Thanh bên bài viết

PDF
Số xuất bản: Tập 23, Số 3 (2026)
Chuyên mục: Bài viết
DOI: 10.54607/hcmue.js.23.3.4657(2026)
Ngày xuất bản: 31/03/2026
Lượt xem 394
Lượt tải xuống 117
Trích dẫn bài báo
Tăng, M. D., Lê, H. Q., Nguyễn, Đ. A. H., Nguyễn, M. H., Lê, N. A. T., & Phạm, M. T. (2026). ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC GIẢI TOÁN CỦA CHATGPT: TRƯỜNG HỢP CÁC BÀI TẬP TRONG CÁC SÁCH GIÁO KHOA TOÁN LỚP 12 Ở VIỆT NAM. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh, 23(3), 682-694. https://doi.org/10.54607/hcmue.js.23.3.4657(2026)

ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC GIẢI TOÁN CỦA CHATGPT: TRƯỜNG HỢP CÁC BÀI TẬP TRONG CÁC SÁCH GIÁO KHOA TOÁN LỚP 12 Ở VIỆT NAM

Tăng Minh Dũng1, , Lê Hoàng Quân, Nguyễn Đình Anh Hào1, Nguyễn Minh Hà1, Lê Ngọc Anh Thơ1, Phạm Minh Thùy1
1 Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách chúng ta làm việc. Ở trường học, giáo viên sử dụng nó để cải thiện tiết học cũng như hỗ trợ học sinh. Nhiều giáo viên toán dành sự chú ý cho ChatGPT phiên bản o1-mini vì khả năng giải toán tốt. Nghiên cứu này xem xét độ chính xác của ChatGPT o1-mini khi giải toán lớp 12 tại Việt Nam. Chúng tôi phân tích 675 bài toán từ ba bộ sách giáo khoa Toán lớp 12 của Việt Nam (Cánh diều, Chân trời sáng tạo, Kết nối tri thức với cuộc sống). Kết quả cho thấy ChatGPT o1-mini giải đúng 53,9% số bài, với kết quả tốt nhất ở phần Thống kê. Tuy nhiên, khoảng 16% lời giải có sai sót và 30,1% câu trả lời cần làm rõ thêm vì sử dụng phương pháp hoặc thuật ngữ ngoài chương trình. Nghiên cứu cũng chỉ ra các chủ đề thường xảy ra lỗi sai và hiểu nhầm trong câu trả lời của ChatGPT o1-mini. Những phát hiện này giúp giáo viên toán có cái nhìn khách quan về hiệu năng và độ chính xác của trí tuệ nhân tạo, từ đó sử dụng ChatGPT o1-mini và các công cụ trí tuệ nhân tạo khác một cách hiệu quả và phù hợp trong giảng dạy. 

