PPNCKH nghien cuu cac yeu to anh huong den chatgpt
TunAnhHongH1
18 views
55 slides
Feb 16, 2025
Slide 1 of 55
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
About This Presentation
PPNCKH
Slide Content
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
KHOA QUẢN LÝ KINH DOANH
BÁO CÁO NGHIÊN CỨU
Đề tài: “CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ CHẤP NHẬN VÀ
SỬ DỤNG CHATGPT VÀO HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI”
Giảng viên hướng dẫn: TS Bùi Thị Thu Loan
Sinh viên thực hiện:
HÀ NỘI – 2023
Nguyễn Hữu A 2022607429
Hoàng Hà Tuấn Anh 2022605056
Đỗ Đăng Dũng 2022603551
KHOA QUẢN LÝ KINH DOANH
BÁO CÁO NGHIÊN CỨU
Đề tài: “CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ CHẤP NHẬN VÀ
SỬ DỤNG CHATGPT VÀO HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI”
Giảng viên hướng dẫn: TS Bùi Thị Thu Loan
Sinh viên thực hiện:
HÀ NỘI – 2023
Nguyễn Hữu A 2022607429
Hoàng Hà Tuấn Anh 2022605056
Đỗ Đăng Dũng 2022603551
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
KHOA QUẢN LÝ KINH DOANH
BÁO CÁO NGHIÊN CỨU
Đề tài: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ CHẤP NHẬN VÀ
SỬ DỤNG CHATGPT VÀO HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
Giảng viên hướng dẫn: TS Bùi Thị Thu Loan
Sinh viên thực hiện:
HÀ NỘI – 2023
Nguyễn Hữu A 2022607429
Hoàng Hà Tuấn Anh 2022605056
Đỗ Đăng Dũng 2022603551
KHOA QUẢN LÝ KINH DOANH
BÁO CÁO NGHIÊN CỨU
Đề tài: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ CHẤP NHẬN VÀ
SỬ DỤNG CHATGPT VÀO HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
Giảng viên hướng dẫn: TS Bùi Thị Thu Loan
Sinh viên thực hiện:
HÀ NỘI – 2023
Nguyễn Hữu A 2022607429
Hoàng Hà Tuấn Anh 2022605056
Đỗ Đăng Dũng 2022603551
DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA
STT Họ và tên MSSV Hoàn thành %
1 Nguyễn Hữu A 2022607429 100%
2 Hoàng Hà Tuấn Anh 2022605056 100%
3 Đỗ Đăng Dũng 2022603551 100%
STT Họ và tên MSSV Hoàn thành %
1 Nguyễn Hữu A 2022607429 100%
2 Hoàng Hà Tuấn Anh 2022605056 100%
3 Đỗ Đăng Dũng 2022603551 100%
LỜI CẢM ƠN
Nhóm chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến cô Bùi Thị Thu Loan - Giảng
viên bộ môn Phương pháp nghiên cứu khoa học - Trường Đại Học Công Nghiệp Hà
Nội, đã dành thời gian quý báu cũng như tạo điều kiện tốt nhất cho chúng em thực
hiện thành công đề tài nghiên cứu lần này . Cám ơn tất cả các bạn sinh viên đã hỗ
trợ cho nhóm thực hiện khảo sát góp phần tạo nên sự thành công của đề tài này.
Chân thành cảm ơn Ban Giám Hiệu - Trường Đại Học Công Nghiệp Hà Nội đã
cung cấp cho chúng em điều kiện tốt nhất trong việc giảng dạy, đồng thời tạo cơ hội
cho sinh viên được cọ xát thực tế, bổ sung kinh nghiệm cũng như kiến thức cho
chuyên môn sau này.
Dưới đây là kết quả của quá trình tìm hiểu, nghiên cứu của nhóm chúng em trong
suốt thời gian vừa qua. Trong quá trình hoàn thành bài tiểu luận với sự vụng về
thiếu kiến thức cũng như kinh nghiệm về môn học còn nhiều hạn chế, nên chúng
em không thể tránh khỏi những sai sót trong bài tiểu luận lần này. Em rất mong
nhận được sự góp ý và chỉ bảo của cô để bài tiểu luận của chúng em được hoàn
thiện hơn, và hơn thế nữa chúng em có cơ hội được được trau dồi kiến thức để áp
dụng cho cuộc sống cũng như công việc về sau.
Cuối cùng, em xin cảm ơn cô vì sự tận tình chỉ dạy để chúng em có được ngày
hôm nay, chúng em chúc cô có thật nhiều thức khỏe, hạnh phúc và ngày càng thành
công trong sự nghiệp giảng dạy của mình để truyền đạt kiến thức cho các thế hệ mai
sau.
Nhóm chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến cô Bùi Thị Thu Loan - Giảng
viên bộ môn Phương pháp nghiên cứu khoa học - Trường Đại Học Công Nghiệp Hà
Nội, đã dành thời gian quý báu cũng như tạo điều kiện tốt nhất cho chúng em thực
hiện thành công đề tài nghiên cứu lần này . Cám ơn tất cả các bạn sinh viên đã hỗ
trợ cho nhóm thực hiện khảo sát góp phần tạo nên sự thành công của đề tài này.
Chân thành cảm ơn Ban Giám Hiệu - Trường Đại Học Công Nghiệp Hà Nội đã
cung cấp cho chúng em điều kiện tốt nhất trong việc giảng dạy, đồng thời tạo cơ hội
cho sinh viên được cọ xát thực tế, bổ sung kinh nghiệm cũng như kiến thức cho
chuyên môn sau này.
Dưới đây là kết quả của quá trình tìm hiểu, nghiên cứu của nhóm chúng em trong
suốt thời gian vừa qua. Trong quá trình hoàn thành bài tiểu luận với sự vụng về
thiếu kiến thức cũng như kinh nghiệm về môn học còn nhiều hạn chế, nên chúng
em không thể tránh khỏi những sai sót trong bài tiểu luận lần này. Em rất mong
nhận được sự góp ý và chỉ bảo của cô để bài tiểu luận của chúng em được hoàn
thiện hơn, và hơn thế nữa chúng em có cơ hội được được trau dồi kiến thức để áp
dụng cho cuộc sống cũng như công việc về sau.
Cuối cùng, em xin cảm ơn cô vì sự tận tình chỉ dạy để chúng em có được ngày
hôm nay, chúng em chúc cô có thật nhiều thức khỏe, hạnh phúc và ngày càng thành
công trong sự nghiệp giảng dạy của mình để truyền đạt kiến thức cho các thế hệ mai
sau.
MỤC LỤC
PHẦN I. GIỚI THIỆU CHUNG .............................................................................................. 1
1.Lý do chọn đề tài ......................................................................................................... 1
2.Mục tiêu nghiên cứu .................................................................................................... 2
2.1Mục tiêu nghiên cứu tổng quát ..................................................................... 2
2.2Mục tiêu nghiên cứu cụ thể ........................................................................... 2
3.Câu hỏi nghiên cứu ...................................................................................................... 2
4.Phương pháp nghiên cứu ............................................................................................ 3
4.1.Nguồn dữ liệu ................................................................................................. 3
4.2.Phương pháp nghiên cứu định tính ............................................................. 3
4.3.Phương pháp nghiên cứu định lượng .......................................................... 3
5.Phạm vi nghiên cứu ..................................................................................................... 3
6.Đối tượng nghiên cứu .................................................................................................. 3
PHẦN II. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT ................................... 4
1. Tổng quan nghiên cứu ................................................................................................ 4
2. Các khái niệm cơ bản ................................................................................................. 5
2.1 Chatbot trí tuệ nhân tạo ............................................................................... 5
2.1.1 Trí tuệ nhân tạo .......................................................................................... 5
2.1.2. Chatbot ....................................................................................................... 5
2.1.3. Chat Bot trí tuệ nhân tạo .......................................................................... 5
2.2. Hành vi người tiêu dùng .............................................................................. 6
2.3. Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học
tập của sinh viên .................................................................................................. 6
3. Các mô hình lý thuyết ................................................................................................ 7
3.1 Thuyết phổ biến sự đổi mới – IDT ............................................................... 7
3.2 Thuyết hành động hợp lý – TRA ................................................................. 7
3.3 Thuyết hành vi dự định – TPB ..................................................................... 8
3.4 Mô hình chấp nhận công nghệ - TAM ......................................................... 8
3.5 Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ - UTAUT ................................ 9
4. Giả thuyết nghiên cứu ................................................................................................ 9
4.1 Nhận thức hữu ích ......................................................................................... 9
4.2 Nhận thức dễ dàng sử dụng .......................................................................... 9
4.3 Nhận thức kiểm soát hành vi ...................................................................... 10
4.4 Ảnh hưởng xã hội ........................................................................................ 10
4.5 Kỳ vọng hiệu quả ......................................................................................... 10
PHẦN I. GIỚI THIỆU CHUNG .............................................................................................. 1
1.Lý do chọn đề tài ......................................................................................................... 1
2.Mục tiêu nghiên cứu .................................................................................................... 2
2.1Mục tiêu nghiên cứu tổng quát ..................................................................... 2
2.2Mục tiêu nghiên cứu cụ thể ........................................................................... 2
3.Câu hỏi nghiên cứu ...................................................................................................... 2
4.Phương pháp nghiên cứu ............................................................................................ 3
4.1.Nguồn dữ liệu ................................................................................................. 3
4.2.Phương pháp nghiên cứu định tính ............................................................. 3
4.3.Phương pháp nghiên cứu định lượng .......................................................... 3
5.Phạm vi nghiên cứu ..................................................................................................... 3
6.Đối tượng nghiên cứu .................................................................................................. 3
PHẦN II. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT ................................... 4
1. Tổng quan nghiên cứu ................................................................................................ 4
2. Các khái niệm cơ bản ................................................................................................. 5
2.1 Chatbot trí tuệ nhân tạo ............................................................................... 5
2.1.1 Trí tuệ nhân tạo .......................................................................................... 5
2.1.2. Chatbot ....................................................................................................... 5
2.1.3. Chat Bot trí tuệ nhân tạo .......................................................................... 5
2.2. Hành vi người tiêu dùng .............................................................................. 6
2.3. Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học
tập của sinh viên .................................................................................................. 6
3. Các mô hình lý thuyết ................................................................................................ 7
3.1 Thuyết phổ biến sự đổi mới – IDT ............................................................... 7
3.2 Thuyết hành động hợp lý – TRA ................................................................. 7
3.3 Thuyết hành vi dự định – TPB ..................................................................... 8
3.4 Mô hình chấp nhận công nghệ - TAM ......................................................... 8
3.5 Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ - UTAUT ................................ 9
4. Giả thuyết nghiên cứu ................................................................................................ 9
4.1 Nhận thức hữu ích ......................................................................................... 9
4.2 Nhận thức dễ dàng sử dụng .......................................................................... 9
4.3 Nhận thức kiểm soát hành vi ...................................................................... 10
4.4 Ảnh hưởng xã hội ........................................................................................ 10
4.5 Kỳ vọng hiệu quả ......................................................................................... 10
4.6 Rào cản kỹ thuật .......................................................................................... 10
5. Mô hình nghiên cứu ................................................................................................. 11
PHẦN III. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................................................ 11
1. Phương pháp nghiên cứu ......................................................................................... 11
Xây dựng bảng câu hỏi ..................................................................................... 12
Chọn mẫu nghiên cứu ....................................................................................... 15
Xác định tổng thể nghiên cứu ........................................................................... 15
Xác định khung tổng thể ................................................................................... 15
Phương pháp chọn mẫu .................................................................................... 16
Xác định quy mô mẫu ....................................................................................... 16
PHẦN IV. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................................................................... 17
1.Kết quả nghiên cứu định tính .................................................................................. 17
2. Kết quả nghiên cứu định lượng .............................................................................. 23
2.1. Thống kê mô tả nghiên cứu ....................................................................... 23
3. Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo. ............................ 26
3.1. Sự hữu ích khi chấp nhận và sử dụng ChatGPT .................................... 26
Danh mục tài liệu tham khảo: ......................................................................................... 45
Tiếng Anh .......................................................................................................................... 45
Tiếng Việt .......................................................................................................................... 46
5. Mô hình nghiên cứu ................................................................................................. 11
PHẦN III. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................................................ 11
1. Phương pháp nghiên cứu ......................................................................................... 11
Xây dựng bảng câu hỏi ..................................................................................... 12
Chọn mẫu nghiên cứu ....................................................................................... 15
Xác định tổng thể nghiên cứu ........................................................................... 15
Xác định khung tổng thể ................................................................................... 15
Phương pháp chọn mẫu .................................................................................... 16
Xác định quy mô mẫu ....................................................................................... 16
PHẦN IV. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................................................................... 17
1.Kết quả nghiên cứu định tính .................................................................................. 17
2. Kết quả nghiên cứu định lượng .............................................................................. 23
2.1. Thống kê mô tả nghiên cứu ....................................................................... 23
3. Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo. ............................ 26
3.1. Sự hữu ích khi chấp nhận và sử dụng ChatGPT .................................... 26
Danh mục tài liệu tham khảo: ......................................................................................... 45
Tiếng Anh .......................................................................................................................... 45
Tiếng Việt .......................................................................................................................... 46
DANH MỤC HÌNH
Hình 1. Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (F. Davis) ................................... 8
Hình 2. Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (V. Venkatesh và F. Davis) ...... 8
Hình 3. Mô hình nghiên cứu ................................................................................ 11
Hình 1. Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (F. Davis) ................................... 8
Hình 2. Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (V. Venkatesh và F. Davis) ...... 8
Hình 3. Mô hình nghiên cứu ................................................................................ 11
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1. Mã hóa và thang đo nghiên cứu ............................................................. 13
Bảng 2. Thống kê mô tả giới tính ......................................................................... 24
Bảng 3. Thống kê mô tả độ tuổi của mẫu quan sát ............................................ 25
Bảng 4. Thống kê mô tả ứng dụng ChatGPT vào học tập ................................. 26
Bảng 5. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của sự hữu ích ......................... 27
Bảng 6. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức độ dễ sử dụng .......... 28
Bảng 7. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức kiểm soát hành vi .... 29
Bảng 8. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của ảnh hưởng xã hội ............. 30
Bảng 9. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức độ kỳ vọng hiệu quả 31
Bảng 10. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của rào cản khi chấp nhận và
sử dụng ChatGPT....................................................................................................32
Bảng 11. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức độ chấp nhận và sử
dụng ChatGPT vào học tập.........................................................................................33
Bảng 12. Kiểm định KMO and Bartlett’s Test ................................................... 34
Bảng 13. ANOVA .................................................................................................. 39
Bảng 14. Coefficients ............................................................................................. 40
Bảng 1. Mã hóa và thang đo nghiên cứu ............................................................. 13
Bảng 2. Thống kê mô tả giới tính ......................................................................... 24
Bảng 3. Thống kê mô tả độ tuổi của mẫu quan sát ............................................ 25
Bảng 4. Thống kê mô tả ứng dụng ChatGPT vào học tập ................................. 26
Bảng 5. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của sự hữu ích ......................... 27
Bảng 6. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức độ dễ sử dụng .......... 28
Bảng 7. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức kiểm soát hành vi .... 29
Bảng 8. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của ảnh hưởng xã hội ............. 30
Bảng 9. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức độ kỳ vọng hiệu quả 31
Bảng 10. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của rào cản khi chấp nhận và
sử dụng ChatGPT....................................................................................................32
Bảng 11. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức độ chấp nhận và sử
dụng ChatGPT vào học tập.........................................................................................33
Bảng 12. Kiểm định KMO and Bartlett’s Test ................................................... 34
Bảng 13. ANOVA .................................................................................................. 39
Bảng 14. Coefficients ............................................................................................. 40
1
PHẦN I. GIỚI THIỆU CHUNG
ChatGPT, tên gọi đầy đủ là Chat Generative Pre-training Transformer, là một
chatbot do công ty OpenAI - một công ty khởi nghiệp về trí tuệ nhân tạo có trụ sở
tại San Francisco của Mỹ phát triển và ra mắt vào ngày 30/11/2022. ChatGPT được
xây dựng dựa trên GPT-3.5 - một dòng mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI đồng
thời được tinh chỉnh bằng cả hai kỹ thuật học tăng cường lẫn học có giám sát.
ChatGPT nhanh chóng thu hút sự chú ý nhờ việc nó có thể hồi đáp chi tiết và trả lời
lưu loát trên nhiều lĩnh vực kiến thức khác nhau. Độ chính xác không đồng đều về
dữ kiện thực tế của nó được xác định là mặt hạn chế đáng kể.
Đến ngày 4/12/2022, OpenAI ước tính ChatGPT đã có hơn một triệu người
dùng. Tính đến 31/1/2023, ứng đã đạt 100 triệu người dùng chỉ sau 2 tháng ra mắt.
Thống kê của Sensor Tower cho thấy nền tảng video ngắn TikTok cần 9 tháng sau
khi phát hành toàn cầu để đạt 100 triệu người dùng, trong khi Instagram mất tới 2,5
năm, còn ứng dụng dịch Google Translate là 6,5 năm. ChatGPT đã trở thành ứng
dụng tiêu dùng phát triển nhanh nhất trong lịch sử.
1. Lý do chọn đề tài
Các cuộc Cách mạng công nghiệp đã tạo ra sự thay đổi lớn trên nhiều phương
diện, mang đến những đổi thay tích cực cho đời sống xã hội, trong đó có giáo dục
và cụ thể hơn là học tập. Những thành tựu của công nghệ đã góp phần nâng cao hiệu
quả học tập, cải thiện thành tích và hứng thú học tập cho học sinh, sinh viên. Đặc
biệt, sự ra đời của trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence – AI) đã thúc đẩy các
phương pháp học tập tích cực, trải nghiệm tra cứu thông tin dễ dàng, nhanh chóng.
Tuy nhiên, bên cạnh các lợi ích, các nghiên cứu cũng chỉ ra những thách thức của
ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong học tập, giáo dục như sự phụ thuộc vào công nghệ,
vấn đề an toàn số, dữ liệu thiếu hoàn thiện và chưa được xác thực. Chính vì vậy, các
nghiên cứu ứng dụng và đánh giá hiệu quả của công nghệ giáo dục có vai trò quan
trọng trong việc đưa ra những định hướng phù hợp
Trong số những công cụ trí tuệ nhân tạo mới nhất hiện nay, ChatGPT (Generative
Pre-trained Transformer) nổi lên như một xu hướng mới, thu hút sự
PHẦN I. GIỚI THIỆU CHUNG
ChatGPT, tên gọi đầy đủ là Chat Generative Pre-training Transformer, là một
chatbot do công ty OpenAI - một công ty khởi nghiệp về trí tuệ nhân tạo có trụ sở
tại San Francisco của Mỹ phát triển và ra mắt vào ngày 30/11/2022. ChatGPT được
xây dựng dựa trên GPT-3.5 - một dòng mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI đồng
thời được tinh chỉnh bằng cả hai kỹ thuật học tăng cường lẫn học có giám sát.
ChatGPT nhanh chóng thu hút sự chú ý nhờ việc nó có thể hồi đáp chi tiết và trả lời
lưu loát trên nhiều lĩnh vực kiến thức khác nhau. Độ chính xác không đồng đều về
dữ kiện thực tế của nó được xác định là mặt hạn chế đáng kể.
Đến ngày 4/12/2022, OpenAI ước tính ChatGPT đã có hơn một triệu người
dùng. Tính đến 31/1/2023, ứng đã đạt 100 triệu người dùng chỉ sau 2 tháng ra mắt.
Thống kê của Sensor Tower cho thấy nền tảng video ngắn TikTok cần 9 tháng sau
khi phát hành toàn cầu để đạt 100 triệu người dùng, trong khi Instagram mất tới 2,5
năm, còn ứng dụng dịch Google Translate là 6,5 năm. ChatGPT đã trở thành ứng
dụng tiêu dùng phát triển nhanh nhất trong lịch sử.
1. Lý do chọn đề tài
Các cuộc Cách mạng công nghiệp đã tạo ra sự thay đổi lớn trên nhiều phương
diện, mang đến những đổi thay tích cực cho đời sống xã hội, trong đó có giáo dục
và cụ thể hơn là học tập. Những thành tựu của công nghệ đã góp phần nâng cao hiệu
quả học tập, cải thiện thành tích và hứng thú học tập cho học sinh, sinh viên. Đặc
biệt, sự ra đời của trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence – AI) đã thúc đẩy các
phương pháp học tập tích cực, trải nghiệm tra cứu thông tin dễ dàng, nhanh chóng.
Tuy nhiên, bên cạnh các lợi ích, các nghiên cứu cũng chỉ ra những thách thức của
ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong học tập, giáo dục như sự phụ thuộc vào công nghệ,
vấn đề an toàn số, dữ liệu thiếu hoàn thiện và chưa được xác thực. Chính vì vậy, các
nghiên cứu ứng dụng và đánh giá hiệu quả của công nghệ giáo dục có vai trò quan
trọng trong việc đưa ra những định hướng phù hợp
Trong số những công cụ trí tuệ nhân tạo mới nhất hiện nay, ChatGPT (Generative
Pre-trained Transformer) nổi lên như một xu hướng mới, thu hút sự
2
quan tâm toàn cầu bởi tính mới mẻ và khả năng xử lý vượt trội. ChatGPT là một mô
hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện bằng các phương pháp học sâu (deep learning),
được OpenAI phát triển từ năm 2018. Mô hình này được huấn luyện từ một lượng
lớn dữ liệu văn bản trên Internet, với mục tiêu là tạo ra một công cụ đa năng có thể
giải quyết nhiều vấn đề bằng ngôn ngữ tự nhiên. ChatGPT được đánh giá là có khả
năng tương tác và trả lời thông minh, dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng và linh
hoạt sử dụng trên nhiều nền tảng khác nhau. Tuy nhiên ứng dụng này có những hạn
chế nhất định liên quan đến độ chính xác, mức độ cập nhật của thông tin và quyền
riêng tư. Từ cuối năm 2022, ChatGPT đã trở thành đối tượng nghiên cứu trong rất
nhiều lĩnh vực để tìm hiểu về khả năng ứng dụng của công cụ này.
2. Mục tiêu nghiên cứu
2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
Nhằm tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào
học tập của sv trường đại học Công Nghiệp Hà Nội. Qua đó đề xuất những giải pháp
2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể
1) Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ChatGPT vào học tập của
sinh viên trường Đại học Công nghiệp Hà Nội
2) Đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ChatGPT vào học tập của
sinh viên trường Đại học Công nghiệp Hà Nội
3) Đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận
và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên trường Đại học Công nghiệp Hà Nội
3. Câu hỏi nghiên cứu
Câu hỏi 1: Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học
tập của sinh viên trường Đại học Công Nghiệp Hà Nội?
Câu hỏi 2: Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự chấp nhận và sử dụng
ChatGPT vào học tập của sinh viên?
Câu hỏi 3: Đánh giá của sinh viên về khả năng cung cấp thông tin và mức độ chính xác
của ChatGPT
quan tâm toàn cầu bởi tính mới mẻ và khả năng xử lý vượt trội. ChatGPT là một mô
hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện bằng các phương pháp học sâu (deep learning),
được OpenAI phát triển từ năm 2018. Mô hình này được huấn luyện từ một lượng
lớn dữ liệu văn bản trên Internet, với mục tiêu là tạo ra một công cụ đa năng có thể
giải quyết nhiều vấn đề bằng ngôn ngữ tự nhiên. ChatGPT được đánh giá là có khả
năng tương tác và trả lời thông minh, dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng và linh
hoạt sử dụng trên nhiều nền tảng khác nhau. Tuy nhiên ứng dụng này có những hạn
chế nhất định liên quan đến độ chính xác, mức độ cập nhật của thông tin và quyền
riêng tư. Từ cuối năm 2022, ChatGPT đã trở thành đối tượng nghiên cứu trong rất
nhiều lĩnh vực để tìm hiểu về khả năng ứng dụng của công cụ này.
2. Mục tiêu nghiên cứu
2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
Nhằm tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào
học tập của sv trường đại học Công Nghiệp Hà Nội. Qua đó đề xuất những giải pháp
2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể
1) Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ChatGPT vào học tập của
sinh viên trường Đại học Công nghiệp Hà Nội
2) Đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ChatGPT vào học tập của
sinh viên trường Đại học Công nghiệp Hà Nội
3) Đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận
và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên trường Đại học Công nghiệp Hà Nội
3. Câu hỏi nghiên cứu
Câu hỏi 1: Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học
tập của sinh viên trường Đại học Công Nghiệp Hà Nội?
Câu hỏi 2: Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự chấp nhận và sử dụng
ChatGPT vào học tập của sinh viên?
Câu hỏi 3: Đánh giá của sinh viên về khả năng cung cấp thông tin và mức độ chính xác
của ChatGPT
3
4. Phương pháp nghiên cứu
4.1. Nguồn dữ liệu
Dữ liệu thứ cấp: Thông qua sách, internet, các bài báo, các bài nghiên cứu khoa
học
Dữ liệu sơ cấp: Sử dụng phương pháp khảo sát trực tiếp và trực tuyến.
4.2. Phương pháp nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính là một phương pháp thu thập được sử dụng trong nhiều các
nghiên cứu khác nhau. Các thông tin và dữ liệu được thu thập chi tiết về đối tượng,
hành vi đối tượng và lý do ảnh hưởng đến hành vi này, dựa trên phương pháp khảo
sát hoặc điều tra. Sau đó, sử dụng phương pháp Thảo luận nhóm nhằm khám phá,
điều chỉnh, bổ sung thang đo. Từ đó, hình thành thang đo hoàn chỉnh cho nghiên
cứu định lượng tiếp theo.
4.3. Phương pháp nghiên cứu định lượng
Giai đoạn nghiên cứu định lượng, tác giả nghiên cứu mô hình đã có trước và kế
thừa từ phương pháp nghiên cứu định tính. Tiến hành đo lường độ tin cậy
Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá Efa nhằm kiểm tra, xác định lại
mô hình để thực hiện nghiên cứu. Đề tài sử dụng nhiều công cụ phân tích dữ liệu:
Thống kê mô tả; đo lường độ tin cậy Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá
(EFA). Phân tích nhân tố khẳng định CFA được sử dụng để kiểm định lại thang đo
và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM sử dụng để kiểm định mô hình nghiên
cứu.
5. Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi không gian: Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội
Phạm vi thời gian: Từ 10/2023 – 11/2023
6. Đối tượng nghiên cứu
Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT
4. Phương pháp nghiên cứu
4.1. Nguồn dữ liệu
Dữ liệu thứ cấp: Thông qua sách, internet, các bài báo, các bài nghiên cứu khoa
học
Dữ liệu sơ cấp: Sử dụng phương pháp khảo sát trực tiếp và trực tuyến.
4.2. Phương pháp nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính là một phương pháp thu thập được sử dụng trong nhiều các
nghiên cứu khác nhau. Các thông tin và dữ liệu được thu thập chi tiết về đối tượng,
hành vi đối tượng và lý do ảnh hưởng đến hành vi này, dựa trên phương pháp khảo
sát hoặc điều tra. Sau đó, sử dụng phương pháp Thảo luận nhóm nhằm khám phá,
điều chỉnh, bổ sung thang đo. Từ đó, hình thành thang đo hoàn chỉnh cho nghiên
cứu định lượng tiếp theo.
4.3. Phương pháp nghiên cứu định lượng
Giai đoạn nghiên cứu định lượng, tác giả nghiên cứu mô hình đã có trước và kế
thừa từ phương pháp nghiên cứu định tính. Tiến hành đo lường độ tin cậy
Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá Efa nhằm kiểm tra, xác định lại
mô hình để thực hiện nghiên cứu. Đề tài sử dụng nhiều công cụ phân tích dữ liệu:
Thống kê mô tả; đo lường độ tin cậy Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá
(EFA). Phân tích nhân tố khẳng định CFA được sử dụng để kiểm định lại thang đo
và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM sử dụng để kiểm định mô hình nghiên
cứu.
5. Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi không gian: Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội
Phạm vi thời gian: Từ 10/2023 – 11/2023
6. Đối tượng nghiên cứu
Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT
4
PHẦN II. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1. Tổng quan nghiên cứu
Trong xu thế trên, các nền giáo dục trên thế giới cũng rất quan tâm đến tác động
của ChatGPT đến quá trình học tập của học sinh và sinh viên. Các nhà giáo dục, các
nhà nghiên cứu bắt đầu chú ý tìm hiểu về cách thức ứng dụng, hiệu quả cũng như
thách thức mà công cụ này mang lại. Theo Markel và cộng sự (2023), ChatGPT có
thể được sử dụng để phát triển nền tảng tập huấn giáo viên hiệu quả. Kwon (2023)
chỉ ra các ứng dụng trí tuệ nhân tạo như ChatGPT có thể là phương tiện dạy học
ngôn ngữ. Phillips và cộng sự (2022) nhấn mạnh vai trò của ChatGPT như công cụ
đánh giá hiệu quả, Gilson và cộng sự (2023) chỉ ra thành tích đáng kể của ChatGPT
trong kì thi Y học của Mỹ. Cụ thể, ChatGPT trả lời đúng trên 60% câu hỏi trong đề
thi Y khoa, bằng với điểm đạt của một sinh viên Y khoa năm thứ ba, thậm chí có
thể vượt qua kì thi Luật và Kinh doanh với mức điểm trung bình của trường đại học
Mỹ. Tuy nhiên, với đặc thù của giáo dục là đào tạo con người có phẩm chất, năng
lực thì sự vượt trội của ChatGPT cũng dấy lên những mối lo ngại lớn về nguy cơ
gian lận, làm ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra của giáo dục. Thực tế đã phát hiện
những trường hợp gian lận như người học sử dụng ChatGPT trong các kì thi. Tại
Việt Nam, nhận thức rõ được cơ hội và thách thức của các ứng dụng AI nói chung
và ứng dụng ChatGPT nói riêng, Bộ Giáo dục và Đào tạo đã tổ chức tọa đàm
“ChatGPT, trí tuệ nhân tạo - lợi ích và thách thức đối với giáo dục”.
Khoảng trống nghiên cứu:
Trong toạ đàm, những người tham gia đã thảo luận và chia sẻ về đặc điểm, ảnh
hưởng của AI, ChatGPT, bàn về các chiến lược hành động trong tương lai của ngành
Giáo dục. Cơ hội và thách thức của ChatGPT trong học tập và giáo dục vẫn đang là
một vấn đề cần được giải mã khi mà những nghiên cứu về khả năng của ChatGPT
vẫn còn hạn chế không chỉ trong nước mà cả trên thế giới. Với những lý do ở trên,
nhóm đã quyết định lựa chọn đề tài nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp
nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên trường Đại học Công Nghiệp
Hà Nội”. Kết quả nghiên cứu là cơ sở để đưa ra những khuyến nghị ban đầu cho
giảng viên, các nhà quản lý giáo dục và các đối tượng quan tâm trong việc quản lý
việc sử dụng ChatGPT trong học tập của sinh viên.
PHẦN II. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1. Tổng quan nghiên cứu
Trong xu thế trên, các nền giáo dục trên thế giới cũng rất quan tâm đến tác động
của ChatGPT đến quá trình học tập của học sinh và sinh viên. Các nhà giáo dục, các
nhà nghiên cứu bắt đầu chú ý tìm hiểu về cách thức ứng dụng, hiệu quả cũng như
thách thức mà công cụ này mang lại. Theo Markel và cộng sự (2023), ChatGPT có
thể được sử dụng để phát triển nền tảng tập huấn giáo viên hiệu quả. Kwon (2023)
chỉ ra các ứng dụng trí tuệ nhân tạo như ChatGPT có thể là phương tiện dạy học
ngôn ngữ. Phillips và cộng sự (2022) nhấn mạnh vai trò của ChatGPT như công cụ
đánh giá hiệu quả, Gilson và cộng sự (2023) chỉ ra thành tích đáng kể của ChatGPT
trong kì thi Y học của Mỹ. Cụ thể, ChatGPT trả lời đúng trên 60% câu hỏi trong đề
thi Y khoa, bằng với điểm đạt của một sinh viên Y khoa năm thứ ba, thậm chí có
thể vượt qua kì thi Luật và Kinh doanh với mức điểm trung bình của trường đại học
Mỹ. Tuy nhiên, với đặc thù của giáo dục là đào tạo con người có phẩm chất, năng
lực thì sự vượt trội của ChatGPT cũng dấy lên những mối lo ngại lớn về nguy cơ
gian lận, làm ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra của giáo dục. Thực tế đã phát hiện
những trường hợp gian lận như người học sử dụng ChatGPT trong các kì thi. Tại
Việt Nam, nhận thức rõ được cơ hội và thách thức của các ứng dụng AI nói chung
và ứng dụng ChatGPT nói riêng, Bộ Giáo dục và Đào tạo đã tổ chức tọa đàm
“ChatGPT, trí tuệ nhân tạo - lợi ích và thách thức đối với giáo dục”.
Khoảng trống nghiên cứu:
Trong toạ đàm, những người tham gia đã thảo luận và chia sẻ về đặc điểm, ảnh
hưởng của AI, ChatGPT, bàn về các chiến lược hành động trong tương lai của ngành
Giáo dục. Cơ hội và thách thức của ChatGPT trong học tập và giáo dục vẫn đang là
một vấn đề cần được giải mã khi mà những nghiên cứu về khả năng của ChatGPT
vẫn còn hạn chế không chỉ trong nước mà cả trên thế giới. Với những lý do ở trên,
nhóm đã quyết định lựa chọn đề tài nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp
nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên trường Đại học Công Nghiệp
Hà Nội”. Kết quả nghiên cứu là cơ sở để đưa ra những khuyến nghị ban đầu cho
giảng viên, các nhà quản lý giáo dục và các đối tượng quan tâm trong việc quản lý
việc sử dụng ChatGPT trong học tập của sinh viên.
5
2. Các khái niệm cơ bản
2.1 Chatbot trí tuệ nhân tạo
2.1.1 Trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là một lĩnh vực trong khoa học máy
tính và kỹ thuật điện tử, nhằm tạo ra các hệ thống và chương trình máy tính có khả
năng học hỏi, tư duy, phân tích và giải quyết vấn đề một cách tự động mà không
cần sự can thiệp của con người. Mục tiêu của trí tuệ nhân tạo là tạo ra các hệ thống
thông minh có khả năng tự động hoá nhiều công việc mà trước đây chỉ có con người
mới có thể thực hiện được. Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo rất đa dạng, từ các hệ
thống hỗ trợ ra quyết định trong doanh nghiệp, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tự động lái
xe, chơi game và nhận diện hình ảnh. Trí tuệ nhân tạo đang được coi là một trong
những xu hướng công nghệ phát triển nhanh nhất và có tiềm năng ứng dụng rộng
rãi trong tương lai.
2.1.2. Chatbot
Chatbot (hay còn gọi là bot trò chuyện) là một loại phần mềm được thiết kế để tự
động trả lời các câu hỏi hoặc thực hiện các tác vụ thông qua cuộc trò chuyện trực
tuyến với người dùng. Chatbot thường được sử dụng để hỗ trợ khách hàng trong
việc tìm kiếm thông tin, giải đáp thắc mắc, thực hiện các nhiệm vụ đơn giản và cung
cấp dịch vụ tư vấn. Chatbot có thể được lập trình để sử dụng trí tuệ nhân tạo và học
máy để nâng cao khả năng tương tác với người dùng. Chatbot được sử dụng phổ
biến trong nhiều lĩnh vực, từ dịch vụ khách hàng đến giáo dục và giải trí.
2.1.3. Chat Bot trí tuệ nhân tạo
Chatbot trí tuệ nhân tạo (AI chatbot) là một loại chatbot được tích hợp trí tuệ
nhân tạo để có khả năng tự động học và cải thiện khả năng tương tác với người dùng
thông qua các cuộc trò chuyện trực tuyến. Chatbot trí tuệ nhân tạo có thể xử lý và
trả lời các câu hỏi của người dùng một cách tự động mà không cần sự can thiệp của
con người, và có khả năng học hỏi và cải thiện khả năng của mình theo thời gian.
Chatbot trí tuệ nhân tạo thường được sử dụng trong các lĩnh vực như dịch vụ khách
hàng, bán lẻ, ngân hàng, bảo hiểm, giáo dục và giải trí. Chatbot trí tuệ nhân tạo giúp
tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng và tiết kiệm chi phí cho các doanh nghiệp.
2. Các khái niệm cơ bản
2.1 Chatbot trí tuệ nhân tạo
2.1.1 Trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là một lĩnh vực trong khoa học máy
tính và kỹ thuật điện tử, nhằm tạo ra các hệ thống và chương trình máy tính có khả
năng học hỏi, tư duy, phân tích và giải quyết vấn đề một cách tự động mà không
cần sự can thiệp của con người. Mục tiêu của trí tuệ nhân tạo là tạo ra các hệ thống
thông minh có khả năng tự động hoá nhiều công việc mà trước đây chỉ có con người
mới có thể thực hiện được. Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo rất đa dạng, từ các hệ
thống hỗ trợ ra quyết định trong doanh nghiệp, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tự động lái
xe, chơi game và nhận diện hình ảnh. Trí tuệ nhân tạo đang được coi là một trong
những xu hướng công nghệ phát triển nhanh nhất và có tiềm năng ứng dụng rộng
rãi trong tương lai.
2.1.2. Chatbot
Chatbot (hay còn gọi là bot trò chuyện) là một loại phần mềm được thiết kế để tự
động trả lời các câu hỏi hoặc thực hiện các tác vụ thông qua cuộc trò chuyện trực
tuyến với người dùng. Chatbot thường được sử dụng để hỗ trợ khách hàng trong
việc tìm kiếm thông tin, giải đáp thắc mắc, thực hiện các nhiệm vụ đơn giản và cung
cấp dịch vụ tư vấn. Chatbot có thể được lập trình để sử dụng trí tuệ nhân tạo và học
máy để nâng cao khả năng tương tác với người dùng. Chatbot được sử dụng phổ
biến trong nhiều lĩnh vực, từ dịch vụ khách hàng đến giáo dục và giải trí.
2.1.3. Chat Bot trí tuệ nhân tạo
Chatbot trí tuệ nhân tạo (AI chatbot) là một loại chatbot được tích hợp trí tuệ
nhân tạo để có khả năng tự động học và cải thiện khả năng tương tác với người dùng
thông qua các cuộc trò chuyện trực tuyến. Chatbot trí tuệ nhân tạo có thể xử lý và
trả lời các câu hỏi của người dùng một cách tự động mà không cần sự can thiệp của
con người, và có khả năng học hỏi và cải thiện khả năng của mình theo thời gian.
Chatbot trí tuệ nhân tạo thường được sử dụng trong các lĩnh vực như dịch vụ khách
hàng, bán lẻ, ngân hàng, bảo hiểm, giáo dục và giải trí. Chatbot trí tuệ nhân tạo giúp
tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng và tiết kiệm chi phí cho các doanh nghiệp.
6
2.2. Hành vi người tiêu dùng
Hành vi của người tiêu dùng đề cập đến nghiên cứu về cách khách hàng, cả cá
nhân và tổ chức, thỏa mãn nhu cầu và mong muốn của họ bằng cách lựa chọn, mua,
sử dụng và xử lý hàng hóa, ý tưởng và dịch vụ. (Hiệp hội Marketing Mỹ - AMA)
Một số quan điểm về khái niệm hành vi người tiêu dùng:
Theo Philip Kotler, “hành vi của người tiêu dùng là việc nghiên cứu cách các cá
nhân, nhóm và tổ chức lựa chọn, mua, sử dụng và loại bỏ hàng hóa, dịch vụ, ý tưởng
và trải nghiệm để thỏa mãn nhu cầu và mong muốn của họ”.
Theo David L.Loudon & Albert J. Della Bitta, “hành vi người tiêu dùng được
định nghĩa là quá trình ra quyết định và hành động thực tế của các cá nhân khi đánh
giá, mua sắm, sử dụng hoặc loại bỏ những hàng hoá và dịch vụ”.
Tương tự, theo quan điểm của Leon G. Schiffman & Leslie Lazar Kanuk, “hành
vi người tiêu dùng là toàn bộ hành động mà người tiêu dùng bộc lộ ra trong quá
trình trao đổi sản phẩm, bao gồm: điều tra, mua sắm, sử dụng, đánh giá và xử lý thải
bỏ sản phẩm và dịch vụ nhằm thoả mãn nhu cầu của họ”.
2.3. Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh
viên
Có nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào
học tập của sinh viên trường đại học. Sau đây là một số yếu tố quan trọng:
- Chưa có bản dùng thử tại Việt Nam.
- Bản Chất GPT Plus có giá cao đối với sinh viên 20 USD/tháng (tương đương
470.000 VND).
- Thông tin ChatGPT chỉ cập nhập tới tháng 9/2021.
- Độ tin cậy của Chat DOT: Sinh viên có thể không tin tưởng vào kết quả do
ChatGPT trả về nếu họ cho rằng nó không chính xác hoặc không đáng tin cậy. Điều
này có thể dẫn đến việc sinh viên không sử dụng ChatGPT trong học tập của mình.
- Độ khó sử dụng của ChatGPT: Nếu ChatGPT quá khó sử dụng hoặc không dễ
sử dụng, sinh viên có thể không muốn sử dụng nó. Điều này có thể dẫn đến việc
sinh viên sử dụng các công cụ khác thay vì ChatGPT để hỗ trợ học tập của mình.
- Động lực của sinh viên: Việc sử dụng ChatGPT để hỗ trợ học tập của mình phụ
2.2. Hành vi người tiêu dùng
Hành vi của người tiêu dùng đề cập đến nghiên cứu về cách khách hàng, cả cá
nhân và tổ chức, thỏa mãn nhu cầu và mong muốn của họ bằng cách lựa chọn, mua,
sử dụng và xử lý hàng hóa, ý tưởng và dịch vụ. (Hiệp hội Marketing Mỹ - AMA)
Một số quan điểm về khái niệm hành vi người tiêu dùng:
Theo Philip Kotler, “hành vi của người tiêu dùng là việc nghiên cứu cách các cá
nhân, nhóm và tổ chức lựa chọn, mua, sử dụng và loại bỏ hàng hóa, dịch vụ, ý tưởng
và trải nghiệm để thỏa mãn nhu cầu và mong muốn của họ”.
Theo David L.Loudon & Albert J. Della Bitta, “hành vi người tiêu dùng được
định nghĩa là quá trình ra quyết định và hành động thực tế của các cá nhân khi đánh
giá, mua sắm, sử dụng hoặc loại bỏ những hàng hoá và dịch vụ”.
Tương tự, theo quan điểm của Leon G. Schiffman & Leslie Lazar Kanuk, “hành
vi người tiêu dùng là toàn bộ hành động mà người tiêu dùng bộc lộ ra trong quá
trình trao đổi sản phẩm, bao gồm: điều tra, mua sắm, sử dụng, đánh giá và xử lý thải
bỏ sản phẩm và dịch vụ nhằm thoả mãn nhu cầu của họ”.
