CÁ NHÂN HÓA HỌC TẬP NGOẠI NGỮ CHUYÊN NGÀNH (ESP) DƯỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA AI: NGHIÊN CỨU VỀ GOOGLE NOTEBOOKLM TRONG VIỆC HỌC TIẾNG ANH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ

Tóm tắt

TÓM TẮT: Trong quá trình học các môn tiếng Anh chuyên ngành (ESP), sinh viên chuyên ngành
tiếng Anh thường gặp nhiều khó khăn trong việc học thuật ngữ và hiểu các văn bản học thuật kĩ thuật.
Nhằm giải quyết những vấn đề này, bài tổng quan tập trung khám phá tiềm năng của Google
NotebookLM trong việc thúc đẩy mô hình học tập ESP tự chủ và cá nhân hóa. NotebookLM là một
công cụ AI học tập hỗ trợ dựa trên nền tảng tạo phản hồi tăng cường truy xuất (RAG), được thiết kế để
cung cấp thông tin dựa trên dữ liệu đầu vào cụ thể. Thông qua phương pháp tiếp cận lí thuyết và phân
tích, bài báo xem xét các tính năng học tập cá nhân hóa của NotebookLM. Những tính năng này hỗ trợ
phát triển kĩ năng đọc hiểu, thuyết trình và viết học thuật trong bối cảnh ESP thông qua các cơ chế tóm
tắt dựa trên nguồn dẫn, tổng quan video, trình chiếu trực quan và sơ đồ tư duy. Kết quả các bài nghiên
cứu lí thuyết trước chỉ ra rằng NotebookLM thúc đẩy quá trình tự điều chỉnh học tập (self-regulated
learning) bằng cách cho phép người học chủ động kiểm soát độ khó của nội dung, nhịp độ học tập và
các hình thức tương tác. Bên cạnh đó, các bài đánh giá trước cũng ghi nhận một số thách thức như sự
phụ thuộc quá mức vào AI và sự không đồng đều về năng lực số (Mohebbi, 2025). Mặc dù các minh
chứng thực nghiệm trong lớp học còn hạn chế, kết quả nghiên cứu trước đó đã làm nổi bật tiềm năng
của công cụ này như một nguồn lực hỗ trợ học tập ESP trong giáo dục đại học.
TỪ KHÓA: Tiếng Anh chuyên ngành; học tập tự chủ; cá nhân hóa học tập; tiếp thu từ vựng kĩ thuật;
phản hồi tăng cường truy xuất