Nghiên cứu đã xác định các thành phần quan trọng tạo nên mức độ kiến thức số của sinh viên là Trình độ thông tin, Trình độ về phương tiện kỹ thuật, Trình độ về phương tiện truyền thông v
GIỚI THIỆU
Đặt vấn đề
Trong thế giới kỹ thuật số hiện nay, kiến thức số (digital literacy) đang trở thành một nhân tố quan trọng tạo nên năng lực làm việc và học tập và trở thành yếu tố tác động đến nhiều quyết định trên thị trường lao động Không thể phủ nhận việc ứng dụng những lợi ích của chuyển đổi số phần nhiều là phụ thuộc vào kiến thức số của lực lượng lao động và thực tế cho thấy việc đầu tư vào công nghệ chưa phát huy hết tác dụng phần lớn là do con người (Bộ Công Thương Việt Nam, 2021) Thực tế đó vẫn là một vấn đề khó khăn đối với nhiều tổ chức, gây áp lực lớn lên các nhà tuyển dụng và đào tạo nguồn nhân lực Bên cạnh đó, trong xã hội việc nhận thức cũng như đánh giá về trình độ kiến thức và kỹ năng số ở cấp độ cá nhân còn hạn chế Điều này làm cho việc đầu tư nâng cao kiến thức số gặp nhiều khó khăn Vì sinh viên đại học sẽ trở thành lực lượng lao động nòng cốt trong tương lai nên việc đo lường được kiến thức số của sinh viên là đòi hỏi tất yếu Điều đó còn giúp định hướng chiến lược đào tạo nguồn nhân lực quốc tế của quốc gia, định hướng đào tạo tại các cơ sở giáo dục đại học và trong các doanh nghiệp Vì những lý do đó, nghiên cứu này được thực hiện để trả lời các câu hỏi sau đây Đầu tiên, những thành phần nào tạo nên kiến thức số của sinh viên? Thứ hai, có tồn tại hay không mối liên hệ giữa kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên? Và cuối cùng, liệu có sự khác biệt kiến thức số giữa những nhóm sinh viên khác nhau? Tính mới của nghiên cứu nằm ở chỗ vận dụng các lý thuyết về kiến thức số vào việc đo lường kiến thức số của sinh viên một cách đơn giản và dễ hiểu Thang đo được xây dựng dựa trên việc tổng hợp từ các nghiên cứu khác và được kiểm định cẩn thận nên có độ tin cậy và có thể được sử dụng cho những nghiên cứu tương tự Nghiên cứu còn vận dụng kiến thức từ nhiều lĩnh vực trong khoa học và thực tiễn để khám phá những vấn đề còn chưa rõ về kiến thức số làm Điều này có thể cung cấp một góc nhìn rõ ràng hơn cho những ai quan tâm đến kiến thức số đặc biệt là ở đối tượng sinh viên Sinh viên đại học được chọn làm đối tượng khảo sát trong nghiên cứu này cũng nằm trong hàm ý để nhóm tác giả có thể thực hiện nghiên cứu một cách khách quan và tự nhiên nhất nhằm mang lại những hiểu biết thực tế nhất về lĩnh vực nghiên cứu Thông qua đó, kết quả nghiên cứu
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên cũng cung cấp thông tin làm nền tảng cho việc hoạch định chính sách nhằm nâng cao kiến thức số và khả năng thực hành các kiến thức này cho sinh viên Đó cũng là năng lực hết sức quan trọng với lực lượng lao động như đã đề cập ở trên.
Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
Đề tài hướng tới mục tiêu tìm hiểu kiến thức kỹ thuật số của sinh viên đại học xem kiến thức này đang ở mức nào bằng việc sử dụng thang đo kiến thức số được điều chỉnh từ các nghiên cứu có liên quan Sau đó, tác động của kiến thức số lên năng lực số và kết quả học tập của sinh viên cũng được kiểm định Cuối cùng, nhằm nghiên cứu kỹ hơn những đặc điểm khác biệt giữa các nhóm sinh viên có tác động gì đến kiến thì những nghiên cứu về sự khác biệt giữa các nhóm cũng được tiến hành Tất cả các kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp thông tin cho việc đề xuất các hàm ý chính sách nhằm phát triển kiến thức và năng lực số cho sinh viên Một cách cụ thể, các mục tiêu chính được diễn đạt như sau:
(1) Thang đo có đảm bảo phù hợp với mô hình và hoàn cảnh nghiên cứu không?
(2) Đánh giá sự ảnh hưởng của kiến thức số đến năng lực số và kết quả học tập của sinh viên
(3) Kết quả nghiên cứu kỳ vọng sẽ đưa ra các hàm ý chính sách nhằm định hướng việc tăng cường sử dụng các hiểu biết kỹ thuật số trong sinh viên để nâng cao kiến thức số cho người học
Từ các mục tiêu nêu trên, diễn đạt dưới dạng các câu hỏi nghiên cứu cần lời giải đáp như dưới đây:
(1) Thang đo có đạt được các yêu cầu về kiểm định thang đo không? (2) Kiến thức số có tác động đến kết quả học tập của sinh viên không, cụ thể, kết quả năng lực số và điểm số trung bình học kỳ của sinh viên có mối quan hệ nào với kiến thức số của sinh viên hay không?
(3) Kết quả nghiên cứu có mang lại những hàm ý chính sách nào trong việc
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên thúc đẩy kiến thức số và theo đó nâng cao năng lực số và kết quả đầu ra của quá trình đào tạo bậc đại học?
