Luận văn: PPNC Tác động đến động lực thành quả học tiếng Anh

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC Tác động đến động lực thành quả học tiếng Anh hay nhất năm 2025 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: Sự tác động của động lực đến thành quả học tiếng Anh của nhân viên trong các tổ chức 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.

Chương 3 sẽ giới thiệu khái quát về quy trình, cách thức tác giả xây dựng hệ thống thang đo, thu thập số liệu khảo sát và những phương pháp nghiên cứu xử lý số liệu mà tác giả sử dụng trong đề tài.

3.1. Quy trình nghiên cứu

Luận văn được thực hiện theo quy trình nghiên cứu được thể hiện qua Hình 3.1:

Nguồn: Diễn giải lại theo Hair & cộng sự(2019)

Nghiên cứu sơ bộ và chính thức là hai bước chính trong quy trình nghiên cứu. Cả hai quá trình đều áp dụng phương pháp định lượng.

Đầu tiên, từ cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan xây dựng thang đo thử. Các chuyên gia thuộc lĩnh vực giảng dạy tiếng Anh ở các cơ sở đào tạo sẽ tiến hành thảo luận các thang đo. Những góp ý của chuyên gia nhằm bảo đảm tính chính xác của từng phần trong thang đo, xem phụ lục 3. Sau đó, qua quá trình nghiên cứu sơ bộ thành thang đo sơ bộ cùng sự phân tích độ tin cậy của thang đo để cho ra thang đo chính thức. Từ đó, tiến hành nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu chính thức sử dụng thang đo Likert 5 mức. Dữ liệu sẽ được thu thập và lấy mẫu thông qua khảo sát, thể hiện dưới dạng bảng hỏi trực tiếp trên Google form và khảo sát trực tiếp. Cuối cùng, dữ liệu sau khi được chọn lọc, mã hoá và xử lý. Toàn bộ quy trình sẽ được thể hiện rõ ràng trong Hình 3.1.

3.2. Phương pháp nghiên cứu Luận văn: PPNC Tác động đến động lực thành quả học tiếng Anh.

3.2.1. Nghiên cứu sơ bộ

Nghiên cứu sơ bộ được tiến hành với mục tiêu đánh giá và điều chỉnh thang đo cho thích hợp với đối tượng nghiên cứu. Phương pháp sử dụng trong nghiên cứu sơ bộ là phương pháp định lượng, với cỡ mẫu là 100. Trong 30 biến khảo sát mỗi biến được trình bày bằng một phát biểu thích hợp để đáp viên trình bày ý kiến nhận xét của mình. Dữ liệu thu thập được ở nghiên cứu sơ bộ sử dụng kỹ thuật phân tích Cronbach’s Alpha của SPSS được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy của thang đo; các biến có hệ số tương quan giữa các biến tổng nhỏ hơn 0,4 được coi là không có giá trị đo lường và được loại ra khỏi mô hình. Thang đo sẽ được chấp nhận nếu hệ số Cronbach’s Alpha của nó lớn hơn 0,6 (Hair & cộng sự, 2019). Tác giả dự định sử dụng 100 mẫu đầu tiên để chạy sơ bộ trong phần này.

3.2.2. Nghiên cứu chính thức Luận văn: PPNC Tác động đến động lực thành quả học tiếng Anh.

Nghiên cứu chính thức là nghiên cứu khẳng định, sau khi thực hiện nghiên cứu sơ bộ để đánh giá sự phù hợp và điều chỉnh thang đo. Dựa theo nghiên cứu bởi Tabachnick & Fidell (2012), đối với phân tích hồi quy đa biến nghiên cứu cần cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được theo công thức là n = 50 + 8*m (m là số biến độc lập) hoặc theo Roger (2006), đối với phân tích nhân tố khám phá EFA cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được theo công thức n=5*m (m là số biến quan sát). Đối với nghiên cứu này, cỡ mẫu dự kiến khoảng 200 và được tiến trình xử lý dữ liệu như sau:

Làm sạch dữ liệu: Dữ liệu được thu thập sẽ được kiểm tra và loại bỏ các dữ liệu không cần thiết do không hoàn thành các bảng hỏi hoặc vì không có câu trả lời cho tất cả các câu hỏi. Kỹ thuật Frequency của SPSS được sử dụng để xác định các đặc điểm của mẫu nghiên cứu (thông tin nhân khẩu học).

3.2.2.1. Phân tích độ tin cậy

Để xác định mức độ tương quan giữa các mục hỏi, phân tích hệ số Cronbach Alpha được sử dụng để đánh giá sơ bộ các thang đo. Điều này làm cơ sở cho việc phân loại các biến quan sát và các thang đo không đạt yêu cầu. Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá thống kê mức độ tin cậy và tương quan giữa các biến trong thang đo; tiêu chuẩn các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,4 được coi là không có giá trị đo lường và được loại ra khỏi mô hình. Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo đo lường là tốt, từ gần 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu”. Thang đo có hệ số Cronbach Alpha cao hơn 0,6 sẽ được chấp nhận trong nghiên cứu này (Hair & cộng sự, 2019).

3.2.2.2. Phân tích nhân tố khám phá Luận văn: PPNC Tác động đến động lực thành quả học tiếng Anh.

Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha, các biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ được loại bỏ. Các dữ liệu được thu thập bằng cách sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA. Khi tìm kiếm các mối quan hệ giữa các biến và vấn đề nghiên cứu, phương pháp này rất hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết. Ngoài ra, trước khi tiến hành phân tích nhân tố, chúng ta cần xác định xem phương pháp này có phù hợp hay không. Theo Hair & cộng sự (2019), giá trị KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu giá trị thấp hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có thể không phù hợp với dữ liệu. Kết quả của phân tích EFA để xác định giá trị phân biệt của các khái niệm nghiên cứu theo các tiêu chuẩn cần quan tâm sau:

• Số nhân tố được rút trích phù hợp được xác định bởi các giá trị về Eigenvalues lớn hơn 1.
• Tổng phương sai trích (TVE) lớn hơn 50% cho biết tổng nhân tố rút trích được tại giá trị Eigenvalues (lớn hơn 1) sẽ giải thích bao nhiêu phần trăm độ biến thiên của dữ liệu nghiên cứu.
• Trọng số nhân tố (Factor loading) được kiểm tra để xác định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo.

3.2.2.3. Phân tích nhân tố khẳng định

Trái ngược với phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis – CFA) thường được sử dụng khi nhà nghiên cứu đã có một số kiến thức cơ bản về cấu trúc biến tiềm ẩn. Dựa trên các kiến thức về lý thuyết, nghiên cứu thực nghiệm, hoặc cả hai, nhà nghiên cứu sẽ đưa ra giả định về mối quan hệ giữa các biện pháp quan sát và các yếu tố tiềm ẩn tiền đề, sau đó kiểm tra cấu trúc các giả thuyết này về mặt thống kê. Bởi vì mô hình CFA chỉ tập trung vào mối liên hệ giữa các yếu tố và biến đo lường của chúng, nên trong khuôn khổ SEM, nó đại diện cho cái được gọi là mô hình đo lường (Byrne, 2010). Khi phân tích CFA, cần chú ý đến một số chỉ tiêu như: Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df), chỉ số thích hợp so sánh CFI (Comparative Fit Index), chỉ số Tucker & Lewis TLI (Tucker & Lewis Index) và chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Trong đó, CMIN/df là chỉ tiêu đo mức độ phù hợp của mô hình một cách chi tiết, CFI chỉ ra rằng mô hình đã được trang bị các dữ liệu tốt (có nghĩa là mô hình giả thuyết đã mô tả đầy đủ dữ liệu mẫu), TLI với giá trị từ dao động từ 0-1,00 đối với số lượng mẫu lớn thì TLI với giá trị gần 0,95 được xem là phù hợp. Cuối cùng, chỉ số RMSEA, chỉ số này lần đầu tiên được giới thiệu bởi Steiger & Lind (1980), nhưng cho đến gần đây mới được công nhận là một trong những tiêu chí thông tin nhất trong mô hình hóa cấu trúc hiệp tương quan (Covariance Structure Modeling), chỉ số này được dùng để trả lời cho câu hỏi “mô hình sẽ tốt như thế nào, với giá trị tham số không rõ nhưng đã được lựa chọn tối ưu, phù hợp với ma trận hiệp phương sai nếu nó có sẵn” (Byrne, 2010). Các thông số CFA được tham chiếu trong Bảng 3.1.

Theo Fornell & Larcker (1982); Hair & cộng sự (2010), các tiêu chí về tính hội tụ (Convergent Validity) với chỉ số độ tin cậy tổng hợp Composite Reliability (CR) ≥ 0,7; phương sai trung bình được trích Average Variance Extracted (AVE) ≥ 0,5, tính phân biệt (Discriminant Validity), phương sai chia sẻ lớn nhất Maximum Shared Variance (MSV) < Average Variance Extracted (AVE).

Bảng 3.1: Bảng các chỉ số phân tích nhân tố khẳng định Luận văn: PPNC Tác động đến động lực thành quả học tiếng Anh.

Nguồn: Hair & cộng sự (2019)

3.2.2.4. Mô hình cấu trúc tuyến tính

Mô hình phương trình cấu trúc (Structural Equation Modeling – SEM) là sự mở rộng của mô hình tuyến tính tổng quát (General Linear Model – GLM), có thể nói SEM là một kỹ thuật đa biến kết hợp cả CFA, phân tích đường dẫn, và mô hình hồi quy đa biến (Samah, 2017). Các mô hình phương trình cấu trúc vượt xa các mô hình hồi quy thông thường để kết hợp nhiều biến độc lập và phụ thuộc cũng như các cấu trúc tiềm ẩn giả thuyết mà các cụm biến quan sát có thể đại diện (Savalei & Bentler, 2006). Ngoài ra, chúng cũng cung cấp một phương pháp để kiểm tra toàn bộ tập hợp các mối quan hệ được chỉ định giữa các biến quan sát và biến tiềm ẩn. Điều này cho phép kiểm tra lý thuyết ngay cả trong những trường hợp thí nghiệm không thể thực hiện được (Savalei & Bentler, 2006). Do đó, các phương pháp này đã được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khoa học xã hội và hành vi (MacCallum & Austin, 2000). Tóm lại, SEM thường được sử dụng như một kỹ thuật khẳng định thay vì thăm dò; vì vậy, nó thường được sử dụng để xác định mô hình hơn là khám phá mô hình mới. Baumgartner và Homburg (1996); Steenkamp và Baumgartner (2000) cung cấp đánh giá về việc sử dụng SEM trong nghiên cứu tiếp thị. Các thông số SEM được tham chiếu trong Bảng 3.1.

3.3. Xây dựng bảng câu hỏi và thiết kế thang đo Luận văn: PPNC Tác động đến động lực thành quả học tiếng Anh.

Xây dựng Bảng câu hỏi: Bảng câu hỏi được thiết kế dựa trên các tiêu chí đã được tham khảo ở nghiên cứu sơ bộ. Bảng câu hỏi định lượng được thiết kế bao gồm hai thành phần chính.

Phần I: Bao gồm các thông tin cá nhân như: Giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, mức thu nhập, nơi làm việc, vị trí công việc, thâm niên làm việc.

Phần II: Bao gồm các câu hỏi nghiên cứu: Sự tác động của động lực đến thành quả học tiếng Anh của nhân viên trong các tổ chức tại thành phố Hồ Chí Minh.

Thiết kế thang đo cho bảng câu hỏi:

Bảng 3.2: Các khái niệm và tham chiếu mô hình nghiên cứu đề xuất

Để làm cơ sở cho việc đề xuất thang đo để thu thập dữ liệu từ nhân viên trong các tổ chức trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh, các nhân tố trong mô hình nghiên cứu, bao gồm các biến dự kiến, được trình bày trong Bảng 3.3.

Bảng 3.3: Thang đo nghiên cứu Luận văn: PPNC Tác động đến động lực thành quả học tiếng Anh.

Kết quả phỏng vấn sâu từ 5 chuyên gia thì các chuyên gia đều đồng ý với mô hình gồm 7 yếu tố: Nhu cầu giao tiếp, nhu cầu thăng tiến, nhu cầu được tôn trọng, môi trường học tập, phương pháp giảng dạy, động lực học tập và thành quả học tập với 30 biến quan sát. Sau khi cuộc thảo luận nhóm kết thúc, tác giả đánh giá và tổng hợp lại các ý kiến. Đa số các thành viên tham gia thảo luận nhóm đều đồng ý rằng: Nội dung thảo luận rõ ràng và dễ hiểu, các biến quan sát được đề xuất để đo lường các thang đo tương đối phù hợp với mô hình. Chi tiết kết quả khảo sát định tính được trình bày tại phụ lục 3.

Sau khi hoàn thành thang đo sơ bộ, tác giả lập phiếu khảo sát để thực hiện khảo sát trên cỡ mẫu 100 và tiến hành khảo sát trên 100 nhân viên đang theo học tiếng Anh tại các cơ sở đào tạo tại thành phố Hồ Chí Minh để thu thập dữ liệu cho nghiên cứu sơ bộ. Sau đó tác giả tiến hành khảo sát trên cỡ mẫu lớn hơn là 220 nhân viên đang theo học tiếng Anh tại các cơ sở đào tạo tại thành phố Hồ Chí Minh nhằm thu thập dữ liệu để thực hiện nghiên cứu chính thức tiếp theo.

Bảng câu hỏi là một phương pháp thu thập dữ liệu hiệu quả khi nhà nghiên cứu biết chính xác điều cần hỏi và cách đo lường các biến nhằm đạt được kết quả phù hợp và sự chính xác. Bảng câu hỏi sử dụng thang đo Liker 5 điểm để đánh giá mức độ đồng ý của người trả lời với các thành phần nhu cầu giao tiếp (CON), nhu cầu thăng tiến (CAP), nhu cầu được tôn trọng (ESN), môi trường học tập (LEE), phương pháp giảng dạy (TEM), động lực học tập (LEM): (1)-Hoàn toàn không đồng ý; (2)-Không đồng ý; (3)-Bình thường; (4)-Đồng ý; (5)-Hoàn toàn đồng ý. Luận văn: PPNC Tác động đến động lực thành quả học tiếng Anh.

Riêng thành phần thành quả học tập (LEA), trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp tự báo cáo để đánh giá thành quả tiếng Anh vì hai lý do. Thứ nhất, những người tham gia nghiên cứu của tác giả tham gia các khóa học tiếng Anh các cơ sở đào tạo khác nhau và có các định dạng bài kiểm tra khác nhau về thành quả học tiếng Anh. Thứ hai, nghiên cứu đã chỉ ra rằng các nghiên cứu tự báo cáo về thành quả học tập là đáng tin cậy (Marian & cộng sự, 2007) và đã được sử dụng rộng rãi trong các tài liệu (Meng & cộng sự, 2018). Thành quả tiếng Anh được đánh giá theo năm khía cạnh (Kim & cộng sự, 2011; Cao & Meng, 2020): Nói, nghe, đọc, viết và kỹ năng tổng thể. Người tham gia khảo sát sẽ đánh giá từng khía cạnh theo thang mức độ như: (1)-Rất thấp; (2) Thấp; (3)-Trung bình; (4)-Cao; (5)-Rất cao.

Thang đo Liker 5 điểm được sử dụng bởi vì đây là thang đo được sử dụng phổ biến và phù hợp với đặc trưng của vấn đề nghiên cứu. Nội dung các biến quan sát trong các thành phần sẽ được hiệu chỉnh cho phù hợp với tình hình thực tế tại thành phố Hồ Chí Minh.

3.4. Các phương pháp phân tích dữ liệu Luận văn: PPNC Tác động đến động lực thành quả học tiếng Anh.

Bảng câu hỏi do đối tượng tự trả lời là công cụ chính để thu thập dữ liệu. Dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS nhằm: Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha; Phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis) để rút gọn các biến quan sát và xác định lại các nhóm trong mô hình nghiên cứu; Phân tích nhân tố CFA, SEM bằng phần mềm AMOS.

3.5. Tóm tắt chương 3

Trong chương 3 tác giả xây dựng thang đo gồm 30 biến quan sát và tiến hành nghiên cứu định tính để điều chỉnh thang đo phù hợp với bối cảnh năm 2024. Thông qua kết quả nghiên cứu định tính tác giả đã đưa ra mô hình và thang đo để nghiên cứu chính thức. Bên cạnh đó tác giả cũng đưa trên các nghiên cứu liên quan và trình bày các phương pháp nghiên cứu để phân tích dữ liệu gồm: Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha; phân tích nhân tố khám phá EFA; Phân tích nhân tố khẳng định CFA, kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính SEM. Luận văn: PPNC Tác động đến động lực thành quả học tiếng Anh.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: KQNC Tác động đến động lực thành quả học tiếng Anh

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