Đánh giá hiệu quả của AI trong hỗ trợ tự học tiếng Pháp: Nghiên cứu thực nghiệm trên sinh viên đại học tại Hà Nội

1. GIỚI THIỆU

AI đang trở thành công cụ hỗ trợ học tập quan trọng trong giáo dục ngôn ngữ, đặc biệt với các ngôn ngữ phổ biến như tiếng Pháp. Tại Việt Nam, áp lực đạt trình độ B1 tiếng Pháp trong thời gian ngắn (thường 1-2 năm) đối với sinh viên các trường đại học như Đại học Ngoại thương đòi hỏi giải pháp học tập hiệu quả ngoài lớp học.

Tuy nhiên, hiệu quả thực tế của AI trong tự học tiếng Pháp và khả năng thay thế hoàn toàn phương pháp truyền thống vẫn còn là vấn đề tranh luận. Nghiên cứu này nhằm đánh giá mức độ chấp nhận, hiệu quả và hạn chế của AI trong hỗ trợ tự học tiếng Pháp, từ đó đưa ra khuyến nghị cho ứng dụng công nghệ trong giáo dục ngôn ngữ.

2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp khảo sát kết hợp định lượng và định tính. Bảng câu hỏi bao gồm 12 câu hỏi đóng (thang đo Likert 5 mức) và 4 câu hỏi mở, tập trung vào mức độ sử dụng, nhận thức về tính hữu ích, dễ sử dụng, thái độ, ý định sử dụng, động lực, và hiệu quả của AI theo từng kỹ năng ngôn ngữ.

2.2. Mẫu nghiên cứu

Mẫu gồm 204 sinh viên từ các trường đại học Việt Nam, chủ yếu từ Đại học Ngoại thương (40,11%), với 70,33% là nữ và 49,45% là sinh viên năm 2. Trình độ tiếng Pháp phổ biến nhất là B1 (31,87%), tiếp theo là A1 (29,67%).

2.3. Phân tích dữ liệu

Dữ liệu định lượng được tính trung bình điểm Likert (1 = Rất không đồng ý, 5 = Rất đồng ý) và phân tích tần suất. Dữ liệu định tính từ câu hỏi mở được mã hóa theo chủ đề để xác định các khó khăn, kỳ vọng và quan điểm của sinh viên.

3. KẾT QUẢ

3.1. Mức độ sử dụng AI

86,26% sinh viên đã hoặc đang sử dụng AI để học tiếng Pháp, với tần suất cao (88,53% dùng hàng ngày hoặc vài lần/tuần). Các công cụ phổ biến nhất là ChatGPT (96,82%), Gemini (58,60%) và Duolingo (56,69%). Tuy nhiên, chỉ 7,64% sử dụng gói cao cấp, chủ yếu là ChatGPT và Duolingo.

3.2. Nhận thức về AI

Tính hữu ích: Trung bình 3,85/5, cao nhất ở “tăng khả năng tìm kiếm tài liệu” (4,02) và thấp nhất ở “cá nhân hóa nội dung” (3,68).

Tính dễ sử dụng: Trung bình 3,92/5, với “giao diện rõ ràng” được đánh giá cao nhất (4,05).

Thái độ: Trung bình 3,62/5, tích cực nhất ở “làm tự học thú vị hơn” (3,89), nhưng lo ngại về công nghệ tồn tại (2,95).

Ý định sử dụng: Trung bình 3,75/5, cao nhất ở “tiếp tục sử dụng” (4,01), thấp nhất ở “sẵn sàng trả phí” (3,45).

Động lực: Trung bình 3,81/5, với “tăng hứng thú” đạt 3,98.

3.3. Hiệu quả theo kỹ năng

AI hỗ trợ tốt nhất cho kỹ năng đọc (3,92/5), tiếp theo là nghe (3,88/5), viết (3,86/5) và kém nhất ở nói (3,75/5). Tuy nhiên, 52,87% sinh viên chỉ cải thiện nhẹ trình độ, trong khi 39,49% cải thiện đáng kể và 4,46% rất nhiều.

3.4. Thách thức và kỳ vọng

Khó khăn: Thiếu phản hồi từ con người (59,87%), phụ thuộc quá mức (42,68%), thiếu động lực (40,76%) và hạn chế phát âm (34,39%).

