Các nhân tố trí tuệ nhân tạo ảnh hưởng tới thói quen học tập chủ động của sinh viên các trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh

Nguyễn Thị Bích Thuỷ

Khoa Quản trị kinh doanh, Trường Đại học Công Thương Thành phố Hồ Chí Minh

Email: thuyntb@huit.edu.vn

Nguyễn Xuân Quyết

Khoa Thương mại, Trường Đại học Công Thương Thành phố Hồ Chí Minh

Email: quyetnx@huit.edu.vn

Hồ Thị Hà Vy

Khoa Quản trị kinh doanh, Trường Đại học Công Thương Thành phố Hồ Chí Minh

Email: 11a5hothihavy@gmail.com

Nguyễn Xuân Tiến

Khoa Khoa học máy tính, Brunel University London

Email: tiennx2004@gmail.com

Nguyễn Đức Sáng

Khoa Quản trị Tài chính, Curtin Singapore campus, Singapore

Email: nguyenducsang0109@gmail.com

Tóm tắt

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng nhằm đánh giá các nhân tố Trí tuệ nhân tạo ảnh hưởng đến thói quen học tập chủ động của sinh viên các trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh. Kết quả nghiên cứu cho thấy, các nhân tố: Kỹ năng sử dụng AI, Chính sách ứng dụng AI, Thói quen và trải nghiệm, Điều kiện hỗ trợ AI, Xu thế ứng dụng AI và Kỳ vọng ứng dụng AI đều tác động đến thói quen học tập chủ động của sinh viên. Trên cơ sở đó, nhóm nghiên cứu đề xuất các giải pháp nhằm thúc đẩy thói quen học tập chủ động của sinh viên các trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh, gồm: Đào tạo kỹ năng và Hoàn thiện chính sách ứng dụng AI; Tuyên truyền; Khuyến khích và đầu tư cơ sở hạ tầng và điều kiện ứng dụng AI cho sinh viên các trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh.

Từ khóa: Thói quen học tập chủ động, trí tuệ nhân tạo, AI, trí tuệ nhân tạo trong giáo dục

Summary

This study employs a quantitative research method to evaluate the Artificial Intelligence factors influencing proactive learning habits among university students in Ho Chi Minh City. The results indicate that the following factors significantly affect students’ proactive learning habits: AI usage skills, AI application policies, learning habits and experience, AI support conditions, AI application trends, and AI application expectations. Based on these findings, the study proposes solutions to promote proactive learning habits among university students in Ho Chi Minh City, including skills training and enhancement of AI application policies, awareness campaigns, encouragement, and investment in infrastructure and conditions for AI application.

Keywords: Proactive learning habits, artificial intelligence, AI, AI in education

GIỚI THIỆU

Baidoo và Ansah (2023) cho rằng, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục đã được đề cập từ những năm 1970, nhưng gần đây mới được quan tâm nghiên cứu, ứng dụng rộng rãi hơn. Việc áp dụng AI trong giáo dục là công cụ ban đầu chủ yếu hướng đến người học, các vấn đề đạo đức, lo ngại quyền tự chủ của người học và giáo viên sẽ bị xâm phạm, dữ liệu của người học sẽ bị thu thập và có khả năng bị sử dụng sai mục đích, và rằng AI sẽ đưa thêm thành kiến vào các quyết định giáo dục và làm gia tăng bất bình đẳng hiện có.

Ở Việt Nam, AI trong giáo dục rất cần được quan tâm vì những ảnh hưởng tích cực và tiêu cực của nó đến hoạt động học tập của sinh viên. Do vậy, nghiên cứu ảnh hưởng của AI tới hoạt động học tập của sinh viên, nói chung và các trường đại học tại TP. Hồ Chí Minh nói riêng là cần thiết nhằm nhận diện các tác động để có biện pháp phát huy hiệu quả những tác động tích cực và giảm thiểu những ảnh hưởng tiêu cực, góp phần nâng cao chất lượng giáo dục.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ GIẢ THUYẾT NGHIEN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Ứng dụng AI trong giáo dục. Akhmad và cộng sự (2023) cho rằng, ứng dụng AI trong giáo dục là việc mô tả chính xác các khía cạnh của xử lý trí tuệ và học thông qua các hệ thống, máy mô phỏng hoạt động học và xử lý trí tuệ phục vụ dạy và học”. Ứng dụng AI là sử dụng hợp nhất AI với công nghệ kỹ thuật số thông minh mô phỏng hành vi của con người, giúp nâng khả năng suy nghĩ, lập luận, giao tiếp, học hỏi, thích nghi và sáng tạo hơn.