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện trên cơ sở kết hợp phương pháp định tính và định lượng Ngoài việc tổng hợp, phân tích, đánh giá các lý thuyết, khái niệm và nghiên cứu trước đây có liên quan, các tác giả cũng đưa ra các nhận định riêng của mình và đề xuất các ý tưởng nhằm lượng hóa mô hình nghiên cứu dạng khái niệm thành các biến số lượng hóa qua các thang đo được tham khảo từ các nghiên cứu và hoạt động thực tiễn Các công cụ phân tích và mô hình phân tích định lượng được áp dụng nhằm để hiểu được sâu sắc dữ liệu thu được từ khảo sát và từ đó kiểm định các giả thuyết bằng các minh chứng khách quan từ kết quả phân tích Cụ thể các nội dung phân tích bao gồm kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha Sau đó, dữ liệu được sử dụng để phân tích nhân tố khám phá và phân tích nhân tố khẳng định để xây dựng và khẳng định các biến số của mô hình một cách khách quan nhất Bên cạnh đó, thống kê mô tả cho thấy bức tranh tổng thể về mẫu nghiên cứu và nhận diện những đặc điểm cơ bản của mẫu nghiên cứu Cuối cùng phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính (SEM) được áp dụng để chỉ ra mối quan hệ giữa các biến số trong mô hình, bao gồm cả những biến có thể quan sát trực tiếp và cả những biến số tiềm ẩn trong mô hình theo giả thuyết nghiên cứu SEM kỳ vọng sẽ đem lại bằng chứng thực nghiệm có giá trị nhất trong nghiên cứu này nhằm kiểm định các giả định về mối quan hệ giữa kiến thức số và năng lực số cũng như điểm bình quân của sinh viên.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu này đo lường kiến thức số của sinh viên thông qua phương pháp khảo sát và đánh giá tác động của kiến thức này đến kết quả học tập Để đánh giá toàn diện, hai công cụ đo lường được sử dụng, bao gồm năng lực số và điểm trung bình học tập trong học kỳ Các thành phần kiến thức số được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm kiến thức về công nghệ, thông tin và dữ liệu, truyền thông kỹ thuật số, giải quyết vấn đề kỹ thuật số và văn hóa kỹ thuật số.
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên thức số được cũng được đo lường và nghiên cứu Đối tượng khảo sát là sinh viên đại học không phân biệt năm học và ngành học Phạm vi áp dụng của mô hình nghiên cứu là các trường đại học ở thành phố Hồ Chí Minh Thời điểm khảo sát là năm 2021, thời điểm dịch bệnh Covid 19 đang nghiêm trọng và việc học tập của sinh viên được thực hiện trực tuyến.
Ý nghĩa nghiên cứu
Nghiên cứu này có một số đóng góp mang tính học thuật Cụ thể, nghiên cứu khái quát về cơ sở lý luận liên quan đến chủ đề kiến thức số và năng lực số Hơn nữa, nghiên cứu này làm sáng tỏ các thang đo cho kiến thức số và năng lực số của sinh viên – lực lượng lao động tương lai Xét ở góc độ thực tiễn, kết quả của nghiên cứu kỳ vọng sẽ gợi ý cho việc áp dụng các thang đo để đánh giá trên các đối tượng khác như người lao động tại nơi làm việc để có góc nhìn trực tiếp hơn về vai trò của công nghệ số tới năng suất lao động Về góc độ chính sách, nghiên cứu kỳ vọng đem lại những đóng góp đầu tiên và quan trọng cho việc đẩy mạnh sử dụng kiến thức số vào việc cải thiện hiệu quả học tập của sinh viên các trường đại học tại Việt Nam Nghiên cứu cũng cung cấp những gợi ý cho các nhà quản lý giáo dục trong việc xây dựng các chương trình giảng dạy định hướng kỹ thuật số để nâng cao kiến thức số của người học và đưa kỹ thuật số thành tiêu chuẩn đánh giá chương trình đào tạo Các hướng nghiên cứu kế thừa sẽ cung cấp dữ liệu về việc đánh giá kiến thức số của lực lượng lao động tương lai để định hướng cho thị trường lao động và nhà tuyển dụng.
Cấu trúc báo cáo của nghiên cứu
Cấu trúc báo cáo của đề tài nghiên cứu này được trình bày theo thể thức 5 chương Cụ thể các chương mục như sau:
Chương 1: Giới thiệu – Chương này giới thiệu vấn đề nghiên cứu, lý do hình thành đề tài nghiên cứu về mặt lý thuyết, thực tiễn, và quản trị, trình bày mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu Chương 1 cũng tóm lược phạm vi và đối
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên tượng nghiên cứu, các đóng góp chính của nghiên cứu Chương 1 cũng trình bày chi tiết cấu trúc của đề tài nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết – Chương này trình bày cơ sở lý luận về kiến thức số và năng lực số cũng như việc đo lường Từ tổng quan cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan đến đề tài nghiên cứu, tác giả đề xuất toàn bộ các khái niệm của mô hình nghiên cứu, và biện luận các lý do hình thành các giả thuyết nghiên cứu Chương 2 còn diễn giải ý nghĩa của mô hình nghiên cứu đề xuất
Chương 3: Thiết kế nghiên cứu – Chương này trình bày quy trình và phương pháp nghiên cứu một cách chi tiết như cách thức xây dựng thang đo, phương pháp thu thập dữ liệu – cách thức lấy mẫu, và phương pháp phân tích dữ liệu Trong chương này cũng trình bày chi tiết các thang đo của nghiên cứu Chương 3 còn trình bày thống kê mô tả mẫu thu thập được của nghiên cứu
