Công nghệ nhận diện khuôn mặt đang trở thành một chủ đề nóng hổi trong thời đại số hóa, xuất hiện ngày càng nhiều trong các đề thi IELTS Reading gần đây. Chủ đề về Ethical Concerns In Facial Recognition Technology không chỉ phản ánh xu hướng công nghệ toàn cầu mà còn liên quan mật thiết đến quyền riêng tư, an ninh và đạo đức xã hội – những vấn đề được Cambridge IELTS đặc biệt quan tâm.
Bài viết này cung cấp một đề thi IELTS Reading hoàn chỉnh với 3 passages được thiết kế theo đúng chuẩn Cambridge, bao gồm độ khó tăng dần từ band 5.0 đến 9.0. Bạn sẽ được thực hành với đầy đủ các dạng câu hỏi phổ biến như True/False/Not Given, Matching Headings, Multiple Choice, và Summary Completion. Đặc biệt, mỗi câu hỏi đều có đáp án chi tiết kèm giải thích cụ thể về vị trí thông tin trong bài và cách paraphrase.
Ngoài ra, bạn sẽ học được hơn 40 từ vựng quan trọng liên quan đến công nghệ, đạo đức và xã hội – những từ vựng thường xuyên xuất hiện trong IELTS Academic. Đề thi này phù hợp cho học viên từ band 5.0 trở lên, giúp bạn làm quen với format thi thật và xây dựng kỹ năng làm bài bài bản cho kỳ thi IELTS sắp tới.
Hướng Dẫn Làm Bài IELTS Reading
Tổng Quan Về IELTS Reading Test
IELTS Reading Test kéo dài 60 phút với 3 passages và tổng cộng 40 câu hỏi. Để đạt hiệu quả cao nhất, bạn cần phân bổ thời gian hợp lý:
- Passage 1 (Easy): 15-17 phút – Bài đọc tương đối dễ với thông tin rõ ràng, câu hỏi đơn giản
- Passage 2 (Medium): 18-20 phút – Độ khó trung bình, yêu cầu kỹ năng paraphrase tốt hơn
- Passage 3 (Hard): 23-25 phút – Bài đọc học thuật, phức tạp nhất, cần thời gian suy luận nhiều hơn
Lưu ý quan trọng: Bạn phải tự quản lý thời gian vì không có thời gian riêng để chuyển đáp án sang answer sheet. Mỗi câu trả lời đúng được 1 điểm, không bị trừ điểm khi sai.
Các Dạng Câu Hỏi Trong Đề Này
Đề thi mẫu này bao gồm 7 dạng câu hỏi phổ biến nhất trong IELTS Reading:
- Multiple Choice – Chọn đáp án đúng từ các phương án cho sẵn
- True/False/Not Given – Xác định thông tin đúng, sai hay không được đề cập
- Matching Information – Nối thông tin với đoạn văn tương ứng
- Matching Headings – Chọn tiêu đề phù hợp cho mỗi đoạn
- Summary Completion – Điền từ vào chỗ trống trong đoạn tóm tắt
- Matching Features – Nối các đặc điểm với đối tượng tương ứng
- Short-answer Questions – Trả lời câu hỏi ngắn dựa trên thông tin trong bài
IELTS Reading Practice Test
PASSAGE 1 – The Rise of Facial Recognition in Daily Life
Độ khó: Easy (Band 5.0-6.5)
Thời gian đề xuất: 15-17 phút
Facial recognition technology has rapidly evolved from a science fiction concept to an integral part of our daily lives. This technology works by analyzing facial features and comparing them against a database to identify individuals. Today, we encounter facial recognition in numerous situations, from unlocking smartphones to boarding flights at airports.
The basic principle behind facial recognition is relatively straightforward. When a camera captures an image of a face, the system identifies key facial landmarks such as the distance between the eyes, the shape of the nose, and the contour of the jaw. These measurements create a unique facial signature, similar to a fingerprint, which can be stored and compared with other faces in a database. Modern systems can analyze thousands of faces per second, making them highly efficient for large-scale applications.
One of the most common uses of facial recognition is in personal devices. Smartphone manufacturers have integrated this technology into their products, allowing users to unlock their phones simply by looking at them. This method is considered more secure than traditional passwords or PIN codes because facial features are unique and difficult to replicate. Additionally, facial recognition has become a popular feature in photo management applications, automatically organizing pictures by identifying the people in them.
In the public safety sector, law enforcement agencies have adopted facial recognition to help identify criminals and missing persons. Police departments can now scan crowds at public events or review security camera footage to locate suspects. This capability has proven valuable in solving crimes and enhancing public security. However, the use of facial recognition by authorities has raised questions about the balance between safety and privacy.
The retail industry has also embraced this technology to improve customer experience. Some stores use facial recognition to identify regular customers as they enter, allowing staff to provide personalized service. Others employ the technology to analyze customer emotions and reactions to products, helping them understand shopping patterns and preferences. These applications aim to create a more tailored shopping experience while gathering valuable consumer data.
Transportation systems worldwide are implementing facial recognition to streamline processes and enhance security. Airports use the technology for automated check-ins and boarding, reducing waiting times and improving efficiency. Some airlines have introduced biometric boarding gates where passengers can board flights by simply walking through a scanner, eliminating the need for boarding passes. Similarly, train stations and bus terminals are exploring facial recognition to manage passenger flow and improve security.
The healthcare sector has found innovative applications for facial recognition beyond simple identification. Medical professionals use the technology to detect certain genetic disorders by analyzing facial features that may indicate specific conditions. Some hospitals have implemented systems that monitor patients’ facial expressions to assess pain levels, particularly helpful for patients who cannot verbally communicate their discomfort. This application demonstrates how facial recognition can contribute to improved patient care.
Financial institutions have begun using facial recognition for authentication purposes, adding an extra layer of security to banking transactions. Customers can now approve payments or access their accounts using facial verification, making financial services more convenient while potentially reducing fraud. Some banks have installed ATMs with facial recognition capabilities, allowing customers to withdraw money without using cards or entering PIN codes.
Despite its growing popularity, facial recognition technology faces several challenges. The accuracy of these systems can vary depending on factors such as lighting conditions, camera quality, and the diversity of the training data used to develop the algorithms. Studies have shown that some facial recognition systems perform less accurately when identifying individuals from certain ethnic backgrounds or when analyzing images of women compared to men. These accuracy disparities raise concerns about potential bias in the technology.
