Xác định vấn đề nghiên cứu
Nghiên cứu này phân tích các yếu tố tác động đến ý định sử dụng hệ thống thông tin Zoom trong học trực tuyến của sinh viên tại các trường đại học ở Hà Nội Các yếu tố chính bao gồm sự dễ sử dụng, tính hữu ích, và sự hỗ trợ kỹ thuật Ngoài ra, yếu tố tâm lý như động lực học tập và sự hài lòng với trải nghiệm học trực tuyến cũng được xem xét Kết quả nghiên cứu sẽ giúp cải thiện chất lượng học tập trực tuyến và nâng cao hiệu quả sử dụng công nghệ trong giáo dục.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của bài viết là cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình sử dụng hệ thống thông tin Zoom trong học trực tuyến của sinh viên tại các trường đại học trong khu vực Bài viết sẽ phân tích hiệu quả và những thách thức mà sinh viên gặp phải khi sử dụng nền tảng này, từ đó đưa ra các giải pháp nhằm nâng cao trải nghiệm học tập trực tuyến.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Nghiên cứu một số vấn đề về việc sử dụng hệ thống thông tin (Zoom) và thực trạng của việc dạy học trực tuyến.
Nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin Zoom trong học trực tuyến của sinh viên tại các trường đại học ở Hà Nội Các nhân tố này bao gồm sự tiện lợi, tính năng của phần mềm, sự hỗ trợ từ giảng viên và bạn bè, cũng như chất lượng kết nối internet Việc hiểu rõ những yếu tố này sẽ giúp cải thiện trải nghiệm học tập trực tuyến cho sinh viên và nâng cao hiệu quả của các khóa học.
Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường giáo dục là cần thiết để phát triển giải pháp hỗ trợ sinh viên và nhà trường Trong bối cảnh khó khăn hiện nay, việc sử dụng hệ thống thông tin Zoom có thể tạo ra một môi trường học tập hiệu quả, giúp nâng cao chất lượng giáo dục và đáp ứng nhu cầu của người học.
Câu hỏi nghiên cứu
Kỳ vọng hiệu quả có phải nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin (Zoom) trong việc học trực tuyến của sinh viên không ?
Kỳ vọng dễ dàng, ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi đều là những nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin Zoom trong việc học trực tuyến của sinh viên Việc hiểu rõ các yếu tố này giúp cải thiện trải nghiệm học tập và tăng cường sự tham gia của sinh viên trong môi trường học online.
Giả thuyết nghiên cứu
H1: Kỳ vọng hiệu quả là nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin (Zoom) trong việc học trực tuyến của sinh viên.
H2: Kỳ vọng dễ dàng là nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin (Zoom) trong việc học trực tuyến của sinh viên.
H3: Ảnh hưởng xã hội là nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin (Zoom) trong việc học trực tuyến của sinh viên.
H4: Điều kiện thuận lợi là nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin (Zoom) trong việc học trực tuyến của sinh viên.
Ý nghĩa nghiên cứu
Trong bối cảnh đại dịch Covid-19, việc sử dụng hệ thống thông tin như Zoom đã trở thành một phương tiện quan trọng giúp sinh viên tối ưu hóa quá trình học trực tuyến Sinh viên cần tìm ra những cách hiệu quả nhất để khai thác công nghệ này, không chỉ trong thời gian khủng hoảng mà còn cho các hoạt động học tập trong tương lai.
Nhà trường cần có cái nhìn toàn diện về việc cung cấp giải pháp cho người học, từ đó phát triển các phương pháp giảng dạy hiệu quả hơn.
Tải xuống TIEU LUAN MOI tại địa chỉ skknchat@gmail.com, nhằm nâng cao hiệu quả trong các hình thức học tập khác nhau, bao gồm cả việc thiết kế giảng dạy trên nền tảng trực tuyến.
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào các yếu tố tác động đến ý định sử dụng hệ thống thông tin Zoom trong học trực tuyến của sinh viên tại các trường Đại học ở Hà Nội Các nhân tố này có thể bao gồm sự thuận tiện, tính năng của hệ thống, và mức độ sẵn sàng của sinh viên trong việc áp dụng công nghệ mới vào quá trình học tập.
Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin Zoom trong học trực tuyến của sinh viên tại các trường Đại học ở Hà Nội Các yếu tố này bao gồm sự tiện lợi, tính năng của hệ thống, và mức độ hỗ trợ kỹ thuật Thông qua việc khảo sát, nghiên cứu nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự chấp nhận và sử dụng Zoom trong môi trường học tập trực tuyến, từ đó đưa ra những khuyến nghị cải thiện trải nghiệm học tập cho sinh viên.
Phạm vi nghiên cứu: Đối tượng điều tra: Sinh viên các trường Đại học tại Hà Nội.
Không gian: Các trường Đại học tại Hà Nội.
Khách thể nghiên cứu: Sinh viên đã và đang học tại các trường Đại học trên địa bàn thành phố Hà Nội.
Cấu trúc đề tài
Chương 2: Tổng quan nghiên cứu.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu.
Chương 5: Kết luận, kiến nghị.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Các tài liệu liên quan đến đề tài
Nghiên cứu của Hoàng Đàm Lương Thúy và Hoàng Trọng Trường (2020) đề xuất một khung phân tích hành vi học tập trực tuyến tại Việt Nam trong bối cảnh đại dịch Covid-19 bằng cách kết hợp thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) Khung phân tích này nhằm hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi học tập trực tuyến của người học trong thời gian khó khăn này.
Bài nghiên cứu được đăng trên Tạp chí Khoa học & Công nghệ ĐHTN vào ngày 30 tháng 6 năm 2020, nhằm phân tích hành vi học trực tuyến của người học tại Việt Nam trong bối cảnh dịch Covid-19 Nghiên cứu kết hợp thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) để làm rõ các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi học trực tuyến, một chủ đề cấp thiết hiện nay Tác giả định nghĩa học trực tuyến (E-learning) là quá trình học tập dựa trên công nghệ và truyền thông, cho phép người dạy và người học tương tác hiệu quả Học trực tuyến mang lại nhiều lợi ích như quản lý thời gian dễ dàng, tính tiện lợi, tiết kiệm chi phí và tạo điều kiện cho việc trao đổi thông tin Nghiên cứu cũng nhấn mạnh vai trò của các đặc điểm kỹ thuật trong hệ thống đối với hành vi chấp nhận và ý định sử dụng công nghệ của cá nhân, từ đó đánh giá sự tương tác của sinh viên khi tham gia học trực tuyến.
Mô hình TAM và TPB đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích hành vi sử dụng công nghệ thông tin trong học tập trực tuyến Trong khi TAM tập trung vào cảm nhận sự hữu ích và dễ sử dụng của công nghệ, TPB nhấn mạnh các yếu tố cá nhân và xã hội như thái độ, chuẩn mực chủ quan và kiểm soát hành vi Nghiên cứu của Tavallavee và cộng sự (2017) cho thấy cảm nhận sự hữu ích và dễ sử dụng có ảnh hưởng tích cực đến thái độ của người học trực tuyến, từ đó hình thành thái độ tích cực hơn với nền tảng học trực tuyến Sự kết hợp giữa TPB và TAM là hợp lý để nghiên cứu hành vi chấp nhận phương tiện học trực tuyến, giúp các cơ sở giáo dục tại Việt Nam nâng cao chất lượng học trực tuyến, đặc biệt trong bối cảnh dịch Covid-19.
