Ứng dụng ChatGPT vào dạy học mô hình hóa trong chủ đề xác suất có điều kiện theo định hướng nâng cao động lực học tập cho học sinh

Các tác giả

  • Hữu Hậu Nguyễn
  • Thị Ngọc Trâm Trần
  • Ngọc Duy Nguyễn
  • Văn Vĩnh Thăng Lê

DOI:

https://doi.org/10.52714/dthu.sch.2755.1822

Tóm tắt

Trong bối cảnh đổi mới giáo dục hiện nay, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào quá trình dạy học đang mở ra những hướng tiếp cận mới trong việc phát triển năng lực và nâng cao hứng thú cho người học. Xác suất có điều kiện vốn được đánh giá là một chủ đề khó, thường gây trở ngại cho học sinh và dẫn đến suy giảm động lực học tập. Nghiên cứu này nhằm khai thác khả năng ứng dụng ChatGPT trong việc tạo câu hỏi và hỗ trợ mô hình hóa toán học đối với nội dung xác suất có điều kiện, hướng đến mục tiêu nâng cao động lực học tập cho học sinh. Dựa trên phương pháp nghiên cứu lý luận, bài báo đề xuất và minh họa tiến trình dạy học sử dụng ChatGPT để thiết kế đề bài, hỗ trợ mô hình hóa trong nội dung xác suất có điều kiện. Kết quả nhận được đã phân tích rõ từng bước của tiến trình tác động đến động lực học tập của học sinh qua việc gia tăng tính chủ động, khả năng tự học và hứng thú cho học sinh khi nhận được phản hồi tức thời từ ChatGPT trong học tập toán.

Lượt tải

Chưa có dữ liệu tải xuống.

Tài liệu tham khảo

Abbas, G., & Tokura. (2025). Generative AI in Education: Exploring ChatGPT’s Challenges for Critical Thinking and Pedagogics Design. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.30336.75522

Almarashdi, H. S., Jarrah, A. M., Abu Khurma, O., & Gningue, S. M. (2024). Unveiling the potential: A systematic review of ChatGPT in transforming mathematics teaching and learning. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 20(12). https://doi.org/10.29333/ejmste/15739

Ancker, J. S. (2006). The Language of Conditional Probability. Journal of Statistics Education, 14(2). https://doi.org/10.1080/10691898.2006.11910584

Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (Eds.). (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom’s taxonomy of educational objectives. New York: Longman.

Anggara, Y., Purwanto, P., & Budiyono, B. (2020). Learning difficulties of senior high school students based on probability understanding levels. 4th International Seminar of Mathematics, Science and Computer Science Education. Journal of Physics: Conference Series, 1013. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1013/1/012116

Anggara, B., Priatna, N., & Juandi, D. (2018). Learning difficulties of senior high school students based on probability understanding levels. Journal of Physics: Conference Series, 1013, 012116. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1013/1/012116

Annamalai, N., Bervell, B., Mireku, D. O., & Andoh, R. P. (2025). Artificial intelligence in higher education: Modelling students’ motivation for continuous use of ChatGPT based on a modified self-determination theory. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100346. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100346

Batanero, C., & Serrano, L. (1999). The meaning of randomness for secondary school students. Journal for Research in Mathematics Education, 30(5). https://doi.org/10.2307/749774

Baumeister, R., & Leary, M. R. (1995). The need to belong: Desire for interpersonal attachments as a fundamental human motivation. Psychological Bulletin, 117(3), pp.497-529. https://doi.org/10.1037/0033-2909.117.3.497

Celik, I., Dindar, M., Muukkonen, H., & Järvelä, S. (2022). The promises and challenges of artificial intelligence for teachers: A systematic review of research. TechTrends, 66(4), 616-630. https://doi.org/10.1007/s11528-022-00715-y

Chan, C. K., & Zhou, W. (2023). An expectancy value theory (EVT) based instrument for measuring student perceptions of generative AI. Smart Learning Environments, 10(1). https://doi.org/10.1186/s40561-023-00284-4

Deci, E. L. (1975). Intrinsic motivation. New York: Plenum.