The widespread adoption of facial recognition has sparked debates about privacy and consent. Many people are unaware of when and where their faces are being scanned and recorded. Unlike passwords or identification cards, individuals cannot easily change their facial features if their biometric data is compromised. This permanent nature of biometric information makes the security of facial recognition databases particularly important.
As facial recognition technology continues to advance, society must address the ethical implications of its use. Finding the right balance between leveraging the benefits of this technology and protecting individual rights remains an ongoing challenge. The conversation about facial recognition involves not just technological considerations but also fundamental questions about privacy, security, and the kind of society we want to create.
Questions 1-6
Do the following statements agree with the information given in the passage?
Write:
- TRUE if the statement agrees with the information
- FALSE if the statement contradicts the information
- NOT GIVEN if there is no information on this
- Facial recognition technology analyzes the same features as fingerprint identification.
- Modern facial recognition systems can process thousands of images simultaneously.
- Smartphone facial recognition is considered more secure than traditional passwords.
- All retail stores now use facial recognition to identify their customers.
- Facial recognition at airports has completely replaced boarding passes.
- Some facial recognition systems show different accuracy levels for different demographic groups.
Questions 7-10
Complete the sentences below.
Choose NO MORE THAN TWO WORDS from the passage for each answer.
- Facial recognition creates a unique __ for each person, similar to how fingerprints work.
- Police can use facial recognition to review __ to find suspects.
- Some hospitals monitor patients’ __ to determine their pain levels.
- The __ of biometric information means people cannot change their facial features like they can change passwords.
Questions 11-13
Choose the correct letter, A, B, C, or D.
-
According to the passage, facial recognition in photo applications helps to:
- A) make photos look more attractive
- B) organize pictures by identifying people
- C) improve camera quality
- D) delete unwanted photographs
-
Financial institutions use facial recognition primarily for:
- A) identifying wealthy customers
- B) decorating bank branches
- C) authenticating transactions
- D) training bank employees
-
The main challenge mentioned about facial recognition technology is:
- A) the cost of implementation
- B) the complexity of installation
- C) variations in accuracy across different groups
- D) the speed of processing images
PASSAGE 2 – Privacy Concerns and Regulatory Responses
Độ khó: Medium (Band 6.0-7.5)
Thời gian đề xuất: 18-20 phút
The proliferation of facial recognition technology across public and private sectors has precipitated an intense debate about privacy rights and the need for regulatory oversight. As this technology becomes increasingly pervasive, governments, civil liberties organizations, and citizens are grappling with fundamental questions about surveillance, consent, and the appropriate boundaries for biometric data collection. The tension between technological innovation and individual privacy has reached a critical juncture, demanding careful consideration of both the benefits and risks.
The core privacy concern surrounding facial recognition stems from its non-consensual nature. Unlike other forms of identification that require active participation – such as presenting an ID card or entering a password – facial recognition can be conducted without an individual’s knowledge or permission. People walking through public spaces may be continuously scanned and analyzed by numerous cameras connected to facial recognition systems. This passive surveillance creates what privacy advocates call a “chilling effect” on public behavior, where individuals may alter their activities knowing they are being constantly monitored and identified.
The scope of data collection presents another significant privacy challenge. Facial recognition systems don’t merely identify individuals; they often track and record people’s movements, associations, and behavioral patterns over time. This comprehensive surveillance capability allows for the creation of detailed profiles that reveal personal information far beyond simple identification. For instance, repeated visits to specific locations – whether medical facilities, religious institutions, or political gatherings – can disclose sensitive information about an individual’s health, beliefs, or affiliations, all without their explicit consent.
Data security vulnerabilities compound these privacy concerns. The databases storing millions of facial images and their associated biometric templates represent attractive targets for cybercriminals and hostile actors. Unlike stolen passwords, which can be changed, compromised biometric data cannot be reset. Several high-profile data breaches have already exposed millions of facial images and biometric records, raising questions about whether any organization can adequately protect such sensitive information. The permanence of biometric identifiers makes their unauthorized disclosure particularly troubling.
Different jurisdictions have adopted varying approaches to regulating facial recognition technology. The European Union’s General Data Protection Regulation (GDPR) classifies biometric data as a special category of personal information requiring heightened protection. Under GDPR, organizations must obtain explicit consent before processing biometric data, and individuals retain strong rights to access, correct, or delete their information. This comprehensive framework represents one of the most stringent regulatory regimes globally, though enforcement mechanisms continue to evolve.
In the United States, the regulatory landscape remains fragmented, with different states pursuing distinct approaches. Illinois’s Biometric Information Privacy Act (BIPA), enacted in 2008, requires companies to obtain written consent before collecting biometric data and mandates specific retention and destruction schedules. This legislation has spawned numerous lawsuits against companies accused of violating its provisions, establishing important legal precedents. California’s Consumer Privacy Act (CCPA) provides additional protections, classifying biometric information as personal data subject to disclosure requirements and consumer rights.
Several American cities have taken more decisive action by implementing outright bans on government use of facial recognition technology. San Francisco became the first major city to prohibit municipal agencies from using this technology in 2019, followed by other cities including Boston, Portland, and Oakland. These bans typically stem from concerns about accuracy issues, particularly regarding minority populations, and fears about potential misuse by law enforcement. However, critics argue that such blanket prohibitions may prevent beneficial applications while failing to address private sector use.
The accuracy limitations of facial recognition systems have intensified calls for regulation. Multiple studies have documented significant error rates when these systems analyze faces of women and people of color, particularly Black women. This algorithmic bias results from training datasets that disproportionately feature white male faces, causing systems to perform poorly when encountering demographic groups underrepresented in their training data. When deployed in law enforcement contexts, these inaccuracies can lead to wrongful arrests and misidentification, with potentially severe consequences for affected individuals.
The “function creep” phenomenon poses another regulatory challenge. Technologies initially deployed for limited, specific purposes often expand to serve additional functions beyond their original scope. Facial recognition systems installed for security purposes might subsequently be used for marketing analysis, employee monitoring, or social control. This gradual expansion of use cases often occurs without public consultation or additional consent from affected individuals, creating a regulatory gap that existing laws struggle to address.
International variations in facial recognition regulation reflect different cultural values and priorities regarding privacy versus security. China has embraced facial recognition extensively, implementing systems that monitor citizens’ behavior and enforce social norms. In contrast, several European nations have imposed strict limitations or outright bans on certain applications. These divergent approaches raise questions about whether international standards can emerge, or whether facial recognition governance will remain a patchwork of conflicting national regulations.
