Ứng dụng chatbot IA vào cá nhân hóa lộ trình học của sinh viên tiếng Pháp trình độ sơ cấp tại Trường Đại học Ngoại thương

Từ khóa: Chatbot IA, cá nhân hóa lộ trình học; giáo dục đại học; sinh viên tiếng Pháp trình độ sơ cấp; Trường Đại học Ngoại thương.

Abstract: In the context of the rapid digital transformation of higher education, artificial intelligence (AI), particularly AI chatbots, is increasingly being integrated into teaching and learning. For beginner-level French students at Foreign Trade University, the current curriculum still largely follows a standardized approach that does not adequately address differences in students’ proficiency levels and learning objectives. This study explores the potential application of AI chatbots to personalize learning pathways for beginner-level French students, while analyzing how students use these tools and their perceptions of their effectiveness and limitations in the learning process. The study highlights the potential of AI chatbots to support the personalization of beginner-level French learning pathways, while contributing theoretical and practical foundations for developing personalized learning models in the context of digital transformation in Vietnamese higher education.

Keywords: AI chatbots; personalized learning pathways; higher education; beginner-level French students; Foreign Trade University.1. Mở đầu

Xuất phát từ trải nghiệm thực tế là người học tiếng Pháp sơ cấp tại Trường Đại học Ngoại thương, nhóm tác giả nhận thấy khoảng cách giữa nhu cầu tự học cá nhân hóa và phương pháp giảng dạy đại trà hiện nay. Bên cạnh đó, trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 thúc đẩy chuyển đổi số giáo dục, trợ lý ảo (chatbot IA) là công nghệ đột phá với khả năng tương tác, cá nhân hóa, thiết kế lộ trình, cung cấp môi trường thực hành linh hoạt. Hơn thế nữa, thực trạng sinh viên tiếng Pháp sơ cấp có đầu vào không đồng đều, giai đoạn nền tảng nhiều thách thức (ngữ âm, từ vựng, ngữ pháp). Thêm vào đó, mô hình truyền thống có những hạn chế như: chương trình chung cho mọi đối tượng,  thời lượng có hạn dẫn đến khó khăn trong việc phản hồi cá nhân, đánh giá chi tiết chất lượng học tập.

2. Một số khái niệm và lý thuyết nền tảng

Chatbot IA: Trong nghiên cứu này, chatbot IA được hiểu là hệ thống phần mềm thông minh có khả năng tương tác, đối thoại tự nhiên thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cung cấp phản hồi phù hợp, hỗ trợ rèn luyện ngôn ngữ trong môi trường ít áp lực.

Cá nhân hóa lộ trình học: Là phương pháp giáo dục linh hoạt, kết hợp với IA để điều chỉnh nội dung, lộ trình, phương pháp và đánh giá dựa trên tốc độ, phong cách học, năng lực và mục tiêu cá nhân của người học.

Người học trình độ sơ cấp: Là cá nhân mới tiếp cận ngôn ngữ, có khả năng hiểu và sử dụng các biểu đạt quen thuộc, cụm từ cơ bản để đáp ứng nhu cầu giao tiếp cụ thể, thường tập trung vào nhiệm vụ nhỏ lẻ.

Nghiên cứu sử dụng các lý thuyết sau:

Lý thuyết học tập lấy người học làm trung tâm (Hannafin & Land, 1997): Nhấn mạnh vai trò chủ động, tích cực của người học trong kiến tạo tri thức, là triết lý nền tảng cho việc ứng dụng chatbot IA nhằm hiện thực hóa tinh thần này.

Lý thuyết cá nhân hóa trong giáo dục (Bray & McClaskey, 2015): Tập trung vào thiết kế trải nghiệm học tập được điều chỉnh phù hợp với điểm mạnh, nhu cầu, mục tiêu của người học, là khung lý thuyết trực tiếp để phân tích vai trò của chatbot IA trong cá nhân hóa theo trình độ, tốc độ và mục tiêu.

Lý thuyết học tập tự điều chỉnh (Zimmerman, 2002): Xem việc học là quá trình chủ động với ba giai đoạn lập kế hoạch, tự giám sát và tự phản ánh. Lý thuyết này cung cấp thấu kính để khảo sát chatbot IA như một công cụ hỗ trợ các giai đoạn tự điều chỉnh của người học.