Học tập chủ động. Abdullah và cộng sự (2022) cho rằng, sinh viên tham gia học tập chủ động khi họ làm điều gì đó ngoài việc lắng nghe thụ động. Học tập chủ động là phương pháp học tập sinh viên tham gia tích cực, trải nghiệm vào quá trình học tập và có nhiều mức độ học tập chủ động khác nhau, tùy thuộc vào sự tham gia của sinh viên.

Nhân tố tác động đến ứng dụng AI trong học tập chủ động. Nghiên cứu của Phan và cộng sự (2024) xác định có 5 nhân tố tác động đến ứng dụng Chat GPT trong học tập, gồm: Kỳ vọng khả năng thực hiện; Nhận thức dễ sử dụng; Ảnh hưởng xã hội; Tính chính xác; Thái độ của sinh viên.

Nghiên cứu của Akhmad và cộng sự (2023) cho thấy, Kỳ vọng hiệu suất, Ảnh hưởng xã hội, Thói quen, Điều kiện hỗ trợ và Động lực hưởng thụ có mối quan hệ có ý nghĩa với Hành vi của người dùng khi chấp nhận và sử dụng công nghệ. Trong đó, nhân tố Điều kiện hỗ trợ là nhân tố quan trọng nhất trong việc sử dụng ChatGPT trong học tập, theo cảm nhận của sinh viên các trường đại học.

Mô hình nghiên cứu

Từ các lý thuyết và nghiên cứu có liên quan, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình.

Hình: Mô hình Nghiên cứu

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

Phương pháp nghiên cứu

Sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính, nhóm tác giả phỏng vấn sâu 15 quản lý giáo dục, nhà nghiên cứu chuyên sâu về ảnh hưởng của AI đến thói quen học tập chủ động của sinh viên, quá trình phỏng vấn, các ý kiến được ghi lại, thảo luận, lựa chọn thống nhất thang đo phù hợp cho nghiên cứu. Sử dụng Phương pháp nghiên cứu định lượng, tác giả phân tích mức độ tác động của các nhân tố đến đến thói quen học tập chủ động của sinh viên các trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh, bằng phần mềm SPSS 26, với kích thước mẫu tính toán theo Hair và cộng sự (2010), N = 5x (N là số quan sát/phiếu khảo sát, x là số biến đo lường/câu hỏi). Nhóm tác giả xây dựng bộ 33 câu hỏi, áp dụng tỷ lệ 5:1. Như vậy, cỡ mẫu tối thiểu để thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) là 33 x 6 = 198. Để nâng độ tin cậy, nhóm tác giả khảo sát khoảng 280 phiếu. Trong đó, 15 phiếu khảo sát các nhà quản lý giáo dục, giảng viên cho nghiên cứu định tính và 265 phiếu khảo sát đối tượng là các sinh viên ở TP. Hồ Chí Minh.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến thói quen học tập chủ động của sinh viên ở TP. Hồ Chí Minh

Chính sách ứng dụng AI. Những năm gần đây, các trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh đã bắt đầu triển khai các chính sách ứng dụng AI nhằm nâng cao chất lượng giáo dục và hỗ trợ sinh viên. Như Trường Đại học Sư phạm TP. Hồ Chí Minh có dự án “Mở rộng tiếp cận giáo dục thông qua ứng dụng AI” nhằm thúc đẩy chuyển đổi số trong giáo dục. Lê và Trần (2024) đã đề xuất các chính sách, như: Tích hợp AI vào chương trình giảng dạy, cung cấp các công cụ hỗ trợ học tập chủ động và đảm bảo an toàn dữ liệu và quyền riêng tư của sinh viên.

Điều kiện hỗ trợ AI. Các đại học ở TP. Hồ Chí Minh đã đầu tư vào cơ sở hạ tầng và công nghệ để hỗ trợ việc ứng dụng AI trong giảng dạy và học tập, gồm: phòng thí nghiệm AI, trang thiết bị và đào tạo giảng viên về cách sử dụng AI trong giảng dạy (Hải Yên, 2025).

