Những yếu tố nào quyết định hành vi sử dụng AI của sinh viên?

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) trong giáo dục

Giáo dục đang trải qua những bước tiến quan trọng, đặc biệt với sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI) tạo nội dung, một công cụ mới đang kết nối giáo dục và công nghệ. Việc ngày càng có nhiều người học lựa chọn môi trường học tập trực tuyến không chỉ mang đến trải nghiệm học tập cá nhân hóa mà còn đẩy mạnh nhu cầu về nội dung giáo dục điện tử chất lượng cao.

Công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo tạo nội dung (CG-AI), chính là một trong những động lực chính thúc đẩy sự chuyển đổi trong giáo dục (Murugesan & Cherukuri, 2023). CG-AI sử dụng các phương pháp để tạo ra âm thanh, hình ảnh và văn bản từ dữ liệu sẵn có, thay đổi cách chúng ta học tập và làm việc. Các công cụ CG-AI như ChatGPT, Copilot và Gemini là những ví dụ điển hình, cho phép người dùng tạo ra nội dung dựa trên các lời nhắc nhập liệu, qua đó mô phỏng sự nhận thức và sáng tạo của con người (Krause và cộng sự, 2024).

CG-AI hoạt động dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), sử dụng các nguyên lý học sâu để xử lý và tạo văn bản mô phỏng ngôn ngữ tự nhiên của con người. Các mô hình này không chỉ có khả năng tạo văn bản mà còn có thể thực hiện các nhiệm vụ như viết tóm tắt, tạo mã và tham gia vào các cuộc trò chuyện qua các bot đàm thoại. Các mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức (MLLM), như GPT của OpenAI, Gemini của Google và Microsoft Copilot, vượt qua những hạn chế của LLM bằng cách kết hợp nhiều loại dữ liệu khác nhau, hỗ trợ người dùng giải quyết vấn đề, sáng tạo, dịch ngôn ngữ và soạn thảo các bài báo (Krause và cộng sự, 2024). Các công cụ trên đang được các tổ chức giáo dục và doanh nghiệp khai thác nhờ vào tính dễ tiếp cận và hiệu quả cao.

Trong giáo dục, CG-AI giúp các nhà phát triển chương trình giảng dạy xây dựng nội dung, đánh giá, nghiên cứu và phát triển chuyên môn. Người học cũng có thể sử dụng các công cụ CG-AI như gia sư ảo để hỗ trợ nghiên cứu, viết và phát triển các kỹ năng giải quyết vấn đề cũng như tư duy phản biện (Kasneci và cộng sự, 2023; Lin, 2024).

Tuy nhiên, việc phụ thuộc vào các công cụ CG-AI trong giảng dạy, nghiên cứu và học tập đã tạo ra những thách thức lớn đối với giáo dục đại học. Khái niệm đạo văn trong giáo dục không còn đơn giản như trước đây (Hutson, 2024). Các cơ sở giáo dục đại học (HEI) buộc phải điều chỉnh các chính sách học thuật và phương pháp sư phạm để đối phó với việc sinh viên sử dụng AI ngày càng rộng rãi. Điều này đặc biệt khó khăn đối với các HEI ở các quốc gia đang phát triển, nơi các công cụ phát hiện đạo văn như Turnitin không thể phát hiện việc sử dụng AI do thiếu khả năng tài chính. Sự khác biệt đó dẫn đến sự chênh lệch trong cách sử dụng công cụ CG-AI giữa sinh viên ở các quốc gia phát triển và các quốc gia đang phát triển, nơi không có chính sách và công cụ phù hợp để hướng dẫn sinh viên trong việc sử dụng.

Hình 1. Website của Trường Đại học Thái Nguyên (Trung tâm Đào tạo từ xa, https://dec.tnu.edu.vn/)

Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng CG-AI của sinh viên

Trong lĩnh vực giáo dục, việc sinh viên sử dụng các công cụ CG-AI để học tập và nghiên cứu ngày càng thu hút sự quan tâm. Một số nghiên cứu cho rằng CG-AI có thể nâng cao kết quả học tập của sinh viên và tạo cơ hội học tập cá nhân hóa (Al-Tkhayneh và cộng sự, 2023). Tuy nhiên, cũng có những quan điểm trái ngược, chỉ trích rằng CG-AI có thể dẫn đến thiên vị trong dữ liệu đào tạo, thiếu sự tương tác của con người (Baidoo-Anu & Ansah, 2023), và gia tăng tình trạng đạo văn trong quá trình học tập (Chan, 2023).

Một số nghiên cứu đã khám phá các yếu tố thúc đẩy sinh viên quyết định sử dụng CG-AI trong học tập và nghiên cứu, chẳng hạn như kỳ vọng về hiệu suất, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi (Du & Lv, 2024), và tính hữu ích mà người dùng nhận thức được (Wang và cộng sự, 2021). Tuy nhiên, vẫn thiếu các nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng và sử dụng công cụ AI tạo sinh trong học tập và nghiên cứu, đặc biệt là trong bối cảnh chính sách và văn hóa xã hội của các quốc gia đang phát triển. Để giải quyết vấn đề này, Lý thuyết thống nhất về sự chấp nhận công nghệ của người dùng (UTAUT) (Venkatesh và cộng sự, 2003) được sử dụng làm khung lý thuyết để xác định những yếu tố ảnh hưởng đến việc sinh viên Nigeria sử dụng các công cụ CG-AI như ChatGPT trong học tập và nghiên cứu. Mô hình nghiên cứu được xác lập dưới đây:

Hình 2. Mô hình nghiên cứu về các yếu tố quyết định đến hành vi sử dụng CG-AI trong hoạt động học và nghiên cứu của sinh viên

Một số kết quả đáng chú ý:

Sự phát triển nhanh chóng của các công cụ CG-AI đã tạo ra những vấn đề nghiêm trọng liên quan đến tính toàn vẹn học thuật và đạo văn trong học tập và nghiên cứu của sinh viên. Vì vậy, việc quản lý và giải quyết việc sử dụng CG-AI trong các cơ sở giáo dục đại học (HEI) là vô cùng cần thiết (Moorhouse và cộng sự, 2023). Sinh viên cần được hướng dẫn về cách sử dụng công cụ CG-AI một cách có đạo đức, đồng thời được cảnh báo về các hình phạt khi vi phạm các quy định. Các tổ chức giáo dục cần xây dựng các chính sách và hướng dẫn cụ thể về việc áp dụng công nghệ này. Dữ liệu trong Bảng 1 cho thấy hầu hết sinh viên (77,90%) tham gia nghiên cứu không nhận được sự hướng dẫn từ giảng viên hoặc trường học về cách sử dụng các công cụ CG-AI trong học tập, nghiên cứu và đánh giá. Điều này chỉ ra sự thiếu hỗ trợ trong quá trình học, và nếu không có các biện pháp kiểm tra phù hợp, các vấn đề liên quan đến tính toàn vẹn học thuật sẽ ngày càng trở nên nghiêm trọng.

ChatGPT (47,30%) được sinh viên ưa chuộng nhất trong số các công cụ CG-AI, tiếp theo là Gemini của Google (29,50%). Mặc dù tất cả các công cụ này đều tạo ra nội dung, nhưng chất lượng và phong cách khác nhau tùy thuộc vào bộ dữ liệu đào tạo sử dụng. Điều này có nghĩa là cùng một câu hỏi có thể nhận được những phản hồi khác nhau tùy thuộc vào công cụ CG-AI được lựa chọn. Một số công cụ có thể phù hợp hơn cho nghiên cứu, trong khi các công cụ khác lại thích hợp để cung cấp thông tin chung. Do đó, cần nghiên cứu sâu hơn để hiểu rõ lý do tại sao những công cụ này lại được sinh viên lựa chọn nhiều nhất trong học tập và nghiên cứu.

Kết quả nghiên cứu cho thấy các công cụ CG-AI có thể nâng cao hiệu quả học tập của sinh viên, thúc đẩy họ sử dụng các công cụ này. Nguyên nhân chủ yếu là do những công cụ này giúp tiết kiệm thời gian và tạo ra đầu ra chất lượng đáp ứng yêu cầu học tập của sinh viên.