3. Thực trạng sử dụng chatbot IA trong học tiếng Pháp của sinh viên tiếng Pháp trình độ sơ cấp tại Trường Đại học Ngoại thương

3.1. Mô tả mẫu nghiên cứu và quy trình phân tích dữ liệu

Nghiên cứu được thực hiện thông qua phỏng vấn sâu bán cấu trúc với 15 sinh viên (N = 15) ngành Tiếng Pháp Thương mại thuộc các khóa K62 - K64 tại Trường Đại học Ngoại thương. Mẫu nghiên cứu bao gồm sinh viên hệ tiêu chuẩn và chất lượng cao, có kinh nghiệm sử dụng chatbot IA trong học tập tiếng Pháp ở trình độ sơ cấp. Tỷ lệ tham gia đạt 100%, bảo đảm tính đầy đủ của dữ liệu.

Để bảo mật thông tin cá nhân và tăng tính khoa học của phân tích, mỗi người tham gia được mã hóa theo ký hiệu Px (P1 - P15). Dữ liệu thu thập được làm sạch, chuẩn hóa văn bản và phân tích theo phương pháp phân tích chủ đề định tính. Quy trình phân tích bao gồm mã hóa mở nhằm xác định các đơn vị ý nghĩa ban đầu, tiếp theo là mã hóa trục để nhóm các mã thành các chủ đề lớn. Phương pháp này cho phép xác định các xu hướng lặp lại trong hành vi học tập của sinh viên và bảo đảm tính hệ thống trong phân tích dữ liệu định tính.

3.2. Mục đích sử dụng chatbot IA

Kết quả phân tích cho thấy, chatbot IA được sử dụng chủ yếu nhằm củng cố kiến thức nền tảng trong học tiếng Pháp, đặc biệt là từ vựng và ngữ pháp. Trong tổng số 15 sinh viên tham gia, có 14 sinh viên sử dụng chatbot để học từ vựng, 15 sinh viên sử dụng để luyện ngữ pháp và 7 sinh viên sử dụng cho mục đích luyện hội thoại.

Thứ nhất, học từ vựng tiếng Pháp là một trong những mục đích sử dụng phổ biến nhất. Sinh viên thường sử dụng chatbot để học từ theo chủ đề, tra nghĩa từ, yêu cầu ví dụ minh họa và giải thích ngữ cảnh sử dụng. Sinh viên P7 chia sẻ rằng: “Tôi sử dụng chatbot để học từ vựng theo chủ đề. Khi có ví dụ minh họa, tôi hiểu rõ hơn cách dùng từ trong thực tế”. Nhận định này cho thấy chatbot IA hỗ trợ người học hiểu ngữ cảnh sử dụng từ, giúp chuyển từ phương pháp học thuộc lòng sang học hiểu sâu.

Thứ hai, luyện ngữ pháp tiếng Pháp được tất cả sinh viên tham gia nghiên cứu sử dụng. Các hoạt động phổ biến bao gồm hỏi cách chia động từ, giải thích cấu trúc câu và yêu cầu tạo bài tập luyện tập. Sinh viên P3 cho biết: “Khi chưa hiểu cách chia động từ, tôi hỏi chatbot để giải thích lại và tạo thêm bài tập để luyện”. Như vậy, chatbot IA đóng vai trò như một gia sư cá nhân, hỗ trợ luyện tập lặp lại và cung cấp phản hồi tức thời.

Thứ ba, luyện hội thoại tiếng Pháp được sử dụng với tần suất thấp hơn so với hai mục đích trên. Những sinh viên sử dụng chatbot cho mục đích này thường yêu cầu mô phỏng các tình huống giao tiếp đơn giản. Sinh viên P12 chia sẻ: “Tôi luyện hội thoại với chatbot trong các tình huống đơn giản như mua hàng hoặc đặt phòng”. Điều này cho thấy chatbot có khả năng trở thành một đối tác giao tiếp mô phỏng, giúp người học làm quen với các tình huống giao tiếp cơ bản.

3.3. Tần suất sử dụng

Kết quả phân tích phỏng vấn sâu cho thấy chatbot IA được sử dụng với tần suất tương đối cao trong quá trình học tiếng Pháp của sinh viên. Phần lớn người tham gia cho biết họ sử dụng chatbot hàng ngày hoặc vài lần mỗi tuần, đặc biệt khi làm bài tập, tra cứu kiến thức hoặc ôn tập trước kiểm tra. Điều này phản ánh mức độ tích hợp đáng kể của chatbot IA vào thói quen học tập thường nhật.