Kỹ năng sử dụng AI của sinh viên. Sinh viên ở TP. Hồ Chí Minh đã có sự cải thiện đáng kể về kỹ năng sử dụng AI thông qua việc tham gia các khóa học và dự án liên quan đến AI, gồm: sử dụng AI để tìm kiếm thông tin, phân tích dữ liệu và hoàn thành các bài tập học thuật. Nghiên cứu tại Đại học Mở TP. Hồ Chí Minh cho thấy rằng sinh viên đã sử dụng AI để cải thiện hiệu suất học tập chủ động (Nguyễn và cộng sự, 2025).

Thói quen và trải nghiệm AI. Sinh viên ở TP. Hồ Chí Minh đã tích cực sử dụng AI trong quá trình học tập chủ động, tạo ra những thói quen học tập mới và trải nghiệm học tập cá nhân hóa. AI đã giúp sinh viên tiếp cận thông tin nhanh chóng, nhận phản hồi tức thì và cải thiện kỹ năng tự học. Khảo sát cho thấy rằng, sinh viên cảm thấy hài lòng với việc sử dụng AI và tin rằng AI đã giúp họ học tập hiệu quả hơn (Nguyễn và cộng sự, 2025).

Xu thế ứng dụng AI. Xu thế ứng dụng AI trong học tập đang ngày càng phát triển mạnh mẽ và chủ động đối cới sinh viên. Do các trường đại học đã tích cực tích hợp AI vào chương trình giảng dạy và nghiên cứu, tạo ra các khóa học và dự án liên quan đến AI. AI đã được sử dụng để cá nhân hóa lộ trình học tập, tự động hóa quá trình chấm điểm và cung cấp phản hồi tức thì cho sinh viên (Lê và Trần, 2024).

Kỳ vọng ứng dụng AI. Sinh viên ở TP. Hồ Chí Minh kỳ vọng cao về việc ứng dụng AI trong học tập chủ động. Họ mong muốn AI sẽ giúp họ học tập hiệu quả hơn và tạo ra những trải nghiệm học tập mới mẻ (Nguyễn và cộng sự 2025).

Các nhân tố ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến thói quen học tập chủ động của sinh viên các trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh

Nghiên cứu đã phân tích dữ liệu từ kết quả khảo sát 265 sinh viên các trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh, tiến hành kiểm định độ tin cậy thang đo đạt yêu cầu với Cronbach’s Alpha > 0,6. Phân tích EFA đáp ứng tiêu chuẩn, với nhân tố thứ nhất có Eigenvalue là 6,064, giải thích 25,268% phương sai; nhân tố thứ sáu có Eigenvalue là 1,716, giải thích 7,151% phương sai. Tổng cộng, 6 nhân tố này giải thích được 69,687% tổng phương sai của dữ liệu, vượt qua ngưỡng 60%.

Kết quả kiểm định KMO và Bartlett đạt 0,811, vượt qua ngưỡng 0,5. Chi-square là 3247,447 với bậc tự do (df) là 265 và mức ý nghĩa (Sig.) = 0,000 (<0,05), cho thấy ma trận tương quan của các biến khác biệt có ý nghĩa thống kê so với ma trận đơn vị. Các thang đo đáp ứng được các tiêu chuẩn về độ tin cậy.

Kiểm tra mối quan hệ tương quan giữa các biến trong mô hình cho thấy, không có hiện tượng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều < 2. Tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê với Sig. < 0,05 (Bảng). Do đó, phương trình tuyến tính được viết như sau:

Y = – 0,476 + 0,225CSUD + 0,192DKHT + 0,272KNSD + 0,223TQTN + 0,130XTUD + 0,101KVUD

Bảng: Kết quả hồi quy mô hình

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả nghiên cứu

Trong đó:

Nhân tố Kỹ năng sử dụng AI (KNSD): Nhân tố này ảnh hưởng mạnh nhất đến thói quen học tập chủ động của sinh viên với β’ = 0,293. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Akhmad và cộng sự (2023), nhấn mạnh tầm quan trọng của kỹ năng sử dụng công nghệ trong việc hình thành thói quen học tập. Cụ thể, kỹ năng sử dụng máy tính và internet (KNSD1); sử dụng ngoại ngữ và giao tiếp với AI (KNSD2) là những nhân tố nền tảng, quyết định mức độ tiếp cận và sử dụng hiệu quả AI. Khi sinh viên thành thạo các kỹ năng này, họ có xu hướng tích hợp AI vào quy trình học tập chủ động một cách tự nhiên hơn;

