KHAI THÁC NOTEBOOKLM NHẰM PHÁT TRIỂN NĂNG LỰC MÔ HÌNH HÓA TOÁN HỌC TRONG DẠY HỌC DỰ ÁN MÔN TOÁN LỚP 12 TẠI FPT POLYSCHOOL

Nguyễn Thị Vân Anh

Phạm Minh Châu

Phạm Văn Lâm

Trường Đại học FPT

Tóm tắt

Nghiên cứu đánh giá việc tích hợp NotebookLM vào dạy học dự án nhằm phát triển năng lực mô hình hóa toán học cho học sinh lớp 12 thông qua dự án “Thiết kế mô hình bể cá từ bài toán giá trị lớn nhất – giá trị nhỏ nhất” tại FPT PolySchool Hà Nội. Nghiên cứu sử dụng thiết kế thực nghiệm đối chứng kết hợp quan sát lớp học, phân tích sản phẩm học tập và khảo sát học sinh. Kết quả cho thấy NotebookLM hỗ trợ học sinh khai thác học liệu, xây dựng mô hình toán học và hoàn thành nhiệm vụ dự án, đồng thời góp phần phát triển năng lực tự học, hợp tác và vận dụng kiến thức vào thực tiễn. Trên cơ sở kết quả thực nghiệm, nghiên cứu đề xuất quy trình tích hợp NotebookLM trong dạy học dự án môn Toán, góp phần cung cấp minh chứng về khả năng ứng dụng AI tạo sinh trong phát triển năng lực mô hình hóa toán học ở giáo dục phổ thông.

Từ khóa: NotebookLM; trí tuệ nhân tạo tạo sinh; dạy học dự án; mô hình hóa toán học; giáo dục toán học.

Abstract

This study investigates the integration of NotebookLM into project-based learning to develop Grade 12 students’ mathematical modelling competency through the project Designing a Fish Tank Based on an Optimization Problem of Maximum and Minimum Values at FPT PolySchool Hanoi. A quasi-experimental design was employed, combining classroom observations, analysis of students’ learning products, and student surveys. The findings indicate that NotebookLM supports students in exploring learning resources, constructing mathematical models, and completing project tasks. In addition, the tool contributes to the development of self-directed learning, collaboration, and the application of mathematical knowledge to real-world situations. Based on the findings, the study proposes a process for integrating NotebookLM into project-based mathematics instruction, providing empirical evidence of the potential application of generative artificial intelligence in fostering mathematical modelling competency in secondary education.

Keywords: NotebookLM; generative artificial intelligence; project-based learning; mathematical modelling; mathematics education.

1. Đặt vấn đề

Sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative Artificial Intelligence – GenAI) đang mở ra nhiều cơ hội đổi mới phương pháp dạy học, góp phần hỗ trợ cá nhân hóa học tập và phát triển năng lực người học (UNESCO, 2023; Kasneci et al., 2023). Trong giáo dục toán học, Chương trình Giáo dục phổ thông 2018 xác định năng lực mô hình hóa toán học là một trong những năng lực cốt lõi cần hình thành cho học sinh. Quan điểm này cũng phù hợp với các nghiên cứu về giáo dục toán học của Blum và Ferri (2009) và Niss và Blum (2020), trong đó năng lực mô hình hóa được xem là cầu nối giữa kiến thức toán học và các tình huống thực tiễn. Tuy nhiên, học sinh vẫn gặp nhiều khó khăn trong việc vận dụng kiến thức toán học để giải quyết các tình huống thực tiễn, đặc biệt trong dạy học dự án (Blum & Leiß, 2007). Mặc dù nhiều nghiên cứu đã khai thác các công cụ AI như ChatGPT hay Gemini trong hỗ trợ dạy học (Kasneci et al., 2023), việc ứng dụng NotebookLM trong dạy học Toán ở bậc trung học phổ thông, đặc biệt trong phát triển năng lực mô hình hóa toán học thông qua dạy học dự án, vẫn chưa được nghiên cứu nhiều. Khoảng trống này đặt ra yêu cầu cần có các nghiên cứu thực nghiệm nhằm đánh giá hiệu quả của công cụ trong bối cảnh giáo dục phổ thông Việt Nam. Vì vậy, nghiên cứu này đánh giá hiệu quả của việc tích hợp NotebookLM vào dạy học dự án môn Toán lớp 12 thông qua dự án “Thiết kế mô hình bể cá từ bài toán giá trị lớn nhất – giá trị nhỏ nhất”, từ đó đề xuất quy trình vận dụng công cụ này nhằm phát triển năng lực mô hình hóa toán học cho học sinh.

