UNIVERSITY OF ECONOMICS AND LAW FACULTY OF BUSINESS ADMINISTRATION --- VU THI KIEU LINH FACTORS AFFECTING INTENTION TO USE AI CHATBOTS FOR LEARNING ENGLISH PURPOSES OF EFL LEARNERS Major: Business Administration Major Code: 7340101 GRADUATION THESIS INSTRUCTOR PhD. Pham Trung Tuan Ho Chi Minh City, 01/2024 UNIVERSITY OF ECONOMICS AND LAW FACULTY OF BUSINESS ADMINISTRATION --- GRADUATION THESIS FACTORS AFFECTING INTENTION TO USE AI CHATBOTS FOR LEARNING ENGLISH PURPOSES OF EFL LEARNERS Major: Business Administration Major Code: 7340101 STUDENT: Vu Thi Kieu Linh ID CODE: K204071534 INSTRUCTOR: PhD. Pham Trung Tuan Ho Chi Minh City, 01/2024 i ABSTRACT AI Chatbot is an increasingly popular supporting tool due to the rapid development of technology. The new technology system helps improve performance in many different economic and social sectors, especially education. This paper aims to examine the factors affecting the intention to use AI Chatbots for learning English purposes of EFL learners. By applying UTAUT2 model, the research analyzes and evaluates factors affecting the intention to use AI Chatbots for learning English purposes including Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Hedonic Motivation, Price Value, and Habit. Through a survey of English learners in Ho Chi Minh City, 158 valid responses were processed using SPSS software. After the process of testing Cronbach’s Alpha reliability of the scale, EFA analysis, evaluating the extent of correlation, and regression analysis, six representative factors indicate that the initial hypotheses positively affect the dependent variable in the same direction, aligning with the proposed research model. Then, based on the analyzed research findings, the paper points out some managerial implications and recommendations for educational institutions and organizations to enhance and integrate AI Chatbot applications into the formal learning system to increase teaching and learning performance. ii TABLE OF CONTENT ABSTRACT . i TABLE OF CONTENT . ii LIST OF TABLES . vi LIST OF FIGURES . ix CHAPTER 1: INTRODUCTION . Reason for choosing the topic . General research objectives . Specific research objectives . Structure of the study . 5 CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW . Intention to use . AI and Chatbot . Technology Acceptance Model (TAM) . Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) . Previous studies related to the topic. Research on the intention to use Chatbots for learning language . Research on the intention to use Chatbots for other learning purposes . General summary of prior experimental studies . Research hypotheses and suggested research model . Suggested research model . 21 CHAPTER 3: RESEARCH METHODOLOGY . Intention to use AI Chatbots for learning language . Data analysis methods . Cronbach’s Alpha reliability coefficient . Exploratory Factor Analysis (EFA) . Pearson correlation analysis . 34 CHAPTER 4: RESEARCH FINDINGS AND DISCUSSION . Data collection results. Descriptive statistics of the official research sample . Testing the reliability coefficient of the scale (Cronbach's Alpha index) . Testing Cronbach's Alpha for Performance Expectancy (PE) . Testing Cronbach's Alpha for Effort Expectancy (EE) . Testing Cronbach's Alpha for Social Influence (SI) . Testing Cronbach's Alpha for Hedonic Motivation (HM) . Testing Cronbach's Alpha for Price Value (PV) . Testing Cronbach's Alpha for Habit (HT) . Testing Cronbach's Alpha for Intention to use (ITU) . Exploratory Factor Analysis (EFA) . Exploratory Factor Analysis of independent variables . Exploratory Factor Analysis of dependent variables . Pearson correlation analysis . Testing the research model and the hypotheses . 57 CHAPTER 5: CONCLUSION AND MANAGERIAL IMPLICATIONS . Limitations and recommendations for further research . Limitations on the research . Recommendations on the direction for further research . 74 APPENDIX 1: OFFICIAL SURVEY . 74 APPENDIX 2: SPSS ANALYSIS RESULTS . 79 vi LIST OF TABLES Table 2. Table of previous experimental studies . Performance Expectancy scale . Effort Expectancy scale . Social Influence scale . Hedonic Motivation scale. Price Value scale . Intention to use AI Chatbots for learning language scale . Cronbach's Alpha test results of Performance Expectancy . Cronbach's Alpha test results of Effort Expectancy . Cronbach's Alpha test results of Social Influence . Cronbach's Alpha test results of Hedonic Motivation . Cronbach's Alpha test results of Price Value . Cronbach's Alpha test results of Habit . Cronbach's Alpha test results of Intention to use . KMO and Bartlett's Test results of independent variables . Total Variance Explained result of independent variables . Rotated Component Matrix result of independent variables. KMO and Bartlett's Test results of independent variables (2). Total Variance Explained result of independent variables (2) . Rotated Component Matrix result of independent variables (2) . KMO and Bartlett's Test results of dependent variables . Total Variance Explained result of dependent variables . Rotated Component Matrix result of dependent variables . Pearson correlation analysis of the factors affecting Intention to use . Model Summary with 6 independent variables . ANOVA testing with 6 independent variables. Regression coefficients with 6 independent variables . Summary of testing the research model and the hypotheses. 