Nhân tố Chính sách ứng dụng AI (CSUD): Nhân tố này ảnh hưởng mạnh thứ 2 đến thói quen học tập chủ động của sinh viên với β’=0,272. Kết quả phù hợp với Phan và cộng sự (2024) và Zhai (2023). Cụ thể, biến quan sát Chính sách sử dụng AI(CSUD1), quy định sử dụng AI(CSUD2), quy định về tính minh bạch và đạo đức trong sử dụng AI(CSUD3), và chính sách khuyến khích sử dụng AI (CSUD4) đều phản ánh khung pháp lý và định hướng mà các trường đại học thiết lập để điều chỉnh và khuyến khích việc sử dụng AI trong học tập.

Nhân tố Thói quen và trải nghiệm của sinh viên về AI(TQTN). Ảnh hưởng thứ 3 đến thói quen học tập chủ động với β’ = 0,233. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Akhmad và cộng sự (2023) và TatvaSoft (2023). Cụ thể, Thói quen học tập chủ động (TQTN1), tìm hiểu và nghiên cứu (TQTN2), đọc và trải nghiệm công nghệ (TQTN3), thói quen tư duy sáng tạo (TQTN4) là những khía cạnh quan trọng trong việc hình thành thói quen học tập tích cực. sinh viên đã có sẵn những thói quen này thường dễ dàng tích hợp AI vào quy trình học tập của mình hơn.

Nhân tố Điều kiện hỗ trợ AI(DKHT): Ảnh hưởng thứ 4 đến thói quen học tập chủ động của sinh viên với β’ = 0,205. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Akhmad và cộng sự (2023), Baidoo và Ansah (2023). Các nhân tố đầu tư CSHT cho sử dụng AI(DKHT1), đầu tư hệ thống phần mềm AI(DKHT2), trang bị kiến thức sử dụng AI trong học tập chủ động (DKHT3) và cơ chế quản lý và giám sát việc sử dụng AI(DKHT4) đều là những điều kiện quan trọng để tạo môi trường thuận lợi cho sinh viên ứng dụng AI.

Nhân tố Xu thế ứng dụng AI(XTUD): Ảnh hưởng thứ năm đến thói quen học tập chủ động của sinh viên với β’ = 0,139. Phù hợp với các nghiên cứu của TatvaSoft (2023), Abdullah và cộng sự (2022), Baidoo và Ansah (2023). Cụ thể, Xu thế ứng dụng AI trong học tập (XTUD1), xu thế ứng dụng AI trong nghiên cứu (XTUD2), xu thế ứng dụng AI trong tìm kiếm thông tin (XTUD3), và xu thế ứng dụng AI trong giám sát, đánh giá (XTUD4) đều phản ánh những dòng chảy chính của việc ứng dụng AI trong giáo dục đại học. Khi sinh viên nhận thức được xu thế này, họ có động lực hơn để theo đuổi và phát triển kỹ năng ứng dụng AI.

Nhân tố Kỳ vọng ứng dụng AI(KVUD): Ảnh hưởng thứ 6 đến thói quen học tập chủ động với β’ = 0,117. Mặc dù có mức độ ảnh hưởng thấp nhất, nhưng kết quả này vẫn phù hợp với các nghiên cứu của Akhmad và cộng sự (2023), TatvaSoft (2023). Cụ thể, Kỳ vọng về hiệu quả học tập chủ động (KVUD1), kỳ vọng về hiệu suất học tập chủ động (KVUD2), kỳ vọng thói quen học tập chủ động (KVUD3) và kỳ vọng thói quen nghiên cứu chủ động (KVUD4), là những động lực nội tại quan trọng thúc đẩy sinh viên khám phá và áp dụng AI vào học tập.

