Chia sẻ bài báo qua Email ỨNG DỤNG CHATGPT TRONG GIÁO DỤC ĐẠI HỌC: KHOẢNG CÁCH HIỆU QUẢ – NĂNG LỰC TRONG PHÁT TRIỂN KỸ NĂNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Ở HỌC PHẦN DẪN LUẬN NGÔN NGỮ
Thông tin bài báo
Ngày nhận bài: 15/04/26 Ngày hoàn thiện: 16/06/26 Ngày đăng: 16/06/26Các tác giả
1. Dương Thị Thu Hiền
, Trường Ngoại ngữ - ĐH Thái Nguyên2. Nguyễn Quỳnh Anh, Trường Ngoại ngữ - ĐH Thái Nguyên
3. Vũ Việt Đức, Trường Ngoại ngữ - ĐH Thái Nguyên
Tóm tắt
Nghiên cứu này phân tích tác động của ChatGPT đối với hoạt động học tập của sinh viên trong giáo dục đại học, với trọng tâm là sự phát triển kỹ năng nghiên cứu khoa học trong học phần Dẫn luận ngôn ngữ tại Trường Ngoại ngữ, Đại học Thái Nguyên. Dựa trên dữ liệu khảo sát 180 sinh viên, nghiên cứu xem xét mối quan hệ giữa nhận thức về lợi ích, nhận thức về rủi ro, mức độ sử dụng ChatGPT và sự phát triển kỹ năng nghiên cứu khoa học thông qua mô hình phương trình cấu trúc. Kết quả cho thấy tác động của ChatGPT có ý nghĩa thống kê nhưng không đồng nhất. Nhận thức về lợi ích là yếu tố dự báo mạnh mẽ việc sử dụng ChatGPT, trong khi nhận thức về rủi ro có ảnh hưởng tiêu cực nhưng yếu hơn. Việc sử dụng ChatGPT góp phần tích cực vào sự phát triển kỹ năng nghiên cứu khoa học, đặc biệt ở các khía cạnh mang tính thực hiện nhiệm vụ như viết học thuật và xử lý thông tin, nhưng có tác động hạn chế đối với các kỹ năng tư duy bậc cao, đặc biệt là tư duy phản biện. Để lý giải hiện tượng này, nghiên cứu đề xuất khái niệm “khoảng cách hiệu quả – năng lực”, phản ánh sự mất cân đối giữa hiệu suất thực hiện nhiệm vụ và sự phát triển nhận thức chiều sâu. Kết quả nghiên cứu góp phần mở rộng cách tiếp cận chấp nhận công nghệ theo hướng tích hợp cơ chế nhận thức, đồng thời gợi mở các hàm ý sư phạm nhằm thúc đẩy sự tham gia nhận thức tích cực trong môi trường học tập có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo.
Từ khóa
Toàn văn:
PDFTài liệu tham khảo
[1] H. Alotaibi and A. Alayed, “Adoption of generative AI in higher education: Understanding usage through a technology acceptance model,” International Journal of Advanced and Applied Sciences, vol. 12, no. 12, pp. 31-43, 2025, doi: 10.21833/ijaas.2025.12.004.
[2] Z. Slimi, A. Benayoune, and A. E. Alemu, “Students’ perceptions of artificial intelligence integration in higher education,” European Journal of Educational Research, vol. 14, no. 2, pp. 471-485, 2025, doi: 10.12973/eu-jer.14.2.471.
[3] J. Cabero-Almenara, A. Palacios-Rodríguez, M. I. Loaiza-Aguirre, and P. S. Andrade-Abarca, “The impact of pedagogical beliefs on the adoption of generative AI in higher education: A predictive model from UTAUT2,” Frontiers in Artificial Intelligence, no. 7, 2024, Art. no. 1497705, doi: 10.3389/frai.2024.1497705.
[4] D. T. K. Ng, W. Wu, J. K. L. Leung, T. K. F. Chiu, and S. K. W. Chu, “Design and validation of the AI literacy questionnaire,” British Journal of Educational Technology, vol. 55, no. 3, pp. 1082-1104, 2024, doi: 10.1111/bjet.13411.
[5] J. Kim, M. Klopfer, J. R. Grohs, H. Eldardiry, J. Weichert, L. A. Cox et al., “Examining faculty and student perceptions of generative AI in university courses,” Innovative Higher Education, no. 50, pp. 1281-1313, 2025, doi: 10.1007/s10755-024-09774-w.
[6] O. Zawacki-Richter, V. I. Marín, M. Bond, and F. Gouverneur, “Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education,” International Journal of Educational Technology in Higher Education, vol. 16, no. 1, pp. 1-27, 2019, doi: 10.1186/s41239-019-0171-0.
[7] L. Chen, P. Chen, and Z. Lin, “Artificial intelligence in education: A review,” IEEE Access, no. 8, pp. 75264-75278, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988510.
[8] S. Kasneci, K. Sessler, S. Küchemann, M. Bannert, D. Dementieva, F. Fischer et al., “ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education,” Learning and Individual Differences, no. 103, 2023, Art. no. 102274, doi: 10.1016/j.lindif.2023.102274.
[9] J. Sweller, “Cognitive load theory and educational technology,” Educational Technology Research and Development, no. 68, pp. 1-16, 2020, doi: 10.1007/s11423-019-09701-3.
[10] F. D. Davis, “Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology,” MIS Quarterly, vol. 13, no. 3, pp. 319-340, 1989.
[11] L. Wang, “Artificial intelligence in teaching Introduction to Linguistics: Opportunities and challenges,” Education Sciences, vol. 14, no. 2, 2024, Art. no. 165, doi: 10.3390/educsci14020165.
[12] D. Long and B. Magerko, “What is AI literacy? Competencies and design considerations,” In Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2020, doi: 10.1145/3313831.3376727.
[13] X. Gu and B. Ericson, “Artificial intelligence literacy in education: A systematic review,” Computers and Education: Artificial Intelligence, no. 4, 2023, Art. no. 100130, doi: 10.1016/j.caeai.2023.100130.
[14] Y. K. Dwivedi, L. Hughes, E. Ismagilova, G. Aarts, C. Coombs, T. Crick et al., “So what if ChatGPT wrote it? Multidisciplinary perspectives on generative AI,” International Journal of Information Management, no. 71, 2023, Art. no. 102642, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642.
[15] OECD, AI and the Future of Skills. Paris: OECD Publishing, 2021, doi: 10.1787/a80e7b8f-en.
[16] R. E. Mayer, “Multimedia learning and generative AI: Implications for cognitive processing,” Educational Psychology Review, 2024, doi: 10.1007/s10648-024-09800-0.
DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.15442
Các bài báo tham chiếu
- Hiện tại không có bài báo tham chiếu