Kinh Tế, Luận Văn Thạc Sĩ, Quản Trị Kinh Doanh, Tài Chính Ngân Hàng

Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo

Posted on by Dichvuluanvan123

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo hay nhất năm 2025 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài: Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo của học viên, sinh viên trường đại học Ngân hàng TP. HCM dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Tên đề tài: Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo của học viên, sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP. HCM.

Nội dung luận văn:

Nội dung luận văn là xác định các yếu tố tác động đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh. Kết quả cho thấy có 5 nhân tố chính tác động đến ý định sử dụng AI, bao gồm: “nhận thức về sự hữu ích”, “nhận thức về sự dễ dàng sử dụng”, “ảnh hưởng xã hội”, “kỳ vọng kết quả thực hiện”, và “sự thuận tiện”. Trong đó, “nhận thức về sự hữu ích” được xem là yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất, chỉ ra rằng sinh viên càng hiểu rõ lợi ích của AI thì sẽ có xu hướng sử dụng AI. Các yếu tố khác như “nhận thức về sự dễ dàng sử dụng”, “tác động xã hội”, “kỳ vọng kết quả”, và “sự thuận tiện” cũng góp phần quan trọng.

Các hàm ý quản trị được đề xuất nhằm khuyến khích việc sử dụng AI hiệu quả hơn, việc này bao gồm tăng cường truyền thông về lợi ích của AI, đơn giản hóa quá trình sử dụng, tạo môi trường xã hội khuyến khích, thiết lập các mục tiêu rõ ràng và dễ đánh giá, đồng thời đảm bảo sự tiện lợi trong việc tiếp cận AI.

Kết quả này cung cấp thông tin hữu ích để nhà trường phát triển các chiến lược tăng cường việc ứng dụng AI trong học tập. Bằng cách tạo điều kiện cho AI trở thành một ứng dụng hữu ích và dễ sử dụng, nhà trường có thể giúp người học cải thiện năng lực và nâng cao năng lực cạnh tranh trong thời kỳ chuyển đổi số.

Từ khóa: Nhận thức sự hữu ích; Nhận thức sự dễ dàng sử dụng; Ảnh hưởng xã hội; Sự thuận tiện; Kỳ vọng kết quả thực hiện.

ABSTRACT Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Thesis title: Factors affecting AI usage intention of student, postgraduate at Ho Chi Minh University of Banking.

Thesis content:

This study focuses on identifying factors influencing the intention to use artificial intelligence (AI) among students at the Banking University of Ho Chi Minh City. The results show five main factors affecting the intention to use AI, including perceived usefulness, perceived ease of use, social influence, performance expectancy, and convenience. Among these, perceived usefulness is considered the most influential factor, indicating that the more students understand the benefits of AI, the more likely they are to use it. Other factors, such as perceived ease of use, social influence, performance expectancy, and convenience, also play significant roles.

Based on the research findings, several management implications are proposed to encourage more effective use of AI. These recommendations focus on enhancing communication about the benefits of AI, simplifying the usage process, creating a socially supportive environment, setting clear and measurable goals, and ensuring convenience in accessing AI.

This study provides valuable insights for the university in developing strategies to promote AI usage in the learning environment. By fostering an environment where AI is seen as a useful and easy-to-use tool, the university can help students improve their skills and enhance their competitiveness in the digital age.

Keyword: Perceived usefulness; Perceived ease of use; Social influence; Expected performance outcomes; Convenience.

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

1.1. Đặt vấn đề

Ngày nay, vai trò quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần khẳng định ở nhiều lĩnh vực, trong đó có là giáo dục. Theo nghiên cứu của Zhang (2020), AI không chỉ cải thiện trải nghiệm học tập mà còn giúp sinh viên có phương thức hiệu quả hơn để tiếp cận kiến thức và linh hoạt hơn thông qua các mô hình học tập tiên tiến. Các mô hình như ChatGPT và Google Gemini đang trở nên phổ biến, giúp người học có thêm các lựa chọn trong xử lý các vấn đề học tập và nghiên cứu. Davis (1989) cũng chỉ ra rằng, sự tiện lợi và lợi ích của các công nghệ mới là yếu tố quan trọng thúc đẩy hành vi tiếp nhận và ứng dụng công nghệ của người dùng. Đặc biệt, khi Covid-19 xuất hiện, khi các lớp học truyền thống bị gián đoạn, AI đã đóng vai trò thay thế, tạo môi trường thuận lời cho công việc dạy và học thông qua trực tuyến được xuyên suốt (Wang và cộng sự, 2021).

Sự thật là AI đã có những ảnh hưởng tích cực trong giáo dục, nhưng các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận AI của sinh viên vẫn cần được nghiên cứu kỹ lưỡng hơn. Venkatesh và cộng sự (2003) nhận định rằng ngoài yếu tố nhận thức về sự hữu ích, những yếu tố như ảnh hưởng xã hội, sự thuận tiện và kỳ vọng kết quả thực hiện cũng đóng vai trò then chốt. Từ đó, việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI của sinh viên trở nên cần thiết, không chỉ để góp phần thúc đảy sự phát triển của giáo dục mà còn để đẩy nhanh sự phát triển AI trong công tác giáo dục tại Việt Nam. Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Học viên, sinh viên của Trường Đại học Ngân hàng TP. HCM là một lực lượng nhân sự trẻ được đào tạo bài bản về nhiều lĩnh vực, đã và chuẩn bị hòa nhập vào thị trường lao động. Lực lượng này sẽ là những người trực tiếp tiếp cận và sử dụng AI trong tương lai. Do đó, việc phân tích những yếu tố có ảnh hưởng đến đến ý định sử dụng AI của học viên, sinh viên Trường Đại học Ngân hàng TP. HCM là vấn đề có ý nghĩa thiết thực, từ kết quả nghiên cứu, nhà trường có thêm tài liệu tham khảo để có chinh sách nâng cao chất lượng đào tạo nguồn nhân lực cho ngành giáo dục và đặc biệt ngành tài chính.

Năm 2024, AI đang rất phổ biến và có các tác động lớn đến lĩnh vực giáo dục, nghiên cứu này lại càng cần thiết hơn bao giờ hết. Nghiên cứu này sẽ chỉ ra những nhân tố có ảnh hưởng đến ý định ý định sử dụng AI của học viên, sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP. HCM, từ đó đề suất các hàm ý quản trị nhằm thúc đẩy ý định sử dụng AI của học viên, sinh viên, từ đó khuyến khích ứng dụng AI trong học tập.

1.2. Tính cấp thiết của đề tài:

1.2.1. Thực trạng sử dụng AI trong giáo dục

Việc học tập hiện nay của học viên, sinh viên được giúp đỡ rất nhiều bởi công nghệ và đặc biệt là AI, có thể kể đến là việc tự học và tìm kiếm tài liệu nghiên cứu, người học có thể tiếp cận và tìm kiếm thông tin một thuận lợi trên không gian mạng Internet, thư viện trực tuyến giúp tạo ra cơ hội truy cập cho mọi người. Một vài công cụ có thể kể đến như Google scholar nơi mà nhà nghiên cứu có thể tìm kiếm các văn bản mang tính học thuật cao. Các công cụ hỗ trợ học tập này không những hỗ trợ tìm kiếm, đưa ra các giải pháp cho vấn đề cần giải quyết mà còn hỗ trợ được nhu cầu học tập mọi lúc mọi nơi (Ilkka, 2018). Ta có thể thấy được tác dụng rõ ràng của việc học tập từ xa và trực tuyến trong khi Covid-19 bùng phát. Công nghệ AI đã có thể hỗ trợ những tài nguyên học tập theo cách cá nhân hóa và hỗ trợ học sinh qua các nền tảng học tập, đặc biệt trong bối cảnh giảng dạy từ xa và học tập qua mạng đã trở nên phổ biến hơn do đại dịch Covid-19 (Wang et al., 2021). Giáo viên và học viên không thể áp dụng cách học tập truyền thống là học tập tại lớp hoặc gặp mặt trực tiếp để trao đổi và học tập, do vậy giải pháp lớp học trực tuyến đã đóng góp đáng kể trong việc này.