Sinh viên P5 chia sẻ: “Tôi thường sử dụng chatbot gần như mỗi ngày, nhất là khi làm bài tập hoặc ôn lại bài cũ”. Phát biểu này cho thấy chatbot IA đã trở thành công cụ hỗ trợ học tập thường xuyên và thể hiện mức độ tin tưởng của sinh viên vào khả năng hỗ trợ của công cụ. Tuy nhiên, một số sinh viên sử dụng chatbot với tần suất thấp hơn, chủ yếu khi gặp khó khăn trong việc hiểu bài. Sinh viên P9 cho biết: “Tôi không dùng chatbot mỗi ngày, nhưng khi không hiểu bài hoặc cần giải thích thêm thì tôi sẽ hỏi chatbot”. Điều này cho thấy chatbot IA cũng được sử dụng như một công cụ hỗ trợ theo nhu cầu, phù hợp với đặc trưng linh hoạt của môi trường học tập số.

Từ góc độ học thuật, tần suất sử dụng tương đối cao phản ánh xu hướng học tập tự chủ, trong đó người học chủ động tìm kiếm sự hỗ trợ và củng cố kiến thức thông qua luyện tập thường xuyên.

3.4. Hình thức sử dụng

Kết quả nghiên cứu cho thấy, sinh viên sử dụng chatbot IA dưới nhiều hình thức khác nhau, phản ánh tính linh hoạt của công cụ trong hỗ trợ học tập. Các hình thức phổ biến bao gồm giải thích kiến thức, tạo bài tập luyện tập và kiểm tra lỗi sai trong câu viết.

Sinh viên P2 chia sẻ: “Tôi thường nhập câu hoặc đoạn văn để chatbot kiểm tra lỗi sai và giải thích lại cho tôi”. Điều này cho thấy chatbot IA đóng vai trò như một công cụ phản hồi tức thời, giúp sinh viên nhận diện lỗi sai và điều chỉnh cách sử dụng ngôn ngữ kịp thời. Ngoài ra, một số sinh viên sử dụng chatbot để tạo nội dung học tập bổ sung. Sinh viên P11 cho biết: “Khi học một chủ đề mới, tôi nhờ chatbot tạo bài tập hoặc câu hỏi để luyện thêm”. Điều này phản ánh khả năng hỗ trợ cá nhân hóa nội dung học tập của chatbot IA. Bên cạnh đó, sinh viên sử dụng chatbot trên nhiều thiết bị, chủ yếu là điện thoại và máy tính cá nhân, giúp tăng tính thuận tiện và duy trì thói quen học tập linh hoạt.

Nhìn chung, sự đa dạng trong hình thức sử dụng cho thấy chatbot IA không chỉ là nguồn cung cấp thông tin mà còn là môi trường học tập tương tác, góp phần thúc đẩy quá trình học tập chủ động và cá nhân hóa.

3.5. Khả năng cá nhân hóa lộ trình học thông qua chatbot IA

Kết quả phân tích cho thấy, chatbot IA góp phần quan trọng trong việc cá nhân hóa lộ trình học tập của sinh viên, thể hiện qua khả năng điều chỉnh nội dung học, tốc độ học và phương thức học tập theo nhu cầu cá nhân.

Trước hết, chatbot IA cho phép sinh viên điều chỉnh nội dung học tập phù hợp với trình độ cá nhân. Sinh viên P9 chia sẻ rằng họ thường yêu cầu chatbot cung cấp bài tập theo chủ đề mà bản thân còn yếu. Điều này cho thấy chatbot hỗ trợ người học tập trung vào các nội dung cần cải thiện thay vì học theo một lộ trình chung cố định.

Bên cạnh đó, chatbot IA hỗ trợ điều chỉnh tốc độ học tập linh hoạt. Sinh viên P4 cho biết họ có thể yêu cầu chatbot giải thích lại nhiều lần cho đến khi hiểu rõ nội dung. Khả năng lặp lại không giới hạn này giúp người học tiếp thu kiến thức theo nhịp độ riêng, giảm áp lực học tập và tăng hiệu quả tiếp thu.

Ngoài ra, chatbot IA còn cho phép học tập theo nhu cầu cá nhân hóa. Một số sinh viên cho biết họ sử dụng chatbot chủ yếu trước các kỳ kiểm tra hoặc khi gặp khó khăn trong bài tập. Điều này cho thấy chatbot không chỉ hỗ trợ nội dung học mà còn tạo ra môi trường học tập linh hoạt về thời gian và mục tiêu. 

