Kết thúc giờ làm bài môn Tiếng Anh chiều 1/6, nhiều thí sinh ở điểm thi THPT Trưng Vương, THCS Võ Trường Toản, phường Sài Gòn, tự tin lấy điểm 9, 10 vì đánh giá đề thi “dễ thở”.
Trái với tâm trạng lạc quan này, các giáo viên Tiếng Anh cho rằng phổ điểm vẫn tập trung khoảng 7-8, khó có “mưa điểm 10”.
“Đề nhìn qua có vẻ dễ nhưng quá trình làm bài, thí sinh dễ mất điểm nếu chủ quan, không cẩn thận”, cô Bùi Thùy Dương, giáo viên Tiếng Anh, trường THCS Trần Văn Ơn, nói.
Cô Dương cho biết đề có 28 câu trắc nghiệm, chiếm 70% dung lượng, đúng cấu trúc được công bố từ đầu năm học. Các câu hỏi hướng đến tính ứng dụng, vận dụng ngôn ngữ vào thực tiễn cuộc sống, tránh học thuộc lòng. Nhiều câu đề cập công nghệ, thể thao, giao tiếp hàng ngày – quen thuộc với học trò.
Còn cô Trần Thị Thanh Hòa, giáo viên trường THCS Quang Trung, cho biết các điểm ngữ pháp, phát âm, nhấn trọng âm, giới từ và từ vựng trong đề đều là những nội dung cơ bản. Học sinh đã được ôn tập kỹ lưỡng và có thể dễ dàng hoàn thành.
Cô Dương và cô Hòa đánh giá 16 câu trắc nghiệm đầu tiên ở mức độ nhận biết và thông hiểu, thí sinh dễ “ẵm” trọn điểm, ngay cả những em có học lực trung bình.
Độ khó bắt đầu tăng dần từ câu 17. Phần đọc hiểu để chọn từ phù hợp điền vào chỗ trống (câu 17-22) và đúng sai (câu 23-26) không quá khó nhưng đòi hỏi thí sinh có kỹ năng đọc, nắm được mạch văn để chọn từ phù hợp và ý đúng. Phần tìm dạng đúng của từ và viết lại câu (câu 29-40) có độ khó cao hơn, nhằm phân loại những em giỏi.
Chung nhận định, cô Phạm Thị Xuân Oanh, Tổ trưởng môn Tiếng Anh, trường THCS Lê Văn Tám, cho rằng nhiều em vội vàng, dễ mắc lỗi ở phần dạng của từ vì phải phân tích kỹ danh, động hay trạng từ. Đặc biệt, câu 40 yêu cầu chuyển danh từ “practicality” sang tính từ “practical” là yêu cầu khó, chỉ những em rất giỏi mới làm được.
Còn cô Hòa đánh giá thí sinh có thể lấy được điểm 9 trở lên hay không phụ thuộc 3 câu cuối phần viết lại câu và hai câu phân biệt đúng/sai (24, 25). Đây là 5 câu thí sinh dễ gặp sai sót hoặc phán đoán sai.
“Độ khó của đề được điều chỉnh nhẹ nhàng hơn để phù hợp với lứa thí sinh đầu tiên sau sáp nhập nhưng vẫn có nhiều câu phân hóa cực cao”, cô Oanh nói.
Cả 3 giáo viên nhìn nhận nếu làm bài cẩn thận, thí sinh khu vực TP HCM dễ lấy điểm 7-8 còn hai khu vực còn lại có thể tập trung ở mức 6-7. Số lượng bài thi đạt điểm 9, 10 có thể tăng nhưng không đáng kể.
Năm ngoái, trước sáp nhập, khoảng 31,5% bài thi tiếng Anh của học sinh khu vực TP HCM dưới trung bình. Mức điểm phổ biến của thí sinh khoảng 5,75-8,25 điểm. Trong hơn 76.000 thí sinh, chỉ 488 em đạt điểm tuyệt đối.
Kết thúc ngày thi đầu tiên với môn Văn và Tiếng Anh, sáng 2/6, thí sinh tiếp tục với môn Toán trong 120 phút. Buổi chiều, những em có nguyện vọng vào khối chuyên sẽ làm thêm bài môn chuyên tương ứng, dài 150 phút.
Theo báo cáo của Sở GD&ĐT TPHCM, buổi thi môn toán sáng 2/6 trong kỳ tuyển sinh lớp 10 công lập năm học 2026-2027 diễn ra ổn định, đúng quy chế, không ghi nhận sự cố bất thường trong quá trình tổ chức thi.
Toàn thành phố ghi nhận 639 thí sinh vắng mặt ở môn toán trong tổng số 151.557 thí sinh đăng ký dự thi, chiếm tỷ lệ 0,42%.