Học viên, sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP.HCM đã tiếp cận với việc học tập trực tuyến trong những năm gần đây, nhưng bắt đầu từ năm 2019 khi ảnh hưởng của Covid-19 vào tháng 7/2019 đạt đỉnh điểm và bắt buộc phải áp dụng phong tỏa tới tháng 11/2019 thì việc dạy và học từ xa trở nên thông dụng hơn. Trường Đại học Ngân hàng TP. HCM đã nhanh chóng ứng dụng các nên tảng Zoom, Google classroom,… để học trực tuyến, đây là một động thái phản ứng nhanh thể hiện sự sẵn sàng sử dụng công nghệ của nhà trường trong lĩnh vực học và dạy học. Nhận thấy các ưu thế nổi bậc của việc tổ chức đào tạo trực tuyến như chủ động về lịch học và địa điểm, giảm chi phí điện, nước, giảm thời gian di chuyển cho giảng viên và học viên, sinh viên nên trường Đại học Ngân hàng TP. HCM cho phép học trực tuyến trong chương trình giảng dạy chính thức kể cả sau dịch Covid-19, cụ thể là các lớp học cao học có thể đăng ký và sử dụng 30% số tiết để học trực tuyến. Bên cạnh đó, các công nghệ trên nền tảng trí tuệ nhân tạo đã hỗ trợ tích cực đối với việc học tập như Gemini của Google, ChatGPT của OpenAI đưa ra những phương án và đánh giá các vướng mắc trong học tập trong thời gian ngắn và có tính chính xác cao. Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Buổi tọa đàm lắng nghe phản hồi từ các bên liên quan về mở ngành đại học chính quy ngành Trí tuệ nhân tạo của trường Đại học Ngân hàng TP. HCM đã tổ chức một với mục tiêu vào sáng ngày 14 tháng 05 năm 2024, mục tiêu thảo luận về nhu cầu chuyển đổi số và áp dụng AI trong giảng dạy và học tập. PGS. TS. Nguyễn Đức Trung phát biểu tại buổi tọa đàm: “Tại Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, chúng tôi xây dựng chương trình đào tạo AI toàn diện, kết hợp giữa giáo dục nền tảng và đào tạo chuyên sâu ở bậc đại học. Sinh viên được trang bị kiến thức từ gốc rễ, giúp họ làm chủ và vận dụng AI một cách hiệu quả, thay vì trở thành nô lệ của công nghệ này. Chúng tôi tin rằng, với nền tảng vững chắc và tư duy sáng tạo, sinh viên tốt nghiệp từ chương trình này sẽ có thể dẫn dắt sự phát triển của AI trong tương lai.

Bên cạnh đó Trung tâm Đào tạo từ xa và Tư vấn chuyển giao công nghệ (DTC), Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh (HUB) hiện đang tổ chức khóa học Trí tuệ nhân tạo tạo sinh ứng dụng trong học tập và nghiên cứu để đáp ứng sự đam mê AI và mong muốn ứng dụng nó trong đào tạo và nghiên cứu khoa học của học viên, sinh viên.

Trong năm 2022, Quyết định số 131/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ Phê duyệt Đề án “Tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số trong giáo dục và đào tạo giai đoạn 2022 – 2025, định hướng đến năm 2030” cho thấy sự đầu tư đáng kể nhằm thúc đẩy quá trình đưa công nghệ vào giảng dạy. Nếu nhìn vào mục tiêu tài chính, có thể thấy 4.100 tỷ đồng được chi để nâng cấp cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin cả nước, cho thấy cam kết của Chính phủ trong việc chuyển đổi số ngành giáo dục. So với đầu tư hạ tầng, các chỉ tiêu như 70% trường học tiếp cận mạng internet tốc độ cao và 50 nền tảng học trực tuyến để phát triển hệ sinh thái học tập số cho thấy mục tiêu không chỉ tập trung về nguồn lực tài chính mà còn mở rộng sang phổ cập hạ tầng và đa dạng các hình thức học tập trực tuyến. Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Về đào tạo nhân lực, kế hoạch đề ra 100.000 giáo viên được nâng cao kỹ năng số và 500.000 học sinh, sinh viên được đào tạo về công nghệ thông tin. Con số này có thể so sánh với mục tiêu 30% cơ sở giáo dục triển khai nền tảng quản lý đào tạo (LMS) trực tuyến, hàm ý rằng các nhà quản lý kỳ vọng đội ngũ giáo viên sẽ trở thành nòng cốt để dẫn dắt chuyển đổi, còn học sinh, sinh viên chính là đối tượng thụ hưởng trực tiếp. Đồng thời, mục tiêu 50% cơ sở giáo dục sử dụng công cụ đánh giá học tập số tới năm 2025 phản ánh mong muốn đưa quy trình kiểm tra, đánh giá sang nền tảng số, đối chiếu với xu thế đo lường tự động mà nhiều quốc gia đang áp dụng.

Cùng tinh thần với quyết định trên, Trung tâm Truyền thông và Sự kiện của Bộ Giáo dục và Đào tạo khẳng định Bộ này tiếp tục tổ chức hội nghị, tập huấn về giáo dục kỹ năng công dân số ở cấp tiểu học tại 10 tỉnh, thành phố. Nếu nhìn ở khía cạnh triển khai thực tế, cách làm này khác với đầu tư hạ tầng ở chỗ tập trung vào đào tạo trực tiếp kỹ năng số cho cấp tiểu học, hướng đến tiếp cận sớm và đồng bộ.

Tương tự, khi so sánh với nhiều nội dung chính mà Bộ GD&ĐT đang thúc đẩy, chính sách “Chiến lược phát triển giáo dục và đào tạo” đã bao trùm nhiều phương diện, trong đó có tích hợp AI. Chẳng hạn, “Đưa AI vào chương trình học” khác với đầu tư hạ tầng ở chỗ tập trung thay đổi nội dung giảng dạy, cụ thể là thiết kế các môn học, kỹ năng về AI, học máy, phân tích dữ liệu. Quan điểm này phù hợp với xu thế thị trường lao động đang đòi hỏi nguồn nhân lực có kiến thức sâu về công nghệ.

Bên cạnh đó, trang bị nền tảng hạ tầng công nghệ và quản lý dạy và học bằng ứng dụng AI cũng được khuyến khích triển khai. So với những mục tiêu mang tính chính sách khác, hai hạng mục này hướng đến tính thực tiễn, tạo điều kiện để trường học vận hành AI hiệu quả, theo dõi tiến độ của người học, đánh giá tức thời, và hỗ trợ cá nhân hóa trải nghiệm giáo dục. Mặt khác, những quy định về việc bảo vệ quyền riêng tư cùng tuân thủ quy tắc đạo đức khi tích hợp AI vào giáo dục lại nhấn mạnh khía cạnh an toàn, minh bạch, và đảm bảo quyền riêng tư. Điều này cho thấy, so với việc chỉ mở rộng quy mô hạ tầng, các chính sách còn chú trọng đến tính bền vững và đạo đức trong sử dụng công nghệ.

Đối với Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, các định hướng trên trở nên tương đồng về mặt mục tiêu (chẳng hạn, tích hợp AI vào chương trình đào tạo và nâng cấp hạ tầng), nhưng khác biệt về phạm vi triển khai khi trường có lực lượng người dạy, người học chủ yếu ở cấp đại học và sau đại học. Điều này đồng nghĩa, quy mô áp dụng AI sẽ tập trung hơn vào những dự án học thuật nâng cao, khóa học chuyên sâu, hay nghiên cứu khoa học, thay vì giáo dục kỹ năng cơ bản như bậc tiểu học. Dẫu vậy, sự tương đồng về mục tiêu tích hợp AI và hướng tới chuyển đổi số trong giáo dục rõ ràng được duy trì, chỉ khác nhau về đối tượng, cấp học và cường độ áp dụng. Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

1.2.2. Các vấn đề khi áp dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục

Mặc dù AI mang đến nhiều lợi thế cho việc học, chẳng hạn giúp người học tiếp cận kiến thức nhanh chóng từ đó tiết kiệm thời gian, nhưng khi so sánh giữa ưu điểm và khía cạnh tiêu cực, có thể thấy vẫn tồn tại những vấn đề đáng lo ngại: Trước hết, tính phụ thuộc vào công nghệ có thể tăng cao khi người học lạm dụng AI, dẫn đến giảm tư duy phản biện và giải quyết vấn đề một cách độc lập. Kế đến, mặc dù AI tạo điều kiện cho việc tìm kiếm dữ liệu và phân tích dễ dàng, người dùng lại đứng trước nguy cơ vi phạm đạo đức như gian lận hay xâm phạm quyền riêng tư. Tương tự, khác với tương tác trực tiếp truyền thống, AI có thể làm giảm giao tiếp giữa giảng viên và sinh viên, gây cảm giác thụ động và thiếu gắn kết. Bên cạnh đó, việc triển khai AI cũng đối mặt với rủi ro kỹ thuật, đòi hỏi hạ tầng công nghệ ổn định và kỹ năng xử lý tốt, nếu không sẽ dẫn đến gián đoạn học tập. Cuối cùng, phụ thuộc quá mức vào AI dễ khiến người học đánh mất tư duy sáng tạo, bởi họ thường chỉ dựa vào các gợi ý và phân tích có sẵn, thay vì tự mày mò và nghĩ ra ý tưởng mới.

Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM luôn có định hướng đổi mới, áp dụng công nghệ hiện đại vào giảng dạy và học tập. Để tận dụng tối đa tiềm năng của AI, việc nghiên cứu các yếu tố có tác động đến ý định sử dụng AI của học viên, sinh viên là cấp thiết. Từ đó, nhà trường có thể xây dựng những chính sách, giải pháp phù hợp nhằm thúc đẩy việc ứng dụng AI một cách hiệu quả và bền vững. Xuất phát từ thực tế này, nghiên cứu được thực hiện với đề tài: “Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo của học viên, sinh viên Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM”.

1.2.3. Tính cần thiết về lý thuyết

Tính mới: Ở Việt Nam chưa có nhiều công công bố khoa học về nhân tố tác động đến ý định sử dụng AI của học viên, sinh viên, có thể nhận định rằng đây được xem là chủ đề mới. Do đó, kết quả nghiên cứu này sẽ đóng góp vào nguồn tư liệu tham khảo cho các nghiên cứu trong tương lai. Đồng thời kết quả này cũng góp phần lấp đầy lỗ hổng kiến thức này và bổ sung tài liệu cho các nghiên cứu tương lai.

