Red Hat dạy sinh viên viết tài liệu kỹ thuật và bài học đắt giá về AI

Tại hội nghị Open Source Summit tổ chức ở Praha, đại diện nhóm tài liệu của Red Hat tại Brno (CH Séc) đã chia sẻ kinh nghiệm sau 4 năm phối hợp với Khoa Tin học thuộc Đại học Masaryk để giảng dạy học phần viết tài liệu kỹ thuật. Câu chuyện không chỉ xoay quanh chuyện dạy và học, mà còn hé lộ những góc khuất thú vị về cách sinh viên — và cả giới chuyên gia — đang đối diện với làn sóng AI.

Khi dạy học cũng là lúc người dạy học lại chính mình

Red Hat có một văn phòng lớn tại Brno, thành phố lớn thứ hai của CH Séc và cũng là nơi tọa lạc của Đại học Masaryk danh tiếng. Đội ngũ tài liệu tại đây khá hùng hậu, và trong suốt 4 năm qua, công ty đã hợp tác với Khoa Tin học của trường để mở học phần PV177 Viết tài liệu kỹ thuật.

Ông Jiří Herrman, thành viên cấp cao của nhóm tài liệu Red Hat, đã trình bày tham luận "Diagrams & Dragons: Dạy viết tài liệu kỹ thuật cho sinh viên đại học theo cách mã nguồn mở". Theo ông, Red Hat ấp ủ ý tưởng ươm mầm đội ngũ viết tài liệu kỹ thuật tại Brno từ lâu, nhưng kế hoạch bị trì hoãn vì đại dịch năm 2020.

Mục tiêu trọng tâm của khóa học là giải quyết phần khó nhất trong nghề viết tài liệu: giao tiếp và tương tác với con người.

Những điều không hiệu quả

Bài thuyết trình của Herrman thẳng thắn chỉ ra nhiều phương pháp giảng dạy thất bại. Dù khóa học hướng đến sinh viên đã có kiến thức kỹ thuật nền tảng, việc giao bài tập bằng các công cụ dòng lệnh (shell) lại không ổn:

• Nhiều sinh viên chưa từng sử dụng dòng lệnh
• Một số dùng laptop mượn, không có quyền quản trị
• Có bạn chỉ mang theo điện thoại thay vì máy tính

Việc để sinh viên chấm chéo bài của nhau — mô phỏng quy trình review giữa các chuyên gia tài liệu thật sự — cũng không đạt kết quả như mong đợi, phần lớn do áp lực thời gian. Cuối cùng, nhóm giảng dạy phải chuyển sang hướng dẫn sinh viên cách nhận xét bài của nhau "mà không làm đối phương phật lòng".

Một điểm đáng chú ý khác: việc tương tác với giảng viên từ xa qua hình thức trực tuyến tỏ ra kém hiệu quả, đặc biệt khi có nhiều giảng viên thay phiên nhau theo từng buổi học.

Vấn đề nhức nhối: sinh viên lạm dụng LLM

Khóa học khai giảng lần đầu năm 2023, đúng thời điểm các mô hình ngôn ngữ lớn bùng nổ. Sinh viên được thông báo không được phép dùng LLM, nhưng đương nhiên, nhiều người vẫn dùng.

Theo Herrman, nhóm giảng dạy rơi vào thế tiến thoái lưỡng nan:

Khen ngợi bài làm tốt có dấu hiệu dùng LLM lại càng khuyến khích gian lận. Nhưng khiển trách sinh viên thì làm họ nản chí, và điều đó cũng dẫn đến gian lận.

Giải pháp cuối cùng là dạy sinh viên cách sử dụng LLM đúng đắn, thay vì chỉ cấm đoán.

Những cách làm hiệu quả

Không phải mọi thứ đều thất bại. Nhóm giảng dạy ghi nhận một số phương pháp phát huy tác dụng tốt:

• Cộng điểm theo tiêu chí linh hoạt, kèm những phần thưởng bí mật bất ngờ
• Phản hồi bằng meme theo phong cách internet, tạo không khí gần gũi
• Bài tập nhập vai kiểu Dungeons & Dragons với nhiệm vụ "Tôi muốn trở thành người viết tài liệu kỹ thuật, nhưng làm sao để tới đó?"

Bài tập nhập vai yêu cầu sinh viên phối hợp trong nhóm đa chức năng, tạo ra ghi chú phát hành, ghi chú kỹ thuật và cả tài liệu thực tế cho quy trình làm việc. Vì học liệu được mở mã nguồn, sinh viên tốt nghiệp có thể trình cho nhà tuyển dụng một hồ sơ đóng góp mã nguồn mở thực sự trên GitHub.

Giới chuyên gia nói gì về AI trong nghề viết tài liệu?

Các vấn đề xoay quanh LLM cũng là chủ đề chính của phiên thảo luận "Viết tài liệu kỹ thuật trong thời đại AI" do Herrman điều phối. Khi hỏi khán giả, ông nhận được câu trả lời áp đảo: phần lớn đã ứng dụng AI vào công việc viết tài liệu.

Điều đáng chú ý là những gì họ không dùng AI để làm. Các chuyên gia cho rằng dù là mô hình tốt nhất vẫn yếu ở những điểm sau:

• Tự viết tài liệu
• Vẽ sơ đồ, biểu đồ
• Đọc hiểu sơ đồ để phục vụ review
• Review tài liệu — với lý do "AI quá xu nịnh nên nhận xét thường quá tích cực" và "không đưa ra phản hồi tốt về trọng tâm người dùng hay cấu trúc"

Tuy vậy, nhiều người vẫn tận dụng AI cho các việc khác như quản lý thay đổi, cập nhật mã nguồn mới (xác định phần nào của sản phẩm lớn đã thay đổi và cần viết lại tài liệu), ghi lại quyết định từ biên bản họp, tổng hợp tư liệu và dịch ngược mã nguồn để hiểu ý đồ thiết kế.

Riêng khoản "tóm tắt ghi chú từ hội nghị, cuộc họp và phân loại theo chủ đề" khiến không ít người lo ngại, bởi nhiều nghiên cứu đã chỉ ra LLM rút gọn chứ không thực sự tóm tắt nội dung.

Điều đáng báo động

Viết tài liệu kỹ thuật là nghề đòi hỏi cao nhưng gần như luôn thiếu nhân lực. Không ai trách được người trong nghề tìm đến công cụ hỗ trợ. Thế nhưng, điều khiến giới quan sát lo ngại là sự mâu thuẫn trong nhận thức: dù đánh giá bot yếu kém ở đúng chuyên môn của mình, các chuyên gia lại tin tưởng giao cho AI những việc họ không soi xét kỹ — chẳng hạn xác định tài liệu nào cần cập nhật.

Nhiều khả năng đây là hệ quả của áp lực từ doanh nghiệp: khi bị yêu cầu dùng AI, nhân viên chọn giao cho nó những phần việc "ngoài phạm vi trách nhiệm" để nếu có sai sót thì có chỗ đổ lỗi. Câu hỏi đặt ra là: cuối cùng ai sẽ là người gánh hậu quả?