332
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
TÁC ĐỘNG CỦA AI ĐẾN ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ HỌC TẬP:
GÓC NHÌN TỪ NHẬN THỨC CỦA SINH VIÊN VỀ CÔNG BẰNG
VÀ MINH BẠCH
Đoàn Thị Bích Thu(1)
TÓM TẮT:
Nghiên cứu ny kim đnh ảnh hởng của trí tuệ nhân tạo (AI) đn đnh gi kt quả học tập của
sinh viên, vi sự chấp nhận công nghệ đóng vai trò trung gian. Nghiên cứu sử dụng phơng php
đnh lng vi dữ liệu từ 424 sinh viên tại khu vực Đông Nam B v p dụng phân tích PLS-SEM.
Kt quả cho thấy AI có tc đng tích cực đn sự chấp nhận công nghệ v đnh gi kt quả học tập,
đồng thời sự chấp nhận công nghệ đóng vai trò trung gian quan trọng. Nghiên cứu ny cung cấp ci
nhìn sâu sắc về ứng dụng AI trong gio dục v đề xuất cc hm ý quản tr đ ti u ho hiệu quả của
AI trong việc nâng cao kt quả học tập.
Từ khoá: Đnh gi kt quả học tập, gio dục đại học, sự chấp nhận công nghệ, trí tuệ nhân tạo.
ABSTRACT:
This study examines the impact of artificial intelligence (AI) on students' learning assessment, with
technology acceptance acting as a mediating factor. The research employs a quantitative approach,
collecting data from 424 students in the Southeastern region and utilizing PLS-SEM analysis. The
results indicate that AI positively influences technology acceptance and learning assessment, while
technology acceptance plays a crucial mediating role. This study provides valuable insights into AI
applications in education and suggests managerial implications for optimizing AI effectiveness in
enhancing learning outcomes.
Keywords: Learning assessment, higher education, technology acceptance, artificial
intelligence.
1. Đặt vấn đề
Trong bối cảnh chuyển đổi số và sự phát triển mạnh mẽ của AI, ngành giáo dục đang có những
thay đổi đáng kể trong phương pháp giảng dạy, học tập và đánh giá kết quả học tập. AI không chỉ giúp
tự động hoá quy trình đánh giá mà còn cung cấp phản hồi cá nhân hoá, tăng cường tính khách quan và
minh bạch trong đánh giá (Shahzad et al., 2024). Các hệ thống AI tích hợp như chatbot hỗ trợ học tập,
1. Trường Đại học Công nghệ Đồng Nai. Email: doanthibichthu@dntu.edu.vn
333
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
hệ thống chấm điểm tự động và phân tích dữ liệu học tập đã chứng minh hiệu quả trong việc nâng
cao kết quả học tập của sinh viên (Chou et al., 2022; Lestariningrum et al., 2024).
Tuy nhiên, tác động của AI đối với kết quả học tập của sinh viên không chỉ đơn thuần phụ thuộc
vào công nghệ mà còn bị ảnh hưởng bởi nhận thức của người học. Đặc biệt, nhận thức của sinh viên
về tính công bằng và minh bạch trong quy trình đánh giá có thể đóng vai trò quan trọng trong việc
định hình thái độ, động lực học tập cũng như mức độ chấp nhận công nghệ (Na et al., 2024; Fan &
Zhang, 2024). Khi sinh viên tin tưởng rằng AI đảm bảo công bằng và minh bạch trong đánh giá, họ
có xu hướng chấp nhận và tận dụng AI để nâng cao hiệu quả học tập. Ngược lại, nếu sinh viên cảm
thấy AI thiếu minh bạch hoặc thiên vị, điều này có thể làm giảm niềm tin vào hệ thống giáo dục và
ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả học tập.
