Đào tạo STEAM
KHÓA HỌC STEAM
Giúp học sinh phát triển tư duy logic, khả năng sáng tạo và giải quyết vấn đề một cách linh hoạt.
Chuẩn bị nền tảng toàn diện về Toán học, Khoa học, Công nghệ, Kỹ thuật và Nghệ thuật, tạo lợi thế vượt trội trong hồ sơ du học.
1. Phát triển tư duy toàn diện
STEAM giúp học sinh rèn luyện cả tư duy logic (Toán, Khoa học, Kỹ thuật) và tư duy sáng tạo (Nghệ thuật), từ đó giải quyết vấn đề một cách linh hoạt và hiệu quả.
2. Học thông qua trải nghiệm thực tế
Học STEAM không chỉ là ghi nhớ lý thuyết, mà là học qua làm – qua các dự án, mô hình, thí nghiệm, lập trình… giúp kiến thức trở nên sinh động và dễ hiểu.
3. Chuẩn bị cho tương lai số và công nghệ
Trong kỷ nguyên 4.0, các lĩnh vực như công nghệ, AI, robot, kỹ thuật số… đang phát triển mạnh mẽ. STEAM trang bị nền tảng kiến thức và kỹ năng để học sinh bắt kịp xu hướng và hội nhập quốc tế.
4. Phù hợp với định hướng nghề nghiệp hiện đại
Nhiều ngành nghề tương lai yêu cầu sự kết hợp giữa khoa học, kỹ thuật và sáng tạo. Học STEAM giúp học sinh khám phá sở thích, phát triển năng lực và định hướng nghề nghiệp từ sớm.
5. Tạo lợi thế trong học tập và du học
Chương trình STEAM phát triển tư duy phản biện, kỹ năng làm việc nhóm và thuyết trình – những yếu tố quan trọng trong hồ sơ du học và môi trường học tập quốc tế.
STEAM là viết tắt của 5 lĩnh vực: Science – Technology – Engineering – Arts – Mathematics
Đây là mô hình giáo dục tích hợp, giúp học sinh phát triển tư duy toàn diện và kỹ năng ứng dụng thực tế.
1. Science (Khoa học)
-
Tìm hiểu về thế giới tự nhiên: sinh học, vật lý, hóa học, môi trường…
-
Phát triển khả năng quan sát, đặt câu hỏi, phân tích và khám phá.
2. Technology (Công nghệ)
-
Ứng dụng và sáng tạo với công nghệ: máy tính, phần mềm, lập trình, AI, robot…
-
Rèn luyện kỹ năng sử dụng công cụ kỹ thuật số và tư duy công nghệ hiện đại.
3. Engineering (Kỹ thuật)
-
Thiết kế, lắp ráp và thử nghiệm mô hình, máy móc, giải pháp kỹ thuật.
-
Khuyến khích tư duy thiết kế, giải quyết vấn đề, và làm việc theo dự án.
4. Arts (Nghệ thuật)
-
Bao gồm thiết kế, mỹ thuật, âm nhạc, sân khấu, nghệ thuật thị giác…
-
Tăng khả năng sáng tạo, tư duy thẩm mỹ và cách thể hiện ý tưởng một cách trực quan, sinh động.
5. Mathematics (Toán học)
-
Tập trung vào logic, số học, thống kê, lập trình và phân tích dữ liệu.
-
Là nền tảng để hiểu và giải quyết các vấn đề khoa học và kỹ thuật một cách chính xác.
Tổng kết:
STEAM không chỉ cung cấp kiến thức liên môn, mà còn phát triển kỹ năng tư duy, sáng tạo, giao tiếp và giải quyết vấn đề – những yếu tố thiết yếu cho học sinh trong thế kỷ 21.
DANH SÁCH KHOÁ HỌC
Tổng quan chương trình
Khóa học được thiết kế theo 3 giai đoạn spiraling curriculum, mỗi giai đoạn gồm 4 Unit với cùng chủ đề nhưng độ khó tăng dần, đảm bảo học sinh nắm vững kiến thức và phát triển kỹ năng giải toán SAT một cách bài bản.