Civil society organizations have played a crucial role in advocating for stronger protections around facial recognition technology. Groups like the Electronic Frontier Foundation and the American Civil Liberties Union have documented abuses, challenged questionable deployments in court, and lobbied for comprehensive legislation. Their efforts have raised public awareness and pressured both governments and corporations to adopt more transparent practices and meaningful safeguards.
The debate over facial recognition regulation ultimately reflects deeper questions about the kind of society we wish to inhabit. As technology enables unprecedented surveillance capabilities, decisions made today about appropriate boundaries and protections will shape the balance between security and liberty for generations to come. Effective regulation must remain adaptive enough to address emerging applications while establishing clear principles that protect fundamental rights.
Questions 14-18
Choose the correct letter, A, B, C, or D.
-
According to the passage, the “chilling effect” refers to:
- A) the temperature of surveillance cameras
- B) people changing their behavior due to constant monitoring
- C) the freezing of biometric data
- D) the cooling of enthusiasm for new technology
-
What makes stolen biometric data particularly concerning?
- A) It can be sold for high prices
- B) It takes up large amounts of storage space
- C) It cannot be changed like passwords
- D) It requires special equipment to steal
-
Illinois’s BIPA legislation is significant because it:
- A) was the first law to ban facial recognition completely
- B) requires written consent before collecting biometric data
- C) applies only to government agencies
- D) has never been enforced in court
-
Which American cities have banned government use of facial recognition?
- A) New York, Los Angeles, and Chicago
- B) San Francisco, Boston, and Portland
- C) Seattle, Denver, and Miami
- D) Dallas, Houston, and Phoenix
-
“Function creep” describes a situation where:
- A) technology becomes slower over time
- B) systems expand beyond their original purpose
- C) regulations become stricter gradually
- D) privacy concerns decrease with familiarity
Questions 19-23
Complete the summary below.
Choose NO MORE THAN TWO WORDS from the passage for each answer.
Facial recognition raises serious privacy concerns because it operates in a (19) __ manner, scanning people without their knowledge. The technology can track individuals’ movements and create detailed profiles revealing (20) __ about their lives. The databases storing facial images face (21) __ that could lead to data breaches. Different regions have adopted various regulatory approaches, with the EU’s GDPR requiring (22) __ before processing biometric data. Meanwhile, studies have revealed that facial recognition systems show (23) __ when analyzing certain demographic groups.
Questions 24-26
Match each statement with the correct jurisdiction.
Write the correct letter, A, B, or C.
A. European Union
B. United States (federal level)
C. China
- Has implemented extensive facial recognition for monitoring citizen behavior __
- Classifies biometric data as requiring special protection under GDPR __
- Has a fragmented regulatory landscape with different state approaches __
PASSAGE 3 – Ethical Frameworks and the Future of Biometric Governance
Độ khó: Hard (Band 7.0-9.0)
Thời gian đề xuất: 23-25 phút
The ethical dimensions of facial recognition technology extend far beyond conventional privacy considerations, encompassing fundamental questions about autonomy, dignity, power asymmetries, and the very nature of public space in democratic societies. As these systems become increasingly sophisticated and ubiquitous, scholars, ethicists, and policymakers are grappling with normative frameworks that can adequately address the multifaceted challenges this technology presents. The development of comprehensive ethical principles for facial recognition requires engaging with competing values, contextual nuances, and the societal implications of algorithmic governance.
One central ethical concern revolves around informational self-determination – the principle that individuals should maintain control over their personal information and how it is used. Facial recognition technology fundamentally undermines this principle by extracting biometric data without meaningful consent or opportunity for individuals to opt out. The face, unlike other forms of identification, cannot be concealed in normal social interactions without significant personal and social costs. This inescapability creates what philosophers term a “forced disclosure” scenario, where individuals must choose between revealing their biometric identity or excluding themselves from public life. The erosion of informational autonomy represents not merely a privacy violation but an infringement upon human dignity and self-determination.
The asymmetric power dynamics inherent in facial recognition deployment raise profound ethical questions. Those who deploy these systems – whether governmental agencies or corporations – possess capabilities for identification, tracking, and analysis that individuals cannot reciprocate or effectively contest. This imbalance creates what sociologist David Lyon calls “surveillant assemblages” – configurations of technology and power that fundamentally alter the relationship between citizens and institutions. When authorities can identify anyone at any time, while citizens lack comparable transparency into surveillance operations, the foundational assumptions of democratic accountability become strained.
The concept of “biometric determinism” presents another ethical quandary. Facial recognition systems categorize individuals based on immutable physical characteristics, creating risks of essentializing identity and reinforcing stereotypes. Some systems claim to deduce behavioral tendencies, emotional states, or even personality traits from facial features – assertions that echo discredited pseudosciences like phrenology. The deployment of such systems in consequential settings like employment screening or criminal justice resurrects dangerous assumptions about the relationship between appearance and character, potentially legitimizing discrimination through a veneer of technological objectivity.
Algorithmic bias in facial recognition systems raises critical questions of distributive justice. When these technologies exhibit differential accuracy rates across demographic groups, the burdens of misidentification fall disproportionately on already marginalized populations. This unequal distribution of technological harms contravenes basic principles of fairness and equal treatment. Moreover, the deployment patterns of facial recognition often concentrate surveillance in low-income communities and communities of color, compounding existing patterns of over-policing and social control. The intersection of technological bias and discriminatory deployment creates what legal scholar Ruha Benjamin terms a “new Jim Code” – systems that perpetuate racial inequality through ostensibly neutral technical means.
The ethical principle of proportionality requires that any infringement upon rights be commensurate with the benefits achieved. Proponents of facial recognition often cite public safety benefits, but empirical evidence supporting these claims remains contested. Studies examining the technology’s effectiveness in preventing crime or apprehending criminals have produced mixed results, with some research suggesting minimal impact on public safety outcomes. When speculative security benefits are weighed against concrete privacy intrusions and documented instances of misidentification, the proportionality calculus often fails to justify widespread deployment.
The temporality of consent presents a particularly vexing ethical challenge. Even when individuals initially consent to biometric data collection for a specific purpose, they cannot anticipate future uses of that data as technology evolves. Data collected for benign purposes today might be repurposed for more invasive applications tomorrow. This “consent uncertainty” becomes especially problematic when considering the longevity of biometric databases and the unpredictability of future political contexts. Biometric systems established under democratic governance might be exploited by authoritarian regimes, creating risks that transcend current political circumstances.