Dù đã có nhiều nghiên cứu về tác động của AI đối với giáo dục, nhưng phần lớn các nghiên
cứu hiện nay tập trung vào hiệu quả của công nghệ hoặc động lực học tập của sinh viên (Chou et
al., 2022; Shahzad et al., 2024). Vai trò của nhận thức về tính công bằng và minh bạch như một yếu
tố trung gian trong mối quan hệ giữa AI và kết quả học tập vẫn chưa được làm rõ. Bên cạnh đó, hầu
hết các nghiên cứu về AI trong giáo dục được thực hiện tại các quốc gia phát triển, nơi AI đã được
áp dụng rộng rãi, trong khi tại các quốc gia đang phát triển như Việt Nam, nghiên cứu về vấn đề này
còn hạn chế.
Xuất phát từ khoảng trống nghiên cứu này, nghiên cứu hiện tại đặt mục tiêu: (1) Kiểm định tác
động của AI đến kết quả học tập của sinh viên; (2) Làm rõ vai trò trung gian của nhận thức về tính
công bằng và minh bạch trong mối quan hệ giữa AI và kết quả học tập; (3) Cung cấp bằng chứng
thực nghiệm tại Việt Nam để bổ sung vào kho tàng lý thuyết về công bằng tổ chức trong giáo dục.
Nghiên cứu được thực hiện tại khu vực Đông Nam Bộ, nơi các ứng dụng AI trong đánh giá học tập
vẫn đang trong giai đoạn phát triển. Kết quả nghiên cứu không chỉ giúp mở rộng lý thuyết về AI và
giáo dục mà còn đưa ra những khuyến nghị thực tiễn nhằm tối ưu hoá việc ứng dụng AI trong môi
trường học tập đại học.
2. Cơ sở lý thuyết
2.1. Lý thuyết chấp nhận công nghệ
Lý thuyết chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) được Davis (1989)
phát triển nhằm giải thích hành vi chấp nhận và sử dụng công nghệ của con người. TAM nhấn mạnh
hai yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định sử dụng công nghệ: nhận thức về tính hữu ích (Perceived
Usefulness - PU) và nhận thức về tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use - PEOU). PU đề cập đến
mức độ mà người dùng tin rằng việc sử dụng công nghệ sẽ nâng cao hiệu suất công việc, trong khi
PEOU là mức độ người dùng tin rằng công nghệ có thể sử dụng một cách dễ dàng, không đòi hỏi
nỗ lực quá nhiều. Cả hai yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến ý định hành vi sử dụng (Behavioral
Intention - BI), từ đó dẫn đến hành vi sử dụng thực tế (Actual Use). Theo Venkatesh và Davis (2000),
TAM đã được mở rộng với các yếu tố như ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi, giúp mô hình phù
hợp hơn với các bối cảnh công nghệ phức tạp. Venkatesh et al. (2003) tiếp tục phát triển TAM thành
mô hình UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology), bổ sung thêm các yếu tố
như sự kỳ vọng hiệu suất, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi.
TAM và UTAUT đã được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu giáo dục và công nghệ. Chou et
al. (2022) nhấn mạnh rằng trong bối cảnh giáo dục, PU và PEOU vẫn là hai yếu tố quan trọng ảnh
hưởng đến sự chấp nhận công nghệ của sinh viên, nhưng các yếu tố như trải nghiệm tương tác người -
334
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
máy và hỗ trợ kỹ thuật cũng đóng vai trò đáng kể. Trong bối cảnh ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), các
nghiên cứu gần đây bổ sung thêm những yếu tố như sự tin tưởng vào công nghệ, tính cá nhân hoá và
sự hài lòng khi sử dụng công nghệ AI để giải thích sự chấp nhận của người dùng (Dahri et al., 2024;
Lestariningrum et al., 2024).
