Khi trí tuệ nhân tạo tạo sinh "tiếp cận" công việc hằng ngày của giảng viên
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang hiện diện ngày càng rõ trong giáo dục đại học, không phải như một khẩu hiệu đổi mới, mà qua những công việc rất cụ thể của giảng viên: tìm kiếm và xử lí tư liệu, thiết kế bài giảng, gợi ý hoạt động lớp học, xây dựng câu hỏi, hỗ trợ phản hồi, tạo tình huống giao tiếp và mở rộng nguồn học liệu cho sinh viên. Trong dạy học ngoại ngữ, ChatGPT đặc biệt thu hút sự chú ý nhờ khả năng xử lí ngôn ngữ tự nhiên, tạo lập văn bản và duy trì tương tác hội thoại với người dùng.
Các tài liệu quốc tế đã ghi nhận tiềm năng của ChatGPT trong dạy và học ngôn ngữ. Kohnke, Moorhouse và Zou (2023) cho rằng công cụ này có thể hỗ trợ giáo viên và người học trong luyện tập ngôn ngữ, tạo ngữ liệu, phản hồi và thiết kế hoạt động học tập. Barrot (2023) cũng chỉ ra triển vọng của ChatGPT trong dạy viết ngôn ngữ thứ hai, đồng thời lưu ý các vấn đề liên quan đến độ tin cậy của nội dung, nguy cơ phụ thuộc công cụ và thách thức đối với đánh giá học thuật.
Tuy nhiên, sức mạnh của công nghệ không tự động chuyển hóa thành chất lượng giáo dục. Trong lớp học đại học, một câu trả lời trôi chảy chưa chắc là một tri thức đáng tin cậy; một gợi ý phong phú chưa chắc phù hợp với mục tiêu bài học; một công cụ thuận tiện chưa chắc được sử dụng đúng chuẩn mực học thuật. Vì vậy, câu hỏi quan trọng không chỉ là trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể làm được gì, mà là giảng viên hiểu, kiểm soát và tích hợp công cụ ấy vào hoạt động sư phạm ra sao.
Theo Wang và cộng sự (2026), giảng viên đại học tiếp cận ChatGPT trong một bối cảnh nhiều áp lực: yêu cầu bảo đảm liêm chính học thuật, khối lượng công việc giảng dạy, nhiệm vụ nghiên cứu và công bố, cùng kỳ vọng ngày càng cao về năng lực trí tuệ nhân tạo. Bởi vậy, phản ứng của họ trước công cụ mới không thể được hiểu đơn giản là thích hay không thích công nghệ, mà phản ánh mối quan hệ giữa nhận thức nghề nghiệp, tâm thế sử dụng, trách nhiệm chuyên môn và điều kiện hỗ trợ từ cơ sở đào tạo.
Từ sự hào hứng với công nghệ đến câu hỏi về giá trị sư phạm
Trong giáo dục, công nghệ chỉ thật sự có ý nghĩa khi chạm vào nhu cầu thực của lớp học. Với giảng viên ngoại ngữ, nhu cầu đó có thể là giảm thời gian chuẩn bị học liệu, tạo thêm ngữ cảnh giao tiếp, hỗ trợ sinh viên luyện viết, mở rộng nguồn ví dụ, gợi ý hoạt động tương tác hoặc cá nhân hóa một phần trải nghiệm học tập. ChatGPT có thể đáp ứng nhiều yêu cầu ấy, nhưng mức độ chấp nhận của giảng viên vẫn phụ thuộc vào cách họ cảm nhận giá trị của công cụ trong công việc chuyên môn.
Mô hình chấp nhận công nghệ của Davis (1989) cho rằng ý định sử dụng một công nghệ chịu ảnh hưởng mạnh bởi hai yếu tố: tính hữu ích được cảm nhận và mức độ dễ sử dụng. Khi người dùng tin rằng công nghệ giúp công việc hiệu quả hơn, đồng thời không tạo ra quá nhiều trở ngại trong thao tác, họ có xu hướng hình thành thái độ tích cực và sẵn sàng sử dụng. Trong môi trường đại học, mô hình này đặc biệt phù hợp để lí giải việc giảng viên tiếp nhận công nghệ mới, bởi quyết định sử dụng của họ thường gắn với hiệu quả giảng dạy, trách nhiệm học thuật và khả năng kiểm soát quá trình học tập.
