Read the following passage and mark the letter A, B, C or D on your answer sheet to indicate the best answer to each of the following questions from 12 to 19.

Impact of Artificial Intelligence on Education

    Artificial Intelligence (AI) has quickly become a defining influence in modern education, altering how learners engage with knowledge and how teachers design instruction. Rather than functioning as simple digital tools, AI systems now process extensive learning data to detect patterns, identify emerging difficulties, and forecast areas where students may require additional support. These insights allow educators to intervene earlier and refine their teaching with greater precision.

    Adaptive learning platforms are among the clearest examples of this shift. By monitoring how learners navigate lessons, these systems adjust the complexity of tasks, recommend supplementary materials, and offer instantaneous feedback. As a result, less-proficient learners receive timely guidance, while high-performing learners are challenged at a pace suited to their abilities. Yet the algorithms that drive these decisions are not always transparent, leaving students and teachers uncertain about how particular suggestions are generated.

    AI is also reshaping assessment practices. Automated scoring tools can analyse written responses, detect linguistic patterns, and evaluate conceptual understanding far more rapidly than human graders. While such efficiency lightens teachers' workloads, concerns persist about fairness and nuance – especially for assignments that rely on creativity, personal voice, or cultural context. The increased use of AI-generated content by students further complicates questions of academic integrity, prompting educators to reconsider whether traditional assessment models remain adequate.

    Beyond the classroom, AI supports broader educational planning. Predictive analytics help school systems identify dropout risks, guide policy interventions, and distribute resources more strategically. However, these tools depend on large volumes of personal data, which may introduce privacy concerns or unintentionally reinforce existing inequalities if the underlying datasets contain bias.

    Although AI offers considerable advantages, its role in education must be managed responsibly. Technological efficiency should complement - not replace - the human judgment and ethical considerations that remain essential to meaningful learning.

Which of the following is NOT mentioned in paragraph 1 as one of AI's functions in education?

Từ “refine” ở đoạn 1 có thể được thay thế tốt nhất bởi _______.

refine (v): tinh chỉnh, cải thiện (để làm cho thứ gì đó chính xác hoặc tốt hơn).

A. limit (v): hạn chế

B. adjust (v): điều chỉnh, chỉnh sửa

C. remove (v): loại bỏ

D. prevent (v): ngăn chặn

→ refine ≈ adjust (điều chỉnh cho tốt hơn).

Thông tin: These insights allow educators to intervene earlier and refine their teaching with greater precision.

(Những thông tin chi tiết này cho phép các nhà giáo dục can thiệp sớm hơn và tinh chỉnh việc giảng dạy của họ với độ chính xác cao hơn.)

Chọn B.

Từ “transparent” ở đoạn 2 TRÁI NGHĨA với _______.

transparent (adj): minh bạch, rõ ràng, dễ hiểu.

A. obscure (adj): mơ hồ, khó hiểu, không rõ ràng

B. open (adj): mở

C. fair (adj): công bằng

D. clear (adj): rõ ràng (Đồng nghĩa)

→ transparent (minh bạch) >< obscure (mơ hồ).

Thông tin: Yet the algorithms that drive these decisions are not always transparent...

(Tuy nhiên, các thuật toán thúc đẩy những quyết định này không phải lúc nào cũng minh bạch...)

Chọn A.

Từ “their” ở đoạn 2 chỉ _______.

A. high-performing learners: những người học có kết quả cao

B. less-proficient learners: những người học kém thành thạo hơn

C. adaptive learning platforms: các nền tảng học tập thích ứng

D. supplementary materials: các tài liệu bổ sung

Thông tin: As a result, less-proficient learners receive timely guidance, while high-performing learners are challenged at a pace suited to their abilities.

(Do đó, những học sinh có trình độ thấp hơn sẽ nhận được sự hướng dẫn kịp thời, trong khi những học sinh có trình độ cao hơn sẽ được thử thách với tốc độ phù hợp với khả năng của họ.)

Chọn A.

Câu nào diễn giải đúng nhất câu gạch chân ở đoạn 3?

“The increased use of AI-generated content by students further complicates questions of academic integrity, prompting educators to reconsider whether traditional assessment models remain adequate.”

(Việc sinh viên tăng cường sử dụng nội dung do AI tạo ra làm phức tạp thêm các vấn đề về liêm chính học thuật, thôi thúc các nhà giáo dục xem xét lại liệu các mô hình đánh giá truyền thống có còn đầy đủ/phù hợp hay không.)

A. Liêm chính học thuật được cải thiện vì AI cho phép giáo viên theo dõi việc học của học sinh.

→ sai hoàn toàn (improve ≠ complicates)

B. Chấm điểm truyền thống đang trở nên lỗi thời vì AI đánh giá bài tập chính xác hơn.

→ Sai ý chính

C. Các tổ chức đang từ bỏ các đánh giá thông thường vì sinh viên chủ yếu dựa vào các công cụ AI.

→ Sai: “reconsider” - xem xét lại, không phải “abandoning” - từ bỏ hoàn toàn

D. Các trường học phải sửa đổi các bài đánh giá vì các bài làm do AI tạo ra gây khó khăn cho việc đánh giá năng lực thực sự của học sinh.

→ D phản ánh đúng tinh thần: “complicates questions of academic integrity” = “complicates judging real student performance”; “reconsider” = “revise”.

Chọn D.

Theo đoạn 4, điều nào sau đây là ĐÚNG?

A. Các hệ thống phân bổ nguồn lực hiếm khi dựa vào dữ liệu cá nhân.

→ Sai. Thông tin: these tools depend on large volumes of personal data (các công cụ này phụ thuộc vào một lượng lớn dữ liệu cá nhân.)

