Ảnh hưởng của chatbot AI đến khả năng tự học của sinh viên HCMUTE

Tóm tắt

Nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của các đặc điểm cảm nhận về chatbot AI đến khả năng tự học của sinh viên Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh và làm rõ vai trò trung gian của năng lực bản thân trong học tập và động lực học tập. Dữ liệu khảo sát từ 356 sinh viên được phân tích bằng mô hình phương trình cấu trúc bình phương tối thiểu từng phần (PLS-SEM) trên phần mềm SmartPLS 4. Kết quả cho thấy, phần lớn giả thuyết được ủng hộ và mô hình giải thích tốt phương sai của khả năng tự học. Năng lực bản thân là yếu tố có tổng hiệu ứng lớn nhất, tiếp theo là động lực học tập. Đáng chú ý, phần lớn đặc điểm của chatbot ảnh hưởng đến khả năng tự học thông qua cơ chế tâm lý bên trong người học thay vì tác động trực tiếp. Nghiên cứu đề xuất nhà trường ưu tiên bồi dưỡng niềm tin năng lực, duy trì động lực và tổ chức môi trường sử dụng chatbot có hướng dẫn, phản biện và trách nhiệm.

Từ khóa
chatbot AI khả năng tự học năng lực bản thân động lực học tập PLS-SEM

Tài liệu tham khảo

1.
Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. W. H. Freeman.
2.
Chiu, T. K. F., Moorhouse, B. L., Chai, C. S., & Ismailov, M. (2023). Teacher support and student motivation to learn with artificial intelligence (AI) based chatbot. Interactive Learning Environments.
3.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
4.
Esiyok, E., Gokcearslan, S., & Kucukergin, K. G. (2025). Acceptance of educational use of AI chatbots in the context of self-directed learning with technology and ICT self-efficacy of undergraduate students. International Journal of Human-Computer Interaction, 41(1), 641-650.
5.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage.
6.
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). SAGE.
7.
Knowles, M. S. (1975). Self-directed learning: A guide for learners and teachers. Association Press.
8.
Moore, M. G. (1989). Three types of interaction. The American Journal of Distance Education, 3(2), 1-7.
9.
Nguyen, Q. N., & Doan, D. T. H. (2025). ChatGPT's effects on EFL learners' autonomy and self-efficacy in self-regulated learning contexts. The JALT CALL Journal, 21(2), 102968.
10.
Ran, X., Li, Z., & Yang, Y. (2025). An analysis of factors influencing chatbots on college students' programming self-learning ability. SAGE Open, 15(3), 1-14.
11.
Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2016). Gain more insight from your PLS-SEM results: The importance-performance map analysis. Industrial Management & Data Systems, 116(9), 1865-1886.
12.
Ringle, C. M., Wende, S., & Becker, J.-M. (2024). SmartPLS 4 [Computer software]. SmartPLS GmbH.
13.
Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2000). Self-determination theory and the facilitation of intrinsic motivation, social development, and well-being. American Psychologist, 55(1), 68-78.
14.
Shmueli, G., Sarstedt, M., Hair, J. F., Cheah, J.-H., Ting, H., Vaithilingam, S., & Ringle, C. M. (2019). Predictive model assessment in PLS-SEM: Guidelines for using PLSpredict. European Journal of Marketing, 53(11), 2322-2347.
15.
Tian, W., Ge, J., Zhao, Y., & Zheng, X. (2024). AI chatbots in Chinese higher education: Adoption, perception, and influence among graduate students. Frontiers in Psychology, 15, 1268549.
16.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478.
17.
Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory Into Practice, 41(2), 64-70.