GiangNguyen

Category: productivity

  • Học chậm #2 Chuyện ước lượng khối lượng công việc

    Khi mới đi làm, có những lúc mình phải OT triền miên. Công việc thì chậm, chất lượng kém, càng làm càng sai, lại phải giải trình và chỉnh sửa, khiến mình càng thêm áp lực. Mọi chuyện chỉ thay đổi khi một người chị gợi ý: “Em phải ước lượng được công việc của mình tốn bao nhiêu thời gian, công sức, để những người làm chung có thể hỗ trợ em.” Đây là lần đầu tiên mình tiếp xúc với khái niệm workload estimation.

    Từ ước lượng việc mình, đến ước lượng việc của team

    Ban đầu, mình bắt đầu bằng việc ghi lại danh sách các đầu việc, theo dõi và ghi chép thời gian hoàn thành từng công việc. Sau đó, mình so sánh với số giờ làm việc tiêu chuẩn (22 ngày/tháng cho tuần làm 5 ngày). Kết quả cho thấy, mình đang làm việc quá tải tới 150% so với tiêu chuẩn, và với dữ liệu này, mình thuyết phục được team cho tuyển thêm một intern.

    Khi chuyển sang công ty mới, mình lại thực hiện workload estimation nhưng ở cấp độ của toàn team TA. Ban đầu mình gợi ý mọi người ghi lại danh sách công việc và bấm giờ bằng Toggle, nhưng team cho rằng có rất nhiều việc “không tên” và tốn ít thời gian quá (ví dụ, hỏi thăm hiring manager về việc review CV) thì không đáng để ghi xuống. Mình nghĩ đến việc phải làm cho việc ghi chép này dễ dàng hơn, bằng cách mô tả được tất cả các đầu việc mà team đang làm. Mình dựa trên một lý thuyết cơ bản nhất trong Nhân sự, là vòng đời nhân viên (employee lifecycle) và mô hình IPO (Input – Process – Output) để định vị vai trò, trách nhiệm của team TA trong từng giai đoạn của vòng đời đó trong mối quan hệ với các bên liên quan. Từ đó, mình liệt kê được một danh sách cơ bản các đầu việc của team TA để các bạn leader có thể điền thông tin, chỉnh sửa và bổ sung. Khối lượng công việc (tuyển được bao nhiêu người, trong bao lâu, từ các kênh nào…) được tham khảo từ dữ liệu thực tế từ dashboard (như hiring funnel) kết hợp với input từ các bạn trong team. Từ đó, mình xây dựng được ước lượng được thời gian mà team đang bỏ ra cho từng loại công việc. Kết quả là team được tái cấu trúc: một nhóm tập trung vào admin onboarding và chăm sóc trải nghiệm ứng viên, trong khi các recruiter chuyên tâm vào việc tìm người phù hợp.

    Khi TA Manager hỏi mình rằng danh sách đầu việc mà team input được xây dựa trên template có sẵn hay tự xây, mình trả lời rằng đó là cách mình tự phát triển. Tuy nhiên, sau này khi học môn Định mức lao động, mình tình cờ nhận ra rằng cách làm của mình thực ra đúng phương pháp bài bản. Lần đó là mình hên, nhưng có học hành chỉn chu chắc chắn mình sẽ làm nhanh và chuẩn hơn với những từ khóa chuẩn mực để tham khảo, thay vì loay hoay thử và sai như vậy. Mình cũng rất vui là dựa vào quan sát và hiểu biết thực tế về lĩnh vực nhân sự, nên mình đã dựa trên những kiến thức quen thuộc với cách nghĩ của các bạn và nhận được sự tin tưởng từ các bên trong việc nhập dữ liệu vào.

    Giữa mục tiêu và nguồn lực, tìm đâu ra động lực bớt lười?

    Workload estimation không chỉ áp dụng trong công việc mà còn trong đời sống cá nhân. Một người bạn của mình từng chia sẻ về áp lực giữa việc kiếm sống, học hành để phát triển, và theo đuổi dự án riêng. Tất cả khiến bạn kiệt sức nhưng vẫn cảm thấy mình chưa làm đủ. Câu chuyện này đánh động tâm can mình, vì bản thân mình cũng có lúc rơi vào tình trạng tương tự. Càng mệt, mình lại càng nghĩ đến những việc chưa làm xong, như một vòng lặp không lối thoát.

