IELTS Writing Task 2: Trí Tuệ Nhân Tạo và Giảm Thiểu Biến Đổi Khí Hậu – Bài Mẫu Band 5-9 & Phân Tích Chi Tiết

Giới thiệu về chủ đề AI và biến đổi khí hậu trong IELTS Writing Task 2

Trong những năm gần đây, chủ đề về trí tuệ nhân tạo (AI) và vai trò của nó trong việc giải quyết các vấn đề môi trường, đặc biệt là biến đổi khí hậu, đã trở thành một trong những đề tài phổ biến và thường xuyên xuất hiện trong kỳ thi IELTS Writing Task 2. Sự kết hợp giữa công nghệ và môi trường này phản ánh xu hướng toàn cầu về phát triển bền vững và ứng dụng công nghệ hiện đại để giải quyết các thách thức lớn của nhân loại.

Qua kinh nghiệm giảng dạy và nghiên cứu các đề thi thực tế từ British Council, IDP và các nguồn uy tín khác, tôi nhận thấy các câu hỏi liên quan đến Impact Of Artificial Intelligence On Climate Change Mitigation thường xuất hiện dưới dạng Opinion, Discussion hoặc Advantages-Disadvantages essays. Học viên cần có kiến thức nền tảng về cả hai lĩnh vực này để có thể phát triển ý tưởng một cách thuyết phục.

Trong bài viết này, bạn sẽ được học:

• Phân tích chi tiết một đề thi thực tế về AI và giảm thiểu biến đổi khí hậu
• Ba bài mẫu hoàn chỉnh ở các band điểm 5-6, 6.5-7, và 8-9 với phân tích cụ thể
• Từ vựng chuyên ngành và cấu trúc câu giúp nâng cao band điểm
• Những lỗi thường gặp của học viên Việt Nam và cách khắc phục

Các đề thi thực tế đã xuất hiện gần đây:

• “Some people believe that artificial intelligence will play a crucial role in combating climate change, while others think its environmental costs outweigh the benefits. Discuss both views and give your opinion.” (Q3/2023)
• “To what extent do you agree that technological advances, particularly in artificial intelligence, are essential for addressing environmental problems?” (Q1/2024)

Đề Writing Task 2 thực hành

Some people believe that artificial intelligence will be essential in helping humanity mitigate climate change, while others argue that the technology itself contributes significantly to environmental problems. Discuss both views and give your own opinion.

Dịch đề: Một số người tin rằng trí tuệ nhân tạo sẽ đóng vai trò thiết yếu trong việc giúp nhân loại giảm thiểu biến đổi khí hậu, trong khi những người khác cho rằng bản thân công nghệ này lại góp phần đáng kể vào các vấn đề môi trường. Thảo luận cả hai quan điểm và đưa ra ý kiến của bạn.

Phân tích đề bài:

Đây là dạng câu hỏi Discussion + Opinion, một trong những dạng bài phổ biến nhất trong IELTS Writing Task 2. Yêu cầu của đề bài rất cụ thể:

1. Thảo luận quan điểm thứ nhất: AI là công cụ thiết yếu để giảm thiểu biến đổi khí hậu
2. Thảo luận quan điểm thứ hai: AI góp phần gây ra các vấn đề môi trường
3. Đưa ra ý kiến cá nhân: Bạn nghiêng về quan điểm nào hoặc có quan điểm cân bằng

Các thuật ngữ quan trọng cần hiểu:

• Mitigate climate change: Giảm thiểu/làm dịu biến đổi khí hậu, không phải là ngăn chặn hoàn toàn
• Essential: Thiết yếu, không thể thiếu
• Contribute to environmental problems: Góp phần vào các vấn đề môi trường

Những lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:

• Chỉ thảo luận một quan điểm hoặc phát triển không cân bằng giữa hai quan điểm
• Không đưa ra ý kiến cá nhân rõ ràng hoặc đưa ra quá muộn trong bài
• Viết về AI và môi trường một cách chung chung, thiếu ví dụ cụ thể
• Nhầm lẫn giữa “mitigate” và “solve” dẫn đến lập luận không chính xác

Cách tiếp cận chiến lược:

Bài viết tốt nên có cấu trúc 4 đoạn:

1. Introduction: Paraphrase đề bài + nêu rõ bài viết sẽ thảo luận cả hai quan điểm + thesis statement
2. Body 1: Phát triển quan điểm thứ nhất với 2-3 lý do và ví dụ cụ thể
3. Body 2: Phát triển quan điểm thứ hai với 2-3 lý do và ví dụ cụ thể
4. Conclusion: Tóm tắt hai quan điểm + khẳng định lại ý kiến cá nhân một cách mạnh mẽ

Lưu ý: Ý kiến cá nhân có thể được đưa ra ở introduction và nhấn mạnh lại ở conclusion, hoặc phát triển xuyên suốt qua cách bạn trình bày các lập luận.