Sở GD&ĐT TPHCM thông tin, trong buổi thi sáng nay, có 3 trường hợp thí sinh gặp vấn đề về sức khỏe.
Cụ thể, tại điểm thi Trường THCS Mạc Đĩnh Chi (phường Tân Hòa), một thí sinh bị đau dạ dày; tại điểm thi Trường THCS Trung Lập (xã Thái Mỹ), một thí sinh bị mệt; và tại điểm thi Trường THCS Nguyễn Văn Trỗi (phường Bình Trưng), một thí sinh bị đau bụng.
Các thí sinh đều được cán bộ y tế hỗ trợ, đưa xuống phòng y tế để theo dõi và xử lý.
Tuy nhiên, theo quy định, các trường hợp này không được bù thêm thời gian làm bài thi.
Chiều nay, thí sinh TPHCM đăng ký thi chuyên/tích hợp sẽ thi các môn thi tương ứng.
Từ luận văn tốt nghiệp của sinh viên Trường ĐH Bách khoa (ĐH Quốc gia TP.HCM), một nghiên cứu về kỹ thuật mới giúp AI trả lời câu hỏi trắc nghiệm ổn định hơn được đăng trên tạp chí quốc tế Q1.
Khởi nguồn từ một luận văn tốt nghiệp đại học, công trình nghiên cứu của thầy trò khoa khoa học và kỹ thuật máy tính của trường này đã được công bố trên tạp chí quốc tế hàng đầu về trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục sau khi trải qua nhiều vòng phản biện.
Bài báo Enhancing Large Language Model Performance for Automatic Zero-Shot Multiple-Choice Question Answering via Single-Token Logit Prompting của nhóm tác giả từ Việt Nam đã được công bố trên tạp chí Computers and Education: Artificial Intelligence.
Đây là tạp chí mở thuộc Nhà xuất bản Elsevier, hiện xếp hạng Q1, đứng đầu lĩnh vực giáo dục (Education), hạng 4 trong lĩnh vực khoa học máy tính ứng dụng (Computer Science Applications) và hạng 5 lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI- Artificial Intelligence), theo SCImago.
Nhóm tác giả gồm Đặng Phú Quốc - cựu sinh viên Trường ĐH Bách khoa (đồng tác giả chính), Trần Trương Tuấn Phát - giảng viên Trường ĐH Bách khoa (đồng tác giả chính), TS Vũ Đức Lý (giảng viên Trường ĐH Quốc tế Miền Đông), Nguyễn Song Thiên Long và Võ Thị Như Quỳnh cùng là sinh viên năm thứ ba Trường ĐH Bách khoa, được PGS.TS Quản Thành Thơ - Trưởng khoa khoa học và kỹ thuật máy tính Trường ĐH Bách khoa (ĐH Quốc gia TP.HCM) hướng dẫn.
Công trình tập trung vào đề xuất kỹ thuật viết lời nhắc (prompting) mới mang tên Single-Token Logit (STL) nhằm nâng cao độ chính xác và tính ổn định của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khi tự động trả lời câu hỏi trắc nghiệm (MCQ). Tác giả Đặng Phú Quốc cho biết nghiên cứu xuất phát từ luận văn tốt nghiệp đại học của anh.
"Ban đầu mình chỉ đặt mục tiêu giải quyết tốt một bài toán chuyên môn về mô hình ngôn ngữ lớn, chứ không kỳ vọng sẽ được công bố trên tạp chí thứ hạng cao. Sau khoảng 28 tháng kể từ khi bắt tay nghiên cứu, đến tháng 3-2026 công trình đã được đăng trên tạp chí Computers and Education: Artificial Intelligence", anh Quốc chia sẻ.
Thông tin thêm, anh Trần Trương Tuấn Phát cho hay nhóm đã trải qua nhiều vòng phản biện kín hai chiều. Mỗi vòng đều yêu cầu những cải tiến đáng kể như bổ sung thí nghiệm, làm rõ cách diễn giải, củng cố định hướng nghiên cứu và tái cấu trúc bản thảo.
Việc lựa chọn nơi nộp bài được nhóm thực hiện theo gợi ý của Nhà xuất bản Elsevier. Chỉ sau khi được chấp nhận, nhóm mới có thông tin đây là tạp chí đứng đầu thế giới trong lĩnh vực giáo dục (Education). "Đó là kết quả đặc biệt mà chính nhóm tác giả cũng không ngờ tới", PGS.TS Quản Thành Thơ nói thêm.
Từ thực tế nghiên cứu, nhóm nhận thấy hiện tượng gọi là giới hạn Multiple-Choice Symbol Binding (MCSB) làm giảm đáng kể độ tin cậy của LLM, nhất là khi ứng dụng vào chấm bài hay xây dựng ngân hàng câu hỏi của lĩnh vực giáo dục. Vì thế, nhóm đề xuất kỹ thuật Single-Token Logit (STL).