    Những lúc đó, mình cố gắng để những deadline, plan sang một bên, và ngồi xuống, tính toán lại nguồn lực của mình. Mình chỉ có một tấm thân này, một cuộc đời này, và mình không phải ba đầu sáu tay, mình cũng chỉ có 24h một ngày như bao người khác. Mình có trách nhiệm với bản thân và những người khác, có ước mơ trong tương lai, và có những vấn đề chưa giải quyết. Viết xuống những điều này trong một tờ giấy giúp mình có cảm giác kiểm soát hơn một chút, và chấp nhận rằng mình sẽ phải buông bỏ một số thứ, để làm sau hoặc giao cho ai đó làm giúp. Thay vì chỉ nhìn vào những mục tiêu không đạt được, mình tạo một mục “unplanned achievement” khi tổng kết năm. Nhờ đó, dù chỉ đạt 0.5/4 mục tiêu theo kế hoạch, mình vẫn nhận ra 5 thành tựu khác, đến từ niềm vui và những cơ hội ngẫu nhiên. Điều này giúp mình giảm áp lực và khơi lại động lực làm việc.
    Mình từng đọc ở đâu đó, rằng người ta đánh giá quá cao những việc có thể làm trong một năm, và đánh giá quá thấp những việc có thể làm trong 10 năm. Đã 10 năm trôi qua kể từ khi mình bắt đầu đi làm, và nhìn lại mình cảm thấy mình không giống bao nhiêu so với tưởng tượng khi ấy, nhưng là một phiên bản mà mình có thể tự hào mà nói với Giang tuổi 22 rằng hãy yên tâm, bạn đã chuẩn bị cho mình tốt quá rồi.

    Niềm vui sắp xếp

    Khi làm workload estimation cho bản thân vào đầu năm nay, mình nhận ra bản thân có xu hướng làm nhiều những đầu việc liên quan đến sắp xếp, lên kế hoạch. Mình yêu thích việc sắp xếp ở nhiều khía cạnh trong cuộc sống. Có ai ngờ, giữa muôn vàn những thứ mình học, mình làm, mình chơi, từ điều phối lớp học, chạy sự kiện, làm data, làm thủ công, vẽ vời, tâm hồn sắp xếp của mình như một dòng chảy xuyên suốt trong tất cả.

    • Khi làm data: việc tìm kiếm data provider, sắp xếp các nguồn dữ liệu, thiết kế data flow, modelling process, và viết mô tả về data (metadata) khiến mình hứng thú hơn cả trong số những công việc liên quan đến data.
    • Khi học vẽ: mình có thể không kiên nhẫn ngồi luyện vẽ dáng người, nhưng lại tò mò về việc có bao nhiêu cách giản lược hình dáng con người (người que, người bao, người sao, người bún đậu (bean pole)…) hay có bao nhiêu cách vẽ mắt 😀
    • Khi làm thủ công: mình có thể ngồi hàng giờ để sắp chỉ theo màu, dù không đủ kiên nhẫn thêu hết một hình nhỏ; có thể tìm hiểu về các loại kim móc trên thế giới và các kiểu móc, nhưng thứ lớn nhất mà mình từng móc là một bạn gấu bé xinh bằng lòng bàn tay 😛

    Nhưng đây là điều đối nghịch: mình thấy vui khi mọi thứ ở đúng chỗ, nhưng về đời sống “vật chất” mình lại là đứa khá bừa bộn ở nhà, chỉ bật mode “phù thủy dọn dẹp” những lúc mình stress. Do đó, mình không thể trở thành Marie Kondo hay The Home Edit, nhưng mình muốn rủ rê bạn cùng dọn dẹp “đời sống số” của chúng ta. Bạn biết sao không, việc này sẽ giúp chúng ta chuẩn bị cho việc ứng dụng AI đó. Việc ứng dụng AI giống như nhà có một em bé tò mò, sẽ khám phá mọi ngóc ngách trong nhà. Nếu có cánh cửa nào đáng lẽ phải khóa mà không khóa, em bé sẽ vào và tiết lộ những điều không ngờ tới. Vì vậy, dọn dẹp dữ liệu sẽ giúp bạn chuẩn bị tốt để giảm thiểu rủi ro về an toàn bảo mật dữ liệu, đồng thời giúp bạn có những bộ dữ liệu tốt, cá nhân hóa để tạo những “trợ lý AI” có mức độ chuyên môn hóa cao cho bản thân. 

