TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI KHOA TIẾNG ANH ---&--- ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CHỦ ĐỀ: NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA XU HƯỚNG #LEARNONTIKTOK ĐẾN VIỆC HỌC TIẾNG ANH CỦA SINH VIÊN NĂM THỨ H
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Tổng quan đề tài nghiên cứu
Mỗi quốc gia đều có nhiều ngôn ngữ địa phương, với hơn 200 quốc gia và vùng lãnh thổ trên toàn thế giới, có tới 7099 ngôn ngữ khác nhau Do đó, việc học ngoại ngữ không chỉ là mối quan tâm của sinh viên Việt Nam mà còn là nhu cầu thiết yếu của sinh viên toàn cầu trong bối cảnh hội nhập và toàn cầu hóa hiện nay.
Theo nghiên cứu, 60% sinh viên có hứng thú học ngoại ngữ, trong khi 40% còn lại gặp khó khăn trong việc tiếp thu Sự quan tâm này không chỉ diễn ra trong nước mà còn trên toàn cầu, cho thấy học ngoại ngữ đang trở thành xu hướng phát triển mạnh mẽ trong cộng đồng sinh viên Với sự tiến bộ của cuộc sống hiện đại, nhu cầu học các ngôn ngữ như tiếng Hàn, tiếng Trung, tiếng Pháp và đặc biệt là tiếng Anh - ngôn ngữ giao tiếp quốc tế, ngày càng gia tăng.
Hình thức học Tiếng Anh qua mạng xã hội TikTok đang trở nên phổ biến và đa dạng Theo Ibib M Alvarez và Marialexa Olivera - Smith (2013), mặc dù mạng xã hội không phải là môi trường học tập chính thức, nhưng nó có khả năng cải thiện việc học của sinh viên đại học Thực tế cho thấy, các nhóm học tập trên mạng xã hội có thể thúc đẩy việc trao đổi kiến thức và ý tưởng, đồng thời cho phép sự chuyển đổi linh hoạt giữa vai trò giáo viên và sinh viên.
Khi chia sẻ mục tiêu học tập chung, giáo viên đóng vai trò quan trọng trong việc tìm kiếm các phương pháp thay thế nhằm thúc đẩy sự hợp tác giữa sinh viên Điều này không chỉ giúp tự điều chỉnh việc học mà còn khuyến khích đổi mới trong đánh giá Để nâng cao hiệu quả sử dụng mạng xã hội trong giáo dục, cần có các chính sách cụ thể cùng với hệ thống đào tạo và hỗ trợ kỹ thuật cho cả giáo viên và sinh viên, đặc biệt là trên nền tảng TikTok.
Theo báo cáo của We Are Social và Hootsuite vào tháng 1/2021, có tới 72 triệu người Việt Nam sử dụng mạng xã hội, chiếm 73,7% tổng dân số Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để đánh giá tầm ảnh hưởng của TikTok tại Việt Nam.
Trung bình người Việt sử dụng mạng xã hội 6 giờ 47 phút mỗi ngày, chỉ thấp hơn
Thời gian sử dụng mạng xã hội trung bình của người dùng Việt Nam hiện là 7 phút, so với mức trung bình toàn cầu là 6 giờ 54 phút TikTok đang có sự tăng trưởng mạnh mẽ tại Việt Nam, trở thành một trong những nền tảng mạng xã hội phổ biến nhất trong những năm gần đây Theo thống kê từ Statistic, số lượng người dùng TikTok tại Việt Nam đã tăng từ 1,04 triệu người vào năm 2017 lên dự kiến 17,42 triệu người vào năm 2025, cho thấy tốc độ phát triển ấn tượng của ứng dụng này trong khu vực Đông Nam Á.
TikTok đã chứng tỏ sự phổ biến mạnh mẽ tại Việt Nam trong những năm gần đây, trở thành một trong những ứng dụng có tốc độ tăng trưởng người dùng nhanh nhất ở khu vực Đông Nam Á.
Theo thống kê từ Statistic năm 2021, số lượng người dùng mạng xã hội tại Việt Nam trong năm 2017 là khoảng 1,04 triệu người, và dự kiến sẽ tăng lên 17,42 triệu người vào năm 2025.
