IELTS Reading: AI Giám Sát Và Dự Đoán Biến Đổi Khí Hậu - Đề Thi Mẫu Có Đáp Án » IELTS.NET

Trí tuệ nhân tạo đang đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát và dự đoán biến đổi khí hậu, một chủ đề ngày càng phổ biến trong các kỳ thi IELTS gần đây. Chủ đề AI In Monitoring And Predicting Climate Changes kết hợp giữa công nghệ, môi trường và khoa học – ba lĩnh vực thường xuyên xuất hiện trong bài thi Reading. Hiểu rõ về chủ đề này không chỉ giúp bạn cải thiện điểm số mà còn mở rộng kiến thức về những vấn đề toàn cầu đang được quan tâm.

Mục lục nội dung

Bài viết này cung cấp một bộ đề thi IELTS Reading hoàn chỉnh với ba passages có độ khó tăng dần từ Easy đến Hard, phù hợp cho học viên từ band 5.0 trở lên. Bạn sẽ được luyện tập với đầy đủ các dạng câu hỏi như Multiple Choice, True/False/Not Given, Matching Headings, và Summary Completion – tất cả đều theo đúng format thi thật. Mỗi passage đều kèm theo đáp án chi tiết với giải thích cụ thể về vị trí thông tin, kỹ thuật paraphrase, và cách áp dụng chiến lược làm bài hiệu quả. Đặc biệt, bộ từ vựng chuyên ngành được tổng hợp kỹ lưỡng sẽ giúp bạn nâng cao vốn từ vựng học thuật. Hãy dành 60 phút để hoàn thành bài test này trong điều kiện giống thi thật nhất có thể.

Hướng Dẫn Làm Bài IELTS Reading

Tổng Quan Về IELTS Reading Test

IELTS Reading test kéo dài trong 60 phút với 3 passages và tổng cộng 40 câu hỏi. Đây là bài thi yêu cầu khả năng quản lý thời gian tốt và chiến lược đọc hiểu hiệu quả. Mỗi passage có độ dài khoảng 700-900 từ và độ khó tăng dần từ passage 1 đến passage 3.

Phân bổ thời gian khuyến nghị:

Passage 1: 15-17 phút – Nội dung tương đối dễ hiểu, câu hỏi trực tiếp
Passage 2: 18-20 phút – Độ phức tạp trung bình, yêu cầu paraphrasing
Passage 3: 23-25 phút – Nội dung học thuật, câu hỏi đòi hỏi suy luận cao

Lưu ý rằng không có thời gian phụ để chép đáp án sang phiếu trả lời, vì vậy bạn cần viết trực tiếp vào answer sheet trong 60 phút.

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 lựa chọn A, B, C, D
True/False/Not Given – Xác định thông tin đúng, sai hay không được đề cập
Matching Information – Nối thông tin với đoạn văn phù hợp
Yes/No/Not Given – Đánh giá ý kiến của tác giả
Matching Headings – Chọn tiêu đề phù hợp cho các đoạn văn
Summary Completion – Hoàn thành đoạn tóm tắt
Short-answer Questions – Trả lời câu hỏi ngắn với giới hạn từ

IELTS Reading Practice Test

PASSAGE 1 – Artificial Intelligence: A New Eye on Climate Change

Độ khó: Easy (Band 5.0-6.5)

Thời gian đề xuất: 15-17 phút

Climate change represents one of the most pressing challenges facing humanity in the 21st century. Rising global temperatures, melting ice caps, extreme weather events, and changing precipitation patterns are just some of the observable effects that scientists have been tracking for decades. However, the sheer volume and complexity of climate data have traditionally made it difficult for researchers to identify patterns, make accurate predictions, and develop effective mitigation strategies. This is where artificial intelligence (AI) has emerged as a game-changing tool.

AI technologies, particularly machine learning algorithms, have revolutionized the way scientists monitor and analyze climate data. These systems can process vast amounts of information from multiple sources simultaneously – including satellite imagery, weather stations, ocean buoys, and atmospheric sensors – far more quickly and accurately than human researchers working alone. By identifying subtle patterns and correlations that might escape human observation, AI helps scientists gain deeper insights into how our climate system functions.

One of the most significant applications of AI in climate science is in improving weather forecasting. Traditional weather models rely on complex mathematical equations that simulate atmospheric conditions. While these models have become increasingly sophisticated over the years, they still face limitations in terms of computational power and the ability to incorporate all relevant variables. AI-based systems, however, can learn from historical weather data and continuously refine their predictions as new information becomes available. This has led to more accurate short-term forecasts and better predictions of severe weather events, giving communities more time to prepare for potential disasters.

Satellite technology combined with AI has also transformed how we monitor changes in the Earth’s surface and atmosphere. AI algorithms can analyze satellite images to track deforestation, monitor ice sheet dynamics, measure sea level changes, and detect variations in cloud cover and aerosol concentrations. For instance, researchers at several universities have developed AI systems that can automatically identify and measure the retreat of glaciers from satellite photographs, a task that would take human analysts months or even years to complete manually. These systems can process thousands of images in a matter of hours, providing scientists with up-to-date information about the pace of climate change.

AI is particularly valuable in oceanography, where it helps researchers understand the complex interactions between oceans and climate. The world’s oceans absorb approximately 30% of carbon dioxide emissions and play a crucial role in regulating global temperatures. AI-powered systems analyze data from underwater sensors and autonomous vehicles to track ocean currents, temperature changes, salinity levels, and marine ecosystem health. This information is essential for understanding phenomena like El Niño and La Niña, which can significantly impact weather patterns across the globe. Similarly, the technology known as role of technology in disaster management has proven invaluable in coordinating responses to climate-related emergencies.

Another promising application lies in predicting long-term climate trends. While weather forecasting focuses on conditions days or weeks ahead, climate prediction attempts to project changes over decades or even centuries. AI models can analyze historical climate data, geological records, ice core samples, and tree ring patterns to identify long-term trends and make projections about future conditions. These predictions help policymakers and urban planners make informed decisions about infrastructure development, agricultural practices, and resource management. The insights gained from AI analysis are particularly relevant when considering challenges of urban planning in growing cities as populations concentrate in areas vulnerable to climate impacts.

The integration of AI into climate science has also democratized access to climate information. Previously, only large research institutions with significant computational resources could perform complex climate analyses. Now, cloud-based AI platforms allow smaller organizations, developing countries, and even individual researchers to leverage powerful analytical tools. This has led to a more collaborative and inclusive approach to understanding climate change, with diverse perspectives contributing to the global effort.

Despite these advantages, experts emphasize that AI is a tool to augment rather than replace human expertise. Climate scientists still play an essential role in designing research questions, interpreting results, and making policy recommendations. AI systems, no matter how sophisticated, lack the contextual understanding and ethical judgment that human researchers bring to their work. The most effective approach combines the computational power of AI with human creativity, intuition, and domain knowledge.