2.3. Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh
viên
Có nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào
học tập của sinh viên trường đại học. Sau đây là một số yếu tố quan trọng:
- Chưa có bản dùng thử tại Việt Nam.
- Bản Chất GPT Plus có giá cao đối với sinh viên 20 USD/tháng (tương đương
470.000 VND).
- Thông tin ChatGPT chỉ cập nhập tới tháng 9/2021.
- Độ tin cậy của Chat DOT: Sinh viên có thể không tin tưởng vào kết quả do
ChatGPT trả về nếu họ cho rằng nó không chính xác hoặc không đáng tin cậy. Điều
này có thể dẫn đến việc sinh viên không sử dụng ChatGPT trong học tập của mình.
- Độ khó sử dụng của ChatGPT: Nếu ChatGPT quá khó sử dụng hoặc không dễ
sử dụng, sinh viên có thể không muốn sử dụng nó. Điều này có thể dẫn đến việc
sinh viên sử dụng các công cụ khác thay vì ChatGPT để hỗ trợ học tập của mình.
- Động lực của sinh viên: Việc sử dụng ChatGPT để hỗ trợ học tập của mình phụ
7
thuộc rất nhiều vào động lực của sinh viên.
- Kiến thức và kinh nghiệm của sinh viên: Sinh viên sẽ cảm thấy dễ dàng hơn khi
sử dụng ChatGPT nếu họ có kiến thức và kinh nghiệm về công nghệ thông tin. Nếu
không, họ có thể cảm thấy khó khăn trong việc sử dụng công cụ này.
- Khả năng sử dụng tiếng Anh: Cho GPT được thiết kế để sử dụng tiếng Anh, do
đó, nếu sinh viên không có khả năng sử dụng tiếng Anh, họ có thể gặp khó khăn
trong việc sử dụng ChatGPT.
- Công cụ học tập khác: Sinh viên có thể đã sử dụng các công cụ học tập khác
trước đó và cảm thấy thoải mái với chúng. Do đó, họ có thể không muốn sử dụng
ChatGPT vì cảm thấy chúng không phù hợp với nhu cầu của mình.
- Khả năng tiếp cận: Sinh viên có thể không có tiếp cận đủ tốt đến máy tính hoặc
Internet để sử dụng ChatGPT.
3. Các mô hình lý thuyết
3.1 Thuyết phổ biến sự đổi mới – IDT
Mô hình này đã được Roger xây dựng thành công, ông cho rằng những lợi ích
của sự đổi mới sẽ làm cho khách hàng chấp nhận và nhận ra sự khác biệt, quá trình
này gồm có năm bước: biết đến, quan tâm, đánh giá, dùng thử và chấp nhận. Các
bước này được Roger cụ thể hoá: Đầu tiên người tiêu dùng biết sản phẩm mới này
nhưng vẫn chưa có đủ thông tin về sản phẩm. Người tiêu dùng sẽ quan tâm và tìm
kiếm các thông tin về sản phẩm, về những đặc điểm mới của sản phẩm. Sau khi biết
những thông về sản phẩm, người tiêu dùng sẽ đánh giá và xem xét việc có nên dùng
thử sản phẩm. Người tiêu dùng mua sản phẩm để đánh giá kĩ hơn về sản phẩm. Cuối
cùng, khi sản phẩm đạt được sự hài lòng của khách hàng, họ quyết định thường
xuyên sử dụng sản phẩm (E.Roger).
3.2 Thuyết hành động hợp lý – TRA
Thuyết hành động hợp lý TRA do hai nhà nghiên cứu Fishbein & Ajzen đồng
phát triển. Sau quá trình hoàn thiện, hiệu chỉnh và mở rộng nhà nghiên cứu đã chỉ
ra rằng nhân tố quan trọng nhất để dự đoán hành vi tiêu dùng đó là ý định và ý định
bị tác động bởi hai yếu tố: thái độ và chuẩn chủ quan. Đặc biệt, dựa trên cơ sở lý
thuyết của TRA cho thấy rằng ý định được xem là tiền đề trực tiếp dẫn đến hành vi
sử dụng công nghệ (Fishbein & Ajzen).
thuộc rất nhiều vào động lực của sinh viên.
- Kiến thức và kinh nghiệm của sinh viên: Sinh viên sẽ cảm thấy dễ dàng hơn khi
sử dụng ChatGPT nếu họ có kiến thức và kinh nghiệm về công nghệ thông tin. Nếu
không, họ có thể cảm thấy khó khăn trong việc sử dụng công cụ này.
- Khả năng sử dụng tiếng Anh: Cho GPT được thiết kế để sử dụng tiếng Anh, do
đó, nếu sinh viên không có khả năng sử dụng tiếng Anh, họ có thể gặp khó khăn
trong việc sử dụng ChatGPT.
- Công cụ học tập khác: Sinh viên có thể đã sử dụng các công cụ học tập khác
trước đó và cảm thấy thoải mái với chúng. Do đó, họ có thể không muốn sử dụng
ChatGPT vì cảm thấy chúng không phù hợp với nhu cầu của mình.
- Khả năng tiếp cận: Sinh viên có thể không có tiếp cận đủ tốt đến máy tính hoặc
Internet để sử dụng ChatGPT.
3. Các mô hình lý thuyết
3.1 Thuyết phổ biến sự đổi mới – IDT
Mô hình này đã được Roger xây dựng thành công, ông cho rằng những lợi ích
của sự đổi mới sẽ làm cho khách hàng chấp nhận và nhận ra sự khác biệt, quá trình
này gồm có năm bước: biết đến, quan tâm, đánh giá, dùng thử và chấp nhận. Các
bước này được Roger cụ thể hoá: Đầu tiên người tiêu dùng biết sản phẩm mới này
nhưng vẫn chưa có đủ thông tin về sản phẩm. Người tiêu dùng sẽ quan tâm và tìm
kiếm các thông tin về sản phẩm, về những đặc điểm mới của sản phẩm. Sau khi biết
những thông về sản phẩm, người tiêu dùng sẽ đánh giá và xem xét việc có nên dùng
thử sản phẩm. Người tiêu dùng mua sản phẩm để đánh giá kĩ hơn về sản phẩm. Cuối
cùng, khi sản phẩm đạt được sự hài lòng của khách hàng, họ quyết định thường
xuyên sử dụng sản phẩm (E.Roger).
3.2 Thuyết hành động hợp lý – TRA
Thuyết hành động hợp lý TRA do hai nhà nghiên cứu Fishbein & Ajzen đồng
phát triển. Sau quá trình hoàn thiện, hiệu chỉnh và mở rộng nhà nghiên cứu đã chỉ
ra rằng nhân tố quan trọng nhất để dự đoán hành vi tiêu dùng đó là ý định và ý định
bị tác động bởi hai yếu tố: thái độ và chuẩn chủ quan. Đặc biệt, dựa trên cơ sở lý
thuyết của TRA cho thấy rằng ý định được xem là tiền đề trực tiếp dẫn đến hành vi
sử dụng công nghệ (Fishbein & Ajzen).
8
3.3 Thuyết hành vi dự định – TPB
Đây là mô hình cải tiến và hoàn thiện hơn của mô hình TRA trong việc dự đoán
và cụ thể hóa hành vi của người tiêu dùng trong cùng một hoàn cảnh nghiên cứu
(Nguyễn Ngọc Mai).
3.4 Mô hình chấp nhận công nghệ - TAM
Các nghiên cứu về việc sử dụng hệ thống thông tin thường được ứng dụng trong
mô hình công nghệ TAM.
Hình 1 . Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (F. Davis)
Với:
Biến bên ngoài là những yếu tố tác động tới niềm tin của một người về việc chấp
nhận sản phẩm hay dịch vụ. Biến này có hai nguồn gốc là quá trình nhận thức, cảm
nhận của bản thân và quá trình ảnh hưởng đến từ xã hội (F. Davis).
Nhận thức sự hữu ích là mức độ niềm tin của một người về việc sử dụng hệ thống
đặc thù sẽ nâng cao hiệu suất công việc của chính họ (F. Davis).
Nhận thức tính dễ sử dụng là mức độ niềm tin của một người về việc sử dụng hệ
thống đặc thù mà không cần phải cố gắng (F. Davis).
Mô hình TAM sau đó đã được các nhà nghiên cứu hoàn thiện, điều chỉnh và đơn
giản hoá bằng cách loại bỏ đi yếu tố Thái độ dẫn tới hành vi trong mô hình gốc TRA
(V. Venkatesh và F. Davis).
Hình 2. Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (V. Venkatesh và F. Davis)
3.3 Thuyết hành vi dự định – TPB
Đây là mô hình cải tiến và hoàn thiện hơn của mô hình TRA trong việc dự đoán
và cụ thể hóa hành vi của người tiêu dùng trong cùng một hoàn cảnh nghiên cứu
(Nguyễn Ngọc Mai).
3.4 Mô hình chấp nhận công nghệ - TAM
Các nghiên cứu về việc sử dụng hệ thống thông tin thường được ứng dụng trong
mô hình công nghệ TAM.
Hình 1 . Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (F. Davis)
Với:
Biến bên ngoài là những yếu tố tác động tới niềm tin của một người về việc chấp
nhận sản phẩm hay dịch vụ. Biến này có hai nguồn gốc là quá trình nhận thức, cảm
nhận của bản thân và quá trình ảnh hưởng đến từ xã hội (F. Davis).
Nhận thức sự hữu ích là mức độ niềm tin của một người về việc sử dụng hệ thống
đặc thù sẽ nâng cao hiệu suất công việc của chính họ (F. Davis).
Nhận thức tính dễ sử dụng là mức độ niềm tin của một người về việc sử dụng hệ
thống đặc thù mà không cần phải cố gắng (F. Davis).
Mô hình TAM sau đó đã được các nhà nghiên cứu hoàn thiện, điều chỉnh và đơn
giản hoá bằng cách loại bỏ đi yếu tố Thái độ dẫn tới hành vi trong mô hình gốc TRA
(V. Venkatesh và F. Davis).
Hình 2. Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (V. Venkatesh và F. Davis)
9
3.5 Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ - UTAUT
Mô hình UTAUT là mô hình tổng hợp từ các mô hình chấp nhận công nghệ trước
đó, tác giả nghiên cứu mô hình cho rằng có 4 yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến quyết
định sử dụng và hành vi sử dụng: mong đợi về sự nỗ lực (Effort Expectancy), điều
kiện thuận tiện (Facilitating Conditions), mong đợi về thành tích (Performance
Expectancy), ảnh hưởng xã hội (Social Influence). Bên cạnh đó, giới tính, kinh
nghiệm, độ tuổi và sự tự nguyện là có ảnh hưởng gián tiếp đến 4 nhân tố trên (V.
Venkatesh & Cộng sự).
4. Giả thuyết nghiên cứu
4.1 Nhận thức hữu ích
Tính hữu ích là sự tin tưởng vào hệ thống giúp cho cá nhân sử dụng nâng cao
được hiệu quả công việc (Davis, 1989; 1993; Venkatesh và cộng sự, 2003). Tính
hữu ích là nhân tố thúc đẩy xu hướng hay dự định của người sử dụng chấp nhận một
hệ thống công nghệ mới (Venkatesh và cộng sự, 2003; Lin và cộng sự, 2005; Roca
& Gagne, 2008; Park, 2009; Park và cộng sự, 2012; Punnoose, 2012; Chen &
Tseng, 2012; Mohammadi, 2015). Trong nghiên cứu này, đối với hệ thống ChatGPT
nhận thức hữu ích có thể được xem xét thông qua việc giúp cho sinh viên cải thiện
việc học tập, cải thiện kết quả cũng như nhận thức về lợi ích của hệ thống mang lại
với họ.
Giả thuyết H1: Yếu tố “ Nhận thức hữu ích” có tác động tích cực đến sự chấp
nhận và sử dụng ChatGPT.
4.2 Nhận thức dễ dàng sử dụng
Tính dễ sử dụng là nhận thức về khả năng dễ dàng sử dụng dịch vụ khi cá nhân
được tiếp xúc với hệ thống dịch vụ. Nhiều nghiên cứu cho thấy tính dễ sử dụng có
ảnh hưởng tích cực đến tính hữu ích được nhận thức và ý định hành vi ( Al- Maroof
Nhận thức tính dễ sử dụng
Nhận thức sự hữu ích
Hành vi Ý định hành vi
3.5 Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ - UTAUT
Mô hình UTAUT là mô hình tổng hợp từ các mô hình chấp nhận công nghệ trước
đó, tác giả nghiên cứu mô hình cho rằng có 4 yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến quyết
định sử dụng và hành vi sử dụng: mong đợi về sự nỗ lực (Effort Expectancy), điều
kiện thuận tiện (Facilitating Conditions), mong đợi về thành tích (Performance
Expectancy), ảnh hưởng xã hội (Social Influence). Bên cạnh đó, giới tính, kinh
nghiệm, độ tuổi và sự tự nguyện là có ảnh hưởng gián tiếp đến 4 nhân tố trên (V.
Venkatesh & Cộng sự).
4. Giả thuyết nghiên cứu
4.1 Nhận thức hữu ích
Tính hữu ích là sự tin tưởng vào hệ thống giúp cho cá nhân sử dụng nâng cao
được hiệu quả công việc (Davis, 1989; 1993; Venkatesh và cộng sự, 2003). Tính
hữu ích là nhân tố thúc đẩy xu hướng hay dự định của người sử dụng chấp nhận một
hệ thống công nghệ mới (Venkatesh và cộng sự, 2003; Lin và cộng sự, 2005; Roca
& Gagne, 2008; Park, 2009; Park và cộng sự, 2012; Punnoose, 2012; Chen &
Tseng, 2012; Mohammadi, 2015). Trong nghiên cứu này, đối với hệ thống ChatGPT
nhận thức hữu ích có thể được xem xét thông qua việc giúp cho sinh viên cải thiện
việc học tập, cải thiện kết quả cũng như nhận thức về lợi ích của hệ thống mang lại
với họ.
Giả thuyết H1: Yếu tố “ Nhận thức hữu ích” có tác động tích cực đến sự chấp
nhận và sử dụng ChatGPT.
4.2 Nhận thức dễ dàng sử dụng
Tính dễ sử dụng là nhận thức về khả năng dễ dàng sử dụng dịch vụ khi cá nhân
được tiếp xúc với hệ thống dịch vụ. Nhiều nghiên cứu cho thấy tính dễ sử dụng có
ảnh hưởng tích cực đến tính hữu ích được nhận thức và ý định hành vi ( Al- Maroof
Nhận thức tính dễ sử dụng
Nhận thức sự hữu ích
Hành vi Ý định hành vi
10
& Al-Emran, 2018). Tính dễ sử dụng là niềm tin về khả năng có thể sử dụng hệ
thống một cách dễ dàng, dễ đạt được việc sử dụng thành thạo dịch vụ trong thời gian
ngắn hay cảm nhận về những thao tác sử dụng đơn giản.
Giả thuyết H2: Yếu tố “ Nhận thức dễ dàng sử dụng” có tác động tích cực đến
tính hữu ích.
4.3 Nhận thức kiểm soát hành vi
Nhận thức kiểm soát hành vi là cảm nhận cá nhân, mức độ kiểm soát khi thực
hiện hành vi (Ajzen và cộng sự 1986; 1991; 2002). Nhận thức kiểm soát hành vi là
cảm nhận của khách hàng về sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT.
Giả thuyết H3: Yếu tố “ Nhận thức kiểm soát hành vi” có tác động tích cực đến
sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT
4.4 Ảnh hưởng xã hội
Theo Venkatesh và cộng sự 2003, ảnh hưởng xã hội là mức độ mà một cá nhân
thấy rằng những người quan trọng đối với họ nghĩ rằng nên sử dụng hệ thống thông
tin mới. Ảnh hưởng xã hội là một yếu tố quyết định trực tiếp đến ý định hành vi.
Trong nghiên cứu này, yếu tố xã hội là mức độ tác động của người có ảnh hưởng (
bạn bè, gia đình,...) nghĩ rằng sinh viên nên chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học
tập.
Giả thuyết H4: Yếu tố “ Ảnh hưởng xã hội” có tác động tích cực đến sự chấp
nhận và sử dụng ChatGPT.
4.5 Kỳ vọng hiệu quả
Kỳ vọng hiệu quả là mức độ một cá nhân tin rằng việc sử dụng hệ thống thông
tin mới sẽ giúp đạt hiệu quả cao hơn trong công việc (Venkatesh và cộng sự, 2003).
Trong nghiên cứu này, kỳ vọng hiệu quả đối với ChatGPT là mức độ mà sinh viên
sử dụng nghĩ rằng việc chấp nhận và sử dụng sẽ giúp đạt hiệu quả cao trong học tập,
mang lại nhiều lợi ích hơn.
Giả thuyết H5: Yếu tố “ Kỳ vọng hiệu quả” tác động tích cực đến sự chấp nhận
và sử dụng ChatGPT.
4.6 Rào cản kỹ thuật
Rào cản kỹ thuật là những bất lợi về khía cạnh công nghệ, kỹ thuật đến việc tiếp
cận hệ thống dịch vụ (Julander, 2003). Rào cản về mặt kỹ thuật càng lớn lớn sẽ tác
& Al-Emran, 2018). Tính dễ sử dụng là niềm tin về khả năng có thể sử dụng hệ
thống một cách dễ dàng, dễ đạt được việc sử dụng thành thạo dịch vụ trong thời gian
ngắn hay cảm nhận về những thao tác sử dụng đơn giản.
Giả thuyết H2: Yếu tố “ Nhận thức dễ dàng sử dụng” có tác động tích cực đến
tính hữu ích.
4.3 Nhận thức kiểm soát hành vi
Nhận thức kiểm soát hành vi là cảm nhận cá nhân, mức độ kiểm soát khi thực
hiện hành vi (Ajzen và cộng sự 1986; 1991; 2002). Nhận thức kiểm soát hành vi là
cảm nhận của khách hàng về sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT.
Giả thuyết H3: Yếu tố “ Nhận thức kiểm soát hành vi” có tác động tích cực đến
sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT
4.4 Ảnh hưởng xã hội
Theo Venkatesh và cộng sự 2003, ảnh hưởng xã hội là mức độ mà một cá nhân
thấy rằng những người quan trọng đối với họ nghĩ rằng nên sử dụng hệ thống thông
tin mới. Ảnh hưởng xã hội là một yếu tố quyết định trực tiếp đến ý định hành vi.
Trong nghiên cứu này, yếu tố xã hội là mức độ tác động của người có ảnh hưởng (
bạn bè, gia đình,...) nghĩ rằng sinh viên nên chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học
tập.
Giả thuyết H4: Yếu tố “ Ảnh hưởng xã hội” có tác động tích cực đến sự chấp
nhận và sử dụng ChatGPT.
4.5 Kỳ vọng hiệu quả
Kỳ vọng hiệu quả là mức độ một cá nhân tin rằng việc sử dụng hệ thống thông
tin mới sẽ giúp đạt hiệu quả cao hơn trong công việc (Venkatesh và cộng sự, 2003).
Trong nghiên cứu này, kỳ vọng hiệu quả đối với ChatGPT là mức độ mà sinh viên
sử dụng nghĩ rằng việc chấp nhận và sử dụng sẽ giúp đạt hiệu quả cao trong học tập,
mang lại nhiều lợi ích hơn.
Giả thuyết H5: Yếu tố “ Kỳ vọng hiệu quả” tác động tích cực đến sự chấp nhận
và sử dụng ChatGPT.
4.6 Rào cản kỹ thuật
Rào cản kỹ thuật là những bất lợi về khía cạnh công nghệ, kỹ thuật đến việc tiếp
cận hệ thống dịch vụ (Julander, 2003). Rào cản về mặt kỹ thuật càng lớn lớn sẽ tác
11
động tiêu cực đến xu hướng chấp nhận sử dụng hệ thống của người sử dụng. Do đó,
nghiên cứu này đưa ra giả thuyết:
Giả thuyết H6: Yếu tố “ Rào cản kỹ thuật” có tác động tiêu cực đến sự chấp nhận
và sử dụng ChatGPT.
5. Mô hình nghiên cứu
Dựa trên lý thuyết của mô hình lý thuyết hành động hợp lý (TRA), thuyết hành
vi dự định (TPB), thuyết phổ biến sự đổi mới ( IDT) và các mô hình nghiên cứu liên
quan đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT, nhóm đề xuất mô hình nghiên cứu
gồm 6 yếu tố: (1) nhận thức hữu ích; (2) nhận thức dễ dàng sử dụng; (3) nhận thức
kiểm soát hành vi; (4) ảnh hưởng xã hội; (5) kỳ vọng hiệu quả và (6) rào cản kỹ
thuật.
Hình 3. Mô hình nghiên cứu
PHẦN III. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1. Phương pháp nghiên cứu
Rào cản kỹ thuật
H6-
Kỳ vọng hiệu quả
H5+
Ảnh hưởng xã hội
H4+
Chấp nhận và
sử dụng
Nhận thức kiểm
soát hành vi
H3+
H2+
Nhận thức đễ dang
sử dụng
H1+
Nhận thức hữu ích
động tiêu cực đến xu hướng chấp nhận sử dụng hệ thống của người sử dụng. Do đó,
nghiên cứu này đưa ra giả thuyết:
Giả thuyết H6: Yếu tố “ Rào cản kỹ thuật” có tác động tiêu cực đến sự chấp nhận
và sử dụng ChatGPT.