    Mình đã tạo một sự kiện hàng tháng vào thứ 7 thứ 2 của tháng (tức là từ hôm nay nè) để mọi người cùng nhau sắp xếp “đời sống số”. Tụi mình cùng dọn dẹp hén, có thể là kho ảnh trong điện thoại, album trên Facebook, friendlist, bookmark, folder Google Drive, iCloud, hay các trang trên Notion… Tụi mình sẽ cùng nhau coi thử lúc dọn dẹp có thể gặp những vấn đề gì, phân loại ra sao, back up thế nào…

    Tài liệu tham khảo đây nha: https://libraries.mit.edu/data-management/services/workshops/

    Giang Nguyen, 20250111

  • Học chậm #1

    Tóm tắt: Agile, Scrum, software, dystopia, working mom, language learning

    1. Agile & Scrum?

    Hỏi: Agile và Scrum giải quyết vấn đề gì?

    Đáp: Agile ra đời để tăng tính linh hoạt trong phát triển phần mềm, giúp phản hồi nhanh với thay đổi và cung cấp giá trị sớm hơn so với Waterfall. Scrum cụ thể hóa Agile bằng cách tổ chức công việc theo các chu kỳ ngắn (Sprint), tạo sự minh bạch và cải thiện hợp tác nhóm. Cả hai đều giúp giảm rủi ro và tối ưu hóa kết quả trong môi trường không ngừng thay đổi.

    Từ vựng mở rộng:

    • Software Development Life Cycle:
      • Khái niệm SDLC hình thành vào thập niên 1960-70 nhằm giải quyết sự phức tạp ngày càng tăng trong phát triển phần mềm, đặc biệt sau khủng hoảng phần mềm. Nó cung cấp một khung lý thuyết với các giai đoạn rõ ràng như yêu cầu, thiết kế, phát triển và bảo trì để đảm bảo chất lượng và quản lý chi phí. Mô hình Waterfall là một trong những cách triển khai đầu tiên của SDLC.
    • Waterfall (được Winston W. Royce trình bày năm 1970) là một trong những mô hình SDLC đầu tiên, nhấn mạnh quy trình phát triển theo từng bước rõ ràng.
    • Software crisis (1960s)
      • Thuật ngữ này được đặt ra vào cuối thập niên 1960, khi các dự án phần mềm liên tục thất bại do không đáp ứng được tiến độ, ngân sách hoặc chất lượng mong đợi.
      • Trước 1960, phần mềm tồn tại nhưng không được xem là một sản phẩm có “vòng đời” cần quản lý chặt chẽ. Phần mềm lúc đó chủ yếu phục vụ mục đích cụ thể, nhỏ lẻ, và không có sự phân biệt rõ ràng giữa phát triển, thử nghiệm, và bảo trì. Chính sự gia tăng về quy mô và chi phí của phần mềm vào thập niên 1960-70 đã dẫn đến nhu cầu quản lý vòng đời phát triển phần mềm, đặt nền móng cho SDLC và các phương pháp phát triển hiện đại như Agile và Scrum.

    Nguồn ảnh: https://www.geeksforgeeks.org/software-engineering-software-crisis/

    PMBOK Handy Guide: https://www.eyapro.com/project-management/pmbok-7th-handy-guide

    2. Career and Family

    Tuần này Giang đã dịch xong chương 1 của cuốn Career and Family. Thú vị nhưng hơi nặng nề. Giang sẽ trích dẫn vào tuần sau nhe.

    3. Danh sách từ vựng “đầu tiên” khi học bất kì một ngôn ngữ mới?

    Gần đây Giang đang quay lại việc học ngoại ngữ (tiếng Nhật và tiếng Đức). Câu hỏi Giang đặt ra là, liệu có chăng một danh sách các từ thông dụng phổ biến ở hầu hết các ngôn ngữ, để người học có thể bắt đầu? Sau đây là các danh sách mà Giang tìm được:

    • First 625 Words (Gabriel Wyner): 625 từ, tập trung vào những từ cụ thể, dễ hình dung, phù hợp cho người mới bắt đầu, có 2 phiên bản xếp theo alphabet hoặc theo chủ đề; nhưng thiếu cơ sở khoa học, không phản ánh tần suất sử dụng thực tế.
    • Swadesh List: gồm 100 hoặc 207 từ, phù hợp để so sánh ngôn ngữ học lịch sử, nhưng không thực tế cho giao tiếp hàng ngày.
    • New General Service List (NGSL): 2818 từ hiện đại trong tiếng Anh
    • Academic Word List (AWL): 570 word families, tập trung vào ngữ cảnh học thuật, không phù hợp để giao tiếp cơ bản.
    • COCA Frequency List: Phản ánh ngôn ngữ hiện đại, dựa trên corpus lớn, và (vẫn) chỉ áp dụng cho tiếng Anh Mỹ.