Looking ahead, researchers are exploring even more innovative applications of AI in climate science. These include using AI to optimize renewable energy systems, develop more sustainable agricultural practices, and design climate-resilient cities. As AI technology continues to advance and more climate data becomes available, its role in helping humanity understand and respond to climate change will only grow more important.

Questions 1-6

Do the following statements agree with the information given in Passage 1?

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

Climate change effects include rising temperatures and unusual weather patterns.
AI can process climate data from various sources faster than human researchers.
Traditional weather forecasting models are completely ineffective without AI support.
AI systems analyzing satellite images can identify glacier retreat automatically.
The world’s oceans absorb more than half of all carbon dioxide emissions.
Cloud-based AI platforms have made climate analysis tools accessible to smaller organizations.

Questions 7-10

Complete the sentences below.

Choose NO MORE THAN TWO WORDS from the passage for each answer.

AI-based weather systems can __ __ their predictions as they receive new data.
Researchers have created AI systems that analyze satellite photos to track __ and ice sheet changes.
Understanding ocean phenomena like El Niño requires analyzing data from __ __ and autonomous vehicles.
Climate scientists emphasize that AI should __ rather than replace human expertise.

Questions 11-13

Choose the correct letter, A, B, C or D.

According to the passage, what is one major limitation of traditional weather forecasting models?

A) They cannot simulate atmospheric conditions
B) They lack sufficient computational power for all variables
C) They are too expensive to operate
D) They require too many human analysts

What role do oceans play in climate regulation?

A) They produce 30% of the world’s oxygen
B) They absorb about 30% of CO2 emissions
C) They generate most weather patterns
D) They control global wind systems

The passage suggests that the most effective climate research approach:

A) Relies entirely on AI systems
B) Uses only traditional methods
C) Combines AI capabilities with human expertise
D) Focuses exclusively on satellite data

PASSAGE 2 – Machine Learning Models in Climate Prediction

Độ khó: Medium (Band 6.0-7.5)

Thời gian đề xuất: 18-20 phút

The integration of machine learning (ML) into climate science has ushered in a new era of predictive capability, fundamentally altering how researchers approach one of humanity’s most complex challenges. Unlike traditional physics-based models that rely on solving differential equations to simulate atmospheric and oceanic processes, machine learning algorithms can identify intricate patterns in vast datasets without being explicitly programmed with the underlying physical laws. This paradigm shift has sparked both enthusiasm and debate within the scientific community about the future direction of climate modeling.

A. The Evolution of Climate Modeling

For decades, General Circulation Models (GCMs) have formed the backbone of climate prediction efforts. These sophisticated computer programs divide the Earth’s atmosphere and oceans into a three-dimensional grid and calculate how energy, moisture, and momentum transfer between grid cells according to fundamental physical principles. While GCMs have proven invaluable for understanding large-scale climate dynamics, they face inherent limitations. The computational expense of running these models means that grid resolution must remain relatively coarse – typically 100 to 200 kilometers – which prevents them from accurately representing small-scale phenomena such as clouds, convection, and precipitation. These sub-grid processes must be parameterized using simplified approximations, introducing uncertainty into model outputs.

B. Machine Learning’s Competitive Edge

Machine learning models, particularly deep neural networks, offer a fundamentally different approach. Rather than solving equations based on physical laws, these systems learn relationships directly from observational data. A neural network trained on decades of historical climate observations can learn to recognize patterns associated with specific climate outcomes without being told the physical mechanisms responsible. This data-driven methodology has several advantages. First, ML models can incorporate higher-resolution information and identify relationships at scales that traditional models struggle to represent. Second, they typically require far less computational time to generate predictions – what might take a supercomputer days to calculate using traditional methods can sometimes be accomplished by a neural network in minutes.

C. Hybrid Approaches Gain Traction

Recognizing the complementary strengths of both methodologies, many research groups are now developing hybrid models that combine physics-based and machine learning approaches. These systems use traditional GCMs to handle the large-scale dynamics that are well understood, while delegating sub-grid processes to machine learning components. For example, researchers at several leading climate institutes have successfully trained neural networks to emulate cloud formation and precipitation patterns using high-resolution simulation data. When integrated into a GCM, these ML-based parameterizations have improved the accuracy of regional climate projections while reducing computational costs. Such advances are particularly relevant when examining how artificial intelligence is improving disaster relief efforts through more precise predictions of extreme weather events.

D. Challenges in Implementation

Despite these promising developments, significant challenges remain in applying machine learning to climate prediction. One fundamental concern is interpretability – understanding why a model makes particular predictions. Traditional physics-based models are transparent; scientists can trace predictions back to specific physical processes and assumptions. Neural networks, by contrast, function as “black boxes,” making it difficult to determine which input features most influence their outputs or whether they have learned genuine physical relationships versus spurious correlations. This lack of transparency becomes particularly problematic when models must extrapolate beyond the range of conditions present in their training data – precisely what is required for projecting future climate under unprecedented greenhouse gas concentrations.

E. Data Quality and Availability

Another critical challenge involves data limitations. Machine learning algorithms are only as good as the data on which they are trained. Historical climate observations, while extensive, contain gaps, biases, and uncertainties that can be propagated or even amplified by ML models. Satellite records, which provide the most comprehensive global coverage, only extend back to the 1970s – a relatively short period in climate terms. Furthermore, certain regions, particularly over oceans and in developing countries, have sparse observational networks, leading to geographically uneven data quality. Researchers must carefully consider these limitations when designing and evaluating machine learning climate models.

F. The Question of Causality

A particularly subtle challenge involves the distinction between correlation and causation. Machine learning excels at identifying statistical relationships in data, but climate science requires understanding causal mechanisms. A neural network might learn that certain atmospheric patterns are associated with temperature increases without understanding the radiative transfer processes or feedback mechanisms responsible. This limitation becomes especially concerning when using models to evaluate the potential effects of climate interventions or mitigation strategies that would create conditions different from anything in the historical record. The concerns mirror those seen in other domains, including impact of rising temperatures on agricultural yields where understanding causation is crucial for developing adaptation strategies.

G. Validating AI Climate Models

The validation of machine learning climate models presents unique methodological challenges. Standard practice in ML involves splitting available data into training and testing sets, but this approach may not adequately assess a model’s ability to predict genuinely novel future conditions. Some researchers advocate for emergent constraint approaches, where models are evaluated based on their ability to reproduce observed relationships between current climate variability and long-term trends. Others propose ensemble methods that combine predictions from multiple models with different architectures and training procedures to quantify uncertainty. These validation strategies remain active areas of research and debate.

H. Future Directions

Looking forward, the climate science community is increasingly embracing integrative approaches that leverage the strengths of both traditional and ML-based methods. Transfer learning techniques, where models pre-trained on global data are fine-tuned for specific regions, show promise for improving regional climate predictions even in data-sparse areas. Physics-informed neural networks, which incorporate known physical constraints into their architecture and training process, offer a middle ground that preserves some interpretability while maintaining the flexibility of machine learning. As computational resources continue to expand and observational datasets grow richer, the synergy between AI and traditional climate science will likely produce increasingly sophisticated and reliable predictions, essential for informing adaptation and mitigation strategies worldwide.

