IELTS Writing Task 2: The Effects of Social Media Algorithms – Bài Mẫu Band 5-9 & Phân Tích Chi Tiết

Giới thiệu về chủ đề thuật toán mạng xã hội trong IELTS Writing Task 2

Trong những năm gần đây, các thuật toán mạng xã hội đã trở thành một chủ đề nóng hổi và thường xuyên xuất hiện trong kỳ thi IELTS Writing Task 2. Đây là một chủ đề thuộc nhóm Technology và Media, yêu cầu thí sinh thể hiện khả năng phân tích sâu sắc về tác động của công nghệ đối với cách chúng ta tiếp nhận thông tin.

Chủ đề này đặc biệt quan trọng vì nó phản ánh một hiện tượng đang diễn ra trong cuộc sống hàng ngày của hầu hết mọi người. Việc hiểu rõ cách thuật toán hoạt động và ảnh hưởng của chúng không chỉ giúp bạn viết bài tốt hơn mà còn nâng cao nhận thức về vấn đề xã hội đương đại.

Trong bài viết này, bạn sẽ được học:

• 3 bài mẫu hoàn chỉnh cho band 5-6, 6.5-7 và 8-9 với phân tích chi tiết
• Cách phân tích đề bài và lập dàn ý hiệu quả
• Từ vựng chuyên ngành và cấu trúc câu “ăn điểm”
• Những lỗi thường gặp của học viên Việt Nam và cách khắc phục

Một số đề thi thực tế đã xuất hiện:

• “Social media algorithms increasingly decide what information people see online. Is this a positive or negative development?” (Tháng 3/2023)
• “Some people think that social media platforms should be responsible for controlling the content shown to users through algorithms. To what extent do you agree or disagree?” (Tháng 9/2023)

Đề Writing Part 2 thực hành

Social media algorithms increasingly filter and personalize the content that users see, creating individualized information environments. Some people believe this enhances user experience, while others worry it creates “echo chambers” that limit exposure to diverse viewpoints.

Discuss both views and give your own opinion.

Dịch đề: Các thuật toán mạng xã hội ngày càng lọc và cá nhân hóa nội dung mà người dùng nhìn thấy, tạo ra môi trường thông tin được cá nhân hóa. Một số người tin rằng điều này nâng cao trải nghiệm người dùng, trong khi những người khác lo ngại nó tạo ra “phòng vang” (echo chambers) hạn chế tiếp xúc với các quan điểm đa dạng.

Thảo luận cả hai quan điểm và đưa ra ý kiến của bạn.

Phân tích đề bài:

Đây là dạng Discussion + Opinion essay – một trong những dạng phổ biến nhất trong IELTS Writing Task 2. Yêu cầu cụ thể:

1. Thảo luận quan điểm thứ nhất: Thuật toán cá nhân hóa nội dung giúp nâng cao trải nghiệm người dùng
2. Thảo luận quan điểm thứ hai: Thuật toán tạo ra “echo chambers”, hạn chế sự đa dạng quan điểm
3. Đưa ra ý kiến cá nhân: Bạn đồng ý với quan điểm nào hơn hoặc có quan điểm cân bằng

Các thuật ngữ quan trọng cần hiểu:

• Algorithms: Thuật toán – các công thức toán học quyết định nội dung hiển thị
• Filter and personalize: Lọc và cá nhân hóa – quá trình chọn lọc nội dung phù hợp với sở thích cá nhân
• Echo chambers: Phòng vang – môi trường thông tin chỉ phản ánh lại quan điểm của chính người dùng
• Diverse viewpoints: Quan điểm đa dạng – các ý kiến khác nhau, đôi khi trái ngược

Những lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:

• Chỉ tập trung vào một quan điểm, bỏ qua quan điểm còn lại
• Không đưa ra ý kiến cá nhân rõ ràng ở phần mở bài và kết bài
• Sử dụng từ vựng chung chung như “good”, “bad” thay vì từ vựng học thuật
• Thiếu ví dụ cụ thể để minh họa cho luận điểm

Cách tiếp cận chiến lược:

Cấu trúc 4 đoạn được khuyên dùng:

1. Introduction: Paraphrase đề bài + nêu rõ cả hai quan điểm sẽ được thảo luận + thesis statement (ý kiến của bạn)
2. Body 1: Phân tích quan điểm tích cực (enhanced user experience)
3. Body 2: Phân tích quan điểm tiêu cực (echo chambers)
4. Conclusion: Tóm tắt cả hai quan điểm + nhấn mạnh lại ý kiến cá nhân

Lưu ý: Bạn nên dành nhiều diễn đạt hơn cho quan điểm mà bạn ủng hộ để thể hiện rõ ràng lập trường của mình.

Minh họa về cách thuật toán mạng xã hội ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng và việc tiếp nhận thông tin trong IELTS Writing Task 2

Bài mẫu Band 8-9

Bài viết Band 8-9 thể hiện khả năng sử dụng ngôn ngữ linh hoạt, chính xác với các luận điểm được phát triển đầy đủ và logic. Bài viết dưới đây minh họa cách xử lý đề bài một cách toàn diện với từ vựng phong phú và cấu trúc câu đa dạng.

The proliferation of artificial intelligence has fundamentally transformed how individuals consume digital content, with sophisticated algorithms curating personalized information feeds on social media platforms. While proponents argue that this technological advancement optimizes user engagement, critics contend that it fosters intellectual insularity. I believe that although algorithmic personalization offers certain conveniences, its tendency to create echo chambers poses more significant societal risks.

