"Theory of Knowledge không dạy kiến thức mới — mà yêu cầu học sinh suy ngẫm về bản chất của kiến thức: Chúng ta BIẾT như thế nào? Làm sao phân biệt kiến thức và ý kiến?"
- TOK + EE có thể cho bạn thêm 3 điểm IB Diploma (trên tổng 45 điểm)
- TOK grade A + EE grade A = 3 bonus points
- TOK grade E hoặc EE grade E = không đạt Diploma
- Môn DUY NHẤT dạy tư duy phản biện (critical thinking) một cách hệ thống
Knowledge Questions là nền tảng của TOK. Một KQ tốt mang tính open-ended, không có câu trả lời đơn giản, và liên quan đến bản chất của kiến thức.
- Open: Không trả lời được bằng Yes/No
- General: Không chỉ về 1 tình huống — có thể áp dụng rộng
- About knowledge: Hỏi về CÁCH chúng ta biết, không phải BIẾT CÁI GÌ
- Contestable: Có thể tranh luận, nhiều góc nhìn
| KQ xấu | Tại sao không phù hợp? | Cải thiện thành |
|---|---|---|
| Is the Earth round? | Factual, closed — có 1 đáp án | How do we establish scientific knowledge as 'fact'? |
| What is 2 + 2? | Trivial, trivially answerable | To what extent is mathematical knowledge certain? |
| Should we protect the environment? | Ethical opinion, not about knowledge | How do values influence what counts as environmental knowledge? |
- Kinh nghiệm cá nhân
- Kỹ năng thực hành
- Trực giác, cảm xúc
- VD: biết đi xe đạp, cảm nhận đau
- Hệ thống kiến thức cộng đồng
- Khoa học, toán, lịch sử, nghệ thuật
- Được xây dựng & kiểm chứng tập thể
- VD: định luật Newton, lịch sử VN
- Epistemic humility: Khiêm tốn nhận thức — thừa nhận giới hạn kiến thức bản thân. Đối lập với dogmatism.
- Perspective / Bias: Mọi người nhìn thế giới qua "lăng kính" riêng (văn hóa, giới tính, kinh nghiệm). Bias không xấu nhưng cần được NHẬN BIẾT.
Chủ đề bắt buộc. Khám phá vai trò của người biết (knower) trong quá trình tạo ra và tiếp nhận kiến thức.
| Theme | Core Questions | Key Concepts |
|---|---|---|
| Knowledge & Technology ⭐ | How does technology shape knowledge? AI & truth? | Algorithm bias, filter bubbles, deepfakes, digital literacy |
| Knowledge & Language | Does language create or reflect reality? | Sapir-Whorf hypothesis, translation, power of naming |
| Knowledge & Politics | Who decides what counts as knowledge? | Power, propaganda, censorship, academic freedom |
| Knowledge & Religion | How does faith relate to reason? | Revelation vs evidence, pluralism, sacred texts |
| Knowledge & Indigenous Societies | What can indigenous knowledge teach us? | Oral tradition, holistic worldview, sustainability |
- AI và kiến thức: ChatGPT/AI có "biết" không? Tri thức máy vs tri thức người?
- Filter bubbles: Algorithm chỉ cho ta thấy điều ta đã đồng ý → echo chambers
- Deepfakes: Khi không thể tin mắt mình — cái gì còn là bằng chứng?
- Big Data: Nhiều data = nhiều kiến thức? Hay chỉ nhiều thông tin?
- Sapir-Whorf hypothesis: Ngôn ngữ ĐỊNH HÌNH tư duy (strong) hay CHỈ ẢNH HƯỞNG (weak)?
- Ví dụ: Người Hopi không có thì (tense) → nhận thức thời gian khác?
- Ngôn ngữ & quyền lực: Ai đặt tên thì kiểm soát nghĩa — "freedom fighter" vs "terrorist"
- Dịch thuật: Có thể dịch ĐẦY ĐỦ nghĩa không? Cái gì bị mất?
5 AOKs trong syllabus mới (từ 2022): History · Human Sciences · Natural Sciences · Mathematics · Arts. Mỗi AOK có cách tạo kiến thức, kiểm chứng, và giới hạn riêng.
- Nguồn sơ cấp (primary) vs thứ cấp (secondary sources)
- Bias của sử gia: mọi lịch sử đều là diễn giải, không phải sự thật 'nguyên bản'
- "History is written by the victors" — góc nhìn nào bị thiếu?
- Counter-claim: phương pháp sử học (corroboration, OPVL) giúp giảm bias
- Psychology, Economics, Sociology, Anthropology, Political Science
- Thí nghiệm với người: vấn đề đạo đức (Milgram, Stanford Prison Experiment)
- Observer effect: người biết mình bị quan sát → hành vi thay đổi
- Replication crisis: nhiều kết quả không lặp lại được
- Prediction vs explanation: economics dự đoán kém nhưng giải thích tốt?
- Scientific method: observation → hypothesis → experiment → analysis → conclusion
- Falsifiability (Karl Popper): kiến thức khoa học phải có khả năng bị bác bỏ
- Paradigm shifts (Thomas Kuhn): khoa học thay đổi qua "cách mạng" — Newton → Einstein
- Peer review: kiểm chứng bởi đồng nghiệp. Nhưng có bias: publication bias, funding bias
- Science vs pseudoscience: astrology, homeopathy — ranh giới ở đâu?
