Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học: giữa lợi ích thực tế và rủi ro nhận thức từ góc độ sinh viên

DOI https://doi.org/10.31130/ud-jst.2026.24(10).065E

Tóm tắt: 19 | PDF: 14

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Author

  • Hanh Dinh Thi My
    The University of Danang - University of Science and Education, Vietnam
    Hung Tran Van
    The University of Danang - University of Science and Education, Vietnam
    Ha Tran Thi Thuy
    Hoa Xuan Ward People's Committee - Da Nang City, Vietnam
    Toan Nguyen Dinh
    FPT Primary, Secondary and High School, FPT University, Danang, Vietnam
    Quyet Nguyen Cong
    Do Dang Tuyen Secondary School, Danang, Vietnam

Từ khóa:

Trí tuệ nhân tạo
AI tạo sinh
Giáo dục đại học
Sinh viên
Chấp nhận công nghệ

Tóm tắt

Nghiên cứu khảo sát 435 sinh viên đại học bằng thang Likert 5 mức nhằm phân tích việc chấp nhận trí tuệ nhân tạo (AI) trong học tập. Dựa trên mô hình chấp nhận công nghệ mở rộng, nghiên cứu xem xét tính hữu ích, năng lực kiểm soát AI, nhận thức rủi ro, ý định sử dụng và tác động học tập. Kết quả cho thấy, tính hữu ích dự báo mạnh nhất ý định sử dụng AI (β = 0,498; p < 0,001), tiếp theo là năng lực kiểm soát AI (β = 0,153; p < 0,001). Nhận thức rủi ro ảnh hưởng tiêu cực đến ý định sử dụng (β = −0,189; p < 0,001), còn ý định sử dụng tác động tích cực đến kết quả học tập được cảm nhận (β = 0,347; p < 0,001). Mô hình giải thích 44,5% phương sai của tác động học tập. Kết quả cho thấy tích hợp AI vào giáo dục đại học cần đi kèm hướng dẫn sư phạm, phát triển năng lực AI và nguyên tắc sử dụng có trách nhiệm để phát huy lợi ích và hạn chế rủi ro.