2. Nội dung nghiên cứu

Để đánh giá khả năng phát triển năng lực mô hình hóa toán học thông qua việc tích hợp NotebookLM trong dạy học dự án, nghiên cứu được triển khai theo thiết kế thực nghiệm đối chứng tại FPT PolySchool Hà Nội. Nội dung nghiên cứu tập trung vào quá trình tổ chức dạy học dự án với NotebookLM, kết quả thực nghiệm và những giá trị mà công cụ này mang lại đối với việc phát triển năng lực mô hình hóa toán học của học sinh.

2.1. Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện nhằm đánh giá hiệu quả của việc khai thác công cụ NotebookLM trong dạy học dự án môn Toán lớp 12, thông qua dự án “Thiết kế mô hình bể cá từ bài toán giá trị lớn nhất – giá trị nhỏ nhất”. Để đảm bảo tính khách quan và độ tin cậy của kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả lựa chọn phương pháp nghiên cứu hỗn hợp (Mixed Methods), kết hợp giữa nghiên cứu định lượng và nghiên cứu định tính. Việc kết hợp hai phương pháp này cho phép đánh giá đồng thời cả kết quả học tập của học sinh và năng lực mô hình hóa toán học trong quá trình thực hiện dự án. Dữ liệu định lượng được sử dụng để xác định mức độ tác động của NotebookLM đối với kết quả học tập và chất lượng sản phẩm dự án; trong khi dữ liệu định tính được sử dụng để phân tích sâu hơn quá trình học sinh xây dựng mô hình toán học, khai thác học liệu và giải quyết các nhiệm vụ thực tiễn.

Nghiên cứu được thực hiện tại FPT PolySchool Hà Nội trong học kỳ Spring năm học 2025–2026 với 120 học sinh lớp 12 thuộc bốn lớp PC2101, PC2102, PC2104 và PC2105. Hai lớp PC2101 và PC2102 (60 học sinh) được chọn làm nhóm thực nghiệm; hai lớp PC2104 và PC2105 (60 học sinh) là nhóm đối chứng.

Việc lựa chọn nhóm thực nghiệm và nhóm đối chứng được thực hiện trên cơ sở các lớp có đặc điểm tương đồng về chương trình học, thời lượng học tập và điều kiện tổ chức dạy học. Tất cả học sinh đều tham gia cùng một dự án học tập, sử dụng cùng hệ thống tiêu chí đánh giá và được giảng dạy bởi cùng một giáo viên nhằm hạn chế tối đa các biến nhiễu có thể ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.

2.2. Tổ chức dạy học dự án với NotebookLM

Nội dung thực nghiệm được xây dựng dựa trên chuyên đề “Giá trị lớn nhất – giá trị nhỏ nhất của hàm số” trong chương trình Toán lớp 12. Giáo viên đặt ra tình huống thực tiễn như sau: Bác Nam muốn làm một bể cá để bàn có dạng hình hộp chữ nhật không nắp, biết rằng chiều cao bể cá lớn hơn 17 cm . Bác Nam sử dụng tấm kính hình vuông cạnh 66 cm  và cắt bỏ đi 4  hình vuông ở 4 góc làm thành hình hộp chữ nhật không nắp. Tìm chiều cao nguyên dương của bể cá sao cho thể tích phần chứa nước của bể cá là lớn nhất (giả sử chiều dài các mối nối không đáng kể).