Bài mẫu Band 8-9

Giới thiệu: Bài viết Band 8-9 thể hiện khả năng sử dụng ngôn ngữ tinh tế, cấu trúc câu đa dạng và phức tạp, lập luận chặt chẽ với các ví dụ cụ thể. Bài viết dưới đây minh họa cách một thí sinh xuất sắc xử lý đề bài này.

The role of artificial intelligence in addressing climate change has become a subject of considerable debate. While some advocate for AI as an indispensable tool in environmental protection, others contend that its carbon footprint undermines such benefits. This essay will examine both perspectives before arguing that, despite legitimate concerns, AI’s potential contributions to climate mitigation are too significant to dismiss.

Proponents of AI in environmental conservation emphasize its unparalleled capacity to process vast datasets and optimize complex systems. Machine learning algorithms can, for instance, predict energy demand patterns with remarkable accuracy, enabling power grids to minimize waste by balancing supply and demand in real-time. Similarly, AI-powered climate models have revolutionized our understanding of atmospheric changes, allowing scientists to forecast extreme weather events more precisely and develop targeted adaptation strategies. Furthermore, in agriculture, precision farming techniques guided by AI have reduced fertilizer usage by up to 30% in some regions, thereby lowering greenhouse gas emissions while maintaining crop yields. These applications demonstrate AI’s instrumental role in creating more efficient, sustainable systems across multiple sectors.

Conversely, critics rightfully point out that AI infrastructure itself is remarkably energy-intensive. Training a single large language model can generate carbon emissions equivalent to five times the lifetime emissions of an average car, according to recent studies from the University of Massachusetts. The proliferation of data centers required to support AI operations consumes approximately 2% of global electricity, a figure projected to double by 2030. Moreover, the mining of rare earth minerals for AI hardware causes significant ecological damage, from habitat destruction to water contamination. These environmental costs raise valid questions about whether AI represents a solution or merely shifts the problem elsewhere.

On balance, while acknowledging the environmental toll of AI development, I believe its strategic deployment remains crucial for effective climate action. The key lies not in unrestricted expansion but in developing energy-efficient AI systems powered by renewable sources. When judiciously applied to areas like renewable energy optimization, carbon capture technology, and climate modeling, AI can deliver environmental benefits that far exceed its operational costs. The challenge for policymakers and technologists is ensuring that AI development itself adheres to sustainability principles, thereby enabling the technology to fulfill its promise as a net positive force in humanity’s climate response.

Tổng số từ: 398

Phân tích Band điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	9.0	Bài viết trả lời đầy đủ và cân bằng cả hai quan điểm với độ sâu tương đương. Quan điểm cá nhân được nêu rõ ràng ngay từ introduction và phát triển nhất quán xuyên suốt bài. Các ví dụ cụ thể (30% giảm phân bón, 2% điện toàn cầu) chứng minh sự hiểu biết sâu sắc về chủ đề.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	9.0	Cấu trúc logic chặt chẽ với sự chuyển đổi mượt mà giữa các đoạn. Sử dụng đa dạng các từ nối nâng cao (Conversely, Furthermore, On balance) một cách tự nhiên. Mỗi đoạn có central idea rõ ràng và được phát triển mạch lạc từ general đến specific.
Lexical Resource (Từ vựng)	8.5	Phạm vi từ vựng rộng với collocations học thuật chính xác (unparalleled capacity, carbon footprint, legitimate concerns). Sử dụng paraphrasing hiệu quả (essential → indispensable, problems → toll). Một số cụm từ tinh tế như “shifts the problem elsewhere” và “net positive force” thể hiện khả năng ngôn ngữ xuất sắc.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	9.0	Đa dạng cấu trúc câu phức với mệnh đề quan hệ, phân từ, và câu chẻ được sử dụng chính xác. Không có lỗi ngữ pháp đáng chú ý. Câu dài được kiểm soát tốt với punctuation chính xác, thể hiện sự thành thạo về ngữ pháp tiếng Anh.

Overall Band: 8.5-9.0

Các yếu tố giúp bài này được chấm điểm cao

1. Thesis statement mạnh mẽ và tinh tế: Câu “despite legitimate concerns, AI’s potential contributions are too significant to dismiss” thể hiện quan điểm cân bằng nhưng rõ ràng, tránh được cách nói quá đơn giản như “I agree” hay “I disagree”.

2. Ví dụ cụ thể và đáng tin cậy: Bài viết không chỉ nói chung chung mà đưa ra số liệu cụ thể (30% giảm phân bón, 2% điện toàn cầu, phát thải của một model AI). Điều này cho thấy kiến thức thực tế về chủ đề.