Advocates of algorithm-driven content curation emphasize its capacity to enhance user experience through relevance and efficiency. By analyzing browsing patterns, engagement metrics, and demographic data, these algorithms can predict user preferences with remarkable accuracy, thereby eliminating the need to sift through irrelevant information. For instance, a user interested in environmental sustainability will predominantly encounter content related to climate action, renewable energy, and conservation efforts, creating a streamlined and satisfying browsing experience. Furthermore, this personalization can facilitate meaningful connections by recommending communities and individuals with shared interests, potentially fostering collaboration and support networks.

However, the algorithmic reinforcement of existing beliefs creates insular information environments that fundamentally undermine democratic discourse. When users are consistently exposed only to viewpoints that align with their pre-existing opinions, they become increasingly entrenched in their perspectives and less receptive to alternative narratives. This phenomenon, commonly termed an “echo chamber,” has been linked to rising political polarization and the proliferation of misinformation. The 2016 U.S. presidential election exemplifies this concern, where algorithmic filtering contributed to the viral spread of partisan content and fake news, with users rarely encountering fact-based information that challenged their political leanings. Moreover, this limited exposure to diverse viewpoints stifles critical thinking skills, as individuals lose opportunities to evaluate competing arguments and refine their understanding through intellectual challenge.

In conclusion, while algorithmic personalization undoubtedly offers convenience and relevance, its propensity to create echo chambers represents a more pressing concern. The erosion of diverse discourse threatens not only individual intellectual development but also the foundational principles of democratic societies. Therefore, platforms should implement measures to ensure users encounter a balanced spectrum of viewpoints, even when this conflicts with algorithmic efficiency.

Phân tích Band điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	9	Bài viết trả lời đầy đủ tất cả yêu cầu của đề bài, thảo luận cân bằng cả hai quan điểm với độ sâu cao. Ý kiến cá nhân được thể hiện rõ ràng ngay từ đoạn mở bài và nhấn mạnh xuyên suốt bài viết. Các luận điểm được phát triển đầy đủ với ví dụ cụ thể (bầu cử Mỹ 2016) và giải thích sâu sắc.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	9	Bài viết có cấu trúc logic hoàn hảo với sự chuyển tiếp mượt mà giữa các đoạn. Sử dụng đa dạng linking devices một cách tinh tế (While proponents argue, However, Furthermore, Moreover, Therefore). Mỗi đoạn có một ý chính rõ ràng và được phát triển có hệ thống. Không có sự lặp lại hay mất mạch.
Lexical Resource (Từ vựng)	9	Vốn từ vựng rất phong phú với nhiều collocation học thuật chính xác (sophisticated algorithms curating, intellectual insularity, algorithmic reinforcement, democratic discourse, partisan content). Sử dụng từ đồng nghĩa linh hoạt để tránh lặp (personalization/curation, viewpoints/perspectives/narratives). Không có lỗi từ vựng.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	9	Sử dụng đa dạng cấu trúc câu phức tạp một cách chính xác và tự nhiên (mệnh đề quan hệ, phân từ, câu điều kiện, câu bị động). Kiểm soát tốt các cấu trúc dài mà không mắc lỗi. Có một số cấu trúc nâng cao như “its tendency to create” và “where algorithmic filtering contributed” được sử dụng chính xác hoàn toàn.

Các yếu tố giúp bài này được chấm điểm cao

1. Thesis statement mạnh mẽ và rõ ràng: Câu cuối đoạn mở bài không chỉ nêu ý kiến mà còn chỉ ra lý do tại sao một quan điểm quan trọng hơn, tạo nền tảng vững chắc cho toàn bài.

2. Ví dụ cụ thể và có căn cứ: Việc đề cập đến bầu cử Mỹ 2016 không chỉ là một ví dụ trừu tượng mà được kết nối trực tiếp với luận điểm về echo chambers và misinformation, cho thấy khả năng áp dụng kiến thức thực tế.

3. Cân bằng giữa hai quan điểm: Mặc dù có lập trường rõ ràng, bài viết vẫn dành một đoạn văn đầy đủ để thảo luận công bằng về lợi ích của thuật toán, thể hiện tư duy phản biện toàn diện.

4. Từ vựng học thuật được sử dụng chính xác: Các cụm từ như “algorithmic reinforcement”, “insular information environments”, “democratic discourse” không chỉ ấn tượng mà còn được sử dụng đúng ngữ cảnh, thể hiện hiểu biết sâu về chủ đề.

5. Liên kết ý tưởng tinh tế: Các câu không chỉ được nối bằng linking words mà còn thông qua logic nội dung. Ví dụ, câu “Moreover, this limited exposure…” nối tiếp tự nhiên từ ý về echo chambers ở câu trước.

6. Kết bài có tầm nhìn rộng: Thay vì chỉ tóm tắt, đoạn kết còn mở rộng vấn đề lên tầm xã hội (“foundational principles of democratic societies”) và đưa ra giải pháp (“platforms should implement measures”), cho thấy khả năng tư duy phê phán cao.

7. Cấu trúc câu đa dạng và phức tạp: Bài viết sử dụng nhiều dạng câu khác nhau – câu phức với nhiều mệnh đề, câu có cụm phân từ, câu bị động – tất cả được kết hợp một cách tự nhiên và chính xác, tránh sự đơn điệu.

Bài mẫu Band 6.5-7

Bài viết Band 6.5-7 thể hiện khả năng trình bày ý tưởng rõ ràng với từ vựng và ngữ pháp tương đối tốt, nhưng chưa đạt đến độ tinh tế và phức tạp của Band 8-9. Bài viết vẫn hoàn thành yêu cầu đề bài nhưng với độ phát triển ý tưởng ở mức trung bình khá.