5. Mô hình nghiên cứu
Dựa trên lý thuyết của mô hình lý thuyết hành động hợp lý (TRA), thuyết hành
vi dự định (TPB), thuyết phổ biến sự đổi mới ( IDT) và các mô hình nghiên cứu liên
quan đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT, nhóm đề xuất mô hình nghiên cứu
gồm 6 yếu tố: (1) nhận thức hữu ích; (2) nhận thức dễ dàng sử dụng; (3) nhận thức
kiểm soát hành vi; (4) ảnh hưởng xã hội; (5) kỳ vọng hiệu quả và (6) rào cản kỹ
thuật.
Hình 3. Mô hình nghiên cứu
PHẦN III. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1. Phương pháp nghiên cứu
Rào cản kỹ thuật
H6-
Kỳ vọng hiệu quả
H5+
Ảnh hưởng xã hội
H4+
Chấp nhận và
sử dụng
Nhận thức kiểm
soát hành vi
H3+
H2+
Nhận thức đễ dang
sử dụng
H1+
Nhận thức hữu ích
12
* Phương pháp thu thập thông tin định tính:
Nghiên cứu định tính được thông qua phương pháp phỏng vấn sâu trực tiếp các bạn sinh
viên của trường Đại học Công nghiệp Hà Nội với các câu hỏi phỏng vấn sâu.
Xây dựng lưới câu hỏi phỏng vấn sâu:
1) Anh/ chị nhận thấy ChatGPT có những đặc điểm hữu ích gì đối với quá trình học tập?
2) Anh/ chị thấy như thế nào về độ dễ dàng trong việc sử dụng ChatGPT để đặt câu hỏi
và tìm hiểu kiến thức mới?
3) Theo anh/chị thì có những vấn đề kỹ thuật nào mà sinh viên đã gặp phải khi sử dụng
ChatGPT, và chúng ảnh hưởng như thế nào đến việc sử dụng
4) Nhận thức của anh/chị về tầm quan trọng của việc kiểm soát hành vi khi sử dụng công
nghệ hỗ trợ như ChatGPT đã ảnh hưởng đến quyết định sử dụng nó như thế nào trong
quá trình học tập?
5) Theo anh/chị những người quan trọng đối với mình ( bạn bè, gia đình,....) có ảnh
hưởng như thế nào đến việc chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên?
* Phương pháp thu thập thông tin định lượng
Nghiên cứu định lượng được thông qua phương thức khảo sát bằng bảng câu hỏi,
sử dụng dạng thức Likert với 5 mức độ từ 1: Hoàn toàn không đồng ý - 5: Hoàn
toàn đồng ý.
Xây dựng bảng câu hỏi
* Thang đo được sử dụng nghiên cứu
Nghiên cứu xây dụng, thiết kế thang đò phù hợp với điều kiện thực tiễn dựa trên
những nghiên cứu trước đó về sự chấp nhận và sử dụng, qua đó kế thừa và bổ sung
để phù hợp với mục đích nghiên cứu. Tất cả các biến quan sát trong thành phần đều
sử dụng thang đo Likert 5 điểm với sự lựa chọn theo mức độ tăng dần từ 1 đến 5:
(1) Hoàn toàn không đồng ý; (2) Không đồng ý ; (3) Bình thường; (4) Đồng ý; (5)
Hoàn toàn đồng ý.
* Phương pháp thu thập thông tin định tính:
Nghiên cứu định tính được thông qua phương pháp phỏng vấn sâu trực tiếp các bạn sinh
viên của trường Đại học Công nghiệp Hà Nội với các câu hỏi phỏng vấn sâu.
Xây dựng lưới câu hỏi phỏng vấn sâu:
1) Anh/ chị nhận thấy ChatGPT có những đặc điểm hữu ích gì đối với quá trình học tập?
2) Anh/ chị thấy như thế nào về độ dễ dàng trong việc sử dụng ChatGPT để đặt câu hỏi
và tìm hiểu kiến thức mới?
3) Theo anh/chị thì có những vấn đề kỹ thuật nào mà sinh viên đã gặp phải khi sử dụng
ChatGPT, và chúng ảnh hưởng như thế nào đến việc sử dụng
4) Nhận thức của anh/chị về tầm quan trọng của việc kiểm soát hành vi khi sử dụng công
nghệ hỗ trợ như ChatGPT đã ảnh hưởng đến quyết định sử dụng nó như thế nào trong
quá trình học tập?
5) Theo anh/chị những người quan trọng đối với mình ( bạn bè, gia đình,....) có ảnh
hưởng như thế nào đến việc chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên?
* Phương pháp thu thập thông tin định lượng
Nghiên cứu định lượng được thông qua phương thức khảo sát bằng bảng câu hỏi,
sử dụng dạng thức Likert với 5 mức độ từ 1: Hoàn toàn không đồng ý - 5: Hoàn
toàn đồng ý.
Xây dựng bảng câu hỏi
* Thang đo được sử dụng nghiên cứu
Nghiên cứu xây dụng, thiết kế thang đò phù hợp với điều kiện thực tiễn dựa trên
những nghiên cứu trước đó về sự chấp nhận và sử dụng, qua đó kế thừa và bổ sung
để phù hợp với mục đích nghiên cứu. Tất cả các biến quan sát trong thành phần đều
sử dụng thang đo Likert 5 điểm với sự lựa chọn theo mức độ tăng dần từ 1 đến 5:
(1) Hoàn toàn không đồng ý; (2) Không đồng ý ; (3) Bình thường; (4) Đồng ý; (5)
Hoàn toàn đồng ý.
13
Bảng 1. Mã hóa và thang đo nghiên cứu
NHÂN TỐ MÃ
HÓ
A
BIẾN QUAN SÁT Nguồn
Nhận thức hữu
ích (PU)
PU1 Hiệu suất làm việc tốt hơn khi
sử
dụng ChatGPT
(Venkatesh và
cộng sự, 2003)
(Davis và cộng
sự,1989)
PU2 ChatGPT giúp việc tìm kiếm
thông tin nhanh hơn trong
quá
trình học tập
PU3 Sử dụng ChatGPT giúp tăng
hiệu quả trong học tập
Nhận thức dễ dàng
PEU
1
Tôi có thể tìm kiếm thông tin dễ
dàng thông qua ChatGPT
(Venkatesh và
cộng sự,
2003)
sử dụng (PEU) PEU
2
Tôi thấy giao diện của ChatGPT
rõ ràng, dễ hiểu
(Davis, 1993)
(Taylor &
Todd,1995)
PEU
3
Tôi có thể thao tác và giao tiếp
dễ dang với ChatGPT
PBC
1
Cần có các nguồn lực cần thiết
cho việc sử dụng ChatGPT
Bảng 1. Mã hóa và thang đo nghiên cứu
NHÂN TỐ MÃ
HÓ
A
BIẾN QUAN SÁT Nguồn
Nhận thức hữu
ích (PU)
PU1 Hiệu suất làm việc tốt hơn khi
sử
dụng ChatGPT
(Venkatesh và
cộng sự, 2003)
(Davis và cộng
sự,1989)
PU2 ChatGPT giúp việc tìm kiếm
thông tin nhanh hơn trong
quá
trình học tập
PU3 Sử dụng ChatGPT giúp tăng
hiệu quả trong học tập
Nhận thức dễ dàng
PEU
1
Tôi có thể tìm kiếm thông tin dễ
dàng thông qua ChatGPT
(Venkatesh và
cộng sự,
2003)
sử dụng (PEU) PEU
2
Tôi thấy giao diện của ChatGPT
rõ ràng, dễ hiểu
(Davis, 1993)
(Taylor &
Todd,1995)
PEU
3
Tôi có thể thao tác và giao tiếp
dễ dang với ChatGPT
PBC
1
Cần có các nguồn lực cần thiết
cho việc sử dụng ChatGPT
14
Nhận thức kiểm
soát hành vi
(PBC)
PBC
2
Sử dụng ChatGPT hoàn toàn
trong tầm kiểm soát
(Brown, 1990)
(Berry và cộng
sự, 2002)
SI1 Những người quan trọng ( gia
đình, bạn bè,…) của tôi đang sử
dụng ChatGPT
(Yu,2012)
( Oliveria và cộng
sự,2014)
Ảnh hưởng xã hội
(SI)
SI2 ChatGPT đang được sử dụng
phổ biến
(Gu và
cộng
sự,2009)
SI3 Những người có ảnh hưởng đang
sử dụng ChatGPT
(Venkatesh và
cộng sự,
2003)
SI4 Bạn bè khuyến khích tôi nên sử
dụng ChatGPT
(Venkatesh và
cộng sự,
2003)
Kỳ vọng hiệu quả
(PE)
PE1 Sử dụng ChatGPT hiệu quả cho
việc học tập của tôi
(Venkatesh và
cộng sự,
2003)
PE2 Thông tin ChatGPT cung cấp
phù hợp với tôi
(Yu,2012)
( Oliveria và cộng
sự,2014)
PE3 Sử dụng ChatGPT giúp tiết kiệm
thời gian của tôi
Nhận thức kiểm
soát hành vi
(PBC)
PBC
2
Sử dụng ChatGPT hoàn toàn
trong tầm kiểm soát
(Brown, 1990)
(Berry và cộng
sự, 2002)
SI1 Những người quan trọng ( gia
đình, bạn bè,…) của tôi đang sử
dụng ChatGPT
(Yu,2012)
( Oliveria và cộng
sự,2014)
Ảnh hưởng xã hội
(SI)
SI2 ChatGPT đang được sử dụng
phổ biến
(Gu và
cộng
sự,2009)
SI3 Những người có ảnh hưởng đang
sử dụng ChatGPT
(Venkatesh và
cộng sự,
2003)
SI4 Bạn bè khuyến khích tôi nên sử
dụng ChatGPT
(Venkatesh và
cộng sự,
2003)
Kỳ vọng hiệu quả
(PE)
PE1 Sử dụng ChatGPT hiệu quả cho
việc học tập của tôi
(Venkatesh và
cộng sự,
2003)
PE2 Thông tin ChatGPT cung cấp
phù hợp với tôi
(Yu,2012)
( Oliveria và cộng
sự,2014)
PE3 Sử dụng ChatGPT giúp tiết kiệm
thời gian của tôi
15
Rào cản kỹ thuật
(BAR)
BAR
1
Hệ thống hạ tầng công nghệ
thông tin cho hệ thống ChatGPT
còn chưa tốt
(Phương
pháp
Delphi)
BAR
2
Sử dụng hệ thống ChatGPT phải
sử dụng các phần mềm riêng
BAR
3
Đăng ký tài khoản ChatGPT
phải tốn phí
Chấp nhận và sử
dụng (BI)
BI1 Tôi sẽ sử dụng ChatGPT trong
tương lai
BI2 Tôi sẽ thường xuyên sử dụng
ChatGPT trong quá trình học
tập
(Davis,1993)
(Venkatesh và
cộng sự, 2003)
BI3 Tôi sẽ giới thiệu cho bạn bè,
người thân sử dụng ChatGPT
* Thiết kế bảng câu hỏi
Link Google Form: https://forms.gle/2zU4BpqAy5EosHvh7
Chọn mẫu nghiên cứu
Xác định tổng thể nghiên cứu
Tổng thể nghiên cứu: là sinh viên Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội có ý
định chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập.
Xác định khung tổng thể
Khung tổng thể bao gồm các phần tử của tổng thể mục tiêu đã được xác định.
Bao gồm các sinh viên đang học tập tại Trường Đại học Công Nghiệp Hà Nội, có
thể là các sinh viên đang hoạt động trong các câu lạc bộ/ đội/ nhóm, các sinh viên
thuộc một khoa nhất định hoặc sinh viên thuộc một khóa nhất định.
Rào cản kỹ thuật
(BAR)
BAR
1
Hệ thống hạ tầng công nghệ
thông tin cho hệ thống ChatGPT
còn chưa tốt
(Phương
pháp
Delphi)
BAR
2
Sử dụng hệ thống ChatGPT phải
sử dụng các phần mềm riêng
BAR
3
Đăng ký tài khoản ChatGPT
phải tốn phí
Chấp nhận và sử
dụng (BI)
BI1 Tôi sẽ sử dụng ChatGPT trong
tương lai
BI2 Tôi sẽ thường xuyên sử dụng
ChatGPT trong quá trình học
tập
(Davis,1993)
(Venkatesh và
cộng sự, 2003)
BI3 Tôi sẽ giới thiệu cho bạn bè,
người thân sử dụng ChatGPT
* Thiết kế bảng câu hỏi
Link Google Form: https://forms.gle/2zU4BpqAy5EosHvh7
Chọn mẫu nghiên cứu
Xác định tổng thể nghiên cứu
Tổng thể nghiên cứu: là sinh viên Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội có ý
định chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập.
Xác định khung tổng thể
Khung tổng thể bao gồm các phần tử của tổng thể mục tiêu đã được xác định.
Bao gồm các sinh viên đang học tập tại Trường Đại học Công Nghiệp Hà Nội, có
thể là các sinh viên đang hoạt động trong các câu lạc bộ/ đội/ nhóm, các sinh viên
thuộc một khoa nhất định hoặc sinh viên thuộc một khóa nhất định.
16
Phương pháp chọn mẫu
Mẫu sẽ được chọn theo phương pháp phi xác suất (phi ngẫu nhiên) với hình thức
chọn mẫu thuận tiện, các phần tử của mẫu được lựa chọn với xác suất không giống
nhau và chưa được xác định.
Nhóm nghiên cứu tiến hành tiếp cận với đối tượng khảo sát – sinh viên Trường
Đại học Công Nghiệp Hà Nội dựa trên tính thuận lợi, ở những nơi mà nhóm nghiên
cứu có khả năng tiếp cận được đối tượng khảo sát cao – khuôn viên trường học,
thang máy, canteen,....
Xác định quy mô mẫu
Quy mô - kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích và kỳ vọng về độ
tin cậy. Nghiên cứu này sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA. Trong đó, để
phân tích nhân tố khám phá EFA cần có mẫu ít nhất 200 quan sát (Gorsuch, 1983);
theo Hair và công sự (1998) kích cỡ mẫu ít nhất bằng 5 lần số biến quan sát; các
quy tắc và kinh nghiệm khác trong việc xác định cỡ mẫu cho phân tích EFA - thông
thường là số quan sát (kích thước mẫu) ít nhất bằng 4 đề tài có 21 biến quan sát, do
đó cỡ mẫu tối thiểu sẽ là 21 x 5 = 105. Tuy nhiên, để đảm bảo tính giá trị và tính
chính xác của đề tài nghiên cứu, ở đây nhóm lựa chọn số lượng mẫu nghiên cứu là
233 mẫu, tương đương với 233 bảng câu hỏi được gửi đi để khảo sát các sinh viên
của Trường Đại học Công Nghiệp Hà Nội.
Phương pháp chọn mẫu
Mẫu sẽ được chọn theo phương pháp phi xác suất (phi ngẫu nhiên) với hình thức
chọn mẫu thuận tiện, các phần tử của mẫu được lựa chọn với xác suất không giống
nhau và chưa được xác định.
Nhóm nghiên cứu tiến hành tiếp cận với đối tượng khảo sát – sinh viên Trường
Đại học Công Nghiệp Hà Nội dựa trên tính thuận lợi, ở những nơi mà nhóm nghiên
cứu có khả năng tiếp cận được đối tượng khảo sát cao – khuôn viên trường học,
thang máy, canteen,....
Xác định quy mô mẫu
Quy mô - kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích và kỳ vọng về độ
tin cậy. Nghiên cứu này sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA. Trong đó, để
phân tích nhân tố khám phá EFA cần có mẫu ít nhất 200 quan sát (Gorsuch, 1983);
theo Hair và công sự (1998) kích cỡ mẫu ít nhất bằng 5 lần số biến quan sát; các
quy tắc và kinh nghiệm khác trong việc xác định cỡ mẫu cho phân tích EFA - thông
thường là số quan sát (kích thước mẫu) ít nhất bằng 4 đề tài có 21 biến quan sát, do
đó cỡ mẫu tối thiểu sẽ là 21 x 5 = 105. Tuy nhiên, để đảm bảo tính giá trị và tính
chính xác của đề tài nghiên cứu, ở đây nhóm lựa chọn số lượng mẫu nghiên cứu là
233 mẫu, tương đương với 233 bảng câu hỏi được gửi đi để khảo sát các sinh viên
của Trường Đại học Công Nghiệp Hà Nội.
17
PHẦN IV. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
1. Kết quả nghiên cứu định tính
Anh/Chị
nhận thấy
ChatGPT có
những đặc
điểm hữu
ích gì đối
với quá
trình học
tập?
Phỏng vấn
1: Nó giúp
việc học tập
của mình
tốt hơn nhờ
những
thông tin
mà
ChatGPT
cung cấp
Phỏng vấn
2: ChatGPT
giúp sinh
viên có thể
tìm kiếm
thông tin
nhanh
chóng, khá
chính xác
Phỏng vấn
3: Giúp hỗ
trợ tốt trong
việc tìm
hiểu sâu 1
vấn đề gì
đó.
Phỏng vấn
4: Tìm kiếm
thông tin
khá nhanh
giúp sinh
viên làm bài
tập tốt hơn
Phỏng vấn
5: Mang lại
nhiều lợi
ích như: tra
cứu kết quả
nhanh, kết
quả tra cứu
đúng trọng
tâm, tương
đối chính
xác, , giúp
tiết kiệm
thời gian
học tập và
nghiên cứu.
Phỏng vấn
6: Mình
thấy
ChatGPT
tuyệt vời.
Đưa ra câu
trả lời
nhanh,
giọng văn
ok, cách
trình bày rõ
ràng. Mình
hay dùng
Phỏng vấn
7: Tích
kiệm được
rất nhiều
thời gian
trong việc
tìm thông
tin
Phỏng vấn
8: ChatGPT
có thể giúp
tôi hỗ trợ
nhanh
chóng về
việc nắm
bắt kiến
thức, mở
rộng tiếp
thu những
kiến thức
tôi cần, trợ
Phỏng vấn
9: Từ khi
biết đến
ChatGPT
thì việc học
tiếng anh
của mk
thuận lợi
hơn rất
nhiều
Phỏng vấn
10: giúp tôi
có thể tìm
hiểu được
thêm nhiều
kiến thức
khác về
những lĩnh
vực mà ít
khi mà
chúng ta đề
cập đến
PHẦN IV. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
1. Kết quả nghiên cứu định tính
Anh/Chị
nhận thấy
ChatGPT có
những đặc
điểm hữu
ích gì đối
với quá
trình học
tập?
Phỏng vấn
1: Nó giúp
việc học tập
của mình
tốt hơn nhờ
những
thông tin
mà
ChatGPT
cung cấp
Phỏng vấn
2: ChatGPT
giúp sinh
viên có thể
tìm kiếm
thông tin
nhanh
chóng, khá
chính xác
Phỏng vấn
3: Giúp hỗ
trợ tốt trong
việc tìm
hiểu sâu 1
vấn đề gì
đó.
Phỏng vấn
4: Tìm kiếm
thông tin
khá nhanh
giúp sinh
viên làm bài
tập tốt hơn
Phỏng vấn
5: Mang lại
nhiều lợi
ích như: tra
cứu kết quả
nhanh, kết
quả tra cứu
đúng trọng
tâm, tương
đối chính
xác, , giúp
tiết kiệm
thời gian
học tập và
nghiên cứu.
Phỏng vấn
6: Mình
thấy
ChatGPT
tuyệt vời.
Đưa ra câu
trả lời
nhanh,
giọng văn
ok, cách
trình bày rõ
ràng. Mình
hay dùng
Phỏng vấn
7: Tích
kiệm được
rất nhiều
thời gian
trong việc
tìm thông
tin
Phỏng vấn
8: ChatGPT
có thể giúp
tôi hỗ trợ
nhanh
chóng về
việc nắm
bắt kiến
thức, mở
rộng tiếp
thu những
kiến thức
tôi cần, trợ
Phỏng vấn
9: Từ khi
biết đến
ChatGPT
thì việc học
tiếng anh
của mk
thuận lợi
hơn rất
nhiều
Phỏng vấn
10: giúp tôi
có thể tìm
hiểu được
thêm nhiều
kiến thức
khác về
những lĩnh
vực mà ít
khi mà
chúng ta đề
cập đến
18
trong việc
viết content
hơn việc
học.
giúp tôi
nghiên cứu
sâu hơn các
vấn đề, và
tiết kiệm
được thời
gian
Anh/chị
thấy như thế
nào về độ
dễ dàng
trong việc
sử dụng
ChatGPT để
đặt câu hỏi
và tìm hiểu
kiến thức
mới?
Phỏng vấn
1: quy trình
rất dễ sử
dụng
Phỏng vấn
2: quy trình
sử dụng
ChatGPT
rất dễ dàng
Phỏng vấn
3: Đơn giản,
tìm kiếm
theo ý hiểu
của bạn
thân, như
giao tiếp
Phỏng vấn
4: quy trình
sử dụng dễ
dàng
Phỏng vấn
5: Sử dụng
ChatGPT
đơn giản, dễ
sử dụng, ai
cũng có thể
dụng nếu có
tiền.
Phỏng vấn
6: Quy trình
sử dụng
GPT thì dễ,
nói chung là
mình nắm
bắt được
nhanh.
Phỏng vấn
7: Chỉ cần
có tài khoản
ChatGPT
thì việc sử
dụng nó quá
đơn giản
như google
thôi.
Phỏng vấn
8: Tôi cảm
thấy quy
trình sử
dụng
ChatGPT
khá là đơn
giản và dễ
dàng tôi đã
có thể sử
dụng nó để
giúp cho
việc học của
mình
Phỏng vấn
9: quy trình
sử dụng thì
dễ với
người dùng.