GIAI ĐOẠN 1: CƠ BẢN (Unit 1-4)
Mục tiêu: Củng cố nền tảng và làm quen với format SAT
▼Unit 1: Đại số cơ bản
Mục tiêu học tập:
- Nắm vững khái niệm phương trình và bất phương trình tuyến tính
- Hiểu cách biểu diễn đồ thị và ý nghĩa hình học
- Giải thành thạo hệ phương trình tuyến tính
Nội dung chi tiết:
1.1 Phương trình tuyến tính
- Dạng tổng quát: ax + b = c
- Các phương pháp giải: cô lập biến, quy đồng, phân phối
- Kiểm tra nghiệm và viết tập nghiệm
- Bài toán thực tế dẫn đến phương trình tuyến tính
1.2 Bất phương trình tuyến tính
- Dạng ax + b ≤ c, ax + b ≥ c
- Quy tắc đổi dấu khi nhân/chia số âm
- Biểu diễn nghiệm trên trục số
- Bài toán tối ưu đơn giản
1.3 Đồ thị đường thẳng
- Dạng y = mx + b và ý nghĩa hệ số góc m, tung độ gốc b
- Vẽ đồ thị từ phương trình và ngược lại
- Đường thẳng song song, vuông góc
- Tìm giao điểm hai đường thẳng
1.4 Hệ phương trình tuyến tính
- Phương pháp thế và phương pháp cộng
- Hệ có nghiệm duy nhất, vô nghiệm, vô số nghiệm
- Ý nghĩa hình học: giao điểm, song song, trùng nhau
- Bài toán thực tế với 2 ẩn
Kỹ năng cần đạt:
- Giải phương trình/bất phương trình trong 30–45 giây
- Đọc hiểu đồ thị và trả lời câu hỏi liên quan
- Lập phương trình từ đề bài thực tế
▼Unit 2: Phân tích dữ liệu và giải toán cơ bản
Mục tiêu học tập:
- Thành thạo tính toán tỉ lệ, phần trăm trong bối cảnh thực tế
- Hiểu và phân tích các loại biểu đồ, bảng số liệu
- Nắm vững khái niệm thống kê mô tả cơ bản
Nội dung chi tiết:
2.1 Tỉ lệ và phần trăm
- Tỉ lệ thuận, tỉ lệ nghịch và ứng dụng
- Tính phần trăm tăng/giảm
- Bài toán lãi suất đơn
- Quy đổi tỉ lệ trong các đơn vị khác nhau
2.2 Chuyển đổi đơn vị
- Hệ đo lường Anh và Metric
- Chuyển đổi đơn vị diện tích, thể tích
- Tốc độ, mật độ và các đại lượng phức hợp
- Sử dụng tỉ lệ trong chuyển đổi
2.3 Thống kê mô tả
- Mean (trung bình cộng), Median (trung vị), Mode (yếu vị)
- Range (khoảng biến thiên), Standard deviation (độ lệch chuẩn)
- Percentiles và Quartiles
- Outliers và ảnh hưởng đến các tham số
2.4 Biểu diễn dữ liệu
- Đọc và phân tích bảng số liệu
- Bar chart, histogram, line graph, pie chart
- Scatter plot và correlation cơ bản
- Box plot và dot plot
2.5 Phân tích xu hướng
- Xác định trend tăng/giảm từ đồ thị
- So sánh dữ liệu giữa các nhóm
- Dự đoán dựa trên xu hướng hiện tại
- Phân biệt correlation và causation
2.6 Hàm số cơ bản
- Hàm tuyến tính: f(x) = mx + b
- Hàm mũ cơ bản: f(x) = a·bˣ
- Nhận dạng loại hàm từ bảng giá trị
- Ứng dụng thực tế của từng loại hàm
2.7 Xác suất cơ bản
- Xác suất cổ điển và thực nghiệm
- Biến cố độc lập và phụ thuộc
- Conditional probability đơn giản
- Sampling và margin of error cơ bản
Kỹ năng cần đạt:
- Tính toán phần trăm, tỉ lệ chính xác và nhanh chóng
- Đọc hiểu các loại biểu đồ trong 15–20 giây
- Phân tích dữ liệu và rút ra kết luận hợp lý
▼Unit 3: Toán cao cấp cơ bản
Mục tiêu học tập:
- Thành thạo các phép toán với đa thức, phân thức
- Giải được phương trình bậc 2 và các dạng phương trình cơ bản
- Hiểu và vẽ được đồ thị hàm bậc 2
