Hello mọi người, Em tên là: Duyên. Em đang học hỏi và tìm hiểu kiến thức để tham gia dạy học Tiếng Việt. Em rất vui được tham gia cộng đồng và học hỏi kinh nghiệm từ những anh/chị đi trước ạ . Rất mong được kết nối với mọi người ạ 😊☺️

Mình dùng AI trong việc dạy một thời gian, và nhận ra: vấn đề không nằm ở việc có dùng AI hay không mà là mình đang dùng nó theo cách nào. Mình tự rút ra 9 điều để không dùng AI sai: 1. Xem AI là cộng sự, không phải công cụ → không phải để “ra lệnh”, mà là để làm việc cùng 2. AI không tự hiểu — mình phải dẫn dắt → cần tương tác, làm rõ, và “train” dần theo cách mình muốn 3. Giao đúng việc → nếu dùng AI cho sai việc, thì kết quả cũng không có giá trị 4. Luôn kiểm chứng → hợp lý chưa chắc đã đúng, nên luôn cần kiểm tra lại 5. Phản biện AI → không nhận kết quả ngay, mà phải hỏi lại, đào sâu thêm 6. Cá nhân hoá → nội dung chỉ thực sự dùng được khi có bối cảnh của mình 7. Giao tiếp rõ ràng→ nói rõ mình cần gì thì AI mới trả lời đúng 8. Yêu cầu đầu ra rõ → mình muốn nhận cái gì thì phải nói rõ từ đầu 9. Phân rã và tạo flow → chia nhỏ công việc, đi từng bước thì kết quả sẽ tốt hơn Mình thấy nếu không để ý những điều này, thì rất dễ dùng AI nhiều,nhưng lại không đi đúng hướng. Còn để dùng AI hiệu quả thì có bộ nguyên tắc 4S như sau: 1. SPEED – Tốc độ & hiệu suất AI phù hợp nhất với những việc: - lặp lại - tốn thời gian - hoặc có thể chia nhỏ Mình thường dùng AI để → làm nhanh những phần này và dành thời gian cho phần quan trọng hơn 2. SMART – Thông minh & sáng tạo AI giúp mở rộng cách nghĩ: - gợi ý thêm hướng - phân tích vấn đề - làm rõ những gì mình chưa nghĩ tới Nhưng: AI không thay mình suy nghĩ → mình vẫn là người chọn hướng 3. SAFETY – An toàn & kiểm soát Những phần quan trọng: → mình luôn kiểm tra lại Không phải vì AI kém, mà vì mình cần chịu trách nhiệm với kết quả mình dùng 4. SOUL – Bản sắc & trách nhiệm AI có thể hỗ trợ rất nhiều,nhưng phần “chất riêng” thì không có sẵn Cách mình dạy, cách mình giải thích,cách mình làm việc với học viên→ vẫn là phần của mình Mình thấy khi giữ được 4 điều này,thì AI thực sự trở thành một công cụ hữu ích. Còn nếu không,thì rất dễ rơi vào tình trạng: dùng nhiều hơn,nhưng không làm tốt hơn.

Thanh đang tham gia 1 thử thách của cô : có được 500 lược theo dõi trong 3 ngày Đây là một phần quan trong trong việc tái tạo lại các tiếp cận để có nhiều học viên hơn bằng thương hiệu cá nhân để có học viên một cách chủ động. Tôi đã bỏ ra hơn $4000 để đi học và cần bạn giúp tôi hoàn thành thử thách này Tôi sẽ chia sẽ nó cho bạn miễn phí khi tôi hoàn thành thử thách Tôi chỉ còn 2 ngày nữa để hoàn thành - tôi cần bạn Link ở đây: https://www.facebook.com/profile.php?id=61588885449397

Học viên của em rất bận và có mấy hôm hủy lớp phút chót (lớp 1 1 nên có thể dời mà ko mất phí). Mà đúng là tình huống của học viên rất khó thật. Anh chị có hay gặp trường hợp này cho em xin kinh nghiệm nhen. Em cảm ơn ạ.

Sau một thời gian tìm hiểu và tham khảo thực tế trên một số hồ sơ (không nhiều), mình có rút ra được một số điểm liên quan đến việc đề suất trên nền tảng như sau. Mình viết bài này mang tính tham khảo thôi nhé vì bản thân mình không phải là dân "kỹ thuật công nghê" và chỉ mong mọi người có được góc nhìn đúng về việc để suất của nền tảng để có những quyết định đúng cho việc làm hồ sơ. Preply không dùng một danh sách tiêu chí cố định nhưng hệ thống liên tục quan sát các nhóm tín hiệu hành vi để quyết định: - Hiển thị bạn cho ai - Hiển thị nhiều hay ít - Có tiếp tục đẩy bạn hay không Tiếp theo mình có thống kê một số tiêu chí — chia theo mức độ ảnh hưởng. Đây không phải là bản checklist tiêu chí nhé và bản này chỉ mang tính tham khảo chứ không phải bản chuẩn của nền tảng công bố. I. TÍN HIỆU CHÍNH (CORE SIGNALS) → Quyết định bạn có “sống” được trên hệ thống không 1. Conversion (Chuyển đổi) - Trial → Subscription - View → Booking - Tin nhắn → đặt lịch 2. Matching (Phù hợp) - Nội dung hồ sơ (niche rõ hay không) - Giá (phân khúc) - Ngôn ngữ & đối tượng học viên - Lịch có khớp múi giờ không 3. Reliability (Tin cậy) - Tốc độ phản hồi - Không hủy lớp / vắng mặt - Lịch ổn định 4. Retention (Giữ chân) - Học viên học bao lâu - Có quay lại không - Tần suất học II. TÍN HIỆU HIỂN THỊ BAN ĐẦU (DISCOVERY SIGNALS) → Quyết định bạn có được click không - CTR (tỷ lệ nhấp) - Ảnh đại diện rõ, chuyên nghiệp - Headline đúng nhu cầu - Video tạo cảm giác tin tưởng nhanh - Giá hiển thị phù hợp kỳ vọng thị trường 📌 Đây là “cửa vào” của bạn III. TÍN HIỆU HÀNH VI SAU CLICK (POST-CLICK SIGNALS) → Người học làm gì sau khi vào hồ sơ? - Thời gian ở lại hồ sơ - Có xem video không - Có đọc profile không - Có scroll xuống review không 📌 Nếu người xem thoát nhanh→ hệ thống hiểu là “không hấp dẫn” IV. TÍN HIỆU GIAO TIẾP (ENGAGEMENT SIGNALS) → Bạn xử lý học viên như thế nào? - Tốc độ trả lời tin nhắn - Tỷ lệ phản hồi - Khả năng duy trì cuộc hội thoại - Học viên có quay lại chat không