Từ khóa

trí tuệ nhân tạo, ChatGPT, AI tạo sinh, bài tập toán

Chi tiết bài viết

Thông tin về tác giả

Tăng Minh Dũng, Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam

GIảng viên

Tài liệu tham khảo

Alshahrani, A. (2023). The impact of ChatGPT on blended learning: Current trends and future research directions. International Journal of Data and Network Science, 7(4), 2029–2040. https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2023.6.010
Dwivedi, Y. K., Kshetri, N., Hughes, L., Slade, E. L., Jeyaraj, A., Kar, A. K., Baabdullah, A. M., Koohang, A., Raghavan, V., Ahuja, M., Albanna, H., Albashrawi, M. A., Al-Busaidi, A. S., Balakrishnan, J., Barlette, Y., Basu, S., Bose, I., Brooks, L., Buhalis, D., … Wright, R. (2023). Opinion paper: “So what if ChatGPT wrote it?” Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges, and implications of generative conversational AI for research, practice, and policy. International Journal of Information Management, 71, 102642. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642
Egara, F. O., & Mosimege, M. (2024). Exploring the integration of artificial intelligence-based ChatGPT into Mathematics instruction: Perceptions, challenges, and implications for educators. Education Sciences, 14(7), 742. https://doi.org/10.3390/educsci14070742
Guler, N. K., Dertli, Z. G., Boran, E., & Yildiz, B. (2024). An artificial intelligence application in mathematics education: Evaluating ChatGPT’s academic achievement in a mathematics exam. Pedagogical Research, 9(2), em0188. https://doi.org/10.29333/pr/14145
Harry, A. (2023). Role of AI in education. Interdisciplinary Journal and Humanity (INJURITY), 2(3), 260–268. https://doi.org/10.58631/injurity.v2i3.52
Hwang, G.-J., & Tu, Y.-F. (2021). Roles and research trends of artificial intelligence in mathematics education: A bibliometric mapping analysis and systematic review. Mathematics, 9(6), 584. https://doi.org/10.3390/math9060584
Ingley, S. J., & Pack, A. (2023). Leveraging AI tools to develop the writer rather than the writing. Trends in Ecology & Evolution, 38(9), 785–787. https://doi.org/10.1016/j.tree.2023.05.007
Javaid, M., Haleem, A., Singh, R. P., Khan, S., & Khan, I. H. (2023). Unlocking the opportunities through ChatGPT tool towards ameliorating the education system. BenchCouncil Transactions on Benchmarks, Standards and Evaluations, 3(2), 100115. https://doi.org/10.1016/j.tbench.2023.100115
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. https://doi.org/10.1007/s10639-023-11834-1
Le, A. V., Bui, T. D., Le, Q. Q., & Vu, V. L. (2023). The ability of ChatGPT to conduct periodic exams in Mathematics and Literature at the secondary school level: Research findings and some initial recommendations. Vietnam Journal of Educational Sciences, 19(02). https://doi.org/10.15625/2615-8957/12310201
Liang, Y., Zou, D., Xie, H., & Wang, F. L. (2023). Exploring the potential of using ChatGPT in physics education. Smart Learning Environments, 10(1), 52. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00273-7
Ministry of Education and Training. (2018). Circular of Decree No. 32/2018/TT-BGDDT dated December 26, 2018 for promulgating General Education program. Hanoi.
Niloy, A. C., Bari, M. A., Sultana, J., Chowdhury, R., Raisa, F. M., Islam, A., Mahmud, S., Jahan, I., Sarkar, M., Akter, S., Nishat, N., Afroz, M., Sen, A., Islam, T., Tareq, M. H., & Hossen, M. A. (2024). Why do students use ChatGPT? Answering through a triangulation approach. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100208. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100208
Rahman, Md. M., & Watanobe, Y. (2023). ChatGPT for education and research: Opportunities, threats, and strategies. Applied Sciences, 13(9), 5783. https://doi.org/10.3390/app13095783
Rawas, S. (2024). ChatGPT: Empowering lifelong learning in the digital age of higher education. Education and Information Technologies, 29(6), 6895–6908. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12114-8
Relmasira, S. C., Lai, Y. C., & Donaldson, J. P. (2023). Fostering AI literacy in elementary Science, Technology, Engineering, Art, and Mathematics (STEAM) Education in the age of generative AI. Sustainability, 15(18), 13595. https://doi.org/10.3390/su151813595
Shi, B., Huang, L., & Lu, X. (2020). Effect of prompt type on test-takers’ writing performance and writing strategy use in the continuation task. Language Testing, 37(3), 361–388. https://doi.org/10.1177/0265532220911626
Vu, N. H. (2024). Applying artificial intelligence in high schools. Vietnam Journal of Educational Sciences, 20(S2). https://doi.org/10.15625/2615-8957/12420207
Wang, J., Liu, Z., Zhao, L., Wu, Z., Ma, C., Yu, S., Dai, H., Yang, Q., Liu, Y., Zhang, S., Shi, E., Pan, Y., Zhang, T., Zhu, D., Li, X., Jiang, X., Ge, B., Yuan, Y., Shen, D., … Zhang, S. (2023). Review of large vision models and visual prompt engineering. Meta-Radiology, 1(3), 100047. https://doi.org/10.1016/j.metrad.2023.100047
Wardat, Y., Tashtoush, M. A., Ali, R., & Jarrah, A. M. (2023). ChatGPT: A revolutionary tool for teaching and learning mathematics. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 19(7), em2286. https://doi.org/10.29333/ejmste/13272
Yeo, S., Moon, J., & Kim, D.-J. (2024). Transforming mathematics education with AI: Innovations, implementations, and insights. The Mathematical Education, 63(2), 387–392. https://doi.org/10.7468/MATHEDU.2024.63.2.387