Nội dung chi tiết:
3.1 Đa thức và khai triển
- Phép nhân đa thức: (a+b)(c+d), (a+b)²
- Phân tích thành nhân tử: nhân tử chung, nhóm, công thức
- Khai triển (a±b)², a²−b², (a+b+c)²
- Ứng dụng khai triển trong tính toán nhanh
3.2 Hàm mũ và căn thức
- Quy tắc số mũ: aᵐ·aⁿ, (aᵐ)ⁿ, aᵐ/aⁿ
- Căn bậc hai: √a, √(a²), √(ab)
- Rút gọn biểu thức chứa căn
- Hàm mũ y = aˣ và tính chất
3.3 Phép tính phân thức đại số
- Rút gọn phân thức: tìm ƯCLN
- Cộng, trừ phân thức: quy đồng mẫu
- Nhân, chia phân thức
- Phân thức phức hợp
3.4 Phương trình bậc 2
- Dạng ax² + bx + c = 0
- Công thức nghiệm và discriminant Δ
- Phân tích thành nhân tử để giải
- Định lý Vi-et và ứng dụng
3.5 Hệ phương trình bậc 2
- Hệ gồm 1 phương trình bậc nhất và 1 phương trình bậc 2
- Phương pháp thế
- Số nghiệm và ý nghĩa hình học
3.6 Phương trình đặc biệt
- Phương trình chứa căn: √(ax+b) = c
- Phương trình chứa giá trị tuyệt đối: |ax+b| = c
- Phương trình mũ đơn giản: aˣ = b
3.7 Đồ thị hàm phi tuyến
- Parabol y = ax² + bx + c: đỉnh, trục đối xứng
- Đồ thị hàm mũ y = aˣ
- Biến đổi đồ thị: tịnh tiến, co dãn
Kỹ năng cần đạt:
- Khai triển và phân tích thành nhân tử thành thạo
- Giải phương trình bậc 2 trong 1 phút
- Nhận dạng và vẽ parabol cơ bản
▼ Unit 4: Hình học & Lượng giác cơ bản
Mục tiêu học tập:
- Tính được diện tích, thể tích các hình cơ bản
- Hiểu quan hệ đồng dạng, bằng nhau
- Nắm vững tỉ số lượng giác trong tam giác vuông
Nội dung chi tiết:
4.1 Diện tích các hình phẳng
- Hình chữ nhật, hình vuông, hình thoi
- Tam giác: công thức cơ bản và Heron
- Hình thang, hình bình hành
- Hình tròn: diện tích và chu vi
4.2 Thể tích và diện tích xung quanh
- Hình hộp chữ nhật, hình lập phương
- Hình trụ: thể tích và diện tích xung quanh
- Hình nón và hình cầu cơ bản
- Lăng trụ và hình chóp đơn giản
4.3 Quan hệ đồng dạng và bằng nhau
- Tam giác đồng dạng: các trường hợp
- Tỉ số đồng dạng và ứng dụng
- Tam giác bằng nhau: SSS, SAS, ASA, AAS
- Ứng dụng tính độ dài, diện tích
4.4 Tam giác vuông và lượng giác
- Định lý Pythagore và ứng dụng
- Tỉ số lượng giác: sin, cos, tan
- Các góc đặc biệt: 30°, 45°, 60°
- Giải tam giác vuông
4.5 Định lý góc trong đường tròn
- Góc nội tiếp và cung chắn
- Góc tạo bởi hai dây cung
- Góc giữa tiếp tuyến và dây cung
- Tính độ dài cung và diện tích quạt
4.6 Đường tròn và phương trình
- Phương trình đường tròn: (x−a)² + (y−b)² = r²
- Tâm và bán kính từ phương trình
- Vị trí tương đối điểm và đường tròn
- Giao điểm đường thẳng và đường tròn
4.7 Vòng tròn đơn vị
- Định nghĩa sin, cos trên vòng tròn đơn vị
- Các góc cơ bản: 0°, 90°, 180°, 270°
- Quan hệ sin²θ + cos²θ = 1
- Ứng dụng trong giải phương trình lượng giác
Kỹ năng cần đạt:
- Tính diện tích, thể tích nhanh và chính xác
- Nhận biết tam giác đồng dạng
- Sử dụng tỉ số lượng giác để giải bài toán
GIAI ĐOẠN 2: TRUNG BÌNH (Unit 5-8)
Mục tiêu: Nâng cao độ phức tạp và tốc độ giải bài
▼Unit 5: Đại số trung bình
Đặc điểm giai đoạn trung bình:
- Bài toán có nhiều bước và yêu cầu kết hợp kiến thức
