷ lệ lây nhiễm, theo dõi liên lạc, phục hồi, tử vong, tiêm chủng. Tất cả dữ liệu này không chỉ có thể (và phải) được thu thập mà còn có thể được hiển thị trực quan.

Dự án Trực quan hóa COVID-19 sẽ giúp bạn thực hiện chính xác điều đó. Bằng cách sử dụng R, bạn sẽ có thể xử lý dữ liệu từ những tháng đầu của đại dịch. Xem khi các con số biến thành màn hình trực quan trước mắt bạn.

Trong suốt dự án này, bạn sẽ phải hoàn thành chín nhiệm vụ:

• Từ dịch đến đại dịch
• Các trường hợp được xác nhận trên toàn thế giới
• Trung Quốc so với phần còn lại của thế giới
• Hãy chú thích!
• Thêm một đường xu hướng vào Trung Quốc
• Và phần còn lại của thế giới?
• Thêm thang logarit
• Quốc gia nào ngoài Trung Quốc bị ảnh hưởng nặng nề nhất?
• Vẽ sơ đồ các quốc gia bị ảnh hưởng nặng nề nhất tính đến giữa tháng 3 năm 2020

Những nhiệm vụ này đáng giá 1500 điểm kinh nghiệm sau khi bạn hoàn thành tất cả chúng. Và đó sẽ là một sự thúc đẩy khá đáng kể cho các kỹ năng của bạn! Bạn sẽ xem qua dữ liệu thực tế được thu thập vào thời điểm bắt đầu đại dịch và xem các nhà khoa học thực thụ làm việc như thế nào để hiểu được tất cả thông tin này. Tìm hiểu hybrid learning là gì qua các khóa học thực tế này.

Dự án này được tạo bởi Richie Cotton, kiến trúc sư giải pháp học tập của DataCamp. Anh ấy có nhiều năm kinh nghiệm làm việc với dữ liệu trong lĩnh vực y tế và đã đóng góp hơn 30 gói R cho cơ sở người dùng.

Một trong những điều tốt nhất về dự án này? Nó hoàn toàn miễn phí, cho dù bạn có chương trình Lớp học hay đang tự học. Vì vậy, không có lý do gì để không trở thành một trong số 78 000 người tham gia thực hiện quá trình trực quan hóa.

Bắt đầu dự án NGAY BÂY GIỜ

Bạn đã sẵn sàng cho Ngày tận thế Zombie chưa? (Bắt đầu dự án tại đây)

• Nền tảng: DataCamp
• Giảng dạy bởi: Jenine Harris
• Giá: từ $25/tháng
• Cấp độ: Tiền trung cấp
• Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY

Làm việc trực tiếp với dữ liệu liên quan đến đại dịch đang diễn ra có thể hơi quá thực tế. Vâng, có một dự án cung cấp một mục tiêu rất giống - với một bước ngoặt ma quái.

Bạn đã bao giờ tự hỏi mình sẽ làm gì trong ngày tận thế zombie chưa? Bạn sẽ tích trữ tài nguyên và tự bảo vệ mình chứ? Hay bạn muốn tìm một nhóm người sống sót để gắn bó? Khu phố của bạn có được chống lại zombie không?

Vâng, bạn có thể thử và trả lời tất cả những điều này và hơn thế nữa bằng cách sử dụng dữ liệu để hình dung một kịch bản tận thế zombie có thể xảy ra. Bạn đã sẵn sàng cho dự án Ngày tận thế Zombie chưa? ném bạn ngay giữa đợt bùng phát đang diễn ra. Bằng cách sử dụng các biến số như tuổi tác, giới tính và nguồn cung cấp sẵn có, bạn có thể tính toán ai có nhiều khả năng bị cắn hơn – và tốc độ như thế nào.