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ GIẢI PHÁP

Kết quả nghiên cứu cho thấy, tất cả 6 nhân tố: Kỹ năng sử dụng AI, Chính sách ứng dụng AI, Thói quen và trải nghiệm, Điều kiện hỗ trợ AI, Xu thế ứng dụng AI và Kỳ vọng ứng dụng AI đều có ảnh hưởng thuận chiều và có ý nghĩa tác động đến Thói quen học tập chủ động của sinh viên các trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh. Dựa trên kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả kiến nghị một số nhóm giải pháp sau:

Đào tạo kỹ năng sử dụng AI trong học tập chủ động của sinh viên

Theo kết quả nghiên cứu, Kỹ năng sử dụng AI của sinh viên là nhân tố quan trọng nhất, có tác động mạnh nhất (β’ = 0,293) đến việc thúc đẩy thói quen học tập chủ động của sinh viên, cần được các trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh nói tiêng và Việt Nam nói chung quan tâm. Đào tạo kỹ năng sử dụng AI trong học tập cần thực hiện các giải pháp, gồm: Xây dựng chương trình đào tạo về kỹ năng sử dụng máy tính và internet cho sinh viên; Tổ chức các khóa học ngắn hạn về ngoại ngữ để sinh viên có thể giao tiếp hiệu quả với các công cụ AI; Phát triển hướng dẫn thực hành chi tiết về cách sử dụng các phần mềm AI trong từng lĩnh vực chuyên môn; Tổ chức các workshop đào tạo về kỹ năng ứng xử, học tập chủ động với AI, bao gồm cách đặt câu hỏi hiệu quả, kiểm tra và đánh giá thông tin do AI cung cấp…; Thành lập các câu lạc bộ AI trong trường đại học để tạo môi trường thực hành và trao đổi kiến thức giữa sinh viên. Các giải pháp này cần được triển khai đồng bộ với sự tham gia của giảng viên có chuyên môn về công nghệ thông tin và các chuyên gia AI từ các tổ chức chuyên môn có kinh nghiệm thực tiễn.

Hoàn thiện chính sách ứng dụng AI trong học tập chủ động của sinh viên

Chính sách ứng dụng AI có tác động thứ hai (β’ = 0,272) đến thói quen học tập chủ động của sinh viên các trường đại học trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh. Do vậy, các trường đại học cần: Xây dựng và ban hành chính sách toàn diện về việc sử dụng AI trong học tập, bao gồm các quy định cụ thể về phạm vi sử dụng trong từng môn học; Quy định chi tiết về việc sử dụng AI đối với người học trong các hoạt động như làm bài tập, viết luận văn, thuyết trình và nghiên cứu khoa học; Thiết lập các quy định về tính minh bạch và đạo đức trong sử dụng AI, bao gồm yêu cầu trích dẫn nguồn công khai và mức độ tỷ lệ sử dụng AI trong các báo cáo học tập…; Xây dựng chính sách khuyến khích sử dụng AI đối với sinh viên thông qua các chương trình khen thưởng, ghi nhận và hỗ trợ các dự án ứng dụng AI sáng tạo; và Thành lập các hội đồng giám sát và đánh giá việc triển khai chính sách AI trong toàn trường, với sự tham gia của đại diện sinh viên để đảm bảo tính thực tiễn và hiệu quả của các chính sách.

Tuyên truyền nhằm tăng cường trải nghiệm thói quen ứng dụng AI trong học tập chủ động của sinh viên

Thói quen và trải nghiệm của sinh viên về AI tác động thứ 3 (β’ = 0,233) đến học tập chủ động của sinh viên. Do vậy, các trường đại học cần có các hoạt động tuyên truyền trải nghiệm AI, qua đó thúc đẩy thói quen học tập chủ động của sinh viên, cụ thể như: Tích hợp các công cụ AI vào các hoạt động học tập hàng ngày, từ đó hình thành thói quen học tập chủ động với sự hỗ trợ của AI; Tổ chức các dự án nghiên cứu nhỏ yêu cầu sinh viên sử dụng AI để tìm kiếm, phân tích và tổng hợp thông tin; Khuyến khích sinh viên đọc và trải nghiệm các công nghệ AI mới thông qua các hội thảo, triển lãm và demo công nghệ; Tạo môi trường khuyến khích tư duy sáng tạo bằng cách tổ chức các cuộc thi thiết kế ứng dụng AI giải quyết các vấn đề thực tế; Xây dựng cộng đồng chia sẻ trải nghiệm sử dụng AI trong học tập chủ động giữa các sinh viên, tạo hiệu ứng lan tỏa tích cực. Các hoạt động này cần được tổ chức thường xuyên và đa dạng để phù hợp với nhiều đối tượng sinh viên khác nhau.