Dựa trên mô hình chấp nhận công nghệ mở rộng, Wang và cộng sự (2026) khảo sát 187 giảng viên tiếng Anh như ngoại ngữ tại các trường đại học Trung Quốc. Công trình kết hợp bảng hỏi định lượng với phân tích câu trả lời mở nhằm xem xét cả đánh giá nhận thức và trải nghiệm cảm xúc của giảng viên khi sử dụng ChatGPT. Các yếu tố được đưa vào mô hình gồm tính hữu ích, mức độ dễ sử dụng, thái độ đối với việc sử dụng, ý định hành vi, sự tự tin của người dùng, lo âu công nghệ, cảm nhận về độ phức tạp, kinh nghiệm sử dụng trí tuệ nhân tạo trước đó và điều kiện hỗ trợ từ nhà trường.
Điểm đáng chú ý là giảng viên không tiếp nhận ChatGPT như một hiện tượng tách rời khỏi nghề nghiệp. Họ đánh giá công cụ dựa trên khả năng hỗ trợ những nhiệm vụ cụ thể trong giảng dạy. Khi ChatGPT giúp tiết kiệm thời gian chuẩn bị bài, tạo học liệu, gợi ý ý tưởng, hỗ trợ phản hồi hoặc làm phong phú hoạt động lớp học, giảng viên có xu hướng nhìn nhận công cụ tích cực hơn. Ngược lại, nếu thiếu hướng dẫn, thiếu điều kiện tiếp cận hoặc khó kiểm chứng độ tin cậy của nội dung, sự dè dặt vẫn hiện hữu.
Giảng viên sẵn sàng hơn khi nhìn thấy lợi ích cụ thể
Kết quả khảo sát cho thấy phần lớn giảng viên tham gia có thái độ khá tích cực đối với ChatGPT. Theo Wang và cộng sự (2026), giá trị trung bình về ý định sử dụng đạt 4,20 trên thang năm điểm; thái độ đối với việc sử dụng đạt 4,16; tính hữu ích được cảm nhận đạt 4,08; sự tự tin khi sử dụng công cụ đạt 4,02. Trong khi đó, mức độ lo âu công nghệ và cảm nhận về độ phức tạp tương đối thấp, lần lượt là 2,51 và 2,45. Những số liệu này cho thấy ChatGPT không được nhóm giảng viên tham gia khảo sát nhìn nhận như một rào cản quá lớn, nhưng sự sẵn sàng sử dụng vẫn gắn chặt với lợi ích nghề nghiệp mà họ cảm nhận được.
Phân tích mô hình cấu trúc cho thấy tính hữu ích và mức độ dễ sử dụng đều có ảnh hưởng tích cực đến thái độ của giảng viên; thái độ tích cực tiếp tục dự báo ý định sử dụng ChatGPT trong giảng dạy. Điều đó có nghĩa là giảng viên không đưa trí tuệ nhân tạo tạo sinh vào lớp học chỉ vì công cụ này mới mẻ, mà vì họ nhìn thấy khả năng hỗ trợ công việc hằng ngày. Công nghệ càng gắn với những nhiệm vụ cụ thể của người dạy, cơ hội được chấp nhận càng cao.
Kết quả này cũng cho thấy một thông điệp quan trọng đối với quản trị đại học: đổi mới công nghệ trong giảng dạy không thể chỉ dựa vào lời kêu gọi ứng dụng. Giảng viên cần được thuyết phục bằng lợi ích sư phạm rõ ràng, bằng các ví dụ sử dụng phù hợp với môn học, bằng minh chứng về hiệu quả trong thiết kế bài giảng, tổ chức hoạt động học tập và hỗ trợ sinh viên. Khi công nghệ được đặt đúng vào nhu cầu nghề nghiệp, sự chấp nhận sẽ trở nên tự nhiên hơn và bền vững hơn.