Eccles, J. S. (2006). A motivational perspective on school achievement. In R. J. Sternberg & R. F. Subotnik (Eds.), Optimizing student success in schools with the other three Rs: Reasoning, Resilience, and Responsibility (pp. 199 - 224). Greenwich, Connecticut: Information Age Publishing.

Eccles, J. S., & Wigfield, A. (2002). Motivational beliefs, values, and goals. Annual Review of Psychology, 53(1), 109-132. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.53.100901.135153

Eccles, J. S., & Wigfield, A. (2020). From Expectancy-Value Theory to Situated Expectancy Value Theory: A Developmental, Social Cognitive, and Sociocultural Perspective on Motivation. Contemporary Educational Psychology, 61, 101859. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2020.101859

Eccles, J. S., & Wigfield, A. (2024). The Development, Testing, and Refinement of Eccles, Wigfield, and Colleagues’ Situated Expectancy-Value Model of Achievement Performance and Choice. Educational Psychology Review, 36(51), 36-51. https://doi.org/10.1007/s10648-024-09888-9

Harter, S. (1978). Effectance motivation reconsidered: Toward a developmental model. Human Development, 21(1), pp.34-64. https://doi.org/10.1159/000271574

Hmoud, M., Swaity, H., Hamad, N., Karram, O., & Daher, W. (2024). Higher education students’ task motivation in the generative artificial intelligence context: The case of ChatGPT. Information, 15(1), 33. https://doi.org/10.3390/info15010033

Huerta, M. P. (2009). On conditional probability problem solving research – Structures and contexts. International Electronic Journal of Mathematics Education, 4(3), 163-194. https://doi.org/10.29333/iejme/235

Jackson, R. (2022). AI in Education: Revolutionizing Learning and Teaching. Journal of Arts, Society, and Education Studies, 4(4), 116. https://doi.org/10.25215/9358094575.02

Kurtic, V. (2024). Enhancing students' confidence and understanding in probability through ChatGPT: an analysis of ai's impact on learning experiences. saZnanje Journal, 4, 942-957.

Lê, T. H. C. (2014). Mô hình hóa trong dạy học khái niệm đạo hàm. Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Sư phạm TP Hồ Chí Minh, 65, 5-18. https://vjol.info.vn/index.php/sphcm/article/view/18453

Lê, V. T. (2005). Phương pháp dạy học môn Toán ở trường phổ thông. NXB Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh.

León, J., Núnez., J. L., & Liew, J. (2015). Self-determination and STEM Education: Effects of Autonomy, Motivation, and Self-regulated Learning on High School Math Achievement. Learning and Individual Differences, 43, 156-163. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2015.08.017

Li, J., & Xue, E. (2023). Dynamic interaction between student learning behaviour and learning environment: Meta-analysis of student engagement and its influencing factors. Behavioral Sciences, 13(1), 59. https://doi.org/10.3390/bs13010059

Memnun., D. S., Ozbilen, O., & Dinc, E. (2019). A Qualitative Research on the Difficulties and Failures about Probability Concepts of High School Students. Journal of Educational, 5(1). https://doi.org/10.5296/jei.v5i1.14146

Mohamed, A., Shaaban, T., Bakry, S., Gámez, F. D. G. G., Strzelecki, A. (2024). Empowering the Faculty of Education Students: Applying AI’s Potential for Motivating and Enhancing Learning. Innovative Higher Education, 50, 587-609. https://doi.org/10.1007/s10755-024-09747-z

Nguyễn, A. Q. (2022). Dạy học Xác suất có điều kiện ở lớp 12 theo Chương trình Giáo dục phổ thông môn Toán 2018. Tạp chí khoa học giáo dục Việt Nam. https://doi.org/10.15625/2615-8957/12211107

Nguyễn, D. N. (2015). Quy trình mô hình hóa trong dạy học Toán trường phổ thông. Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Nghiên cứu Giáo dục, 31(3), 1-10.