Đầu tư cơ sở hạ tầng và điều kiện ứng dụng AI trong học tập chủ động của sinh viên

Đầu tư cơ sở hạ tầng và điều kiện ứng dụng AI có tác động thứ tư (β’ = 0,205) đến học tập chủ động của sinh viên. Do vậy, để thúc đẩy thói quen học tập chủ động thông qua ứng dụng Ai, các trường đại học cần tập trung vào: Đầu tư cơ sở hạ tầng phục vụ việc sử dụng AI, bao gồm hệ thống máy tính hiện đại, mạng internet tốc độ cao và các thiết bị chuyên dụng; Mua bản quyền và cung cấp quyền truy cập miễn phí hoặc giá ưu đãi cho sinh viên đối với các phần mềm AI phục vụ học tập chủ động; Trang bị kiến thức sử dụng AI cho cả giảng viên và sinh viên thông qua các khóa đào tạo bài bản; Thiết lập cơ chế quản lý và giám sát việc sử dụng AI để đảm bảo tính hiệu quả và đạo đức; Xây dựng hệ thống hỗ trợ kỹ thuật 24/7 để giải quyết các vấn đề phát sinh khi sinh viên sử dụng AI. Các điều kiện hỗ trợ này cần được phân bổ đồng đều giữa các khoa và ngành học để đảm bảo mọi sinh viên đều có cơ hội tiếp cận AI trong học tập.

Khuyến khích ứng dụng AI trong học tập chủ động của sinh viên

Dựa vào Xu thế ứng dụng AI, có mức độ ảnh hưởng thứ năm (β’ = 0,139) đến học tập chủ động của sinh viên, các trường đại học cần có các chế độ khuyến khích ứng dụng AI trong học tập chủ động, cụ thể như: Tích hợp AI vào các môn học cốt lõi, biến AI thành công cụ hỗ trợ học tập bắt buộc và hoặc trải nghiệm; Khuyến khích các dự án nghiên cứu khoa học ứng dụng AI, đặc biệt là các nghiên cứu của sinh viên và hoặc có sinh viên tham gia; Tổ chức các buổi chia sẻ kinh nghiệm và hướng dẫn sử dụng AI trong tìm kiếm thông tin học thuật, với sự tham gia của các chuyên gia thông tin và thư viện; Phát triển hệ thống giám sát và đánh giá việc học tập dựa trên AI, giúp sinh viên theo dõi tiến độ và hiệu quả học tập của mình; Tổ chức các sự kiện cập nhật xu hướng công nghệ AI mới nhất và ứng dụng trong giáo dục đại học. Các hoạt động này cần được truyền thông rộng rãi để tạo nhận thức và sự quan tâm từ cộng đồng sinh viên.

Ngoài ra, các trường cần nâng cao Kỳ vọng ứng dụng AI của sinh viên (β’ = 0,117), khai thác đặc điểm riêng của sinh viên thuộc độ tuổi trẻ, rất đam mê tìm tòi và trả nghiệm khoa học công nghệ, đặc đặt thích trải nghiệm nhưng trí thức mới, công nghệ mới mẻ… qua đó thúc đẩy ứng dụng AI trong học tập chủ động, các giải pháp cụ thể gồm: Tổ chức các buổi chia sẻ thành công về việc sử dụng AI để cải thiện hiệu quả học tập chủ động từ các sinh viên tiên phong; Truyền thông về các trường hợp điển hình về cải thiện hiệu suất học tập nhờ ứng dụng AI – Tập trung vào các số liệu và kết quả cụ thể; Xây dựng các chương trình thử nghiệm AI cho sinh viên với mục tiêu hình thành thói quen học tập chủ động; Khuyến khích sinh viên đặt ra các mục tiêu cá nhân liên quan đến việc sử dụng AI trong học tập và nghiên cứu; Tổ chức các hội thảo về tương lai của AI trong giáo dục và nghề nghiệp, giúp sinh viên hiểu rõ giá trị lâu dài của việc làm chủ công nghệ AI. Các hoạt động này cần được thực hiện với thông điệp rõ ràng và nhất quán về lợi ích thực tế mà AI mang lại cho sinh viên.