Niềm tin nghề nghiệp và sự hỗ trợ của nhà trường quyết định khả năng làm chủ công cụ
Một phát hiện có giá trị thực tiễn là sự tự tin của giảng viên và điều kiện hỗ trợ từ cơ sở đào tạo có ảnh hưởng tích cực đến cảm nhận về mức độ dễ sử dụng ChatGPT. Theo Wang và cộng sự (2026), hai yếu tố này còn tác động gián tiếp đến ý định sử dụng thông qua chuỗi quan hệ giữa sự dễ sử dụng, tính hữu ích và thái độ đối với công cụ.
Điều này cho thấy, để giảng viên sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh hiệu quả, nhà trường không thể chỉ cung cấp công cụ rồi để mỗi cá nhân tự xoay xở. Sự hỗ trợ cần được hiểu rộng hơn: có hướng dẫn chuyên môn, có quy định về liêm chính học thuật, có tập huấn thực hành, có hỗ trợ kĩ thuật, có kho ví dụ tốt, có không gian để giảng viên trao đổi và thử nghiệm. Nếu thiếu những điều kiện đó, công nghệ có thể trở thành gánh nặng, làm tăng thêm áp lực cho người dạy thay vì giúp họ nâng cao chất lượng công việc.
Đáng chú ý, lo âu công nghệ và cảm nhận về độ phức tạp không tạo ra tác động trực tiếp đáng kể đến cảm nhận về sự dễ sử dụng; kinh nghiệm sử dụng trí tuệ nhân tạo trước đó cũng không ảnh hưởng rõ rệt đến thái độ của giảng viên đối với ChatGPT. Kết quả này cho thấy ChatGPT, với giao diện hội thoại và khả năng phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên, có thể làm giảm phần nào cảm giác xa lạ so với nhiều công cụ công nghệ khác. Tuy nhiên, sự thuận tiện ban đầu không đồng nghĩa với năng lực sử dụng sâu. Để công cụ phục vụ mục tiêu giáo dục, giảng viên vẫn cần được bồi dưỡng về cách đặt yêu cầu, kiểm chứng thông tin, điều chỉnh phản hồi và tích hợp kết quả vào thiết kế sư phạm.
Một trợ lí hữu ích nhưng chưa thể thay thế người thầy
Phần trả lời mở của giảng viên giúp làm rõ hơn cách họ hình dung về ChatGPT trong công việc. Nhiều người xem công cụ này như một trợ lí hiệu quả, đặc biệt trong việc tìm kiếm thông tin, phân loại tài liệu, chuẩn bị học liệu và gợi ý nội dung bài giảng. Theo Wang và cộng sự (2026), khoảng 80 phần trăm người tham gia nhìn nhận ChatGPT là công cụ hữu ích đối với các nhu cầu thông tin cơ bản, nhất là trong giai đoạn khởi tạo ý tưởng hoặc chuẩn bị tài liệu ban đầu.
Một hình ảnh đáng chú ý được một số giảng viên sử dụng là ChatGPT giống như một “tấm gương”: chất lượng phản hồi phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng yêu cầu của người dùng. Nếu câu lệnh rõ ràng, có bối cảnh và có tiêu chí, kết quả có thể hữu ích; nếu yêu cầu mơ hồ, phản hồi dễ chung chung hoặc thiếu độ chính xác. Cách nhìn này gợi mở một năng lực mới trong giảng dạy đại học: năng lực đặt yêu cầu cho trí tuệ nhân tạo. Đó không phải là thủ thuật công nghệ đơn thuần, mà là khả năng xác định mục tiêu, cung cấp ngữ cảnh, xây dựng tiêu chí, đánh giá đầu ra và chuyển hóa kết quả thành hoạt động học tập có ý nghĩa.
Tuy nhiên, thái độ tích cực không đồng nghĩa với sự tin tưởng tuyệt đối. Nhiều giảng viên vẫn băn khoăn về độ chính xác của nội dung do ChatGPT tạo ra, khả năng truy cập, tính ổn định của công cụ và sự thiếu hụt hướng dẫn sử dụng. Theo Wang và cộng sự (2026), 25 phần trăm người tham gia nêu lo ngại về độ tin cậy của thông tin; một số khác gặp khó khăn khi truy cập hoặc chưa biết cách thiết kế yêu cầu phù hợp.
