TIỂU LUẬN MÔN KINH TẾ LƯỢNG CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KẾT QUẢ HỌCTẬP HỌC KÌ I NĂM HỌC 2016-2017 SINH VIÊN LỚP... Mô hình nghiên cứu……….10CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN
Vấn đề nghiên cứu
Thực nghiệm xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân tích những ảnh hưởng của giới tính, số môn học yêu thích và tổng số buổi nghỉ học trong một học kì đến KQHT của sinh viên lớp K15402
Các câu hỏi được nghiên cứu trong bài:
Mức độ ảnh hưởng của mỗi nhân tố kể trên đến kết quả học tập lớp K15402. Mức độ tương quan giữa các nhân tố nghiên cứu.
Mô hình nghiên cứu đã phù hợp chưa, mô hình còn chứa đựng những khuyết tật gì? Ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu có thể áp dụng trong thực tế như thế nào
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện với mục đích nhằm giúp sinh viên xác định rõ mục tiêu thực sự cũng như hình thành phương pháp học tập phù hợp nhất cho bản thân để cải thiện chất lượng học tập của mình Mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố lên kết quả học tập của sinh viên trước tiên cho thấy sự chênh lệch về khả năng học tập khi xem xét ở các nhóm đối tượng khác nhau đồng thời dẫn đến các quyết định lựa chọn để cải thiện việc học khác nhau.
Ngoài ra, thông qua nghiên cứu sâu kết quả học thuật, chúng ta hiểu hơn về bản chất của quá trình học cũng như giúp hoàn thiện cách nhìn nhận, đánh giá và xây dựng bài nghiên cứu một vấn đề, từ đó có thể vận dụng vào các môn học khác nhưKinh tế vi mô, Kinh tế vĩ mô cho đến ứng dụng vào cuộc sống hằng ngày của bản thân.
Mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng OLS để xử lý số liệu và đưa ra kết quả cụ thể nhằm phục vụ cho mục đích nghiên cứu
Mô hình tổng quát xác định các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên lớp K15402 có dạng như sau:
Trong đó ^Y được giải thích bởi các biến DROP, FAV, G biểu thị bằng số liệu đo lường kết quả học tập của sinh viên trong học kỳ 1 năm học 2016-2017; các biến DROP biểu thị cho số lần nghỉ học, FAV biểu thị cho số môn yêu thích, G biểu thị cho giới tính (G là biến giả: G=1:Nam, G=0:Nữ)
H0: Các yếu tố khảo sát không ảnh hưởng đến kết quả học tập (hay mô hình không phù hợp, khi các biến β0= β = β = β1 2 3=0).
H1: Các yếu tố khảo sát ảnh hưởng đến kết quả học tập (β β β # 0).1 2
Giả thiết thể hiện mức ý nghĩa của nghiên cứu trong thực tế cũng như kiểm tra mức sai lệch của mô hình.
Trong mô hình các yếu tố ảnh hưởng đếnkết quả học tập của sinh viên cụ thể như sau:
DROP: Biến chỉ tổng số ngày nghỉ của sinh viên trong học kỳ 1 năm học 2016-2017 FAV : Biến chỉ số môn học hứng thú của sinh viên.
G : Biến xác định giới tính của sinh viên tham gia khảo sát.
PHƯƠNG PHÁP LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KẾT QUẢ HỌC TẬP HỌC KỲ I CỦA
Các khái niệm
Lớp sinh viên là lớp được tổ chức từ đầu khóa bao gồm những sinh viên cùng khóa học, cùng nghành học hoặc chuyên nghành đào tạo Mỗi sinh viên có một mã số riêng và đượcbố trí một giáo viên chủ nhiêm/cố vấn học tập phụ trách. Điểm trung bình chung học kỳ được tính theo công thức sau, làm tròn đến hai chữ số thập phân.
Trong đó: A là điểm trung bình học kỳ, ai là điểm học phần thứ I, ni là số tín chỉ học phần thứ i, n là tổng số học phần tính điểm trung bình chung. Điểm học phần trong học kỳ phụ được tính vào học kỳ chính trước đó và thay thế cho điểm đã có kết quả cao hơn. Điểm học phần là tổng điểm của tất cả các điểm đánh giá bộ phận của học phần với trọng số tương ứng Điểm học phần làm tròn đến một chữ số thập phân, sau đó được chuyển thành điểm chữ như sau: a)Loại đạt gồm: A (9,0-10) Xuất Sắc, A( 8,0-8.9) Giỏi, B (7,0-7.9) Khá, C (5,0- + 6,9) Trung bình, D (4,0-4.9) Trung bình yếu. b)Loại không đạt: F (dưới 4,0) Kém
Cơ sở lí thuyết
Một số nghiên cứu về kết quả học tập: Nghiên cứu về kết quả học tập của sinh viên là một phạm trù rộng và có nhiều thảo luận khác nhau Hiện tại trong nước cũng có nhiều thảo luận và nghiên cứu về kết quả học tập của sinh viên Điều này cho thấy việc học tập của sinh viên được quan tâm nhiều hơn Theo nghiên cứu TS: Nguyễn Phương Nga và Bùi Trung Kiên(2005) đã đưa ra kết luận rằng nội dung và phương pháp giảng dạy có ảnh hưởng đến hiệu quả giảng dạy tác động lớn đến môn mà sinh viên hứng thú.
Theo tiến sĩ Shahida Sajjad thì dạy và học là hai phương diện không tách rời và có mối nhất quán cao giữa đánh giá sinh viên về chất lượng học và đánh giá chung của họ về giảng viên và khóa học.
Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên chính quy của trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh Võ Thị Tâm (2010) cũng đã chứng minh được mức độ khác biệt giữa nam và nữ và giữa các sinh viên có nơi cư trú khác nhau Cụ thể động cơ học tập của sinh viên thành phố mạnh hơn ở sinh viên các tỉnh và sinh viên nam có sự kiên định học tập hơn sinh viên nữ Nhưng kết quả học tập của nam và nữ có sự khác biệt Nghiên cứu cho thấy kết quả học tập của sinh viên nam thấp hơn sinh viên nữ.
Phương pháp nghiên cứu
2.2.1 Phương pháp thu thập số liệu
Sinh viên khóa lớp K15402 của Trường ĐH Kinh Tế Luật – ĐHQG tp Hồ Chí Minh
Kết quả nghiên cứu của đề tài chỉ có giá trị dựa trên việc thu thập dữ liệu của học kì I năm học 2016 – 2017 Đặc điểm của mẫu: 31 sinh viên
Hình thức điều tra: Chuẩn bị mẫu câu hỏi bao gồm các yếu tố sau:
Số môn học yêu thích trong một kỳ
Sau đó phát phiếu điều tra tới từng sinh viên
2.2.2 Phương pháp phân tích số liệu
- Phương pháp thu thập số liệu
- Phương pháp tương quan hồi quy
- Phương pháp phân tích phương sai
Toàn bộ dữ liệu thu được được xử lý bằng phần mềm Eviews.
MÔ HÌNH VÀ GIẢI THÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KẾT QUẢ HỌC TẬP HỌC KỲ I CỦA SINH VIÊN LỚP K15402 ĐẠI HỌC KINH TẾ LUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 3.1 Thu thập số liệu và lựa chọn mô hình hồi quy
Số liệu thống kê
Bảng 1 - Nguồn: Nhóm tổng hợp từ lớp K15402
Xây dựng mô hình
- Biến phụ thuộc : Điểm trung bình lớp K15402 (Kí hiệu: MED)
Số môn yêu thích (Kí hiệu: FAV)
Số ngày nghỉ học (Kí hiệu: DROP) Giới tính (Kí hiệu: G với G = 0 là nữ ,
Mô hình hồi quy mẫu có dạng: ^MED˙ i = ˙^β 1 +^β˙ 2 DROP + i ^β˙ 3 FAVi + ^β˙ 4 Gi
Với U là sai số ngẫu nhiên.i
Chạy mô hình hôi quy
a Chạy mô hình hồi qui bốn biến
Hình 3.1 Xét mô hình hồi quy 4 biến: Chạy Eviews 8 ta được
Ta muốn lập mô hình hồi quy để xem giới tính, số môn hứng thú và tổng số lần nghỉ học ảnh hưởng như thế nào tới kết quả học tập Thế nhưng giá trị Probability của biến giới tính (G) là 0.1879 > 0.05 Ta nghi ngờ biến Giới tính không ảnh hưởng đến mô hình, trở thành biến thừa
Hình 3.2 Xét mô hình hồi quy 3 biến khi bỏ biến giới tính (G)
Nhận xét: Với giá trị R hiệu chỉnh lần lượt của hai kết quả là 2 R 2 KhôngG 0.711659 nhỏ hơn so với R 2 có G = 0.719911 Tức là việc xuất hiện biến giới tính là tốt tuy nhiên mức tăng không đáng kể chỉ tăng 0.008252 là mức tăng không đáng kể, ta vẫn thiêng về kết luận không có sự xuất hiện của biến Giới tính G hơn Để chắc chắn ta thực hiện kiểm định
Hình 3.3 Xét sự có mặt của biến không cần thiết
Theo kết quả bảng trên, vì F = 1.824920 có xác suất p = 0.1879 > 0.05 nên ta chấp nhận giả thiết H : β = 0 (β là hệ số hồi quy của biến Giới tính kí hiệu G trong hàm0 3 3 hồi quy tổng thể từ Hình 3.1 ) Vậy biến G không cần thiết trong mô hình hồi quy của MED theo FAV, DROP và G ban đầu. b Mô hình hồi qui ba biến
Mô hình hồi quy của Điểm trung bình theo Số môn yêu thích và Số ngày nghỉ học Với số liệu từ Bảng 1 chạy Eview ta được:
Sử dụng lại kết quả mục (a)
Diễn giải kết quả ước lượng từ Eviews
Mô hình hồi quy mẫu thu được
Mô hình hồi quy cho ta thấy Số ngày nghỉ học và Số môn yêu thích đều tác động đến Điểm trung bình của sinh viên năm học 2015 – 2016, phù hợp với thực tế.
Hệ số chặn ^ β 1 = 8.113533 cho biết khi Số ngày nghỉ học và Số môn yêu thích bằng là không thì số Điểm trung bình đạt được của sinh viên lớp K15402 là 8.113533 phẩy trên một năm học Hệ số chặn trong trường hợp này có ý nghĩa về mặt thực tế vì học sinh lớp K15402 là lớp khá nếu sinh viên đi học đầy đủ thì mức điểm trên có thể đạt được.
Hệ số ^β2 = -0.150394 thể hiện tác động riêng của Số ngày nghỉ học lên Điểm số trung bình khi các yếu tố khác không đổi Khi Số ngày nghỉ học tăng (giảm) 1 lần thì điểm trung sinh viên bình lớp K15402giảm (tăng) một lượng 0.150394 phẩy.
Hệ số ^β3 = 0.104306 thể hiện tác động riêng của Số môn yêu thích lên Điểm số trung bình khi các yêu tố khác không đổi Nếu Số môn yêu thích tăng (giảm) một lượng 1 môn thì Điểm số trung bình sinh viên lớp K15402 tăng (giảm) một lượng 0.104306 phẩy. c.Kiểm định các hệ số ^ β 2 , ^ β 3 trong mô hình
Với hệ số của biến DROP là ^ β 2:
Hình 3.4 Kiểm định hệ số hồi quy biến DROP
Theo kết quả hình trên, vì F = 40.39947 có xác suất p = 0.0000 < 0.05 nên chấp nhận giả thiết H : β # 0 Vậy buến DROP có ảnh hưởng đến mô hình.1 2
Với hệ số của biến FAV là ^β3:
Hình 3.5 Kiểm định hệ số hồi quy biến FAV
Theo kết quả hình trên, vì F 4.773571 có xác suất p = 0.0374 < 0.05 nên ta chấp nhận giả thiết H : β # 0 Vậy biến FAV có ảnh hưởng đến mô hình.1 3
Ta có : ^βj ± tα/2 (n – k).se(^βj) Từ kết quả Eviews từ Hình 3.2, khoảng tin cậy lần lượt là:
Kiểm tra các khuyết tật và các kiểm định
3.2.1 Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy bằng kiểm định F
Kiểm định F hay còn gọi là kiểm định giả thuyết về ảnh hưởng của tất cả các biến độc lập cùng lúc.
Ta xét bài toán kiểm định sau:
Giả thuyết H này ngụ ý rằng toàn bộ các biến độc lập trong mô hình đều không ảnh0 hưởng đến biến phụ thuộc Nếu H là không có ý nghĩa hay còn được gọi là mô hình0 không phù hợp Do đó kiểm định trên còn được gọi là kiểm định về sự phù hợp của hàm hồi quy Để kiểm định F với cặp giả thuyết trên chúng ta ước lượng mô hình:
Tiêu chuẩn kiểm định: : F ~ F (k-1,n-3)= F (2,28)= 3.34 th α 0,05
F qs = 38.021 > F = 3.34 th => Bác bỏ giả thiết H chấp nhận H0 1
Kết luận: Với mức ý nghĩa α=5% hàm hồi quy trên phù hợp.
3.2.2 Kiểm tra đa cộng tuyến bằng phương pháp sử dụng hồi quy phụ
Giả thiết : Giữa các biến độc lập DROP , FAV không có quan hệ đa cộng tuyếni i hoàn hảo, nghĩa là không tồn tại hằng số (∂ ,… ∂ không đồng thời bằng 0 ) sao cho:2 k
∂2 DROPi + 3∂ FAV = 0 Nếu như biến Số lần nghỉ học và Số môn yêu thích có quani hệ đa cộng tuyến hoàn hảo thì ít nhất một biến trong các biến này suy ra được từ biến còn lại Giả thiết trên giải có thể loại trừ tình huống này. Định nghĩa: Khi giữa các biến độc lập không có đa cộng tuyến hoàn hảo, nhưng có mối quan hệ tuyến tính chặt, ta nói rằng mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến
Nguyên nhân gây ra đa cộng tuyến: Có một số nguyên nhân có thể gây nên đa cộng tuyến cao gồm:
Mẫu không mang tính đại diện: Việc lấy mẫu 31 sinh viên bị hạn chế trong nhóm nhỏ, có các đặc trưng khá giống nhau, làm tăng mức độ cộng tuyến giữa các biến số; Bản chất mối quan hệ giữa các biến số, ở đây, khi một sinh viên hứng thú với môn học sẽ dẫn tới số lần nghỉ học ít đi và ngược lại Do đó mô hình với các biến này là các biến độc lập thường có hiện tượng đa cộng tuyến cao
Hậu quả của đa cộng tuyến: Khoảng tin cậy cho β trở nên rộng hơn, nghĩa là ướci lượng trở nên kém chính xác; Hệ số ước lượng dễ mất ý nghĩa thống kê: Sai số chuẩn quá lớn, làm mất khả năng bác bỏ H khi kiểm định giả thuyết về sự bằng0 không của hệ số góc tương ứng của các biến độc lập Như vậy theo kết luận của kiểm định này thì có thể cho rằng biến độc lập là không có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong khi lẽ ra nó có ảnh hưởng; một sự thay đổi dù bé trong mẫu cũng có thể gây ra một sự thay đổi lớn trong kết quả ước lượng Do đó dẫn tới giá trị sử dụng của kết quả ước lượng trở nên rất thấp
Phát hiện đa cộng tuyến: Hồi qui phụ là hồi qui một biến giải thích FAV theoi biến còn lại DROP Tính R và F cho mỗi mô hình theo công thức:i 2
Trong đó n là số quan sát và k là số tham số trong mô hình hồi qui phụ ( kể cả hệ số tự do) Sau đó kiểm định giả thuyết:
Ho: R = 0 ( biến FAV không tương quan tuyến tính với biến DROP , không đa2 i i cộng tuyến)
H1: R ≠ 0 (có hiện tượng đa cộng tuyến mô hình hồi qui chính)2
Hình 3.6 Mô hình hồi quy phụ chạy bằng Eview 8
Hàm hồi qui mẫu của biến FAV theo biến DROP ta được:
Với α = 0.05, tra bảng phân phối F ta được F = Fth 0.05 (1, 29) = 4.18
Ta thấy F > Fqs th nên bác bỏ giả thuyết H tức là có sự tương quan tuyến tính giữao, biến FAV và biến DROP Vậy có xảy ra hiện tượng đa công tuyến ở hàm hồi qui chính.
Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến: Ở đây tồn tại đa cộng tuyến cao nhưng Se(
^βi) của các biến tương ứng, R 2 là không quá lớn do đó mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến cao cũng không ảnh hưởng đến chất lượng mô hình Do đó chúng ta không phải bận tâm nhiều đến việc liệu mô hình có bị hiện tượng đa cộng tuyến hay không, có thể bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình này.
3.2.3 Kiểm định dạng hàm sai Ramsey RESET
Hình 3.7 Dạng hàm sai Ramsey RESET
Với kết quả bảng trên ta thấy, F = 4.077886 và giá trị p = 0.0535 > 0.05 Kiểm định cho ta thấy mô hình ba biến nói trên không có vấn đề về dạng hàm sai.
3.2.4 Kiểm tra phương sai sai số thay đổi
3.2.4.1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White
Hình 3.8 Mô hình kiểm định White
Hình 3.9 Bảng kiểm định White
Với mô hình hồi quy mẫu: ^MED˙ i = ^ β ˙ 1 +˙^β 2 DROP + i ^β˙ 3 FAVi
Kiểm định cặp giả thiết:
H0 : α2=α3= α = α4 5=α6=0 (Phương sai sai số không đổi)
H1 : Tồn tại ít nhất một hệ số ≠0 ( =αj j 2,6) (Phương sai sai số thay đổi)
Theo kết quả Eview: χ 2 qs 42060 χ 2 0.05 (8)= 11.07 χ 2 qs > χ 2 0.05 (5) χ 2 sq € W α nên ta đã có cơ sở bác bỏ giả thiết H0
Vậy với mức ý nghĩa 5% hàm hồi qui có phương sai sai số thay đổi
3.2.4.2 Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Phương sai sai số thay đổ có thể do mô hình thiếu biến hoặc dạng hàm sai Với cỡ mẫu đủ lớn (n > 30) nên Nhóm chúng em sử dụng các phương pháp sai số chuẩn mạnh để khắc phục hiện tượng này.
Hình 3.10 Hàm hồi qui gốc
Hình 3.11 Hình Ước lượng sai số chuẩn mới
Từ hai hình 3.9 và 3.10 giá trị của Std Error của biến FAV giảm từ 0.047741 xuống 0.047498 Vậy nên chúng ta đã khắc phục xong hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
3.2.5 Kiểm tra hiện tượng tự tương quan bằng kiểm định Breusch- Godfrey
Xét mô hình: MED = β + β0 1DROP+ β FAV + 2 ^ut
€t thỏa mãn các giả thiết của mô hình cổ điển.
Pro(Obs*R-Squared) ≥ α => chấp nhận H0
Pro(Obs*R-Squared) bác bỏ H0
Xét tự tương quan bậc 1với mức ý nghĩa α=5%
Hình 3.12 Mô hình kiểm định tự tương quan bậc 1
Ta có: ρ=0.3550 > α=0,05 => chấp nhận H => Mô hình không có tự tương quan bậc0
Xét tự tương quan bậc 2 với mức ý nghĩa α=5%
Hình 3.13 Mô hình kiểm định tự tương quan bậc 2
Ta có: ρ=0.6520 > α=0,05 => chấp nhận H0=> Mô hình không có tự tương quan bậc 2
Kết luận: Mô hình không có tự tương quan.
Dự Báo
Ta thực hiện dự báo với số liệu biến, MED, FAV và DROP cho sinh viên nữ thứ 32 của lớp K15402, trong đó MED = 7.9, FAV=3, DROP=4
Hình 3.14 Biểu đồ dự báo Đánh giá sai số dự báo Ở vế phải màn hình thể hiện sai số dự báo là 4.567251% Đường màu xanh thể hiện các giá trị dự báo của các biến DROP và FAV khi MED các giá trị trong mẫu Hai đường màu đỏ thể hiện khoảng tin cậy trong dự báo này là 95%
Hình 3.15 Mô hình dự báo giá trị trung bình
Dự báo giá trị trung bình là :
GIẢI PHÁP NÂNG CAO KẾT QUẢ HỌC TẬP CHO SINH VIÊN LỚP K15402 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ LUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 4.1 Cơ sở đề xuất giải pháp…………………………………………………29-30 4.2 Giải pháp nâng cao kết quả học tập cho sinh viên lớp K15402 Trường Đại Học Kinh Tế Luật Thành phố Hồ Chí Minh
4.1 Cơ sở đề xuất giải pháp
Thông qua việc phân tích nghiên cứu đã giúp chúng ta thấy được sự tác động của các yếu tố, số buổi nghỉ học và số môn học yêu thích đến kết quả học tập học kỳ I năm học 2016 – 2017 của sinh viên K15402 cụ thể như sau:
Số buổi nghỉ học: Nghỉ học là một thói quen xấu của nhiều sinh viên và đương nhiên, việc nghỉ học sẽ làm giảm kết quả học tập cả kỳ của họ vì lượng kiến thức tiếp thu không liên tục, đầy đủ và có thể bỏ qua những kiến thức quan trọng trong các buổi học đó.
Số môn học yêu thích: Kết quả phân tích cho thấy rằng nếu sinh viên có số môn học yêu thích nhiều hơn thì kết quả học tập sẽ cao hơn Điều này là hoàn toàn hợp lý, bởi vì nếu bạn thực sự yêu thích một môn học nào đó thì bạn sẽ tham gia môn học đó với tất cả niềm đam mê của bản thân, dành sự nỗ lực, đầu tư cho môn học đó và hiển nhiên kết quả học tập của bạn sẽ cao. Còn nếu bạn chỉ học vì trách nhiệm, bị ép buộc hay chỉ học để qua môn thì sẽ không thể mang lại kết quả cao được.
Thông qua những đánh giá, nhận định nêu trên có thể giúp đưa ra các giải pháp hợp lý nhằm nâng cao kết quả học tập của sinh viên khóa lớp K15402 Trường Đại Học Kinh Tế Luật Tp.HCM nói riêng, sinh viên tại các trường Đại học trên cả nước nói chung Từ đó góp phần nâng cao chất lượng của Hệ thống giáo dục bậc Đại học ở Việt Nam.
