Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến hay nhất năm 2024 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài: Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên về học trực tuyến – Nghiên cứu trường hợp sinh viên các trường đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

4.1 Tổng quan về đào tạo trực tuyến tại các trường Đại học ở TP.HCM

Đào tạo trực tuyến ở VN chưa được phổ biến rộng rãi như các nước trên thế giới và nhất là ở TP.HCM. Tiên phong trong công cuộc đào tạo trực tuyến ở VN có thể kể đến Viện Đại học Mở Hà Nội, Đại học Mở TP.HCM, Đại học Kinh Tế Tp.HCM…. Ban đầu, ở Đại học Mở xây dựng các chương trình đào tạo hệ đại học từ xa thông qua đào tạo trực tuyến không đồng bộ, thiết kế nội dung đào tạo, cơ sở hạ tầng phù hợp cho việc triển khai đào tạo cũng như việc bổ sung các kỹ năng về đào tạo trực tuyến cho cán bộ giảng viên tham gia giảng dạy. Hiện cơ sở hạ tầng cho phương thức đào tạo trực tuyến tại Đại học Mở đã có nhiều bước tiến đáng kể.

Tại Đại học Kinh Tế TP.HCM, hiện đã áp dụng việc đào tạo kết hợp giữa trực tuyến và trực tiếp, có lớp học cho phép sinh viên được lựa chọn học 100% trực tuyến thay vì đến lớp, phổ biến nhất ở các lớp diễn ra vào buổi tối ở các hệ vừa làm vừa học hoặc là hệ đào tạo văn bằng 2, liên thông chính quy. Việc áp dụng đào tạo ở đây diễn ra rất thuận lợi và vẫn đem lại hiệu quả cho đến nay, giúp cho sinh viên hạn chế di chuyển vì lý do nhà xa hay kẹt xe trong khung giờ tan ca cao điểm. Cơ sở hạ tầng cũng như trang thiết bị hay kỹ năng giảng dạy của giảng viên ở Đại học Kinh Tế TP.HCM đã được cải thiện rất nhiều, phần lớn từ kết quả đào tạo trực tuyến diễn ra trong đại dịch covid-19 ít nhiều đã giúp cho việc cải thiện này.

Hiện có nhiều trường đã và đang xây dựng cũng như triển khai việc đào tạo trực tuyến tại TP.HCM. Tuy nhiên, Đại học Mở TP.HCM và Đại học Kinh Tế TP.HCM là 2 cái tên đi đầu trong công tác đào tạo này và được biết đến rộng rãi. Trong tương lai cùng với sự phát triển của công nghệ, internet, AI, tính tiện dụng của loại hình này mang lại và nhu cầu ngày càng cao của người học thì việc đào tạo trực tuyến ở TP.HCM sẽ được diễn ra nhiều hơn. Giúp cho việc học đại học của nhiều người ở các tỉnh sẽ dễ dàng hơn thông qua việc tiết kiệm được chi phí, thời gian,…và cũng góp phần làm nâng cao tri thức cho người dân Việt Nam trong bối cảnh ngày càng hội nhập. Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM ĐẾN DỊCH VỤ

===>>> Dịch Vụ Viết Thuê Luận Văn Thạc Sĩ Ngành Quản Trị Kinh Doanh

4.2 Thống kê mẫu khi thu về

Kết quả thống kê mô tả giúp cho việc đánh giá được tính đại diện của mẫu nghiên cứu.

Bảng 4.1 – Thống kê mô tả các dữ liệu của mẫu thu về

Bảng 4.1 cho thấy mẫu theo giới tính bao gồm 184 nam và 221 nữ, chiếm lần lượt theo tỷ lệ là 45.4% và 54.6%. Bảng mô tả này cho thấy tỷ lệ sinh viên trong mẫu khảo sát thu về chủ yếu là sinh viên nữ. Số người có tuổi từ 35 tuổi trở lên là 4 người, tuổi từ 25 đến dưới 35 tuổi là 26 người và có tuổi từ 18 đến dưới 25 tuổi là 375 người, chiếm tỷ lệ lần lượt là 1%, 6.4% và 92.6%.

Thống kê mô tả mẫu theo ngành học bao gồm 12 người theo học ngành giáo dục, 19 người theo học ngành y tế, 100 người theo học ngành khác, 136 người theo học ngành kỹ thuật và 138 người theo học ngành kinh tế, chiếm tỷ lệ lần lượt là 3.0%, 4.7%, 24.7%, 33.6% và 34.1%. Thống kê mô tả mẫu theo hệ đào tạo bao gồm 17 người hệ vừa làm vừa học và 388 người hệ đào tạo chính quy, chiếm tỷ lệ lần lượt là 4.2%, 95.8%.

Theo thiết bị sử dụng học, mẫu nghiên cứu bao gồm 9 sinh viên sử dụng máy tính để bàn, 11 sinh viên sử dụng máy tính bảng, 122 sinh viên dùng điện thoại thông minh và 263 sinh viên sử dụng máy tính xách tay để học, chiếm tỷ lệ lần lượt là 2.2%, 2.7%, 30.1%, 64.9%. Bảng mô tả này cho thấy máy tính xách tay là thiết bị dùng để học chủ yếu của sinh viên. Bảng kết quả phân tích với phần mềm sử dụng học bao gồm 2 người sử dụng phần mềm khác để học, 72 người sử dụng phần mềm Microsoft Teams, 119 người sử dụng phần mềm Zoom và 212 người sử dụng phần mềm Google Meet, chiếm tỷ lệ lần lượt là 0.5%, 17.8%, 29.4%, 52.3%. Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Bảng 4.1 cho thấy số lượng nam giới theo học ngành kỹ thuật là nhiều nhất trong mẫu nghiên cứu, có tỷ lệ 30.1%. Bên cạnh đó, số người có độ từ 18 đến dưới 25 tuổi theo học ngành kinh tế có tỷ lệ cao nhất trong mẫu nghiên cứu, tương ứng 29.4%.

Thống kê mô tả mẫu cho thấy, số lượng nam giới hệ vừa làm vừa học là ít nhất so với nữ giới hệ chính quy là nhiều nhất, nam giới tương ứng tỷ lệ 0.5%. Số lượng nữ giới là theo học hệ chính quy có tỷ lệ cao nhất trong mẫu nghiên cứu, tương ứng 50.9%. Bên cạnh đó, số người có độ từ 18 đến dưới 25 tuổi theo học hệ chính quy cũng có tỷ lệ cao nhất trong mẫu nghiên cứu, tương ứng 90.1%.

Theo kết quả thống kê mô tả mẫu, số lượng nam giới sử dụng máy tính xách tay khi học là cao nhất trong mẫu nghiên cứu, tỷ lệ 33.8%. Nữ giới sử dụng máy tính để bàn khi học có số lượng ít nhất với tỷ lệ 0.5% trên tổng mẫu nghiên cứu. Bên cạnh đó, số người có độ từ 18 đến dưới 25 tuổi sử dụng máy tính xách tay khi học cũng có tỷ lệ cao nhất trong mẫu nghiên cứu, tương ứng 60.0%.

Cuối cùng, bảng 4.1 cho thấy số lượng nam giới sử dụng phần mềm Google Meet khi học là nhiều nhất với tỷ lệ 29.6%. Và số người có độ từ 18 đến dưới 25 tuổi sử dụng phần mềm Google Meet khi học cũng có tỷ lệ cao nhất trong mẫu nghiên cứu, tương ứng 49.1%.

4.3 Đánh giá độ tin cậy của thang đo Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Bảng 4.2 – Độ tin cậy thang đo được đánh giá thông qua Cronbach’s alpha

Nguồn: tính toán từ phần mềm SPSS 20.0 Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Bảng 4.2 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố đảm bảo sau khi phân tích là 0.828 > 0.6 nên thang đo này đảm bảo được độ tin cậy để tiến hành phân tích cho bước tiếp theo. Thêm vào đó, hệ số tương quan biến tổng của những biến quan sát có trong thang đo này đều có giá trị sau khi phân tích > 0.3 nên đảm bảo được độ tin cậy để tiếp tục tiến hành phân tích. Như vậy, thang đo nhân tố đảm bảo đảm bảo độ tin cậy để tiến hành phân tích nhân tố khám phá.

Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố khả năng đáp ứng sau khi phân tích là 0.713 > 0.6 nên thang đo này đảm bảo được độ tin cậy để tiến hành phân tích cho bước tiếp theo. Thêm vào đó, hệ số tương quan biến tổng của những biến quan sát có trong thang đo này đều có giá trị sau khi phân tích > 0.3 nên đảm bảo được độ tin cậy để tiếp tục tiến hành phân tích. Tuy nhiên, Corrected Item-Total Correlation của DU5 < 0.3 nên không đảm bảo được độ tin cậy để tiếp tục tiến hành phân tích. Chính vì vậy, sẽ bỏ đi biến quan sát này khi tiến hành việc phân tích nhân tố khám phá.

Nhân tố sự tương tác sau khi phân tích có giá trị Cronbach’s Alpha là 0.790 > 0.6 nên thang đo này đảm bảo được độ tin cậy để tiến hành phân tích cho bước tiếp theo. Thêm vào đó, hệ số tương quan biến tổng của những biến quan sát có trong thang đo này đều có giá trị sau khi phân tích > 0.3 nên đảm bảo được độ tin cậy để tiếp tục tiến hành phân tích mà không bỏ đi biến nào trong thang đo.

Nhân tố giao diện hệ thống sau khi phân tích có giá trị Cronbach’s Alpha là 0.799 > 0.6 nên thang đo này đảm bảo được độ tin cậy để tiến hành phân tích cho bước tiếp theo. Thêm vào đó, hệ số tương quan biến tổng của những biến quan sát có trong thang đo này đều có giá trị sau khi phân tích > 0.3 nên đảm bảo được độ tin cậy để tiếp tục tiến hành phân tích mà không bỏ đi biến nào trong thang đo.

Nhân tố sự hài lòng sau khi phân tích có giá trị Cronbach’s Alpha là 0.770 > 0.6 nên thang đo này đảm bảo được độ tin cậy để tiến hành phân tích cho bước tiếp theo. Thêm vào đó, hệ số tương quan biến tổng của những biến quan sát có trong thang đo này đều có giá trị sau khi phân tích > 0.3 nên đảm bảo được độ tin cậy để tiếp tục tiến hành phân tích mà không bỏ đi biến nào trong thang đo.

4.4 EFA – phân tích nhân tố khám phá Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

4.4.1. EFA – phân tích cho nhân tố độc lập

Kiểm đinh Bartlett

• H0: Nhân tố đại diện được trích ra không có sự tương quan với các biến quan sát
• H1: Nhân tố đại diện được trích ra có sự tương quan với các biến quan sát
• Kiểm định Bartlett có giá trị Sig. là 0.000 < 1% (ý nghĩa thống kê).
• Như vậy, giả thuyết H1 là đúng và nhân tố đại diện được trích ra có sự tương quan với các biến quan sát.

Bảng 4.3 – Kết quả phân tích KMO và kết quả kiểm định Bartlett

Từ bảng 4.3, thấy được giá trị 0.5 < KMO = 0.849 < 1. Cho nên, phương pháp phân tích nhân tố khám phá là phù hợp với dữ liệu.

Từ bảng 4.4 ta thấy nhân tố khám phá sau khi được phân tích có 4 nhân tố đại diện được trích ra với 17 biến quan sát được đưa vào cho phân tích này tại mức Eigenvalues =1.446 > 1. Thêm vào đó, sau khi xoay nhân tố trích ra được tổng phương sai là 61.945% lớn hơn 50%. Điều này cho thấy rằng 4 nhân tố đại diện từ trong phân tích nhân tố khám phá sẽ giải thích được phương sai của 17 biến quan sát được đưa vào cho phân tích này là 61.945%.

Chi tiết 4 nhân tố đại diện được trích ra với 17 biến quan sát được đưa vào cho phân tích được trình bày trong bảng bên dưới.

Bảng 4.5 – Kết quả phân tích của ma trận sau khi xoay nhân tố

Từ bảng 4.5 ta thấy được hệ số tải của mỗi biến quan sát trong từng nhân tố đều lớn hơn 0.3.

Các nhân tố được trích ra cụ thể là:

• Nhân tố thứ 1: chứa các biến đo lường là DB1, DB2, DB3, DB4, DB5. Tên đại diện cho nhân tố này là DB, chính là nhân tố đảm bảo.
• Nhân tố thứ 2: chứa các biến đo lường là DU1, DU2, DU3, DU4. Tên đại diện cho nhân tố này là DU, chính là nhân tố khả năng đáp ứng.
• Nhân tố thứ 3: chứa các biến đo lường là GD1, GD2, GD3, GD4. Tên đại diện cho nhân tố này là GD, chính là nhân tố giao diện hệ thống.
• Nhân tố thứ 4: chứa các biến đo lường là TT1, TT2, TT3, TT4. Tên đại diện cho nhân tố này là TT, chính là nhân tố sự tương tác.

Các biến quan sát thành phần được tiến hành tính giá trị trung bình để tạo ra nhân tố đại diện tương ứng với nó.

4.4.2. Phân tích nhân tố khám phá cho nhân tố phụ thuộc Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Kiểm định Bartlelt

• H0: Nhân tố đại diện được trích ra không có sự tương quan với các biến quan sát
• H1: Nhân tố đại diện được trích ra có sự tương quan với các biến quan sát
• Kiểm định Bartlett có giá trị Sig. là 0.000 < 1% (mức ý nghĩa thống kê).

Như vậy, giả thuyết H1 là đúng và nhân tố đại diện được trích ra có sự tương quan với các biến quan sát.

Bảng 4.6 – Kết quả phân tích KMO và kết quả kiểm định Bartlett

Từ bảng 4.6, ta thấy được giá trị 0.5 < KMO = 0.699 < 1. Cho nên, phương pháp phân tích nhân tố khám phá là phù hợp với dữ liệu.

Bảng 4.7 – Kết quả tổng phương sai giải thích và giá trị Eigenvalues

Phương pháp trích: Principal Component Analysis.

Nguồn: từ công cụ phân tích SPSS 20.0.

Từ bảng 4.7 ta thấy nhân tố khám phá sau khi được phân tích có 1 nhân tố đại diện được trích ra với 3 biến quan sát được đưa vào cho phân tích này tại mức Eigenvalues = 2.060 > 1. Thêm vào đó, sau khi phân tích nhân tố trích ra được tổng phương sai là 68.656% > 50%. Điều này cho thấy rằng nhân tố đại diện từ quá trình phân tích nhân tố khám phá sẽ giải thích được phương sai là 68.656%. Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Các nhân tố cụ thể được trích ra và các biến quan sát trong từng nhân tố được trình bày trong bảng bên dưới.

Bảng 4.8 – Kết quả phân tích của ma trận nhân tố

Nguồn: kết quả phân tích từ công cụ hỗ trợ SPSS 20.0

• Từ bảng 4.8 ta thấy được hệ số tải của mỗi biến quan sát trong từng nhân tố đều lớn hơn 0.3.

Cụ thể nhân tố được trích ra là:

• Nhân tố: chứa các biến đo lường là HL1, HL2, HL3. Tên đại diện cho nhân tố này là HL, chính là nhân tố sự hài lòng.
• Các biến quan sát thành phần được tiến hành tính giá trị trung bình để tạo ra nhân tố đại diện tương ứng với nó.

4.5 Phân tích nhân tố khẳng định – CFA

Các nhân tố 1, 2, 3, 4, 5 trong AMOS đại điện lần lượt cho các nhân tố đảm bảo (DB), khả năng đáp ứng (DU), giao diện hệ thống (GD), sự tương tác (TT), sự hài lòng (HL).

4.5.1. Độ phù hợp của mô hình Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Hình 4.1 – Kết quả phân tích CFA

Bảng 4.9 – Chỉ số đánh giá mức độ phù hợp của mô hình

Nguồn: Tính toán từ phần mềm AMOS 24

Bảng 4.9 cho thấy giá trị các chỉ số từ mô hình đều thấp hơn giá trị tiêu chuẩn theo Hair và cộng sự (2010), như vậy mô hình đạt độ phù hợp tốt.

4.5.2. Chất lượng biến quan sát

Bảng 4.10 – Trọng số hồi quy

Từ bảng 4.10, ta thấy được các giá trị P-value đều bằng 0.000 < 0.05, các biến quan sát đều có ý nghĩa trong mô hình nghiên cứu.

Bảng 4.11 – Trọng số hồi quy chuẩn hóa

Theo Hair và cộng sự (2010) standardized regression weight có giá trị tối thiểu từ 0.5 trở lên sẽ được giữ lại, giá trị lớn hớn 0.7 là rất tốt. Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Bảng 4.11 cho thấy standardized regression weight đều có giá trị lớn hơn 0.5.

Như vậy các biến quan sát có mức độ phù hợp cao.

4.5.3. Độ tin cậy, tính hội tụ và tính phân biệt

Bảng 4.12 – Kiểm định độ tin cậy, tính hội tụ và tính phân biệt

Nguồn: Tính toán từ phần mềm AMOS 24.

Tính hội tụ và tính phân biệt được xem xét dựa vào các chỉ số CR, AVE, MSV, bảng Fornell và Larcker (Theo Hair và cộng sự (2010)), như sau:

• Về tính hội tụ: CR ≥ 0.7, AVE ≥ 0.5
• Về tính phân biệt: MSV < AVE, căn bậc 2 của AVE phải lớn hơn tương quan giữa biến tiềm ẩn với nhau.

Bảng 4.12 cho thấy các giá trị CR đều lớn hơn 0.7 và AVE đều lớn hơn 0.5. Như vậy thang đo đảm bảo tính hội tụ.

Bảng 4.12 còn cho thấy các giá trị MSV đều nhỏ hơn AVE và các giá trị căn bậc 2 của AVE đều có giá trị lớn hơn tương quan giữa biến tiềm ẩn với nhau. Như vậy mô hình đảm bảo tính phân biệt.

4.6 Hồi quy tuyến tính Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Phân tích hồi quy tuyến tính được tiếp tục tiến hành với mô hình như sau: 𝐻𝐿 = 𝛽₀ + 𝛽₁ × 𝐷𝐵 + 𝛽₂ × 𝐷𝑈 + 𝛽₃ × 𝐺𝐷 + 𝛽₄ × 𝑇𝑇 + 𝜀

Bảng 4.13 – Kết quả hồi quy của mô hình nghiên cứu

Nguồn: từ công cụ phân tích SPSS 20.0

• Mức độ phù hợp từ mô hình

R² hiệu chỉnh sau khi tiến hành phân tích có giá trị là 0.531, nhân tố phụ thuộc được các nhân tố độc lập giải thích sự thay đổi là 53.1%. Như vậy, các nhân tố đảm bảo, khả năng đáp ứng, giao diện hệ thống, sự tương tác giải thích được 53.1% sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến.

• Kiểm định F

H0: các hệ số hồi quy đều bằng 0, mô hình không có ý nghĩa

H1: ít nhất là tồn tại một hệ số hồi quy khác 0 và có ý nghĩa thống kê với mô hình

Bảng 4.14 – Kết quả cho kiểm định ANOVA

Nguồn: từ công cụ phân tích SPSS 20.0 Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Kiểm định F có giá trị Sig. là 0.000 < 1% (mức ý nghĩa thống kê). Như vậy, giả thuyết H1 được chấp nhận, ít nhất là tồn tại một hệ số hồi quy khác 0 và mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê.

• Kiểm định Hệ số hồi quy

Bảng 4.15 – Hệ số hồi quy

Nguồn: từ công cụ phân tích SPSS 20.0 Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Từ bảng 4.15 ta thấy giá trị Sig. tương ứng với hệ số hồi quy của nhân tố DB là 0.000 < 1% (mức ý nghĩa thống kê). Như vậy, nhân tố đảm bảo có tác động đến sự hài lòng khi học trực tuyến. Thêm vào đó, DB có giá trị hệ số hồi quy chuẩn hóa tương ứng là 0.230 mang giá trị dương, do đó có sự tác động tích cực từ nhân tố đảm bảo lên sự hài lòng và giả thuyết H1 là đúng. Tức là có sự tác động tích cực từ nhân tố đảm bảo lên sự hài lòng trong việc tham gia học trực tuyến của sinh viên.

Giá trị Sig. tương ứng với hệ số hồi quy của nhân tố DU là 0.000 < 1% (mức ý nghĩa thống kê). Như vậy, có sự tác động lên sự hài lòng từ nhân tố khả năng đáp ứng. Thêm vào đó, DU có giá trị hệ số hồi quy chuẩn hóa tương ứng là 0.218 mang giá trị dương, do đó có sự tác động tích cực từ nhân tố khả năng đáp ứng lên sự hài lòng và giả thuyết H2 là đúng. Tức là có sự tác động tích cực từ nhân tố khả năng đáp ứng lên sự hài lòng trong việc tham gia học trực tuyến của sinh viên.

Giá trị Sig. tương ứng với hệ số hồi quy của nhân tố TT là 0.000 < 1%. Như vậy, có sự tác động từ nhân tố sự tương tác đến sự hài lòng khi học trực tuyến của sinh viên. Thêm vào đó, TT có giá trị hệ số hồi quy chuẩn hóa tương ứng là 0.424 mang giá trị dương, do đó có sự tác động tích cực từ nhân tố sự tương tác lên sự hài lòng và giả thuyết H3 là đúng. Tức là có sự tác động tích cực từ nhân tố sự tương tác lên sự hài lòng trong việc tham gia học trực tuyến của sinh viên.

Giá trị Sig. tương ứng với hệ số hồi quy của nhân tố GD là 0.000 < 1% (mức ý nghĩa thống kê). Như vậy, có sự tác động từ nhân tố giao diện hệ thống đến sự hài lòng khi học trực tuyến của sinh viên. Thêm vào đó, GD có giá trị hệ số hồi quy chuẩn hóa tương ứng là 0.196 mang giá trị dương, do đó có sự tác động tích cực từ nhân tố giao diện hệ thống lên sự hài lòng và giả thuyết H4 là đúng. Tức là có sự tác động tích cực từ nhân tố giao diện hệ thống lên sự hài lòng trong việc tham gia học trực tuyến của sinh viên.

Mặt khác, hệ số hồi quy chuẩn hóa lần lượt của các biến DB, DU, GD, TT là 0.230, 0.218, 0.196, 0.424. Thứ tự tác động sắp xếp theo chiều mạnh về yếu sau khi hồi quy thì các nhân tố được xếp lần lượt là sự tương tác, đảm bảo, khả năng đáp ứng, giao diện hệ thống.

4.7 Kiểm định mô hình Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

• Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

Đầu tiên cần xem xét phần dư sau hồi quy phải xấp xỉ bằng phân phối chuẩn, xem xét thông qua biểu đồ Histogram và Normal P-P Plot phần dư.

Hình 4.2 – Biểu đồ phân phối chuẩn của phần dư Histogram

Biểu đồ hình 4.2 cho thấy GTTB Mean gần bằng 0, Std. Dev gần bằng 1 và đường cong của phân phối này có dạng hình chuông. Như vậy, phân phối là xấp xỉ chuẩn và không bị vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dư.

Hình 4.3 – Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot

Biểu đồ hình 4.3 cho thấy các điểm dữ liệu phân phối của phần dư đang tập trung thành đường chéo. Như vậy phần dư có phân phối chuẩn và không bị vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dư.

• Kiểm định liên quan đến hiện tượng đa cộng tuyến

Theo Hair và cộng sự (2019), hiện tượng đa cộng tuyến sẽ xảy ra khi chỉ số

VIF < 10 và Tolerance > 1. Từ bảng 4.15 ta thấy giá trị VIF lần lượt của các biến

DB, DU, GD, TT là 1.125, 1.236, 1.298, 1.198 đều < 10 và giá trị lần lượt của

Tolerance là 0.889, 0.809, 0.770, 0.834 đều < 1. Do đó, đa cộng tuyến sẽ không xảy ra trong mô hình.

• Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Thực hiện qua việc kiểm tra hệ số Durbin – Watson (d) sau khi phân tích. Cụ thể:

Nếu 1 < d < 3: không có hiện tượng tự tương quan

Nếu d < 1 hoặc d> 3: có hiện tượng tự tương quan

Kiểm định tự tương quan có hệ số d là 1.690 (kết quả Bảng 4.15). Như vậy mô hình không có hiện tượng tự tương quan.

• Kiểm định liên quan đến hiện tượng phương sai thay đổi – BreuschPagan

Hình 4.4 – Biểu đồ kiểm định phương sai thay đổi Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Hình 4.4 cho thấy các điểm dữ liệu phân bổ xung quanh giá trị 0 và các điểm dữ liệu phân bổ thành các đường thẳng. Bên cạnh đó, rất ít các quan sát nằm rải rác bên ngoài. Do đó, phương sai thay đổi sẽ không xảy ra trong mô hình.

Để chắc chắn hơn về kiểm định hiện tượng này, tiến hành kiểm định BreuschPagan.

H0: Không xảy ra phương sai thay đổi

H1: Xảy ra phương sai thay đổi

Bảng 4.16 – Kiểm định Breusch-Pagan

Nguồn: từ công cụ phân tích SPSS 20.0

Giá trị Sig. của kiểm định Breusch-Pagan là 0.7976 > 10% (mức ý nghĩa thống kê). Như vậy, giả thuyết H0 là đúng và phương sai thay đổi không xảy ra. Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

4.8 Kiểm định sự khác biệt về mức độ của sự hài lòng theo giới tính và ngành học

• Kiểm định sự khác biệt về mức độ của sự hài lòng theo giới tính

Tác giả kiểm định sự khác biệt về mức độ hài lòng theo giới tính. Kết quả như sau:

Bảng 4.17 – Kết quả liên quan đến kiểm định t-test

Nguồn: kết quả phân tích từ công cụ hỗ trợ SPSS 20.0

Bảng 4.17 cho thấy giá trị sig. của kiểm định levene là 0.395 > 10% (mức ý nghĩa thống kê). Do đó, phương sai giữa hai nhóm nam và nữ là đồng nhất. Tiếp theo, giá trị sig. từ kiểm định t-test là 0.081 < 10% (mức ý nghĩa thống kê). Như vậy, có sự khác nhau đối với sự hài lòng giữa sinh viên nam và nữ. Cụ thể, sinh viên là nam sẽ có mức độ hài lòng cao hơn so với sinh viên là nữ.

• Kiểm định sự khác biệt về mức độ hài lòng theo ngành học

Bảng 4.18 – Kết quả kiểm định ANOVA

Nguồn: tính toán từ phần mềm SPSS 20.0

Bảng 4.18 cho thấy giá trị sig. của kiểm định levene là 0.222 > 10% (mức ý nghĩa thống kê). Do đó, phương sai giữa các nhóm ngành học của sinh viên là đồng nhất. Tiếp theo, kiểm định ANOVA có giá trị sig. là 0.697 > 10% (mức ý nghĩa thống kê). Như vậy, không có sự khác nhau đối với sự hài lòng của sinh viên theo học giữa các ngành.

4.9 Thảo luận kết quả nghiên cứu Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Dựa trên những số liệu đã phân tích, cả 4 nhân tố trong mô hình mà tác giả đề xuất cho nghiên cứu này đều có sự tác động tích cực lên sự hài lòng trong việc tham gia học tập trực tuyến của sinh viên tại các Đại học trên địa bàn TP.HCM.

Nhân tố sự tương tác có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của sinh viên với hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0.424. Đây là yếu tố mà các nhà quản trị cần xem xét và điều chỉnh để đem lại sự hài lòng cao nhất cho sinh viên. Điều này rất hợp lý khi ứng dụng vào việc giảng dạy trực tuyến, cả người dạy và học đều ngồi trước màn hình của thiết bị học, nếu không có tính tương tác cao trong học tập như những bài tập, tình huống hay phản biện tranh luận sẽ làm giảm đi hiệu quả của buổi học rất nhiều.

Giảng Viên cần tăng tính tương tác trong các buổi học thay vì chỉ dạy thuần lý thuyết.

Nhân tố đảm bảo xếp thứ 2 với β = 0.230. Dù ở loại hình đào tạo truyền thống hay trực tiếp thì yếu tố này cũng luôn cần được quan tâm đặc biệt. Chuyên môn trong lĩnh vực giảng dạy của giảng viên, sự công tâm, giải đáp thắc mắc thỏa đáng và sử dụng thành thạo công cụ phần mềm vào giảng dạy là những tiêu chí được sinh viên đánh giá cao ở nhân tố này.

Tiếp theo tác động mạnh thứ 3 là nhân tố khả năng đáp ứng với hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0.218. Với hình thức học này, thì đa số sinh viên luôn gặp những khó khăn, vướng mắc, trở ngại nhất định nào đó, việc được hỗ trợ kịp thời, nhanh chóng từ giảng viên, nhà trường sẽ góp phần cải thiện sự hài lòng cho sinh viên từ đó góp phần cải thiện chất lượng dịch vụ cho đơn vị đào tạo.

Cuối cùng, nhân tố giao diện hệ thống xếp thứ 4 với β = 0.196. Việc lựa chọn phần mềm để đồng bộ trong giảng dạy cho cả người dạy và học cũng không kém quan trọng. Giao diện không thân thiện hay khó sử dụng sẽ làm giảm đi tương tác và giảm đi sự hài lòng.

Thêm vào đó, kết quả từ kiểm định T-TEST cho thấy có sự khác biệt về mức độ hài lòng khi học trực tuyến. Cụ thể, sinh viên là nam sẽ có mức độ hài lòng cao hơn so với sinh viên là nữ. Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy sinh viên theo học ở các ngành khác nhau thì có mức độ hài lòng khi tham gia vào việc học trực tuyến là như nhau. Nếu lớp học là nam nhiều hơn nữ hoặc ngược lại thì giảng viên đứng lớp cần có những cách tiếp cận, truyền đạt kiến thức cho phù hợp để tăng trải nghiệm cho sinh viên khi học trực tuyến.

TÓM TẮT NỘI DUNG ĐƯỢC THỰC HIỆN TRONG CHƯƠNG 4

Trong những nội dung của chương này, mức độ tác động của các nhân tố được xác định và đánh giá liên quan đến sự hài lòng trong việc tham gia học trực tuyến của sinh viên. Sự khác biệt về mức độ hài lòng của sinh viên về học trực tuyến giữa các nhóm theo giới tính, ngành theo học cũng đã được xem xét trong chương 4.

Tiếp theo, trên cơ sở những gì đã được trình bày, tiếp tục phân tích giá trị trung bình (Mean) của các thang đo và đề xuất những hàm ý cho các nhà quản trị sẽ được thực hiện trong chương 5.

KẾT LUẬN – HÀM Ý ĐỀ XUẤT Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

5.1 Kết luận của nghiên cứu

Từ những giả thuyết và những lược khảo ban đầu, tác giả đã kế thừa và thiết kế mô hình cho nghiên cứu cụ thể với các nhân tố độc lập là đảm bảo, khả năng đáp ứng, sự tương tác, giao diện hệ thống tác động lên nhân tố phụ thuộc là sự hài lòng trong việc tham gia học trực tuyến của sinh viên. Sau đó tiến hành các phương pháp bao gồm cả định tính, định lượng, kết quả thu về được xử lý phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0 và trình bày cụ thể ở chương 4 với số mẫu là n = 405.

Sau khi tiến hành các kỹ thuật phân tích số liệu, cả 4 nhân tố trong mô hình mà tác giả đề xuất cho nghiên cứu này đều có sự tác động tích cực lên sự hài lòng trong việc tham gia học tập trực tuyến của sinh viên tại các Đại học trên địa bàn TP.HCM.

Nhân tố sự tương tác có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của sinh viên với hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0.424. Nhân tố đảm bảo tác động mạnh thứ 2 đến sự hài lòng với hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0.230. Tiếp theo tác động mạnh thứ 3 là nhân tố khả năng đáp ứng với hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0.218. Cuối cùng, nhân tố giao diện hệ thống có tác động mạnh thứ 4 đến sự hài lòng với hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0.196.

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy R² hiệu chỉnh sau khi tiến hành phân tích có giá trị là 0.531, nhân tố phụ thuộc được các nhân tố độc lập giải thích sự thay đổi là 53.1%. Các nhân tố đảm bảo, khả năng đáp ứng, giao diện hệ thống, sự tương tác giải thích được 53.1% sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến.

Bên cạnh đó, kết quả từ kiểm định T-TEST trình bày trong chương 4 cho thấy có sự khác biệt về mức độ hài lòng khi học trực tuyến. Cụ thể, sinh viên là nam sẽ có mức độ hài lòng cao hơn so với sinh viên là nữ. Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy sinh viên theo học ở các ngành khác nhau thì có mức độ hài lòng khi tham gia vào việc học trực tuyến là như nhau.

5.2 Những hàm ý quản trị  Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Phương trình sau khi hồi quy chuẩn hóa có kết quả như sau: HL = 0.230DB + 0.218DU + 0.196GD + 0.424TT 

Muốn nâng cao chỉ số hài lòng, các Trường cần tập trung giải quyết từng vấn đề và xây dựng những chính sách quản trị phù hợp hơn. Cơ sở đề xuất những hàm ý quản trị là căn cứ vào việc nhận xét giá trị mean của thang đo và kết quả phân tích hồi quy được trình bày trong chương 4.

Bảng 5.1 – Giá trị trung bình trong thang đo của các nhân tố

Nguồn: từ công cụ phân tích SPSS 20.0

Các thang đo có GTTB đều > 3.5. Thang đo giao diện hệ thống có giá trị trung bình là cao nhất và thang đo nhân tố sự hài lòng có mức giá trị trung bình là thấp nhất. Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

5.2.1. nhân tố sự tương tác

Bảng 5.2 – Giá trị trung bình trong thang đo sự tương tác

Nguồn: từ công cụ phân tích SPSS 20.0

Phân tích cho thấy nhân tố “sự tương tác” có mức độ ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của sinh viên trong nhóm 4 yếu tố tác động thuộc phạm vi đề tài nghiên cứu, β = 0.424 và GTTB thang đo là 3.75 > 3.5, kết quả phân tích cho thấy sinh viên đánh giá cao nhân tố này, các thang đo của nhân tố này đều đạt 3.54 trở lên. Các trường cần tiếp tục duy trì và cải thiện chất lượng của những thang đo này. Đề xuất một số hàm ý quản trị trong hoạt động đào tạo trực tuyến với nhân tố này là:

Khi người giảng và người học giao tiếp với nhau chỉ qua màn hình máy tính, điện thoại mà không tạo tính tương tác, không nâng cao tính tương tác khi học dễ gây ra sự chán nản cho người học, nhất là sự mất tập trung. Mấu chốt để nâng cao sự hài lòng ở nhân tố này xuất phát cả từ hai phía. Giảng viên trong quá trình dạy cần trao đổi tương tác thật nhiều với người học, tìm cách động viên khuyến khích, tìm nhiều cách tiếp cận nhằm tạo sự thú vị để tăng việc việc tương tác giữa sinh viên với những người học khác và với giảng viên. Người đứng lớp luôn tạo ra môi trường thân thiện khi học để sự tương tác trở nên dễ dàng, khiến cho sinh viên không còn cảm thấy nhút nhát hay ngại việc trao đổi.

5.2.2. nhân tố đảm bảo 

Bảng 5.3 – Giá trị trung bình trong thang đo nhân tố đảm bảo

Nguồn: từ công cụ phân tích SPSS 20.0 Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Phân tích cho thấy nhân tố “đảm bảo” có mức độ ảnh hưởng mạnh thứ hai đến sự hài lòng của sinh viên trong nhóm 4 nhân tố thuộc khuôn khổ của đề tài nghiên cứu, β = 0.230 và GTTB thang đo là 3.90 > 3.5, kết quả phân tích cho thấy sinh viên đánh giá cao nhân tố này, các thang đo của nhân tố này đều đạt 3.68 trở lên. Các trường cần tiếp tục duy trì và cải thiện chất lượng của những thang đo này. Đề xuất một số hàm ý quản trị trong hoạt động đào tạo trực tuyến với nhân tố này là:

Nhân tố này phụ thuộc nhiều vào giảng viên đứng lớp. Nhà trường cần thường xuyên làm việc và lắng nghe ý kiến của sinh viên, có thể khảo sát đánh giá từng giảng viên thông qua sinh viên khi kết thúc môn học. Nhằm kịp thời điều chỉnh về chuyên môn, thái độ cũng như những bất cập xảy xa trong quá trình học. Đặc biệt là tình trạng tiêu cực trong khâu đánh giá kết quả học tập, yếu tố này tế nhị nhưng cần được quan tâm bám sát kỹ từ phía nhà trường để khiến nó không thể xảy ra, kịp thời chấn chỉnh và chặn đứng tình trạng tiêu cực này. Đồng thời giảng viên có thể tiếp cận các công cụ, phần mềm mới, tiện lợi mang tính tương tác cao và dễ sử dụng để áp dụng vào quá trình dạy trực tuyến.