Tính cấp thiết: Việc xác định các nhân tố có ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI của học viên, sinh viên là rất quan trọng để đưa ra các chiến lược đào tạo phù hợp, giúp học viên, sinh viên ứng dụng AI hiệu quả trong học tập. Về mặt lý thuyết, nghiên cứu này còn thể hiện ở việc nó cung cấp một khung lý thuyết vững chắc để giải thích các dữ liệu có được. Bằng cách dựa trên các lý thuyết nền có sự liên quan như “lý thuyết hành động hợp lý (TPB)” hay “mô hình tiếp nhận công nghệ (TAM)”, chúng ta có thể đi sâu phân tích tại sao các yếu tố như nhận thức về sự hữu ích, dễ sử dụng lại có ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI của sinh viên. Đồng thời, việc xem xét kết quả các công nghiên cứu dựa trên cùng một khung lý thuyết đã được công bố trước đây cũng sẽ giúp chúng ta đánh giá được tính độc đáo và đóng góp của nghiên cứu hiện tại. Nếu thiếu đi một nền tảng lý thuyết vững chắc, chúng ta sẽ chỉ thu thập được những dữ liệu rời rạc và khó đưa ra những kết luận có tính tổng quát và sâu sắc.

Tóm lại, việc nghiên cứu những nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI của học viên, sinh viên là một nghiên cứu giải quyết vấn đề lý luận và thực tiễn. Kết quả này này sẽ bổ sung lý luận về ứng dụng AI vào công tác giáo dục và thúc đẩy việc ứng dụng AI trong lĩnh vực này.

1.3. Mục tiêu của luận văn Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

1.3.1. Mục tiêu tổng quát:

Mục tiêu tổng quá của nghiên cứu này là phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI của học viên, sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP. HCM, giúp học viên, sinh viên nhận thức được ưu thế và rủi ro khi sử dụng AI và đề ra các hàm quản trị nhằm giúp Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM có thêm thông tin để nâng cao hiệu quả khi ứng dụng AI vào công tác giáo dục từ đó có thể khai thác tối đa các lợi ích và kiểm soát các rủi ro của AI.

1.3.2. Mục tiêu cụ thể:

Nghiên cứu nhằm xác định các nhân tố có tác động đến ý định sử dụng AI của học viên và sinh viên tại Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM. Đồng thời, nghiên cứu cũng đo lường mức độ tác động của từng nhân tố để hiểu rõ các yếu tố thúc đẩy hoặc cản trở quá trình chấp nhận AI trong môi trường giáo dục. Trên cơ sở kết quả phân tích, nghiên cứu đề xuất các hàm ý quản trị giúp nhà trường có thêm thông tin nhằm nâng cao khả năng ứng dụng AI vào giảng dạy và học tập, đồng thời hạn chết các nguy cơ có thể phát sinh khi triển khai công nghệ này.

1.4. Câu hỏi nghiên cứu

Để hoàn thành các mục tiêu nghiên cứu, luận văn này sẽ đáp các câu hỏi sau:

Những nhân tố nào ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI, cụ thể là các công cụ ChatGPT và Gemini, của học viên và sinh viên Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM?

Mức độ tác động của những nhân tố này đối với ý định sử dụng AI của học viên và sinh viên tại trường ra sao?

Dựa trên kết quả nghiên cứu, những hàm ý quản trị nào có thể được đề xuất để hỗ trợ việc ứng dụng AI vào giảng dạy và học tập một cách hiệu quả? Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

1.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.5.1. Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Là các nhân tố có tác động đến ý định sử dụng AI (công cụ ChatGPT của OpenAI và Gemini của Google) của học viên, sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP. HCM.

Đối tượng khảo sát: Là học viên cao học, sinh viên đại học tại trường Đại học Ngân hàng TP.HCM.

1.5.2. Phạm vi nghiên cứu

Phạm vi nội dung: Nghiên cứu về các nhân tố có tác động đến ý định sử dụng AI của học viên, sinh viên tại trường Đại học Ngân hàng TP. HCM.

Phạm vi thời gian: Triển khai thực hiện trong 06 tháng (từ 03/2024 đến 09/2024).

Thời gian khảo sát: thực hiện trong 8 tuần (03/2024 – 04/2024).

1.6. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu (PPNC) định tính và định lượng được kết hợp thực hiện để hoàn thành mục tiêu nghiên cứu, cụ thể thực hiện như sau:

1.6.1. Phương pháp nghiên cứu định tính

Tham khảo những mô hình đã được công bố và lý thuyết trước đây ở Việt Nam và quốc tế về những nhân tố có ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI và áp dụng thực tiễn tại trường Đại học Ngân hàng TP. HCM.

Tổ chức phỏng vấn với chuyên và gia phỏng vấn sâu với một số học viên, sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP. HCM để thu thập thông tin chi tiết về quan điểm, trải nghiệm và cảm xúc của họ về AI.

1.6.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng

Xây dựng mẫu khảo sát dựa trên những tìm hiểu ở phần nghiên cứu định tính.

Tổ chức khảo sát bằng cách gửi bảng khảo sát (các câu hỏi) tới học viên, sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP. HCM thông qua địa chỉ email mà nhà trường cung cấp khi học sinh, sinh viên bắt đầu nhập học.

Sử dụng phần mềm SPSS để tổng hợp, phân tích kết quả khảo sát. Phần mềm SPSS sẽ giúp đánh giá thang đo thông qua phân tích hệ số tin cậy (Cronbach’s Alpha) nhằm cho biết các biến quan sát của các nhân tố cần đánh giá có đáng tin cậy hay không, phân tích nhân tố khám phá EFA để loại bỏ các biến không cần thiết trong MHNC và rút gọn tập hợp biến quan sát cần nghiên cứu từ đó giảm được thời gian và công việc cho tác giả khi thực hiện đề tài. Sau đó là thực hiện phân tích hồi quy để biết mức độ đóng góp của các nhân tố trong MHNC và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu từ đó đề xuất các hàm ý quản trị.

1.7. Đóng góp của đề tài Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Kết quả này có đóng góp về cả khía cạnh học thuật và thực tiễn.

1.7.1. Về khía cạnh học thuật

Kết quả của luận văn này sẽ góp phần làm phong phú thêm lý thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng của con người đối với một sản phẩm hoặc dịch vụ mới. Kết quả này sẽ cho chúng ta cái nhìn tổng quát hơn về các nhân tố có ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI của học viên, sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP. HCM, có thể bao gồm cả những nhân tố chưa được nghiên cứu trước đây. Bên cạnh đó kết quả này còn giúp làm rõ hơn về mối quan hệ giữa các nhân tố này.

1.7.2. Về khía cạnh thực tiễn

Kết quả của luận văn này sẽ giúp: ban lãnh đạo nhà trường rõ hơn về mong cầu của học viên, sinh viên trong việc sử dụng AI trong vào học tập và nghiên cứu; các thầy cô có các định hướng mới để xây dựng chương trình đào tạo cũng như ứng dụng AI giảng dạy; học viên, sinh viên hiểu hơn về các lợi ích và rủi ro trong việc áp dụng AI vào học tập, từ đó có các quyết định sử dụng AI một cách phù hợp.

1.8. Kết cấu của luận văn

Luận văn này bao gồm 5 chương và mục tiêu của từng phần như sau:

Chương 1: Tổng quan về đề tài nghiên cứu

  • Giới thiệu tổng quan về vấn đề nghiên cứu
  • Nêu rõ lý do chọn đề tài và tầm quan trọng của nghiên cứu
  • Xác định mục tiêu và giả thuyết nghiên cứu
  • Giới thiệu phương pháp nghiên cứu sử dụng
  • Tóm tắt nội dung các chương tiếp theo
  • Cung cấp kiến thức nền tảng về vấn đề nghiên cứu
  • Giới thiệu các khái niệm, lý thuyết và nghiên cứu liên quan
  • Xác định các khoảng trống kiến thức và lý do cần nghiên cứu
  • Miêu tả chi tiết phương pháp nghiên cứu
  • Nêu rõ đối tượng nghiên cứu, công cụ và quy trình thu thập dữ liệu
  • Đảm bảo tính khoa học và khách quan của nghiên cứu
  • Trình bày và phân tích dữ liệu một cách rõ ràng và logic
  • Kiểm tra giả thuyết nghiên cứu và đưa ra kết luận
  • Giải thích ý nghĩa của kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị

  • Tóm tắt những kết quả chính của nghiên cứu
  • Đánh giá đóng góp của nghiên cứu cho lĩnh vực
  • Đề xuất hàm ý quản trị hoặc hướng nghiên cứu tiếp theo

1.9. Tóm tắt chương 1 Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Chương 1, vấn đề và lý do chọn đề tài đã được đưa ra bằng việc cho thấy sự cấp thiết của nghiên cứu. Chương 1 cũng đề cập các mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu cùng các phương pháp thực hiện sẽ được dùng trong đề tài nhằm đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI của học viên, sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP. HCM. Đồng thời, chương này cũng làm rõ các đóng góp về học thuật, thực tiễn và phác họa bố cục dự kiến của đề tài.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

2.1. Cơ sở lý thuyết

2.1.1. Khái niệm về trí tuệ nhân tạo

Theo Duan và cộng sự (2019), AI là một phát minh mang tính đột phá và là đòn bẩy giúp việc số hóa trong tổ chức trở nên nhanh và hiệu quả hơn, tạo ra sự phát triển vượt trội so với thập kỷ trước. AI làm cho máy móc hoạt động một cách có ý thức, ý nghĩa của cụm từ có ý thức ở đây có thể được hiểu là nâng cao hiệu suất vận hành và các chức năng hoạt động một cách chính xác hơn.