Chỉ khó khi
mua tài
khoản
Phỏng vấn
10: Quy
trình sử
dụng thì quá
là easy
luôn. Chỉ
cần nhập
câu hỏi và
đợi trong
vài giây là
có kết quả
trong việc
viết content
hơn việc
học.
giúp tôi
nghiên cứu
sâu hơn các
vấn đề, và
tiết kiệm
được thời
gian
Anh/chị
thấy như thế
nào về độ
dễ dàng
trong việc
sử dụng
ChatGPT để
đặt câu hỏi
và tìm hiểu
kiến thức
mới?
Phỏng vấn
1: quy trình
rất dễ sử
dụng
Phỏng vấn
2: quy trình
sử dụng
ChatGPT
rất dễ dàng
Phỏng vấn
3: Đơn giản,
tìm kiếm
theo ý hiểu
của bạn
thân, như
giao tiếp
Phỏng vấn
4: quy trình
sử dụng dễ
dàng
Phỏng vấn
5: Sử dụng
ChatGPT
đơn giản, dễ
sử dụng, ai
cũng có thể
dụng nếu có
tiền.
Phỏng vấn
6: Quy trình
sử dụng
GPT thì dễ,
nói chung là
mình nắm
bắt được
nhanh.
Phỏng vấn
7: Chỉ cần
có tài khoản
ChatGPT
thì việc sử
dụng nó quá
đơn giản
như google
thôi.
Phỏng vấn
8: Tôi cảm
thấy quy
trình sử
dụng
ChatGPT
khá là đơn
giản và dễ
dàng tôi đã
có thể sử
dụng nó để
giúp cho
việc học của
mình
Phỏng vấn
9: quy trình
sử dụng thì
dễ với
người dùng.
Chỉ khó khi
mua tài
khoản
Phỏng vấn
10: Quy
trình sử
dụng thì quá
là easy
luôn. Chỉ
cần nhập
câu hỏi và
đợi trong
vài giây là
có kết quả
19
Theo
anh/chị thì
có những
vấn đề kỹ
thuật nào
mà sinh
viên đã gặp
phải khi sử
dụng
ChatGPT,
và chúng
ảnh hưởng
như thế nào
đến việc sử
dụng?
Phỏng vấn
1: Nhiều
thông tin
chưa được
xác thực
Phỏng vấn
2: Khi sử
dụng thì cần
phải có
Internet
Phỏng vấn
3: Đôi khi
cần những
keyword
riêng để
tăng độ
chính xác
hay cách
diễn đạt
Phỏng vấn
4: Phải mất
phí hoặc
dùng miễn
phí thì mình
phải thao
tác sử dụng
khá lâu và
rườm rà
Phỏng vấn
5: Kết quả
tra cứu
không sát
với giáo
trình học
tập, còn hạn
chế tiếng
việt, cần
biết đặt câu
hỏi hợp lý
đúng yêu
cầu không
là sẽ hiểu
sai và đưa
ra kết quả
sai.
Phỏng vấn
6: Khi sử
dụng buổi
tối thì hay
bị overload.
Và giá để
sử dụng
GPT4 thì
đắt.
Phỏng vấn
7: ChatGPT
bị hạn chế
về mặt
thông tin,
thông tin
của nó chỉ
cập nhật
đến năm
2021.
Phỏng vấn
8: Các câu
trả lời
không có
nguồn và có
nhiều lúc
nguy cơ
cung cấp
thông tin
sai lệch
Phỏng vấn
9: Việc tạo
tài khoản
ChatGPT
rất khó cần
có số điện
thoại nước
ngoài và
cần nhiều
thứ, khác
phức tạp.
Phỏng vấn
10: các
thông tin
của
ChatGPT
nó chỉ cập
nhật đến
năm 2021
nếu là bản
3.5. Còn
bản 4.0 thì
có thể cập
nhật hơn
Theo
anh/chị thì
có những
vấn đề kỹ
thuật nào
mà sinh
viên đã gặp
phải khi sử
dụng
ChatGPT,
và chúng
ảnh hưởng
như thế nào
đến việc sử
dụng?
Phỏng vấn
1: Nhiều
thông tin
chưa được
xác thực
Phỏng vấn
2: Khi sử
dụng thì cần
phải có
Internet
Phỏng vấn
3: Đôi khi
cần những
keyword
riêng để
tăng độ
chính xác
hay cách
diễn đạt
Phỏng vấn
4: Phải mất
phí hoặc
dùng miễn
phí thì mình
phải thao
tác sử dụng
khá lâu và
rườm rà
Phỏng vấn
5: Kết quả
tra cứu
không sát
với giáo
trình học
tập, còn hạn
chế tiếng
việt, cần
biết đặt câu
hỏi hợp lý
đúng yêu
cầu không
là sẽ hiểu
sai và đưa
ra kết quả
sai.
Phỏng vấn
6: Khi sử
dụng buổi
tối thì hay
bị overload.
Và giá để
sử dụng
GPT4 thì
đắt.
Phỏng vấn
7: ChatGPT
bị hạn chế
về mặt
thông tin,
thông tin
của nó chỉ
cập nhật
đến năm
2021.
Phỏng vấn
8: Các câu
trả lời
không có
nguồn và có
nhiều lúc
nguy cơ
cung cấp
thông tin
sai lệch
Phỏng vấn
9: Việc tạo
tài khoản
ChatGPT
rất khó cần
có số điện
thoại nước
ngoài và
cần nhiều
thứ, khác
phức tạp.
Phỏng vấn
10: các
thông tin
của
ChatGPT
nó chỉ cập
nhật đến
năm 2021
nếu là bản
3.5. Còn
bản 4.0 thì
có thể cập
nhật hơn
20
không hề rẻ
Nhận thức
của anh/chị
về tầm quan
trọng của
việc kiểm
soát hành vi
khi sử dụng
công nghệ
hỗ trợ như
ChatGPT đã
ảnh hưởng
đến quyết
định sử
dụng nó
như thế nào
trong quá
trình học
tập?
Phỏng vấn
1: Tôi cảm
nhận rằng
việc kiểm
soát hành vi
khi sử dụng
công nghệ
như
ChatGPT là
quan trọng
để đảm bảo
sự tập trung
vào mục
tiêu học tập.
Việc này đã
giúp tôi
quản lý thời
gian và
tránh sa lầy
vào các chủ
đề không
liên quan.
Phỏng vấn
2: Tầm
quan trọng
của việc
kiểm soát
hành vi khi
sử dụng
ChatGPT là
để tránh bị
phụ thuộc
quá mức
vào công
nghệ. Tôi
luôn cố
gắng sử
dụng nó
một cách có
chủ đích để
hỗ trợ học
tập, không
để nó trở
thành một
phần không
thể thiếu.
Phỏng vấn
3: Việc
kiểm soát
hành vi giúp
tôi duy trì
sự tự chủ
trong quá
trình sử
dụng
ChatGPT.
Tôi luôn đặt
ra các mục
tiêu cụ thể
và đảm bảo
rằng công
nghệ này
chỉ là công
cụ hỗ trợ,
không thay
thế cho sự
nỗ lực và ý
tưởng của
bản thân.
Phỏng vấn
4: Kiểm
soát hành vi
là chìa khóa
để sử dụng
ChatGPT
một cách
hiệu quả.
Tôi thường
xuyên đặt
giới hạn
thời gian và
chỉ sử dụng
nó khi thực
sự cần thiết
để giải
quyết vấn
đề học tập
cụ thể.
Phỏng vấn
5: Sự kiểm
soát hành vi
giúp tôi
không chỉ
tận dụng lợi
ích của
ChatGPT
mà còn
tránh được
những rủi ro
về đạo đức
và an ninh
thông tin.
Điều này
làm cho
quyết định
sử dụng nó
trở nên bền
vững hơn.
Phỏng vấn
6: Tôi thấy
tầm quan
trọng của
Phỏng vấn
7: Đối với
tôi, kiểm
soát hành vi
Phỏng vấn
8: Tôi coi
việc kiểm
soát hành vi
Phỏng vấn
9: Tôi nhận
thức rằng
kiểm soát
Phỏng vấn
10: Tôi coi
việc kiểm
soát hành vi
không hề rẻ
Nhận thức
của anh/chị
về tầm quan
trọng của
việc kiểm
soát hành vi
khi sử dụng
công nghệ
hỗ trợ như
ChatGPT đã
ảnh hưởng
đến quyết
định sử
dụng nó
như thế nào
trong quá
trình học
tập?
Phỏng vấn
1: Tôi cảm
nhận rằng
việc kiểm
soát hành vi
khi sử dụng
công nghệ
như
ChatGPT là
quan trọng
để đảm bảo
sự tập trung
vào mục
tiêu học tập.
Việc này đã
giúp tôi
quản lý thời
gian và
tránh sa lầy
vào các chủ
đề không
liên quan.
Phỏng vấn
2: Tầm
quan trọng
của việc
kiểm soát
hành vi khi
sử dụng
ChatGPT là
để tránh bị
phụ thuộc
quá mức
vào công
nghệ. Tôi
luôn cố
gắng sử
dụng nó
một cách có
chủ đích để
hỗ trợ học
tập, không
để nó trở
thành một
phần không
thể thiếu.
Phỏng vấn
3: Việc
kiểm soát
hành vi giúp
tôi duy trì
sự tự chủ
trong quá
trình sử
dụng
ChatGPT.
Tôi luôn đặt
ra các mục
tiêu cụ thể
và đảm bảo
rằng công
nghệ này
chỉ là công
cụ hỗ trợ,
không thay
thế cho sự
nỗ lực và ý
tưởng của
bản thân.
Phỏng vấn
4: Kiểm
soát hành vi
là chìa khóa
để sử dụng
ChatGPT
một cách
hiệu quả.
Tôi thường
xuyên đặt
giới hạn
thời gian và
chỉ sử dụng
nó khi thực
sự cần thiết
để giải
quyết vấn
đề học tập
cụ thể.
Phỏng vấn
5: Sự kiểm
soát hành vi
giúp tôi
không chỉ
tận dụng lợi
ích của
ChatGPT
mà còn
tránh được
những rủi ro
về đạo đức
và an ninh
thông tin.
Điều này
làm cho
quyết định
sử dụng nó
trở nên bền
vững hơn.
Phỏng vấn
6: Tôi thấy
tầm quan
trọng của
Phỏng vấn
7: Đối với
tôi, kiểm
soát hành vi
Phỏng vấn
8: Tôi coi
việc kiểm
soát hành vi
Phỏng vấn
9: Tôi nhận
thức rằng
kiểm soát
Phỏng vấn
10: Tôi coi
việc kiểm
soát hành vi
21
việc kiểm
soát hành vi
khi sử dụng
ChatGPT
đến từ việc
duy trì khả
năng sáng
tạo và tư
duy độc lập.
Nó không
nên là
người thay
thế ý tưởng
của bản
thân mà
phải là một
công cụ để
làm giàu
kiến thức.
không chỉ
liên quan
đến việc giữ
được sự tự
chủ mà còn
đảm bảo
tính đạo đức
trong việc
sử dụng
công nghệ.
Tôi luôn tự
hỏi liệu việc
này có đồng
hành với
giáo dục
đạo đức và
pháp lý hay
không.
khi sử dụng
ChatGPT là
quan trọng
để tránh
việc lạm
dụng trong
quá trình
học. Nó
giúp tôi duy
trì sự tập
trung vào
mục tiêu và
không bị sa
lầy vào các
thông tin
không liên
quan.
hành vi là
quan trọng
để tránh
việc lạm
quyền và
giữ được sự
chủ động
trong quá
trình học.
Đôi khi, quá
mức phụ
thuộc vào
công nghệ
có thể làm
mất đi sự
sáng tạo và
tư duy cá
nhân.
khi sử dụng
ChatGPT
như một
cách để duy
trì sự độc
lập trong
quá trình
nghiên cứu.
Nó giúp tôi
không bị
quá phụ
thuộc vào
công nghệ
và duy trì
được sự
sáng tạo và
ý tưởng cá
nhân.
Theo
anh/chị,
những
người quan
trọng đối
với mình
(bạn bè, gia
đình,..) có
ảnh hưởng
như thế nào
đến việc
chấp nhận
Phỏng vấn
1: Đối với
tôi, sự ảnh
hưởng của
gia đình và
bạn bè là
quan trọng.
Nếu họ thể
hiện sự tin
tưởng và
khuyến
khích, tôi
Phỏng vấn
2: Bạn bè và
gia đình là
những
người tôi
thường tìm
kiếm ý kiến
khi quyết
định sử
dụng công
nghệ. Nếu
họ thấy đây
Phỏng vấn
3: Sự ủng
hộ của gia
đình là quan
trọng đối
với tôi. Nếu
họ hiểu rõ
về cách mà
ChatGPT
có thể hỗ
trợ quá
trình học
Phỏng vấn
4: Đối với
tôi, ý kiến
của gia đình
và bạn bè
ảnh hưởng
rất lớn đến
quyết định
sử dụng
ChatGPT.
Nếu họ hiểu
rõ về lợi ích
Phỏng vấn
5: Gia đình
và bạn bè
đóng vai trò
quan trọng
trong quá
trình đưa ra
quyết định.
Nếu họ có
nhận thức
tích cực về
việc sử
việc kiểm
soát hành vi
khi sử dụng
ChatGPT
đến từ việc
duy trì khả
năng sáng
tạo và tư
duy độc lập.
Nó không
nên là
người thay
thế ý tưởng
của bản
thân mà
phải là một
công cụ để
làm giàu
kiến thức.
không chỉ
liên quan
đến việc giữ
được sự tự
chủ mà còn
đảm bảo
tính đạo đức
trong việc
sử dụng
công nghệ.
Tôi luôn tự
hỏi liệu việc
này có đồng
hành với
giáo dục
đạo đức và
pháp lý hay
không.
khi sử dụng
ChatGPT là
quan trọng
để tránh
việc lạm
dụng trong
quá trình
học. Nó
giúp tôi duy
trì sự tập
trung vào
mục tiêu và
không bị sa
lầy vào các
thông tin
không liên
quan.
hành vi là
quan trọng
để tránh
việc lạm
quyền và
giữ được sự
chủ động
trong quá
trình học.
Đôi khi, quá
mức phụ
thuộc vào
công nghệ
có thể làm
mất đi sự
sáng tạo và
tư duy cá
nhân.
khi sử dụng
ChatGPT
như một
cách để duy
trì sự độc
lập trong
quá trình
nghiên cứu.
Nó giúp tôi
không bị
quá phụ
thuộc vào
công nghệ
và duy trì
được sự
sáng tạo và
ý tưởng cá
nhân.
Theo
anh/chị,
những
người quan
trọng đối
với mình
(bạn bè, gia
đình,..) có
ảnh hưởng
như thế nào
đến việc
chấp nhận
Phỏng vấn
1: Đối với
tôi, sự ảnh
hưởng của
gia đình và
bạn bè là
quan trọng.
Nếu họ thể
hiện sự tin
tưởng và
khuyến
khích, tôi
Phỏng vấn
2: Bạn bè và
gia đình là
những
người tôi
thường tìm
kiếm ý kiến
khi quyết
định sử
dụng công
nghệ. Nếu
họ thấy đây
Phỏng vấn
3: Sự ủng
hộ của gia
đình là quan
trọng đối
với tôi. Nếu
họ hiểu rõ
về cách mà
ChatGPT
có thể hỗ
trợ quá
trình học
Phỏng vấn
4: Đối với
tôi, ý kiến
của gia đình
và bạn bè
ảnh hưởng
rất lớn đến
quyết định
sử dụng
ChatGPT.
Nếu họ hiểu
rõ về lợi ích
Phỏng vấn
5: Gia đình
và bạn bè
đóng vai trò
quan trọng
trong quá
trình đưa ra
quyết định.
Nếu họ có
nhận thức
tích cực về
việc sử
22
và sử dụng
ChatGPT
vào học tập
của sinh
viên?
cảm thấy
thoải mái
hơn khi sử
dụng
ChatGPT
trong học
tập, vì nó
trở thành
một công cụ
hỗ trợ chứ
không phải
là thay thế.
là một công
cụ hữu ích
và hỗ trợ
cho học tập,
tôi cảm thấy
thoải mái
hơn khi tích
hợp nó vào
quá trình
học.
tập của tôi,
thì tôi cảm
thấy tự tin
hơn khi sử
dụng nó.
mà công
nghệ này
mang lại, tôi
sẽ cảm thấy
được hỗ trợ
và khích lệ.
dụng
ChatGPT,
tôi sẽ cảm
thấy họ
đồng thuận
và sẵn lòng
hỗ trợ.
Phỏng vấn
6: Sự hiểu
biết của gia
đình và bạn
bè về công
nghệ ảnh
hưởng lớn
đến quyết
định của
tôi. Nếu họ
thấy đó là
công cụ hữu
ích và an
toàn, tôi sẽ
cảm thấy
thoải mái
khi sử dụng
nó.
Phỏng vấn
7: Sự ủng
hộ của
người thân
và bạn bè
giúp tôi tự
tin hơn khi
sử dụng
ChatGPT.
Nếu họ thấy
đó là một
phần tự
nhiên của
quá trình
học tập, tôi
cảm thấy
thoải mái và
không gặp
áp lực.
Phỏng vấn
8: Quan
điểm của
gia đình đối
với việc sử
dụng công
nghệ là
quan trọng.
Nếu họ hiểu
được lợi ích
mà
ChatGPT
mang lại,
tôi cảm thấy
sẽ có sự hỗ
trợ và đồng
thuận.
Phỏng vấn
9: Sự ủng
hộ từ bạn bè
là quan
trọng. Nếu
họ nhìn
nhận công
nghệ như
một phần
không thể
thiếu và hữu
ích trong
quá trình
học, tôi sẽ
cảm thấy
thoải mái
hơn khi sử
dụng
ChatGPT.
Phỏng vấn
10: Quan
điểm tích
cực từ gia
đình và bạn
bè giúp tôi
tự tin hơn
khi sử dụng
ChatGPT.
Nếu họ thấy
đây là một
công cụ hỗ
trợ tốt, tôi
cảm thấy sẽ
được
khuyến
khích hơn.
và sử dụng
ChatGPT
vào học tập
của sinh
viên?
cảm thấy
thoải mái
hơn khi sử
dụng
ChatGPT
trong học
tập, vì nó
trở thành
một công cụ
hỗ trợ chứ
không phải
là thay thế.
là một công
cụ hữu ích
và hỗ trợ
cho học tập,
tôi cảm thấy
thoải mái
hơn khi tích
hợp nó vào
quá trình
học.
tập của tôi,
thì tôi cảm
thấy tự tin
hơn khi sử
dụng nó.
mà công
nghệ này
mang lại, tôi
sẽ cảm thấy
được hỗ trợ
và khích lệ.
dụng
ChatGPT,
tôi sẽ cảm
thấy họ
đồng thuận
và sẵn lòng
hỗ trợ.
Phỏng vấn
6: Sự hiểu
biết của gia
đình và bạn
bè về công
nghệ ảnh
hưởng lớn
đến quyết
định của
tôi. Nếu họ
thấy đó là
công cụ hữu
ích và an
toàn, tôi sẽ
cảm thấy
thoải mái
khi sử dụng
nó.
Phỏng vấn
7: Sự ủng
hộ của
người thân
và bạn bè
giúp tôi tự
tin hơn khi
sử dụng
ChatGPT.
Nếu họ thấy
đó là một
phần tự
nhiên của
quá trình
học tập, tôi
cảm thấy
thoải mái và
không gặp
áp lực.
Phỏng vấn
8: Quan
điểm của
gia đình đối
với việc sử
dụng công
nghệ là
quan trọng.
Nếu họ hiểu
được lợi ích
mà
ChatGPT
mang lại,
tôi cảm thấy
sẽ có sự hỗ
trợ và đồng
thuận.
Phỏng vấn
9: Sự ủng
hộ từ bạn bè
là quan
trọng. Nếu
họ nhìn
nhận công
nghệ như
một phần
không thể
thiếu và hữu
ích trong
quá trình
học, tôi sẽ
cảm thấy
thoải mái
hơn khi sử
dụng
ChatGPT.
Phỏng vấn
10: Quan
điểm tích
cực từ gia
đình và bạn
bè giúp tôi
tự tin hơn
khi sử dụng
ChatGPT.
Nếu họ thấy
đây là một
công cụ hỗ
trợ tốt, tôi
cảm thấy sẽ
được
khuyến
khích hơn.
23
Nguồn: Tổng hợp câu trả lời từ nhóm nghiên cứu
Kết luận: Sau khi tiến hành phỏng phấn 10 bạn sinh viên Trường Đại học Công
Nghiệp Hà Nội, nhóm đã tổng hợp được các kết quả như sau:
* Đặc điểm hữu ích của ChatGPT trong quá trình học tập:
- Dễ tiếp cận thông tin và hỗ trợ giải quyết vấn đề.
- Linh hoạt trong việc đặt câu hỏi và tìm hiểu kiến thức mới.
* Độ dễ dàng sử dụng ChatGPT:
- Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên giúp đơn giản hóa quá trình tương tác.
- Khả năng xử lý nhiều loại câu hỏi và cung cấp thông tin chi tiết.
* Vấn đề kỹ thuật và ảnh hưởng:
- Hạn chế hiểu biết chuyên sâu và khả năng hiểu sai.
- Cần sự cẩn trọng để tránh lạm dụng công nghệ.
* Kiểm soát hành vi khi sử dụng:
- Quyết định đúng mức sử dụng để không làm suy giảm chất lượng học tập.
