Kỹ năng số học giúp ta biết 'đánh cược thông minh'

Thứ Hai, 07 Tháng Giêng 20193:00 SA(Xem: 5884)
Kỹ năng số học giúp ta biết 'đánh cược thông minh'
bbc.com
David Robson BBC Future

Getty Images Bản quyền hình ảnh Getty Images

Không ai có thể biết chắc được tương lai sẽ như thế nào - nhưng chúng ta có thể thử đánh cược một cách thông minh với những lựa chọn có sẵn.

Cho dù bạn là một bác sỹ đang quyết định xem có thử nghiệm một cách chữa trị mới, hay là một CEO đang cố tiên liệu công việc kinh doanh sẽ như thế nào sau khi nước Anh rời khỏi EU, hay chỉ đơn giản là muốn diễn giải dự báo thời tiết, khả năng đong đếm những kết quả tiềm năng khác nhau là cần thiết để ra quyết định chính xác.

Kiểm tra số học Berlin

Không may là nhiều người làm việc này rất dở - dở đến kinh ngạc.

Nhưng may mắn là giờ đây một bài kiểm tra rất ngắn được gọi là Kiểm tra số học Berlin cho phép bạn đánh giá năng lực bản thân trong việc đối phó với rủi ro và bất định.

Trước khi bạn đọc tiếp, bạn có thể muốn thử tự làm bài kiểm tra. Chỉ mất có năm phút để hoàn thành và ở cuối bài kiểm tra bạn có thể biết được 'mức độ nhận thức về rủi ro' của bạn nhiều như thế nào so với một người trung bình.

Bài kiểm tra này là đứa con tinh thần của Edward Cokely, hiện làm việc tại Đại học Oklahoma. Ông chỉ ra rằng những kỹ năng toán học từ lâu đã được tích hợp trong rất nhiều những kết quả khác nhau, tuy nhiên những kết quả này lại không hề chú tâm vào một số kỹ năng mà chúng ta cần có để hiểu được các tình huống thực tế.

Chẳng hạn, thử hình dung bạn nhìn thấy mẩu quảng cáo dưới đây cho một loại kem đánh răng mới (Zendil), với nội dung hứa hẹn giảm đến 50% nguy cơ bị viêm lợi so với loại kem đánh răng khác.

Cách tiếp cận nào dưới đây sẽ giúp bạn đánh giá tốt nhất tác dụng của việc dùng kem đánh răng Zendil?

1. Nguy cơ bị viêm lợi cho những ai không dùng Zendil

2. Nguy cơ bị viêm lợi cho những ai dùng nhãn hiệu kem đánh răng khác, cũng là loại kem chống viêm lợi

3. Có bao nhiêu người trong nhóm dùng nhãn hiệu kem đánh răng khác

4. Những người tham gia vào nghiên cứu này bao nhiêu tuổi

Getty Images Bản quyền hình ảnh Getty Images

Câu trả lời đúng là phương án 1 - nguy cơ viêm lợi đối với những người không dùng loại kem đánh răng này.

Ví dụ, nếu chỉ có hai trong số một trăm người thường bị viêm lợi do sử dụng loại kem đánh răng khác, thì kem đánh răng Zendil giảm 50% nguy cơ viêm lợi có nghĩa là chỉ có một trong số một trăm người sẽ có lợi khỏe hơn. Điều này có nghĩa là kem đánh răng này không đem lại bao nhiêu lợi ích cho đại đa số mọi người.


Hay hãy tưởng tượng có 30% khả năng trời sẽ mưa vào ngày mai. Câu nào dưới đây sẽ là cách giải thích phù hợp nhất cho dự báo trên:

1. Trời sẽ mưa vào ngày mai ở 30% khu vực

2. Trời sẽ mưa vào ngày mai trong 30% thời gian

3. Trời sẽ mưa vào 30% những ngày giống như ngày mai

Câu trả lời số ba là chính xác, nhưng nhiều người diễn giải thông tin này là trời sẽ mưa trong 30% thời gian trong ngày.

Ít bị thiên kiến

Bài Kiểm tra số học Berlin đánh giá năng lực của bạn trong việc đưa ra những phán đoán như vậy.

Getty Images Bản quyền hình ảnh Getty Images

Ban đầu Cokely và một nhóm các đồng sự của ông đã hình thành nên kiểm tra này tại Viện Phát triển Con người Max Planck.

Mặc dù chỉ mất có vài phút để hoàn thành, ông chỉ ra rằng bài kiểm tra này có thể dự đoán bạn sẽ làm tốt đến mức nào trong nhiều thước đo độ quyết định chính xác khác.


Ví dụ, Cokely đã làm việc với Rocio Garcia-Retamero tại Đại học Granada để chứng minh rằng những người hiểu rõ về rủi ro thì sẽ ít bị mắc vào một loạt những thiên kiến nhận thức thông thường như tự tin thái quá (tin rằng mình biết nhiều hơn khả năng thật sự của bản thân) và hiệu ứng chi phí chết (xu hướng chúng ta theo đuổi một dự án thất bại ngay cả khi chi phí tiếp tục này sẽ cao hơn so với khoản lỗ mà dự án đã gây ra).

