ỨNG DỤNG CHATGPT TRONG DẠY HỌC NGỮ VĂN: SỰ SẴN SÀNG, MỨC ĐỘ TÍCH HỢP THEO TÁC VỤ VÀ NHẬN THỨC RỦI RO CỦA GIÁO VIÊN TẠI ĐÀ NẴNG

ỨNG DỤNG CHATGPT TRONG DẠY HỌC NGỮ VĂN: SỰ SẴN SÀNG, MỨC ĐỘ TÍCH HỢP THEO TÁC VỤ VÀ NHẬN THỨC RỦI RO CỦA GIÁO VIÊN TẠI ĐÀ NẴNG

Lê Thị Thanh Tịnh* ltttinh@ued.udn.vn Trường Đại học Sư phạm - Đại học Đà Nẵng 459 Tôn Đức Thắng, phường Hòa Khánh, Thành phố Đà Nẵng, Việt Nam.
Võ Phương Uyên puyen24022003@gmail.com Trường Đại học Sư phạm - Đại học Đà Nẵng 459 Tôn Đức Thắng, phường Hòa Khánh, Thành phố Đà Nẵng, Việt Nam.
Nguyễn Thị Nguyên Giang nggiangnt912@gmail.com Trường Trung học phổ thông Nguyễn Văn Thoại 132 đường Đô Đốc Lân, phường Hòa Xuân, Đà Nẵng, Việt Nam.
Tóm tắt: 
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo tạo sinh, đặc biệt là ChatGPT, đang đặt ra nhiều cơ hội và thách thức đối với dạy học Ngữ văn. Tuy nhiên, vẫn còn thiếu bằng chứng thực nghiệm về cơ chế tác động giữa sự sẵn sàng của giáo viên, mức độ tích hợp công cụ theo tác vụ sư phạm và nhận thức rủi ro trong bối cảnh môn học này ở trường phổ thông. Sử dụng thiết kế cắt ngang, nghiên cứu khảo sát 269 giáo viên Ngữ văn trường trung học phổ thông tại Đà Nẵng và kiểm định mô hình ba cấu trúc R – TA – PR bằng path analysis kết hợp bootstrap percentile 5.000 lần lặp. Kết quả cho thấy, giáo viên có mức sẵn sàng cao nhưng mức tích hợp theo tác vụ chỉ ở mức trung bình; ChatGPT chủ yếu được dùng cho tìm kiếm tư liệu và chuẩn bị bài, ít được dùng ở các tác vụ phần lõi như phân tích, diễn giải tác phẩm và đánh giá học sinh. Nhận thức rủi ro ở mức cao, tập trung vào gian lận học thuật và sự phụ thuộc của học sinh. Sự sẵn sàng dự báo mạnh mức tích hợp theo tác vụ và có liên hệ ngược chiều trực tiếp với nhận thức rủi ro. Tuy nhiên, mức tích hợp theo tác vụ không dự báo có ý nghĩa nhận thức rủi ro và không trung gian hóa quan hệ giữa sự sẵn sàng và nhận thức rủi ro. Phát hiện này gợi ý rằng, việc tăng tần suất sử dụng không làm thay đổi cảm nhận rủi ro về việc ChatGPT của giáo viên Ngữ văn.
Từ khóa: 
ChatGPT
trí tuệ nhân tạo tạo sinh
dạy học Ngữ văn
sự sẵn sàng của giáo viên
mức độ tích hợp theo tác vụ
nhận thức rủi ro.
Tham khảo: 

[1] Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), pp.179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T.

[2] Alfarwan, A. (2025). Generative AI use in K-12 education: A systematic review. Frontiers in Education, 10, 1647573. https://doi.org/10.3389/ feduc.2025.1647573.

[3] Alyoussef, I. Y. (2023). Acceptance of e-learning in higher education: The role of task-technology fit with the information systems success model. Heliyon, 9(3), Article e13751. https://doi. org/10.1016/j.heliyon.2023.e13751.