Thay vì đưa toàn bộ đáp án và yêu cầu mô hình chọn A - B - C - D như thông thường, STL tách từng đáp án riêng biệt và yêu cầu mô hình đánh giá theo dạng đúng - sai cho từng lựa chọn.
Hệ thống lần lượt hỏi "Đáp án này có đúng không?" và sử dụng xác suất của token "yes" để đánh giá mức độ phù hợp. "Cơ chế này giúp mô hình xác minh từng lựa chọn một cách độc lập, không bị chi phối bởi vị trí hay nhãn đáp án, khắc phục trực tiếp hạn chế của giới hạn MCSB", anh Phát nói về ưu điểm của nghiên cứu.
Nghiên cứu còn tích hợp kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG) cho phép mô hình truy xuất kiến thức bên ngoài khi cần, giúp tăng độ chính xác theo ngữ cảnh cũng như kiểm tra độ ổn định của giải pháp trong các điều kiện khác nhau.
Khi thử nghiệm trên ba bộ dữ liệu khoa học chuẩn gồm ARC, OpenBookQA và SciQ, STL cho kết quả ngang bằng hoặc vượt trội so với nhiều phương pháp phổ biến với mức cải thiện lên tới 11 điểm phần trăm trong một số cấu hình, đồng thời giảm đáng kể chi phí tính toán.
Về tiềm năng ứng dụng, kỹ thuật STL có thể hỗ trợ giáo viên rà soát đề thi, tự động gợi ý đáp án cho câu hỏi chưa có lời giải, hỗ trợ chấm bài và phát triển các hệ thống học tập thông minh có khả năng giải thích kết quả đánh giá.
Theo PGS.TS Quản Thành Thơ, công bố không chỉ đóng góp xuất sắc về mặt giá trị học thuật đối với các nghiên cứu trong lĩnh vực LLM mà còn cho thấy việc nâng cao độ tin cậy của AI không nhất thiết phải đến từ mô hình lớn hơn hay kiến trúc phức tạp. "Đôi khi chỉ một thay đổi nhỏ trong cách thiết kế lời nhắc (prompt) cũng có thể tạo ra khác biệt lớn trong ứng dụng thực tế", ông Thơ nhận định.
Thông tin về định dạng mới này được ông Sidnei De Souza, Giám đốc điều hành Đối tác toàn cầu và Quản lý kinh doanh của Viện Khảo thí Giáo dục Mỹ (ETS) - đơn vị sở hữu bài thi TOEFL, chia sẻ ngày 17/5.
Cụ thể, với mô hình thi thích ứng (adaptive testing), đề thi của tất cả thí sinh vẫn giữ nguyên số lượng câu hỏi, độ dài và thời gian tổng thể. Tuy nhiên, các câu hỏi phần Đọc và Nghe sẽ được điều chỉnh độ khó dựa trên kết quả chấm điểm nhanh của AI cho các phần thi trước.
Theo ông Sidnei De Souza, nhiều thí sinh phản hồi tích cực với định dạng mới, bởi giúp giảm áp lực, phản ánh sát năng lực, khả năng sử dụng ngôn ngữ trong đời sống.
"Một người trình độ B1 sẽ không phải nhận những câu hỏi ở mức C1 khiến họ thấy căng thẳng, áp lực", ông Sidnei nói.
Việt Nam hiện là thị trường có lượng người thi TOEFL dẫn đầu khu vực Đông Nam Á cùng với Indonesia. Ông Chương Nguyễn, Giám đốc Quản lý kênh khu vực Đông Nam Á của ETS, cho biết nhu cầu lấy chứng chỉ tại Việt Nam tăng cao phục vụ cho mục đích xét tuyển đại học, du học và lao động nước ngoài, song không công bố số liệu chi tiết. Hiện nay, cả nước có hơn 50 trường đại học sử dụng điểm TOEFL để xét tuyển đầu vào.
Bài thi đánh giá người sử dụng tiếng Anh ở 4 kỹ năng Nghe, Nói, Đọc, Viết với 116 phút. Phần Đọc yêu cầu trả lời 20 câu hỏi, Nghe 28 câu. Phần Nói có bốn câu, yêu cầu thí sinh bày tỏ quan điểm và trả lời dựa câu hỏi vào thông tin bài Đọc và Nghe. Kỹ năng Viết tương tự với hai câu.
Điểm có hiệu lực trong hai năm. Kết quả được trả sau ba ngày thi. Lệ phí thi TOEFL iBT tại Việt Nam là 182 USD (khoảng 4,8 triệu đồng).