Tài liệu tham khảo

    [1] K. Wang, B. Li, T. Tian, N. Zakuan, and P. Rani, “Evaluate the drivers for digital transformation in higher education institutions in the era of industry 4.0 based on decision-making method,” J. Innov. Knowl., vol. 8, no. 3, p. 100364, Jul. 2023, doi: 10.1016/j.jik.2023.100364.
    [2] H. Crompton and D. Burke, “Artificial intelligence in higher education: the state of the field,” Int. J. Educ. Technol. High. Educ., vol. 20, no. 1, p. 22, Apr. 2023, doi: 10.1186/s41239-023-00392-8.
    [3] J. Dempere, K. Modugu, A. Hesham, and L. K. Ramasamy, “The impact of ChatGPT on higher education,” Front. Educ., vol. 8, p. 1206936, Sep. 2023, doi: 10.3389/feduc.2023.1206936.
    [4] S. Wang, F. Wang, Z. Zhu, J. Wang, T. Tran, and Z. Du, “Artificial intelligence in education: A systematic literature review,” Expert Syst. Appl., vol. 252, p. 124167, Oct. 2024, doi: 10.1016/j.eswa.2024.124167.
    [5] A. Tlili et al., “What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education,” Smart Learn. Environ., vol. 10, no. 1, p. 15, Feb. 2023, doi: 10.1186/s40561-023-00237-x.
    [6] Y. Zhan, D. Boud, P. Dawson, and Z. Yan, “Generative artificial intelligence as an enabler of student feedback engagement: a framework,” High. Educ. Res. Dev., vol. 44, no. 5, pp. 1289–1304, Jul. 2025, doi: 10.1080/07294360.2025.2476513.
    [7] M. Belkina et al., “Implementing generative AI (GenAI) in higher education: A systematic review of case studies,” Comput. Educ.: Artif. Intell., vol. 8, p. 100407, Jun. 2025, doi: 10.1016/j.caeai.2025.100407.
    [8] V. Venkatesh and F. D. Davis, “A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies,” Manage. Sci., vol. 46, no. 2, pp. 186–204, Feb. 2000, doi: 10.1287/mnsc.46.2.186.11926.
    [9] E. Kasneci et al., “ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education,” Learn. Individ. Differ., vol. 103, p. 102274, Apr. 2023, doi: 10.1016/j.lindif.2023.102274.
    [10] M. S. Setia, “Methodology series module 3: Cross-sectional studies,” Indian J. Dermatol., vol. 61, no. 3, pp. 261–264, 2016, doi: 10.4103/0019-5154.182410.
    [11] R. Scherer, F. Siddiq, and J. Tondeur, “The technology acceptance model (TAM): A meta-analytic structural equation modeling approach to explaining teachers’ adoption of digital technology in education,” Comput. Educ., vol. 128, pp. 13–35, Jan. 2019, doi: 10.1016/j.compedu.2018.09.009.
    [12] L. J. Cronbach, “Coefficient alpha and the internal structure of tests,” Psychometrika, vol. 16, no. 3, pp. 297–334, Sep. 1951, doi: 10.1007/BF02310555.
    [13] R. P. Bagozzi and Y. Yi, “On the evaluation of structural equation models,” J. Acad. Mark. Sci., vol. 16, no. 1, pp. 74–94, Mar. 1988, doi: 10.1007/BF02723327.
    [14] J. F. Hair, Jr., G. T. M. Hult, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), 3rd ed. Thousand Oaks, CA, USA: Sage, 2022.
    [15] F. Ouyang and P. Jiao, “Artificial intelligence in education: The three paradigms,” Comput. Educ.: Artif. Intell., vol. 2, p. 100020, 2021, doi: 10.1016/j.caeai.2021.100020.
    [16] F. D. Davis, “Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology,” MIS Q., vol. 13, no. 3, pp. 319–340, Sep. 1989, doi: 10.2307/249008.
    [17] R. Scherer and T. Teo, “Unpacking teachers’ intentions to integrate technology: A meta-analysis,” Educ. Res. Rev., vol. 27, pp. 90–109, Jun. 2019, doi: 10.1016/j.edurev.2019.03.001.
    [18] V. N. D. Thao, “Factors influencing the acceptance of using generative AI to support English language learning among university students: A case study in Vietnam,” The University of Danang - Journal of Science and Technology, vol. 23, no. 12, pp. 81–88, Dec. 2025, doi: 10.31130/ud-jst.2025.23(12).615E.
    [19] P. T. T. Thuy, L. T. Be, T. L. T. Dat, and N. C. Tu, “The impact of AI technology on learning and self-study methods of students at The University of Danang - University of Foreign Language Studies,” The University of Danang - Journal of Science and Technology, vol. 24, no. 5C, pp. 110–114, May 2026, doi: 10.31130/ud-jst.2026.24(5C).310.
    [20] D. Long and B. Magerko, “What is AI literacy? Competencies and design considerations,” in Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, New York, NY, USA: ACM, Apr. 2020, pp. 1–16, doi: 10.1145/3313831.3376727.
    [21] M. S. Featherman and P. A. Pavlou, “Predicting e-services adoption: A perceived risk facets perspective,” Int. J. Hum. Comput. Stud., vol. 59, no. 4, pp. 451–474, Oct. 2003, doi: 10.1016/S1071-5819(03)00111-3.
    [22] R. M. Baron and D. A. Kenny, “The moderator–mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations,” J. Pers. Soc. Psychol., vol. 51, no. 6, pp. 1173–1182, Dec. 1986, doi: 10.1037/0022-3514.51.6.1173.
    [23] D. R. E. Cotton, P. A. Cotton, and J. R. Shipway, “Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT,” Innov. Educ. Teach. Int., vol. 61, no. 2, pp. 228–239, Mar. 2024, doi: 10.1080/14703297.2023.2190148.
Xem thêm

##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##

Đã Xuất bản

Oct 31, 2026
Download
PDF (English)
Cách trích dẫn
My, H. D. T., H. T. Van, H. T. T. Thuy, T. N. Dinh, và Q. N. Cong. “Trí tuệ nhân tạo Trong giáo dục đại học: Giữa lợi ích thực Tế Và rủi Ro nhận thức từ góc độ Sinh Viên”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ Đại học Đà Nẵng, vol 24, số p.h 10, Tháng Mười 2026, tr 10-15, doi:10.31130/ud-jst.2026.24(10).065E.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##