Ứng dụng trí tuệ nhân tạo BIBLO AI 5.0 khám phá năng lực hấp thụ kiến thức, sự minh bạch và nhận thức rủi ro đến sự chấp nhận sử dụng AI của nghề kỹ sư

Tóm tắt

Nghiên cứu này nhằm khám phá cách năng lực hấp thụ kiến thức, mức độ minh bạch của hệ thống AI, và nhận thức rủi ro định hình sự chấp nhận sử dụng AI trong nghề kỹ sư. Dựa trên dữ liệu Bibliometric giai đoạn 2015-2026 và các phân tích thematic, co‑word và mạng lưới tri thức, nghiên cứu cho thấy, kỹ sư sẵn sàng chấp nhận AI hơn khi hệ thống cung cấp thông tin rõ ràng, dễ diễn giải và phù hợp với yêu cầu nhiệm vụ. Đồng thời, năng lực hấp thụ tri thức đóng vai trò chất xúc tác giúp chuyển hóa thông tin AI thành giá trị thực hành, trong khi rủi ro cảm nhận vẫn là rào cản đáng kể. Kết quả góp phần định vị lại các yếu tố trọng yếu chi phối hành vi công nghệ của kỹ sư, đồng thời mở ra hướng phát triển các mô hình AI có trách nhiệm, minh bạch và phù hợp hơn với bối cảnh kỹ thuật.

 

 

Từ khóa
Bibliometrics chấp nhận AI năng lực hấp thụ kiến thức minh bạch hệ thống AI nhận thức rủi ro

Tài liệu tham khảo

1.
Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959-975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
2.
Ateeq, A., Siddiqui, S. A., Verma, A., Alnimer, R., Ateeq, R. A., & Almuraqab, N. A. S. (2026). AI in higher education HR: Assessing adoption and acceptance trends in administrative practices. Studies in Systems, Decision and Control, 642, 965-987. https://doi.org/10.1007/978-3-032-07220-7_84
3.
Di Stefano, G., Salerno, S., Matranga, D., Lodico, M., Monzani, D., Seidita, V., Cannella, R. C., Maniscalco, L., & Miceli, S. (2025). Artificial intelligence perceptions and technostress in staff radiologists: The mediating role of artificial intelligence acceptance and the moderating role of self efficacy. Behavioral Sciences, 15(9), 1276. https://doi.org/10.3390/bs15091276
4.
Gieselmann, M., Erdsiek, D., Rost, V., & Sassenberg, K. (2025). Do managers accept artificial intelligence? Insights into the role of business area and AI functionality. Journal of Economic Psychology, 108, 102804. https://doi.org/10.1016/j.joep.2025.102804
5.
Li, J., & Zhao, H. (2026). Workflow embedded AI as a cognitive scaffold: A randomized trial on knowledge retention and diagnostic competency in undergraduate radiology education. European Journal of Radiology Open, 16, 100724. https://doi.org/10.1016/j.ejro.2026.100724
6.
Lin, X., & Wu, D. (2025). AI technology adoption, knowledge sharing, and manufacturing firms’ innovation performance: The moderating effect of absorptive capacity. IEEE Transactions on Engineering Management, 72, 2137-2149. https://doi.org/10.1109/TEM.2025.3573176
7.
Xiong, P., & Zhang, Y. (2025). Artificial intelligence as an assistive technology in language education: Investigating TPACK, self efficacy, and organisational support. Disability and Rehabilitation: Assistive Technology. https://doi.org/10.1080/17483107.2025.2561927
8.
Yao, K.-C., & Chiang, S. (2025). Mathematical modeling and structural equation analysis of acceptance behavior intention to AI medical diagnosis systems. Mathematics, 13(15), 2390. https://doi.org/10.3390/math13152390
9.
Zhang, C., Hu, M., Wu, W., Kamran, F., & Wang, X. (2025). Unpacking perceived risks and AI trust influences pre service teachers’ AI acceptance: A structural equation modeling based multi group analysis. Education and Information Technologies, 30(2), 2645-2672. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12905-7