Trong nghiên cứu về ảnh hưởng của AI đến đánh giá kết quả học tập của sinh viên, TAM cung
cấp một khung lý thuyết vững chắc để kiểm định mối quan hệ giữa các biến. Đầu tiên, nhận thức về
tính hữu ích (PU) của AI có thể được sinh viên đánh giá thông qua khả năng cung cấp phản hồi cá
nhân hoá, hỗ trợ học tập và giảm gánh nặng trong quá trình đánh giá (Dahri et al., 2024; Na et al.,
2024). Ví dụ, chatbot AI giúp sinh viên giải đáp nhanh chóng các thắc mắc, nâng cao hiệu quả học
tập. Thứ hai, nhận thức về tính dễ sử dụng (PEOU) cũng là yếu tố quan trọng, vì sinh viên cảm thấy
dễ dàng sử dụng công nghệ AI, họ sẽ có ý định sử dụng công nghệ này nhiều hơn (Chou et al., 2022;
Lestariningrum et al., 2024). PU và PEOU ảnh hưởng trực tiếp đến ý định sử dụng AI (BI), và ý định
này đóng vai trò trung gian giữa các yếu tố nhận thức về công nghệ và kết quả học tập. Cuối cùng, sự
chấp nhận công nghệ có thể dẫn đến việc sử dụng AI hiệu quả hơn, từ đó nâng cao chất lượng đánh
giá và kết quả học tập của sinh viên (Fan & Zhang, 2024; Shahzad et al., 2024).
TAM không chỉ cung cấp một cơ sở lý thuyết để giải thích hành vi chấp nhận AI của sinh viên
mà còn đóng vai trò nền tảng để xây dựng mô hình nghiên cứu kiểm định sự ảnh hưởng của các yếu
tố như AI và sự chấp nhận công nghệ đến hiệu quả học tập trong giáo dục đại học.
2.2. Phát triển giả thuyết
2.2.1. Mi quan hệ của trí tuệ nhân tạo v nhận thức của sinh viên về tính công bằng v minh bạch
AI đang được áp dụng ngày càng phổ biến trong lĩnh vực giáo dục, đặc biệt là trong các hệ
thống đánh giá tự động, nhờ khả năng cung cấp phản hồi kịp thời, phân tích dữ liệu học tập chính
xác, và đảm bảo tính khách quan trong quy trình chấm điểm (Dahri et al., 2024; Wang et al., 2023).
Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng AI không chỉ giảm thiểu sai sót và sự thiên vị mà còn tăng cường tính
minh bạch trong quá trình đánh giá, từ đó cải thiện nhận thức của sinh viên về tính công bằng trong
hệ thống giáo dục ứng dụng công nghệ (Shahzad et al., 2024).
Theo lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989), nhận thức về tính hữu ích (PU)
và tính dễ sử dụng (PEOU) đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành hành vi chấp nhận công
nghệ. Khi sinh viên nhận thấy AI có khả năng cải thiện chất lượng và công bằng trong quá trình đánh
giá, họ có xu hướng phát triển nhận thức tích cực về tính minh bạch của hệ thống. Chou et al. (2022)
cũng nhấn mạnh rằng các yếu tố như trải nghiệm tương tác và sự tin tưởng vào công nghệ góp phần
quan trọng vào việc hình thành nhận thức này.
Bên cạnh đó, nghiên cứu của Lestariningrum et al. (2024) cho thấy AI không chỉ nâng cao chất
lượng nội dung đánh giá mà còn đảm bảo tính minh bạch trong toàn bộ quy trình, qua đó xây dựng
niềm tin từ phía sinh viên. AI giúp tăng cường tính minh bạch thông qua việc tự động hoá quy trình
chấm điểm, giảm thiểu sai sót và thiên vị (Shahzad et al., 2024; Wang et al., 2023). Hệ thống AI còn
cải thiện tính công bằng bằng cách áp dụng các tiêu chí chấm điểm khách quan và đồng nhất, đảm
bảo sự công bằng cho tất cả sinh viên (Dahri et al., 2024; Na et al., 2024). Ngoài ra, khi sinh viên
nhận thấy công nghệ hoạt động minh bạch và hiệu quả, họ sẽ ngày càng tin tưởng hơn vào tính khách
quan của hệ thống.
335
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
Dựa trên các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm, giả thuyết sau được đề xuất:
H1: AI có tc đng tích cực ti Nhận thức của sinh viên về tính công bằng v minh bạch.