3. Cân bằng giữa hai quan điểm: Body 1 và Body 2 có độ dài và mức độ phát triển tương đương nhau, thể hiện sự công bằng trong việc trình bày các lập luận đối lập.

4. Từ vựng học thuật chính xác: Sử dụng các collocations như “subject of considerable debate”, “unparalleled capacity”, “remarkably energy-intensive” thay vì các cụm từ đơn giản hơn.

5. Liên kết ý tưởng mượt mà: Các từ nối được sử dụng đa dạng và tự nhiên, không lặp lại. Đặc biệt, việc dùng “Conversely” để chuyển sang quan điểm đối lập rất hiệu quả.

6. Kết luận có chiều sâu: Thay vì chỉ tóm tắt, đoạn kết đưa ra giải pháp cụ thể (AI tiết kiệm năng lượng, sử dụng năng lượng tái tạo) và nhấn mạnh trách nhiệm của các nhà hoạch định chính sách.

7. Paraphrasing hiệu quả: Đề bài được diễn đạt lại hoàn toàn ở introduction mà không mất đi ý nghĩa gốc, thể hiện khả năng ngôn ngữ linh hoạt.

Minh họa về vai trò của trí tuệ nhân tạo trong giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu toàn cầu

Bài mẫu Band 6.5-7

Giới thiệu: Bài viết Band 6.5-7 thể hiện khả năng sử dụng ngôn ngữ tốt với một số cấu trúc phức tạp, lập luận rõ ràng nhưng có thể thiếu độ tinh tế hoặc chiều sâu so với Band 8-9.

The debate about whether artificial intelligence can help solve climate change or makes environmental problems worse has become increasingly important. While some people think AI is necessary for protecting the environment, others believe it causes more harm than good. In my opinion, although AI has some negative environmental impacts, its benefits for climate change mitigation are more significant.

On the one hand, AI technology offers many advantages in the fight against climate change. Firstly, AI can analyze huge amounts of data about weather patterns and help scientists make better predictions about climate change. This information is crucial for governments to prepare for natural disasters and develop effective policies. Secondly, AI systems can optimize energy consumption in buildings and cities by automatically adjusting heating, cooling, and lighting based on real-time needs. For example, smart grid systems in some European countries have reduced energy waste by approximately 20%. Additionally, AI-powered solutions help companies monitor their carbon emissions more accurately, making it easier to identify areas where they can reduce their environmental footprint.

On the other hand, critics argue that AI itself contributes to environmental problems in several ways. The main concern is that data centers and AI systems require enormous amounts of electricity to operate. According to research, training large AI models produces significant carbon emissions that are comparable to the lifetime emissions of several cars. Furthermore, the hardware needed for AI technology requires rare minerals that must be extracted through mining, which damages natural habitats and pollutes water sources. These environmental costs cannot be ignored when evaluating the overall impact of AI on climate change.

In conclusion, while AI technology does have environmental drawbacks, I believe its potential to help address climate change is more important. The key is to develop AI systems that use renewable energy and to apply AI strategically in areas where it can make the biggest positive difference. If we manage AI development responsibly, it can be a valuable tool in our efforts to protect the environment.

Tổng số từ: 358

Phân tích Band điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	7.0	Bài viết trả lời đầy đủ cả hai phần của câu hỏi và có quan điểm cá nhân rõ ràng. Tuy nhiên, các ví dụ còn chung chung và thiếu chi tiết cụ thể so với bài Band 8-9. Lập luận được phát triển nhưng chưa có chiều sâu phân tích.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	6.5	Cấu trúc bài rõ ràng với các đoạn văn logic. Sử dụng từ nối cơ bản (Firstly, Secondly, Additionally, Furthermore) một cách chính xác nhưng thiếu đa dạng. Các ý tưởng trong mỗi đoạn được sắp xếp hợp lý.
Lexical Resource (Từ vựng)	6.5	Từ vựng phù hợp với chủ đề (carbon emissions, energy consumption, environmental footprint) nhưng còn lặp lại một số từ như “environmental problems”. Collocations đơn giản hơn so với Band 8-9. Một số cụm từ học thuật được sử dụng nhưng chưa tự nhiên hoàn toàn.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	7.0	Có sự đa dạng trong cấu trúc câu với một số câu phức. Lỗi ngữ pháp nhỏ không ảnh hưởng đến ý nghĩa. Sử dụng được các thì động từ chính xác và một số cấu trúc nâng cao như câu điều kiện.

Overall Band: 6.5-7.0

So sánh với bài Band 8-9

1. Độ tinh tế của ngôn ngữ:

• Band 8-9: “a subject of considerable debate” / “unparalleled capacity”
• Band 6.5-7: “has become increasingly important” / “many advantages”
• Phân tích: Bài Band 8-9 sử dụng từ vựng học thuật hơn và collocations phức tạp hơn.

2. Độ cụ thể của ví dụ:

• Band 8-9: “Training a single large language model can generate emissions equivalent to five times the lifetime emissions of an average car”
• Band 6.5-7: “training large AI models produces significant carbon emissions that are comparable to the lifetime emissions of several cars”
• Phân tích: Bài Band 8-9 có số liệu cụ thể hơn và nguồn tham khảo rõ ràng hơn.

3. Cấu trúc câu:

• Band 8-9: “When judiciously applied to areas like renewable energy optimization, carbon capture technology, and climate modeling, AI can deliver environmental benefits that far exceed its operational costs”
• Band 6.5-7: “If we manage AI development responsibly, it can be a valuable tool in our efforts to protect the environment”
• Phân tích: Câu của Band 8-9 phức tạp hơn với cụm phân từ ở đầu câu và mệnh đề quan hệ, trong khi Band 6.5-7 sử dụng câu điều kiện đơn giản hơn.

4. Từ nối và liên kết:

• Band 8-9: Sử dụng đa dạng (Conversely, Furthermore, Moreover, On balance)
• Band 6.5-7: Sử dụng cơ bản hơn (Firstly, Secondly, Additionally, Furthermore)
• Phân tích: Band 8-9 có sự đa dạng và tính học thuật cao hơn trong cách liên kết ý.

5. Chiều sâu phân tích:

• Band 8-9: Đưa ra giải pháp cụ thể và nhấn mạnh trách nhiệm của nhiều bên liên quan
• Band 6.5-7: Đưa ra giải pháp chung chung hơn và kết luận đơn giản hơn
• Phân tích: Bài Band 8-9 cho thấy suy nghĩ phản biện và hiểu biết sâu hơn về vấn đề.

Bài mẫu Band 5-6

Giới thiệu: Bài viết Band 5-6 thể hiện khả năng diễn đạt ý tưởng cơ bản nhưng còn nhiều hạn chế về từ vựng, ngữ pháp và cách triển khai lập luận.

Nowadays, artificial intelligence is become very important technology for the modern life. Some people says that AI can help to solve climate change problems, but other people think AI is bad for environment. I will discuss both sides and give my opinion.

First of all, AI is very useful for environment protection. AI can help scientists to study about climate change and find solutions. For example, AI can predicts the weather and tell us when will happen natural disasters like floods or storms. This is important because people can prepare and save their lives. Also, AI can help to save energy in homes and offices. Many building now use AI to control lights and air conditioning, so they don’t waste electricity. In my country, some big companies started using AI systems and they saved lot of money on electricity bills.

However, AI also has some problems for the environment. The biggest problem is that AI need a lot of electricity to work. The computers and data centers that running AI programs use too much energy, and this energy often comes from coal or gas which causes pollution. Another problem is that making AI computers need special materials from mining. Mining is very bad because it destroy forests and make water dirty. So AI maybe make climate change worse instead of better.

In conclusion, I think AI has both good and bad effects on climate change. In my opinion, we should use AI carefully and try to make it more environmentally friendly. If we can use clean energy for AI systems, it will be better for solving climate change problems.

Tổng số từ: 305

Phân tích Band điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	5.5	Bài viết đề cập đến cả hai quan điểm và có ý kiến cá nhân, nhưng các lập luận còn đơn giản và thiếu phát triển chi tiết. Ví dụ chung chung, không có số liệu hoặc thông tin cụ thể. Quan điểm cá nhân chưa được nhấn mạnh đủ mạnh.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	5.5	Cấu trúc cơ bản được tuân thủ nhưng còn đơn giản. Từ nối sử dụng lặp lại và cơ bản (First of all, However, Also). Một số câu không liên kết mượt mà với nhau. Thiếu topic sentence rõ ràng trong một số đoạn.
Lexical Resource (Từ vựng)	5.5	Từ vựng hạn chế với nhiều từ lặp lại (AI, climate change, environment, problem). Một số lỗi về word choice và collocation. Thiếu từ vựng học thuật và paraphrasing kém. Sử dụng từ vựng informal trong văn viết học thuật.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	5.0	Nhiều lỗi ngữ pháp ảnh hưởng đến hiểu nghĩa: lỗi chia thì động từ, mạo từ, số ít số nhiều. Cấu trúc câu đơn giản, ít câu phức. Lỗi subject-verb agreement. Tuy nhiên, các lỗi không làm bài viết hoàn toàn không hiểu được.

