BẠN CÓ BỊ TRỪ ĐIỂM NẾU ĐƯA RA THÔNG TIN SAI TRONG IELTS WRITING TASK 2?
💫 Bạn muốn đưa thật nhiều các thông tin, số liệu vào mỗi bài viết của mình để thuyết phục người đọc❓❓❓
TUY NHIÊN
Việc đưa ra thông tin đúng hay không cũng sẽ ảnh hưởng đến band điểm của bạn đó.
❌ CÁC LỖI ĐƯA THÔNG TIN SAI THƯỜNG GẶP TRONG IELTS WRITING TASK 2 ❌
⛔ ĐƯA RA SỐ LIỆU SAI
Một trong những cách đưa ra ý supporting ideas trong Writing Task 2 là đưa ra các thông tin, dẫn chứng từ trong đời sống thực tế.
Rất nhiều bạn chọn cách đưa ra số liệu để chứng minh cho luận điểm của mình, vì:
✔️ Mang tính thuyết phục cao vì những thông tin cụ thể, chính xác
✔️ Tăng tính học thuật cho bài viết của bạn và chứng tỏ bài viết của bạn ít ảnh hưởng bởi những ý kiến chủ quan (bias) của chính mình.
TUY NHIÊN…
Điều này đôi khi lại là một vấn đề khi rất nhiều bạn lạm dụng sử dụng quá nhiều các số liệu mà bạn chưa chắc chắn về độ chính xác của nó.
𝑽𝒊́ 𝒅𝒖̣: According to NASA, the square of the North Pole’s ice is only 4.52 km2 in 2016, which reduces 0.2% compared to that in the previous year.
Trong một ví dụ liên quan đến môi trường, để thuyết phục người đọc người viết nên ra dẫn chứng cụ thể và rõ ràng. Tuy nhiên, con số được đưa ra ở trên thực tế lại là 14.52 km2 – một con số chênh lệch quá lớn so với con số thực tế. Và đây sẽ được coi là một lỗi sai về reference và sẽ bị trừ điểm đó bạn nhé.
⛔ VIẾT SAI TÊN RIÊNG
Trong các bài viết IELTS Writing Task 2, chắc hẳn các bạn cũng hay nhắc đến các tên riêng như:
✔️ Tên người
✔️ Tên quốc gia
✔️ Tên một tổ chức nào đó
Tuy nhiên, có nhiều tên riêng cách viết và cách đặt tên rất khó nhớ vì nó được đặt theo ngôn ngữ bản địa. Và lỗi mà nhiều bạn thường mắc phải là viết các tên này theo phiên âm tiếng việt.
𝑽𝒊́ 𝒅𝒖̣: Albert Anhxtanh is one of the greatest scientists in 19th century, who created a physical revolution around the world.
Các bạn có thể thấy, tên nhà khoa học ở câu trên đã bị viết sai. Thay vì là Albert Einstein thì lại bị viết nhầm thành Albert Anhxtanh. Đây thường là một lỗi khá phổ biến trong IELTS Writing Task 2 mà bạn cần chú ý.
⛔ ĐƯA THÔNG TIN KHÔNG LIÊN QUAN VỚI NỘI DUNG BÀI VIẾT
Đôi khi, chúng ta vẫn gặp tình trạng đưa ra luận điểm của bài viết và các ý bổ trợ một kiểu nhưng lại lấy dẫn chứng, ví dụ không có có kết nối với bài viết ấy.
𝑽𝒊́ 𝒅𝒖̣: Technology creates the remarkable development of various sciences in 21th century. In statistics, Apple – a famous technological company in the world, reached $46.9 billion revenue in 2016. This is a remarkable figure that many companies dream about.
Ở ví dụ này, các bạn có thể thấy người viết đã đưa ra ví dụ/ dẫn chứng về doanh thu của Apple – một công ty về công nghệ để chứng minh cho tầm quan trọng của công nghệ đối với sự phát triển của các ngành khoa học trong tương lai. Tuy nhiên câu trích dẫn ở phía sau không hề liên quan đến câu phía trước, vì mình đâu có đang hỏi về revenue mà đang hỏi về technology đã ảnh hưởng như thế nào đến các ngành khoa học khác cơ mà.
