--

20(6)2025 (IN PRESS)

Tác động của đặc tính và ảnh hưởng xã hội đến ý định tiếp tục sử dụng ChatGPT của sinh viên Thành phố Hồ Chí Minh theo khung SOR


Tác giả - Nơi làm việc:
Lượng Văn Quốc - Trường Đại học Tài chính - Marketing, Thành phố Hồ Chí Minh , Việt Nam
Lê Trọng Tuyến - Trường Đại học Tài chính - Marketing, Thành phố Hồ Chí Minh , Việt Nam
Tác giả liên hệ, Email: Lượng Văn Quốc - luongvanquoc@ufm.edu.vn
Ngày nộp: 16-09-2024
Ngày duyệt đăng: 20-12-2024
Ngày xuất bản: 09-01-2025

Tóm tắt
Mục tiêu của nghiên cứu này là khám phá tác động của đặc tính ChatGPT và ảnh hưởng xã hội đến ý định tiếp tục sử dụng ChatGPT. Nghiên cứu được thực hiện tại TP. Hồ Chí Minh với kích thước mẫu là 294 sinh viên, dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát trực tuyến trên Google Forms trong ba tuần. Mô hình cấu trúc tuyến tính (PLS-SEM) được sử dụng để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu đã khẳng định có sự tác động tích cực của đặc tính ChatGPT, ảnh hưởng xã hội và thái độ đối với ChatGPT đến ý định tiếp tục sử dụng ChatGPT. Ngoài ra, đặc tính của ChatGPT và ảnh hưởng xã hội cũng có tác động tích cực đến thái độ đối với ChatGPT và nhận thức kiểm soát hành vi. Tuy nhiên, nhận thức kiểm soát hành vi không tác động đến ý định tiếp tục sử dụng ChatGPT, đồng thời, lo lắng công nghệ cũng không đóng vai trò điều tiết trong mối quan hệ tác động của nhận thức kiểm soát hành vi đến ý định tiếp tục sử dụng ChatGPT. Các phát hiện của nghiên cứu cung cấp các hàm ý hữu ích cho việc phát triển và ứng dụng ChatGPT trong tương lai, mang lại những lợi ích thiết thực cho giáo dục, từ đó cải thiện hiệu quả học tập và nâng cao trải nghiệm người dùng.

Chỉ số JEL
D83; I20; M15

Từ khóa
ảnh hưởng xã hội; đặc tính của ChatGPT; giáo dục; ý định tiếp tục sử dụng

Toàn văn:
PDF

Tài liệu tham khảo

Al-Azawei, A., & Alowayr, A. (2020). Predicting the intention to use and hedonic motivation for mobile learning: A comparative study in two Middle Eastern countries. Technology in Society, 62, 101325.


Balakrishnan, J., Abed, S. S., & Jones, P. (2022). The role of meta-UTAUT factors, perceived anthropomorphism, perceived intelligence, and social self-efficacy in chatbot-based services? Technological Forecasting and Social Change, 180, 121692.


Belanche, D., Casaló, L. V, Schepers, J., & Flavián, C. (2021). Examining the effects of robots’ physical appearance, warmth, and competence in frontline services: The Humanness‐Value‐Loyalty model. Psychology & Marketing, 2357–2376.


Cheng, X., Zhang, X., Cohen, J., & Mou, J. (2022). Human vs. AI: Understanding the impact of anthropomorphism on consumer response to chatbots from the perspective of trust and relationship norms. Information Processing and Management, 59(3), 102940.


Cheon, J., Lee, S., Crooks, S. M., & Song, J. (2012). An investigation of mobile learning readiness in higher education based on the theory of planned behavior. Computers and Education, 59(3), 1054–1064.


Choi, E. P. H., Lee, J. J., Ho, M. H., Kwok, J. Y. Y., & Lok, K. Y. W. (2023). Chatting or cheating? The impacts of ChatGPT and other artificial intelligence language models on nurse education. Nurse Education Today, 125, 105796.


Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. Lawrence Erlbaum Associates, Publishers.


Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2024). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 61(2), 228–239.


Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly: Management Information Systems, 13(3), 319–339.


Duong, C. D., Bui, D. T., Pham, H. T., Vu, A. T., & Nguyen, V. H. (2023). How effort expectancy and performance expectancy interact to trigger higher education students’ uses of ChatGPT for learning. Interactive Technology and Smart Education.


Gilson, A., Safranek, C. W., Huang, T., Socrates, V., & Chi, L. (2023). How does CHATGPT perform on the United States Medical Licensing Examination? the implications of large language models for medical education and knowledge assessment. JMIR Medical Education, 9(1), e45312.


Hair, Joe F, Ringle, C. M., Sarstedt, M., Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet. Journal of Marketing Theory and Practice, 19(2), 139–152.


Hair, Joseph F, M.Hult, G. T., M.Ringle, C., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). SAGE Publications.


Hair Jr, J. F., Black, W. C., Babin, arry J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage.


Hajli, N., Shanmugam, M., Powell, P., & Love, P. E. D. (2015). A study on the continuance participation in on-line communities with social commerce perspective. Technological Forecasting & Social Change.


He, P., Lovo, S., & Veronesi, M. (2022). Social networks and renewable energy technology adoption: Empirical evidence from biogas adoption in China. Energy Economics, 106, 105789.


Henseler, J, Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135.


Henseler, Jorg, Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The Use Of Partial Least Squares Path Modeling In International Marketing. In New Challenges to International Marketing. Emerald Group Publishing Limited.


Hu, P., Lu, Y., & Gong, Y. (Yale). (2021). Dual humanness and trust in conversational AI: A person-centered approach. Computers in Human Behavior, 119, 106727.


Huang, Y., Gursoy, D., Zhang, M., Nunkoo, R., & Shi, S. (2021). Interactivity in online chat: Conversational cues and visual cues in the service recovery process. International Journal of Information Management, 60, 102360.


IJzerman, H., & Semin, G. R. (2009). The Thermometer of Social Relations: Mapping Social Proximity on Temperature. Psychological Science, 20(10), 1214–1220.


Jacoby, J. (2002). Stimulus-Organism-Response Reconsidered: An Evolutionary Step in Modeling (Consumer) Behavior. Journal of Consumer Psychology, 12(1), 51–57.


Kirmani, A., Hamilton, R. W., Thompson, D. V., & Lantzy, S. (2017). Doing well versus doing good: The differential effect of underdog positioning on moral and competent service providers. Journal of Marketing, 81(1), 103–117.


Koc, E., Hatipoglu, S., Kivrak, O., Celik, C., & Koc, K. (2023). Houston, we have a problem!: The use of ChatGPT in responding to customer complaints. Technology in Society, 74, 102333.


Kumar, A., Adlakaha, A., & Mukherjee, K. (2018). The effect of perceived security and grievance redressal on continuance intention to use M-wallets in a developing country. International Journal of Bank Marketing.


Lee, K. W., & Li, C. Y. (2023). It is not merely a chat: Transforming chatbot affordances into dual identification and loyalty. Journal of Retailing and Consumer Services, 74, 103447.


Li, J., & Huang, J. S. (2020). Dimensions of artificial intelligence anxiety based on the integrated fear acquisition theory. Technology in Society, 63, 101410.


Li, M., & Wang, R. (2023). Chatbots in e-commerce: The effect of chatbot language style on customers’ continuance usage intention and attitude toward brand. Journal of Retailing and Consumer Services, 71, 103209.


Liao, C., Chen, J. L., & Yen, D. C. (2007). Theory of planning behavior (TPB) and customer satisfaction in the continued use of e-service: An integrated model. Computers in Human Behavior, 23(6), 2804–2822.