Mô hình máy học trong dự đoán biến đổi khí hậu và phân tích dữ liệu môi trường

Questions 14-20

The passage has eight sections, A-H.

Which section contains the following information?

Write the correct letter, A-H.

A discussion of why machine learning models lack transparency in their decision-making process
Information about how traditional climate models divide the Earth for calculations
A description of techniques for assessing the reliability of AI-based climate predictions
An explanation of why historical data coverage is insufficient in certain areas
Details about models that incorporate both traditional and AI methodologies
A comparison of computational time required by different modeling approaches
Concerns about distinguishing between statistical patterns and actual causal relationships

Questions 21-23

Complete the summary below.

Choose NO MORE THAN TWO WORDS from the passage for each answer.

Traditional General Circulation Models have been essential tools but face limitations due to computational costs, which require relatively coarse (21) __. These models must use simplified approximations called (22) __ to represent small-scale processes like clouds and precipitation. In contrast, machine learning models use a (23) __ methodology that learns patterns directly from observations rather than solving physical equations.

Questions 24-26

Do the following statements agree with the views of the writer in Passage 2?

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

Hybrid models that combine physics-based and machine learning approaches are superior to purely traditional methods.
The limitation of satellite records to only five decades significantly restricts machine learning applications.
Machine learning models will eventually completely replace traditional physics-based climate models.

PASSAGE 3 – Neural Networks and the Future of Climate Science: Opportunities and Epistemological Challenges

Độ khó: Hard (Band 7.0-9.0)

Thời gian đề xuất: 23-25 phút

The ascendancy of artificial intelligence, particularly deep learning architectures, in climate science represents not merely a technological advancement but a fundamental epistemological shift in how humanity generates knowledge about complex Earth systems. As neural networks demonstrate increasingly impressive capabilities in pattern recognition, prediction, and data assimilation, they simultaneously raise profound questions about the nature of scientific understanding, the role of mechanistic explanation in predictive modeling, and the socio-technical implications of delegating critical environmental decisions to algorithmic systems. This confluence of technical capability and conceptual complexity demands careful examination by both practitioners and theorists.

The traditional scientific method, deeply rooted in the Enlightenment paradigm, privileges causal understanding derived from first principles. In climate physics, this manifests as an emphasis on radiative transfer theory, fluid dynamics, thermodynamics, and biogeochemical cycles – fundamental processes that can be expressed mathematically and integrated into comprehensive simulation frameworks. The epistemic value of such models lies not only in their predictive accuracy but in their capacity to provide mechanistic insights: they explain why the climate behaves as it does, not merely how it will evolve. This explanatory power enables scientists to reason about counterfactual scenarios, evaluate proposed interventions, and build conceptual frameworks that transcend specific predictions.

Neural networks, by contrast, operate according to what philosopher Andy Clark has termed “continuous reciprocal causation” – vast networks of weighted connections that transform inputs into outputs through multiple layers of nonlinear transformations. A convolutional neural network trained to predict rainfall patterns from atmospheric conditions contains millions or even billions of parameters, adjusted through backpropagation to minimize prediction error on training data. The resulting model may achieve remarkable accuracy, yet its internal representations bear no obvious relationship to the physical processes governing precipitation. The network has learned a mapping function from inputs to outputs without acquiring anything resembling human understanding of convective instability, moisture convergence, or orographic effects.

This distinction generates what computer scientist Judea Pearl has characterized as the difference between “seeing” and “doing” – between identifying correlational patterns in observational data and understanding the causal mechanisms that would allow prediction under intervention. A neural network that has learned to associate certain sea surface temperature patterns with subsequent hurricane activity has identified a predictive signal, but it has not necessarily captured the thermodynamic and dynamic processes through which warm oceans fuel tropical cyclogenesis. This limitation becomes particularly acute when the system is asked to predict outcomes under novel conditions – for instance, hurricane behavior under atmospheric CO₂ concentrations that exceed any in the training data by substantial margins.

Some researchers have attempted to address this interpretability gap through the development of “explainable AI” (XAI) techniques. Methods such as saliency mapping, layer-wise relevance propagation, and attention mechanisms aim to identify which input features most strongly influence network outputs. In climate applications, these approaches have revealed that neural networks often focus on physically meaningful variables – for example, networks predicting El Niño events frequently assign high importance to equatorial Pacific temperatures, consistent with scientific understanding of ENSO dynamics. However, critics note that such post-hoc analyses demonstrate only that networks use relevant features, not that they have learned the correct causal relationships. A network might achieve good predictions by exploiting teleconnections that are statistically robust in the training period but that could break down under future climate conditions with different background states.

The challenge of out-of-distribution generalization represents perhaps the most formidable obstacle to deploying machine learning for long-term climate projection. Earth’s climate system is characterized by multiple feedback mechanisms, threshold behaviors, and regime transitions that could produce dynamics qualitatively different from those observed historically. The thermohaline circulation, permafrost carbon release, ice-albedo feedbacks, and methane hydrate destabilization all have the potential to fundamentally alter climate trajectories in ways that may not be predictable from patterns in recent observational data. A neural network, no matter how sophisticated, trained exclusively on 20th and 21st-century data cannot be expected to accurately forecast the consequences of breaching tipping points that would shift the system into regimes with no historical analog.

Recognizing these limitations, an emerging research paradigm seeks to develop physics-informed machine learning architectures that incorporate domain knowledge directly into model structure and training procedures. Physics-informed neural networks (PINNs) augment standard loss functions with penalty terms that enforce consistency with known physical laws – for instance, requiring that predicted atmospheric flows satisfy conservation of mass and momentum. Graph neural networks can be structured to reflect the connectivity of climate system components, with edges representing known physical couplings. Differentiable programming allows entire physics-based models to be embedded within neural network architectures, creating hybrid systems where ML components learn only those sub-processes that are poorly understood or difficult to parameterize explicitly. Such innovations have proven particularly valuable when addressing complex environmental challenges similar to those seen in how smart cities are reducing urban pollution through integrated monitoring and prediction systems.

Despite these technical advances, fundamental questions remain about the epistemic status of machine-learned climate predictions. Traditional scientific theories possess a quality that philosopher Karl Popper termed “boldness” – they make specific, risky predictions that could be definitively falsified, and surviving such tests increases confidence in the theory’s validity. A physics-based climate model that correctly predicts the temperature response to a volcanic eruption, for instance, provides evidence that it has captured relevant aspects of radiative forcing and climate sensitivity. A neural network that makes the same prediction demonstrates only that it has learned patterns present in its training data; it remains unclear whether success reflects genuine physical understanding or merely pattern matching that happens to work in this instance.