    Với nhu cầu của bản thân, Giang sẽ bắt đầu với First 625 words để có cảm hứng, đọc hiểu được một số meme và truyện tranh, kế đó Giang sẽ chuyển qua NGSL để giao tiếp cơ bản, và sau đó là AWL để có thể đọc sách non-fiction và xem phim tài liệu. Nhân đây Giang cũng mới kiếm ra cái tool này thể hiện mối liên hệ giữa các từ như một cái map, mời bạn coi chơi: https://wordmapdictionary.com/

    Tuần này Giang đã coi và đọc:

    Phim:

    1. When the phone rings: 4.5 sao, chủ đề tưởng tổng tài 3 xu mất não nhưng mà càng coi càng thấy biên kịch làm tốt phần xây dựng nhân vật và truyền tải nhiều thông điệp hữu ích
    2. Upstream: 5 sao, vừa coi vừa rớt nước mắt, chủ đề nặng nề và thực tế

    Sách (chưa đọc xong cuốn nào hết trơn…)

    1. Từ xác định đến bất định
    2. Lịch sử vú
    3. Lịch sử vợ
    4. Về bản tính người

    Sách chờ đọc:

    1. Big Fat Notebook: Computer Science and Coding
    2. Origami Việt Nam chuyện của giấy: mua vì nhớ ông anh Hai của mình quá xá https://origami.vn/

    Một tuần mới lại đến. Chúc tụi mình nhiều nhiều sức khỏe nha

    Giang Nguyen, 2025.01.05

  • NPS – net promoter score và chuyện may mắn

    Từ NPS…

    NPS là một chỉ số dùng để đo lường mức độ hài lòng của khách hàng với một sản phẩm hay dịch vụ, được đo bằng công thức:

    NPS = % promoters – % detractors

    Cách tính toán cụ thể như sau:

    Phương pháp đo lường:

    • Nội dung khảo sát khách hàng:“ Trên thang điểm từ 0 đến 10, bạn sẵn sàng giới thiệu dịch vụ/ sản phẩm của [công ty] đến bạn bè / người thân là bao nhiêu điểm ?”  Tổng hợp kết quả: Từ kết quả có được sẽ phân khách hàng thành 3 nhóm:
      • Promoters (9 – 10 điểm): là những khách hàng rất hạnh phúc với sản phẩm và dịch vụ của công ty bạn. Họ sẽ là nguồn khách hàng trung thành và giúp doanh nghiệp bạn mở rộng danh sách khách hàng chính là bạn bè / người thân của họ.
      • Passives (7 – 8 điểm): là những khách hàng hài lòng tương đối do còn tồn tại những điểm chưa thoả mãn. Họ có thể dễ dàng chuyển đổi sang sản phẩm / dịch vụ của đối thủ.
      • Detractors (dưới 6 điểm): luôn là những khách hàng “người ra đi đầu không ngoảnh lại” và không ngần ngại lan truyền những góp ý làm ảnh hưởng đến thương hiệu của bạn.
    • Đo lường kết quả: Chỉ số NPS = % (Promoters) – % (Detractors)
    • Ví dụ: Khảo sát 20 khách hàng, trong đó có 10 Promoters (50%) , 5 passives (25%) và 5 detractors (25%). Suy ra: Chỉ số NPS = 50% – 25% = 25%

    (Nguồn: http://blog.cloudjetsolutions.com/nps-chi-so-do-luong-su-hai-long-cua-khach-hang/)

    …đến chuyện may mắn

    Mình biết đến chỉ số này lần đầu tiên khi làm Training Evaluation Form. Chỉ số NPS của một khóa học là một tiêu chí để xem xét độ hài lòng của học viên với khóa học, và có nên tiếp tục tiến hành khóa đó hay không.

    Tuy nhiên, NPS đối với mình không chỉ dừng lại trong phạm vi công việc, nó còn có thể dùng để đo lường sự may mắn của mình nữa. Tại sao ư? Vì NPS chính là lượng hóa của câu “Tiếng lành đồn xa, tiếng dữ đồn xa”, hay chính là sức mạnh của marketing truyền miệng.

    Bất cứ làm chuyện gì, mình đều cần đến những nguồn lực. Có hai dạng nguồn lực: nội tại (do bản thân tự có) và ngoại tại (do khả năng vận động từ cộng đồng (network) của mình). Nguồn lực nội tại thì nhỏ bé và tăng rất chậm, còn nguồn lực ngoại tại thì rất lớn và có khả năng tăng theo cấp số nhân.

