Hoàn thành khóa học NotebookLM, mình đã đi từ chỗ chỉ biết những thao tác cơ bản đến khi tự tin ứng dụng vào học tập và công việc. Điều quan trọng nhất là khóa học không chỉ dừng ở lý thuyết mà còn có nhiều bài tập thực tế: tóm tắt tài liệu, tạo outline, đặt câu hỏi, tổ chức dữ liệu. Nhờ đó, khi kết thúc, mình vừa nắm chắc kiến thức nền, vừa có kỹ năng áp dụng ngay.
Trải nghiệm hoàn thành khóa học
Khi bắt đầu khóa học NotebookLM, mình thật sự bỡ ngỡ vì chưa từng sử dụng một công cụ ghi chú AI nào trước đó. Những buổi đầu chủ yếu là làm quen giao diện, cách tạo notebook, tải tài liệu. Dần dần, nhờ được hướng dẫn chi tiết, mình đã thấy rõ sự khác biệt: không chỉ thao tác dễ hơn, mà mỗi bài học đều có phần thực hành để rèn kỹ năng.
Trong suốt quá trình học, mình cảm nhận đây không phải là khóa học khô khan. Thay vì toàn lý thuyết, các bài tập được thiết kế thực tế: tóm tắt tài liệu, tạo outline bài viết, đặt câu hỏi khai thác thông tin. Nhờ vậy, khi hoàn thành, mình vừa nắm chắc kiến thức, vừa có một bộ kỹ năng áp dụng ngay.
Nghiệm thu sau khóa học – Tôi đã học được gì
Hoàn thành toàn bộ khóa học NotebookLM, mình cảm thấy giống như vừa xây dựng xong một “bộ công cụ” mới để học tập và làm việc. Những gì mình nghiệm thu được không chỉ là kiến thức về cách sử dụng một phần mềm, mà còn là một phương pháp tiếp cận mới với thông tin.
Nền tảng chuyên môn
Khóa học đã giúp mình hiểu sâu về NotebookLM là gì, cách AI phân tích tài liệu, và vì sao nó khác biệt so với những công cụ ghi chú thông thường. Đây là nền tảng để mình không chỉ biết dùng, mà còn hiểu “vì sao” và “dùng thế nào cho đúng”. Nhờ đó, khi gặp tình huống mới, mình có thể linh hoạt ứng dụng chứ không phụ thuộc hoàn toàn vào hướng dẫn.
Kỹ năng cơ bản
Từ những bước nhập môn, mình đã thành thạo:
- Tạo notebook đầu tiên và thiết lập theo nhu cầu.
- Tải tài liệu từ nhiều nguồn như PDF, Google Docs, hoặc ghi chú cá nhân.
- Tổ chức nhiều tài liệu trong một sổ tay để tránh tình trạng rời rạc.
Đây là nền móng quan trọng vì nếu không quản lý tốt từ đầu, càng về sau sẽ càng rối.
Kỹ năng nâng cao
Khi đi sâu hơn, mình học được cách để NotebookLM trở thành trợ lý phân tích thực sự chứ không chỉ lưu trữ. Cụ thể:
- Đặt câu hỏi thông minh để AI đưa ra câu trả lời chính xác, không lan man.
- Sử dụng tính năng tóm tắt và trích dẫn, giúp mình tiết kiệm nhiều thời gian khi đọc tài liệu dày.
- Tạo outline chi tiết cho bài viết, báo cáo, hay kế hoạch dự án, thay vì phải tự gạch ý thủ công.
- Phân tích tài liệu phức tạp (ví dụ: nghiên cứu khoa học, văn bản pháp luật) và rút ra ý chính.
Ứng dụng trong học tập
Khóa học cũng cho thấy NotebookLM không chỉ dành cho công việc văn phòng. Mình đã học được cách:
- Tạo flashcard và quiz tự động để ôn thi.
- Tóm tắt giáo trình, slide bài giảng thành các ý chính.
- Hỗ trợ viết luận văn, đồ án bằng cách tổng hợp tài liệu và tạo trích dẫn chuẩn xác.
Điều này làm cho việc học bớt áp lực, biến quá trình ôn tập thành một trải nghiệm chủ động hơn.
Ứng dụng trong công việc
Cuối cùng, giá trị lớn nhất là NotebookLM đi vào thực tế công việc hằng ngày. Mình đã nghiệm thu được cách:
- Chuẩn bị nhanh cho các cuộc họp bằng bản tóm tắt tài liệu.
- Phân tích đối thủ, thị trường dựa trên nhiều nguồn dữ liệu.
- Lập kế hoạch dự án với outline rõ ràng.
- Viết báo cáo nhanh và đầy đủ trích dẫn, không phải mất hàng giờ lục lại tài liệu gốc.
Kết quả sau khi áp dụng vào công việc thực tế
Điều quan trọng nhất không chỉ là học xong, mà là áp dụng được ngay. Và NotebookLM đã thực sự mang lại cho mình nhiều thay đổi:
- Tiết kiệm thời gian: trước đây phải đọc hàng chục trang báo cáo, giờ chỉ mất vài phút để có bản tóm tắt súc tích.
- Nâng cao hiệu quả học tập: khi ôn thi, mình dùng flashcard và quiz tự động, nhớ lâu hơn và học nhẹ nhàng hơn.
- Cải thiện năng suất công việc: báo cáo nhanh, họp chuẩn bị kỹ lưỡng, phân tích thông tin có hệ thống.
- Phát triển kỹ năng cá nhân: mình đã tự xây dựng thư viện tri thức cá nhân, thậm chí còn chia sẻ cho đồng đội – và được coi như “người dẫn dắt” trong nhóm khi sử dụng NotebookLM.