In today’s digital age, social media algorithms play an important role in deciding what content users see on their feeds. Some people think this is beneficial for users, while others believe it creates problems by limiting different opinions. In my opinion, although personalized content has some advantages, the negative effects are more serious.

On the one hand, algorithmic content filtering can improve the user experience in several ways. Firstly, it saves time by showing only relevant information that matches users’ interests and preferences. For example, if someone enjoys cooking, the algorithm will show more recipes and cooking videos, making their social media browsing more enjoyable and efficient. Secondly, personalized content helps users discover new things they might like. The algorithm can recommend similar accounts, groups, or topics based on past behavior, which helps people find communities with shared interests. This can be especially helpful for learning new skills or finding support groups.

On the other hand, the creation of echo chambers is a significant concern that cannot be ignored. When algorithms only show content that agrees with our existing views, we become less exposed to different perspectives and opinions. This can lead to narrow-mindedness and make people more extreme in their beliefs. For instance, during political campaigns, voters may only see news and posts that support their preferred candidate, which prevents them from understanding the full picture. Additionally, echo chambers can spread false information more easily because users are not exposed to fact-checking or alternative viewpoints. This problem has become worse in recent years, with many people believing in conspiracy theories and fake news.

In conclusion, while algorithmic personalization offers convenience and helps users find relevant content, I believe the problems it creates, particularly echo chambers and limited exposure to diverse views, are more damaging. Social media companies should find ways to balance personalization with diversity of content to ensure users receive a well-rounded information diet.

Phân tích Band điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	7	Bài viết trả lời đầy đủ các yêu cầu của đề bài, thảo luận cả hai quan điểm và đưa ra ý kiến cá nhân rõ ràng. Tuy nhiên, các luận điểm được phát triển ở mức độ cơ bản hơn so với Band 8-9, với ví dụ còn chung chung. Ý tưởng chính được trình bày nhưng thiếu chiều sâu phân tích.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	7	Cấu trúc bài viết logic với các đoạn văn được tổ chức rõ ràng. Sử dụng linking devices phù hợp nhưng đôi khi còn đơn giản và dễ đoán (Firstly, Secondly, On the other hand). Progression của ý tưởng tương đối mượt mà nhưng chưa thực sự tinh tế như Band cao hơn.
Lexical Resource (Từ vựng)	6.5	Sử dụng từ vựng đủ để truyền đạt ý nghĩa với một số collocations tốt (algorithmic content filtering, personalized content, echo chambers). Tuy nhiên, vẫn có xu hướng dùng từ vựng phổ thông (important role, serious problem) thay vì từ học thuật cao cấp hơn. Phạm vi từ vựng ở mức trung bình khá.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	7	Sử dụng nhiều cấu trúc câu phức với độ chính xác khá tốt. Có sự kết hợp giữa câu đơn và câu phức một cách hợp lý. Một số lỗi nhỏ không ảnh hưởng đến sự hiểu nghĩa. Tuy nhiên, độ phức tạp của cấu trúc câu chưa đạt đến mức Band 8-9.

So sánh với bài Band 8-9

1. Độ phức tạp của từ vựng:

• Band 8-9: “sophisticated algorithms curating personalized information feeds”, “intellectual insularity”, “algorithmic reinforcement”
• Band 6.5-7: “algorithms play an important role”, “algorithmic content filtering”, “echo chambers”
• Nhận xét: Bài Band 8-9 sử dụng collocation phức tạp và từ vựng học thuật cao cấp, trong khi Band 6.5-7 dùng cụm từ đơn giản hơn và dễ hiểu hơn.

2. Cấu trúc câu:

• Band 8-9: “By analyzing browsing patterns, engagement metrics, and demographic data, these algorithms can predict user preferences with remarkable accuracy, thereby eliminating the need to sift through irrelevant information.”
• Band 6.5-7: “Firstly, it saves time by showing only relevant information that matches users’ interests and preferences.”
• Nhận xét: Câu Band 8-9 dài, phức tạp với nhiều mệnh đề và cụm từ, trong khi Band 6.5-7 ngắn gọn, trực tiếp hơn. Tuy nhiên bài Band 6.5-7 có ưu điểm là rõ ràng và dễ theo dõi.

3. Phát triển ý tưởng:

• Band 8-9: Đưa ra ví dụ cụ thể (bầu cử Mỹ 2016) và giải thích chi tiết hậu quả của echo chambers đối với xã hội dân chủ
• Band 6.5-7: Đưa ra ví dụ chung chung về chiến dịch chính trị mà không có chi tiết cụ thể
• Nhận xét: Band 8-9 thể hiện khả năng phân tích sâu với ví dụ có căn cứ, còn Band 6.5-7 đưa ra ý tưởng đúng nhưng chưa phát triển đầy đủ.

4. Linking và Coherence:

• Band 8-9: Sử dụng linking tinh tế như “However”, “Moreover”, “Furthermore” kết hợp với liên kết logic tự nhiên giữa các câu
• Band 6.5-7: Dựa nhiều vào các cụm từ liên kết cơ bản như “Firstly”, “Secondly”, “On the one hand/other hand”
• Nhận xét: Cả hai đều có coherence tốt, nhưng Band 8-9 tự nhiên hơn và ít “cứng nhắc” hơn trong cách nối ý.

5. Introduction và Conclusion:

• Band 8-9: Introduction có paraphrase phức tạp và thesis statement mạnh mẽ; Conclusion mở rộng vấn đề lên tầm xã hội và đưa ra giải pháp
• Band 6.5-7: Introduction đơn giản, trực tiếp; Conclusion tóm tắt cơ bản với đề xuất chung chung
• Nhận xét: Band 8-9 thể hiện tư duy phản biện sâu sắc hơn và khả năng mở rộng vấn đề tốt hơn.