Several scholars have proposed ethical frameworks to guide facial recognition governance. The “contextual integrity” approach, developed by philosopher Helen Nissenbaum, emphasizes that privacy norms are context-dependent – surveillance appropriate in one setting may violate expectations in another. This framework suggests that facial recognition deployment should be evaluated based on whether it aligns with established norms for information flow within particular contexts. A contrasting approach, rooted in capabilities theory, focuses on whether facial recognition enhances or diminishes individuals’ abilities to pursue lives they have reason to value. From this perspective, systems that constrain behavior or foreclose opportunities through surveillance are ethically problematic regardless of their specific impacts on privacy.
The principle of “dignity by design” offers another normative lens for evaluating facial recognition. This approach, drawing on Kantian ethics, insists that technological systems should treat individuals as autonomous agents deserving respect, not merely as objects to be monitored, classified, and controlled. Technologies that reduce individuals to data points or subjects of algorithmic classification without their meaningful participation violate this principle. Implementing dignity by design would require embedding respect for autonomy throughout the development and deployment process, including robust consent mechanisms, transparency about system operations, and meaningful opportunities for contestation.
Looking forward, some scholars advocate for “anticipatory governance” approaches that address potential harms before they materialize. Rather than reacting to problems after widespread adoption, this proactive stance emphasizes ongoing ethical assessment throughout the technology lifecycle. Anticipatory governance might include mandatory impact assessments, stakeholder participation in deployment decisions, and sunset provisions requiring periodic reauthorization of facial recognition systems. Such approaches recognize that technological trajectories are not predetermined but shaped by conscious choices about development, deployment, and governance.
The ethical imperative for transparency and accountability in facial recognition systems remains paramount. Individuals subject to these technologies deserve to know when they are being monitored, how resulting data will be used, what decisions algorithms inform, and what recourse exists when errors occur. Current opacity around facial recognition operations – including proprietary algorithms, undisclosed training data, and secretive deployments – fundamentally undermines accountability. Meaningful transparency requires not merely abstract principles but concrete mechanisms for independent auditing, public disclosure, and democratic oversight.
Ultimately, ethical governance of facial recognition technology demands reconceptualizing the relationship between technological possibility and social desirability. The fact that surveillance is technically feasible does not render it ethically permissible. Democratic societies must engage in sustained deliberation about what forms of monitoring align with their values and what safeguards can meaningfully protect against abuse. This deliberation should prioritize the voices of communities most affected by surveillance while resisting both technological determinism and uncritical rejection of potential benefits. Only through such nuanced, inclusive, and ongoing ethical engagement can societies navigate the profound challenges facial recognition presents.
Questions 27-31
Choose the correct letter, A, B, C, or D.
-
According to the passage, “informational self-determination” refers to:
- A) the ability to determine one’s own information sources
- B) the right to control personal information and its use
- C) the freedom to share information publicly
- D) the capacity to create personal databases
-
The author mentions “phrenology” to illustrate:
- A) the historical development of facial recognition
- B) a successful scientific method for character assessment
- C) the danger of deducing character from physical features
- D) an alternative to modern facial recognition
-
What does “distributive justice” concern in the context of facial recognition?
- A) How surveillance cameras are distributed geographically
- B) The equal distribution of technology access
- C) The unequal burden of misidentification across groups
- D) The sharing of biometric data between organizations
-
The “contextual integrity” approach suggests that:
- A) all surveillance should be banned completely
- B) privacy norms depend on the specific setting
- C) facial recognition is always appropriate
- D) technology should ignore social contexts
-
“Anticipatory governance” differs from traditional regulation by:
- A) being less expensive to implement
- B) addressing potential harms before widespread adoption
- C) ignoring stakeholder concerns
- D) focusing only on past problems
Questions 32-36
Complete each sentence with the correct ending, A-H, below.
- Facial recognition creates “forced disclosure” because _____
- Algorithmic bias in these systems _____
- The proportionality principle requires that _____
- Biometric data collected today _____
- The “dignity by design” approach insists that _____
A. falls disproportionately on marginalized communities
B. individuals cannot hide their faces in normal social situations
C. technology treats people as autonomous agents
D. security benefits must justify privacy intrusions
E. should be deleted after immediate use
F. might be repurposed for invasive applications in the future
G. eliminates all privacy concerns automatically
H. requires financial compensation for participants
Questions 37-40
Do the following statements agree with the views of the writer in the passage?
Write:
- YES if the statement agrees with the views of the writer
- NO if the statement contradicts the views of the writer
- NOT GIVEN if it is impossible to say what the writer thinks about this
- Empirical evidence conclusively proves that facial recognition significantly improves public safety.
- Democratic societies should engage in ongoing deliberation about surveillance that reflects their values.
- The opacity of current facial recognition operations undermines accountability.
- All facial recognition technology should be permanently banned from use.
Answer Keys – Đáp Án
PASSAGE 1: Questions 1-13
- FALSE
- TRUE
- TRUE
- NOT GIVEN
- FALSE
- TRUE
- facial signature
- security camera footage
- facial expressions
- permanent nature
- B
- C
- C
PASSAGE 2: Questions 14-26
- B
- C
- B
- B
- B
- non-consensual
- sensitive information
- security vulnerabilities
- explicit consent
- significant error rates
- C
- A
- B
PASSAGE 3: Questions 27-40
- B
- C
- C
- B
- B
- B
- A
- D
- F
- C
- NO
- YES
- YES
- NOT GIVEN
Giải Thích Đáp Án Chi Tiết
Passage 1 – Giải Thích
Câu 1: FALSE
- Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
- Từ khóa: facial recognition, same features, fingerprint
- Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 3-6
- Giải thích: Bài đọc nói “These measurements create a unique facial signature, similar to a fingerprint” – chỉ nói về sự tương đồng trong tính chất duy nhất, không phải phân tích cùng đặc điểm. Câu hỏi nói “analyzes the same features” là sai vì hai công nghệ phân tích những đặc điểm hoàn toàn khác nhau (khuôn mặt vs vân tay).
Câu 3: TRUE
- Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
- Từ khóa: smartphone, more secure, traditional passwords
- Vị trí trong bài: Đoạn 3, dòng 2-4
- Giải thích: Bài viết rõ ràng nêu “This method is considered more secure than traditional passwords or PIN codes” – khớp hoàn toàn với thông tin trong câu hỏi.
Câu 5: FALSE
- Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
- Từ khóa: airports, completely replaced, boarding passes
- Vị trí trong bài: Đoạn 6, dòng 3-6
- Giải thích: Bài viết chỉ nói “Some airlines have introduced biometric boarding gates… eliminating the need for boarding passes” – chỉ một số hãng bay, không phải tất cả, và không dùng từ “completely replaced”. Đây là sự phóng đại thông tin nên là FALSE.