Khóa học độc đáo này sử dụng các yếu tố thực tế, chẳng hạn như khuyến nghị chuẩn bị cho trường hợp khẩn cấp, cho bộ dữ liệu của nó. Nó bao gồm 200 quan sát và 14 biến. Vì vậy, hãy đặt mình vào vị trí của một nhà khoa học CDC và cố gắng ngăn chặn sự bùng phát của thây ma trước khi quá muộn!

Chỉ cần xem qua một số nhiệm vụ hấp dẫn của dự án này:

• So sánh Thây ma và Con người
• Lựa chọn các biến để dự đoán tình trạng zombie
• Xác suất zombie của bạn là gì?

Và cuối cùng, dự án này sẽ trả lời câu hỏi - bạn đã thực sự sẵn sàng cho ngày tận thế zombie chưa?

Giáo sư Jenine Harris mang đến cho bạn cuộc khám phá về ngày tận thế zombie có thể xảy ra. Cô ấy là giảng viên về thống kê sinh học, người đồng sáng lập chương R-Ladies tại trường đại học của cô ấy, nơi hỗ trợ phụ nữ trong lĩnh vực STEM.

Khóa học này là sự kết hợp thú vị giữa dữ liệu thực tế và các tình huống giả tưởng. Nó đáng giá 1500 XP. Nó có thể tạo ra một thử thách học tập kết hợp hoàn hảo — sắp xếp lớp học của bạn thành các nhóm và xem ai có thể hoàn thành tốt nhất công việc ngăn chặn tận thế.

Bạn có thể truy cập khóa học này bằng cách chọn gói đăng ký Premium với giá 25$/tháng. Nhưng nếu bạn là học sinh hoặc giáo viên, bạn có thể nhận được một trong những ưu đãi đặc biệt.

Gói Student Premium sẽ cấp cho bạn quyền truy cập không giới hạn vào mọi thứ mà DataCamp cung cấp. Và kế hoạch Lớp học sẽ cho phép cả lớp dùng thử dự án và mô phỏng ngày tận thế zombie của chính họ – miễn phí!

Bắt đầu dự án NGAY BÂY GIỜ

Điều gì tạo nên huyền thoại Pokémon? (Bắt đầu dự án tại đây)

• Nền tảng: DataCamp
• Giảng dạy bởi: Joshua Feldman
• Giá: từ 25$/tháng
• Trình độ: Trung cấp
• Công nghệ: R
• Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY

Thành thật mà nói - thật khó để tìm thấy một đứa trẻ (hoặc một thế hệ thiên niên kỷ) chưa từng nghe nói về Pokémon. Cho dù chúng ta đang nói về trò chơi hay chương trình, nó vẫn được hàng triệu người trên thế giới biết đến và yêu thích.

Tôi không biết bạn thế nào, nhưng một số kỷ niệm đẹp nhất mà tôi có ở trường là chơi bài và xem ai có Pokémon mạnh nhất. Đó là những ứng dụng thực tế đầu tiên của chúng tôi về toán học. Và đó là trước khi chúng ta biết về bất cứ thứ gì như game hóa!

Giờ đây, một trong những trò chơi phổ biến nhất trên thế giới có thể trở thành một công cụ để tìm hiểu về dữ liệu. Dự án của Joshua Feldman sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng máy học hình thái cây để dự đoán điều gì làm nên huyền thoại của Pokémon.

Dưới đây là một số nhiệm vụ bạn sẽ thực hiện trong hành trình tìm hiểu chính xác điều gì làm nên huyền thoại Pokémon:

• Tìm ra tổng số Pokémon huyền thoại
• Sắp xếp chúng theo chiều cao, cân nặng, loại và chỉ số chiến đấu
• Tạo phân chia training/test
• Phù hợp vào decision tree
• Phù hợp vào random forest
• Đánh giá sự phù hợp của mô hình
• Phân tích tầm quan trọng của biến

Đến cuối dự án này, bạn sẽ biết chính xác Pokémon huyền thoại nổi bật như thế nào. Đây là loại dự án thú vị dành cho mọi lứa tuổi — bất kỳ ai và tất cả những ai đam mê trò chơi. Nó cũng sẽ là một bài thực hành tuyệt vời cho khả năng lập trình của bạn. Bạn sẽ được kiểm tra kỹ năng R của mình.