The situation is further complicated by the resource intensiveness of cutting-edge machine learning. Training large-scale deep neural networks requires substantial computational infrastructure and energy consumption – ironically contributing to the carbon emissions that drive climate change. The concentration of such resources in well-funded institutions and technology companies raises concerns about equitable access and the potential for algorithmic colonialism, where climate predictions affecting developing nations are generated by models they cannot themselves interrogate or modify. Moreover, the proprietary nature of some commercial AI systems creates tensions with scientific norms of transparency and reproducibility.

Looking forward, the optimal path likely involves what science studies scholar Sheila Jasanoff has called “technologies of humility” – approaches that acknowledge the limits of predictive knowledge while creating frameworks for adaptive governance under uncertainty. This suggests a role for AI not as a replacement for traditional climate science but as a complementary tool within a pluralistic methodology. Ensemble approaches that combine physics-based models, machine learning systems, and expert judgment can provide probabilistic projections that incorporate multiple lines of evidence while quantifying irreducible uncertainties. Participatory frameworks that engage diverse stakeholders in interpreting and applying AI-generated predictions can help ensure that technical capabilities serve social needs and environmental justice goals.

The integration of artificial intelligence into climate science thus presents both unprecedented opportunities and profound challenges. Neural networks offer genuine advantages in terms of computational efficiency, pattern recognition, and ability to extract signals from high-dimensional data. Yet their opacity, data dependence, and limited capacity for causal reasoning necessitate continued investment in traditional scientific approaches that prioritize mechanistic understanding. The future of climate prediction will likely be characterized not by the dominance of either paradigm but by creative synthesis – developing integrated methodologies that harness the strengths of both human and artificial intelligence in service of understanding and addressing Earth’s changing climate.

Mạng neural network phân tích dữ liệu khí hậu toàn cầu với các lớp xử lý phức tạp

Questions 27-31

Choose the correct letter, A, B, C or D.

According to the passage, the main epistemic value of traditional physics-based climate models is their ability to:

A) Process data faster than neural networks
B) Make more accurate short-term predictions
C) Provide mechanistic explanations of climate behavior
D) Use less computational resources

The author mentions Judea Pearl’s distinction between “seeing” and “doing” to illustrate:

A) The difference between observation and experimentation
B) The gap between correlation and causation in AI models
C) Why neural networks require extensive training data
D) How machine learning improves upon traditional methods

Physics-informed neural networks (PINNs) differ from standard neural networks by:

A) Using more training data
B) Running more quickly on supercomputers
C) Incorporating known physical laws into their design
D) Requiring less computational power

The passage suggests that the problem of “out-of-distribution generalization” is particularly serious because:

A) Historical climate data contains too many errors
B) Future climate may involve conditions with no historical precedent
C) Neural networks cannot process satellite imagery effectively
D) Traditional models are more accurate for long-term predictions

The author’s reference to “algorithmic colonialism” expresses concern about:

A) The energy consumption of large AI systems
B) Unequal access to AI technology and expertise
C) The proprietary nature of commercial software
D) The replacement of traditional climate science

Questions 32-36

Complete the summary using the list of words/phrases, A-L, below.

Neural networks achieve predictions through (32) __ of weighted connections rather than understanding physical processes. While techniques like (33) __ can identify which input features influence outputs, critics argue this only shows networks use relevant variables, not that they understand (34) __. The challenge of predicting climate behavior under conditions outside the (35) __ represents a major limitation. To address these issues, researchers are developing (36) __ that combine domain knowledge with machine learning flexibility.

A) training data
B) causal relationships
C) temperature patterns
D) vast networks
E) saliency mapping
F) hybrid architectures
G) computational efficiency
H) observational records
I) physical constraints
J) feedback mechanisms
K) statistical correlations
L) mechanistic insights

Questions 37-40

Answer the questions below.

Choose NO MORE THAN THREE WORDS from the passage for each answer.

What term does philosopher Karl Popper use to describe the quality of theories that make risky, testable predictions?
According to Sheila Jasanoff, what type of approach acknowledges the limits of predictive knowledge?
What does the author suggest neural networks offer genuine advantages in, apart from pattern recognition and computational efficiency?
What does the passage indicate will characterize the future of climate prediction instead of dominance by a single approach?

Answer Keys – Đáp Án

PASSAGE 1: Questions 1-13

TRUE
TRUE
FALSE
TRUE
FALSE
TRUE
continuously refine
deforestation
underwater sensors
augment
B
B
C

PASSAGE 2: Questions 14-26

D
A
G
E
C
B
F
grid resolution
parameterized
data-driven
NOT GIVEN
YES
NO

PASSAGE 3: Questions 27-40

C
B
C
B
B
D
E
B
A
F
boldness
technologies of humility
high-dimensional data
creative synthesis

Giải Thích Đáp Án Chi Tiết

Passage 1 – Giải Thích

Câu 1: TRUE

Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
Từ khóa: climate change effects, rising temperatures, unusual weather patterns
Vị trí trong bài: Đoạn 1, dòng 2-3
Giải thích: Bài đọc nêu rõ “Rising global temperatures, melting ice caps, extreme weather events, and changing precipitation patterns” – điều này khớp với phát biểu về rising temperatures và unusual weather patterns (paraphrase của extreme weather events).

Câu 2: TRUE

Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
Từ khóa: AI, process climate data, various sources, faster than human researchers
Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 2-4
Giải thích: Bài viết khẳng định “can process vast amounts of information from multiple sources simultaneously…far more quickly and accurately than human researchers” – đây là paraphrase trực tiếp của câu hỏi.

Câu 3: FALSE

Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
Từ khóa: traditional weather forecasting, completely ineffective, without AI
Vị trí trong bài: Đoạn 3, dòng 2-4
Giải thích: Bài đọc không nói traditional models “completely ineffective”. Thay vào đó, nó nói chúng “face limitations” nhưng vẫn “become increasingly sophisticated” – nghĩa là chúng vẫn hoạt động hiệu quả, chỉ có hạn chế.

Câu 5: FALSE

Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
Từ khóa: oceans absorb, more than half, carbon dioxide emissions
Vị trí trong bài: Đoạn 5, dòng 2
Giải thích: Bài viết nói rõ “approximately 30% of carbon dioxide emissions”, không phải “more than half” (>50%). Đây là mâu thuẫn rõ ràng với thông tin trong bài.

Câu 7: continuously refine

Dạng câu hỏi: Sentence Completion
Từ khóa: AI-based weather systems, predictions, new data
Vị trí trong bài: Đoạn 3, dòng 6-7
Giải thích: Cụm “continuously refine their predictions” xuất hiện chính xác trong ngữ cảnh mô tả khả năng của AI systems khi nhận thông tin mới.

Câu 10: augment

Dạng câu hỏi: Sentence Completion
Từ khóa: AI, rather than replace, human expertise
Vị trí trong bài: Đoạn 8, dòng 1-2
Giải thích: Bài viết nêu rõ “AI is a tool to augment rather than replace human expertise” – từ “augment” là đáp án chính xác cho câu hỏi.

