NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA CÔNG CỤ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỐI VỚI QUÁ TRÌNH TỰ HỌC TIẾNG ANH CỦA SINH VIÊN NGÀNH NGÔN NGỮ ANH, TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ CÔNG NGHIỆP LONG AN

A STUDY ON THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS ON THE ENGLISH SELF-STUDY PROCESS AMONG ENGLISH LANGUAGE MAJORS AT LONG AN UNIVERSITY OF ECONOMICS AND INDUSTRY

Abstract

Nghiên cứu này phân tích ảnh hưởng của công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) đối với quá trình tự học tiếng Anh của sinh viên ngành Ngôn ngữ Anh, Trường Đại học Kinh tế Công nghiệp Long An. Bằng phương pháp định tính và định lượng, dữ liệu từ 160 sinh viên được xử lý trên SPSS. Kết quả cho thấy năm yếu tố tác động tích cực đến hiệu quả tự học, gồm: (I) tính dễ sử dụng, (II) tính hữu ích, (III) tính tương tác, (IV) sự cá nhân hóa và (V) thời gian sử dụng công cụ AI. Trong đó, (IV) và (V) là đóng góp mới, còn các yếu tố khác được kế thừa và phát triển từ nghiên cứu trước. Các yếu tố này vừa tác động độc lập, vừa bổ trợ, hình thành môi trường học tập linh hoạt. Cá nhân hóa nổi bật nhờ giúp sinh viên tiếp cận nội dung phù hợp nhu cầu và năng lực. Từ kết quả, nhóm nghiên cứu đề xuất cải thiện thiết kế công cụ AI, tăng cường chính sách hỗ trợ, khuyến khích giảng viên tích hợp AI vào giảng dạy và hướng dẫn sinh viên khai thác hiệu quả, góp phần nâng cao chất lượng tự học và xây dựng nền tảng giáo dục hiện đại, bền vững.

ABSTRACT

This study analyzes the impact of artificial intelligence (AI) tools on the English learning process among English Language Studies students at Long An University of Economics and Industry. With both qualitative and quantitative methods, data were collected from 160 students and processed with SPSS. The findings reveal five factors that positively influence self-study effectiveness: (I) ease of use, (II) usefulness, (III) interactivity, (IV) personalization, and (V) the amount of time spent on AI tools. Among these, (IV) and (V) represent the study’s new contributions, while the other factors are inherited and further developed from previous research. These factors not only exert independent effects but also complement one another, creating a flexible learning environment. Personalization stands out as it enables students to access content suited to their needs and abilities. Based on the results, the authors propose improving AI tool design, strengthening institutional support policies, encouraging lecturers to integrate AI into teaching, and guiding students in effective usage. These recommendations contribute to enhancing self-study quality and building a modern, sustainable, and personalized educational foundation.