UNESCO (2020) định nghĩa AI là những hệ thống công nghệ về mặt thông tin tiếp nhận và xử lý thông tin theo một cách có trí tuệ.

AI được phát triển từ giữa thế kỷ 19 và ngày càng ngày càng được biết đến rộng rãi trong những năm gần đây. Mục đích chính của AI là để hỗ trợ con người (Anderson và Rainie, 2018) bằng cách thực hiện những công việc có tính chất tỉ mỉ và có chu kỳ mà trước đây những việc này phải được thực hiện bởi con người nhưng giờ đây đã có thể được thay thế bằng máy móc (Goh và cộng sự, 2019). Theo Bughin và cộng sự (2017), AI giúp cải thiện 50% hiệu quả của việc phân loại sản phẩm, lượng hàng tồn kho giảm 20% và những nhà bán lẻ áp dụng các công cụ AI vào bán hàng thì cho thấy một mức tăng 30% doanh thu. Bên cạnh đó, AI cũng áp dụng trong lĩnh vực giáo dục. AI có khả năng hỗ trợ nghiên cứu, lưu trữ dữ liệu và gợi ý tìm kiếm liên quan đến đề tài quan tâm trong giáo dục (George, 2020). Hai công cụ AI phổ biến, được sử dụng rộng rãi hiện nay là Gemini và ChatGPT với sự sẵn có và hoàn toàn miễn phí khi sử dụng từ máy tính và điện thoại.

Gemini của Google là một mô hình ngôn ngữ lớn. Gemini được đào tạo trên một tập dữ liệu khổng lồ gồm văn bản và mã, bao gồm sách, bài báo, mã nguồn và các cuộc trò chuyện trên mạng xã hội.

ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ lớn được phát triển bởi OpenAI. ChatGPT cũng được đào tạo trên một tập dữ liệu khổng lồ gồm văn bản và mã. Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Gemini và ChatGPT có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ tương tự như sau:

Tạo văn bản: Gemini và ChatGPT có khả năng tạo ra bài văn chất lượng cao, do đó, có thể dùng cho các công việc khác nhau như viết bài báo, sáng tác thơ ca, hay viết kịch bản.

Dịch ngôn ngữ: Gemini và ChatGPT tỏ ra rất ưu việt trong dịch ngôn ngữ, giúp xóa bỏ các rào cản ngôn ngữ và tạo điều kiện cho giao tiếp toàn cầu.

Đưa ra các câu trả lời: Gemini và ChatGPT đưa ra các câu trả lời cho những câu hỏi khá chính xác và có đủ dữ kiện.

Sáng tạo: Gemini và ChatGPT có khả năng sáng tạo nội dung mới, chẳng hạn như viết truyện, sáng tác nhạc, hay vẽ tranh.

2.1.2. Lợi ích của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo

Năm 2024 đánh dấu sự bùng nổ của AI trong nhiều ngành nghề, nổi bậc là trong việc học và cải thiện hiệu suất công việc. AI cho thấy những ưu thế vượt bậc, giúp các trải nghiệm được cá nhân hóa, tăng hiệu quả công việc, mở ra nhiều cơ hội cho mọi người có được lộ trình đào tạo tốt, học nhiều kỹ năng mới và tăng cường sự hợp tác.

AI tạo ra những mô hình học tập phù hợp với nhu cầu và khả năng học và nghiên cứu của từng học viên, sinh viên, từ đó nâng cao hiệu quả tiếp thu kiến thức. Hệ thống đề xuất bài tập, chatbot giải đáp thắc mắc, trợ lý ảo hỗ trợ học tập là những ví dụ điển hình cho ứng dụng của AI trong giáo dục.

Trong lĩnh vực công việc, AI tự động hóa các tác vụ có tính chu kỳ, giải phóng con người khỏi những công việc nhàm chán, tốn thời gian, giúp họ tập trung vào những nhiệm vụ cần sự sáng tạo và kỹ năng cao hơn. Chatbot hỗ trợ khách hàng, robot tự động hóa quy trình sản xuất, hệ thống phân tích dữ liệu là những minh chứng cho sự thay đổi mạnh mẽ do AI mang lại.

AI còn giúp mở ra nhiều cơ hội tiếp cận chương trình học tập cho mọi người, bất kể họ ở đâu hay có hoàn cảnh như thế nào. Các khóa học trực tuyến, hệ thống giáo dục từ xa, các chương trình học tập dành cho người khuyết tật là những ví dụ điển hình. AI hỗ trợ nhân loại học tập và phát triển những năng lực mới cần cho công việc trong tương lai, như khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, học máy, robot học.

Bên cạnh đó, AI còn tăng cường sự hợp tác và cộng tác giữa con người với nhau. Các nền tảng học tập trực tuyến, công cụ cộng tác trực tuyến, hệ thống quản lý dự án là những ví dụ cho thấy AI giúp con người kết nối, chia sẻ dữ liệu và làm việc hiệu quả hơn.

Nhân loại có thể mong đợi nhiều ứng dụng mới và sáng tạo hơn từ sự phát triển của AI trong tương lai, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống và thúc đẩy sự phát triển của xã hội.

Ứng dụng AI vào nghiên cứu của luận văn không chỉ được xem như một công cụ học tập mà còn cho thấy sự hữu ích trong việc cá nhân hóa trải nghiệm của người học. Các mô hình ngôn ngữ như ChatGPT của OpenAI và Gemini của Google được cho là những công cụ mạnh mẽ trong việc đưa ra các dữ liệu tức thời, hỗ trợ công việc học và nghiên cứu bằng cách cung cấp dữ liệu chính xác chính xác. Nghiên cứu của Weiwei Zhang (2020) chỉ ra rằng các công cụ AI này có khả năng giúp tối ưu hóa quá trình học tập, qua đó tăng cường nhận thức về lợi ích và việc dễ dàng tiếp cận, hai nhân tố chính có tác động đến ý định sử dụng AI. Việc phân tích các đặc trưng này trong mô hình nghiên cứu giúp nhấn mạnh khả năng của AI trong việc nâng cao trải nghiệm học tập, đặc biệt là trong các trường hợp sinh viên cần tiếp cận nhanh chóng và hiệu quả với nguồn tài liệu học thuật.

2.1.3. Tốc độ phát triển của trí tuệ nhân tạo Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Sự phát triển mạnh mẽ của khoa học công nghệ trong thời gian gần đây, đặc biệt là sự phát triển mạnh mẽ của các công nghệ như điện toán đám mây, dữ liệu lớn, học máy và deep learning, đã tạo nền tảng vững chắc cho sự tiến bộ vượt bậc của trí tuệ nhân tạo (AI). Những nền tảng này không chỉ giúp các thuật toán AI hoạt động chính xác mà còn cho phép xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, mở ra khả năng tận dụng AI trong nhiều ngành nghề, từ y tế đến giáo dục, tài chính và sản xuất.

Đối với y tế, AI đang ngày càng cho thấy khả năng mạnh mẽ trong việc hỗ trợ chẩn đoán bệnh, đề xuất các phương pháp trị liệu mới, cũng như tăng cường tính chính xác của các thủ thuật y khoa. Các thuật toán AI, khi kết hợp với dữ liệu y tế lớn, giúp các bác sĩ đưa ra quyết định nhanh và chính xác, từ đó chất lượng dịch vụ y tế được nâng cao và thời gian điều trị được rút ngắn. Trong khi đó, trong lĩnh vực tài chính, AI được sử dụng để đưa ra các nhận định về rủi ro và phát hiện gian lận, tối ưu hóa chiến lược quản lý tài sản, giúp các tổ chức tài chính có những quyết định đầu tư tối ưu.

AI cũng đang góp phần thay đổi mạnh mẽ ngành sản xuất. Cụ thể, AI giúp tự động hóa các công việc có tính chu kỳ, giảm thiểu sai sót và tăng hiệu suất sản xuất. Hơn nữa, khả năng dự đoán bảo trì của AI giúp các doanh nghiệp giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động của máy móc, từ đó giảm chi phí và nâng cao suất sản xuất. Tương tự, trong lĩnh vực giao thông, AI giúp triển xe tự lái, tối ưu hóa việc quản lý giao thông và điều phối lộ trình, góp phần giảm ùn tắc và tai nạn giao thông, nâng cao an toàn và hiệu quả trong việc di chuyển.

Bên cạnh đó, trong giáo dục, AI cho thấy giá trị của mình trong việc cá nhân hóa trải nghiệm học tập, giúp đỡ giáo viên trong đào tạo và đánh giá đào tạo một cách chính xác. Các công cụ AI giúp tạo ra các chương trình học tập phù hợp với từng cá nhân và giảm bớt sự chênh lệch trong quá trình giáo dục. Trong nông nghiệp, AI hỗ trợ không chỉ trong việc quản lý cây trồng, mà còn đưa ra các dự đoán ít sai lệch về thời tiết, giúp tối ưu hóa trồng trọt và tăng năng suất nông nghiệp.