Bạn có thể bắt đầu dự án này bằng cách chọn gói DataCamp Premium với giá 25 đô la một tháng. Nhưng nếu bạn là giáo viên, bạn có cơ hội truy cập vào dự án này, cùng với các dự án, bài đánh giá và khóa học còn lại của DataCamp, bằng cách chọn gói Lớp học DataCamp.

Bắt đầu dự án NGAY BÂY GIỜ

Bạn có biết?

Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học trực tuyến nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?

Xem & so sánh TOP nền tảng học trực tuyến với nhau

Những tìm kiếm thịnh hành nhất

Duyệt qua bộ sưu tập của chúng tôi về các bài báo, chỉ dẫn và hướng dẫn kỹ lưỡng nhất liên quan đến sàn giao dịch tiền mã hóa. Luôn nắm rõ và đưa ra quyết định sáng suốt!

So sánh

Ruby vs Python: Hãy lựa chọn đúng!

Các khóa học nền tảng

Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree: Đánh giá trung thực

Làm thế nào

Cách học tiếng Anh – Hướng dẫn đơn giản

Kết luận

Vì vậy, hôm nay chúng tôi đã trả lời ba câu hỏi rất quan trọng: hybrid learning là gì, blended learning là gì, và chúng khác nhau như thế nào? Trong trường hợp nó vẫn có vẻ khó hiểu, đây là một bản tóm tắt ngắn gọn:

• Hybrid learning diễn ra khi một số học sinh ở trong lớp học với giáo viên trong khi những học sinh khác được kết nối trực tuyến. Đó là về nơi việc học tập diễn ra.
• Blended learning xảy ra khi học sinh và giáo viên đều sử dụng các công cụ kỹ thuật số để học. Đó là về cách học tập diễn ra.
• Các công cụ trực tuyến là khía cạnh quan trọng nhất của cả hybrid learning vs blended learning.

Và một khi công nghệ là một phần của việc học thì hoàn toàn không có lý do gì khiến nó trở nên nhàm chán. Học tập có thể vui vẻ. Nếu kiến thức của bạn gắn liền với những trải nghiệm tốt, bạn sẽ không quên nó dễ dàng.

DataCamp có thể đạt được chính xác điều đó. Nó giúp giữ cho giáo dục của bạn tương tác, hiện đại và thú vị. Cho dù đó là kiến thức cơ bản về lập trình cho phép bạn thấy trải nghiệm của mình phát triển trong thời gian thực hay một dự án học tập cho phép bạn đưa mình vào một tình huống giả định — DataCamp đáp ứng các nhu cầu về trò chơi hóa của bạn.

Trò chơi hóa (gamification) giáo dục của bạn sẽ làm cho nó hấp dẫn hơn, độc đáo hơn và sẽ chỉ cho bạn cách áp dụng lý thuyết vào thực tế. Quan tâm đến việc làm cho việc học vui vẻ? Xem một trong các Dự án DataCampđược đề cập ở trên — và đừng quên xem phần còn lại trong danh mục của họ.

Vậy bạn đã rõ Hybrid learning là gì. Xem tương lai của giáo dục cho chính mình ngày hôm nay.

Tham khảo khoa học

1. Stefan Hrastinski 'What Do We Mean by Blended Learning?'

2. Charles Dziuban, Charles R. Graham, Patsy D. Moskal và các tác giả khác 'Blended learning: the new normal and emerging technologies'

3. M. G. Moore và G. Kearsley 'Distance education: A systems view of online learning'

4. Nikolaos Vernadakis, Maria Giannousi, Vassiliki Derri và các tác giả khác 'The impact of blended and traditional instruction in students’ performance'

5. Polyxeni Kaimara và Ioannis Deliyannis 'Why Should I Play This Game? The Role of Motivation in Smart Pedagogy'