Tóm lại, mặc dù nghiên cứu đã cung cấp một cái nhìn toàn diện về tình hình ứng dụng AI trong học tập chủ động của sinh viên tại TP. Hồ Chí Minh, phân tích nhân tố, đồng thời đề xuất các giải pháp có cơ sở khoa học để thúc đẩy thói quen học tập chủ động của sinh viên thông qua ứng dụng AI. Điều này không chỉ có ý nghĩa đối với các trường đại học tại TP. Hồ Chí Minh mà còn cung cấp bài học kinh nghiệm cho việc ứng dụng AI trong giáo dục đại học tại Việt Nam nói chung.

Mặc dù nghiên cứu đã nhận diện và phân tích các nhân tố ứng dụng AI trong học tập chủ động của sinh viên các trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh. Nhóm tác giả đề xuất 06 nhóm giải pháp ứng dụng AI thúc đẩy thói quen học tập chủ động của sinh viên các trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam. Tuy nhiên, việc nghiên cứu trên nhiều nhân tố cần nhiều hơn thời gian và sự đầu tư hơn để phân tích đầy đủ thực trạng ứng dụng AI trong học tập chủ động ở các trường đại học TP. Hồ Chí Minh. Và do không có kiến thức chuyên môn, nên nghiên cứu chưa chỉ ra nhân tố liên quan đến việc sử dụng an toàn AI trong họp tập đối với sinh viên. Đây nên là hướng nghiên cứu tiếp theo của nghiên cứu.

Lời cảm ơn: Nghiên cứu này do Trường Đại học Công Thương Thành phố Hồ Chí Minh bảo trợ.

Tài liệu tham khảo:

1. Abdullah, M., Madain, A., and Jararweh, Y (2022). ChatGPT: Fundamentals, applications and social impacts. In 2022 Ninth International Conference on Social Networks Analysis, Management and Security (SNAMS), 1-8, Ieee. DOI: 10.1109/SNAMS58071.2022.10062688

2. Akhmad, H., Muhaimin, M., Bernadus, K.D., Yudha, G.W., Sri, W. and Ade, O. (2023). ChatGPT in higher education learning: Acceptance and use. Computers and Education Artificial Intelligence, 5(3).

3. Baidoo-Anu, D. and Ansah, O.L. (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). DOI:10.61969/jai.1337500.

4. Hải Yên (2025). Ứng dụng AI vào giáo dục đại học tại Việt Nam. https://baotintuc.vn/giao-duc/ung-dung-ai-vao-giao-duc-dai-hoc-tai-viet-nam-20240827160154656.htm

5. Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J. and Anderson, R.E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson Education.

6. Lê, A.V. and Trần, T.N (2024), Tác động của Trí tuệ nhân tạo (AI) đối với hệ thống giáo dục toàn cầu và giáo dục Việt Nam. Tạp chí Khoa học Giáo dục, 20(05), 1-11.

7. Nguyễn, T,T.N., Mai, V.U.N., Nguyễn, H.B.N., Ninh, N.V.N., Nguyễn, T.S., Bùi, N.T.A. (2025). Sự chấp nhận hỗ trợ học tập dựa trên AI và tác động đến kết quả học tập của sinh viên TP. Hồ Chí Minh. https://kinhtevadubao.vn/su-chap-nhan-ho-tro-hoc-tap-dua-tren-ai-va-tac-dong-den-ket-qua-hoc-tap-cua-sinh-vien-tp-ho-chi-minh-30939.html.

8. Phan, T.T.T., Bùi, T.L. and Lê, T.H. (2024). Các yếu tố ảnh hưởng đến việc ưng dụng Chat GPT trong học tập cảu sinh viên khối ngành Kinh tế, Luật. https://kinhtevadubao.vn/cac-yeu-to-anh-huong-den-viec-ung-dung-chat-gpt-trong-hoc-tap-cua-sinh-vien-khoi-nganh-kinh-te-luat-30013.html.

9. TatvaSoft (2023). Công nghệ mới nổi trong Giáo dục. https://www.tatvasoft.com/outsourcing/2022/06/emerging-technologies-in-education.html.

10. Zhai, X (2023). ChatGPT User Experience: Implications for Education. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4312418.