Có thể thấy AI đang mang lại những thay đổi lớn trong cách thức chúng ta làm việc, nâng cao hiệu quả công việc, tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời mở rộng cơ hội tiếp cận dịch vụ cho mọi người. Những ứng dụng này, đặc biệt trong y tế, giáo dục và tài chính, đang giúp nâng cao chất lượng cuộc sống và hỗ trợ tích cực vào sự phát triển bền vững của cộng đồng.

2.1.4. Mô hình lý thuyết hành động hợp lý (TRA)

Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) được đề xuất bởi Martin Fishbein và Icek Ajzen vào năm 1975. TRA cho rằng con người là những cá nhân suy nghĩ thấu đáo và cân nhắc các hậu quả trước khi hành động. Do đó, ý định hành vi của họ sẽ tác động đến hành vi, giai đoạn trước đó thì thái độ với hành vi và chuẩn mực chủ quan sẽ có tác động lên ý định hành vi.

Hình 2.1: Mô hình lý thuyết hành động hợp lý (TRA) Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Để giải thích xu hướng hành vi con người, lý thuyết TRA được phát triển, theo lý thuyết này ý định hành vi sẽ ảnh hưởng lên hành vi. Thái độ đối với hành vi thể hiện sự đánh giá của cá nhân lên một hành vi cụ thể, yếu tố chuẩn mực chủ quan cho thấy về sự kỳ vọng của xã hội lên hành vi của của con người. Hai nhân tố này ảnh hưởng và hình thành lên ý định hành vi. Khi cá thể có thái độ càng tốt đối với hành vi và nhận được sự kỳ vọng cao từ xã hội sẽ giúp hình thành ý định hành vi mãnh liệt hơn, góp phần lớn để dẫn tới một hành vi. Lý thuyết TRA còn xem xét đến khía cạnh cảm xúc của mỗi người khi hành vi được thực hiện và những đánh giá của xã hội lên hành vi cá nhân cũng là những nhân tố hình thành quyết định thể hiện hành vi đó.

TRA là nền tảng lý luận giải thích hành vi sử dụng AI của học viên, sinh viên dựa trên thái độ cá nhân và ảnh hưởng xã hội.

2.1.5. Mô hình lý thuyết hành vi dự định (TPB)

Nền tảng của lý thuyết hành vi dự định (TPB) là lý thuyết TRA vào năm 1991 bởi Ajzen. TPB cho rằng thái độ đối với hành vi, chuẩn mực chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi là nhân tố ảnh hưởng đến ý định hành vi, và ý định hành vi sẽ ảnh hưởng đến hành vi.

Hình 2.2: Mô hình lý thuyết hành vi dự định (TPB)

Lý thuyết hành vi dự định TPB được hình thành từ nền tảng là lý thuyết TRA. Trong đó, với sự hạn chế của TRA là chưa xem xét đến ý thức trong việc kiểm soát hành vi của cá nhân, thực tế thì ý thức này có thể có ảnh hưởng lớn đến ý định hành vi và việc hình thành hành vi. Cũng giống như TRA, mục đích của TPB là để dự đoán hành vi trong một bối cảnh cụ thể và giải thích lý do đằng sau hành vi, ngoài ra TPB còn có thể dùng để chuyển đổi hành vi bằng cách ảnh hưởng vào các yếu tố quyết định ý định từ đó thay đổi hoàn toàn hành vi.

TPB giải thích vi sử dụng AI của sinh viên phụ thuộc vào:

  • Thái độ đối với AI
  • Ảnh hưởng xã hội (bạn bè, giáo viên khuyên dùng AI)
  • Mức độ tự tin khi dùng AI

2.1.5 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) là mô hình lý thuyết được sử dụng để dự đoán và giải thích mức độ chấp nhận một hệ thống thông tin của người dùng. Nền tảng này này được phát triển bởi Fred Davis (1986), dựa trên nền tảng là lý thuyết TRA. Lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM) gồm ba nhân tố chính là nhận thức về sự dễ dàng trong sử dụng, nhận thức về sự tính hữu ích và quan điểm việc ứng dụng.

Hình 2.3: Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)

Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) được công nhận và sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về việc chấp nhận sử dụng một công nghệ mới. Davis (1989) định nghĩa rằng nhận thức về sự dễ sử dụng là việc người ta cảm thấy sử dụng một hệ thống cụ thể một cách dễ dàng, nhận thức về sự hữu ích là việc người ta tin vào việc áp dụng một hệ thống sẽ giúp họ cải thiện mức độ hoàn thành công việc. Mô hình này còn cho rằng nhận thức về việc dễ sử dụng nhận thức và sự hữu ích có tác động trực tiếp tới thái độ đối với việc sử dụng và thái độ đối với việc sử dụng sẽ ảnh hưởng trực tiếp tới ý định sử dụng công nghệ là yếu tố then chốt để dự đoán xu hướng hành vi áp dụng công nghệ.

TAM giải thích việc chấp nhận AI, dựa trên hai yếu tố:

  • Tính hữu ích nhận thức – AI giúp học hiệu quả hơn?
  • Nhận thức về việc dễ sử dụng – AI có dễ dùng không?

Từ các lý thuyết nền tảng đã nêu (TRA, TPB, TAM), có thể thấy một số yếu tố then chốt thường xuất hiện khi giải thích vì sao người ta đồng ý hay từ chối một công nghệ:

  • Nhận thức sự hữu ích.
  • Nhận thức sự dễ dàng sử dụng.
  • Ảnh hưởng xã hội.
  • Kỳ vọng kết quả thực hiện.
  • Sự thuận tiện. Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Trong bối cảnh Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM đưa AI vào chương trình dạy – học, nghiên cứu xác định năm yếu tố cốt lõi có ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI của sinh viên, học viên. Trước hết, Nhận thức sự hữu ích phản ánh niềm tin rằng AI có thể cải thiện hiệu suất học tập, rút ngắn thời gian làm bài và hỗ trợ tìm kiếm tài liệu. Kế tiếp, Nhận thức sự dễ dàng sử dụng cho thấy người học cảm thấy AI không có những yêu cầu quá phức tạp hay thiết bị công nghệ cao cấp. Về mặt tác động xã hội, đây là ảnh hưởng từ bạn bè, giảng viên, nhà trường và cộng đồng, khuyến khích hoặc dẫn dắt người học tiếp cận AI. Mặt khác, Kỳ vọng kết quả thể hiện mong muốn rõ ràng về những lợi ích cụ thể, chẳng hạn điểm số cao hơn, chất lượng bài nghiên cứu tốt hơn hoặc cơ hội việc làm rộng mở. Cuối cùng, Sự thuận tiện liên quan đến hạ tầng có dễ tiếp cận hay không và chính sách hỗ trợ phù hợp, giúp sinh viên, học viên chủ động trong việc sử dụng AI. Khi những nhận thức tích cực này được hội tụ, ý định áp dụng AI trong quá trình học tập của người học sẽ được thúc đẩy mạnh mẽ.

Từ các lý thuyết nền tảng và điều kiện thực tế tại Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, nghiên cứu chọn lọc năm yếu tố độc lập để giải thích ý định sử dụng AI (biến phụ thuộc). Khung lý thuyết này giúp định hướng xây dựng mô hình nghiên cứu, từ đó đặt ra các giả thuyết nghiên cứu: nhận thức sự hữu ích, nhận thức sự dễ dàng sử dụng, ảnh hưởng xã hội, kỳ vọng kết quả thực hiện và sự thuận tiện có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng AI.

Tiếp theo luận văn sẽ tiếp tục trình bày mô hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết cụ thể để thực hiện kiểm định bằng nghiên cứu định lượng.

2.2. Ý định sử dụng AI của học viên, sinh viên Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

2.2.1. Khái niệm ý định

Fishbein và Ajzen (1977) cho rằng khả năng chủ quan của con người về một hành vi cụ thể là ý định.

2.2.2. Mô hình ra quyết định

Theo Philip Kotler (2003) quyết định được đưa ra nhằm để giải quyết một sự việc hoặc một nhu cầu cụ thể. Việc ra quyết định được hình thành theo một quy trình có năm bước:

Hình 2.4: Mô hình ra quyết định

Bước 1: Nhận thức vấn đề

  • Giai đoạn này bắt đầu khi người tiêu dùng nhận ra rằng họ có một nhu cầu hoặc mong muốn chưa được đáp ứng.
  • Họ bắt đầu cảm nhận được việc này bởi các yếu tố nội tại (như cảm giác đói) hoặc bên ngoài (như quảng cáo).

Bước 2: Tìm kiếm thông tin

  • Sau khi nhận thức được vấn đề, người ta sẽ bắt đầu tìm kiếm dữ liệu giúp họ chọn lựa các sản phẩm tương thích.
  • Thông tin có thể được tiếp cận từ nhiều nguồn khác nhau như bạn bè, gia đình, internet, hoặc các kênh truyền thông.

Bước 3: Đánh giá các lựa chọn

  • Sau khi thu thập thông tin, người dùng sẽ xem xét các lựa chọn thay thế có thích hợp với mong cầu của họ hay không.
  • Họ sẽ so sánh các sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên các tiêu chí như giá cả, chất lượng, tính năng, và thương hiệu.

Bước 4: Quyết định mua hàng Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

  • Sau khi cân nhắc người dùng sẽ đưa ra quyết định mua hàng.
  • Quyết định này có khả năng chịu tác động từ những nhân tố khác nhau như giá cả, tính sẵn sàng của sản phẩm, và các yếu tố tâm lý.