Đối với các bạn muốn hiểu thêm về những ảnh hưởng rộng hơn của công nghệ số, bài viết về how to promote the responsible use of digital media có thể cung cấp góc nhìn bổ sung về cách sử dụng phương tiện truyền thông một cách có trách nhiệm.

So sánh đặc điểm các bài viết IELTS Writing Task 2 band khác nhau về chủ đề thuật toán mạng xã hội

Bài mẫu Band 5-6

Bài viết Band 5-6 thể hiện khả năng truyền đạt ý tưởng cơ bản nhưng còn nhiều hạn chế về từ vựng, ngữ pháp và cách phát triển ý. Các lỗi trong bài này là những lỗi thực tế mà học viên Việt Nam thường gặp phải.

Nowadays, social media is very popular and many people use it everyday. The algorithms of social media decide what we can see on the screen. Some people think this is good thing but other people think it is bad thing because it make echo chambers. I will discuss both side in this essay.

First, algorithms can help user to have better experience when using social media. It can show the things that we like to see. For example, if I like to watch videos about travel, the algorithm will show me more travel videos. This is very convenient because I don’t need to search for it. Also, it help me to save time. I can see what I want quickly without looking at many things I don’t like. This make social media more interesting and fun to use.

However, echo chambers is a big problem of algorithms. When we only see the information that we agree with, we don’t know about other opinions. This can make us think in only one way. Like in politics, if someone support one party, they will only see news about that party and think other party is bad. This is not good for society because people need to hear different ideas. Also, fake news can spread easy in echo chambers because nobody check if it is true or false.

Another problem is that algorithms can make people addicted to social media. Because the content is always interesting for them, they spend too much time on social media and forget about real life. This can effect their work and study. Young people especially have this problem because they cannot control themselves.

In conclusion, I think algorithms have both good and bad effects. The good thing is convenience and the bad thing is echo chambers and addiction. Social media companies should make their algorithms better so that people can see different types of information, not only what they like.

Phân tích Band điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	5.5	Bài viết cố gắng trả lời câu hỏi và đề cập đến cả hai quan điểm, nhưng cách phát triển ý còn hạn chế. Một số luận điểm chưa liên quan trực tiếp đến đề bài (như vấn đề addiction được thêm vào body 2 mà không có trong đề). Ý kiến cá nhân không rõ ràng và chỉ được nêu sơ sài ở kết bài.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	5.5	Có cố gắng tổ chức bài viết thành các đoạn văn nhưng việc phân đoạn chưa hợp lý (body 2 có quá nhiều ý không liên quan chặt chẽ). Sử dụng linking words cơ bản (First, However, Also, In conclusion) nhưng đôi khi không tự nhiên. Thiếu sự liên kết chặt chẽ giữa các câu trong cùng một đoạn.
Lexical Resource (Từ vựng)	5	Từ vựng ở mức cơ bản với nhiều lặp từ (good thing, bad thing, social media). Có một số cụm từ liên quan đến chủ đề (algorithms, echo chambers) nhưng sử dụng không linh hoạt. Nhiều lỗi từ vựng và word choice không phù hợp (effect thay vì affect, make echo chambers thay vì create). Thiếu paraphrase và đa dạng biểu đạt.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	5	Sử dụng chủ yếu câu đơn và một số câu phức đơn giản. Có nhiều lỗi ngữ pháp ảnh hưởng đến sự rõ ràng: lỗi chia động từ (it make, it help), lỗi mạo từ (is good thing, is bad thing), lỗi số ít/số nhiều (other people think), lỗi dạng từ (effect thay vì affect). Tuy nhiên vẫn có thể hiểu được ý chính của bài viết.

Những lỗi sai của bài – phân tích & giải thích

Lỗi sai	Loại lỗi	Sửa lại	Giải thích
“social media is very popular”	Từ vựng/Cấu trúc	“social media has become increasingly prevalent” hoặc “social media platforms are ubiquitous”	Từ “popular” quá đơn giản cho bài luận học thuật. Nên dùng từ vựng cao cấp hơn và cấu trúc biểu đạt sự thay đổi theo thời gian.
“this is good thing but other people think it is bad thing”	Ngữ pháp (Mạo từ) + Từ vựng	“this is a positive development, while others consider it detrimental”	Thiếu mạo từ “a” trước “good thing” và “bad thing”. Ngoài ra, “good/bad thing” quá chung chung, nên dùng “positive development/detrimental” để học thuật hơn.
“it make echo chambers”	Ngữ pháp (Chia động từ)	“it creates echo chambers”	Với chủ ngữ “it” (số ít, ngôi thứ 3), động từ phải thêm “s”: makes. Tuy nhiên “create” phù hợp hơn “make” trong ngữ cảnh này. Đây là lỗi rất phổ biến của học viên Việt Nam vì tiếng Việt không chia động từ.
“I will discuss both side”	Ngữ pháp (Số nhiều)	“I will discuss both sides”	“Both” (cả hai) đi với danh từ số nhiều “sides”. Đây là lỗi số ít/số nhiều thường gặp vì tiếng Việt không phân biệt rõ ràng.
“algorithms can help user”	Ngữ pháp (Mạo từ/Số nhiều)	“algorithms can help users” hoặc “algorithms can help the user”	Danh từ đếm được số ít cần có mạo từ (a/an/the). Trong trường hợp này nên dùng số nhiều “users” để chỉ chung người dùng.
“it help me to save time”	Ngữ pháp (Chia động từ)	“it helps me save time” hoặc “it helps me to save time”	Với chủ ngữ “it” cần thêm “s” vào động từ. Ngoài ra, trong tiếng Anh, sau “help” có thể dùng “to V” hoặc “V” đều được, nhưng “V” tự nhiên hơn.
“This make social media more interesting”	Ngữ pháp (Chia động từ)	“This makes social media more interesting”	Tương tự các lỗi trên, chủ ngữ “This” (số ít) cần động từ “makes”. Lỗi này xuất hiện nhiều lần trong bài, cho thấy đây là điểm yếu cố hữu cần lưu ý.
“echo chambers is a big problem”	Ngữ pháp (Số nhiều)	“echo chambers are a significant concern”	“Echo chambers” là danh từ số nhiều nên động từ to be phải là “are” không phải “is”. Thêm vào đó, “significant concern” học thuật hơn “big problem”.
“if someone support one party”	Ngữ pháp (Chia động từ)	“if someone supports one party”	“Someone” là đại từ số ít, ngôi thứ 3 nên động từ phải có “s”: supports.
“fake news can spread easy”	Ngữ pháp (Từ loại)	“fake news can spread easily”	Sau động từ “spread” cần trạng từ “easily” không phải tính từ “easy” để bổ nghĩa cho động từ. Đây là lỗi phân biệt tính từ/trạng từ phổ biến.
“This can effect their work”	Từ vựng (Word choice)	“This can affect their work”	“Effect” là danh từ (hiệu ứng), “affect” là động từ (ảnh hưởng). Đây là cặp từ dễ nhầm lẫn vì phát âm gần giống nhau. Cần nhớ: affect = động từ, effect = danh từ (trong hầu hết trường hợp).
“other opinions”	Từ vựng	“alternative viewpoints” hoặc “diverse perspectives”	“Other opinions” quá đơn giản. Trong IELTS Writing nên sử dụng từ vựng học thuật như “alternative viewpoints”, “diverse perspectives” để thể hiện vốn từ vựng phong phú hơn.