    Đối với một con người, NPS của người đó = % số người sẵn sàng nói tốt về người đó với bạn bè, người thân – % số người nói những điều bất lợi về người đóNếu mình là một người đàng hoàng, làm việc tốt, những người xung quanh mình (bạn bè, người thân, đồng nghiệp) khi được người khác hỏi về mình sẽ có thể nói rằng: “Bạn A làm việc được lắm, anh/chị làm việc với bạn ấy được đó”. Một đồn mười, mười đồn trăm, đi đâu mình cũng gặp được người sẵn sàng làm việc cùng, sẵn sàng giúp đỡ. Vận may từ đó mà sinh.

    Ngược lại, nếu mình là một người không đàng hoàng lắm, hẳn nhiên khi ai đó hỏi “Anh/chị tính tuyển nó về, mày thấy ok hông?”, những người xung quanh mình có lẽ sẽ trả lời: “Thằng đó tánh kỳ lắm, anh chị cẩn thận”. Một đồn mười, mười đồn trăm, không ai chịu làm việc chung với mình, không ai chịu giúp mình nữa. Vận rủi từ đó mà tạo.

    Thế nên mình luôn tự nhủ: hãy cố gắng để NPS của mình là một số dương.

    Nhân tiện tám tiếp về NPS, giả sử như mình để ý một anh chàng và mình muốn dùng NPS để đánh giá coi ảnh có ok hông, thì cách tiến hành sẽ là: đi hỏi bà con anh em bạn bè đồng nghiệp của ảnh: “Ảnh làm người yêu có ok hông, anh/chị/em chấm bao nhiêu điểm trên 10?”, sau đó tính toán % promoter và % detractor để tính NPS của ảnh. Nếu NPS của ảnh trên 0 thì ok, còn dưới 0 thì bái bai 😉

    Tuy nhiên, cái khó trong bài toán tính NPS với mình chính là việc chọn mẫu, và đối tượng được chọn để lấy mẫu có đáng tin cậy không. Thế nên, lại link tiếp tới một lưu ý nhỏ nữa: “Chọn bạn mà chơi” 😉 “Hãy cho tôi biết bạn của bạn là ai, tôi sẽ nói cho bạn biết bạn là người như thế nào”, hay như mình đọc được ở đâu đó: “Mình chính là trung bình cộng của ba người mà mình thân thiết nhất”.

    Trà Giang, 30/11/2017

  • System Usability Scale - Thang đo tính khả dụng của hệ thống

    SUS được John Brooke phát minh vào năm 1986, để đo tính khả dụng của bất kì hệ thống nào một cách nhanh chóng.

    Ưu điểm của SUS: Rẻ và nhanh, nhưng vẫn có giá trị nhất định. Thay vì đoán, bạn sẽ biết hệ thống của mình đang ở đâu so với thị trường.

    SUS là một thang đo Likert gồm 10 câu hỏi. Người trả lời sẽ đánh giá mức độ đồng ý từ 1 tới 5, trong đó 5 là hoàn toàn đồng ý, 1 là hoàn toàn không đồng ý.

    1. Tôi nghĩ là mình sẽ dùng hệ thống này thường xuyên

    2. Tôi thấy hệ thống này phức tạp một cách không cần thiết

    3. Tôi nghĩ hệ thống này dễ dùng

    4. Tôi nghĩ tôi cần hỗ trợ từ một chuyên viên kĩ thuật để dùng được hệ thống này

    5. Tôi thấy nhiều chức năng của hệ thống được hợp nhất tốt

    6. Tôi thấy nhiều chỗ không được thống nhất ở hệ thống này

    7. Tôi nghĩ là hầu hết mọi người sẽ học được cách dùng hệ thống này một cách nhanh chóng

    8. Tôi thấy dùng hệ thống này quá cồng kềnh

    9. Tôi cảm thấy tự tin khi dùng hệ thống này

    10. Tôi cần học rất nhiều thứ trước khi có thể làm quen với hệ thống này

    Cách tính Điểm khả dụng (Usability Score) với SUS

    Người dùng đánh giá mức độ đồng ý từ 1 tới 5, trong đó 5 là hoàn toàn đồng ý, 1 là hoàn toàn không đồng ý.

    · Với mỗi câu lẻ, trừ đi 1

    · Với mỗi câu chẵn, lấy 5 trừ đi điểm câu đó

    · Cộng dồn giá trị có được, và sau đó nhân điểm tổng với 2.5

    · Kết quả là một điểm trên thang 100 (không phải là phần trăm đâu)

    Đem điểm này đi so sánh:

    SUS sẽ không có tác dụng nói cho bạn biết chính xác vấn đề nằm ở đâu, nhưng sẽ cho bạn một tín hiệu để biết tính khả dụng của hệ thống như thế nào.