Câu 7: facial signature
- Dạng câu hỏi: Sentence Completion
- Từ khóa: unique, each person, similar to fingerprints
- Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 5
- Giải thích: Câu trong bài: “These measurements create a unique facial signature, similar to a fingerprint”. Đây là paraphrase trực tiếp của câu hỏi.
Câu 9: facial expressions
- Dạng câu hỏi: Sentence Completion
- Từ khóa: hospitals, monitor, pain levels
- Vị trí trong bài: Đoạn 7, dòng 3-5
- Giải thích: “Some hospitals have implemented systems that monitor patients’ facial expressions to assess pain levels” – paraphrase câu hỏi với từ “monitor” và “pain levels” giữ nguyên.
Câu 11: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: photo applications, helps to
- Vị trí trong bài: Đoạn 3, dòng 5-7
- Giải thích: “facial recognition has become a popular feature in photo management applications, automatically organizing pictures by identifying the people in them” – đáp án B paraphrase chính xác thông tin này. Các đáp án khác không được đề cập.
Câu 13: C
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: main challenge, facial recognition
- Vị trí trong bài: Đoạn 9, toàn bộ
- Giải thích: Đoạn văn tập trung vào “accuracy disparities” và “accuracy of these systems can vary” với các nhóm khác nhau. Đáp án C “variations in accuracy across different groups” là tóm tắt chính xác thách thức chính được nhấn mạnh.
Ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt trong đời sống hàng ngày từ điện thoại đến sân bay
Passage 2 – Giải Thích
Câu 14: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: chilling effect, refers to
- Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 5-8
- Giải thích: Bài viết giải thích: “This passive surveillance creates what privacy advocates call a ‘chilling effect’ on public behavior, where individuals may alter their activities knowing they are being constantly monitored and identified.” Đáp án B chính xác paraphrase ý này.
Câu 15: C
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: stolen biometric data, particularly concerning
- Vị trí trong bài: Đoạn 4, dòng 3-4
- Giải thích: “Unlike stolen passwords, which can be changed, compromised biometric data cannot be reset” – đây là lý do chính khiến dữ liệu sinh trắc học đáng lo ngại. Đáp án C diễn đạt lại thông tin này.
Câu 16: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: Illinois’s BIPA, significant
- Vị trí trong bài: Đoạn 6, dòng 2-4
- Giải thích: “Illinois’s Biometric Information Privacy Act (BIPA)… requires companies to obtain written consent before collecting biometric data” – đáp án B trích dẫn chính xác điểm quan trọng của luật này.
Câu 17: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: American cities, banned, government use
- Vị trí trong bài: Đoạn 7, dòng 1-3
- Giải thích: “San Francisco became the first major city… followed by other cities including Boston, Portland, and Oakland” – đáp án B liệt kê chính xác các thành phố được đề cập.
Câu 18: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: function creep, describes
- Vị trí trong bài: Đoạn 9, dòng 1-4
- Giải thích: “Technologies initially deployed for limited, specific purposes often expand to serve additional functions beyond their original scope” – đây là định nghĩa của “function creep”, khớp với đáp án B.
Câu 19: non-consensual
- Dạng câu hỏi: Summary Completion
- Từ khóa: operates, manner, scanning people without knowledge
- Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 1
- Giải thích: “The core privacy concern… stems from its non-consensual nature” – từ này mô tả chính xác cách thức hoạt động không cần sự đồng ý.
Câu 20: sensitive information
- Dạng câu hỏi: Summary Completion
- Từ khóa: detailed profiles, revealing, about their lives
- Vị trí trong bài: Đoạn 3, dòng 5-7
- Giải thích: “repeated visits to specific locations… can disclose sensitive information about an individual’s health, beliefs, or affiliations” – cụm từ này là đáp án chính xác.
Câu 22: explicit consent
- Dạng câu hỏi: Summary Completion
- Từ khóa: EU’s GDPR, requiring, before processing biometric data
- Vị trí trong bài: Đoạn 5, dòng 3-4
- Giải thích: “organizations must obtain explicit consent before processing biometric data” – hai từ này xuất hiện chính xác trong ngữ cảnh về GDPR.
Câu 24: C (China)
- Dạng câu hỏi: Matching Features
- Vị trí trong bài: Đoạn 10, dòng 2-3
- Giải thích: “China has embraced facial recognition extensively, implementing systems that monitor citizens’ behavior and enforce social norms” – khớp với mô tả câu 24.
Câu 25: A (European Union)
- Dạng câu hỏi: Matching Features
- Vị trí trong bài: Đoạn 5, dòng 1-2
- Giải thích: “The European Union’s General Data Protection Regulation (GDPR) classifies biometric data as a special category of personal information requiring heightened protection” – mô tả chính xác về EU.
Câu 26: B (United States)
- Dạng câu hỏi: Matching Features
- Vị trí trong bài: Đoạn 6, dòng 1
- Giải thích: “In the United States, the regulatory landscape remains fragmented, with different states pursuing distinct approaches” – từ “fragmented” paraphrase “different state approaches”.
Passage 3 – Giải Thích
Câu 27: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: informational self-determination, refers to
- Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 1-3
- Giải thích: “the principle that individuals should maintain control over their personal information and how it is used” – đây là định nghĩa rõ ràng của thuật ngữ, khớp hoàn toàn với đáp án B.
Câu 28: C
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: phrenology, illustrate
- Vị trí trong bài: Đoạn 4, dòng 3-6
- Giải thích: Tác giả nhắc đến phrenology như một “discredited pseudoscience” để chỉ ra nguy hiểm khi suy luận tính cách từ đặc điểm ngoại hình – đáp án C chính xác.
Câu 29: C
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: distributive justice, concern
- Vị trí trong bài: Đoạn 5, dòng 1-4
- Giải thích: “When these technologies exhibit differential accuracy rates across demographic groups, the burdens of misidentification fall disproportionately on already marginalized populations” – đây chính là vấn đề công bằng phân phối, đáp án C.
Câu 30: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: contextual integrity, suggests
- Vị trí trong bài: Đoạn 8, dòng 1-4
- Giải thích: “emphasizes that privacy norms are context-dependent – surveillance appropriate in one setting may violate expectations in another” – đáp án B paraphrase chính xác ý này.
Câu 31: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: anticipatory governance, differs
- Vị trí trong bài: Đoạn 10, dòng 1-3
- Giải thích: “address potential harms before they materialize. Rather than reacting to problems after widespread adoption” – đáp án B tóm tắt chính xác sự khác biệt này.