Cách Cải Thiện Từ Band 6 Lên Band 7

Để nâng band điểm từ 5-6 lên 6.5-7, học viên cần tập trung vào các điểm sau:

1. Nắm vững ngữ pháp cơ bản:

• Chia động từ đúng: Đây là lỗi nghiêm trọng nhất trong bài. Hãy nhớ quy tắc: chủ ngữ số ít ngôi thứ 3 (he/she/it/this/that/someone) + động từ thêm s/es. Luyện tập bằng cách viết câu đơn giản trước khi viết câu phức.
• Sử dụng mạo từ (a/an/the): Học các quy tắc cơ bản về khi nào dùng “a/an” (danh từ chưa xác định, lần đầu nhắc đến), “the” (đã xác định, nhắc lại lần 2), hoặc không dùng mạo từ (danh từ số nhiều nói chung, danh từ không đếm được).
• Phân biệt số ít/số nhiều: Chú ý các từ như “both”, “many”, “several” đi với danh từ số nhiều. Với danh từ đếm được số ít phải có mạo từ.

2. Mở rộng vốn từ vựng học thuật:

• Thay thế các từ đơn giản: good → beneficial/advantageous, bad → detrimental/adverse, big → significant/substantial
• Học các collocations thường dùng: enhance user experience, foster collaboration, undermine democratic discourse, proliferation of misinformation
• Paraphrase đề bài: Không sử dụng nguyên xi từ trong đề bài. Ví dụ: “personalize content” → “curate individualized information”, “echo chambers” → “insular information environments”

3. Cải thiện cấu trúc câu:

• Kết hợp câu đơn thành câu phức bằng các liên từ: because, although, while, whereas
• Sử dụng mệnh đề quan hệ: “Algorithms, which analyze user behavior, can predict preferences.”
• Thêm cụm phân từ: “By analyzing browsing patterns, algorithms can…”
• Tránh lạm dụng “I think”, “I believe” trong mọi câu. Chỉ dùng khi cần nhấn mạnh ý kiến cá nhân.

4. Phát triển ý tưởng đầy đủ hơn:

• Mỗi body paragraph nên có: Topic sentence (câu chủ đề) → Explanation (giải thích) → Example (ví dụ cụ thể) → Analysis (phân tích thêm)
• Ví dụ cần cụ thể, không chung chung. Thay vì “Like in politics”, hãy viết “For instance, during the 2016 U.S. presidential election…”
• Mỗi đoạn chỉ nên tập trung vào MỘT ý chính, không nhồi nhét nhiều ý không liên quan.

5. Cải thiện coherence:

• Sử dụng đa dạng linking devices: Furthermore, Moreover, Additionally (thêm ý), However, Nevertheless, Conversely (tương phản), Therefore, Consequently (kết quả)
• Đảm bảo mỗi câu liên kết logic với câu trước đó, không nhảy cóc giữa các ý
• Sử dụng referencing (this/these/those/such) để tránh lặp từ và tạo sự liên kết

6. Luyện tập có phương pháp:

• Viết mỗi ngày ít nhất 30 phút, tập trung vào một kỹ năng cụ thể (ví dụ: hôm nay tập chia động từ, ngày mai tập dùng mạo từ)
• Đọc các bài mẫu band cao và phân tích cấu trúc, từ vựng
• Nhờ giáo viên hoặc bạn học sửa bài và học từ các lỗi sai
• Học từ vựng theo chủ đề và luyện dùng trong câu ngay lập tức

Tương tự như vấn đề thuật toán, việc tìm hiểu về The effects of social networks on mental health cũng giúp bạn có thêm góc nhìn về những tác động tiêu cực của việc tiếp xúc với nội dung được cá nhân hóa quá mức.

