Thế hệ Z và trí tuệ nhân tạo: Nâng cao trải nghiệm người học nhằm đẩy mạnh chuyển đổi số trong giáo dục đại học

Trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi số: Bối cảnh toàn cầu đang thay đổi nhanh chóng

Trí tuệ nhân tạo đang mở ra một thời kỳ chuyển đổi căn bản cho giáo dục đại học trên toàn thế giới. Từ việc tạo nội dung tự động, hỗ trợ nghiên cứu, đến cá nhân hóa trải nghiệm học tập, các công cụ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo sinh nội dung (Generative Artificial Intelligence – GenAI), đã trở thành một phần quan trọng của quá trình học tập và giảng dạy. Những nền tảng như ChatGPT, Copilot hay DALL·E không chỉ là phương tiện hỗ trợ mà còn định hình lại vai trò của người học, người dạy và tổ chức giáo dục trong thời đại kỹ thuật số (Chan & Hu, 2023).

Thế hệ Z – những công dân sinh từ năm 1997 đến 2012 – là nhóm sinh viên đầu tiên lớn lên hoàn toàn trong môi trường kỹ thuật số. Họ có khả năng tiếp cận, tương tác và thích nghi với công nghệ nhanh hơn bất kỳ thế hệ nào trước đây. Tuy nhiên, mức độ chấp nhận và cách thức sử dụng trí tuệ nhân tạo trong học tập của nhóm này không chỉ được quyết định bởi yếu tố kỹ thuật của công cụ. Thái độ, động cơ tâm lý, bối cảnh xã hội và trải nghiệm học tập đóng vai trò trung tâm trong việc hình thành hành vi sử dụng công nghệ (Pitts et al., 2025). Việc hiểu rõ các yếu tố này là điều kiện tiên quyết để thiết kế chính sách, công cụ và chiến lược triển khai trí tuệ nhân tạo phù hợp với đặc điểm thế hệ người học mới.

Chỉ trong một thời gian ngắn, trí tuệ nhân tạo đã trở thành một phần không thể thiếu của hệ sinh thái giáo dục toàn cầu. Theo các thống kê quốc tế, vào năm 2024, có tới 72% tổ chức trên toàn thế giới đã tích hợp ít nhất một ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt động của mình, tăng mạnh so với mức 55% của năm trước. Đặc biệt, trí tuệ nhân tạo sinh nội dung được 65% tổ chức áp dụng, gần gấp đôi so với năm trước (Statista, 2024a, 2024b). Thị trường trí tuệ nhân tạo trong giáo dục được định giá 2,5 tỷ đô la Mỹ vào năm 2022 và dự kiến đạt 6 tỷ đô la Mỹ vào năm 2025 (AIPRM, 2023).

Sự lan tỏa nhanh chóng này mang đến nhiều cơ hội mới. Các công cụ trí tuệ nhân tạo giúp sinh viên tìm ý tưởng, tóm tắt tài liệu, viết bài học thuật, lập trình, tạo hình ảnh hoặc hỗ trợ học ngoại ngữ (Chan & Hu, 2023). Giáo viên có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để cá nhân hóa bài giảng, hỗ trợ chấm bài hoặc tạo các tình huống học tập mô phỏng thực tế. Tuy nhiên, cùng với đó là những thách thức đáng kể về đạo đức học thuật, quyền riêng tư dữ liệu, công bằng số và nguy cơ lệ thuộc vào công nghệ. Trong bối cảnh này, thế hệ Z trở thành một “phép thử” quan trọng cho khả năng tích hợp trí tuệ nhân tạo vào giáo dục một cách bền vững.

Từ hữu ích và dễ sử dụng đến trải nghiệm người học

Để lý giải cách thế hệ Z tiếp cận trí tuệ nhân tạo, mô hình Chấp nhận Công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM) của Davis (1989) và Lý thuyết Hợp nhất về Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology – UTAUT, UTAUT2) của Venkatesh và cộng sự (2003; 2012) đã được vận dụng.