Nghiên cứu “Nghiên cứu sự hài lòng của người học đối với hình thức học tập trực tuyến (E-learning): trường hợp sinh viên ngành kinh tế tại Hồ Chí Minh” do Lê Hải Nam và Trần Yến Nhi thực hiện, được đăng trên Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ vào ngày 20 tháng 8 năm 2021 Mục tiêu của nghiên cứu là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên đối với dịch vụ E-learning Nghiên cứu áp dụng mô hình chấp nhận công nghệ TAM của Davis để thực hiện phân tích.
Nghiên cứu này dựa trên mô hình IS của Delone và McLean (1992) để kiểm định giả thuyết về sự hài lòng của sinh viên ngành kinh tế đối với dịch vụ E-learning tại TP.HCM Tám nhân tố được xác định bao gồm: Nhận thức dễ sử dụng, Nhận thức sự hữu ích, Chất lượng thông tin, Chất lượng hệ thống, Giảng viên hướng dẫn, Dịch vụ hỗ trợ, Chuẩn chủ quan và Nhận thức kiểm soát hành vi Dữ liệu được thu thập từ 267 quan sát hợp lệ thông qua phương pháp lấy mẫu phi xác suất Bộ thang đo gồm 47 mục hỏi đã được hiệu chỉnh từ các nghiên cứu trước Các kỹ thuật phân tích như kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính đã được áp dụng để đảm bảo tính chính xác của kết quả nghiên cứu.
Kết quả nghiên cứu cho thấy tám nhân tố đều ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng, với Nhận thức hữu ích là yếu tố có sức ảnh hưởng lớn nhất (0,229), tiếp theo là Nhận thức kiểm soát hành vi (0,199) và Nhận thức dễ sử dụng (0,175) Các yếu tố còn lại bao gồm Chuẩn chủ quan (0,165), Dịch vụ hỗ trợ (0,146), Chất lượng thông tin (0,101), Chất lượng hệ thống (0,096) và Giảng viên hướng dẫn (0,084) Tác giả cũng đưa ra một số hàm ý quản trị và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.
2.2.3 “Transitioning from Face–to–Face to remote Learning: Students’Attitudes and Perceptions of using Zoom during Covid-19 Pandemic” (Derar Serhan, 2020) [12]
Bài nghiên cứu được đăng trên tạp chí International Journal of Technology in Education and Science vào ngày 18 tháng 8 năm 2020, trong bối cảnh đại dịch Covid-19 buộc nhiều trường Đại học chuyển sang hình thức học trực tuyến Mục tiêu của nghiên cứu là điều tra thái độ của sinh viên đối với việc sử dụng Zoom trong học tập từ xa và nhận thức của họ về tác động của nó so với học trực tiếp Nghiên cứu đã trích dẫn nhiều tài liệu để so sánh ảnh hưởng của hai môi trường học tập Theo Sayam và cộng sự (2017), việc sử dụng Zoom đã nâng cao sự hài lòng của sinh viên và giảm khối lượng công việc của giảng viên khoảng 25% Một nghiên cứu khác của Archibalb và cộng sự (2019) cho thấy 69% người tham gia ưa thích sử dụng Zoom hơn các phương pháp phỏng vấn khác Tuy nhiên, khảo sát của tác giả với 31 sinh viên tại một trường Đại học lớn ở Hoa Kỳ đã cho kết quả trái ngược với những phát hiện trước đó về thái độ và nhận thức của sinh viên.
Theo nghiên cứu về tác động của việc sử dụng Zoom trong học tập, phần lớn sinh viên không đồng ý với việc sử dụng nền tảng này, cho thấy sự không hài lòng cao hơn so với những người đồng ý Mặc dù sinh viên đánh giá cao tính linh hoạt và tiện lợi của việc học qua Zoom, nhưng họ cũng chỉ ra những nhược điểm lớn như chất lượng tương tác và phản hồi (42,11%), sự mất tập trung (36,84%) và chất lượng giáo dục kém (15,79%) Các vấn đề kỹ thuật chỉ chiếm tỷ lệ nhỏ (5,26%) Dựa trên quan điểm của Bao (2020), tác giả khuyến nghị cần cung cấp thông tin hướng dẫn trực tuyến hiệu quả, hỗ trợ đầy đủ từ giảng viên và trợ giảng, phản hồi kịp thời, cũng như lập kế hoạch ứng phó với sự cố trong các hệ thống học trực tuyến để nâng cao chất lượng giáo dục.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
Mô hình UTAUT, hay còn gọi là mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology), được phát triển bởi Venkatesh và các cộng sự vào năm 2003 nhằm kiểm tra sự chấp nhận công nghệ thông qua một cách tiếp cận thống nhất Mô hình này được xem là sự kết hợp của 8 mô hình trước đó, tập trung vào việc nghiên cứu sự chấp nhận của người dùng đối với hệ thống thông tin mới.
● TRA (Theory of Reasoned Action – Thuyết hành động hợp lý)
● TAM (Technology Acceptance Model – Mô hình chấp nhận công nghệ)
● MM (Motivation Model – Mô hình động cơ)
● TPB (Theory of Planned Behavior – Thuyết dự định hành vi)
● C-TAM-TPB (A model combining TAM and TPB – mô hình kết hợp TAM và TPB)
● MPCU (Model of PC Utilization – mô hình sử dụng máy tính cá nhân)
● IDT (Innovation Diffusion Theory - mô hình phổ biến sự đổi mới)
● SCT (Social Cognitive Theory- Thuyết nhận thức xã hội)
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Mô hình UTAUT đưa ra các thành phần chính như sau:
Hình 1 Mô hình UTAUT gốc của Venkatesh và cộng sự.
PE (Performance Expectancy) là kỳ vọng kết quả thực hiện được, được định nghĩa là
Mức độ tin tưởng của một cá nhân vào việc sử dụng hệ thống có thể ảnh hưởng đến khả năng đạt được lợi nhuận trong hiệu suất công việc của họ Theo nghiên cứu của Venkatesh và các cộng sự (2003), sự tự tin này đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu quả làm việc.
EE (Effort Expectancy) là kỳ vọng nỗ lực, được định nghĩa là "mức độ dễ dàng kết hợp với việc sử dụng các hệ thống" (Venkatesh và cộng sự, 2003).
Ảnh hưởng xã hội (SI) được định nghĩa là mức độ mà một cá nhân cảm thấy rằng những người xung quanh họ, như ông chủ, đồng nghiệp và cấp dưới, tin rằng họ nên sử dụng hệ thống mới (Venkatesh và cộng sự, 2003) Theo Venkatesh và các đồng tác giả, ảnh hưởng xã hội là một yếu tố quan trọng trong các mô hình lý thuyết như TRA, TAM2, TPB/DTPB và C-TAM-TPB, cũng như là các yếu tố xã hội trong MPCU và hình ảnh trong IDT.
FC (Điều kiện thuận lợi) được định nghĩa là "mức độ mà một cá nhân tin rằng cơ sở hạ tầng kỹ thuật và tổ chức tồn tại để hỗ trợ việc sử dụng hệ thống" (Venkatesh và cộng sự, 2003) Sự ảnh hưởng của FC đối với việc sử dụng hệ thống sẽ quyết định mức độ thành công trong việc áp dụng công nghệ.
Tải xuống TIEU LUAN MOI tại địa chỉ skknchat@gmail.com, nội dung được điều chỉnh theo độ tuổi, chi phí hàng tháng và kinh nghiệm, đặc biệt dành cho những người lao động lớn tuổi với sự gia tăng về kinh nghiệm.
BI (Dự định Hành vi) được định nghĩa bởi Fishbein và Ajzen (1975) cùng với Davis và Cosenza (1993) là mức độ mà người sử dụng có ý định chấp nhận và sử dụng hệ thống Đây chính là nguyện vọng và mục tiêu cuối cùng của người dùng trong việc tương tác với công nghệ Venkatesh và các cộng sự cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của BI trong việc dự đoán hành vi sử dụng hệ thống.
(2003) giả định rằng BI sẽ có một ý nghĩa tích cực ảnh hưởng đến việc sử dụng công nghệ.
Theo Venkatesh và cộng sự (2003), mối quan hệ giữa các yếu tố trải nghiệm người dùng (PE) và ý định hành vi (BI) được cho là sẽ bị ảnh hưởng bởi giới tính và độ tuổi, với sự thiên lệch nghiêng về nam giới trẻ tuổi hơn so với phụ nữ.
Use Behavior (UB) refers to the actions taken by individuals when utilizing a product or service Research indicates that the intention to use is a critical precursor to actual use behavior, as highlighted by studies from Ajzen (2002) and Kim, Malhotra, and others.
Narasimhan, 2005) Thông qua các phán đoán dựa theo thuyết TAM, Turner,
Nghiên cứu của Kitchenham, Brereton, Charters và Budgen (2010) chỉ ra rằng có mối tương quan mạnh mẽ giữa ý định sử dụng và hành vi sử dụng Cụ thể, trong nghiên cứu thực chứng về việc mua vé máy bay trực tuyến của người tiêu dùng dựa trên mô hình UTAUT2, kết quả cho thấy sự ảnh hưởng rõ rệt của ý định đến hành động mua sắm.
Nghiên cứu của Escobar Tomás Escobar-Rodríguez và Elena Carvajal-Trujillo (2013) chỉ ra rằng ý định sử dụng là yếu tố ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến hành vi mua vé máy bay trực tuyến Bên cạnh đó, mô hình nghiên cứu còn đề cập đến các yếu tố khác như giới tính (G), tuổi tác (A), kinh nghiệm (E) và sự tình nguyện sử dụng (VU), tất cả đều có mối quan hệ tương tác với nhau.
3.1.2 Lý thuyết hành vi dự định (Theory of Planned Behavior - TPB)
Theo lý thuyết hành vi dự định của Ajzen (1991), ý định thực hiện hành vi được hình thành bởi ba yếu tố chính: thái độ đối với hành vi, tiêu chuẩn chủ quan và nhận thức về kiểm soát hành vi Những yếu tố này tương tác với nhau, ảnh hưởng đến quyết định của cá nhân trong việc thực hiện một hành động cụ thể.
Thuyết hành vi hoạch dự định (TPB), được phát triển bởi Ajzen và Fishbein vào năm 1975, là một sự mở rộng của lý thuyết hành vi hợp lý Lý thuyết này được hình thành nhằm khắc phục những hạn chế của lý thuyết trước đó, vốn cho rằng hành vi con người hoàn toàn bị chi phối bởi lý trí TPB nhấn mạnh rằng ngoài yếu tố kiểm soát lý trí, còn có những yếu tố khác ảnh hưởng đến hành vi của con người.
Tải luận văn mới tại skknchat@gmail.com Theo lý thuyết TRA, ý định của cá nhân là yếu tố trung tâm trong lý thuyết hành vi có dự định, đóng vai trò quan trọng trong việc thực hiện một hành vi cụ thể.
Hình 2 Mô hình lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) (Ajzen, 1991)
Ba yếu tố cơ bản trong lý thuyết dự định:
Yếu tố cá nhân là thái độ cá nhân đối với hành vi về việc tích cực hay tiêu cực của việc thực hiện hành vi;
Ý định nhận thức áp lực xã hội của một người liên quan đến việc đối phó với nhận thức về áp lực hoặc sự bắt buộc mang tính quy tắc, do đó nó được gọi là chuẩn quan.
Yếu tố quyết định về sự tự nhận thức, hay khả năng thực hiện hành vi, được gọi là kiểm soát nhận thức hành vi (Ajzen, 2005) Lý thuyết này nhấn mạnh tầm quan trọng của thái độ đối với hành vi, chuẩn chủ quan và kiểm soát nhận thức hành vi, từ đó hình thành ý định hành vi.
Giả thuyết nghiên cứu
H1: Kỳ vọng hiệu quả có tác động tích cực đến ý định sử dụng hình thức học tập trực tuyến của sinh viên các trường Đại học tại Hà Nội.
(H2: Kỳ vọng dễ dàng có tác động tích cực đến ý định sử dụng hình thức học tập trực tuyến của sinh viên các trường Đại học tại Hà Nội.
H3: Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến ý định sử dụng hình thức học tập trực tuyến của sinh viên các trường Đại học tại Hà Nội.
H4: Điều kiện thuận lợi có tác động tích cực đến ý định sử dụng hình thức học tập trực tuyến của sinh viên các trường Đại học tại Hà Nội.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu định lượng là phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu dưới dạng số, thường dựa trên thông tin từ bên ngoài Phương pháp này thường kiểm định và suy diễn các giả thuyết khoa học từ những giả thuyết đã có, tập trung vào mối quan hệ nhân quả Trong nghiên cứu định lượng, các biến số sẽ được lượng hóa một cách cụ thể, sử dụng các mô hình toán học để phân tích.
TIEU LUAN MOI có thể tải xuống qua địa chỉ skknchat@gmail.com, nơi cung cấp công cụ thống kê để mô tả, dự đoán và giải thích các hiện tượng Quy trình nghiên cứu định lượng thường bao gồm các bước như xác định tổng thể nghiên cứu và mẫu điều tra, thiết kế bảng câu hỏi, thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu và trình bày kết quả Phương pháp định lượng được coi là cách tiếp cận hiệu quả nhất để kiểm định lý thuyết khoa học.
Nghiên cứu định tính là phương pháp mà các nhà nghiên cứu khám phá hành vi và động cơ của đối tượng thông qua thảo luận nhóm và phỏng vấn sâu Qua việc phân tích và so sánh các điểm tương đồng và khác biệt, họ có thể xây dựng bảng câu hỏi chính thức một cách hiệu quả.
Dựa trên các đặc điểm và tiêu chí của đề tài "Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin (Zoom) trong việc học trực tuyến của sinh viên tại các trường Đại học trên địa bàn Hà Nội", nhóm chúng tôi quyết định áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng Phương pháp này giúp đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được không bị sai lệch theo hướng chủ quan, vì nhóm nghiên cứu sẽ thực hiện quan sát hiện tượng một cách khách quan.
Nghiên cứu được tiến hành theo hai bước: Bước 1: Nghiên cứu sơ bộ.
Bước 2: Nghiên cứu chính thức bằng định lượng Dữ liệu nghiên cứu:
Nhóm nghiên cứu đã thu thập dữ liệu thứ cấp từ các tài liệu trên các tạp chí điện tử, luận văn, luận án và nhiều nguồn khác trên Internet, cả trong và ngoài nước, nhằm phục vụ cho việc viết tổng quan và giải thích các khái niệm cơ bản.
Nhóm nghiên cứu đã tiến hành khảo sát để thu thập dữ liệu sơ cấp về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin Zoom trong học trực tuyến của sinh viên tại các trường đại học ở Hà Nội Đối tượng phỏng vấn là sinh viên từ các trường đại học trong khu vực Nhóm đã thiết kế bảng khảo sát với thang đo định danh để thu thập thông tin cá nhân và thang đo khoảng để đánh giá mức độ Sau khi thu thập dữ liệu, nhóm sẽ nhập vào SPSS để thực hiện thống kê mô tả và phân tích dữ liệu.
Nghiên cứu này tập trung vào các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin Zoom trong học trực tuyến của sinh viên tại các trường Đại học ở Hà Nội Để tải tài liệu, vui lòng liên hệ qua email: skknchat@gmail.com.
Phạm vi nghiên cứu: Đối tượng điều tra: sinh viên các trường Đại học ở Hà Nội. Địa điểm: Các trường Đại học ở Hà Nội.
Khách thể nghiên cứu: Sinh viên đang học tại các trường Đại học trên địa bàn thành phố Hà Nội.
Chọn mẫu là bước quan trọng trong nghiên cứu, ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng kết quả Mục tiêu chính của nghiên cứu là khám phá các đặc tính của tổng thể (đám đông) mà chúng ta đang điều tra.
Trong nghiên cứu định lượng, việc chọn mẫu là một kỹ thuật quan trọng, nhưng các nhà khoa học thường gặp phải hai loại sai số chính: sai số do chọn mẫu và sai số không do chọn mẫu Những sai số này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác và độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.
Sai số do chọn mẫu là sai số xảy ra do chọn mẫu để thu thập dữ liệu.
Sai số không do chọn mẫu là loại sai số phát sinh trong quá trình thu thập và xử lý dữ liệu, bao gồm việc người điều tra không hiểu rõ ý nghĩa của các câu hỏi, người trả lời không điền bảng hỏi một cách nghiêm túc, cũng như việc hiệu chỉnh dữ liệu sai lệch và nhập dữ liệu bị thiếu sót.
Quy trình chọn mẫu: gồm 5 bước
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Hinh 4 Quy trình chọn mẫu trong nghiên cứu
Giáo trình "Phương pháp nghiên cứu khoa học" của GS.TS Đinh Văn Sơn, xuất bản năm 2015, cung cấp nền tảng lý thuyết quan trọng cho đề tài nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin Zoom trong học trực tuyến của sinh viên tại các trường đại học ở Hà Nội Nghiên cứu này nhằm khám phá các yếu tố tác động, từ đó đưa ra những khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng công nghệ trong giáo dục trực tuyến.
Tổng thể nghiên cứu: khoảng 800.000 sinh viên Khung mẫu:
● Tổng thể nghiên cứu: khoảng 300 sinh viên
● Phần tử: sinh viên chính quy của các Trường Đại học tại Hà Nội
● Giới tính: nam/ nữ/ khác
● Năm học: từ năm 1 đến năm 4
● Ngành học: tất cả các ngành đào tạo tại các Trường
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Kích thước mẫu: Đối với cuộc điều tra, thăm dò thông thường kích thước mẫu được xác định chuẩn mực như sau:
Kích thước mẫu tối thiểu là 30 (n>0)
Xác định cỡ mẫu để ước lượng trung bình tổng thể:
Trong đó: e: mức độ chính xác n: cỡ mẫu
Z α 2 : giá trị của biến phân phối chuẩn hóa ở mức ý nghĩa α α: mức ý nghĩa
S x : độ lệch chuẩn của mẫu
Phương pháp chọn mẫu: Phương pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên.
Để đạt được mục tiêu, nhóm cần thu thập đủ 200 phiếu khảo sát theo yêu cầu đã đề ra Mẫu khảo sát sẽ được chọn dựa trên sự tiện lợi và khả năng tiếp cận đối tượng, nhằm đảm bảo người điều tra có thể dễ dàng gặp gỡ và thu thập thông tin từ những người tham gia.
Đơn vị nghiên cứu
Một nhóm nghiên cứu, bao gồm các cá nhân và tổ chức, tiến hành điều tra một vấn đề khoa học cụ thể Đơn vị nghiên cứu chính của nhóm chính là các thành viên tham gia thực hiện đề tài nghiên cứu này.
Công cụ thu thập dữ liệu
Trước khi tiến hành khảo sát, nhóm đã phỏng vấn 10 người để thu thập phản hồi, từ đó điều chỉnh và bổ sung bảng câu hỏi cho phù hợp với mục đích điều tra Mục tiêu là giúp người được phỏng vấn dễ dàng tiếp cận vấn đề hơn.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Nhóm nghiên cứu sẽ sử dụng Google Form để thu thập thông tin chung, đánh giá mức độ ảnh hưởng và thông tin cá nhân từ sinh viên Chúng tôi sẽ đăng tải khảo sát trên các trang và nhóm có sinh viên thuộc các trường Đại học tại Hà Nội, đồng thời gửi đến bạn bè tại các trường để xin ý kiến Các thành viên trong nhóm sẽ hỗ trợ nhau trong việc tìm kiếm sinh viên, nhằm đảm bảo quá trình nghiên cứu diễn ra thuận lợi và chính xác nhất.
Xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập đủ thông tin, nhóm sẽ tiến hành chọn lọc và xử lý sơ bộ các câu trả lời sai sót nhằm nâng cao chất lượng dữ liệu Việc sắp xếp và điều chỉnh này sẽ giúp khảo sát tiếp để đảm bảo dữ liệu đạt tiêu chuẩn phục vụ cho quá trình nghiên cứu và phân tích.
Dữ liệu được mã hóa và nhập vào các phần mềm như Microsoft Excel, Google Form và SPSS dưới dạng số để xử lý Kết quả thu được bao gồm bảng, biểu đồ, và số liệu đã được tổng hợp và phân tích thống kê Các phương pháp phân tích được thực hiện bao gồm phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy.
Các vấn đề đạo đức trong nghiên cứu
Chúng tôi cam kết thu thập dữ liệu chỉ nhằm mục đích nghiên cứu khoa học, không sử dụng cho mục đích cá nhân Thông tin của đối tượng nghiên cứu sẽ được mã hóa để bảo vệ danh tính Chúng tôi không lợi dụng khảo sát để khai thác các vấn đề riêng tư mà đối tượng không muốn tiết lộ, và cam kết không sử dụng thông tin để đe dọa hay lợi dụng đối tượng nghiên cứu.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Cài đặt phần mềm xử lý dữ liệu SPSS
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) là phần mềm phân tích thống kê phổ biến, được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực thống kê kinh tế - xã hội Với giao diện thân thiện và dễ sử dụng, SPSS cho phép người dùng thực hiện các thao tác chủ yếu bằng cách click chuột, giảm thiểu việc sử dụng lệnh phức tạp Chính vì những ưu điểm này, SPSS đã trở thành lựa chọn tin cậy của nhiều người dùng.
Cài đặt phần mềm SPSS trên máy tính là bước đầu tiên cần thiết để thực hiện phân tích thống kê Tuy nhiên, nhiều người dùng gặp khó khăn trong quá trình cài đặt do hạn chế về công nghệ Video dưới đây sẽ cung cấp hướng dẫn chi tiết, giúp bạn cài đặt SPSS một cách dễ dàng và hiệu quả.
Cách cài đặt phần mềm SPSS
Để bắt đầu, bạn cần tải phần mềm SPSS Hãy chọn phiên bản phù hợp với hệ điều hành của máy tính bạn, có thể là 32 bit hoặc 64 bit.
Sau khi tải tệp về, hãy nhấn chuột phải vào tệp đó và chọn "Extract Here" để giải nén, từ đó bạn sẽ nhận được thư mục tương ứng.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Bước 3: Vào thư mục mà bạn vừa giải nén, các bạn nhấp đúp chay file
SPSS_Statistics_22_win64 để cài đặt chương trình (nhớ ngắt kết nối internet khi cài đặt nhé).
Bước 4: Sau khi phần mềm tự động giải nén, các bạn nhấn thực hiện các thao tác cài đặt SPSS như các hình sau đây.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Nhấn OK để kết thúc quá trình cài đặt SPSS trên máy tính
Sau khi hoàn tất việc cài đặt SPSS, chúng ta khởi động phần mềm và tiến hành sử dụng.
Mã hóa dữ liệu
Sau khi các đối tượng khảo sát hoàn thành phiếu điều tra, câu trả lời sẽ được lưu trữ trong một file Excel SPSS là công cụ quan trọng cho nghiên cứu và thu thập số liệu, nhưng người mới sử dụng thường gặp khó khăn trong việc nhập dữ liệu từ Excel vào SPSS Dưới đây là một số lưu ý cần nhớ khi mã hóa dữ liệu từ Excel sang SPSS.
Trước khi nhập dữ liệu từ file Excel vào SPSS, cần thực hiện việc lọc số liệu khảo sát để loại bỏ các phiếu khảo sát trùng lặp và những phiếu thiếu thông tin.
Khi khai báo thông tin cho từng cột dữ liệu, cần lưu ý rằng tất cả thông tin phải được nhập không dấu Việc này giúp đảm bảo tính chính xác và giảm thiểu sai sót trong quá trình nhập và kiểm tra dữ liệu của từng ô.
Phần mềm SPSS chỉ chấp nhận dữ liệu dưới dạng số, vì vậy sau khi khai báo thông tin cho từng cột dữ liệu, cần phải mã hóa các thông tin đã khai báo từ dạng chữ sang dạng số.
Sau khi hoàn tất mã hóa, hãy lưu file Excel vào màn hình chính Tiếp theo, mở phần mềm SPSS và thực hiện các bước: vào File > chọn Open > chọn Data Khi hộp thoại xuất hiện, chọn file Excel và nhấn Open Sau đó, khi hộp thoại mới hiện lên, nhấn OK để hoàn tất quá trình.
Thống kê mô tả
Phần câu hỏi về thông tin cá nhân người được khảo sát (Tên trường, Sinh viên năm thứ mấy, Chuyên ngành, Giới tính, Độ tuổi)
Trong phần khảo sát về quan điểm, người tham gia sẽ đánh giá các mức độ từ 1 đến 5, tương ứng với cảm nhận từ "hoàn toàn không đồng ý" đến "hoàn toàn đồng ý" Ví dụ, khi đánh giá mức độ khó khăn trong việc tham gia lớp học online, mức 1 thể hiện sự không đồng ý hoàn toàn, trong khi mức 5 cho thấy sự đồng ý tuyệt đối.
Có 5 nhóm câu hỏi: Nhóm câu hỏi về Kỳ vọng hiệu quả, nhóm câu hỏi về Kỳ vọng dễ dàng, nhóm câu hỏi về Ảnh hưởng xã hội, Nhóm câu hỏi về Điều kiện thuận lợi, nhóm câu hỏi về Ý định sử dụng Zoom trong học trực tuyến.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Giới tính của bạn là gì?
Hinh 5 Biểu đồ thể hiện tên Giới tính của các sinh viên tham gia khảo sát.
Bạn là sinh viên năm thứ mấy trong trường?
Hình 6 Biểu đồ thể hiện năm học trong trường Đại học của các sinh viên tham gia khảo sát.
Trong số 227 người tham gia khảo sát, có 19 sinh viên năm nhất chiếm 8,4%, 70 sinh viên năm hai chiếm 30,8%, 107 sinh viên năm ba chiếm 47,1%, 25 sinh viên năm tư chiếm 11%, và 6 sinh viên thuộc khóa khác chiếm 2,6%.
Chuyên ngành bạn đang theo học là gì?
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Hình 7 Biểu đồ thể hiện chuyên ngành mà các sinh viên tham gia khảo sát theo học.
Trong số 227 người tham gia khảo sát, có 79 sinh viên chuyên ngành Công nghệ thông tin (34,8%), 35 sinh viên chuyên ngành Tài chính (15,4%), 77 sinh viên chuyên ngành Kinh tế (34,9%), và 36 sinh viên theo học các lĩnh vực khác.
Kết quả thống kê mô tả
Hình 8 Bảng Descriptive mô tả Kỳ vọng hiệu quả
Từ kết quả có được từ bảng Descriptive ta có thể thấy:
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Bảng khảo sát cho thấy có bốn biến: KVHQ1, KVHQ2, KVHQ3, KVHQ4, với số lượng mẫu là N=7 Giá trị nhỏ nhất của các biến này đều là 1.
+ Tương tự ta có giá trị lớn nhất của cả 5 biến đều là 5.
Giá trị trung bình của các biến quan sát từ PC1 đến PC5 trong nhóm Kỳ vọng hiệu quả dao động từ 3.09 đến 3.37 trên thang đo Likert 5 mức độ, cho thấy phần lớn đáp viên cảm thấy dễ dàng với các tiêu chí trong nhóm này.
Độ lệch chuẩn giữa KVHQ1 và KVHQ4 không có sự khác biệt lớn, với hầu hết các giá trị nằm trên mức trung bình của thang đo 5 mức độ Điều này được thể hiện rõ ràng qua công thức đã được nêu.
Giá trị khoảng cách = (max-min)/n = (5-1)/4 = 1
Người tham gia khảo sát cho thấy họ cảm thấy thoải mái với kỳ vọng về hiệu quả của việc sử dụng Zoom trong học trực tuyến cho sinh viên tại các trường đại học ở Hà Nội.
Cụ thể, chúng ta có thể thấy được % mức bình chọn khảo sát được biểu thị qua lần lượt các biểu đồ dưới đây:
Biểu đồ trong Hình 9 cho thấy mức độ đồng ý của sinh viên tham gia khảo sát về việc sử dụng Zoom hữu ích cho học trực tuyến Nhiều sinh viên cảm nhận rằng Zoom đã hỗ trợ tích cực cho quá trình học tập của họ.
Theo biểu đồ, 36,1% người tham gia khảo sát hoàn toàn đồng ý rằng việc sử dụng Zoom rất hữu ích cho học trực tuyến, trong khi 41,9% đồng ý, 16,3% cho rằng bình thường, 2,6% không đồng ý và 3,1% rất không đồng ý.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Biểu đồ trong Hình 10 cho thấy mức độ đồng ý của sinh viên tham gia khảo sát về việc sử dụng Zoom trong học trực tuyến, cho rằng công cụ này giúp họ chủ động và tập trung hơn trong việc học tập.
Theo biểu đồ, 30% người tham gia khảo sát hoàn toàn đồng ý rằng việc sử dụng Zoom trong học trực tuyến giúp họ chủ động và tập trung hơn Cụ thể, 41% cho biết đồng ý, 21,6% có ý kiến trung lập, trong khi 4,8% không đồng ý và 2,6% rất không đồng ý với ý kiến này.
Biểu đồ cho thấy mức độ đồng ý của sinh viên về việc sử dụng Zoom trong học trực tuyến, cho rằng công cụ này giúp tăng cường hiệu suất học tập.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Theo biểu đồ, có 25,6% người tham gia khảo sát hoàn toàn đồng ý rằng việc sử dụng Zoom trong học trực tuyến giúp tăng cường năng suất học tập Trong khi đó, 41% người chọn đồng ý, 24,7% cho rằng cảm thấy bình thường, 6,2% không đồng ý và 2,6% rất không đồng ý với ý kiến này.
Biểu đồ cho thấy mức độ đồng ý của sinh viên về việc sử dụng Zoom giúp tăng cường sự tương tác với bạn bè và hỗ trợ hiệu quả trong việc làm bài tập nhóm.
Biểu đồ cho thấy 25,1% người hoàn toàn đồng ý rằng việc sử dụng Zoom giúp tăng cường tương tác với bạn bè, trong khi 43,2% đồng ý với ý kiến này Bên cạnh đó, 21,6% người cho rằng ý kiến này ở mức bình thường, và 7% không đồng ý.
Hình 13 Bảng Descriptive mô tả Kỳ vọng dễ dàng.
Từ kết quả có được từ bảng Descriptive ta có thể thấy:
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Bảng khảo sát gồm các biến KVDD1, KVDD2, KVDD3, KVDD4 với tổng số mẫu là 227 Đáng chú ý, giá trị nhỏ nhất của các biến này đều là 1.
+ Tương tự ta có giá trị lớn nhất của cả 4biến đều là 5.
Giá trị trung bình của các biến quan sát từ PC1 đến PC5 trong nhóm Kỳ vọng dễ dàng dao động từ 2.98 đến 3.61 trên thang đo Likert 5 mức độ Điều này cho thấy phần lớn các đáp viên khảo sát đều cảm nhận mức độ dễ dàng với các tiêu chí trong nhóm Kỳ vọng dễ dàng.
Độ lệch chuẩn của các khu vực địa lý từ KVDD 1 đến KVDD 4 không có sự khác biệt đáng kể và chủ yếu nằm trong khoảng điểm trên trung bình của thang đo 5 mức độ Điều này được thể hiện qua công thức sau:
Giá trị khoảng cách = (max-min)/n = (5-1)/4 = 1
=> Điều này cho thấy rằng người tham gia khảo sát cảm thấy dễ dàng với Kỳ vọng dễ dàng sử dụng cho việc chuyển đổi học online.
Cụ thể, chúng ta có thể thấy được % mức bình chọn khảo sát được biểu thị qua lần lượt các biểu đồ dưới đây:
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha bằng SPSS
4.6.1 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha của nhóm biến nhân tố Kỳ vọng hiệu quả:
Biến quan tương sát quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến
Hình 32 Bảng phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Kỳ vọng hiệu quả
Sau khi phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, kết quả cho thấy thang đo “Kì vọng hiệu quả” đạt hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể là 0.823, lớn hơn 0.6, và các hệ số tương quan biến tổng của 4 biến quan sát đều trên 0.3, chứng tỏ thang đo có độ tin cậy cao Tuy nhiên, giá trị “Cronbach’s Alpha if Item Deleted” của biến KVHQ4 là 0.839, lớn hơn hệ số Cronbach Alpha tổng thể, do đó biến KVHQ4 sẽ được loại bỏ khỏi thang đo.
Tóm lại, ta giữ lại 3 biến: KVHQ1, KVHQ2, KVHQ3.
4.6.2 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha của nhóm biến nhân tố Kỳ vọng dễ dàng:
Biến quan Hệ số Hệ số Cronbach’s Biến bị sát tương Cronbach’s Alpha loại quan Alpha nếu
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com biến tổng loại bỏ biến
Hình 33 Bảng phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Kỳ vọng dễ dàng
Sau khi phân tích hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Kì vọng dễ dàng”, kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể đạt 0.741, vượt mức 0.6, và hệ số tương quan của 4 biến quan sát đều lớn hơn 0.3, chứng tỏ thang đo có độ tin cậy cao để tiến hành các phân tích tiếp theo Đặc biệt, giá trị “Cronbach’s Alpha if Item Deleted” của biến KVDD2 là 0.780, cho thấy sự ổn định của thang đo.
The Cronbach Alpha coefficient is 0.741, and the "Cronbach’s Alpha if Item Deleted" value for the variable KVDD4 is 0.785, which exceeds the overall Cronbach Alpha of 0.741 in the Reliability Statistics table Therefore, variables KVDD2 and KVDD4 should be excluded from the analysis.
Tóm lại, ta giữ lại 2 biến: KVDD1, KVDD3.
4.6.3 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha của nhóm biến nhân tố Ảnh hưởng xã hội:
Biến quan tương Cronbach’s Biến bị
Alpha nếu sát quan Alpha loại loại bỏ biến tổng biến Ảnh hưởng xã hội
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Hình 34 Bảng phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Ảnh hưởng xã hội
Sau khi phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, thang đo “ảnh hưởng xã hội” đạt giá trị tổng thể 0.682, vượt ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Hệ số tương quan của 4 biến quan sát đều lớn hơn 0.3, khẳng định tính hợp lệ của thang đo Tuy nhiên, biến AHXH4 có giá trị “Cronbach’s Alpha if Item Deleted” là 0.702, lớn hơn hệ số Cronbach Alpha tổng thể, do đó, biến AHXH4 sẽ được loại bỏ khỏi thang đo.
Tóm lại, ta giữ lại 3 biến: AHXH1, AHXH2, AHXH3.
4.6.4 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha của nhóm biến nhân tố Điều kiện thuận lợi:
Biến quan tương Cronbach’s Biến bị
Alpha nếu sát quan Alpha loại loại bỏ biến tổng biến Điều kiện thuận lợi
Hình 35 Bảng phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Điều kiện thuận lợi
Sau khi phân tích hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo, bảng kết quả thống kê cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể của thang đo “điều kiện thuận lợi” đạt giá trị cao, cho thấy độ tin cậy của thang đo này là tốt.
Kết quả phân tích độ tin cậy cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.801, vượt ngưỡng 0.6, cho thấy tính nhất quán cao của thang đo Hệ số tương quan giữa các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, chứng tỏ mối liên hệ chặt chẽ giữa chúng Hơn nữa, các giá trị “Cronbach’s Alpha if Item Deleted” đều nhỏ hơn 0.801, xác nhận rằng các biến của điều kiện thuận lợi đều được chấp nhận trong nghiên cứu này.
Tóm lại, ta giữ lại 4 biến: DKTL1, DKTL2, DKTL3, DKTL4.
4.6.5 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha của nhóm biến nhân tố Ý định sử dụng:
Biến quan tương Cronbach’s Biến bị s Alpha sát quan Alpha loại nếu loại bỏ biến tổng biến Ý định sử dụng
Hình 36 Bảng phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Ý định sử dụng
Sau khi phân tích hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo, kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể cho thang đo “ý định sử dụng” đạt 0.792, vượt mức tối thiểu 0.6 Hệ số tương quan giữa các biến quan sát cũng cho thấy giá trị tích cực, khẳng định tính đáng tin cậy của thang đo.
> 0.3 nên thang đo đủ độ tin cậy để thực hiện các phân tích tiếp theo Riêng giá trị
“Cronbach’s Alpha if Item Deleted” của biến YDSD3 có giá trị = 0.844 lớn hơn Hệ số Cronbach Alpha = 0.792 ở bảng Reliability Statistics nên ta loại biến YDSD3.
Tóm lại, ta giữ lại 2 biến: YDSD1, YDSD2.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
4.7.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập:
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, chúng tôi đã loại bỏ các biến KVHQ4, KVDD2, KVDD4 và AHXH4 Tiếp theo, chúng tôi tiến hành kiểm định giá trị thang đo thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA cho bốn nhóm nhân tố: KVHQ, KVDD, AHXH và DKTL.
Kết quả EFA lần đầu tiên:
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Hình 37 Bảng KMO and Bartlett's Test
Theo hình 37 ta thấy hệ số KMO = 0.811 > 0.5, kiểm định Bartlett là giá trị sig trong bảng = 0.000 < 0.05, vì vậy phân tích nhân tố khám phá là hợp lí.
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Rotation Sums of Squ
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Hình 38 Bảng Total Variance Explaine
Khi phân tích nhân tố, chúng ta nhận thấy rằng 3 nhân tố đầu tiên có trị số Eigenvalue là 1.271, trong khi nhân tố thứ 4 chỉ đạt 0.887 Điều này cho thấy khoảng cách giữa nhân tố 3 và 4 là 1, với nhân tố 3 có Eigenvalue > 1 và nhân tố 4 có Eigenvalue < 1 Do đó, 3 nhân tố này phản ánh tốt nhất đặc tính dữ liệu so với việc thêm các nhân tố còn lại Giá trị phương sai trích đạt 63.331%, cho thấy 3 nhân tố này giải thích được 63.331% sự biến thiên của tất cả các biến quan sát, vượt qua mức tiêu chuẩn 50%.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 5 iterations.
Hình 39 Bảng Ma trận xoay - Rotated Component Matrixa
Dạng biến xấu trong phân tích EFA:
Biến xấu: Tải lên 2 hay nhiều nhóm nhân tố và chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0.3
Là biến quan sát KVDD3.
Trong quá trình thực hiện phân tích EFA lần thứ nhất, chúng tôi đã gặp phải một số vấn đề Để khắc phục, chúng tôi tiến hành chạy lại EFA với 11 biến quan sát trong lần chạy thứ hai và thu được những kết quả đáng chú ý.
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Hình 40 Bảng KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO đạt 0.777, vượt mức 0.5, cho thấy phân tích EFA phù hợp với dữ liệu Ngoài ra, kiểm định Bartlett’s test có mức ý nghĩa 0,000, nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ các biến quan sát có sự tương quan với nhau trong phạm vi tổng thể.
Compo Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Rotation Sums of Squared nent Loadings Loadings
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Tot % of Cumulativ Tot % of Cumulat i Total % of Cumulativ al Variance e % al Variance ve % Variance e %
Extraction Method: Principal Component Analysis.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Hình 41 Bảng Total Variance Explained
Ba nhân tố có chỉ số Eigenvalue là 1,255 được chọn dựa trên tiêu chí Eigenvalue lớn hơn 1, cho thấy chúng tóm tắt thông tin của 11 biến quan sát một cách hiệu quả Tổng phương sai mà ba nhân tố này trích được đạt 64,295%, vượt quá 50%, cho thấy chúng giải thích 64,295% sự biến thiên của tất cả các biến quan sát trong EFA.
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 5 iterations
Hình 42 Bảng Rotated Component Matrixa
Kết quả ma trận xoay cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5, không còn biến xấu nào, và 11 biến quan sát đã được phân thành 3 nhân tố.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Dựa trên mô hình phân tích nhân tố EFA, các biến độc lập trong nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin Zoom được phân tích Thang đo quyết định ý định sử dụng được xác định bởi ba thành phần nhân tố chính.
1 đặt tên là Điều kiện thuận lợi, kí hiệu “DKTL” bao gồm:
Bạn có thể kết hợp sử dụng Zoom cùng các hệ thống khác để học trực DKTL3 tuyến.
Bạn có đủ kiến thức (cách truy cập, cách sử dụng, cách kiểm soát
DKTL2 thông tin, ) để tham gia vào lớp học trực tuyến trên Zoom Luôn có nhân viên hoặc đội ngũ sẵn sàng hỗ trợ khi bạn gặp khó
DKTL4 khăn bất ngờ hoặc các sự cố về hệ thống.
Bạn có đầy đủ điều kiện về nền tảng CNTT (thiết bị di động, máy
DKTL1 tính, mạng Internet, ) để đáp ứng việc tham gia vào lớp học trực tuyến trên Zoom.
- Nhân tố 2 đặt tên là Kì vọng, kí hiệu “KV” bao gồm:
Bạn cảm thấy sử dụng Zoom hữu ích cho việc học trực tuyến của KVHQ1 mình.
Sử dụng Zoom trong học trực tuyến giúp bạn chủ động và tập trung KVHQ2 học tập.
Sử dụng Zoom trong học trực tuyến giúp bạn tăng năng suất hiệu quả KVHQ3 học tập.
Bạn dễ dàng học cách sử dụng Zoom để tham gia vào các lớp học KVDD1 trực tuyến.
- Nhân tố 3 đặt tên là ảnh hưởng xã hội, kí hiệu “AHXH” bao gồm:
Những người có ảnh hưởng đến bạn (bạn bè, đồng nghiệp, anh chị AHXH3 khóa trước, ) nghĩ rằng tôi nên sử dụng Zoom để học trực tuyến
Giảng viên rất sẵn sàng giúp đỡ bạn trong việc sử dụng Zoom để học AHXH2 trực tuyến.
AHXH1 Nhà trường khuyến khích bạn sử dụng Zoom để học trực tuyến.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
4.7.2 Phân tích nhân tố cho các yếu tố phụ thuộc:
Thực hiện phân tích tương tự như phân tích nhân tố khám phá đối với biến độc lập, chúng ta đã đưa các biến phụ thuộc YDSD1 và YDSD2 vào phân tích, và kết quả thu được như sau:
Biến quan Nhân tố sát 1
Hình 43 Bảng Kết quả phân tích EFA cho các biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc cho thấy hai biến quan sát được nhóm thành một nhân tố, với trọng số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn 0,5, cho thấy tính quan trọng của các biến này Hệ số KMO đạt 0.531, vượt qua ngưỡng 0.5, chứng tỏ phân tích EFA phù hợp với dữ liệu Kiểm định Bartlett’s test có mức ý nghĩa 0.000, cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau Giá trị Eigenvalue đạt 1.730, lớn hơn 1, và phương sai trích được là 86.499%, cho thấy nhân tố biến phụ thuộc giải thích được 86.499% biến thiên của dữ liệu nghiên cứu.
Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố (EFA):
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu đạt giá trị hội tụ và phân biệt chấp nhận được, cho thấy phân tích EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Từ 4 nhân tố ban đầu, mô hình chỉ còn lại 3 nhân tố với 11 biến quan sát cho nhân tố độc lập và 2 biến quan sát cho nhân tố phụ thuộc, do đó cần điều chỉnh mô hình nghiên cứu.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh sử dụng ba nhân tố chính từ mô hình đề xuất ban đầu, bao gồm: (1) Điều kiện thuận lợi, (2) Kỳ vọng, và (3) Ảnh hưởng xã hội Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc xác định ý định sử dụng Zom, từ đó giúp hiểu rõ hơn về các yếu tố tác động đến quyết định của người dùng.
Kì vọng ảnh hưởng xã hội
Hình 44 Mô hình hiệu chỉnh
Các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh được trình bày trong bảng dưới:
H1 Điều kiện thuận lợi là nhân tố tác động đến ý định sử dụng Zoom của sinh viên
H2 Kì vọng là nhân tố tác động đến ý định sử dụng Zoom của sinh viên H3 ảnh hưởng xã hội là nhân tố tác động đến ý định sử dụng Zoom
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com của sinh viên
Hình 45 Bảng các giả thuyết mới
Tương quan Pearson
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA, chúng tôi nhận thấy rằng các biến độc lập được phân nhóm thành 4 nhân tố, trong khi các biến phụ thuộc được phân nhóm thành 2 nhân tố Mỗi nhân tố bao gồm các biến quan sát nằm chung trong một cột Do không thể thực hiện phân tích tương quan Pearson với số lượng lớn biến quan sát, chúng tôi đã tiến hành thu gọn tập hợp biến này bằng cách tạo ra các biến đại diện Kết quả phân tích cho thấy sự hội tụ và phân biệt rõ ràng giữa các nhân tố.
Theo bảng tương quan Pearson, các cặp biến độc lập và biến phụ thuộc, cũng như các cặp biến độc lập, đều có giá trị Sig < 0,05, cho thấy chúng có mối quan hệ tương quan tuyến tính với nhau.