Overall Band: 5.5-6.0

Những lỗi sai của bài – phân tích & giải thích

Lỗi sai	Loại lỗi	Sửa lại	Giải thích
AI is become very important	Lỗi thì động từ	AI is becoming / AI has become	Với động từ “become” diễn tả sự thay đổi, cần dùng thì tiếp diễn (is becoming) hoặc hoàn thành (has become), không dùng hiện tại đơn với “is become”.
for the modern life	Lỗi mạo từ	for modern life	“Modern life” là danh từ không đếm được mang nghĩa chung, không cần mạo từ “the”. Đây là lỗi phổ biến của học viên Việt vì tiếng Việt không có mạo từ.
Some people says	Lỗi chia động từ	Some people say	“People” là danh từ số nhiều nên động từ không thêm “s”. Đây là lỗi subject-verb agreement cơ bản.
AI can predicts the weather	Lỗi chia động từ	AI can predict the weather	Sau động từ khuyết thiếu “can”, động từ chính phải ở dạng nguyên thể, không chia.
when will happen natural disasters	Lỗi trật tự từ	when natural disasters will happen	Trong mệnh đề danh từ (noun clause), trật tự từ là question word + subject + verb, không đảo ngữ như câu hỏi.
Many building now use	Lỗi số ít/nhiều	Many buildings now use	“Many” đi với danh từ đếm được số nhiều, phải là “buildings”.
they saved lot of money	Thiếu mạo từ	they saved a lot of money	Cụm từ cố định là “a lot of”, không thể bỏ “a”.
AI need a lot of electricity	Lỗi chia động từ	AI needs a lot of electricity	“AI” là danh từ số ít (artificial intelligence) nên động từ phải thêm “s/es”.
The computers and data centers that running AI	Lỗi mệnh đề quan hệ	The computers and data centers that run AI / that are running AI	Sau “that” cần động từ chính chia theo chủ ngữ, phải là “run” hoặc “are running”, không dùng V-ing đơn độc.
it destroy forests	Lỗi chia động từ	it destroys forests	Chủ ngữ “it” là số ít nên động từ phải thêm “s”.
So AI maybe make	Lỗi vị trí từ và word choice	So AI may make / So AI might make	“Maybe” là trạng từ (perhaps), trong câu này cần modal verb “may/might”. “Maybe” thường đứng đầu câu như một từ độc lập.

Cách Cải Thiện Từ Band 6 Lên Band 7

1. Nâng cao từ vựng:

• Học các collocations học thuật: thay “very important” bằng “increasingly crucial”, “big problem” bằng “significant concern”
• Sử dụng synonyms để tránh lặp từ: environment → natural world, ecosystem; problem → issue, challenge
• Học từ vựng chuyên ngành liên quan đến chủ đề AI và môi trường

2. Cải thiện ngữ pháp:

• Luyện tập chia động từ chính xác, đặc biệt là thì hiện tại đơn và hiện tại hoàn thành
• Nắm vững cách sử dụng mạo từ a/an/the – đây là điểm yếu của học viên Việt
• Thực hành viết câu phức với mệnh đề quan hệ và các liên từ phụ thuộc

3. Phát triển ý tưởng sâu hơn:

• Thêm ví dụ cụ thể với số liệu (ít nhất 1-2 con số trong bài)
• Giải thích “why” và “how” thay vì chỉ liệt kê ý tưởng
• Mỗi lý do chính nên có 2-3 câu giải thích hoặc ví dụ hỗ trợ

4. Cải thiện cấu trúc:

• Viết topic sentence rõ ràng cho mỗi đoạn thân bài
• Sử dụng từ nối đa dạng hơn: Furthermore, Moreover, In addition (thay vì lặp lại Also)
• Đảm bảo mỗi đoạn có một ý chính và các câu liên kết chặt chẽ với nhau

5. Luyện tập thường xuyên:

• Viết ít nhất 2-3 bài mỗi tuần và nhờ giáo viên hoặc bạn bè chữa
• Đọc các bài mẫu Band 7-8 để học cách triển khai ý
• Luyện paraphrasing bằng cách viết lại câu đề bài bằng nhiều cách khác nhau