- Nguy cơ lạm dụng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất học tập.
* Ảnh hưởng từ người quan trọng:
- Hỗ trợ từ gia đình và bạn bè có thể tăng cường sự tự tin.
- Gia đình và người thân quan trọng để cung cấp hướng dẫn và giáo dục về việc sử
dụng có trách nhiệm.
Tóm lại, ChatGPT mang lại nhiều lợi ích trong quá trình học tập, nhưng cần sự cẩn
trọng để tránh những hạn chế kỹ thuật và nguy cơ lạm dụng. Việc kiểm soát hành vi
khi sử dụng và sự hỗ trợ từ người quan trọng đều đóng vai trò quan trọng trong quá
trình tích hợp công nghệ này vào học tập.
2. Kết quả nghiên cứu định lượng
2.1. Thống kê mô tả nghiên cứu
Mẫu quan sát đã được thu nhập theo phương pháp thuận tiện thông qua hình thức
khảo sát online bằng bảng câu hỏi. Đối tượng được khảo sát chuyên sâu là sinh viên
Nguồn: Tổng hợp câu trả lời từ nhóm nghiên cứu
Kết luận: Sau khi tiến hành phỏng phấn 10 bạn sinh viên Trường Đại học Công
Nghiệp Hà Nội, nhóm đã tổng hợp được các kết quả như sau:
* Đặc điểm hữu ích của ChatGPT trong quá trình học tập:
- Dễ tiếp cận thông tin và hỗ trợ giải quyết vấn đề.
- Linh hoạt trong việc đặt câu hỏi và tìm hiểu kiến thức mới.
* Độ dễ dàng sử dụng ChatGPT:
- Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên giúp đơn giản hóa quá trình tương tác.
- Khả năng xử lý nhiều loại câu hỏi và cung cấp thông tin chi tiết.
* Vấn đề kỹ thuật và ảnh hưởng:
- Hạn chế hiểu biết chuyên sâu và khả năng hiểu sai.
- Cần sự cẩn trọng để tránh lạm dụng công nghệ.
* Kiểm soát hành vi khi sử dụng:
- Quyết định đúng mức sử dụng để không làm suy giảm chất lượng học tập.
- Nguy cơ lạm dụng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất học tập.
* Ảnh hưởng từ người quan trọng:
- Hỗ trợ từ gia đình và bạn bè có thể tăng cường sự tự tin.
- Gia đình và người thân quan trọng để cung cấp hướng dẫn và giáo dục về việc sử
dụng có trách nhiệm.
Tóm lại, ChatGPT mang lại nhiều lợi ích trong quá trình học tập, nhưng cần sự cẩn
trọng để tránh những hạn chế kỹ thuật và nguy cơ lạm dụng. Việc kiểm soát hành vi
khi sử dụng và sự hỗ trợ từ người quan trọng đều đóng vai trò quan trọng trong quá
trình tích hợp công nghệ này vào học tập.
2. Kết quả nghiên cứu định lượng
2.1. Thống kê mô tả nghiên cứu
Mẫu quan sát đã được thu nhập theo phương pháp thuận tiện thông qua hình thức
khảo sát online bằng bảng câu hỏi. Đối tượng được khảo sát chuyên sâu là sinh viên
24
trường Đại học Công nghiệp Hà Nội. Sau khi khảo sát đã thu về 233 mẫu quan sát
và đưa vào xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 để có thể tiến hành nghiên cứu định
lượng chính thức.
2.1.1. Thống kê mô tả giới tính
Sau khi sàng lọc và nhận về các kết quả quan sát hợp lệ, tác giả đã đem các đặc
tính nhân khẩu học như giới tính, năm học tại trường của sinh viên trường Đại học
Công nghiệp Hà Nội, và sau đó phân tích dữ liệu này thông qua phần mềm SPSS,
ta có mô tả thống kê kết quả như sau:
Bảng 2. Thống kê mô tả giới tính
Qua thống kê với các mẫu quan sát, ta thấy tỷ lệ giới tính nữ là 117 khảo sát,
chiếm 50.2% và lớn hơn giới tính nam với khảo sát chiếm 49,8% , do tỷ lệ giới tính
không chênh lệch quá nhiều, nên kết quả khảo sát ít có sự khác biệt giữa hai giới
tính.
2.1.2. Thống kê mô tả năm học tại trường
Dưới đây là kết quả thống kê mô tả về năm học tại trường của 93 mẫu quan sát
tác giả đã thu nhập được qua quá trình khảo sát. Kết quả mô tả thống kê về năm học
tại trường giúp tác giả xác định được sinh viên năm thứ mấy sẽ quan tâm nhiều nhất
về việc sử dụng ChatGPT hiện nay.
Valid Số lượng(sinh viên) Tỉ lệ(%)
Nam 116 49,8
Nữ 117 50,2
Total 233 100,0
trường Đại học Công nghiệp Hà Nội. Sau khi khảo sát đã thu về 233 mẫu quan sát
và đưa vào xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 để có thể tiến hành nghiên cứu định
lượng chính thức.
2.1.1. Thống kê mô tả giới tính
Sau khi sàng lọc và nhận về các kết quả quan sát hợp lệ, tác giả đã đem các đặc
tính nhân khẩu học như giới tính, năm học tại trường của sinh viên trường Đại học
Công nghiệp Hà Nội, và sau đó phân tích dữ liệu này thông qua phần mềm SPSS,
ta có mô tả thống kê kết quả như sau:
Bảng 2. Thống kê mô tả giới tính
Qua thống kê với các mẫu quan sát, ta thấy tỷ lệ giới tính nữ là 117 khảo sát,
chiếm 50.2% và lớn hơn giới tính nam với khảo sát chiếm 49,8% , do tỷ lệ giới tính
không chênh lệch quá nhiều, nên kết quả khảo sát ít có sự khác biệt giữa hai giới
tính.
2.1.2. Thống kê mô tả năm học tại trường
Dưới đây là kết quả thống kê mô tả về năm học tại trường của 93 mẫu quan sát
tác giả đã thu nhập được qua quá trình khảo sát. Kết quả mô tả thống kê về năm học
tại trường giúp tác giả xác định được sinh viên năm thứ mấy sẽ quan tâm nhiều nhất
về việc sử dụng ChatGPT hiện nay.
Valid Số lượng(sinh viên) Tỉ lệ(%)
Nam 116 49,8
Nữ 117 50,2
Total 233 100,0
25
Bảng 3. Thống kê mô tả độ tuổi của mẫu quan sát
Sinh viên Số lượng Tỷ lệ(%)
Năm nhất 39 11,7
Năm 2 59 25,3
Năm 3 78 33,5
Năm 4 57 24,5
Total 233 100
Từ kết quả thống kê nhận được trong tổng 233 quan sát có, nhóm sinh viên năm
nhất chỉ có 39 người (chiếm 11,7%) là nhóm có tỷ lệ thấp nhất trong nhóm. Cao
nhất đó là nhóm sinh viên năm 3 với số lượng 78 người (chiếm 33,5%), xếp ngay
sau đó lần lượt là các nhóm sinh viên năm 2 với số lượng 59 người (chiếm 25,3%)
và nhóm sinh viên năm 4 với 57 người (chiếm 24,5%). Từ đó ta thấy được rằng sinh
viên 3 và năm 2 có xu hướng sử dụng ChatGPT nhiều nhất, nhiều hơn so với năm
nhất do khối lượng môn học chưa thật sự nhiều và năm 4 do khối lượng môn học đã
được học thành một phần lớn nên nhu cầu sử dụng ChatGPT không cao bằng năm
2 và năm 3.
2.1.3. Thống kê mô tả việc ứng dụng ChatGPT vào học tập
Ứng dụng ChatGPT xuất hiện và rất nổi trội nên việc sinh viên biết đến là rất dễ
dàng. Nhưng ChatGPT được sử dụng cho rất nhiều mục đích khác nhau. Kết quả
thống kê dưới dây sẽ cho thấy tỷ lệ sinh viên biết đến và đã ứng dụng ChatGPT vào
học tập như thế nào:
Bảng 3. Thống kê mô tả độ tuổi của mẫu quan sát
Sinh viên Số lượng Tỷ lệ(%)
Năm nhất 39 11,7
Năm 2 59 25,3
Năm 3 78 33,5
Năm 4 57 24,5
Total 233 100
Từ kết quả thống kê nhận được trong tổng 233 quan sát có, nhóm sinh viên năm
nhất chỉ có 39 người (chiếm 11,7%) là nhóm có tỷ lệ thấp nhất trong nhóm. Cao
nhất đó là nhóm sinh viên năm 3 với số lượng 78 người (chiếm 33,5%), xếp ngay
sau đó lần lượt là các nhóm sinh viên năm 2 với số lượng 59 người (chiếm 25,3%)
và nhóm sinh viên năm 4 với 57 người (chiếm 24,5%). Từ đó ta thấy được rằng sinh
viên 3 và năm 2 có xu hướng sử dụng ChatGPT nhiều nhất, nhiều hơn so với năm
nhất do khối lượng môn học chưa thật sự nhiều và năm 4 do khối lượng môn học đã
được học thành một phần lớn nên nhu cầu sử dụng ChatGPT không cao bằng năm
2 và năm 3.
2.1.3. Thống kê mô tả việc ứng dụng ChatGPT vào học tập
Ứng dụng ChatGPT xuất hiện và rất nổi trội nên việc sinh viên biết đến là rất dễ
dàng. Nhưng ChatGPT được sử dụng cho rất nhiều mục đích khác nhau. Kết quả
thống kê dưới dây sẽ cho thấy tỷ lệ sinh viên biết đến và đã ứng dụng ChatGPT vào
học tập như thế nào:
26
Bảng 4. Thống kê mô tả ứng dụng ChatGPT vào học tập
Từ kết quả thống kê trong tổng số 233 quan sát, nhóm sinh viên ứng dụng
ChatGPT vào việc học tập có 132 người (chiếm 56,7%) và chưa từng ứng dụng là
101 người (chiếm 44,3%). Điều đó cho thấy sinh viên trường Đại học Công Nghiệp
tuy có thể biết đến và đã sử dụng ChatGPT nhưng việc ứng dụng vào học tập cao.
Tóm lại thông qua kết quả mô tả thống kê về giới tính, năm học tại trường và
mức độ ứng dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên trường Đại học Công Nghiệp
Hà Nội, thì tác giả nhận thấy rằng tỷ lệ chênh lệch nhau không quá lớn, vì vậy tác
giả cho rằng việc giới tính, năm học tại trường,… đều không ảnh hưởng quá nhiều
đến việc chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên trường Đại học
Công Nghiệp Hà Nội.
3. Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo.
3.1. Sự hữu ích khi chấp nhận và sử dụng ChatGPT
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự
chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Và phương pháp này cho phép loại
bỏ những biến không phù hợp đồng thời có thể hạn chế các biến rác trong mô hình
nghiên cứu.
Số lượng Tỷ lệ (%)
Chưa từng 101 44,3
Đã từng 132 56,7
Total 233 100,0
Bảng 4. Thống kê mô tả ứng dụng ChatGPT vào học tập
Từ kết quả thống kê trong tổng số 233 quan sát, nhóm sinh viên ứng dụng
ChatGPT vào việc học tập có 132 người (chiếm 56,7%) và chưa từng ứng dụng là
101 người (chiếm 44,3%). Điều đó cho thấy sinh viên trường Đại học Công Nghiệp
tuy có thể biết đến và đã sử dụng ChatGPT nhưng việc ứng dụng vào học tập cao.
Tóm lại thông qua kết quả mô tả thống kê về giới tính, năm học tại trường và
mức độ ứng dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên trường Đại học Công Nghiệp
Hà Nội, thì tác giả nhận thấy rằng tỷ lệ chênh lệch nhau không quá lớn, vì vậy tác
giả cho rằng việc giới tính, năm học tại trường,… đều không ảnh hưởng quá nhiều
đến việc chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên trường Đại học
Công Nghiệp Hà Nội.
3. Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo.
3.1. Sự hữu ích khi chấp nhận và sử dụng ChatGPT
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự
chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Và phương pháp này cho phép loại
bỏ những biến không phù hợp đồng thời có thể hạn chế các biến rác trong mô hình
nghiên cứu.
Số lượng Tỷ lệ (%)
Chưa từng 101 44,3
Đã từng 132 56,7
Total 233 100,0
27
Bảng 5. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của sự hữu ích
Kết quả cho thấy bao gồm cả 3 biến quan sát ảnh hưởng đến sự chấp nhận
và ứng dụng ChatGPT vào học tập, thì ta thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số
tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên được lựa chọn. Hệ số Cronbach’s Alpha
của nhân tố sự hữu ích = 0.978 > 0.6, và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của
các biến quan sát cũng đều > 0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Vì thế, các biến
quan sát trong nhân tố sự hữu ích đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ
tin cậy của thang đo, do đó phù hợp để thực hiện kiểm định tiếp theo.
Biến quan sát
Hệ số tương quan biến
tổng
Hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
SỰ HỮU ÍCH KHI CHẤP NHẬN VÀ SỬ DỤNG CHATGPT (SHI):
Cronbach’s Alpha = 0,978
SHI1 ,959 ,963
SHI2 ,950 ,969
SHI3 ,948 ,971
Bảng 5. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của sự hữu ích
Kết quả cho thấy bao gồm cả 3 biến quan sát ảnh hưởng đến sự chấp nhận
và ứng dụng ChatGPT vào học tập, thì ta thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số
tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên được lựa chọn. Hệ số Cronbach’s Alpha
của nhân tố sự hữu ích = 0.978 > 0.6, và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của
các biến quan sát cũng đều > 0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Vì thế, các biến
quan sát trong nhân tố sự hữu ích đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ
tin cậy của thang đo, do đó phù hợp để thực hiện kiểm định tiếp theo.
Biến quan sát
Hệ số tương quan biến
tổng
Hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
SỰ HỮU ÍCH KHI CHẤP NHẬN VÀ SỬ DỤNG CHATGPT (SHI):
Cronbach’s Alpha = 0,978
SHI1 ,959 ,963
SHI2 ,950 ,969
SHI3 ,948 ,971
28
3.2. Mức độ dễ sử dụng
Đối với việc kiểm định Cronbach’s Alpha cho nhân tố mức độ dễ sử dụng, tác
giả nhằm mục đích kiểm định sự phù hợp và độ đáng tin cậy của nhân tố này trong
thang đo để có thể thực hiện các bước kiểm định kế tiếp.
Bảng 6. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức độ dễ sử dụng
Biến quan sát Hệ số tương quan biến
tổng
Hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
MỨC ĐỘ DỄ SỬ DỤNG CỦA CHATGPT (DSD): Cronbach’s Alpha = 0,832
DSD1 ,827 ,621
DSD2 ,834 ,613
DSD3 ,464 ,958
Có được kết quả từ bảng trên, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quản
tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên được chấp nhận. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân
tố mức độ dễ sử dụng = 0.832 >0.6, và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của
các biến quan sát cũng đều >0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn và thỏa mãn điều
kiện yêu cầu trong kiểm định. Sau khi kiểm định ta thấy, các biến quan sát trong
nhân tố sự dễ sử dụng đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy
của thang đo và có mức ý nghĩa phù hợp, do đó tác giả có thể thực hiện được bước
kiểm định tiếp theo.
3.2. Mức độ dễ sử dụng
Đối với việc kiểm định Cronbach’s Alpha cho nhân tố mức độ dễ sử dụng, tác
giả nhằm mục đích kiểm định sự phù hợp và độ đáng tin cậy của nhân tố này trong
thang đo để có thể thực hiện các bước kiểm định kế tiếp.
Bảng 6. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức độ dễ sử dụng
Biến quan sát Hệ số tương quan biến
tổng
Hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
MỨC ĐỘ DỄ SỬ DỤNG CỦA CHATGPT (DSD): Cronbach’s Alpha = 0,832
DSD1 ,827 ,621
DSD2 ,834 ,613
DSD3 ,464 ,958
Có được kết quả từ bảng trên, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quản
tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên được chấp nhận. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân
tố mức độ dễ sử dụng = 0.832 >0.6, và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của
các biến quan sát cũng đều >0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn và thỏa mãn điều
kiện yêu cầu trong kiểm định. Sau khi kiểm định ta thấy, các biến quan sát trong
nhân tố sự dễ sử dụng đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy
của thang đo và có mức ý nghĩa phù hợp, do đó tác giả có thể thực hiện được bước
kiểm định tiếp theo.
29
3.3. Mức độ kiểm soát hành vi
Tiếp tục, tác giả kiểm định Cronbach’s Alpha cho biến phụ thuộc kế tiếp trong
thang đo là mức độ kiểm soát hành vi, nhằm kiểm định sự phù hợp của nhân tố này
khi ảnh hưởng đến sự chấp nhận và ứng dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên,
cũng như các biến quan sát có phù hợp để thực hiện các bước kiểm định tiếp theo.
Và xem xét mức phù hợp cùng độ đáng tin cậy của các biến quan sát cho việc kiểm
định này.
Bảng 7. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức kiểm soát hành vi
Biến quan sát Hệ số tương quan biến
tổng
Hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
MỨC ĐỘ KIỂM SOÁT HÀNH VI KHI CHẤP NHẬN VÀ SỬ DỤNG CỦA
CHATGPT (KSHV): Cronbach’s Alpha = 0,980
KSHV1 ,961
KSHV2 ,961
Trong kết quả kiểm định trên ta có được tất cả các biến quan sát đều mang hệ số
tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên phù hợp để lựa chọn. Hệ số Cronbach’s
Alpha của nhân tố trên = 0.980 > 0.6 từ đó ta thấy thang đo này đạt tiêu chuẩn. Đồng
thời, việc chấp nhận các biến quan sát về nhân tố mức độ kiểm soát hành vi cho các
bước kiểm định tiếp theo là có ý nghĩa và phù hợp.
3.3. Mức độ kiểm soát hành vi
Tiếp tục, tác giả kiểm định Cronbach’s Alpha cho biến phụ thuộc kế tiếp trong
thang đo là mức độ kiểm soát hành vi, nhằm kiểm định sự phù hợp của nhân tố này
khi ảnh hưởng đến sự chấp nhận và ứng dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên,
cũng như các biến quan sát có phù hợp để thực hiện các bước kiểm định tiếp theo.
Và xem xét mức phù hợp cùng độ đáng tin cậy của các biến quan sát cho việc kiểm
định này.
Bảng 7. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức kiểm soát hành vi
Biến quan sát Hệ số tương quan biến
tổng
Hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
MỨC ĐỘ KIỂM SOÁT HÀNH VI KHI CHẤP NHẬN VÀ SỬ DỤNG CỦA
CHATGPT (KSHV): Cronbach’s Alpha = 0,980
KSHV1 ,961
KSHV2 ,961
Trong kết quả kiểm định trên ta có được tất cả các biến quan sát đều mang hệ số
tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên phù hợp để lựa chọn. Hệ số Cronbach’s
Alpha của nhân tố trên = 0.980 > 0.6 từ đó ta thấy thang đo này đạt tiêu chuẩn. Đồng
thời, việc chấp nhận các biến quan sát về nhân tố mức độ kiểm soát hành vi cho các
bước kiểm định tiếp theo là có ý nghĩa và phù hợp.
30
3.4. Ảnh hưởng xã hội
Kế đến kiểm định Cronbach’s Alpha cho nhân tố ảnh hưởng xã hội trong thang
đo cùng với 4 biến quan sát gây ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT
vào học tập của sinh viên trường Đại học Công Nghiệp Hà Nội.
Bảng 8. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của ảnh hưởng
xã hội
Biến quan sát Hệ số tương quan
biến tổng
Hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
ẢNH HƯỞNG CỦA XÃ HỘI ĐẾN SỰ CHẤP NHẬN VÀ SỬ DỤNG
CHATGPT (XH): Cronbach’s Alpha = 0,982
XH1 ,952 ,976
XH2 ,953 ,976
XH3 ,965 ,973
XH4 ,942 ,979
Sau khi nhận được kết quả thống kê của kiểm định trên, tác giả thấy được rằng
tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên
được lựa chọn. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố ảnh hưởng xã hội = 0.982
>0.6, và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của các biến quan sát cũng đều
>0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Cho nên, các biến quan sát trong nhân tố ảnh
hưởng của xã hội đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang
3.4. Ảnh hưởng xã hội
Kế đến kiểm định Cronbach’s Alpha cho nhân tố ảnh hưởng xã hội trong thang
đo cùng với 4 biến quan sát gây ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT
vào học tập của sinh viên trường Đại học Công Nghiệp Hà Nội.
Bảng 8. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của ảnh hưởng
xã hội
Biến quan sát Hệ số tương quan
biến tổng
Hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
ẢNH HƯỞNG CỦA XÃ HỘI ĐẾN SỰ CHẤP NHẬN VÀ SỬ DỤNG
CHATGPT (XH): Cronbach’s Alpha = 0,982
XH1 ,952 ,976
XH2 ,953 ,976
XH3 ,965 ,973
XH4 ,942 ,979
Sau khi nhận được kết quả thống kê của kiểm định trên, tác giả thấy được rằng
tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên
được lựa chọn. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố ảnh hưởng xã hội = 0.982
>0.6, và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của các biến quan sát cũng đều
>0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Cho nên, các biến quan sát trong nhân tố ảnh
hưởng của xã hội đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang
31
đo. Điều này cho thấy các biến quan sát trong nhân tố ảnh hưởng xã hội có ý nghĩa
thống kê và chấp nhận cho để thực hiện các bước kiểm định sau.
