nghiên cứu markeitng các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng chat gpt vào học tập của sinh viên tại tp hcm

Kết quả của quá trình nghiên cứu này là cơ sở cho các đề xuất ban đầu dành cho người hướng dẫn, nhà quản lý giáo dục và các bên quan tâm khác nhằm quản lý việc sử dụng Chat GPT trong quá

Giói thiệu chung

Lý do chọn đề tài

Trong số các công cụ trí tuệ nhân tạo mới nhất hiện nay, Chat GPT (Generative Pre-training Transformer) đã trở thành một xu hướng mới và thu hút sự chú ý trên toàn cầu bởi tính mới lạ và khả năng xử lý tuyệt vời.Phần mềm trả lời câu hỏi Chat GPT, do OpenAI có trụ sở tại San Francisco (Hoa Kỳ) phát triển và được hỗ trợ bởi Microsoft, đã đạt 100 triệu người dùng trên toàn thế giới trong vòng hai tuần khi ra lịch sử Chat GPT đặc biệt hấp dẫn vì nó có thể trả lời các câu hỏi về bất kỳ chủ đề nào, viết luận, sáng tác thơ, giải toán, giải các bài toán mã hóa máy tính và thậm chí đưa ra lời khuyên nhanh về các vấn đề cá nhân Tuy nhiên, với đặc thù của giáo dục là đào tạo con người có phẩm chất, năng lực thì sự vượt trội của Chat GPT cũng dấy lên những mối lo ngại lớn về nguy cơ gian lận, làm ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra của giáo dục Thực tế đã phát hiện những trường hợp gian lận như người học sử dụng Chat GPT trong các kỳ thi

Tại Việt Nam, Bộ Giáo dục và Đào tạo nhận thức rõ được cơ hội và thách thức của các ứng dụng AI, đặc biệt là ứng dụng GPT Chat, đã tổ chức hội thảo”Chat GPT, AI – Lợi ích và Thách thức đối với Giáo dục” Cơ hội và thách thức của Chat GPT về mặt học tập và giáo dục vẫn là một bài toán cần lời giải khi các nghiên cứu về khả năng Chat GPT trong và ngoài nước còn rất hạn chế Với những lý do ở trên, nhóm đã quyết định lựa chọn đề tài nghiên cứu” C䄃ĀC Y쨃ĀU T퐃Ā 䄃ऀNH HƯỞNG Đ쨃ĀN Ý ĐỊNH SỬ D唃⌀NG CHAT GPT V䄃O H伃⌀C TẬP C唃ऀA SINH VIÊN TẠI TH䄃NH PH퐃Ā HỒ CHÍ MINH” Kết quả của quá trình nghiên cứu này là cơ sở cho các đề xuất ban đầu dành cho người hướng dẫn, nhà quản lý giáo dục và các bên quan tâm khác nhằm quản lý việc sử dụng Chat GPT trong quá trình học tập của học sinh.

Mục tiêu nghiên cứu

a Mục tiêu nghiên cứu tổng quát Nhằm tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Chat GPT vào học tập của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh Qua đó đề xuất những giải pháp b Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Chat GPT vào học tập của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh

- Đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Chat GPT vào học tập của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh

- Đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Chat GPT vào học tập của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh.

Phương pháp nghiên cứu

- Dữ liệu thứ cấp: Thông qua sách báo, internet, sách tham khảo, các bài nghiên cứu khoa học

- Dữ liệu sơ cấp: Sử dụng phương pháp khảo sát trực tuyến b Phương pháp nghiên cứu định tính Nghiên cứu định tính là một phương pháp thu thập được sử dụng trong nhiều nghiên cứu khác nhau Tùy thuộc vào khảo sát hoặc phương pháp điều tra, các thông tin và dữ liệu được thu thập chi tiết về đối tượng, hành vi đối tượng và lý do ảnh hưởng đến hành vi này Đề tài được thực hiện thông qua phương pháp nghiên cứu định tính, tác giả tìm kiếm tài liệu, thu thập, tổng hợp, phân tích, so sánh, đánh giá tài liệu của các nghiên cứu trước, kế thừa có chọn lọc tài liệu của các nghiên cứu trước để xác định mô hình, nhân tố và thang đo Sau đó, thang đo được điều chỉnh và bổ sung thông qua thảo luận nhóm Từ đó, một thang đo hoàn chỉnh được hình thành cho nghiên cứu định lượng tiếp theo c Phương pháp nghiên cứu định lượng:

Trong giai đoạn nghiên cứu định lượng, tác giả nghiên cứu các mô hình đã có và kế thừa các phương pháp nghiên cứu định tính Đo lường độ tin cậy Cronbach's Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA để kiểm định và xác định lại mô hình nghiên cứu Đề tài sử dụng nhiều công cụ phân tích dữ liệu: thống kê mô tả; đo lường độ tin cậy Cronbach's alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) Thang đo được kiểm định lại bằng phân tích nhân tố khẳng định (CFA), và mô hình nghiên cứu được kiểm định bằng phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.

Phạm vi nghiên cứu

- Phạm vi không gian: Thành Phố Hồ Chí Minh

Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Các khái niệm cơ bản

a Chatbot trí tuệ nhân tạo - Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) là cụm từ xuất hiện từ những năm 1950 khi các nhà khoa học máy tính nghiên cứu để tìm ra phương pháp tự động hóa đơn giản, từ đó họ bắt đầu học cách đào tạo máy tính để bắt chước một số hình thức lý luận của con người nhằm mục đích biến máy tính trở thành người bạn đồng hành thông minh với con người

H 椃 nh II.1: Trí tu ệ nhân t ạ o (AI)

“Trí tuệ nhân tạo (AI) là thành quả mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính Các quy trình này bao gồm học tập (thu nhận thông tin và quy tắc sử dụng thông tin), hệ thống lý luận (sử dụng quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định) và tự điều chỉnh Các ứng dụng đặc biệt của AI bao gồm hệ thống chuyên gia, nhận dạng giọng nói và thị giác máy”- Theo Trang thông tin điện tử Đại học kỹ thuật - Hậu cần CAND.