Hai yếu tố trung tâm của TAM – mức độ hữu ích cảm nhận và mức độ dễ sử dụng cảm nhận – phản ánh cách người học đánh giá giá trị thực tiễn và mức độ thuận tiện của công nghệ. Trong khi đó, UTAUT và UTAUT2 bổ sung những yếu tố về ảnh hưởng xã hội, động cơ hưởng thụ, thói quen và điều kiện hỗ trợ. Việc kết hợp hai khung lý thuyết này giúp làm sáng tỏ cả khía cạnh chức năng lẫn cảm xúc – xã hội trong hành vi sử dụng công nghệ, đặc biệt phù hợp với thế hệ Z vốn chú trọng đến trải nghiệm và tính tương tác trong học tập (Teo & Noyes, 2011; Strzelecki, 2024).

Động lực chấp nhận trí tuệ nhân tạo: Trải nghiệm là yếu tố quyết định

Koteczki và Balassa (2025) đã phân tích hành vi của 302 sinh viên đại học thế hệ Z, qua đó cho thấy năm yếu tố ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo, bao gồm mức độ hữu ích cảm nhận, mức độ dễ sử dụng cảm nhận, thái độ cá nhân, ảnh hưởng xã hội và yếu tố hưởng thụ.

Trong số đó, yếu tố hưởng thụ – cảm giác hứng thú và vui thích khi sử dụng công nghệ – có tác động mạnh nhất đến ý định sử dụng (β = 0,605), vượt xa yếu tố hữu ích cảm nhận (β = 0,167). Đây là minh chứng cho thấy trải nghiệm người học đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy sự chấp nhận trí tuệ nhân tạo của thế hệ Z (Xu & Thien, 2025; Sergeeva et al., 2025).

Mức độ hữu ích và dễ sử dụng vẫn là những nền tảng quan trọng, phù hợp với các mô hình chấp nhận công nghệ kinh điển (Davis, 1989; Wang et al., 2023). Tuy nhiên, nếu không song hành với trải nghiệm tích cực, khả năng công nghệ được tích hợp sâu vào quá trình học tập sẽ bị hạn chế.

Bốn nhóm sinh viên và hàm ý cho chính sách chuyển đổi số

Phân tích phân cụm chỉ ra có bốn nhóm sinh viên khác nhau khi tiếp cận trí tuệ nhân tạo. Nhóm thứ nhất là những người có thái độ cởi mở vừa phải, ít chịu ảnh hưởng từ môi trường và sử dụng ở mức trung bình. Nhóm thứ hai thể hiện thái độ tích cực rõ rệt, sẵn sàng áp dụng thường xuyên. Nhóm thứ ba là những người hoài nghi và thận trọng, có thái độ dè dặt và ý định sử dụng thấp. Nhóm thứ tư là nhóm đam mê và đổi mới, thể hiện mức độ chấp nhận cao nhất, có khả năng trở thành lực lượng tiên phong trong chuyển đổi số của nhà trường (Koteczki & Balassa, 2025).

Việc nhận diện sự đa dạng này có ý nghĩa lớn đối với hoạch định chính sách. Thay vì áp dụng một chiến lược đại trà, các trường đại học cần thiết kế các chương trình hỗ trợ phân tầng, hướng tới từng nhóm sinh viên với nhu cầu, tâm lý và mức độ sẵn sàng khác nhau. Đây là hướng tiếp cận quan trọng để đảm bảo chuyển đổi số không chỉ dừng ở hạ tầng kỹ thuật mà thực sự đi vào chiều sâu văn hóa học tập.

Khuyến nghị chính sách: Đẩy mạnh chuyển đổi số lấy người học làm trung tâm

Để thúc đẩy chuyển đổi số trong giáo dục đại học gắn với trí tuệ nhân tạo một cách hiệu quả và bền vững, cần có những chính sách và giải pháp đồng bộ từ cấp quốc gia đến cơ sở giáo dục.

Thứ nhất, cần xây dựng khung chính sách quốc gia về tích hợp trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học, bao gồm định hướng đạo đức học thuật, chuẩn năng lực số, tiêu chí đánh giá chất lượng học tập có hỗ trợ trí tuệ nhân tạo, và quy định bảo vệ dữ liệu người học.

Thứ hai, các cơ sở giáo dục đại học cần đẩy mạnh phát triển hạ tầng và hệ sinh thái số, trong đó các nền tảng trí tuệ nhân tạo được lựa chọn, kiểm chứng và tùy chỉnh theo đặc điểm của người học Việt Nam. Công nghệ phải thân thiện, dễ sử dụng, đồng thời mở rộng không gian học tập tương tác cho sinh viên.

Thứ ba, cần chú trọng bồi dưỡng năng lực số cho đội ngũ giảng viên và người học. Giảng viên phải được trang bị kỹ năng sư phạm tích hợp trí tuệ nhân tạo, không chỉ ở mức sử dụng công cụ mà còn ở mức thiết kế học tập, đánh giá, phản hồi và dẫn dắt người học phát triển tư duy phản biện.

Thứ tư, khuyến khích các cơ sở giáo dục triển khai các mô hình thử nghiệm chuyển đổi số có phân tầng, dựa trên phân nhóm sinh viên theo mức độ sẵn sàng với công nghệ. Các chương trình này có thể trở thành căn cứ thực tiễn để nhân rộng chính sách và tối ưu nguồn lực.

Những khuyến nghị này phù hợp với định hướng chiến lược của Việt Nam về chuyển đổi số trong giáo dục, được thể hiện rõ trong Nghị quyết số 57-NQ/TW năm 2024 về khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo, cũng như Nghị quyết số 71-NQ/TW năm 2025 về đột phá phát triển giáo dục và đào tạo. Đây là cơ sở quan trọng để xây dựng các chương trình chuyển đổi số thực chất, đặt người học làm trung tâm và gắn kết chặt chẽ với các mục tiêu phát triển quốc gia.

Từ công nghệ đến trải nghiệm – chìa khóa thúc đẩy chuyển đổi số

Chuyển đổi số trong giáo dục đại học không thể thành công nếu chỉ dừng ở việc trang bị công nghệ. Trọng tâm của chuyển đổi số là thay đổi cách người học trải nghiệm, tương tác và kiến tạo tri thức trong môi trường số. Thế hệ Z, với khả năng thích ứng nhanh nhưng nhạy cảm với trải nghiệm, chính là “chìa khóa” để mở ra cánh cửa đổi mới này.

Bằng cách hiểu rõ các yếu tố định hình hành vi chấp nhận trí tuệ nhân tạo – từ mức độ hữu ích, dễ sử dụng đến cảm xúc, thái độ và môi trường xã hội – các nhà quản lý và nhà giáo dục có thể xây dựng chiến lược chuyển đổi số dựa trên bằng chứng, có trọng tâm và bền vững. Khi trải nghiệm người học trở thành trung tâm của mọi chính sách và giải pháp, chuyển đổi số không chỉ là khẩu hiệu mà sẽ trở thành động lực thực sự nâng cao chất lượng giáo dục đại học Việt Nam trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.

Vân An

Tài liệu tham khảo

AIPRM. (2023). Artificial Intelligence in Education Market Size.

Almogren, A., et al. (2024). Adoption of AI in Higher Education: Cross-Country Analysis. Computers & Education, 212, 104831.

Chan, T., & Hu, B. (2023). Students’ use of generative AI in higher education. Education and Information Technologies, 28, 12345–12367.

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.

Koteczki, R., & Balassa, B. E. (2025). Exploring Generation Z’s Acceptance of Artificial Intelligence in Higher Education: A TAM and UTAUT-Based PLS-SEM and Cluster Analysis. Education Sciences, 15(8), 1044. https://doi.org/10.3390/educsci15081044

Pitts, S., Vieriu, R., & Petrea, I. (2025). Ethical dilemmas in students’ use of GenAI tools. Computers in Human Behavior, 150, 107285.

Sergeeva, A., et al. (2025). Hedonic motivation and performance expectancy in AI adoption. British Journal of Educational Technology, 56(4), 654–672.

Statista. (2024a). AI adoption rates worldwide 2024.

Statista. (2024b). Generative AI usage among global organizations 2024.

Strzelecki, A. (2024). Acceptance of ChatGPT among university students: A UTAUT2 approach. Education and Information Technologies, 29, 4221–4245.

Teo, T., & Noyes, J. (2011). An assessment of the influence of perceived enjoyment and attitude on technology acceptance. Computers & Education, 57(2), 1645–1653.

Venkatesh, V., Morris, M., Davis, G., & Davis, F. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478.

Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory. MIS Quarterly, 36(1), 157–178.

Wang, H., et al. (2023). Subjective norms and AI adoption in e-commerce. Journal of Business Research, 158, 113562.