Trong nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến độc lập, chúng ta chú ý đến các cặp biến có tỉ lệ sig nhỏ hơn 0.05, cho thấy sự tương quan tuyến tính Tuy nhiên, nếu mối quan hệ quá mạnh, có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến Đặc biệt, nếu cặp nhân tố có hệ số sig nhỏ hơn 0.05 và hệ số Pearson lớn hơn 0.4, cần nghi ngờ về khả năng xảy ra đa cộng tuyến.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố EFA, chúng tôi đã giữ lại 13 biến quan sát và phân chia chúng thành 4 nhóm Tiếp theo, chúng tôi tiến hành đặt biến đại diện cho 4 nhóm này để thực hiện phân tích hồi quy đa biến bằng phần mềm SPSS.
Nhóm KV bao gồm các biến quan sát: KVHQ1, KVHQ2, KVHQ3, KVDD1
Nhóm AHXH bao gồm các biến quan sát: AHXH1, AHXH2, AHXH3
Nhóm DKTL bao gồm các biến quan sát: DKTL1, DKTL2, DKTL3, DKTL4
Nhóm YDSD bao gồm các biến quan sát: YDSD1, YDSD2
4.9.1 Bảng Model Summary đánh giá độ phù hợp của mô hình phân tích hồi quy đa biến
Trong mô hình hồi quy, mức độ giải thích biến phụ thuộc của các biến độc lập được thể hiện qua hai chỉ số chính là R^2 và R^2 hiệu chỉnh R^2 thường không phản ánh chính xác bằng R^2 hiệu chỉnh, và cả hai giá trị này nằm trong khoảng từ 0 đến 1, với giá trị 1 là điều không thể đạt được Mô hình được coi là có ý nghĩa cao khi R^2 hiệu chỉnh tiến gần đến 1, trong khi nếu R^2 hiệu chỉnh tiến về 0, ý nghĩa của mô hình sẽ yếu Để phân loại mức độ ý nghĩa của mô hình, người ta thường sử dụng ngưỡng 0,5 làm tiêu chí phân nhánh.
Hình 47 Bảng Model Summary đánh giá độ phù hợp của mô hình phân tích hồi quy đa biến.
Từ bảng trên ta thấy:
Giá trị R^2 (Adjusted R Square) hiệu chỉnh là 0,259, cho thấy rằng biến độc lập trong mô hình hồi quy ảnh hưởng đến 25,9% sự thay đổi của biến phụ thuộc, trong khi 74,1% còn lại là do các yếu tố bên ngoài và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin – Watson = 2,039 nằm trong khoảng 1,5 đến 2,5 nên không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
4.9.2 Bảng kết quả đầu ra của phân tích ANOVA
Giá trị sig của kiểm định F là một công cụ quan trọng để kiểm tra độ phù hợp của mô hình hồi quy Khi giá trị sig nhỏ hơn 0.05, điều này cho thấy tập dữ liệu tương thích với mô hình hồi quy tuyến tính bội và có thể được áp dụng Thông tin này thường được trình bày trong bảng ANOVA.
Ta thấy giá trị sig của kiểm định F = 0,000 < 0,05 => Mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng.
4.9.3 Bảng Coefficients đánh giá ý nghĩa của hệ số hồi quy của mỗi biến độc lập trong mô hình. Để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy của mỗi biến độc lập, chúng ta sử dụng giá trị sig của kiểm định t trong bảng Coefficients Nếu sig kiểm định t của hệ số hồi quy của 1 biến độc lập nhỏ hơn 0.05 thì biến độc lập đó có tác động đến biến phụ thuộc Nếu sig kiểm định t của biến độc lập lớn hơn 0.05 thì biến độc lập đó không có sự tác động lên biến phụ thuộc, và biến đó không cần loại bỏ để chạy lại hồi quy lần tiếp theo.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Từ bảng trên ta có thể thấy:
Trong bảng kết quả, tất cả các biến độc lập đều có hệ số sig nhỏ hơn 0,05, cho thấy chúng đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chúng ta sử dụng Hệ số phóng đại phương sai (VIF) Nếu VIF của một biến độc lập lớn hơn 2, điều này cho thấy biến đó đang gặp phải đa cộng tuyến, dẫn đến việc nó không có giá trị giải thích cho biến phụ thuộc Tuy nhiên, từ kết quả của bảng Coefficients, không có giá trị VIF nào vượt quá 2, chứng tỏ rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Các hệ số hồi quy đều lớn hơn 0 nên các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy đều tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc.
4.9.4 Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn.
Biểu đồ tần số hiển thị một đường cong phân phối chuẩn có hình dạng chuông, phản ánh đúng đặc điểm của phân phối chuẩn Giá trị trung bình (Mean) gần bằng 0 với giá trị cụ thể là 2.45E - 16, trong khi độ lệch chuẩn gần bằng 0.993.
Phân phối phần dư gần như tuân theo phân phối chuẩn, cho thấy rằng giả thiết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Ngoài biểu đồ Histogram, biểu đồ P-P Plot cũng giúp nhận diện sự vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa Nếu các chấm tròn trên đồ thị P-P Plot tập trung thành một đường chéo, điều này cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm Cụ thể, sự tập trung của các điểm phân vị trong phân phối phần dư theo đường chéo chứng tỏ rằng giả định phân phối chuẩn được giữ vững Để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính, biểu đồ Scatter Plot được sử dụng, cho phép xác định xem dữ liệu có vi phạm giả định tuyến tính hay không thông qua mối quan hệ giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
4.9.5 Kiểm định liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với biến độc lập
Dựa vào đồ thị, phần dư chuẩn hóa phân bổ ngẫu nhiên xung quanh đường tung độ bằng 0 và tạo thành hình dạng đường thẳng, cho thấy không có sự vi phạm trong giả định quan hệ tuyến tính.
4.9.6 Kết quả của quá trình phân tích hồi quy đa biến
Trong bảng Coefficients, có hai loại giá trị hồi quy chính là B (chưa chuẩn hóa) và Beta (đã chuẩn hóa) Mỗi hệ số hồi quy này đóng vai trò quan trọng khác nhau trong phương trình hồi quy thông qua các hàm quản trị.
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa là một trong những hệ số phổ biến được sử dụng để xây dựng phương trình hồi quy Tuy nhiên, nó không cho phép xác định thứ tự tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc do sự không đồng nhất về đơn vị của các biến độc lập, hoặc trong trường hợp các đơn vị đồng nhất, độ lệch chuẩn của các biến lại khác nhau Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa được biểu diễn dưới dạng cụ thể.
Từ cột chứa giá trị B trong bảng Coefficients, ta có phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa:
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Khi biến KV tăng lên 1 đơn vị, trong khi các biến khác không thay đổi, thì biến YDSD tăng lên 0,151 đơn vị Tương tự, khi biến AHXH tăng lên 1 đơn vị, biến YDSD sẽ tăng lên 0,396 đơn vị Cuối cùng, khi biến DKTL tăng lên 1 đơn vị, biến YDSD cũng tăng lên 0,236 đơn vị trong điều kiện các biến còn lại không thay đổi.
Beta - Hệ số hồi quy chuẩn hóa
Tương tự, ta có phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa:
Nghiên cứu cho thấy rằng ý định sử dụng hệ thống thông tin ZOOM trong học trực tuyến của sinh viên tại các trường đại học ở Hà Nội chịu ảnh hưởng bởi ba yếu tố chính: kỳ vọng (chiếm 0,131), ảnh hưởng xã hội (chiếm 0,333) và điều kiện thuận lợi (chiếm 0,211) Sự kết hợp của các yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sinh viên tham gia vào các khóa học trực tuyến.
