Một vấn đề thường gặp với các bạn học sinh khi từ bậc học IGCSE hay MYP lên bậc học cao hơn IBDP đó là việc lựa chọn các môn học như thế nào cho phù hợp với năng lực, sở thích cũng như định hướng nghề nghiệp trong tương lai. Và một câu hỏi phổ biến đối với môn Toán chính là việc lựa chọn giữa Math AA (Analysis and Approaches) và Math AI (Application and Interpretation). Math AA và Math AI là hai chương trình Toán mới được áp dụng từ năm 2019 của IBO và kì thi đầu tiên vào theo hai chương trình này diễn ra vào tháng 5 năm 2021. Chính vì thế nên đối với nhiều bạn học sinh vẫn còn hoang mang, không phân biệt được sự khác nhau giữa hai môn học này để đưa ra lựa chọn thích hợp đối với bản thân mình.
Vậy nên chọn Math AI hay Math AA dựa trên các yếu tố nào?
Sau đây tôi xin chia sẻ vắn tắt 3 yếu tố quan trọng để giúp bạn có thể dễ dàng đưa ra quyết định:
1 Định hướng nghề nghiệp và yêu cầu của trường Đại học/Cao đẳng, theo khuyến nghị của IBO
Math AA
Dành cho học sinh học các ngành kĩ sư (Engineering), khoa học sơ bản (physical sciences), kinh tế học (Economics) và Toán học.
Math AI
Dành cho học sinh học các ngành khoa học xã hội, khoa học tự nhiên, y dược, thống kê, kinh doanh (bussiness), kĩ thuật, tâm lý học và thiết kế.
2 Sở trường và hứng thú với lĩnh vực toán, chuyên sâu (AA) hay ứng dụng (AI)?
3 Lựa chọn các môn học khác khối tự nhiên hay kết hợp tự nhiên và xã hội.
Một cách tổng quát, Math AI phù hợp với phần đông học sinh hơn và hỗ trợ cho nhiều lĩnh vực nghề nghiệp hơn.
Nên chọn HL hay SL?
Lựa chọn học HL (high level) hay SL (standard) level phụ thuộc chủ yếu vào 2 yếu tố: lĩnh vực nghề nghiệp và sở trường. Cả hai khóa học đều có 60 giờ cho các nội dung cơ bản chung và 60 giờ cho các nội dung riêng biệt. Và HL có đến 90 giờ cho các nội dung chuyên sâu. Do đó học sinh nên cân nhắc lĩnh vực nghề nghiệp có đòi hỏi và sở trường của mình có phù hợp với HL không.
Sau đây là phân tích cụ thể hơn về sự khác biệt về mục tiêu, nội dung kiến thức và trọng tâm của mỗi môn:
Math AA
Phân tích và Tiếp cận
(Analysis and Approaches)
Hướng học sinh đến sự phân tích và tiếp cận những khía cạnh của thế giới xung quanh dựa trên nền tảng am hiểu sâu sắc về Toán học. Học sinh sẽ tập trung vào việc tìm hiểu các khái niệm toán học quan trọng và áp dụng các kiến thức đó để giải quyết các vấn đề mang tính trừu tượng của thế giới xung quanh. Đối với môn học này học sinh cần phát triển khả năng xây dựng, giao tiếp và biện minh chính xác lập luận toán học của mình cũng như khả năng hệ thống hóa và liên kết những nội dung khác nhau của chương trình để gia tăng am hiểu cũng như kỹ năng của bản thân.
Math AI
Ứng dụng và Giải thích
(Application and Interpretation)
Hướng học sinh đến việc áp dụng Toán học và công nghệ vào trong một xã hội với nền tảng dữ liệu khổng lồ, bằng cách tiếp cận đa phương. Trong môn học này học sinh sẽ tập trung vào những chủ đề truyền thống đối với học sinh phổ thông cũng như sinh viên bậc đại học. Học sinh được khuyến khích áp dụng những kiến thức và phát triển kĩ năng nhằm tìm ra mối liên hệ giữa lý thuyết và các khái niệm thực tế trong Toán học. Ngoài ra việc phát triển sử dụng các công nghệ hỗ trợ (ví dụ như GDC – Graphing Display Calculator) sẽ giúp các em trau dồi khả năng ứng dụng kiến thức vào giải quyết cũng như giải thích những vấn đề thực tiễn trong cuộc sống.