Cấu trúc bài viết IELTS Writing Task 2 đạt điểm cao về AI và biến đổi khí hậu

Từ vựng quan trọng cần nhớ

Từ/Cụm từ	Loại từ	Phiên âm	Nghĩa tiếng Việt	Ví dụ	Collocations
mitigate climate change	verb phrase	/ˈmɪtɪɡeɪt ˈklaɪmət tʃeɪndʒ/	Giảm thiểu biến đổi khí hậu	AI technologies can help mitigate climate change by optimizing energy consumption.	climate change mitigation strategies, efforts to mitigate
carbon footprint	noun	/ˈkɑːbən ˈfʊtprɪnt/	Lượng khí thải carbon, dấu chân carbon	Data centers have a significant carbon footprint due to their energy demands.	reduce carbon footprint, calculate carbon footprint, environmental carbon footprint
energy-intensive	adjective	/ˈenədʒi ɪnˈtensɪv/	Tốn nhiều năng lượng	Training large AI models is an energy-intensive process.	energy-intensive industry, highly energy-intensive
renewable energy sources	noun phrase	/rɪˈnjuːəbl ˈenədʒi sɔːsɪz/	Nguồn năng lượng tái tạo	AI systems should be powered by renewable energy sources like solar and wind.	transition to renewable energy, harness renewable energy
precision agriculture	noun	/prɪˈsɪʒən ˈæɡrɪkʌltʃə/	Nông nghiệp chính xác	Precision agriculture uses AI to minimize fertilizer waste.	precision agriculture techniques, adopt precision agriculture
optimize energy consumption	verb phrase	/ˈɒptɪmaɪz ˈenədʒi kənˈsʌmpʃən/	Tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng	Smart grids optimize energy consumption in real-time.	optimize efficiency, optimize performance
greenhouse gas emissions	noun phrase	/ˈɡriːnhaʊs ɡæs ɪˈmɪʃənz/	Khí thải nhà kính	Reducing greenhouse gas emissions is crucial for climate stability.	reduce emissions, monitor emissions, carbon emissions
climate modeling	noun	/ˈklaɪmət ˈmɒdəlɪŋ/	Mô hình hóa khí hậu	AI improves the accuracy of climate modeling and predictions.	advanced climate modeling, climate modeling systems
ecological damage	noun phrase	/ˌiːkəˈlɒdʒɪkəl ˈdæmɪdʒ/	Thiệt hại sinh thái	Mining for rare earth minerals causes severe ecological damage.	cause ecological damage, prevent ecological damage
sustainability principles	noun phrase	/səˌsteɪnəˈbɪləti ˈprɪnsəpəlz/	Nguyên tắc phát triển bền vững	Technology development must adhere to sustainability principles.	environmental sustainability, promote sustainability
unparalleled capacity	noun phrase	/ʌnˈpærəleld kəˈpæsəti/	Khả năng vô song, không gì sánh bằng	AI has an unparalleled capacity to process vast amounts of data.	unparalleled success, unparalleled opportunity
adaptation strategies	noun phrase	/ˌædæpˈteɪʃən ˈstrætədʒiz/	Các chiến lược thích ứng	Communities need effective adaptation strategies for climate impacts.	develop adaptation strategies, climate adaptation
rare earth minerals	noun phrase	/reə ɜːθ ˈmɪnərəlz/	Khoáng chất đất hiếm	Extracting rare earth minerals for technology has environmental costs.	mining rare earth minerals, rare earth elements
net positive force	noun phrase	/net ˈpɒzətɪv fɔːs/	Lực lượng tích cực thuần	With proper management, AI can be a net positive force for the environment.	net positive impact, net positive effect
subject of considerable debate	noun phrase	/ˈsʌbdʒɪkt əv kənˈsɪdərəbl dɪˈbeɪt/	Chủ đề được tranh luận nhiều	The environmental impact of AI remains a subject of considerable debate.	subject of discussion, considerable attention

Lưu ý về cách học từ vựng hiệu quả cho học viên Việt Nam:

• Học từ trong ngữ cảnh câu hoàn chỉnh, không học từ đơn lẻ
• Chú ý phát âm chính xác ngay từ đầu để tránh khắc sâu phát âm sai
• Luyện viết câu với từ mới ít nhất 3 lần trong các ngữ cảnh khác nhau
• Tạo flashcards với cả collocation và ví dụ, không chỉ nghĩa đơn thuần

Cấu trúc câu dễ “ăn điểm” cao

1. Câu phức với mệnh đề phụ thuộc (Complex sentences with dependent clauses)

Công thức: While/Although/Though + S + V, S + V (main clause)

Ví dụ từ bài Band 8-9:
While some advocate for AI as an indispensable tool in environmental protection, others contend that its carbon footprint undermines such benefits.

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Cấu trúc này thể hiện khả năng so sánh hai quan điểm đối lập trong cùng một câu, cho thấy sự hiểu biết sâu sắc về chủ đề và khả năng tư duy phản biện. Examiner đánh giá cao việc kết hợp nhiều ý tưởng một cách mạch lạc trong một câu phức tạp.