2.2.2. Mi quan hệ của trí tuệ nhân tạo v đnh gi kt quả học tập của sinh viên
AI ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong giáo dục, đặc biệt trong việc tối ưu hoá quy
trình giảng dạy, học tập và đánh giá kết quả học tập. AI cung cấp các công cụ đánh giá tự động, cá
nhân hoá nội dung học tập và phản hồi chính xác dựa trên dữ liệu học tập của từng sinh viên (Dahri
et al., 2024; Wang et al., 2023). Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng AI giúp giảm thiểu sai
sót, tăng cường tính khách quan trong đánh giá, đồng thời cải thiện hiệu suất học tập của sinh viên
(Shahzad et al., 2024).
Theo Chou et al. (2022), AI hỗ trợ cá nhân hoá trải nghiệm học tập thông qua việc thiết kế các
bài kiểm tra phù hợp với năng lực từng cá nhân. Công nghệ này giúp sinh viên tập trung vào các lĩnh
vực cần cải thiện, cung cấp phản hồi chi tiết và điều chỉnh hành vi học tập hiệu quả. Na et al. (2024)
cũng nhấn mạnh rằng các công cụ AI như chatbot và hệ thống đánh giá thông minh không chỉ hỗ trợ
quản lý tiến trình học tập mà còn nâng cao sự tự tin của sinh viên trong các kỳ thi.
Nghiên cứu của Lestariningrum et al. (2024) chỉ ra rằng tích hợp AI trong học tập và đánh giá
thúc đẩy sự tham gia của sinh viên, tạo động lực học tập tích cực. Các nền tảng học tập thông minh
tích hợp AI cung cấp nội dung học tập được cá nhân hoá, phản hồi tức thời, qua đó cải thiện đáng kể
kết quả học tập. Bên cạnh đó, AI còn hỗ trợ giảng viên trong việc theo dõi tiến độ học tập của sinh
viên, từ đó cung cấp hỗ trợ kịp thời và hiệu quả (Melweth et al., 2023).
AI không chỉ nâng cao hiệu quả học tập thông qua các phản hồi tức thì, hỗ trợ sinh viên nắm bắt
kiến thức tốt hơn mà còn cải thiện chất lượng đánh giá bằng cách tự động hoá quy trình chấm điểm
và phân tích dữ liệu khách quan (Dahri et al., 2024; Shahzad et al., 2024). Ngoài ra, các ứng dụng AI
tạo môi trường học tập tương tác, khuyến khích sự tham gia tích cực của sinh viên và cải thiện kết
quả học tập (Fan & Zhang, 2024; Lestariningrum et al., 2024).
Dựa trên các cơ sở lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm, giả thuyết sau được đề xuất:
H2: AI có tc đng tích cực ti Đnh gi kt quả học tập của sinh viên.
2.2.3. Mi quan hệ của nhận thức của sinh viên về tính công bằng v minh bạch
v đnh gi kt quả học tập của sinh viên
Nhận thức của sinh viên về tính công bằng và minh bạch trong giáo dục là một yếu tố quan trọng
ảnh hưởng đến kết quả học tập. Sự công bằng và minh bạch trong quy trình đánh giá giúp sinh viên
tin tưởng hơn vào hệ thống giáo dục, từ đó nâng cao động lực và hiệu suất học tập. Theo Shahzad et
al. (2024), các hệ thống đánh giá dựa trên AI có thể giảm thiểu sai sót, đảm bảo tính khách quan và
minh bạch, đồng thời tăng sự hài lòng của sinh viên đối với quá trình học tập.
Dựa trên lý thuyết công bằng tổ chức, tính công bằng và minh bạch không chỉ ảnh hưởng đến
hành vi mà còn tác động tích cực đến thái độ và động lực học tập của sinh viên (Chou et al., 2022).