Với 41% người dùng trong độ tuổi từ 16 đến 24, TikTok đã khẳng định vị thế kết nối thế hệ trẻ toàn cầu (Globalwebindex, 2019) Theo phân tích của Bloomberg năm 2018, đến cuối năm 2019, 32% dân số thế giới thuộc thế hệ Z (sinh từ 1995 đến 2012), đang nắm giữ sức mua trị giá 44 tỷ USD Do đó, các thương hiệu cần triển khai các chiến dịch marketing qua TikTok để tiếp cận hiệu quả nhóm người tiêu dùng này.
Người Việt Nam, đặc biệt là thế hệ trẻ và Gen Z, đang sử dụng TikTok như một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày Ứng dụng này đã có ảnh hưởng sâu rộng đến nhiều khía cạnh của đời sống, từ nghệ thuật, hài kịch đến thiết kế, làm đẹp và nấu ăn TikTok không chỉ dừng lại ở việc giải trí mà còn mở rộng ra nhiều nội dung đa dạng, thu hút sự quan tâm của người dùng.
TikTok đang hợp tác với nhiều tổ chức giáo dục để chuyển hướng nội dung trên nền tảng này sang các video giáo dục và thực tiễn, điều này không quá bất ngờ khi mạng xã hội này đã từng thực hiện chiến dịch #EduTok tại Ấn Độ, thu hút 126.5 tỷ lượt xem cho các video liên quan đến giáo dục, động lực và sức khỏe Gen Z đang có nhu cầu cao về nội dung giáo dục, từ video phản ứng hóa học đến lớp học vẽ và mẹo nấu ăn Để người dùng dễ dàng tiếp cận các video giáo dục, TikTok đã tối ưu hóa việc sử dụng các hashtag như #LearnOnTikTok (8/2020), #ONhaOnThi (6,7/2021 tại Việt Nam) và #EduTok (Ấn Độ).
TikTok đang thu hút sự chú ý mạnh mẽ từ thế hệ Z nhờ vào việc chú trọng vào các nội dung độc đáo và ấn tượng Theo các số liệu thống kê, thế hệ này không chỉ yêu thích các nội dung giải trí mà còn có xu hướng ưa chuộng những nội dung giáo dục.
Hashtag #LearnOnTikTok đã đạt 40,3 tỷ lượt xem, cho thấy sự gia tăng phổ biến của micro-learning - phương pháp học trực tuyến theo từng bước nhỏ, kết hợp với mô hình e-learning truyền thống.
2.1.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới
2.1.1.1 Nghiên cứu “The Wave of Change in The Methods of Education Brought by Social Media: A Case Study of TikTok’s Potential for Educational Content Creators” của tác giả ABDALLAH TAHA khoa Khoa học Văn hóa và Xã hội Paris Lodron Đại học Salzburg Khoa Kỹ thuật CNTT và Thiết kế Đại học Aalborg ở Copenhagen
Nghiên cứu được thực hiện thông qua phỏng vấn những người có ảnh hưởng trên TikTok và một chuyên gia EdTech đã trả lời ba câu hỏi nghiên cứu Đặc biệt, câu hỏi đầu tiên tìm hiểu về sự hài lòng chính khi chia sẻ nội dung giáo dục trên TikTok Kết quả cho thấy sự hài lòng của người sáng tạo phụ thuộc vào cách họ chia sẻ video giáo dục, điều này đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy họ tiếp tục hoạt động trên nền tảng Tác giả đã xác định được bốn khía cạnh của sự hài lòng mang tính nhận thức liên quan đến vấn đề này.
Cơ sở lý luận về vấn đề nghiên cứu
2.2.1 Một số khái niệm liên quan đến vấn đề nghiên cứu
2.2.1.1 Khái niệm “mạng xã hội”
Mạng xã hội là một khái niệm đã được nhiều nhà nghiên cứu định nghĩa từ nhiều góc độ khác nhau, tuy nhiên, vẫn chưa có một định nghĩa chính thức và thống nhất nào cho nó.
Nghiên cứu của Nguyễn Thị Bắc về hành vi sử dụng mạng xã hội của sinh viên trường Đại học Hải Dương đã định nghĩa mạng xã hội là một website mở, cho phép người dùng tự tạo nội dung để kết nối và tương tác với nhau thông qua các tính năng đặc trưng của nền tảng này.
