Chương 1: Tổng quan về đề tài nghiên cứu Trình bày tổng quan về đề tài: Lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa nghiên cứu và kết cấu của đề tài. Chương 2: Cơ sở lý luận Giới thiệu các lý thuyết nền, các khái niệm có liên quan, tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước. Qua đó, đề xuất mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu. Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Trình bày quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu chi tiết, kết quả nghiên cứu sơ bộ, quy trình thiết kế nghiên cứu định lượng chính thức, phương pháp và công cụ thu thập dữ liệu và cuối cùng là phương pháp phân tích dữ liệu.
Chương 4: Phân tích kết quả nghiên cứu 8 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 2.1 Các khái niệm liên quan đến đề tài 2.1 Ý định sử dụng Theo Ajzen (1991) thì ý định sử dụng (Behavior Intention - BI) là hành vi của mỗi người được hình thành bởi các yếu tố động lực có tác động lên họ, những yếu tố này thể hiện mức độ nỗ lực hoặc sẵn sàng của mỗi người sẽ đưa ra để thực hiện hành động đó. Theo Venkatesh và cộng sự (2003) thì việc người tiêu dùng có ý định sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ đồng nghĩa với việc họ sẵn lòng thực hiện một hành động cụ thể. Ý định của người tiêu dùng biểu thị sự có động cơ của họ để đưa ra quyết định và nó được xem như một bối cảnh quan trọng trong việc sử dụng hoặc từ chối một dịch vụ sản phẩm hay sản phẩm trong tương lai. Do đó, ý định sẽ ảnh hưởng đến cách họ tiếp cận dịch vụ và sản phẩm của các tổ chức.2 Trí tuệ nhân tạo Theo McCarthy và cộng sự, (1995) cho biết: Trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực nghiên cứu và phát triển các hệ thống máy tính thông minh và các chương trình có khả năng thực hiện các tác vụ đặc biệt thông minh.
Nó tập trung vào việc tạo ra máy tính có khả năng hiểu và thực hiện các nhiệm vụ tương tự như con người, tuy nhiên, AI không bị ràng buộc bởi các phương pháp quan sát sinh học.3 Chat Generative Pre-training Transformer (ChatGPT) Theo Susnjak (2022), ChatGPT là một chatbot đặc biệt, viết tắt của Chat Generative Pre- training Transformer và nổi lên như một trong những chatbot dựa trên AI có ảnh hưởng nhất. ChatGPT sử dụng dữ liệu lớn về cuộc trò chuyện giữa con người để lập nên mô hình ngôn ngữ của OpenAI. Nhờ đó, nó có khả năng thích ứng với các nhiệm vụ phức tạp và tạo ra các phản ứng giống người. ChatGPT có khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ một cách tự nhiên, đưa ra các phản hồi tinh tế và chính xác bằng cách áp dụng kỹ thuật học chuyên sâu.
9 Theo Vaswani và cộng sự (2017), ChatGPT là một ứng dụng chatbot, sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra các cuộc trò chuyện giống như một con người. Công cụ này, với khả năng xử lý ngôn ngữ một cách tự nhiên, có thể giúp ích nhiều tác vụ khác nhau như soạn thư, viết bài luận và lập trình Theo Rahman & Watanobe, (2023), ChatGPT là chatbot có thể cung cấp sự hỗ trợ cho học sinh trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp, trả lời câu hỏi, viết bài luận và hiểu các chủ đề cụ thể, từ đó giúp họ tiến bộ nhanh hơn trong quá trình học tập. Ngoài ra, ChatGPT cũng có thể hỗ trợ các câu hỏi liên quan đến lập trình, giúp sinh viên phát triển kỹ năng lập trình của mình 2.2 Lý thuyết nền Hình 2.1 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) Nguồn: David (1989) Trong mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) đề xuất bởi Davis (1989), ông cho rằng ba yếu tố chính để giải thích hành vi của người sử dụng trong việc chấp nhận sử dụng một hệ thống công nghệ. Các yếu tố này gồm cảm nhận về độ dễ sử dụng, cảm nhận về tính hữu ích, và thái độ sử dụng.
Ông lý giải rằng thái độ của người áp dụng đối với một hệ thống quyết định có nên sử dụng hay từ chối nó, và thái độ này được ảnh hưởng bởi: cảm nhận về độ dễ dàng sử dụng và cảm nhận về sự hữu ích. 10 Mục tiêu chính của mô hình TAM là truyền tải sự hiểu biết về việc làm thế nào những yếu tố này tác động vào quyết định của người dùng về việc sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ công nghệ. Nó là một khung lý thuyết được phát triển dựa vào thuyết hành động hợp lý (TRA), nhằm cung cấp một cách tiếp cận cụ thể hơn để hiểu và dự đoán hành vi sử dụng công nghệ. Đồng thời, mô hình này nhấn mạnh rằng, trong quá trình đánh giá sự chấp nhận sử dụng, việc nhận biết tính hữu ích và độ dễ sử dụng của sản phẩm hoặc dịch vụ là hai yếu tố chính quan trọng nhất.
ChatGPT, là một sản phẩm công nghệ tiên tiến, nên việc áp dụng mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) do Davis đề xuất vào năm 1989 là một cách tiếp cận hợp lý để hiểu rõ thái độ của người sử dụng đối với nó. Mô hình này giúp phân tích các yếu tố quyết định việc người dùng có chấp nhận và sử dụng ChatGPT hay không, dựa trên hai yếu tố chính: cảm nhận về độ dễ dàng sử dụng và cảm nhận về sự hữu ích.3 Các nghiên cứu trước đó 2.1 Nghiên cứu nước ngoài 2.1 Mô hình nghiên cứu cửa Shen và cộng sự (2022) Shen và cộng sự (2022) đã thực hiện nghiên cứu: Khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng và sử dụng các ứng dụng thực tế ảo trong ngành giáo dục du lịch trong bối cảnh đại dịch COVID-19. Mục đích của nghiên cứu này là tìm ra những yếu tố ảnh hưởng đến sinh viên chấp nhận và sử dụng các ứng dụng thực tế ảo trong giáo dục du lịch ở cấp độ đại học. Nghiên cứu này dựa trên mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và tập trung vào quan điểm của sinh viên, đã đề xuất và thử nghiệm một mô hình nghiên cứu trong ngữ cảnh của các giáo viên môn du lịch tại các trường đại học Trung Quốc.