Chương 4: Kết quả và thảo luận – Chương này trình bày toàn bộ các kết quả phân tích dữ liệu của nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức Cụ thể, các kết quả kiểm định thang đo và mô hình như phân tích nhân tố khám phá, phân tích nhân tố khẳng định, và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Ngoài ra, việc thảo luận kết quả kiểm định mô hình và các giả thuyết cũng được diễn giải một cách chi tiết Chương 4 còn so sánh kết quả nghiên cứu với các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm liên quan, và các đóng góp của nghiên cứu
Chương 5: Kết luận – Chương này tóm lược toàn bộ đề tài nghiên cứu cùng với các đóng góp của nghiên cứu về các mặt lý thuyết – phương pháp, về mặt thực tiễn – quản trị Bên cạnh đó, chương 5 còn đưa ra các hàm ý quản trị có liên quan từ kết quả nghiên cứu Cuối cùng, những hạn chế và các hướng nghiên cứu tiếp theo cũng được trình bày trong chương này
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên
Chương 1 đã tóm lược các nội dung cơ bản của đề tài nghiên cứu nhằm chỉ rõ tầm quan trọng của nghiên cứu, mục tiêu, phương pháp và đối tượng nghiên cứu của đề tài này Trong chương này, nội dung tóm lược về mô hình và phương pháp thu thập số liệu cũng được trình bày Bố cục của báo cáo đề tài nghiên cứu cũng được giới thiệu tóm tắt ở phần cuối của chương để người đọc có thể thuận tiện theo dõi các nội dung ở các phần sau
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Tổng quan cơ sở lý thuyết
Khái niệm kiến thức số được hiểu là việc lựa chọn, sử dụng và đánh giá các thông số liên quan đến việc sử dụng các phương tiện truyền thông và thông tin, hợp tác nghiên cứu và tạo thành mạng lưới để tạo ra và truyền thông kiến thức cũng như để hình thành các “công dân số” Thú vị là ngày nay nhiều người vẫn cho rằng những kỹ năng số (digital skills) là bẩm sinh, phần lớn các kỹ năng này được hình thành từ nhu cầu và phong cách học nên những người sở hữu kỹ năng kỹ thuật số được gọi là “người bản địa số” Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng những người “bản địa số” thường đánh giá cao kỹ năng kỹ thuật số ở việc có tác động nhanh chóng đến cuộc sống cá nhân hơn là đóng góp của chúng vào hiệu quả của việc học (Kennedy, Judd, Churchward, Gray, & Krause, 2008; Ladbrook & Probert, 2011) Bên cạnh đó, có nhiều học giả cho rằng DL cần thiết cho việc thành công ở tương lai (Chase & Laufenberg, 2011) Thực tế là vẫn còn nhiều người thiếu những kỹ năng cơ bản như kỹ năng tìm kiếm trên Internet mặc dù họ sống trong thời đại phụ thuộc vào mạng trực tuyến rất nhiều (Marupova & Garcia, 2007)
Về cơ bản, kiến thức số số thường được định nghĩa là sự kết hợp của các kiến thức
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên kỹ thuật, nhận thức và xã hội “Kiến thức kỹ thuật số là Khả năng hiểu và sử dụng thông tin ở nhiều định dạng từ nhiều nguồn khác nhau khi nó được trình bày qua máy tính… Đó là nhận thức về những gì bạn nhìn thấy trên màn hình máy tính khi bạn sử dụng phương tiện nối mạng Nó đòi hỏi bạn phải luôn hiện diện, mặc dù ít hiển thị hơn, trên các phương tiện truyền thông tương tự như báo chí và TV Đồng thời, nó gợi ra một loạt thách thức mới đòi hỏi bạn phải tiếp cận các máy tính nối mạng mà không có định kiến từ trước Bạn không chỉ phải có kỹ năng tìm kiếm đối tượng, bạn còn phải có khả năng sử dụng những thứ này trong cuộc sống của mình (Gilster, 1997, trang 1-2) Theo (Bawden, 2001, trang 246-247) thì kiến thức số có thể hiểu là hiểu biết để sử dụng máy tính và các thiết bị công nghệ khác, làm quen với Internet và các phương tiện truyền thông xã hội Tuy nhiên, kiến thức số cũng có những cấp độ cao hơn của nó chẳng hạn như khả năng có thể tạo nội dung, quản lý dữ liệu, truyền thông và giao tiếp, cũng như trách nhiệm đạo đức và xã hội của người học trong môi trường trực tuyến đó chính là tính hai mặt (lợi và hại) của Internet và việc dùng Internet
Nhiều nghiên cứu tìm cách làm rõ những khía cạnh của DL như theo European DigCompEdU thì hiểu biết kỹ thuật gồm 6 khía cạnh là (1) Cam kết nghề nghiệp, (2) Nguồn của nguồn lực kỹ thuật số, (3) Dạy và học, (4) Đánh giá và chiến lược đánh giá, (5) Trao quyền cho người học, (6) Cung cấp phương tiện cho người học Theo UK JISC (Joint Information System Committee) thì kiến thức số gồm 6 thành phần có thể bị chồng lấp lên nhau là (1) Thành thạo ICT, (2) Thông tin, (3) Sáng tạo kỹ thuật số, (4) Truyền thông và hợp tác kỹ thuật số, (6) Học tập và phát triển kỹ thuật số, (7) Định danh và quản lý kỹ thuật số Nghiên cứu này áp dụng quan điểm của Ng (2012) về kiến thức số là mô hình gồm 3 khía cạnh là nhận thức (ví dụ lựa chọn, tìm kiếm, và đánh giá thông tin), kỹ thuật (hiểu biết về kỹ thuật) và cảm xúc xã hội (hỗ trợ các cộng đồng trực tuyến, chống lại những tác hại của kỹ thuật số,…) Những khía cạnh này được mô tả rõ ràng hơn bên dưới
Yếu tố đầu tiên là trình độ thông tin, được hiểu là khả năng theo dõi, tập hợp, tổng hợp và phân tích thông tin, đánh giá độ tin cậy, sử dụng trích dẫn có đạo đức, hợp pháp và truy vấn thông tin hiệu quả, chính xác.
Kế đến là trình độ về phương tiện kỹ thuật được mô tả là khả năng sử dụng máy
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên tính và các phần mềm để thực hành (Martin & Grudziecki, 2006) Kỹ năng này bao gồm khả năng sử dụng thành thạo máy tính bàn, laptop và những phương tiện khác Khả năng sử dụng phần mềm Microsoft Office và những phần mềm khác cũng được liệt kê vào kỹ năng này Khả năng sử dụng máy tính để tự học, để tra cứu thông tin từ internet để hỗ trợ cho việc học cũng như sử dụng những công cụ giao tiếp giữa sinh viên và giảng viên cũng được xem là một phần của sự hiểu biết về mặt kỹ thuật
Trình độ về phương tiện truyền thông – tập hợp các kỹ năng truy cập, phân tích và đánh giá cũng như chuyển đổi thông tin thành nhiều định dạng kể cả bản in và không in cho những mục đích nhất định Kỹ năng này được mô tả như hiểu biết về phương tiện truyền thông và lợi ích của nó kèm theo khả năng sử dụng hiệu quả và tránh những ảnh hưởng tiêu cực từ việc truyền thông trong học tập
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, đó là trình độ đọc, diễn giải và hiểu thông tin được trình bày dưới dạng trực quan, cũng như khả năng chuyển đổi thông tin thành hình ảnh, bản vẽ hoặc các định dạng khác nhằm mục đích truyền tải thông tin Theo Stokes (2002) thì đó là tập hợp các khả năng cho phép phân biệt và giải thích các hành động, đồ vật và biểu tượng trong tự nhiên hoặc vật thể nhân tạo
Có thể nói, kiến thức số trong nghiên cứu này được hiểu là tập hợp những thành phần quan trọng trong các khái niệm nêu trên để có một góc nhìn toàn diện nhất về kiến thức số của sinh viên Cụ thể trong nghiên cứu này, kiến thức số được đo lường ở bốn phương diện bao gồm hiểu biết và sử dụng thông tin, hiểu và sử dụng các thiết bị công nghệ và máy tính, hiểu và sử dụng các phương tiện truyền thông và cuối cùng là hiểu và sử dụng các hình ảnh Các góc độ đo lường được đặt trong bối cảnh đo lường là môi trường học tập bậc đại học tại các trường trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh
2.1.2 Các lý thuyết liên quan đến kiến thức số trong học tập
Mặc dù chưa có một mô hình lý thuyết toàn diện và thống nhất về ứng dụng công nghệ số trong học tập, nhưng các khung lý thuyết sau giúp làm nổi bật tầm quan trọng của kiến thức số và công nghệ số đối với việc học và phát triển năng lực của người học.
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên
Mô hình RAT là một cách nhìn về công nghệ theo cách so sánh giữa tình huống có sự xuất hiện của công nghệ và không có sự xuất hiện của công nghệ trong việc dạy và học (Vidal và cộng sự, 2022) Cụ thể, “R” là viết tắt của sự thay thế (Replacement), trong mô hình này thì R biểu hiện cho một sự thay đổi về công nghệ trong quá trình dạy và học, trong đó không thay đổi nội dung và hình thức cũng như bối cảnh học tập mà chỉ thay thế một công nghệ khác Chữ “A” là sự khuếch đại (amplification), ám chỉ khi các phương pháp giảng dạy trên lớp vẫn như cũ nhưng việc sử dụng công nghệ sẽ làm tăng hiệu quả và hiệu quả hoặc phạm vi tiếp cận của bài học Chữ “T” là sự chuyển đổi (transformation) và là khi công nghệ được sử dụng để phát minh lại các khía cạnh nhất định của hướng dẫn theo những cách mới và sáng tạo
Mô hình SAMR là viết tắt của Thay thế, Nâng cấp, Sửa đổi và Xác định lại, mô tả bốn cấp độ tích hợp công nghệ vào giáo dục (Falloon, 2020) Các nhà giáo dục thường tập trung vào hai cấp độ đầu, chủ yếu là chuyển đổi các phương pháp giảng dạy truyền thống sang định dạng công nghệ, ví dụ ghi âm bài giảng và đăng trực tuyến hoặc chia sẻ tài liệu PDF của tài liệu giấy đã có trước đó Hai cấp độ sau đòi hỏi phải sử dụng công nghệ để thay đổi căn bản hơn đối với quá trình hướng dẫn.
TPACK là viết tắt của kiến thức về công nghệ (Technological), giáo dục (Pedagogical) và nội dung(Content) (Mishra & Koehler, 2006) Khung kiểm tra sự tác động lẫn nhau của ba lĩnh vực được nhóm lại là nội dung kiến thức (CK), giáo dục (PK) và công nghệ (TK), đồng thời khám phá cách các lĩnh vực này giao nhau Mặc dù mô hình này được đem ra so sánh với SAMR nhưng đây là những mô hình khá khác biệt và khắc phục một số hạn chế của SAMR Mô hình TPACK là một cách suy nghĩ ít tuyến tính hơn về việc kết hợp công nghệ vào giảng dạy
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên
Phân loại của Bloom được tạo ra bởi Benjamin Bloom và các cộng sự của ông vào những năm 1950 như một khuôn khổ để phân loại các mục tiêu giáo dục thường được mô tả như một kim tự tháp với mỗi cấp độ đòi hỏi mức độ tư duy cao hơn để đạt được sự thành thạo (Husain, 2021) Theo thời gian, các danh từ gốc được sử dụng bởi Bloom và các đồng nghiệp đã được thay thế bằng các động từ chủ động Bây giờ ở đáy của kim tự tháp là từ ghi nhớ đó là nền tảng cho các cấp độ trên nó lần lượt là áp dụng, phân tích, đánh giá và sáng tạo Khung mới cũng đã được cập nhật để kết hợp công nghệ
Chủ nghĩa kết nối (Connectivism) là khung lý thuyết được George Siemens và Stephen Downes nghiên cứu và đề xuất năm 2005 Lý thuyết học tập này cho rằng sinh viên nên học cách kết hợp các suy nghĩ, lý thuyết và thông tin khác một cách hữu ích (Goldie, 2016) Lý thuyết được xây dựng dựa trên ý tưởng rằng công nghệ đã làm tăng tốc độ truy cập thông tin của chúng ta và sự kết nối liên tục của chúng ta nên được khai thác để giúp sinh viên đưa ra lựa chọn về học tập, hợp tác và học hỏi từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả các nguồn trên mạng xã hội
Mô hình Tư duy thiết kế (Design Thinking) do các công ty công nghệ phổ biến, vận dụng các quy trình kỹ thuật và nghệ thuật áp dụng vào các lĩnh vực khác, như giáo dục (Burdick & Willis, 2011) Sử dụng lý thuyết này, nhà giáo dục và người học xác định thách thức, thu thập thông tin, tạo giải pháp, định hình ý tưởng và thử nghiệm giải pháp Lý thuyết này phù hợp cho cả học nhóm và cá nhân, đặc biệt là với các môn học thiên về ứng dụng, sáng tạo, đổi mới.
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên
Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan
2.2.1 Tầm quan trọng của kiến thức số với việc làm
Mặc dù nghiên cứu này không đặt trọng tâm vào mối quan hệ giữa hiểu biết kỹ thuật số và khả năng tìm việc làm của sinh viên, đây là lý do quan trọng giải thích tầm quan trọng của kỹ năng số, đặc biệt, đối với các cơ sở giáo dục đại học nhằm cung cấp lực lượng lao động có kỹ năng cao hơn vì sự phát triển trong tương lai của Việt Nam
Nhiều nghiên cứu trên toàn thế giới đã chứng minh tầm quan trọng của DL đối với sự nghiệp của một người Pellizzariet và các cộng sự (2015) cho thấy kỹ năng máy tính ảnh hưởng đến cơ hội được tuyển dụng, tăng lương và thăng tiến Các nghiên cứu khác cũng chỉ ra rằng những người bản địa số coi trọng kỹ năng kỹ thuật số trong việc tác động đến thành tích cá nhân hơn là hiệu quả học tập (Kennedy và cộng sự., 2008; Ladbrook & Probert, 2011) DL đóng vai trò thiết yếu trong việc tạo dựng thành công tương lai (Chase & Laufenberg, 2011) và nâng cao khả năng được tuyển dụng của sinh viên (Vrana, 2016) Vrana (2016) đã chứng minh mối quan hệ tích cực giữa kỹ năng đọc viết kỹ thuật số và khả năng làm việc của sinh viên FHSS, Croatia.
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên nhận thức được tầm quan trọng của DL trong khả năng được tuyển dụng sau khi tốt nghiệp Ngoài ra, kỹ năng kỹ thuật số đóng một vai trò quan trọng trong thị trường lao động, thông qua việc sử dụng dữ liệu Eurostat, Bejaković và Mrnjavac (2020) chứng minh rằng tồn tại mối tương quan có ý nghĩa thống kê giữa DL và tỷ lệ việc làm ở các nước EU Cụ thể hơn, có một mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ có việc làm và các kỹ năng kỹ thuật số Để có việc làm sau khi tốt nghiệp, các cơ sở giáo dục đại học tích hợp kiến thức kỹ thuật số vào chương trình giảng dạy của họ Có như vậy, kết quả đầu ra của quá trình học tập mới đáp ứng được yêu cầu của nhà tuyển dụng Trong nghiên cứu này, tác giả nghiên cứu về trình độ hiểu biết kỹ thuật số của sinh viên và mối quan hệ giữa kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên đang theo học các chuyên ngành khác nhau tại một số trường đại học ở thành phố Hồ Chí Minh
2.2.2 Mối quan hệ giữa kiến thức số và năng lực số
Kiến thức số và năng lực số là hai thuật ngữ có sự giao thoa với nhau ở những khía cạnh như đều mô tả khả năng sử dụng các phương tiện kỹ thuật số hoặc các kỹ năng làm việc trực tuyến Tuy nhiên, trong một dự án OECD đã chỉ ra rằng “năng lực” khác với những thuật ngữ khác ở chỗ nó vượt xa kiến thức và kỹ năng “Năng lực được xem là khả năng đáp ứng những yêu cầu phức tạp bằng việc vạch ra và sử dụng những nguồn lực tâm lý (như kỹ năng và thái độ) trong một hoàn cảnh nhất định” (OECD, 2015) Hay nói cách khác, trong nghiên cứu này năng lực số được xem như là khả năng vận dụng và thích nghi trong hoàn cảnh học tập của sinh viên để đạt được kết quả tốt
Vì vậy, thuật ngữ “năng lực số” được xem như tập hợp toàn diện bao gồm tập hợp kiến thức, kỹ năng và thái độ để có thể tự tin, sáng tạo và sử dụng một cách chính xác kỹ thuật và hệ thống trong thế giới số (Welsh Government, 2018) Bởi vì năng lực số cần thiết trong nhiều khía cạnh của cuộc sống nên nhiều nghiên cứu tìm hiểu mối quan hệ giữa những yếu tố kiến thức số và mối liên quan với năng lực số
Trong nghiờn cứu vào năm 2018 của mỡnh Ilomọki tỡm thấy mối quan hệ giữa hiểu biết thông tin và năng lực số Tương tự, Bawden (2001) cho rằng sự hiểu biết về mặt kỹ thuật khi sử dụng các phương tiện và ứng dụng kỹ thuật số nên là nhân tố đáng được xem xét nhất trong các nghiên cứu về lĩnh vực năng lực số Một khía cạnh khác của
Kiến thức số đóng vai trò quan trọng trong thành tích học tập của sinh viên, được định nghĩa là khả năng tạo ra và truyền đạt thông tin thông qua công nghệ kỹ thuật số (Hatlevik & Christophersen, 2013).
Jenkins và cộng sự (2006) cho rằng trình độ hiểu biết về hình ảnh đã làm thay đổi đáng kể cách thức truy cập, trình bày và giải thích thông tin từ dạng tĩnh sang dạng động, đồ họa và thậm chí là các dạng sinh động đa chiều để cung cấp thông tin và trên hết là trải nghiệm ở các dạng hình ảnh động, mô phỏng tương tác , video, môi trường 3D, trò chơi nhiều người chơi trên mạng xã hội Do đó, khả năng sử dụng và thể hiện ý tưởng thông qua hình thức trực quan, hay nói cách khác là khả năng hiểu biết về hình ảnh và hình ảnh, là một trong những kỹ năng quan trọng để diễn đạt các ý tưởng trong bối cảnh công việc đòi hỏi kỹ năng nhận thức và có liên quan đến sự sáng tạo (Eshet- Alkalai, 2004)
2.2.3 Mối quan hệ giữa kiến thức số và kết quả học tập
Kiến thức số có tác động đáng kể đến các loại kỹ năng khác nhau của người học Kết quả nghiên cứu của Mirza (2020) cho thấy kiến thức số đã ảnh hưởng đến kỹ năng giao tiếp, kỹ năng nghiên cứu và sự tự tin của sinh viên Kết quả tương tự cũng được tìm thấy trong một nghiên cứu giáo dục trực tuyến của Wei và Chou (2020) cho kỹ năng thảo luận trực tuyến Việc học trực tuyến yêu cầu sinh viên phải vận dụng những hiểu biết về kỹ thuật số và vì vậy gián tiếp trình độ hiểu biết về kỹ thuật số sẽ ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh Điều này được minh chứng qua nghiên cứu của Lê Hải Nam và Trần Yến Nhi (2021) về mức độ hài lòng của sinh viên với giáo dục trực tuyến của sinh viên các khoa kinh tế tại TP.HCM cho thấy học tập trực tuyến có tác động tích cực đến kết quả học tập
Bên cạnh đó, kiến thức số được coi là ảnh hưởng đến kết quả học tập chung Kết quả của Pagani và cộng sự (2016) chỉ ra rằng các kỹ năng thông tin kỹ thuật số có nhiều tác động tích cực đến kết quả học tập Amiri (2009) thông qua chương trình “Make It-Take It After-School”, cũng phát hiện ra rằng sự phát triển của kỹ thuật số có tác động lớn đến kết quả học tập Các nghiên cứu cũng tìm thấy sự khác biệt ở kiến thức số ở các nhóm sinh viên khác nhau ví dụ có nghiên cứu cho răng kiến thức số có ảnh hưởng mạnh hơn đến sinh viên có thành tích học tập và nền tảng kinh tế xã hội thấp hơn (Pagani
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên và cộng sự, 2016; Amiri, 2009).
Giả thuyết và mô hình nghiên cứu
Sự kết hợp giữa phạm vi lý thuyết về kiến thức số và tác động của nó dẫn đến hai giả thuyết sau:
H1: kiến thức số có tác động tích cực đến năng lực số
H2: kiến thức số có tác động tích cực đến kết quả học tập
Trong giả thuyết này, tác giả sẽ thực hiện hai kiểm định Thứ nhất là kiểm định mối quan hệ giữa kiến thức số (DL) và năng lực số (DC) của sinh viên - do sinh viên tổng hợp các đánh giá về mình trong bảng khảo sát Kiểm định thứ hai là đo lường tác động của DL đến kết quả học tập được đo lường bằng điểm trung bình học kỳ gần nhất (tính tại thời điểm khảo sát)
Trong mô hình và phân tích kết quả có sử dụng các ký hiệu sau đây để phân tích dữ liệu: Trình độ thông tin là INFO, Trình độ về phương tiện kỹ thuật là TECH, Trình độ về phương tiện truyền thông MEDIA, Trình độ về hình ảnh là VISUAL, kiến thức số là DL, năng lực số là DC, kết quả học tập là GPA.
Ý nghĩa của mô hình
Mô hình nghiên cứu có những điểm mới sau Thứ nhất, chưa có nghiên cứu học
Kết quả học tập (GPA)
Trình độ về thông tin (INFO)
Trình độ về phương tiện kỹ thuật (TECH)
Trình độ về hình ảnh (VISUAL)
Trình độ về phương tiện truyền thông (MEDIA)
Nghiên cứu này cung cấp một cơ sở lý thuyết tổng hợp về khái niệm kiến thức số, vốn còn tương đối mới mẻ ở Việt Nam Kiến thức số của sinh viên được xem xét trong mối quan hệ với điểm trung bình học kỳ, nhấn mạnh tầm quan trọng của kiến thức số Việc nghiên cứu mô hình này có ý nghĩa đối với nhà trường trong đào tạo và nhà tuyển dụng trong đánh giá chất lượng đầu vào của lực lượng lao động là sinh viên, vì kiến thức số và kết quả học tập là những yếu tố phản ánh chất lượng này.
Chương 2 trình bày khung lý thuyết về kiến thức số, các khía cạnh của kiến thức số như trình độ thông tin, trình độ về phương tiện kỹ thuật, trình độ truyền thông, trình độ về hình ảnh Tác giả tổng hợp các nghiên cứu trước để đưa ra khung khái niệm của nghiên cứu, biện luận các giả thuyết nghiên cứu và xây dựng mô hình nghiên cứu Mô hình nghiên cứu còn thể hiện mối liên hệ giữa kiến thức số với kết quả học tập của sinh viên Chương tiếp theo sẽ đi vào trình bày phương pháp để kiểm định mô hình.