Các ví dụ bổ sung:

• Although renewable energy technology has advanced significantly, fossil fuels still dominate global energy production.
• While critics emphasize the environmental costs of data centers, proponents highlight AI’s potential to revolutionize climate research.
• Though implementing AI systems requires substantial initial investment, the long-term environmental benefits justify the expense.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:
Nhiều học viên sử dụng cả “Although” và “but” trong cùng một câu (Although AI is useful, but it has problems), đây là lỗi ngữ pháp nghiêm trọng. Trong tiếng Anh, chỉ dùng một từ nối cho một mối quan hệ logic.

2. Mệnh đề quan hệ không xác định (Non-defining relative clauses)

Công thức: S, which/who + V, V (main verb)

Ví dụ từ bài Band 8-9:
The proliferation of data centers required to support AI operations consumes approximately 2% of global electricity, a figure projected to double by 2030.

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Mệnh đề quan hệ không xác định giúp bổ sung thông tin chi tiết mà không làm gián đoạn luồng ý chính của câu. Nó thể hiện khả năng viết câu phức tạp nhưng vẫn dễ hiểu, một đặc điểm quan trọng của writing học thuật.

Các ví dụ bổ sung:

• Machine learning algorithms, which can process millions of data points per second, enable more accurate weather predictions than traditional methods.
• Solar panels, which convert sunlight directly into electricity, have become increasingly affordable over the past decade.
• Carbon capture technology, which removes CO2 from the atmosphere, remains expensive despite recent technological advances.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:
Học viên thường quên dấu phẩy trước và sau mệnh đề quan hệ không xác định, hoặc nhầm lẫn giữa “which” (không xác định) và “that” (xác định). Ví dụ sai: “AI systems that are energy-intensive should use renewable energy” nên dùng “which” nếu nói về tất cả AI systems.

3. Cụm phân từ (Participle phrases)

Công thức: V-ing/V-ed + object/complement, S + V

Ví dụ từ bài Band 8-9:
When judiciously applied to areas like renewable energy optimization, carbon capture technology, and climate modeling, AI can deliver environmental benefits that far exceed its operational costs.

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Cụm phân từ giúp câu văn trở nên súc tích và học thuật hơn. Thay vì viết hai câu riêng biệt hoặc dùng liên từ đơn giản, cấu trúc này kết hợp thông tin một cách tinh tế, thể hiện trình độ ngôn ngữ cao.

Các ví dụ bổ sung:

• Powered by renewable energy sources, AI data centers can significantly reduce their environmental impact.
• Having analyzed decades of climate data, scientists now better understand the mechanisms driving global warming.
• Concerned about rising sea levels, coastal communities are investing heavily in adaptation infrastructure.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:
Lỗi dangling participle – khi chủ ngữ của cụm phân từ khác với chủ ngữ của mệnh đề chính. Ví dụ sai: “Walking to the store, the rain started” (ai đang đi? mưa không thể đi). Đúng: “Walking to the store, I noticed the rain starting.”

4. Câu chẻ (Cleft sentences)

Công thức: It is/was + focus element + that/who + clause

Ví dụ bổ sung từ chủ đề:

• It is the exponential growth in data processing requirements that drives the environmental concerns around AI technology.
• It was in 2019 that researchers first quantified the carbon footprint of training large language models.
• What makes AI particularly valuable for climate research is its ability to identify patterns invisible to human analysts.

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Câu chẻ giúp nhấn mạnh một yếu tố cụ thể trong câu, tạo sự tập trung và làm rõ ý tưởng quan trọng. Đây là kỹ thuật rhetoric được sử dụng trong văn viết học thuật để tăng tính thuyết phục.

Các ví dụ bổ sung:

• It is through international cooperation that meaningful progress on climate change can be achieved.
• What distinguishes AI from previous technologies is its capacity for continuous learning and improvement.
• It was the development of deep learning algorithms that enabled breakthrough advances in climate modeling.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:
Sử dụng sai “that” và “who” – “who” chỉ dùng cho người, “that” dùng cho sự vật hoặc người. Nhiều học viên cũng lạm dụng cấu trúc này, làm bài viết trở nên rập khuôn.

5. Câu điều kiện nâng cao (Advanced conditional sentences)

Công thức: If/Unless + S + were to V / Should S + V, S + would/could/might + V

Ví dụ từ chủ đề:

• Were governments to mandate renewable energy for all data centers, the environmental impact of AI could be dramatically reduced.
• Should the cost of renewable energy continue to decline, AI systems will become increasingly sustainable.
• Unless we develop more energy-efficient algorithms, the climate benefits of AI may be outweighed by its carbon costs.

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Câu điều kiện nâng cao với đảo ngữ (inversion) thể hiện trình độ ngữ pháp vững vàng và khả năng sử dụng ngôn ngữ trang trọng phù hợp với văn viết học thuật. Nó cũng giúp bài viết đa dạng hơn thay vì luôn dùng cấu trúc “If… will/would”.