Câu 32: B
- Dạng câu hỏi: Sentence Endings
- Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 4-6
- Giải thích: “The face… cannot be concealed in normal social interactions without significant personal and social costs” – đây là lý do tạo ra “forced disclosure”, khớp với đáp án B.
Câu 33: A
- Dạng câu hỏi: Sentence Endings
- Vị trí trong bài: Đoạn 5, dòng 2-4
- Giải thích: “the burdens of misidentification fall disproportionately on already marginalized populations” – mô tả chính xác về algorithmic bias, đáp án A.
Câu 34: D
- Dạng câu hỏi: Sentence Endings
- Vị trí trong bài: Đoạn 6, dòng 1-2
- Giải thích: “requires that any infringement upon rights be commensurate with the benefits achieved” – proportionality principle yêu cầu lợi ích phải xứng đáng với sự xâm phạm, đáp án D diễn đạt lại ý này.
Câu 35: F
- Dạng câu hỏi: Sentence Endings
- Vị trí trong bài: Đoạn 7, dòng 2-4
- Giải thích: “Data collected for benign purposes today might be repurposed for more invasive applications tomorrow” – đây chính là nội dung của đáp án F.
Câu 36: C
- Dạng câu hỏi: Sentence Endings
- Vị trí trong bài: Đoạn 9, dòng 2-4
- Giải thích: “insists that technological systems should treat individuals as autonomous agents deserving respect” – đáp án C paraphrase chính xác nguyên tắc này.
Câu 37: NO
- Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
- Từ khóa: empirical evidence, conclusively proves, significantly improves
- Vị trí trong bài: Đoạn 6, dòng 2-5
- Giải thích: Tác giả viết “empirical evidence supporting these claims remains contested” và “Studies… have produced mixed results” – điều này mâu thuẫn với việc “conclusively proves”, do đó đáp án là NO.
Câu 38: YES
- Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
- Từ khóa: democratic societies, ongoing deliberation, surveillance, values
- Vị trí trong bài: Đoạn 12, dòng 2-4
- Giải thích: “Democratic societies must engage in sustained deliberation about what forms of monitoring align with their values” – quan điểm của tác giả khớp hoàn toàn với câu hỏi, đáp án YES.
Câu 39: YES
- Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
- Từ khóa: opacity, current operations, undermines accountability
- Vị trí trong bài: Đoạn 11, dòng 3-5
- Giải thích: “Current opacity around facial recognition operations… fundamentally undermines accountability” – tác giả đồng ý hoàn toàn với quan điểm này, đáp án YES.
Câu 40: NOT GIVEN
- Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
- Từ khóa: all facial recognition, permanently banned
- Vị trí trong bài: Toàn bộ passage
- Giải thích: Tác giả thảo luận về cân bằng, quy định và đạo đức, nhưng không bao giờ khẳng định tất cả công nghệ nên bị cấm vĩnh viễn. Đoạn cuối nhấn mạnh “nuanced… engagement” thay vì “uncritical rejection”, do đó NOT GIVEN.
Từ Vựng Quan Trọng Theo Passage
Passage 1 – Essential Vocabulary
| Từ vựng | Loại từ | Phiên âm | Nghĩa tiếng Việt | Ví dụ từ bài | Collocation |
|---|---|---|---|---|---|
| rapidly evolved | v phrase | /ˈræpɪdli ɪˈvɒlvd/ | phát triển nhanh chóng | Facial recognition has rapidly evolved from science fiction | evolve rapidly/quickly |
| integral part | n phrase | /ˈɪntɪɡrəl pɑːt/ | phần không thể thiếu | an integral part of our daily lives | play an integral part |
| facial landmarks | n phrase | /ˈfeɪʃəl ˈlændmɑːks/ | các điểm đặc trưng trên khuôn mặt | the system identifies key facial landmarks | identify/detect landmarks |
| facial signature | n phrase | /ˈfeɪʃəl ˈsɪɡnətʃə/ | dấu hiệu khuôn mặt độc nhất | create a unique facial signature | unique/distinct signature |
| large-scale applications | n phrase | /lɑːdʒ skeɪl ˌæplɪˈkeɪʃənz/ | ứng dụng quy mô lớn | highly efficient for large-scale applications | large-scale/small-scale application |
| enhance | v | /ɪnˈhɑːns/ | tăng cường, nâng cao | enhancing public security | enhance security/safety |
| personalized service | n phrase | /ˈpɜːsənəlaɪzd ˈsɜːvɪs/ | dịch vụ cá nhân hóa | allowing staff to provide personalized service | provide/offer personalized service |
| streamline | v | /ˈstriːmlaɪn/ | tối ưu hóa, làm mượt mà | streamline processes and enhance security | streamline process/operation |
| biometric | adj | /ˌbaɪəʊˈmetrɪk/ | sinh trắc học | biometric boarding gates | biometric data/system |
| authentication | n | /ɔːˌθentɪˈkeɪʃən/ | xác thực | for authentication purposes | require/provide authentication |
| accuracy disparities | n phrase | /ˈækjərəsi dɪˈspærətiz/ | sự chênh lệch về độ chính xác | These accuracy disparities raise concerns | show/exhibit disparities |
| ethical implications | n phrase | /ˈeθɪkəl ˌɪmplɪˈkeɪʃənz/ | những ảnh hưởng về mặt đạo đức | address the ethical implications | raise/consider ethical implications |
Passage 2 – Essential Vocabulary
| Từ vựng | Loại từ | Phiên âm | Nghĩa tiếng Việt | Ví dụ từ bài | Collocation |
|---|---|---|---|---|---|
| proliferation | n | /prəˌlɪfəˈreɪʃən/ | sự lan rộng, gia tăng | The proliferation of facial recognition | nuclear/weapons proliferation |
| precipitated | v | /prɪˈsɪpɪteɪtɪd/ | gây ra, thúc đẩy | has precipitated an intense debate | precipitate a crisis/debate |
| pervasive | adj | /pəˈveɪsɪv/ | lan rộng, phổ biến | increasingly pervasive | pervasive influence/technology |
| surveillance | n | /sɜːˈveɪləns/ | sự giám sát | questions about surveillance | under surveillance |
| non-consensual | adj | /nɒn kənˈsenʃuəl/ | không có sự đồng ý | its non-consensual nature | non-consensual use/collection |
| chilling effect | n phrase | /ˈtʃɪlɪŋ ɪˈfekt/ | hiệu ứng gây sợ hãi | creates a chilling effect on behavior | have/create a chilling effect |
| comprehensive | adj | /ˌkɒmprɪˈhensɪv/ | toàn diện | comprehensive surveillance capability | comprehensive study/approach |
| vulnerabilities | n | /ˌvʌlnərəˈbɪlətiz/ | điểm yếu, lỗ hổng | Data security vulnerabilities | security vulnerabilities |
| cybercriminals | n | /ˈsaɪbəˌkrɪmɪnəlz/ | tội phạm mạng | attractive targets for cybercriminals | combat/fight cybercriminals |