Để giải quyết nhiệm vụ này, học sinh phải thực hiện đầy đủ các bước của quá trình mô hình hóa toán học gồm: phân tích tình huống, xác định các đại lượng liên quan, thiết lập mô hình toán học, giải bài toán tối ưu và trình bày kết quả của bài toán thực tiễn (Blum & Leiß, 2007; Niss & Blum, 2020). Khác biệt quan trọng giữa hai nhóm nằm ở việc sử dụng công cụ hỗ trợ học tập. Đối với nhóm thực nghiệm, NotebookLM được tích hợp xuyên suốt quá trình thực hiện dự án.NotebookLM được lựa chọn làm công cụ hỗ trợ học tập trong nghiên cứu do cho phép người học xây dựng kho học liệu riêng và khai thác thông tin dựa trên các nguồn tài liệu đã cung cấp. Đặc điểm này góp phần hạn chế hiện tượng tạo thông tin không chính xác (hallucination), đồng thời hỗ trợ học sinh tổng hợp, hệ thống hóa và đối chiếu kiến thức trong quá trình thực hiện dự án. Đây là những ưu điểm phù hợp với dạy học dự án môn Toán, trong đó học sinh cần khai thác các nguồn học liệu đáng tin cậy để xây dựng mô hình toán học và giải quyết các vấn đề thực tiễn (UNESCO, 2023; Kasneci et al., 2023). Giáo viên xây dựng hệ thống học liệu gồm tài liệu lý thuyết, bài tập mẫu, hướng dẫn thực hiện dự án, tiêu chí đánh giá và các tài liệu tham khảo liên quan đến thiết kế mô hình bể cá. Học sinh sử dụng NotebookLM để khai thác các nguồn học liệu này, đặt câu hỏi, tóm tắt nội dung, tổng hợp thông tin và hỗ trợ hoàn thiện mô hình sản phẩm, báo cáo dự án. Trong khi đó, nhóm đối chứng sử dụng các hình thức học tập truyền thống như ghi chép trên lớp, tra cứu tài liệu và thảo luận trực tiếp với giáo viên.

Quá trình thực nghiệm được triển khai ngoài giờ lên lớp trong thời gian bốn tuần. Trong tuần đầu tiên, giáo viên giới thiệu dự án, chia nhóm và hướng dẫn học sinh tiếp cận nhiệm vụ học tập, giải quyết yêu cầu bài toán đặt ra. Tuần thứ hai, học sinh tập trung vào việc nghiên cứu kiến thức toán học và xây dựng mô hình toán học cho bài toán tối ưu. Tuần thứ ba tiến hành thiết kế, chế tạo và hoàn thiện sản phẩm mô hình bể cá. Tuần cuối cùng được dành cho hoạt động báo cáo sản phẩm, phản biện và đánh giá kết quả dự án.  

Hình 1. Quy trình thực hiện dự án thiết kế bể cá

Để thu thập dữ liệu nghiên cứu, nhóm tác giả sử dụng ba công cụ chính. Thứ nhất là rubric đánh giá sản phẩm dự án, được xây dựng dựa trên các thành tố của năng lực mô hình hóa toán học và yêu cầu của dự án học tập (Blum & Ferri, 2009; Niss & Blum, 2020). Thứ hai là phiếu khảo sát học sinh theo thang đo Likert 5 mức độ nhằm đánh giá mức độ hỗ trợ của NotebookLM đối với quá trình học tập. Thứ ba là phiếu quan sát lớp học và nhật ký nghiên cứu được sử dụng để ghi nhận các biểu hiện của học sinh trong quá trình thực hiện nhiệm vụ.

Bảng 1. Tiêu chí đánh giá sản phẩm dự án

Các sản phẩm dự án được đánh giá theo bốn tiêu chí: kiến thức toán học, năng lực mô hình hóa toán học, chất lượng sản phẩm và chất lượng báo cáo. Mỗi tiêu chí được chấm theo thang điểm 10 và quy đổi thành bốn mức độ: Xuất sắc, Tốt, Khá và Đạt.

