ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP MIWIZ ACTIVE 7 TRONG VIỆC HỌC TIẾNG ANH
HÀNH TRÌNH 7 HOẠT ĐỘNG VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA MIWIZ APP TRONG HỌC NGOẠI NGỮ
Tóm tắt
Miwiz Active 7 là một phương pháp học tiếng Anh giao tiếp toàn diện, tập trung biến mỗi nội dung học thành bảy hoạt động rèn luyện kỹ năng một cách chủ động. Phương pháp này được phát triển bởi TS. Hán Minh Cường và tích hợp các nguyên lý ngôn ngữ học ứng dụng (học theo cụm từ, mẫu câu, cân bằng đầu vào/đầu ra, kỹ thuật nhại âm…) cùng công nghệ hiện đại (trí tuệ nhân tạo AI, nhận diện phát âm, lặp lại ngắt quãng). Thông qua ứng dụng Miwiz, người học sẽ trải qua 7 bước luyện tập có hệ thống, từ học từ vựng, cụm từ, nghe hiểu, nói nhại đến tư duy và tóm tắt, nhằm hình thành phản xạ ngôn ngữ tự nhiên. Mỗi bước đều có sự hỗ trợ của công nghệ: flashcard thông minh ứng dụng Active Recall và Spaced Repetition của App Miwiz, tính năng AI chấm phát âm, gợi ý câu hỏi và theo dõi tiến độ cá nhân. Kết quả là người học không chỉ ghi nhớ kiến thức lâu hơn, mà còn sử dụng tiếng Anh tự tin, chính xác và linh hoạt trong thực tế. Phương pháp Miwiz Active 7 mang ý nghĩa cải tiến trong lĩnh vực giảng dạy ngoại ngữ, góp phần giải quyết những hạn chế của cách học thụ động truyền thống, đồng thời mở ra hướng ứng dụng công nghệ AI vào việc cá nhân hóa trải nghiệm học tập ngoại ngữ.
Đặt vấn đề
Mặc dù tiếng Anh được giảng dạy rộng rãi, nhiều người học tại Việt Nam vẫn gặp khó khăn trong giao tiếp thực tế. Một thực trạng phổ biến là người học thuộc nhiều từ vựng và ngữ pháp nhưng không phản xạ nói và nghe tốt. Nguyên nhân đến từ phương pháp học thụ động: tập trung ghi nhớ qua sách vở, ít thực hành trong ngữ cảnh. Họ thường nghĩ bằng tiếng Việt rồi dịch từng câu sang tiếng Anh khi nói, dẫn đến chậm và thiếu tự nhiên. Bên cạnh đó, sự khác biệt về ngữ âm (ví dụ: phụ âm cuối, trọng âm từ, ngữ điệu) khiến người Việt nghe hiểu kém và phát âm chưa chuẩn, nhưng môi trường luyện tập giao tiếp lại không đủ để khắc phục. Trong lớp học truyền thống đông người, mỗi học viên ít có cơ hội luyện nói hoặc được sửa lỗi cá nhân. Người học cũng ngại nói vì sợ sai, dần mất tự tin. Tất cả những yếu tố trên đòi hỏi một phương pháp mới giúp người học chủ động hơn, vừa tăng cường trí nhớ vừa gắn kết chặt chẽ với kỹ năng sử dụng ngôn ngữ. Phương pháp Miwiz Active 7 ra đời nhằm giải quyết những vấn đề này: kết hợp đào sâu kiến thức trong ngữ cảnh thực với luyện tập tương tác đa kỹ năng, đồng thời ứng dụng AI để cá nhân hóa quá trình học.
Cơ sở lý thuyết
Phương pháp Miwiz Active 7 được xây dựng dựa trên các nguyên lý ngôn ngữ học ứng dụng và khoa học nhận thức đã được kiểm chứng. Những nền tảng lý thuyết chính bao gồm:
- Học theo cụm từ (chunking): Người học ghi nhớ và sử dụng các cụm từ cố định thay vì từ đơn lẻ, giúp diễn đạt tự nhiên và phản xạ nhanh hơn. Nghiên cứu chỉ ra bộ não xử lý ngôn ngữ theo các “khối thông tin” (chunks), chứ không phải từng từ rời rạc. Do đó, học theo cụm giảm tải tư duy khi nói và tăng tốc độ phản xạ: người học không cần ghép từng từ mà có thể bật ra cả cụm ý nghĩa trọn vẹn. Cách học này cũng hạn chế lỗi dịch word-by-word, giúp câu nói chuẩn hơn về cú pháp và collocation (ví dụ, biết dùng “heavy rain” thay vì “strong rain”).
- . Học theo mẫu câu và cấu trúc (pattern-based learning): Bên cạnh cụm từ, việc nắm các mẫu câu thông dụng giúp người học hình thành câu nhanh mà không phải nghĩ nhiều về ngữ pháp. Thay vì học lý thuyết ngữ pháp tách rời, phương pháp pattern-based khuyến khích rèn mẫu câu qua ví dụ lặp lại, giúp thấm nhuần cấu trúc một cách tự nhiên. Ví dụ, học mẫu câu “Would you mind…?” để yêu cầu lịch sự, người học sẽ áp dụng linh hoạt hơn so với chỉ học quy tắc ngữ pháp. Cách tiếp cận này tương tự phương pháp tiếp cận theo cấu trúc câu, nhấn mạnh việc học ngôn ngữ qua các khung câu và mẫu hội thoại thường gặp.
- . Cân bằng Input và Output: Theo lý thuyết tiếp thu ngôn ngữ của Krashen, người học cần được cung cấp đầu vào có ý nghĩa (comprehensible input) thông qua nghe và đọc hiểu ở mức vừa tầm (i+1) để tiếp thu ngôn ngữ một cách tự nhiên. Tuy nhiên, đầu ra (nói, viết) cũng đóng vai trò thiết yếu trong việc biến kiến thức thành kỹ năng. Thuyết đầu ra của Swain bổ sung rằng việc thực hành nói/viết giúp người học nhận ra lỗ hổng ngôn ngữ và cải thiện độ chính xác. Trong phương pháp Active 7, mọi bài tập đều hướng tới sản sinh ngôn ngữ – người học phải nói hoặc viết cái gì đó, từ bài tập hỏi-đáp cho đến tóm tắt. Sự kết hợp input (nghe, đọc để lấy chất liệu) và output (nói, viết để sử dụng chất liệu) đảm bảo người học hấp thụ và vận dụng tiếng Anh trọn vẹn.