Những kết quả này cho thấy chatbot IA góp phần hình thành một lộ trình học tập cá nhân hóa, trong đó người học chủ động xác định mục tiêu và phương pháp học phù hợp với nhu cầu cá nhân.

3.6. Những yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả sử dụng Chatbot IA

Kết quả nghiên cứu cho thấy, hiệu quả sử dụng chatbot IA trong hỗ trợ học tiếng Pháp trình độ sơ cấp của sinh viên Trường Đại học Ngoại thương chịu tác động bởi ba nhóm yếu tố chính: yếu tố tâm lý và trải nghiệm người dùng, yếu tố tính năng công nghệ của chatbot IA và yếu tố phương pháp cùng sự hỗ trợ từ môi trường giáo dục. Các yếu tố này phù hợp với khung nghiên cứu đã đề xuất, đặc biệt liên quan đến trải nghiệm người học, khả năng cá nhân hóa và vai trò của môi trường học tập.

Thứ nhất, yếu tố tâm lý và trải nghiệm người dùng giữ vai trò nền tảng trong việc duy trì động lực học tập. Các mã như “thoải mái”, “không sợ sai” và “ít áp lực” xuất hiện với tần suất cao, cho thấy chatbot IA tạo ra môi trường học tập an toàn về mặt tâm lý. Sinh viên P2 chia sẻ: “Tôi cảm thấy thoải mái và tự tin hơn so với khi nói chuyện với người thật vì không sợ sai, có thể luyện tập nhiều lần”. Điều này phù hợp với mô hình học tập lấy người học làm trung tâm, trong đó việc giảm áp lực giúp người học chủ động thử nghiệm và chấp nhận sai sót. Tuy nhiên, một số phản hồi cho thấy hội thoại với chatbot chưa hoàn toàn tự nhiên như giao tiếp thực tế, phản ánh sự khác biệt giữa môi trường luyện tập và bối cảnh giao tiếp thực.

Thứ hai, yếu tố tính năng công nghệ của chatbot IA thể hiện qua cả ưu thế và hạn chế kỹ thuật. Về ưu thế, các đặc điểm như “học mọi lúc mọi nơi”, “phản hồi tức thời”, “giải thích đa dạng” và “điều chỉnh tốc độ học” được đánh giá tích cực, cho thấy tính linh hoạt của chatbot phù hợp với nguyên tắc học tập cá nhân hóa. Một sinh viên cho biết chatbot giúp họ tiếp thu kiến thức theo nhịp độ phù hợp với khả năng cá nhân. Tuy nhiên, một số hạn chế cũng được ghi nhận, bao gồm cung cấp thông tin chưa chính xác hoặc phản hồi mang tính máy móc. Sinh viên P4 chia sẻ: “Thỉnh thoảng nó sẽ bỏ sót yêu cầu của tôi và cung cấp sai kiến thức khi làm bài”. Điều này cho thấy độ tin cậy của chatbot IA vẫn là thách thức, đặc biệt đối với người học trình độ sơ cấp.

Thứ ba, yếu tố phương pháp và sự hỗ trợ từ môi trường giáo dục đóng vai trò định hướng trong việc sử dụng chatbot IA một cách hiệu quả. Phần lớn sinh viên không cho rằng chatbot có thể thay thế hoàn toàn giảng viên. Sinh viên P5 nhận định: “Giáo viên vẫn đóng một vai trò chatbot không thể thay thế trong việc thúc đẩy và chấn chỉnh học sinh trong phong thái và tiến độ học”. Ngoài ra, nhu cầu được hướng dẫn cách sử dụng chatbot xuất hiện trong nhiều phản hồi, cùng với các đề xuất như tích hợp chatbot vào bài tập hoặc cung cấp tài khoản nâng cấp, cho thấy kỳ vọng về một hệ sinh thái học tập có sự kết hợp giữa công nghệ và phương pháp sư phạm.

Như vậy, hiệu quả sử dụng chatbot IA không chỉ phụ thuộc vào năng lực công nghệ hay mức độ chủ động của người học, mà còn chịu ảnh hưởng từ cách thức tích hợp công nghệ trong môi trường giáo dục. Một mô hình sử dụng hiệu quả cần kết hợp môi trường tâm lý tích cực, tính linh hoạt của công nghệ và vai trò định hướng của giảng viên. Sự kết hợp này góp phần hình thành hệ sinh thái học tập hiện đại, trong đó công nghệ và con người bổ trợ lẫn nhau nhằm nâng cao hiệu quả học tập bền vững.