| heightened protection | n phrase | /ˈhaɪtənd prəˈtekʃən/ | sự bảo vệ cao hơn | requiring heightened protection | provide/require heightened protection |
| stringent | adj | /ˈstrɪndʒənt/ | nghiêm ngặt | stringent regulatory regimes | stringent rules/regulations |
| fragmented | adj | /ˈfræɡmentɪd/ | phân mảnh, rời rạc | regulatory landscape remains fragmented | fragmented market/system |
| algorithmic bias | n phrase | /ˌælɡəˈrɪðmɪk ˈbaɪəs/ | thiên kiến thuật toán | This algorithmic bias results from | algorithmic bias/fairness |
| disproportionately | adv | /ˌdɪsprəˈpɔːʃənətli/ | không cân đối, bất cân xứng | disproportionately feature white males | affect/impact disproportionately |
| patchwork | n | /ˈpætʃwɜːk/ | sự vá víu, không đồng bộ | will remain a patchwork of regulations | patchwork of laws/rules |
Passage 3 – Essential Vocabulary
| Từ vựng | Loại từ | Phiên âm | Nghĩa tiếng Việt | Ví dụ từ bài | Collocation |
|---|---|---|---|---|---|
| encompassing | v | /ɪnˈkʌmpəsɪŋ/ | bao gồm, bao quát | encompassing fundamental questions | encompass a range/variety |
| autonomy | n | /ɔːˈtɒnəmi/ | quyền tự chủ | questions about autonomy | personal/individual autonomy |
| normative frameworks | n phrase | /ˈnɔːmətɪv ˈfreɪmwɜːks/ | khung chuẩn mực | normative frameworks that can address | establish/develop frameworks |
| multifaceted | adj | /ˌmʌltiˈfæsɪtɪd/ | nhiều mặt, đa chiều | multifaceted challenges | multifaceted problem/approach |
| informational self-determination | n phrase | /ˌɪnfəˈmeɪʃənəl ˌself dɪˌtɜːmɪˈneɪʃən/ | quyền tự quyết định thông tin | informational self-determination | right to informational self-determination |
| fundamentally undermines | v phrase | /ˌfʌndəˈmentəli ˌʌndəˈmaɪnz/ | làm suy yếu cơ bản | fundamentally undermines this principle | undermine efforts/authority |
| inescapability | n | /ˌɪnɪˌskeɪpəˈbɪləti/ | tính không thể tránh khỏi | This inescapability creates | inescapability of fate/consequences |
| asymmetric power dynamics | n phrase | /ˌeɪsɪˈmetrɪk ˈpaʊə daɪˈnæmɪks/ | động lực quyền lực bất đối xứng | asymmetric power dynamics inherent | power dynamics/relationship |
| surveillant assemblages | n phrase | /sɜːˈveɪlənt əˈsemblɑːʒɪz/ | các cụm giám sát | surveillant assemblages | complex assemblage |
| biometric determinism | n phrase | /ˌbaɪəʊˈmetrɪk dɪˈtɜːmɪnɪzəm/ | thuyết định mệnh sinh trắc học | The concept of biometric determinism | genetic/biological determinism |
| immutable | adj | /ɪˈmjuːtəbəl/ | bất biến, không thể thay đổi | based on immutable physical characteristics | immutable law/truth |
| phrenology | n | /frɪˈnɒlədʒi/ | khoa nghiên cứu sọ não | echo discredited pseudosciences like phrenology | practice phrenology |
| distributive justice | n phrase | /dɪˈstrɪbjʊtɪv ˈdʒʌstɪs/ | công bằng phân phối | questions of distributive justice | principle of distributive justice |
| marginalized populations | n phrase | /ˈmɑːdʒɪnəlaɪzd ˌpɒpjʊˈleɪʃənz/ | các nhóm dân cư bị thiệt thòi | fall on marginalized populations | marginalized groups/communities |
| proportionality | n | /prəˌpɔːʃəˈnæləti/ | tính cân đối | The ethical principle of proportionality | principle of proportionality |
| commensurate | adj | /kəˈmenʃərət/ | xứng đáng, tương xứng | be commensurate with the benefits | commensurate with experience |
| vexing | adj | /ˈveksɪŋ/ | gây bực bội, khó giải quyết | a particularly vexing ethical challenge | vexing problem/question |
| contextual integrity | n phrase | /kənˈtekstʃuəl ɪnˈteɡrəti/ | tính toàn vẹn theo ngữ cảnh | The contextual integrity approach | maintain contextual integrity |
| anticipatory governance | n phrase | /ænˈtɪsɪpətəri ˈɡʌvənəns/ | quản trị dự phòng | anticipatory governance approaches | anticipatory governance/regulation |
Bảng từ vựng IELTS Reading chủ đề công nghệ nhận diện khuôn mặt với phiên âm và ví dụ
Chiến Lược Làm Bài IELTS Reading Hiệu Quả
Kỹ Thuật Skimming và Scanning
Skimming (đọc lướt) giúp bạn nắm ý chính của toàn bộ passage trong 2-3 phút. Khi skim, hãy tập trung vào:
- Tiêu đề và các heading
- Câu đầu và câu cuối mỗi đoạn
- Từ in đậm hoặc in nghiêng
- Các con số, tên riêng, ngày tháng
Scanning (đọc quét) giúp bạn tìm thông tin cụ thể nhanh chóng. Các bước thực hiện:
- Xác định từ khóa trong câu hỏi
- Quét mắt nhanh qua bài để tìm từ khóa hoặc từ đồng nghĩa
- Đọc kỹ câu chứa từ khóa và các câu xung quanh
- So sánh thông tin với câu hỏi để chọn đáp án
Xử Lý Các Dạng Câu Hỏi Khó
True/False/Not Given: Đây là dạng câu hỏi gây nhầm lẫn nhất. Hãy nhớ:
- True: Thông tin trong câu hỏi khớp hoàn toàn với bài đọc (có thể paraphrase)
- False: Thông tin trong câu hỏi mâu thuẫn trực tiếp với bài đọc
- Not Given: Thông tin không được đề cập trong bài, hoặc không đủ thông tin để xác định đúng/sai
Matching Headings: Dạng câu hỏi này thường xuất hiện ở Passage 2 và 3:
- Đọc các heading trước để hiểu các ý chính
- Đọc câu đầu và câu cuối mỗi đoạn
- Tìm main idea, không phải supporting details
- Loại trừ các heading đã sử dụng
Summary Completion: Chiến lược hiệu quả:
- Đọc toàn bộ summary trước để hiểu맥 văn
- Xác định loại từ cần điền (noun, verb, adjective…)
- Chú ý giới hạn số từ (thường NO MORE THAN TWO WORDS)
- Viết đúng chính tả như trong bài
Quản Lý Thời Gian Thông Minh
Một trong những thách thức lớn nhất của IELTS Reading là áp lực thời gian. Với social implications of data security và các chủ đề phức tạp tương tự, việc phân bổ thời gian hợp lý là then chốt:
- Phút 1-3: Đọc lướt passage và câu hỏi để có cái nhìn tổng quan
- Phút 4-12: Làm câu hỏi dễ trước (thường là multiple choice, sentence completion)
- Phút 13-15: Xử lý câu hỏi khó (True/False/Not Given, Matching Headings)
- Phút 15-17: Kiểm tra lại đáp án
Đừng dành quá 2 phút cho một câu hỏi. Nếu không chắc chắn, hãy đánh dấu và quay lại sau. Tương tự như cách tiếp cận trong the impact of automation on service industries, bạn cần linh hoạt điều chỉnh chiến thuật theo độ khó của từng passage.