- Platonism: toán tồn tại độc lập, con người KHÁM PHÁ (π tồn tại trước khi ai biết)
- Formalism: toán là hệ thống ký hiệu do con người SÁNG TẠO
- Axioms: tiên đề được chấp nhận không chứng minh — thay đổi axiom → hệ thống khác (Euclidean vs non-Euclidean)
- Gödel's Incompleteness: bất kỳ hệ thống toán đủ mạnh đều có mệnh đề đúng nhưng không chứng minh được
- Toán có chắc chắn 100%? Proof = chắc chắn — nhưng chỉ TRONG hệ tiên đề đó
- Nghệ thuật truyền đạt kiến thức về cảm xúc, trải nghiệm con người mà khoa học không làm được
- Subjectivity: 'đẹp' có khách quan không? Ai quyết định thế nào là 'nghệ thuật tốt'?
- Artistic intention vs audience interpretation: nghệ sĩ muốn nói gì vs khán giả hiểu gì
- Nghệ thuật và đạo đức: tác phẩm của người có đạo đức xấu có giá trị không?
Exhibition = trưng bày 3 objects thật và viết commentary giải thích mỗi object liên quan đến 1 IA prompt như thế nào.
| Yêu cầu | Chi tiết |
|---|---|
| Số objects | 3 (phải là vật THẬT, không phải khái niệm) |
| Prompt | Chọn 1 trong 35 IA prompts của IB |
| Word count | 950 từ (±10%) |
| Structure | 3 commentaries, mỗi cái ~300 từ |
| Assessment | Internal (giáo viên chấm), moderated by IB |
| Marks | Max 10, đóng góp 33% TOK grade |
- Cụ thể và cá nhân: không chọn "internet" (quá chung), chọn "bài báo cụ thể trên BBC ngày 15/3/2025"
- Đa dạng: 3 objects từ 3 lĩnh vực khác nhau (ảnh chụp, biểu đồ khoa học, bài hát)
- Kết nối rõ với prompt: mỗi object trả lời prompt từ một góc khác nhau
- Real-world context: vật có context cụ thể (thời gian, nơi chốn, nguồn)
- Paragraph 1: Mô tả object và context — nó là gì, từ đâu, khi nào
- Paragraph 2: Liên kết với IA prompt — object cho thấy điều gì về kiến thức?
- Paragraph 3: Phân tích sâu hơn — implications, limitations, perspectives khác
This screenshot shows my personalised Google News homepage, which displays articles primarily about technology and business — topics I frequently read. Despite being a 'news' platform, the content I see is curated by an algorithm based on my previous behaviour, not by editorial judgment.
This object demonstrates that bias in knowledge production is not only human but also algorithmic. The feed creates a filter bubble: I receive knowledge that confirms my existing interests while alternative perspectives remain hidden. The algorithm does not intend to bias me, yet the structural effect is a narrowing of my epistemic horizon.
However, one might argue that all curation involves selection and therefore bias. A newspaper editor also chooses which stories to print. The difference is transparency: I can identify a newspaper's editorial stance, but Google's algorithm is opaque. This raises the question of whether bias is more dangerous when it is invisible. The object suggests that bias is indeed inevitable, but its impact depends on whether the knower is aware of it.
Bài luận 1600 từ dựa trên 1 trong 6 prescribed titles do IB cung cấp. Chấm ngoài (IB examiner). Cần sử dụng ít nhất 2 AOKs.
| Criterion | Max | What examiners look for |
|---|---|---|
| A: Understanding | 10 | Relevant KQs, clear thesis, understanding of TOK concepts throughout |
| B: Analysis | 10 | Claims + counterclaims, real specific examples, evaluate implications |
- Hook: bắt đầu bằng ví dụ, câu hỏi, hoặc tình huống thực tế
- Giải thích key terms trong prescribed title
- Nêu thesis: lập trường rõ ràng (có thể nuanced, không cần Yes/No tuyệt đối)
- Giới thiệu 2 AOKs sẽ dùng
- Claim: Đưa ra luận điểm liên quan đến title
- Example: Ví dụ cụ thể từ AOK (tên, ngày, chi tiết — không mơ hồ!)
- Analysis: Phân tích — ví dụ cho thấy gì về kiến thức?
- Counterclaim: Góc nhìn ngược lại
- Evaluation: Đánh giá claim vs counterclaim
- Tương tự như trên nhưng với AOK khác
- So sánh / tương phản với AOK 1 — cái gì giống/khác?
- Tóm tắt luận điểm chính (không lặp lại nguyên văn)
- Trả lời prescribed title một cách nuanced
- Mở rộng: implications hoặc new questions được gợi lên
- KHÔNG đưa thêm ý mới
"How important are the methods of justification in distinguishing between knowledge and belief?"
| ✓ DO | ✗ DON'T |
|---|---|
| Address the SPECIFIC prescribed title | Write a generic "TOK essay" about everything |
| Define key terms explicitly | Assume examiner knows what you mean |
| Use SPECIFIC, named examples with dates | Say "for example, in science…" without detail |
| Include counterclaims in every paragraph | Only argue one side |
| Reach a nuanced, evaluated conclusion | Sit on the fence with no clear position |
| Stay within 1600 words (±10%) | Write 2500 words — you will be penalised |
| Reference 2+ AOKs as lens | Only use 1 AOK |
| Use TOK vocabulary throughout | Write like a regular subject essay |
Click vào mỗi thẻ để xem bản dịch tiếng Việt và ghi chú. Học thuộc các từ này giúp essay và exhibition chuyên nghiệp hơn.
