DANH MUC BANG BIEU Số lượng nam và nữ tham gia khảo sát Số lượng thời gian SV học tại trường Chuyên ngành học của SV tại trường Bảng thống kê mô tả Cronbach’s Alpha cua bién yếu tố hiệu
Mục tiêu nghiên cứu c1 2122111211211 155115111111 1511251 11111115111 12
Đo lường mức độ hài lòng (MĐHL) của sinh viên Hoa Sen đối với hình thức học tập trực tuyến (M-learning) là cần thiết để đánh giá hiệu quả giáo dục Cần xác định các yếu tố ảnh hưởng đến MĐHL của sinh viên trong quá trình học tập trực tuyến Bài viết cũng đề xuất những giải pháp khả thi nhằm cải thiện chất lượng phương pháp giáo dục trực tuyến, từ đó nâng cao MĐHL của sinh viên Hoa Sen đối với hệ thống học tập này.
TRINH BAY CO SO DU LIIỆU -5 5s se 5s se seeseescsee cree 13
Khái niệm về M-learning .- L2 c1 1211121 1112111211 1111150115 11181150111 1118111 ky r 13
M-learning (hay Mobile learning) la su két hop gitta E-learning (electronic learning) va thiét bi di động Ngoài ra, còn được xem là việc học được hoàn thành với việc sử dụng những thiết bị nhỏ, đi động hoặc thiết bị điện toán (bao gồm: điện thoại thông minh, máy tính xách tay, thiết bị kỹ thuật số hỗ trợ cá nhân (Personal Digital Assistants) va thiét bi cầm tay tương tự) Có một số tranh luận về việc M-learning có bao gồm máy tính bảng và máy tính xách tay hay không? Thông thường các thiết bị phải kết nối internet hai chiều không dây được coi là một thành phần không thê thiếu M-learning đề cập đến việc sử dụng các thiết bị di động hoặc không dây cho mục đích học tập khi đang di chuyền Ví dụ điện hình của thiết bị được sử dụng cho học tập di động bao gồm điện thoại di động, điện thoại thông minh, và máy tính cầm tay; Máy tính bảng, máy tính xách tay và người chơi phương tiện truyền thông cá nhân cũng có thể nằm trong phạm vi này (Kukulska-Hulme
M-learning là ý tưởng mà HSSV có thể học mọi lúc mọi nơi bằng cách sử dụng các thiết bị học tập di động được kết nối internet M-leaming hay “học tập di động” có những lợi ích của “khả năng đi động” và nền tảng hỗ trợ của nó M-leaming là một phương tiện dé nang cao trải nghiệm học tập rộng và phát triển hơn, là một phương pháp mạnh mẽ đề thu hút người học theo cách riêng của họ M-learning có thê được hiểu “thu nhận bất kỳ kiến thức và kỹ năng nào thông qua việc sử dụng công nghệ di động bát cứ lúc nào, bất cử nơi nào dẫn đến sự thay đổi hành vi ° Học tập di động cũng mang lại tính di động mạnh mẽ bằng cách thay thê sách và ghi chú bằng RAM nhỏ chứa đây đủ nội dung học tap M-leaming bao hàm những điều khác nhau đối với những người khác nhau Dưới đây là một số định nghĩa về M-learning:
M-learning, theo Quinn (2000), là hình thức học tập thông qua các thiết bị điện toán di động Shepherd (2001) nhấn mạnh rằng M-learning không chỉ bao gồm việc học qua các phương tiện điện tử mà còn thông qua điện thoại di động.
Colazzo, Ronchetti, Trifonova và Molinari (2003) cho rằng quy trình giáo dục học tập di động có thể được xem là bất kỳ hoạt động học tập và giảng dạy nào diễn ra thông qua các công cụ di động hoặc trong các môi trường có sẵn thiết bị di động.
Parsons & Ryu (2006), M-learning được định nghĩa rộng rãi là phân phối nội dung học tập cho người học sử dụng các thiết bị điện toán đi động
M-learning, theo Ally (2009), là quá trình sử dụng thiết bị di động để truy cập tài liệu học tập, nghiên cứu và giao tiếp với sinh viên, giảng viên hoặc tổ chức giáo dục.
M-learning, hay học tập di động, là hình thức giáo dục linh hoạt, cho phép người học tiếp cận kiến thức mọi lúc, mọi nơi thông qua các thiết bị di động có kết nối mạng không dây.
2.2 Cỏc bước để truy cập và tham ứia vào lớp học trờn hệ thống M-learning tại DHHS: © Bước 1: Sử dụng tài khoản sinh viên để đăng nhập vào trang chủ Hệ thông thông tin quản lý và chọn “tham gia lớp học” tại thư mục M-learning ® _ Bước 2: Sinh viên chọn hình thức tương tác trong lớp học: Nghe và nói hoặc Chỉ nghe (Listen only) se Bước 3: Sử dyng email sinh viên để dang nhập vào trang chủ mlearning.hoasen.edu.vn đề truy cập vào hệ thống tài liệu và làm quiz (nếu có) theo yêu cầu của GV ¢ Bude 4: Chuan bi day du cac thiết bị hỗ trợ cho buôi học (tai nghe/micro, webcam) ¢ Bude 5: Tién hanh budi hoc théng qua các slide PDF hoặc PowerPoint duge GV chia sé va trinh bay
Hệ thống giáo dục di động cung cấp nền tảng công nghệ cho người dùng, hoạt động như một hệ thống thông tin quản lý (MIS) tạo ra môi trường trực tuyến cho giáo viên và học sinh M-learning được phát triển nhằm giúp sinh viên học tập, thực hành và đánh giá môn học trên Internet thông qua các thiết bị di động Sinh viên cần đăng nhập vào tài khoản trên website Công thông tin SV ĐHHS để truy cập lớp học, và công cụ Big Blue Button cho phép họ học tập ở bất kỳ đâu, từ nhà đến quán cà phê.
Hệ thống M-learning của DHHS cung cấp cho sinh viên nhiều tiện ích như tải tài liệu dưới dạng PDF hoặc slide PowerPoint, tham gia diễn đàn thảo luận và theo dõi tiến độ học tập Sinh viên không chỉ quan tâm đến việc sử dụng mà còn đánh giá chất lượng dịch vụ mà hệ thống này mang lại Do đó, việc đo lường và đánh giá chất lượng dịch vụ của hệ thống M-learning là cần thiết, nhằm xác định sự hài lòng của sinh viên tại ĐHHS Mục tiêu nghiên cứu là lựa chọn mô hình phù hợp để đánh giá chất lượng dịch vụ của hệ thống này.
2.4 Các giả thuyết và mô hình nghiên cứu trước đó
Graham (2006) định nghĩa BELS (Several Blended E-learning Systems) là sự tích hợp giữa giảng dạy trên lớp và học tập điện tử toàn diện Các hệ thống như WebCT và Cyber University of NSYSU đã được phát triển để tích hợp nhiều chức năng hỗ trợ hoạt động học tập, bao gồm tài liệu hướng dẫn qua âm thanh, video và văn bản, e-mail, trò chuyện trực tiếp, thảo luận trực tuyến, diễn đàn, câu đố và bài tập Những hệ thống này cho phép giao tiếp đồng bộ và không đồng bộ giữa giáo viên và sinh viên, cung cấp nhiều phương pháp giảng dạy linh hoạt và tài nguyên học tập Nhờ đó, các hệ thống học tập trực tuyến này có thể đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người học và người hướng dẫn, đặc biệt là trong bối cảnh địa lý phân tán và lịch trình mâu thuẫn.
BELS được xem là giải pháp phân phối hướng dẫn nổi bật nhất, do đó, việc khám phá các yếu tố quyết định SHL trong học tập, đặc biệt là trong môi trường học tập tích hợp, là rất quan trọng.
Hiệu quả của bản thân khi sử dụng máy tính
Su hai long trong hoc tap
Hình 1: Mô hình nghiên cứu về sự hài lòng học tập BELS
2.4.2 Mô hình đề xuất Marks, Sibley, and Arbaugh (2005)
Mô hình của Marks, Sibley và Arbaugh nhấn mạnh ba khía cạnh quan trọng trong học M-learning: tương tác giữa giảng viên và sinh viên, tương tác giữa sinh viên với nhau, và tương tác giữa sinh viên với nội dung học Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng sự tương tác giữa giảng viên và sinh viên có ảnh hưởng gấp đôi đến hiệu quả học M-learning so với sự tương tác giữa sinh viên với nhau Mô hình này cũng chỉ ra các yếu tố quan trọng trong quy trình học online của sinh viên, bao gồm số lượng bài thuyết trình PowerPoint, thuyết trình âm thanh trực tuyến, thuyết trình video trực tuyến, dự án nhóm, cơ hội giảng dạy, dự án cá nhân và các liên kết đến các trang web khác.
\ men 2T“, cC we i i NG % wo | ` Ni Satisfaction — ? }
Hinh 2: M6 hinh dé xuat Marks, Sibley, and Arbaugh
2.4.3 M6 hinh của Yu-Chun Kuo, Andrew E Walker,Brian R Belland, and Kerstin
Nghiên cứu của Yu-Chun Kuo, Andrew E Walker, Bnan R Belland, và Kerstin E E Schroder (2013) đã chỉ ra ba yếu tố chính ảnh hưởng đến sự học tập tự điều chỉnh (SHL) của sinh viên, bao gồm sự tương tác, hiệu quả của internet và khả năng tự điều chỉnh học tập Qua việc khảo sát 291 sinh viên trong khóa học trực tuyến, họ phát hiện rằng sự tương tác giữa sinh viên, tương tác với nội dung học tập và hiệu quả sử dụng internet đều là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến SHL Hơn nữa, khả năng tự điều chỉnh học tập cũng được xác nhận là một yếu tố có giá trị.
Hinh 3: M6 hinh\cua Yu-Chun-Kuo, Andyew E Walker Brian
R Belland, wad Kerstin E E Schfoder Schroder
2.5 Các giả thuyết và mô hình nghiên cứu được đề xuất
2.5.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Hiệu quả của bản thân khi sử dụng máy tính xs
Hệ thông H2 chứnăng | ——————^— "NỈ Swhai long s trong học tập
Sự tương tác nh 4: Mô hình nghiên cứu đề xuất
HI: Hiệu quả của bản thân khi sử dụng máy tính càng cao thi SHL trong học tập càng lớn
H2: Hệ thống chức năng càng tốt thì SHL trong học tập càng lớn
H3: Đặc điểm nội dung càng tốt thì SHL trong học tập càng lớn
H4: Sự tương tác càng tốt thì SHL trong học tập cảng lớn
CHUONG 3 TRÌNH BẢY PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU DE KIEM ĐỊNH
Mô hình đánh giá MĐHL của SV Hoa Sen về việc học M-learning duoc thiét lập như sau:
Sự hai long (LS) = f(CSE, SF, CF, I)
Trong đó: L§ - MĐHL của SV trong việc học M-learning (biến phụ thuộc)
Và các biến độc lập:
CSE: Yếu tô hiệu quả của bản thân khi sử dụng máy tính
SF: Hệ thống chức năng
CF: Yếu tổ nội dung
Sau hơn 5 ngày, nhóm chúng tôi đã thu thập được 383 người thông qua việc gửi BCH trực tuyến qua mạng xã hội Facebook và Messenger Tất cả 383 mẫu đều đến từ sinh viên của DHHS.
Bài khảo sát được chia thành các phần cụ thể, bao gồm hai câu hỏi sàng lọc, ba câu hỏi liên quan đến thông tin cá nhân, và các câu hỏi khảo sát về mức độ hài lòng của sinh viên theo thang đo Likert.
Cơ sở lý thuyẾT - TH H1 111211121 1n 1 HH HH go 14
Hệ thống giáo dục di động cung cấp nền tảng công nghệ cho người dùng, hoạt động như một hệ thống thông tin quản lý (MIS) nhằm tạo môi trường trực tuyến cho giáo viên và người học M-learning được phát triển để sinh viên có thể học, thực hành và đánh giá môn học qua Internet Sinh viên cần đăng nhập vào tài khoản trên website Công thông tin SV ĐHHS để truy cập lớp học Công cụ Big Blue Button cho phép sinh viên học tập ở bất kỳ đâu, từ nhà đến quán cà phê.
Hệ thống M-learning của DHHS cung cấp 15 thư viện, cho phép sinh viên truy cập tài liệu dưới dạng PDF và slide PowerPoint, tham gia diễn đàn thảo luận và theo dõi tiến độ học tập một cách chi tiết Sinh viên không chỉ quan tâm đến việc sử dụng hệ thống mà còn chú trọng đến chất lượng dịch vụ mà M-learning mang lại Để đánh giá mức độ hài lòng của sinh viên với chất lượng dịch vụ của hệ thống học tập di động, việc đo lường và lựa chọn mô hình phù hợp trở thành mục tiêu quan trọng trong nghiên cứu này.
Các giả thuyết và mô hình nghiên cứu trước đÓ 5 sctcx SE E1 rxrêg 15 PỄ 00) 0 n6 Ồ 5/5 15 2 Mô hình Marks, Sibley and Arbaugh (2005) L 10.112 2222 Hee 17
Graham (2006) định nghĩa BELS (Several Blended E-learning Systems) là sự tích hợp giữa giảng dạy trên lớp và học tập điện tử toàn diện Các hệ thống như WebCT và Cyber University of NSYSU đã được phát triển với nhiều chức năng nhằm hỗ trợ hoạt động học tập, bao gồm tích hợp tài liệu hướng dẫn qua âm thanh, video và văn bản, cũng như các công cụ như e-mail, trò chuyện trực tiếp, thảo luận trực tuyến và diễn đàn Những hệ thống này cho phép giao tiếp giữa giáo viên và sinh viên diễn ra đồng bộ hoặc không đồng bộ, cung cấp nhiều phương pháp giảng dạy linh hoạt và tài nguyên học tập phong phú Nhờ vào tính tương tác cao, BELS giúp khắc phục những hạn chế của lớp học truyền thống và học tập điện tử, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người học và người hướng dẫn có lịch trình khác nhau.
Theo Lee (2006), BELS đã nổi lên như một giải pháp phân phối hướng dẫn nổi bật, vì vậy cần khám phá các yếu tố quyết định SHL trong học tập chung và trong môi trường học tập tích hợp.
Hiệu quả của bản thân khi sử dụng máy tính
Su hai long trong hoc tap
Hình 1: Mô hình nghiên cứu về sự hài lòng học tập BELS
2.4.2 Mô hình đề xuất Marks, Sibley, and Arbaugh (2005)
Mô hình của Marks, Sibley, và Arbaugh nhấn mạnh ba khía cạnh quan trọng trong học M-learning: tương tác giữa giảng viên và sinh viên, tương tác giữa sinh viên với nhau, và tương tác của sinh viên với nội dung Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng sự tương tác giữa giảng viên và sinh viên có ảnh hưởng gấp đôi đến hiệu quả học M-learning so với sự tương tác giữa sinh viên Mô hình này xác định các yếu tố quan trọng trong quy trình học online của sinh viên, bao gồm số lượng bài thuyết trình PowerPoint, thuyết trình âm thanh trực tuyến, thuyết trình video trực tuyến, dự án nhóm, cơ hội giảng dạy, dự án cá nhân, và các liên kết đến trang web khác.
\ men 2T“, cC we i i NG % wo | ` Ni Satisfaction — ? }
Hinh 2: M6 hinh dé xuat Marks, Sibley, and Arbaugh
2.4.3 M6 hinh của Yu-Chun Kuo, Andrew E Walker,Brian R Belland, and Kerstin
Nghiên cứu của Yu-Chun Kuo, Andrew E Walker, Bnan R Belland và Kerstin E E Schroder (2013) xác định ba yếu tố chính ảnh hưởng đến sự học tập tự điều chỉnh (SHL) của sinh viên, bao gồm sự tương tác giữa người học, hiệu quả của Internet và khả năng tự điều chỉnh học tập Nghiên cứu được thực hiện trên 291 sinh viên tham gia khóa học trực tuyến, cho thấy rằng tương tác giữa người học với nhau và với nội dung học tập, cùng với hiệu quả của Internet, là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến SHL Hơn nữa, khả năng tự điều chỉnh học tập cũng được xác nhận là một yếu tố hợp lệ trong nghiên cứu này.
Hinh 3: M6 hinh\cua Yu-Chun-Kuo, Andyew E Walker Brian
R Belland, wad Kerstin E E Schfoder Schroder
2.5 Các giả thuyết và mô hình nghiên cứu được đề xuất
2.5.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Hiệu quả của bản thân khi sử dụng máy tính xs
Hệ thông H2 chứnăng | ——————^— "NỈ Swhai long s trong học tập
Sự tương tác nh 4: Mô hình nghiên cứu đề xuất
HI: Hiệu quả của bản thân khi sử dụng máy tính càng cao thi SHL trong học tập càng lớn
H2: Hệ thống chức năng càng tốt thì SHL trong học tập càng lớn
H3: Đặc điểm nội dung càng tốt thì SHL trong học tập càng lớn
H4: Sự tương tác càng tốt thì SHL trong học tập cảng lớn
CHUONG 3 TRÌNH BẢY PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU DE KIEM ĐỊNH
Mô hình đánh giá MĐHL của SV Hoa Sen về việc học M-learning duoc thiét lập như sau:
Sự hai long (LS) = f(CSE, SF, CF, I)
Trong đó: L§ - MĐHL của SV trong việc học M-learning (biến phụ thuộc)
Và các biến độc lập:
CSE: Yếu tô hiệu quả của bản thân khi sử dụng máy tính
SF: Hệ thống chức năng
CF: Yếu tổ nội dung
Sau hơn 5 ngày, nhóm chúng tôi đã thu thập được 383 mẫu qua hình thức gửi BCH online trên mạng xã hội Facebook và Messenger Tất cả 383 mẫu đều đến từ sinh viên của DHHS.
Bài khảo sát được chia thành các phần cụ thể, bao gồm câu hỏi sàng lọc với 2 câu, phần thông tin cá nhân với 3 câu, và câu hỏi khảo sát về MĐHL của sinh viên sử dụng thang đo Likert.
Thang đo Likert yêu cầu người trả lời đánh giá mức độ đồng ý hoặc không đồng ý với một loạt câu hỏi liên quan đến một chủ đề cụ thể Thông thường, thang đo này có sự cân bằng giữa các mức độ đồng tình và không đồng tình Ban đầu, thang đo Likert thường có 5 mức độ: hoàn toàn đồng ý, đồng ý, không ý kiến, không đồng ý, và hoàn toàn không đồng ý Hiện nay, thang đo Likert đã được mở rộng lên 7 mức độ, cho phép phản ánh chính xác hơn ý kiến của người tham gia khảo sát.
3.5 Lý do chọn sử dụng thang do chan trong bai khao sat
Nhiều người thường tránh đưa ra ý kiến về các chủ đề tiêu cực hoặc gây tranh cãi, chọn cách an toàn là không bày tỏ quan điểm Điều này dẫn đến việc sử dụng thang đo chân thực để phản ánh quan điểm của người được hỏi Tuy nhiên, điểm giữa của thang đo có thể bị hiểu nhầm là sự thiếu kiến thức, sự không quan tâm hoặc không có ý kiến về vấn đề Do đó, việc diễn giải quan điểm từ điểm giữa thang đo trở nên khó khăn.
Một số người có xu hướng lười trả lời bảng hỏi, thường chọn điểm giữa của thang đo Do đó, thang đo đóng vai trò quan trọng trong việc khuyến khích người trả lời đọc kỹ câu hỏi và đưa ra câu trả lời phản ánh đúng quan điểm của họ.
3.6 Bảng mã hóa dữ liệu
STT | Mã hóa Diễn giải
1 CSEI Ban cam thay kho khan trong việc sử dụng máy tính đề học trực tuyên?
2 CSE2 Bạn cảm thây đề dàng kết hợp sử dụng các ứng dụng của Microsoft đề hỗ trợ việc học không?
3 CSE3 Ban cam thay để sử đụng các chức năng trên máy tính đề học?
CSE4 cho phép bạn kết nối Internet và máy tính, giúp bạn tham gia lớp học và tiếp cận kiến thức từ bất kỳ đâu Điều này thật sự mang lại sự thuận tiện cho việc học tập của bạn.
5 SFI Bạn có cảm thây đề dàng đăng nhập vào hệ thông M- learning?
6 SF2 Ban cam thay giao dién hé thong M-learning dé dang su dung
7 SF3 Tình trạng kết nôi của bạn có ôn định khi đang sử dụng
8 SF4 Ban co cam thay dé dang str dung chức năng trình chiếu trên màn hình khi cần thuyết trình hoặc đề trình chiếu bài tap cua minh?
9 SFS Bạn đề dàng tiếp cận các nguôn tài liệu, bài tập, giáo trỉnh, slide bài giảng, ?
10 SF6 Bạn có khó khăn trong việc theo dõi thời hạn nộp bai tập, thời gian kiểm tra trên hệ thống M-learning?
II SF7 Bạn có cảm thây hệ thông M-learning đã có đây đủ các chức năng cần thiết?
12 CFI Bạn cảm thây nội dung bài giảng được xây dựng khi học trực tuyên dễ hiểu hơn
13 CT2 GV da truyén dat day đủ thông tin khi học trực tuyến
14 CT3 Bạn có cảm thay chat luong tiếp thu bài học M- learning hiệu quả hơn học truyền thông?
15 CT4 Bạn có đề xuât nào đê GV xây dựng bài giảng đê tiếp thu hơn? l6 II Bạn cảm thây khó khăn tương tác với GV qua hệ thông
17 I2 Bạn cảm thây khó khăn trong việc tương tác, thảo luận nhóm thông qua hệ thống
18 I3 Bạn cảm thây khó khăn trong việc trình bày ý kiến khi học M-learmng hơn là học trên lớp
19 14 Theo bạn chức năng share nofe, cửa sô chat giúp cho việc tương tác giữa mọi người trong lớp hiệu quả hơn?
20 I5 Ban co cam thay việc mở webcam khi học online sẽ giúp sự tương tác giữa GV và sinh viên để dàng, hiệu
21 LS1 Bạn hải lòng với việc học trực tuyến trên hệ thông M- learning?
22 LS2 Bạn hải lòng với phương pháp giảng dạy của GV khi giảng dạy trên hệ thông M-learning?
23 LS3 Bạn hài lòng với chất lượng tài liệu, slide trình chiếu của ŒV biên soạn khi dạy trên hệ thống M-learning?
CHUONG 4 KET QUA NGHIEN CUU 4.1 Thống kê mô tả
4.1.1 Gidi tinh SV hoc tai trwong
Frequency| Percent [Valid Percent Percent
Bảng 1: SỐ lượng nam và nữ tham gia khảo sát
Biểu đồ 1: Tỉ lệ nam và nữ tham gia khảo sát
Bảng trên cho thấy, số sinh viên nam làm khảo sát là 81 chiếm 21.1%, số sinh viên nữ là 302 chiếm 78.9%
4.1.2 Thoi gian SV hoc tại trường
Biéu do 2: Ti lé thoi gian SV hoc tai truong
F P t Valid Cumulative requeneyy) cercen Percent Percent
Bảng 2: SỐ lượng thời gian SV học tại trưởng
Bang trén cho thay, s6 SV hoc nam | 1a 176 chiém 46%, số SV nam 2 la 113 chiém 29.5%, s6 SV nam 3 là 64 chiếm 16.7%, số SV năm 4 là 25 chiếm 6.5%, số SV trên năm
Bang 3: Chuyén nganh hoc cua SV tai truong
Bi Khoa Du Lich khoa Kinh Tế và Quản Trị Cơ'‹hoa Thiết Kế và Nghệ Đinh _
Okhoa Khoa Học vả Xã Hội Ill khoa công Nghệ Thông Tin
Biểu đồ 3: Tỉ lệ chuyên ngành học của
Số SV thuộc khoa DL là 91 chiếm 23.8%, số SV khoa KTQT là 198 chiếm 51.7%, số
SV khoa TKNT là 15 chiếm 3.9%, số SV khoa NN là 67 chiếm 17.5%, số SV khoa KHXH là 3 chiếm 8%, số sinh viên khoa CNTT là 9 chiếm 2.3%
4.1.4 Phân tích mô tả các biến nghiên cứu:
Các yếu tố được đo lường trong nghiên cứu bao gồm Bản thân sinh viên, Hệ thống M-learning, Nội dung khóa học, Sự tương tác và Sự hài lòng của sinh viên Các yếu tố này được đánh giá thông qua thang đo Likert với các mức độ từ 1 - Hoàn toàn không đồng ý đến 4 - Hoàn toàn đồng ý.
| N | Minimum |Maximum | Mean Sta Deviation
I Yêu tô hiệu quả của bản thân khi sử dụng máy tính
Bang 4 Bang thong ké mé ta
Bảng này cho thấy 383 câu trả lời với giá trị thấp nhất là 1, biểu thị sự không đồng ý hoàn toàn, và giá trị cao nhất là 4, thể hiện sự đồng ý hoàn toàn Điều này cho thấy rằng các câu trả lời đã được chọn ở tất cả các cấp độ khác nhau.
Các biến đều có cùng số mẫu là N = 383 (các mẫu đạt chuẩn)
Qua bảng trên, chúng ta thấy được:
> GTTB của biến “CSE” đều cao hơn mức trung bình là 2,755, cho thấy SV hài lòng về việc bản thân học M-learnmg
> GTTB của biến “SF” đều cao hơn mức trung bình là 2,778, cho thấy SV hài lòng về hệ thống M-learning
> GTTB cua bién “LS” đều cao hơn mức trung bình 1a 2,79, cho thay SV hai long vé viéc tham gia hoc M-learning
4.2 Kiểm định đánh giá thang đo
4.2.1 Đỏnh giỏ thang ấo bằng hệ số tin cậy Cronbach ằ Alpha:
Các biến trong nghiên cứu được đo lường bằng thang đo Likert 4 điểm, với các mức độ từ 1 (Hoàn toàn không đồng ý) đến 4 (Hoàn toàn đồng ý) Nhóm nghiên cứu đã thực hiện phân tích hệ số tin cậy Cronbach's Alpha, trong đó tiêu chuẩn chấp nhận cho hệ số này là lớn hơn 0.6, và hệ số tương quan biến tổng hợp (Corrected Item — Total Correlation) cần lớn hơn 0.3.
* Kết quả phân tích biến độc lập:
4.2.1.1 Yếu tố hiệu quả của bản thân khi sử dụng máy tính
Scale Mean Scale Corrected Cronbach ì
Variance if Alpha if if Item Item- Total
Bang 5 Cronbach š Alpha của biến yếu tổ hiệu quả bản thân khi sử dụng máy tính
Theo bảng phân tích, hệ số Cronbach”s Alpha là 0.468 nhỏ hơn 0.6
> Không đạt yêu cầu về độ tin cậy
> Bác bỏ giả thuyết HI
>_ Loại bỏ biến CSE “yếu tô hiệu quả của bản thân khi sử dụng máy tính”
Cronbach's Alpha IN of Items
Item Deleted Variance if| Item-Total | Alpha if Item
Bảng 6 Cronbachš Alpha của biến hệ thông chức năng
According to the analysis, the Corrected Item-Total Correlation for SF1, SF2, SF3, SF4, SF5, and SF7 is greater than 0.3 Additionally, the Cronbach's Alpha coefficient is 0.697, which exceeds the acceptable threshold of 0.6.
> Đạt yêu cầu về độ tin cậy
> Nên biến “hệ thông chức năng” có ảnh hưởng đến MDHL của SV đối với việc học
Cronbach's Alpha IN of Items
Item Deleted Variance if | Item-Total |Alpha if Item om rene Item Deleted] Correlation Deleted
Bảng 7 Cronbachš Alpha của biến nội dụng
Theo bảng phân tích, tương quan biến tổng hợp (Corrected Item — Total Correlation) của CF1, CF2, CF3 đều lớn hơn 0.3 Hệ số Cronbach”s Alpha là 0.779 lớn hơn 0.6
> Đạt yêu cầu về độ tin cậy
> Nên yếu tố “nội dung” có ảnh hưởng đến MĐHL của SV đối với việc học M- learning
Scale Mean iff Scale Corrected Cronbach's
Item Deleted Variance if Item-Total | Alpha if Item om eer" Ttem Deleted | Correlation Deleted
Bảng 8 Cronbachš Alpha của biến tương tác
Theo bảng phân tích, hệ số Cronbach”s Alpha là 0.558 nhỏ hơn 0.6
> Không đạt yêu cầu về độ tin cậy
> Loại bỏ biên I “sự tương tác”
* Kết quả phân tích biến phụ thuộc:
4.2.1.5 Su hai long cia SV
Item-Total Statistics kale M f Scale Corrected | Cronbach's the ° D len ‘i Variance if | Item-Total |Alpha if Item| om eet’ Item Deleted] Correlation Deleted
Bang 9 Cronbach's Alpha cua bién phu thuéc vé sue hai long ctia SV
Theo bảng phân tích, tương quan biến tông hợp của LS1, LS2, LS3 đều lớn hơn 0.3
Hệ số Cronbach's Alpha là 0.793 lớn hơn 0.6
> Đạt yêu cầu về độ tin cậy
> Nên biến phụ thuộc “sự hài lòng” có ảnh hưởng đến MĐHL của SV đối với việc hoc M-learning
4.2.2 Phân tích nhân tổ khám phá EEA
4.2.2.1 Đối với biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 798
Bartlett's Test of Approx Chi-Square 955.147
Bang 10 Kiém dinh KMO va Bartlett’s Test
Với hệ số KMO = 0.798 > 0.5 và kiêm định Barlett's với mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.5 Như vậy, các đữ liệu dùng dé phân tích nhân tổ hoàn toàn hợp lý
Bang 11 Eigenvalues va phuong sai trích đối với bảng độc lập
Total Variance Explained Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Component | Total % of Variance | Cumulative % Total % of Variance | Cumulative % Total % of Variance | Cumulative %
Extraction Method: Principal Component Analysis
Kết quả cho thấy giá trị tổng phương sai trích đạt 53.576%, vượt quá 50%, điều này chứng tỏ rằng một nhân tố giải thích cho 53.576% biến thiên của dữ liệu.
Hệ số Eigenvalues phải lớn hơn I Do đó, nhìn vảo bảng ta sẽ thấy được có 3 nhân tố mới (nhân tô 3 có Eigenvalues thap nhat 1.174 > 1)
Extraction Method: Principal Component Analysis
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a Rotation converged in
Bang 12 Nhân tổ mới của biến độc lập Dựa vào bảng cho thấy 2 nhân tố mới bao gồm:
Nhân tổ I: XI — SF2, SF1, SF5, SF3, SF7, SF4
Nhân tổ 2: X2 — CF3, CF1, CF2
4.2.2.2 Đối với biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 706
Bartlett's Test of Approx Chi-Square 347.931