Ouyang, F., Wu, M., Zheng, L., Zhang, L., & Jiao, P. (2023). Integration of artificial intelligence performance prediction and learning analytics to improve student learning in online engineering course. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(4). https://doi.org/10.1186/s41239-022-00372-4

Pavlova, N. H. (2024). Flipped dialogic learning method with ChatGPT: A case study. International Electronic Journal of Mathematics Education, 19(1), em0764. https://doi.org/10.29333/iejme/14025

Pepin, B., Buchholtz, N., & Salinas-Hernández, U. (2025). A scoping survey of ChatGPT in mathematics education. Digital Experiences in Mathematics Education, 11(1), 9-41. https://doi.org/10.1007/s40751-025-00172-1

Peters, J. (2025, July 29). ChatGPT’s new AI study mode won’t just give you the answer. The Verge. Truy cập từ https://www.theverge.com/news/715493/openai-chatgpt-ai-study-mode-answer?utm_source=chatgpt.com

Phạm, T. M. H., & Trần, T. N. G. (2020). Vận dụng phương pháp mô hình hóa trong giảng dạy học phần đại số sơ cấp ngành sư phạm toán. Tạp chí Khoa học Đại học Đồng Tháp, 10(1), 26-32. https://doi.org/10.52714/dthu.10.1.2021.841

Prodromou, T. (2016). Secondary school students’ reasoning about conditional probability, samples, and sampling procedures. STATISTICS EDUCATION RESEARCH JOURNAL, 15(2), 106-125. https://doi.org/10.52041/serj.v15i2.243

Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2000). Self-Determination Theory and the Facilitation of Intrinsic Motivation, Social Development, and Well-Being. American Psychologist, 55(1), pp.68-78. https://doi.org/10.1037/0003-066X.55.1.68

Schunk, D. H. (2000). Coming to Terms with Motivation Constructs. Contemporary Educational Psychology, 25(1), 116-119. http://dx.doi.org/10.1006/ceps.1999.1018

Spratt, M., Humphreys, G., & Chan, V. (2002). Autonomy and motivation: which comes first?. Language teaching Research, 6(3), pp.245-266. https://doi.org/10.1191/1362168802lr106oa

Thipyarat, S. (2025). Exploring the roles of ChatGPT in probability education. Journal of Innovative Learning, 1(2), 1-11. https://il.mahidol.ac.th/jil_systems/index.php/01/article/view/37

Vieriu, A. M., & Petrea, G. (2025). The impact of artificial intelligence (AI) on students’ academic development. Education Sciences, 15(3), 343. https://doi.org/10.3390/educsci15030343

Wang, K., Cui, W., & Yuan, X. (2025). Artificial intelligence in higher education: The impact of need satisfaction on artificial intelligence literacy mediated by self-regulated learning strategies. Behavioral Sciences, 15(2), 165. https://doi.org/10.3390/bs15020165

White, R. W. (1963). Ego and reality in psychoanalytic theory. International Universities Press. 3(3, Whole No. 11), pp.1–210.

Williams, A. (2024). Delivering effective student feedback in higher education: An evaluation of the challenges and best practice. International Journal of Research in Education and Science, 10(2), 473-501. https://doi.org/10.46328/ijres.3404

Xia, Q., Chiu, T. K., Chai, C. S., & Xie, K. (2023). The mediating effects of needs satisfaction on the relationships between prior knowledge and self‐regulated learning through artificial intelligence chatbot. British Journal of Educational Technology, 54(4), 967-986. https://doi.org/10.1111/bjet.13305

Zhang, J., & Zhang, Z. (2024). AI in teacher education: Unlocking new dimensions in teaching support, inclusive learning, and digital literacy. Journal of Computer Assisted Learning, 40(4), 1871-1885. https://doi.org/10.1111/jcal.12988

Zhao, S., Shen, Y., & Qi, Z. (2023). Academic Journal of Mathematical Sciences, 4(5). https://doi.org/10.25236/ajms.2023.040506

Lượt tải xuống

Đã Xuất bản

2026-04-28

Số

Chuyên mục

Khoa học Xã hội và Nhân văn (tiếng Việt)