Câu 11: B

Dạng câu hỏi: Multiple Choice
Từ khóa: limitation, traditional weather forecasting models
Vị trí trong bài: Đoạn 3, dòng 3-4
Giải thích: Bài đọc chỉ ra “they still face limitations in terms of computational power and the ability to incorporate all relevant variables” – điều này tương ứng với đáp án B.

Câu 13: C

Dạng câu hỏi: Multiple Choice
Từ khóa: effective climate research approach
Vị trí trong bài: Đoạn 8, dòng cuối
Giải thích: Bài viết kết luận “The most effective approach combines the computational power of AI with human creativity, intuition, and domain knowledge” – đây chính là sự kết hợp giữa AI và human expertise như đáp án C.

Passage 2 – Giải Thích

Câu 14: D

Dạng câu hỏi: Matching Information
Từ khóa: lack transparency, decision-making process
Vị trí trong bài: Section D – “Challenges in Implementation”
Giải thích: Section D thảo luận chi tiết về vấn đề “interpretability” và mô tả neural networks là “black boxes”, giải thích tại sao chúng thiếu transparency.

Câu 15: A

Dạng câu hỏi: Matching Information
Từ khóa: traditional climate models, divide Earth, calculations
Vị trí trong bài: Section A – “The Evolution of Climate Modeling”
Giải thích: Section A mô tả cách GCMs “divide the Earth’s atmosphere and oceans into a three-dimensional grid” để thực hiện các phép tính.

Câu 18: C

Dạng câu hỏi: Matching Information
Từ khóa: models, incorporate, traditional and AI
Vị trí trong bài: Section C – “Hybrid Approaches Gain Traction”
Giải thích: Section C nói về “hybrid models that combine physics-based and machine learning approaches”, chính xác với nội dung câu hỏi.

Câu 21: grid resolution

Dạng câu hỏi: Summary Completion
Từ khóa: computational costs, coarse
Vị trí trong bài: Section A, đoạn 1
Giải thích: Bài viết nêu “grid resolution must remain relatively coarse” do computational expense, đây là cụm từ chính xác cần điền.

Câu 24: NOT GIVEN

Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
Từ khóa: hybrid models, superior, purely traditional methods
Vị trí trong bài: Section C
Giải thích: Mặc dù bài viết nói hybrid approaches “show promise” và có advantages, nhưng tác giả không khẳng định chúng “superior” – đây là quan điểm không được nêu rõ.

Câu 26: NO

Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
Từ khóa: ML models, eventually completely replace, traditional models
Vị trí trong bài: Section H
Giải thích: Section H nói về “integrative approaches” và “synergy between AI and traditional climate science” – điều này mâu thuẫn với ý kiến rằng ML sẽ thay thế hoàn toàn traditional models.

Passage 3 – Giải Thích

Câu 27: C

Dạng câu hỏi: Multiple Choice
Từ khóa: epistemic value, traditional physics-based models
Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 5-7
Giải thích: Bài viết nêu rõ “The epistemic value of such models lies not only in their predictive accuracy but in their capacity to provide mechanistic insights” – đây chính là đáp án C.

Câu 28: B

Dạng câu hỏi: Multiple Choice
Từ khóa: Judea Pearl, “seeing” and “doing”
Vị trí trong bài: Đoạn 4, dòng 1-3
Giải thích: Bài viết sử dụng phân biệt này để minh họa “the difference between identifying correlational patterns…and understanding the causal mechanisms” – tương ứng với đáp án B về correlation vs causation.

Câu 30: B

Dạng câu hỏi: Multiple Choice
Từ khóa: out-of-distribution generalization, particularly serious
Vị trí trong bài: Đoạn 6, dòng 1-5
Giải thích: Bài viết giải thích vấn đề này nghiêm trọng vì climate system có thể “produce dynamics qualitatively different from those observed historically” và có “regimes with no historical analog” – đây chính là đáp án B.

Câu 32: D (vast networks)

Dạng câu hỏi: Summary Completion
Vị trí trong bài: Đoạn 3, dòng 2-3
Giải thích: Bài viết mô tả neural networks là “vast networks of weighted connections” – cụm “vast networks” phù hợp với ngữ cảnh tóm tắt.

Câu 34: B (causal relationships)

Dạng câu hỏi: Summary Completion
Vị trí trong bài: Đoạn 5, dòng cuối
Giải thích: Critics cho rằng post-hoc analyses chỉ cho thấy networks “use relevant features, not that they have learned the correct causal relationships” – đây là cụm từ cần điền.

Câu 37: boldness

Dạng câu hỏi: Short-answer Question
Từ khóa: Karl Popper, quality of theories, risky testable predictions
Vị trí trong bài: Đoạn 8, dòng 2-3
Giải thích: Bài viết nêu rõ Popper gọi đặc điểm này là “boldness” – từ này mô tả theories making specific, risky predictions.

Câu 40: creative synthesis

Dạng câu hỏi: Short-answer Question
Từ khóa: future of climate prediction, instead of dominance
Vị trí trong bài: Đoạn cuối, dòng cuối cùng
Giải thích: Bài viết kết luận “characterized not by the dominance of either paradigm but by creative synthesis” – đây là cụm từ trả lời chính xác câu hỏi.

Từ Vựng Quan Trọng Theo Passage

Passage 1 – Essential Vocabulary

Từ vựng	Loại từ	Phiên âm	Nghĩa tiếng Việt	Ví dụ từ bài	Collocation
pressing challenges	n phrase	/ˈpresɪŋ ˈtʃælɪndʒɪz/	thách thức cấp bách	Climate change represents one of the most pressing challenges	face pressing challenges
machine learning algorithms	n phrase	/məˈʃiːn ˈlɜːnɪŋ ˈælɡərɪðəmz/	thuật toán học máy	Machine learning algorithms have revolutionized climate analysis	develop/apply algorithms
revolutionized	v	/ˌrevəˈluːʃənaɪzd/	cách mạng hóa	AI has revolutionized the way scientists monitor climate	revolutionize the field
computational power	n phrase	/ˌkɒmpjuˈteɪʃənəl ˈpaʊə/	sức mạnh tính toán	Traditional models face limitations in computational power	increase computational power
retreat of glaciers	n phrase	/rɪˈtriːt əv ˈɡleɪʃəz/	sự thoái lui của sông băng	AI systems can measure the retreat of glaciers	monitor glacier retreat
oceanography	n	/ˌəʊʃəˈnɒɡrəfi/	hải dương học	AI is particularly valuable in oceanography	study/advance oceanography
regulating global temperatures	v phrase	/ˈreɡjuleɪtɪŋ ˈɡləʊbəl ˈtemprətʃəz/	điều tiết nhiệt độ toàn cầu	Oceans play a role in regulating global temperatures	help regulate temperatures
long-term climate trends	n phrase	/lɒŋ tɜːm ˈklaɪmət trendz/	xu hướng khí hậu dài hạn	AI can predict long-term climate trends	identify/analyze trends
democratized access	v phrase	/dɪˈmɒkrətaɪzd ˈækses/	dân chủ hóa quyền truy cập	AI has democratized access to climate information	democratize access to data
augment rather than replace	v phrase	/ɔːɡˈment ˈrɑːðə ðæn rɪˈpleɪs/	tăng cường thay vì thay thế	AI should augment rather than replace human expertise	augment human capabilities
ethical judgment	n phrase	/ˈeθɪkəl ˈdʒʌdʒmənt/	phán đoán đạo đức	AI lacks the ethical judgment of researchers	exercise ethical judgment
optimize renewable energy	v phrase	/ˈɒptɪmaɪz rɪˈnjuːəbəl ˈenədʒi/	tối ưu hóa năng lượng tái tạo	Using AI to optimize renewable energy systems	optimize energy production