Dữ liệu nghiên cứu được tổng hợp từ ba nguồn chính gồm sản phẩm dự án của học sinh, phiếu khảo sát sau thực nghiệm và các ghi chép quan sát trong quá trình tổ chức dạy học. Đối với dữ liệu từ sản phẩm dự án, nhóm tác giả tiến hành phân loại theo các mức độ hoàn thành dựa trên rubric đánh giá đã xây dựng, đồng thời đối chiếu giữa nhóm thực nghiệm và nhóm đối chứng để nhận diện những khác biệt trong quá trình vận dụng kiến thức toán học và xây dựng mô hình thực tiễn. Kết quả khảo sát học sinh được tổng hợp dưới dạng tần suất và tỉ lệ phần trăm nhằm phản ánh mức độ hỗ trợ của NotebookLM đối với việc tìm hiểu kiến thức, xây dựng mô hình toán học, hoàn thiện báo cáo dự án và hứng thú học tập của học sinh.

Bên cạnh đó, các minh chứng định tính từ quá trình quan sát hoạt động nhóm, thảo luận, phản biện và hoàn thiện sản phẩm được sử dụng để làm rõ hơn những thay đổi trong cách tiếp cận vấn đề, khả năng tự học và năng lực mô hình hóa toán học của học sinh. Việc kết hợp các nguồn dữ liệu trên không chỉ giúp đánh giá kết quả cuối cùng của dự án mà còn cho phép xem xét quá trình học tập của học sinh khi sử dụng NotebookLM. Qua đó, nghiên cứu hướng tới việc làm rõ vai trò của công cụ này trong việc hỗ trợ học sinh kết nối kiến thức toán học với các tình huống thực tiễn, thay vì chỉ tập trung vào kết quả tính toán đơn thuần.

2.3. Kết quả thực nghiệm

Sau bốn tuần triển khai dự án “Thiết kế mô hình bể cá từ bài toán giá trị lớn nhất – giá trị nhỏ nhất”, 120 học sinh thuộc bốn lớp tham gia nghiên cứu đã hoàn thành tổng cộng 16 sản phẩm mô hình bể cá. Các sản phẩm được đánh giá dựa trên rubric gồm bốn tiêu chí: kiến thức toán học, năng lực mô hình hóa toán học, chất lượng sản phẩm và chất lượng báo cáo. Kết quả phân loại sản phẩm được trình bày trong Bảng 2.

Bảng 2. Kết quả phân loại sản phẩm dự án

Kết quả cho thấy 87,5% sản phẩm đạt từ mức Khá trở lên. Trong đó, 62,5% sản phẩm đạt mức Tốt và Xuất sắc. Các sản phẩm không chỉ thể hiện khả năng vận dụng kiến thức toán học vào giải quyết bài toán tối ưu mà còn cho thấy học sinh có thể chuyển hóa kết quả tính toán thành mô hình sản phẩm cụ thể.

Hình 3. Một số sản phẩm bể cá của học sinh

Kết quả phân tích sản phẩm học tập cho thấy nhiều nhóm đã xác định đúng kích thước bể cá trên cơ sở mô hình toán học được xây dựng, đáp ứng yêu cầu của bài toán thực tiễn. Các nhóm lựa chọn vật liệu mica thay cho kính nhằm bảo đảm tính an toàn và tính khả thi của sản phẩm, đồng thời thiết kế hình thức phù hợp với chủ đề đã lựa chọn. Đa số học sinh giải thích được cơ sở toán học của phương án thiết kế và vận dụng kết quả tính toán vào quá trình chế tạo sản phẩm. Một số nhóm còn có những cải tiến về tính thẩm mỹ và công năng của bể cá, thể hiện khả năng sáng tạo và vận dụng kiến thức vào thực tiễn.

Để đánh giá tác động của NotebookLM đối với quá trình học tập, kết quả sản phẩm của hai nhóm được so sánh như trong Bảng 3.

Bảng 3. So sánh kết quả sản phẩm giữa nhóm thực nghiệm và nhóm đối chứng

Kết quả cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa hai nhóm. Toàn bộ các sản phẩm đạt mức Xuất sắc đều thuộc nhóm thực nghiệm. Trong khi đó, các sản phẩm ở mức Đạt chỉ xuất hiện ở nhóm đối chứng. Nhóm thực nghiệm có 87,5% sản phẩm đạt mức Tốt và Xuất sắc, cao hơn đáng kể so với nhóm đối chứng.

Bên cạnh chất lượng sản phẩm, kết quả quan sát quá trình thực hiện dự án cũng cho thấy sự khác biệt giữa hai nhóm học sinh. Nhóm thực nghiệm chủ động hơn trong việc tìm kiếm và khai thác học liệu, xác định các biến số của bài toán, đồng thời thường xuyên kiểm tra và điều chỉnh mô hình toán học trước khi thiết kế sản phẩm. Trong quá trình thực hiện dự án, các nhóm sử dụng NotebookLM để tổng hợp tài liệu, đặt câu hỏi, hệ thống hóa kiến thức và rà soát quy trình giải quyết vấn đề dựa trên các nguồn học liệu đã cung cấp. Ngược lại, học sinh ở nhóm đối chứng chủ yếu dựa vào ghi chép trên lớp và trao đổi trực tiếp với giáo viên khi gặp khó khăn, do đó việc tìm kiếm và tổng hợp thông tin còn mất nhiều thời gian. Sau khi hoàn thành dự án, 60 học sinh thuộc nhóm thực nghiệm được khảo sát nhằm đánh giá mức độ hỗ trợ của NotebookLM đối với quá trình học tập.

Bảng 4. Kết quả khảo sát học sinh về việc sử dụng NotebookLM

Kết quả khảo sát cho thấy học sinh có thái độ tích cực đối với việc sử dụng NotebookLM trong học tập. Đặc biệt, 90% học sinh cho rằng công cụ này hỗ trợ hiệu quả cho quá trình xây dựng mô hình toán học. Đây cũng là nội dung có tỷ lệ đồng thuận cao nhất trong khảo sát.

Nhiều học sinh phản ánh rằng NotebookLM giúp các em nhanh chóng xác định các ý chính trong tài liệu, hiểu rõ yêu cầu của bài toán và hệ thống hóa các bước giải quyết vấn đề. Công cụ này đặc biệt hữu ích đối với những học sinh có năng lực tự học còn hạn chế hoặc gặp khó khăn trong việc khai thác các nguồn tài liệu học tập.

2.4. Thảo luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc tích hợp NotebookLM vào dạy học dự án đã góp phần nâng cao chất lượng sản phẩm học tập và hỗ trợ học sinh trong quá trình mô hình hóa toán học. Sự khác biệt giữa nhóm thực nghiệm và nhóm đối chứng không chỉ thể hiện ở kết quả cuối cùng mà còn được ghi nhận trong quá trình thực hiện nhiệm vụ.

Một trong những phát hiện đáng chú ý của nghiên cứu là khả năng hỗ trợ học sinh tổ chức và khai thác tri thức. Trong dự án thiết kế bể cá, học sinh phải xử lý đồng thời nhiều loại thông tin như kiến thức toán học, yêu cầu kỹ thuật của sản phẩm, dữ liệu về vật liệu và các tiêu chí đánh giá. Đối với nhiều học sinh FPT PolySchool, đặc biệt là những học sinh có năng lực tự học chưa tốt, đây là một thách thức đáng kể. Việc sử dụng NotebookLM đã giúp học sinh tiếp cận nguồn học liệu một cách có hệ thống hơn, giảm thời gian tìm kiếm thông tin và tập trung nhiều hơn vào quá trình giải quyết vấn đề.

Kết quả này tương đồng với nhận định của Zawacki-Richter và cộng sự (2019) khi cho rằng AI có thể hỗ trợ cá nhân hóa việc học và nâng cao khả năng tiếp cận tri thức của người học. Đồng thời, kết quả nghiên cứu cũng phù hợp với quan điểm của Kasneci và cộng sự (2023) về vai trò của các công cụ AI tạo sinh trong việc hỗ trợ phát triển năng lực tự học và giải quyết vấn đề.