Nguyễn Lan Nguyên (2020) định nghĩa mạng xã hội là dịch vụ kết nối các thực thể truyền thông trên internet, tạo thành những nhóm bạn nhỏ hơn thông qua sự liên kết tự nguyện, không bị giới hạn bởi thời gian và không gian.
Boyd và Ellison định nghĩa mạng xã hội là các dịch vụ trực tuyến cho phép người dùng tạo hồ sơ công khai hoặc bán công khai, kết nối với những người khác và khám phá danh sách kết nối của họ Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng hồ sơ cá nhân và phát triển mạng lưới quan hệ xã hội.
Dựa trên các định nghĩa của Nguyễn Thị Bắc, Nguyễn Lan Nguyên và Boyd & Ellison, có thể rút ra những đặc điểm chung nhất về mạng xã hội:
- Nền tảng trực tuyến: Mạng xã hội hoạt động dựa trên internet, cho phép người dùng truy cập và sử dụng mọi lúc mọi nơi
Mạng xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối và tương tác giữa các cá nhân, giúp xây dựng và duy trì các mối quan hệ thông qua việc chia sẻ thông tin, hình ảnh, và video Người dùng có thể tương tác với nhau thông qua các hoạt động như bình luận, chia sẻ và thích nội dung, tạo nên một cộng đồng gắn bó hơn.
Người dùng có quyền tự do tạo và chia sẻ nội dung cá nhân như thông tin, hình ảnh và video, điều này góp phần tạo nên sự đa dạng và phong phú cho mạng xã hội.
Mạng xã hội là nền tảng trực tuyến cho phép người dùng tạo nội dung, kết nối và tương tác với nhau, đồng thời xây dựng và duy trì các mối quan hệ trong một mạng lưới không bị giới hạn bởi thời gian và không gian.
TikTok là nền tảng video ngắn, nơi người dùng toàn cầu chia sẻ nội dung vui vẻ và tích cực Sứ mệnh của TikTok là truyền cảm hứng sáng tạo và mang lại niềm vui cho người xem.
Từ đây ta có thể rút ra được những đặc điểm về TikTok như:
- Video ngắn: TikTok tập trung vào các video ngắn, thu hút người dùng với nội dung súc tích, dễ tiếp thu
- Nội dung đa dạng: TikTok cung cấp đa dạng nội dung thuộc nhiều lĩnh vực như giải trí, âm nhạc, giáo dục, hài hước,
- Tính tương tác cao: TikTok cho phép người dùng tương tác với nhau bằng cách bình luận, chia sẻ, thích video và tham gia các thử thách
- Tính cá nhân hóa: TikTok sử dụng thuật toán đề xuất để giới thiệu nội dung phù hợp với sở thích của từng người dùng
- Tính lan truyền: Các video trên TikTok có thể lan truyền nhanh chóng và rộng rãi nhờ tính giải trí và sáng tạo
TikTok, được ra mắt lần đầu vào tháng 9 năm 2016 với tên gọi Douyin tại Trung Quốc, đã nhanh chóng trở thành hiện tượng tại đất nước tỷ dân này Đến tháng 8 năm 2017, ứng dụng đã thu hút hàng triệu người dùng, khẳng định vị thế của mình trên thị trường mạng xã hội.
Vào năm 2018, công ty mẹ của TikTok đã mua lại ứng dụng Musical.ly, cho phép người dùng tạo và chia sẻ video hát nhép dài từ 15 đến 30 giây Sau khi hợp nhất hai ứng dụng, TikTok ra đời như phiên bản toàn cầu của Douyin, kết nối mọi người trên khắp thế giới.
2.2.1.3 Khái niệm về “xu hướng #LearnOnTikTok”
Xu hướng #LearnOnTikTok đã trở thành một hiện tượng nổi bật trên ứng dụng TikTok, thu hút đông đảo người dùng tham gia và chia sẻ kiến thức về nhiều lĩnh vực, từ tiếng Anh đến khoa học, đời sống và nấu ăn.
Doanh nhân Lê Đăng Khoa cho biết lý do thành lập kênh TikTok và tham gia chiến dịch #LearnOnTikTok là vì TikTok là nền tảng video ngắn, phục vụ như một "thư viện" kiến thức, nơi lưu trữ các video hữu ích giúp giới trẻ dễ dàng tiếp cận và có thể xem lại nhiều lần.
Khi một cộng đồng hình thành, nó sẽ tạo ra những chuẩn mực và giá trị riêng Việc duy trì cộng đồng các nhà sáng tạo nội dung giáo dục không chỉ nâng cao tiêu chuẩn sáng tạo trong việc truyền tải kiến thức mà còn cung cấp nguồn cảm hứng liên tục, giúp mỗi thành viên học tập và rèn luyện bản thân tốt hơn.
Xu hướng #LearnOnTikTok đang hình thành một môi trường học tập mới mẻ và thú vị cho giới trẻ, mang lại hiệu quả cao trong việc tiếp thu kiến thức Một số đặc điểm nổi bật của xu hướng này bao gồm tính sáng tạo, khả năng tương tác và sự dễ dàng tiếp cận thông tin.
- Nội dung đa dạng: #LearnOnTikTok cung cấp kiến thức về nhiều lĩnh vực, đáp ứng nhu cầu học tập phong phú của người dùng
Tính tương tác cao của nền tảng cho phép người dùng dễ dàng bình luận, chia sẻ và đặt câu hỏi về các video, từ đó tạo ra một môi trường học tập năng động và thú vị.
- Cộng đồng học tập: #LearnOnTikTok kết nối những người yêu thích học tập, tạo động lực và hỗ trợ lẫn nhau
- Học tập mọi lúc mọi nơi: Với format video ngắn, người dùng có thể học tập mọi lúc mọi nơi, linh hoạt và tiện lợi
Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
2.3.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Dựa trên các kết quả từ phần cơ sở lý luận, nhóm chúng tôi đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc học tiếng Anh của sinh viên năm hai Khoa Tiếng Anh, Trường Đại học Thương mại thông qua xu hướng #LearnOnTikTok.
Hình 2.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
- Biến phụ thuộc là “Việc học tiếng Anh của sinh viên năm thứ hai Khoa Tiếng Anh, trường Đại học Thương mại ”
#LearnOnTikTok Đặc điểm cá nhân
Giả thuyết 1: Đặc điểm cá nhân có ảnh hưởng tích cực đến việc học tiếng Anh của sinh viên năm thứ hai Khoa Tiếng Anh tại trường Đại học Thương mại, thông qua xu hướng #LearnOnTikTok.
Sự thuận tiện có ảnh hưởng tích cực đến việc học tiếng Anh của sinh viên năm thứ hai Khoa Tiếng Anh tại trường Đại học Thương mại, thể hiện qua xu hướng học tập của họ Sinh viên thường ưu tiên những phương pháp học tập dễ dàng tiếp cận và phù hợp với lịch trình của mình, giúp tối ưu hóa hiệu quả học tập Việc sử dụng công nghệ và tài liệu học trực tuyến cũng góp phần nâng cao sự thuận tiện, tạo điều kiện thuận lợi cho sinh viên trong quá trình học ngoại ngữ.
Nội dung học tập có tác động tích cực đến việc học tiếng Anh của sinh viên năm thứ hai Khoa Tiếng Anh, trường Đại học Thương mại, thông qua xu hướng hiện tại Các yếu tố nội dung như tài liệu giảng dạy, phương pháp học tập và môi trường học tập đều góp phần nâng cao hiệu quả học tiếng Anh Sự kết hợp giữa lý thuyết và thực hành trong nội dung học còn giúp sinh viên phát triển kỹ năng ngôn ngữ một cách toàn diện.
Giả thuyết 4 cho rằng thời gian có ảnh hưởng tích cực đến việc học tiếng Anh của sinh viên năm thứ hai tại Khoa Tiếng Anh, trường Đại học Thương mại, điều này được thể hiện qua các xu hướng học tập hiện tại.
Giả thuyết 5 (H5) cho rằng quy chuẩn chủ quan có ảnh hưởng tích cực đến việc học tiếng Anh của sinh viên năm thứ hai Khoa Tiếng Anh tại trường Đại học Thương mại, thông qua xu hướng #LearnOnTikTok.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phương pháp tiếp cận nghiên cứu
Phương pháp tiếp cận nghiên cứu định lượng tập trung vào việc sử dụng các phương pháp nghiên cứu có cấu trúc chặt chẽ, nhằm thúc đẩy khả năng lặp lại và cho phép thực hiện các quan sát có thể định lượng Phương pháp này chú trọng đến kết quả, các biến độc lập, và phân tích thống kê hành vi cũng như ý nghĩa của chúng.
Phương pháp chọn mẫu, thu thập và xử lý số liệu
Phương pháp chọn mẫu phi xác suất - thuận tiện được sử dụng trong nghiên cứu này do tính dễ tiếp cận và khả năng thu thập thông tin nhanh chóng Nghiên cứu tập trung vào việc khảo sát ảnh hưởng của xu hướng #LearnOnTikTok đến việc học Tiếng Anh của sinh viên năm thứ hai tại Khoa Tiếng Anh, Trường Đại Học Thương Mại.
3.2.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
- Phương pháp thu thập dữ liệu:
Thu thập dữ liệu thứ cấp là quá trình tìm kiếm và tổng hợp các thông tin đã có sẵn từ internet, giáo trình, báo cáo và các tạp chí nghiên cứu khoa học của các tác giả trước đó Mục tiêu của việc này là phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến xu hướng #LearnOnTikTok trong việc học Tiếng Anh.
+ Thu thập dữ liệu sơ cấp: là thu thập những dữ liệu chưa có sẵn, được thu thập lần đầu do chính người thực hiện nghiên cứu
Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua bảng câu hỏi khảo sát nhằm thu thập dữ liệu Bảng khảo sát này được thiết kế trên Google Form và được chia sẻ bởi các thành viên đến các nhóm, trang học tập của các khoa thuộc Trường Đại học Thương mại trên các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Zalo và Instagram.
3.2.2.1 Xây dựng thang đo chính thức
Từ mô hình đề xuất và giải thuyết nghiên cứu, nhóm tác giả xây dựng thang đo chính thức gồm 25 biến quan sát, 6 thành phần:
STT Biến quan sát Mã hoá Đặc điểm cá nhân
1 Tôi có thói quen lướt xu hướng #LearnOnTikTok hàng ngày DD1
2 Tôi cảm thấy xu hướng này rất phù hợp với bản thân DD2
3 Tôi có khả năng tiếp thu kiến thức từ những video trên xu hướng đó DD3
4 Tôi thích xu hướng #LearnOnTikTok DD4
5 Tôi có thể xem video ở trên mọi thiết bị TT1
6 Tôi có thể xem video ở bất cứ đâu TT2
7 Thuật toán của nền tảng TikTok giúp tôi dễ dàng tiếp cận các video trên xu hướng đó TT3
8 Tôi có thể tìm kiếm các video phù hợp thông qua hashtag
9 Xu hướng #LearnOnTikTok giúp tôi trao đổi kiến thức với hàng triệu người dùng một cách nhanh chóng TT5
10 Nội dung các video của xu hướng phù hợp với nhu cầu học tập tiếng
11 Nội dung các video đa dạng và phong phú ND2
12 Nội dung các video dễ hiểu, ngắn gọn và súc tích ND3
13 Thông tin được truyền tải trong các video chính xác và có độ tin cậy cao ND4
14 Nội dung video được chia nhỏ làm nhiều phần giúp tôi dễ dàng theo dõi và tiếp thu ND5
15 Thời lượng video ngắn, dễ ghi nhớ TG1
16 Thời gian học qua các video trên xu hướng đó phù hợp với thời gian biểu của tôi TG2
17 Tôi có thể xem các video trên xu hướng bất cứ khi nào có thời gian rảnh TG3
18 Tôi biết đến xu hướng #LearnOnTikTok nhờ sự chia sẻ của bạn bè QC1
19 Tôi học tiếng Anh thông qua video của những người sáng tạo nội dung có sức ảnh hưởng QC2
20 Tôi biết đến xu hướng này thông qua thuật toán của TikTok QC3
21 Những người quen của tôi đều tham gia vào xu hướng này QC4
22 Tôi thấy hứng thú qua lời giới thiệu từ các hội thảo về tiếng Anh QC5
Việc học tiếng Anh qua xu hướng #LearnOnTikTok
23 Tôi sẽ tiếp tục theo dõi xu hướng #LearnOnTikTok để trau dồi khả năng tiếng Anh PT1
24 Tôi sẽ chia sẻ cho bạn bè và những người xung quanh về xu hướng này PT2
25 Trong tương lai, tôi sẽ tham gia vào sáng tạo nội dung về xu hướng đó PT3
Bảng 3.1 Thang đo chính thức và mã hoá tên các biến quan sát
- Thiết kế bảng câu hỏi:
Phần 1: Thông tin của cá nhân của khách hàng được điều tra.
Phần 2: Bảng hỏi được thiết kế căn cứ vào khung nghiên cứu của đề tài Để đo lường các biến quan sát trong Bảng khảo sát, đề tài sử dụng thang đo Likert 5 mức độ Dạng thang đo quãng Likert là thang đo thứ tự và đo lường mức độ đánh giá của đối tượng điều tra; nghĩa là 5 điểm biến thiên từ mức độ đánh giá Rất ít đến Rất nhiều Thang đo 5 điểm là thang đo phổ biến để đo lường thái độ, hành vi và có độ tin cậy tương đương thang đo 7 hay 9 điểm.
Theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (1998), kích thước mẫu tối thiểu cho phương pháp xác định kích thước mẫu dựa trên phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là gấp 5 lần tổng số biến quan sát hoặc tổng số câu hỏi khảo sát.
Kích thước mẫu nghiên cứu được tính bằng cách nhân số biến quan sát với 5, cụ thể là 25 x 5 = 125 Để đảm bảo tính đại diện cho nghiên cứu, nhóm tác giả quyết định khảo sát với kích thước mẫu là 135 Hình thức khảo sát sẽ được thực hiện qua biểu mẫu Google.
3.2.3 Phương pháp xử lý số liệu
Số liệu thu thập được nhập và xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 theo tiến trình như sau:
Input data by encoding attributes such as Name, Type, Width, Decimal, and Value Utilize the Frequency command to identify any erroneous data, then review and adjust as necessary for accuracy.
3.2.3.2 Nghiên cứu mô tả dữ liệu
Phương pháp thống kê tần số được áp dụng để đếm số lần xuất hiện của các quan sát trong biến quan sát Kỹ thuật này thường được sử dụng trong nghiên cứu nhằm thống kê các yếu tố nhân khẩu học như độ tuổi, thu nhập và nơi cư trú hiện tại.
Phương pháp thống kê mô tả được áp dụng để phân tích dữ liệu từ đối tượng trả lời phiếu khảo sát, thông qua các chỉ số như trị số trung bình (Mean), giá trị tối thiểu và tối đa (Min – Max), cùng với giá trị khoảng cách.
3.2.3.3 Kiểm định độ tin cậy của thang đo Độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach Alpha:
Hệ số Cronbach Alpha là công cụ quan trọng để xác định mức độ đồng nhất của các biến quan sát trong việc đo lường một khái niệm cụ thể Nó giúp loại bỏ các biến không phù hợp, đảm bảo rằng chỉ những biến có liên quan và chính xác được giữ lại trong nghiên cứu.
+ < 0,6: Thang đo nhân tố là không phù hợp (trong môi trường nghiên cứu đối tượng khảo sát không có cảm nhận về nhân tố được đề cập)
+ 0,6 – 0,7: Chấp nhận được trong trường hợp khái niệm đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu
+ ≥ 0,95: Chấp nhận được nhưng không tốt, nên xem xét các biến quan sát có hiện tượng “trùng biến”
(Nguồn: Nunnally, 1978, Peterson, 1994; trích bởi Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Hệ số tương quan biến tổng thể hiện mức độ liên kết giữa một biến quan sát trong nhân tố và các biến khác Nó được tính bằng cách đo lường tương quan của biến được xem xét với các biến còn lại trong tập dữ liệu.
Biến tổng còn lại của thang đo là 28, cho thấy mức độ đóng góp của một biến quan sát cụ thể vào giá trị khái niệm của nhân tố.
+ Hệ số tương quan biến – tổng > 0,3: chấp nhận biến
+ Hệ số tương quan biến – tổng < 0,3: loại biến
(Nguồn: Nunnally & cộng sự 1994, trích bởi Nguyễn Đình Thọ, 2013)
3.2.3.4 Kiểm định giá trị của thang đo
Kiểm định giá trị thang đo là quá trình đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của các khái niệm, cũng như mối quan hệ giữa chúng, thông qua phân tích EFA (Nguyễn Đình Thọ).
2013) Phân tích nhân tố khám phá EFA dùng để rút gọn một tập biến quan sát thành một tập các nhân tố nhỏ có ý nghĩa hơn.
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là một chỉ số quan trọng trong phân tích nhân tố EFA, được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của việc thực hiện phân tích này Theo nghiên cứu của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, hệ số KMO giúp xác định tính khả thi của dữ liệu cho việc phân tích nhân tố.
(2008), hệ số KMO được áp dụng như sau:
+ 0,5 ≤ KMO ≤ 1: đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố
+ KMO < 0,5: phân tích nhân tố không thích hợp với dữ liệu
Phép xoay Varimax và hệ số tải nhân tố là những chỉ số quan trọng trong việc phân tích mối quan hệ giữa các biến và các nhân tố Các hệ số tải nhân tố thể hiện mức độ tương quan đơn giữa các biến và nhân tố, giúp đánh giá giá trị hội tụ và phân biệt của thang đo một cách hiệu quả.
Xử lý và phân tích dữ liệu
3.3.1 Kết quả thống kê mô tả
Dựa trên kích thước mẫu đã xác định là 125, để đảm bảo độ tin cậy và tính đại diện cho nghiên cứu, 139 bảng câu hỏi đã được phát ra.
Trong quá trình phân tích, có 10 mẫu không hợp lệ, chiếm 7,19%, do trả lời sai yêu cầu hoặc thiếu thông tin Trong khi đó, 129 mẫu hợp lệ, chiếm 92,81%, đã được sử dụng để làm dữ liệu phân tích.
3.3.1.2 Thống kê mô tả biến quan sát
Bài nghiên cứu áp dụng phương pháp thống kê tần số để phân tích các thông tin như giới tính, lớp hành chính và tần suất theo dõi xu hướng #LearnOnTikTok trong vòng một tuần.
Cụ thể được trình bày như sau:
Thông tin Nội dung Số lượng %
Bảng 3.2 Thống kê về giới tính
Trong 129 mẫu khảo sát có 69,77% là Nữ (tương đương với 90 sinh viên) và 30,23% là Nam (tương đương với 39 sinh viên).
Biểu đồ 3.1 Tỷ lệ thống kê về giới tính
Thông tin Nội dung Số lượng %
Bảng 3.3 Thống kê về lớp hành chính
Trong khảo sát, lớp K58N1 có tỷ lệ sinh viên tham gia cao nhất, chiếm 27,9% với 36 sinh viên, trong khi lớp K58N5 có tỷ lệ thấp nhất, chỉ đạt 14,74% tương đương 19 sinh viên Các lớp K58N2, K58N3 và K58N4 lần lượt có tỷ lệ tham gia là 20,16%; 18,16% và 18,6%.
Biểu đồ 3.2 Tỷ lệ thống kê về lớp hành chính
• Tần suất theo dõi xu hướng trong một tuần
Thông tin Nội dung Số lượng %
Tần suất theo dõi trong 1 tuần
Bảng 3.4 Thống kê về tần suất theo dõi xu hướng
Tỷ lệ tần suất sinh viên theo dõi xu hướng #LearnOnTikTok trong một tuần cao nhất trung bình dưới 1 tiếng với 44,19% (tương đương 57 sinh viên), tiếp theo là từ 1 -
Trong một tuần, 33,33% sinh viên (tương đương 43 sinh viên) dành 2 tiếng cho việc học, trong khi 11,63% (15 sinh viên) sử dụng từ 2 đến 3 tiếng Số lượng sinh viên dành thời gian trên 3 tiếng một tuần là thấp nhất, chỉ chiếm 10,58% (14 sinh viên).
Biểu đồ 3.3 Tần suất theo dõi xu hướng trong một tuần
- Giới tính: Qua kết quả khảo sát, số sinh viên được chia làm 2 nhóm nam và nữ
Số lượng nữ chiếm tỷ lệ cao hơn rõ rệt 69,77%, cao hơn nam tới 39,54%, điều này có
Phần lớn sinh viên trong khoa Tiếng Anh là nữ, điều này giải thích cho việc họ có xu hướng sử dụng mạng xã hội nhiều hơn Sự quan tâm của sinh viên nữ đối với xu hướng #LearnOnTikTok cũng cao hơn so với sinh viên nam.
