1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

đề tài ứng dụng marketing gamification learning trong metaverse liệu có làm tăng sức hút thương hiệu và thu hút khách hang trong tương lai

184 0 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 184
Dung lượng 4,52 MB

Cấu trúc

  • CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU (15)
    • 1.1. Lý do chọn đề tài (15)
    • 1.2. Mục tiêu nghiên cứu (21)
      • 1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu tổng quát (21)
      • 1.2.2. Mục tiêu nghiên cứu cụ thể (21)
    • 1.3. Đối tượng nghiên cứu (21)
    • 1.4. Phạm vi nghiên cứu (22)
    • 1.5. Phương pháp nghiên cứu (22)
      • 1.5.1. Phương pháp nghiên cứu định tính (22)
      • 1.5.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng (23)
    • 1.6. Giới hạn của đề tài (24)
    • 1.7. Kết cấu đề tài (24)
  • CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU (24)
    • 2.1. Khái niệm liên quan (25)
      • 2.1.1 Giá trị hưởng thụ và giá trị thực dụng (25)
      • 2.1.2 Sự hài lòng của khách hàng (25)
      • 2.1.3 Tình yêu thương hiệu (26)
    • 2.2. Các lý thuyết liên quan (26)
      • 2.2.1. Mô hình Octalysis (26)
      • 2.2.2. Lý thuyết sự hiện diện xã hội (Social presence theory) (27)
    • 2.3. Tổng quan các nghiên cứu (28)
      • 2.3.1. Kết quả tổng quan các bài nghiên cứu (58)
    • 2.4. Lập luận mô hình nghiên cứu (59)
  • CHƯƠNG 3. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU (24)
    • 3.1. Quy trình nghiên cứu (67)
    • 3.2. Phương pháp nghiên cứu định tính (69)
      • 3.2.1. Mục đích nghiên cứu định tính (69)
      • 3.2.2. Thiết kế nghiên cứu định tính (69)
      • 3.2.3. Thực hiện nghiên cứu định tính (70)
        • 3.2.3.1. Phỏng vấn chuyên gia (70)
        • 3.2.3.2. Nhận xét và góp ý đến từ hai chuyên gia (71)
        • 3.2.3.3. Phỏng vấn nhóm khảo sát: đối tượng là sinh viên ở khu vực thành phố Hồ Chí Minh (79)
      • 3.2.4. Tổng kết sau phỏng vấn (91)
    • 3.3. Phương pháp nghiên cứu định lượng (96)
      • 3.3.1 Thiết kế nghiên cứu định lượng (96)
      • 3.3.2 Tính toán số mẫu (98)
      • 3.3.3 Kỹ thuật chọn mẫu (100)
      • 3.3.4 Phương pháp tiếp cận mẫu (101)
      • 3.3.5 Bảng câu hỏi định lượng (102)
      • 3.3.6. Phương pháp phân tích định lượng (107)
  • CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG (24)
    • 4.1 Đặc điểm mẫu (Sample profile) (108)
    • 4.2. Kỹ thuật phân tích thống kê (123)
    • 4.3. Kiểm định mô hình đo lường (123)
      • 4.3.1. Chất lượng biến quan sát (123)
      • 4.3.2 Độ tin cậy thang đo (Reliability ) (126)
      • 4.3.3. Tính hội tụ thang đo (Convergent Validity) (127)
      • 4.3.4. Tính phân biệt thang đo (Discriminant Validity) (128)
        • 4.3.4.1 Đánh giá phân biệt thang đo theo (Fornell & Larcker, 1981) (128)
        • 4.3.4.2 Đánh giá tính phân biệt bằng hệ số tải chéo (129)
        • 4.3.4.3 Đánh giá tính phân biệt bằng bảng HTMT (130)
      • 4.3.5. Tính cộng tuyến của biến quan sát (Item Collinearity) (131)
    • 4.4. Kiểm định mô hình cấu trúc (132)
      • 4.4.1. Tính cộng tuyến của các biến độc lập (Collinearity) (132)
      • 4.4.2. Đánh giá ý nghĩa quan hệ tác động trực tiếp (133)
      • 4.4.3. Hệ số xác định R bình phương (R square) và Q bình phương (Q square) (135)
        • 4.4.3.1. Hệ số xác định R bình phương (R square) (135)
        • 4.4.3.2. Hệ số xác định Q bình phương (Q square) (137)
      • 4.4.4 Hệ số tác động f bình phương (Effect size) (138)
    • 4.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu (140)
      • 4.5.1. Kết quả đo lường (140)
      • 4.5.2. Kết quả mô hình, giả thuyết (140)
    • 4.6. Mô hình nghiên cứu sau kiểm định (144)
  • CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT (24)
    • 5.1. Kết luận (146)
    • 5.2. Đóng góp khoa học (149)
    • 5.3 Đề xuất (149)
    • 5.4. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo (151)
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO (152)

Nội dung

Tuy nhiên, chưa nghiên cứu nào về phương pháp giáo dục đầy tiềm năng này thế nên chúng em quyết định là nhóm đầu tiên nghiên cứu về lĩnh vực này, trong nghiên cứu chúng em xác định các y

GIỚI THIỆU

Lý do chọn đề tài

Đề tài "Ứng dụng của Gamification Learning trong Metaverse giúp xây dựng giá trị thương hiệu cho một nền tảng học tập trực tuyến" là một đề tài mới mẻ, tiềm năng và có ý nghĩa thực tiễn cao Đó là lý do chính khiến đây là một đề tài nên được nghiên cứu và triển khai.

Gamification Learning và Metaverse là hai lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ trong thời đại công nghệ số

Gamification Learning được giáo viên trên khắp thế giới tin tưởng và sử dụng ngày càng nhiều bởi đây là một trong những chiến lược giảng dạy được cho hiệu quả nhất, làm cho người học có hứng thú, học tập trở nên hiệu quả hơn Gamification mang lại nhiều lợi ích cho người học: nó tăng cường sự tương tác, mang lại động lực thông qua việc theo dõi mục tiêu, cải thiện khả năng ghi nhớ kiến thức, thúc đẩy xây dựng nhóm và đưa ra những phản hồi có giá trị Năm

2015, giá trị của thị trường game hóa giáo dục đạt 93 triệu USD, qua tính toán người ta dự đoán rằng thị trường game hóa giáo dục sẽ đạt 1,5 tỷ USD vào năm 2020 (Statista ResearchDepartment, 2016) Thực tế, trong một nghiên cứu được thực hiện bởi công ty tư vấn chiến lược và nghiên cứu thị trường, BlueWeave Consulting , tiết lộ rằng các thị trường trò chơi hóa giáo dục toàn cầu trị giá 697,26 triệu USD vào năm 2020 và ước tính sẽ tăng trưởng với tốc độCAGR là 29,00%, thu về doanh thu khoảng 4144,97 triệu USD vào cuối năm 2027

Hình 1: Giá trị của thị trường game hóa giáo dục thế giới năm 2015 và 2020 (Statista Research Department, 2016)

Hình 2: Giá trị của thị trường game hóa thực tế năm 2020 và dự kiến năm 2027 (BlueWeave Consulting, n.d.)