Với số mẫu bao gồm 604 sinh viên Trung Quốc và dữ liệu được thu thập vào tháng 2 năm 2021. Dữ liệu đã được phân tích bằng phương pháp PLS-SEM. Kết quả từ nghiên cứu cho thấy rằng sự hữu ích, động lực hưởng thụ và giá trị giá cả là những yếu tố quan trọng đối với việc sinh viên chấp nhận và sử dụng các ứng dụng này. 11 Những kết quả này không chỉ đóng góp vào việc mở rộng lý thuyết TAM mà còn hỗ trợ việc triển khai các công nghệ kỹ thuật số một cách hiệu quả trong các môi trường đại học.2 Mô hình nghiên cứu của Shen và cộng sự Nguồn: Shen và cộng sự (2022) 2.2 Nghiên cứu của Polyportis và Pahos (2024) Theo Polyportis và Pahos (2024) với nghiên cứu: Tìm hiểu sự chấp nhận của sinh viên về chatbot ChatGPT trong giáo dục đại học: vai trò của nhân cách hóa, niềm tin, tính mới trong thiết kế và chính sách thể chế.
Nghiên cứu này nhằm mục đích phân tích những yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến sự sử dụng của chatbot ChatGPT trong lĩnh vực giáo dục. Phát triển từ khuôn khổ meta-UTAUT, nghiên cứu đã bổ sung các yếu tố ngoại sinh quan trọng như nhân cách hóa, niềm tin, tính mới trong thiết kế và chính sách thể chế. Với sự hỗ trợ từ Sở Truyền thông và Kiểm tra thực nghiệm, nghiên cứu này đã tiến hành mô hình hóa với 355 sinh viên thuộc các trường đại học Hà Lan. Thu được kết quả rằng thái độ và ý định hành vi đều là các yếu tố quan trọng đối với việc sử dụng chatbot ChatGPT của sinh viên.
Chính sách thể chế được chỉ ra là có tầm quan trọng trong việc điều tiết tác động tiêu cực của ý định hành vi lên hành vi sử dụng. Đặc biệt, thái độ, điều kiện thuận lợi, ảnh hưởng xã hội và kỳ vọng về hiệu suất được xác định là những yếu tố có tầm quan trọng đối với ý định hành vi. Những yếu tố nhân văn, tính mới lạ trong thiết kế, sự tin cậy và kỳ vọng về hiệu suất nỗ lực và hiệu suất đã được chứng minh là những tiền đề tích cực đáng kể cho thái độ của sinh viên. 12 Nghiên cứu này có ý nghĩa lớn đối với lý thuyết và thực tiễn, từ việc nghiên cứu hành vi sử dụng thay vì chỉ ý định hành vi, đến việc xem xét thái độ như một khía cạnh quan trọng, và nâng cao ý thức về tầm quan trọng của chính sách thể chế.
Các phát hiện này cung cấp hiểu biết sâu sắc về việc áp dụng công nghệ trong giáo dục và có thể hỗ trợ các quyết định về phát triển chatbot, quản lý sản phẩm và chính sách giáo dục đại học.3 Mô hình nghiên cứu của Polyportis và Pahos. Nguồn: Polyportis và Pahos (2024) 2.3 Nghiên cứu của Strzelecki (2023) Theo nghiên cứu của Strzelecki (2023) đã triển khai nghiên cứu: Sự chấp nhận ChatGPT của sinh viên trong giáo dục đại học: Một lý thuyết thống nhất mở rộng về chấp nhận và sử dụng công nghệ. Nghiên cứu này nhằm mục đích tìm hiểu các yếu tố thúc đẩy sự chấp nhận của sinh viên đối với ChatGPT trong giáo dục đại học. Để đạt được mục tiêu này, nghiên cứu sử dụng mô hình lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT2), với phần mở rộng về đổi mới cá nhân, để xác minh ý 13 định hành vi và hành vi sử dụng ChatGPT của sinh viên.
Dữ liệu được thu thập từ mẫu gồm 503 sinh viên đại học tại Ba Lan, và phương pháp PLS-SEM được áp dụng trong mô hình. Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng thói quen có tác động đáng kể nhất (0,339) đến ý định hành vi, tiếp theo là kỳ vọng về hiệu suất (0,260) và động lực hưởng thụ (0,187). Ý định hành vi lại có ảnh hưởng rõ rệt nhất (0,424) đến hành vi sử dụng, theo sau là thói quen (0,255) và Điều kiện thuận lợi (0,188). Mô hình đã giải thích được 72,8% ý định Hành vi và 54,7% sự khác biệt của hành vi sử dụng.
Mặc dù nghiên cứu này có những hạn chế về quy mô mẫu và phạm vi lựa chọn, nhưng nó được kỳ vọng sẽ là điểm khởi đầu cho nhiều nghiên cứu hơn về công nghệ như ChatGPT trong giáo dục đại học, đặc biệt khi công nghệ này vừa mới được giới thiệu gần đây và có tiềm năng ngày càng phát triển mạnh mẽ trong tương lai.4 Mô hình nghiên cứu của Strzelecki Nguồn: Strzelecki,2023.