Vấn đề trí tuệ nhân tạo có thể thay thế giáo viên hay không cũng được đặt ra trực diện. Phần lớn giảng viên cho rằng công cụ này khó thay thế người thầy, bởi dạy học không chỉ là cung cấp câu trả lời, tạo văn bản hay truyền tải nội dung. Giáo viên còn là người tổ chức môi trường học tập, nhận diện nhu cầu của sinh viên, điều chỉnh hoạt động lớp học, tạo kết nối cảm xúc, bảo vệ chuẩn mực học thuật và nuôi dưỡng năng lực tư duy độc lập. Theo Jeon và Lee (2023), quan hệ giữa giáo viên và ChatGPT nên được hiểu theo hướng bổ trợ: công cụ có thể hỗ trợ một số công việc, nhưng người thầy vẫn giữ vai trò định hướng, giải thích, đánh giá và dẫn dắt quá trình học tập.
Từ kĩ năng sử dụng công cụ đến năng lực trí tuệ nhân tạo của giảng viên
Câu chuyện về ChatGPT trong giáo dục đại học không dừng lại ở việc giảng viên có biết sử dụng công cụ hay không. Sâu xa hơn, công nghệ tạo sinh đang đặt ra yêu cầu mới đối với năng lực nghề nghiệp của người thầy. Trong môi trường tri thức được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, giảng viên cần biết sử dụng công cụ, nhưng cũng phải biết giới hạn công cụ; biết khai thác kết quả, nhưng cũng phải biết kiểm chứng; biết tận dụng sự thuận tiện, nhưng không đánh đổi chuẩn mực học thuật.
Năng lực trí tuệ nhân tạo của giảng viên vì thế cần được hiểu như một năng lực tổng hợp. Đó là hiểu biết cơ bản về cách công cụ tạo sinh hoạt động; khả năng thiết kế yêu cầu; năng lực đánh giá độ tin cậy của nội dung; ý thức về bản quyền, dữ liệu cá nhân và liêm chính học thuật; khả năng lựa chọn kết quả phù hợp với mục tiêu bài học; đồng thời là năng lực hướng dẫn sinh viên sử dụng công cụ một cách minh bạch và có trách nhiệm.
Ng và cộng sự (2021) nhấn mạnh nhu cầu hình thành hiểu biết nền tảng về trí tuệ nhân tạo để người dạy và người học có thể sử dụng công nghệ một cách có trách nhiệm. Trong dạy học ngoại ngữ, yêu cầu này càng rõ hơn, bởi văn bản do ChatGPT tạo ra có thể trôi chảy về ngôn ngữ nhưng vẫn cần được kiểm tra về độ chính xác, tính phù hợp, nguồn dẫn và giá trị học thuật. Farrokhnia và cộng sự (2024) cũng lưu ý rằng ChatGPT mở ra nhiều cơ hội cho giáo dục, song đi kèm các vấn đề về độ tin cậy, đánh giá, phụ thuộc công cụ và đạo đức học thuật.
Do đó, chính sách giáo dục đại học không nên chỉ xoay quanh câu hỏi cho phép hay hạn chế sử dụng ChatGPT. Điều quan trọng là xây dựng một môi trường học thuật trong đó giảng viên và sinh viên biết dùng công cụ đúng mục đích, biết khai báo khi cần thiết, biết kiểm chứng nội dung và biết chịu trách nhiệm cuối cùng đối với sản phẩm học tập hoặc sản phẩm khoa học.
Gợi mở cho giáo dục đại học Việt Nam
Với giáo dục đại học Việt Nam, câu chuyện trí tuệ nhân tạo tạo sinh không nên được nhìn như một làn sóng công nghệ nhất thời. Đây là một phần của chuyển động lớn hơn: chuyển đổi số giáo dục, đổi mới sáng tạo trong đào tạo, hiện đại hóa quản trị đại học và phát triển đội ngũ giảng viên đủ năng lực thích ứng với môi trường tri thức mới. Những định hướng này đã được xác lập trong nhiều văn bản quan trọng, từ Quyết định số 131/QĐ-TTg ngày 25 tháng 01 năm 2022 về tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số trong giáo dục và đào tạo; Quyết định số 1705/QĐ-TTg ngày 31 tháng 12 năm 2024 phê duyệt Chiến lược phát triển giáo dục đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045; đến Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22 tháng 12 năm 2024 về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia, cùng Nghị quyết số 71-NQ/TW ngày 22 tháng 8 năm 2025 về đột phá phát triển giáo dục và đào tạo. Trong nền chính sách ấy, trí tuệ nhân tạo tạo sinh cần được tiếp cận không chỉ như một công cụ hỗ trợ giảng dạy, mà như một yêu cầu mới đối với năng lực nghề nghiệp, liêm chính học thuật và quản trị chất lượng trong đại học.