Từ vựng quan trọng cần nhớ

Dưới đây là bảng từ vựng quan trọng giúp bạn đạt band điểm cao khi viết về chủ đề thuật toán mạng xã hội:

Từ/Cụm từ	Loại từ	Phiên âm	Nghĩa tiếng Việt	Ví dụ	Collocations
Algorithm	Noun	/ˈælɡərɪðəm/	Thuật toán	Social media algorithms determine which posts appear in users’ feeds.	sophisticated algorithm, algorithmic filtering, recommendation algorithm
Personalization	Noun	/ˌpɜːrsənəlaɪˈzeɪʃn/	Sự cá nhân hóa	Content personalization enhances user engagement but may limit exposure to diverse views.	algorithmic personalization, content personalization, personalized feed
Echo chamber	Noun	/ˈekoʊ ˌtʃeɪmbər/	Phòng vang (môi trường thông tin đồng nhất)	Echo chambers reinforce existing beliefs and prevent critical thinking.	create echo chambers, insular echo chamber, trapped in echo chambers
Filter bubble	Noun	/ˈfɪltər ˌbʌbl/	Bong bóng lọc (hiện tượng chỉ tiếp nhận thông tin phù hợp sở thích)	Users trapped in filter bubbles rarely encounter opposing viewpoints.	break filter bubbles, trapped in filter bubbles, burst the bubble
Curate	Verb	/kjuˈreɪt/	Tuyển chọn, sắp xếp (nội dung)	Algorithms curate content based on user behavior and preferences.	curate content, algorithmically curated, carefully curated feed
Engagement metrics	Noun phrase	/ɪnˈɡeɪdʒmənt ˈmetrɪks/	Các chỉ số tương tác	Platforms optimize content based on engagement metrics like likes and shares.	track engagement metrics, high engagement, engagement-driven algorithms
Polarization	Noun	/ˌpoʊlərəˈzeɪʃn/	Sự phân cực (ý kiến)	Algorithmic filtering contributes to political polarization in society.	political polarization, growing polarization, social polarization
Misinformation	Noun	/ˌmɪsɪnfərˈmeɪʃn/	Thông tin sai lệch	Echo chambers facilitate the spread of misinformation.	spread misinformation, combat misinformation, proliferation of misinformation
Democratic discourse	Noun phrase	/ˌdeməˈkrætɪk ˈdɪskɔːrs/	Diễn ngôn dân chủ	Diverse viewpoints are essential for healthy democratic discourse.	undermine democratic discourse, foster discourse, meaningful discourse
Insular	Adjective	/ˈɪnsələr/	Hẹp hòi, cô lập (về tư tưởng)	Algorithms create insular information environments.	insular viewpoints, intellectually insular, insular communities
Proliferation	Noun	/prəˌlɪfəˈreɪʃn/	Sự gia tăng nhanh chóng	The proliferation of fake news is a major concern.	rapid proliferation, proliferation of content, unchecked proliferation
Browsing patterns	Noun phrase	/ˈbraʊzɪŋ ˈpætərnz/	Thói quen duyệt web	Algorithms analyze browsing patterns to predict user preferences.	track browsing patterns, analyze patterns, user browsing behavior
Foster	Verb	/ˈfɔːstər/	Thúc đẩy, nuôi dưỡng	Personalized content can foster meaningful connections between users.	foster collaboration, foster engagement, foster intellectual growth
Undermine	Verb	/ˌʌndərˈmaɪn/	Làm suy yếu, phá hoại	Echo chambers undermine critical thinking abilities.	undermine democracy, gradually undermine, seriously undermine
Entrenched	Adjective	/ɪnˈtrentʃt/	Ăn sâu, khó thay đổi (về quan điểm)	Users become entrenched in their existing beliefs.	deeply entrenched, entrenched views, become increasingly entrenched

Lưu ý về cách sử dụng:

• Algorithm và algorithmic: Đây là từ cốt lõi của chủ đề. Sử dụng “algorithm” khi nói về hệ thống (“the algorithm decides”), dùng “algorithmic” như tính từ (“algorithmic filtering”).

• Echo chamber vs Filter bubble: Hai thuật ngữ này tương tự nhưng có sự khác biệt nhỏ. Echo chamber nhấn mạnh việc các quan điểm tương tự được khuếch đại lẫn nhau, còn filter bubble nhấn mạnh việc bị cô lập khỏi thông tin khác biệt.

• Personalization và Curation: “Personalization” chỉ việc điều chỉnh theo cá nhân, “curation” nhấn mạnh quá trình chọn lọc nội dung. Có thể kết hợp: “personalized content curation”.

• Foster vs Promote: “Foster” có nghĩa nuôi dưỡng, phát triển dần dần (mang tính tích cực), trong khi “promote” có nghĩa thúc đẩy, quảng bá (trung lập hơn).

Các bạn có thể tìm hiểu thêm về The impact of social media influencers on mental health để nắm bắt được mối liên hệ giữa thuật toán, người ảnh hưởng mạng xã hội và sức khỏe tinh thần.

Infographic từ vựng quan trọng về thuật toán mạng xã hội cho IELTS Writing Task 2

Cấu trúc câu dễ “ăn điểm” cao

Dưới đây là 6 cấu trúc câu quan trọng giúp bạn ghi điểm cao trong IELTS Writing Task 2. Mỗi cấu trúc đều được minh họa bằng ví dụ từ bài Band 8-9 và kèm theo giải thích chi tiết.

1. Câu phức với mệnh đề trạng ngữ (Adverbial Clause)

Công thức: While/Although/Whereas + S + V, S + V (chính)

Ví dụ từ bài Band 8-9:
While proponents argue that this technological advancement optimizes user engagement, critics contend that it fosters intellectual insularity.