B. AI được cho là đảm bảo sự phân bổ hỗ trợ bình đẳng cho tất cả các cộng đồng trường học liên quan.

→ Sai: có thể làm tăng sự bất bình đẳng

C. Các chính phủ chủ yếu sử dụng công nghệ AI để tự động hóa các vai trò giảng dạy trên lớp truyền thống.

→ Không có thông tin

D. Phân tích dự đoán có thể vô tình làm gia tăng sự bất bình đẳng nếu dựa trên các bộ dữ liệu thiên vị.

→ Đúng. Thông tin: However, these tools depend on large volumes of personal data, which may introduce privacy concerns or unintentionally reinforce existing inequalities if the underlying datasets contain bias. (Tuy nhiên, những công cụ này phụ thuộc vào một lượng lớn dữ liệu cá nhân, điều này có thể gây ra những lo ngại về quyền riêng tư hoặc vô tình làm trầm trọng thêm sự bất bình đẳng hiện có nếu các tập dữ liệu cơ bản chứa đựng sự thiên vị.)

Chọn D.

Đoạn văn nào đề cập đến khó khăn trong việc hiểu cách các đề xuất do AI tạo ra được tạo ra?

A. Đoạn 1

B. Đoạn 3

C. Đoạn 2

D. Đoạn 4

Thông tin (Đoạn 2): Yet the algorithms that drive these decisions are not always transparent, leaving students and teachers uncertain about how particular suggestions are generated.

(Tuy nhiên, các thuật toán điều khiển những quyết định này không phải lúc nào cũng minh bạch, khiến học sinh và giáo viên không chắc chắn về cách thức tạo ra các đề xuất cụ thể.)

Chọn C.

Đoạn văn nào đề cập đến việc đánh giá tự động các câu trả lời viết của học sinh?

A. Đoạn 5

B. Đoạn 3

C. Đoạn 1

D. Đoạn 2

Thông tin (Đoạn 3): Automated scoring tools can analyse written responses, detect linguistic patterns, and evaluate conceptual understanding far more rapidly than human graders. (Các công cụ chấm điểm tự động có thể phân tích câu trả lời bằng văn bản, phát hiện các mẫu ngôn ngữ và đánh giá sự hiểu biết về khái niệm nhanh hơn nhiều so với người chấm điểm thủ công.)

Chọn B.

Dịch bài đọc:

TÁC ĐỘNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỐI VỚI GIÁO DỤC

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã nhanh chóng trở thành một tầm ảnh hưởng mang tính định hình trong giáo dục hiện đại, thay đổi cách người học tiếp cận kiến thức và cách giáo viên thiết kế bài giảng. Thay vì chỉ đóng vai trò là các công cụ kỹ thuật số đơn giản, các hệ thống AI hiện nay xử lý dữ liệu học tập sâu rộng để phát hiện các mô hình, xác định những khó khăn mới nảy sinh và dự báo những lĩnh vực mà học sinh có thể cần hỗ trợ thêm. Những thông tin chi tiết này cho phép các nhà giáo dục can thiệp sớm hơn và tinh chỉnh việc giảng dạy của mình với độ chính xác cao hơn.

Các nền tảng học tập thích ứng là một trong những ví dụ rõ ràng nhất về sự chuyển dịch này. Bằng cách theo dõi cách người học điều hướng qua các bài học, các hệ thống này sẽ điều chỉnh độ phức tạp của nhiệm vụ, đề xuất các tài liệu bổ sung và đưa ra phản hồi tức thì. Kết quả là, những người học kém thành thạo hơn nhận được sự hướng dẫn kịp thời, trong khi những người học có kết quả cao được thử thách ở tốc độ phù hợp với khả năng của họ. Tuy nhiên, các thuật toán thúc đẩy những quyết định này không phải lúc nào cũng minh bạch, khiến học sinh và giáo viên không chắc chắn về cách các đề xuất cụ thể được tạo ra.

AI cũng đang tái định hình các phương thức đánh giá. Các công cụ chấm điểm tự động có thể phân tích các câu trả lời viết, phát hiện các mô hình ngôn ngữ và đánh giá sự hiểu biết về khái niệm nhanh hơn nhiều so với người chấm là con người. Mặc dù hiệu quả như vậy giúp giảm bớt khối lượng công việc cho giáo viên, nhưng những lo ngại vẫn tồn tại về tính công bằng và sự tinh tế – đặc biệt là đối với các bài tập dựa trên sự sáng tạo, giọng văn cá nhân hoặc bối cảnh văn hóa. Việc sinh viên tăng cường sử dụng nội dung do AI tạo ra càng làm phức tạp thêm các vấn đề về liêm chính học thuật, thôi thúc các nhà giáo dục xem xét lại liệu các mô hình đánh giá truyền thống có còn phù hợp hay không.

Bên ngoài lớp học, AI hỗ trợ lập kế hoạch giáo dục rộng lớn hơn. Phân tích dự đoán giúp các hệ thống trường học xác định rủi ro bỏ học, hướng dẫn các can thiệp chính sách và phân bổ nguồn lực một cách chiến lược hơn. Tuy nhiên, các công cụ này phụ thuộc vào khối lượng lớn dữ liệu cá nhân, điều này có thể dẫn đến các mối lo ngại về quyền riêng tư hoặc vô tình củng cố những bất bình đẳng hiện có nếu các bộ dữ liệu cơ sở chứa đựng sự thiên kiến.

Mặc dù AI mang lại những lợi thế đáng kể, nhưng vai trò của nó trong giáo dục phải được quản lý một cách có trách nhiệm. Hiệu quả công nghệ nên bổ sung – chứ không phải thay thế – sự phán đoán của con người và những cân nhắc về đạo đức vốn vẫn là yếu tố thiết yếu cho việc học tập có ý nghĩa.