ứng dụng mô hình utaut nghiên cứu sự ảnh hưởng của cách mạng công nghiệp 4 0 đến việc học tập trực tuyến tại các trường đại học trong giai đoạn giãn cách xã hội

BỘ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING Phan Ngọc Bảo Châu MSSV: 1821001993 Lớp: CLC_18DMA01 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH UTAUT - NGHIÊN CỨU SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁCH MẠNG CÔNG NGHIỆP 4.0 ĐẾN

TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Cùng với sự phát triển của loài người, công nghiệp ngày càng hiện đại, tính đến nay đã có 4 cuộc cách mạng công nghiệp (CMCN) diễn ra trong lịch sử Cuộc CMCN đầu tiên năm 1784 với sự xuất hiện của động cơ hơi nước, chuyển từ lao động thủ công sang sản xuất cơ khí Sau đó là CMCN thứ 2 năm với sự phát triển của ngành điện, vận tải, hoá học, sản xuất thép, đánh dấu việc chuyển nền sản xuất sang cục bộ,…Cuộc CMCN thứ ba xuất hiện vào năm 1960 từ đó phủ rộng công nghệ thông tin, điện tử, máy móc tự động hoá,…Với sự phát triển không ngừng trong lĩnh vực công nghệ số hoá thì kể từ những năm 2000, cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư (Công nghiệp 4.0) đã xuất hiện và làm thay đổi căn bản cách thức vận hành của thế giới, từ mô hình cơ cấu kinh tế - xã hội đến phương thức quản lý và điều hành quốc gia Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 là sự gắn kết giữa các ngành công nghệ, từ công nghệ Internet vạn vật đến trí tuệ nhân tạo, người máy, xe tự lái, in ba chiều, máy tính siêu thông minh, công xưởng thông minh, công nghệ nano, công nghệ sinh học,…Xuất hiện từ thập niên đầu của thế kỷ XXI, cuộc cách mạng này đã thay đổi mạnh mẽ về nguồn lực sản xuất, máy móc được kết nối Internet và liên kết với nhau qua một hệ thống có thể tự vận hành toàn bộ quá trình sản xuất theo một kế hoạch đã được xác lập từ trước Lần lượt là sự ra đời của các thiết bị hiện đại như điện thoại, máy tính, các vệ tinh để kết nối thông tin và hệ thống internet Từ năm 2013, cụm từ “Cách mạng công nghiệp 4.0” đã trở nên phổ biến tại nhiều quốc gia phát triển trên thế giới và được định nghĩa là “một cụm thuật ngữ cho các công nghệ và khái niệm của tổ chức trong chuỗi giá trị” đi cùng với các hệ thống vật lý trong không gian ảo, Internet kết nối vạn vật (IoT) và Internet của các dịch vụ (IoS) Bản chất của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 là dựa trên nền tảng công nghệ số và tích hợp tất cả các công nghệ thông minh để tối ưu hóa qui trình, phương thức sản xuất, nhấn mạnh những công nghệ đang và sẽ có tác động lớn nhất là công nghệ in 3D, công nghệ sinh học, công nghệ vật liệu mới, công nghệ tự động hóa, người máy….Do đó ứng dụng Công nghiệp 4.0 nghĩa là người sử dụng có thể ứng dụng những công nghiệp đại vào các lĩnh vực khác nhau của cuộc sống

Nghị quyết số 41/NQ-CP ngày 26 tháng 5 năm 2016 của Chính phủ Việt Nam về chính sách ưu đãi thuế thúc đẩy việc phát triển và ứng dụng công nghệ thông tin tại Việt Nam cho rằng ngành công nghệ thông tin tại nước ta hiện nay vẫn đang ở mức quy mô nhỏ với công nghiệp phần mềm - nội dung số còn manh mún Bên cạnh đó là chất lượng đội ngũ nhân lực còn nhiều thiếu sót về cả số lượng lẫn chất lượng và các kỹ năng chuyên sâu Diễn đàn Kinh tế thế giới WEF (2018) đã đánh giá mức độ sẵn sàng cho cuộc CMCN 4.0, theo đó Việt Nam xếp thứ 48/100 về cấu trúc của nền sản xuất và xếp thứ 53/100 về các yếu tố dẫn dắt sản xuất Về mức độ sẵn sàng, Việt Nam được đánh giá vẫn đang ở nhóm sơ khởi nhưng có thể nói đã khá gần với nhóm tiềm năng cao Báo cáo cũng đánh giá, Việt Nam đã có những bước phát triển mạnh mẽ về công nghệ, đặt nền tảng cho việc ứng dụng thành công các công nghệ của cuộc CMCN 4.0

Tốc độ lan toả của công nghiệp 4.0 trong nền kinh tế hiện nay rất lớn, ở mọi lĩnh vực, đặt ra thách thức chưa từng có đối với lực lượng lao động của xã hội, nếu bị bỏ lại phía sau của cuộc cách mạng này thì sự phát triển tụt lùi cũng là điều tất yếu Ngược lại nếu tận dụng tốt những lợi thế của cuộc cách mạng này sẽ mang lại nhiều cơ hội to lớn Công nghiệp 4.0 tạo ra vô số những thuận lợi và muôn vàn thách thức cần phải vượt qua, đòi hỏi các quốc gia, vùng lãnh thổ phải vừa thay đổi tư duy, vừa xây dựng, hoàn thiện mô hình hành chính để thích ứng với sự phát triển không ngừng của cuộc cách mạng 4.0 Hiện nay trong nước đã có những nghiên cứu liên quan đến chiến lược phát triển nguồn nhân lực quốc gia (NHRD) của Việt Nam để giải quyết thách thức và tận dụng thành công những cơ hội mà CMCN 4.0 mang lại Nguyễn Chí Trường (2018) phân tích không chỉ những điểm bất lợi mà còn cả những điểm tích cực từ cuộc CMCN 4.0 Về cơ hội, đây là thời điểm dân số vàng cũng như chúng ta đang tiến hành cải cách toàn diện giáo dục; tận dụng thời điểm này chúng ta có thể thay đổi hệ thống giáo dục tương thích với những yêu cầu của cuộc CMCN mới; với những công nghệ mới việc học tập trở nên dễ dàng hơn Một nước có độ mở cửa lớn như Việt Nam thì điều này sẽ giúp ích cho việc tiếp thu các kiến thức hiện đại của thế giới

Về thách thức, hoạt động phát triển nguồn nhân lực sẽ phải đối mặt với nhu cầu đào tạo rất đa dạng từ phía người dân, đòi hỏi đội ngũ đào tạo phải không ngừng nâng cao trình độ; ngoài ra việc đào tạo phải hướng đến một số công việc mới mà cuộc CMCN 4.0 tạo ra Nguyễn Đình Đức (2018) đã đưa ra nhận định rằng nhận định khoa học và công nghệ là

“chiếc đũa thần” để đưa dân tộc ta có thể tiếp bước trong quá trình sánh vai các nước trên thế giới Và nguồn nhân lực chất lượng cao chuẩn quốc tế, nắm vững kiến thức và khoa học công nghệ hiện đại, sẽ là chủ nhân của những chiếc đũa thần – là lớp người quyết định tương lai của dân tộc trong thế kỷ 21 và trong suốt lịch sử phát triển của đất nước Do đó tác giả kết luận đổi mới mạnh mẽ giáo dục đại học (giáo dục đại học được hiểu là cả đào tạo bậc đại học và sau đại học) để đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao, góp phần quan trọng đào tạo và bồi dưỡng các nhân tài khoa học-công nghệ với ý chí khởi nghiệp là chiến lược có ý nghĩa then chốt

Trường Đại học là môi trường chịu tác động lớn của Công nghiệp 4.0 vì đây là môi trường không chỉ đào tạo về con người mà còn có mục tiêu hướng người học trở thành những công dân toàn cầu trong tương lai, có vai trò đặc biệt quan trọng trong việc sáng tạo tri thức mới, chuyển giao và chia sẻ tri thức, ứng dụng tri thức và công nghệ hiện đại vào đào tạo nguồn nhân lực Đây cũng là hướng phát triển mà Việt Nam cần chuẩn bị cho những thay đổi không ngừng trong tương lai Để làm được điều đó thì giáo dục Đại học cần có những thay đổi và đổi mới về tư duy và phát triển giáo dục và đào tạo, đổi mới mục tiêu, nội dung và đặt biệt quan trọng là phương pháp và hình thức dạy học

Vấn đề thay đổi phương pháp và hình thức dạy học còn trở nên cấp thiết hơn do sự bùng phát của đại dịch COVID-19 trên toàn cầu, đại dịch đã gây ra những tác động nhanh chóng đến các vấn đề xã hội, kinh tế, chính trị, luật pháp, lối sống, truyền thông và công nghệ Trong khoảng thời gian giãn cách, mọi người vẫn cần phải liên lạc và làm việc thông qua các phương tiện hỗ trợ làm việc từ xa Do đó, việc sử dụng công nghệ trực tuyến với các thiết bị công nghệ hiện đại là điều khó tránh khỏi Tại Việt Nam, người dân cần làm việc tại nhà theo những chỉ thị giãn cách của chính phủ và giáo dục là một trong các ngành ứng dụng công nghệ hiện đại tiêu biểu khi việc học tập bị gián đoạn Sinh viên Việt Nam phải thích ứng với việc sử dụng công nghệ hiện đại nhiều hơn để có thể học tập hiệu quả hơn Vào tháng đầu năm 2017, Thủ tường Chính phủ đã ban hành Quyết định số 117/QĐ- TTg trong đó phê duyệt đề án “Tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý và hỗ trợ các hoạt động dạy - học, nghiên cứu khoa học góp phần nâng cao chất lượng giáo dục và đào tạo giai đoạn 2016-2020, định hướng đến năm 2025” Tiếp theo đó, vào tháng 6 năm 2020, Thủ tướng Chính phủ ban hành Quyết định số 749/QĐ-TTg phê duyệt "Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030" Theo đó có thể thấy, các vấn đề liên quan đến Công nghiệp 4.0, vận dụng các thiết bị và công nghệ hiện đại đang là sự quan tâm của hàng đầu của ngành giáo dục Việt Nam và trên toàn thế giới, các trường Đại học tại Việt Nam cũng nằm trong xu thế này Trong bối cảnh tình hình diễn biến đại dịch COVID-19 phức tạp, Công nghiệp 4.0 càng thể hiện vai trò quan trọng hơn, tác động đến nhiều khía cạnh khác nhau của cuộc sống

Sự thay đổi của Công nghiệp 4.0 trên thế giới diễn ra với tốc độ cao trong bối cảnh Việt Nam chưa bắt kịp xu hướng phát triển của thế giới đã tạo nên những áp lực đối với sinh viên nước ta Đặc biệt trong bối cảnh những quy định về giãn cách được ban hành khẩn cấp, sinh viên chưa thật sự sẵn sàng về các thiết bị hiện đại hỗ trợ học tập cũng như việc xác định những mục tiêu học tập rõ ràng, cụ thể để tận dụng những lợi ích tối đa mà Công nghiệp 4.0 mang lại Vì vậy, tại Việt Nam cần có những nghiên cứu về tiềm năng, rào cản trong quá trình thực hiện công nghiệp 4.0 Bên cạnh đó, đã có một số đề tài nghiên cứu những tác động đến việc học của sinh viên của Công nghệ 4.0, tuy nhiên vẫn chưa có những đề tài đánh giá ảnh hưởng của đại dịch Covid đến ý định và hành vi sử dụng của sinh viên Trong nghiên cứu này, tác giả muốn nghiên cứu những tác động của các mạng Công nghiệp 4.0 đến các hoạt động học tập trực tuyến tại trường Đại học trong bối cảnh COVID-19 đang còn phức tạp Vì vậy, tác giả quyết định lựa chọn đề tài “Ứng dụng mô hình UTAUT - Nghiên cứu sự ảnh hưởng của cách mạng công nghiệp 4.0 đến việc học tập trực tuyến tại các trường đại học trong giai đoạn giãn cách xã hội”.

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng Công nghiệp 4.0 trong học tập của sinh viên trong gia đoạn giãn cách

Kiểm định thang đo và mô hình lý thuyết về việc sử dụng Công nghiệp 4.0 trong học tập của sinh viên trong gia đoạn giãn cách Điều chỉnh thang đo về việc sử dụng Công nghiệp 4.0 trong học tập của sinh viên trong gia đoạn giãn cách Đề xuất các giải pháp để có thể hỗ trợ sinh viên trong việc sử dụng Công nghiệp 4.0 dành cho học tập trong gia đoạn giãn cách.

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.3.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Nghiên cứu sự ảnh hưởng của cách mạng công nghiệp 4.0 đến việc giảng dạy trực tuyến tại các trường đại học trong giai đoạn giãn cách xã hội Đối tượng khảo sát: Sinh viên Đại học tại Việt Nam có ứng dụng Công nghiệp 4.0 vào học tập trong giai đoạn giãn cách

Thời gian nghiên cứu: từ tháng 10 đến tháng 12 năm 2021

Phạm vi nghiên cứu: Việt Nam

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Đề tài nghiên cứu bao gồm hai giai đoạn là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức

Nghiên cứu sơ bộ là một nghiên cứu định tính được thực hiện bằng kỹ thuật phỏng vấn nhóm tập trung, với sự tham gia của tác giả và với nhóm sinh viên tại các trường Đại học tại Việt Nam đang ứng dụng Công nghệ 4.0 vào học tập trong giai đoạn giãn cách và nhằm vừa khám phá vừa khẳng định các yếu tố ảnh hưởng của các ứng dụng công nghệ hiện đại được áp dụng vào học trực tuyến được rút ra từ cơ sở lý luận, cùng các biến quan sát để đo lường những yếu tố này

Nghiên cứu chính thức là một nghiên cứu định lượng được thực hiện nhằm đánh giá độ tin cậy và giá trị (giá trị hội tụ và phân biệt) của các thang đo các yếu tố ảnh hưởng cách mạng của công nghiệp 4.0 đến việc giảng dạy trực tuyến tại các trường đại học trong giai đoạn giãn cách xã hội

Kiểm định mô hình thang đo, mô hình lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu, kiểm định có hay không có sự khác biệt về các yếu tố ảnh hưởng cách mạng của công nghiệp 4.0 đến việc giảng dạy trực tuyến tại các trường đại học trong giai đoạn giãn cách xã hội

Nghiên cứu chính thức của đề tài được thực hiện qua các giai đoạn:

Thu thập dữ liệu nghiên cứu bằng hình thức phỏng vấn trực tiếp theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện Bản khảo sát được gửi đi dưới dạng biểu mẫu trực tuyến được cung cấp bởi Google và gửi bản in câu hỏi trực tiếp đến đối tượng khảo sát là sinh viên các trường Đại học tại Việt Nam Đề tài sử dụng phần mềm phân tích thống kê Smart PLS (version 3.3) để phân tích dữ liệu Phần mềm Smart PLS được sử dụng trong kiểm định mô hình và giả thuyết thông qua phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling)

Ngoài ra, đề tài nghiên cứu còn sử dụng các phương pháp hệ thống hóa, phân tích so sánh, đối chứng, điều tra xã hội học để tổng kết các lý thuyết ý định hành vi; các lý thuyết và các nghiên cứu khác trên thế giới, đồng thời đề xuất một số kiến nghị từ kết quả thu thập được nghiên cứu này.

Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI

- Giúp điều chỉnh lại thang đo sự ảnh hưởng của cách mạng công nghiệp 4.0 đến việc giảng dạy trực tuyến tại các trường đại học trong giai đoạn giãn cách xã hội

- Đề xuất giải pháp nhằm tận dụng tối đa hoá lợi ích khi học trực tuyến thông qua các ứng dụng công nghệ hiện đại

- Kết quả nghiên cứu sẽ giúp các nhà phát triển các ứng dụng công nghệ hiện đại đưa ra các giải pháp giúp cho sinh viên sử dụng công nghệ hiện đại và ứng dụng Công nghệ 4.0 hiệu quả.

KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI

Chương 1: Tổng quan về đề tài nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Nhận xét và đề xuất giải pháp

Trong chương 1, tác giả đã nêu sơ lược về cấu trúc đề của đề tài “Ứng dụng mô hình UTAUT - Nghiên cứu sự ảnh hưởng của cách mạng công nghiệp 4.0 đến việc học tập trực tuyến tại các trường đại học trong giai đoạn giãn cách xã hội” Nội dung bao gồm phần giới thiệu lý do chọn đề tài, nội dung, mục tiêu phương hướng đề ra, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, nêu ra phương pháp nghiên cứu chính Những nội dung trên là tiền đề để thực hiện các bước nghiên cứu ở các chương sau.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT - MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN

2.1.1 Khái niệm Cách mạng Công nghiệp 4.0

Khái niệm “Công nghiệp 4.0” lần đầu tiên vào năm 2011 tại hội chợ Hannover - hội chợ hàng đầu thế giới về công nghệ và công nghiệp - được tổ chức thường niên tại Đức Tiếp theo đó vào năm 2012, thuật ngữ “Công nghiệp 4.0” được đề cập trong một tài liệu đệ trình cho Chính phủ Liên bang Đức tổng hợp các khuyến nghị để triển khai sáng kiến chiến lược “Công nghiệp 4.0” nhằm đảm bảo cho tương lai của ngành công nghiệp chế tạo của Đức do Nhóm công tác công nghiệp 4.0 thực hiện với sự tài trợ của Bộ Giáo dục và Khoa học liên bang

Khái niệm “CMCN 4.0” được đề cập lần đầu tiên và cũng là chủ đề của Diễn đàn kinh tế lần thứ 46 tổ chức ngày 20/1/2016 tại Davos-Klosters, Thụy Sĩ Tuy vậy, tác động của cuộc CMCN 4.0 đã bắt đầu được “cảm nhận” từ những năm cuối thế kỷ XX, đầu thế kỷ XXI, đặc biệt là tại các nước phát triển Khác với các cuộc CMCN đã diễn ra trước đây, CMCN 4.0 không gắn với sự ra đời của một công nghệ nào cụ thể mà là kết quả hội tụ của nhiều công nghệ khác nhau đã được ra đời trước đây với trọng tâm là công nghệ nano, công nghệ sinh học và công nghệ thông tin-truyền thông

Cuộc cách mạng này diễn ra từ những năm 2000 nhờ sự kết hợp giữa các công nghệ lại với nhau, xóa đi ranh giới giữa vật lý, kỹ thuật và sinh học Lúc đó, máy tính, tự động hóa và con người làm việc cùng nhau theo một phương pháp hoàn toàn mới Bằng việc áp dụng thuật toán machine learning, những hệ thống máy tính sẽ học hỏi và điều khiển máy móc mà cần rất ít thậm chí không cần tới sự can thiệp của con người Đó là xu hướng hiện thời trong việc tự động hóa và trao đổi dữ liệu trong công nghệ sản xuất, bao gồm các hệ thống không gian mạng thực – ảo, điện toán đám mây và điện toán nhận thức, internet vạn vật, trí tuệ nhân tạo… Những con robot hay máy móc nói chung, sẽ được kết nối vào những hệ thống máy tính Gần đây, với sự bùng nổ của dữ liệu, kết quả của việc số hoá và kết nối internet khắp nơi, khoa học dữ liệu với trung tâm là phân tích dữ liệu dựa vào học máy và thống kê đang trở thành nền tảng của cách mạng 4.0

3 lĩnh vực phát triển chủ lực của CMCN 4.0 bao gồm gồm Công nghệ sinh học, Kỹ thuật số và Vật lý dựa trên các yếu tố kỹ thuật cốt lõi là Trí tuệ nhân tạo (AI), Vạn vật kết nối - Internet of Things (IoT) và Dữ liệu lớn (Big Data) Trong lĩnh vực công nghệ sinh học, Cách mạng công nghiệp 4.0 tập trung vào nghiên cứu để tạo ra những bước phát triển nhanh chóng trong nông nghiệp, thủy sản, y dược, chế biến thực phẩm, bảo vệ môi trường, năng lượng tái tạo, hóa học và vật liệu Cuối cùng là lĩnh vực vật lý với robot thế hệ mới, máy in 3D, xe tự lái, các vật liệu mới (graphene, skyrmions…) và công nghệ nano Một phân xưởng, cần phải có những điều kiện cụ thể thì mới được gọi là "công nghiệp 4.0" Khả năng giao tiếp: máy móc, thiết bị, cảm biến và con người phải được kết nối và liên lạc với nhau Bên cạnh đó là Minh bạch thông tin: hệ thống tạo ra một "bản sao" của thế giới thật, bản sao này định hình bằng các dữ liệu thu thập từ cảm biến, máy móc Bên cạnh đó, cần phải có sự hỗ trợ kỹ thuật: máy móc, hệ thống có nhiệm vụ hỗ trợ con người ra quyết định, giải quyết vấn đề, giúp đỡ con người làm những việc quá phức tạp hoặc không an toàn như sử dụng robot kiểm tra nhiên liệu phóng xạ ở nhà máy Fukushima (Nhật Bản) Cuối cùng là đưa ra những quyết định theo mô hình phân tán: những quyết định đơn giản sẽ được được quyết bởi máy một cách nhanh chóng, tự động, không cần có sự can thiệp của con người

2.1.2 Khái niệm Đại dịch Covid-19

Tổ chức Y tế Thế giới - WHO định nghĩa về đại dịch là sự lây lan trên toàn thế giới của một căn bệnh mới Một căn bệnh đặc hữu phổ biến và ổn định về số lượng người mắc bệnh thì đó không phải là một đại dịch Như vậy, để một căn bệnh được gọi là đại dịch thì nó phải đảm bảo hai yếu tố đó là phải là một căn bệnh mới và nó phải lây lan rộng trên toàn thế giới Vào tháng 5 năm 2009, Tiến sĩ Keiji Fukuda, Trợ lý Tổng Giám đốc tạm thời về

An ninh và Môi trường Y tế, WHO, đã phát biểu tại một cuộc họp báo báo về đại dịch cúm rằng một cách dễ dàng để nghĩ về đại lịch đó là: đại dịch là một bùng phát toàn cầu

Theo Bộ Y tế Việt Nam, đại dịch COVID-19 là một bệnh do vi-rút có tên SARS- CoV-2 gây ra và được phát hiện vào tháng 12 năm 2019 ở Vũ Hán, Trung Quốc Nó là một phần của họ vi-rút corona, bao gồm các loại vi-rút phổ biến gây ra nhiều loại bệnh từ cảm thông thường hoặc viêm phế quản đến các bệnh nghiêm trọng hơn (nhưng hiếm gặp hơn) như hội chứng hô hấp cấp tính nghiêm trọng (SARS) và Hội Chứng Hô Hấp Trung Đông (MERS) Giống như nhiều loại vi-rút đường hô hấp khác, vi-rút corona lây lan nhanh chóng qua các giọt nhỏ mà bạn bắn ra khỏi miệng hoặc mũi khi bạn thở, ho, hắt hơi hoặc nói

Căn bệnh này rất dễ lây lan và đã nhanh chóng lan ra khắp thế giới COVID-19 thường gây ra các triệu chứng hô hấp, có thể cảm thấy giống như cảm lạnh, cúm hoặc viêm phổi COVID-19 có thể tấn công không chỉ phổi và hệ hô hấp của người bệnh Các bộ phận khác của cơ thể người bệnh cũng có thể bị ảnh hưởng bởi căn bệnh này

Ngày 11/03/2020, Tổ chức Y tế thế giới (WHO) đã đưa ra công bố Covid-19 là đại dịch toàn cầu và yêu cầu các nước trên thế giới cần có những biện pháp phòng chống dịch quyết liệt Bộ Y tế Việt Nam cho biết rằng trên thế giới đã có gần 2 triệu ca nhiễm (tính đến thời điểm tháng 3 năm 2020), những con số cho thấy được tính nghiêm trọng của đại dịch này Nhằm thực hiện các công tác phòng chống đại dịch, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Chỉ thị 16/CT-TTg với các biện pháp thực hiện cách ly toàn xã hội, hạn chế di chuyển, tạm dừng tổ chức các hoạt động tụ tập đông người trong đó có hoạt động đào tạo tập trung tại các cơ sở giáo dục

Khi những thay đổi gen đối với vi-rút xảy ra theo thời gian, vi-rút SARS-CoV-2 bắt đầu hình thành các dòng gen Giống như gia đình có cây phả hệ, vi-rút SARS-CoV-2 có thể được lập bản đồ theo cách tương tự Đôi khi các nhánh của cây đó có các thuộc tính khác nhau làm thay đổi tốc độ lây lan của vi-rút, mức độ nghiêm trọng của bệnh tật mà nó gây ra hoặc hiệu quả của các phương pháp điều trị chống lại nó Các nhà khoa học gọi vi-rút với những thay đổi này là "biến thể" Chúng vẫn là SARS-CoV-2, nhưng có thể hoạt động khác nhau Hiện nay, đã có nhiều biến chủng của vi-rút được WHO đặt tên như Delta (2020), Omicron(2021),…

Theo đề tài này, đại dịch COIVD-19 được hiểu là dịch bệnh lây lan toàn thế giới của, do một loại vi-rút có tên SARS-CoV-2 gây ra và được phát hiện vào tháng 12 năm

2019 ở Vũ Hán, Trung Quốc Căn bệnh này rất dễ lây lan và đã nhanh chóng lan ra khắp thế giới COVID-19 thường gây ra các triệu chứng hô hấp, có thể cảm thấy giống như cảm lạnh, cúm hoặc viêm phổi COVID-19 có thể tấn công không chỉ phổi và hệ hô hấp

2.1.3 Khái niệm giãn cách xã hội

Tại Việt Nam, Thuật ngữ “cách ly xã hội” hay còn được gọi là “giãn cách xã hội đã được sử dụng trong chỉ thị số 16/CT-TTg của Thủ tướng Chính phủ về thực hiện các biện pháp phòng, chống Covid-19 được ban hành vào ngày 31/3/2020

Cách ly xã hội là phương pháp bảo vệ sức khỏe, tính mạng của người dân, bằng việc giữ khoảng cách giữa người với người, cộng đồng với cộng đồng, nhằm đối phó với tình huống nguy hiểm như bùng phát dịch bệnh Quy định cách ly xã hội là không đóng cửa hay dừng hoạt động cơ sở kinh doanh dịch vụ, hàng hóa thiết yếu; các nhà máy vẫn hoạt động nhưng phải có phương án bảo vệ công nhân, người lao động; các cơ quan có thể ứng dụng công nghệ thông tin cho cán bộ nhân viên làm việc tại nhà; người dân nên ở nhà chỉ ra ngoài khi thật sự cần thiết và đảm bảo khoảng cách tối thiểu 2m giữa người với người; xe cộ được đi lại giữa các tỉnh lân cận nhưng phải khi thật sự cần thiết

Theo Trung tâm Dự phòng và Kiểm soát bệnh Hoa Kỳ, Đối với việc khu trú người bệnh, có hai mức độ được áp dụng tùy hoàn cảnh khác nhau là: “Quarantine – giãn cách” và “Isolation – cách ly”

CÁC MÔ HÌNH LÝ THUYẾT LIÊN QUAN

2.2.1 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM

Mô hình chấp nhận công nghệ (Theory of Technology Acceptance Model - TAM) của Davis & cộng sự (1989) là mô hình được xây dựng trên nền tảng của lý thuyết hành động hợp lý (TRA) được sử dụng để giải thích ý định thực hiện hành vi trong lĩnh vực công nghệ thông tin

Trong đó nhận thức về tính hữu ích (PU) được hiểu là xác suất chủ quan của người sử dụng tin rằng việc sử dụng các hệ thống ứng dụng riêng biệt sẽ làm tăng hiệu quả/năng suất làm việc của họ đối với một công việc cụ thể Nhận thức tính dễ sử dụng (PEU) là xác suất chủ quan của người sử dụng mong đợi họ sẽ dễ dàng (tức không cần nỗ lực) khi sử dụng hệ thống

Cũng như TRA, TAM thừa nhận rằng việc chấp nhận sử dụng sản phẩm, dịch vụ thông tin được quyết định bởi ý định sử dụng (BI), khác với TRA, TAM cho rằng BI được quyết định bởi thái độ hướng đến sử dụng (Attitude - A) dưới tác động của hai yếu tố là nhận thức về tính hữu ích (PU) và nhận thức về tính dễ dàng sử dụng (PEU) Hơn nữa, người có ý định sử dụng nhận thức về tính hữu ích (PU) và nhận thức về tính dễ dàng sử dụng (PEU) của sản phẩm, dịch vụ như thế nào là phụ thuộc vào tác nhân bên ngoài (như: chất lượng hệ thống, dịch vụ lắp đặt, dịch vụ đào tạo, hoặc các khái niệm khác nhau trong hệ thống sử dụng) với tư cách là thế giới quan ảnh hưởng lên nhận thức của người đó

Hình 2 1 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM

2.2.2 Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action- TRA)

Thuyết hành động hợp lý (TRA) được xây dựng từ năm 1967 và được hiệu chỉnh mở rộng theo thời gian từ đầu những năm 70 bởi Ajzen và Fishbein

Mô hình TRA cho thấy xu hướng tiêu dùng là yếu tố dự đoán tốt nhất về hành vi tiêu dùng Để quan tâm hơn về các yếu tố góp phần đến xu hướng mua thì xem xét hai yếu tố là thái độ và chuẩn chủ quan của khách hàng

Trong mô hình TRA, thái độ được đo lường bằng nhận thức về các thuộc tính của sản phẩm Người tiêu dùng sẽ chú ý đến những thuộc tính mang lại các ích lợi cần thiết và có mức độ quan trọng khác nhau Nếu biết trọng số của các thuộc tính đó thì có thể dự đoán gần kết quả lựa chọn của người tiêu dùng Yếu tố chuẩn chủ quan có thể được đo lường thông qua những người có liên quan đến người tiêu dùng (như gia đình, bạn bè, đồng nghiệp, ); những người này thích hay không thích họ mua Mức độ tác động của yếu tố chuẩn chủ quan đến xu hướng mua của người tiêu dùng phụ thuộc: (1) mức độ ủng hộ/phản đối đối với việc mua của người tiêu dùng và (2) động cơ của người tiêu dùng làm theo mong muốn của những người có ảnh hưởng Mức độ ảnh hưởng của những người có liên quan đến xu hướng hành vi của người tiêu dùng và động cơ thúc đẩy người tiêu dùng làm theo những người có liên quan là hai yếu tố cơ bản để đánh giá chuẩn chủ quan Mức độ thân thiết của những người có liên quan càng mạnh đối với người tiêu dùng thì sự ảnh hưởng càng lớn tới quyết định chọn mua của họ Niềm tin của người tiêu dùng vào những người có liên quan càng lớn thì xu hướng chọn mua của họ cũng bị ảnh hưởng càng lớn Ý định mua của người tiêu dùng sẽ bị tác động bởi những người này với những mức độ ảnh hưởng mạnh yếu khác nhau

Trong mô hình thuyết hành động hợp lý thì niềm tin của mỗi cá nhân người tiêu dùng về sản phẩm hay thương hiệu sẽ ảnh hưởng đến thái độ hướng tới hành vi, và thái độ hướng tới hành vi sẽ ảnh hưởng đến xu hướng mua chứ không trực tiếp ảnh hưởng đến hành vi mua Do đó thái độ sẽ giải thích được lý do dẫn đến xu hướng mua sắm của người tiêu dùng, còn xu hướng là yếu tố tốt nhất để giải thích xu hướng hành vi của người tiêu dùng

Hình 2 2 Thuyết hành động hợp lý TRA

2.2.3 Thuyết hành vi dự định (Theory of Planned Behavior – TPB)

Thuyết hành vi dự định (TPB) (Ajzen, 1991), được phát triển từ lý thuyết hành động hợp lý TRA; (Fishbein & Ajzen, 1975), giả định rằng một hành vi có thể được dự báo hoặc giải thích bởi các xu hướng hành vi để thực hiện hành vi đó.Các xu hướng hành vi được giả sử bao gồm các nhân tố động cơ mà ảnh hưởng đến hành vi, và được định nghĩa như là mức độ nỗ lực mà mọi người cố gắng để thực hiện hành vi đó (Ajzen, 1991)

Xu hướng hành vi lại là một hàm của ba nhân tố Thứ nhất, các thái độ được khái niệm như là đánh giá tích cực hay tiêu cực về hành vi thực hiện Nhân tố thứ hai là ảnh hưởng xã hội mà đề cập đến sức ép xã hội được cảm nhận để thực hiện hay không thực hiện hành vi đó

Cuối cùng, thuyết hành vi dự định TPB (Theory of Planned Behaviour) được Ajzen xây dựng bằng cách bổ sung thêm yếu tố kiểm soát hành vi cảm nhận vào mô hình TRA Thành phần kiểm soát hành vi cảm nhận phản ánh việc dễ dàng hay khó khăn khi thực hiện hành vi; điều này phụ thuộc vào sự sẵn có của các nguồn lực và các cơ hội để thực hiện hành vi Ajzen đề nghị rằng nhân tố kiểm soát hành vi tác động trực tiếp đến xu hướng thực hiện hành vi, và nếu đương sự chính xác trong cảm nhận về mức độ kiểm soát của mình, thì kiểm soát hành vi còn dự báo cả hành vi

Hình 2 3 Thuyết hành động hợp lý TRA

2.2.4 Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)

Venkatesh & cộng sự (2003) giới thiệu lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) Đây được coi là mô hình kết hợp của 8 mô hình trước đó dựa trên quan điểm chung nhất là nghiên cứu sự chấp nhận của người sử dụng về một hệ thống thông tin mới bao gồm: TRA (Theory of Reasoned Action – Thuyết hành động hợp lý), TAM (Technology Acceptance Model – Mô hình chấp nhận công nghệ), MM (Motivation Model – Mô hình động cơ), TPB (Theory of Planned Behavior – Thuyết dự định hành vi), C-TAM- TPB (A model combining TAM và TPB – mô hình kết hợp TAM và TPB), MPCU (Model of PC Utilization – mô hình sử dụng máy tính cá nhân), IDT (Innovation Diffusion Theory

- mô hình phổ biến sự đổi mới), SCT (Social Cognitive Theory- Thuyết nhận thức xã hội) UTAUT xem xét một số kiểm duyệt các biến như giới tính và kinh nghiệm để dự đoán hành vi và Ý định của người dùng UTAUT tập trung vào bốn cấu trúc về hiệu suất, nỗ lực kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội và các điều kiện thuận lợi (Venkatesh & cộng sự, 2016)

Các biến trong mô hình UTAUT:

BI (Behavioral Intention) là dự định hành vi được định nghĩa bởi (Fishbein & Ajzen, 1975; Davis & Cosenza, 1993) là mức độ người sử dụng có ý định chấp nhận và sử dụng hệ thống và đây là nguyện vọng và mục tiêu cuối cùng Venkatesh & cộng sự(2003) giả định rằng BI sẽ có một ý nghĩa tích cực ảnh hưởng đến việc sử dụng công nghệ

PE (Performance Expectancy) là kỳ vọng kết quả thực hiện được, được định nghĩa là “Mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng hệ thống sẽ giúp họ có thể đạt được lợi ích trong hiệu suất công việc” (Venkatesh & cộng sự, 2003)

EE (Effort Expectancy) là kỳ vọng nỗ lực, được định nghĩa là "mức độ dễ dàng kết hợp với việc sử dụng các hệ thống" (Venkatesh & cộng sự, 2003)

SI (Social Influence) là ảnh hưởng xã hội được định nghĩa là “mức độ mà một cá nhân cho rằng những người khác tin rằng họ nên sử dụng hệ thống mới” (Venkatesh & cộng sự, 2003) Những người khác có thể bao gồm các ông chủ, đồng nghiệp, cấp dưới, Ảnh hưởng xã hội được mô tả như là tiêu chuẩn chủ quan trong TRA, TAM2, TPB / DTPB và C-TAM- TPB, các yếu tố xã hội trong MPCU và hình ảnh trong IDT (Venkatesh & cộng sự, 2003)

FC (Facilitating Conditions) là các điều kiện thuận lợi, được định nghĩa là “mức độ mà một cá nhân tin rằng cơ sở hạ tầng kỹ thuật và được tổ chức tồn tại để hỗ trợ sử dụng hệ thống” (Venkatesh & cộng sự, 2003) Sự ảnh hưởng của FC vào sử dụng sẽ được điều tiết theo độ tuổi, chi phí hàng tháng và kinh nghiệm thiên về những người làm việc lớn tuổi với sự gia tăng về kinh nghiệm

CÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.3.1 Cách ly xã hội và chấp nhận Hệ thống quản lý học tập (LMS) trong thời gian xảy ra Đại dịch COVID-19: Sự mở rộng của Mô hình UTAUT (Raza

Hình 2 5 Mô hình nghiên cứu cách ly xã hội và chấp nhận Hệ thống quản lý học tập (LMS) trong thời gian xảy ra Đại dịch COVID-19: Sự mở rộng của Mô hình UTAUT

(Nguồn: Raza &cộng sự, 2020) Đại dịch COVID-19 đã dẫn đến sự giãn cách xã hội, tuy nhiên với sự trợ giúp của công nghệ thì ngành giáo dục có thể vượt qua thời kỳ khó khăn Do đó, nghiên cứu cố gắng khám phá Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) thông qua việc mở rộng mô hình Ngoài ra, đề tài còn nghiên cứu liên quan để biết ảnh hưởng của giãn cách xã hội và vai trò điều hòa của nỗi sợ Corona đối với Ý định hành vi của Hệ thống Quản lý Học tập và Hành vi Sử dụng Hệ thống Quản lý Học tập của sinh viên Dữ liệu được phân tích bằng cách sử dụng phần mềm (PLS) và Mô hình phương trình cấu trúc (SEM) Các phát hiện cho thấy mối liên hệ tích cực giữa Kỳ vọng về hiệu suất (PE), Kỳ vọng về nỗ lực (EE), Ảnh hưởng xã hội (SI) và Sự giãn cách xã hội đối với ý định hành vi của hệ thống quản lý học tập và giữa Ý định hành vi và hành vi sử dụng của hệ thống quản lý học tập

Ngoài ra, kết quả của phân tích cho thấy rằng nỗi sợ Corona có tác động đến mối liên hệ giữa Kỳ vọng hiệu suất và Ảnh hưởng xã hội đối với Ý định Hành vi của hệ thống quản lý học tập Các phát hiện cho thấy cần phải cải thiện trải nghiệm hệ thống này để tăng Ý định hành vi sử dụng của sinh viên

Cuối cùng, đề tài đưa ra lời khuyên của tác giả đối với các nhà nghiên cứu trong tương lai là kiểm tra mô hình mở rộng ở các quốc gia và vùng lãnh thổ khác để phân tích ảnh hưởng của Coronavirus đối với việc chấp nhận học trực tuyến

2.3.2 Nghiên cứu “Mô hình chấp nhận công nghệ giáo dục trực tuyến của thế hệ

Z ở Thái Lan trong cuộc khủng hoảng COVID-19” (Chayomchai, 2020)

Hình 2 6 Mô hình nghiên cứu Mô hình chấp nhận công nghệ giáo dục trực tuyến của thế hệ Z ở Thái Lan trong cuộc khủng hoảng Covid19

Nghiên cứu này nhằm mục đích nghiên cứu sự chấp nhận công nghệ trực tuyến của thế hệ Z tại Thái Lan trong thời gian đại dịch COVID-19 đang có nhiều diễn biến phức tạp Trong khoảng thời gian này, người dân Thái Lan phải tự cách ly tại nhà hoặc làm việc tại nhà để ngăn chặn sự bùng phát của dịch bệnh và phải tuân thủ luật pháp của chính phủ Thái Lan Các nhà nghiên cứu quan tâm đến dân số thế hệ Z vì đây là nhóm người rất quan tâm đến công nghệ

Các tài liệu và nghiên cứu trước đây đã sử dụng nhiều mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ như Mô hình chấp nhận công nghệ(TAM), mô hình lý thuyết thống nhất về chấp nhận (UTAUT) và sử dụng công nghệ Nghiên cứu này đã điều chỉnh các biến số khác nhau từ nhiều mô hình đã từng nghiên cứu trước đây, bao gồm sự đổi mới của cá nhân, kỳ vọng hiệu suất, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội, sự tin tưởng và hành vi có ý định sử dụng công nghệ Nghiên cứu sử dụng bảng câu hỏi với vai trò một công cụ nghiên cứu Có 457 câu trả lời có thể sử dụng được từ việc thu thập dữ liệu trực tuyến đã được sử dụng để phân tích dữ liệu Phân tích thống kê mô tả và phân tích đã được thực hiện sau đó

Tác giả nghiên cứu đã kiểm tra giả thuyết bằng cách đánh giá mô hình PLS-SEM Kết quả nghiên cứu cho thấy hành vi có ý định sử dụng công nghệ trực tuyến trong thời gian dịch bệnh COVID-19 được dự đoán bởi ba yếu tố chính bao gồm kỳ vọng hiệu suất, thời gian nỗ lực và sự tin tưởng Kỳ vọng nỗ lực ảnh hưởng tích cực đến tuổi thọ hoạt động Ngoài ra, sự đổi mới của cá nhân và sự tin tưởng của người dùng ảnh hưởng trực tiếp đáng kể đến kỳ vọng hiệu suất và Kỳ vọng nỗ lực Nhà nghiên cứu gợi ý rằng cấp quản lý có thể sử dụng những phát hiện trong việc lập kế hoạch quản lý của tổ chức hoặc các nhà tiếp thị có thể sử dụng kết quả cho chiến lược tiếp thị của tổ chức

2.3.3 Nghiên cứu Những đổi mới trong dạy và học: Khám phá nhận thức của ngành giáo dục về cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4 (Oke & cộng sự 2020)

Hình 2 7 Mô hình nghiên cứu những đổi mới trong dạy và học: Khám phá nhận thức của ngành giáo dục về cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4

Hoạt động kinh doanh đang trải qua những thay đổi mạnh mẽ do tác những tác động mang tính đột phá của các cuộc cách mạng công nghệ Tuy nhiên, vẫn chưa có đầy đủ kiến thức về khả năng chấp nhận và hậu quả của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư trong lĩnh vực giáo dục Sử dụng Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT), nghiên cứu này khám phá sự sẵn sàng thay đổi của ngành giáo dục đối với cách mạng công nghệ Đề tài thông qua phỏng vấn để khám phá quan điểm của 33 bên liên quan chính trong lĩnh vực giáo dục, để hiểu sự sẵn sàng và khả năng chấp nhận cách mạng công nghệ trong lĩnh vực này Các phát hiện cho thấy ngành giáo dục, đặc biệt là ở châu Phi, chưa chuẩn bị sẵn sàng cho cách mạng công nghệ, mặc dù đã có những dấu hiệu cho thấy các cơ hội để khai thác tiềm năng của của cách mạng được nhiều người mong đợi này

Bên cạnh đó, nghiên cứu còn thể hiện mối quan hệ tác động lẫn nhau lẫn nhau giữa lĩnh vực giáo dục và các đổi mới công nghệ Các phát hiện chỉ ra rằng cách mạng công nghệ 4.0 có thể tạo điều kiện thuận lợi cho trải nghiệm học tập của sinh viên và chuyển đổi nơi làm việc, tuy nhiên vẫn cần phải đánh giá môi trường học tập, để hiểu các rào cản đối hiện nay đối với sự lan tỏa của cách mạng công nghệ Các phát hiện chỉ ra cơ hội cho ngành giáo dục khai thác những đổi mới liên quan đến cuộc cách mạng này thông qua nghiên cứu và giảng dạy để nâng cao trải nghiệm của người học Điều này có thể đòi hỏi một sự cải tiến đáng kể trong chương trình giáo dục, cũng như các khoản đầu tư Các phát hiện đóng góp vào lý thuyết và thực hành của công nghệ trong giáo dục và tài liệu hạn chế về cách mạng công nghiệp còn đang hạn chế trong lĩnh vực giáo dục, đặc biệt là ở châu Phi

2.3.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng công nghiệp 4.0 trong việc học của sinh viên tại các trường đại học khối ngành kinh doanh quản lý ở thành phố hồ chí minh (Nguyễn Xuân Trường & Nguyễn Thanh Toàn, 2020)

Hình 2 8 Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng công nghiệp

4.0 trong việc học của sinh viên tại các trường Đại học

(Nguồn: Nguyễn Xuân Trường & Nguyễn Thanh Toàn, 2020)

Cuộc nghiên cứu được xây dựng, phát triển và tìm hiểu sự tác động của các yếu tố như Sự liên quan nghề nghiệp, Điều kiện cơ sở vật chất, Ảnh hưởng xã hội và Kỹ năng đến việc Hành vi sử dụng thực tế công nghiệp 4.0 của sinh viên các trường Đại học khối ngành kinh doanh quản lý tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh Cả hai phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng đều được áp dụng trong quá trình nghiên cứu Kết quả của mô hình cấu trúc tuyến tính cho thấy rằng yếu tố Điều kiện cơ sở vật chất, Kỹ năng và Ảnh hưởng xã hội tác động đến yếu tố Nhận thức sự hữu ích Ngoài ra, yếu tố Kỹ năng còn tác động đến yếu tố Ý định sử dụng Từ đó, yếu tố Nhận thức sự hữu ích tác động đến Ý định sử dụng và yếu tố Ý định sử dụng tác động đến việc Hành vi sử dụng thực tế Kỹ năng, Điều kiện cơ sở vật chất và Ảnh hưởng xã hội là những biến độc lập Chúng tác động đến Hành vi sử dụng thực tế thông qua các biến trung gian như Nhận thức sự hữu ích và Ý định sử dụng

Kỹ năng Điều kiện cơ sở vật chất Ảnh hưởng xã hội

Nhận thức sự hữu ích

2.3.5 Phân tích mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) để hiểu ý định hành vi của

Sinh viên Đại học Jordan khi sử dụng m-Learning (Salsabeel & cộng sự, 2020)

Hình 2 9 Mô hình nghiên cứu Phân tích mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) để hiểu ý định hành vi của sinh viên Đại học Jordan khi sử dụng m-Learning

Những tiến bộ gần đây trong công nghệ di động và khả năng truy cập thông tin ngay lập tức mà không cần sự đối chiếu đến thiết bị máy tính đã dẫn đến sự phổ biến ngày càng tăng cao của công nghệ này trong mọi lĩnh vực của cuộc sống hiện đại

Do đó, không có gì đáng ngạc nhiên khi việc sử dụng các ứng dụng di động đang ngày càng trở nên hấp dẫn trong lĩnh vực giáo dục Hệ thống quản lý học tập (LMS) đang tiến tới việc cho phép các ứng dụng di động có thể ứng dụng cao để cho phép người dùng có thể truy cập ngay cả khi đang di chuyển

Bài báo này được thiết kế để tìm hiểu về ý định của sinh viên Đại học Jordan (JU) đối với việc sử dụng công nghệ di động và sự sẵn sàng của họ trong việc áp dụng các hệ thống quản lý học tập ứng dụng di động Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) là một công cụ lý thuyết mạnh mẽ để hiểu được sự chấp nhận của người dùng đối với Học trên thiết bị di động Mô hình nghiên cứu bao gồm tính hiệu quả của học tập thông qua các ứng dụng di động, tiêu chuẩn chủ quan, khả năng tiếp cận hệ thống, tính hữu ích được nhận thức, tính dễ sử dụng, thái độ đối với việc sử dụng và ý định hành vi sử dụng m-learning, mô hình nghiên cứu được phát triển dựa trên mô hình chấp nhận công nghệ mở rộng

MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT

2.4.1 Ảnh hưởng của xã hội (SI)

Theo Thomas & cộng sự (2013) và Tan (2013) thì ảnh hưởng xã hội là kết quả của việc mọi người bị thuyết phục bởi những người xung quanh và khiến họ tin rằng ứng dụng công nghệ là hữu ích Nhóm xã hội tác động bao gồm nhiều hướng tác động mà tiêu biểu có thể kể đến như như gia đình, bạn bè, những người nổi tiếng trong xã hội Nhiều nghiên cứu trước đây cho thấy tác động của ảnh hưởng xã hội đến ý định sử dụng công nghệ của người dùng (Abrahao & cộng sự, 2016; Lee & Song, 2013; Liu & cộng sự, 2019; Tan, 2013; Zuiderwijk & cộng sự, 2015)

Nghiên cứu của Catherine & cộng sự (2017) đã chứng minh ảnh hưởng xã hội là một trong những yếu tố chính trong mô hình chấp nhận công nghệ Các nghiên cứu trước đây nghiên cứu và chỉ ra rằng ảnh hưởng xã hội ảnh hưởng cũng có những tác động đáng kể đến ý định hành vi sử dụng công nghệ Tuy nhiên, một số nghiên cứu cho thấy ảnh hưởng xã hội không ảnh hưởng đến ý định hành vi (An & cộng sự, 2016; Bervell & Umar, 2017)

Từ đó bài nghiên cứu đặt ra giả thuyết như sau:

H1: Ảnh hưởng xã hội sẽ có ảnh hưởng cùng chiều đến nhận thức sự hữu ích về ứng dụng Công nghiệp 4.0 trong học tập của sinh viên Đại học

2.4.2 Điều kiện cơ sở vật chất (FC)

Cấu trúc của các điều kiện cơ sở vật chất đề cập đến mức độ mà các cá nhân tin rằng cả hạ tầng kỹ thuật và tổ chức tồn tại để hỗ trợ việc sử dụng một công nghệ cụ thể (Venkatesh

& cộng sự, 2003) Điều kiện cơ sở đề cập đến người hỗ trợ kỹ thuật và tổ chức giúp người dùng vượt qua các trở ngại liên quan đến việc sử dụng công nghệ Trên thực tế, hiệu quả được dự kiến sẽ tăng lên theo kinh nghiệm khi người dùng công nghệ tìm thấy nhiều con đường để được giúp đỡ và hỗ trợ trong toàn tổ chức, từ đó loại bỏ những trở ngại đối với việc sử dụng bền vững (Bergeron & cộng sự, 1990) Các tổ chức của nhà tâm lý học đã lưu ý rằng những người lao động lớn tuổi coi trọng việc nhận được sự giúp đỡ và hỗ trợ trong công việc (Hall & Mansfield, 1975) Sự sẵn có của các điều kiện thuận lợi thích hợp (ví dụ: các khóa đào tạo, hỗ trợ kỹ thuật và nguồn lực, thiết bị đầy đủ) là rất quan trọng để áp dụng công nghệ (Aypay & Celik, 2012) Do đó, hướng dẫn và hỗ trợ kỹ thuật là rất cần thiết để tạo điều kiện cho sinh viên tham gia học tập điện tử (Concannon & cộng sự, 2005) Đặc biệt, chức năng của các thiết bị di động cá nhân và hỗ trợ từ các nhà cung cấp học tập dường như là yếu tố sống còn

Các yếu tố của cơ sở vật chất thật sự giúp đỡ cho quá trình học tập và làm việc rất nhiều của con người Nó giúp con người có thể tìm kiếm được thông tin dễ dàng hơn Khi có sự hỗ trợ của cơ sở vật chất, nó thúc đẩy quá trình phát triển và chia sẻ thông tin nhanh hơn Từ đó, có sự liên kết chặt chẽ giữa các thiết bị công nghệ, thiết bị cơ sở hạ tầng và người sử dụng thiết bị công nghệ

H2: Điều kiện cơ sở vật chất sẽ có ảnh hưởng cùng chiều đến nhận thức sự hữu ích về ứng dụng Công nghiệp 4.0 trong học tập của sinh viên Đại học

2.4.3 Nhận thức sự hữu ích (PU)

Nhận thức hữu ích được định nghĩa là mức độ mà mọi người tin rằng công nghệ sẽ nâng cao năng suất hoặc hiệu suất công việc của họ (Davis, Bagozzi, & Warshaw, 1989) Trong bối cảnh sinh viên, khả năng công nghệ sẽ mang lại lợi ích cho người thực hiện của một số nhiệm vụ Nó liên quan chủ yếu đến nhận thức về kết quả chức năng do hậu quả của việc sử dụng công nghệ.Một nghiên cứu quan trọng của TAM đã chỉ ra rằng tính hữu dụng nhận thức là yếu tố quyết định mạnh mẽ đến sự chấp nhận, chấp nhận và hành vi sử dụng của người dùng (Davis, 1989; Mathieson, 1991; Taylor & Todd, 1995)

Trên thực tế, tính hữu dụng nhận thức đã được tìm thấy là yếu tố quan trọng nhất trong việc chấp nhận công nghệ tại nơi nghiên cứu, thậm chí còn quan trọng hơn sự dễ sử dụng (Davis, 1989; Hu & cộng sự, 1999) Trong bối cảnh người tiêu dùng, các mối quan hệ tích cực đáng kể đã được tìm thấy giữa tính hữu ích của dịch vụ Internet mới và thái độ đối với các dịch vụ này (Childers & cộng sự, 2001; Gentry & Calantone, 2002) Tương tự, tính hữu dụng nhận thức đã được tìm thấy có tác động tích cực đến thái độ đối với việc sử dụng các sản phẩm Internet di động (Bruner & Kumar, 2005 Lee, Kim, & Chung, 2003)

Trong môi trường học tập và rèn luyện, các yếu tố liên quan đến sự hữu ích trong việc sử dụng công nghiệp 4.0 để đưa vào học tập là điều mà cá nhân quan tâm nhất Khi một cá nhân đã nhận ra được những lợi ích mà việc học áp dụng công nghiệp 4.0 mà nó mang lại, họ sẽ có ý định trong suy nghĩ của mình để sử dụng nó Khi việc dẫn đến ý định sử dụng và quyết định sử dụng chúng hầu như sẽ liên quan đến lợi ích mà công nghiệp 4.0 đem lại cho việc học tập của sinh viên đó như thế nào

H3: Nhận thức sự hữu ích có ảnh hưởng cùng chiều đến Ý định sử dụng ứng dụng

Công nghiệp 4.0 trong học tập của sinh viên Đại học

2.4.4 Kỳ vọng hiệu suất (FE)

Kỳ vọng hiệu suất là cụm từ để đề cập đến mức độ nhận thức của một cá nhân, một người cụ thể nào đó về việc sử dụng các công cụ, biện pháp để giúp bản thân họ có thể sinh hoạt cuộc sống hằng ngày và làm việc hiệu quả hơn (Onaolapo & Oyewole, 2018) Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng mọi người tin rằng ứng dụng công nghệ (ứng dụng Công nghiệp 4.0) sẽ giúp họ đạt được hiệu quả tốt hơn trong công việc (Chao, 2019; Thomas & cộng sự, 2013)

Các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, kỳ vọng hiệu suất là yếu tố dự đoán chính về Ý định sử dụng công nghệ hiện đại (ứng dụng Công nghiệp 4.0) (Alwahaishi & Snasel, 2013) Nghiên cứu của Onaolapo & Oyewole (2018) chỉ ra rằng kỳ vọng hiệu suất là yếu tố then chốt trong việc chấp nhận công nghệ và sử dụng công nghệ hiện đại vào công việc và cuộc sống

Ngoài ra, kỳ vọng hiệu suất là biếnrất quan trọng trong nhiều nghiên cứu, nhiều nhà nghiên cứu đã nghiên cứu về kỳ vọng hiệu suất ảnh hưởng như thế nào trong công việc của họ liên quan đến việc chấp nhận và sử dụng các công nghệ khác nhau (Chao, 2019; Im & cộng sự, 2008; Lee & Song, 2013; Liu & cộng sự, 2019; Thomas & cộng sự 2013)

H4: Kỳ vọng hiệu suất có ảnh hưởng cùng chiều đến Ý định sử dụng ứng dụng Công nghiệp 4.0 trong học tập của sinh viên Đại học

2.4.5 Kỳ vọng nỗ lực (EE)

Kỳ vọng nỗ lực là mức độ dễ dàng kết hợp với việc sử dụng các hệ thống (Venkatesh

& cộng sự, 2003) Đối với việc ứng dụng Công nghiệp 4.0 vào học trực tuyến, kỳ vọng nỗ lực đề cập đến kỳ vọng của cá nhân về mức độ dễ dàng sử dụng công nghệ mà họ quan tâm (Chao, 2019; Thomas & cộng sự, 2013) Đây được coi là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc chấp nhận và sử dụng công nghệ

Nghiên cứu của Bervell & Umar (2017) cho thấy thời gian nỗ lực có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi có ý định sử dụng công nghệ Chao (2019) cũng đồng ý và ủng hộ phát hiện này; Catherine & cộng sự (2017) đã chỉ ra rằng kỳ vọng nỗ lực là yếu tố dự báo về sự chấp nhận công nghệ Họ nhận thấy ảnh hưởng đáng kể của thời gian nỗ lực đối với hành vi có ý định sử dụng ứng dụng công nghệ

H5: Kỳ vọng nỗ lực có ảnh hưởng cùng chiều đến Ý định sử dụng ứng dụng Công nghiệp 4.0 trong học tập của sinh viên Đại học

2.4.6 Giãn cách xã hội (SIS)

Gierveld & cộng sự (2016) định nghĩa rằng giãn cách xã hội là sự vắng mặt của một cá nhân hoặc số lượng thấp các mối quan hệ có ý nghĩa với những người khác, do đó làm cho họ bị cô lập với người khác về mặt xã hội Đại dịch COVID-19 bùng phát đã buộc các quốc gia phải đóng cửa và giảm đáng kể các cuộc gặp gỡ ở bên ngoài xã hội, thông qua việc khuyến khích giãn cách xã hội vì hạn chế lây lan của Coronavirus và dịch bệnh

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Đề tài nghiên cứu này được thực hiện bằng phương pháp kết hợp giữa nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng Sử dụng phương pháp suy luận từ các lý thuyết và mô hình nền tảng trong các nghiên cứu về ý định sử dụng công nghệ nhà thông minh để xây dựng nên mô hình nghiên cứu đề xuất Từ mô hình đề xuất, áp dụng phương pháp hỗn hợp để kiểm định lại mô hình nghiên cứu và các giả thuyết trong mô hình Nghiên cứu định tính thông qua phương pháp thảo luận nhóm tập trung và phỏng vấn chuyên sâu Những biến quan sát được giữ lại sẽ hình thành nên bảng câu hỏi chính thức và sau đó tiến hành nghiên cứu định lượng trên diện rộng

Bảng hỏi được phân phối thông qua Google Form nhận được kết quả từ 606 sinh viên tại Việt Nam tham gia học online trong giai đoạn cách ly xã hội do những tác động của Covid19 Hình thức của bảng câu hỏi trong nghiên cứu này đã áp dụng thang đo Likert 5 điểm theo thứ tự lần lượt như sau

Dữ liệu thu thập được sử dụng phần mềm SmartPLS (version 3.3) để phân tích dữ liệu

Hình 3 1 Sơ đồ quy trình nghiên cứu

Bảng câu hỏi chính thức

Nghiên cứu định lượng chính thức

(n`6) Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Alpha

Kiểm định sự tin cậy

Kiểm định sự khác biệt

- Đánh giá sự đa cộng tuyến

- Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình

- Đánh giá độ tin cậy và giá trị

- Đánh giá tác động của các nhân tố

- Đánh giá hệ số tác động R2

- Đánh giá hệ số tác động f2

Mô hình nghiên cứu và bảng câu hỏi sơ bộ

Mô hình nghiên cứu hoàn chỉnh

Hoàn chỉnh biến quan sát và thang đo

NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH

3.2.1 Thảo luận nhóm tập trung

Thảo luận nhóm tập trung là kỹ thuật thu thập dữ liệu sơ cấp thuộc phạm vi nghiên cứu định tính Thảo luận nhóm được thực hiện nhằm tìm thông tin để hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu mô hình nghiên cứu sơ bộ, lập bảng câu hỏi và các loại thang đo Thảo luận nhóm sẽ kết thúc khi không tìm ra được yếu tố nào mới xuất phát từ phía người tham dự Kết quả thảo luận nhóm sẽ làm cơ sở cho việc điều chỉnh hoặc bổ sung thêm các biến quan sát trong thang đo nháp và điều chỉnh mô hình nghiên cứu sao cho phù hợp với bối cảnh thị trường

Sử dụng phương pháp phỏng vấn sâu với 10 sinh viên tiêu biểu từ các trường Đại Học tham gia học trực tuyến trong giai đoạn giãn cách Mục đích của định tính là khám phá và kiểm tra tính hợp lệ để xây dựng thang đo chính thức Để đánh giá độ tin cậy của các yếu tố sau các bước trên, thang đo được đáp viên đánh giá theo 3 mức độ: (1) không cần thiết; (2) hữu ích nhưng không cần thiết; (3) cần thiết (Laewshe, 1975) Kết quả thu được sẽ được tính toán chỉ số Content Validity Ratio (CVR) với công thức sau:

* Trong đó: Ne là số người tham gia cho biết là cần thiết

N là tổng số người tham gia

Giá trị CVR nằm trong phạm vi -1 (giá trị hoàn hảo) và +1 (giá trị hoàn hảo) Khi CRV> 0, các mục xây dựng và đo lường đạt được độ tin cậy về mặt nội dung (Laewshe, 1975) Mỗi số lượng người được phỏng vấn khác nhau có giá trị CVR tối thiểu khác nhau Đối với nghiên cứu, phỏng vấn chuyên sâu 20 đáp viên nên giá trị CVR tối thiểu là 0.75

Sau khi nghiên cứu các lý thuyết hành vi và tham khảo các nghiên cứu đi trước, nghiên cứu đã xây dựng thang đo sơ bộ Thông qua thảo luận nhóm tập trung và phỏng vấn sâu, nghiên cứu xây dựng bảng câu hỏi chính thức gồm 8 yếu tố và 42 mục đo lường

Tên biến Thang đo Thang đo gốc

SI Ảnh hưởng của xã hội (Social Influence)

SI1 Gia đình và bạn bè có giúp tôi dễ dàng sử dụng công nghệ 4.0 trong thời kỳ giãn cách

SI2 Các hoạt động truyền thông, hội thảo online ở trường đại học giúp tôi dễ dàng tiếp cận với công nghệ 4.0

Tôi cho rằng các phương tiện truyền thông đại chúng khuyến khích tôi dễ dàng sử dụng các thiết bị công nghệ trong thời kỳ giãn cách

Các hoạt động thường ngày (sử dụng app y tế PC

Covid, app order online như Grab, Aha-move,…) giúp tôi dễ dàng sử dụng các ứng dụng công nghệ vào học tập

Môi trường học tập (thầy cô, bạn bè,…) có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng các ứng dụng công nghệ vào học tập trong thời kỳ giãn cách

FC Điều kiện cơ sở vật chất

Tôi dễ dàng sử dụng công nghệ trong thời đại dịch khi có đủ các nguồn lực (thiết bị, internet, ứng dụng, tài chính, đào tạo…) cần thiết trong học tập

Các thiết bị công nghệ của tôi có tính tương thích với công nghiệp 4.0 giúp tôi dễ dàng sử dụng trong thời kỳ giãn cách

Sự hỗ trợ (sổ tay điện tử, bộ phận hỗ trợ sinh viên…) giúp cho tôi dễ dàng tiếp cận với công nghệ 4.0 trong thời kỳ giãn cách

FC4 Tôi có kiến thức để sử dụng các ứng dụng hỗ trợ học tập trong thời kỳ giãn cách Tự đề xuất

FC5 Sử dụng các ứng dụng tương thích công nghệ 4.0 dành cho học tập phù hợp với phong cách học tập của tôi

PU Nhận thức sự hữu ích

Tôi có ý định sử dụng công nghiệp 4.0 vì nó có thể hỗ trợ tôi cho tôi rất nhiều trong quá trình học tập trong thời kỳ giãn cách t

Tôi nhận thấy công nghiệp 4.0 có khả năng cung cấp đa dạng các thông tin, tài liệu học tập khuyến khích tôi có ý định sử dụng trong thời kỳ giãn cách

Tôi thấy rằng công nghiệp 4.0 đã tạo ra điều kiện thuận lợi cho việc học tập đã kích thích tôi sử dụng công nghệ cho học tập thời kỳ giãn cách

PU4 Tôi nhận thấy sử dụng công nghiệp 4.0 hỗ trợ tôi hoàn thành các bài tập nhanh hơn trong thời kỳ giãn cách

Tôi thấy rằng với công nghiệp 4.0, tôi có thể học tập mọi lúc, mọi nơi, đã thúc đẩy tôi sử dụng các ứng dụng công nghệ trong thời kỳ giãn cách

Sử dụng các ứng dụng tương thích với công nghệ 4.0 giúp tôi có nhiều trải nghiệm thú vị trong học tập thời kỳ giãn cách Tự đề xuất

PU7 Sử dụng các ứng dụng tương thích với công nghệ 4.0 là xu hướng học tập của tôi

FE Kỳ vọng về hiệu suất

FE1 Tôi tìm thấy được nhiều ứng dụng hỗ trợ học tập tương thích với công nghệ 4.0

Các ứng dụng hỗ trợ học tập ứng dụng công nghệ 4.0 trong thời kỳ đại dịch giúp tôi hoàn thành các hoạt động trong lớp học nhanh hơn

FE3 Các ứng dụng hỗ trợ học tập ứng dụng công nghệ 4.0 giúp tôi học tập hiệu quả hơn trong thời kỳ đại dịch

FE4 Sử dụng các ứng dụng hỗ trợ học tập ứng dụng công nghệ 4.0 giúp tôi học tập hiệu quả hơn

Tôi cho rằng có thể tiết kiệm thời gian khi sử dụng khi sử dụng các ứng dụng tương thích với công nghệ 4.0 khi tôi học tập

EE Kỳ vọng nỗ lực

EE1 Tôi có thể học tập hiệu quả khi ứng dụng công nghệ

4.0 trong thời kỳ giãn cách

EE2 Học cách sử dụng các ứng dụng công nghệ 4.0 dễ hiểu đối với tôi

EE3 Tôi thấy các ứng dụng công nghệ 4.0 dành cho học tập có thể tương tác linh hoạt

Việc sử dụng thành thạo các ứng dụng hỗ trợ học tập tại trường đại học ứng dụng công nghệ 4.0 dễ dàng đối với tôi Tự đề xuất

Tôi nghĩ rằng các chức năng trong các ứng dụng tương thích với công nghệ 4.0 hỗ trợ học tập dễ hiểu và rõ ràng

SIS Giãn cách xã hội

SIS1 Tôi cảm thấy cô đơn và không có nhiều bạn bè trong thời kỳ giãn cách

SIS2 Tôi cảm thấy bị cô lập trong thời kỳ giãn cách

SIS3 Tôi có nhiều người bạn để cùng chia sẻ cảm xúc trong thời kỳ giãn cách

SIS4 Tôi thấy dễ dàng liên lạc với người khác khi tôi cần sự giúp đỡ trong thời kỳ giãn cách

SIS5 Khi ở bên cạnh người khác tôi vẫn cảm thấy bị tách biệt trong thời kỳ giãn cách

Các lợi ích liên quan đến sử dụng công nghệ 4.0 dành cho học tập kích thích tôi sử dụng nó nhiều hơn trong tương lai

UB2 Tôi sẽ thay thế cách học truyền thống bằng cách học sử dụng công nghệ 4.0

UB3 Nếu tôi cảm thấy thực sự hữu ích, tôi sẽ sử dụng công nghệ 4.0 vào học tập thường xuyên

UB4 Tôi sẽ giới thiệu việc học bằng cách sử dụng công nghệ 4.0 cho bạn bè và người thân của tôi

UB5 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng công nghiệp 4.0 vào học tập trong tương lai

AU Hành vi sử dụng thực tế

AU1 Tôi đã sử dụng các ứng dụng tương thích công nghệ

4.0 dành cho việc học Nguyễn Xuân Trường

& Nguyễn Thanh Toàn, 2020 AU2 Tôi sử dụng công nghệ 4.0 trong việc học tại trường đại học vì nó giúp ích rất nhiều cho tôi

AU3 Sử dụng các ứng dụng tương thích công nghệ 4.0 dành cho việc học là một ý tưởng tốt Raza & cộng sự,

2020 AU4 Sử dụng các ứng dụng công nghệ dành cho học tập giúp việc học trở nên thú vị hơn

AU5 Tôi vẫn tiếp tục sử ứng dụng nghiệp 4.0 trong học tập thường xuyên Tự đề xuất

NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG

3.3.1 Phương pháp lấy mẫu và xác định kích thước mẫu

Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định tính thông qua thiết kế bảng câu hỏi, gửi bảng khảo sát bằng hình thức google biểu mẫu cho bạn bè quen biết và các trang thông tin sinh viên tại các trường Đại học tại Việt Nam đang tham gia học trực tuyến trong giai đoạn giãn cách xã hội

Thời gian lấy mẫu: Từ 29/10/2021 đến 15/11/2021

Mẫu được thu thập theo phương pháp thuận tiện, một trong các hình thức chọn mẫu phi xác suất Kích thước mẫu cần thiết phụ thuộc vào kĩ thuật phân tích dữ liệu được sử dụng và yếu tố tài chính, khả năng tiếp cận đối tượng thăm dò (Malhotra, dẫn theo Nguyễn Thanh Hùng, 2009) Ngoài ra, với phương pháp này, tác giả sẽ tiếp cận với đáp viên một cách dễ dàng hơn, đồng thời tiết kiệm được thời gian và chi phí Để đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu khảo sát, nghiên cứu sẽ loại bỏ tất cả bảng trả lời khảo sát không đạt yêu cầu: Đáp viên không đang theo học khối ngành kinh doanh quản lý, không có ý định sử dụng trong tương lai, thiếu câu trả lời Sau đó làm sạch dữ liệu, loại bỏ những bảng trả lời trùng lắp trước khi tiến hành phân tích dữ liệu

Xác định kích thước mẫu

Kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát (Hair & cộng sự, 1998) Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Comrey, 1973; Roger, 2006)

Mô hình nghiên cứu “Ứng dụng mô hình UTAUT - Nghiên cứu sự ảnh hưởng của cách mạng công nghiệp 4.0 đến việc học tập trực tuyến tại các trường đại học trong giai đoạn giãn cách xã hội” dự kiến có 42 biến quan sát, theo tiêu chuẩn 5 mẫu cho một biến quan sát thì số quan sát cần là n = 210 Phương pháp phân tích dữ liệu chính được áp dụng trong đề tài là phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (mô hình tới hạn) Có nghiên cứu cho rằng cỡ mẫu tới hạn ít nhất phải là 200 (Hoelter, 1993) Để đảm bảo tính khách quan, tác giả đề ra chỉ tiêu kích thước mẫu sẽ là 606 mẫu

3.3.2 Thực hiện nghiên cứu Đánh giá độ tin cậy thang đo

Cronbach’s Alpha là hệ số thể hiện tính nhất quán nội tại của thang đo Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ tin cậy càng cao Nghiên cứu đạt độ tin cậy khi hệ số Cronbach’s Alpha đạt giá trị từ 0,8 trở lên đến gần một là thang đo tốt, từ giá trị 0,7 - 0,8 là thang đó có thể sử dụng (Hair, 2017) Tuy nhiên cũng có rất nhiều nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995) khuyến nghị hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn giá trị 0,6 là hệ số có thể sử dụng được khi khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc khái niệm là mới đối với đáp viên trong các bối cảnh nghiên cứu

Dựa trên những cơ sở trên, sau khi kiểm định nghiên cứu sẽ chỉ giữ lại những biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6, xem xét hệ số tương quan của biến tổng trên 0,3 và hệ số Cronbach's Alpha If Item Deleted nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha hiện tại

Hệ số tin cậy tổng hợp - Composite Reliability

Hệ số Cronbach’s Alpha tương đối nhạy cảm với số lượng biến quan sát trong từng thang đo và nhìn chung có khuynh hướng đánh giá không đúng độ tin cậy nhất quán nội tại

Do một vài hạn chế của hệ số Cronbach Alpha’s đối với tổng thể, các nhà nghiên cứu quan tâm tới cách đo lường khác thích hợp hơn, gọi là hệ số tin cậy tổng hợp (Composite Reliability) Hệ số này được tính dựa vào những hệ số tải ngoài khác nhau giữa các biến tiềm ẩn và được tính toán theo công thức (Fornell & Larcker, 1981) Thang đo tin cậy khi có hệ số tin cậy tổng hợp lớn hơn 0.7

Giá trị hội tụ - Convergent Validity

Giá trị hội tụ phản ánh một đo lường có tương quan cùng chiều với các đo lường khác trong cùng một khái niệm được đo Để đánh giá giá trị hội tụ, nhà nghiên cứu sẽ xem xét hệ số tải ngoài của các biến quan sát, cũng như giá trị phương sai trích được trung bình (AVE)

Nếu hệ số tải ngoài đối với khái niệm càng cao, điều đó có nghĩa là biến kết quả sẽ cùng đo lường chung khái niệm, được gọi chung là độ tin cậy biến quan sát Hệ số tải ngoài của các biến số phải có ý nghĩa thống kê Quy luật chung là hệ số tải ngoài (chuẩn hóa) phải từ 0.708 trở lên bởi hệ số chuẩn hóa có liên quan tới phương sai (Hair & cộng sự, 2017)

Do đó, bình phương của hệ số tải nhân tố chuẩn hóa chỉ ra sự khác biệt trong một biến đo lường, được giải thích bởi khái niệm nghiên cứu và phương sai trích từ biến đo lường/biến quan sát Nguyên tắc chung là biến tiềm ẩn phải được giải thích bởi tối thiểu 50% ý nghĩa của phương sai biến quan sát (Hair & cộng sự, 2017) Trong hầu hết mọi trường hợp, 0.70 được xem như gần với 0.708 nên được chấp nhận trong việc sử dụng tính toán Thông thường, khi thấy hệ số tải nhân tố nằm trong khoảng 0.4 - 0.7, biến quan sát nào đó sẽ loại khỏi thang đo sau khi cân nhắc giá trị nội dung nếu việc loại bỏ biến này sẽ làm tăng giá trị của độ tin cậy tổng hợp hay giá trị của phương sai trích nằm trên ngưỡng giá trị đề nghị

AVE được định nghĩa là tổng giá trị trung bình của bình phương hệ số tải nhân tố của các biến liên quan đến khái niệm nghiên cứu (tức là, tổng bình phương hệ số tải chia cho số lượng biến) Giá trị AVE từ 0.5 hay cao hơn cho thấy khái niệm nghiên cứu sẽ giải thích nhiều hơn phân nửa phương sai các biến quan sát của nó Ngược lại, nếu giá trị của AVE nhỏ hơn 0.50, điều này có nghĩa là có nhiều sai số vẫn còn tồn tại trong các biến hơn là phương sai được giải thích bởi khái niệm nghiên cứu (Hair & cộng sự, 2017)

Giá trị phân biệt– Discriminant Validity

Giá trị phân biệt đề cập đến việc xem xét một khái niệm có thực sự khác so với các khái niệm nghiên cứu khác trong cùng mô hình Đề xuất đánh giá tỉ lệ đặc điểm dị biệt đặc điểm đơn nhất (heterotrait - monotrait – HTMT) của các mối tương quan (Henseler & cộng sự, 2015) Nói ngắn gọn, HTMT là tỷ lệ của các mối tương quan giữa các đặc điểm với các mối tương quan bên trong các đặc điểm HTMT là trung bình của tất cả các mối tương quan của các biến quan sát của từng khái niệm với khái niệm khác Về mặt kỹ thuật, cách tiếp cận HTMT là một sự dự báo về mối tương quan thật sự có thể tồn tại giữa hai khái niệm nếu chúng được đo lường một cách hoàn hảo Một mối tương quan mạnh giữa hai khái niệm (gần đến 1) phản ánh một sự thiếu giá trị phân biệt

Ngưỡng giá trị được đề nghị 0.9 nếu các khái niệm trong mô hình khá tương đồng về mặt giá trị nội dung (Henseler & cộng sự, 2015) Nói cách khác, hệ số HTMT lớn hơn 0.9 chứng tỏ hai khái niệm thiếu giá trị phân biệt Khi hai khái niệm được đánh giá một cách khái quát là có nhiều sự phân biệt, ngưỡng chấp nhận thấp hơn với giá trị rơi vào khoảng 0.85 (Henseler & cộng sự, 2015) Đánh giá mối quan hệ trong mô hình cấu trúc

Sau khi chạy thuật toán PLS-SEM, nhà nghiên cứu sẽ thu được các kết quả gọi là hệ số đường dẫn, hệ số này đại diện cho các mối quan hệ giả thuyết giữa các khái niệm nghiên cứu Các hệ số đường dẫn có giá trị chuẩn hóa xấp xỉ trong khoảng -1 và +1

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

MÔ TẢ THÔNG TIN MẪU KHẢO SÁT

Khảo sát được thực hiện tại Việt Nam từ tháng 10 năm 2021, số lượng bảng câu hỏi chính thức thu được là 653 bảng câu trả lời từ google form Sau khi loại bỏ các phiếu trả lời không phù hợp như đáp viên không tham gia học tập trực tuyến trong giai đoạn giãn cách xã hội và có tham gia các chương trình thảo luận về vấn đề học tập trực tuyến thì số lượng mẫu còn lại để tiến hành phân tích là 606

Bảng 4 1 Bảng thống kê mô tả thông tin mẫu khảo sát

Khu vực hiện đang sinh sống

(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)

Trên đây là phần mô tả các đặc điểm của mẫu khảo sát bao gồm một số đặc điểm như giới tính, sinh viên năm thứ, ngành học và khu vực hiện đang sinh sống Nhìn chung số lượng đáp viên không có sự chênh lệch quá lớn giữa giới tính nam và giới tính nữ tham gia khảo sát Sinh viên năm 1 chiếm hơn 40% sinh số lượng sinh viên tham gia khảo sát trong khi chỉ hơn 11% sinh viên năm cuối tham gia khảo sát Ngành Kinh tế chiếm phần lớn với hơn một nửa số đáp viên là sinh viên ngành này Khảo sát cũng lấy được số phiếu khảo sát với hơn 60% người được hỏi hiện đang sinh sống tại khu vực miền Nam

Hình 4 1 Mô tả thông tin mẫu khảo sát

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)

Nam Nữ Năm 1 Năm 2 Năm 3 Năm 4 Kinh tế Kỹ thuật Xã hội Miền

Nam Nữ Năm 1 Năm 2 Năm 3 Năm 4

Kinh tế Kỹ thuật Xã hội Miền Nam Miền Bắc Miền Trung

ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH

4.2.1 Đánh giá sự đa cộng tuyến - Assessment of the Model

Bảng 4 2 Kiểm định giả định vi phạm đa cộng tuyến

AB EE FC FE IB PU SI SIS

Hệ số phóng đại phương sai (VIF) được kiểm định đa cộng tuyến Kết quả cho thấy kết quả của VIF chỉ ra sự liên kết giữa các nhân tố dự đoán không vi phạm giả định về đa cộng tuyến, vì tất cả các hệ số đều nằm trong khoảng chấp nhận (VIF = 1.000– 1.487 0.35) lên biến IB (Ý định sử dụng) trong khi biến EE (kỳ vọng nỗ lực) có tác động nhỏ (>0.02)

Biến IB (Ý định sử dụng) có tác động mạnh đến biến AB (Hành vi sử dụng thực tế (>0.35)

MÔ HÌNH CẤU TRÚC

Mô hình hoàn chỉnh cuối cùng gồm 8 yếu tố: Biến độc lập Điều kiện cơ sở vật chất (FC), Ảnh hưởng của xã hội (SI), Nhận thức về sự nỗ lực (EE), Nhận thức về hiệu suất (FE), Giãn cách xã hội (SIS) và 3 biến phụ thuộc Nhận thức sự hữu ích (PU), Ý định sử dụng (IB), Hành vi sử dụng thực tế (AB)

Hình 4 2 Mô hình nghiên cứu sau kiểm định

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả) Ảnh hưởng xã hội (SI)

Dựa vào kết quả SEM (Hình 4.) của mô hình lý thuyết sau khi hiệu chỉnh (chuẩn hóa) xét trọng số Beta chuẩn hóa, ta thấy rằng yếu tố này có ảnh hưởng đến Nhận thức sự hữu ích (với β= 0.510 tại mức ý nghĩa Sig = 0.000) Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi Ảnh hưởng xã hội tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì Nhận thức sự hữu ích cũng tăng lên (hoặc giảm xuống) 0.510 lần Điều kiện cơ sở vật chất (FC)

Dựa vào kết quả SEM (Hình 4.) của mô hình lý thuyết sau khi hiệu chỉnh (chuẩn hóa) xét trọng số Beta chuẩn hóa, ta thấy rằng yếu tố này có ảnh hưởng đến Nhận thức sự hữu ích (với β= 0.471 tại mức ý nghĩa Sig = 0.000) Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi Điều kiện cơ sở vật chất tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì Nhận thức sự hữu ích cũng tăng lên (hoặc giảm xuống) 0.417 lần

Nhận thức về sự nỗ lực (EE)

Dựa vào kết quả SEM (Hình 4.) của mô hình lý thuyết sau khi hiệu chỉnh (chuẩn hóa) xét trọng số Beta chuẩn hóa, ta thấy rằng yếu tố này có ảnh hưởng đến Ý định sử dụng (với β= 0.212 tại mức ý nghĩa Sig = 0.000) Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi Nhận thức sự nỗ lực tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì Ý định sử dụng cũng tăng lên (hoặc giảm xuống) 0.212 lần

Nhận thức về hiệu suất (FE)

Dựa vào kết quả SEM (Hình 4.) của mô hình lý thuyết sau khi hiệu chỉnh (chuẩn hóa) xét trọng số Beta chuẩn hóa, ta thấy rằng yếu tố này có ảnh hưởng đến Ý định sử dụng (với β= 0.426 tại mức ý nghĩa Sig = 0.000) Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi Nhận thức sự nỗ lực tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì Ý định sử dụng cũng tăng lên (hoặc giảm xuống) 0.426 lần

Nhận thức sự hữu ích (PU)

Dựa vào kết quả SEM (Hình 4.) của mô hình lý thuyết sau khi hiệu chỉnh (chuẩn hóa) xét trọng số Beta chuẩn hóa, ta thấy rằng yếu tố này có ảnh hưởng đến Ý định sử dụng (với β= 0.426 tại mức ý nghĩa Sig = 0.000) Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi Nhận thức sự hữu ích tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì Ý định sử dụng cũng tăng lên (hoặc giảm xuống) 0.426 lần

Giãn cách xã hội (SIS)

Dựa vào kết quả SEM (Hình 4.) của mô hình lý thuyết sau khi hiệu chỉnh (chuẩn hóa) xét trọng số Beta chuẩn hóa, ta thấy rằng yếu tố này có ảnh hưởng đến Ý định sử dụng (với β= 0.188) tại mức ý nghĩa Sig = 0.000) Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi Giãn cách xã hội tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì Ý định sử dụng cũng tăng lên (hoặc giảm xuống) 0.188 lần Ý định sử dụng (IB)

Dựa vào kết quả SEM (Hình 4.) của mô hình lý thuyết sau khi hiệu chỉnh (chuẩn hóa) xét trọng số Beta chuẩn hóa, ta thấy rằng yếu tố này có ảnh hưởng đến Hành vi sử dụng thực tế(với β= 0.697) tại mức ý nghĩa Sig = 0.000) Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi Ý định sử dụng tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì Hành vi sử dụng thực tế sử dụng cũng tăng lên (hoặc giảm xuống) 0.697 lần.

KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT

4.6.1 Kiểm định sự khác biệt theo giới tính

Bảng 4 11 Kiểm định Independent T-Test theo giới tính

Levene’s Test for Equality of Variances t-Test for Equality of Means

Kết quả kiểm định Levene có Sig = 0157 > 0.05 Vì vậy, kết quả phân tích Idependent T-test có thể sử dụng Ta sử dụng kết quả kiểm định t hàng Equal variances

Với mức ý nghĩa (Sig.) kiểm định T = 0,971 > 0.05 nên không có sự khác biệt việc Hành vi sử dụng thực tế giữa các đáp viên có giới tính khác nhau

4.6.2 Kiểm định sự khác biệt theo sinh viên các năm

Bảng 4 12 Kết quả kiểm định Levene theo sinh viên các năm

Levene Statistic df1 df2 Sig

Kết quả kiểm định Levene có Sig = 0.419 > 0.05, phương sai các nhóm giá trị là đồng nhất Vì vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng

Với mức ý nghĩa (Sig.) = 0.208> 0.05 nên không có sự khác biệt việc Hành vi sử dụng thực tế giữa các sinh viên ở các năm khác nhau

Bảng 4 13 Kết quả kiểm định ANOVA theo sinh viên các năm

Tổng chênh lệch bình phương

4.6.3 Kiểm định sự khác biệt theo khu vực

Bảng 4 14 Kết quả kiểm định Levene theo ngành học

Với mức ý nghĩa (Sig.) = 0.083> 0.05 nên không có sự khác biệt việc Hành vi sử dụng thực tế giữa các đáp viên ở các khu vực khác nhau

Bảng 4 15 Kết quả kiểm định ANOVA theo ngành học

4.6.4 Kiểm định sự khác biệt theo ngành học

Bảng 4 16 Kết quả kiểm định Levene theo ngành học

Với mức ý nghĩa (Sig.) = 0.208> 0.05 nên không có sự khác biệt việc Hành vi sử dụng thực tế giữa các đáp viên có ngành học khác nhau

Bảng 4 17 Kết quả kiểm định ANOVA theo ngành học

Chương này trình bày kết quả kiểm định các thang đo và mô hình nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến sự ảnh hưởng của cách mạng công nghiệp 4.0 đến việc học tập trực tuyến tại các trường đại học trong giai đoạn giãn cách xã hội Sau khi tiến hành nghiên cứu định tính với các chuyên gia thì số biến quan sát trong mô hình là 37 biến quan sát Kết quả phân tích độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Outer Loadings cho thấy các thang đo , loại bỏ FC4, SIS2 không đạt độ tin cậy, còn lại 35 biến quan sát trong mô hình đều đạt độ tin cậy Thông qua đánh giá mô hình bằng các kiểm định phân phối chuẩn, đánh giá đa cộng tuyến và mức độ phù hợp của mô hình cho thấy các biến đều đạt các yêu cầu kiểm định

Phân tích mô hình đo lường cho thấy sự ảnh hưởng của các yếu tố cần nghiên cứu đều đúng như kỳ vọng, các giả thuyết nghiên cứu đa phần được chấp nhận Kiểm định Bootstrap cũng cho thấy độ chênh lệch không cao, mô hình được chấp nhận.

Tiêu đề	Ứng dụng Mô Hình UTAUT - Nghiên Cứu Sự Ảnh Hưởng Của Cách Mạng Công Nghiệp 4.0 Đến Việc Học Tập Trực Tuyến Tại Các Trường Đại Học Trong Giai Đoạn Giãn Cách Xã Hội
Tác giả	Phan Ngọc Bảo Châu
Người hướng dẫn	ThS. Ngô Vũ Quỳnh Thi
Trường học	Trường Đại học Tài Chính – Marketing
Chuyên ngành	Marketing
Thể loại	Khóa Luận Tốt Nghiệp
Năm xuất bản	2021
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	114
Dung lượng	1,77 MB