🚫🚫🚫 𝗧𝗮́𝗰 𝗵𝗮̣𝗶 𝗰𝘂̉𝗮 𝘃𝗶𝗲̣̂𝗰 đ𝘂̛𝗮 𝘁𝗵𝗼̂𝗻𝗴 𝘁𝗶𝗻 𝘀𝗮𝗶 𝘁𝗿𝗼𝗻𝗴 𝗯𝗮̀𝗶 𝘃𝗶𝗲̂́𝘁 𝗜𝗘𝗟𝗧𝗦 𝗪𝗿𝗶𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗧𝗮𝘀𝗸 𝟮
Việc đưa ra các số liệu sai trong bài thi IELTS Writing Task 2 làm giảm chất lượng của bài viết và từ đó việc bài viết của bạn bị trừ điểm là điều đương nhiên.
👉 𝐁𝐢̣ 𝐭𝐫𝐮̛̀ đ𝐢𝐞̂̉𝐦 𝐯𝐞̂̀ 𝐂𝐨𝐡𝐞𝐫𝐞𝐧𝐜𝐞 𝐯𝐚̀ 𝐂𝐨𝐡𝐞𝐬𝐢𝐨𝐧: Khi bạn đưa số liệu không liên kết với các luận điểm, bài viết của bạn sẽ trở nên thiếu tính logic. Một bài văn thiếu tính logic thì sẽ bị trừ điểm trong tiêu chí Coherence and Cohesion. Vậy nên đừng nên đưa ra số liệu nếu bạn không hề chắc chắn về nó.
👉 𝐒𝐚𝐢 𝐧𝐠𝐮𝐲𝐞̂𝐧 𝐭𝐚̆́𝐜 𝐭𝐫𝐢́𝐜𝐡 𝐝𝐚̂̃𝐧 𝐬𝐨̂́ 𝐥𝐢𝐞̣̂𝐮: Thứ hai nữa là cách trích dẫn số liệu trên cũng bị sai nguyên tắc trích dẫn số liệu đó. Theo yêu cầu khi đưa ra số liệu, bạn cần chỉ rõ số liệu đó là bao nhiêu, được đo bởi ai, được public trong nghiên cứu, tờ báo,… nào. Vậy nên nếu chỉ đưa ra con số mà không nói về nguồn gốc của con số đó, bạn đang làm sai rồi!
️🎯️🎯️🎯 𝐂𝐚́𝐜𝐡 𝐭𝐫𝐚́𝐧𝐡 đ𝐮̛𝐚 𝐭𝐡𝐨̂𝐧𝐠 𝐭𝐢𝐧 𝐬𝐚𝐢 𝐭𝐫𝐨𝐧𝐠 𝐛𝐚̀𝐢 𝐯𝐢𝐞̂́𝐭 𝐈𝐄𝐋𝐓𝐒 𝐖𝐫𝐢𝐭𝐢𝐧𝐠 𝐓𝐚𝐬𝐤 𝟐
✅ Không nên đưa các số liệu quá cụ thể khi bạn không chắc chắn
▶️ Đối với các con số, nếu bạn không nhớ con số chính xác, các bạn có thể đưa ra các con số mang tính chất ước lượng trong bài viết của mình.
▶️ Một số từ thường dùng kèm theo các con số như: around, nearly, approximately, about…
Ví dụ: The United States is the most developed countries in the world that its GDP reaches the peak of about $20 billions in 2015.
▶️ Hoặc thậm chí thay bằng con số cụ thể, bạn có thể chỉ nói ‘its GDP is much higher than other countries’ thôi. Điều này chắc hẳn sẽ không sai đâu đúng không nào.
✅ Cẩn thận với những tên riêng
▶️ Một trong những cách đưa ra ví dụ thuyết phục đó là đưa ra tên của một quốc gia nào đó, một người nổi tiếng nào đó để chứng minh cho quan điểm, ý kiến của mình. Nếu vậy, bạn hãy lựa chọn những cái tên mà bạn thực sự cảm thấy chắc chắn về spelling của nó nhé.