    Điểm trung bình trên thị trường là 68. Nếu dưới 68, tính khả dụng của hệ thống đang gặp những vấn đề rất nghiêm trọng cần được làm rõ.

    80.3 = A. Mọi người yêu thích hệ thống và sẽ giới thiệu nó cho bạn bè.

    68 = C. Bạn đang làm tốt đó, nhưng cần cải thiện thêm.

    51 trở xuống = F. Ưu tiên tính khả dụng lên hàng đầu và chỉnh nó ngay lập tức.

    Cách dùng SUS:

    Đầu tiên, Để người dùng trải nghiệm hệ thống

    Sau đó, cho làm bài đánh giá SUS

    Một số cách khác để đánh giá tính khả dụng của hệ thống:

    · Qualtrics: 5 câu để đánh giá độ hài lòng của khách hàng

    · SUMI — Software Usability Measurement Inventory — một bộ câu hỏi 50 câu

    · SUPR-Q — Standardized User Experience Percentile Rank Questionnaire — 1 bộ 13 câu, đánh giá trang web trên các yếu tố: tính khả dụng, độ đáng tin cậy, giao diện và độ trung thành

    Nguồn tham khảo cho người mới bắt đầu:

    · SUS: A Quick and Dirty Usability Scale [PDF] (1986).

    · SUS: A Retrospective [PDF] (2013).

    Nguồn:

    How To Use The System Usability Scale (SUS) To Evaluate The Usability Of Your Website

    https://elearningindustry.com/directory/software-categories/learning-management-systems/best/user-experience: Các LMS được đánh giá dựa trên SUS, Perceived Usefulness & NPS

    Lược dịch: Trà Giang

    https://nguyenphantragiang.medium.com/system-usability-scale-thang-%C4%91o-t%C3%ADnh-kh%E1%BA%A3-d%E1%BB%A5ng-c%E1%BB%A7a-h%E1%BB%87-th%E1%BB%91ng-967bfa898d85

  • Hai câu hỏi giúp bạn trở nên thành công

    04 Aug 2017
    Shana Lebowitz
    Strategy Reporter, Business Insider

    Michael Phelps và Winston Churchill xuất hiện ở phần đầu cuốn sách của Eric Barker, “Barking Up the Wrong Tree“. Barker xem họ là những ví dụ điển hình cho những người đã thành công VÌ những điểm lập dị của họ, chứ không phải thành công MẶC CHO những điểm lập dị của họ.

     

    Phelps có dạng cơ thể khác thường; Churchill là một “khẩu đại bác hoang tưởng luôn sẵn sàng khai hỏa.” Nhưng cả hai đều tìm thấy một ngách hẹp nơi những điều kì quặc đó trở nên hữu ích thay vì có hại, và kết quả là đưa họ lên vị trí dẫn đầu trong lĩnh vực của mình.

     

    Đó là một quá trình mà bất cứ ai cũng có thể bắt chước (dĩ nhiên không đảm bảo rằng bạn sẽ nổi danh toàn cầu).

     

    Barker nói chuyện với giáo sư Trường Kinh doanh Harvard Gautam Mukunda và Mukunda đã tóm gọn nó thành hai bước, dựa trên Lý thuyết lọc lãnh đạo (Leadership Filtration Theory) mà ông đã phát triển:

     

    1. Biết chính mình. Bạn có thể tự hỏi mình: “Điểm mạnh mang tính dấu ấn của tôi là gì?”. Đó là những kỹ năng bạn đặc biệt giỏi.

     

    1. Chọn đúng cái ao của mình. Barker khuyên bạn nên tự hỏi: “Công ty, tổ chức và tình huống nào sẽ đánh giá cao những gì tôi làm?”

     

    Barker đã chia hai bước này nhỏ hơn trong cuộc phỏng vấn với giáo sư Wharton Friedon Stew Friedman trên Work and Life podcast. Ông giải thích rằng một số đặc điểm nhân cách có thể phản tác dụng trong hầu hết các tình huống, và do đó được xem là những phẩm chất tiêu cực nói chung.

     

    Lấy sự bướng bỉnh làm ví dụ. Dưới đây là lời của Barker:

     

    “Trong một công ty theo hệ thống thang bậc chuẩn mực như của bạn, sự bướng bỉnh không tích cực. … Nhưng khi chúng ta nói về các doanh nhân, chúng ta luôn nói về “gan góc, bám chặt lấy mục tiêu, không thừa nhận thất bại.’ Và điều đó là gì? Vâng, trong nhiều trường hợp, đó là sự bướng bỉnh. Có nhiều tính cách nhìn chung là tiêu cực, nhưng ở đúng hoàn cảnh, chúng có thể trở nên tích cực. ”

     

    Barker tiếp tục: “Đó là một yếu tố quan trọng khác của công thức nhắm đến thành công”. Đó là, bạn phải biết những gì bạn làm tốt và môi trường làm việc sẽ cho phép bạn làm điều đó.