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Cấu trúc này thể hiện khả năng đối chiếu hai quan điểm trái ngược trong cùng một câu, cho thấy tư duy logic và khả năng tổng hợp thông tin phức tạp. Examiner đánh giá cao việc sử dụng các liên từ nhượng bộ để tạo sự cân bằng trong lập luận.

Ví dụ bổ sung:

• Although algorithmic personalization offers convenience, it significantly limits exposure to diverse perspectives.
• While social media platforms claim to enhance connectivity, they paradoxically create isolated information environments.
• Whereas traditional media provided shared information spaces, algorithmic feeds generate fragmented realities.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:

• Thiếu dấu phấy giữa mệnh đề phụ thuộc và mệnh đề chính: Although it is convenient it creates problems → Although it is convenient, it creates problems.
• Dùng “but” sau “although”: Although algorithms are helpful, but they create echo chambers → Although algorithms are helpful, they create echo chambers.
• Lặp chủ ngữ không cần thiết: While algorithms they analyze data → While algorithms analyze data.

2. Mệnh đề quan hệ không xác định (Non-defining Relative Clause)

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

Ví dụ từ bài Band 8-9:
The 2016 U.S. presidential election exemplifies this concern, where algorithmic filtering contributed to the viral spread of partisan content and fake news, with users rarely encountering fact-based information.

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Mệnh đề quan hệ không xác định cho phép bạn bổ sung thông tin chi tiết mà không làm gián đoạn luồng ý chính. Việc sử dụng chính xác dấu phẩy và từ nối thể hiện khả năng ngữ pháp cao cấp. Cấu trúc này giúp bài viết trở nên tinh tế và học thuật hơn.

Ví dụ bổ sung:

• Social media algorithms, which prioritize engagement over accuracy, often amplify sensationalist content.
• Echo chambers, which reinforce pre-existing beliefs, prevent users from developing critical thinking skills.
• Content personalization, which seems beneficial at first glance, gradually isolates users from alternative viewpoints.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:

• Thiếu dấu phẩy: Algorithms which analyze user data can predict preferences (đây là mệnh đề xác định nên đúng, nhưng nếu muốn dùng không xác định phải có dấu phẩy: Algorithms, which analyze user data, can predict preferences.)
• Dùng “that” trong mệnh đề không xác định: Social media, that influences many people → Social media, which influences many people.
• Không phân biệt được khi nào dùng “which” và “where”: “where” dùng cho địa điểm/tình huống, “which” dùng cho vật/sự việc.

3. Cụm phân từ (Participle Phrase)

Công thức: V-ing/V-ed…, S + V (chính) HOẶC S + V (chính), V-ing/V-ed…

Ví dụ từ bài Band 8-9:
By analyzing browsing patterns, engagement metrics, and demographic data, these algorithms can predict user preferences with remarkable accuracy.

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Cụm phân từ giúp câu văn súc tích và chuyên nghiệp hơn bằng cách gộp hai hành động có liên quan vào một câu. Điều này cho thấy khả năng diễn đạt hiệu quả và tránh được việc viết nhiều câu ngắn rời rạc. Examiner đánh giá cao việc sử dụng participle phrases vì nó thể hiện sự linh hoạt trong cấu trúc câu.

Ví dụ bổ sung:

• Having spent years developing these systems, technology companies now struggle to address their unintended consequences.
• Exposed only to confirming information, users become increasingly resistant to contradictory evidence.
• Creating insular information environments, algorithms contribute to the fragmentation of public discourse.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:

• Dangling participle (chủ ngữ của cụm phân từ khác với chủ ngữ câu chính): Having personalized content, users receive tailored information → Having personalized content, algorithms provide users with tailored information. (Chủ ngữ thực hiện hành động “personalize” là algorithms chứ không phải users)
• Dùng sai thì của phân từ: Analyze user data, algorithms predict preferences → Analyzing user data, algorithms predict preferences.
• Quên dấu phẩy giữa cụm phân từ và mệnh đề chính.

4. Câu chẻ để nhấn mạnh (Cleft Sentences)

Công thức: It is/was + noun/noun phrase + that/who + S + V

Ví dụ từ bài Band 8-9:
It is the algorithmic reinforcement of existing beliefs that fundamentally undermines democratic discourse.

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Câu chẻ giúp nhấn mạnh một phần cụ thể của câu, thu hút sự chú ý của người đọc vào luận điểm quan trọng nhất. Đây là kỹ thuật tu từ cao cấp thể hiện khả năng điều khiển sự tập trung của người đọc. Examiner đánh giá cao vì nó cho thấy thí sinh biết cách nhấn mạnh ý tưởng chủ chốt một cách tinh tế.

Ví dụ bổ sung:

• It is the lack of diverse perspectives that makes echo chambers particularly dangerous for society.
• It was during the 2016 election that the impact of algorithmic filtering became widely recognized.
• It is not the technology itself but rather its implementation that determines whether personalization is beneficial or harmful.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:

• Dùng sai “that/who”: với người dùng “who”, với vật/sự việc dùng “that”.
• Cấu trúc không hoàn chỉnh: It is algorithms create echo chambers → It is algorithms that create echo chambers.
• Lạm dụng cấu trúc này (chỉ nên dùng 1-2 lần trong bài để nhấn mạnh điểm cực kỳ quan trọng).

5. Câu điều kiện nâng cao (Mixed Conditionals & Inverted Conditionals)

Công thức: Were + S + to V / Had + S + V3, S + would/could + V

Ví dụ từ bài Band 8-9:
Were platforms to implement measures ensuring balanced information exposure, users could develop more nuanced understanding of complex issues.