Trong nghiên cứu về lớp hành chính, lớp K58N1 chiếm tỷ lệ cao nhất với 27,9% sinh viên tham gia, cho thấy sự tập trung của nhóm nghiên cứu Các lớp còn lại từ K58N2 đến K58N5 được phân chia khá đồng đều với tỷ lệ lần lượt là 20,16%, 18,6%, 18,6% và 14,74% Điều này chứng tỏ rằng mẫu nghiên cứu có độ bao phủ rộng, đại diện cho tất cả các lớp sinh viên năm hai khoa Tiếng Anh tại trường Đại học Thương mại.
Kết quả khảo sát về tần suất theo dõi trong 1 tuần cho thấy có hai nhóm sinh viên rõ rệt Nhóm đầu tiên, chiếm 77,52%, theo dõi dưới 2 tiếng, trong đó 44,19% theo dõi dưới 1 tiếng và 33,33% từ 1 đến 2 tiếng Nhóm này có thể là những sinh viên bận rộn, ưu tiên nội dung quan trọng và chọn TikTok vì tính nhanh gọn Nhóm thứ hai, chiếm 22,21%, theo dõi từ 2 đến 3 tiếng (11,63%) và trên 3 tiếng (10,58%) Nhóm này có nhiều thời gian rảnh hơn và có sở thích theo dõi nội dung chuyên sâu hoặc giải trí, có thể vì mục đích công việc.
3.3.2 Đánh giá độ tin cậy của thang đo Đánh giá độ tin cậy của thang đo nhằm loại bỏ các biến không phù hợp, tránh gây nhiễu trong quá trình phân tích Hệ số Cronbach's Alpha và Hệ số tương quan biến
- tổng theo như trình bày trong phần Phương pháp xử lý số liệu.
Các biến đo lường đáp ứng đầy đủ các điều kiện sẽ được giữ lại để tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) Ngược lại, những biến không thỏa mãn một trong các điều kiện sẽ bị loại bỏ khỏi mô hình nghiên cứu.
Biến quan sát Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến này
34 Đặc điểm cá nhân (DD): Cronbach’s Alpha = 0.887
Sự thuận tiện (TT): Cronbach's Alpha = 0.888
Nội dung (ND): Cronbach’s Alpha = 0.814
Thời gian (TG): Cronbach's Alpha = 0.839
Quy chuẩn chủ quan (QC): Cronbach's Alpha = 0.787
Việc học tiếng Anh qua xu hướng #LearnOnTikTok của sinh viên năm thứ hai Khoa Tiếng Anh, trường Đại học Thương mại (PT): Cronbach's Alpha =
Bảng 3.5 Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo
Kết quả kiểm tra độ tin cậy cho thấy 22 biến quan sát từ 5 thang đo sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA, và các biến này sẽ giữ nguyên theo mô hình ban đầu.
3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Kiểm định giá trị thang đo hay phân tích nhân tố là quá trình kiểm tra giá trị hội tụ và phân biệt của các khái niệm, cũng như mối quan hệ giữa chúng, thông qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá.
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) trong EFA là chỉ số được dùng để xem sét sự thích hợp của phân tích nhân tố.
Hệ số KMO đạt 0.841, vượt mức 0.5, cho thấy phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Mức ý nghĩa Sig trong kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0.05, bác bỏ giả thuyết rằng mô hình nhân tố không phù hợp, khẳng định rằng dữ liệu thu thập hoàn toàn thích hợp cho phân tích nhân tố.
Hình 3.1 KMO and Bartlett's Test
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy có 5 nhân tố chính, với tổng phương sai trích đạt 68,651%, vượt mức 50% Điều này cho thấy các nhân tố trong nghiên cứu giải thích được 68,651% sự biến thiên của dữ liệu.
- Phép xoay Varimax thể hiện giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của từng khái niệm nghiên cứu.
Để thang đo đạt giá trị hội tụ, hệ số tải nhân tố giữa các biến trong cùng một khái niệm phải lớn hơn 0.5, trong khi để đạt giá trị phân biệt, chênh lệch hệ số tải nhân tố giữa các biến tối thiểu phải là 0.3 Kết quả phân tích cho thấy các hệ số nghiên cứu đều thỏa mãn điều kiện của phân tích nhân tố, do đó các nhân tố độc lập được giữ nguyên mà không bị thay đổi.