▶️ Vậy nếu không bịa số liệu, biạ thông tin trong bài, làm thế nào người viết có thể đưa ví dụ thuyết phục được. Còn rất nhiều mẹo đưa ra ví dụ trong IELTS Writing task 2 mà bạn cần lưu ý để tránh mất điểm đáng tiếc khi bịa thông tin mà vẫn đảm bảo sự rõ ràng, mạch lạc đó. Bạn hãy nên dành thời gian check nhé.
Hi vọng với những chia sẻ vừa rồi, các bạn đã tích lũy được cho mình những kiến thức hữu ích cho bài thi IELTS Writing Task 2. Hãy để lại comment nếu có bất cứ câu hỏi gì nhé!
Cuối cùng, chúc các bạn ôn thi thành công!
-------------
👉👉 Kiểm tra đầu vào miễn phí: https://bitly.vn/20rp
📝 Thông tin khóa học: https://etrain.edu.vn/khoa-hoc-ielts/
---------------------
☎️ Liên hệ tư vấn: 0974 824 724 (Mrs.Thanh Loan)
📪 Địa chỉ: Số 13 ngõ 237 Hoàng Văn Thái, Thanh Xuân, Hà Nội
💌 Email: contact@etrain.edu.vn
---------
#Etrain_English_Center
#EtrainAdvice
#Learn_IELTSWriting_WithEtrain
bias statistics 在 希遊記 Silvia the traveler Facebook 的最讚貼文
#認真學習文
新聞中寫的論點我認同,但從另一角度去看事情,又是全然不同的結果,阿桑被朋友的分析給打到了!
學習不狹隘於單一觀點,而是從多元角度討論一件事情,我們學會的是謙卑與包容,進而才有可能提出更全面的配套...
#專業分析出自 @文攀林
最近看到一些觀光新聞,大家都在講來台旅遊人數減少,所以我就去看一下統計數據,結果得到完全不同的結果耶,太震驚了。
首先,實際來台灣的旅遊人數其實是增加的。
觀光局統計的數據如下:
2016入台人數是 10,690,279,觀光為目的人數7,560,753。
2017入台人數是 10,739,601,觀光為目的人數7,648,509。
17年來台人數相對於16年還是有成長0.4%,觀光目的人數成長1.1%。
資料來源:http://admin.taiwan.net.tw/statistics/month2.aspx?no=194
第二,收集與分析數據的方法是有問題的,只用熱門景點收集到的數據,去推論觀光人數下降是不妥當的。這是一種存活者偏差(Survivorship Bias),美國的空軍在二次大戰中為了減少轟炸機被擊落的機率,便分析轟炸機上的彈孔,發現幾乎所有轟炸機的機翼上,都密密麻麻滿佈着彈孔,因此有人建議應該加強機翼的裝甲,來改善機身的防護能力。但是這樣的分析,只能夠針對有辦法返航的轟炸機。實際上彈孔較少的地方,並非被擊中的機率較小,而是一旦被擊中,就擊落轟炸機,因此我們不會看到轟炸機的真正致命傷。
綜合以上兩點,來臺灣旅客人數有增加,但沒去熱門景點,我推論旅客有可能是去其他不熱門的景點。代表這些旅客不只去看第一次必去的熱門景點,有可能已經不是第一次到臺灣,或是知道台灣有更多元玩法。當旅客開始去更深度的看更多地方時,觀光收益就不會集中在少數的熱門景點上,而會帶動更多在地住宿,餐飲與觀光相關的消費,避免台灣觀光發展的單一化。
我覺得這樣是件好事啊
#負面新聞好像比較容易曝光
#現在報導都愛引用數據,但數據從那來,要怎樣解釋,是門學問
希遊記 Silvia the traveler
bias statistics 在 5 Types of Statistical Biases to Avoid in Your Analyses 的相關結果
Statistical bias is anything that leads to a systematic difference between the true parameters of a population and the statistics used to ... ... <看更多>
bias statistics 在 Statistical Bias: 6 Types of Bias in Statistics | Built In 的相關結果
Statistical bias is when a model or statistic is unrepresentative of the population. There are six main types of bias in statistics. ... <看更多>
bias statistics 在 Bias (statistics) - Wikipedia 的相關結果
Statistical bias is a systematic tendency which causes differences between results and facts. The bias exists in numbers of the process of data analysis, ... ... <看更多>