- Ngữ cảnh thực tế phức tạp hơn (kinh tế, khoa học, xã hội)
- Yêu cầu tốc độ và độ chính xác cao hơn
Nội dung nâng cao:
5.1 Hệ phương trình phức tạp
- Hệ 3 phương trình 3 ẩn
- Hệ phương trình chứa tham số
- Bài toán tối ưu với ràng buộc
- Ứng dụng trong bài toán kinh doanh
5.2 Bất phương trình và hệ bất phương trình
- Bất phương trình bậc 2
- Hệ bất phương trình tuyến tính
- Biểu diễn miền nghiệm trên mặt phẳng tọa độ
- Linear programming cơ bản
5.3 Hàm số và biến đổi đồ thị
- Biến đổi: f(x) → f(x+a), f(x)+b, af(x), f(ax)
- Hàm hợp và hàm nghịch đảo cơ bản
- Đọc thông tin từ đồ thị phức tạp
- Hàm tuyến tính từng khúc
Kỹ năng mục tiêu:
- Giải hệ phương trình trong 45–60 giây
- Phân tích bài toán đa bước
- Lập mô hình toán học từ tình huống thực tế
▼Unit 6: Phân tích dữ liệu trung bình
Nội dung nâng cao:
6.1 Thống kê nâng cao
- Standard error và confidence interval
- Hypothesis testing cơ bản
- Regression analysis và line of best fit
- Residuals và R-squared
6.2 Biểu đồ phức hợp
- Two-way table và conditional probability
- Multiple bar charts và stacked charts
- Scatter plot với multiple variables
- Time series analysis
6.3 Probability nâng cao
- Bayes’ theorem cơ bản
- Geometric probability
- Binomial probability
- Expected value và variance
6.4 Sampling và Survey
- Bias trong sampling
- Random sampling vs stratified sampling
- Margin of error và sample size
- Population vs sample statistics
Kỹ năng mục tiêu:
- Phân tích biểu đồ phức tạp trong 30 giây
- Tính toán xác suất có điều kiện
- Đánh giá tính hợp lý của kết quả thống kê
▼Unit 7: Toán cao cấp trung bình
Nội dung nâng cao:
7.1 Đa thức bậc cao
- Phân tích thành nhân tử đa thức bậc 3, 4
- Định lý remainder và factor theorem
- Rational root theorem
- Đồ thị đa thức và behavior at infinity
7.2 Hàm mũ và logarithm
- Logarithm properties: log(ab), log(a/b), log(aⁿ)
- Solving exponential equations: aˣ = b
- Growth và decay models
- Compound interest
7.3 Radical equations
- Solving equations with multiple radicals
- Extraneous solutions
- Radical inequalities
- Rationalize denominators
7.4 Complex numbers cơ bản
- i² = -1 và powers of i
- Addition và subtraction
- Multiplication của complex numbers
- Complex solutions của quadratic equations
Kỹ năng mục tiêu:
- Giải phương trình mũ và log trong 90 giây
- Nhận biết và loại bỏ nghiệm ngoại lai
- Làm việc với số phức ở mức cơ bản
▼Unit 8: Hình học & Lượng giác trung bình
Nội dung nâng cao:
8.1 Coordinate geometry
- Distance và midpoint formulas
- Equation của circles, ellipses
- Parallel và perpendicular lines
- Transformations: translation, rotation, reflection
8.2 3D Geometry
- Surface area và volume của irregular shapes
- Cross-sections của 3D shapes
- Similar solids và scale factor
- Density và practical applications
8.3 Trigonometry nâng cao
- Unit circle và all quadrants
- Trigonometric identities cơ bản
- Law of sines và law of cosines
- Area của triangles using trigonometry
8.4 Angles và circles
- Inscribed và central angles