Passage 2 – Essential Vocabulary

Từ vựng	Loại từ	Phiên âm	Nghĩa tiếng Việt	Ví dụ từ bài	Collocation
paradigm shift	n phrase	/ˈpærədaɪm ʃɪft/	sự chuyển dịch mô hình	Integration of ML has caused a paradigm shift	undergo a paradigm shift
physics-based models	n phrase	/ˈfɪzɪks beɪst ˈmɒdəlz/	mô hình dựa trên vật lý	Physics-based models rely on differential equations	develop physics-based models
General Circulation Models	n phrase	/ˈdʒenərəl ˌsɜːkjuˈleɪʃən ˈmɒdəlz/	mô hình tuần hoàn chung	GCMs have formed the backbone of climate prediction	run/validate GCMs
grid resolution	n phrase	/ɡrɪd ˌrezəˈluːʃən/	độ phân giải lưới	Grid resolution must remain relatively coarse	increase grid resolution
parameterized	v	/pəˈræmɪtəraɪzd/	tham số hóa	Sub-grid processes must be parameterized	parameterize physical processes
deep neural networks	n phrase	/diːp ˈnjʊərəl ˈnetwɜːks/	mạng neural sâu	Deep neural networks offer a different approach	train deep neural networks
data-driven methodology	n phrase	/ˈdeɪtə ˈdrɪvən ˌmeθəˈdɒlədʒi/	phương pháp luận dựa trên dữ liệu	ML uses a data-driven methodology	adopt data-driven approaches
hybrid models	n phrase	/ˈhaɪbrɪd ˈmɒdəlz/	mô hình lai ghép	Hybrid models combine physics and ML approaches	develop/implement hybrid models
interpretability	n	/ɪnˌtɜːprɪtəˈbɪləti/	khả năng giải thích	A concern is model interpretability	improve model interpretability
spurious correlations	n phrase	/ˈspjʊəriəs ˌkɒrəˈleɪʃənz/	tương quan giả	Networks may learn spurious correlations	identify spurious correlations
propagated	v	/ˈprɒpəɡeɪtɪd/	lan truyền	Data biases can be propagated by ML models	propagate errors/uncertainties
sparse observational networks	n phrase	/spɑːs ˌɒbzəˈveɪʃənəl ˈnetwɜːks/	mạng lưới quan sát thưa thớt	Certain regions have sparse observational networks	expand observational networks
emergent constraint approaches	n phrase	/ɪˈmɜːdʒənt kənˈstreɪnt əˈprəʊtʃɪz/	phương pháp ràng buộc nổi lên	Researchers advocate emergent constraint approaches	apply constraint approaches
transfer learning	n phrase	/ˈtrænsfɜː ˈlɜːnɪŋ/	học chuyển giao	Transfer learning shows promise for regional predictions	use transfer learning techniques
physics-informed neural networks	n phrase	/ˈfɪzɪks ɪnˈfɔːmd ˈnjʊərəl ˈnetwɜːks/	mạng neural có thông tin vật lý	PINNs incorporate physical constraints	develop PINNs for modeling

Passage 3 – Essential Vocabulary

Từ vựng	Loại từ	Phiên âm	Nghĩa tiếng Việt	Ví dụ từ bài	Collocation
epistemological shift	n phrase	/ɪˌpɪstəməˈlɒdʒɪkəl ʃɪft/	sự chuyển dịch nhận thức luận	AI represents an epistemological shift	undergo epistemological changes
mechanistic explanation	n phrase	/ˌmekəˈnɪstɪk ˌekspləˈneɪʃən/	giải thích cơ chế	Traditional science emphasizes mechanistic explanation	provide mechanistic explanations
socio-technical implications	n phrase	/ˌsəʊsiəʊ ˈteknɪkəl ˌɪmplɪˈkeɪʃənz/	hàm ý xã hội-kỹ thuật	AI raises socio-technical implications	examine socio-technical aspects
first principles	n phrase	/fɜːst ˈprɪnsəpəlz/	nguyên lý cơ bản	Understanding derived from first principles	reason from first principles
radiative transfer theory	n phrase	/ˈreɪdiətɪv ˈtrænsfɜː ˈθɪəri/	lý thuyết truyền bức xạ	Climate physics emphasizes radiative transfer theory	apply radiative transfer theory
epistemic value	n phrase	/ɪˈpɪstəmɪk ˈvæljuː/	giá trị nhận thức	Models have epistemic value beyond predictions	assess epistemic value
counterfactual scenarios	n phrase	/ˌkaʊntəˈfæktʃuəl səˈnɑːriəʊz/	các kịch bản phản thực tế	Scientists reason about counterfactual scenarios	explore counterfactual scenarios
continuous reciprocal causation	n phrase	/kənˈtɪnjuəs rɪˈsɪprəkəl kɔːˈzeɪʃən/	nhân quả tương hỗ liên tục	Networks operate by continuous reciprocal causation	demonstrate reciprocal causation
convolutional neural network	n phrase	/ˌkɒnvəˈluːʃənəl ˈnjʊərəl ˈnetwɜːk/	mạng neural tích chập	A convolutional neural network predicts rainfall	train convolutional networks
backpropagation	n	/ˌbækprɒpəˈɡeɪʃən/	lan truyền ngược	Parameters adjusted through backpropagation	use backpropagation algorithm
convective instability	n phrase	/kənˈvektɪv ˌɪnstəˈbɪləti/	bất ổn đối lưu	Understanding of convective instability processes	analyze convective instability
tropical cyclogenesis	n phrase	/ˈtrɒpɪkəl ˌsaɪkləʊˈdʒenəsɪs/	sự hình thành xoáy thuận nhiệt đới	Processes through which oceans fuel tropical cyclogenesis	study tropical cyclogenesis mechanisms
explainable AI	n phrase	/ɪkˈspleɪnəbəl eɪ aɪ/	AI có thể giải thích	Development of explainable AI techniques	implement explainable AI methods
saliency mapping	n phrase	/ˈseɪliənsi ˈmæpɪŋ/	lập bản đồ độ nổi bật	Methods such as saliency mapping identify features	apply saliency mapping techniques
out-of-distribution generalization	n phrase	/aʊt əv ˌdɪstrɪˈbjuːʃən dʒenərəlaɪˈzeɪʃən/	tổng quát hóa ngoài phân phối	Challenge of out-of-distribution generalization	improve out-of-distribution performance
thermohaline circulation	n phrase	/ˌθɜːməʊˈheɪlaɪn ˌsɜːkjuˈleɪʃən/	tuần hoàn nhiệt muối	The thermohaline circulation could alter trajectories	monitor thermohaline circulation
tipping points	n phrase	/ˈtɪpɪŋ pɔɪnts/	điểm tới hạn	Consequences of breaching tipping points	approach climate tipping points
differentiable programming	n phrase	/ˌdɪfəˈrenʃiəbəl ˈprəʊɡræmɪŋ/	lập trình khả vi	Differentiable programming embeds physics models	use differentiable programming
algorithmic colonialism	n phrase	/ˌælɡəˈrɪðmɪk kəˈləʊniəlɪzəm/	chủ nghĩa thuộc địa thuật toán	Concerns about algorithmic colonialism	address algorithmic colonialism issues
technologies of humility	n phrase	/tekˈnɒlədʒiz əv hjuːˈmɪləti/	công nghệ của sự khiêm tốn	Approaches Jasanoff calls technologies of humility	adopt technologies of humility