Từ dữ kiện trên cho thấy rằng Gamification Learning đã và đang được nghiên cứu rộng rãi và cho thấy kết quả tích cực, tiềm năng phát triển rất lớn trong tương lai Nói chung, là bởi hình thức học tập này linh hoạt hơn và tập trung vào từng cá nhân hơn, khiến nó trở thành một hình thức học tập hoàn hảo cho tương lai

Metaverse được hiểu theo nghĩa thế giới ảo hoặc vũ trụ kỹ thuật số Khi mà công nghệ hiện đại ngày một phát triển, trong đó bao gồm cả công nghệ thực tế ảo tăng cường (AR), cộng thêm sự hỗ trợ từ các thiết bị như kính thực tế ảo VR/XR khiến cho người sử dụng dù đang ở thế giới thực tế nhưng vẫn có thể nhìn thấy, cảm nhận, tương tác hay tùy chỉnh được với mọi vật trong thế giới kỹ thuật số ấy Xu hướng phát triển trên lĩnh vực liên quan đến thực tế ảo khi được áp dụng vào lĩnh vực giáo dục hứa hẹn sẽ trở nên rất tiện lợi và thú vị Nếu việc đi học trực tiếp hay học trực tuyến đều trở nên nhàm chán vì quá khô khan thì việc được học trên một thế giới ảo với khả năng học tập, tương tác, ứng dụng được các mô phỏng thực tiễn, và hơn hết dù là học tập trực tuyến thôi nhưng vẫn có thể được tương tác trực tiếp lại là một điều thú vị hơn cả Một số nền tảng Metaverse đã rút lui như Second Life, High Fidelity, AltspaceVR, VRChat Lý do mà các nền tảng này phải rút khỏi thị trường mặc dù thị trường Metaverse cực kì tiềm năng là bởi vẫn có chưa có phổ biến cũng như thiếu nội dung hấp dẫn, hơn hết chính là hạ tầng VR/AR vẫn còn hạn chế, chị phí cao, kỹ thuật phức tạp Bên cạnh đó vẫn có các nền tảng Metaverse mới, có tiềm năng thành công khi biết cách tập trung vào tính phổ biến, thu hút người dùng bằng các trải nghiệm dễ tiếp cận và đa dạng; nội dung cũng đang dạng hơn, phong phú và hấp dẫn hơn; và hạ tầng VR/AR phát triển nhanh chóng, giúp cho việc truy cập vào Metaverse dễ dàng hơn Có thể kể tên đến như: The Sandbox, Decentraland, Roblox, Fornite, Microsoft Mesh, Gần đây nhất, đã có sự ra mắt đến từ Apple với sản phẩm là một chiếc kính thực tế ảo mang tên Apple Vision Pro, đây là một siêu phẩm công nghệ điện toán không gian thế hệ mới, được kết hợp hoàn hảo giữa nội dung kỹ thuật số với không gian vật lý của người dùng Với những thao tác điều hướng hết sức đơn giản bằng mắt, tay và giọng nói, Apple Vision Pro sẽ đem tới cho người dùng những trải nghiệm sử dụng thực sự mới mẻ, đột phá mà chưa từng thấy trước đây

Hình 3: Kính Apple Vision Pro (Apple, n.d.)

Mặc dù một số nền tảng Metaverse đã rút lui, nhưng thị trường Metaverse vẫn đang phát triển nhanh chóng với nhiều nền tảng mới đầy tiềm năng Các nền tảng Metaverse mới này đang tập trung vào tính phổ biến, nội dung đa dạng và tận dụng sự phát triển của hạ tầng VR/AR để thu hút lượng người dùng lớn hơn.

Theo đó, việc ứng dụng Gamification Learning trong Metaverse cho nền tảng học tập trực tuyến là một hướng đi mới mẻ và đầy tiềm năng Không những giúp cho người học trở nên có động lực hơn, dễ dàng tiếp thu mà còn mang đến sự thú vị, mới mẻ, có một trải nghiệm “ảo nhưng thật” tạo nên sự hào hứng đặc biệt là đối với giới trẻ Đề tài này có thể mang đến những giải pháp sáng tạo cho việc nâng cao hiệu quả và trải nghiệm học tập trực tuyến.

Nói đến lĩnh vực thời trang (Fashion) yếu tố Gamification trong Metaverse đã được một số các thương hiệu lớn phát triển và sử dụng Trong đó có NikeLand của Nike ra mắt trên Roblox hay Gucci đã ra mắt Gucci Garden trên Roblox, một khu vườn ảo nơi người dùng có thể khám phá các sản phẩm của Gucci và tham gia vào các hoạt động tương tác Gucci cũng đã hợp tác với SuperRare để tạo ra NFT "Gucci Grail", là một bộ sưu tập các tác phẩm nghệ thuật kỹ thuật số lấy cảm hứng từ các thiết kế của Gucci (Guccio Gucci S.p.A, n.d.) Những hoạt động này cho thấy Gucci đang tích cực áp dụng yếu tố Gamification Fashion trong Metaverse để thu hút khách hàng mới, tăng cường trải nghiệm thương hiệu và tạo ra cơ hội kinh doanh mới Dù vậy, kể cả trong lĩnh vực Fashion yếu tố Gamification vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu.

Hình 4: Hình ảnh các thương hiệu lấn sân vào làn sóng Metaverse áp dụng yếu tốGamification (Guccio Gucci S.p.A, n.d.) (NikeLand on Roblox, n.d.)

Chính vì vậy, khi nói đến lĩnh vực giáo dục yếu tố Gamification Learning và Metaverse có thể đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng giá trị thương hiệu cho nền tảng học tập trực tuyến Việc xây dựng giá trị thương hiệu cho nền tảng học tập trực tuyến là vô cùng quan trọng để thu hút học viên và cạnh tranh trên thị trường Hiện nay cũng đã có nhiều tài nguyên và công nghệ sẵn có để ứng dụng Gamification Learning trong Metaverse Các nền tảng Metaverse phổ biến hiện nay có Sandbox phổ biến với nhiều công cụ và tính năng hỗ trợ như tạo avatar, xây dựng môi trường ảo, thiết kế trò chơi và tích hợp các yếu tố Gamification, Roblox tập trung vào cộng đồng, xây dựng một trải nghiệm gamified được tạo bởi người dùng hay Decentraland cho phép người dùng xây dựng mảnh đất ảo, mang lại các trải nghiệm hay hoạt động Các ứng dụng công cụ mang yếu tố Gamification như Kahoot!, Blooket, Classcraft tạo ra các tính năng như chơi game trả lời câu hỏi, với các phần thưởng, mục đích, kích thích được sự tò mò, thích thú với người học Và khi áp dụng các công cụ này cùng các nền tảng Metaverse, các công cụ liên kết liên quan cụ thể là thực tế ảo (AR) tạo ra các mô phỏng ảo, môi trường ảo, tạo ra các trò chơi nhập vai, mang đến trải nghiệm chơi và học, và từ đó, người dùng có thể cùng nhau hợp tác, cạnh tranh, thúc đẩy sự phát triển học tập của bản thân.

Hình 5: Các nền tảng Metaverse (Sandbox, n.d.) (Roblox, n.d.) (Decentraland, n.d.)

Hình 6: Các công cụ học tập mang yếu tố Gamification (Kahoot!, n.d.) (Blooket, n.d.)

Qua việc nghiên cứu đề tài này, có thể hình dung được cách mà người học tiếp cận học tập thông qua các công cụ, các nền tảng kỹ thuật số, nâng cao được hiệu quả học tập, thay đổi,cải thiện về trải nghiệm học tập Đề xuất các thương hiệu áp dụng ứng dụng yếu tốGamification trong Metaverse cách thu hút được người học và có được sự cạnh tranh so với các nền tảng học tập trực tuyến khác Người học được trải nghiệm học tập thú vị, hấp dẫn và hiệu quả hơn Ngành giáo dục Việt Nam nếu được đổi mới phương pháp giảng dạy và học tập thì sẽ nâng cao được chất lượng giáo dục hơn nữa.