- Arc length và sector area
- Tangent lines và chord properties
- Cyclic quadrilaterals
Kỹ năng mục tiêu:
- Tính toán 3D geometry chính xác
- Sử dụng law of sines/cosines thành thạo
- Giải bài toán coordinate geometry phức tạp
GIAI ĐOẠN 3: NÂNG CAO (Unit 9-12)
Mục tiêu: Đạt điểm tối đa SAT Math
▼Unit 9: Đại số nâng cao
Đặc điểm giai đoạn nâng cao:
- Bài toán SAT thực tế mức độ khó nhất
- Yêu cầu tư duy phân tích và kỹ năng problem-solving
- Time pressure – giải nhanh và chính xác
- Multiple concepts trong một bài toán
Nội dung chuyên sâu:
9.1 Advanced systems
- Non-linear systems
- Systems với absolute values
- Parametric equations
- Optimization problems
9.2 Functions và modeling
- Piecewise functions
- Absolute value functions
- Function composition
- Inverse functions
9.3 Inequalities masterclass
- Rational inequalities
- Absolute value inequalities
- Systems of inequalities
- Real-world constraints
Target skills:
- Solve complex systems trong 60 giây
- Model real-world problems accurately
- Handle multiple constraints simultaneously
▼Unit 10: Data Analysis nâng cao
Nội dung chuyên sâu:
10.1 Advanced statistics
- Correlation vs causation
- Outliers và robust statistics
- Transformations of data
- Comparing distributions
10.2 Experimental design
- Controlled experiments
- Observational studies
- Bias và confounding variables
- Statistical significance
10.3 Advanced probability
- Conditional probability mastery
- Independent vs dependent events
- Probability distributions
- Simulation và modeling
Target skills:
- Analyze complex data sets in 45 giây
- Identify statistical flaws in studies
- Calculate advanced probability scenarios
▼Unit 11: Advanced Math nâng cao
Nội dung chuyên sâu:
11.1 Polynomial mastery
- Synthetic division
- Complex roots
- Graphing polynomial functions
- End behavior và turning points
11.2 Exponential và logarithmic mastery
- Natural logarithm
- Change of base formula
- Exponential growth models
- Half-life và doubling time
11.3 Advanced equations
- Radical equations với multiple steps
- Exponential equations requiring logs
- Systems involving exponentials
- Word problems requiring modeling
Target skills:
- Solve any polynomial equation
- Master exponential modeling
- Handle complex multi-step problems
▼Unit 12: Geometry & Trigonometry nâng cao
Nội dung chuyên sâu:
12.1 Advanced coordinate geometry
- Conic sections (parabola, ellipse, hyperbola)
- Transformation matrices
- Distance và optimization
- Complex loci
12.2 3D mastery
- Composite solids
- Optimization of surface area/volume
- Cross-sectional analysis
- Practical engineering applications
12.3 Trigonometry mastery
- All trigonometric identities
- Solving trigonometric equations
- Applications in physics
- Complex trigonometric expressions
12.4 Advanced circle theorems
- Power of a point
- Radical axis
- Tangent-chord relationships
- Cyclic quadrilateral properties
Target skills:
- Master all geometry formulas
- Solve any trigonometry problem