3.5. Mức độ kỳ vọng hiệu quả
Nhân tố mức độ kỳ vọng hiệu quả được xem là một nhân tố khá ảnh hưởng đến
sự chấp nhận của sinh viên, vì vậy tác giả cần kiểm định độ tin cậy thang đo các
biến quan sát trong nhân tố này và để xem các biến quan sát để có phù hợp đồng
thời có đạt mức ý nghĩa phù hợp cho thực hiện các bước phân tích tiếp theo hay
không.
Bảng 9. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức độ kỳ vọng hiệu quả
Biến quan sát Hệ số tương quan
biến tổng
Hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
MỨC ĐỘ KỲ VỌNG HIỆU QUẢ KHI CHẤP NHẬN VÀ SỬ DỤNG
CHATGPT (KV): Cronbach’s Alpha = 0,980
KV1 ,957 ,968
KV2 ,961 ,966
KV3 ,948 ,975
Qua kết quả kiểm định trên có thể thấy được tất cả biến quan sát đều có hệ số
tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên được lựa chọn. Hệ số Cronbach’s Alpha
của nhân tố mức độ kỳ vọng hiệu quả = 0.980 >0.6, và hệ số Cronbach’s Alpha nếu
loại biến của các biến quan sát cũng đều > 0.6 nên thỏa mãn yêu cầu đồng thời các
biến quan sát trong thang đo này đạt tiêu chuẩn. Và chấp nhận việc các biến quan
sát trong nhân tố mức độ kỳ vọng hiệu quả đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm
định độ tin cậy của thang đo. Có mức độ ý nghĩa cao và có thể thực hiện các kiểm
đo. Điều này cho thấy các biến quan sát trong nhân tố ảnh hưởng xã hội có ý nghĩa
thống kê và chấp nhận cho để thực hiện các bước kiểm định sau.
3.5. Mức độ kỳ vọng hiệu quả
Nhân tố mức độ kỳ vọng hiệu quả được xem là một nhân tố khá ảnh hưởng đến
sự chấp nhận của sinh viên, vì vậy tác giả cần kiểm định độ tin cậy thang đo các
biến quan sát trong nhân tố này và để xem các biến quan sát để có phù hợp đồng
thời có đạt mức ý nghĩa phù hợp cho thực hiện các bước phân tích tiếp theo hay
không.
Bảng 9. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức độ kỳ vọng hiệu quả
Biến quan sát Hệ số tương quan
biến tổng
Hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
MỨC ĐỘ KỲ VỌNG HIỆU QUẢ KHI CHẤP NHẬN VÀ SỬ DỤNG
CHATGPT (KV): Cronbach’s Alpha = 0,980
KV1 ,957 ,968
KV2 ,961 ,966
KV3 ,948 ,975
Qua kết quả kiểm định trên có thể thấy được tất cả biến quan sát đều có hệ số
tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên được lựa chọn. Hệ số Cronbach’s Alpha
của nhân tố mức độ kỳ vọng hiệu quả = 0.980 >0.6, và hệ số Cronbach’s Alpha nếu
loại biến của các biến quan sát cũng đều > 0.6 nên thỏa mãn yêu cầu đồng thời các
biến quan sát trong thang đo này đạt tiêu chuẩn. Và chấp nhận việc các biến quan
sát trong nhân tố mức độ kỳ vọng hiệu quả đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm
định độ tin cậy của thang đo. Có mức độ ý nghĩa cao và có thể thực hiện các kiểm
32
định kế tiếp.
3.6. Rào cản
Và biến độc lập cuối cùng trong thang đo là “Rào cản” được tác giả thực hiện
kiểm định Cronbach’s Alpha cùng với các biến quan sát gây ảnh hưởng đến sự chấp
nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên, dưới đây là kết quả kiểm định
độ tin cậy Cronbach’s Alpha của nhân tố này:
Bảng 10. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của rào cản khi chấp nhận và
sử dụng ChatGPT
Biến quan sát Hệ số tương quan
biến tổng
Hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
RÀO CẢN KHI CHẤP NHẬN VÀ SỬ DỤNG CHATGPT (RC):
Cronbach’s Alpha = 0,971
RC1 ,959 ,942
RC2 ,937 ,957
RC3 ,917 ,972
Tóm lại, những kết quả kiểm định trên bảng ta thấy được tất cả các biến quan sát
đều có hệ số tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên được lựa chọn. Hệ số
Cronbach’s Alpha của nhân tố rào cản = 0.971 >0.6, và hệ số Cronbach’s Alpha nếu
loại biến của các biến quan sát cũng đều >0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Vì
thế, các biến quan sát trong nhân tố rào cản đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện
kiểm định độ tin cậy của thang đo, nên các biến quan sát trong rào cản là có ý nghĩa
kiểm định cho các bước tiếp theo.
định kế tiếp.
3.6. Rào cản
Và biến độc lập cuối cùng trong thang đo là “Rào cản” được tác giả thực hiện
kiểm định Cronbach’s Alpha cùng với các biến quan sát gây ảnh hưởng đến sự chấp
nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên, dưới đây là kết quả kiểm định
độ tin cậy Cronbach’s Alpha của nhân tố này:
Bảng 10. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của rào cản khi chấp nhận và
sử dụng ChatGPT
Biến quan sát Hệ số tương quan
biến tổng
Hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
RÀO CẢN KHI CHẤP NHẬN VÀ SỬ DỤNG CHATGPT (RC):
Cronbach’s Alpha = 0,971
RC1 ,959 ,942
RC2 ,937 ,957
RC3 ,917 ,972
Tóm lại, những kết quả kiểm định trên bảng ta thấy được tất cả các biến quan sát
đều có hệ số tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên được lựa chọn. Hệ số
Cronbach’s Alpha của nhân tố rào cản = 0.971 >0.6, và hệ số Cronbach’s Alpha nếu
loại biến của các biến quan sát cũng đều >0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Vì
thế, các biến quan sát trong nhân tố rào cản đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện
kiểm định độ tin cậy của thang đo, nên các biến quan sát trong rào cản là có ý nghĩa
kiểm định cho các bước tiếp theo.
33
Biến phụ thuộc mức độ chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập
Ngoài kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các biến độc lập thì tác giả còn
kiểm định cả độ tin cậy của biến phụ thuộc là ý định mua sắm trực tuyến trong thang
đo, nhằm có thể tăng độ tin cậy và sự phù hợp cho thang đo để thực hiện các bước
phân tích sau.
Bảng 11. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức độ chấp nhận và sử
dụng ChatGPT vào học tập
Biến quan sát Hệ số tương quan
biến tổng
Hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
MỨC ĐỘ CHẤP NHẬN VÀ SỬ DỤNG CHATGPT (CN):
Cronbach’s Alpha = 0,981
CN1 ,952 ,978
CN2 ,966 ,968
CN3 ,961 ,972
Hệ số Cronbach’s Alpha: Mức độ chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập –
CN = 0.981. Các yếu tố trong biến quan sát phụ thuộc đều có hệ số tương quan
biến tổng > 0.3 nên được lựa chọn. Và hệ số Cronbach’s Alpha = 0.981 >0.6 vì vậy
thang đo này đạt tiêu chuẩn, do đó thang đo phù hợp để thực hiện các bước phân
tích tiếp theo. Tóm lại, sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các biến
độc lập và một biến phụ thuộc trong thang đo thì tất cả đều có hệ số Cronbach’s
Alpha > 0.6, đồng thời các biến quan sát trong thang đo đều có hệ số tương quan
tổng phù hợp> 0.3, nên đều được lựa chọn. Và vì thế nên các biến quan sát trong
các nhân tố ở thang đo đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy
Biến phụ thuộc mức độ chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập
Ngoài kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các biến độc lập thì tác giả còn
kiểm định cả độ tin cậy của biến phụ thuộc là ý định mua sắm trực tuyến trong thang
đo, nhằm có thể tăng độ tin cậy và sự phù hợp cho thang đo để thực hiện các bước
phân tích sau.
Bảng 11. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của mức độ chấp nhận và sử
dụng ChatGPT vào học tập
Biến quan sát Hệ số tương quan
biến tổng
Hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
MỨC ĐỘ CHẤP NHẬN VÀ SỬ DỤNG CHATGPT (CN):
Cronbach’s Alpha = 0,981
CN1 ,952 ,978
CN2 ,966 ,968
CN3 ,961 ,972
Hệ số Cronbach’s Alpha: Mức độ chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập –
CN = 0.981. Các yếu tố trong biến quan sát phụ thuộc đều có hệ số tương quan
biến tổng > 0.3 nên được lựa chọn. Và hệ số Cronbach’s Alpha = 0.981 >0.6 vì vậy
thang đo này đạt tiêu chuẩn, do đó thang đo phù hợp để thực hiện các bước phân
tích tiếp theo. Tóm lại, sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các biến
độc lập và một biến phụ thuộc trong thang đo thì tất cả đều có hệ số Cronbach’s
Alpha > 0.6, đồng thời các biến quan sát trong thang đo đều có hệ số tương quan
tổng phù hợp> 0.3, nên đều được lựa chọn. Và vì thế nên các biến quan sát trong
các nhân tố ở thang đo đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy
34
của thang đo, do đó phù hợp cho các bước tính tiếp theo.
4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.1 Chạy EFA cho biến độc lập
Bảng 12. Kiểm định KMO and Bartlett’s Test
Hệ số KMO = 0.942 > 0.5, Sig. = 0.000 < 0.05, như vậy phân tích nhân tố là
phù hợp.
của thang đo, do đó phù hợp cho các bước tính tiếp theo.
4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.1 Chạy EFA cho biến độc lập
Bảng 12. Kiểm định KMO and Bartlett’s Test
Hệ số KMO = 0.942 > 0.5, Sig. = 0.000 < 0.05, như vậy phân tích nhân tố là
phù hợp.
35
Bảng Total Variance Explained
Bảng Total Variance Explained
36
Có 1 nhân tố được trích từ 18 biến quan sát. Như vậy 1 nhân tố này tóm tắt thông
tin của 18 biến quan sát đưa vào EFA một cách tốt nhất. Tổng phương sai mà 1 nhân
tố này trích được là 91,30% > 50%, như vậy, 1 nhân tố được trích giải thích được
90,30% biến thiên dữ liệu của 18 biến quan sát tham gia vào EFA.
Có 1 nhân tố được trích từ 18 biến quan sát. Như vậy 1 nhân tố này tóm tắt thông
tin của 18 biến quan sát đưa vào EFA một cách tốt nhất. Tổng phương sai mà 1 nhân
tố này trích được là 91,30% > 50%, như vậy, 1 nhân tố được trích giải thích được
90,30% biến thiên dữ liệu của 18 biến quan sát tham gia vào EFA.
37
4.2. Chạy EFA cho biến phụ thuộc
Bảng Kiểm định KMO and Bartlett’s Test
Hệ số KMO = 0.786 > 0.5, sig Barlett’s Test = 0.000 < 0.05, như vậy phân tích
nhân tố là phù hợp
Bảng Total Variance Explained
Có 1 nhân tố được trích từ 3 biến quan sát, nhân tố này tóm tắt thông tin của 3
biến quan sát đưa vào EFA một cách tốt nhất. Như vậy, nhân tố này giải thích được
96,432% biến thiên dữ liệu của 3 biến quan sát tham gia vào EFA.
4.2. Chạy EFA cho biến phụ thuộc
Bảng Kiểm định KMO and Bartlett’s Test
Hệ số KMO = 0.786 > 0.5, sig Barlett’s Test = 0.000 < 0.05, như vậy phân tích
nhân tố là phù hợp
Bảng Total Variance Explained
Có 1 nhân tố được trích từ 3 biến quan sát, nhân tố này tóm tắt thông tin của 3
biến quan sát đưa vào EFA một cách tốt nhất. Như vậy, nhân tố này giải thích được
96,432% biến thiên dữ liệu của 3 biến quan sát tham gia vào EFA.
38
Bảng Correlations
5. Phân tích tương quan
Tương quan giữa biến độc lập với biến phụ thuộc: Trong bảng kết quả, Sig. kiểm
định t tương quan Pearson giữa 6 biến độc lập PU, PEU, PBC, SI, PE, BAR với biến
phụ thuộc BI đều nhỏ hơn 0.05. Như vậy, có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến
độc lập này với biến phụ thuộc.
Tương quan giữa biến độc lập với biến độc lập: Trong bảng kết quả, Sig. kiểm
định t tương quan Pearson giữa 6 biến độc lập PU, PEU, PBC, SI, PE, BAR với
nhau đều nhỏ hơn 0.05. Như vậy, có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập
này với biến phụ thuộc.
Bảng Correlations
5. Phân tích tương quan
Tương quan giữa biến độc lập với biến phụ thuộc: Trong bảng kết quả, Sig. kiểm
định t tương quan Pearson giữa 6 biến độc lập PU, PEU, PBC, SI, PE, BAR với biến
phụ thuộc BI đều nhỏ hơn 0.05. Như vậy, có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến
độc lập này với biến phụ thuộc.
Tương quan giữa biến độc lập với biến độc lập: Trong bảng kết quả, Sig. kiểm
định t tương quan Pearson giữa 6 biến độc lập PU, PEU, PBC, SI, PE, BAR với
nhau đều nhỏ hơn 0.05. Như vậy, có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập
này với biến phụ thuộc.
39
6. Phân tích hồi quy tuyến tính
Bảng Model Summary
Dựa vào bảng Model Summary cho ta thấy. Giá trị R bình phương hiệu chỉnh
bằng 0.945 cho thấy các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy ảnh hưởng 94.5%
sự biến thiên của biến phụ thuộc, còn lại 5.5% là do các biến ngoài mô hình và sai
số ngẫu nhiên.
Kết quả bảng này cũng đưa ra giá trị Durbin–Watson để đánh giá hiện tượng tự
tương quan chuỗi bậc nhất. Giá trị DW = 2.351, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên
kết quả không vi phạm giả định tự tương quan chuỗi bậc nhất.
Bảng 13. ANOVA
Bảng ANOVA cho chúng ta kết quả kiểm định F để đánh giá giả thuyết sự phù
hợp của mô hình hồi quy. Giá trị Sig. kiểm định F bằng 0.000 < 0.05, do đó, mô
hình hồi quy là phù hợp.
Đặt giả thuyết:
H1: Nhận thức hữu ích (PU) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT.
H2: Nhận thức dễ dàng sử dụng (PEU) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng
6. Phân tích hồi quy tuyến tính
Bảng Model Summary
Dựa vào bảng Model Summary cho ta thấy. Giá trị R bình phương hiệu chỉnh
bằng 0.945 cho thấy các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy ảnh hưởng 94.5%
sự biến thiên của biến phụ thuộc, còn lại 5.5% là do các biến ngoài mô hình và sai
số ngẫu nhiên.
Kết quả bảng này cũng đưa ra giá trị Durbin–Watson để đánh giá hiện tượng tự
tương quan chuỗi bậc nhất. Giá trị DW = 2.351, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên
kết quả không vi phạm giả định tự tương quan chuỗi bậc nhất.
Bảng 13. ANOVA
Bảng ANOVA cho chúng ta kết quả kiểm định F để đánh giá giả thuyết sự phù
hợp của mô hình hồi quy. Giá trị Sig. kiểm định F bằng 0.000 < 0.05, do đó, mô
hình hồi quy là phù hợp.
Đặt giả thuyết:
H1: Nhận thức hữu ích (PU) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT.
H2: Nhận thức dễ dàng sử dụng (PEU) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng
40
ChatGPT.
H3: Nhận thức kiểm soát hành vi (PBC) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng
ChatGPT.
H4: Ảnh hưởng xã hội (SI) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT.
H5: Kỳ vọng hiệu quả (PE) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT.
H6: Rào cản (BAR) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT.
Bảng 14. Coefficients
Biến PEU, PBC, SI có giá trị Sig. Kiểm định t lớn hơn 0.05, do đó, các biến này
không có ý nghĩa trong mô hình hồi quy, hay nói cách khác, các biến này không có
sự tác động lên biến phụ thuộc BI. Các biến còn lại gồm PU, PE, BAR đều có Sig.
kiểm định t nhỏ hơn 0.05, do đó các biến này đều có ý nghĩa thống kê, đều tác động
lên biến phụ thuộc BI. Hệ số hồi quy các biến độc lập này đều mang dấu dương,
như vậy các biến độc lập có tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc.
Kết luận giả thuyết:
H1: Nhận thức hữu ích (PU) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT
(Chấp nhận).
H2: Nhận thức dễ dàng sử dụng (PEU) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng
ChatGPT (Bác bỏ).
H3: Nhận thức kiểm soát hành vi (PBC) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng
ChatGPT (Bác bỏ).
H4: Ảnh hưởng xã hội (SI) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT (Bác
ChatGPT.
H3: Nhận thức kiểm soát hành vi (PBC) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng
ChatGPT.
H4: Ảnh hưởng xã hội (SI) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT.
H5: Kỳ vọng hiệu quả (PE) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT.
H6: Rào cản (BAR) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT.
Bảng 14. Coefficients
Biến PEU, PBC, SI có giá trị Sig. Kiểm định t lớn hơn 0.05, do đó, các biến này
không có ý nghĩa trong mô hình hồi quy, hay nói cách khác, các biến này không có
sự tác động lên biến phụ thuộc BI. Các biến còn lại gồm PU, PE, BAR đều có Sig.
kiểm định t nhỏ hơn 0.05, do đó các biến này đều có ý nghĩa thống kê, đều tác động
lên biến phụ thuộc BI. Hệ số hồi quy các biến độc lập này đều mang dấu dương,
như vậy các biến độc lập có tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc.
Kết luận giả thuyết:
H1: Nhận thức hữu ích (PU) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT
(Chấp nhận).
H2: Nhận thức dễ dàng sử dụng (PEU) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng
ChatGPT (Bác bỏ).
H3: Nhận thức kiểm soát hành vi (PBC) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng
ChatGPT (Bác bỏ).
H4: Ảnh hưởng xã hội (SI) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT (Bác
41
bỏ).
H5: Kỳ vọng hiệu quả (PE) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT (Chấp
nhận).
H6: Rào cản (BAR) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT (Chấp nhận).
Phương trình hồi quy chuẩn hóa:
BI = 0.384*PE + 0.228*BAR + 0.186*PU
Biến PE đóng 48.12%, biến BAR đóng góp 28,57%, biến PU đóng góp 23.31%.
Như vậy thứ tự ảnh hướng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT là PE, BAR và
PU.
Thông qua các kiểm định, có thể khẳng định các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận
và sử dụng ChatGPT là PE (Kỳ vọng hiệu quả), BAR (Rào cản) và PU (Nhận thức
hữu ích).
bỏ).
H5: Kỳ vọng hiệu quả (PE) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT (Chấp
nhận).
H6: Rào cản (BAR) tác động đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT (Chấp nhận).
Phương trình hồi quy chuẩn hóa:
BI = 0.384*PE + 0.228*BAR + 0.186*PU
Biến PE đóng 48.12%, biến BAR đóng góp 28,57%, biến PU đóng góp 23.31%.
Như vậy thứ tự ảnh hướng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT là PE, BAR và
PU.
Thông qua các kiểm định, có thể khẳng định các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận
và sử dụng ChatGPT là PE (Kỳ vọng hiệu quả), BAR (Rào cản) và PU (Nhận thức
hữu ích).
42
PHẦN V: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Kết luận
Nhằm đạt được những mục tiêu nghiên cứu chính của đề tài là tìm hiểu các yếu
tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sv trường đại
học Công Nghiệp Hà Nội, đồng thời đề xuất giải pháp cho những vấn đề hạn chế.
Qua nhiều tư liệu trong và ngoài nước, với những nỗ lực hết mình, tập thể sinh viên
nhóm 5 bắt đầu nghiên cứu bằng cách tổng hợp lại những lý luận và kết quả khoa
học của một số công trình có liên quan.
Kế đến, tác giả đã tiến hành nghiên cứu định tính qua việc khảo sát ý kiến và
thảo luận nhóm. Nhờ đó, tác giả đã có thể hoàn thiện được dàn bài nghiên cứu bằng
việc bổ sung các yếu tố, điều chỉnh các biến quan sát và thiết kế thang đo.
Cuối cùng, với nghiên cứu định lượng, bài khảo sát được tác giả thực hiện bằng
bảng câu hỏi phỏng vấn online. Các cơ sở dữ liệu sau khi đã phân tích sẽ tiến hành
kiểm định bởi phần mềm SPSS 20.0. Các thang đo sẽ đánh giá sơ bộ với chỉ số
Cronbach's Alpha và kiểm tra bởi phân tích nhân tố khám phá EFA. Qua phân tích,
mô hình đề xuất ban đầu đã được điều chỉnh để phù hợp hơn cho việc phân tích hồi
quy tuyến tính, cũng như kiểm định sự khác biệt giữa các yếu tố.
Từ đó, nhóm tác giả rút ra kết quả nghiên cứu cho những yếu tố ảnh hưởng đến
sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên trường Công Nghiệp
Hà Nộibao gồm: (1) Hữu ích, (2) Kỳ vọng hiệu quả, (3) Rào cản kỹ thuật.
2. Kiến nghị
Đối với yếu tố kỳ vọng hiệu quả và hữu ích
Theo kết quả phân tích hồi quy, yếu tố “Kỳ vọng hiệu quả” là yếu tố tác động
mạnh nhất đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên trường
đại học Công Nghiệp Hà Nội với hệ số β=0.384. Khi các yếu tố khác không đổi,
nếu biến “Kỳ vọng hiệu quả” tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm cho quyết định chấp nhận
và sử dụng ChatGPT vào học tập tăng lên 0.384 đơn vị.