4. Kết quả và một số khuyến nghị

Nghiên cứu kế thừa và mở rộng các công trình trước về ứng dụng chatbot IA trong học ngoại ngữ, đồng thời bổ sung góc nhìn định tính từ trải nghiệm người học. Kết quả cho thấy chatbot không chỉ hỗ trợ cải thiện kết quả học tập mà còn đóng vai trò trong việc cá nhân hóa lộ trình học, bao gồm điều chỉnh nội dung, tốc độ và phương pháp học.

Bên cạnh đó, hiệu quả sử dụng chatbot chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố điều tiết như năng lực số, trình độ ngôn ngữ và động lực học tập, qua đó giải thích sự khác biệt giữa các cá nhân. Nghiên cứu cũng khẳng định chatbot IA không thay thế giảng viên mà đóng vai trò công cụ bổ trợ trong hệ sinh thái giáo dục.

Về ý nghĩa, nghiên cứu đóng góp bằng chứng thực nghiệm cho lý thuyết học tập tự điều chỉnh và học tập lấy người học làm trung tâm, đồng thời mở rộng khái niệm cá nhân hóa trong bối cảnh IA. Về thực tiễn, chatbot hỗ trợ người học xây dựng lộ trình linh hoạt, hỗ trợ giảng viên trong giảng dạy và gợi ý nhà trường phát triển năng lực số gắn với triển khai công nghệ. Tuy nhiên, nghiên cứu còn hạn chế về quy mô mẫu nhỏ, dữ liệu tự báo cáo và thời gian khảo sát ngắn, chưa phản ánh đầy đủ tác động dài hạn. Đồng thời, nghiên cứu chưa so sánh giữa các nền tảng chatbot và chưa bao quát góc nhìn từ giảng viên, nhà trường.

Từ kết quả nghiên cứu, bài viết đưa ra một số khuyến nghị sau:

Một là, để tối ưu hóa hiệu quả ứng dụng chatbot IA, cần có sự phối hợp giữa các bên liên quan.

Hai là, đối với người học, cần chuyển từ sử dụng thụ động sang học tập tự điều chỉnh, kết hợp kiểm chứng thông tin và nâng cao kỹ năng đặt câu lệnh. Đối với giảng viên, cần tích hợp chatbot như công cụ bổ trợ trong thiết kế giảng dạy, đồng thời định hướng sử dụng và đảm bảo liêm chính học thuật.

Ba là, đối với nhà trường, cần đầu tư hạ tầng, phát triển năng lực số và xây dựng hệ sinh thái hỗ trợ học tập.

Các nghiên cứu tiếp theo về chủ đề này nên mở rộng quy mô mẫu, kết hợp phương pháp định lượng và định tính, đồng thời triển khai nghiên cứu dài hạn và so sánh đa nền tảng nhằm đánh giá toàn diện hơn hiệu quả của chatbot IA trong hỗ trợ học tập và giảng dạy./.

------------------------------------------

Tài liệu tham khảo:

1. Alaszewski, A (2006), Using diaries for social research. Sage Publications.

2. Creswell, J. W (2013), Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (3rd ed.). Sage Publications.

3. Denzin, N. K., & Lincoln, Y. S. (Eds.) (2018), The SAGE handbook of qualitative research (5th ed.). Sage Publications.

4. Đỗ Thị Thu Giang (2024), Đánh giá việc dạy và học tiếng Pháp tại Trường Đại học Ngoại thương theo quan điểm của đường hướng hành động, Tạp chí Nghiên cứu nước ngoài, tập 40, số 5.

5. Kvale, S., & Brinkmann, S (2009), InterViews: Learning the craft of qualitative research interviewing (2nd ed.). Sage Publications.

6. Merriam, S. B., & Tisdell, E. J (2015), Qualitative research: A guide to design and implementation (4th ed.). Jossey-Bass.

7. Morgan, D. L (1996), Focus groups as qualitative research (2nd ed.). Sage Publications.

8. Patton, M. Q (2015), Qualitative research & evaluation methods (4th ed.). Sage Publications.

9. Yin, R. K (2018), Case study research and applications: Design and methods (6th ed.). Sage Publications.

TS Ngô Lan Anh, Nguyễn Hà Anh, Nguyễn Khánh Linh, Bùi Minh Nguyệt, Bùi Thị Huyền Trang, Nguyễn Tường Vy - Trường Đại học Ngoại thương