Kỳ vọng: Tăng tính chính xác (35 lần nhắc), cá nhân hóa lộ trình (23 lần), cải thiện kỹ năng nói (17 lần) và tương tác thực tế (16 lần).

3.5. Khả năng tự học hoàn toàn bằng AI

66,48% cho rằng không thể tự học hoàn toàn bằng AI, với lý do thiếu tương tác thực tế (35 lần) và động lực (25 lần). 20,88% đồng ý, nhấn mạnh tính tiện lợi và cá nhân hóa của AI.

4. THẢO LUẬN

Kết quả cho thấy, AI là công cụ hỗ trợ phổ biến và được đánh giá tích cực về tính hữu ích và dễ sử dụng. Tuy nhiên, hiệu quả thực tế còn hạn chế, đặc biệt ở kỹ năng nói. Sinh viên kỳ vọng AI cải thiện tính chính xác và cá nhân hóa, nhưng đa số không tin tưởng vào khả năng thay thế hoàn toàn giáo viên, khẳng định tầm quan trọng của phương pháp truyền thống.

5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Nghiên cứu đã cung cấp cái nhìn toàn diện về tính ứng dụng của AI trong tự học tiếng Pháp của sinh viên tại Hà Nội. Kết quả khảo sát và phân tích định lượng cho thấy, AI có ảnh hưởng tích cực đến hành vi học tập, động lực và hiệu quả học tập. Cụ thể, các yếu tố như thái độ tích cực, hành vi tự điều chỉnh học tập đều có tác động rõ rệt đến kết quả học tập. Công cụ AI được đánh giá cao nhờ khả năng phản hồi nhanh, cá nhân hóa nội dung, sửa lỗi, đặc biệt hỗ trợ hiệu quả ở kỹ năng nghe và viết.

Tuy nhiên, AI không thể thay thế hoàn toàn người dạy, nhất là trong việc truyền đạt cảm xúc, văn hóa và phản xạ giao tiếp thực tiễn - những yếu tố thiết yếu trong việc học ngoại ngữ.

Về mặt học thuật, nghiên cứu đã đóng góp vào việc mở rộng và kiểm chứng mô hình hành vi học tập tự điều chỉnh (Zimmerman, 2000) trong bối cảnh có sự hỗ trợ của công nghệ AI. Kết quả thực nghiệm cũng làm rõ mối quan hệ giữa mức độ sử dụng AI và khả năng tự điều chỉnh học tập, đồng thời củng cố các lý thuyết chấp nhận công nghệ như TAM (Davis, 1989). Điểm nổi bật của đề tài là việc kết hợp các phương pháp phân tích định lượng hiện đại như EFA và kiểm định giả thuyết bằng SPSS, cùng với việc xây dựng bộ thang đo đáng tin cậy về các yếu tố tác động đến hiệu quả tự học với AI.

Về thực tiễn, kết quả nghiên cứu giúp các cơ sở đào tạo và nhà phát triển công nghệ hiểu rõ hơn nhu cầu, thói quen học của sinh viên, từ đó thiết kế công cụ và chương trình phù hợp hơn.

Về xã hội, nghiên cứu góp phần vào việc hiện đại hóa phương pháp giáo dục, thúc đẩy sử dụng công nghệ trong giảng dạy ngoại ngữ, và nâng cao vị thế của tiếng Pháp trong bối cảnh hội nhập.

Từ những kết quả trên, nghiên cứu đưa ra khuyến nghị. Sinh viên cần chủ động lập lộ trình học và khai thác tối đa các công cụ AI khác nhau để phát triển toàn diện kỹ năng ngôn ngữ. Đồng thời, cần có ý thức tự giác cao để tránh phụ thuộc vào AI. Ngoài ra, nên phát triển các mô hình đánh giá tiến trình học tập dựa trên dữ liệu hành vi, tích hợp với AI nhằm đưa ra phản hồi cá nhân hóa theo trình độ, tốc độ và nhu cầu cụ thể của từng người học.

Nguyễn Diệu Thái - Bùi Thị Thanh Ngọc - Nguyễn Thị Sofia

(Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội)