Tính cấp thiết của đề tài
Virus Corona xuất hiện từ cuối năm 2019 tại Trung Quốc và đã lây lan toàn cầu, dẫn đến đại dịch Covid-19 mà Việt Nam và nhiều quốc gia phải đối mặt trong hơn 2 năm qua Tình hình này đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến tất cả các lĩnh vực, đặc biệt là giáo dục Để ngăn chặn sự lây lan của virus và bảo vệ sức khỏe của giảng viên cũng như sinh viên, các trường Đại học đã phải thay đổi phương thức giảng dạy và học tập Việc sử dụng các phần mềm kết nối trực tuyến như Zoom đã trở nên phổ biến, tuy nhiên, việc chuyển đổi này đã gây ra không ít khó khăn cho hoạt động giáo dục.
Trong bối cảnh yêu cầu cấp thiết về việc cải thiện chất lượng học trực tuyến, nghiên cứu này nhằm khám phá các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin Zoom của sinh viên tại các trường đại học Hà Nội Chúng tôi hy vọng rằng nghiên cứu sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về thực trạng dạy và học trên nền tảng Zoom, đồng thời xác định các yếu tố tác động đến ý định sử dụng hệ thống này Qua đó, chúng tôi mong muốn đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả của việc dạy và học trực tuyến.
Xác định vấn đề nghiên cứu
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 là rất quan trọng Nghiên cứu này tập trung vào việc xác định các nhân tố như tính năng của Zoom, sự dễ dàng trong sử dụng, và chất lượng kết nối internet Ngoài ra, sự hỗ trợ từ giảng viên và động lực học tập của sinh viên cũng đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định mức độ sử dụng Zoom Hiểu rõ những yếu tố này sẽ giúp cải thiện trải nghiệm học trực tuyến và nâng cao hiệu quả giảng dạy tại các cơ sở giáo dục.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu này là cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình sử dụng hệ thống thông tin Zoom trong việc học trực tuyến của sinh viên tại các trường đại học trong khu vực.
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 này 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 yếu tố này bao gồm sự thuận tiện, tính năng của hệ thống, mức độ hỗ trợ kỹ thuật, và thái độ của sinh viên đối với việc học trực tuyến Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách tối ưu hóa việc sử dụng Zoom trong giáo dục trực tuyến, từ đó nâng cao hiệu quả học tập của sinh viên.
Xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố.
Trong bối cảnh khó khăn hiện nay, việc tạo ra một môi trường giáo dục hiệu quả cho sinh viên và nhà trường là vô cùng cần thiết Giải pháp tối ưu là áp dụng hệ thống thông tin Zoom, giúp kết nối giảng viên và học viên một cách linh hoạt Zoom không chỉ hỗ trợ việc giảng dạy trực tuyến mà còn tạo điều kiện cho các hoạt động tương tác, thảo luận và hợp tác giữa sinh viên Nhờ vào công nghệ này, nhà trường có thể duy trì chất lượng giáo dục và đảm bảo sự tiếp cận kiến thức cho tất cả sinh viên.
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 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 ?
Ảnh hưởng xã hội 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 ?
Điều kiện thuận lợi 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 ?
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, sinh viên cần tìm ra phương pháp tối ưu để sử dụng hệ thống thông tin như Zoom cho việc học trực tuyến Việc nắm vững các kỹ năng sử dụng công nghệ này không chỉ giúp họ học tập hiệu quả hơn trong thời gian giãn cách xã hội mà còn chuẩn bị cho tương lai, khi hình thức học trực tuyến có thể trở thành xu hướng phổ biến.
Nhà trường sẽ có cái nhìn toàn diện hơn về việc cung cấp giải pháp cho người học, từ đó phát triển các phương pháp giảng dạy hiệu quả cho nhiều hình thức học tập khác nhau, bao gồm cả việc thiết kế chương trình giảng dạy trên môi trường trực tuyến.
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào 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 có thể bao gồm sự thuận tiện, tính năng của phần mềm, và sự hỗ trợ kỹ thuật từ nhà trường Mục tiêu là hiểu rõ hơn về cách mà những yếu tố này tác động đến quyết định của sinh viên trong việc áp dụng công nghệ vào quá trình học tập trực tuyến.
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 tính khả dụng, độ tin cậy, và trải nghiệm người dùng, tất cả đều đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự chấp nhận công nghệ học trực tuyến Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách tối ưu hóa việc sử dụng Zoom trong môi trường giáo dục, từ đó nâng cao chất lượng học tập của sinh viên.
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.
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Các khái niệm liên quan
2.1.1 Khái niệm về sinh viên
Sinh viên là phiên âm tiếng Việt của một từ bằng tiếng Anh là Students, theo nguồn gốc tiếng Latinh là “người làm việc, người tìm hiểu tri thức”.
Theo “Từ điển Tiếng Việt” (Hoàng Phê chủ biên), Sinh viên được hiểu là
“người học ở bậc đại học” [1]
Sinh viên được định nghĩa trong "Từ điển Giáo dục học" của Hiển Bùi (2001) là những người học tập tại các cơ sở giáo dục cao đẳng và đại học.
Theo Luật Giáo dục Đại học (Quốc hội, 2012), sinh viên được định nghĩa là những người đang theo học và nghiên cứu khoa học tại các cơ sở giáo dục đại học, bao gồm cả chương trình đào tạo cao đẳng và đại học.
Trong nghiên cứu này, sinh viên được định nghĩa là những cá nhân trong độ tuổi từ 18 đến 25, đang theo học tại các cơ sở giáo dục đại học tại Hà Nội.
2.1.2 Khái niệm về cơ sở giáo dục Đại học
Theo Luật Giáo dục Đại học sửa đổi, bổ sung năm 2018, cơ sở giáo dục đại học là một phần của hệ thống giáo dục quốc dân, có chức năng đào tạo các trình độ đại học, thực hiện hoạt động khoa học và công nghệ, đồng thời phục vụ cộng đồng.
2.1.3 Khái niệm hệ thống thông tin
Hệ thống thông tin, theo định nghĩa từ Wiktionary, là một tập hợp các yếu tố tương tác với nhau nhằm thu thập, xử lý, lưu trữ và phân phối thông tin và dữ liệu Hệ thống này còn cung cấp cơ chế phản hồi để đạt được các mục tiêu đã được xác định trước.
Hệ thống thông tin là sự kết hợp giữa phần cứng, phần mềm và mạng viễn thông, được xây dựng và sử dụng để thu thập, tạo ra và phân phối dữ liệu hữu ích, đặc biệt trong các tổ chức.
Trong nghiên cứu này, khái niệm "Hệ thống thông tin" được xem xét trong bối cảnh giáo dục, đặc biệt là tại các cơ sở giáo dục đại học Bài viết tập trung vào cách các cơ sở giáo dục phát triển hệ thống thông tin nhằm hỗ trợ đào tạo và học tập trực tuyến.
2.1.4 Khái niệm về phần mềm Zoom Meeting
Zoom là phần mềm gọi video phát triển bởi Zoom Video Communications, được giới thiệu vào năm 2013, cho phép nhiều người kết nối từ xa qua các thiết bị di động như máy tính và điện thoại thông minh Trong bối cảnh dịch bệnh hiện nay, học trực tuyến trở thành nhu cầu thiết yếu, khiến Zoom trở thành lựa chọn hàng đầu cho nhiều trường Đại học Phần mềm Zoom Meeting cung cấp hệ thống thông tin phù hợp, hỗ trợ giảng dạy hiệu quả với giao diện đơn giản và các tính năng như gọi một-một, họp video nhóm, chia sẻ màn hình, và khả năng thu lại cuộc họp Ngoài ra, các tính năng bảo mật của Zoom như mật khẩu cuộc họp, xác thực người dùng, và phòng chờ cũng đáp ứng đầy đủ yêu cầu dạy và học trực tuyến tại các cơ sở giáo dục.
2.1.5 Khái niệm về bản thân
Theo từ điển mở Wiktionary, “bản thân” là một đại từ mang nét nghĩa như sau:
“1 Một người mà được nhắc đến bởi chính người đó.
2 Mình, chính mình.” Ở bài nghiên cứu này, cụm từ “bản thân” mang nghĩa chỉ khách thể nghiên cứu, là sinh viên đã và đang học tại các trường Đại học trên địa bàn thành phố Hà Nội.
Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã công nhận tên gọi chính thức của bệnh viêm đường hô hấp cấp do virus corona mới (nCoV) là Covid-19, viết tắt từ Coronavirus Disease 2019, với "2019" là năm mà loại virus gây ra đại dịch này lần đầu tiên xuất hiện.
Theo CDC Việt Nam cho biết: “COVID-19 (bệnh virusirus corona 2019) là một bệnh do virus có tên SARS-CoV-2 gây ra và được phát hiện vào tháng 12 năm 2019 ở
COVID-19, bắt nguồn từ Vũ Hán, Trung Quốc, là một căn bệnh dễ lây lan và đã nhanh chóng lan rộng toàn cầu Bệnh thường gây ra các triệu chứng hô hấp tương tự như cảm lạnh, cúm hoặc viêm phổi, nhưng có thể tấn công không chỉ phổi mà còn ảnh hưởng đến nhiều hệ thống khác trong cơ thể con người.
2.1.7 Thực trạng của việc sử dụng hệ thống thông tin trong việc học trực tuyến của sinh viên hiện nay tại các trường Đại học.
Trong hai năm qua, đại dịch Covid-19 đã buộc Chính phủ phải thực hiện các biện pháp cách ly xã hội, ảnh hưởng lớn đến việc học tập tại các cơ sở giáo dục, đặc biệt là các trường Đại học Để đảm bảo việc học không bị gián đoạn, các trường đã áp dụng hình thức dạy học trực tuyến với phương châm “tạm dừng đến trường, không dừng học” Nhờ vào các công nghệ tiên tiến, nhiều trường Đại học đã thành công trong việc triển khai các hệ thống thông tin hỗ trợ giảng dạy, mang lại sự tương tác cao và linh hoạt cho sinh viên qua các nền tảng như Trans, Zoom, và Microsoft Teams.
Mô hình học trực tuyến đã mang lại nhiều lợi ích cho người học, như tăng cường quyền truy cập vào giáo dục, tùy chỉnh học tập và linh hoạt về thời gian cũng như chi phí Sự phát triển của Internet và giảm giá thiết bị viễn thông đã giúp mô hình này đạt được nhiều thành tựu đáng kể Ngày nay, với sự hỗ trợ từ hạ tầng công nghệ và các công cụ học tập trực tuyến, mô hình học trực tuyến đã trở nên phổ biến, cải thiện quyền truy cập cho sinh viên và tăng tỷ lệ hoàn thành chương trình Các hệ thống hỗ trợ dạy-học trực tuyến đảm bảo tính bảo mật dữ liệu cao, dễ dàng theo dõi và điều chỉnh quá trình học tập, đồng thời cung cấp thông tin chính xác cho quản lý Đặc biệt, tính năng đa ngôn ngữ cho phép người dùng chọn ngôn ngữ hiển thị theo sở thích cá nhân.
Ngày nay, nhiều cơ sở giáo dục như Trung học cơ sở, Trung học phổ thông và Đại học đã xây dựng hệ thống thông tin để nâng cao việc học tập trực tuyến cho sinh viên Các hệ thống thư viện số giúp sinh viên dễ dàng tiếp cận kiến thức từ xa, đồng thời giảng viên cũng được trang bị kiến thức mới để phát triển phương pháp giảng dạy sáng tạo Việc áp dụng công nghệ trong giảng dạy không chỉ dừng lại ở bài giảng điện tử mà còn bao gồm các hệ thống kiểm tra và đánh giá Nhờ đó, sinh viên nhanh chóng thích ứng với hình thức học trực tuyến, tham gia tích cực vào các cuộc họp nhóm và đầu tư nhiều hơn vào việc tự học Do vậy, hệ thống thông tin trong học tập trực tuyến tại các trường Đại học hiện nay trở thành yếu tố quan trọng không thể thiếu trong bối cảnh dịch bệnh.
Các tài liệu liên quan đến đề tài
Nghiên cứu của Hoàng Đàm Lương Thúy và Hoàng Trọng Trường (2020) đã kết hợp thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) để đề xuất một khung phân tích hành vi học tập trực tuyến tại Việt Nam trong bối cảnh đại dịch Covid-19 Khung phân tích này nhằm hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi học tập trực tuyến của người dùng, từ đó góp phần nâng cao hiệu quả giáo dục trong thời kỳ dịch bệnh.
Bài nghiên cứu 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 đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi học trực tuyến Hình thức học trực tuyến (E-learning) được định nghĩa là việc học tập dựa trên công nghệ và truyền thông, mang lại nhiều lợi ích như quản lý thời gian linh hoạt, tiết kiệm chi phí và tạo điều kiện cho sự tương tác Mô hình TAM tập trung vào các đặc tính công nghệ như cảm nhận sự hữu ích và dễ sử dụng, trong khi TPB nhấn mạnh đến thái độ và môi trường xã hội của người dùng Nghiên cứu của Tavallavee và cộng sự (2017) chỉ ra rằng cảm nhận sự hữu ích và dễ sử dụng có ảnh hưởng tích cực đến thái độ của người 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 trong bối cảnh dịch bệnh.
Nghiên cứu "Sự hài lòng của người học đối với E-learning: trường hợp sinh viên ngành kinh tế tại Hồ Chí Minh" của Lê Hải Nam và Trần Yến Nhi, được đăng trên Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ vào ngày 20 tháng 8 năm 2021, nhằm phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người học với dịch vụ học tập trực tuyến Nghiên cứu áp dụng mô hình chấp nhận công nghệ TAM của Davis để đánh giá hiệu quả của E-learning trong bối cảnh sinh viên ngành kinh tế.
Nghiên cứu dựa trên mô hình hệ thống thông tin thành công IS của Delone và McLean, đề xuất tám nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên ngành kinh tế đối với dịch vụ học tập trực tuyến tại TP Hồ Chí Minh, 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 được kế thừa và hiệu chỉnh từ các nghiên cứu trước Kết quả phân tích cho thấy tất cả tám nhân tố đều có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng, với Nhận thức hữu ích là nhân tố có 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) Tác giả cũng đưa ra một số hàm ý quản trị và 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, nhằm điều tra thái độ của sinh viên đối với việc sử dụng phần mềm Zoom trong học tập trực tuyến trong bối cảnh đại dịch Covid-19 Mặc dù một số nghiên cứu trước đó cho thấy việc sử dụng Zoom có thể tăng mức độ hài lòng của sinh viên và giảm khối lượng công việc cho giảng viên, khảo sát của tác giả với 31 sinh viên tại một trường đại học lớn ở Hoa Kỳ cho thấy phần lớn sinh viên không đồng ý với việc sử dụng Zoom Họ đánh giá cao sự linh hoạt và tiện lợi của Zoom nhưng 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%) Tác giả kết luận rằng để cải thiện giáo dục trực tuyến, cần cung cấp thông tin hướng dẫn hiệu quả, hỗ trợ từ giảng viên, phản hồi kịp thời và kế hoạch ứng phó với sự cố kỹ thuật.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
Mô hình UTAUT, hay còn gọi là mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ, được phát triển bởi Venkatesh và cộng sự vào năm 2003 nhằm kiểm tra sự chấp nhận công nghệ và sử dụng một cách thống nhất Mô hình này kết hợp 8 mô hình trước đó, tập trung vào việc nghiên cứu sự chấp nhận của người dùng đối với các 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)
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 ảnh hưởng lớn đến khả năng đạt được lợi nhuận trong hiệu suất công việc Theo Venkatesh và cộng sự (2003), sự tự tin này là yếu tố quan trọng quyết định sự thành công trong công 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 cho rằng những người khác tin rằng họ nên sử dụng hệ thống mới" (Venkatesh và cộng sự, 2003) Những người này có thể là ông chủ, đồng nghiệp hoặc cấp dưới Theo Venkatesh và cộng sự (2003), ảnh hưởng xã hội được xem như là tiêu chuẩn chủ quan trong các mô hình 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 sử dụng hệ thống" (Venkatesh và cộng sự, 2003) Ảnh hưởng của FC đến việc sử dụng hệ thống sẽ bị điều chỉnh bởi các yếu tố như độ tuổi, chi phí hàng tháng và kinh nghiệm, đặc biệt là ở những người lao động lớn tuổi có 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 dùng có ý định chấp nhận và sử dụng hệ thống Đây chính là nguyện vọng và mục tiêu cuối cùng của người sử dụng, như được chỉ ra bởi Venkatesh và các cộng sự.
(2003) giả định rằng BI sẽ có một ý nghĩa tích cực ảnh hưởng đến việc sử dụng công nghệ.
Theo nghiên cứu của Venkatesh và cộng sự (2003), mối quan hệ giữa các yếu tố cá nhân (PE) và ý định hành vi (BI) có thể bị ảnh hưởng bởi giới tính và độ tuổi, với xu hướng nghiêng về nam giới trẻ tuổi hơn so với phụ nữ.
Hành vi sử dụng (UB) được xác định là kết quả của ý định sử dụng, theo nghiên cứu của Ajzen (2002) và Kim, Malhotra & Narasimhan (2005) Theo thuyết TAM, Turner và các cộng sự (2010) chỉ ra rằng có mối tương quan mạnh mẽ giữa ý định sử dụng và hành vi sử dụng Nghiên cứu của Escobar-Rodríguez và Carvajal-Trujillo (2013) về hành vi mua vé máy bay trực tuyến dựa trên mô hình UTAUT2 cho thấy rằng ý định sử dụng là yếu tố dự đoán hành vi mua vé mạnh mẽ nhất Ngoài ra, mô hình này còn xem xét các yếu tố như giới tính (G), tuổi tác (A), kinh nghiệm (E) và sự tình nguyện sử dụng (VU), với các mối quan hệ tương tác giữa chúng.
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 một hành vi bị ảnh hưởng bởi ba yếu tố chính: thái độ đối với hành vi, tiêu chuẩn chủ quan và nhận thức về khả năng kiểm soát hành vi.
Thuyết hành vi hoạch dự định (TPB) được phát triển từ lý thuyết hành vi hợp lý của Ajzen và Fishbein vào năm 1975, nhằm khắc phục những hạn chế của lý thuyết trước đó, cho rằng hành vi con người hoàn toàn do kiểm soát lý trí Giống như lý thuyết TRA, yếu tố trung tâm của TPB là ý định của cá nhân 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 cách họ đối phó với những yêu cầu và quy tắc xã hội, do đó nó được gọi là chuẩn quan.
Cuối cùng, yếu tố quyết định về sự tự nhận thức (self-efficacy) 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.
Lý thuyết hành vi dự định (TPB) được phát triển lần đầu vào năm 1967 bởi Fishbein và sau đó được mở rộng bởi Ajzen và Fishbein vào năm 1975 Theo TPB, cá nhân có cơ sở và động lực trong quyết định của họ, đưa ra lựa chọn hợp lý giữa các giải pháp Ý định hành vi (BI) là yếu tố quan trọng nhất để dự đoán hành vi, và nó chịu ảnh hưởng bởi thái độ đối với hành vi cũng như tiêu chuẩn chủ quan.
3.1.3 Mô hình đề xuất của nhóm
Dựa trên các tài liệu tham khảo đã được liệt kê, nhóm chúng tôi đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin (phần mềm).
Trong bối cảnh học trực tuyến tại các trường Đại học ở Hà Nội, sinh viên có những kỳ vọng quan trọng như hiệu quả trong việc tiếp thu kiến thức, sự dễ dàng trong việc sử dụng công nghệ, ảnh hưởng tích cực từ môi trường xã hội, và điều kiện thuận lợi để tham gia học tập Những yếu tố này đóng vai trò quyết định trong việc nâng cao trải nghiệm học trực tuyến của sinh viên.
Hình 3 Mô hình nghiên cứu
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, dựa trên thông tin từ bên ngoài Phương pháp này thường kiểm định các giả thuyết khoa học đã có và lượng hóa các biến số nghiên cứu theo mối quan hệ nhân quả Để mô tả, dự đoán và giải thích hiện tượng, các mô hình toán học và công cụ thống kê sẽ được áp dụng Tiến trình nghiên cứu định lượng thường bao gồm các bước: xác định tổng thể và mẫu điều tra, thiết kế bảng câu hỏi, thu thập và phân tích dữ liệu, và trình bày kết quả Đây là cách tiếp cận hiệu quả nhất để kiểm định lý thuyết khoa học.
Nghiên cứu định tính là phương pháp nghiên cứu nhằm khám phá hành vi và động cơ của đối tượng thông qua thảo luận nhóm và phỏng vấn sâu Phương pháp này cho phép phân tích và so sánh các điểm tương đồng và khác biệt, từ đó giúp hình thành bảng câu hỏi chính thức.
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 dữ liệu thu thập được sẽ không bị sai lệch theo hướng chủ quan, do 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
Nhóm đã thu thập dữ liệu thứ cấp từ các tạp chí điện tử, luận văn, luận án và nhiều nguồn khác trên Internet, cả trong nước và quốc tế, nhằm phục vụ cho việc viết tổng quan và giải thích một số khái niệm cơ bản.
Nhóm nghiên cứu đã tiến hành thu thập dữ liệu sơ cấp để tìm hiểu 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 nhằm thu thập thông tin cá nhân, cùng với thang đo khoảng để đánh giá các mức độ khác nhau Dữ liệu thu thập được sẽ được nhập vào phần mềm SPSS để thực hiện thống kê mô tả và phân tích.
Nghiên cứu tập trung vào 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 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 một bước quan trọng quyết định chất lượng kết quả nghiên cứu, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của những đặc tính mà nghiên cứu muốn tìm hiểu về tổng thể Mục tiêu chính của nghiên cứu là khám phá các đặc điểm của đám đông cần được phân tích.
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 tính khả thi 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 phát sinh trong quá trình thu thập và xử lý dữ liệu, bao gồm việc người điều tra không hiểu đúng ý nghĩa các câu hỏi, người trả lời không điền bảng hỏi một cách nghiêm túc, và việc hiệu chỉnh dữ liệu sai lệch cũng như nhập dữ liệu bị thiếu sót.
Quy trình chọn mẫu: gồm 5 bước
Hình 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 nghiên cứu Đề tài nghiên cứu tập trung vào 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 ở Hà Nội Nghiên cứu này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về thói quen và nhu cầu của sinh viên, mà còn đóng góp vào việc cải thiện chất lượng giáo dục trực tuyến.
Tổng thể nghiên cứu: khoảng 800.000 sinh viên
● Tổng thể nghiên cứu: khoảng 300 sinh viên
● Phần tử: sinh viên chính quy của các Trường Đại học tại Hà
● Giới tính: nam/ nữ/ khác
● Năm học: từ năm 1 đến năm 4
● Ngành học: tất cả các ngành đào tạo tại các Trường
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
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 hoàn thành nhiệm vụ, nhóm cần thu thập đủ 200 phiếu khảo sát theo yêu cầu đã đề ra Mẫu khảo sát sẽ được lấy dựa trên tính 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 đối tượng.
Đơn vị nghiên cứu
Nhóm nghiên cứu bao gồm cá nhân, tổ chức hoặc các thành viên hợp tác để điều tra và nghiên cứu một vấn đề khoa học cụ thể Đơn vị nghiên cứu chính của nhóm là các thành viên tham gia thực hiện đề tài 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 nhằm đảm bảo phù hợp với mục đích nghiên cứu và giúp người được phỏng vấn dễ dàng tiếp cận vấn đề.
Nhóm nghiên cứu sẽ sử dụng Google Form để thu thập thông tin chung, đánh giá mức độ ảnh hưởng và dữ liệu cá nhân từ sinh viên Chúng tôi sẽ đăng tải khảo sát trên các trang mạng xã hội và nhóm sinh viên thuộc các trường Đại học tại Hà Nội, đồng thời gửi cho bạn bè 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 dữ liệu, loại bỏ các câu trả lời sai sót nhằm nâng cao chất lượng dữ liệu Quá trình sắp xếp và điều chỉnh sẽ tiếp tục để đảm bảo dữ liệu đạt yêu cầu cho nghiên cứu, từ đó bắt đầu phân tích.
Dữ liệu được mã hóa và nhập vào phần mềm như Microsoft Excel, Google Form và SPSS dưới dạng số để xử lý Kết quả bao gồm bảng biểu, biểu đồ và số liệu tổng hợp, phân tích thống kê, mô tả, cũng như các 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 chỉ thu thập dữ liệu cho mục đích nghiên cứu khoa học, không sử dụng cho cá nhân Thông tin của đối tượng sẽ được mã hóa để bảo vệ danh tính Chúng tôi không lợi dụng khảo sát để khai thác vấn đề riêng tư mà đối tượng không muốn chia sẻ, cũng như không sử dụng thông tin để đe dọa hay lợi dụng.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thiết kế phiếu điều tra (Cách thức)
Phiếu điều tra là một mẫu gồm các câu hỏi mà ứng viên cần trả lời Theo Goode Hatt, phiếu điều tra là công cụ giúp đảm bảo rằng các câu trả lời cho những câu hỏi đã được đặt ra được cung cấp bởi ứng viên thông qua việc tự điền vào mẫu có sẵn.
Mục tiêu: Có ba mục tiêu chính cần đạt được với phiếu điều tra:
Để thu thập dữ liệu từ ứng viên rải rác trên một phạm vi lớn.
Để thu thập dữ liệu theo mục tiêu nghiên cứu.
Để thành công trong việc thu thập dữ liệu chính xác và đáng tin cậy trong một khoảng thời gian ngắn.
Các yếu tố chính của thiết kế điều tra
Để đảm bảo độ tin cậy của mẫu khảo sát, việc xác định mẫu là rất quan trọng và cần tuân thủ các tiêu chuẩn nhất định Hiểu rõ bản chất của vấn đề nghiên cứu sẽ giúp lựa chọn mẫu thử phù hợp và chính xác.
Phiếu câu hỏi: có bị dài quá, mất thời gian, có cân đối hay không? Đối tượng là ai? Họ có hiểu hết câu hỏi không?
Phương pháp thu thập dữ liệu bao gồm các hình thức như online, thu thập trực tiếp và gửi email Việc áp dụng sai phương pháp có thể dẫn đến việc mất tính cấp thiết của đề tài, do thời gian thu thập dữ liệu kéo dài.
Để thực hiện phân tích dữ liệu hiệu quả, trước tiên cần xác định rõ phương pháp sẽ sử dụng, chẳng hạn như hồi quy hay nhân tố khám phá Việc này giúp xác định thông tin cần thiết, các biến số và nhân tố liên quan Khi đã hình dung được các yếu tố này, quá trình xây dựng bảng hỏi sẽ trở nên khả thi và dễ dàng hơn.
Lời giới thiệu: mục đích nghiên cứu, yêu cầu, việc bảo mật, địa chỉ liên hệ…
Bắt đầu với những câu hỏi ít nhạy cảm và dễ trả lời như giới tính, trường học và chuyên ngành sẽ giúp tạo không khí thoải mái cho người tham gia Ngoài ra, có thể chèn các câu hỏi mở giữa các phần để khuyến khích sự chia sẻ và giao tiếp tự nhiên hơn.
Cách thức xây dựng phiếu điều tra:
Bước đầu tiên trong quá trình nghiên cứu là xác định mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu Việc này rất quan trọng để đảm bảo rằng tất cả các câu hỏi trong bảng hỏi đều phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, từ đó giúp người nghiên cứu có thể trả lời chính xác các câu hỏi đã đặt ra.
Bước 2: Xác định đối tượng khảo sát và mẫu khảo sát dự kiến Đối tượng nghiên cứu là toàn sinh viên trên địa bàn Hà Nội
Việc thu thập dữ liệu từ tất cả các nhóm đối tượng trong xã hội là không khả thi, do đó, nhà nghiên cứu cần xác định số lượng người trong mẫu khảo sát để đảm bảo dữ liệu đại diện Mẫu đại diện này cần phải khả thi, dễ thực hiện và đạt yêu cầu tối thiểu về giá trị thống kê.
Bước 3: Xác định các cách thức thu thập số liệu
Có 2 kênh chính để thu thập dữ liệu sơ cấp bằng bảng hỏi là kênh trực tiếp và kênh gián tiếp.
Trong bối cảnh dịch bệnh, việc khảo sát trực tiếp gặp khó khăn do sinh viên không thể đến trường 100% Thay vào đó, các phương pháp khảo sát khác cần được áp dụng để thu thập thông tin hiệu quả hơn.
Kênh gián tiếp cho phép bạn gửi bảng hỏi online đến các đối tượng khảo sát qua tin nhắn, group, fanpage hoặc diễn đàn, giúp tiết kiệm công sức khảo sát trực tiếp Tuy nhiên, tỉ lệ trả lời thường thấp và dữ liệu thu được có thể thiếu tin cậy do các yếu tố chủ quan như người trả lời hiểu sai câu hỏi hoặc không hỏi để được giải thích.
Bước 4: Xác định các câu hỏi trong bảng hỏi
Để xây dựng bảng hỏi hiệu quả, cần xác định các câu hỏi cần thiết nhằm thu thập dữ liệu phục vụ cho thống kê, phân tích và chạy mô hình Những câu hỏi này sẽ giúp trả lời câu hỏi nghiên cứu và hoàn thành mục tiêu nghiên cứu Chúng có thể dựa trên các lý thuyết, thang đo từ các nghiên cứu trước, hoặc do nhóm nghiên cứu tự đặt ra.
Bước 5: Sắp xếp thứ tự các câu hỏi trong bảng hỏi
Sau khi xác định các câu hỏi, việc sắp xếp chúng theo thứ tự hợp lý là rất quan trọng Những câu hỏi lọc đối tượng cần được đặt trước các câu hỏi sâu, trong khi các câu hỏi chung và gợi mở nên đứng trước những câu hỏi chi tiết Sắp xếp thứ tự câu hỏi một cách logic giúp cấu trúc bảng hỏi trở nên hợp lý, từ đó tránh gây khó khăn và phức tạp cho người tham gia khảo sát.
Bước 6: Phỏng vấn thử và tham khảo ý kiến chuyên gia
Sau khi hoàn thiện bảng hỏi sơ khai, người nghiên cứu cần tiến hành khảo sát thử với một số đối tượng trong nhóm mục tiêu Việc này giúp phát hiện các lỗi chưa ổn, câu hỏi đa nghĩa, khó hiểu hoặc dễ bị hiểu sai, từ đó chỉnh sửa và hoàn thiện bảng hỏi một cách tốt nhất.
Bước 7: Điều chỉnh lại bảng câu hỏi
Sau khi hoàn thành bước 6, người nghiên cứu cần thực hiện các điều chỉnh cần thiết để cải thiện bảng hỏi Những điều chỉnh này nhằm khắc phục các lỗi được chỉ ra bởi người khảo sát thử, chuyên gia hoặc giảng viên Việc tạo ra một bảng hỏi chất lượng có thể yêu cầu nhiều lần phỏng vấn thử và điều chỉnh cho đến khi đạt được sự hoàn thiện.
Phát và thu phiếu điều tra
Do tình hình dịch bệnh Covid-19 căng thẳng, việc phát và thu phiếu khảo sát offline trở nên không khả thi Vì vậy, nhóm quyết định chuyển sang hình thức phát và thu phiếu online Phiếu điều tra được thiết kế trên Google Form và được gửi tới các đối tượng khảo sát qua tin nhắn, nhóm, fanpage Người tham gia có thể dễ dàng trả lời các câu hỏi trực tuyến và gửi lại cho người khảo sát.
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, đặc biệt trong lĩnh vực thống kê kinh tế - xã hội Với giao diện thân thiện và dễ sử dụng, người dùng có thể thực hiện các thao tác chủ yếu bằng cách click chuột mà không cần sử dụng nhiều lệnh Điều này đã giúp SPSS trở thành lựa chọn tin cậy của nhiều người trong công tác phân tích dữ liệu.
Cài đặt phần mềm SPSS trên máy tính là bước đầu tiên cần thực hiện để tiến hành phân tích thống kê hiệu quả Tuy nhiên, nhiều người dùng gặp khó khăn trong quá trình cài đặt do hạn chế về công nghệ Video dưới đây sẽ hướng dẫn chi tiết cách cài đặt SPSS một cách dễ dàng và nhanh chóng.
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 máy tính của bạn, có thể là 32 bit hoặc 64 bit.
Sau khi tải về tệp, bạn cần giải nén nó bằng cách nhấn chuột phải và chọn "Extract Here" để tạo ra thư mục tương ứng.
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.
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 hoàn thành khảo sát, các câu trả lời sẽ được lưu trữ trong một file Excel SPSS là công cụ hữu ích cho việc phân tích dữ liệu trong nghiên cứu và khảo sát Để phân tích dữ liệu trên SPSS, cần nhập dữ liệu từ Excel vào SPSS Tuy nhiên, người mới sử dụng SPSS thường gặp khó khăn trong quá trình này Dưới đây là một số lưu ý quan trọng khi mã hóa dữ liệu từ Excel vào SPSS.
Trước khi nhập dữ liệu từ file Excel vào SPSS, cần tiến hành 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 trong quá trình nhập liệu và kiểm tra dữ liệu của từng ô, tránh những sai sót không mong muốn.
Phần mềm SPSS chỉ có khả năng đọc dữ liệu dưới dạng số, vì vậy sau khi khai báo thông tin cho từng cột dữ liệu, việc mã hóa các thông tin đã khai báo bằng chữ thành dạng số là cần thiết.
Sau khi hoàn tất việc mã hóa, hãy lưu file Excel vào desktop Tiếp theo, mở phần mềm SPSS, vào menu File, chọn Open, sau đó chọn Data Khi hộp thoại xuất hiện, tìm và chọn file Excel của bạn, nhấn Open, rồi nhấn OK trong hộp thoại tiếp theo 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 câu hỏi về quan điểm, người tham gia sẽ đánh giá các mức độ từ 1 đến 5, phản ánh mức độ đồng ý với các khía cạnh khác nhau Cụ thể, mức độ 1 tương ứng với "hoàn toàn không đồng ý", trong khi mức độ 5 là "hoàn toàn đồng ý" Ví dụ, khi đánh giá mức độ khó khăn trong việc tham gia lớp học online, người tham gia có thể chọn mức 1 nếu họ cảm thấy hoàn toàn không đồng ý với việc lớp học này khó khăn, hoặc mức 5 nếu họ hoàn toàn đồng ý rằng nó khó khăn.
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.
Giới tính của bạn là gì?
Hình 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 (8,4%), 70 sinh viên năm hai (30,8%), 107 sinh viên năm ba (47,1%), 25 sinh viên năm tư (11%) và 6 sinh viên thuộc khóa khác (2,6%).
Chuyên ngành bạn đang theo học là gì?
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 chuyên ngành 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:
+ Đầu tiên chúng ta thấy được những biến ở bảng đó là: KVHQ1, KVHQ2, KVHQ3, KVHQ4, với N"7 – Đây chính là số lượng mẫu của phiếu khảo sát của nhóm.
+ Tiếp theo chúng ta thấy được giá trị nhỏ nhất của biến KVHQ1, KVHQ2, KVHQ3, KVHQ4 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 tương đối đồng nhất, với hầu hết các giá trị nằm trên mức trung bình của thang đo 5 mức độ.
Giá trị khoảng cách = (max-min)/n = (5-1)/4 = 1
Người tham gia khảo sát cho thấy sự thoải mái với kỳ vọng hiệu quả của việc sử dụng Zoom trong học trực tuyến 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 về việc sử dụng Zoom là rất hữu ích cho việc học trực tuyến Kết quả khảo sát phản ánh rõ ràng quan điểm tích cực của sinh viên đối với công cụ này trong quá trình học tập trực tuyến.
Biểu đồ cho thấy rằng 36,1% người tham gia hoàn toàn đồng ý rằng việc sử dụng Zoom rất hữu ích cho học trực tuyến, trong khi 41,9% cảm thấy đồng ý Ngoài ra, 16,3% cho rằng ý kiến này là bình thường, 2,6% không đồng ý và 3,1% rất không đồng ý.
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 quá trình học tập.
Biểu đồ cho thấy 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 vào việc học Cụ thể, 41% đồng ý với ý kiến này, 21,6% cho rằng cảm thấy bình thường, trong khi 4,8% không đồng ý và 2,6% rất không đồng ý.
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 năng suất và hiệu quả học tập.
Biểu đồ cho thấy 25,6% người tham gia hoàn toàn đồng ý rằng việc sử dụng Zoom trong học trực tuyến giúp tăng năng suất học tập, trong khi 41% đồng ý, 24,7% cho rằng mức độ hiệu quả là bình thường, 6,2% không đồng ý và 2,6% rất không đồng ý.
Biểu đồ cho thấy mức độ đồng ý của sinh viên về việc sử dụng Zoom, cho rằng công cụ này giúp họ tương tác tốt hơn với bạn bè và thuận lợi hơn trong việc hoàn thành các bài tập nhóm.
Biểu đồ cho thấy 25,1% người tham gia hoàn toàn đồng ý rằng việc sử dụng Zoom giúp tăng cường tương tác với bạn bè, trong khi 43,2% đồng ý và 21,6% cho rằng ý kiến này ở mức bình thường Chỉ có 7% người không đồng ý với quan điểm này.
Hình 13 Bảng Descriptive mô tả Kỳ vọng dễ dàng.
+ Đầu tiên chúng ta thấy được những biến ở bảng đó là: KVDD1, KVDD2, KVDD3, KVDD4 với N = 227 – đây chính là số lượng mẫu của phiếu khảo sát của nhóm.
+ Tiếp theo chúng ta thấy được giá trị nhỏ nhất của biến KVDD1, KVDD2, KVDD3, KVDD4 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 theo thang đo Likert 5 mức độ Điều này cho thấy phần lớn các đáp viên khảo sát cảm thấy dễ dàng với các tiêu chí trong nhóm Kỳ vọng dễ dàng.
Độ lệch chuẩn của các khu vực điều trị từ KVDD 1 đến KVDD 4 tương đối đồng nhất, với hầu hết các khu vực đạt điểm trên mức trung bình trong thang đo 5 mức độ Điều này được thể hiện qua công thức tính toán.
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:
Biểu đồ thể hiện mức độ đồng ý của sinh viên về việc dễ dàng học cách sử dụng Zoom để tham gia vào các lớp học trực tuyến Kết quả khảo sát cho thấy hầu hết sinh viên cảm thấy thoải mái và nhanh chóng làm quen với ứng dụng này.
Biểu đồ cho thấy rằng 36,6% người tham gia hoàn toàn đồng ý với việc dễ dàng học cách sử dụng Zoom để tham gia các lớp học trực tuyến, trong khi 43,6% đồng ý, 14,1% cho rằng bình thường, 4% không đồng ý và 1,8% rất không đồng ý.
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:
Hệ số tương 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 của thang đo “Kì vọng hiệu quả”, kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể đạt 0.823, vượt mức 0.6, và các hệ số tương quan của 4 biến quan sát đều lớn hơn 0.3, chứng tỏ thang đo có độ tin cậy cao Tuy nhiên, biến KVHQ4 có giá trị “Cronbach’s Alpha if Item Deleted” là 0.839, lớn hơn hệ số tổng thể, do đó biến này sẽ bị loại Cuối cùng, chúng ta giữ lại 3 biến: KVHQ1, KVHQ2 và 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:
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu
Biến bị loại 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, kết quả cho thấy thang đo “Kì vọng dễ dàng” có hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể là 0.741, vượt ngưỡng 0.6, và tất cả 4 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, chứng tỏ thang đo này đạt độ tin cậy cao cho các phân tích tiếp theo Đặc biệt, giá trị “Cronbach’s Alpha if Item Deleted” của biến KVDD2 là 0.780, cho thấy tính ổn định của thang đo.
The Cronbach Alpha coefficient is 0.741, and the value of "Cronbach’s Alpha if Item Deleted" for the variable KVDD4 is 0.785, which exceeds the overall Cronbach Alpha Therefore, we exclude the variables KVDD2 and KVDD4 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:
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến
Biến bị loại Ảnh hưởng xã hội
Hình 34 Bảng phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Ảnh hưởng xã hội
Sau khi phân tích hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “ảnh hưởng xã hội”, kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể đạt 0.682, lớn hơn 0.6, và tất cả hệ số tương quan của 4 biến quan sát đều trên 0.3, chứng tỏ thang đo có độ tin cậy cao Tuy nhiên, biến AHXH4 có giá trị “Cronbach’s Alpha if Item Deleted” là 0.702, lớn hơn hệ số tổng thể, vì vậy biến này sẽ được loại bỏ Cuối cùng, ba biến được giữ lại là AHXH1, AHXH2 và 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:
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến
Biến bị loại 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, kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể của thang đo “điều kiện thuận lợi” đạt 0.801, vượt mức 0.6, và hệ số tương quan giữa 4 biến quan sát đều lớn hơn 0.3 Tất cả các giá trị “Cronbach’s Alpha if Item Deleted” đều nhỏ hơn 0.801, điều này chứng tỏ các biến của điều kiện thuận lợi đều được chấp nhận.
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:
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’ s Alpha nếu loại bỏ biến
Biến bị loại 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 của thang đo “ý định sử dụng” đạt giá trị 0.792, vượt mức 0.6 Đồng thời, hệ số tương quan biến tổng của ba biến quan sát cũng đều có giá trị khả quan.
> 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.
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 đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, các biến KVHQ4, KVDD2, KVDD4, AHXH4 đã được loại bỏ Tiếp theo, chúng tôi tiến hành kiểm định giá trị của thang đo thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA đối với 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
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Hình 38 Bảng Total Variance Explaine
Trong hình 38, khi trích được 3 nhân tố với trị số Eigenvalue = 1.271 và nhân tố thứ 4 có trị số Eigenvalue = 0.887, cho thấy khoảng cách giữa nhân tố 3 và 4 là 1 Nhân tố 3 có Eigenvalue > 1, trong khi nhân tố 4 có Eigenvalue < 1 Do đó, 3 nhân tố này thể hiện đặc tính dữ liệu tốt nhất so với việc trích thêm các nhân tố khác Giá trị phương sai trích đạt 63.331%, cho thấy 3 nhân tố trong phân tích EFA phản ánh 63.331% sự biến thiên của tất cả các biến quan sát, vượt qua mức tiêu chuẩn 50%.
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 lần phân tích EFA thứ hai, chúng tôi thực hiện với 11 biến quan sát và thu được kết quả như sau: KVDD3 đã cho thấy những biến xấu cần điều chỉnh.
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Hình 40 Bảng KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO đạt 0.777, lớn hơn 0.5, cho thấy phân tích EFA là phù hợp với dữ liệu Kết quả kiểm định Bartlett’s test với mức ý nghĩa 0,000, nhỏ hơn 0.05, cho thấy các biến quan sát có mối tương quan đáng kể trong tổng thể.
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Hình 41 Bảng Total Variance Explained
Ba nhân tố có chỉ số Eigenvalue là 1,255 được trích ra theo tiêu chí Eigenvalue lớn hơn 1, tóm tắt thông tin của 11 biến quan sát trong EFA một cách hiệu quả Tổng phương sai mà ba nhân tố này giải thích đạt 64,295%, lớn hơn 50%, cho thấy chúng giải thích 64,295% sự biến thiên của tất cả các biến quan sát tham gia vào 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 được phân thành 3 nhân tố.
Dựa trên mô hình phân tích nhân tố EFA, nghiên cứu xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống thông tin Zoom thông qua ba thành phần nhân tố chính.
- Nhân tố 1 đặt tên là Điều kiện thuận lợi, kí hiệu “DKTL” bao gồm:
DKTL3 Bạn có thể kết hợp sử dụng Zoom cùng các hệ thống khác để học trực tuyến.
DKTL2 Bạn có đủ kiến thức (cách truy cập, cách sử dụng, cách kiểm soát thông tin, ) để tham gia vào lớp học trực tuyến trên Zoom.
DKTL4 Luôn có nhân viên hoặc đội ngũ sẵn sàng hỗ trợ khi bạn gặp khó khăn bất ngờ hoặc các sự cố về hệ thống.
Để tham gia lớp học trực tuyến trên Zoom, bạn cần đảm bảo có đầy đủ thiết bị công nghệ thông tin như máy tính, thiết bị di động và kết nối Internet ổn định.
- Nhân tố 2 đặt tên là Kì vọng, kí hiệu “KV” bao gồm:
KVHQ1 Bạn cảm thấy sử dụng Zoom hữu ích cho việc học trực tuyến của mình.
KVHQ2 Sử dụng Zoom trong học trực tuyến giúp bạn chủ động và tập trung học tập.
KVHQ3 Sử dụng Zoom trong học trực tuyến giúp bạn tăng năng suất hiệu quả học tập.
KVDD1 Bạn dễ dàng học cách sử dụng Zoom để tham gia vào các lớp học trực tuyến.
- Nhân tố 3 đặt tên là ảnh hưởng xã hội, kí hiệu “AHXH” bao gồm:
AHXH3 Những người có ảnh hưởng đến bạn (bạn bè, đồng nghiệp, anh chị khóa trước, ) nghĩ rằng tôi nên sử dụng Zoom để học trực tuyến.
AHXH2 Giảng viên rất sẵn sàng giúp đỡ bạn trong việc sử dụng Zoom để học trực tuyến.
4.7.2 Phân tích nhân tố cho các yếu tố phụ thuộc:
Để thực hiện phân tích tương tự như phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập, chúng ta đưa các biến phụ thuộc YDSD1 và YDSD2 vào phân tích Kết quả thu được cho thấy mối liên hệ và ảnh hưởng của các biến này đối với biến độc lập.
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 có 2 biến quan sát được nhóm thành 1 nhân tố, với trọng số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn 0,5, chứng tỏ các biến này đều quan trọng và có ý nghĩa thiết thực Hệ số KMO đạt 0.531, vượt mức 0.5, cho thấy phân tích EFA phù hợp với dữ liệu Kiểm định Bartlett’s test có mức ý nghĩa 0.000, nhỏ hơn 0.05, khẳng định các biến quan sát có tương quan với nhau Giá trị Eigenvalue đạt 1.730, lớn hơn 1, đáp ứng yêu cầu, trong khi phương sai trích được là 86.499%, cho thấy nhân tố biến phụ thuộc giải thích 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 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 hiện còn 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, mô hình nghiên cứu cần được hiệu chỉnh.
Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh bao gồm ba yếu tố chính được rút ra từ mô hình đề xuất ban đầu, đó là: (1) Điều kiện thuận lợi, (2) Kì vọng, và (3) 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
Kì vọng Ý định sử dụng zom Điều kiện thuận lợi ảnh hưởng xã hội 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 xác định được rằng các biến độc lập được nhóm lại thành 4 nhân tố, trong khi các biến phụ thuộc được phân loại thành 2 nhân tố Mỗi nhân tố bao gồm các biến quan sát được sắp xếp theo cột Để thực hiện phân tích tương quan Pearson một cách hiệu quả, cần thu gọn số lượng biến quan sát lớn bằng cách sử dụng các biến đại diện Kết quả từ quá trình tạo ra các biến đại diện và phân tích cho thấy những thông tin quan trọng về mối quan hệ giữa các nhân tố.
Theo bảng tương quan Pearson, các cặp biến giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, cũng như giữa các biến độc lập, đều có giá trị Sig < 0,05, cho thấy mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa chúng.
Trong phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập, chúng ta chú ý đến những cặp biến có tỉ lệ sig nhỏ hơn 0.05, cho thấy sự tương quan tuyến tính Nếu mối quan hệ này quá mạnh, hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra Đặc biệt, khi cặp nhân tố có hệ số sig nhỏ hơn 0.05 và hệ số Pearson lớn hơn 0.4, cần nghi ngờ khả năng xảy ra đa cộng tuyến.
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 chia chúng thành 4 nhóm Tiếp theo, chúng tôi đã đặt biến đại diện cho 4 nhóm này để tiến hành 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 bởi các biến độc lập được thể hiện qua hai chỉ số là R^2 và R^2 hiệu chỉnh R^2 hiệu chỉnh phản ánh chính xác hơn so với R^2, với cả hai giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1, trong đó việc đạt giá trị 1 là điều không khả thi Thông thường, các giá trị này được tìm thấy trong bảng Model Summary Mô hình được coi là có ý nghĩa khi R^2 hiệu chỉnh tiến gần đến 1, ngược lại, nếu giá trị này tiến về 0, mô hình có ý nghĩa 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) là 0,259, cho thấy biến độc lập trong mô hình hồi quy ảnh hưởng đến 25,9% sự thay đổi của biến phụ thuộc Phần còn lại 74,1% là do các yếu tố bên ngoài mô hình 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.
4.9.2 Bảng kết quả đầu ra của phân tích ANOVA
Giá trị sig trong kiểm định F là công cụ quan trọng để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy Nếu 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.
Từ bảng trên ta có thể thấy:
Trong bảng phân tích, tất cả các biến độc lập đều có hệ số sig nhỏ hơn 0,05, cho thấy chúng đều có ý nghĩa trong việc giải thích biến phụ thuộc.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chúng ta sử dụng Hệ số phóng đại phương sai (VIF) Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập lớn hơn 10, điều này cho thấy sự tồn tại của đa cộng tuyến Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, nhóm sẽ lấy 2 làm tiêu chuẩn Khi VIF vượt quá 2, biến độc lập sẽ không có khả năng giải thích biến thiên của biến phụ thuộc Kết quả từ bảng Coefficients cho thấy không có giá trị VIF nào lớn hơn 2, do đó 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, phù hợp với đặc điểm của phân phối chuẩn Giá trị trung bình (Mean) là 2.45E - 16, gần bằng 0, trong khi độ lệch chuẩn là 0.993, cũng gần với giá trị mong đợi.
Phân phối phần dư gần như tuân theo chuẩn, cho thấy rằng giả thiết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Ngoài biểu đồ Histogram, biểu đồ P-P Plot cũng giúp nhận diện vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa Khi các điểm trên 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 Đồng thời, biểu đồ Scatter Plot được sử dụng để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính Để xác định xem dữ liệu có vi phạm giả định tuyến tính hay không, ta phân tích biểu đồ phân tán giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn.
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 bố 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 về mối quan hệ tuyến tính.
4.9.6 Kết quả của quá trình phân tích hồi quy đa biến
Trong bảng Coefficients, có hai giá trị hồi quy chính là B (chưa chuẩn hóa) và Beta (đã chuẩn hóa) Mỗi hệ số hồi quy này đóng vai trò 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 nhất dùng 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 khác biệt về đơn vị của các biến độc lập hoặc do độ lệch chuẩn của các biến này khác nhau Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa có dạng cụ thể mà người dùng cần nắm rõ.
Từ cột chứa giá trị B trong bảng Coefficients, ta có phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa:
Khi biến KV tăng lên 1 đơn vị, trong khi các biến khác không thay đổi, biến YDSD tăng lên 0,151 đơn vị Tương tự, khi biến AHXH tăng lên 1 đơn vị, YDSD tăng lên 0,396 đơn vị Cuối cùng, khi biến DKTL tăng lên 1 đơn vị, YDSD tăng lên 0,236 đơn vị, với điều kiện các biến khác giữ nguyên.
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 bị ảnh hưởng bởi ba yếu tố chính: Kỳ vọng với hệ số 0,131, Ảnh hưởng xã hội với hệ số 0,333, và Điều kiện thuận lợi với hệ số 0,211 Các yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định mức độ sử dụng ZOOM của sinh viên trong môi trường học tập trực tuyến.