- Kỹ thuật Shadowing: Đây là phương pháp nhại lại lời nói ngay sau khi nghe, giúp cải thiện rõ rệt phát âm và ngữ điệu. Shadowing được phổ biến bởi giáo sư Alexander Arguelles, nhấn mạnh việc người học bắt chước gần như đồng thời cách nói của người bản xứ. Luyện tập shadowing giúp can thiệp toàn diện vào kỹ năng nói, bao gồm phát âm, ngữ điệu, nhấn trọng âm và cả ngôn ngữ hình thể khi giao tiếp. Nghiên cứu cũng chỉ ra shadowing giúp người học tự tin hơn, hình thành phản xạ nghe-nói nhanh nhạy mà không cần suy nghĩ dịch từng từ. Vì vậy, Miwiz Active 7 tích hợp shadowing ở bước luyện nói để học viên “ngấm” âm thanh và ngữ âm tiếng Anh tự nhiên nhất.
- Tư duy bằng ngôn ngữ đích: Việc suy nghĩ trực tiếp bằng tiếng Anh thay vì tiếng mẹ đẻ là thói quen quan trọng để nói lưu loát. Người bản xứ hoặc người nói thạo thường không dịch trong đầu, họ hình thành ý tưởng và từ vựng trực tiếp bằng tiếng Anh; nhờ đó tốc độ nói nhanh và tự nhiên hơn. Ngược lại, người học nếu luôn dịch từ tiếng Việt sẽ bị chậm và câu văn gượng gạo. Do đó, phương pháp Active 7 khuyến khích học viên “đắm mình” vào ngôn ngữ, thực hành nghĩ bằng tiếng Anh qua các bài tập hỏi đáp (Active 6) và tóm tắt (Active 7). Việc dùng từ điển Anh-Anh, tự đặt câu bằng từ mới thay vì dịch nghĩa tiếng Việt cũng là cách rèn luyện tư duy này. Dần dần, người học sẽ hình thành phản xạ nghĩ bằng tiếng Anh, giúp giao tiếp trôi chảy hơn.
- Ghi nhớ chủ động và lặp lại ngắt quãng: Về mặt khoa học nhận thức, phương pháp tận dụng hai kỹ thuật ghi nhớ đã được nghiên cứu khoa học kiểm chứng: Active Recall (chủ động gợi nhớ) và Spaced Repetition (lặp lại cách quãng). Active Recall buộc người học tự truy xuất thông tin từ trí nhớ (ví dụ: nhìn mặt trước flashcard đoán nghĩa mặt sau) thay vì chỉ đọc đi đọc lại thụ động. Còn Spaced Repetition tối ưu lịch ôn tập theo đường cong quên: ôn lại sau những khoảng thời gian tăng dần để chuyển kiến thức vào trí nhớ dài hạn. Sự kết hợp hai kỹ thuật này đã chứng minh giúp tăng hiệu quả ghi nhớ vượt trội so với cách học dồn hoặc học vẹt truyền thống. Với Miwiz Active 7, mọi nội dung (từ vựng, mẫu câu, bài nghe…) đều được đưa vào hệ thống flashcard thông minh của app Miwiz để người học ôn tập nhiều lần theo lịch trình tối ưu tự động, đảm bảo nhớ lâu và nhớ sâu.
Tóm lại, Miwiz Active 7 đứng trên nền tảng lý thuyết vững chắc của ngôn ngữ học ứng dụng và khoa học học tập. Phương pháp nhấn mạnh học ngoại ngữ là một quá trình hình thành kỹ năng thông qua sử dụng ngôn ngữ trong ngữ cảnh, chứ không chỉ tích lũy kiến thức rời rạc. Các nguyên lý như học theo cụm, pattern, input/output, shadowing, tư duy tiếng Anh và lặp lại ngắt quãng được tích hợp nhịp nhàng để tối ưu hóa quá trình chuyển hóa từ đầu vào sang đầu ra ngôn ngữ của người học.
Mô tả phương pháp Miwiz Active 7
Phương pháp Miwiz Active 7 được thiết kế xoay quanh 7 hoạt động học tập chủ động (gọi là Active 1 đến Active 7) xuất phát từ một nội dung học duy nhất. Nội dung này có thể là đoạn hội thoại, đoạn văn hoặc video bằng tiếng Anh thuộc chủ đề bất kỳ. Thay vì học qua loa rồi bỏ qua, phương pháp sẽ “khai thác” nội dung đó tối đa qua bảy dạng bài tập khác nhau, mỗi dạng tập trung vào rèn luyện một kỹ năng trọng yếu trong giao tiếp. Toàn bộ bảy hoạt động đều được số hóa trên ứng dụng Miwiz, giúp theo dõi tiến độ và hướng dẫn người học từng bước. Dưới đây là mô tả chi tiết từng Active và cách triển khai trên app:
- Active 1: Học từ vựng với Flashcard (Words) – Ở bước đầu, nội dung bài học được tách ra các từ mới hoặc từ quan trọng. người học dùng flashcard để học từ mới theo hai chiều: (1) Từ tiếng Anh → định nghĩa bằng tiếng Anh, và (2) Từ tiếng Việt → từ tiếng Anh tương ứng. Việc giải thích từ bằng tiếng Anh giúp người học suy nghĩ trực tiếp bằng ngôn ngữ đích và hiểu từ trong ngữ cảnh Anh ngữ, thay vì lệ thuộc dịch word-by-word. Nghiên cứu gợi ý rằng thay vì chỉ học thuộc cặp dịch Anh-Việt, phương pháp định nghĩa từ bằng chính ngôn ngữ đích hoặc đưa ra gợi ý/câu ví dụ để người học đoán từ sẽ hiệu quả hơn trong việc nắm bắt ý nghĩa và cách dùng từ. Mặt khác, việc học chiều ngược lại (Việt → Anh) đóng vai trò như một dạng active recall – buộc người học phải chủ động nhớ và sản xuất từ vựng tiếng Anh. Đây là yếu tố quan trọng để phát triển kỹ năng nói và viết: học từ theo hướng mẹ đẻ sang ngoại ngữ thường khó hơn nhưng chính vì thế sẽ giúp người học ghi nhớ lâu và sử dụng thành thạo hơn.
Phương pháp áp dụng triệt để kỹ thuật Active Recall và Spaced Repetition: App sẽ giãn tần suất xuất hiện của thẻ tùy theo việc người học nhớ hay quên từ đó. Ví dụ minh họa: Từ câu thoại “This project is a great opportunity for us.”, hệ thống sẽ tạo thẻ từ “opportunity” – (n) cơ hội – kèm câu ví dụ trên. Người học lật thẻ để nhớ nghĩa “cơ hội”, nghe phát âm [ˌɒpəˈtjuːnəti] và nhẩm lại câu mẫu. Nếu nhớ đúng, thẻ sẽ được ôn lại sau vài ngày; nếu quên, app sẽ cho gặp lại sớm hơn vào cuối buổi học.
*) Chú ý: Để Active 1 hiệu quả hơn nữa, nên chú ý biên soạn thẻ từ vựng với định nghĩa tiếng Anh ngắn gọn, đơn giản(phù hợp trình độ) và kèm ví dụ minh họa. - Active 2: Học cụm từ và cấu trúc (Phrases): Bước 2 mở rộng từ đơn lẻ sang cụm từ và mẫu câu, giúp người học học cách diễn đạt tự nhiên như người bản xứ. Phương pháp này rất phù hợp với lexical approach, coi cụm từ là đơn vị học tập quan trọng. Nghiên cứu ngôn ngữ chỉ ra rằng phần lớn sự trôi chảy trong giao tiếp đến từ việc người nói ghi nhớ sẵn các cụm từ/collocation chứ không phải dựng câu từng từ một. Việc tập trung học lexical chunks (cụm từ cố định, ví dụ: “as soon as possible”, “look forward to”) giúp người học giảm tải tư duy khi nói, nhờ đó nói nhanh và tự nhiên hơn. Hơn nữa, học cấu trúc qua cụm câu thay vì học ngữ pháp một cách lý thuyết sẽ giúp người học thẩm thấu ngữ pháp một cách ngầm định: gặp đi gặp lại cấu trúc trong ngữ cảnh sẽ hình thành cảm giác ngôn ngữ và hiểu quy tắc ngữ pháp mà không cần phân tích nhiều.
Trong Active 2, người học sử dụng nhiều dạng bài tập với flashcard cho cụm từ: từ thẻ giải thích nghĩa cụm từ bằng tiếng Anh, đến thẻ trắc nghiệm lựa chọn cấu trúc đúng, điền từ vào chỗ trống trong câu có cụm từ, và cả bài tập viết lại câu (paraphrase) sử dụng cụm từ đó trong bối cảnh mới. Những hoạt động đa dạng này tạo nên vòng lặp thực hành phong phú: ban đầu người học hiểu nghĩa cụm từ, sau đó nhận diện và điền được vào câu, rồi cuối cùng tự sản xuất câu mới với cụm từ đó. Cách tiếp cận từ nhận biết đến sử dụng sáng tạo như vậy sẽ giúp khắc sâu cụm từ vào trí nhớ. Đặc biệt, bài tập viết lại câu trong tình huống khác nhau hay bằng cấu trúc tương tự là dạng biến đổi ngôn ngữ tích cực, buộc người học vận dụng cụm từ linh hoạt hơn thay vì chỉ nhớ máy móc. Điều này rất quan trọng để khi giao tiếp thực tế, người học có thể ứng dụng cụm từ đã học một cách linh hoạt chứ không chỉ trong đúng mẫu câu đã thuộc.
*) Chú ý: Chọn lọc cụm từ thông dụng và hữu ích nhất cho mục tiêu của người học (ví dụ, người học tổng quát nên ưu tiên cụm từ thông dụng hàng ngày; người luyện thi nên ưu tiên collocations học thuật thường gặp). - Active 3: Luyện nghe điền từ (Gap-fill Listening) – Ở hoạt động này, người học rèn kỹ năng nghe chi tiết và nhận biết từ vựng trong dòng nói. Ứng dụng sẽ phát đoạn audio của bài học, đồng thời hiển thị transcript đã được khuyết một số từ hoặc cụm từ. Điểm đặc biệt là bài nghe chú trọng các từ/cụm từ đã học ở Active 2 cũng như các liên từ, giới từ, mạo từ, âm đuôi – tức là những thành phần dễ bị nghe sót khi người bản xứ nói nhanh. Mức độ khó có thể tăng dần: ban đầu chỉ khuyết vài từ, sau đó khuyết nhiều cụm hơn. Nhiệm vụ của người học là nghe kỹ đoạn audio và điền từ còn thiếu vào chỗ trống trên flashcard (ở chế độ tự luận). Ví dụ: Câu gốc “I’ll get back to you as soon as I can.” có thể khuyết chỗ “as soon as” để người học nghe và điền vào. Sau khi hoàn thành, người học đối chiếu đáp án với transcript đầy đủ để kiểm tra lỗi.
Bài tập nghe-điền từ buộc người học phải tập trung cao độ vào từng từ trong chuỗi âm thanh, nhờ đó rèn luyện khả năng nhận biết từ trong dòng chảy liên tục của câu. Khi những chỗ trống chủ yếu rơi vào các từ nối hoặc cụm yếu, người học dần dần hình thành kỹ năng dự đoán và nhận ra chúng dù người nói lướt nhanh (ví dụ: nghe “fish’n’chips” vẫn hiểu là “fish and chips”). Hơn nữa, Active 3 còn giúp củng cố lại các cụm từ đã học trong bước 2, lần này ở dạng âm thanh. Nghe được cụm từ trong ngữ cảnh nói sẽ gắn kết giữa hình ảnh âm thanh và ký ức từ vựng, làm cho kiến thức đọng lại sâu hơn. Đây cũng là một dạng ôn tập ngắt quãng qua kỹ năng khác (chuyển từ học đọc sang học nghe), rất tốt cho trí nhớ dài hạn.
*) Chú ý: Để thực hiện Active 3 hiệu quả, nên chú ý chọn nguồn nghe phù hợp trình độ và có độ dài vừa phải. Ban đầu chỉ nên luyện với các câu hoặc đoạn ngắn, tốc độ vừa phải để người học quen dần, sau đó tăng dần độ khó (tốc độ nói nhanh hơn, đoạn dài hơn) – tương tự gợi ý trong phương pháp “Deep Listening”. - Active 4: Nghe – chép chính tả (Dictation) – Đây là bước nghe nâng cao, yêu cầu người học nghe và chép lại toàn bộ từng câu trong bài. Ứng dụng Miwiz tạo flashcard dạng Dictation: mặt trước là nút phát audio của một câu bất kỳ từ bài học (có thể tùy chỉnh tốc độ nhanh hoặc chậm), mặt sau là câu chữ đầy đủ. Người học nghe câu và viết lại chính xác câu đó vào ô trả lời trên App. Sau đó so sánh với đáp án để phát hiện lỗi sai (như thiếu –s, sai chính tả, nhầm thì…). Ví dụ: Nghe audio câu “Did you finish the report yesterday?”, người học gõ lại câu và kiểm tra đúng từng chữ. Luyện tập chép chính tả giúp cải thiện đồng thời kỹ năng nghe hiểu chi tiết, chính tả và ngữ pháp; người học buộc phải chú ý đến từng âm cuối, cấu trúc câu, từ đó khắc phục thói quen nghe hiểu ý chung chung mà bỏ sót tiểu tiết.
Khác với Active 3 chỉ điền một vài từ còn trống, ở bước này người học phải lắng nghe kỹ từng từ một của cả câu và viết ra đầy đủ, nên kỹ năng nghe hiểu chi tiết sẽ được luyện đến mức tối đa. Theo định nghĩa trong từ điển Longman, dictation giúp người học nhạy bén hơn với hệ thống âm thanh, phát âm và từ vựng, đồng thời cải thiện tốc độ ghi chép thông tin. Quá trình này giúp trí não quen dần với việc xử lý tiếng Anh như người bản xứ, vì người học phải nối ghép các âm nghe được thành từ có nghĩa và thành câu hoàn chỉnh. Quan trọng hơn, Active 4 được thiết kế xoay quanh chính các câu chứa cụm từ và cấu trúc đã học ở bước 2. Điều này tạo sự liên kết chặt chẽ giữa các kỹ năng: cụm từ đã học không chỉ được hiểu, làm bài tập, nghe điền từ, mà còn xuất hiện trong bài dictation. Gặp lại những cấu trúc quen thuộc trong khi nghe giúp người học củng cố kiến thức và tự tin hơn vì “À, mình biết cụm này!”. Đồng thời, chép chính tả các câu hoàn chỉnh cũng góp phần rèn kỹ năng viết câu chuẩn ngữ pháp, vì khi viết nếu thiếu *s hoặc bỏ quên mạo từ, người học sẽ nhận ra ngay khi so sánh với bản gốc.
*) Chú ý: Để Active 4 phát huy tối đa tác dụng, nên lưu ý thực hiện đầy đủ các bước: (1) Nghe và chép từng câu/đoạn, (2) Đối chiếu bản chép với transcript gốc và (3) Sửa lỗi. Bước đối chiếu và sửa lỗi sau khi viết rất quan trọng – nó giúp người học nhận diện các lỗi sai về nghe và chính tả của mình, từ đó rút kinh nghiệm cho lần sau. Người học nên tự kiểm tra xem mình hay nghe sót loại từ nào (ví dụ quên “a/the”, nhầm số ít-số nhiều…) để chú ý hơn ở những lần nghe tiếp theo. Ngoài ra, sau khi đã chép chính tả và sửa lỗi, có thể kết hợp ngay với bước Active 5 (shadowing). - Active 5: Luyện nói – Phát âm và Shadowing (Speaking) – Active 5 tập trung vào kỹ năng nói (speaking) – một bước chuyển quan trọng từ giai đoạn nghe hiểu sang giai đoạn sản xuất ngôn ngữ chủ động. Sau khi đã input đủ qua nghe và đọc, người học sẽ đọc lại từng câu tiếng Anh đã học (các câu chứa cụm từ từ Active 2 và câu đã nghe chép ở Active 4), sau đó sử dụng Miwiz AI để chấm điểm phát âm từng câu/từng từ. Miwiz AI có thể phân tích người học phát âm đúng hay sai âm nào, giúp họ nhận biết lỗi phát âm kịp thời và điều chỉnh. Ứng dụng tích hợp công nghệ nhận diện giọng nói AI: khi người học ghi âm câu nói, hệ thống sẽ so sánh cách phát âm với chuẩn bản ngữ, phân tích chi tiết đến từng nguyên âm, phụ âm và cả ngữ điệu. Sau đó AI chấm điểm phát âm và phản hồi tức thì – hiển thị mức độ đúng sai, đánh dấu âm nào chưa chuẩn để người học biết và chỉnh sửa. Điều này tạo ra một môi trường luyện nói an toàn, không ngại mắc lỗi, vì người học có thể thử lại nhiều lần đến khi phát âm tốt. Song song, phương pháp khuyến khích luyện shadowing: người học vừa nghe audio từng câu vừa nhại lại đồng thời để luyện ngữ điệu và tốc độ nói. Ví dụ: Với câu “I have no idea how to solve this problem,” người học nghe bản audio, sau đó bấm nút ghi âm nói lại. AI sẽ chấm điểm, giả dụ 4/5 sao, và gợi ý âm /ð/ trong “this” phát âm chưa rõ. Người học có thể nhấn nghe lại câu mẫu, chú ý cách nhấn nhá rồi nhại theo cho nhuần nhuyễn. Bài tập Active 5 giúp người học cải thiện phát âm, ngữ điệu tiệm cận người bản xứ, đồng thời xây dựng tự tin khi nói.