Chatbot đã được phát minh ra từ hàng chục năm trước, với nhiệm vụ là trả lời câu hỏi theo mẫu hoặc kịch bản có trước và được dựng sẵn, hầu hết với các chatbot thông thường, người dùng sẽ được yêu cầu chọn các nút tương ứng với các lựa chọn có sẵn

Chatbot truyền thống có khả năng nhận biết và phán đoán ý định của người dùng thông qua các từ khóa mà họ đã sử dụng trước đó, nhưng nó phải ở trong kịch bản đã được lập trình sẵn, nếu không thì Chatbot truyền thống vẫn sẽ không xử lý được yêu cầu đó Đó cũng là lý do vì sao người dùng không quá ưa chuộng công nghệ này, việc phụ thuộc vào mẫu có sẵn khiến Chatbot truyền thống trở nên kém tự nhiên khi giao tiếp với người dùng, trường hợp hiểu sai hoặc không hiểu ý của người dùng cũng khiến cho vấn đề không được giải quyết Đây chính là hạn chế lớn nhất của Chatbot truyền thống

- Chatbot trí tuệ nhân tạo Chatbot trí tuệ nhân tạo (AI Chatbot) là một ứng dụng phần mềm được hỗ trợ bởi AI, có khả năng hiểu bối cảnh của cuộc hội thoại, cũng như ý định, quan điểm và thái độ của người dùng, từ đó tạo ra các phản hồi chính xác và tự nhiên nhất.

Nói cách khác, AI chatbot giống như một người tư vấn có thể giải quyết các thắc mắc hoặc chăm sóc khách hàng trên các trang web, mạng xã hội, nó có thể nhận biết thông tin, phân tích các câu hỏi và trả lời một cách chính xác những gì người dùng cần

Ngoài ra, AI chatbot còn có khả năng học hỏi để đưa ra các câu trả lời không có trong dữ liệu nhưng được lặp lại nhiều lần, có thể nói AI Chatbot là công nghệ tiên tiến có vai trò làm cầu nối giữa con người và phần mềm thông tin tự động, giúp tăng cường sự tương tác giữa doanh nghiệp và khách hàng một cách chuyên nghiệp mà không cần sự tác động của con người b Hành vi người tiêu dùng Hành vi người tiêu dùng là nghiên cứu về cách mà khách hàng (cá nhân hay tổ chức) lựa chọn, mua, sử dụng và xử lý các sản phẩm, ý tưởng và dịch vụ để đáp ứng nhu cầu và mong muốn của mình (Theo Hiệp hội Marketing Mỹ - AMA)

Có một số cách nhìn khác nhau về khái niệm hành vi người tiêu dùng:

- Philip Kotler cho rằng “hành vi người tiêu dùng là quá trình nghiên cứu về cách các cá nhân, nhóm và tổ chức chọn lựa, mua, sử dụng và vứt bỏ các sản phẩm, dịch vụ, ý tưởng và trải nghiệm để đáp ứng nhu cầu và mong muốn của họ” (2001)

- Theo David L.Loudon & Albert J Della Bitta, “hành vi người tiêu dùng được hiểu là quá trình quyết định và hành động thực tế của các cá nhân khi đánh giá, mua sắm, sử dụng hoặc xử lý các sản phẩm và dịch vụ”

- Theo James và cộng sự: “Hành vi tiêu dùng là toàn bộ những hoạt động liên quan trực tiếp tới quá trình tìm kiếm, thu thập, mua sắm, sở hữu, sử dụng, loại bỏ sản phẩm/dịch vụ Nó bao gồm cả những quá trình ra quyết định diễn ra trước, trong và sau các hành động đó” (2005) c Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng Chat GPT vào học tập của sinh viên

Có nhiều nhân tố có thể tác động đến việc sinh viên trường đại học chấp nhận và sử dụng Chat GPT trong học tập của họ Dưới đây là một số nhân tố quan trọng:

- Chưa có phiên bản dùng thử tại Việt Nam

- Giá của GPT Plus khá cao đối với sinh viên - 20 USD/tháng (khoảng 470.000 VND)

- Các thông tin được Chat GPT cung cấp chỉ mới cập nhật đến tháng 9/2021

- Độ tin cậy của Chat GPT: Sinh viên có thể hoặc không tin tưởng vào kết quả mà Chat GPT đưa ra nếu họ cho rằng nó không chính xác hoặc không đáng tin cậy Điều này có thể ảnh hưởng đến việc sử dụng Chat GPT trong học tập của họ

- Độ khó sử dụng của Chat GPT: Nếu Chat GPT quá khó sử dụng hoặc không thân thiện với người dùng, sinh viên có thể không muốn sử dụng nó

- Kiến thức và kinh nghiệm của sinh viên: Sinh viên sẽ cảm thấy dễ dàng hơn khi sử dụng Chat GPT nếu họ có kiến thức và kinh nghiệm về công nghệ thông tin Nếu không, họ có thể cảm thấy khó khăn trong việc sử dụng công cụ này

- Khả năng sử dụng tiếng Anh: Vì Chat GPT được thiết kế để sử dụng tiếng Anh, do đó nếu sinh viên không có khả năng sử dụng tiếng Anh, họ có thể gặp khó khăn trong việc sử dụng Chat GPT

Các mô hình lý thuyết

a Thuyết phổ biến sự đổi mới – IDT Lý thuyết phổ biến sự đổi mới (IDT) được phát triển bởi E.M Rogers, một nhà lí luận truyền thông tại Đại học New Mexico năm 1962 Lý thuyết này giải thích cho các ý tưởng khác nhau thông qua từng giai đoạn áp dụng bởi những chủ thể khác nhau

Theo Rogers, người tiêu dùng phải trải qua năm bước để tiếp nhận sản phẩm mới: nhận thức, quan tâm, đánh giá, thử nghiệm, chấp nhận

- Bước đầu tiên là người tiêu dùng biết đến sự tồn tại của sản phẩm mới nhưng chưa có nhiều thông tin về nó

- Bước thứ hai là người tiêu dùng tìm hiểu thêm về sản phẩm, về những tính năng mới mẻ của nó

- Bước thứ ba là người tiêu dùng cân nhắc xem có nên thử sản phẩm mới hay không

- Bước thứ tư là người tiêu dùng sử dụng sản phẩm để đánh giá chất lượng và hiệu quả của nó

- Bước cuối cùng là người tiêu dùng quyết định có sử dụng sản phẩm thường xuyên hay không