4.2 Giải pháp nâng cao kết quả học tập cho sinh viên lớp K15402 Trường Đại Học Kinh Tế Luật Thành phố Hồ Chí Minh
Kết quả phân tích phương pháp ước lượng OLS đã xác đinh các yếu tố ảnh hưởng tới kết quả học tập cho sinh viên lớp K15402 đó là, số buổi nghỉ học trong học kỳ,số môn yêu thích Kết hợp kết quả phân tích bằng phương pháp ước lượng OLS và thực trạng tình hình học tập hiện nay của sinh viên, chúng em đề xuất một số giải pháp cụ thể sau: Đối với sinh viên: Sinh viên phải hạn chế tối đa việc nghỉ học, bỏ tiết Đến lớp thường xuyên và chú ý lắng nghe giảng viên giảng bài để có thể tiếp thu tối đa thông tin, kiến thức mà giảng viên cung cấp Sinh viên cần dành nhiều thời gian cho tự học, đặc biệt là đối với các sinh viên nam, do đặc thù sinh viên nam ít dành thời gian và chú tâm vào việc học hơn sinh viên nữ Sinh viên cần tích cực chủ động học tập và rèn luyện, nâng cao kiến thức.Cần tạo dựng phương pháp học tập hiệu quả,hợp lý,rèn luyện các kỹ năng cơ bản ( nghe giảng, suy nghĩ trong quá trình học tập, đặt câu hỏi,tìm kiếm thông tin,làm việc nhóm……), các kỹ năng này giúp sinh viên học một cách chủ động ở bất kỳ chương trình học nào. Đối với giáo viên: Giúp sinh viên hiểu rõ mục tiêu , tầm quan trọng của môn học và mục đích học tập của sinh viên Đa dạng hóa phương pháp giảng dạy, phương pháp kiểm tra đánh giá sinh viên có những cách học khác nhau và chỉ có đa dạng hóa phương pháp giảng dạy mới đảm bảo phát huy sở trườn, sở thích của từng sinh viên. Đối với nhà trường: Kết quả học tập của sinh viên đóng vai trò quan trọng trong quá trình học tập của sinh viên Vì vậy nhà trường nên theo dõi kết quả học tập của sinh viên thông qua việc đo lường kết quả học tập của sinh viên hàng năm, sử dụng thang đo đã được kiểm định trong nghiên cứu này.Song song với việc đo lường kết quả học tập của sinh viên, cũng cần đo lường các yếu tố làm gia tăng kết quả học tập của sinh viên như số ngày nghỉ, số môn yêu thích Trên cơ sở này, đề ra chiến lược phù hợp để kích thích sinh viên tạo dựng phương thức học tập hiệu quả, nâng cao hiệu quả trong học tập Khuyến khích giảng viên, học sinh nghiên cứu thực hiện tiếp tục các nghiên cứu trong lĩnh vực này để khám phá thêm các yếu tố gia tăng kết quả học tập của sinh viên, đặc biệt là các động lực trong học tập để định hướng nâng cao kết quả học tập.
Thông tin được trình bày trong bài báo cáo đã chỉ ra kết quả học tập của sinh viên K15402 trường Đại Học Kinh Tế Luật trong học kỳ 1 năm học 2016-2017 chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau Nghiên cứu đã phân tích ảnh hưởng của các yếu tố giới tính, tổng số ngày nghỉ và số môn học yêu thích lên kết quả học tập của một nhóm sinh viên K15402 để đưa ra những nhận định về mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố độc lập Ngoài ra, phần dự báo và ý nghĩa rút ra từ kết quả cũng được bao gồm trong nội dung báo cáo
Bài báo cáo vận dụng nhiều kiến thức đã học trong môn Kinh tế lượng để nghiên cứu và đưa ra kết quả Nhờ đó, chuyển vấn đề nghiên cứu từ khái quát, định tính, ước lượng sang số liệu cụ thể nhằm kiểm định chính xác các giả thuyết và ứng dụng vào thực tế được hiệu quả hơn Bên cạnh đó, quá trình tìm hiểu và xử lý các vấn đề liên quan đã giúp chúng em học hỏi được nhiều kiến thức mới cũng như áp dụng được các kiến thức được giảng dạy trên lớp vào việc xây dựng và hoàn thiện một bài nghiên cứu thực tế của riêng mình.
Một lần nữa nhóm chúng tôi xin chân thành cảm tập thể lớp K15402 và giảng viên thầy Phạm Văn Chững đã giúp nhóm chúng em hoàn thành bài tiểu luận này một cách khoa học và có định hướng Chúng em xin chân thành cảm ơn.
1 Hướng dẫn sử dụng Eview 8
2 Bảng tra cứu số liệu các phân phối
3 Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh Giáo trình Kinh tế lượng NXB Đại họcKinh tế Quốc Dân, 2013