[4] Asadi, M., Ebadi, S. & Mohammadi, L. (2025). The impact of integrating ChatGPT with teachers’ feedback on EFL writing skills. Thinking Skills and Creativity, 56, p.101766. https://doi.org/10.1016/j. tsc.2025.101766.

[5] Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. W. H. Freeman.

[6] Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A. & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, pp.610–623. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922.

[7] Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model. MIS Quarterly, 25(3), pp.351–370. https:// doi.org/10.2307/3250921.

[8] Compeau, D. R. & Higgins, C. A. (1995). Computer self efficacy: Development of a measure and initial test. MIS Quarterly, 19(2), pp.189–211. https://doi. org/10.2307/249688.

[9] Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), pp.319–340. https://doi.org/10.2307/249008.

[10] Featherman, M. S. & Pavlou, P. A. (2003). Predicting e-services adoption: A perceived risk facets perspective. International Journal of Human Computer Studies, 59(4), pp.451–474. https://doi. org/10.1016/S1071-5819(03)00111-3.

[11] Goodhue, D. L. & Thompson, R. L. (1995). Task technology fit and individual performance. MIS Quarterly, 19(2), pp.213–236. https://doi. org/10.2307/249689.

[12] Holmes, W., Bialik, M. & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.

[13] Koehler, M. J. & Mishra, P. (2009). What is technological pedagogical content knowledge (TPACK)? Contemporary Issues in Technology and Teacher Education, 9(1), pp.60–70.

[14] Kohnke, L., Moorhouse, B. L. & Zou, D. (2023). Exploring generative preparedness artificial intelligence among university language instructors: A case study. Computers and Education: Artificial Intelligence, 5, Article 100156. https://doi. org/10.1016/j.caeai.2023.100156.

[15] Nguyễn Thị Hảo. (2022). Thiết kế kế hoạch bài dạy trong dạy học kết hợp trực tuyến và trực tiếp môn Ngữ văn cấp trung học cơ sở trên địa bàn quận Thanh Xuân, Thành phố Hà Nội. Tạp chí Khoa học Giáo dục Việt Nam, 18(11), tr.47–53. https://doi. org/10.15625/2615-8957/12211108.

[16] Nguyễn Thị Thanh Nga. (2022). Phát triển năng lực số cho học sinh trung học qua môn Ngữ văn. Tạp chí Khoa học Giáo dục Việt Nam, 18(11), tr.6–12. https:// doi.org/10.15625/2615-8957/12211102.

[17] Parasuraman, A. (2000). Technology readiness index (TRI): A multiple-item scale to measure readiness to embrace new technologies. Journal of Service Research, 2(4), pp.307–320. https://doi. org/10.1177/109467050024001.

[18] Phạm Thị Giao Liên. (2025). Vận dụng mô hình lớp học đảo ngược trong dạy học đọc hiểu văn bản kịch lớp 11. Tạp chí Khoa học Giáo dục Việt Nam, 21(S3), tr.81–89.

[19] Phan Thị Gấm & Nguyễn Quốc Dũng. (2026). Nghiên cứu thực trạng và đề xuất giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong dạy học lập trình tại một số trường đại học. Tạp chí Khoa học Giáo dục Việt Nam, 22(1), tr.37–46. https://doi. org/10.15625/2615-8957/12610105.

[20] Prilop, C. N., Mah, D.-K., Jacobsen, L. J., Hansen, R. R., Weber, K. E. & Hoya, F. (2025). Generative AI in teacher education: Educators’ perceptions of transformative potentials and the triadic nature of AI literacy explored through AI enhanced methods. Computers and Education: Artificial Intelligence, 9, Article 100471. https://doi. org/10.1016/j.caeai.2025.100471.

[21] Redecker, C. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu (Y. Punie, Ed.; EUR 28775 EN). Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/159770.

[22] UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.

[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), pp.425–478. https://doi.org/10.2307/30036540.

Bài viết cùng số