*) Chú ý: Với shadowing, nên bắt đầu bằng việc nghe và nhại những câu ngắn, tốc độ chậm, rồi tăng dần độ dài câu và tốc độ nói. Người học có thể chia nhỏ câu phức tạp thành các cụm ngắn để nhại rồi ghép dần thành câu hoàn chỉnh, tránh tình trạng bị đuối khi câu quá dài. Đa dạng nguồn luyện nói: ngoài các câu trong bài học, thỉnh thoảng người học có thể thử shadowing các câu hội thoại thực tế (đoạn phim ngắn, video ngắn) để quen với nhiều giọng và ngữ cảnh - Active 6: Hỏi – đáp (Q&A) và tư duy phản xạ (Thinking) – Active 6 chuyển sang rèn luyện tư duy và kỹ năng hỏi – đáp bằng tiếng Anh, giúp người học đào sâu hiểu biết về nội dung đã học cũng như chuẩn bị cho giao tiếp thực tế. Kỹ thuật 5W1H (còn gọi là Kipling’s method) vốn được dùng nhiều trong báo chí và nghiên cứu, nay được áp dụng vào học ngôn ngữ: người học tự đặt các câu hỏi Ai, Cái gì, Khi nào, Ở đâu, Tại sao, Thế nào xoay quanh chủ đề/bài khóa vừa học, rồi tự trả lời chúng bằng tiếng Anh. Cách làm này có nhiều lợi ích: (1) Nó buộc người học phải hiểu thật rõ nội dung mới đặt được câu hỏi đủ ý; (2) Việc tự trả lời bằng tiếng Anh giúp luyện diễn đạt ý bằng lời của mình, thay vì chỉ học thuộc lòng; (3) Bao quát 6 góc độ 5W1H đảm bảo người học suy nghĩ về chủ đề một cách toàn diện, không bỏ sót thông tin quan trọng. Bằng cách trả lời các câu hỏi đơn giản trước (Who/What/When/Where – thường là thông tin thực tế), rồi đến câu hỏi phức tạp hơn (Why/How – đòi hỏi giải thích, suy luận), người học dần dần phát triển khả năng tư duy bằng tiếng Anh ở mức cao hơn chứ không chỉ dừng ở ghi nhớ sự kiện. Đây cũng là cách luyện tập kỹ năng tư duy phản biện ở mức độ cơ bản: đặt câu hỏi “Tại sao? Như thế nào?” để đào sâu vấn đề.
Sau khi đặt câu hỏi, người học có thể tự trả lời bằng tiếng Anh, hoặc sử dụng Miwiz AI để hỏi đáp: AI có thể đóng vai một đối tượng giao tiếp, đặt ngược lại câu hỏi khác dựa trên nội dung, tạo thành cuộc phỏng vấn ảo tương tác. Ví dụ: Sau khi học đoạn văn về du lịch, người học tự đặt câu hỏi “Why did the protagonist decide to travel alone?” và cố gắng trả lời bằng tiếng Anh dựa trên hiểu biết từ bài. Nếu không chắc, người học có thể nhập câu hỏi vào chat Miwiz AI trong App; AI sẽ trả lời, hoặc đặt lại một câu hỏi liên quan như “What challenges did he face during the journey?” để tiếp tục cuộc hội thoại. Bài tập Active 6 giúp người học chuyển từ học thụ động sang chủ động: họ không chỉ trả lời câu hỏi có sẵn mà tập tự đặt câu hỏi như người bản ngữ, rèn phản xạ ngôn ngữ và tư duy phân tích bằng tiếng Anh.
*) Chú ý: Với mỗi bài học hoặc chủ đề, người học nên được gợi ý chuẩn bị ít nhất 5-6 câu hỏi 5W1H. Ban đầu có thể phải viết câu hỏi ra giấy cho rõ ràng, sau đó mới tập hỏi-đáp miệng. Việc viết trước giúp đảm bảo câu hỏi chuẩn ngữ pháp (đặc biệt dạng câu hỏi trong tiếng Anh dễ nhầm lẫn trật tự từ). Nếu người học ngại tự nghĩ câu hỏi, có thể dùng gợi ý từ AI: nhờ AI (như chatbot tích hợp trong Miwiz) đặt ra một loạt câu hỏi comprehension cho đoạn hội thoại/bài đọc vừa học. Sau đó người học trả lời từng câu một, và thậm chí có thể yêu cầu Miwiz AI chấm phản hồi xem câu trả lời đã đầy đủ ý chưa. Cách tương tác này sẽ giúp người học quen với việc trả lời bằng tiếng Anh lưu loát hơn – coi AI như một người bạn đồng hành luyện nói. (4) Về lâu dài, bước này không chỉ giúp kỹ năng nói mà còn hữu ích cho kỹ năng viết: việc hình thành thói quen tự đặt câu hỏi sẽ giúp người học tổ chức ý tưởng tốt hơn khi viết luận. - Active 7: Diễn đạt lại nội dung đã học theo cách của mình – Hoạt động cuối cùng yêu cầu người học sản sinh ngôn ngữ ở mức độ cao. Active 7 là bước cuối, mang tính “output” cao nhất: người học phải tự trình bày lại toàn bộ nội dung đã học (ví dụ tóm tắt bài đọc, kể lại câu chuyện đã nghe, hoặc giải thích một chủ điểm kiến thức vừa học) bằng cách hiểu của mình. Đây chính là việc áp dụng nguyên lý Feynman Technique trong học tập ngoại ngữ – tức hãy thử “dạy lại” điều vừa học bằng lời lẽ đơn giản nhất. Phương pháp Feynman nhấn mạnh: “Nếu bạn không thể giải thích một khái niệm một cách đơn giản, tức là bạn chưa thực sự hiểu nó.” Vì vậy, Active 7 là một bài kiểm tra thực sự về độ hiểu: khi người học có thể tóm tắt hoặc kể lại trôi chảy nội dung bài học bằng tiếng Anh (không cần bám từng chữ gốc), nghĩa là họ đã nắm chắc từ vựng, cấu trúc và ý nghĩa. Việc diễn đạt lại bằng lời mình cũng giúp chuyển kiến thức từ trí nhớ ngắn hạn sang dài hạn: thay vì học vẹt, người học phải tổ chức lại thông tin và tìm từ ngữ thích hợp để diễn tả – quá trình này làm cho kiến thức in sâu vào não hơn. Ứng dụng Miwiz cho phép người học nhập phần tóm tắt văn bản, hoặc ghi âm phần nói tóm tắt. Sau đó có thể dùng AI để đánh giá sơ bộ mức độ đầy đủ và tính chính xác. Ví dụ: Với đoạn hội thoại về mua sắm, người học viết tóm tắt: “Anna went to a store to return a dress. She talked with the shop assistant about the return policy and finally got a refund.” Quá trình viết ra bản tóm tắt buộc người học nhớ lại nội dung, chọn lọc thông tin quan trọng và diễn đạt súc tích – tất cả đều bằng tiếng Anh. Đây là kỹ năng quan trọng trong giao tiếp thực tế (ví dụ kể lại câu chuyện, báo cáo sự việc). Luyện tập Active 7 giúp củng cố toàn diện những gì đã học và kiểm tra xem người học nắm vững nội dung đến đâu. Nếu làm tốt, có nghĩa bạn đã sẵn sàng vận dụng kiến thức vào ngữ cảnh mới.