Bộ từ vựng chuyên ngành AI và khoa học khí hậu cho kỳ thi IELTS Reading

Chiến Lược Làm Bài IELTS Reading Hiệu Quả

Kỹ Thuật Skimming và Scanning

Skimming là kỹ năng đọc lướt nhanh để nắm ý chính của bài. Khi làm bài IELTS Reading, bạn nên dành 2-3 phút đầu để skim qua toàn bộ passage, chú ý đến:

Tiêu đề và các heading
Câu đầu tiên của mỗi đoạn (topic sentence)
Từ khóa được in đậm hoặc in nghiêng
Hình ảnh, biểu đồ, chú thích

Scanning là kỹ thuật tìm kiếm thông tin cụ thể. Sau khi đọc câu hỏi, bạn cần xác định keywords và scan nhanh trong bài để tìm vị trí chứa đáp án. Lưu ý rằng trong IELTS Reading, thông tin thường được paraphrase, vì vậy bạn cần tìm kiếm synonyms và cụm từ tương đương.

Xử Lý Các Dạng Câu Hỏi Khó

True/False/Not Given và Yes/No/Not Given là hai dạng câu hỏi gây khó khăn nhất cho thí sinh Việt Nam. Sự khác biệt cơ bản:

True/False/Not Given: Kiểm tra thông tin khách quan trong bài
Yes/No/Not Given: Kiểm tra ý kiến của tác giả

Chiến lược làm bài:

Đọc kỹ câu hỏi và xác định keywords
Tìm vị trí thông tin trong bài (thường theo thứ tự)
So sánh nghĩa, không chỉ từ ngữ
Not Given khi thông tin không được đề cập HOẶC không đủ để khẳng định

Matching Headings yêu cầu bạn nắm được ý chính của từng đoạn văn. Kỹ thuật hiệu quả:

Đọc tất cả headings trước
Đọc topic sentence và concluding sentence của mỗi đoạn
Loại trừ các headings đã dùng
Cẩn thận với “distractor words” – từ xuất hiện trong đoạn nhưng không phải ý chính

Quản Lý Thời Gian Trong Phòng Thi

Một trong những lỗi phổ biến nhất là phân bổ thời gian không hợp lý. Áp dụng quy tắc “1 phút 30 giây mỗi câu”:

40 câu × 1.5 phút = 60 phút
Nếu một câu hỏi khó quá, đánh dấu và quay lại sau
Dành 5 phút cuối để kiểm tra đáp án đã chép

Không bao giờ để trống câu nào – không có hình phạt cho câu trả lời sai, vì vậy hãy đoán một cách có logic dựa trên thông tin bạn có.

Cải Thiện Tốc Độ Đọc và Hiểu

Để đạt band điểm cao (7.0+), bạn cần có tốc độ đọc tối thiểu 250-300 từ/phút kèm theo độ hiểu 70-80%. Cách luyện tập:

Đọc extensive reading: Đọc rộng các chủ đề khác nhau từ The Guardian, BBC, National Geographic, Scientific American
Luyện tập chunking: Đọc theo nhóm từ thay vì từng từ một
Mở rộng vốn từ vựng học thuật: Học Academic Word List và chủ đề phổ biến trong IELTS
Làm bài thường xuyên: Ít nhất 3 full tests mỗi tuần trong giai đoạn ôn tập

Phân Tích Chủ Đề AI và Climate Change Trong IELTS

Tần Suất Xuất Hiện và Tầm Quan Trọng

Chủ đề AI in monitoring and predicting climate changes kết hợp hai xu hướng nóng trong đề thi IELTS gần đây: công nghệ AI và biến đổi khí hậu. Theo thống kê từ Cambridge IELTS 15-18 và các đề thi thực tế, các chủ đề liên quan xuất hiện với tần suất:

Biến đổi khí hậu và môi trường: 15-20% passages
Công nghệ và khoa học: 20-25% passages
Sự kết hợp cả hai: 5-8% passages

Việc nắm vững vocabulary và background knowledge về AI và climate science không chỉ giúp bạn trong phần Reading mà còn có thể áp dụng cho Writing Task 2 và Speaking Part 3.

Các Góc Độ Thường Gặp

IELTS thường tiếp cận chủ đề này từ nhiều góc độ:

Technical perspective: Cách AI hoạt động, machine learning algorithms, neural networks
Environmental impact: Tác động của biến đổi khí hậu, vai trò của AI trong monitoring
Social implications: Ảnh hưởng đến cộng đồng, policy-making, sustainable development
Ethical considerations: Vấn đề về data privacy, algorithmic bias, equitable access

Mỗi passage trong bộ đề này đại diện cho một góc độ khác nhau, giúp bạn làm quen với cách IELTS xử lý một chủ đề phức tạp từ nhiều khía cạnh.

Chiến lược và kỹ thuật làm bài IELTS Reading đạt điểm cao

Background Knowledge Cần Thiết

Mặc dù IELTS Reading không yêu cầu kiến thức chuyên sâu, việc hiểu biết cơ bản về các khái niệm sau sẽ giúp bạn đọc hiểu nhanh hơn:

Về AI:

Machine learning vs. deep learning
Neural networks và cách chúng hoạt động
Big data và data analytics
Predictive modeling

Về Climate Science:

Greenhouse effect và global warming
Carbon emissions và carbon footprint
Climate models và weather forecasting
Renewable energy và sustainability

Thuật ngữ kết hợp:

Remote sensing và satellite imagery
Climate data assimilation
Predictive algorithms cho extreme weather
AI-powered environmental monitoring

Liên Kết Với Các Kỹ Năng Khác

Nội dung về AI và climate change có thể xuất hiện trong:

Writing Task 2: Đề bài như “Some people believe that technology like AI is essential for addressing climate change. Others argue that behavioral changes are more important. Discuss both views and give your opinion.”