Liu, S. Q., Bogicevic, V., & Mattila, A. S. (2018). Circular vs. angular servicescape: “Shaping” customer response to a fast service encounter pace. Journal of Business Research, 89, 47–56.


Ma, X., & Huo, Y. (2023). Are users willing to embrace ChatGPT? Exploring the factors on the acceptance of chatbots from the perspective of AIDUA framework. Technology in Society, 75(28), 102362.


Maduku, D. K., Mpinganjira, M., Rana, N. P., Thusi, P., Ledikwe, A., & Mkhize, N. H. boy. (2023). Assessing customer passion, commitment, and word-of-mouth intentions in digital assistant usage: The moderating role of technology anxiety. Journal of Retailing and Consumer Services, 71, 103208.


McGlothlin, H., & Killen, M. (2008). How social experience is related to children ’ s intergroup attitudes. European Journal of Social Psychology, 40, 625–634.


Mehrabian, A., & Russell, J. A. (1974). The basic emotional impact of environments. Perceptual and Motor Skills, 38(1), 283–301.


Nguyen, T. V. H., Nguyen, T. A., Nguyen, N. D. Q., Phung, T. N. T., & Nguyen, V. T. (2023). Determinants of Students’ Intention to Use e-Wallet in Hanoi – A PLS-SEM Analysis. VNU University of Economics and Business, 3(2), 91–101.


Pham, H. C., Duong, C. D., & Nguyen, G. K. H. (2024). What drives tourists’ continuance intention to use ChatGPT for travel services? A stimulus-organism-response perspective. Journal of Retailing and Consumer Services, 78, 103758.


Rizomyliotis, I., Kastanakis, M. N., Giovanis, A., Konstantoulaki, K., & Kostopoulos, I. (2022). “How mAy I help you today?” The use of AI chatbots in small family businesses and the moderating role of customer affective commitment. Journal of Business Research, 153, 329–340.


Sharma, S., Islam, N., Singh, G., & Dhir, A. (2022). Why do retail customers adopt artificial intelligence (AI)-based autonomous decision-making systems? IEEE Transactions on Engineering Management, 1–17.


Shuqair, S., Pinto, D. C., So, K. K. F., Rita, P. M. F., & Mattila, A. S. (2021). A pathway to consumer forgiveness in the sharing economy: The role of relationship norms. International Journal of Hospitality Management, 98, 103041.


Tlili, A., Shehata, B., Adarkwah, M. A., Bozkurt, A., Hickey, D. T., Huang, R., & Agyemang, B. (2023). What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education. Smart Learning Environments, 10(15), 1–24.


Venkatesh, V. (2022). Adoption and use of AI tools: a research agenda grounded in UTAUT. Annals of Operations Research, 308(1–2), 641–652.


Venkatesh, V., & Davis, F. (2000). A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science, 46, 186–204.


Venkatesh, V., Davis, F. D., & College, S. M. W. (2000). Theoretical Acceptance Extension Model:Four Longitudinal Field Studies. Management Science, 46(2), 186–204.


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.


Wang, H., & Liu, D. (2020). The differentiated impact of perceived brand competence type on brand extension evaluation. Journal of Business Research, 117, 400–410.


Wei, T. T., Marthandan, G., Chong, A. Y. L., Ooi, K. B., & Arumugam, S. (2009). What drives Malaysian m-commerce adoption? An empirical analysis. Industrial Management and Data Systems, 109(3), 370–388.


Xu, Y., Niu, N., & Zhao, Z. (2023). Dissecting the mixed effects of human-customer service chatbot interaction on customer satisfaction: An explanation from temporal and conversational cues. Journal of Retailing and Consumer Services, 74(2699), 103417.


Yan, D. (2023). Impact of ChatGPT on learners in a L2 writing practicum: An exploratory investigation. Education and Information Technologies, 28(11), 13943–13967.



Creative Commons License
© The Author(s) 2025. This is an open access publication under CC BY NC licence.