Bước 5: Hành vi sau mua

  • Các đánh giá mức độ hài lòng với sản phẩm hoặc dịch vụ sẽ được đưa ra.
  • Nếu hài lòng, sản phẩm hoặc dịch vụ đó trong tương lai sẽ được mua lại và giới thiệu nó cho người khác.

Áp dụng mô hình ra quyết định của Philip Kolter (2003) có thể thấy ý định sử dụng AI được sinh ra khi học viên, sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP. HCM hình thành ý thức về nhu cầu, rồi họ bắt đầu tìm hiểu về AI, sau khi có đủ dữ liệu và đưa quyết định sử dụng AI và tiếp tục hoặc dừng sử dụng AI cho những lĩnh vực khác trong cuộc sống.

2.3. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu

2.3.1. Nghiên cứu trong nước

Nguyễn Thị My My (2022) đã kết luận rằng những yếu tố có ảnh hưởng đến việc sử dụng AI của người đi làm trong các doanh nghiệp tại Đà Nẵng, có 5 nhân tố có tác động đến quyết định sử dụng AI qua số liệu từ 300 mẫu khảo sát, sau khi làm sạch số phiếu thu về, có 280 mẫu đạt yêu cầu. Kết quả cho thấy 5 yếu tố này bao gồm: nhận thức sự dễ dàng sử dụng; nhận thức sự đổi mới; ảnh hưởng xã hội; kỳ vọng kết quả thực hiện; sự thuận tiện. Kết quả này làm tiền đề cho các nghiên cứu sau nhằm phát hiện ra các yếu tố mới có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng AI của nhân viên tại các công ty, doanh nghiệp. Và cũng đồng đề xuất 3 điểm nhằm cải thiện việc sử dụng AI cho nhân viên của các công ty, doanh nghiệp bao gồm tổ chức đào tạo về sử dụng AI, ưu tiên các phần mềm dễ dàng sử dụng, tăng cường nhận thức về đổi mới cho nhân viên và ảnh hưởng của những người xung quanh có ảnh hưởng rất lớn đến việc sử dụng AI của nhân viên.

Hình 2.5: Mô hình nghiên cứu của Nguyễn Thị My My (2022)

Đặng Lê Hiển (2020) đã nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng công nghệ AI vào việc học của sinh viên Hà Nội, nghiên cứu đã kiểm tra mô hình gồm tám giả thuyết được xây dựng từ ba biến độc lập là thái độ lạc quan với công nghệ, nhận thức sự đổi mới và nhận thức sự khó chịu, cùng hai biến phụ thuộc là nhận thức sự dễ dàng sử dụng và nhận thức sự hữu ích bằng cách thực hiện khảo sát trực tuyến và thu được 192 mẫu đủ điều kiện là các phản hồi của bảng câu hỏi từ sinh viên của các trường Đại học ở Việt Nam như Đại học Kinh Tế Quốc Dân, Học Viện Ngân hàng,… Sau đó dùng phần mềm SPSS 22.0 và AMOS 22.0 để thực hiện kiểm định mô hình. Kết quả cho rằng ý định sử dụng công nghệ AI của sinh viên tại Hà Nội là khá cao, sinh viên cũng có cái nhìn khả quan về công nghệ mới nói chung và trí tuệ nhân tạo nói riêng, thêm vào đó kết quả cũng chỉ ra rằng tính mới của công nghệ không đồng nghĩa với việc dễ dàng sử dụng và loại bỏ các ý kiến phổ biến cho rằng công nghệ càng mang nhiều tính năng thì càng hữu ích. Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Hình 2.6: Mô hình nghiên cứu của Đặng Lê Hiển (2020)

Phạm Minh và Bùi Ngọc Tuấn Anh (2020) đã chỉ ra các yếu tố có tác động đến ý định tham gia E-Learning từ quan điểm của người dạy. Kết hợp các lý thuyết nền là lý thuyết TRA, mô hình TAM và ý định hành vi sử dụng, lược khảo các mô hình nghiên cứu trước đây để đề xuất MHNC gồm có ba yếu tố độc lập là nhận thức về sự hữu ích, nhận thức về sự dễ dàng sử dụng và lòng tin tác động lên hai yếu tố phụ thuộc là thái độ sử dụng và ý định sử dụng. Qua khảo sát 232 giảng viên tại các trường đại học tại Việt Nam, sau đó phân tích kết quả khảo sát (kiểm định Cronbach’s Alpha), đánh giá độ tin cậy, chỉ số AVE và phân tích mô hình SEM cho biết nhân tố thái độ tác động mạnh nhất đến ý định tham gia giảng dạy E-learning, tiếp đến là nhận thức sự hữu ích và đề suất cải thiện thái độ và ý thức về lợi ích của giảng viên để phát triển và khuyến khích họ tham gia vào giảng dạy E-learning.

Hình 2.7: Mô hình nghiên cứu của Phạm Minh và Bùi Ngọc Tuấn Anh (2020)

Nghiên cứu của Huỳnh Thị Minh Châu (2020) về việc ứng dụng mô hình sẵn sàng chấp nhận công nghệ (TRAM) để nghiên cứu các yếu tố có tác đông lên ý định sử dụng mobile video trong học tập trực tuyến. MHNC gồm có ba biến là nhận thức về tính dễ dàng áp dụng, ý thức về tính hữu ích và sự sẵn sàng công nghệ tác động đến ý định sử dụng công nghệ. MHNC được kiểm định bằng cách thu thập bảng khảo sát từ 182 sinh viên Trường Đại học Bách Khoa TP. HCM, sau đó sử dụng phần mềm SPSS và AMOS, thực kiểm định Cronbach’s Alpha, CFA và SEM. Kết quả là những người học có xu hướng sử dụng mobile video được tác động mạnh mẽ bởi yếu tố nhận thức sự hữu ích và nhận thức về việc dễ dàng áp dụng, sự dễ dàng sử dụng. Kết quả này cũng ủng hộ cho hướng nghiên cứu tiếp theo như việc ứng dụng các yếu tố có ảnh hưởng khác vào nghiên cứu như ảnh hưởng xã hội, các điều kiện hỗ trợ, …

Hình 2.8: Mô hình nghiên cứu của Huỳnh Thị Minh Châu (2020)

Dương Thị Hải Phương (2012) nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng trên địa bàn thành phố Huế. Lý thuyết nền tảng lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM) và tham khảo các công bố trong quá khứ. Tác giả này đã khảo sát 150 khách hàng trên địa bàn Tp. Huế, kết được sử dụng để đề xuất các biện pháp để tăng ý định tiêu dùng trực tuyến. MHNC gồm năm nhân tố bao gồm nhận thức về tính rủi ro, nhận thức về tính hữu ích, nhận thức về việc dễ dàng sử dụng, thuộc tính công ty và kinh nghiệm của khách hàng tác động lên ý định hành

Kết quả công bố cho biết tất cả các yếu tố thuộc tính công ty, nhận thức sự dễ dàng sử dụng, nhận thức sự hữu ích và kinh nghiệm của khách hàng đều có ảnh hưởng tích cực lên ý định hành vi.

Hình 2.9: Mô hình nghiên cứu của Dương Thị Hải Phương (2012) Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Theo Thu, C. H., Bang, H. C., & Cao, L. (2023) nghiên cứu về việc tích hợp ChatGPT vào hệ thống giáo dục trực tuyến tại Việt Nam. Nghiên cứu này là đánh giá cơ hội và thử thách của việc ứng dụng ChatGPT vào lĩnh vực trường giáo dục trực tuyến. Việc tích hợp ChatGPT có khả năng cải thiện trải nghiệm học thông qua việc đưa ra những câu trả lời phản hồi và hướng dẫn phù hợp cho từng cá nhân, giúp học sinh tiếp cận thông tin nhanh và đúng. Nó cũng tăng cường trao đổi giữa giảng viên và học viên thông qua các cuộc trò chuyện, đồng thời giúp đỡ giáo viên trong việc tạo tài liệu dạy và học, đánh giá bài tập, phản hồi, giảm bớt gánh nặng công việc. Tuy nhiên, bài báo cũng xác định các rủi ro như vấn đề về chất lượng và tính xác thực của thông tin do AI đưa ra, cũng như các vấn đề đạo đức và bảo mật dữ liệu cá nhân. Để tích hợp ChatGPT một cách hiệu quả, cần có các biện pháp để xử lý những rủi ro này, trong đó có việc đào tạo người dạy vả người học sử dụng AI hiệu quả. Bài báo khuyến khích các nghiên cứu tương lai để tìm hiểu thêm sự ảnh hưởng của ChatGPT đối với kết quả học và sự hài lòng của người dùng, nhấn mạnh rằng việc triển khai thành công công nghệ này có khả năng cải thiện đáng kể công tác giảng dạy và học tập trong giáo dục trực tuyến.

Quy, V. K., Thanh, B. T., Chehri, A., Linh, D. M., & Tuan, D. A. (2023) phân tích tầm nhìn và cách tiếp cận của một cơ sở giáo dục đại học tại Việt Nam trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và số hóa trong giáo dục đại học. Công trình này tập trung vào trường đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên tích hợp công nghệ AI vào các hoạt động đào tạo, công tác quản lý trong việc nâng cao chất lượng đào tạo và tăng cường hiệu quả quản lý. Trường đã triển khai những biện pháp AI để hỗ trợ phục vụ nhu cầu thích hợp cho từng cá nhân trong học tập, nâng cao trải nghiệm học sinh, và tối ưu hóa quy trình quản lý học vụ. Bài báo cũng nêu rõ các chiến lược chuyển đổi số của trường, bao gồm việc áp dụng các tiến bộ mới trong công nghệ để nâng cấp chất lượng đào tạo và nghiên cứu, đồng thời đảm bảo tính bền vững và khả năng mở rộng của các giải pháp công nghệ. Mặc dù có nhiều lợi ích, việc triển khai cũng gặp phải một số thách thức như yêu cầu về đầu tư công nghệ, đào tạo nhân lực, và quản lý thay đổi. Bài báo kết luận rằng, để đạt được thành công trong chuyển đổi số và áp dụng AI, cơ sở giao dục đại học cần tiếp tục đổi mới và cải thiện các chiến lược công nghệ, cũng tạo ra một môi trường học tập linh hoạt và thích ứng nhanh chóng với các xu hướng công nghệ mới.

2.3.2. Nghiên cứu nước ngoài Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Pillai và cộng sự (2020) đã xác định được các nhân tố có ảnh hưởng đến ý định chọn lựa cửa hàng bán lẻ tự động áp dụng công nghệ AI của khách hàng, được thực hiện tại thành phố Mumbai và Pune với 2,400 bảng câu hỏi được phát ra và thu thập được 1,600 mẫu phản hồi đủ điều kiện cho ra kết quả có 5 yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI trong mua sắm của khách hàng đó là nhận thức sự hữu ích, nhận thức sự dễ dàng sử dụng, cảm nhận sự thích thú, cá nhân hóa và sự tương tác, các nhân tố này có ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định mua hàng tại cửa hàng tự động áp dụng công nghệ AI của người tiêu dùng. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu còn cho biết thái độ lạc quan của người tiêu dùng đối với công nghệ có ảnh hưởng rất lớn tới nhân tố nhận thức sự hữu ích và nhận thức sự dễ dàng sử dụng qua góc nhìn tích cực của người tiêu dùng và họ tin rằng việc mua sẵm sẽ hiệu quả hơn, linh động và chủ động hơn nhờ sự giúp đỡ của công nghệ. Kết quả cũng cho biết khi khách hàng chọn mua hàng ở cửa hàng tự động áp dụng công nghệ AI, họ có mối lo về dữ liệu cá nhân, vì vậy các nhà quản lý, lập trình viên phải chú trọng vào điểm này để xây dựng niềm tin vững chắc đối với người tiêu dùng và đồng thời cung cấp cho người tiêu dùng những thông tin giúp họ chủ động bảo vệ dữ liệu cá nhân khi mua sắm, giúp họ tự tin hơn khi sử dụng AI trong mua sắm.

Hình 2.10: Mô hình nghiên cứu của Pillai, Sivathanu và Dwivedi (2020)

Nghiên cứu của Menon và Shilpa (2023) sử dụng mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) để nghiên cứu các nhân tố có tác động đến ý định sử dụng sản phẩm ChatGPT của công ty OpenAI của khách hàng. Bằng việc thực hiện nghiên cứu ở Ấn Độ với 32 người tham gia khảo sát và sử dụng phương pháp phân tích định tính để xử lý dữ liệu, nghiên cứu đã chỉ ra rằng kỳ vọng kết quả thực hiện, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội, sự thuận tiện và bảo mật là 5 nhân tố chính có ảnh hưởng đến hành vi của người sử dụng. Các nhân tố này đồng nhất với mô hình UTAUT, tạo nền tảng cho các công trình nghiên cứu tiếp theo và có thể áp dụng mô hình này cho những nghiên cứu cùng lĩnh vực và ở các quốc gia khác. Thêm vào đó, nhân tố nhận diện sự tương tác cũng mang một vai trò then chốt trong việc đây nhanh áp dụng ChatGPT, nhân tố này giúp hoàn thiện mô hình lý thuyết UTAUT và nhấn mạnh sự cần thiết của khả năng phản hồi đối với những công cụ như ChatGPT để nâng cao ý định sử dụng. Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Hình 2.11: Mô hình nghiên cứu của Menon và Shilpa (2023)

Weiwei Zhang (2020) trong nghiên cứu sự chấp thuận của người dùng với âm nhạc áp dụng trí tuệ nhân tạo dựa trên mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT). Tại nghiên cứu này tác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính cùng với phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính thông qua khảo sát 345 nhà sáng tạo âm nhạc ở Trung Quốc. Kết quả nghiên cứu cho thấy kỳ vọng kết quả, kỳ vọng nỗ lực và nhận thức sự đổi mới có tác động tích cực đến ý định hành vi từ đó tác động đến hành vi sử dụng. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng nhân tố xã hội và chi phí không có tác động lên ý định sử dụng.

Hình 2.12: Mô hình nghiên cứu của Weiwei Zhang (2020)

Algerafi và cộng sự (2023) đã thực hiện phân tích về các nhân tố có tác động đến ý định áp dụng robot dựa trên AI của người học bậc đại học để phân tích ý định sử dụng robot trên AI phục vụ cho mục đích học tập của sinh viên Trung Quốc. Dựa trên nền tảng mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), nghiên cứu đề xuất 14 giả thuyết để đánh giá ý định sử dụng robot trên nền tảng AI. Kết quả khảo sát các sinh viên được thu thập và phân tích SEM để kiểm tra các giả thuyết và MHNC. Kết quả phân tích cho thấy hai nhân tố nhận thức sự hữu ích và nhận thức sự dễ dàng sử dụng có tác động tích cực đến ý định hành vi. Từ đó, có thể kết luận rằng sinh viên Trung Quốc sẵn sàng sử dụng robot trên nền tảng trí tuệ nhân tạo trong học tập.

Hình 2.12: Mô hình nghiên cứu của Algerafi và cộng sự (2023)

Wang và cộng sự (2021) nghiên cứu những nhân tố có ảnh hưởng tới việc áp dụng các ứng dụng dựa trên nền tảng AI trong học tập của với sinh viên Trung Quốc. Kết quả khảo sát 311 giảng viên tại các trường đại học tại Trung Quốc và phân tích bằng phần mềm AMOS và SPSS, phân tích SEM được sử dụng. Kết quả đã xác định rằng nhân tố nhận thức sự hữu ích, nhận thức sự dễ dàng sử dụng và thái độ sử dụng có tác động tích cực đến ý định hành vi. Kết quả nghiên cứu cũng đề cập đến sự lo lắng về công nghệ không có tác động không tích cực lên thái độ sử dụng mà còn giúp giảng viên cảm giác về sự dễ dàng áp dụng các công nghệ mới nếu họ được đào tạo và hỗ trợ tốt hơn cho việc giảng dạy từ đó mở ra một góc tiếp cận mới cho mô hình (TAM).

Hình 2.14: Mô hình nghiên cứu của Wang và cộng sự (2021)

2.3.3. Khoảng trống trong các nghiên cứu trước đây

Các kết quả đã được công bố trong nước đều cho thấy các nhân tố có ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI của đối tượng thuộc một cộng đồng cụ thể như sinh viên đại học tại Hà Nội, nhân viên doanh nghiệp tại Đà Nẵng, nhận thấy các nghiên cứu tương lai có tiềm năng mở rộng các địa điểm để mẫu khảo sát được đa dạng hơn. Các mô hình nghiên cứu có thể áp dụng đa dạng các biến để có được một mô hình toàn diện hơn và kết quả có thể phản ánh tổng quan bản chất của mục đích nghiên cứu.

Các tác giả nước ngoài đã thực hiện lấy mẫu ở những quốc gia cụ thể như Ấn Độ, Trung Quốc nên chưa mang tính quốc tế cho mô hình nghiên cứu, vì vậy để nghiên cứu tiếp theo mang tính bao quát hơn thì nên mở rộng phạm vi khảo sát trên các quốc gia khác, vùng lãnh thổ khác nhau và bao gồm nhiều tập mẫu như giới tính, thu nhập, độ tuổi. Một số biến có thể được thêm vào mô hình để kiểm tra. Bên cạnh đó, thay đổi tính chất việc thực hiện thu thập mẫu khảo sát từ nhiều góc độ (người tiêu dùng và người bán hàng) sẽ giúp phân tích trong tương lai có góc nhìn đa dạng hơn.

2.4. Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

2.4.1. Giả thuyết nghiên cứu

Venkatesh và cộng sự (2003) đã chứng minh rằng yếu tố ảnh hưởng xã hội xảy ra khi một cá nhân nhận thấy rằng người thân, bạn bè xung mình cùng ủng hộ một sự việc cụ thể. Những nghiên cứu khác cũng có đồng quan điểm rằng ảnh hưởng xã hội có thể được hiểu là ý kiến của những người xung quanh, cộng đồng ảnh hưởng lên ý định hay hành vi của cá nhân (Nguyễn Thị My My, 2022; Menon và Shilpa, 2023; Weiwei Zhang, 2020). Công bố của Mogaji và cộng sự (2021) chỉ ra rằng ảnh hưởng xã hội tác động lên ý định sử dụng theo nhiều cách không giống nhau. Khi tác động xã hội có tác động tích cực sẽ thúc đẩy nhận thức của người dùng về việc dễ dàng sử dụng và sự hữu ích của AI và giảm đi các nhận thức về nguy cơ và rào cản của AI. Từ đó, những giải thuyết nghiên cứu được đề suất như sau:

Giả thuyết H1: Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng cùng chiều lên ý định sử dụng.