Điều quan trọng là những kỹ năng ra quyết định tân tiến này cũng có thể chuyển thành hành vi ứng xử ngoài đời thực, chẳng hạn như khả năng chúng ta hiểu được kết quả của xét nghiệm HIV tại nhà.

Những ai đạt điểm tốt trong những bài kiểm tra số học như thế này có khả năng cao hơn gấp bốn lần so với người khác trong việc đi tìm kiếm sự giúp đỡ trong giờ đầu tiên có những triệu chứng trụy tim - và quyết định này, đến lượt nó, sẽ quyết định tiên lượng sau đó.

Kiểm tra Số học Berlin dường như cũng nắm bắt được hiểu biết của chúng ta về những kế hoạch đầu tư khác nhau và năng lực chúng ta đánh giá được những quảng cáo cũng như hiểu được những cuộc thăm dò ý kiến chính trị.

Ứng dụng vào đời sống

Cần phải lưu ý rằng ngay cả Kiểm tra Số học Berlin cũng như bất cứ bài tập quyết định đặc thù nào đều không dựa vào những kiến thức chuyên môn hay hiểu biết sâu ngoài những gì chúng ta học ở trường trung học.

Tuy nhiên, những hiểu biết hết sức căn bản về rủi ro và bất định hiển nhiên sẽ giúp bạn trở nên biết phân tích nhiều hơn những thông tin mà bạn tiếp nhận, do đó sẽ tạo một thế giới quan duy lý hơn và hiểu biết hơn. Trên góc độ kỹ thuật, nó dường như tăng cường 'nhận thức siêu hình' - năng lực truy vấn lập luận và phán đoán của chính bạn.

Bạn có thể cho rằng Kiểm tra Số học Berlin chỉ đơn thuần đo lường trí tuệ do nó dựa trên những nguyên lý cơ bản của các con số. Nhưng cho dù cả hai tương quan với nhau, Cokely đã chỉ ra rằng năng lực hiểu được rủi ro hóa ra tốt hơn nhiều trong việc dự đoán năng lực ra quyết định nói chung của ai đó so với những câu hỏi dạng IQ điển hình.

Valerie Reyna thuộc Đại học Cornell ở New York từ lâu đã lập luận rằng chúng ta cần phải hiểu rõ hơn về nguy cơ, nhất là trong lĩnh vực ra quyết định y khoa.

"Nhiều người thật sự có được những kỹ năng này, nhưng làm sao mà nhiều người không có được vẫn là điều đáng ngạc nhiên đối với tôi."

Khả năng toán số có vẻ như là thậm chí còn khó mà học được hơn là những hiểu biết cơ bản, cô giải thích, nhất là khi liên quan đến việc nắm bắt những khái niệm sâu. Nhưng đối với nhiều người, vấn đề không phải là họ thiếu kiến thức mà đơn giản chỉ là vì họ không thể hiểu khi nào thì họ cần áp dụng nó.

Không may là những kỹ năng này ngày nay thậm chí còn trở nên quan trọng hơn nữa.

"Ngày nay các bệnh nhân được trông đợi sẽ ra quyết định và họ được cung cấp nhiều thông tin hơn so với trước đây," bà cho biết. Chẳng hạn như, bạn sẽ được đưa cho nhiều dữ liệu hơn về tác dụng phụ của các loại thuốc khác nhau khi bạn chọn một cách chữa trị nào đó.

Hay hãy hình dung bạn làm xét nghiệm và kết quả cho thấy cấu trúc di truyền của bạn có khuynh hướng dễ mắc một số chứng ung thư nào đó. Diễn giải sai nguy cơ có thể khiến bạn tiến hành phẫu thuật một cách không cần thiết.

"Chúng tôi muốn bệnh nhân được trang bị đầy đủ năng lực để ra quyết định - nhưng giờ đây điều đó có nghĩa là họ phải chịu gánh nặng hiểu rất nhiều những thông tin kỹ thuật, do đó việc họ hiểu biết về toán số là đặc biệt quan trọng."

Cokely thận trọng trong việc đưa ra những tuyên bố mạnh miệng về chính sách giáo dục. Tuy nhiên, ông đồng ý rằng khi việc hiểu biết sơ sài về các nguy cơ sẽ dẫn đến phí tổn tiền bạc và phí tổn cá nhân, cho nên các trường học nên xem đó là một ưu tiên cần phải xử lý trước.

"Trong một xã hội làm việc cùng nhau thì anh sẽ nhận thấy việc này đem đến rất nhiều lợi ích kinh tế."

Bài tiếng Anh đã đăng trên BBC Future.

Gửi ý kiến của bạn
Tên của bạn
Email của bạn