Mục tiêu nghiên cứu

1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát:

Tìm hiểu về việc ứng dụng của Gamification Learning trong Metaverse giúp xây dựng giá trị thương hiệu cho một nền tảng học tập trực tuyến, động lực học tập của người học tiềm ẩn bên trong và suy nghĩ của người học về thương hiệu “Viewsonic” - một thương hiệu đang áp dụng Gamification Learning trong Metaverse

1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

- Khám phá sự phù hợp của 3 nhóm động lực (Ảnh hưởng xã hội và sự liên quan; Sự tò mò và khó đoán; Phát triển và thành tựu) thúc đẩy người học trải nghiệm gamification trong thế giới Metaverse Bên cạnh đó nghiên cứu các khái niệm về Gamification learning, Brand love, Brand engagement, Lòng trung thành với thương hiệu, Sự phản kháng lại những thông tin tiêu cực từ phía khách hàng trong Metaverse

- Đánh giá các động lực thúc đẩy người tiêu dùng trải nghiệm Gamification trong Metaverse, từ đó đo lường được sự tác động đến 2 yếu tố: mức độ yêu thích thương hiệu của khách hàng, và hoạt động thu hút khách hàng

- Phân loại được người tiêu dùng theo từng nhóm đặc thù dựa trên mô hình Bartle: nhóm người chơi Achievers (Thành tựu gia), người chơi Explorers (nhà thám hiểm), người chơi Socializers (người xã hội), người chơi Killers (người chơi ác độc).

- Đưa ra các kiến nghị và hàm ý quản trị giúp các nhà hoạch định chính sách thúc đẩy người học tham gia hoạt động gamification từ đó xây dựng được tình yêu thương hiệu bền vững qua Metaverse.

Đối tượng nghiên cứu

- Tính hiệu quả của Gamification Learning trong Metaverse.

- Các nhóm động lực thúc đẩy người học trải nghiệm Gamification Learning - Ảnh hưởng xã hội và sự liên quan; Sự tò mò và khó đoán; Phát triển và thành tựu.

- Các yếu tố liên quan đến thương hiệu: Brand love, Brand engagement, Lòng trung thành với thương hiệu và Sự phản kháng đối với các thông tin tiêu cực từ thương hiệu.

Phạm vi nghiên cứu

- Phạm vi không gian: Tại thành phố Hồ Chí Minh

- Phạm vi thời gian: Đề tài được thực hiện từ 04/01/2024 đến 04/3/2024.

- Khách thể nghiên cứu: Bài nghiên cứu khảo sát đối tượng người học có hứng thú với việc trải nghiệm Gamification Learning trong độ tuổi từ 10 đến 24 tuổi Theo Báo cáo Tóm tắt Giáo dục Việt Nam năm 2022 của UNICEF, độ tuổi này có nhu cầu học tập cao nhất, có khả năng thích ứng nhanh nhất với những công nghệ mới và có khả năng tiếp thu kiến thức nhanh nhất (Tổng cục Thống kê Việt Nam, 2022) Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ tập trung tại địa bàn hiện đang sống và làm việc trong địa bàn khu vực thành phố Hồ Chí Minh Lý do bởi thành phố Hồ Chí Minh là nơi có mật độ dân số cao nhất cả nước và cũng là nơi thích ứng nhanh nhất với công nghệ mới hiện nay Vì vậy, kết quả nghiên cứu tại thành phố Hồ Chí Minh đã phần nào mang tính đại diện cao đối với vấn đề nghiên cứu.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện qua phương pháp nghiên cứu định tính với mục đích phát triển mô hình và giả thuyết nghiên cứu; phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định giả thuyết và mô hình nghiên cứu.

1.5.1 Phương pháp nghiên cứu định tính:

Phương pháp nghiên cứu định tính được triển khai theo quy trình:

(1) Tìm hiểu tài liệu có sẵn bao gồm các bài báo, các bài nghiên cứu của người đi trước về các thông tin liên quan đến đề tài nghiên cứu Gamification Learning, Metaverse, các nhân tố liên quan về thương hiệu, xác định mục tiêu nghiên cứu, đưa ra các khái niệm và lập luận mô hình nghiên cứu.

(2) Thảo luận nhóm, xác định mối quan hệ giữa các biến hình thành mô hình và hình thành thang đo - bộ câu hỏi đầu tiên.

(3) Tiến hành phỏng vấn một chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ thông tin trong thực tiễn và một chuyên gia trong lĩnh vực học thuật để kiểm tra tính dễ hiểu, phù hợp của thang đo Đồng thời thực hiện phỏng vấn một nhóm người học mang tính đại biểu cho đối tượng khảo sát 10 đến 24 tuổi về sự đánh giá của họ với các nhân tố trong mô hình, các nhân tố động lực thúc đẩy học tập, yếu tố liên quan đến thương hiệu sau khi xem qua video về thương hiệu có sử dụng yếu tố Gamification Learning trong Metaverse Các buổi phỏng vấn và thảo luận được thực hiện trực tuyến trên nền tảng Google Meet.

(4) Ghi nhận những phê bình, đánh giá, điều chỉnh thang đo phù hợp Kiểm tra tính xác thực, logic của bộ câu hỏi Bảng câu hỏi hoàn thiện cuối cùng là cơ sở thiết yếu để lập bảng khảo sát chuẩn cho phương thức nghiên cứu định lượng chính thức.

1.5.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng:

Bộ câu hỏi cuối cùng sau khi được xem xét, góp ý và điều chỉnh qua các chuyên gia sẽ được sử dụng dùng để thu thập thông tin của đáp viên bằng cách khảo sát trực tuyến thông qua Google Form được rải ở các nhóm trên các nền tảng mạng xã hội Song song là khảo sát trực tiếp đáp viên tại các trung tâm thương mại, công viên, nơi tập trung đông người có nhiều đối tượng phù hợp với bài nghiên cứu.

Bài khảo sát được sử dụng thông qua Google Form gồm ba phần: (1) Phần câu hỏi sàng lọc, (2) Câu hỏi khảo sát chính của bài nghiên cứu, (3) Phần câu hỏi thông tin cá nhân Câu hỏi chính sử dụng thang đo Likert 5, với 1 là “Rất không đồng ý” đến 5 là “Rất đồng ý”.

Sau khi đã thu thập được đủ số mẫu, tiến hành kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu được đề ra thông qua dữ liệu tổng hợp từ hai hình thức trực tuyến và trực tiếp Nghiên cứu áp dụng phương pháp PLS-SEM và dùng phần mềm SmartPLS 4.0 để phân tích dữ liệu qua hai bước chính: (1) Phân tích mô hình đo lường và (2) Phân tích mô hình cấu trúc.

Giới hạn của đề tài

Trong bài nghiên cứu này, đối tượng nghiên cứu bao gồm những người học từ độ tuổi 10 đến 24 tuổi đang sinh sống và làm việc tại TP Hồ Chí Minh Mẫu đối tượng nghiên cứu lựa chọn theo phương pháp phi xác suất Nhóm sử dụng phương pháp chọn mẫu định mức sau đó sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện và lấy mẫu phán đoán nhằm tiến hành điều tra, lựa chọn người phù hợp hoàn thành khảo sát; đồng thời sử dụng phương pháp chọn mẫu tích lũy nhanh nhằm hỗ trợ cho việc khảo sát một nhóm tuổi chung phù hợp Có thể nói rằng, kết quả nghiên cứu chỉ có thể được áp dụng ở một mức độ nhất định, bởi tùy vào khu vực, vùng miền khác nhau mà đối tượng người học có thể có mức thu nhập, cũng như hành vi khác nhau.