Kỹ Năng Paraphrase Trong IELTS Reading
IELTS Reading test đặc biệt chú trọng đến khả năng nhận biết paraphrase. Các nhà ra đề thường:
- Thay đổi từ vựng (ví dụ: “enhance” → “improve”, “rapidly” → “quickly”)
- Thay đổi cấu trúc câu (chủ động → bị động, câu đơn → câu phức)
- Sử dụng từ đồng nghĩa hoặc cụm từ tương đương
Ví dụ từ đề thi trên:
- Bài đọc: “rapidly evolved from a science fiction concept”
- Câu hỏi: “has quickly developed from an imaginary idea”
Để cải thiện kỹ năng này, hãy:
- Học từ vựng theo nhóm từ đồng nghĩa
- Thực hành viết lại câu với nghĩa tương tự
- Chú ý các cấu trúc ngữ pháp khác nhau diễn đạt cùng một ý
Luyện Tập Với Các Chủ Đề Liên Quan
Để chuẩn bị tốt cho IELTS Reading, bạn nên làm quen với nhiều chủ đề khác nhau. Ngoài facial recognition technology, các topic tương tự thường xuất hiện bao gồm:
Chủ đề về công nghệ và xã hội như museums in the digital era future giúp bạn làm quen với từ vựng về digital transformation và cultural preservation. Những bài đọc về quyền công dân như what are the consequences of mass surveillance on civil liberties cung cấp vocabulary về privacy, freedom và government oversight.
Đặc biệt, các chủ đề về an ninh mạng như how is AI being used in cybersecurity có nhiều từ vựng chồng chéo với facial recognition, giúp bạn xây dựng vốn từ vững chắc về technology và security.
Những Lỗi Thường Gặp Cần Tránh
Lỗi 1: Dựa vào kiến thức nền thay vì thông tin trong bài
Nhiều học viên trả lời dựa trên những gì họ biết về chủ đề thay vì đọc kỹ bài. Hãy nhớ: IELTS Reading test kiểm tra khả năng đọc hiểu, không phải kiến thức chung.
Lỗi 2: Không chú ý đến từ giới hạn
Khi câu hỏi yêu cầu “NO MORE THAN TWO WORDS”, việc viết ba từ sẽ bị tính sai dù ý nghĩa đúng.
Lỗi 3: Bỏ qua các từ khóa quan trọng
Các từ như “all”, “some”, “never”, “always”, “often” có thể thay đổi hoàn toàn ý nghĩa câu. Hãy đặc biệt chú ý những từ này.
Lỗi 4: Không kiểm tra lại chính tả
Sai chính tả = mất điểm, dù đáp án của bạn đúng. Luôn dành 1-2 phút cuối để kiểm tra lại.
Lỗi 5: Làm câu hỏi theo thứ tự ngẫu nhiên
Trong hầu hết dạng câu hỏi (trừ Matching Headings), thông tin xuất hiện theo thứ tự trong bài. Tận dụng điều này để tìm đáp án hiệu quả hơn.
Kết Luận
Đề thi IELTS Reading mẫu về ethical concerns in facial recognition technology này đã cung cấp cho bạn một trải nghiệm luyện tập toàn diện với ba passages độ khó tăng dần, từ band 5.0 đến 9.0. Qua 40 câu hỏi đa dạng, bạn đã thực hành với tất cả các dạng bài phổ biến trong IELTS Reading: Multiple Choice, True/False/Not Given, Matching Information, Matching Headings, Summary Completion, Matching Features và Short-answer Questions.
Chủ đề công nghệ nhận diện khuôn mặt không chỉ là một topic nóng trong thời đại số mà còn là dạng bài thường xuyên xuất hiện trong các đề thi IELTS gần đây. Việc nắm vững từ vựng và hiểu biết về các vấn đề đạo đức liên quan đến công nghệ sẽ giúp bạn tự tin hơn khi đối mặt với các chủ đề tương tự.
Đáp án chi tiết kèm giải thích cụ thể về vị trí thông tin và cách paraphrase sẽ giúp bạn hiểu rõ tại sao một đáp án đúng và học được cách tiếp cận cho những câu hỏi tương tự. Hơn 40 từ vựng quan trọng được tổng hợp trong bảng từ vựng sẽ là tài liệu quý giá cho việc mở rộng vốn từ học thuật của bạn.
Để đạt điểm cao trong IELTS Reading, điều quan trọng nhất là luyện tập thường xuyên với các đề thi chất lượng, phân tích kỹ càng đáp án và học từ những sai lầm. Hãy áp dụng các chiến lược đã được chia sẻ trong bài viết này – từ kỹ thuật skimming/scanning, quản lý thời gian, đến cách xử lý từng dạng câu hỏi cụ thể.
Chúc bạn ôn tập hiệu quả và đạt band điểm mong muốn trong kỳ thi IELTS sắp tới. Hãy nhớ rằng sự kiên trì và phương pháp học đúng đắn sẽ đưa bạn đến thành công!