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Mẫu và quy trình nghiên cứu
Từ tháng 7 đến tháng 10 năm 2021, các bản câu hỏi được gởi cho cho sinh viên học tại 4 trường đại học khác nhau trong lĩnh vực kinh tế, nghệ thuật, công nghệ tại Thành phố Hồ Chí Minh bằng biểu mẫu của Google Tổng cộng có 407 bảng câu hỏi đạt yêu cầu qua quá trình tổng hợp và làm sạch dữ liệu Theo Hair và cộng sự (2014), số lượng quan sát gấp 5 lần số mục trong bảng câu hỏi là đạt yêu cầu và vì các biến phụ thuộc và biến độc lập trong nghiên cứu là 28 nên kích thước của mẫu là phù hợp
Quy trình nghiên cứu được thực hiện cụ thể qua các giai đoạn như sau Trong giai đoạn đầu, bản khảo sát được thực hiện bởi 11 sinh viên trường Đại học Ngân hàng như một cuộc khảo sát thử nhằm đánh giá mức độ phù hợp của từ ngữ và mức độ hiểu biết của đối tượng khảo sát Giai đoạn thứ hai là cuộc khảo sát chính thức, được thực hiện thông qua việc gởi các bảng câu hỏi trong biểu mẫu của Google và sau đó, 414 câu trả lời đã được thu thập Dữ liệu đã được làm sạch bằng cách loại bỏ những bản trả lời không phù hợp và còn lại 407 bản dùng để phân tích Cuối cùng, dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 20 và AMOS 20 để tìm hiểu các ý nghĩa của chúng
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên
Thang đo
Các thang đo được hình thành bằng cách tham khảo các nghiên cứu trước đây và được dịch từ tiếng Anh sang tiếng Việt và được điều chỉnh cho phù hợp với đối tượng khảo sát Sau đó, chúng được điều chỉnh một lần bởi các chuyên gia, những người làm việc trong công ty INet, đơn vị cung cấp dịch vụ cho nhiều trường đại học như Hutech, FPT, thông qua email và khảo sát thử với mẫu nhỏ trước khi hình thành một bản khảo sát hoàn chỉnh
Với các thành phần của kiến thức số, trước tiên, tác giả sử dụng thang đo của Ukwoma (2016) để đo lường mức độ hiểu biết thông tin Thang đo có 21 biến liên quan đến kiến thức số Tuy nhiên, 3 biến được chọn vì chúng phù hợp nhân tố về thông tin của nghiên cứu và bối cảnh nghiên cứu Người được hỏi sẽ trả lời bằng cách chọn theo thang điểm từ 1 “hoàn toàn không đồng ý” đến 5 “hoàn toàn đồng ý” Các biến của thang đo được mô tả là khả năng sử dụng các thiết bị để tìm hiểu thông tin, khả năng tìm ra các tài liệu cần thiết và khả năng đánh giá độ tin cậy của các nguồn thông tin
Thứ hai, với thành phần trình độ về phương tiện kỹ thuật, tác giả sử dụng thang đo của Boot (2013), có tên là Bảng câu hỏi thông thạo máy tính với 12 biến Các biến sau đó được thu gọn thành 6 biến để phù hợp với bối cảnh nghiên cứu Những người được hỏi sẽ thể hiện mức độ thành thạo của họ theo thang điểm từ 1 “không bao giờ thử” đến 5 “rất dễ” để tự đánh giá về khả năng kết nối máy tính với máy in, thao tác với các phím tắt, sử dụng tất cả các chức năng trên LMS, để hoàn thành các nhiệm vụ giảng viên giao khi học trực tuyến và cài đặt các phần mềm cơ bản như Microsoft Office, Acrobat, WinRAR Đây là các kỹ năng máy tính chủ yếu giúp sinh viên học tập một cách hiệu quả
Thành phần trình độ về phương tiện truyền thông và giao tiếp được đánh giá qua thang đo năng lực sử dụng nền tảng học tập điện tử LMS Thang đo gồm 5 biến, dựa trên thang đo từ Alliance for a Media Literate America (2010) và điều chỉnh phù hợp với bối cảnh giáo dục Việt Nam, với 5 mức từ 1 đến 5 trong đó 5 là mức thành thạo cao nhất khi sử dụng LMS.
Với thành phần trình độ về hình ảnh hay nói cách khác là khả năng chuyển đổi
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên thông tin thành các dạng trực quan Thang đo này được hình thành dựa trên Thư viện USF đề xuất, bao gồm 7 biến Người trả lời sẽ lựa chọn từ 1 “hoàn toàn không đồng ý” đến 5 “hoàn toàn đồng ý” Thang đo có những mục tiêu biểu như: Khả năng hiểu và sử dụng hình ảnh hoặc bảng biểu, tìm ra hình ảnh để minh họa cho tài liệu học tập, khả năng hiểu và giải thích hình ảnh, biểu đồ cho học tập, khả năng đánh giá hình ảnh / bảng nào phù hợp để học, sử dụng, tạo hình ảnh hoặc bảng cho mục đích học tập một cách hiệu quả và trích dẫn hình ảnh từ Internet rõ ràng
Năng lực số (DC) được đo lường bằng thang điểm 5 đánh giá do Abbas và cộng sự (2019) phát triển Thang đo này đánh giá tự đánh giá của sinh viên về kiến thức số dựa trên đánh giá trước đây của giảng viên và bạn bè Người trả lời chọn mức độ đồng ý với các đánh giá về kỹ năng nghiên cứu, sử dụng máy tính, phương tiện truyền thông trong học tập, thiết kế hình ảnh/video và tự đánh giá kết quả học tập Ngoài ra, điểm trung bình học kỳ cũng được sử dụng làm biến đại diện cho kết quả học tập, nhằm củng cố mối quan hệ giữa kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên từ nhiều góc độ.
Thang đo được liệt kê dưới bảng như sau:
Bảng 3.1 Tổng hợp các thang đo
Nhóm Mô tả Ký hiệu
Kiến thức về thông tin Bạn luôn có khả năng sử dụng thành thạo máy tính và internet để tìm kiếm thông tin INFO1
Bạn luôn có khả năng tìm được những tài liệu mà bạn cần INFO2 Bạn luôn có khả năng đánh giá được độ tin cậy của các nguồn thông tin INFO3 Kiến thức về thiết bị công nghệ
Bạn có thể kết nối máy in với máy tính TECH1
Bạn có thể thao tác với các phím tắt kết hợp trên bàn phím TECH2 Bạn có thể sử dụng hết các chức năng trên lms TECH3 Bạn có thể hoàn thành các nhiệm vụ giảng viên giao khi học trực tuyến TECH4 Bạn có thể cài đặt các phần mềm cơ bản: Microsoft Office, Acrobat,
Kiến thức về phương tiện truyền thông
Các thang đo này hỏi về mức độ đồng ý của đối tượng được khảo
Mức độ am hiểu của bạn về các phương tiện sau đây trong học tập MEDIA1 Bạn đánh giá về mức độ cần thiết của các phương tiện sau đây đối với việc học tập của bạn
Trong môi trường học tập thực tế của bạn thì mức độ thường xuyên được sử dụng (bởi giảng viên, nhà trường, sinh viên, nói chung) của các phương tiện sau đây
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên sát trên thang từ 1 đến 5 cho các công cụ trên nền tảng học tập là LMS
Mức độ thường xuyên bạn sử dụng các công cụ này trong học tập thực tế của chính bạn
Mức độ thành thạo khi bạn sử dụng các phương tiện sau đây trong học tập
Mức độ hiệu quả trong việc bạn nhận thông tin từ người khác thông qua các kênh sau đây
Mức hiệu quả trong việc truyền thông tin của bạn tới người khác thông qua các phương tiện sau đây
Kiến thức về hình ảnh Việc hiểu và sử dụng hình ảnh/bảng biểu rất cần thiết trong việc học tập của bạn
Bạn thấy việc tìm kiếm hình ảnh minh họa cho việc học tập luôn dễ dàng
Bạn dễ dàng hiểu và giải thích hình ảnh, biểu đồ phục vụ cho việc học tập
Bạn luôn đánh giá được hình ảnh/bảng biểu nào là phù hợp cho việc học tập
Sử dụng hình ảnh và biểu đồ hiệu quả để tăng cường nội dung học tập Bạn có thể tạo ra các hình ảnh trực quan hữu ích cho việc học Đừng quên trích dẫn nguồn rõ ràng cho mọi hình ảnh/biểu đồ mà bạn lấy từ Internet để đảm bảo tính toàn vẹn học thuật.
Năng lực số Kỹ năng nghiên cứu (tìm kiếm thông tin, đánh giá và phân tích thông tin, )
Khả năng sử dụng máy tính cho những nhiệm vụ cần thiết DC2 Hiểu và sử dụng các phương tiện truyền thông trong học tập DC3
Kỹ năng thiết kế hình ảnh hoặc video cho bài thuyết trình và bài tập DC4 Mức độ tự đánh giá của bạn về kết quả học tập là DC5 Kết quả học tập Chọn mức điểm trung bình từ 1 đến 10 phù hợp với điểm ở học kỳ vừa rồi của bạn
Biến kiểm soát
Để xác định các tác động kiểm soát đối với kiến thức số, nghiên cứu đã kiểm tra sự khác biệt về kiến thức số giữa các nhóm sinh viên được phân loại theo các biến kiểm soát là tuổi, giới tính, chuyên ngành, tình trạng công việc bán thời gian, kỹ năng tiếng Anh, năng lực học tập của học sinh thông qua điểm trung bình và sự cố gắng của học sinh thông qua sự khác biệt của điểm trung bình so với năm học trước Các biến này do sinh viên tự đánh giá.
Phương pháp phân tích
Đầu tiên, độ tin cậy của thang đo được kiểm tra bằng cách sử dụng hệ số Cronbach's Alpha cho từng biến Theo Nunnally và Bernstein (1994), Cronbach's Alpha lớn hơn 0,70 biểu thị độ tin cậy tốt, cho thấy các biến quan sát của một biến có hệ số tương quan cao với nhau.
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên tổng lớn hơn 0,30 thì có thể kết luận là biến đó đáng tin cậy để sử dụng cho phân tích sâu
Thứ hai, phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng với mục đích kiểm tra độ tin cậy của từng cấu trúc và từ đó thiết lập các biến đại diện Theo các điều kiện về kết quả của EFA, giá trị P trong bài kiểm tra của Bartlett được yêu cầu không vượt quá 5% (Bartlett & Miller, 2011) Hệ số KMO phải từ 0,5 trở lên Hệ số tải nhân tố của các biên phải lớn hơn 0,5 Giá trị Eigen của một nhân tố cần lớn hơn 1 và tổng phương sai trích xuất của tất cả các biến đã chọn phải đạt hơn 50% Nếu nghiên cứu thỏa mãn các điều kiện đã đề cập, mô hình EFA được kết luận là phù hợp (Hair và cộng sự, 2006; Norušis, 1995)
Phần mềm AMOS được sử dụng để thực hiện kiểm định CFA nhằm xác định sự phù hợp của thang đo trong mô hình SEM Các chỉ số đánh giá sự phù hợp này gồm: CMIN/df ≤ 3 (tốt), CMIN/df ≤ 5 (chấp nhận được); CFI ≥ 0,9 (tốt), CFI ≥ 0,95 (rất tốt), CFI ≥ 0,8 (chấp nhận được) Những chỉ số này giúp xác nhận độ tin cậy và giá trị của thang đo trong mô hình SEM, góp phần kiểm chứng giả thuyết nghiên cứu.
0 đến 1); GFI ≥ 0.9 là tốt, GFI ≥ 0.95; TLI ≥ 0.9 là tốt; RMSEA ≤ 0.06 là tốt, RMSEA ≤ 0.08 là chấp nhận được; PCLOSE ≥ 0.05 là tốt, PCLOSE ≥ 0.01 là chấp nhận được Mô hình này cũng được dùng để kiểm định sự khác biệt trong mối quan hệ giữa kiến thức số và kết quả học tập ở những nhóm sinh viên khác nhau
Cuối cùng, kiểm định một chiều ANOVA cũng như kiểm định Kruskal – Wallis được sử dụng để kiểm tra mức độ ảnh hưởng của các biến kiểm soát đến biến phụ thuộc của mô hình Trong khi ANOVA thích hợp để với nhóm trong mẫu mẫu có phương sai đồng nhất, Kruskal – Wallis được dùng khi các nhóm trong mẫu có phương sai không đồng nhất
Chương 3 giới thiệu phương pháp nghiên cứu của đề tài là nghiên cứu hỗn hợp với phương pháp định tính trước và phương pháp định lượng sau để đánh giá và đo lường các khái niệm nghiên cứu Chương này cũng trình bày chi tiết cách thức thu thập dữ liệu
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên và các phương pháp phân tích dữ liệu định lượng để kiểm định mô hình lý thuyết và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Chương 3 còn trình bày và diễn giải chi tiết các thang đo của các khái niệm nghiên cứu thông qua các biến quan sát.
Kiến thức số và kết quả học tập của sinh viên