- Handle complex 3D scenarios
▼KHÓA 1: PYTHON + CAMERA AI CƠ BẢN
Thời gian: 6–7 tháng (tự học 2–3 giờ/ngày)
Đối tượng: Người mới học lập trình, muốn chuyển sang AI
▼Giai đoạn 1: Nền tảng lập trình Python (1–2 tháng)
- Biến, kiểu dữ liệu, toán tử cơ bản
- Câu lệnh điều kiện (if, else, elif)
- Vòng lặp (for, while) và break/continue
- Hàm và đệ quy, phạm vi biến và closure
- Danh sách, tuple, từ điển, tập hợp
- Xử lý lỗi (try-except-finally)
- Làm việc với tệp tin (mở, đọc/ghi tệp, CSV)
- Mô-đun và gói trong Python
Tài nguyên học tập: Python.org, sách “Tự động hóa công việc nhàm chán với Python”, w3schools.com/python
▼Giai đoạn 2: Toán học cho AI và Học máy (1–2 tháng)
- Đại số tuyến tính: vector, ma trận, tích vô hướng, giá trị riêng
- Giải tích: đạo hàm, gradient, quy tắc chuỗi
- Xác suất & thống kê: phân phối, định lý Bayes, kiểm định giả thuyết
- Tối ưu hóa: gradient descent, cực tiểu địa phương/toàn cục
Tài nguyên đề xuất: 3Blue1Brown, Coursera “Toán học cho Học máy”, Khan Academy
▼Giai đoạn 3: Thao tác dữ liệu & Trực quan hóa (1–2 tháng)
- NumPy: tính toán số học, phát sóng, thao tác mảng
- Pandas: DataFrame, Chuỗi, làm sạch dữ liệu, nhóm, hợp nhất
- Matplotlib: biểu đồ đường, phân tán, histogram
- Seaborn: trực quan hóa thống kê, bản đồ nhiệt, biểu đồ cặp
Dự án thực hành: Phân tích dữ liệu bán hàng, tạo dashboard, tiền xử lý dữ liệu
▼Giai đoạn 4: Học máy cơ bản (1–2 tháng)
- Học có giám sát: Logistic, SVM, Rừng ngẫu nhiên, Hồi quy
- Học không giám sát: K-means, PCA
- Đánh giá mô hình: train/validation/test, cross-validation, ROC-AUC
- Kỹ thuật đặc trưng: chuẩn hóa, mã hóa, lựa chọn
- Scikit-learn: fit, predict, score, pipeline
▼Giai đoạn 5: Học sâu & Mạng nơ-ron (2–3 tháng)
- TensorFlow/Keras hoặc PyTorch
- Mạng nơ-ron cơ bản: Perceptron, MLP, lan truyền ngược
- CNN: tích chập, gộp, bản đồ đặc trưng
- RNN/LSTM: dữ liệu tuần tự, chuỗi thời gian
- Học chuyển giao: mô hình huấn luyện sẵn, tinh chỉnh
▼Giai đoạn 6: Thị giác máy tính & Camera AI (2+ tháng)
- OpenCV cơ bản & nâng cao
- Phát hiện & nhận diện khuôn mặt, vật thể
- Dự án thực tế: đếm người, phát hiện khẩu trang, cảnh báo xâm nhập, nhận diện logo
▼KHÓA 2: PYTHON + CAMERA AI + VẬT LÝ
Thời gian: 8–9 tháng
Đối tượng: Sinh viên kỹ thuật, nghiên cứu viên, học sinh chuyên Toán–Lý
▼Thị giác máy tính chuyên sâu
- Hình học camera: mô hình lỗ kim, tham số trong/ngoài
- Vật lý thấu kính: tiêu cự, khẩu độ, hiệu ứng độ sâu trường
- Hình thành ảnh: phép chiếu phối cảnh, tọa độ đồng nhất
- Hiệu chuẩn: phương pháp Zhang, hiệu chỉnh méo
Ứng dụng OpenCV nâng cao:
- Stereo, optical flow, tái tạo 3D
- Nâng cao ảnh: HDR, khử nhiễu
▼Xử lý tín hiệu & Thị giác dựa trên vật lý
- FFT, Wavelet, bộ lọc Gaussian/Sobel/Laplacian
- Giảm nhiễu: median, bilateral, NLM denoising
- Stereo quang học, Optical Flow, đo bức xạ ánh sáng
▼Tích hợp phần cứng với IoT
- Raspberry Pi 4, Arduino, TensorFlow Lite, hệ thống thời gian thực
- Dự án kết hợp cảm biến & giám sát môi trường
- Ứng dụng robot, tự động hóa công nghiệp
▼Dự án nghiên cứu ứng dụng
- Đo kích thước vật thể, trực quan hóa động lực học chất lỏng
- Đo đạc 3D không tiếp xúc, phân tích ảnh kính hiển vi
- Thị giác nhiệt kết hợp camera AI
▼KHÓA 3: PYTHON CHO THI HKICO
Thời gian: 3-4 tháng (tự học 1.5-3 giờ/ngày)
Đối tượng: Học sinh giỏi Tin học, chuẩn bị thi đấu quốc tế
▼Nền tảng Python tối ưu (1-2 tuần)
- Cú pháp Python: biến, kiểu dữ liệu, vòng lặp, hàm, lambda, comprehension
- Nhập/xuất nhanh: sys.stdin.readline thay vì input()
- Tối ưu bộ nhớ: generator, iterator
▼Cấu trúc dữ liệu nâng cao (2-3 tuần)
- Danh sách, từ điển, tập hợp, tuple
- Ngăn xếp, hàng đợi, hàng đợi ưu tiên, DSU, cây đoạn
▼Thuật toán cơ bản (4-6 tuần)
- Sắp xếp, tìm kiếm, đệ quy, DP, thuật toán tham lam
▼Thuật toán nâng cao (6-8 tuần)
- Lý thuyết đồ thị, cây, chuỗi, số học modular, tổ hợp
▼Kỹ thuật thi đấu & Tối ưu hóa
- Lập trình nhanh
- Tối ưu độ phức tạp
- Xử lý biên
- Chiến lược giải quyết vấn đề
▼Thực hành thi đấu chuyên sâu
- Codeforces, AtCoder, LeetCode, Hackerrank
- Chuẩn bị HKICO, giải đề các năm, phân tích mẫu câu hỏi
- Chủ đề nâng cao: hình học tính toán, DP nâng cao, mạng lưu, cấu trúc dữ liệu nâng cao
▼DÀNH CHO HỌC SINH TRƯỜNG QUỐC TẾ
▼ Module 1: Cơ học cổ điển (Classical Mechanics)
Tuần 1-3: Dynamics and Kinematics
-
-
- Newton’s Laws trong các tình huống phức tạp
- Projectile motion và circular motion
- Thí nghiệm: Đo gia tốc trọng trường bằng con lắc đơn
- Lab report writing theo chuẩn Cambridge
-
Tuần 4-6: Energy and Momentum
-
-
- Work-Energy theorem và Conservation laws
- Elastic và inelastic collisions
- Thí nghiệm: Collision analysis bằng video tracking
- Presentation: “Energy in Real-world Applications”
-
Tuần 7-8: Rotational Motion
-
- Moment of inertia và angular momentum
- Rolling motion và gyroscopic effects
- Thí nghiệm: Đo moment quán tính của vật rắn
- Problem-solving session với đề thi A-Level
▼ Module 2: Sóng và Dao động (Waves and Oscillations)
Tuần 9-11: Simple Harmonic Motion
-
-
- Mathematical analysis của SHM
- Damped và forced oscillations
- Thí nghiệm: Con lắc lò xo và phân tích dao động
- Data analysis bằng Logger Pro
-
Tuần 12-14: Wave Properties
-
-
- Wave equation và superposition principle
- Interference, diffraction, và polarization
- Thí nghiệm: Young’s double slit với laser
- Virtual lab: Wave simulation trên PhET
-
Tuần 15-16: Sound Waves
-
- Doppler effect và wave interference
- Resonance trong ống khí và dây đàn
- Thí nghiệm: Đo tốc độ âm thanh trong không khí
- Research project: “Acoustics in Architecture”
▼ Module 3: Điện học và Từ học (Electricity and Magnetism)
Tuần 17-20: Electric Fields and Circuits
-
-
- Coulomb’s law và electric field mapping
- DC circuits analysis và Kirchhoff’s laws
- AC circuits với capacitors và inductors
- Thí nghiệm: Oscilloscope usage và circuit analysis
-
Tuần 21-23: Magnetic Fields
-
-
- Magnetic force trên charged particles
- Electromagnetic induction và Lenz’s law
- Transformer và motor principles
- Thí nghiệm: Faraday’s law demonstration
-
Tuần 24: Electromagnetic Waves
-
- Maxwell’s equations (conceptual level)
- Light as electromagnetic radiation
- Thí nghiệm: Radio wave transmission và reception
- Final presentation: “Physics in Modern Technology”
▼ Module 4: Vật lý hiện đại (Modern Physics)
Tuần 25-27: Quantum Physics
-
-
- Photoelectric effect và particle-wave duality
- Atomic structure và energy levels
- Thí nghiệm: LED characteristics và Planck’s constant
- Simulation: Quantum tunneling trên PhET
-
Tuần 28-30: Nuclear Physics
-
- Radioactivity và decay laws
- Nuclear reactions và binding energy
- Thí nghiệm: Background radiation measurement
- Debate session: “Nuclear Energy Pros and Cons”
▼KHÓA ÔN THI CẤP TỐC (INTENSIVE EXAM PREP)
▼Giai đoạn 1: Diagnostic và Foundation (2 tuần)
Tuần 1: Đánh giá năng lực
-
-
- Mock test toàn diện để xác định điểm yếu
- Phân tích chi tiết từng phần kiến thức
- Lập kế hoạch học tập cá nhân hóa
- Ôn tập các công thức cơ bản
-
Tuần 2: Củng cố nền tảng
-
- Review toàn bộ kiến thức cơ bản
- Masterclass: “Physics Formula Derivation và Memory Techniques”
- Speed practice: Giải nhanh các bài tập trọng tâm
- Intensive English: Physics terminology workshop
▼Giai đoạn 2: Advanced Problem Solving (3 tuần)
Tuần 3-4: Luyện tập dạng bài khó
-
-
- Multi-concept problems và application questions
- Data analysis và graph interpretation
- Experimental design và evaluation
- Daily practice với past papers từ Cambridge, AQA
-
Tuần 5: Exam Techniques
-
- Time management strategies cho từng loại đề thi
- Marking scheme analysis – hiểu cách giám khảo chấm điểm
- Common mistakes và cách tránh
- Mock exam conditions với feedback chi tiết
▼Giai đoạn 3: Final Sprint (1 tuần)
Tuần 6: Polish và Confidence Building
-
- Daily mock tests với đề thi thật từ 5 năm gần nhất
- Individual consultation với từng học sinh
- Last-minute tips và exam day preparation
- Psychological preparation và stress management
- Phát triển tư duy sáng tạo, khả năng nghiên cứu và giải quyết vấn đề qua việc kết hợp giữa các môn khoa học, công nghệ, kỹ thuật, nghệ thuật và toán học.
- Trang bị kiến thức và kỹ năng thực hành trong các lĩnh vực steam để ươm mầm những nhà sáng tạo, kỹ sư và nghệ sĩ trong tương lai.
- Khuyến khích tư duy độc lập, tư duy sáng tạo và khả năng ứng dụng công nghệ vào cuộc sống hàng ngày.
2. Kết quả đạt được sau khoá học:
- Học viên có nền tảng kiến thức vững chắc và kỹ năng thực hành trong các môn STEAM.
- Nâng cao tư duy sáng tạo, khả năng nghiên cứu, giải quyết vấn đề và thực hiện các dự án sáng tạo.
- Sẵn sàng tham gia các cuộc thi, dự án và cơ hội học tập, nghiên cứu và phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực STEAM.
Ưu đãi Đăng ký sớm
Số lượng có hạn – Hãy nhanh tay đăng ký hôm nay để giữ chỗ
và nhận ưu đãi đặc biệt dành riêng cho bạn!
Ưu đãi chỉ còn hiệu lực trong 7 ngày – Đừng bỏ lỡ!
Không tìm thấy gì
Dường như chúng tôi không thể tìm thấy những gì bạn đang tìm kiếm. Có lẽ tìm kiếm có thể giúp ích.