Nhận thức về việc dễ dàng sử dụng được hiểu là người dùng có thể dễ dàng tiếp cận, truy cập và dùng công nghệ mà không phải đầu tư hay nghiên cứu quá nhiều đối với công nghệ đó (Davis, 1985; Davis 1989). Theo Davis (1989) con người sẽ chấp thuận một cách dễ dàng việc sử dụng công nghệ nếu họ cảm thấy công nghệ đó có thể được sử dụng một cách dễ dàng. Nhiều nghiên cứu trước đó chỉ ra rằng nhận thức về việc dễ sử dụng có tác động dương lên ý định sử dụng. Do đó, có căn cứ để đưa nhân tố nhận thức sự dễ dàng sử dụng vào nghiên cứu để tìm ra mối quan hệ với ý định sử dụng. Vì vậy giả thuyết thứ hai được đề xuất:

Giả thuyết H2: Nhận thức sự dễ dàng sử dụng có ảnh hưởng cùng chiều lên ý định sử dụng.

Venkatesh và cộng sự (2003) cho rằng yếu tố mong đợi kết quả thực hiện là kỳ vọng của con người khi họ sử dụng công nghệ sẽ giúp mang lại một hiệu quả công việc cao hơn. Kỳ vọng kết quả thực hiện là một nhân tố thường hay được sử dụng trong những nghiên cứu về ý định sử dụng. Con người sử dụng AI kỳ vọng AI sẽ giúp họ cải thiện hiệu suất công việc, giảm nỗ lực và gia tăng hiệu quả, từ đó giảm được thời gian và sức lực bỏ ra. Vì giả thuyết nghiên cứu được đề suất như sau:

Giả thuyết H3: Kỳ vọng kết quả thực hiện có ảnh hưởng cùng chiều lên ý định sử dụng.

Venkatesh và cộng sự (2003) phát biểu rằng sự thuận tiện được định nghĩa là sự sẵn có của công nghệ, hạ tầng hoặc sự hỗ trợ của tổ chức khi con người áp dụng một hệ thống. Thompson và cộng sự (1991) thông qua nghiên cứu sự chấp thuận của người dùng dành cho công nghệ thông tin đã chỉ ra tính chất thuận tiện là yếu tố then chốt trong việc nâng cao ý định sử dụng. Với tầm quan trọng như vậy, tác giả đề suất giả thuyết H4: Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Giả thuyết H4: Sự thuận tiện có ảnh hưởng cùng chiều lên ý định sử dụng.

Nhận thức về tính hữu ích có thể được hiểu là ý thức của người dùng về việc giúp họ nâng cao hiệu suất bằng cách áp dụng tiến bộ công nghệ (Davis, 1985; Davis, 1989). Theo Davis (1989) thì nhận thức về tính hữu ích càng cao thì sự chấp thuận công nghệ của con người càng dễ. Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đề suất như sau:

Giả thuyết H5: Nhận thức sự hữu ích có ảnh hưởng cùng chiều lên ý định sử dụng.

2.4.2. Mô hình nghiên cứu đề xuất

Dựa nền tảng của những MHNC và các công bố trước đây, những yếu tố có ảnh hưởng đến ý định sử dụng được trình bày như sau:

Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu trước đây

Qua việc tổng hợp các nhân tố từ các công bố trong nước và quốc tế, tác giả phác thảo sơ bộ MHNC gồm các yếu tố tác động đến ý định sử dụng AI của học viên, sinh viên dựa trên các yếu tố:

  • Độ phổ biến của nhân tố trong các MHNC trước đây.
  • Sự đa dạng trong nguồn tài liệu nghiên cứu và dễ dàng tham khảo.
  • Sự thông hiểu và tri thức của tác giả.
  • Sự tương đồng với lý thuyết nền là mô hình TAM.

Tính mới của mô hình nghiên cứu: Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

MHNC trong luận văn được kế thừa từ các lý thuyết nền tảng từ các mô hình nổi tiếng như Mô hình Chấp nhận Công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM) của Davis (1989) và Mô hình Thống nhất về Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology – UTAUT) của Venkatesh và cộng sự (2003). TAM đã được áp dụng trong rất nhiều nghiên cứu các yếu tố tác động đến ý định sử dụng công nghệ, trong đó yếu tố nhận thức về sự dễ sử dụng và nhận thức về sự hữu ích là hai yếu tố cốt lõi. Tuy nhiên, mô hình nghiên cứu này có tính mới bằng việc thêm yếu tố kỳ vọng kết quả và ảnh hưởng xã hội, nhằm phản ánh sâu hơn về ảnh hưởng của AI trong giáo dục thời nay. Điều này giúp mở rộng mô hình TAM truyền thống, qua đó cung cấp một khung phân tích phù hợp với giáo dục đại học trong nước.

MHNC đề xuất có các nội dung không tương đồng với các MHNC đã được công bố trong quá khứ, cụ thể qua bảng tổng hợp cho thấy mười nghiên cứu được lược khảo không xuất hiện cùng lúc năm nhân tố của MHNC được đề xuất. Tác giả không phân tích từng nhân tố riêng lẻ mà còn tích hợp nhiều yếu tố này trong một MHNC. Việc tổng hợp năm yếu tố mà các nhà khoa học đã nghiên cứu riêng lẻ trong các nghiên cứu trước đây, tạo thành một MHNC toàn diện. Những yếu tố này bao gồm: Ảnh hưởng xã hội, Nhận thức sự dễ dàng sử dụng, Kỳ vọng kết quả thực hiện, Sự thuận tiện và Nhận thức sự hữu ích. Việc kết hợp các yếu tố này trong một mô hình thống nhất không chỉ làm phong phú thêm cơ sở lý thuyết mà còn mở ra cơ hội nghiên cứu mới, giúp giải thích đầy đủ hơn về các yếu tố tác động đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) của học viên, sinh viên Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh. Việc này giúp nghiên cứu các yếu tố này cùng nhau và đánh giá mối quan hệ tương hỗ giữa chúng, điều mà nhiều nghiên cứu trước đây chưa làm rõ.

Nghiên cứu này xem xét ảnh hưởng xã hội, một nhân tố có thể chưa được xem xét đầy đủ trong các nghiên cứu trước đây. Ảnh hưởng của bạn bè, đồng nghiệp, và môi trường xã hội có là yếu tố then chốt tạo ra ý định sử dụng AI, điều này mở rộng hiểu biết về cách mà những nhân tố xã hội có tác động đến việc áp dụng công nghệ vào môi trường học tập.

Trong khi các công trình đã được công bố tập trung vào nhận thức sự hữu ích và kỳ vọng kết quả thực hiện, công trình này đưa vào yếu tố như nhận thức sự dễ dàng sử dụng và sự thuận tiện, làm bật lên điểm cốt lõi của việc đơn giản hóa và tiện lợi của việc sử dụng AI. Điều này cung cấp các phân tích sâu hơn về những yếu tố có ảnh hưởng tới ý định sử dụng công nghệ.

Những điểm mới này cung cấp các hiểu biết bao quát hơn về những yếu tố có tác động đến ý định sử dụng AI. Sau khi kiểm định MHNC để đánh giá độ tin cậy và phù hợp của mô hình, tác giả sẽ đề xuất một số hàm ý quản trị để thúc đẩy ý định sử dụng AI của học viên, sinh viên Trường Đại học Ngân hàng TP. HCM. Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

MHNC đề xuất có năm biến độc lập là (1) Ảnh hưởng xã hội, (2) Nhận thức sự dễ dàng sử dụng, (3) Kỳ vọng kết quả thực hiện, (4) Sự thuận tiện và (5) Nhận thức sự hữu ích, biến phụ thuộc là Ý định sử dụng.

Những nhân tố này được lựa chọn để đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI của học viên, sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP. HCM. Những nhân tố này được đo bằng thang đo Likert 5 điểm (với 1 điểm là hoàn toàn không đồng ý đến 5 điểm là hoàn toàn đồng ý).

Hình 2.15: Mô hình nghiên cứu đề xuất

2.5. Tóm tắt chương 2

Chương này đã trình bày tổng quan các khái niệm và lợi ích của AI, tác giả cũng lược khảo các kết quả nghiên cứu ở Việt Nam và quốc tế, cùng với việc xem xét các MHNC, học thuyết liên quan đến ý định và việc chấp nhận công nghệ. Khảo lược các công trình liên quan, các công bố này đều phân tích EFA và phương pháp như SEM hoặc hồi quy đề ra nhằm tìm hiểu quan hệ giữa các yếu tố và kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu. Dựa vào các nghiên cứu liên quan, xuất mô hình nghiên cứu được đề suất gồm 5 nhân tố tác động đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo của học viên, sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP. HCM đó là Ảnh hưởng xã hội (XH); Nhận thức sự dễ dàng sử dụng (DD); Kỳ vọng kết quả thực hiện (KQ); Sự thuận tiện (TT) và Nhận thức sự hữu ích (HI) . Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *