CÁC yếu tố ẢNH HƯỞNG đến sự PHÁT TRIỂN kỹ NĂNG mềm của SINH VIÊN TRƯỜNG đại học KINH tế tài CHÍNH TP HCM

TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Hiện nay, trình độ học vấn và các bằng cấp không còn là yếu tố quyết định duy nhất để đánh giá năng lực cá nhân Tuy nhiên, nhiều sinh viên vẫn chỉ tập trung vào kiến thức và kỹ năng từ chương trình học mà quên đi một yếu tố quan trọng khác, đó là kinh nghiệm làm việc.

KNM là yếu tố quan trọng trong quy trình tuyển dụng của doanh nghiệp, ảnh hưởng trực tiếp đến sự phát triển và thành công nghề nghiệp của sinh viên trong tương lai Nhiều nhà tuyển dụng hiện nay đánh giá cao những kỹ năng liên quan đến tính cách, coi đây là một trong những yêu cầu thiết yếu trong tuyển dụng.

Khoảng 80% nhà quản lý và nhà tuyển dụng phàn nàn về việc nhân viên trẻ không đáp ứng được yêu cầu công việc, mặc dù họ có bằng cấp tốt Theo nghiên cứu của Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO) năm 2013, năng suất lao động của người Việt Nam chỉ đạt 20% so với Singapore, 20% so với Malaysia và 40% so với Thái Lan Đặc biệt, kỹ năng mềm (KNM) là nhóm kỹ năng mà người lao động Việt Nam thiếu hụt nhiều nhất Vì vậy, việc nghiên cứu và phát triển KNM cho sinh viên trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết.

Phát triển kỹ năng mềm cho sinh viên trong các trường cao đẳng và đại học là cần thiết để nâng cao kỹ năng sống và chất lượng đào tạo, đồng thời đáp ứng nhu cầu thị trường lao động Đề tài "Các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển kỹ năng mềm của sinh viên Trường ĐH Kinh tế - Tài chính TP.HCM" được chọn nhằm tìm hiểu các yếu tố tác động đến sự phát triển kỹ năng mềm của sinh viên và đề xuất các giải pháp cải thiện hiệu quả.

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển kỹ năng mềm của sinh viên là cần thiết để đề xuất giải pháp cải thiện và nâng cao kỹ năng này cho sinh viên tại trường Đại học Kinh tế - Tài chính TP.HCM.

• Nghiên cứu cơ sở lí luận về KNM, phát triển KNM cho SV.

• Khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển KNM cho SV trường ĐH Kinh tế - Tài chính TP.HCM

• Đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến việc phát triển KNM cho SV.

• Đề xuất, đưa ra các giải pháp cải thiện, phát triển, nâng cao KNM cho SV.

1.2.3 Câu hỏi mục tiêu o Có những lý thuyết nào nói về sự phát triển KNM cho SV? o Có những yếu tố nào ảnh hưởng đến việc rèn luyện, phát triển KNM của SV? o Các yếu tố đó ảnh hưởng ở mức độ nào và ảnh hưởng như thế nào đến việc phát triển KNM cho SV? o Có những giải pháp nào trong việc cải thiện, nâng cao kĩ năng mềm cho SV?

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1.3.1 Phương pháp nghiên cứu định tính

Việc áp dụng các phương pháp phân tích, tổng hợp, hệ thống hoá và khái quát hoá các tài liệu lý thuyết liên quan là cần thiết để xây dựng một cơ sở lý luận vững chắc về phát triển kỹ năng mềm cho sinh viên.

1.3.2 Phương pháp nghiên định lượng

Thực hiện thông qua việc khảo sát sinh viên UEF thông qua bảng câu hỏi chi tiết Cách thức lấy mẫu là chọn mẫu thuận tiện, phi xác suất.

Dữ liệu thu thập sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 22 và Microsoft Excel Để kiểm định thang đo, nhóm nghiên cứu sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA Tiếp theo, mô hình lý thuyết sẽ được kiểm định thông qua phương pháp phân tích hồi quy, nhằm xác định cường độ tác động của các yếu tố đến sự phát triển kỹ năng mềm của sinh viên UEF.

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu: Sự phát triển KNM của SV.

1.4.2 Đối tượng khảo sát: SV trường ĐH Kinh tế - Tài chính TP.HCM. 1.4.3 Phạm vi nghiên cứu

1.4.3.1 Không gian: trường ĐH Kinh tế - Tài chính TP.HCM.

1.4.3.3 Nội dung: Các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển KNM của SV trường ĐH Kinh tế - Tài chính TP.HCM trong việc nâng cao kỹ năng nghề nghiệp.

Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Để phát triển kỹ năng mềm cho sinh viên, cần xác định cơ sở thực tiễn thông qua việc nghiên cứu và khảo sát thực trạng Phân tích nguyên nhân của thực trạng này sẽ là nền tảng vững chắc để đề xuất các biện pháp hiệu quả nhằm nâng cao kỹ năng mềm cho sinh viên.

▪ Xác định được những yếu tố ảnh hưởng tới phát triển KNM cho SV.

Để nâng cao chất lượng đào tạo tại trường Đại học Kinh tế - Tài chính TP.HCM, cần đề xuất một số biện pháp phát triển kỹ năng mềm cho sinh viên Những biện pháp này sẽ giúp sinh viên cải thiện khả năng giao tiếp, làm việc nhóm và giải quyết vấn đề, từ đó đáp ứng tốt hơn yêu cầu của thị trường lao động hiện nay Việc tích cực tổ chức các hoạt động ngoại khóa, hội thảo và chương trình thực tập cũng sẽ góp phần quan trọng trong việc trang bị cho sinh viên những kỹ năng cần thiết.

BỐ CỤC ĐỀ TÀI

Bố cục bài báo cáo gồm 5 chương:

Chương 1: Tổng quan về nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lí luận

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Đề xuất giải pháp

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

KHÁI NIỆM KNM

Theo từ điển tiếng Anh Collins, "KNM" được định nghĩa là những phẩm chất cần thiết cho nhiều loại công việc, không chỉ dựa vào kiến thức chuyên môn Những phẩm chất này bao gồm ý thức chung, khả năng giao tiếp và thương lượng với người khác, cùng với thái độ linh hoạt và tích cực.

Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), Kỹ năng sống (KNM) là khả năng hành động tích cực và thích ứng, giúp cá nhân ứng phó hiệu quả với các nhu cầu và thách thức trong cuộc sống hàng ngày.

Theo tác giả Forland, Jeremy, "KNM" (Kỹ năng Nền tảng Mềm) là thuật ngữ xã hội mô tả những kỹ năng liên quan đến giao tiếp ngôn ngữ, khả năng hòa nhập xã hội, thái độ và hành vi ứng xử hiệu quả trong tương tác giữa con người Điều này có nghĩa là KNM bao gồm các kỹ năng giúp con người hòa mình, sống chung và tương tác với cá nhân, nhóm, tổ chức và cộng đồng.

Theo Radhika Ch KNM, kỹ năng mềm (KNM) được hiểu là khả năng giao tiếp hiệu quả giữa các cá nhân, cùng với những kỹ năng ứng xử cần thiết để áp dụng kiến thức và kỹ năng chuyên môn trong môi trường làm việc.

Nhà nghiên cứu N.J Pattrick định nghĩa "Kỹ năng mềm (KNM) là khả năng và cách chúng ta tiếp cận, phản ứng với môi trường xung quanh mà không phụ thuộc vào trình độ chuyên môn hay kiến thức KNM không phải là yếu tố bẩm sinh hay kiến thức lý thuyết, mà là khả năng thích nghi với môi trường và con người, nhằm tạo ra sự tương tác hiệu quả trong cả cuộc sống cá nhân lẫn công việc."

Theo tác giả Alex K., kỹ năng mềm (KNM) là những kỹ năng quan trọng giúp con người áp dụng hiệu quả kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm thực tiễn, từ đó thúc đẩy sự nghiệp phát triển hơn nữa.

LÝ THUYẾT VỀ PHÁT TRIỂN KNM CHO SV

Tự lực trong cuộc sống, học tập và làm việc hiệu quả là khả năng làm chủ bản thân, ứng xử phù hợp với người khác và xã hội, cũng như phản ứng tích cực trước các tình huống trong cuộc sống KNM giúp mỗi cá nhân phát triển kỹ năng sống cần thiết để thành công trong mọi lĩnh vực.

LÝ THUYẾT VỀ PHÁT TRIỂN KNM CHO SV

2.2.1 Lý thuyết phát triển kỹ năng nghề nghiệp

Bộ Giáo Dục Hoa Kỳ đã phát triển khung lý thuyết về kỹ năng nghề nghiệp, bao gồm 9 kỹ năng chủ chốt được phân loại thành ba nhóm: Kiến thức thực hành, Các mối quan hệ hiệu quả và Kỹ năng tại nơi làm việc.

Bảng 2.1 Tóm tắt khung lý thuyết phát triển kỹ năng nghề nghiệp

Kiến thức thực hành Kỹ năng tư duy phản biện

Kỹ năng áp dụng những kiến thực đã học trong trường lớp.

Xây dựng mối quan hệ hiệu quả là một kỹ năng quan trọng, bao gồm khả năng cộng tác trong nhóm cũng như làm việc độc lập Kỹ năng tương tác giúp cải thiện sự kết nối và hiểu biết giữa các thành viên, từ đó nâng cao hiệu suất làm việc chung.

Những phẩm chất cá nhân bao gồm trách nhiệm, kỷ luật bản thân, linh hoạt, liêm chính và chủ động.

Kỹ năng tại nơi làm việc Kỹ năng sử dụng công nghệ

Kỹ năng tư duy hệ thống

Kỹ năng xử lý thông tin

Kỹ năng quản lý nguồn lực

Nguồn: PCRN: Employability Skills (ed.gov)

2.2.2 Lý thuyết về phát triển những nhóm kỹ năng chính cho công việc

Bộ Giáo dục Đào tạo Úc đã giới thiệu khung phát triển kỹ năng nhằm hỗ trợ các nhà giáo dục trong việc tạo ra các sản phẩm đào tạo phù hợp với nhu cầu của người học Khung lý thuyết này tập trung vào việc phát triển các nhóm kỹ năng chính cho công việc và thể hiện các mối liên kết quan trọng.

Hình 2.1 Khung phát triển các kỹ năng

(Nguồn: Core Skills for Work Developmental Framework - Department of Education,

Skills and Employment, Australian Government (dese.gov.au) )

2.2.3 Lý thuyết phát triển KNM gắn với nhu cầu thị trường sử dụng lao động

Th.s Trần Thị Ngân đã phát triển một khung lý thuyết kết hợp giữa khung lý thuyết phát triển kỹ năng công việc của Bộ Giáo dục Đào tạo Úc và khung lý thuyết về 8 nhóm kỹ năng liên quan đến việc làm của Tổ chức CommonWealth, Úc.

Hình 2.2 Khung lý thuyết phát triển KNM gắn với nhu cầu thị trường sử dụng lao động

Khung lý thuyết thể hiện mối liên hệ chặt chẽ giữa việc phát triển kỹ năng cho sinh viên và nhu cầu của nhà tuyển dụng, làm nền tảng cho việc xây dựng chương trình đào tạo phù hợp với thị trường lao động Từ mối quan hệ này, khung 8 nhóm kỹ năng đã được thiết lập, giúp các cơ sở giáo dục định hình năng lực cho người học Theo thời gian, các nhóm kỹ năng này có thể điều chỉnh để đáp ứng nhu cầu thay đổi của thị trường, dựa trên nền tảng lý thuyết Th.s Trần Thị Ngân nhấn mạnh rằng khung lý thuyết về phát triển kỹ năng này không chỉ hiệu quả trong đào tạo mà còn phù hợp với thực tế của doanh nghiệp tại Việt Nam.

CÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.3.1 Mô hình nghiên cứu của Th.s Trần Thị Ngân

Theo Th.s Trần Thị Ngân, quá trình đào tạo kỹ năng mềm (KNM) chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố quan trọng, bao gồm nhà trường, đội ngũ giáo viên và cán bộ quản lý, quy mô đào tạo, cơ sở vật chất và trang thiết bị, cùng với chương trình, mục tiêu và nội dung giảng dạy KNM.

Hình 2.3 Mô hình nghiên cứu của Th.s Trần Thị Ngân

(Nguồn: https://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/62399)

2.3.2 Mô hình nghiên cứu của GS.TS Huỳnh Văn Sơn

Trong bài báo “Một số yếu tố ảnh hưởng đến thực trạng rèn luyện kĩ năng mềm cho SV các trường ĐH tại Tp.HCM”, tác giả Huỳnh Văn Sơn chỉ ra bốn yếu tố có ảnh hưởng vừa phải đến sự phát triển kĩ năng mềm (KNM) của sinh viên Các yếu tố này bao gồm tính tự giác của sinh viên, vai trò của giảng viên tại trường đại học, nội dung chương trình đào tạo, và các hoạt động của Đoàn, Hội Bên cạnh đó, người hướng dẫn thực tập và các tổ chức huấn luyện ngoài trường cũng đóng góp vào quá trình rèn luyện KNM cho sinh viên.

S ự ph át tr iể n K N M c ủa S V

Giảng viên ở trường đại học

Người hướng dẫn thực tập

Tính tự giác của SV

Các tổ chức huấn luyện ngoài trường.

Hình 2.4 Mô hình nghiên cứu của GS.TS Huỳnh Văn Sơn

Một số yếu tố ảnh hưởng đến việc rèn luyện kỹ năng mềm cho sinh viên các trường đại học tại thành phố Hồ Chí Minh bao gồm môi trường học tập, sự hỗ trợ từ giảng viên, và nhu cầu của thị trường lao động Việc phát triển kỹ năng mềm không chỉ giúp sinh viên nâng cao khả năng giao tiếp và làm việc nhóm, mà còn tăng cường tính linh hoạt và sáng tạo trong công việc Các trường đại học cần chú trọng hơn đến việc tích hợp các chương trình đào tạo kỹ năng mềm vào curriculum để đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của nhà tuyển dụng.

2.3.3 Mô hình nghiên cứu của tác giả Keerthana Ravindran

Trong bài tạp chí nghiên cứu khoa học “Factors Affecting Acquisition of Soft Skills and the Level of Soft Skills Among University Undergraduates”, tác giả Keerthana Ravindran đã chỉ ra rằng việc đạt được các kỹ năng mềm (KNM) ở sinh viên đại học chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố Những yếu tố này bao gồm việc quan sát và học hỏi từ những người khác, chương trình đào tạo giảng dạy của trường, các trải nghiệm từ các hoạt động bên ngoài, cũng như quan niệm và ý thức rèn luyện của sinh viên.

(Nguồn: Conference Proceedings II.pdf (rjt.ac.lk))

Hình 2.5 Mô hình nghiên cứu của tác giả Keerthana Ravindran

2.3.4 Mô hình nghiên cứu của tác giả Trần Ngọc Hân

Theo nghiên cứu của Trần Ngọc Hân, có ba yếu tố chính ảnh hưởng đến việc phát triển kỹ năng mềm cho sinh viên Đại học Sài Gòn: cơ chế đào tạo của nhà trường, môi trường giáo dục tại trường và nhận thức, ý thức của sinh viên Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng và sự tự tin của sinh viên trong môi trường học tập và làm việc.

Hình 2.6 Mô hình nghiên cứu của tác giả Trần Ngọc Hân

(Nguồn: Phát Triển kỹ năng mềm cho Sinh Viên đại học)

2.3.5 Tóm tắt các mô hình nghiên cứu trước đây

Bảng 2.2 Tóm tắt các mô hình nghiên cứu trước đây

Trần Thị Huỳnh Trần Ngọc Keerthana Tác giả / Các yếu tố Ngân Văn Sơn Hân Ravindran

Nhận thức của SV về tầm quan x x trọng của KNM

Chương trình đào tạo của nhà x x x x trường Đội ngũ giảng viên x x

Các hoạt động Đoàn, Hội x

Người hướng dẫn thực tập x

Các trung tâm đào tạo KNM x ngoài trường

Cơ sở vật chất, trang thiết bị x

Quan sát học hỏi từ người khác x

Trải nghiệm từ các hoại động x bên ngoài

Cơ chế đào tạo của nhà trường x

Môi trường giáo dục của nhà x trường

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT

2.4.1 Các giả thuyết nghiên cứu

Từ những mô hình nghiên cứu trước đây, có thể thấy có 7 yếu tố chính ảnh hưởng tới việc phát triển KNM của SV đó là:

2.4.1.1 Nhận thức của SV về tầm quan trọng của KNM

Nhận thức của sinh viên về tầm quan trọng của kỹ năng mềm (KNM) là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự phát triển KNM của họ Khi sinh viên hiểu rõ giá trị của KNM trong học tập, cuộc sống và công việc tương lai, họ sẽ chủ động tìm hiểu và tham gia vào các chương trình, hội thảo về KNM Việc tham gia các lớp giáo dục KNM giúp sinh viên có cơ hội trao đổi với các chuyên gia và tìm ra phương pháp rèn luyện phù hợp Mặc dù có nhiều tổ chức và cá nhân có thể ảnh hưởng đến KNM của sinh viên, nhưng chính sinh viên mới là nhân tố quyết định trong quá trình phát triển kỹ năng của bản thân.

Sinh viên cần nỗ lực thực hành và rèn luyện kỹ năng để đạt được kết quả mong muốn Việc rèn luyện kỹ năng mềm không chỉ mở ra nhiều cơ hội mà còn cải thiện chất lượng cuộc sống Để nâng cao kỹ năng mềm cho sinh viên, điều quan trọng là giúp họ nhận thức rõ tầm quan trọng của những kỹ năng này trong cuộc sống và sự nghiệp.

2.4.1.2 Chương trình đào tạo của nhà trường

Chương trình đào tạo là nội dung thiết yếu trong quá trình phát triển kỹ năng nghề nghiệp (KNM) và đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá chất lượng đào tạo tại các cơ sở giáo dục Để đạt được mục tiêu đào tạo, chương trình cần được thiết kế phù hợp với các tiêu chuẩn chung đã được cơ quan quản lý phê duyệt, đồng thời trường học cũng cần xây dựng các nội dung rèn luyện kỹ năng nghề nghiệp một cách hiệu quả.

Sinh viên (SV) tham gia vào các hoạt động đa dạng như thảo luận, tham quan thực tế và nói chuyện theo chủ đề, giúp tạo nên bản sắc riêng cho từng trường học Qua các chương trình đào tạo chính thống và ngoại khóa, SV có cơ hội nâng cao những kỹ năng cần thiết cho sự nghiệp của mình.

2.4.1.3 Giảng viên ở trường Đại học Đội ngũ giảng viên đóng vai trò quyết định trong việc đảm bảo nâng cao chất lượng đào tạo của các đơn vị nhà trường Giảng viên giảng dạy KNM là người truyền thụ kiến thức, thiết kế và tổ chức các hoạt động của người học, hướng nghiệp và khơi nguồn cảm hứng, hứng thú trong quá trình học tập của SV Giảng viên còn có vai trò hết sức quan trọng trong việc phát triển kích thích khả năng sáng tạo của SV, giúp SV hình thành những kỹ năng nghề nghiệp ngay từ khi còn ngồi trên ghế nhà trường.

Vai trò của giáo viên dạy Kỹ năng sống (KNM) rất quan trọng, vì họ không chỉ dạy các kỹ năng mà còn hình thành nhân cách, đạo đức và thái độ cho học sinh Giáo viên trang bị kiến thức cần thiết và hướng dẫn học sinh phát triển kỹ năng sống, giúp họ trở thành những người có trách nhiệm và tự tin trong cuộc sống.

12 nghề nghiệp và phẩm chất thiết yếu giúp sinh viên tự tin khi tốt nghiệp, đáp ứng nhu cầu thị trường lao động Điều này cũng khẳng định vị thế và chất lượng đào tạo của nhà trường trong bối cảnh hiện nay, là yếu tố quan trọng để tồn tại và phát triển.

2.4.1.4 Các hoạt động Đoàn, Hội Đây là những tổ chức rất thiết thân với mỗi SV Thông qua các hoạt động Đoàn, Hội, SV có cơ hội được rèn luyện, được cống hiến và được trưởng thành Các hoạt động tình nguyện, các hoạt động công tác xã hội hay việc giáo dục lí luận chính trị của Đoàn, Hội sẽ là môi trường thực tiễn để SV học hỏi lẫn nhau, chia sẻ, hợp tác lẫn nhau Trên giảng đường thầy cô giúp SV có kiến thức chuyên ngành, hoạt động Đoàn, Hội chính là nơi để

SV trải nghiệm thực tế, được cống hiến sức trẻ, được sẻ chia cùng cộng đồng.

Trong quá trình nuôi dạy con cái, cha mẹ không chỉ truyền đạt những giá trị đạo đức mà còn hướng dẫn trẻ cách ứng xử với người khác và xử lý các tình huống trong cuộc sống Những kỹ năng mềm (KNM) này là rất cần thiết, giúp sinh viên phát triển và rèn luyện thông qua các hoạt động hàng ngày trong gia đình.

Trong môi trường đại học, bạn bè đóng vai trò quan trọng trong đời sống và học tập của sinh viên, đặc biệt là với những người sống xa gia đình Sự ảnh hưởng của bạn bè không chỉ đối với sinh viên nói chung mà còn tác động mạnh mẽ đến khả năng học tập của từng sinh viên.

2.4.1.6 Người hướng dẫn thực tập

Đối với sinh viên, thực tập và thực tế là yêu cầu thiết yếu Trong thời gian thực tập, sinh viên sẽ được chỉ định một người hướng dẫn, người này sẽ đồng hành và hỗ trợ sinh viên tại các cơ sở thực tập Đây là cơ hội quý giá để sinh viên học hỏi kinh nghiệm, kiến thức và thực tiễn từ người hướng dẫn.

2.4.1.7 Các trung tâm đào tạo KNM ngoài trường

Nhiều tổ chức đào tạo kỹ năng mềm (KNM) đã được thành lập, chủ yếu tại các thành phố lớn như Hà Nội và TP Hồ Chí Minh, tạo điều kiện thuận lợi cho sinh viên tiếp cận Chất lượng đào tạo của các tổ chức này khá cao, cho phép học viên có nhiều thời gian thực hành kỹ năng và tích lũy kinh nghiệm quý báu.

2.4.1.8 Tính tự giác của SV

Rèn luyện kỹ năng mềm thông qua ý thức tự giác giúp duy trì hành vi tích cực và tạo thói quen mới trong suy nghĩ, hành động và giao tiếp Điều này không chỉ nâng cao bản thân mà còn hướng tới thành công lâu dài, miễn nhiễm với những tác nhân tiêu cực.

Thời gian giảng dạy kỹ năng mềm (KNM) tại các trường đại học có hạn, chỉ đủ để sinh viên nhận thức được tầm quan trọng và phương pháp rèn luyện các kỹ năng này Tuy nhiên, để hoàn thiện một KNM, sinh viên cần trải qua quá trình áp dụng và luyện tập liên tục trong các tình huống thực tế Do đó, việc tạo ra môi trường học tập cho phép sinh viên thường xuyên rèn luyện và phát triển KNM là vô cùng quan trọng, giúp họ có nhiều cơ hội thực hành và củng cố các kỹ năng đã học trên lớp.

2.4.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Hình 2.7 Mô hình nghiên cứu đề xuất

(Nguồn: tác giả nghiên cứu lý thuyết và đề xuất)

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Xác định đề tài Mục tiêu nghiên Cơ sở lý thuyết Đề xuất mô hình nghiên cứu cứu nghiên cứu

Xây dựng thang đo cho thảo luận nhóm và nghiên cứu định lượng bao gồm hai giai đoạn: đo chính thức với mẫu lớn (N = 130) và đo thử nghiệm với mẫu nhỏ (n = 3) Để đảm bảo độ tin cậy của thang đo, tiến hành phân tích nhân tố và kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach's Alpha Phân tích khám phá (EFA) cũng được thực hiện để xác định cấu trúc của thang đo trước khi áp dụng hồi quy.

Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu

(Nguồn: tác giả nghiên cứu lý thuyết và đề xuất)

THIẾT KẾ THANG ĐO

3.2.1 Thang đo Nhận thức của SV về tầm quan trọng của KNM

Thang đo "Nhận thức của sinh viên về tầm quan trọng của kỹ năng mềm" được xây dựng dựa trên thang đo của Nguyễn Bá Huân và Bùi Thị Ngọc Thoa, bao gồm 04 biến quan sát được mã hóa từ TQT 1 đến TQT 4.

Bảng 3.1 Thang đo Nhận thức của SV về tầm quan trọng của KNM

Ký hiệu Biến quan sát Nguồn

Kỹ năng TQT1 KNM là một yếu tố thiết yếu đối với sinh viên, giúp nâng cao khả năng giao tiếp và làm việc hiệu quả Đồng thời, TQT2 KNM đóng vai trò quan trọng trong việc bổ trợ cho các kỹ năng cứng của sinh viên Nguyễn Bá Huân, tạo nền tảng vững chắc cho việc học tập và phát triển nghề nghiệp.

TQT4 KNM là kỹ năng thiết yếu trong cuộc sống Bùi Thị Ngọc Thoa

(Nguồn: tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh)

3.2.2 Thang đo Tính tự giác

Thang đo “Tính tự giác” dựa trên thang đo của Nguyễn Kim Hoa gồm 05 biến quan sát được mã hóa từ TG 1 đến TG5.

Bảng 3.2 Thang đo Tính tự giác

TG1 Tôi phân vân về mức độ cần thiết để học và rèn Nguyễn Kim Hoa luyện KNM.

TG2 Tính tự giác và tích cực ảnh hưởng đến tôi trong Nguyễn Kim Hoa việc rèn luyện KNM.

TG3 Thời gian quyết định đến việc học và rèn luyện Nguyễn Kim Hoa

TG4 Tôi không biết lựa chọn KNM phù hợp với chuyên Nguyễn Kim Hoa ngành học của mình.

TG5 Tôi chủ động trong việc tìm hiểu về các cơ sở đào Nguyễn Kim Hoa tạo KNM.

Thang đo “Nhà trường” dựa trên thang đo của Trương Thanh Mai gồm 05 biến quan sát được mã hóa từ NT1 đến NT5.

Bảng 3.3 Thang đo Nhà trường

NT1 Nhà trường thường xuyên tổ chức các hoạt động thực Trương Thanh Mai tế để rèn luyện KNM.

NT2 Sự đa dạng về lĩnh vực và chuyên môn của các câu Trương Thanh Mai lạc bộ ở trường.

NT4 Cơ sở vật chất trường học hỗ trợ cho các kĩ năng cần Trương Thanh Mai thiết.

NT5 Những buổi tọa đàm, workshop, talkshow nâng cao Trương Thanh Mai

3.2.4 Thang đo Chương trình đào tạo của nhà trường

Thang đo “Chương trình đào tạo của nhà trường” dựa trên thang đo của Phạm Thế Châu gồm 04 biến quan sát được mã hóa từ CTĐT1 đến CTĐT4.

Bảng 3.4 Thang đo Chương trình đào tạo của nhà trường

CTĐT1 CTĐT cung cấp cho SVcác kĩ năng cần thiết Phạm Thế Châu

CTĐT2 CTĐT có nhiều môn học áp dụng KNM Phạm Thế Châu

Chương trình đào tạo được thiết kế và điều chỉnh phù hợp, giúp sinh viên Phạm Thế Châu rèn luyện các kỹ năng cần thiết để đáp ứng nhu cầu của xã hội Bên cạnh đó, chương trình cũng chú trọng vào việc đào tạo nhiều môn kỹ năng mềm, tạo điều kiện cho sinh viên phát triển toàn diện.

3.2.5 Thang đo Đội ngũ giảng viên

Thang đo “Đội ngũ giảng viên” dựa trên thang đo của Trần Ngọc Hân và Huỳnh Văn Sơn gồm 04 biến quan sát được mã hóa từ GV1 đến GV4.

Bảng 3.5 Thang đo Đội ngũ giảng viên

Giảng viên Trần Ngọc Hân thiết kế và tổ chức các hoạt động nhằm cung cấp kiến thức và rèn luyện kỹ năng mềm cho sinh viên Đồng thời, giảng viên Huỳnh Văn Sơn thường xuyên khuyến khích sinh viên thảo luận và làm bài tập nhóm để nâng cao khả năng hợp tác và giao tiếp.

GV3 Trần Ngọc Hân thường xuyên chia sẻ kinh nghiệm rèn luyện các kỹ năng cần thiết cho sinh viên GV4 Huỳnh Văn Sơn hỗ trợ sinh viên phát triển kỹ năng trình bày thông qua các hoạt động thuyết trình nhóm và cá nhân.

Thang đo “Gia đình, bạn bè” dựa trên thang đo của Trần Ngọc Hân và Huỳnh Văn Sơn gồm 05 biến quan sát được mã hóa từ GĐBB1 đến GĐBB5.

Bảng 3.6 Thang đo Gia đình, bạn bè

Gia đình GĐBB1 cung cấp kiến thức về kỹ năng sống và giao tiếp xã hội, giúp sinh viên (SV) phát triển và rèn luyện các kỹ năng mềm (KNM) Đồng thời, Huỳnh Văn Sơn thực hành những kỹ năng này trong cuộc sống hàng ngày, tạo điều kiện cho SV áp dụng và cải thiện khả năng giao tiếp và tương tác xã hội.

Bạn bè không chỉ là những người lắng nghe mà còn chia sẻ những thông tin và kinh nghiệm quý giá trong cuộc sống Từ mối quan hệ này, chúng ta có thể học hỏi nhiều kỹ năng khác nhau, góp phần nâng cao hiệu quả trong học tập, cuộc sống và công việc.

3.2.7 Thang đo Các hoạt động Đoàn, Hội

Thang đo “Các hoạt động Đoàn, Hội” dựa trên thang đo của Trần Ngọc Hân và

Huỳnh Văn Sơn gồm 04 biến quan sát được mã hóa từ ĐH1 đến ĐH4.

Bảng 3.7 Thang đo Các hoạt động Đoàn, Hội

Ký hiệu Biến quan sát Nguồn ĐH1 Các hoạt động do Đoàn, Hội tổ chức là sân chơi để Trần Ngọc Hân

Tham gia các hoạt động Đoàn, Hội giúp sinh viên phát huy kỹ năng vốn có và rèn luyện, tích lũy kinh nghiệm Ngoài ra, sinh viên còn có cơ hội phát triển những kỹ năng mới và giao lưu, kết bạn, học hỏi từ những sinh viên khác.

3.2.8 Thang đo Người hướng dẫn thực tập

18 Thang đo “Người hướng dẫn thực tập” dựa trên thang đo của Huỳnh Văn Sơn gồm 04 biến quan sát được mã hóa từ NHD1 đến NHD4.

Bảng 3.8 Thang đo Người hướng dẫn thực tập

NHD1 Người hướng dẫn thực tập có ảnh hưởng lớn đến quá Huỳnh Văn Sơn trình thực tập của sinh viên.

NHD2 SV tự hoàn thiện kỹ năng thông qua sự hướng dẫn Huỳnh Văn Sơn của người hướng dẫn thực tập.

NHD3 SV có thể học hỏi những kinh nghiệm từ người Huỳnh Văn Sơn hướng dẫn, bao gồm cả kiến thức và trải nghiệm thực tế.

NHD4 Người hướng dẫn thực tập luôn chia sẻ những kinh Huỳnh Văn Sơn nghiệm, kỹ năng cần thiết cho sinh viên.

3.2.9 Thang đo Các trung tâm đào tạo KNM ngoài trường

Thang đo “Các trung tâm đào tạo KNM ngoài trường” dựa trên thang đo của Huỳnh Văn Sơn gồm 04 biến quan sát được mã hóa từ TTKN1 đến TTKN4.

Bảng 3.9 Thang đo Các trung tâm đào tạo KNM ngoài trường

TTKN1 Hiện nay ở Tp.HCM có nhiều trung tâm đào tạo Huỳnh Văn Sơn

KNM cung cấp cho sinh viên Huỳnh Văn Sơn nhiều lớp học đa dạng, giúp phát triển các kỹ năng cần thiết Chương trình đào tạo tại đây được thiết kế chất lượng, đảm bảo đáp ứng nhu cầu học tập của sinh viên Đội ngũ giáo viên giàu kinh nghiệm và chuyên môn cao là một trong những yếu tố quan trọng giúp sinh viên đạt được thành công trong quá trình học tập.

3.2.10 Thang đo Sự phát triển KNM của SV

Bùi Thị Ngọc Thoa gồm 05 biến quan sát được mã hóa từ PT1 đến PT5.

Bảng 3.10 Thang đo Sự phát triển KNM của SV

PT1 KNM của SV đc phát triển khi nhận thức đc tầm quan Bùi Thị Ngọc Thoa trọng của KNM trong học tập và công việc.

PT2 SV phát triển thêm nhiều kỹ năng mới trong môi Bùi Thị Ngọc Thoa trường đại học.

PT3 KNM của SV được nâng cao khi học tập và tham gia Bùi Thị Ngọc Thoa các hoạt động tại trường.

PT4 KNM của SV được nâng cao trong môi trường thực Huỳnh Văn Sơn tiễn đòi hỏi kỹ năng xử lý.

PT5 SV phát triển đa dạng các kĩ năng qua việc học tại Huỳnh Văn Sơn các trung tâm KNM ngoài trường.

CỠ MẪU VÀ PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

Cơ mẫu là số lượng người được lựa chọn để thực hiện khảo sát trong một nghiên cứu tổng thể Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra tầm quan trọng của kích thước mẫu trong việc đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.

Theo nghiên cứu của Hair và các cộng sự (1998), kích thước mẫu tối thiểu cho nghiên cứu nên gấp 5 lần tổng số biến quan sát Cụ thể, với nghiên cứu sử dụng phân tích nhân tố, cỡ mẫu được tính theo công thức N = 5 x M, trong đó M là số lượng biến quan sát Áp dụng công thức này, nếu M là 10 x 4 + 3, thì kích thước mẫu tối thiểu cần thiết sẽ là 215.

Theo Tabachnick và Fidell (1996) cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là N

= 50 + 8 x M , lưu ý m là số lượng nhân tố độc lập Nếu tính theo công thức này ta có 50 + 8 x 9 = 122 mẫu.

Theo Burn và Bush (1995), khi tiến hành chọn mẫu, cần xem xét ba yếu tố chính: tổng số thay đổi cần quan sát, độ chính xác mong muốn của kết quả, và mức độ tin cậy cho phép trong các ước lượng tổng thể Để xác định quy mô mẫu, có một công thức cụ thể được áp dụng.

− p: là ước lượng tính tỷ lệ % của tổng thể;

− e: là sai số cho phép (+-3%, +-4%,+-5%);

− Z: là giá trị phân phối tương ứng với độ tin cậy lựa chọn (nếu độ tin cậy 95% thì giá trị

Tỷ lệ p và q thường được ước tính là 50%/50%, đây là khả năng lớn nhất có thể xảy ra trong tổng thể Để đạt được độ tin cậy 95%, cỡ mẫu cần phải đạt một mức nhất định.

Do hạn chế về thời gian và điều kiện khảo sát, nhóm nghiên cứu đã quyết định sử dụng công thức N = 50 + 8 x 9 để xác định cỡ mẫu Kích thước mẫu lớn hơn sẽ giúp tăng tính đại diện cho tổng thể Do đó, đề tài được thực hiện với kích thước mẫu tối thiểu là 130, và nhóm nghiên cứu đã tiến hành khảo sát 130 đối tượng.

SV UEF bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện (phi xác suất).

PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ DỮ LIỆU

Sau khi hoàn tất việc kiểm tra, mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu từ tập dữ liệu thu thập được, chúng tôi sẽ tiến hành xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS 22, áp dụng một số phương pháp phân tích để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả.

3.4.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo

Hệ số Cronbach’s Alpha là một chỉ số thống kê quan trọng dùng để đánh giá mức độ liên kết giữa các mục hỏi trong thang đo Nó giúp xác định tính nhất quán nội bộ của các câu hỏi, từ đó đảm bảo độ tin cậy của thang đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc).

Hệ số Cronbach's Alpha là một chỉ số quan trọng để đánh giá độ tin cậy của phép đo, dựa trên phương sai của từng item và mối tương quan giữa điểm của từng biến với tổng điểm của các biến còn lại Theo nghiên cứu của Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2007), hệ số này được tính toán theo một công thức cụ thể nhằm đảm bảo tính chính xác trong các nghiên cứu.

Theo các nhà nghiên cứu như Nunnally (1978), Peterson (1994) và Slater (1995) dẫn theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số alpha từ 0.6 trở lên được coi là có thể sử dụng, đặc biệt khi khái niệm nghiên cứu còn mới hoặc chưa quen thuộc với người tham gia Do đó, trong nghiên cứu này, hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn 0.6 được xem là chấp nhận được.

Khi đánh giá độ phù hợp của các biến trong thang đo, những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) lớn hơn 0.3 được xem là đáng tin cậy Ngược lại, các biến có hệ số tương quan nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ khỏi thang đo để đảm bảo tính chính xác.

3.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Sau khi xác định độ tin cậy của thang đo, bước tiếp theo là thực hiện phân tích nhân tố để kiểm tra độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt của các khái niệm Quá trình này giúp trích xuất các yếu tố cần thiết cho việc phân tích hồi quy.

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là phương pháp hiệu quả để tóm tắt và giảm thiểu dữ liệu, thường sử dụng kỹ thuật principal axis factoring kết hợp với phép xoay promax Quá trình này dừng lại khi trích xuất các yếu tố có eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1, đồng thời loại bỏ các nhân tố và thang đo không đạt yêu cầu.

Trong phân tích EFA, các tiêu chí đánh giá kết quả bao gồm: hệ số KMO phải lớn hơn 0,5, mức ý nghĩa quan sát (sig) nhỏ hơn 0,05, tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích được cần đạt trên 50%, và hệ số tải trên mỗi nhân tố (factor loading) phải lớn hơn 0,5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

3.4.3 Phân tích tương quan và hồi quy

Các thang đo đạt yêu cầu sẽ được sử dụng trong phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy để kiểm định giả thuyết Phân tích tương quan Pearson giúp xác định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, cho phép áp dụng phân tích hồi quy tuyến tính Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson gần 1 cho thấy mối tương quan tuyến tính mạnh mẽ giữa hai biến Ngoài ra, cần thực hiện phân tích tương quan giữa các biến độc lập để phát hiện các mối tương quan chặt chẽ giữa chúng.

Tương quan giữa các biến có thể tác động mạnh mẽ đến kết quả phân tích hồi quy, đặc biệt là khi gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

3.4.3.2 Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Các tham số quan trọng trong phân tích hồi quy đa biến theo Hoàng Trọng và Chu

Nguyễn Mộng Ngọc (2008) để đánh giá độ phù hợp của mô hình gồm có:

Hệ số Beta, hay còn gọi là hệ số hồi quy chuẩn hóa, là một chỉ số quan trọng trong phân tích hồi quy Nó đo lường sự thay đổi trong giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi một biến độc lập thay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác giữ nguyên Hệ số này giúp xác định mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mô hình.

Hệ số xác định R – Square hiệu chỉnh được sử dụng để đo lường tỷ lệ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập trong mô hình hồi quy Giá trị của hệ số này dao động từ 0 đến 1; khi R – Square gần 1, mô hình được xây dựng càng phù hợp, trong khi R – Square gần 0 cho thấy mô hình kém phù hợp.

Kiểm định ANOVA là phương pháp phân tích biến thiên của biến phụ thuộc, chia thành hai phần: biến thiên hồi quy và biến thiên phần dư Mô hình hồi quy được coi là phù hợp khi biến thiên hồi quy lớn hơn nhiều so với biến thiên phần dư Nếu giá trị Sig nhỏ hơn 0,05, điều này cho thấy mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.

Phân tích hồi quy đa biến là kỹ thuật quan trọng giúp xác định mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến được biểu diễn dưới dạng: Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + …+ βpXpi + ei Phương pháp này cho phép các nhà nghiên cứu và phân tích dữ liệu hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau đến biến phụ thuộc.

Phân tích hồi quy đa biến nhằm mục đích dự đoán chính xác mức độ của biến phụ thuộc dựa trên các giá trị đã biết của biến độc lập.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

THỐNG KÊ MÔ TẢ

Bảng 4.1 Bảng thống kê mô tả giới tính

(Nguồn: Xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả)

Theo kết quả khảo sát, trong số các sinh viên tham gia, có 67 sinh viên nữ chiếm 51,5%, 61 sinh viên nam chiếm 46,9%, và 2 sinh viên khác chiếm 1,5% Điều này cho thấy rằng nữ sinh viên chiếm ưu thế trong số những người tham gia khảo sát.

Bảng 4.2 Bảng thống kê mô tả sinh viên

Valid sinh viên năm nhất 39 30.0 30.0 30.0 sinh viên năm 2 63 48.5 48.5 78.5 sinh viên năm 3 24 18.5 18.5 96.9 sinh viên năm 4 4 3.1 3.1 100.0

Theo dữ liệu khảo sát của tác giả, sinh viên năm 2 chiếm tỷ lệ cao nhất với 48,5%, tiếp theo là sinh viên năm 3 với 18,5% và cuối cùng là sinh viên năm 4 chỉ chiếm 3,1% trong tổng số người tham gia khảo sát.

KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY THANG ĐO

Để tiến hành phân tích các bước tiếp theo, thang đo phải có hệ số độ tin cậy Cronbach's Alpha từ 0.6 trở lên Đồng thời, các biến cần có hệ số tương quan tổng (Item-Total Correlation) lớn hơn 0.3; những biến nào có hệ số nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ.

4.2.1 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Nhận thức của SV về tầm quan trọng của KNM

Bảng 4.3 Kết quả kiểm đinh độ tin cậy thang đo Nhận thức của SV về tầm quan trọng của KNM

Biến quan Trung bình Phương sai Tương quan Cronbach’s Kết luận sát thang đo nếu thang đo nếu biến tổng Alpha nếu loại biến loại biến loại biến

Thang đo “Nhận thức của SV về tầm quan trọng của KNM”: Cronbach’s Alpha = 0.934

Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo đạt 0.934, vượt mức tối thiểu 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả 4 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, và không có biến nào có thể loại bỏ để tăng giá trị Cronbach’s Alpha Do đó, cả 4 biến quan sát này được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.2.2 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Chương trình đào tạo của nhà trường

Bảng 4.4 Kết quả kiểm đinh độ tin cậy thang đo Chương trình đào tạo của nhà trường

Biến quan Trung bình Phương sai Tương quan Cronbach’s Kết luận sát thang đo nếu thang đo nếu biến tổng Alpha nếu

Thang đo “Chương trình đào tạo của nhà trường”: Cronbach’s Alpha = 0.909

Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo đạt 0.909, vượt ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả 4 biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, và không có biến nào có thể loại bỏ để cải thiện hệ số Cronbach’s Alpha Do đó, cả 4 biến quan sát này đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.2.3 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Giảng viên

Bảng 4.5 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Giảng viên

Biến Trung bình Phương sai Tương quan Cronbach’s Kết luận quan sát thang đo nếu thang đo biến tổng Alpha nếu loại loại biến nếu loại biến biến

Thang đo “Giảng viên”: Cronbach’s Alpha = 0.927

Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo đạt 0.927, vượt ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả 4 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, và không có biến nào có thể bị loại bỏ để tăng giá trị Cronbach’s Alpha Do đó, cả 4 biến quan sát được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.2.4 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Gia đình, bạn bè

Bảng 4.6 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Gia đình, bạn bè

Thang đo “Gia đình, bạn bè” có độ tin cậy cao với hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.909, cho thấy rằng các biến trong thang đo này có mối tương quan tốt và phù hợp để đánh giá.

Kết quả từ Bảng 4.6 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo đạt 0.909, vượt mức 0.6, với cả 5 biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Không có biến quan sát nào có thể bị loại bỏ để nâng cao hệ số Cronbach’s Alpha, do đó, cả 5 biến quan sát này đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.2.5 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Các hoạt động Đoàn, Hội

Bảng 4.7 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Các hoạt động Đoàn, Hội

Thang đo "Các hoạt động Đoàn, Hội" đạt được hệ số Cronbach’s Alpha là 0.926, cho thấy độ tin cậy cao của thang đo này Kết quả này cho phép khẳng định rằng các biến quan sát trong thang đo có mối tương quan và tính nhất quán tốt, phù hợp với tiêu chí đánh giá chất lượng thang đo.

Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo cho thấy giá trị Cronbach’s Alpha đạt 0.926, vượt mức 0.6, cho thấy thang đo có độ tin cậy cao Tất cả bốn biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, và không có biến nào có thể bị loại bỏ để làm tăng giá trị Cronbach’s Alpha lên trên 0.926.

Do vậy, cả 4 biến quan sát đều được chấp nhận và được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.2.6 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Người hướng dẫn thực tập

Bảng 4.8 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Người hướng dẫn thực tập

Thang đo "Người hướng dẫn thực tập" có độ tin cậy cao với hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.915, cho thấy rằng thang đo này có khả năng đo lường chính xác và nhất quán Các biến trong thang đo đều có phương sai và tương quan phù hợp, đảm bảo tính hợp lệ của thang đo tổng thể Kết quả này nhấn mạnh sự cần thiết phải duy trì và cải thiện chất lượng của các công cụ đánh giá trong lĩnh vực thực tập.

Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.915, vượt mức 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả 4 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, và không có biến nào có thể loại bỏ để tăng giá trị Cronbach’s Alpha Do đó, cả 4 biến quan sát được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.2.7 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Các trung tâm đào tạo KNM ngoài trường

Bảng 4.9 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Các trung tâm đào tạo KNM ngoài trường

Biến quan Trung bình Phương sai Tương quan Cronbach’s Kết luận sát thang đo nếu thang đo nếu biến tổng Alpha nếu loại biến loại biến loại biến

Thang đo “Các trung tâm đào tạo KNM ngoài trường”: Cronbach’s Alpha = 0.874

Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.874, vượt ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả 4 biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, và không có biến nào có thể loại bỏ để làm tăng Cronbach’s Alpha Vì vậy, cả 4 biến quan sát này được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.2.8 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Tính tự giác

Bảng 4.10 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Tính tự giác

Thang đo “Tính tự giác” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.894, cho thấy độ tin cậy cao của thang đo này Kết quả phân tích biến quan trung bình, phương sai và tương quan cho thấy các biến trong thang đo đều có mối liên hệ chặt chẽ Việc loại bỏ bất kỳ biến nào cũng không làm tăng giá trị Alpha, khẳng định tính nhất quán nội tại của thang đo.

Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.894, vượt mức 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả 5 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 và không có biến nào có thể loại bỏ để tăng giá trị Cronbach’s Alpha Do đó, cả 5 biến quan sát này được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.2.9 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Nhà trường

Bảng 4.11 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Nhà trường

Biến quan Trung bình Phương sai Tương quan Cronbach’s Kết luận sát thang đo thang đo biến tổng Alpha nếu loại nếu loại biến biến nếu loại biến

Thang đo “Nhà trường”: Cronbach’s Alpha = 0.898

Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.898, vượt mức 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả 4 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, và không có biến nào có thể loại bỏ để tăng giá trị Cronbach’s Alpha Do đó, cả 4 biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.2.10 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Sự phát triển KNM

Bảng 4.12 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Sự phát triển KNM

Biến quan Trung bình Phương sai Tương quan Cronbach’s Kết luận sát thang đo thang đo biến tổng Alpha nếu loại nếu loại nếu loại biến biến biến

Thang đo “Sự phát triển KNM”: Cronbach’s Alpha = 0.903

Kết quả từ Bảng 4.12 cho thấy thang đo có giá trị Cronbach’s Alpha là 0.903, vượt mức tối thiểu 0.6 Tất cả 5 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, và không có biến quan sát nào có thể bị loại bỏ để làm tăng giá trị Cronbach’s Alpha vượt quá 0.903.

Do vậy, cả 5 biến quan sát đều được chấp nhận và được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

KẾT QUẢ XÂY NHÂN TỐ

Nhóm nghiên cứu đã thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo từng bước, bắt đầu bằng việc nhóm 38 biến thành 6 nhân tố Sau 5 lần thực hiện phép quay, cuối cùng chỉ còn lại 5 nhóm chính thức được hình thành.

4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) lần thứ nhất

Khi phân tích nhân tố, nghiên cứu đặt ra 2 giả thuyết:

Giả thuyết H0: Các biến trong tổng thể không có tương quan với nhau.

Giả thuyết H1: Các biến trong tổng thể có tương quan với nhau.

Bảng 4.13 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Sự phát triển KNM

Kiểm tra KMO và Bartlett’s Test

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 896

Mô hình kiểm tra của Bartlett's Giá trị Chi-Square 6077.297

Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s cho thấy có mối tương quan giữa các biến trong tổng thể (sig = 0,000 < 0,05, bác bỏ H0, chấp nhận H1) Hệ số KMO đạt 0,896, lớn hơn 0,5, chứng tỏ rằng các biến quan sát có mối liên hệ chặt chẽ, và phân tích nhân tố EFA là phù hợp.

Bảng 4.14 Bảng phương sai trích lần thứ nhất

Nhân tố Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau xoay

Tổng Phươn Tích Tổng Phươn Tích Tổn Phươn Tích g sai lũy g sai lũy g g sai lũy trích phương trích phương trích phương sai sai sai trích trích trích

Bảng 4.14 cho thấy, tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, với phương pháp rút trích

Principal components và phép quay Varimax, có 6 nhân tố được rút trích ra từ 38 biến quan sát với phương sai trích là 78,049% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.

Vì thế, thang đo được chấp nhận và phân thành 6 nhóm Trong đó có các thang đo GV1,

BT3 và CTDT2 thuộc cả hai nhóm, trong khi các thang đo TTKN2 và GDBB1 không thuộc nhóm nào Theo nguyên tắc loại bỏ từng biến quan sát từ trên xuống, biến quan sát GV1 sẽ bị loại ở lần phân tích đầu tiên.

Bảng 4.15 Kết quả phân tích nhân tố EFA lần thứ nhất

Biến quan Hệ số nhân tố tải sát 1 2 3 4 5 6

4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) lần cuối

Nhóm nghiên cứu đã tiến hành chạy lại EFA thêm 4 lần nữa, kết quả như sau:

Bảng 4.16 Bảng phương sai trích lần cuối

Nhân Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích tố Tổng Phươn Tích Tổng Phươn g sai lũy g sai trích phương trích sai trích

Bảng 4.16 cho thấy, tại các mức giá trịEigenvalues lớn hơn 1, với phương pháp rút trích Principal components và phép quay

Varimax, có 5 nhân tố được rút trích ra từ 38 biến quan sát với phương sai trích là

75,964% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu Điều này chứng minh cho chúng ta thấy 5 nhân tố rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được

75,964% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.

Kết quả phân tích nhân tố EFA lần cuối

Hệ số nhân tố tải

Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) đã loại bỏ các biến quan sát GV1, TTKN1, TTKN2, BT3, CTDT2 Sau bốn lần thực hiện phương pháp rút trích thành phần chính và áp dụng phép quay Varimax, các nhóm cuối cùng đã được gom lại như sau.

▪ Nhóm 1 (nhân tố Hoạt động rèn luyện): GDBB5, GDBB4, GDBB3, GDBB2, DH3, DH4, DH2, DH1, NHD3, CTDT1, CTDT4, CTDT3.

▪ Nhóm 2 (nhân tố Giảng viên): GV4, GV2, GV3, NHD1, NHD2, NHD4.

▪ Nhóm 3 (nhân tố Tính tự giác): TG1, TG5, TG4, TTKN3, TG2, TTKN4.

▪ Nhóm 4 (nhân tố Nhà trường): NT1, NT2, NT4, NT3, GDBB1.

▪ Nhóm 5 (nhân tố Nhận thức của SV về tầm quan trọng của KMN): TQT1, TQT4, TQT3, TQT2.

Mô hình hồi quy sẽ có 5 biến độc lập:

STT Tên biến Ký hiệu

1 Hoạt động rèn luyện hoatdong

5 Nhận thức của SV về tầm quan trọng của KMN nhanthuc

4.3.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) biến phụ thuộc

Bảng 4.18 Hệ số KMO và kiểm định Barlett biến phụ thuộc

Kiểm tra KMO và Bartlett’s Test

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 836

Mô hình kiểm tra của Bartlett's Giá trị Chi-Square 420.763

Kết quả khảo sát cho thấy có mối tương quan giữa các biến quan sát (sig = 0,000 < 0,05), bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận H1 Hệ số KMO đạt 0,836, vượt mức 0,5, chứng tỏ rằng phân tích nhân tố EFA là phù hợp và các biến quan sát có mối liên hệ chặt chẽ với nhau.

Bảng 4.19 Bảng phương sai trích biến phụ thuộc

Nhân tố Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích

Tổng Phương Tích lũy Tổng Phương sai Tích lũy sai trích phương trích phương sai trích sai trích

Bảng 4.19 chỉ ra rằng bằng cách sử dụng phương pháp rút trích Principal components kết hợp với phép quay Varimax, đã rút ra được 1 nhân tố từ biến phụ thuộc, với phương sai trích đạt 72,291%, vượt qua ngưỡng yêu cầu 50%.

Bảng 4.20 Hệ số nhân tố tải biến phụ thuộc

PT5 PT3 PT4 PT2 PT1

Bảng 4.20 chỉ ra rằng các hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều vượt quá 0,5, cho thấy rằng các biến đo lường sự phát triển kỹ năng mềm (KNM) của sinh viên đều đủ điều kiện để sử dụng trong các phân tích tiếp theo Biến phụ thuộc sẽ được tính bằng giá trị trung bình của các biến quan sát tương ứng, nhằm phục vụ cho các phân tích tiếp theo.

KẾT QUẢ TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY

Bảng 4.21 Kết quả phân tích tương quan

Correlations kynan Giangvie tugiac nhatruon nhanthuc hoatdong gmem n g

Correlati giangvien 825 1.000 664 664 739 769 on tugiac 754 664 1.000 667 762 740 nhatruong 676 664 667 1.000 681 696 nhanthuc 840 739 762 681 1.000 693 hoatdong 810 769 740 696 693 1.000

Sig (1- kynangmem 000 000 000 000 000 tailed) giangvien 000 000 000 000 000 tugiac 000 000 000 000 000 nhatruong 000 000 000 000 000 nhanthuc 000 000 000 000 000 hoatdong 000 000 000 000 000

N kynangmem 130 130 130 130 130 130 giangvien 130 130 130 130 130 130 tugiac 130 130 130 130 130 130 nhatruong 130 130 130 130 130 130 nhanthuc 130 130 130 130 130 130 hoatdong 130 130 130 130 130 130

Kết quả kiểm định tương quan cho thấy, sự phát triển kỹ năng mềm (KNM) của sinh viên có mối liên hệ chặt chẽ với các yếu tố độc lập Cụ thể, hệ số Pearson cho thấy sự tương quan mạnh mẽ với giảng viên đạt 0,825, tính tự giác là 0,754, nhà trường là 0,676, nhận thức của sinh viên về tầm quan trọng của KNM là 0,840, và hoạt động rèn luyện là 0,810.

Tuy nhiên, các biến độc lập cũng có tương quan với nhau theo hệ số Pearson:

▪ Giảng viên tương quan với Tính tự giác là 0,664 , Nhà trường là 0,664, Nhận thức của SV về tầm quan trọng của KMN là 0,739, Hoạt động rèn luyện là 0,769.

▪ Tính tự giác tương quan với Giảng viên là 0,664, Nhà trường là 0,667, Nhận thức của

SV về tầm quan trọng của KMN là 0,762, Hoạt động rèn luyện là 0,740.

SV về tầm quan trọng của KMN là 0,681, Hoạt động rèn luyện là 0,696.

▪ Nhận thức của SV về tầm quan trọng của KMN tương quan với Tính tự giác là 0,739, Giảng viên là 0,762, Nhà trường là 0,681, Hoạt động rèn luyện là 0,693

▪ Hoạt động rèn luyện tương quan với Tính tự giác là 0,740 , Giảng viên là 0,769, Nhà trường là 0,696, Nhận thức của SV về tầm quan trọng của KMN là 0,693.

4.4.2 Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Bảng 4.22 Mức độ giải thích của mô hình

Model R R Adjusted Std Change Statistics Durbin-

Square R Error of R F df1 df2 Sig F Watson

Square the Square Change Change

1 913 a 833 827 32888 833 123.998 5 124 000 2.183 a Predictors: (Constant), hoatdong, nhanthuc, nhatruong, tugiac, giangvien b Dependent Variable: kynangmem

Hệ số R Square Change đạt 0.833, cho thấy mô hình giải thích 83,3% sự phát triển kiến thức nghề nghiệp (KNM) của sinh viên (SV) Năm yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển KNM bao gồm: Hoạt động rèn luyện, Giảng viên, Tính tự giác, Nhà trường, và Nhận thức của SV về tầm quan trọng của KNM Phần còn lại 16,7% được giải thích bởi các yếu tố khác ngoài mô hình nghiên cứu, đồng thời hiện tượng đa cộng tuyến cũng cần được xem xét.

Bảng 4.23 Mức độ phù hợp của mô hình

Model Sum of df Mean F Sig.

Total 80.469 129 a Dependent Variable: kynangmem b Predictors: (Constant), hoatdong, nhanthuc, nhatruong, tugiac, Giangvien

Mô hình hồi quy tuyến tính cho thấy trị số F có mức ý nghĩa với Sig = 0,000 (< 0,05), chứng tỏ rằng mô hình này phù hợp với dữ liệu thực tế và tất cả các biến được đưa vào đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Bảng 4.24 Thống kê phân tích các hệ số hồi quy lần thứ nhất

Model Unstandardized Stand t Sig Correlations Collinearity Statistics

B Std Beta Zero- Partial Part Tolerance VIF

1 (Constant) 423 155 2.730 007 giangvien 265 060 287 4.439 000 825 370 163 321 3.113 tugiac 063 057 071 1.113 268 754 099 041 326 3.068 nhatruong -.027 051 -.030 -.525 601 676 -.047 -.019 422 2.369 nhanthuc 337 056 400 6.064 000 840 478 222 309 3.240 hoatdong 275 066 279 4.152 000 810 349 152 297 3.370 a Dependent Variable: kynangmem

Kết quả phân tích cho thấy biến Tính tự giác và Nhà trường có mức ý nghĩa thống kê Sig lớn hơn 0,05, với hệ số hồi quy chuẩn hóa (β) của biến Nhà trường âm Do đó, nhóm nghiên cứu quyết định thực hiện lại phân tích hồi quy hai lần, loại bỏ lần lượt hai biến Tính tự giác và Nhà trường.

Bảng 4.25 Thống kê phân tích các hệ số hồi quy lần cuối

Dựa vào kết quả hồi quy ở bảng 4.25, nhóm nghiên cứu xác định được phương trình hồi quy như sau:

▪ Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa

Sự phát triển KNM của SV = 0,407 + 0,260* Giảng viên + 0,358* Nhận thức của SV về tầm quan trọng của KMN + 0,294* Hoạt động rèn luyện

▪ Phương trình hồi quy chuẩn hóa

Sự phát triển KNM của SV = 0,282* Giảng viên + 0,425* Nhận thức của SV về tầm quan trọng của KMN + 0,298* Hoạt động rèn luyện

Kết quả hồi quy cho thấy ba biến độc lập: Giảng viên, Nhận thức của sinh viên về tầm quan trọng của kiến thức mềm (KMN) và Hoạt động rèn luyện đều có tác động tích cực đến sự phát triển kỹ năng mềm của sinh viên Hệ số hồi quy chuẩn hóa (β) của các biến này đều dương và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa Sig < 0,05, cho thấy sự ảnh hưởng mạnh mẽ của chúng đến biến phụ thuộc.

Sự phát triển kỹ năng mềm (KNM) của sinh viên (SV) chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ nhận thức về tầm quan trọng của KMN, với hệ số tác động (β) đạt 0,425 Tiếp theo, hoạt động rèn luyện có tác động ở mức 0,298, trong khi tác động từ giảng viên là thấp nhất với hệ số (β) 0,282.

ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP

Tiêu đề	Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Sự Phát Triển Kỹ Năng Mềm Của Sinh Viên Trường Đại Học Kinh Tế - Tài Chính TP.HCM
Tác giả	Ngô Đình Anh Thư, Lê Thị Kim Liên, Tạ Thị Kim Nhung
Người hướng dẫn	Ph.D Huỳnh Nhựt Nghĩa
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế - Tài Chính
Thể loại	báo cáo môn học
Năm xuất bản	2021
Thành phố	Thành phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	114
Dung lượng	1,13 MB