CHUẨN HÓA THANG ĐO ĐA CHIỀU VỀ Ý ĐỊNH VÀ HÀNH VI ỨNG DỤNG GENAI CỦA GIÁO VIÊN PHỔ THÔNG TẠI VIỆT NAM

CHUẨN HÓA THANG ĐO ĐA CHIỀU VỀ Ý ĐỊNH VÀ HÀNH VI ỨNG DỤNG GENAI CỦA GIÁO VIÊN PHỔ THÔNG TẠI VIỆT NAM

Tạ Thanh Trung kv.trungtt@hcmue.edu.vn Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh 280 An Dương Vương, phường Chợ Quán, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam; Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 136 Xuân Thủy, phường Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam
Nguyễn Ngọc Giang giangnn@hub.edu.vn Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh 36 Tôn Thất Đạm, phường Sài Gòn, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
Đinh Thị Hải Bình dthbinh@sgu.edu.vn Trường Đại học Sài Gòn 273 An Dương Vương, phường Chợ Quán, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
Nguyễn Viết Dương* duongnv@phd.hcmue.edu.vn Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh 280 An Dương Vương, phường Chợ Quán, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
Tóm tắt: 
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative Artificial Intelligence - GenAI) ngày càng được tích hợp vào giáo dục, việc phát triển thang đo đáng tin cậy để đánh giá mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ này của giáo viên phổ thông là cần thiết. Nghiên cứu này xây dựng và chuẩn hóa một thang đo đa chiều dựa trên mô hình UTAUT3, đồng thời tích hợp hai thành phần mở rộng là tư duy thiết kế và nhận thức rủi ro nhằm phản ánh đặc trưng của bối cảnh giáo dục phổ thông Việt Nam. Bộ công cụ khảo sát gồm 42 biến quan sát, được hiệu chỉnh theo ngữ cảnh văn hóa - nghề nghiệp và khảo sát trên 1.053 giáo viên. Phân tích CFA xác nhận thang đo đạt các tiêu chí về độ tin cậy và giá trị (Cronbach’s alpha, CR, AVE, HTMT), sau hiệu chỉnh còn 39 biến quan sát với cấu trúc ổn định. Nghiên cứu đóng góp về lí thuyết khi mở rộng phạm vi diễn giải hành vi chấp nhận GenAI thông qua các yếu tố liên quan đến sáng tạo sư phạm và nhận thức rủi ro - những chiều cạnh ít được đề cập trong các nghiên cứu trước đây. Về thực tiễn, thang đo cung cấp công cụ đánh giá dựa trên bằng chứng phục vụ hoạch định chính sách và thiết kế chương trình bồi dưỡng giáo viên.
Từ khóa: 
GenAI
Giáo viên phổ thông
UTAUT3
chuẩn hóa thang đo.
Tham khảo: 

[1] Abdaljaleel, M., Barakat, M., Alsanafi, M., Salim, N. A., Abazid, H., Malaeb, D., Mohammed, A. H., Hassan, B. A. R., Wayyes, A. M., Farhan, S. S., Khatib, S. El, Rahal, M., Sahban, A., Abdelaziz, D. H., Mansour, N. O., AlZayer, R., Khalil, R., Fekih Romdhane, F., Hallit, R., … Sallam, M. (2024). A multinational study on the factors influencing university students’ attitudes and usage of ChatGPT. Scientific Reports, 14(1), 1–14. https://doi. org/10.1038/s41598-024-52549-8.

[2] DeVellis, R. F. & Thorpe, C. T. (2021). Scale development: Theory and applications (5th ed.). Sage Publications.

[3] Du, L. & Lv, B. (2024). Factors influencing students’ acceptance and intelligence in use generative artificial elementary education: An expansion of the UTAUT model. Education and Information Technologies, 29(18), 24715–24734. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12835-4.

[4] Du, W., Cao, Y., Tang, M., Wang, F. & Wang, G. (2025). Factors influencing AI adoption by Chinese mathematics teachers in STEM education. Scientific Reports, 15(1), 1–17. https://doi.org/10.1038/ s41598-025-06476-x.

[5] Farooq, M. S., Salam, M., Jaafar, N., Fayolle, A., Ayupp, K., Radovic-Markovic, M. & Sajid, A. (2017). Acceptance and use of lecture capture system (LCS) in executive business studies: Extending UTAUT2. Interactive Technology and Smart Education, 14(4), 329–348. https://doi.org/10.1108/ ITSE-06-2016-0015.

[6] Fornell, C. & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi. org/10.1177/002224378101800104.

