BM: Vì sao kém về toán lại là điều nên để tâm?

Dữ liệu cho thấy mối tương quan giữa kém kỹ năng về toán học với tỷ lệ thất nghiệp quốc gia, với năng suất và thậm chí với cả sức khỏe thể chất

Tại sao ta không thể để cho điện thoại và máy tính bảng tính toán giúp?

Bạn có giỏi tính toán không?

Trước khi bỏ đọc bài này vì không thích đọc về toán, xin dừng tay một lát.

Với hầu hết chúng ta, toán học cơ bản là thứ chúng ta sử dụng thành công hàng ngày, ở nhà và tại nơi làm việc. Các phán đoán có tính toán giúp ta xử lý được các tài khoản ngân hàng, đánh giá các lựa chọn tại siêu thị, ước tính và phát hiện lỗi. Ta dựa vào tính toán khi trang trí một căn phòng, nướng cái bánh, đi ăn một bữa ở ngoài, hoặc ghé qua cửa hiệu. Mỗi nhiệm vụ này đòi hỏi giỏi toán: tức khả năng hiểu và tính toán con số trong việc hàng ngày.

"Tất cả những gì chúng ta cần trong cuộc sống hàng ngày là toán học rất đơn giản," Mike Ellicock, giám đốc điều hành của Tổ chức từ thiện Quốc gia, nói. "Nhưng chúng ta cũng cần hiểu biết khái niệm được áp dụng cho các tình huống phức tạp." Về bản chất, sự hiểu biết này áp dụng cho một loạt các thông tin toán học mà nó có thể phức tạp, trừu tượng hoặc được gắn vào bối cảnh không quen thuộc.

Phân số, tỷ lệ phần trăm, sự xấp xỉ, tỷ lệ thay đổi, đồ thị đều là một phần của sự hiểu biết về số, nhưng nó không giống như toán học ở lớp học

Ví dụ, bạn có thể cần phải tính toán chi phí thực sự của việc mua so với việc thuê một xe hơi; nên dùng điểm thưởng hay dùng tiền để mua vé máy bay; hoặc điều chỉnh công thức món ăn cho 6 người thay vì 4. Phân số, tỷ lệ phần trăm, sự xấp xỉ, hiểu biết không gian, tỷ lệ thay đổi, đồ thị và số học cơ bản đều là một phần của hiểu biết về số, nhưng tính toán không giống như toán học ở lớp học- cũng không phải là tích phân vi phân phức tạp. Thay vào đó, sự tính toán là cách chúng ta giải thích và áp dụng kiến thức toán của mình vào thế giới quanh ta.

Hãy xem xét việc quản lý tiền của bạn. Mặc dù công nghệ chắc chắn sẽ ta giúp so sánh chi phí chi trội, tiền vay cá nhân và thế chấp, việc ước tính (và quyết định xem câu trả lời có vẻ đúng hay không) vẫn là một nhiệm vụ khó cần được thực hành.

Các công ty thường giả định khách hàng của họ có một mức độ hợp lý về hiểu biết toán học. Nhưng điều gì sẽ xảy ra khi phần lớn những người đó trong thực tế không thực sự giỏi toán để hiểu được lãi suất của khoản vay cho sinh viên? Hoặc liệu chiếc ghế sofa mới có lọt qua được cửa phòng khách hay không? Hoặc làm thế nào để nhanh chóng chuyển đổi bảng Anh sang đô la khi trả tiền? Tất nhiên, những quyết định này được dựa trên một số yếu tố, bao gồm cả hành vi của con người và phán đoán giá trị, nhưng hiểu biết về toán là yếu tố lớn.

Những người kém toán không thể tính giá tiền khi giảm giá 25% hoặc chia tiền ăn uống với bạn bè. Họ không thể so sánh hai phương án nghỉ hưu hoặc chọn giữa hai khoản thế chấp hoặc thậm chí hai lon soda có kích thước khác nhau. Họ có thể bối rối về độ lớn của các số có lũy thừa 10, gắn mình vào những rủi ro nhất định, bị nhầm tương quan về nhân quả hoặc chỉ thấy các chi tiết vô nghĩa ở sự các kiện ngẫu nhiên. Kém về toán có thể ảnh hưởng đến cách bạn bỏ phiếu.

Và vấn đề này có vẻ như đang tồi tệ hơn. Khoảng 4/5 số người lớn ở Anh phải vất vả với môn toán học. Điểm trung bình về mức thành thạo về toán ở độ tuổi 16-65 ở Hoa Kỳ là thấp hơn đáng kể so với mức trung bình.

Vậy tại sao ta nên quan tâm đến điều này?

Việc kém về toán có thể có nghĩa là bạn gắn mình vào những rủi ro nhất định, bị nhầm tương quan về nhân quả hoặc chỉ thấy các chi tiết vô nghĩa ở sự các kiện ngẫu nhiên.

Trong khi việc kém toán làm cho cuộc sống cá nhân khó khăn, hậu quả của nó thực sự có tính toàn cầu: nghiên cứu cho thấy mối tương quan giữa kỹ năng tính toán kém với sự thất nghiệp quốc gia, với năng suất, thậm chí với sức khỏe thể chất. Đối với một nước Anh hậu Brexit, sự suy giảm hiểu biết toán học có thể có nghĩa là một nền kinh tế kém hơn về cạnh tranh quốc tế. Nhưng liệu nó có thực sự quan trọng không nếu chúng ta không giỏi về tính toán trong khi chúng ta có điện thoại và các thiết bị khác có thể giúp ta làm điều đó?

Stuart Elliot, một học giả thỉnh giảng tại Học viện Khoa Học Quốc Gia Mỹ đang nghiên cứu so sánh con người và máy tính với nỗ lực để hiểu được những kỹ năng nào có thể bị máy móc vượt qua- và do đó trở nên lạc hậu. "Tôi nghĩ rằng chúng ta đang ở gần thời điểm mà máy móc sẽ giúp không những chỉ về tính toán số học mà còn về lập luận số," ông nói.

Cũng theo suy nghĩ này, máy tính số học thay thế phép chia lâu công tính bằng tay, còn máy tính một ngày nào đó có thể sẽ loại bỏ sự cần thiết phải lập luận định tính.

Nhưng trước khi ta rời bỏ toán học và giao nó cho các máy móc nhạy cảm, hãy xem xét những rủi ro của việc đó. 'Internet Của Các Đối Tượng' (một hệ thống các đối tượng kết nối internet có thể trao đổi thông tin và dữ liệu) đang tạo ra một kho thông tin ngày càng tăng về dữ liệu cá nhân của chúng ta: như điện thoại, số liệu về sức khỏe, thiết bị thông minh ở gia đình, lịch sử duyệt web, thẻ du lịch và hồ sơ y tế điện tử. một lượng rộng lớn thông tin về chúng ta - dữ liệu lớn này có thể được thu thập và khai thác.

"Các mô hình trở thành ẩn náu trong công nghệ," giáo sư Celia Hoyles, Chủ Tịch Giáo Dục Toán Học tại Đại học London, cảnh báo. "Điều này có thể rất nguy hiểm. Chúng ta cần hiểu đầu ra của một máy tính không phải là phép thuật: chúng ta phải đặt câu hỏi là các con số từ đâu ra."

Việc giỏi toán là cách chúng ta hiểu và áp dụng kiến thức toán học của mình vào thế giới xung quanh- ví dụ như nướng một cái bánh chẳng hạn

"Người dân giờ đây sai lầm cho rằng các bạn có thể tính toán mọi thứ, nhờ ở công nghệ," Conrad Wolfram, giám đốc chiến lược của Wolfram Châu Âu, nói. Từ kết quả thi cử đến các tin tức giả mạo, "những thứ có một số gắn liền với chúng đôi khi được sử dụng vượt quá khả năng phán xét của chúng."

Và bằng nhiều cách, sự có mặt ở khắp nơi của các số liệu thống kê- thường do máy tính tạo ra- nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phải giỏi toán.

Mặc dù sức mạnh xử lý của các hệ thống kỹ thuật số, chúng có thể bị sai. Ngay cả hệ thống tinh vi nhất vẫn chưa thể cạnh tranh với bộ não con người ở cấp độ cao. Mặc dù máy tính có tính toán nhanh và xác định được xu hướng, nhưng con người vẫn vượt trội trong việc đưa ra các đánh giá và phát hiện sự tinh tế. Ví dụ, một người phục vụ nhà hàng có thể trao cho bạn một hóa đơn sai, và bạn cần thông thạo về toán để kiểm tra lại số tiến đúng của nó.

"Là một con người, bạn vẫn phải cố ý giải quyết một vấn đề rắc rối," Wolfram nói. "Tại sao bạn làm điều này, và làm thế nào mà bạn có thể bị lừa?" Thật vậy, chúng ta sẽ luôn luôn cần những thói quen vững chắc về tính toán để tận dụng tối đa công nghệ mà ta sử dụng. Ngay cả những máy thông minh nhân tạo tinh vi nhất cùng số liệu của chúng chỉ là tốt khi mà chúng được đào tạo để làm như vậy, và sự tham gia của con người, dù có chủ ý hay vô tình, có thể làm xáo trộn dữ liệu.

Vậy chúng ta nên làm gì? Trước tiên, chống lại sự thôi thúc ỷ lại vào điện thoại và máy tính bảng. Thay vào đó, thực hiện các phép tính cơ bản trong đầu hoặc trên giấy. Phải cần một chút nỗ lực và thực hành, nhưng việc xây dựng những thói quen tốt sẽ giúp bạn phát hiện ra các lỗi và đưa ra những dự đoán hay hơn ở những việc thực sự quan trọng.

Thứ hai là, chú ý đến bối cảnh. Việc đặt những câu hỏi đúng có thể giúp bạn tìm ra sự khác biệt giữa khoa học thực và khoa học giả. Cũng cần lưu ý rằng việc thống kê số liệu mà tốt thì còn hơn cả những phỏng đoán: chúng dựa trên các định nghĩa rõ ràng và hợp lý, cách đo dạc chính xác và các mẫu mang tính đại diện.

Thứ ba là, hãy sử dụng máy tính một cách khôn ngoan. Chúng có thể tiết kiệm thời gian và giúp bạn đạt được một sự hiểu biết khái niệm về các nhiệm vụ định lượng khó khăn hơn.

Chúng cũng có thể giúp ta kiểm tra tỉ mỉ các thủ tục và nâng cao hoặc tăng tốc kinh nghiệm giải quyết vấn đề. Thông thường, chúng ta thiếu một cảm giác trực giác với các số rất nhỏ hoặc rất to như về số lượng hoặc khoảng thời gian; máy tính có thể giúp ta hiểu được độ lớn của một ngân sách hàng nghìn tỷ đô la, một cuốn tiểu thuyết một trăm nghìn từ hoặc một triệu tấn TNT trong kho dự trữ hạt nhân của một quốc gia.

Cuối cùng, hãy hoài nghi. Để sử dụng các con số và dữ liệu, điều quan trọng là phải làm quen với thực tế- đôi khi điều đó có nghĩa là gây đối đầu giữa sự phân tích định lượng với những gì mà ta thấy đó là sự thật. Nếu không giỏi toán thì ta chỉ đơn giản là không thấy hết toàn bộ câu chuyện.

Adrienne Bernhard