     

    Đối với Phelps, có một dạng cơ thể hơi kì cục khiến anh trở thành một vận động viên và vũ công khá tệ – nhưng nó cũng khiến anh trở thành một vận động viên bơi lội tuyệt vời. Đối với Churchill, bị hoang tưởng có nghĩa là ông đã từng bị “xem là không phù hợp với các cơ quan đứng đầu” – nhưng cũng có nghĩa là ông nhận ra Hitler là mối đe dọa cho thế giới.

     

    Điểm mấu chốt là bạn sẽ phải xem xét nội tâm nghiêm túc: Bạn có phải là người phá quy tắc không? Người theo quy tắc? Đâu đó ở giữa? Và sau đó bạn sẽ phải trung thực với chính mình về môi trường nào bạn thích hợp nhất. Có lẽ nó không phải là thế giới của các công ty; cũng có thể không phải là công ty của bạn.

     

    Có thể bạn sẽ phải thử và thậm chí thất bại, nhưng về lâu dài bạn sẽ có vị trí tốt hơn để thành công.

     

    Giang Nguyễn, Sep 8 2018

    Source: Word Economics Forum, Two questions to help you become more successful in life, according to a Harvard professor

  • Phân loại sách – Hệ thống phân loại DDC (Dewey Decimal Classification)

    Trong lúc sắp xếp lại các thư mục trong máy tính, tui phát điên khi sắp xếp đống ebook của mình, nên đã google từ khóa “hệ thống phân loại sách”, và, trời ơi, may mắn làm sao, nó dẫn đến hệ thống phân loại DDC chuyên dùng cho thư viện.
    Về lý thuyết: 
    DDC (Dewey Decimal Classification) là một hệ thống phân loại được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực thông tin thư viện trên toàn thế giới. Hiện nay có hơn 200.000 thư viện của 135 nước đang sử dụng hệ thống phân loại này.
    Nguyên tắc thập tiến:
    DDC thể hiện nghệ thuật sử dụng 10 chữ số từ 0 đến 9 để phân chia mỗi khái niệm ra tối đa 10 khái niệm con phụ thuộc (cấp dưới), và đến lượt mình mỗi khái niệm con lại được tiếp tục chia ra 10 khái niệm ở bậc nhỏ hơn…Hiện nay DDC có 1000 lớp phụ.
    Sắp xếp của DDC:
    Các lĩnh vực khoa học đều được sắp xếp từ chung đến riêng, từ toàn thể đến bộ phận. Cơ sở sắp xếp là bộ môn khoa học, lĩnh vực khoa học, do vậy một chủ đề có thể xuất hiện tản mạn ở nhiều ngành khoa học khác nhau.
    Bảng chính của DDC:
    DDC có 10 lớp cơ bản thể hiện như sau:
    000 Những vấn đề chung (Tổng loại)
    100 Triết học và Tâm lý học
    200 Tôn giáo
    300 Khoa học Xã hội
    400 Ngôn ngữ
    500 Khoa học Tự nhiên
    600 Khoa học Ứng dụng (Công nghệ )
    700 Nghệ thuật
    800 Văn học và Tu từ học
    900 Địa lý và Lịch sử
    Dưới đây là bảng lĩnh vực – chủ đề:
    http://www.lirc.udn.vn/HuongDanSuDu…
    Tiếng Anh:
    http://www.oclc.org/content/dam/ocl…
     
    Về cách ứng dụng hệ thống DDC để phân loại sách: 
    Nguyên tắc cơ bản:
    – Dồn tất cả ebook đang có về một chỗ.
    – Chọn những quyển đặc biệt cần thiết. Còn lại xóa hết.
    – Phân loại.
    Mình tạo folder BOOKS, sau đó tạo 10 folder con theo bảng chính của DDC, và 1 file DDC.doc để ở ngoài cho tiện tra cứu.

    Sau đó, khi vào từng folder, tùy vào những lĩnh vực mình đang quan tâm mà mình sẽ search lĩnh vực đó trong file DDC.doc và tạo folder tương ứng.