[7] Giannakos, M., Azevedo, R., Brusilovsky, P., Cukurova, M., Dimitriadis, Y., Hernandez-Leo, D., Jarvela, S., Mavrikis, M. & Rienties, B. (2025). The promise and challenges of generative AI in education. Behaviour and Information Technology, 44(11), 2518–2544. https://doi.org/10.1080/014492 9X.2024.2394886.

[8] Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.

[9] Hien, N. V., Duy, T. T. & Van, P. D. (2025). Bringing AI into teaching: Understanding Vietnamese teachers’ perspectives and pedagogical challenges. International Journal of Educational Methodology, 11(3), 335–347.

[10] Hu, L. & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for f it indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6(1), 1–55. https:// doi.org/10.1080/10705519909540118.

[11] Hu, L., Wang, H. & Xin, Y. (2025). Factors influencing Chinese pre-service teachers’ adoption of generative AI in teaching: An empirical study based on UTAUT2 and PLS-SEM. Education and Information Technologies, 30, 12609–12631. https:// doi.org/10.1007/s10639-025-13353-7.

[12] Hu, W. & Shao, Z. (2025). Design and evaluation of a GenAI-based personalized educational content system tailored to personality traits and emotional responses for adaptive learning. Computers in Human Behavior Reports, 28, Article 100735. https:// doi.org/10.1016/j.chbr.2025.100735.

[13] Le, T. B. T. T., Ta, T. T. & Tang, M. D. (2025). ChatGPT in Vietnamese math classrooms: What are the influencing factors behind teachers’ adoption? Journal of Pedagogical Research, 9(2), 72–88. https:// doi.org/10.33902/JPR.202531924.

[14] Lu, G. & Ba, S. (2025). Exploring the impact of GAI assisted feedback on pre-service teachers’ situational engagement and performance in inquiry-based online discussion. Educational Psychology, 1–26. https://doi.org/10.1080/01443410 .2025.2489784.

[15] Marmoah, S., Supianto, Sukmawati, F., Poerwanti, J. I. S. & Yantoro. (2024). The elementary school teachers adoption of learning management system: A UTAUT model analysis. Ingenierie Des Systemes d’Information, 29(2), 715–722. https://doi. org/10.18280/isi.290233.

[16] Mulaudzi, L. V. & Hamilton, J. (2025). Lecturer’s perspective on the role of AI in personalized learning: Benefits, challenges, and ethical considerations in higher education. Journal of Academic Ethics, 23, 1571–1591. https://doi.org/10.1007/s10805-025-09615-1.

[17] Nguyen, H. N. & Ta, T. T. (2024). Developing a scale to identify factors influencing secondary school teachers’ behavior in implementing the 2018 general education program. Journal of Educational Science (HNUE), 69(2), 3–14. https://doi. org/10.18173/2354-1075.2024-0018.

[18] Rahimi, A. R. (2025). Developing and validating the scale of language teachers’ design thinking competency in artificial intelligence language teaching (LTDTAILT). Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, Article 100420. https://doi. org/10.1016/j.caeai.2025.100420.

[19] Razzouk, R. & Shute, V. (2012). What is design thinking and why is it important? Review of Educational Research, 82(3), 330–348. https://doi. org/10.3102/0034654312457429.

[20] Strzelecki, A., Cicha, K., Rizun, M. & Rutecka, P. (2024). Acceptance and use of ChatGPT in the academic community. Education and Information Technologies, 29, 22943–22968. https://doi.org/10.1007/s10639 024-12765-1.

[21] Tzimas, D.& Demetriadis, S. (2025). K-12 teachers’ acceptance and resistance perceptions of learning analytics adoption: A mixed-methods approach. TechTrends, 69(2), 385–399. https://doi.org/10.1007/ s11528-025-01045-5.

[22] Ta, T. T. & Nguyen, T. N. (2022). A comparison between CB-SEM and PLS-SEM in assessing the training effectiveness evaluation model for teachers’ online continuing professional development. Ho Chi Minh City University of Education Journal of Science, 19(2), 213–228. https://doi.org/10.54607/ hcmue.js.19.2.3306(2022).

[23] Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B. & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425 478. https://doi.org/10.2307/30036540.

[24] Venkatesh, V., Thong, J. Y. L. & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41410412.

[25] Wheaton, B., Muthen, B., Alwin, D. F. & Summers, G. F. (1977). Assessing reliability and stability in panel models. Sociological Methodology, 8, 84–136. https:// doi.org/10.2307/270754.

[26] Wu, Q., Tian, J. & Liu, Z. (2025). Exploring the usage behavior of generative artificial intelligence: A case study of ChatGPT with insights into the moderating effects of habit and personal innovativeness. Current Psychology, 44(9), 8190 8203. https://doi.org/10.1007/s12144-024-07193-w

Bài viết cùng số