Quá trình này cho thấy chấp nhận sản phẩm mới là quyết định cuối cùng của người tiêu dùng sau khi đã tìm hiểu, thử nghiệm và đánh giá sản phẩm mới Điều này khớp với nghiên cứu và khái niệm của Robertson vào năm 1974 về chấp nhận sản phẩm mới là một quá trình phức tạp Nó miêu tả cách thức người tiêu dùng tiềm năng học hỏi về sản phẩm mới, trải nghiệm và chọn lựa hoặc từ bỏ sản phẩm mới

H椃nh II.2: Thuyết phổ biến sự đổi mới (IDT) b Thuyết hành động hợp lý – TRA Đây là mô hình do Fishbein và Ajzen xây dựng năm 1975, có tên là Theory of Reasoned Action (TRA) - Thuyết hành động hợp lý Theo thuyết này, hành vi được quyết định bởi:

- Thái độ cá nhân đối với hành vi: là cảm nhận của cá nhân đối với dịch vụ và sản phẩm

- Sự ảnh hưởng của Chuẩn chủ quan xung quanh việc thực hiện hành vi: là sự ảnh hưởng của gia đình, bạn bè, đồng nghiệp, lên quyết định đó

Thuyết này có tiên đoán và giải thích hành vi của các các cá nhân dựa trên thái độ và ý định hành vi từ trước, thêm vào đó là sự ảnh hưởng từ những người xung quanh lên quyết định, hành vi sử dụng

H 椃 nh II.3: Thuy ết hành độ ng h ợ p lý (TRA) c Thuyết hành vi dự định – TPB

H椃nh II.4: Thuyết hành vi dự định (TPB) Đây là một lý thuyết được xây dựng và phát triển dựa trên lý thuyết hành động hợp lý (TRA) để giả định hoặc giải thích hành vi có thể xảy ra bởi các xu hướng hành vi Các xu hướng hành vi bao gồm nhiều yếu tố ảnh hưởng đến quyết định và được coi là mức độ nỗ lực mà mọi người sẵn sàng thực hiện hành vi đó (Ajzen, 1991)

Lý thuyết này cho rằng hành vi con người là kết quả của sự lựa chọn có ý thức và bị tác động bởi nhận thức của bản thân và áp lực từ xã hội Lý thuyết này cũng chỉ ra rằng hành vi bị ảnh hưởng bởi một tình huống cụ thể làm thay đổi thái độ của cá nhân đối với hoàn cảnh, chuẩn mực chủ quan và cách tiếp cận tình huống

Thuyết hành vi dự định góp phần nâng cao khả năng dự đoán về quyết định của khách hàng khi có các lựa chọn sản phẩm Đồng thời, nó nhấn mạnh vai trò quan trọng của thái độ đối với hành vi, chuẩn mực chủ quan và khả năng kiểm soát hành vi trong việc tạo ra một ý định. d Mô hình chấp nhận công nghệ - TAM Mô hình giải thích cách người dùng đánh giá và sử dụng công nghệ mới

H椃nh II.5: Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (F Davis)

Biến bên ngoài là các yếu tố ảnh hưởng đến niềm tin mua hàng của một người

- Quá trình tự nhận thức, cảm nhận của bản thân

- Quá trình bị ảnh hưởng từ bên ngoài.

Nhận thức sự hữu ích là”Mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống sẽ nâng cao hiệu suất công việc của mình”(F Davis)

Nhận thức tính dễ sử dụng là”Mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng hệ thống cụ thể sẽ không tốn nhiều công sức”(F Davis)

Mô hình TAM sau đó đã được các nhà nghiên cứu hoàn thiện, điều chỉnh và đơn giản hoá bằng cách loại bỏ đi yếu tố Thái độ dẫn tới hành vi trong mô hình gốc TRA (V Venkatesh và F Davis)

H椃nh II.6: Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (V Venkatesh và F Davis) e Mô hình chấp nhận sử dụng công nghệ - UTAUT

Venkatesh và cộng sự (2003) đã phát triển mô hình chấp nhận sử dụng công nghệ hợp nhất (UTAUT) và đã xác định các yếu tố quyết định, đó là sự nỗ lực kỳ vọng, hiệu suất mong đợi, ảnh hưởng xã hội, các điều kiện thuận lợi Ngoài ra, còn các yếu tố ngoại vi (giới tính, độ tuổi, sự tự nguyện và kinh nghiệm) điều chỉnh đến ý định sử dụng

UTAUT đượcxem là mô hình kết hợp của nhiều mô hình nghiên cứu sự chấp nhận sử dụng hệ thống thông tin mới của người dùng trước đó bao gồm cả mô hình TAM

Từ góc độ lý thuyết, UTAUT cung cấp một cái nhìn về cách các yếu tố ảnh hưởng đến ý định và hành vi phát triển theo thời gian UTAUT đã được thử nghiệm, thực nghiệm và được chứng minh là vượt trội so với các mô hình cạnh tranh đang thịnh hành khác (Venkatesh et al., 2003; Venkatesh & Zhang, 2010).

Gi ả thuy ế t nghiên c ứ u

a Nhận thức hữu ích Sự hữu ích là việc đặt niềm tin vào hệ thống, giúp cho cá nhân sử dụng nâng cao được hiệu quả công việc Nó còn là nhân tố thúc đẩy xu hướng hay ý định của người dùng khi chấp nhận một hệ thống công nghệ mới Trong nghiên cứu lần này, hệ thống Chat GPT nhận thức hữu ích có thể được xem xét thông qua việc giúp sinh viên cải

H椃nh II.7: Mô hình chấp nhận sử dụng công nghệ - UTAUT thiện kết quả học tập, giảm bớt công việc cũng như nhận thức về lợi ích mà hệ thống mang lại

Giả thuyết H1: Yếu tố “Nhận thức hữu ích”có tác động tích cực đối với việc chấp nhận sử dụng Chat GPT b Nhận thức dễ dàng sử dụng Tính dễ sử dụng là nhận thức về khả năng dễ dàng sử dụng khi cá nhân được tiếp xúc với hệ thống dịch vụ Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng, tính dễ sử dụng có ảnh hưởng tích cực đến tính hữu ích của nhận thức và quyết định sử dụng Tính dễ sử dụng còn là niềm tin về khả năng sử dụng hệ thống một cách dễ dàng, sử dụng dịch vụ thành thạo trong thời gian ngắn

Giả thuyết H2: Yếu tố “Nhận thức dễ dàng sử dụng”có tác động tích cực đến tính hữu ích c Nhận thức kiểm soát hành vi Nhận thức kiểm soát hành vi là cảm nhận cá nhân, mức độ kiểm soát khi thực hiện hành vi (Ajzen và cộng sự 1986; 1991; 2002) Nhận thức kiểm soát hành vi là cảm nhận của khách hàng về sự chấp nhận sử dụng Chat GPT

Giả thuyết H3: Yếu tố”Nhận thức kiểm soát hành vi”có tác động tích cực đến sự chấp nhận sử dụng Chat GPT d Ảnh hưởng xã hội:

Theo Venkatesh và cộng sự 2003, ảnh hưởng xã hội là mức độ mà một cá nhân thấy rằng những người quan trọng đối với họ nghĩ rằng nên sử dụng hệ thống thông tin mới Ảnh hưởng xã hội là một yếu tố quyết định trực tiếp đến ý định hành vi Trong nghiên cứu này, yếu tố xã hội là mức độ tác động của người có ảnh hưởng ( bạn bè, gia đình, ) nghĩ rằng sinh viên nên chấp nhận sử dụng Chat GPT vào học tập

Giả thuyết H4: Yếu tố“Ảnh hưởng xã hội”có tác động tích cực đến sựchấp nhận sử dụng Chat GPT e Kỳ vọng hiệu quả:

Kỳ vọng hiệu quả là mức độ một cá nhân tin rằng việc sử dụng hệ thống thông tin mới sẽ giúp đạt hiệu quảcao hơn trong công việc( Venkatesh và cộng sự, 2003) Trong nghiên cứu này, kỳ vọng hiệu quả đối với Chat GPT là mức độ mà sinh viên sử dụng nghĩ rằng việc chấp nhận sử dụng sẽ giúp đạt hiệu quả cao trong học tập, mang lại nhiều lợi ích hơn

Giả thuyết H5: Yếu tố “Kỳ vọng hiệu quả”tác động tích cực đến sự chấp nhận sử dụng Chat GPT f Rào cản kỹ thuật Rào cản kỹ thuật là những bất lợi về khía cạnh công nghệ, kỹ thuật đến việc tiếp cận hệ thống dịch vụ (Julander, 2003) Rào cản về mặt kỹ thuật càng lớn lớn sẽ tác động tiêu cực đến xu hướng chấp nhận sử dụng hệ thống của người sử dụng Do đó, nghiên cứu này đưa ra giả thuyết:

Giả thuyết H6: Yếu tố “Rào cản kỹ thuật”có tác động tiêu cực đến sự chấp nhận sử dụng Chat GPT.

Mô hình nghiên cứu

Dựa trên lý thuyết của mô hình lý thuyết hành động hợp lý (TRA), thuyết hành vi dự định (TPB), thuyết phổ biến sự đổi mới (IDT) và các mô hình nghiên cứu liên quan đến sự chấp nhận sử dụng Chat GPT, nhóm đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 6 yếu tố: (1) nhận thức hữu ích; (2) nhận thức dễ dàng sử dụng; (3) nhận thức kiểm soát hành vi; (4) ảnh hưởng xã hội; (5) kỳ vọng hiệu quả và (6) rào cản kỹ thuật.

H椃nh II.8: Mô hình nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

a Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu định lượng được thông qua phương thức khảo sát bằng bảng câu hỏi, sử dụng dạng thức Likert với 5 mức độ từ 1: Hoàn toàn không đồng ý - 5: Hoàn toàn đồng ý b Xây dựng bảng câu hỏi - Bảng câu hỏi:

Sau khi hoàn tất quá trình hiệu chỉnh và xây dựng thang đo phù hợp, tác giả tiến hành thiết kế bảng câu hỏi nhằm phục vụ cho việc thu thập dữ liệu Bảng câu hỏi chính thức sử dụng trong nghiên cứu gồm các phần:

₊ Phần thu thập thông tin cá nhân (Độ tuổi, giới tính )

₊ Phần câu hỏi chính: ghi nhận mức độ đánh giá của đối tượng nghiên cứu về các biến quan sát (diễn tả dưới dạng các phát biểu) qua thang đo Likert 5 điểm

[1] Hoàn toàn không đồng ý [2] Không đồng ý

B愃ऀng II-1: B愃ऀng thang đo

STT Mã hóa Thang đo Nguồn

1 HI1 Hiệu suất làm việc tốt hơn

(Davis và cộng sự,1989) 2 HI2 Tìm kiếm thông tin nhanh hơn

3 HI3 Tăng hiệu quả học tập

4 HI4 Dễ dàng so sánh thông tin của nhiều nguồn khác nhau

NHẬN THỨC DỄ SỬ D唃⌀NG

1 DSD1 Tìm kiếm thông tin dễ dàng (Venkatesh và cộng sự, 2003) (Davis, 1993) (Taylor &

Todd,1995) 2 DSD2 Giao diện rõ ràng, dễ hiểu

3 DSD3 Có thể thao tác và giao tiếp dễ dàng

4 DSD4 Các bước để tìm kiếm thông tin dễ dàng

NHẬN THỨC KIỂM SO䄃ĀT H䄃NH VI

1 KSHV1 Cần có các nguồn lực cần thiết cho việc sử dụng Chat GPT (Brown, 1990)

2 KSHV2 Sử dụng Chat GPT hoàn toàn trong tầm kiểm soát

3 KSHV3 Có đủ kiến thức và kỹ năng để sử dụng

䄃ऀNH HƯỞNG XÃ HỘI

1 AHXH1 Những người quan trọng đang sử dụng Chat

(Gu và cộng sự,2009) (Yu,2012)

2 AHXH2 Chat GPT đang được sử dụng phổ biến

3 AHXH3 Người quan trọng khuyến khích sử dụng

KỲ VỌNG HIỆU QU䄃ऀ

1 KVHQ1 Sử dụng Chat GPT hiệu quả cho việc học tập (Venkatesh và cộng sự, 2003) (Yu,2012) ( Oliveria và cộng sự,2014)

2 KVHQ2 Thông tin Chat GPT cung cấp phù hợp

3 KVHQ3 Sử dụng Chat GPT giúp tiết kiệm thời gian

1 RCKT1 Hệ thống hạ tầng công nghệ thông tin cho hệ thống Chat GPT còn chưa tốt (Phương pháp

Delphi) 2 RCKT2 Phải sử dụng các phần mềm riêng

3 RCKT3 Đăng ký tài khoản phải tốn phí

CHẤP NHẬN SỬ D唃⌀NG

1 CNSD1 Sẽ sử dụng Chat GPT trong tương lai

(Davis,1993) (Venkatesh và cộng sự, 2003)

2 CNSD2 Sẽ thường xuyên sử dụng Chat GPT trong quá trình học tập

3 CNSD3 Sẽ giới thiệu cho bạn bè, người thân sử dụng

Chat GPT c Chọn mẫu nghiên cứu - Xác định tổng thể nghiên cứu Tổng thể nghiên cứu: sinh viên sinh sống và học tập tại địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh đã sử dụng Chat GPT vào học tập

- Xác định khung tổng thể Khung lấy mẫu là danh sách các phần tử của tổng thể mục tiêu đã được xác định

Bao gồm các sinh viên đang học tập tại các trường đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh, có thể là các sinh viên đang hoạt động trong các câu lạc bộ/ đội/ nhóm, các sinh viên thuộc một khoa nhất định hoặc sinh viên thuộc một khóa nhất định

- Phương pháp chọn mẫu Mẫu sẽ được chọn theo phương pháp phi xác suất (phi ngẫu nhiên) với hình thức chọn mẫu thuận tiện, các phần tử của mẫu được lựa chọn với xác suất không giống nhau và chưa được xác định

- Xác định quy mô mẫu Nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua khảo sát online Google Forms và tiến hành khảo sát thực tế tại Thành phố Hồ Chí Minh

Nghiên cứu chính thức tại Thành phố Hồ Chí Minh vào tháng 05/2022 Số lượng quan

Báo cáo kết quả nghiên cứu

Thống kê mô tả

1 Thống kê mô tả giới tính Sau khi nhận về cũng như sàng lọc các kết quả khảo, tác giả đã đem các đặc tính nhân khẩu học như giới tính, năm học của tất cả sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh và tiến hành phân tích dữ liệu thông qua phần mềm SPSS, ta có thống kê mô tả kết quả như sau:

B 愃ऀ ng I-1: Th ố ng kê mô t 愃ऀ gi ớ i tính

Giới tính Số lượng Tỷ lệ (%)

Ta thấy số lượng giới tính nữ là 197 mẫu, chiếm 56.3% và số lượng giới tính nam với 153 mẫu chiếm 43.7%, do tỷ lệ giới tính không chênh lệch quá nhiều, nên kết quả khảo sát ít có sự khác biệt giữa hai giới tính

2 Thống kê mô tảnăm học Dưới đây là kết quả thống kê mô tả về năm học tại trường của 350 mẫu quan sát mà tác giả đã thu thập được qua quá trình khảo sát Mô tả thống kê về các năm học giúp tác giả xác định được sinh viên năm mấy sẽ quan tâm nhiều nhất về việc sử dụng Chat GPT vào học tập hiện nay

B愃ऀng I-2: Thống kê mô t愃ऀ năm học

Giới tính Số lượng Tỷ lệ (%)

Từ kết quả thống kê nhận được trong tổng 350 mẫu quan sát, nhóm sinh viên năm nhất chỉ có 58 người (chiếm 16.6%) là nhóm có tỷ lệ thấp nhất trong nhóm Cao nhất đó là nhóm sinh viên năm ba với số lượng 115 người (chiếm 32.9%), xếp ngay sau đó lần lượt là các nhóm sinh viên năm tư với số lượng 105 người (chiếm 30.0%) và nhóm sinh viên năm hai với 72 người (chiếm 20.6%) Kết quả thu thập được cho thấy, đa phần sinh viên sử dụng Chat GPT vào học tập chủ yếu từ năm hai trở đi

3 Thống kê mô tả kết hợp giữa giới tính và năm học

B愃ऀng I-3: B愃ऀng thống kê mô t愃ऀ kết hợp giữa giới tính và năm học

Count Row N % Count Row N % Count Row N %

Từ kết quả thống kê nhận được trong tổng 350 mẫu quan sát, nhóm sinh viên năm ba thuộc giới tính nam chiếm tỷ lệ cao nhất là 15.7% với 55 sinh viên, đứng thứ hai hai thuộc giới tính nam với 31 bình chọn chiếm 8.9% và đứng vị trí cuối cùng là nhóm sinh viên năm nhất thuộc giới tính nam chiếm 6.9% với 23 sinh viên

Bảng thống kê cho thấy rằng, số lượng giới tính nữ đang học năm 4 chiếm vị trí thứ nhất với 62 phiếu chiếm 17.7% và chiếm vị trí cuối cùng là sinh viên nữ đang học năm nhất chỉ với 34 phiếu chiếm 9.7% ( thấp hơn vị trí đầu gần một nửa số lượng).

Kiểm định mối liên hệ giữa các biến định tính

B 愃ऀ ng II-1: K ế t qu 愃ऀ b 愃ऀ ng Chi – Square Tests c ủ a Gi ới tính và Năm họ c

N of Valid Cases 350 a 0 cells (0.0%) have expected count less than 5 The minimum expected count is 25.35

Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định danh – thứ bậc là sử dụng kiểm định Chi –Square

H0: Giới tính và Năm học không có mối liên hệ với nhau

H1: Giới tính và Năm học có mối liên hệ với nhau Từ kết quả của bảng Chi – Square Tests, ta thấy giá trị Asymptotic Sig (2 – sided) hàng Pearson Chi – Square là 0.739 lớn hơn 0.05 nên có thể kết luận Giới tính và Năm học không có mối liên hệ với nhau Do vậy, bác bỏ giả thuyết H 1

Kiểm định độ tin cậy của thang đo với hệ số Cronbach's Alpha

B 愃ऀ ng III-1: Ki ểm định độ tin c ậ y c ủa thang đo S ự h ữ u ích

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Thang đo với 4 biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên được lựa chọn Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố sự hữu ích = 0.786 > 0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn Vì thế, các biến quan sát trong nhân tố sự hữu ích đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo, do đó phù hợp để thực hiện kiểm định tiếp theo

2 Mức độ dễ sử dụng (DSD)

B愃ऀng III-2: Kiểm định độ tin cậy của thang đo Mức độ dễ sử dụng

Cronbach’s Alpha nếu loại biếnCronbach’s Alpha = 805

Thang đo với 3 biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên được lựa chọn Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố dễ sử dụng = 0.805 > 0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn Vì thế, các biến quan sát trong nhân tố dễ sử dụng đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo, do đó phù hợp để thực hiện kiểm định tiếp theo

3 Mức độ kiểm soát hành vi (KSHV)

B愃ऀng III-3: Kiểm định độ tin cậy của thang đo Mức độ kiểm soát hành vi

Thang đo với 3 biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên được lựa chọn Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố kiểm soát hành vi = 0.735

> 0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn Vì thế, các biến quan sát trong nhân tố kiểm soát hành vi đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo, do đó phù hợp để thực hiện kiểm định tiếp theo

4 Ảnh hưởng xã hội (AHXH)

B愃ऀng III-4: Kiểm định độ tin cậy của thang đo Ảnh hưởng xã hội

Thang đo với 3 biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên được lựa chọn Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố ảnh hưởng xã hội = 0.735 >

0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn Vì thế, các biến quan sát trong nhân tố ảnhhưởng xã hội đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo, do đó phù hợp để thực hiện kiểm định tiếp theo

5 Mức độ kỳ vọng hiệu quả (KVHQ)

B愃ऀng III-5: Kiểm định độ tin cậy của thang đo Mức độ kỳ vọng kết qu愃ऀ

Cronbach’s Alpha nếu loại biếnCronbach’s Alpha = 753

Thang đo với 3 biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên được lựa chọn Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố kiểm soát hành vi = 0.753

> 0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn Vì thế, các biến quan sát trong nhân tố kiểm soát hành vi đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo, do đó phù hợp để thực hiện kiểm định tiếp theo

6 Rào cản kỹ thuật (RCKT)

B愃ऀng III-6: Kiểm định độ tin cậy của thang đo Rào c愃ऀn kỹ thuật

Thang đo với 3 biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên được lựa chọn Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố rào cản kỹ thuật= 0.725 >

0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn Vì thế, các biến quan sát trong nhân tố rào cản kỹ thuật đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo, do đó phù hợp để thực hiện kiểm định tiếp theo

7 Biến phụ thuộc mức độ chấp nhận sử dụng Chat GPT vào học tập (CNSD)

B 愃ऀ ng III-7: Ki ểm định độ tin c ậy thang đo Chấ p nh ậ n s ử d ụ ng

Thang đo với 3 biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng phù hợp từ 0.3 trở lên nên được lựa chọn Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố chấp nhận sử dụng = 0.744

> 0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn Vì thế, các biến quan sát trong nhân tố chấp nhận sử dụng đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo, do đó phù hợp để thực hiện kiểm định tiếp theo.

IV Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

1 Phân tích EFA cho biến độc lập - Phân tích EFA cho biến độc lập lần 1:

B 愃ऀ ng IV-1: KMO and Bartlett's Test bi ến độ c l ậ p l ầ n 1

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy

Giá trị Eigenvalue thấp nhất

Dựa vào kết quả thu được từ phân tích KMO và kiểm định Bartlett ở trên, ta có thể nhận thấy rằng dữ liệu hoàn toàn phù hợp để phân tích nhân tố khám phá EFA:

+ KMO = 0.778 (0.5 ≤ 0.778≤ 1) phân tích nhân tố là phù hợp

+ Sig (Bartlett’s Test) = 0.000 < 0.05 tác giả kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể

+ Eigenvalues = 1,236 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất

+ Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative%)66,662% > 50% Điều này chứng tỏ 66,662% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi các nhân tố trong phép xoay

B愃ऀng IV-2: Ma trận xoay nhân tố biến độc lập lần 1

Dựa vào bảng ma trận xoay nhân tố Rotated Component Matrix ta có thể nhận định: Biến HI3 và DSD3 bị loại khi xuất hiện lẫn vào các thang đo khác

+ Biến HI3 tải lên ở cả hai nhân tố là Component 1 và Component 4 với hệ số tải lần lượt là 0.697 và 0.562, mức chênh lệch hệ số tải bằng 0.697 – 0.562 = 0.135 < 0.2

+ Biến DSD3 tải lên ở cả hai nhân tố là Component 2 và Component 3 với hệ số tải lần lượt là 0.632 và 0.527, mức chênh lệch hệ số tải bằng 0.632 – 0.527 = 0.105 < 0.2

Sau khi loại biến quan sát HI3 và DSD3 Tác giả tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA với các biến còn lại

- Phân tích EFA cho biến độc lập lần 2:

B 愃ऀ ng IV-3: KMO and Bartlett's Test bi ến độ c l ậ p l ầ n 2

Dựa vào kết quả thu được từ phân tích KMO và kiểm định Bartlett ở trên, ta có thể nhận thấy rằng dữ liệu hoàn toàn phù hợp để phân tích nhân tố khám phá EFA:

+ KMO = 0.833 (0.5 ≤ 0.833 ≤ 1) phân tích nhân tố là phù hợp

+ Sig (Bartlett’s Test) = 0.000 < 0.05 tác giả kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể

+ Eigenvalues = 1,211 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất

+ Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative%)= 65,7%

> 50% Điều này chứng tỏ 65,7% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi các nhân tố trong phép xoay

Kết quả phân tích EFA cho thấy 18 biến quan sát hội tụ vào 5 nhân tố:

B愃ऀng IV-4: Ma trận xoay nhân tố biến độc lập lần 2

2 Phân tích EFA cho biến phụ thuộc

B 愃ऀ ng IV-5: Phân tích ki ểm đị nh KMO và Bartlett's Test bi ế n ph ụ thu ộ c

Điều chỉnh thang đo sau khi phân tích nhân tố khám phá

B愃ऀng V-1: Điều chỉnh thang đo sau khi phân tích nhân tố khám phá

STT Mã hóa Thang đo Nguồn

1 HI1 Hiệu suất làm việc tốt hơn (Venkatesh và cộng sự, 2003) (Davis và cộng sự,1989) 2 HI2 Tìm kiếm thông tin nhanh hơn

3 HI4 Dễ dàng so sánh thông tin của nhiều nguồn khác nhau

NHẬN THỨC DỄ SỬ D唃⌀NG

1 DSD1 Tìm kiếm thông tin dễ dàng (Venkatesh và cộng sự, 2003) 2 DSD2 Giao diện rõ ràng, dễ hiểu

3 DSD4 Các bước để tìm kiếm thông tin dễ dàng

NHẬN THỨC KIỂM SO䄃ĀT H䄃NH VI

1 KSHV1 Cần có các nguồn lực cần thiết cho việc sử dụng Chat GPT (Brown, 1990)

2 KSHV2 Sử dụng Chat GPT hoàn toàn trong tầm kiểm soát

3 KSHV3 Có đủ kiến thức và kỹ năng để sử dụng

䄃ऀNH HƯỞNG XÃ HỘI

1 AHXH1 Những người quan trọng đang sử dụng Chat

(Gu và cộng sự,2009) (Yu,2012) ( Oliveria và cộng sự,2014)

2 AHXH2 Chat GPT đang được sử dụng phổ biến

3 AHXH3 Người quan trọng khuyến khích sử dụng

KỲ VỌNG HIỆU QU䄃ऀ

1 KVHQ1 Sử dụng Chat GPT hiệu quả cho việc học tập (Venkatesh và cộng sự, 2003) (Yu,2012) ( Oliveria và cộng sự,2014)

2 KVHQ2 Thông tin Chat GPT cung cấp phù hợp

3 KVHQ3 Sử dụng Chat GPT giúp tiết kiệm thời gian

1 RCKT1 Hệ thống hạ tầng công nghệ thông tin cho hệ thống Chat GPT còn chưa tốt (Phương pháp

Delphi) Phải sử dụng các phần mềm riêng

3 RCKT3 Đăng ký tài khoản phải tốn phí

CHẤP NHẬN SỬ D唃⌀NG

1 CNSD1 Sẽ sử dụng Chat GPT trong tương lai

(Davis,1993) (Venkatesh và cộng sự, 2003)

2 CNSD2 Sẽ thường xuyên sử dụng Chat GPT trong quá trình học tập

3 CNSD3 Sẽ giới thiệu cho bạn bè, người thân sử dụng

Phân tích tương quan Pearson

B愃ऀng VI-1: B愃ऀng phân tích tương quan Pearson

CNSD HI DSD DSD KSHV AHXH KVHQ RCKT

Tương quan giữa biến độc lập với biến phụ thuộc: Trong bảng kết quả, sig kiểm định t tương quan Pearson các giữa sáu biến độc lập HI, DSD, KSHV, AHXH, KVHQ, RCKT với biến phụ thuộc CNSD đều nhỏ hơn 0.05 Như vậy, có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập này với biến phụ thuộc.

Tương quan giữa biến độc lập với biến độc lập: Trong bảng kết quả, sig kiểm định t tương quan Pearson giữa 6 biến độc lập HI, DSD, KSHV, AHXH, KVHQ, RCKT với nhau đều nhỏ hơn 0.05 Như vậy, có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập này với biến phụ thuộc.

Phân tích hồi quy tuyến tính

B愃ऀng VII-1: B愃ऀng phân tích hồi quy tuyến tính

R hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn

1 579 a 335 323 53309 2.148 a Predictors: (Constant), RCKT, DSD, AHXH, KSHV, HI, KVHQ b Dependent Variable: HI

Qua bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính Model Summary cho thấy:

Kết quả của R2 hiệu chỉnh sau khi đưa các biến độc lập vào mô hình hồi quy là 0.323, điều này nghĩa là các yếu tố trên giải thích cho 32.3% sự ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Chat GPT trong học tập của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh, 67,7% còn lại là sự ảnh hưởng của các yếu tố khác không thể giải thích bằng các biến có trong mô hình

B愃ऀng VII-2: Kết qu愃ऀ kiểm định ANOVA

Mô hình Tổng bình phương df Trung bình phương

Total 146.511 349 a Dependent Variable: CNSD b Predictors: (Constant), RCKT, DSD, AHXH, KSHV, HI, KVHQ

Trong bảng ANOVA, giá trị Sig kiểm định F bằng 0, nhỏ hơn 5%, do đó mô hình hồi quy này là phù hợp Vậy có thể khẳng định được mô hình hồi quy này được xây dựng phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng trong phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Chat GPT ứng dụng trong học tập của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh

B 愃ऀ ng VII-3: K ế t qu 愃ऀ phân tích h ồ i quy

Từ bảng Coefficients, có thể thấy:

- Các hệ số Tolerance đều đạt trên mức 0.0001, vậy nên các biến đều đạt tiêu chuẩn

- Hệ số VIF được dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với mức tiêu chuẩn nhỏ hơn 10, nếu VIF lớn hơn 10 sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Trong bảng trên, các hệ số VIF đều bé hơn 10, vậy có thể khẳng định dữ liệu không vi phạm giả định hiện tượng trên

- Quan sát bảng có thể thấy hệ số hồi quy đã chuẩn hóa Beta của biến RCKT = -0.11

< 0, mang dấu âm, cho thấy biến này có tác động nghịch chiều lên biến CNSD Các biến độc lập còn lại là CO (0.797), HI (0.365), DSD (0.109), KSHV (0.187), AHXH

(0.058), KVHQ (0.080) với hệ số Beta đều lần lượt lớn hơn 0 nên sẽ có tác động cùng chiều lên biến CNSD

- Hệ số Sig kiểm định T của các biến độc lập HI (0), DSD (0.025), KSHV (0) đều có giá trị < 0.05, vậy nên các yếu tố này đều có ý nghĩa thống kê và có sự tác động lên biến CNSD

- Mặt khác, hệ số Sig kiểm định T của các biến AHXH (0.242), KVHQ (0.108), RCKT (0.823) đều > 0.05, vậy nên các yếu tố này không có ảnh hưởng đối với biến CNSD

Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập được thể hiện trong phương trình hồi quy đa biến như sau:

- HI:”Sự hữu ích”khi sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng Chat GPT vào trong việc học tập (là trung bình của các biến HI1, HI2, HI4) (Chấp nhận)

- DSD:”Mức độ dễ sử dụng”của Chat GPT trong quá trình học tập của sinh viên (là trung bình của các biến DSD1, DSD2) (Chấp nhận)

- KSHV: Là”mức độ kiểm soát hành vi”của sinh viên khi sử dụng Chat GPT (là trung bình của các biến KSHV1, KSHV2, KSHV3) (Chấp nhận)

- AHXH:”Ảnh hưởng xã hội”trong quyết định sử dụng Chat GPT của sinh viên (là trung bình của các biến AHXH1, AHXH2, AHXH3) (Bác bỏ)

- KVHQ: Là”mức độ kỳ vọng hiệu quả”vào Chat GPT của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh (là trung bình của các biến KVHQ1, KVHQ2, KVHQ3) (Bác bỏ)