*) Chú ý: Active 7 là bước cuối cùng rất cần thiết và ý nghĩa cho cả quá trình. Để triển khai hiệu quả, bạn có thể không nhất thiết chỉ tóm tắt y hệt nội dung bài, mà có thể đóng vai giáo viên giải thích bài học, hoặc kể lại theo góc nhìn cá nhân. Nếu có điều kiện, hãy trình bày lại trước người khác: Ví dụ nói trước nhóm bạn học, hoặc thu âm/video gửi cho giáo viên. Việc có khán giả (dù chỉ là tượng trưng) sẽ thúc đẩy người học cố gắng diễn đạt rõ ràng, mạch lạc hơn, giống như thật sự thuyết trình. Cuối cùng, đừng quên tự khen thưởng bản thân khi hoàn thành bước Active 7 của mỗi bài. Đây là bước khó nhất vì đòi hỏi vận dụng mọi thứ đã học. Hoàn thành tốt nghĩa là người học đã thực sự làm chủ kiến thức, có thể diễn đạt lưu loát – đó chính là mục tiêu cuối cùng của phương pháp Active 7.
Tất cả bảy hoạt động trên được thiết kế liên hoàn, xoay quanh một nội dung duy nhất nhưng mở rộng ra 7 góc độ kỹ năng. Từ vựng, cụm từ được học kỹ; nghe hiểu tường tận; nói nhại nhuần nhuyễn; phản xạ hỏi đáp và tóm lược thông tin – người học trải qua đủ các mặt của giao tiếp. Quan trọng hơn, quá trình này diễn ra dưới sự kiểm soát và hỗ trợ của ứng dụng: Miwiz tự động ghi nhận hiệu suất của quá trình học tập, người học đã hoàn thành đến đâu, từ nào hay sai, câu nào phát âm yếu, …, qua đó điều chỉnh lịch học phù hợp. Mọi dữ liệu đều được lưu để người học và giáo viên (nếu có) theo dõi sự tiến bộ. Nhờ phương pháp Active 7, từ một bài học nhỏ có thể phát triển thành một chuỗi luyện tập phong phú, tránh việc học lướt rồi quên, thay vào đó biến kiến thức thành kỹ năng phản xạ qua luyện tập lặp lại có chủ đích.
Ứng dụng công nghệ trong phương pháp
Yếu tố công nghệ giữ vai trò then chốt trong việc hiện thực hóa phương pháp Miwiz Active 7, giúp cá nhân hóa việc học và tăng tính hiệu quả. Cụ thể, ứng dụng Miwiz đã tích hợp nhiều công nghệ hiện đại để triển khai 7 hoạt động trên:
- Trí tuệ nhân tạo (AI) trong luyện nói và đối thoại: Miwiz sử dụng AI để nhận diện giọng nói và chấm điểm phát âm. Như trình bày ở Active 5, công nghệ AI so sánh giọng người học với giọng bản ngữ, phân tích chi tiết từng âm và ngữ điệu, sau đó phản hồi tức thì điểm số và góp ýi. Nhờ đó, người học như có một gia sư phát âm cá nhân bên cạnh, biết mình sai ở đâu để sửa ngay. AI cũng tham gia vào bài tập hỏi-đáp (Active 6) như một trợ lý ảo: người học có thể chat với AI để được giải đáp thắc mắc, hoặc nhờ AI đặt câu hỏi cho mình trả lời, tạo thành môi trường giao tiếp ảo. Sự tiến bộ của NLP (Natural Language Processing) cho phép AI hiểu ngữ cảnh bài học và đưa ra câu hỏi phù hợp, giúp cuộc hội thoại luyện tập trở nên thực tế hơn. Việc tích hợp AI toàn diện biến app Miwiz thành một trợ lý học tập thông minh, sẵn sàng tương tác 24/7, điều mà phương pháp truyền thống khó có được.
- Hệ thống Spaced Repetition và nhắc nhở thông minh: Ứng dụng Miwiz có thuật toán sắp xếp việc ôn tập lặp lại ngắt quãng tối ưu cho từng cá nhân. Mỗi lần người học hoàn thành hoạt động (ví dụ học xong bộ flashcard Active 1 hoặc làm xong bài nghe Active 3), hệ thống sẽ ghi lại kết quả (đúng/sai, phát âm tốt/chưa tốt, v.v.). Dựa trên đường cong quên của Ebbinghaus, app tự động lên lịch nhắc ôn tập: sau một khoảng thời gian, nội dung cũ sẽ xuất hiện lại dưới dạng câu hỏi, trò chơi hoặc bài kiểm tra nhanh để củng cố trí nhớ. Người học nhận được thông báo nhắc ôn những từ hay quên, hoặc luyện lại câu phát âm chưa đạt chuẩn. Miwiz cung cấp trực quan đồ thị ghi nhớ, cho thấy mức độ thuộc bài của từng phần, tạo động lực cho người học hoàn thành đầy đủ các lượt ôn. Tính năng này giải quyết vấn đề lớn của người tự học là quên kiến thức do không ôn đều, đồng thời giúp họ phân bổ thời gian học hợp lý, tập trung vào chỗ yếu. Có thể nói, thuật toán Spaced Repetition trong Miwiz chính là “xương sống” đảm bảo việc học đến đâu nhớ đến đó.
- Theo dõi tiến độ và phân tích dữ liệu học tập: Mỗi thao tác học của người dùng trên app đều được ghi nhận, tạo thành hồ sơ học tập số hóa. Hệ thống theo dõi chi tiết: đã học bao nhiêu từ, tỉ lệ trả lời đúng, thời gian luyện tập mỗi kỹ năng, …. Những dữ liệu này được phân tích để đưa ra phản hồi cá nhân hóa. Chẳng hạn, nếu hệ thống thấy người học thường xuyên phát âm sai âm /θ/, nó sẽ gợi ý một bài tập bổ sung về âm này; hoặc nếu người học mất nhiều thời gian ở Active 4 (chép chính tả), app có thể khuyên họ luyện thêm kỹ năng nghe phân tích âm. Báo cáo tiến độ giúp người học nhìn thấy sự tiến bộ của mình qua thời gian (ví dụ: điểm phát âm trung bình tăng từ 60% lên 80% sau một tháng). Đối với lớp học, giáo viên cũng có thể xem bảng thống kê để biết học viên nào yếu kỹ năng nào, từ đó điều chỉnh giảng dạy phù hợp. Việc sử dụng Learning Analytics như vậy giúp quá trình học trở nên chủ động và minh bạch, người học tự điều chỉnh được chiến lược học tập của mình với sự hỗ trợ của AI.