Kết cấu đề tài

Đề tài có cấu trúc gồm có 5 chương Nội dung chính của từng chương như sau:

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Khái niệm liên quan

2.1.1 Giá trị hưởng thụ và giá trị thực dụng

[ CITATION Bar94 \l 1066 ] chỉ ra rằng giá trị cảm nhận của người tiêu dùng được hiểu là những gì người tiêu dùng nhận được từ những gì họ bỏ ra [ CITATION How96 \l 1066 ] định nghĩa giá trị cảm nhận của người tiêu dùng là sự gắn kết cảm xúc giữa trải nghiệm của người tiêu dùng và nhà sản xuất sau khi sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ nổi bật do nhà cung cấp đó cung cấp [ CITATION Weo10 \l 1066 ] đã đề cập rằng cách tiếp cận kinh tế hoặc vị lợi là không đủ để nhận ra bức tranh nguyên vẹn về giá trị tiêu dùng [ CITATION Hir82 \l 1066 ]

2.1.2 Sự hài lòng của khách hàng Được coi là giao dịch cụ thể trái ngược với tình yêu thương hiệu, được liên kết với mối quan hệ lâu dài hơn với thương hiệu [ CITATION Dre15 \l 1066 ][ CITATION Bar06 \l 1066 ] đã viết rằng tình yêu thương hiệu được phát triển thông qua mức độ hài lòng cao hơn Mức độ hài lòng tạo cơ sở cho việc hình thành tình yêu thương hiệu [ CITATION Una13 \l 1066 ] Tình yêu thương hiệu có thể đóng vai trò là động lực thúc đẩy người tiêu dùng phát triển và duy trì mối quan hệ chặt chẽ với các công ty [ CITATION Rei12 \l 1066 ] Các nhà tiếp thị coi tình yêu như một cấu trúc mô tả sự gắn bó tình cảm mạnh mẽ của người tiêu dùng với những đối tượng yêu thích, cho dù đó là thương hiệu, sản phẩm hay dịch vụ [ CITATION Aar05 \l 1066 ].

Việc khái niệm hóa tình yêu thương hiệu được thảo luận ở trên cho phép xây dựng hành trình của người tiêu dùng với những điểm tiếp xúc có ý nghĩa Bản thân phép ẩn dụ “hành trình của người tiêu dùng” có nghĩa là chuỗi các sự kiện mà người tiêu dùng trải qua để tìm hiểu,mua hàng và tương tác với các công ty cung cấp hàng hóa, dịch vụ hoặc trải nghiệm[ CITATION Nor13 \l 1066 ] Nó là một khuôn khổ được sử dụng rộng rãi (Forrester Research) trong thực tiễn thiết kế dịch vụ và quản lý tiếp thị Mặc dù tầm quan trọng của phương pháp này trong quản lý thương hiệu nhưng có ít sự hỗ trợ về mặt lý thuyết trong tài liệu tiếp thị liên quan đến khái niệm hành trình của người tiêu dùng và hậu quả hành vi của nó.

Các lý thuyết liên quan

Yu-kai Chou, một trong những những người tiên phong về gamification đã cố gắng tìm hiểu việc triển khai gamification có thể cải thiện cuộc sống như thế nào trong nhiều khía cạnh Ông nhận thấy rằng hầu hết những thành công của các trò chơi thể hiện động lực cốt lõi bên trong con người thúc đẩy họ đưa ra quyết định và thực hiện hoạt động [ CITATION Cho14 \l 1066 ] Khung cốt lõi đó được gọi là khung bát phân Octalysis xuất phát từ hình bát giác của khung được tạo bởi Yu-kai Chou và đã viết trong cuốn sách “Actionable Trò chơi hóa” Nó đại diện cho tám Ổ đĩa lõi chính bên trong con người thúc đẩy động lực hành động của họ hành vi mong muốn [ CITATION Cho14 \l 1066 ]; [ CITATION Cru18 \l 1066 ] Tám yếu tố cốt lõi đó là:

 Khuyến khích sáng tạo & Đưa ra phản hồi

 Ảnh hưởng xã hội & Mối tương quan

 Độ khan hiếm & Thiếu kiên nhẫn

 Tính khó đoán & Cảm giác tò mò

 Sự mất mát & Né tránh

Nhúm đó quyết định sử dụng ắ nhúm động lực ấy xõy dựng nờn một phần mụ hỡnh, bao gồm các động lực sau:

+ Phát triển & Thành tựu: Điểm, Huy hiệu và Bảng xếp hạng (PBL) các hoạt động chủ yếu này chính là ứng dụng của động lực Phát triển và thành tựu Nó kích hoạt động lực nội tại của con người là luôn luôn tạo ra phát triển dẫn tới cam kết đạt được nhiều kỹ năng hơn để hoàn thành mục tiêu [ CITATION Cru18 \l 1066 ] Thách thức là điểm chính ở đây Không có thử thách, bất kỳ phần thưởng nào cũng được ai đó nhận được sẽ vô nghĩa [ CITATION Cho14 \l 1066 ]

+ Tính khó đoán & Cảm giác tò mò: Nhiều người muốn đọc tiểu thuyết hoặc xem phim vì họ tò mò xem điều gì sẽ xảy ra chuyện xảy ra tiếp theo Đây là ví dụ của tính không thể đoán trước và sự tò mò cốt lõi bên trong nhân loại Bên cạnh đó, nó có thể bắt đầu bằng một cách đơn giản như đưa ra một nhiệm vụ đơn giản lúc đầu, sau đó ở nhiệm vụ tiếp theo phiên nó trở nên khó khăn hơn [ CITATION Knu17 \l 1066 ] Nó làm cho mọi người có thể bị kích động bởi vì họ cảm thấy bị thử thách và tò mò về các hoạt động tiếp theo.

+ Ảnh hưởng xã hội & Mối tương quan: Con người được thúc đẩy bởi môi trường xã hội của họ: hành xử, suy nghĩ và được giúp đỡ qua sự hướng dẫn, tình bạn, và thậm chí được kích hoạt bởi sự cạnh tranh [ CITATION Cru18 \l 1066 ]; [ CITATION Sal17 \l 1066 ] Đây là động lực mạnh nhất để học sinh tham gia vào học tập và kết nối với người khác [ CITATION Cru18 \l

2.2.2 Lý thuyết sự hiện diện xã hội (Social presence theory)

Lý thuyết về sự hiện diện xã hội (Social presence theory) được đưa ra bởi [ CITATION Sho76 \l

1066 ], thảo luận về cách mọi người phát triển sự tương tác với nhau ở những địa điểm xã hội Trong cùng một dòng, [ CITATION Hol20 \l 1066 ], giải thích cách người dùng đang phát triển giao tiếp trên các nền tảng ảo Đặc biệt là khi nhận thấy mô hình trao đổi xã hội trong Metaverse, nơi đại diện của người dùng được thực hiện bởi AVATAR của họ và AVATAR kết nối với thương hiệu trong một môi trường nhập vai [ CITATION Bio02 \l 1066 ] Trải nghiệm thương hiệu do

XR gây ra trong Metaverse giúp người dùng tham gia vào nền tảng ảo, bắt nguồn từ lý thuyết về sự hiện diện xã hội cho thấy trải nghiệm của người dùng với thương hiệu trong môi trường Metaverse giúp thương hiệu tăng cường sự tham gia hấp dẫn và cảm giác với người dùng (

[ CITATION Bou22 \l 1066 ]; [ CITATION Shi22 \l 1066 ]; [ CITATION Yoo23 \l 1066 ] Tăng cường tính tương tác & sự hấp dẫn của XR mang đến cho người mua sắm một cách mới để mua hàng trước khi thực sự mua một sản phẩm từ thương hiệu, một loại trải nghiệm trước khi mua [ CITATION Hol22 \l

1066 ]; [ CITATION Mog23 \l 1066 ], làm tăng hạnh phúc và sự hài lòng của người tiêu dùng lên cấp độ tiếp theo [ CITATION Dwi23 \l 1066 ] [ CITATION Hol20 \l 1066 ] đã thảo luận về lý thuyết về sự hiện diện xã hội trong khi nói rằng mối liên kết thương hiệu trở nên đầy màu sắc hơn khi người dùng kết nối với thương hiệu trên các nền tảng ảo khác nhau và phát triển giá trị thương hiệu Giá trị nhận thức của người dùng tăng lên khi họ kết nối với thương hiệu trong một Metaverse hấp dẫn kết hợp với công nghệ XR XR [ CITATION Beh23 \l 1066 ]; [ CITATION Buh22 \l 1066 ];

Tổng quan các nghiên cứu

STT Tên chủ đề Tên tác giả -

Lý thuyết Tóm tắt kết quả Phát hiện chính

1 How gamification marketing activities motivate desirable consumer behaviors:

Focusing on the role of brand love

Giá trị hưởng thụ và giá trị thực dụng, Sự hài lòng và yêu thích thương hiệu, Hành vi tiêu dùng mong muốn

Kết quả của bài nghiên cứu xác nhận rằng sự hài lòng có tác động đáng kể và tác động tích cực đến brand's love và từ đó đến các hành vi mong muốn của người tiêu dùng (tức là lòng trung thành với thương hiệu, lời truyền miệng tích cực và khả năng chống lại thông tin tiêu cực) Những phát hiện của nghiên cứu này có thể cho phép các công ty bán lẻ trực tuyến để dự đoán hành vi trong

Nghiên cứu này đề xuất một chiến lược nhằm nâng cao sự yêu thích thương hiệu bằng cách xác định các yếu tố cụ thể liên quan đến giá trị cảm nhận Những phát hiện này sẽ cho phép các thương hiệu tương lai của khách hàng một cách chính xác hơn và hướng dẫn họ quản lý tài sản và hoạt động tiếp thị gamification. dự đoán hành vi mong muốn của khách hàng và quản lý thương hiệu cũng như các hoạt động trò chơi điện tử của họ Nghiên cứu này đóng góp về mặt lý thuyết và thực nghiệm cho tài liệu bán lẻ bằng cách mở rộng kiến thức về ứng dụng các kỹ thuật trực tuyến mới quan trọng này (tức là GMA).

2 The influence of brand image

Lý thuyết hiện diện xã

Các nghiên cứu trong tương lai được khuyến

Nghiên cứu này xem xét and brand personality on brand loyalty

[ CITATION Yog23 \l 1033 ] hội (SPT) khích phát triển các đề xuất này hơn nữa bằng cách sử dụng một số phương pháp tiếp cận phương pháp thay thế bao gồm dân tộc học kỹ thuật số, thử nghiệm, nghiên cứu trường hợp và các phương pháp tiếp cận phương pháp hỗn hợp để nắm bắt và phân tích vô số yếu tố có thể giúp làm rõ siêu dữ liệu có thể mang lại lợi ích như thế nào cho kỹ thuật số tiếp thị và quảng cáo, tạo ra giá trị và phúc lợi của người tiêu dùng, xây dựng thương hiệu và dịch vụ. các tác động tiếp thị của việc áp dụng rộng rãi giả thuyết về metaverse, xác định các hướng nghiên cứu mới và đề xuất một khuôn khổ mới mang lại những đóng góp có giá trị cho giới học thuật, thực tiễn và các nhà hoạch định chính sách

3 Gamification trong metaverse kích thích trải nghiệm và ý định mua hàng của người tiêu dùng, đồng thời xây dựng giá trị thương

Vikas Arya, Rachita Sambyal, Anshuman Sharma, Yogesh K Dwivedi ( 2023 )

Lý thuyết hiện diện xã hội (SPT)

Với thế giới Metaverse, thương mại điện tử (thương mại Metaverse nhập vai) sẽ sớm trở thành một điều bình thường mới, nơi hàng hóa vật chất và ảo sẽ được bán trong thế giới ảo Bối cảnh kỹ thuật số

Những phát hiện quan trọng của nghiên cứu hiện tại cung cấp những đóng góp thực tế sau đây Đầu hiệu dựa trên người tiêu dùng trong thế giới ảo này trong Metaverse sẽ khơi dậy sự tò mò trí tuệ ở cả thương hiệu và người tiêu dùng Trải nghiệm ảo độc đáo này sẽ là bước lặp tiếp theo về cách người tiêu dùng kết nối, giao tiếp và giao dịch với các thương hiệu trong thế giới ảo. tiên, các phát hiện cho thấy trải nghiệm về các hoạt động tiếp thị gamification trong

Metaverse ảnh hưởng đáng kể đến giá trị thương hiệu dựa trên người tiêu dùng Thứ hai, sự tương tác với thương hiệu ảo và tình yêu thương hiệu của người tiêu dùng đóng vai trò là trung gian tích cực và miễn phí giữa trải nghiệm về các hoạt động tiếp thị gamification trong

Metaverse và giá trị thương hiệu dựa trên người tiêu dùng.

4 The dark side of the metaverse: The role of gamification in event virtualization

Carlos Flavian , Sergio Ibanez- Sanchez, Carlos Orús, Sergio Barta 2023

Các lý thuyết về sự chú ý có chọn lọc (Treisman,

1964) và ảnh hưởng như thông tin (Schwarz, 2012)

Nghiên cứu này làm sáng tỏ những tác động tiêu cực mà metaverse có thể gây ra đối với trải nghiệm của người dùng về một sự kiện văn hóa ảo Nhiều yếu tố được tích hợp vào các thế giới ảo này có thể khiến người dùng mất tập trung vào các yếu tố chính khiến họ 'sống' trong trải nghiệm.

Sự thiếu tập trung chú ý này tạo ra các trạng thái cảm xúc tiêu cực có thể làm suy giảm khả năng của người dùng trong việc hình dung sự kiện văn hóa và làm suy yếu

Nghiên cứu này làm sáng tỏ những tác động tiêu cực mà metaverse có thể gây ra đối với trải nghiệm của người dùng về một sự kiện văn hóa ảo Nhiều yếu tố được tích hợp vào các thế giới ảo này có thể khiến người dùng mất tập trung vào niềm tin của họ vào tính xác thực của nó Các yếu tố gamification có thể giảm thiểu những ảnh hưởng tiêu cực này.

Các hoạt động gamification mang lại cho người dùng một mục đích và khiến họ cảm thấy bớt lạc lõng hơn trong metaverse, điều này giúp cải thiện trải nghiệm của họ

Tầm quan trọng của các trạng thái tình cảm được chứng minh bằng tác động trực tiếp của chúng đối với khả năng tưởng tượng dễ dàng và tính xác thực được nhận thức; những hiệu ứng này có thể biến người dùng metaverse thành khách truy cập vào các sự kiện thực tế. các yếu tố chính khiến họ 'sống' trong trải nghiệm Sự thiếu tập trung chú ý này tạo ra các trạng thái cảm xúc tiêu cực có thể làm suy giảm khả năng của người dùng trong việc hình dung sự kiện văn hóa và làm suy yếu niềm tin của họ vào tính xác thực của nó Các yếu tố gamification có thể giảm thiểu những ảnh hưởng tiêu cực này.Các hoạt động gamification mang lại cho người dùng một mục đích và khiến họ cảm thấy bớt lạc lõng hơn trong metaverse, điều này giúp cải thiện trải nghiệm của họ

5 Exploring the impact of gamification in immersive virtual exhibitions: from user experience perspective -

Khám phá tác động của việc chơi game trong các triển

Xiaolin ZHANGe , Yechen WANG, Xishi ZHANG, Yufei WANG, Ze GAO 2024 [ CITATION Xia24 \l 1033 ]

Dựa trên lý thuyết thực tế ảo, tổng hợp và alities, được tích hợp liền mạch vào một không gian khám phá 3D, cung cấp một trải nghiệm ảo trực quan

Công nghệ thực tế ảo, thực tế tăng cường và các công nghệ khác đã thay đổi cách chúng ta trải nghiệm nghệ thuật

Bảo tàng ảo và triển lãm ảo hấp dẫn đã trở nên phổ biến, mang lại trải nghiệm tương tác và hấp dẫn hơn Nghiên cứu này tập trung vào tác động của sự tích

Nghiên cứu này lấy sự trình bày và vai trò của gamification trong các triển lãm ảo nhập vai làm đối tượng nghiên cứu chính, khám phá các khái lãm ảo hấp dẫn: từ quan điểm của trải nghiệm người dùng hơn hợp trò chơi, thực tế ảo và các công nghệ khác trên trải nghiệm người dùng Nghiên cứu sử dụng các phương pháp nghiên cứu định lượng, khảo sát, nghiên cứu thực địa và nghiên cứu trường hợp để rút ra các gợi ý để cải thiện

Nghiên cứu này có thể giúp thúc đẩy sự phát triển của các triển lãm ảo hấp dẫn và nâng cao hơn nữa sự hài lòng của người dùng. niệm đổi mới, lặp lại và chuyển đổi của các bảo tàng và triển lãm truyền thống dưới tác động của công nghệ mới Bài viết này nhằm mục đích cung cấp một phân tích chuyên sâu về tác động của việc tích hợp gamification,thực tế ảo và các công nghệ khác vào các triển lãm ảo nhập vai thông qua góc độ trải nghiệm của người dùng, tóm tắt cảm giác trải nghiệm của người dùng và rút ra dữ liệu và đề xuất cải tiến thông qua phân tích định lượng, khảo sát bằng bảng câu hỏi, nghiên cứu thực địa, nghiên cứu trường hợp và các phương pháp nghiên cứu khác Hầu hết các nghiên cứu trước đây đều được thực hiện trên công nghệ hoặc sự tương tác

6 Ảnh hưởng của trải nghiệm thương hiệu

Jiyeon Moon, Sang-Lin Han

Nghiên cứu này được lấy cảm hứng từ tiếp thị

Nghiên cứu này được lấy được trò chơi hóa khi sử dụng

Metaverse đối với ý định mua hàng và thái độ thương hiệu của người dùng: Hiệu quả kiểm duyệt của tương tác giữa người dùng với người dùng

THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu được tiến hành theo giai đoạn sau:

Giai đoạn 1: Xây dựng đề tài, khái quát mô hình và đề ra các giả thuyết nghiên cứu

 Trước khi xác định được chính xác vấn đề nghiên cứu, nhóm nghiên cứu cùng lập ý tưởng chủ đề nghiên cứu trước Ý tưởng được hình thành dựa trên sự kết hợp giữa việc quan sát cùng với kiến thức, kinh nghiệm thực tế:

 Quan sát thực tế về quá trình, cách thức các bạn học sinh tiếp thu bài học thông qua các Gamification.

 Dựa trên kiến thức, và kinh nghiệm đánh giá mức độ tiềm năng của Metaverse trong việc ứng dụng nâng cao giá trị thương hiệu.

 Sau đó đọc và tham khảo các nghiên cứu liên quan đến Gamification Learning, Metaverse, và nâng cao giá trị thương hiệu Trong quá trình tìm đọc các bài nghiên cứu, nhóm chắt lọc những vấn đề, điểm mạnh, điểm hạn chế của các bài, và đặt câu hỏi “Liệu vấn đề này áp dụng ở Việt Nam và cụ thể là TP Hồ Chí Minh thì mức độ hiệu quả của công cụ này trong việc nâng cao giá trị thương hiệu sẽ như thế nào?”

Từ đó đưa ra được vấn đề nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu.

Bước 2: Lựa chọn khung nghiên cứu phù hợp, và hình thành mô hình nghiên cứu, sau đó lập luận giải thuyết

 Tóm tắt các lý thuyết, những công trình nghiên cứu có liên quan, xác định các mối quan hệ giữa ảnh hưởng xã hội và sự liên quan, sự tò mò và khó đoán, phát triển và thành tựu,

Gamification Learning trong Metaverse, brand love, brand engagement, sự phản kháng lại thông tin tiêu cực từ phía khách hàng, lòng trung thành với thương hiệu.

Bước 3: Xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất, lập luận các giả thuyết nghiên cứu và lập bảng thang đo.

Giai đoạn 2: Hoàn thiện thang đo và thu thập dữ liệu

 Thực hiện cuộc phỏng vấn các nhóm chuyên gia, học thuật, và đội ngũ thực tế nhằm tối ưu hóa, làm sàng lọc các yếu tố trong bảng đo, cũng như điều chỉnh mô hình nghiên cứu và ngôn ngữ sử dụng, nhằm tạo ra một bối cảnh phù hợp với khu vực nghiên cứu.

 Dựa trên sự đánh giá của các chuyên gia, nhóm học thuật, nhóm thực tiễn tinh chỉnh lại ngữ nghĩa, cũng như xác định chính xác một thương hiệu nghiên cứu rõ ràng để tăng tính hiệu quả

 Cuối cùng hoàn thiện bảng câu hỏi.

Bước 3: Xác định số mẫu phù hợp, lên kế hoạch tiếp cận đối tượng phỏng vấn và tiến hành khảo sát với số mẫu N35.

Giai đoạn 3: Phân tích, xử lý dữ liệu và báo cáo kết quả nghiên cứu

 Dữ liệu sau khi thu thập được sẽ được nhập vào phần mềm Smart PLS4 để xử lý dữ liệu định lượng.

 Thực hiện các công cụ, kỹ thuật để phân tích dữ liệu như: Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA) trong đó phân tích mô hình đo lường và mô hình cấu trúc rồi rút ra mô hình sau khi kiểm định, thực hiện PLS- SEM, thống kê mô tả các biến và thông tin đáp viên (Cross Table)

Bước 3: Đánh giá, kết luận và báo cáo kết quả nghiên cứu.

Hình 8 : Quy trình nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu định tính

3.2.1 Mục đích nghiên cứu định tính

Thang đo mà nghiên cứu sử dụng được kế thừa từ các nghiên cứu trên các tạp chí, bài báo được công báo quốc tế với thang đo gốc bằng tiếng Anh Phương pháp nghiên cứu định tính được sử dụng là để điều chỉnh, bổ sung cho các biến quan sát, từ đó hoàn chỉnh bảng câu hỏi khảo sát để phù hợp khi khảo sát tại Việt Nam và cụ thể là thành phố Hồ Chí Minh

3.2.2 Thiết kế nghiên cứu định tính

Nghiên cứu định tính được thực hiện dựa trên các cơ sở lý thuyết về mô hình OCTALYSIS và lý thuyết sự hiện diện xã hội của các nghiên cứu trước đó để xây dựng thang đo sơ bộ Sau đó, thực hiện phỏng vấn 2 chuyên gia (có chuyên môn trong lĩnh vực kinh doanh nói chung và Marketing nói riêng, cũng như có kinh nghiệm nghiên cứu trong lĩnh vực công nghệ, học tập) và thảo luận nhóm tập trung với 7 đáp viên đại diện cho nhóm học sinh-sinh viên, đối tượng khách hàng phổ biến của ứng dụng học tập trực tuyến

Trong quá trình phỏng vấn chuyên gia và thảo luận nhóm, nghiên cứu có đề ra các câu hỏi mở để hiểu rõ hơn nhận định của người tiêu dùng đối với các động lực thúc đẩy người dùng sử dụng nền tảng học tập và khi có tình yêu thương hiệu sẽ dẫn tới những yếu tố nào Bên cạnh đó, khi thảo luận nhóm, nhóm nghiên cứu cũng đưa ra phân tích, giải thích cho người tham gia thảo luận về các khái niệm, định nghĩa Gamification Learning và Metaverse

Các câu hỏi phỏng vấn chuyên gia và thảo luận nhóm được thiết kế với những câu hỏi để họ có thể dễ dàng theo kịp và trả lời, thuận lợi cho việc chia sẻ thông tin của đáp viên Ngoài ra, nhóm nghiên cứu có đưa ra một số câu hỏi phụ khác để khai thác nhiều hơn các khía cạnh cho bài nghiên cứu trong quá trình phỏng vấn, thảo luận Kết quả thu được từ việc nghiên cứu định tính được nhóm sử dụng để tiến hành điều chỉnh, bổ sung các biến quan sát trong thang đo để tránh gây hiểu lầm, tránh việc không truyền đạt đầy đủ ý nghĩa của câu hỏi

3.2.3 Thực hiện nghiên cứu định tính

 Cô Dương Ngọc Hồng - giảng viên khoa Kinh doanh quốc tế - Marketing UEH Cô là giảng viên có chuyên môn về Quản trị Kinh doanh, Kinh doanh Quốc tế và Quản trị chuỗi cung ứng, ngoài ra, cô đứng lớp các môn: Kinh doanh Quốc tế, Marketing Quốc tế và Quản trị học Hơn nữa cô có kinh nghiệm trong việc hướng dẫn sinh viên làm Khóa luận tốt nghiệp và Nghiên cứu khoa học Đồng thời, cô có sự am hiểu trong lĩnh vực Metaverse, vì vậy cô chính là chìa khóa để mở ra nhiều khía cạnh mới về chủ đề Gamification Learning trong Metaverse.

 Địa điểm: Cô kín lịch dạy nên không thể phỏng vấn trực tiếp, cô đã đọc bảng thang đo và trả lời những câu hỏi phỏng vấn qua Zalo.

 Anh Nguyễn Xuân - là một người làm trong lĩnh vực Công nghệ thông tin Với sự am hiểu về công nghệ cũng như nắm bắt những xu hướng công nghệ của thế giới, tin chắc rằng anh có đủ sự am hiểu cũng như trải nghiệm để có những chia sẻ quý giá cho chủ đề Gamification Learning trong Metaverse.

3.2.3.2 Nhận xét và góp ý đến từ hai chuyên gia:

 Chuyên gia 1: Cô Dương Ngọc Hồng

 Cô thấy rằng mô hình của nhóm đã hợp lý và có tính cập nhật với xu hướng trên thế giới Cô không đề xuất gì thêm vì mô hình đã khá tốt, khá rõ ràng.

 Chuyên gia 2: Anh Nguyễn Xuân

 Cơ bản anh thấy mô hình nhóm làm khá tốt, anh không có đề xuất chỉnh sửa gì thêm. Tuy nhiên, anh thấy Metaverse khá rộng và cũng đang trong quá trình phát triển nên mình vẫn phải tiếp tục nghiên cứu và hoàn thiện hơn

Tên biến Bảng câu hỏi gốc Góp ý từ các chuyên gia

Bảng câu hỏi sau chỉnh sửa bổ sung của nhóm

Tên biến Ảnh hưởng xã hội và sự liên quan

1 Sau khi được xem qua video về một ứng dụng học tập áp dụng Gamification Learning trong Metaverse của [Thương hiệu X] tôi cảm thấy nó mang lại sự khuyến khích để cạnh tranh hoặc cộng tác nhiều hơn giữa bạn bè.

2 Ứng dụng học tập áp

1 Sau khi được xem qua video, tôi cảm thấy ứng dụng học tập áp dụng Gamification Learning trong Metaverse của ViewSonic mang lại sự khuyến khích để cạnh tranh hoặc cộng tác nhiều hơn giữa bạn bè, điều đó tạo động lực học tập cho tôi

2 Tôi nghĩ ứng dụng học Ảnh hưởng xã hội và sự liên quan dụng Gamification Learning trong Metaverse này của [Thương hiệu X] có thể giúp tôi dễ dàng kết bạn.

3 Tôi có động lực để chia sẻ ý tưởng và trò chuyện với người khác khi sử dụng ứng dụng học tập áp dụng Gamification Learning trong Metaverse của [Thương hiệu X]

4 Sau khi xem video về ứng dụng học tập áp dụng Gamification Learning trong Metaverse của [Thương hiệu X], tôi cảm thấy nó giúp tôi định hướng hoặc được định hướng bởi những người khác. tập áp dụng Gamification Learning trong Metaverse này của ViewSonic có thể giúp tôi dễ dàng kết bạn.

3 Việc chia sẻ ý tưởng và trò chuyện với người khác khi sử dụng ứng dụng học tập áp dụng Gamification Learning trong Metaverse của ViewSonic tạo động lực học tập cho tôi

4 Tôi nghĩ động lực để tôi sử dụng ứng dụng học tập áp dụng Gamification Learning trong Metaverse của ViewSonic là nó có thể giúp tôi định hướng hoặc được định hướng bởi những người khác

Sự tò mò và khó đoán

1 Sau khi được xem qua video về một ứng dụng học tập áp dụng Gamification Learning

1 Sau khi được xem qua video về một ứng dụng học tập áp dụng

Sự tò mò và khó đoán trong Metaverse của [Thương hiệu X] Tôi có một cái nhìn khác về môi trường xung quanh.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG

Đặc điểm mẫu (Sample profile)

Nghiên cứu này thực hiện khảo sát trực tuyến bằng Google Form thông qua các nền tảng mạng xã hội và gửi khảo sát trực tiếp qua kênh tìm kiếm đáp viên tại các địa điểm công cộng như trung tâm thương mại, công viên, thu được 350 câu trả lời

Trong đó, có 307 đáp viên chưa từng trải nghiệm qua Gamification Learning trong Metaverse. Mặc dù Metaverse đang dần ứng dụng vào trong giáo dục, nhưng khả năng của nó trong lĩnh vực giáo dục chưa được mở khóa hoàn toàn và không được sử dụng rộng rãi, chính vì thế mà có rất ít người đã từng trải nghiệm qua Gamification Learning trong Metaverse Sau khi thu thập, tiến hành loại bỏ những mẫu khảo sát không có giá trị Số lượng mẫu sau khi làm sạch dữ liệu là 335 mẫu Đặc điểm Tần số Tần suất (%) Tần suất tích lũy

Thời gian học mỗi ngày

Hình thức học tập Đọc sách 51 15.22 15.22

Bảng 9: Thống kê mô tả mẫu khảo sát

Trong số 335 câu trả lời, 169 là nam (50.45%) và 166 là nữ (49.55%).

Biểu đồ 1: Biểu đồ thể hiện tỷ lệ mẫu theo Giới tính

Nghiên cứu được thực hiện cho đối tượng từ 10 – 24 tuổi Trong 335 đáp viên, chiếm nhiều nhất là độ tuổi 20-24 với 137 người (40.89%), tiếp đến là độ tuổi 15-19 với 108 người(32.24%), ít nhất là độ tuổi 10-14 với 90 người (26.87%)

Biểu đồ 2: Biểu đồ thể hiện tỷ lệ mẫu theo độ tuổi

Kết quả phân tích trong Bảng: Thống kê mô tả mẫu: Giới tính và độ tuổi cho thấy trong số 335 đối tượng được khảo sát, tỉ lệ nữ giới và nam giới có chênh lệch ít (50.45% và 49.55%) Tỷ lệ phần trăm từng độ tuổi trong giới tính phân phối tương đối đồng đều

Nam Nữ Tổng Độ tuổi Tần số Tần suất % Tần số Tần suất % Tần số Tần suất %

Bảng 10: Thống kê mô tả Tuổi và Giới tính Đối với học vấn, số người là học sinh cao nhất với 145 người (43.28%), tiếp đến là sinh viên với 143 người (42.69%), người đi làm chiếm ít nhất với 47 người (14.03%)

Học sinh Sinh viên Người đi làm

Biểu đồ 3: Biểu đồ thể hiện tỷ lệ mẫu theo Trình độ học vấn

Thời gian dành cho việc học mỗi ngày

Dưới 2 tiếng 2-4 tiếng Trên 4 tiếng

Biểu đồ 4: Biểu đồ thể hiện thời gian dành cho việc học mỗi ngày

- Từ biểu đồ trên, có thể thấy thời gian dành cho việc học tập trung hầu hết ở mức 2-4 tiếng với tỷ lệ 53% Trong 53%, tỷ lệ nam nữ là như nhau với số lượng nam là 89 và nữ là 88 Ở thời gian dưới 2 tiếng, số lượng nam lại chiếm cao hơn nữ (57 so với 50), nhưng đến khoảng thời gian lâu hơn là trên 4 tiếng số lượng nữ lại chiếm tỷ lệ cao hơn (28 so với 23) Điều này có thể lý giải bởi một số yếu tố dưới đây:

+ Nhận thức về giáo dục: Một số phụ nữ có thể coi trọng giáo dục là cơ hội để phát triển bản thân, mở rộng kiến thức và có cơ hội nghề nghiệp tốt hơn Sự chú trọng này có thể đến từ nhận thức về vai trò quan trọng của giáo dục trong việc đạt được mục tiêu cá nhân và sự phát triển cá nhân.

+Áp lực xã hội: Xã hội có thể đặt ra áp lực mạnh mẽ với phụ nữ, khuyến khích họ học tập và đạt được thành công trong nghề nghiệp Điều này có thể đến từ các kỳ vọng xã hội về sự độc lập và thành công cá nhân của phụ nữ.

+ Cơ hội nghề nghiệp: Một số người phụ nữ cảm thấy rằng để có cơ hội nghề nghiệp tốt hơn và thăng tiến trong sự nghiệp, họ cần có trình độ học vấn cao.

+ Sự chấp nhận của xã hội: Một số vùng và quốc gia có văn hóa khuyến khích phụ nữ học tập và phát triển sự nghiệp của họ, và điều này có thể tạo ra động lực mạnh mẽ để chú trọng đến học tập.

+ Giáo dục gia đình: Gia đình có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc khuyến khích học tập Nếu gia đình coi trọng giáo dục và khuyến khích con gái học hành, thì con gái có thể có động lực lớn hơn để đầu tư vào việc học.

Hình thức học tập Đọc sách Học online Học qua trung tâm

Biểu đồ 5: Biểu đồ thể hiện hình thức học tập

- Từ biểu đồ, có thể nhận thấy hình thức học online vẫn là hình thức phổ biến nhất hiện nay với tỷ lệ hơn 50%, rồi đến hình thức học qua trung tâm (29%) và cuối cùng là đọc sách (15%)

+ Học online chiếm tỷ lệ cao có thể hiểu được nhất là với xu hướng hiện nay tính tiện lợi và linh hoạt của học online là một yếu tố quan trọng Học viên có thể truy cập nội dung học tập từ bất kỳ đâu và bất kỳ lúc nào, giúp họ dễ dàng điều chỉnh thời gian học theo lịch trình cá nhân và chương trình công việc Điều này làm tăng sự thuận tiện và giảm áp lực cho người học, đặc biệt là những người có lịch trình bận rộn Bên cạnh đó, học online thường mang lại nhiều tài nguyên đa dạng và được cập nhật liên tục Việc này giúp học viên có cơ hội tiếp cận thông tin mới nhất và đa dạng từ nhiều nguồn khác nhau Sự đa dạng này có thể kích thích tòa án học tập và khám phá các lĩnh vực mới, đồng thời nâng cao chất lượng kiến thức họ đạt được Điều này đã được kiểm định với số lượng người học nghĩ việc học trực tuyến đem lại sự thú vị và thu hút họ lên tới gần 90%.

Học trực tuyến có thú vị với người học

Biểu đồ 6: Biểu đồ thể hiện quan điểm về sự thú vị của việc học trực tuyến của người học

+ Trong khi đó hình thức đọc sách lại đứng ở mức thấp nhất với tỷ lệ chỉ là 15% Điều này có thể do sự giảm thiểu thời gian đọc sách truyền thống khi mà nhiều người học hiện nay có ưu thích cho hình thức học tập linh hoạt và tận dụng công nghệ Đồng thời, việc học qua trung tâm cũng đang giữ vị trí khá ổn định, tuy nhiên, cũng không thể phủ nhận sức hút của học online trong thời đại ngày nay.

Biểu đồ 7: Biểu đồ thống kê số lượng người đã trải nghiệm Gamification Learning trong

- Tỷ lệ sử dụng thấp của Gamification Learning áp dụng Metaverse tại Việt Nam, chỉ là 13%, có thể được giải thích bởi một số yếu tố.

+ Đầu tiên, sự mới mẻ và không quen thuộc của công nghệ Gamification Learning áp dụng Metaverse có thể tạo ra sự ngần ngại và khó khăn trong quá trình chấp nhận Người học có thể không quen với việc sử dụng các phương tiện giáo dục có liên quan đến thế giới ảo hay không gian Metaverse, và do đó, họ có thể có khả năng chần chừ hoặc không biết cách tận dụng đầy đủ tiềm năng của nó.

Kỹ thuật phân tích thống kê

- Nghiên cứu này áp dụng PLS-SEM để phân tích dữ liệu PLS-SEM đặc biệt hữu ích trong việc xử lý cỡ mẫu nhỏ hơn 500 (F Hair Jr et al., 2014) và dữ liệu phân phối không chuẩn (Chin và cộng sự, 2003) Thêm vào đó, PLS-SEM có thể phân tích các mô hình với nhiều biến tiềm ẩn được đo bằng nhiều tham số cùng một lúc, đặc biệt là những tham số được đo với biến bậc cao hơn (Hair Jr et al., 2017) Từ đó, nhận thấy PLS-SEM thích hợp với dữ liệu của nghiên cứu này, với cỡ mẫu 335 và mô hình nhiều biến tiềm ẩn

- Phần mềm SmartPLS là phần mềm hàng đầu trong việc ứng dụng cách tiếp cận phương pháp PLS-SEM, với hơn 2.500 trích dẫn trong các ấn phẩm học thuật Vì vậy, SmartPLS 4.0 được sử dụng, thông qua thuật toán PLS để đánh giá độ tin cậy, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của các cấu trúc, cũng như để kiểm định giả thuyết thông qua phương pháp bootstrap

- Theo Hair và cộng sự (1998) đề xuất, nghiên cứu thực hiện quy trình phân tích hai bước: mô hình đo lường và mô hình cấu trúc.

Kiểm định mô hình đo lường

Do mô hình đo lường đang kiểm định đều sử dụng thang đo kết quả reflective nên quá trình kiểm định mô hình sẽ sử dụng kiểm định theo thang đo kết quả.

4.3.1 Chất lượng biến quan sát

Theo Hair và đồng nghiệp (2017), trong việc đánh giá thang đo kết quả reflective, họ khuyến nghị rằng hệ số outer loading của biến quan sát để đảm bảo ý nghĩa nên từ 0.7 trở lên Họ đề xuất loại bỏ các biến quan sát có outer loading dưới 0.4, và quyết định về việc giữ hoặc loại bỏ biến quan sát có outer loading từ 0.4 đến dưới 0.7 phụ thuộc vào các chỉ số khác như độ tin cậy tổng hợp (CR) và tính hội tụ (convergent validity, ví dụ như hệ số AVE).

- Nếu giá trị CR hoặc AVE vẫn dưới ngưỡng đề xuất và việc loại bỏ biến quan sát với outer loading nhỏ hơn 0.7 có thể cải thiện CR hoặc AVE, thì có thể xem xét việc loại bỏ biến quan sát đó.

- Nếu CR và AVE đã đạt ngưỡng đề xuất, và biến quan sát có outer loading từ 0.4 đến dưới 0.7 được đánh giá là có ý nghĩa quan trọng trong nghiên cứu, có thể quyết định giữ lại chúng.

AH BE BL GM LT PT SK ST

Bảng 13: Kết quả kiểm định hệ số tải ngoài của nhân tố

 Sau khi kiểm định, từ bảng 3 kết quả thu được cho thấy các thang đo đều đạt giá trị lớn hơn0,7 Một số biến quan sát có hệ số tải ngoài chưa đạt giá trị như mong đợi (

Ngày đăng: 19/04/2024, 23:58

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w