    Capture
    Nhận xét:
    – Áp dụng hệ thống số, bao quát được nhiều lĩnh vực (1000 lĩnh vực)
    – Được ứng dụng rộng rãi
    – Khá phức tạp và còn trùng lắp. Chỉ phù hợp với Non-fiction, còn Fiction thì cách phân loại khá sơ sài.
    Rút kinh nghiệm:
    – Đặt tên file sách một cách thống nhất: Title – Tác giả hoặc Tác giả – Title để tiện search trong ô tìm kiếm.
    – Khi phân loại, hãy cứ phân từ từ. Một đống thành 10 thư mục, rồi vào từng thư mục tạo tiếp 10 thư mục con, phân loại tiếp. Đừng ham chia thành 100, 1000 thư mục. Rối chắc luôn.
    – Đối với fiction, cần tự tạo hệ thống thư mục con riêng.

  • “CHẤP”

    Ai đã từng gặp mình lúc đi học, đi làm hay đi hội thảo, có lẽ sẽ nhớ là mình luôn có một túi đựng viết rất to, có đủ thứ từ bút mực (đen, xanh, đỏ, mỗi loại ít nhất 2 cây), bút chì (chì gỗ, chì kim), bút xóa, bút dạ quang (đôi ba màu), bút lông kim (ngòi 0.01, 0.1)… tổng cộng khoảng mười mấy cây, thước kẻ, bookmark, tẩy, cộng thêm vài món đồ “thiết yếu” như dập ghim, bấm móng tay (tay mình hay bị xước măng rô), giũa móng tay, xịt thơm miệng (trong trường hợp sau khi ăn không đánh răng được), kem bôi trị côn trùng (mình hay bị côn trùng cắn), dầu gió (phòng khi đau bụng nhức đầu), vài viên kẹo (phòng khi đói)… Mình luôn chuẩn bị cho những cái “lỡ ra” như thế.

    Sau khi xem xong series “Visual Thinking” của chị Anh Dang, mình rất ấn tượng với câu “Less is more”, “càng nhiều càng rối”. Mình tinh giản số lượng bút trong túi xuống còn 2 cây bút mực, 2 cây bút chì, 2 cây viết dạ quang, 1 cây thước, 1 cục tẩy, bỏ vừa gọn trong một cái ví dẹp dẹp xinh xinh. Mình rất hài lòng vì điều đó.

    20841782_1343250079125740_1238130443221526291_n
    Sáng nay mình đi học muộn, luống cuống thế nào, mình đã bỏ quên luôn cả cái ví xinh xắn chứa đầy đủ “công cụ” ở nhà. Mình đã nghĩ: “Thôi rồi, giống chiến sĩ ra trận mà bỏ quên vũ khí quá”. Cảm giác khó chịu vì bất lực (không thể quay về nhà lấy bút, nơi học thì chắc chắn không ai có đầy đủ dụng cụ như của mình) gợn lên như một nếp nhăn trên tấm khăn trải bàn phẳng phiu.

    Mình hít thở sâu, nhớ đến câu nói mà sếp Viet Hung Nguyen từng chia sẻ việc cố gắng ngăn chặn cảm giác khó chịu chính là mình đang bị nó gây tác động, hãy cứ để nó đi vào và đi ra. Vậy nên, mình nghĩ về cái “nếp gấp” khó chịu đó, nhận ra hình như mình đang tập trung vào công cụ để viết (How) thay vì mục đích ghi chép sao cho rõ ràng, dễ nhớ (WHY). Vấn đề ở đây đã chuyển từ “làm sao có đầy đủ công cụ để viết” thành “làm sao để ghi chép một cách tốt nhất với các công cụ đang có?”. Nghĩ tới đây, mình có cảm giác đã nắm lại được quyền kiểm soát, cảm giác khó chịu tan đi, “nếp gấp” lại được vuốt phẳng.

    Mình nhìn quanh: có một cây viết bi của khách sạn. Lục thêm trong balo: có một cây viết mực nước màu xanh dương. Màu sắc có thể bổ sung sau, tạm thời mình có thể ứng biến với layout, bullets, kí hiệu, hình vẽ. Thước kẻ không có, có thể dùng cạnh bút, cạnh sổ, cạnh tập giấy note, điện thoại  =))) Mình nghĩ: “Vậy là đủ xài rồi”, và vui vẻ tập trung toàn ý vào bài giảng.
    Mình cảm thấy rất vui khi đã bớt “chấp”, bớt bám vào đồ vật để tìm kiếm an toàn. Mình nghĩ đến một người bám víu vào cái phao thay vì học cách để bơi. Với trải nghiệm hôm nay, có lẽ mình đã tự bơi được một chút, và giới hạn thế giới của mình lại mở rộng ra thêm một chút.

    17/8/2017