Nghiên cứu này nhằm xác định các xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong học tập ngoại ngữ, phân loại các loại hình công nghệ được sử dụng và tổng hợp tác động của trí tuệ nhân tạo đối với việc cá nhân hóa học tập ngoại ngữ. Nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng quan tài liệu hệ thống theo hướng dẫn PRISMA, phân tích 53 nghiên cứu được xuất bản trong giai đoạn 2018-2025 trên Scopus, Web of Science và IEEE Xplore. Kết quả cho thấy số lượng công bố tăng rõ rệt sau năm 2022, với trọng tâm chuyển từ các hệ thống học tập thích ứng truyền thống sang chatbot dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn, hệ thống gia sư thông minh, công nghệ nhận dạng giọng nói và hệ thống phản hồi viết tự động. Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ cá nhân hóa thông qua việc điều chỉnh nội dung, lộ trình học tập và mức độ khó; cung cấp phản hồi tức thời; thúc đẩy khả năng tự học, tự điều chỉnh và giảm lo âu ngôn ngữ. Tuy nhiên, hiệu quả của các ứng dụng này phụ thuộc vào thiết kế sư phạm, năng lực công nghệ của người học, bối cảnh văn hóa - ngôn ngữ và vai trò điều phối của giáo viên. Bài báo đề xuất phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo phù hợp với đặc điểm văn hóa, tăng cường các nghiên cứu dài hạn, tích hợp công nghệ đa phương thức và xây dựng các chuẩn mực về đạo đức, bảo mật dữ liệu trong giáo dục ngôn ngữ.