Theo kết quả phân tích hồi quy, yếu tố “Hữu ích” là yếu tố tác động mạnh thứ
ba đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên trường đại học
Công Nghiệp Hà Nội với hệ số β=0.186. Khi các yếu tố khác không đổi, nếu biến
“Hữu ích” tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm cho quyết định chấp nhận và sử dụng
ChatGPT vào học tập tăng lên 0.186 đơn vị.
PHẦN V: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Kết luận
Nhằm đạt được những mục tiêu nghiên cứu chính của đề tài là tìm hiểu các yếu
tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sv trường đại
học Công Nghiệp Hà Nội, đồng thời đề xuất giải pháp cho những vấn đề hạn chế.
Qua nhiều tư liệu trong và ngoài nước, với những nỗ lực hết mình, tập thể sinh viên
nhóm 5 bắt đầu nghiên cứu bằng cách tổng hợp lại những lý luận và kết quả khoa
học của một số công trình có liên quan.
Kế đến, tác giả đã tiến hành nghiên cứu định tính qua việc khảo sát ý kiến và
thảo luận nhóm. Nhờ đó, tác giả đã có thể hoàn thiện được dàn bài nghiên cứu bằng
việc bổ sung các yếu tố, điều chỉnh các biến quan sát và thiết kế thang đo.
Cuối cùng, với nghiên cứu định lượng, bài khảo sát được tác giả thực hiện bằng
bảng câu hỏi phỏng vấn online. Các cơ sở dữ liệu sau khi đã phân tích sẽ tiến hành
kiểm định bởi phần mềm SPSS 20.0. Các thang đo sẽ đánh giá sơ bộ với chỉ số
Cronbach's Alpha và kiểm tra bởi phân tích nhân tố khám phá EFA. Qua phân tích,
mô hình đề xuất ban đầu đã được điều chỉnh để phù hợp hơn cho việc phân tích hồi
quy tuyến tính, cũng như kiểm định sự khác biệt giữa các yếu tố.
Từ đó, nhóm tác giả rút ra kết quả nghiên cứu cho những yếu tố ảnh hưởng đến
sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên trường Công Nghiệp
Hà Nộibao gồm: (1) Hữu ích, (2) Kỳ vọng hiệu quả, (3) Rào cản kỹ thuật.
2. Kiến nghị
Đối với yếu tố kỳ vọng hiệu quả và hữu ích
Theo kết quả phân tích hồi quy, yếu tố “Kỳ vọng hiệu quả” là yếu tố tác động
mạnh nhất đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên trường
đại học Công Nghiệp Hà Nội với hệ số β=0.384. Khi các yếu tố khác không đổi,
nếu biến “Kỳ vọng hiệu quả” tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm cho quyết định chấp nhận
và sử dụng ChatGPT vào học tập tăng lên 0.384 đơn vị.
Theo kết quả phân tích hồi quy, yếu tố “Hữu ích” là yếu tố tác động mạnh thứ
ba đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên trường đại học
Công Nghiệp Hà Nội với hệ số β=0.186. Khi các yếu tố khác không đổi, nếu biến
“Hữu ích” tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm cho quyết định chấp nhận và sử dụng
ChatGPT vào học tập tăng lên 0.186 đơn vị.
43
Dựa vào đó, nhóm tác giả nghiên cứu đề xuất giải pháp cho cả hai yếu tố:
Cải biến các sắc thái diễn đạt, kỹ năng phản biện khi trò chuyện với người
dùng.
ChatGPT với khả năng có thể tạo ra các phản hồi, trả lời câu hỏi được đặt
ra giống như con người và quyền truy cập lượng lớn thông tin, tuy nhiên bản chất
của ChatGPT chỉ là AI và nó không có ý thức và kiến thức nền tảng như con người
thật. Vì thế, ChatGPT cần năng cao khả năng diễn đạt tự nhiên, kỹ năng tư duy phản
biện hoặc khả năng đưa ra các quyết định về đạo đức giúp nó khắc phục hạn chế trả
lời các câu hỏi vô nghĩa, hoặc hiểu sai câu hỏi mà sinh viên đưa ra. Hơn hết, nó sẽ
giúp sinh viên có cảm giác thoải mái hơn khi trò chuyện với ChatGPT.
Nâng cấp, mở rộng nguồn dữ liệu thông tin mới và chính xác nhất trên toàn thế
giới với đa dạng ngôn ngữ.
Với tính chất học tập và làm việc, hầu hết các sinh viên thường xuyên phải thực
hiện những bài tiểu luận, báo cáo chi tiết và đòi hỏi nguồn thông tin tham khảo đa
dạng,có tính cập nhật và chính xác cao vì thế phiên bản ChatGPT phải được nâng
cấp nguồn dữ liệu của mình (từ 2021 trở về trước thành 2023 trở về trước) nhằm
tăng mức độ hiệu quả của thông tin tìm kiếm. Hơn nữa, phiên bản này cũng phải
phát huy khả năng tạo ra các bài viết dài với các câu mạch lạc, đúng ngữ pháp, cấu
trúc mà một bài tiểu luận, báo cáo yêu cầu.
Cùng lúc thực hiện nhiều nhiệm vụ từ người dùng yêu cầu.
Hầu hết người dùng nói chung và sinh viên nói riêng đều ưu tiên sự thuận tiện
và nhanh chóng trong việc truy cập và tìm kiếm thông tin. Nhưng ChatGPT có một
hạn chế lớn là phiên bản này chỉ có thể hoạt động tối ưu khi được giao một nhiệm
vụ hoặc mục tiêu duy nhất. Nếu sinh viên yêu cầu ChatGPT thực hiện cùng lúc nhiều
nhiệm vụ thì nó sẽ gặp khó khăn trong việc sắp xếp lại các trình tự nhiệm vụ, dẫn
đến giảm hiệu quả và độ chính xác của từng câu trả lời. Để có thể đáp ứng được
nhu cầu tiết kiêm thời gian nhưng vẫn không giảm mức độ hiệu quả thì ChatGPT
phải được đào tạo, thiết lập tính năng cùng lúc thực hiện nhiều yêu cầu.
Đối với yếu tố rào cản kỹ thuật
Theo kết quả phân tích hồi quy, yếu tố “Rào cản kỹ thuật” là yếu tố tác động
mạnh thứ hai đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên
trường đại học Công Nghiệp Hà Nội với hệ số β=0.228. Khi các yếu tố khác không
Dựa vào đó, nhóm tác giả nghiên cứu đề xuất giải pháp cho cả hai yếu tố:
Cải biến các sắc thái diễn đạt, kỹ năng phản biện khi trò chuyện với người
dùng.
ChatGPT với khả năng có thể tạo ra các phản hồi, trả lời câu hỏi được đặt
ra giống như con người và quyền truy cập lượng lớn thông tin, tuy nhiên bản chất
của ChatGPT chỉ là AI và nó không có ý thức và kiến thức nền tảng như con người
thật. Vì thế, ChatGPT cần năng cao khả năng diễn đạt tự nhiên, kỹ năng tư duy phản
biện hoặc khả năng đưa ra các quyết định về đạo đức giúp nó khắc phục hạn chế trả
lời các câu hỏi vô nghĩa, hoặc hiểu sai câu hỏi mà sinh viên đưa ra. Hơn hết, nó sẽ
giúp sinh viên có cảm giác thoải mái hơn khi trò chuyện với ChatGPT.
Nâng cấp, mở rộng nguồn dữ liệu thông tin mới và chính xác nhất trên toàn thế
giới với đa dạng ngôn ngữ.
Với tính chất học tập và làm việc, hầu hết các sinh viên thường xuyên phải thực
hiện những bài tiểu luận, báo cáo chi tiết và đòi hỏi nguồn thông tin tham khảo đa
dạng,có tính cập nhật và chính xác cao vì thế phiên bản ChatGPT phải được nâng
cấp nguồn dữ liệu của mình (từ 2021 trở về trước thành 2023 trở về trước) nhằm
tăng mức độ hiệu quả của thông tin tìm kiếm. Hơn nữa, phiên bản này cũng phải
phát huy khả năng tạo ra các bài viết dài với các câu mạch lạc, đúng ngữ pháp, cấu
trúc mà một bài tiểu luận, báo cáo yêu cầu.
Cùng lúc thực hiện nhiều nhiệm vụ từ người dùng yêu cầu.
Hầu hết người dùng nói chung và sinh viên nói riêng đều ưu tiên sự thuận tiện
và nhanh chóng trong việc truy cập và tìm kiếm thông tin. Nhưng ChatGPT có một
hạn chế lớn là phiên bản này chỉ có thể hoạt động tối ưu khi được giao một nhiệm
vụ hoặc mục tiêu duy nhất. Nếu sinh viên yêu cầu ChatGPT thực hiện cùng lúc nhiều
nhiệm vụ thì nó sẽ gặp khó khăn trong việc sắp xếp lại các trình tự nhiệm vụ, dẫn
đến giảm hiệu quả và độ chính xác của từng câu trả lời. Để có thể đáp ứng được
nhu cầu tiết kiêm thời gian nhưng vẫn không giảm mức độ hiệu quả thì ChatGPT
phải được đào tạo, thiết lập tính năng cùng lúc thực hiện nhiều yêu cầu.
Đối với yếu tố rào cản kỹ thuật
Theo kết quả phân tích hồi quy, yếu tố “Rào cản kỹ thuật” là yếu tố tác động
mạnh thứ hai đến sự chấp nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập của sinh viên
trường đại học Công Nghiệp Hà Nội với hệ số β=0.228. Khi các yếu tố khác không
44
đổi, nếu biến “Rào cản kỹ thuật” tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm cho quyết định chấp
nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập tăng lên 0.228 đơn vị.
Dựa vào đó nhóm tác giả nghiên cứu đề xuất giải pháp:
Giảm lượng tài nguyên khi xử lý dữ liệu
ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ AI rất phức tạp, yêu cầu một lượng tài nguyên
tính toán rất lớn để hoạt động hiệu quả. Điều đó có nghĩa là việc chạy ứng dụng này
có thể tốn kém và có thể yêu cầu quyền truy cập vào các hệ thống phần cứng và
phần mềm chuyên dụng. Ngoài ra, chạy ChatGPT trên hệ thống hoặc phần cứng
cấp thấp có sức mạnh tính toán hạn chế có thể dẫn đến thời gian xử lý chậm hơn,
giảm độ chính xác và các vấn đề về hiệu suất khác. Các tổ chức nên xem xét cẩn
thận các tài nguyên và khả năng tính toán của mình trước khi sử dụng ChatGPT.
Tăng cường bảo mật
Khi ChatGPT ra đời, một số người dùng có ý đồ xấu đã sử dụng khả năng lập
trình của chatbot để tạo ra phần mềm giả mạo với mục đích tấn công và đánh
cắp thông tin. Thậm chí, ChatGPT có thể sử dụng code do chính mình tạo ra để
thực hiện các phương thức lừa đảo tinh vi hơn.
đổi, nếu biến “Rào cản kỹ thuật” tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm cho quyết định chấp
nhận và sử dụng ChatGPT vào học tập tăng lên 0.228 đơn vị.
Dựa vào đó nhóm tác giả nghiên cứu đề xuất giải pháp:
Giảm lượng tài nguyên khi xử lý dữ liệu
ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ AI rất phức tạp, yêu cầu một lượng tài nguyên
tính toán rất lớn để hoạt động hiệu quả. Điều đó có nghĩa là việc chạy ứng dụng này
có thể tốn kém và có thể yêu cầu quyền truy cập vào các hệ thống phần cứng và
phần mềm chuyên dụng. Ngoài ra, chạy ChatGPT trên hệ thống hoặc phần cứng
cấp thấp có sức mạnh tính toán hạn chế có thể dẫn đến thời gian xử lý chậm hơn,
giảm độ chính xác và các vấn đề về hiệu suất khác. Các tổ chức nên xem xét cẩn
thận các tài nguyên và khả năng tính toán của mình trước khi sử dụng ChatGPT.
Tăng cường bảo mật
Khi ChatGPT ra đời, một số người dùng có ý đồ xấu đã sử dụng khả năng lập
trình của chatbot để tạo ra phần mềm giả mạo với mục đích tấn công và đánh
cắp thông tin. Thậm chí, ChatGPT có thể sử dụng code do chính mình tạo ra để
thực hiện các phương thức lừa đảo tinh vi hơn.
45
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Danh mục tài liệu tham khảo:
Tiếng Anh
[1] Ajzen, I. (1985), From intentions to actions: A theory of planned behavior,
Springer, New York
[2] Brown, L. G. (1990), “Convenience in services marketing”, Journal of Services
Marketing, 4, 53-59
[3] Chen, H, R., & Tseng, H.F. (2012), “Factor that influence acceptance of web
– based ChatGPT systems for the in service education of junior high school teacher
in Taiwan”, Evaluation and Program Planning, 35(3), 398 - 406
[4] Chu, H.C., & Hwang, G.J., (2008), “A Delphi-based approach to developing
expert systems with the cooperation of multiple experts”, Expert Systems with
Applications, 34, 2826–2840
[5] Davis, F. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user
acceptance of information technology. MIS Quarterly, vol. 13, 3, 319-340.
[6] Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, and behavior: An
introduction to theory and research. Reading, Mass.: Addison Wessley.
[7] Rogers, E. (1995). Diffusion of innovations, 4th Edition, The Fess Press, New
Yord.
[8] Venkatesh, V. & Davis, F. (2000). A theoretical extension of the technology
acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, vol.46, 2,
186-204.
[9] Venkatesh, V., Morris, M., Davis, G., & F. Davis. (2003). User acceptance of
information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, vol. 27, 425- 478
[10] Das, K, (2019), The role and impact of ICT in improving the quality of
education: An overview, International Journal of Innovative Studies in Sociology
and Humanities, 4(6), 97-103.
[11] Xie, H., Chu, H. C., Hwang, G. J., & Wang, C. C, (2019), Trends and
development in technology-enhanced adaptive/personalized learning: A systematic
review of journal publications from 2007 to 2017, Computers & Education, 140,
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Danh mục tài liệu tham khảo:
Tiếng Anh
[1] Ajzen, I. (1985), From intentions to actions: A theory of planned behavior,
Springer, New York
[2] Brown, L. G. (1990), “Convenience in services marketing”, Journal of Services
Marketing, 4, 53-59
[3] Chen, H, R., & Tseng, H.F. (2012), “Factor that influence acceptance of web
– based ChatGPT systems for the in service education of junior high school teacher
in Taiwan”, Evaluation and Program Planning, 35(3), 398 - 406
[4] Chu, H.C., & Hwang, G.J., (2008), “A Delphi-based approach to developing
expert systems with the cooperation of multiple experts”, Expert Systems with
Applications, 34, 2826–2840
[5] Davis, F. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user
acceptance of information technology. MIS Quarterly, vol. 13, 3, 319-340.
[6] Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, and behavior: An
introduction to theory and research. Reading, Mass.: Addison Wessley.
[7] Rogers, E. (1995). Diffusion of innovations, 4th Edition, The Fess Press, New
Yord.
[8] Venkatesh, V. & Davis, F. (2000). A theoretical extension of the technology
acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, vol.46, 2,
186-204.
[9] Venkatesh, V., Morris, M., Davis, G., & F. Davis. (2003). User acceptance of
information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, vol. 27, 425- 478
[10] Das, K, (2019), The role and impact of ICT in improving the quality of
education: An overview, International Journal of Innovative Studies in Sociology
and Humanities, 4(6), 97-103.
[11] Xie, H., Chu, H. C., Hwang, G. J., & Wang, C. C, (2019), Trends and
development in technology-enhanced adaptive/personalized learning: A systematic
review of journal publications from 2007 to 2017, Computers & Education, 140,
46
103599.
[12] Qin, H., & Wang, G, (2022, January), Benefits, challenges and solutions of
artificial intelligence applied in education, In 2022 11th International Conference
on Educational and Information Technology (ICEIT), pp.62-66, IEEE.
[13] OpenAI, (2023), ChatGPT: optimizing language models for dialogue, 2022
Nov 30, URL: https://openai.com/ blog/chatgpt/ [accessed 2022-1-22].
[14] Gilson, A., Safranek, C. W., Huang, T., Socrates, V., Chi, L., Taylor, R. A., &
Chartash, D, (2023), How does ChatGPT perform on the United States medical
licensing examination? The implications of large language models for medical
education and knowledge assessment, JMIR Medical Education, 9(1), e45312.
[15] Gordijn, B., & Have, H. T, (2023), ChatGPT: evolution or revolution?
Medicine, Health Care and Philosophy, 1-2.
[16] George, A. S., & George, A. H, (2023), A Review of ChatGPT AI’s Impact on
Several Business Sectors, Partners Universal International Innovation Journal, 1(1),
9-23.
Tiếng Việt
[1] Nguyễn Ngọc Mai. (2020). Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng
dụng gọi xe trường hợp nghiên cứu tỉnh Bình Dương. Khoa học thương mại, Số
143, 83.
[2] Nguyễn, P. N. (2019, 12 20). Phương pháp chọn mẫu phi xác suất. Phương
pháp chọn mẫu phi xác suất. Retrieved 4,10,2023,from
https://nguyennamphong.com/phuong-phap
chon%20mau/#Phuong_phap_chon_mau_phi_xac_suat
[3] Nguyễn Thị Hạnh (2016). Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định chấp nhận và sử
dụng dịch vụ ngân hàng khu vực nông thôn ngoại thành Hà Nội, Luận án tiến sĩ
kinh tế, Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân.
[4] Nguyễn Duy Thanh và Cao Hào Thi (2011). Mô hình chấp nhận và sử dụng E-
Banking ở Việt Nam, Thành phố Hồ Chí Minh.
[5] Nguyễn Duy Thanh, Nguyễn Tiến Dũng, Cao Hào Thi (2014). Sự chấp nhận và
sử dụng đào tạo trực tuyến trên điện toán đám mây. Tạp chí phát triển
KH&CN,17(Q3), 30-37.
103599.
[12] Qin, H., & Wang, G, (2022, January), Benefits, challenges and solutions of
artificial intelligence applied in education, In 2022 11th International Conference
on Educational and Information Technology (ICEIT), pp.62-66, IEEE.
[13] OpenAI, (2023), ChatGPT: optimizing language models for dialogue, 2022
Nov 30, URL: https://openai.com/ blog/chatgpt/ [accessed 2022-1-22].
[14] Gilson, A., Safranek, C. W., Huang, T., Socrates, V., Chi, L., Taylor, R. A., &
Chartash, D, (2023), How does ChatGPT perform on the United States medical
licensing examination? The implications of large language models for medical
education and knowledge assessment, JMIR Medical Education, 9(1), e45312.
[15] Gordijn, B., & Have, H. T, (2023), ChatGPT: evolution or revolution?
Medicine, Health Care and Philosophy, 1-2.
[16] George, A. S., & George, A. H, (2023), A Review of ChatGPT AI’s Impact on
Several Business Sectors, Partners Universal International Innovation Journal, 1(1),
9-23.
Tiếng Việt
[1] Nguyễn Ngọc Mai. (2020). Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng
dụng gọi xe trường hợp nghiên cứu tỉnh Bình Dương. Khoa học thương mại, Số
143, 83.
[2] Nguyễn, P. N. (2019, 12 20). Phương pháp chọn mẫu phi xác suất. Phương
pháp chọn mẫu phi xác suất. Retrieved 4,10,2023,from
https://nguyennamphong.com/phuong-phap
chon%20mau/#Phuong_phap_chon_mau_phi_xac_suat
[3] Nguyễn Thị Hạnh (2016). Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định chấp nhận và sử
dụng dịch vụ ngân hàng khu vực nông thôn ngoại thành Hà Nội, Luận án tiến sĩ
kinh tế, Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân.
[4] Nguyễn Duy Thanh và Cao Hào Thi (2011). Mô hình chấp nhận và sử dụng E-
Banking ở Việt Nam, Thành phố Hồ Chí Minh.
[5] Nguyễn Duy Thanh, Nguyễn Tiến Dũng, Cao Hào Thi (2014). Sự chấp nhận và
sử dụng đào tạo trực tuyến trên điện toán đám mây. Tạp chí phát triển
KH&CN,17(Q3), 30-37.
47
[6] Hoàng Thị Phương Thảo (2015). Các yếu tố tác động đến sự chấp nhận Mobile
Banking, Luận án thạc sĩ quản trị kinh doanh, Trường Đại học Mở Thành phố Hồ
Chí Minh.
[6] Hoàng Thị Phương Thảo (2015). Các yếu tố tác động đến sự chấp nhận Mobile
Banking, Luận án thạc sĩ quản trị kinh doanh, Trường Đại học Mở Thành phố Hồ
Chí Minh.
Tags
Categories
GeneralDownload
Download Slideshow Get the original presentation fileQuick Actions
Statistics
- Views 18
- Slides 55
- Age 308 days
Related Slideshows
22
Pray For The Peace Of Jerusalem and You Will Prosper
RodolfoMoralesMarcuc
43 views
26
Don_t_Waste_Your_Life_God.....powerpoint
chalobrido8
46 views
31
VILLASUR_FACTORS_TO_CONSIDER_IN_PLATING_SALAD_10-13.pdf
JaiJai148317
42 views
14
Fertility awareness methods for women in the society
Isaiah47
40 views
35
Chapter 5 Arithmetic Functions Computer Organisation and Architecture
RitikSharma297999
38 views
5
syakira bhasa inggris (1) (1).pptx.......
ourcommunity56
41 views