Math AA
Sẽ tập trung vào Algebra, Geometry and trigonometry và Calculus với những kiến thức đặc trưng được nghiên cứu sâu như Counting (Tổ hợp và chỉnh hợp), Complex number (số phức), Reasoning and proof (Lý luận và chứng minh), và đặc biệt là những nội dung chuyên sâu của chủ đề Calculus (Giải tích). Học sinh cần hiểu thật rõ lý thuyết Toán học cũng như tư duy và áp dụng vào giải quyết các vấn đề Toán học được đưa ra. Kỹ năng suy luận và tính toán sẽ là mấu chốt để học tốt môn học này. Chính vì những lí do trên nên môn Math AA sẽ phù hợp với những bạn học sinh yêu thích việc tìm tòi các khía cạnh trửu tượng, thiên về lý thuyết của Toán học, cũng như các học sinh có định hướng học đại học ngành Toán học hay các ngành ứng dụng những lý thuyết này nhiều như kỹ sư (cơ khí, thiết kế chế tạo máy, xây dựng, điện tử …) hay là nhóm ngành công nghê thông tin.
Analysis & Approaches
See official Analysis & Approaches syllabusdocuments for more details
Math AI
Sẽ có sự phân bố tương đối đồng đều hơn giữa các topic với các nội dung đặc trưng như Matrix (ma trận), Graph theory, Voronoi diagram và đặc biệt nhất là tìm hiểu một cách cặn kẽ về Statistics and propability với các kiến thức liên quan đến Distribution functions (Hàm phân bố) và Hypothesis testing (Kiểm định giả thuyết). Học sinh cần nắm rõ lý thuyết cũng như cách sử dụng thuần thục công nghệ trong việc giải quyết các câu hỏi. Môn học này sẽ phù hợp hơn với những bạn có trí tò mò và muốn tìm hiểu các vấn đề liên quan thực tế trong cuộc sống bằng việc thu thập các dữ liệu và tìm ra lời giải đáp từ việc xử lý các dữ liệu đó. Các kiến thức của phần Statistics (thống kê) sẽ là phần bổ trợ rất lớn cho các bạn học sinh có định hướng học khoa học (bác sĩ, dược sĩ, nhóm ngành Sinh Hóa …) cũng như các lĩnh vực kinh tế bởi vì các bạn sẽ được làm quen với các loại dữ liệu, cách xử lý cũng như đưa ra kết luận về vấn đề mà mình đang quan tâm và nghiên cứu.
Old Math Studies
Subtractions
- Number sets
- Currency conversion
- Logic (All 20hrs)
- Most of set theory
Applications & Interpretation SL
Additions
- Sigma notation
- Amortization & Annuities
- System of equations
- General probability distributions
- Binomial distribution
- Correlation coefficient (more depth)
- Chi Squared (more depth)
- Equation of perpendicular bisector
- Voronoi diagrams and applications
- Function modelling (more depth)
- Basic integration
Applications & Interpretation HL
Additional HL Content
- Log and exponent law (more depth)
- Sum of infinite geometric sequences
- complex Numbers
- Matrices, eigenvalues and eigenvectors
- Composite functions, Inverse, Transformations
- Function modelling (more depth)
- Radians, Trig identities, Trig equations
- Geometry transformations using matrices
- Vectors
- Graph Theory
- Sampling and data collection methods
- Non-linear regression
- More sophistication with random variables and distributions (Poisson)
- Steady state & long term probabilities (transition matrices, Markov Chains)
- Derivatives, second derivatives (more depth)
- Kinematics
- Differential Equations
- Slope fields
Về kiểm tra đánh giá, các bài thi HL và SL đều có nhiều câu hỏi tương tự nhau dành cho các chủ đề cơ bản chung (cùng chủ đề). Tuy nhiên, điểm số dành cho các câu hỏi này ở bài thi HL chiếm tỉ trọng thấp hơn so với SL, và dành nhiều điểm hơn cho các câu hỏi chuyên sâu. Ngoài ra, chương trình HL còn có bài thi thứ 3 (paper 3), tương tự như paper 6 CIE A level, tập trung vào các chủ đề nâng cao của HL so với chỉ hai bài thi dành cho SL.
Những phân tích và nhận xét ở trên hy vọng giúp các học sinh cũng như phụ huynh có thể hiểu được một cách khái quát về môn Toán cũng như việc tìm ra môn học đáp ứng được với năng lực, sở thích cũng như nguyện vọng của các bạn học sinh.
Cả hai chương trình Math đều rất thử thách và đòi hỏi sự nỗ lực học tập. Nếu con bạn gặp khó khăn trong môn Math, hãy liên hệ với chúng tôi để học thử 1 giờ miễn phí.