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Câu điều kiện đảo ngữ là dấu hiệu của trình độ ngữ pháp cao cấp, thường chỉ xuất hiện trong văn viết học thuật. Nó thể hiện khả năng sử dụng ngôn ngữ linh hoạt và tạo ấn tượng mạnh với examiner. Cấu trúc này đặc biệt hữu ích khi đưa ra giả thuyết hoặc đề xuất giải pháp.

Ví dụ bổ sung:

• Should social media companies prioritize information diversity, the issue of echo chambers could be significantly mitigated.
• Had algorithms been designed with democratic values in mind, we might have avoided the current polarization crisis.
• Were users more aware of how algorithms shape their information environment, they might actively seek diverse viewpoints.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:

• Dùng sai trợ động từ trong đảo ngữ: Did platforms implement measures → Were platforms to implement measures (cho câu điều kiện tương lai).
• Không đảo ngữ đúng: If platforms were implement → Were platforms to implement.
• Nhầm lẫn giữa các loại câu điều kiện: đảo ngữ “Were…to” dùng cho điều kiện không có thực ở tương lai, “Had…V3” dùng cho điều kiện không có thực trong quá khứ.

6. Cấu trúc nhấn mạnh với “Not only…but also”

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

Ví dụ từ bài Band 8-9:
The erosion of diverse discourse threatens not only individual intellectual development but also the foundational principles of democratic societies.

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Cấu trúc này cho phép bạn kết nối hai hệ quả hoặc đặc điểm liên quan, tạo hiệu ứng nhấn mạnh tích lũy (từ ít đến nhiều, từ cá nhân đến tập thể). Điều này thể hiện khả năng tư duy logic và cách tổ chức ý tưởng theo thứ bậc quan trọng. Examiner đánh giá cao vì nó cho thấy sự phức tạp trong cách xây dựng luận điểm.

Ví dụ bổ sung:

• Algorithmic filtering not only limits exposure to diverse viewpoints but also actively reinforces existing biases.
• Not only do echo chambers prevent critical thinking, but they also facilitate the spread of misinformation.
• Personalized algorithms benefit not only commercial interests but also political actors seeking to manipulate public opinion.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:

• Thiếu đảo ngữ khi “Not only” đứng đầu câu: Not only algorithms create echo chambers → Not only do algorithms create echo chambers.
• Quên “also” trong phần thứ hai: not only X but Y → not only X but also Y.
• Không cân bằng cấu trúc ngữ pháp hai vế: not only creates problems but also it is harmful → not only creates problems but also causes harm (cả hai đều là động từ).

Để hiểu rõ hơn về mối liên hệ giữa thuật toán và hành vi người dùng, bạn có thể tham khảo thêm bài viết The effects of social media on behavior để mở rộng góc nhìn về vấn đề này.

Kết bài

Chủ đề về thuật toán mạng xã hội và tác động của chúng đối với việc tiếp nhận thông tin là một trong những đề tài thời sự và có nhiều khả năng xuất hiện trong kỳ thi IELTS. Qua bài viết này, bạn đã được trang bị:

Kiến thức nền tảng vững chắc: Ba bài mẫu với ba mức band điểm khác nhau (5-6, 6.5-7, 8-9) giúp bạn nhận ra sự khác biệt rõ ràng về từ vựng, ngữ pháp, cấu trúc và cách phát triển ý tưởng. Việc so sánh trực tiếp cho phép bạn tự đánh giá mình đang ở đâu và cần cải thiện những gì.

Kỹ năng phân tích đề bài: Bạn đã học cách nhận diện dạng bài Discussion + Opinion, xác định các yêu cầu cụ thể và tránh những lỗi phổ biến như bỏ sót một quan điểm hoặc không nêu rõ ý kiến cá nhân.

Vốn từ vựng chuyên ngành phong phú: 15 từ/cụm từ quan trọng với phiên âm, nghĩa và ví dụ cụ thể giúp bạn diễn đạt ý tưởng về thuật toán, echo chambers, và personalization một cách học thuật và chính xác.

Cấu trúc câu “ăn điểm”: Sáu cấu trúc ngữ pháp nâng cao kèm theo giải thích chi tiết và cảnh báo về những lỗi thường gặp của học viên Việt Nam. Đây là những công cụ giúp bạn tạo ấn tượng mạnh với examiner và nâng cao band điểm Grammatical Range.

Lộ trình cải thiện rõ ràng: Phần phân tích lỗi sai trong bài Band 5-6 và hướng dẫn cải thiện lên Band 7 cung cấp roadmap cụ thể, giúp bạn biết chính xác cần tập trung vào những kỹ năng nào.

Để thành công trong IELTS Writing Task 2, điều quan trọng nhất là thực hành thường xuyên và có phương pháp. Đừng chỉ đọc bài mẫu mà hãy:

• Phân tích cấu trúc và học hỏi cách tổ chức ý
• Ghi chép và luyện sử dụng từ vựng trong ngữ cảnh thực tế
• Viết bài theo đề tương tự và tự sửa lỗi dựa trên các tiêu chí band điểm
• Tìm feedback từ giáo viên hoặc bạn học để cải thiện

Hãy nhớ rằng, việc đạt band điểm cao không phải là kết quả của việc học thuộc lòng các mẫu câu, mà là khả năng vận dụng linh hoạt kiến thức ngôn ngữ để diễn đạt tư tưởng của chính bạn một cách rõ ràng, logic và thuyết phục.

Nếu bạn quan tâm đến các giải pháp thực tế để giảm thiểu tác động tiêu cực của công nghệ số, bài viết về Digital detox movement to reduce tech dependence? sẽ cung cấp những ý tưởng bổ ích cho bài viết của bạn.

Chúc các bạn học tốt và đạt được band điểm mong muốn trong kỳ thi IELTS sắp tới!