5.2.3. hàm ý cho nhân tố khả năng đáp ứng

Bảng 5.4 – Giá trị trung bình trong thang đo khả năng đáp ứng

Nguồn: từ công cụ phân tích SPSS 20.0 Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Nhân tố “khả năng đáp ứng” có mức độ ảnh hưởng mạnh thứ ba đến sự hài lòng của sinh viên trong nhóm 4 nhân tố thuộc khuôn khổ của đề tài nghiên cứu, β = 0.218 và GTTB thang đo là 3.76 > 3.5, kết quả phân tích cho thấy sinh viên đánh giá cao nhân tố này, các thang đo của nhân tố này đều đạt 3.75 trở lên. Các trường cần tiếp tục duy trì và cải thiện chất lượng của những thang đo này. Đề xuất một số hàm ý quản trị trong hoạt động đào tạo trực tuyến với nhân tố này là:

Như những định nghĩa về sự hài lòng có thể khác nhau nhưng đều xoay quanh sự kỳ vọng của cá nhân và kết quả đạt được sau khi trải nghiệm sản phẩm hay trải nghiệm dịch vụ. Sản phẩm hay dịch vụ càng tốt thì sẽ đem lại sự hài lòng cao và sản phẩm hay dịch vụ càng kém thì sẽ đem lại sự hài lòng thấp. Cho nên, sự hỗ trợ kịp thời và nhanh chóng từ phía nhà trường, từ giảng viên, từ ban giáo vụ là rất quan trọng. Luôn bám sát sinh viên, lắng nghe những ý kiến để có biện pháp hỗ trợ, đáp ứng thể hiện rằng nhà trường luôn đặt sinh viên là yếu tố quan trọng trong công tác đào tạo, luôn muốn điều tốt nhất cho họ. Sinh viên trong quá trình học tập không thể nào tránh khỏi những khó khăn, vướng mắc nào đó, việc hỗ trợ nhanh chóng này sẽ làm cho sinh viên gia tăng sự hài lòng hơn. Nếu việc giảng dạy có chất lượng tốt nhưng không có sự đáp ứng kịp thời, đúng lúc cũng sẽ làm giảm đi sự hài lòng. Bên cạnh đó, những thông tin về nội dung học, thông tin chung,….cũng cần được truyền đạt thật nhanh chóng cho sinh viên nắm bắt, tránh sự sai sót trong thông tin hoặc là thông tin đến trễ.

Sinh viên có thể gọi là những người đến với tâm thái tiếp cận kiến thức mới nên trong quá trình học sẽ có những vấn đề không hiểu ngay, những vướng mắc chưa hiểu thì cần được người đứng lớp giải thích cặn kẽ, chi tiết một cách nhanh chóng, thỏa đáng cho sinh viên.

5.2.4. Về nhân tố giao diện hệ thống

Bảng 5.5 – Giá trị trung bình trong thang đo giao diện hệ thống

Nguồn: từ công cụ phân tích SPSS 20.0 Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

Nhân tố “giao diện hệ thống” có mức tác động mạnh thứ tư trong nhóm 4 nhân tố thuộc khuôn khổ đề tài nghiên cứu, β = 0.196 và GTTB thang đo là 4.00 > 3.5, kết quả phân tích cho thấy Sinh viên đánh giá cao nhân tố này. Các câu hỏi trong thang đo đều có mức trung bình cao từ 3.75 trở lên. Theo thống kê – mô tả mẫu ở mục 4.1 chương 4, mẫu thu về cho thấy các trường hiện tại chỉ đang sử dụng 3 phần mềm là Zoom, Google Meet và Microsoft Teams trong giảng dạy. Các phần mềm này với tính linh hoạt, dễ sử dụng, giao diện dễ nhìn, dễ tương tác nên cũng là tác nhân đem lại sự hài lòng cho người học. Về lâu dài, cần tiến hành mua bản quyền của các phần mềm này để không bị hạn chế về thời gian truy cập như Zoom và được sử dụng tất cả các tính năng nâng cao của các phần mềm mang lại. Tuy nhiên, ở Google Meet có một hạn chế nhỏ khi trình chiếu các video, cụ thể là khi sử dụng tài liệu giảng dạy bằng video thì có hiện tượng bị giật. Phía nhà trường, cụ thể là giảng viên đứng lớp cần quan tâm đến yếu tố này, cân nhắc sử dụng phần mềm cho từng môn, từng bài giảng để tăng sự trải nghiệm và sự hài lòng trong việc tham gia học tập trực tuyến của sinh viên.

5.3 Hạn chế và định hướng có thể tiến hành trong những nghiên cứu tiếp theo

Cũng như những nghiên cứu trước, vì chủ quan hay khách quan cũng không tránh khỏi những sai sót và hạn chế trong khi nghiên cứu:

Vì nghiên cứu chỉ sử dụng kết quả phân tích với 405 mẫu, số mẫu chưa nhiều nên chưa đại diện cho tính tổng thể cao. Những nghiên cứu sau này khi thực hiện cần được tiến hành với số khảo sát nhiều hơn nhằm kiểm định lại các giả thuyết hoặc có thể tiến hành với quy mô lớn hơn ở Đại học trên lãnh thổ Việt Nam.

Sự hài lòng của sinh viên trong việc tham gia vào học tập trực tuyến là vấn đề được tập trung chủ yếu trong khuôn khổ nghiên cứu này. Những nghiên cứu sau cần được mở rộng hơn về sự chấp nhận của sinh viên trong việc tham gia vào học tập trực tuyến. Luận văn: Kết quả nghiên cứu của sinh viên về học trực tuyến.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Nhân tố đến sự hài lòng của sinh viên về học trực tuyến

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://dichvuvietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: lamluanvan24h@gmail.com