Dưới góc độ giáo dục toán học, các sản phẩm dự án cho thấy học sinh đã thực hiện được nhiều bước trong chu trình mô hình hóa toán học như phân tích tình huống thực tiễn, thiết lập mô hình toán học, giải bài toán tối ưu và diễn giải kết quả trong bối cảnh thực tế. Điều này phù hợp với mô hình mô hình hóa toán học được Blum và Leiß (2007) đề xuất. Việc chuyển từ một bài toán trên giấy sang một sản phẩm vật thể cụ thể giúp học sinh nhận thức rõ hơn ý nghĩa của toán học trong đời sống, qua đó tăng động cơ và hứng thú học tập.

Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn tồn tại một số hạn chế. Thứ nhất, thời gian thực nghiệm chỉ kéo dài một tháng nên chưa phản ánh được tác động lâu dài của Notebook LM đối với năng lực mô hình hóa toán học. Thứ hai, nghiên cứu được thực hiện tại một cơ sở giáo dục nên khả năng khái quát hóa kết quả còn hạn chế. Thứ ba, nghiên cứu chưa sử dụng bài kiểm tra trước và sau thực nghiệm để đo lường mức độ tiến bộ của học sinh một cách định lượng.

Trong thời gian tới, các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng quy mô thực nghiệm trên nhiều khối lớp và nhiều cơ sở giáo dục khác nhau. Đồng thời, việc kết hợp các công cụ đánh giá trước – sau thực nghiệm cùng với các chỉ số đo lường năng lực mô hình hóa toán học sẽ giúp đánh giá sâu hơn tác động của Notebook LM đối với việc học Toán ở trường phổ thông.

3. Kết luận

Nghiên cứu đã đánh giá hiệu quả của việc tích hợp NotebookLM vào dạy học dự án môn Toán lớp 12 thông qua dự án “Thiết kế bể cá từ bài toán giá trị lớn nhất – giá trị nhỏ nhất” tại FPT PolySchool Hà Nội. Kết quả thực nghiệm bước đầu cho thấy việc sử dụng NotebookLM hỗ trợ học sinh khai thác học liệu, xây dựng mô hình toán học, kiểm chứng kết quả và hoàn thành nhiệm vụ dự án hiệu quả hơn so với phương pháp dạy học truyền thống. Bên cạnh việc góp phần nâng cao năng lực mô hình hóa toán học, công cụ này còn tạo điều kiện phát triển năng lực tự học, hợp tác, tư duy phản biện và khả năng vận dụng kiến thức toán học vào giải quyết các vấn đề thực tiễn. Kết quả nghiên cứu bước đầu cũng cho thấy NotebookLM có tiềm năng trở thành một công cụ AI tạo sinh phù hợp với định hướng đổi mới giáo dục theo Chương trình Giáo dục phổ thông 2018 và xu thế chuyển đổi số trong giáo dục hiện nay. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất tích hợp NotebookLM vào dạy học dự án như một giải pháp hỗ trợ giáo viên tổ chức các hoạt động học tập theo định hướng phát triển năng lực, đồng thời góp phần mở rộng khả năng ứng dụng AI tạo sinh trong dạy học Toán ở trường phổ thông. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu mới được thực hiện trên phạm vi một cơ sở giáo dục và cần tiếp tục được kiểm chứng trên các đối tượng và bối cảnh khác.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Bell, S. (2010). Project-based learning for the 21st century: Skills for the future. The Clearing House: A Journal of Educational Strategies, Issues and Ideas, 83(2), 39–43. https://doi.org/10.1080/00098650903505415

Blum, W., & Ferri, R. B. (2009). Mathematical modelling: Can it be taught and learnt? Journal of Mathematical Modelling and Application, 1(1), 45–58.

Blum, W., & Leiß, D. (2007). How do students and teachers deal with modelling problems? In W. Blum, P. L. Galbraith, H.-W. Henn, & M. Niss (Eds.), Modelling and applications in mathematics education (pp. 222–231). Springer.

Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeiffer, F., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., … Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274

Niss, M., & Blum, W. (2020). The learning and teaching of mathematical modelling. Routledge.

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education: Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, Article 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0