- Nền tảng nội dung mở và cộng đồng: Miwiz không chỉ là một app đóng với nội dung cố định, mà là nền tảng mở cho phép người dùng tự tạo học liệu và chia sẻ cho nhau. Người học có thể nhập bất kỳ đoạn hội thoại, bài báo, hay video tiếng Anh nào họ thích lên app, và hệ thống sẽ chuyển hóa chúng thành các bài tập Active 1-7 tương ứng. Điều này tạo ra một kho dữ liệu học tập khổng lồ do cộng đồng đóng góp. Người dùng còn có thể chia sẻ bộ bài học họ tạo ra với người khác và thậm chí nhận thưởng nếu nội dung của họ được nhiều người học. Việc tích hợp yếu tố cộng đồng và nội dung do người dùng tạo (UGC) cùng công nghệ đám mây giúp Miwiz nhanh chóng mở rộng kho tài liệu ở mọi lĩnh vực, ngôn ngữ. Hiện đã có hàng trăm chủ đề từ tiếng Anh giao tiếp, IELTS đến tiếng Trung, tiếng Hàn… trên nền tảng Miwiz, mang lại lựa chọn phong phú cho người học. Tính mở này đồng thời giúp phương pháp Active 7 dễ dàng nhân rộng sang ngôn ngữ khác: chỉ cần có học liệu phù hợp và điều chỉnh AI nhận diện ngôn ngữ tương ứng, phương pháp có thể áp dụng cho tiếng Trung, tiếng Pháp, …. (như minh chứng, Miwiz đã được dùng để tự học tiếng Trung hiệu quả).
Tóm lại, ứng dụng công nghệ biến phương pháp Miwiz Active 7 từ ý tưởng sư phạm thành một trải nghiệm học tập linh hoạt, hấp dẫn. AI và các thuật toán thông minh giúp cá nhân hóa lộ trình học cho mỗi người; nhận diện giọng nói và phản hồi tức thì giúp người học thực hành không gián đoạn; cộng đồng và kho học liệu mở tạo động lực và tính bền vững. Đây là ví dụ tiêu biểu của xu hướng EdTech hiện đại khi kết hợp chặt chẽ giữa khoa học giáo dục và công nghệ AI để nâng cao chất lượng học ngoại ngữ.
Lợi ích và triển vọng
Lợi ích đối với người học cá nhân
Phương pháp Miwiz Active 7 mang lại nhiều ưu điểm thiết thực cho người học ngoại ngữ. Trước hết, việc luyện tập đa kỹ năng theo chu trình 7 bước giúp người học phát triển toàn diện khả năng ngôn ngữ. Thay vì chỉ thuộc lòng từ vựng hay quy tắc, họ được đắm mình vào cả bốn kỹ năng nghe – nói – đọc – viết (thông qua tóm tắt là viết, hỏi-đáp là nói, ….) trong mỗi bài học. Sự lặp lại có chủ ý ở nhiều hình thức làm tăng cường trí nhớ dài hạn; người học nhớ từ lâu hơn và nhớ cách dùng từ nhuần nhuyễn nhờ đã thực hành nhiều lần. Bên cạnh đó, phương pháp này rèn luyện phản xạ giao tiếp thực sự: sau khi hoàn thành 7 bước, học viên có thể xử lý trôi chảy các tình huống tương tự ngoài đời (nghe hiểu được câu tương tự, đáp lời được vì đã tập hỏi-đáp, sử dụng đúng cụm từ đã học…). Miwiz Active 7 đặc biệt hữu ích để xóa bỏ tâm lý sợ sai, thiếu tự tin. Với sự hỗ trợ của AI hiền hòa (không phán xét), người học mạnh dạn nói, sai thì sửa, dần dần xây dựng sự tự tin khi dùng ngoại ngữ. Phản hồi cá nhân hóa giúp họ biết rõ điểm yếu để khắc phục, do đó tiến bộ nhanh hơn so với tự học không định hướng. Thống kê cho thấy có tới 95% người dùng cải thiện điểm số rõ rệt khi kiên trì áp dụng phương pháp, và 90% người học hài lòng tiếp tục sử dụng. Đặc biệt trong bối cảnh người lớn bận rộn, Miwiz Active 7 trên mobile app cho phép học mọi lúc mọi nơi, tận dụng thời gian rảnh hiệu quả. Tổng hợp những lợi ích trên, phương pháp này đem lại cho người học cá nhân một lộ trình tự học có kỷ luật, hứng thú và hiệu quả cao, biến việc học ngoại ngữ từ áp lực thành hành trình khám phá kỹ năng.
Lợi ích đối với tổ chức đào tạo
Đối với các trung tâm ngoại ngữ, trường học hoặc doanh nghiệp đào tạo, Miwiz Active 7 cũng mở ra nhiều triển vọng. Phương pháp này có thể tích hợp vào mô hình lớp học kết hợp (blended learning), nơi học viên tự học qua app ở nhà và lên lớp thực hành giao tiếp với giáo viên. Như vậy, giáo viên tiết kiệm thời gian giảng dạy kiến thức cơ bản (từ vựng, mẫu câu đã có app hỗ trợ) để tập trung vào hoạt động giao tiếp nâng cao và giải đáp thắc mắc. Dữ liệu từ app cung cấp cho giáo viên cái nhìn chi tiết về từng học viên, giúp quản lý lớp hiệu quả hơn – ví dụ biết bạn A hay quên từ nào, bạn B phát âm ra sao để can thiệp kịp thời. Về phía tổ chức, việc ứng dụng nền tảng như Miwiz có thể chuẩn hóa chất lượng đào tạo: mọi học viên đều trải qua quy trình 7 bước đảm bảo không bỏ sót kỹ năng nào. Hiện nay đã có hơn 200 đơn vị giáo dục (trung tâm, trường học) đưa phần mềm Miwiz vào giảng dạy như một công cụ hỗ trợ chính thức, cho thấy sự tin cậy vào hiệu quả phương pháp. Thêm vào đó, Miwiz Active 7 có tính mở rộng quy mô tốt – một khi nội dung bài học được số hóa, tổ chức có thể dễ dàng nhân rộng cho hàng ngàn học viên trên ứng dụng mà không lo thiếu giáo viên hay cơ sở vật chất. Về dài hạn, việc áp dụng phương pháp này còn giúp xây dựng một ngân hàng học liệu số và dữ liệu học tập quý giá cho tổ chức. Những dữ liệu đó có thể được phân tích để cải tiến chương trình, hoặc nghiên cứu về hành vi học tập của học viên. Nhìn chung, Miwiz Active 7 là một giải pháp kết hợp pedagogy và công nghệ phù hợp với xu hướng chuyển đổi số giáo dục, giúp các tổ chức nâng cao chất lượng và hiệu suất đào tạo ngoại ngữ.
