24/08/2026
🏆 NHÓM SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC FPT GIÀNH GIẢI NHÌ LĨNH VỰC LINGUISTICS TẠI RESFES 2026 VỚI NGHIÊN CỨU VỀ “AI-GIARISM”
Với nghiên cứu về hành vi đạo văn bằng AI khi sử dụng ChatGPT, Team Cuisine gồm ba sinh viên Phan Huỳnh Vũ Bão, Trần Quang Đạt và Phạm Giang Hào đến từ Trường Đại học FPT đã xuất sắc giành Giải Nhì lĩnh vực Ngôn ngữ tại Vòng Chung kết ResFes 2026. Thành tích ghi dấu hành trình nghiên cứu nghiêm túc của nhóm trước một vấn đề mới, gắn liền với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo trong môi trường học thuật.
Dưới sự hướng dẫn trực tiếp của thầy Nguyễn Văn Thắm - Giảng viên Khoa tiếng Anh Trường Đại học FPT phân hiệu Cần Thơ, Team Cuisine thực hiện đề tài “Investigating Vietnamese university EFL students' AI-giarism behavior in using ChatGPT through the adapted Fraud Triangle: A mixed-methods design” – nghiên cứu hỗn hợp về hành vi đạo văn bằng AI khi sử dụng ChatGPT của sinh viên đại học Việt Nam học tiếng Anh như một ngoại ngữ thông qua mô hình Fraud Triangle.
Sự phổ biến của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như ChatGPT hay Gemini đang thay đổi cách sinh viên học tập, tìm kiếm ý tưởng và xây dựng nội dung. Tuy nhiên, cùng với những lợi ích mà công nghệ mang lại là câu hỏi về ranh giới giữa sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ và lạm dụng AI trong học thuật.
Theo hướng tiếp cận của nhóm, việc sao chép hoặc chỉnh sửa nội dung do AI tạo ra rồi sử dụng như sản phẩm của bản thân mà không khai báo minh bạch có thể dẫn đến “AI-giarism”. Đây cũng là vấn đề Team Cuisine lựa chọn đào sâu khi nhận thấy khái niệm này còn mới và vẫn tồn tại khoảng trống trong các nghiên cứu hiện hành.
Thay vì chỉ nhìn nhận AI-giarism qua một phương pháp duy nhất, Team Cuisine lựa chọn thiết kế nghiên cứu hỗn hợp, kết hợp định lượng và định tính trên nền tảng mô hình Fraud Triangle được tùy biến.
Ở giai đoạn định lượng, nhóm xây dựng bảng khảo sát gồm 33 câu hỏi theo thang đo Likert 5 điểm, với 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, thu hút gần 400 sinh viên tham gia. Dữ liệu được xử lý bằng phương pháp mô hình hóa phương trình cấu trúc bình phương tối thiểu một phần (PLS-SEM) để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến.
Song song đó, nhóm thực hiện các cuộc phỏng vấn bán cấu trúc kéo dài từ 30 phút đến một giờ với gần 20 sinh viên. Phần dữ liệu này được phân tích bằng phương pháp Thematic Analysis, giúp nhóm đối chiếu kết quả định tính và định lượng để có góc nhìn sâu hơn về những yếu tố thúc đẩy hành vi AI-giarism.
Quá trình nghiên cứu cũng đặt ra nhiều thử thách khi các thành viên vừa phải xử lý khối lượng dữ liệu lớn, vừa sắp xếp lịch phỏng vấn, quản lý tiến độ và đặc biệt chú trọng các yêu cầu về đạo đức, quyền riêng tư của người tham gia.
Một trong những điểm nổi bật của đề tài là việc dữ liệu định tính giúp Team Cuisine phát hiện thêm những yếu tố tiềm tàng mà các mô hình thuần định lượng trước đó chưa thể hiện rõ. Trong đó, thói quen được nhận diện như một nhân tố ẩn có khả năng kích hoạt hành vi sử dụng AI thiếu đạo đức.
Phát hiện này góp phần mở rộng cuộc thảo luận về khung lý thuyết Fraud Triangle trong bối cảnh sử dụng AI, đồng thời tạo tiền đề để các nghiên cứu tiếp theo tiếp tục kiểm chứng và hoàn thiện mô hình.
Trong bối cảnh những nghiên cứu quốc tế chính thức về AI-giarism tại Việt Nam còn hạn chế, nhóm kỳ vọng công trình có thể đóng góp thêm dữ liệu và góc nhìn từ người học Việt Nam. Sau ResFes 2026, Team Cuisine đang tiếp tục tiếp thu phản hồi chuyên môn từ Hội đồng Giám khảo để hoàn thiện nghiên cứu, hướng đến mục tiêu công bố trên các tạp chí khoa học quốc tế.
Với Team Cuisine, khoảnh khắc được xướng tên ở vị trí Giải Nhì không chỉ là sự ghi nhận dành cho một công trình nghiên cứu, mà còn là cơ hội để nhóm đưa câu chuyện về liêm chính học thuật trong thời đại AI đến gần hơn với cộng đồng sinh viên thông qua phần trình bày poster tại cuộc thi.
Từ chính hành trình nghiên cứu của mình, Team Cuisine gửi lời nhắn đến những sinh viên đang hoặc sẽ bước vào con đường nghiên cứu khoa học: “Hãy luôn đặt đạo đức lên hàng đầu, đặc biệt là trong nghiên cứu. Là một người làm nghiên cứu, các bạn là những người trực tiếp đóng góp kiến thức cho sự phát triển của nhân loại. Vì vậy, hãy luôn trung thực và minh bạch trong những gì mình làm. Kiến thức luôn có thể sai và sửa lại. Nhưng khi kiến thức sai ấy không được một nhà nghiên cứu sửa lại mà lại bị ‘xào nấu’ thành một thành phẩm ‘đúng’ thì hậu quả rất là khôn lường.”