- RCKT: Là những”rào cản kỹ thuật”mà sinh viên gặp phải khi sử dụng Chat GPT trong học tập (là trung bình của các biến RCKT1, RCKT2, RCKT3).(Bác bỏ)

Ta có phương trình hồi quy tuyến tính với hệ số chưa chuẩn hóa như sau:

CNSD = 0.797 + 0.365*HI + 0.109*DSD + 0.187*KSHV Dựa theo hệ số hồi quy chuẩn hoá và phương trình hồi quy chuẩn hoá, có thể nhận biết được mức độ tác động cũng như thứ tự ảnh hưởng của biến độc lập nhiều hay ít lên biến phụ thuộc Biến độc lập càng có giá trị hệ số hồi quy chuẩn hoá cao thì càng quan trọng đối với biến phụ thuộc, ta có phương trình hồi quy với hệ số beta chuẩn hóa như sau:

Hệ số beta chuẩn hóa cho thấy mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động lên quyết định sử dụng Chat GPT vào học tập của sinh viên như sau:

- Thứ nhất là sự hữu ích (HI) khi ứng dụng Chat GPT vào học tập của sinh viên

- Thứ hai là sự kiểm soát hành vi (KSHV) khi sử dụng Chat GPT trong học tập

- Thứ ba là sự dễ sử dụng (DSD) của Chat GPT đối với sinh viên

H椃nh VII.1: Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

Biểu đồ Histogram trên có giá trị trung bình (Mean) rất nhỏ gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.991 (xấp xỉ 1), có thể khẳng định phân phối là xấp xỉ chuẩn, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm

H 椃 nh VII.2: Đồ th ị phân tán c ủ a ph ần dư

Dựa trên biểu đồ Normal P-P Plot, ta có thể thấy các điểm phân vị được phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi của trục tung và trục hoành chứ không tạo nên hình dạng nhất định nào Như vậy nghiên cứu có thể nói rằng giả định phương sai không đổi của mô hình hồi quy là không vi phạm.

Kiểm định trị trung bình (Compare means)

1 Giới tính Việc kiểm định sự khác biệt trung bình giúp chúng ta xác định xem có sự khác biệt về ý định sử dụng Chat GPT vào học tập của sinh viên Thành phố Hồ Chí Minh hay không

Independent Sample T-Test chúng ta sẽ áp dụng kiểm định sự khác biệt trung bình với trường hợp biến định tính có 2 giá trị: biến giới tính (Nam, Nữ)

Thực hiện kiểm định Independent-Samples T Test để xem xét mức độ hài lòng công việc có khác nhau giữa dáp viên nam và đáp viên nữ không Biến định lượng được sử dụng là CNSD (Chấp nhận sử dụng), biến định tính là GioiTinh có 2 giá trị Nam/Nữ

Kết quả kiểm định gồm hai bảng là Group Statistics và Independent Samples Test Trước hết, kết quả ở bảng Independent Samples Test thể hiện:

B愃ऀng VIII-1: Kết qu愃ऀ kiểm định Independent – Samples T Test

Thử nghiệm của Levene cho sự đồng nhất của phương sai

Thử nghiệm T cho sự đồng nhất của giá trị trung bình

Phương sai không bằng nhau -1.620 331.427 106

=> Không có sự khác biệt phương sai giữa hai nhóm nam và nữ Do đó, nhóm tác giả sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở hàng Equal variances assumed.

=> Chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là không có sự khác biệt trung bình CNSD giữa các giới tính khác nhau

Kết luận, không có khác biệt trong ý định sử dụng Chat GPT trong học tập giữa sinh viên nữ và sinh viên nam trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh

Kế đến, Group Statistics thể hiện các thông số mô tả của từng nhóm giới tính

B愃ऀng VIII-2: B愃ऀng Group Statistics

Giá trị trung bình ở hai nhóm đều nằm trong đoạn 3.41 – 4.20 (ý kiến đồng ý - dựa đều có ý định sử dụng Chat GPT vào học tập Giá trị trung bình của hai nhóm nam/nữ bằng 3.6710 và 3.7834, không có sự chênh lệch nhiều

2 Năm học Thực hiện kiểm định One-Way ANOVA để xem xét ý định sử dụng Chat GPT vào học tập tại Thành phố Hồ Chí Minh có khác nhau giữa các sinh viên có năm học đại học khác nhau không

Biến định lượng được sử dụng là CNSD (Chấp nhận sử dụng), biến định tính là NamHoc

Khi nhận xét kiểm định Levene, chúng ta sẽ dựa vào kết quả ở hàng Based on Mean

B愃ऀng VIII-3: Kết qu愃ऀ kiểm định Levene Namhoc

Test of Homogeneity of Variances

Based on Median and with adjusted df

- Sig kiểm định Levene bằng 0.02 < 0.05

=> Có sự khác biệt phương sai giữa các năm học đại học, do đó nhóm tác giả sử dụng kết quả kiểm định Welch ở bảng Robust Tests of Equality of Means

B愃ऀng VIII-4: Kết qu愃ऀ kiểm định Robust Tests of Equality of Means Năm học

Robust Tests of Equality of Means

Thống kê df1 df2 Sig

- Sig kiểm định Welch bằng 0.306 > 0.05

=> Không có sự khác biệt trung bình CNSD giữa các năm học đại học khác nhau

Như vậy, không có khác biệt trong ý định sử dụng Chat GPT vào học tập giữa các sinh viên có năm học đại học khác nhau

B愃ऀng VIII-5: B愃ऀng Descriptives

95% Khoảng tin cậy cho Mean Tối thiểu

Bảng Descriptives thể hiện các thông số mô tả của từng năm học đại học

Giá trị trung bình ở tất cả các nhóm”Năm 1”,”Năm 2”,”Năm 3”,”Năm 4”đều nằm trong đoạn 3.41 - 4.20 (ý kiến Đồng ý)

=> Nghĩa là sinh viên của tất cả các nhóm năm học đại học đồng ý việc chấp nhận sử dụng Chat GPT trong học tập

Bên cạnh đó, nhóm”Năm 2”có giá trị trung bình cao nhất, nghĩa là các sinh viên năm 2 sẽ chấp nhận sử dụng Chat GPT vào học tập cao nhất.

Định dạng
Số trang	75
Dung lượng	1 MB