336
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
Khi sinh viên nhận thấy rằng các công cụ và hệ thống đánh giá đảm bảo tính công bằng, họ thường
tích cực hơn trong việc tiếp nhận phản hồi, điều chỉnh hành vi học tập, và nỗ lực để đạt kết quả tốt
hơn. Nghiên cứu của Lestariningrum et al. (2024) cũng khẳng định rằng các hệ thống AI tích hợp
giúp minh bạch hoá quy trình đánh giá thông qua việc cung cấp phản hồi chi tiết và khách quan, từ
đó nâng cao nhận thức của sinh viên về tính công bằng và cải thiện kết quả học tập.
Hơn nữa, các nghiên cứu của Na et al. (2024) và Fan & Zhang (2024) cho thấy rằng tính minh
bạch trong quy trình học tập và đánh giá giúp giảm áp lực, tăng động lực học tập và cải thiện hiệu
quả học tập. Chẳng hạn, sinh viên cảm thấy tự tin hơn khi hệ thống đánh giá được công nhận là minh
bạch và khách quan (Shahzad et al., 2024; Na et al., 2024). Đồng thời, tính công bằng không chỉ
nâng cao sự hài lòng mà còn thúc đẩy sự tham gia tích cực của sinh viên trong học tập, giúp họ đạt
được kết quả tốt hơn (Fan & Zhang, 2024; Chou et al., 2022). Cuối cùng, việc xây dựng niềm tin vào
tính công bằng của hệ thống đánh giá còn giúp sinh viên phát triển thái độ tích cực và củng cố niềm
tin vào hệ thống giáo dục (Shahzad et al., 2024).
Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm, giả thuyết H3 được đề xuất:
H3: Nhận thức của sinh viên về tính công bằng v minh bạch có tc đng tích cực ti Đnh gi
kt quả học tập của sinh viên.
2.2.4. Vai trò trung gian của nhận thức của sinh viên về tính công bằng v minh bạch
AI ngày càng được ứng dụng trong giáo dục, đặc biệt trong các hệ thống đánh giá kết quả học
tập, nhờ khả năng cung cấp phản hồi kịp thời, minh bạch và chính xác. Theo Shahzad et al. (2024),
AI giúp giảm thiểu sai sót và đảm bảo tính khách quan, qua đó xây dựng niềm tin và nhận thức tích
cực của sinh viên về tính công bằng và minh bạch trong đánh giá. Những yếu tố này đóng vai trò
quan trọng trong việc cải thiện động lực và hiệu quả học tập.
Theo lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM), sinh viên chấp nhận và tin tưởng vào công nghệ
khi họ nhận thấy rằng các công cụ hỗ trợ như AI mang lại giá trị thực tiễn, chẳng hạn như tăng cường
công bằng trong quy trình đánh giá (Davis, 1989; Chou et al., 2022). Nhận thức về tính công bằng
không chỉ ảnh hưởng trực tiếp đến động lực học tập mà còn trung gian hoá mối quan hệ giữa AI và
kết quả học tập. Na et al. (2024) nhấn mạnh rằng khi sinh viên cảm thấy hệ thống AI minh bạch và
khách quan, họ sẽ tích cực tiếp nhận phản hồi và tối ưu hoá hành vi học tập.
Nghiên cứu của Lestariningrum et al. (2024) cho thấy rằng tính minh bạch trong quy trình đánh
giá do AI hỗ trợ có khả năng cải thiện hiệu quả học tập thông qua việc thúc đẩy sự tự tin, giảm áp
lực và tạo môi trường học tập công bằng. Đồng thời, các nghiên cứu của Fan & Zhang (2024) cũng
khẳng định rằng nhận thức về tính công bằng và minh bạch là yếu tố trung gian quan trọng giúp AI
phát huy hiệu quả trong việc nâng cao chất lượng đánh giá kết quả học tập.
Dựa trên các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm, giả thuyết H4 được đề xuất:
H4: Nhận thức của sinh viên về tính công bằng v minh bạch đóng vai trò trung gian giữa AI v
đnh gi kt quả học tập của sinh viên.
2.3. Mô hình nghiên cứu
Dựa trên các giả thuyết và lý thuyết liên quan, tác giả đặt ra giả thuyết nghiên cứu: