Tại sao không?

Mình chia sẻ một chút kinh nghiệm chuyển ngành/học trái ngành. Mình tốt nghiệp Cử nhân Kinh tế (ĐH Ngoại thương), nhưng chọn đi theo mảng CTXH/Phát triển và học Thạc sĩ ngành Quản trị Nhà nước và Phát triển (IDS, ĐH Sussex, UK). Sau một thời gian làm việc trong ngành, thấy xu hướng phát triển của CNTT/Big Data/AI trong lĩnh vực Phát triển/Cứu trợ nhân đạo, mình theo học Tiến sĩ ngành Khoa học máy tính (ĐH Bath, UK). Mỗi lần chuyển đều nhận học bổng full của Chính phủ hoặc của trường (1 HB Thạc sĩ Chevening – mình chỉ nộp một học bổng này và 3 HB Tiến sĩ trường Loughborough, Kent và Bath), coi như “rẽ” thành công, vậy xin chia sẻ một số kinh nghiệm của bản thân trong bài viết dưới đây:

Đặt vấn đề tâm lý sang một bên: Chuyển ngành ở đây mình xem như tiếp nối và mở rộng ngành/nghề mình đang học/làm để chuyển sang một lĩnh vực mới hoặc tạo một bước đệm để chuyển sang ngành mới hoàn toàn. Trong xu thế đa ngành hiện nay, bất kể ngành nào bạn cũng sẽ tìm thấy sự giao thoa: law & gender, finance & psychology, corporate & social development, hay data & environment. Vì thế, tự tin là kiến thức và kinh nghiệm của bản thân ở một lĩnh vực lại là điểm nhấn/điểm cộng (và tạo điểm khác biệt – a niche) ở một lĩnh vực khác. Những chương trình kết hợp thế này nếu các bạn chịu khó tìm hiểu sẽ có nhiều thông tin (thông qua việc đọc giới thiệu khoá học, chương trình giảng dạy, v.v.).

Giờ quan trọng là làm sao thuyết phục được những người xét duyệt hồ sơ (nếu bạn đang có ý định đi học) rằng bạn là người phù hợp và để xây dựng năng lực cho bản thân đủ chuẩn bị cho bước chuyển này.

Trang bị cho bản thân kiến thức nền: Bất kể ngành nào cũng có các thuật ngữ chuyên ngành, lý thuyết nền tảng, và lịch sử ngành. Bằng việc tham gia những khoá đào tạo căn bản/khoá giới thiệu/khoá học ngắn hạn trên coursera, edx, udemy, domestika, v.v., bạn có thể trang bị cho mình những kiến thức căn bản cần thiết. Chương trình được dạy bởi các giáo sư/chuyên gia đầu ngành hoặc những người có nhiều kinh nghiệm nên các chương trnình khá thực tế và sát với nhu cầu học. Khi đã vững rồi, có thể chuyển sang đọc các báo cáo, tạp chí, các bài viết trong ngành để bước đầu có cái nhìn về thực trạng phát triển hiện tại, những khía cạnh đang được thảo luận sôi nổi, và phát thảo ý tưởng về mối quan tâm bản thân (interests) hoặc chủ đề bạn muốn chuyên sâu.

Song song với việc xây dựng kiến thức nền, tham gia những dự án (project work), tình nguyện, trại hè summer schools, hoặc bootcamps là cách nhanh nhất để ứng dụng những điều vừa học vào trong thực tế và xây dựng cho bản thân những kỹ năng cần thiết. Khi mình mới chuyển sang ngành Computer Science/Data science, cũng tự mày mò đi học các khoá Data analysis for social scientists/Programming/Machine learning trên mạng rồi tìm hiểu cách ứng dụng trong các dự án đang làm về sức khoẻ cộng đồng đang làm ở Uganda. Kết quả là bộ dữ liệu được phân tích và trình bày một cách bắt mắt, đưa vào trong porfolio cá nhân. Tương tự cho bạn nào muốn chuyển sang ngành Giáo dục, có thể đăng ký tham gia dạy tình nguyện cho các nhóm trẻ, nâng cao kỹ năng dạy học (pedagogy skills) và cũng để xem mình có hợp với ngành không và tìm hiểu môi trường làm việc. Đây được xem là những điểm cộng (về kiến thức và kinh nghiệm) cho bộ hồ sơ của bạn.

Tham gia những nhóm hỗ trợ: Mỗi ngành đều có những nhóm working groups/professional groups/hoặc cộng đồng làm việc riêng. Họ có thể là Giáo sư, nhà nghiên cứu, nhà thực hành, hoặc những tư vấn viên. Tham gia những working groups này cho phép tiếp cận các thông tin trong ngành, kết nối với những người liên quan và học hỏi từ học. Lúc đọc báo cáo của ngành và gặp những bài viết tâm đắc, mình thường ghi chú lại tên tuổi của tác giả, tìm hiểu thêm thông tin về họ trên trang cá nhân/trang thông tin của trường/hoặc Linkedin, đọc về con đường họ đi, nếu tìm thấy điểm tương đồng (ví dụ chủ đề nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực họ đang làm) có thể gửi email kết nối hoặc. Ngoài ra, khi tham gia các working groups, chú ý tham gia có chọn lọc vì các nhóm FB groups khá nhiều và thông tin sẽ loãng. Mình thường vào các website chính thức (như ngành social data science thì có Alan Turing Institute, AI4D, UN Pulse, etc.) và đăng ký làm thành viên, tham gia các interests groups. Họ cũng rất welcome và chào đón các thành viên mới.

Tìm kiếm chương trình phù hợp: Một trong những điều kiện tiên quyết cho sự chuyển ngành thành công là lựa chọn chương trình phù hợp. Ví dụ như các chương trình đi vào chiều sâu sẽ đòi hỏi kiến thức nền của ngành đó. Các chương trình interdisciplinary sẽ khuyến khích các ứng viên có background và kinh nghiệm đa dạng hơn nộp. Trong các chương trình như vậy, nếu bạn làm nổi bật được interests/passions của bản thân cho ngành học này, vì sao lại chuyển ngành, hoặc với kiến thức/kinh nghiệm của bạn có added values gì cho ngành thì tỉ lệ vào vòng trong sẽ cao. Kết hợp với kiến thức nền bạn đã trang bị ở trên (mặc dù chỉ mới mức độ Intro) và kinh nghiệm thực tế, bạn có khả năng được nhận vào cao hơn. Ví dụ như một số chương trình PhD ở Anh có dạng 1+3 tức 1 năm MSc/MRes kết hợp 3 năm làm nghiên cứu mở rộng đối tượng ứng viên.

Survival tips khi học ngành mới: Trong các lý thuyết về sự học, biểu đồ learning curve mô tả tiến độ của người học trong lĩnh vực mới (từ không biết mình không biết gì, đến mình nghĩ mình biết, nhận ra mình biết cái mình không biết và cải thiện cái mình không biết 🙂 và cũng như tỉ lệ thời gian/công sức đổ vào với thành quả đạt được. Lúc mình tham gia vào khoá, hơi sốc về chương trình học và nhận ra một mảng kiến thức cần cải thiện. Những lúc ấy dễ tự vấn (self-doubt) bản thân. Giải pháp của mình là taking one step at a time. Những chỗ nào không hiểu thì không ngại đi hỏi, hỏi Giáo sư, hỏi thầy hướng dẫn, trao đổi cùng các bạn học. Như vậy kiến thức mới được lập lại, củng cố và đi vào bộ nhớ sâu. Mình cũng nhận ra trong mỗi ngành, cách tiếp cận giải quyết vấn đề cũng khác nhau. Ví như trong các môn về Khoa học xã hội, đọc càng nhiều các tài liệu càng được khuyến khích để tìm ra luận điểm của tác giả, và critical thinking để lấp mảng ghép vào bức tranh chung. Như các môn khoa học tự nhiên, như môn programming, statistics, hay robotics mình học, để giải quyết một vấn đề hoặc bài toán, quan trọng là viết ra các bước thực hiện. Ví như trải những điều mình nghĩ ra giấy, kết hợp với dữ liệu đề bài ra, và tìm ra cách giải quyết. Các bạn viết code sẽ quen thuộc với ý tưởng viết pseudocode cho mỗi đề bài. Nhờ vậy mà mình mới survived qua các môn học và còn code được cả mấy bộ games thú vị hehe. Tiếp nữa, không so sánh tiến độ bản thân với người khác mà tập trung điều mình làm được và đo lường tiến bộ của bản thân. Chuyển cách suy nghĩ mà chú trọng vào quá trình học hơn là kết quả đạt được (process rather than outcomes), thêm cố gắng và đầu tư, tự khắc kết quả sẽ tốt. Với một vấn đề, nghĩ sâu, nghĩ kỹ thì nhất định sẽ có nhiều ý hay.

Vậy thôi, có mấy ý muốn chia sẻ cùng các bạn như vậy. Nếu bạn thích ngành gì/nghề gì, không ngại đổi/chuyển ngành, mong các bạn được làm điều mình thích, không vì vật chất mà vì sở thích cá nhân và đó là điều bạn thực sự muốn làm. Chúc các bạn may mắn! Once you realise the boundaries, you will want to break them.

Ảnh: Bạn robots mình thiết kế chạy trong lớp học robotics software, nhiệm vụ là vượt chướng ngại vật sang đến bờ bên kia để giao chiếc coke can trong môi trường Gazebo.