# data[].attributes.body
11/09/2021

# data[].attributes.headline
Xác định thì của động từ trong các câu ví dụ và cho biết tác dụng.

# data[].attributes.subject
Xác định thì của động từ trong các câu ví dụ và cho biết tác dụng.

# data[].attributes.body
1. I think she really likes her best friend.
Thì htđ
Td: nêu quan điểm, lời hứa, suy nghĩ
2. I usually have a cup of coffee before the first morning class.
Thì htđ
Td: chỉ hành động mang tính chất lặp đi lặp lại
3. I'm going to the dentist this weekend.
Thì httd
Td: diễn tả hành động dự kiến trong tương lai gần đã được sắp xếp
4. My father drives me to school every morning, but this weekend I am going by bus.
Thì httd
Td: diễn tả hành động có tính chất tạm thời, xảy ra khác với lịch trình
5. The class begins at 7 a.m every day.
Thì htđ
Td: diễn tả sự kiên,sự thật hiển nhiên và chân lý
6. He is always speaking loudly when I study.
Thì httd
Td: diễn tả một lời phàn nàn về một hđ xấu
7. The sun sets in the west.
Thì htđ
Td: diễn tả sự thật hiển nhiên và chân lý
8. While my mom is cooking, my dad is watching TV.
Thì httd
Td: diễn tả các hđ xảy ra song song ở hiện tại
9. My younger sister is becoming prettier and prettier.
Thì httd
Td: diễn tả hđ đang tiến triển
10. I'm waiting for my mom now.
Thì httd
Td: dùng để chỉ hđ đang diễn ra tại thời điểm nói

Answer: Động từ - Thì

# data[].attributes.headline
Điền “-s/es” vào sau các động từ cho sẵn

# data[].attributes.subject
Điền “-s/es” vào sau các động từ cho sẵn

# data[].attributes.body
1. go →                        17. dry →
2. use →                     18. carry →
3. apply →                  19. sing →
4. visit →                     20. cut →

5. wash →                   21. like →
6. freeze →                 22. copy →
7. pay →                      23. finish →
8. become →              24. push →

9. read →                    25. come →
10. boil →                    26. try →
11. buy →                    27. enjoy →

12. get →                    28. study →
13. miss →                  29. do →

14. watch →               30. clean →
15. have →                  31. write →

16. fix →                      32. teach →

# data[].attributes.body
1. play →                      17. have →
2. repair →                  18. look →
3. run →                       19. wait →
4. feel →                      20. stay →

5. wash →                    21. travel →
6. include →                 22. win →

7. free →                       23. open →
8. agree →                   24. snow →

9. greet →                     25. cry →
10. know →                  26.  prefer →

11. work →                    27. sing →
12. begin →                  28. play →

13. take →                    29. dance →
14. cancel →                30. mix →

15. tidy →                     31. move →
16. water →                  32. say →

# data[].attributes.headline
Tìm ví dụ cho những động từ dùng cả ở thì Hiện tại đơn và Hiện tại tiếp diễn sau

# data[].attributes.subject
Tìm ví dụ cho những động từ dùng cả ở thì Hiện tại đơn và Hiện tại tiếp diễn sau

# data[].attributes.body
1. taste: có vị
nếm
2. look: trông có vẻ
nhìn, ngắm
3. enjoy: yêu thích
thưởng thức
4. think: tin rằng, nghĩ rằng
suy nghĩ
5. have: có, sở hữu
dùng bữa, tắm...
6. feel: cảm thấy
chạm vào, sờ

# data[].attributes.body
12/09/2021

# data[].attributes.body
1. Tanya (speak) ………………. English very well.
2. “Where’s John?” - “He is in the kitchen. He (cook) ……………….

3. They (go) ………………. to a new theatre in the city at the moment.

4. The museum (open) ………………. at 8.30 and (close) ………………. at 4.30 p.m.

5. Julia (not drink) ………………. tea very often.

6. How often you (go) ………………. to the library?

7. It (take) ………………. me an hour to get to work in the morning.
8. Please be quiet! The baby (sleep) ……………….
9. “Why you (wear) ………………. a coat? Today isn’t cold.”

10. Let’s go out now. It (rain) ………………. any more.

11. You can turn on the radio. I (listen) ………………. to it.

12. Kate phoned last night. She’s on holiday with friends. She (have) ………………. a great time and doesn’t want to come back.

13. The earth (go) ………………. around the sun.
14. The situation is already very bad and now it (get) ………………. worse.

15. David (not be) ………………. very fit. He (not do) ………………. any sport.

16. “What your father (do) ……………….?” - “He (be) ………………. electrician.”

17. It (not rain) ………………. very much in summer.
18. I (look) ………………. for Sophie. Do you know where she is?

19. Look! Someone (swim) ………………. in the river.
20. I (feel) ………………. hungry now. There (be) ………………. anything to eat?

# data[].attributes.headline
The sentences on the right follow those on the left. Which sentence goes with which?

# data[].attributes.subject
The sentences on the right follow those on the left. Which sentence goes with which?

# data[].attributes.body
1. Please don’t make so much noise.

2. She has three big sons.
3. The first train is leaving at 5 a.m
4. We need to leave soon.

5. Because my grandparents only have 2 daughters.

6. I need to eat something soon.

7. They don’t need their car any more.

8. She looks exhausted all day.
9. Things are not so good at work.

10. It isn’t true what they say.

11. Let's lay the table.
12. She wants to look beautiful every time.
13. The household chores are divided equally in her family.
14. I don’t have anywhere to live right now.
15. What does your father do?
16. We’re going to get wet.

a. I’m getting hungry.

b. We need to come to station before 4.50 a.m.
c. Because she stayed up late to finish homework yesterday.
d. They’re lying.

d. It’s starting to rain.

e. She is responsible for doing washing-up after meals.

f. Therefore, she has to do laundry every day.
g. It’s dinnertime.
h. It’s getting late.

f. He works as a worker in a factory.

g. I’m staying with friends.

h. The company is losing money.
i. They’re trying to sell it.
j. My mum and aunt always try to visit them as much as possible.
k. I’m trying to work.
l. She washes her hair twice a week.

# data[].attributes.headline
Match the word in column A with its synonym in column B 

# data[].attributes.subject
Match the word in column A with its synonym in column B 

# data[].attributes.body
A                                       B
1. always                 a. rarely
2. usually                 b. as a rule
3. often                    c. at present
4. sometimes          d. frequently
5. hardly                   e. right now
6. never                    f. occasionally
7. at the moment     g. generally
8. now                      h. at no time
i. normally
j. regularly
k. at times
l. now and then
m. from time to time