Điều các trường đại học cần làm trước hết không phải là thúc đẩy giảng viên sử dụng thật nhiều công cụ trí tuệ nhân tạo, mà là xây dựng một khuôn khổ sử dụng đủ rõ, đủ linh hoạt và đủ trách nhiệm. Trong giảng dạy, học tập, kiểm tra, đánh giá và công bố học thuật, nhà trường cần có hướng dẫn cụ thể về những trường hợp được sử dụng trí tuệ nhân tạo, những tình huống phải khai báo, cách ghi nhận sự hỗ trợ của công cụ, nguyên tắc bảo vệ dữ liệu, trách nhiệm kiểm chứng thông tin và giới hạn sử dụng trong các sản phẩm học thuật. Một quy định tốt không nhằm tạo thêm thủ tục cho giảng viên và sinh viên, mà giúp họ có cơ sở để sử dụng công nghệ minh bạch, chủ động và phù hợp với chuẩn mực học thuật.
Từ góc độ phát triển đội ngũ, bồi dưỡng giảng viên cần vượt ra khỏi các buổi giới thiệu tính năng công cụ. Điều giảng viên cần không chỉ là biết ChatGPT hoặc các hệ thống tương tự có thể viết, tóm tắt, dịch hay gợi ý nội dung, mà là biết dùng chúng trong những tình huống sư phạm cụ thể. Chương trình bồi dưỡng nên gắn với công việc thật của người dạy: thiết kế đề cương học phần, xây dựng học liệu, tổ chức thảo luận, tạo tình huống học tập, thiết kế câu hỏi đánh giá, phản hồi bài viết của sinh viên, hỗ trợ tự học và kiểm tra độ tin cậy của thông tin. Với mỗi lĩnh vực đào tạo, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo cần được đặt trong chuẩn mực riêng của ngành, từ yêu cầu trích dẫn, đạo đức học thuật đến phương thức đánh giá năng lực người học.
Một hướng đi cần thiết khác là hình thành các cộng đồng thực hành về trí tuệ nhân tạo trong giảng dạy đại học. Thay vì để mỗi giảng viên tự thử nghiệm rời rạc, nhà trường có thể tổ chức các nhóm chuyên môn chia sẻ ví dụ sử dụng hiệu quả, những trường hợp cần thận trọng, học liệu đã được kiểm chứng, kinh nghiệm thiết kế yêu cầu và cách xử lí các tình huống phát sinh trong lớp học. Cộng đồng thực hành sẽ giúp chuyển đổi số đi vào đời sống học thuật hằng ngày, không dừng ở khẩu hiệu hay kế hoạch hành chính. Khi giảng viên được trao đổi, thử nghiệm, điều chỉnh và học hỏi từ đồng nghiệp, năng lực làm chủ công nghệ sẽ được hình thành một cách tự nhiên và bền vững hơn.
Trong kiểm tra, đánh giá, trí tuệ nhân tạo tạo sinh buộc các trường đại học phải xem xét lại những phương thức đánh giá chỉ dựa nhiều vào sản phẩm cuối cùng. Khi sinh viên có thể dùng công cụ để hỗ trợ viết, dịch, tóm tắt, tạo ý tưởng hoặc chỉnh sửa văn bản, giá trị của đánh giá cần chuyển mạnh hơn sang quá trình học tập, năng lực giải thích, khả năng bảo vệ quan điểm, minh chứng tiến trình làm việc và trách nhiệm cá nhân đối với sản phẩm học thuật. Điều đó không có nghĩa là làm khó người học, mà là giúp đánh giá đại học phản ánh đúng hơn năng lực tư duy, năng lực học thuật và khả năng sử dụng tri thức có trách nhiệm trong môi trường số.