Các phát hiện cũng chỉ ra rằng sinh viên sử dụng CG-AI chủ yếu chịu ảnh hưởng từ bạn bè hoặc những người có ảnh hưởng xung quanh. Hầu hết sinh viên cho biết không nhận được sự hỗ trợ từ giảng viên hay ban quản lý trường học. Thêm vào đó, sinh viên không tin rằng họ có thể tiếp cận cơ sở hạ tầng tổ chức và công nghệ hỗ trợ việc sử dụng các công cụ CG-AI. Điều này có thể lý giải một phần qua dữ liệu nhân khẩu học, khi 77,9% sinh viên không nhận được hỗ trợ từ giảng viên hoặc tổ chức giáo dục. Một lý do khác là sinh viên chỉ cần thiết bị có kết nối internet để sử dụng các công cụ này mà không cần sự hỗ trợ phức tạp. Hơn nữa, các công cụ CG-AI có giao diện dễ sử dụng và chức năng tương tự như các công cụ tìm kiếm phổ biến như Google hoặc Edge, vì vậy sinh viên không cần thêm kiến thức hay sự hỗ trợ kỹ thuật để sử dụng chúng.

Một số kết quả cần nghiên cứu sâu hơn, có các nghiên cứu tiếp theo và thận trọng trong bình luận: 

Thứ nhất, phân tích dữ liệu cho thấy thái độ của sinh viên đối với các công cụ CG-AI và ý định sử dụng chúng không có sự thay đổi rõ rệt. Điều này trái ngược với một số nghiên cứu trước đây về AI trong việc tạo nội dung (Anandaputra và cộng sự, 2024) và ChatGPT (Saif và cộng sự, 2024). Các tác giả cho rằng kết quả này có thể do hơn một nửa số sinh viên tham gia khảo sát thuộc thế hệ Gen Z (dưới 30 tuổi), nhóm đối tượng có xu hướng sử dụng công nghệ mới ngay cả khi họ có thái độ tiêu cực đối với công nghệ.

Thứ hai, sinh viên cho rằng các công cụ CG-AI dễ sử dụng và tiết kiệm công sức. Tuy nhiên, điều này cần được thận trọng xem xét, vì nghiên cứu này chưa tìm hiểu sâu về cách thức sinh viên sử dụng các công cụ này. Để sử dụng CG-AI một cách hiệu quả và có đạo đức, sinh viên cần dành thời gian để xác minh và điều chỉnh nội dung mà công cụ tạo ra theo phong cách và giọng văn của mình.

Thứ ba, mặc dù có lo ngại về tác động tiêu cực của việc sử dụng CG-AI, nhưng kết quả cho thấy tác động này không lớn. Một yếu tố tiêu cực quan trọng có thể là nhận thức về các hình phạt khi sử dụng CG-AI sai mục đích. Nếu sinh viên hiểu rõ các hình phạt này, họ sẽ tránh sử dụng công cụ không đúng mục đích. Tuy nhiên, vấn đề này không đáng lo ngại vì sinh viên cho rằng các bài nộp của họ sẽ không bị kiểm tra hành vi sai trái từ AI. Hơn nữa, sinh viên chủ yếu sử dụng công cụ CG-AI để hỗ trợ học tập thay vì gian lận. Nghiên cứu sâu hơn về cách sinh viên sử dụng các công cụ này sẽ giúp làm rõ lý do tại sao kết quả không xác nhận mối quan hệ này.

Bình luận chính sách

Những phát hiện từ nghiên cứu này có thể cung cấp cơ sở để phát triển các chính sách và chiến lược nhằm quản lý việc sử dụng công cụ CG-AI trong giáo dục, bảo vệ tính toàn vẹn học thuật và đảm bảo công bằng trong việc tiếp cận các lợi ích của công cụ này. Cụ thể, nghiên cứu này có thể giúp xây dựng các chính sách và hướng dẫn sử dụng CG-AI trong giáo dục đại học, đặc biệt là ở các quốc gia đang phát triển. Sinh viên tin rằng việc sử dụng các công cụ này sẽ nâng cao hiệu suất học tập của họ, và ảnh hưởng xã hội đóng vai trò quan trọng trong quyết định sử dụng. Tuy nhiên, các rủi ro khi sử dụng CG-AI có thể không được nhận thức đầy đủ. Chính vì vậy, các nhà hoạch định chính sách cần xây dựng các quy định về tính toàn vẹn học thuật, đồng thời quy định rõ ràng các phương pháp sử dụng công nghệ hợp lý cho học tập và đánh giá, kết hợp với các biện pháp phòng ngừa và phát hiện gian lận.

Trong bối cảnh giáo dục trực tuyến và sự phát triển mạnh mẽ của AI, ngăn chặn sinh viên sử dụng công cụ AI trong thi cử là một thách thức lớn. Các trường có thể áp dụng nhiều biện pháp như thiết kế đề thi yêu cầu tư duy phản biện, áp dụng công nghệ giám sát (webcam, microphone, phần mềm nhận diện hành vi bất thường) và sử dụng phần mềm phát hiện nội dung do AI tạo ra để đảm bảo tính công bằng trong thi cử. Đồng thời, các phương thức đánh giá cần đa dạng hơn, kết hợp thi online với phỏng vấn trực tiếp để kiểm tra sự hiểu biết thực sự của sinh viên. Nếu điều kiện cho phép, tổ chức thi viết tay hoặc thi trực tiếp cũng là một giải pháp hiệu quả. Tóm lại, để đảm bảo tính công bằng và trung thực trong đánh giá năng lực sinh viên, các trường cần triển khai đồng bộ nhiều biện pháp công nghệ, sư phạm và quản lý.

Hình 3. Mô hình đào tạo trực tuyến tại Trung tâm Đào tạo từ xa, Đại học Thái Nguyên

Lương Ngọc, Vân An

Tài liệu tham khảo

Anandaputra, G. V., Yungistira, G. A., Nicholas, O., & Mailangkay, A. B. (2024). Analysis on User’s Attitude Towards Content Creation Using Artificial Intelligence in Social Media. 3rd International Conference on Creative Communication and Innovative Technology (ICCIT), (pp. 1–6). https://doi.org/10.1109/ICCIT62134.2024.10701251

Al-Tkhayneh, K. M., Alghazo, E. M., & Tahat, D. (2023). The advantages and disadvantages of using artificial intelligence in Education. Journal of Educational and Social Research, 13(4), 105–117. https://doi.org/10.36941/jesr-2023-0094

Baidoo-Anu, D., & Ansah, L. O. (2023). Education in the era of generative artificial intelligence (AI): Understanding the potential benefits of ChatGPT in promoting teaching and learning. Journal of AI, 7(1), 52–62. https://doi.org/10.61969/jai.1337500

Chan, C. Y. (2023). A comprehensive AI policy education framework for university teaching and learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 38. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00408-3

Du. , L., & Lv, B. (2024). Factors influencing students’ acceptance and use generative artificial intelligence in elementary education: an expansion of the UTAUT model. Education and Information Technologies, 1–20. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12835-4

Hutson, J. (2024). Rethinking Plagiarism in the Era of Generative AI. Journal of Intelligent Communication, 4(1), 20–31.

Kasneci, E., Seßler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., & Krusche, S. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274

Krause, S., Panchal, B. H., & Ubhe , N. (2024). The Evolution of Learning: Assessing the Transformative Impact of Generative AI on Higher Education. arXiv preprint arXiv:2404.10551. https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.10551

Lin, X. (2024). Exploring the role of ChatGPT as a facilitator for motivating self-directed learning among adult learners. Adult Learning, 35(3), 156–166. https://doi.org/10.1177/10451595231184928

Murugesan, S., & Cherukuri, A. K. (2023). The rise of generative artificial intelligence and its impact on education: The promises and perils. Computer, 56(5), 116–121. https://doi.org/10.1109/MC.2023.3253292

Saif, N., Khan, S. U., Shaheen, I., Alotaibi, F. A., Alnfiai, M. M., & Arif, M. (2024). Chat-GPT; validating Technology Acceptance Model (TAM) in education sector via ubiquitous learning mechanism. Computers in Human Behavior, 154, 108097. https://doi.org/10.1016/j.chb.2023.108097

Wang, Y., Liu, C., & Tu, Y. F. (2021). Factors affecting the adoption of AI-based applications in higher education. Educational Technology & Society, 24(3), 116–129.