Speaking Part 3: Câu hỏi như “How can technology help solve environmental problems?” hoặc “What role should governments play in regulating artificial intelligence?”

Việc học vocabulary từ bài Reading này sẽ cung cấp language resources quý giá cho cả ba skills còn lại.

Lời Khuyên Từ Giảng Viên

Tránh Những Sai Lầm Phổ Biến

Sau 20 năm giảng dạy IELTS, tôi nhận thấy học viên Việt Nam thường mắc những lỗi sau:

Dựa vào kiến thức bản thân thay vì thông tin trong bài: IELTS Reading kiểm tra khả năng đọc hiểu, không phải kiến thức chung. Luôn tìm evidence trong passage.
Bỏ qua instructions: Nhiều thí sinh mất điểm vì viết quá số từ quy định (ví dụ: NO MORE THAN TWO WORDS) hoặc không chú ý đến yêu cầu về dạng từ.
Không paraphrase khi tìm kiếm thông tin: IELTS thường paraphrase keywords trong câu hỏi. Nếu bạn chỉ tìm từ y hệt, bạn sẽ không tìm được đáp án.
Đọc từng từ một thay vì đọc theo chunks: Điều này làm chậm tốc độ đọc và giảm khả năng hiểu ý nghĩa tổng thể.
Để câu trả lời trống: Luôn nhớ rằng không có điểm âm trong IELTS Reading.

Lộ Trình Ôn Tập Hiệu Quả

8-12 tuần trước khi thi:

Tuần 1-2: Đánh giá trình độ hiện tại, xác định điểm yếu
Tuần 3-4: Học vocabulary theo chủ đề, luyện từng dạng câu hỏi riêng lẻ
Tuần 5-6: Làm full tests, phân tích lỗi sai
Tuần 7-8: Tăng cường tốc độ, luyện time management
Tuần 9-10: Làm bài thi thử trong điều kiện giống thật
Tuần 11-12: Review vocabulary, làm quen với test day procedures

Mỗi ngày nên:

Đọc ít nhất 30-45 phút (academic texts)
Học 15-20 từ vựng mới trong ngữ cảnh
Làm 1 passage với time limit
Review và phân tích mistakes

Nguồn Tài Liệu Luyện Tập

Chính thức từ Cambridge:

Cambridge IELTS 15-19 (ưu tiên các cuốn mới nhất)
IELTS Trainer (Cambridge)
Official IELTS Practice Materials

Đọc extensive reading:

The Guardian (Environment section)
New Scientist
National Geographic
MIT Technology Review (cho chủ đề AI)

Online resources:

IELTS Liz (ieltsliz.com)
British Council IELTS
IDP IELTS Prepare

Lưu ý rằng chất lượng quan trọng hơn số lượng – tốt hơn là làm ít bài nhưng phân tích kỹ càng hơn là làm nhiều bài mà không review.

Đánh Giá Mức Độ và Điểm Số

Cách Tính Điểm IELTS Reading

IELTS Reading được chấm theo số câu trả lời đúng (raw score) và sau đó quy đổi sang band score từ 0-9. Bảng quy đổi có thể khác nhau đôi chút giữa Academic và General Training:

Academic Reading Band Score:

Band 9.0: 39-40 câu đúng
Band 8.5: 37-38 câu đúng
Band 8.0: 35-36 câu đúng
Band 7.5: 33-34 câu đúng
Band 7.0: 30-32 câu đúng
Band 6.5: 27-29 câu đúng
Band 6.0: 23-26 câu đúng
Band 5.5: 19-22 câu đúng
Band 5.0: 15-18 câu đúng

Để đạt band 7.0 trở lên (yêu cầu của hầu hết các trường đại học và chương trình định cư), bạn cần trả lời đúng ít nhất 30/40 câu – tương đương 75% accuracy.

Tự Đánh Giá Sau Khi Làm Bài

Sau khi hoàn thành bộ đề này, hãy tự đánh giá theo các tiêu chí:

Về độ chính xác:

Passage 1 (Easy): Mục tiêu tối thiểu 10-11/13 câu đúng
Passage 2 (Medium): Mục tiêu 9-11/13 câu đúng
Passage 3 (Hard): Mục tiêu 8-10/14 câu đúng

Về thời gian:

Passage 1: Hoàn thành trong 15-17 phút?
Passage 2: Hoàn thành trong 18-20 phút?
Passage 3: Hoàn thành trong 23-25 phút?

Về chiến lược:

Bạn có skim passage trước khi đọc câu hỏi không?
Bạn có scan hiệu quả để tìm keywords không?
Bạn có quay lại kiểm tra đáp án không chắc chắn không?
Bạn có để trống câu nào không?

Kế Hoạch Cải Thiện Dựa Trên Điểm Số

Nếu điểm của bạn < 5.0 (< 15 câu đúng):

Focus: Xây dựng nền tảng vocabulary và grammar
Practice: Bắt đầu với passages ngắn hơn (400-500 từ)
Timeline: Cần 3-4 tháng luyện tập đều đặn
Priority: Học 30-50 từ vựng học thuật mỗi tuần

Nếu điểm của bạn 5.0-6.0 (15-26 câu đúng):

Focus: Cải thiện speed và scanning techniques
Practice: Làm từng dạng câu hỏi riêng lẻ để master
Timeline: 2-3 tháng với practice mỗi ngày
Priority: Học paraphrasing và synonyms

Nếu điểm của bạn 6.5-7.0 (27-32 câu đúng):

Focus: Tăng accuracy ở passages khó
Practice: Full tests trong điều kiện thi thật
Timeline: 4-6 tuần với intensive practice
Priority: Phân tích chi tiết các câu sai để tránh repeat mistakes

Nếu điểm của bạn > 7.5 (> 33 câu đúng):

Focus: Maintain performance, reduce careless errors
Practice: Challenging academic texts ngoài IELTS materials
Timeline: 2-3 tuần consolidation
Priority: Test day strategies và stress management

Chủ đề AI và climate change đang ngày càng trở nên quan trọng không chỉ trong IELTS mà còn trong thế giới thực. Hy vọng bộ đề thi mẫu này đã cung cấp cho bạn một trải nghiệm luyện tập chất lượng, giúp bạn làm quen với cấu trúc đề thi, các dạng câu hỏi, và đặc biệt là xây dựng được vốn từ vựng chuyên ngành. Hãy nhớ rằng IELTS Reading không chỉ đơn thuần là kỹ năng đọc tiếng Anh mà còn là khả năng quản lý thời gian, áp dụng chiến lược phù hợp, và duy trì sự tập trung trong 60 phút. Chúc bạn đạt được band điểm mục tiêu trong kỳ thi sắp tới!

IELTS Reading: AI Giám Sát và Dự Đoán Biến Đổi Khí Hậu – Đề Thi Mẫu Có Đáp Án