Triển vọng mở rộng
Phương pháp Active 7 được thiết kế với tính tổng quát cao, có thể áp dụng cho việc học nhiều ngôn ngữ khác nhau, không chỉ tiếng Anh. Nguyên lý “biến 1 bài học thành 7 hoạt động” có thể dùng để dạy tiếng Trung, tiếng Nhật, tiếng Pháp… nếu có nội dung đầu vào tương đương. Trên thực tế, nền tảng Miwiz đã có những nhóm người dùng áp dụng để học tiếng Trung và đạt kết quả tích cực. Điều này gợi mở khả năng xây dựng các ứng dụng học ngoại ngữ khác dựa trên cùng phương pháp (ví dụ: Miwiz Chinese, Miwiz Japanese). Thêm vào đó, Miwiz Active 7 có thể tích hợp vào chương trình ngoại ngữ của trường phổ thông hoặc đại học như một mô-đun rèn luyện bổ trợ ngoài giờ cho sinh viên. Phương pháp cũng hứa hẹn hỗ trợ đối tượng người tự học rất tốt – đây là phân khúc rộng lớn gồm người đi làm, học sinh tự ôn thi, …. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ AI, tương lai phương pháp có thể được nâng cấp thêm: AI sẽ không chỉ chấm phát âm mà còn đóng vai đối thoại viên ảo luyện giao tiếp, hoặc dùng công nghệ VR để tạo môi trường hội thoại nhập vai. Miwiz Active 7 mở ra triển vọng về một hệ sinh thái học ngoại ngữ thông minh, nơi nội dung học thuật và công nghệ hỗ trợ lẫn nhau để giúp người học đạt được mục tiêu thông thạo ngôn ngữ nhanh hơn.
Kết luận và khuyến nghị
Miwiz Active 7 đóng góp một cách tiếp cận mới mẻ và hiệu quả trong lĩnh vực giảng dạy ngoại ngữ khi kết hợp sâu sắc giữa cơ sở lý thuyết ngôn ngữ và công nghệ giáo dục. Phương pháp đã chứng minh khả năng chuyển hóa một đơn vị học liệu thành nhiều hoạt động kỹ năng, qua đó giải quyết được hai yêu cầu song song: nhớ kiến thức lâu và sử dụng được ngôn ngữ. Những điểm nhấn như đầu vào có ý nghĩa, đầu ra thực hành, ngữ cảnh thực tế và lặp lại có hệ thống đã tạo nên tính toàn diện của phương pháp. Đặc biệt, việc tích hợp AI và các công cụ thông minh biến quá trình học thành hành trình cá nhân hóa, người học vừa là trung tâm vừa được hỗ trợ tối đa để tự khám phá ngôn ngữ. Đây là định hướng phù hợp với xu hướng giáo dục 4.0, nơi mỗi học viên có một lộ trình riêng và công nghệ đóng vai trò như người trợ giảng.
Khuyến nghị: Dựa trên những thành công của Miwiz Active 7, đưa ra một số khuyến nghị cho các nhà thiết kế giáo trình và phát triển ứng dụng học ngoại ngữ:
- Đối với nhà thiết kế chương trình học: Nên cân nhắc tích hợp các hoạt động đa kỹ năng và nguyên tắc như Active 7 vào giáo trình. Mỗi bài học nên được khai thác ở nhiều dạng bài tập (flashcard từ, bài nghe – nói, viết tóm tắt…) để người học học sâu, dùng được. Áp dụng nguyên lý học qua cụm từ, mẫu câu trong ngữ cảnh, kết hợp với các kỹ thuật như shadowing, đặt câu hỏi 5W1H sẽ giúp học viên hứng thú và tiến bộ rõ rệt hơn so với học đơn thuần lý thuyết. Giáo trình cũng nên tính đến việc cá nhân hóa – có thể bằng cách dự trù thời gian cho học viên tự ôn theo nhịp riêng (ví dụ thông qua một ứng dụng hoặc bài tập online đi kèm).
- Đối với nhà phát triển ứng dụng EdTech: Miwiz Active 7 là minh chứng cho thấy giá trị của việc kết hợp AI vào học ngôn ngữ. Các ứng dụng học ngoại ngữ nên tận dụng công nghệ AI trong nhận diện giọng nói để tạo phản hồi phát âm cá nhân, dùng thuật toán Spaced Repetition để tối ưu ghi nhớ và xây dựng hệ thống theo dõi tiến độ để hỗ trợ người học bám sát mục tiêu. Ngoài ra, tính năng cho phép người dùng tạo và chia sẻ nội dung sẽ giúp ứng dụng phát triển bền vững nhờ cộng đồng. Khi thiết kế sản phẩm, nên lấy người học làm trung tâm – giao diện đơn giản, tương tác thú vị (ví dụ dạng flashcard, game nhỏ) – nhưng đồng thời phải dựa trên các lý thuyết học tập đã được kiểm chứng để đảm bảo hiệu quả thực sự, thay vì chạy theo mốt công nghệ nhất thời. Cuối cùng, cần liên tục thu thập phản hồi và dữ liệu học tập để cải tiến thuật toán, đảm bảo rằng ứng dụng ngày càng thông minh hơn và phù hợp với nhu cầu đa dạng của người học.
Kết luận
Phương pháp học tiếng Anh Miwiz Active 7 cho thấy tiềm năng to lớn khi giao thoa giữa pedagogical best practices và AI-driven technology. Nó không chỉ giúp người học Việt Nam vượt qua trở ngại cố hữu trong giao tiếp tiếng Anh mà còn gợi mở con đường mới cho việc dạy và học ngôn ngữ trong kỷ nguyên số. Với nền tảng lý thuyết vững chắc và sự hỗ trợ của công nghệ, Miwiz Active 7 có thể coi là một mô hình mẫu để các nhà giáo dục và phát triển EdTech tham khảo, từ đó cùng hướng tới mục tiêu chung: giúp người học làm chủ ngoại ngữ một cách chủ động, tự tin và hiệu quả.
Để lại một bình luận