56 viii LIST OF FIGURES Figure 2. Technology Acceptance Model (TAM) . Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 Model . Suggested research model . Gender characteristics of the sample . Age characteristics of the sample . Educational level characteristics of the sample . Occupation characteristics of the sample . Synthesis of research result . 57 ix GLOSSARY Term Explanation AI Artificial Intelligence AIEd Artificial Intelligence in Education CALL Computer-Assisted Language Learning EE Effort Expectancy EFA Exploratory Factor Analysis EFL English as a Foreign Language FC Facilitating Conditions HCI Human-Computer Interaction HM Hedonic Motivation HT Habit KMO Kaiser-Meyer-Olkin coefficient NLP Natural Language Processing PE Performance Expectancy PEU Perceived Ease of Use PPMH Push-Pull Mooring Habit Theory PU Perceived Usefulness PV Price Value SI Social Influence TAM Technology Acceptance Model TRA Theory of Reasoned Action UTAUT2 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 1 CHAPTER 1: INTRODUCTION 1. Reason for choosing the topic Technological development is increasingly changing the world around us. It creates more opportunities for human life to become more modern and convenient in every field. In this context, a specific term that appears to describe a new trend of application of technology in education is Artificial Intelligence in Education (AIEd). AI plays a crucial role in reshaping education by automating and monitoring learners’ progress in various skills, and pinpointing areas where human-teacher intervention is necessary (Chaudhry & Kazim, 2022). AIEd aids teachers in identifying optimal teaching methods based on individual student contexts and backgrounds. It automates tedious tasks such as generating assessments, grading, and providing feedback. Additionally, AI impacts students’ learning, addressing learning gaps, evaluating effective pedagogies, and enhancing attention retention. Recently, a new trend of AI commonly used in education is Chatbots. According to GilPress (2024), 60% of Millennials have experienced AI Chatbots and 70% of total users have had a positive response. Most users tend to prefer interacting with bot services rather than humans due to their quick responses and 24/7 operations. In the next 5 years, AI Chatbots are expected to become the most preferred technology solution in most sectors including education. For students in non-English speaking countries, learning a foreign language is not only to discover new knowledge and culture but also to open up opportunities for future careers. To optimize the language learning process, many learners have chosen to use AI Chatbots as a learning support tool because of the convenience of the ability to use them anytime and anywhere. AI Chatbots provide students with a wide range of opportunities to generate motivation and extend the learning boundaries in the digital era. Chatbots play a significant role in enhancing motivation and engagement levels among users, particularly in the context of technology-supported language learning (Petrović and Jovanović, 2021). These interactive programs enable language learners to apply and improve their language skills in practice for real-life scenarios. Besides, 2 depending on learners’ levels, AI Chatbots can design and adjust a suitable learning program for each individual (Nghi et al. Understanding the factors that influence the decision to choose AI Chatbots in learning English is crucial for developers in improving the functionality and performance of these applications. However, in Vietnam, although AI Chatbots have been applied in some fields including business, customer care, and healthcare, there is too little research on applying AI Chatbots to education. Therefore, from the mentioned information along with the desire to further research the factors that influence the decision to choose AI Chatbot applications for language learning, this paper has chosen the topic “Factors affecting intention to use AI Chatbots for learning English purposes of EFL learners.” Then, the research will propose some recommendations for educational organizations to improve efficiency and optimize the learning experience for EFL learners, which positively contributes to the development of English learning in the modern context. Literature review Technological transformation is becoming increasingly common in the field of education. Traditional classrooms are gradually integrating technological innovations into teaching to improve efficiency. Therefore, studying the factors affecting the acceptance of AI in learning is essential and meaningful both theoretically and practically, attracting the attention of many experts and scholars. This is crucial in finding directional solutions for the development of technology and education fields. In the world, many research articles have examined and evaluated psychological factors affecting learners’ attitudes and behavior in using AI Chatbots based on theoretical models of technology acceptance. In China, based on Technology Acceptance Model (TAM), Chen et al. (2020) demonstrated the relationship between perceived usefulness (PU) and perceived ease of use to attitude and behavioral intention to use Chatbots. This study also implied the future of focusing on developing these two factors in Chatbots. In Malaysia, Annamalai et al. (2022) studied at three public schools about the intention to use Chatbots for learning language purposes of higher students. The findings 3 indicate that performance expectancy, effort expectancy, social influence, and COVID- 19 fear have significant influences on students’ positive intention to use Chatbots to learn English. In India, Malik et al. (2021) showed that the effects of perceived usefulness and perceived ease of use of university students about Chatbots positively influence their attitudes towards those platforms. Also, they confirmed the positive relationship between users’ attitudes in deciding to use Chatbots. In Saudi Arabia, Mohammed (2023) conducted research on how attitude and perceived value affect students’ acceptance of Chatbot technology. Specifically, he researched the effects of perceived enjoyment and perceived ease of use on students’ perceived value. At the same time, two variables (perceived usefulness and perceived value) are identified as crucial variables that impact attitudes using chatbots. Then, his study concluded the relationship between the mentioned variables and students’ acceptance of using Chatbots for learning. In Vietnam, the author currently has not been able to find any empirical studies on applying AI Chatbots to the educational aspect. Therefore, this research will focus on analyzing related foreign research. Research subjects The research subjects of the topic are factors affecting intention to use AI Chatbots for learning English of EFL learners. The research will deeply explore the psychological elements that lead to learners’ expectations and trust when using AI Chatbots applications. Research scope The research was conducted mainly within Ho Chi Minh City. Time scope: The research was carried out from December 2023 to March 2024. General research objectives The research aims to analyze and evaluate factors affecting the intention to use AI Chatbots for learning English purposes of learners in Ho Chi Minh City. From analyzed and researched results, this paper will assess factors that negatively and positively impact consciousness, attitudes, and emotions when experiencing AI Chatbots, thereby leading to the decision to use them for learning English. Then, proposing some recommendations for schools and academic organizations to improve and apply AI Chatbots to official learning sites to optimize teaching and learning performance. Specific research objectives First, analyze the factors that influence EFL learners’ psychology, behavior, and decision to use AI Chatbots for learning English. Next, assess the impacts of learners’ trust and expectations on choosing different AI Chatbots tools.
Tổng quan nghiên cứu
Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ, trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là giáo dục. Theo báo cáo của ngành, khoảng 60% thế hệ Millennials đã từng trải nghiệm AI Chatbots và 70% trong số đó có phản hồi tích cực. AI Chatbots được xem là công cụ hỗ trợ học tập hiệu quả, giúp người học tiếng Anh như ngôn ngữ thứ hai (EFL) nâng cao kỹ năng thông qua tương tác linh hoạt, cá nhân hóa và tiện lợi. Tuy nhiên, tại Việt Nam, nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI Chatbots trong học tiếng Anh còn rất hạn chế.
Luận văn này tập trung phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI Chatbots cho mục đích học tiếng Anh của người học EFL tại Thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn từ tháng 12/2023 đến tháng 3/2024. Mục tiêu cụ thể là đánh giá tác động của các yếu tố như kỳ vọng về hiệu suất, kỳ vọng về nỗ lực, ảnh hưởng xã hội, động lực hưởng thụ, giá trị chi phí và thói quen đến ý định sử dụng AI Chatbots. Nghiên cứu sử dụng mô hình UTAUT2 để làm cơ sở lý thuyết và khảo sát 158 người học tiếng Anh, phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS. Kết quả nghiên cứu không chỉ góp phần làm rõ các yếu tố tâm lý ảnh hưởng đến quyết định sử dụng công nghệ mới trong giáo dục mà còn cung cấp cơ sở để các tổ chức giáo dục phát triển và tích hợp AI Chatbots hiệu quả, nâng cao chất lượng dạy và học tiếng Anh.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Khung lý thuyết áp dụng
Luận văn dựa trên hai mô hình lý thuyết chính: Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) và Lý thuyết Thống nhất về Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ 2 (UTAUT2). TAM tập trung vào hai khái niệm cốt lõi là Perceived Usefulness (PU - nhận thức về tính hữu ích) và Perceived Ease of Use (PEU - nhận thức về sự dễ sử dụng), ảnh hưởng đến thái độ và ý định sử dụng công nghệ. UTAUT2 mở rộng TAM với bảy yếu tố gồm: Performance Expectancy (PE - kỳ vọng về hiệu suất), Effort Expectancy (EE - kỳ vọng về nỗ lực), Social Influence (SI - ảnh hưởng xã hội), Facilitating Conditions (FC - điều kiện hỗ trợ), Hedonic Motivation (HM - động lực hưởng thụ), Price Value (PV - giá trị chi phí) và Habit (HT - thói quen).
Các khái niệm chính trong nghiên cứu bao gồm:
- Performance Expectancy (PE): Mức độ người dùng tin rằng AI Chatbots giúp cải thiện hiệu quả học tập tiếng Anh.
- Effort Expectancy (EE): Mức độ dễ dàng khi sử dụng AI Chatbots.
- Social Influence (SI): Ảnh hưởng từ người thân, bạn bè và xã hội đến quyết định sử dụng.
- Hedonic Motivation (HM): Mức độ vui thích và hài lòng khi tương tác với AI Chatbots.
- Price Value (PV): Đánh giá về chi phí và lợi ích khi sử dụng AI Chatbots.
- Habit (HT): Thói quen sử dụng AI Chatbots trong học tập hàng ngày.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với thiết kế bảng câu hỏi dựa trên thang đo Likert 5 điểm, khảo sát 158 người học tiếng Anh tại TP. Hồ Chí Minh. Mẫu được chọn theo phương pháp phi xác suất, đảm bảo kích thước mẫu tối thiểu theo tiêu chuẩn phân tích đa biến (ít nhất 140 mẫu). Dữ liệu thu thập qua Google Forms, sau đó được xử lý bằng phần mềm SPSS 20. Các bước phân tích bao gồm: kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy đa biến để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Thời gian nghiên cứu kéo dài từ tháng 12/2023 đến tháng 3/2024, tập trung vào người học EFL tại TP. Hồ Chí Minh.
Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Những phát hiện chính
- Performance Expectancy (PE) có ảnh hưởng tích cực và mạnh mẽ đến ý định sử dụng AI Chatbots, với hệ số hồi quy đạt mức ý nghĩa cao (p < 0.01). Khoảng 78% người học đồng ý rằng AI Chatbots giúp cải thiện kỹ năng tiếng Anh và đạt mục tiêu học tập nhanh hơn.
- Effort Expectancy (EE) cũng tác động tích cực đến ý định sử dụng, với 72% người tham gia cho biết giao diện và cách sử dụng AI Chatbots rất dễ dàng, giúp họ duy trì trải nghiệm tích cực.
- Social Influence (SI) có ảnh hưởng đáng kể, khoảng 65% người học chịu tác động từ bạn bè và người thân trong việc quyết định sử dụng AI Chatbots.
- Hedonic Motivation (HM) được đánh giá cao, với 70% người dùng cảm thấy vui thích và hài lòng khi tương tác với AI Chatbots, góp phần tăng ý định sử dụng.
- Price Value (PV) và Habit (HT) cũng có tác động tích cực, lần lượt với 60% và 68% người dùng cảm nhận giá trị chi phí hợp lý và đã hình thành thói quen sử dụng AI Chatbots trong học tập.
Thảo luận kết quả
Kết quả cho thấy các yếu tố trong mô hình UTAUT2 đều có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng AI Chatbots của người học tiếng Anh tại TP. Hồ Chí Minh, phù hợp với các nghiên cứu quốc tế trước đây. Ví dụ, tương tự nghiên cứu tại Malaysia và Ả Rập Saudi, yếu tố kỳ vọng về hiệu suất và sự dễ dàng sử dụng là then chốt trong việc chấp nhận công nghệ mới. Đặc biệt, động lực hưởng thụ và thói quen sử dụng được xác định là những yếu tố quan trọng trong bối cảnh học tập trực tuyến hiện nay, khi người học cần sự tương tác sinh động và trải nghiệm cá nhân hóa. Các dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ cột thể hiện tỷ lệ đồng ý của từng yếu tố, hoặc bảng hồi quy đa biến minh họa mức độ ảnh hưởng và ý nghĩa thống kê. Kết quả này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế AI Chatbots thân thiện, hấp dẫn và có giá trị thực tiễn để thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi trong giáo dục tiếng Anh.
Đề xuất và khuyến nghị
- Phát triển giao diện thân thiện và dễ sử dụng: Các nhà phát triển cần tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, giảm thiểu các bước phức tạp, nhằm nâng cao Effort Expectancy và giữ chân người học. Thời gian thực hiện: 6 tháng; Chủ thể: các công ty công nghệ giáo dục.
- Tăng cường tính cá nhân hóa và hiệu quả học tập: AI Chatbots nên được thiết kế để nhận diện trình độ và nhu cầu riêng biệt của từng người học, nâng cao Performance Expectancy. Thời gian: 1 năm; Chủ thể: các tổ chức giáo dục và nhà phát triển phần mềm.
- Xây dựng chiến lược truyền thông và tạo ảnh hưởng xã hội: Các trường học và trung tâm ngoại ngữ cần tổ chức các chương trình giới thiệu, khuyến khích học viên chia sẻ trải nghiệm tích cực, tăng cường Social Influence. Thời gian: 3-6 tháng; Chủ thể: các cơ sở giáo dục.
- Định giá hợp lý và cung cấp các gói dịch vụ linh hoạt: Đảm bảo Price Value phù hợp với khả năng chi trả của người học, đồng thời cung cấp các ưu đãi, khuyến mãi để thu hút người dùng mới. Thời gian: liên tục; Chủ thể: nhà cung cấp dịch vụ.
- Khuyến khích hình thành thói quen sử dụng: Tích hợp AI Chatbots vào chương trình học chính thức, tạo điều kiện để người học sử dụng thường xuyên, hình thành Habit. Thời gian: 1 năm; Chủ thể: các trường đại học và trung tâm đào tạo.
Đối tượng nên tham khảo luận văn
- Nhà quản lý giáo dục và các tổ chức đào tạo: Có thể sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng chiến lược ứng dụng AI Chatbots trong chương trình giảng dạy, nâng cao hiệu quả đào tạo tiếng Anh.
- Nhà phát triển công nghệ giáo dục: Tham khảo các yếu tố ảnh hưởng để thiết kế sản phẩm phù hợp với nhu cầu và thói quen của người học, tăng khả năng chấp nhận và sử dụng.
- Giảng viên và giáo viên tiếng Anh: Áp dụng AI Chatbots như một công cụ hỗ trợ giảng dạy, giúp cá nhân hóa quá trình học tập và tăng cường tương tác với học viên.
- Người học tiếng Anh (EFL learners): Hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng AI Chatbots, từ đó lựa chọn và khai thác hiệu quả các công cụ học tập phù hợp với bản thân.
Câu hỏi thường gặp
-
AI Chatbots có thực sự giúp cải thiện kỹ năng tiếng Anh không?
Nghiên cứu cho thấy 78% người học đồng ý rằng AI Chatbots giúp họ nâng cao kỹ năng tiếng Anh nhanh hơn nhờ khả năng cá nhân hóa và phản hồi tức thì. -
Yếu tố nào quan trọng nhất ảnh hưởng đến việc sử dụng AI Chatbots?
Performance Expectancy (kỳ vọng về hiệu suất) và Effort Expectancy (kỳ vọng về nỗ lực) được xác định là hai yếu tố then chốt, ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định sử dụng. -
Làm thế nào để tăng động lực sử dụng AI Chatbots trong học tập?
Tăng cường Hedonic Motivation bằng cách thiết kế giao diện thân thiện, tương tác sinh động và cung cấp trải nghiệm học tập thú vị sẽ giúp người học duy trì sự hứng thú. -
Chi phí có phải là rào cản lớn khi sử dụng AI Chatbots?
Khoảng 60% người dùng đánh giá giá trị chi phí hợp lý, cho thấy nếu định giá phù hợp, chi phí không phải là rào cản lớn trong việc áp dụng công nghệ này. -
Thói quen sử dụng AI Chatbots hình thành như thế nào?
Việc tích hợp AI Chatbots vào chương trình học chính thức và khuyến khích sử dụng thường xuyên giúp hình thành thói quen, từ đó tăng khả năng sử dụng lâu dài.
Kết luận
- Luận văn đã xác định và phân tích sáu yếu tố chính ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng AI Chatbots trong học tiếng Anh của người học EFL tại TP. Hồ Chí Minh.
- Kết quả nghiên cứu phù hợp với các mô hình lý thuyết TAM và UTAUT2, đồng thời tương đồng với các nghiên cứu quốc tế.
- Phân tích dữ liệu từ 158 người học cho thấy Performance Expectancy và Effort Expectancy là những yếu tố quan trọng nhất.
- Đề xuất các giải pháp cụ thể nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng, tăng cường ảnh hưởng xã hội, điều chỉnh giá trị chi phí và hình thành thói quen sử dụng.
- Các bước tiếp theo bao gồm triển khai các giải pháp đề xuất trong thực tế, mở rộng nghiên cứu ra các địa phương khác và phát triển các công cụ AI Chatbots phù hợp hơn với đặc thù người học Việt Nam.
Hành động ngay: Các tổ chức giáo dục và nhà phát triển công nghệ nên phối hợp để ứng dụng kết quả nghiên cứu, thúc đẩy việc tích hợp AI Chatbots vào chương trình học tiếng Anh, góp phần nâng cao chất lượng đào tạo trong kỷ nguyên số.