Các ví dụ bổ sung:

• Had scientists predicted climate change earlier, mitigation efforts could have started decades ago.
• Were AI technology to become carbon-neutral, its adoption in environmental protection would accelerate significantly.
• Should current trends continue, global temperatures will rise by more than 2 degrees Celsius by 2050.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:
Nhầm lẫn giữa các loại câu điều kiện và thời điểm sử dụng. Nhiều học viên dùng “If I would” (sai) thay vì “If I were to” hoặc “If I had”. Cũng thường quên đảo ngữ khi bỏ “if”.

6. Đảo ngữ (Inversion)

Công thức: Not only + auxiliary + S + V, but S + also + V / Seldom/Rarely + auxiliary + S + V

Ví dụ từ chủ đề:

• Not only does AI optimize energy consumption in buildings, but it also enables more efficient transportation systems.
• Rarely has a technology shown such potential for both environmental benefit and harm simultaneously.
• Never before have we had tools capable of processing climate data at such unprecedented scales.

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Đảo ngữ là đặc điểm của văn viết trang trọng và học thuật, giúp tạo nhấn mạnh và thay đổi nhịp điệu của bài viết. Examiner đánh giá cao khả năng sử dụng đảo ngữ đúng ngữ cảnh vì nó thể hiện sự thành thạo ngôn ngữ ở mức cao.

Các ví dụ bổ sung:

• Only by combining AI with human expertise can we develop truly effective climate solutions.
• Seldom do technological innovations present such complex ethical and environmental dilemmas.
• Under no circumstances should we prioritize technological advancement over environmental sustainability.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:
Đảo ngữ không chính xác về thứ tự từ hoặc sử dụng quá nhiều làm bài viết trở nên không tự nhiên. Học viên cũng thường quên trợ động từ khi đảo ngữ với động từ thường (sai: “Rarely AI helps”, đúng: “Rarely does AI help”).

Bộ từ vựng học thuật quan trọng về AI và môi trường cho IELTS Writing

Kết bài

Qua bài viết này, chúng ta đã cùng nhau phân tích chi tiết một đề thi IELTS Writing Task 2 về tác động của trí tuệ nhân tạo đối với việc giảm thiểu biến đổi khí hậu – một chủ đề đang ngày càng phổ biến trong các kỳ thi thực tế. Việc nắm vững cách triển khai các dạng bài Discussion + Opinion không chỉ giúp bạn tự tin xử lý đề bài này mà còn trang bị kỹ năng áp dụng cho nhiều chủ đề tương tự về công nghệ và môi trường.

Ba bài mẫu ở các band điểm khác nhau (5-6, 6.5-7, và 8-9) đã minh họa rõ ràng những khác biệt quan trọng: từ độ tinh tế của ngôn ngữ, độ cụ thể của ví dụ, đến chiều sâu phân tích và cách sử dụng cấu trúc ngữ pháp. Điều quan trọng nhất là bạn cần hiểu rằng việc đạt band điểm cao không chỉ dựa vào việc sử dụng từ vựng “khó” mà còn phụ thuộc vào khả năng phát triển ý tưởng logic, trả lời đầy đủ yêu cầu đề bài và viết một cách tự nhiên, mạch lạc.

Đối với học viên Việt Nam, những lỗi phổ biến về mạo từ, chia động từ và cấu trúc câu cần được chú ý đặc biệt. Hãy dành thời gian luyện tập thường xuyên với các bài mẫu, phân tích cấu trúc và học cách paraphrase hiệu quả. Đừng cố gắng ghi nhớ các câu văn mẫu để áp dụng máy móc, thay vào đó hãy hiểu logic xây dựng lập luận và cách sử dụng ngôn ngữ một cách linh hoạt.

Bộ từ vựng và các cấu trúc câu được trình bày trong bài không chỉ hữu ích cho chủ đề AI và biến đổi khí hậu mà còn có thể áp dụng cho nhiều đề tài khác về công nghệ, môi trường và xã hội. Hãy tạo thói quen ghi chép, luyện tập viết câu với từ vựng mới mỗi ngày và tìm cơ hội để được người khác góp ý về bài viết của mình.

Cuối cùng, hãy nhớ rằng IELTS Writing không chỉ là kỳ thi đánh giá khả năng viết mà còn là cơ hội để bạn thể hiện tư duy phản biện và khả năng diễn đạt ý tưởng một cách chuyên nghiệp. Với sự luyện tập đúng phương pháp và kiên trì, bạn hoàn toàn có thể đạt được band điểm mong muốn. Chúc bạn thành công trong kỳ thi IELTS sắp tới!