Quan trọng hơn, các trường đại học cần xem năng lực trí tuệ nhân tạo của giảng viên là một phần của phát triển nghề nghiệp liên tục. Nếu trước đây năng lực số thường được hiểu là khả năng sử dụng nền tảng dạy học trực tuyến, học liệu số hoặc hệ thống quản lí học tập, thì hiện nay yêu cầu đã mở rộng sang khả năng làm việc với công cụ tạo sinh, kiểm chứng nội dung, nhận diện rủi ro học thuật, bảo vệ dữ liệu và thiết kế trải nghiệm học tập có hỗ trợ bởi công nghệ. Đây không còn là yêu cầu riêng của giảng viên công nghệ thông tin hay ngoại ngữ, mà là năng lực nền của đội ngũ giảng viên trong đại học hiện đại.
Nhìn rộng hơn, trí tuệ nhân tạo tạo sinh chỉ có thể đóng góp tích cực cho giáo dục đại học Việt Nam khi được đặt trong một hệ sinh thái có định hướng: chính sách rõ ràng, đội ngũ được bồi dưỡng, đánh giá được đổi mới, liêm chính học thuật được bảo vệ và người học được hướng dẫn sử dụng công cụ một cách có trách nhiệm. Nếu thiếu những điều kiện ấy, công nghệ dù hiện đại vẫn có thể chỉ tạo ra những thay đổi bề mặt. Ngược lại, khi được dẫn dắt bởi năng lực sư phạm và văn hóa học thuật, trí tuệ nhân tạo có thể trở thành một nguồn lực quan trọng giúp đại học nâng cao chất lượng đào tạo, mở rộng khả năng hỗ trợ người học và chuẩn bị tốt hơn cho môi trường tri thức đang biến đổi nhanh chóng.
Công nghệ càng mạnh, vai trò người thầy càng cần được xác lập rõ
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể tạo ra văn bản nhanh, gợi ý nhiều ý tưởng và hỗ trợ đáng kể cho công việc giảng dạy. Nhưng công nghệ ấy không tự hiểu mục tiêu giáo dục, không tự chịu trách nhiệm học thuật và không thể thay thế khả năng sư phạm của người thầy. Giá trị của ChatGPT trong đại học chỉ thật sự được khẳng định khi nó được dẫn dắt bởi giảng viên có chuyên môn, có bản lĩnh học thuật, có năng lực kiểm chứng và có ý thức sâu sắc về trách nhiệm đối với người học. Bài học quan trọng không phải là đại học cần sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh nhanh đến đâu, mà là chuẩn bị cho giảng viên làm chủ công cụ ấy như thế nào. Khi tri thức có thể được tạo ra chỉ sau vài giây, điều làm nên giá trị của giáo dục đại học không phải là tốc độ sản sinh văn bản, mà là năng lực giúp con người biết học, biết nghĩ, biết kiểm chứng và biết chịu trách nhiệm với tri thức mình sử dụng.
Tài liệu tham khảo
Adiguzel, T., Kaya, M. H., & Cansu, F. K. (2023). Revolutionising education with artificial intelligence: Exploring the transformative potential of ChatGPT. Contemporary Educational Technology, 15(3), Article ep429.
Barrot, J. S. (2023). Using ChatGPT for second language writing: Pitfalls and potentials. Assessing Writing, 57, Article 100745.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.
Farrokhnia, M., Banihashem, S. K., Noroozi, O., & Wals, A. (2024). A SWOT analysis of ChatGPT: Implications for educational practice and research. Innovations in Education and Teaching International, 61(3), 460–474.
Jeon, J., & Lee, S. (2023). Large language models in education: A focus on the complementary relationship between human teachers and ChatGPT. Education and Information Technologies, 28(12), 15873–15892.
Kohnke, L., Moorhouse, B. L., & Zou, D. (2023). ChatGPT for language teaching and learning. RELC Journal, 54(2), 537–550.
Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualising artificial intelligence literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, Article 100041.
Wang, C., Zou, B., Zhang, W., Du, Y., & Hu, W. (2026). Understanding English as a foreign language teachers’ affective and cognitive responses to ChatGPT in higher education. Humanities and Social Sciences Communications. Advance online publication. https://doi.org/10.1057/s41599-026-07360-3
