A逢嬰c th詠c hi羽n b茨ng cách s穎 d映ng l羽nh h欝i qui trong ph亥n m隠m SPSS và ph逢挨ng pháp Enter 8吋"8逢a các bi院n vào ph逢挨ng trình h欝i qui cùng m瓜t l逢嬰t.
M院t qu違 phân tích ANOVA th吋 hi羽n trên b違ng 4.7 cho th医y giá tr鵜 ki吋m 8鵜nh F (= 109.157 ) có ý ngh a th嘘ng kê (Sig = 0.000 < 0.005). Ngh a là gi違 thuy院t H0 – t壱p
j嬰p các bi院n 8瓜c l壱p không có m嘘i liên h羽 v噂i bi院n ph映 thu瓜c b鵜 bác b臼. Vì th院, mô hình h欝i qui trong tr逢運ng h嬰p t医t c違 các bi院n thu 8逢嬰c t瑛 EFA (HC, AKDL, MK)
8逢嬰c 8逢a vào mô hình h欝i qui là phù h嬰p v噂i d英 li羽u nghiên c泳u.
D違ng 4.8: K院t qu違 ki吋m 8鵜nh 8瓜 phù h嬰p c栄a mô hình h欝i qui Mô hình V鰻ng các 8瓜 l羽ch bình ph逢挨ng D壱c t詠 do Ph逢挨ng sai F O泳c ý ngh a p Bi院n thiên do h欝i quy
Bi院n thiên không do h欝i quy
V鰻ng c瓜ng 56.979 46.109 103.088 3 265 268 18.993 0.174 109.157 .000a
(Nguげn: Kｘt quＶ thu 8⇔ぢc tな phân tích dの liうu nghiên cとu)
M院t qu違 tóm t逸t mô hình h欝i qui 8逢嬰c th吋 hi羽n trên b違ng 4.8 cho th医y tr鵜 s嘘 R2 = 0.553 > R2"8k隠u ch雨nh = 0.548. Ch泳ng t臼, mô hình h欝i qui 8逢嬰c xây d詠ng g欝m các bi院n 8瓜c l壱p: HC, CSHT, MK gi違i thích 8逢嬰c 54.8% bi院n thiên c栄a bi院n bi院n ph映 thu瓜c là HL – S詠 hài lòng c栄a du khách 8嘘i v噂i KDL Côn A違o.
D違ng 4.9: Tóm t逸t mô hình h欝i qui Model Summaryb Mô hình R J羽 s嘘 xác 8鵜nh R2 R2"8逢嬰c 8k隠u ch雨nh A瓜 l羽ch chu育n c栄a 逢噂c l逢嬰ng
Thông s嘘 th嘘ng kê thay 8鰻i J羽 s嘘
Durbin- Watson Thay 8鰻i R2 Thay 8鰻i F df1 df2 Thay 8鰻i Sig. F 1 .743a .553 .548 .41713 .553 109.157 3 265 .000 1.897
(Nguげn: Kｘt quＶ thu 8⇔ぢc tな phân tích dの liうu nghiên cとu)
D違ng 4.10: Các thông s嘘 th嘘ng kê c栄a mô hình h欝i qui
Mô hình H羽 s嘘 h欝i quy ch逢a chu育n hóa H羽 s嘘 h欝i quy chu育n hóa t O泳c ý ngh a p Ao l逢運ng 8a c瓜ng tuy院n
B Std.Error Beta A瓜 ch医p nh壱n
e栄a bi院n J羽 s嘘 VIF J茨ng s嘘 h欝i quy MK-Lòng m院n khách HC-H壱u c亥n CSHT – C挨 s荏 h衣 t亥ng 0.301 0.202 0.309 0.343 0.204 0.062 0.067 0.083 0.188 0.326 0.305 1.481 3.247 4.591 4.139 0.140 0.001 0.000 0.000 0.502 0.334 0.312 1.991 2.991 3.208
M院t qu違 xác 8鵜nh h羽 s嘘 h欝i qui 8逢嬰c th吋 hi羽n trên b違ng 4.9 cho th医y, c違 ba bi院n
8逢嬰c 8逢a vào mô hình có tác 8瓜ng (liên h羽 tuy院n tính) 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách
8嘘i v噂i KDL Côn A違o, bao g欝m Lòng m院n khách có h羽 s嘘 h欝i qui riêng ph亥n = 0.202; H壱u c亥n có h羽 s嘘 h欝i qui riêng ph亥n = 0.309 và C挨 s荏 h衣 t亥ng có h羽 s嘘 h欝i qui riêng ph亥n = 0.343. B荏i v壱y, mô hình h欝i qui bi吋u th鵜 các y院u t嘘 chính tác
8瓜ng 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách 8嘘i v噂i KDL Côn A違o 8逢嬰c xác 8鵜nh nh逢 sau: HL = 0.326HC + 0.305CSHT + 0.188MK
X隠 c逢運ng 8瓜 tác 8瓜ng (t亥m quan tr丑ng) c栄a các bi院n 8瓜c l壱p 8院n bi院n ph映
thu瓜c 8逢嬰c so sánh thông qua h羽 s嘘 Beta. Vì th院, c<n c泳 vào k院t qu違 trên b違ng 4.9 cho chúng ta th医y, C挨 s荏 h衣 t亥ng có c逢運ng 8瓜 tác 8瓜ng (t亥m quan tr丑ng) m衣nh nh医t
8院n s詠 hài lòng c栄a du khách, k院"8院n là H壱u c亥n và Lòng m院n khách có c逢運ng 8瓜
tác 8瓜ng th医p nh医t 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách.
Nh逢 v壱y, v噂i k院t qu違 này thì các gi違 thuy院t nghiên c泳u 8逢嬰c 8隠 xu医t 荏 ch逢挨ng 2 (m映c 2.4.2) và 8逢嬰c hi羽u ch雨nh l亥n hai 荏 ch逢挨ng 4 (m映c 4.4): H1 (H壱u c亥n có tác
8瓜ng cùng chi隠u 8院n s詠 hài lòng c栄a khách du l鵜ch; H2 (C挨 s荏 h衣 t亥ng có tác 8瓜ng cùng chi隠u 8院n s詠 hài lòng c栄a khách du l鵜ch và H3 (Lòng m院n khách có tác 8瓜ng cùng chi隠u 8院n s詠 hài lòng c栄a khách) 8隠u 8逢嬰c ch医p nh壱n.
Mô hình lý thuy院t chính th泳c sau khi ki吋m 8鵜nh 8逢嬰c xác 8鵜nh nh逢 sau: 0.326
0.305
0.188
Hình 4.2: M泳c 8瓜"違nh h逢荏ng c栄a các nhân t嘘"8院n s詠 hài lòng c栄a du khách 4.5.3 Ki吋m tra s詠 vi ph衣m các gi違"8鵜nh c栄a mô hình h欝i qui
M院t qu違 trên b違ng 4.8 cho th医y h羽 s嘘 Durbin-Watson = 1.897, x医p x雨 b茨ng 2, ch泳ng t臼 không có t逢挨ng quan gi英a các ph亥n d逢. E挨 s荏 hH衣壱 tu c亥ng (CSHT)亥n (HC) E挨 s荏 h衣 t亥ng (CSHT) Lòng m院n khách (MK) U詠 hài lòng c栄a du khách (HL)
M院t qu違 trên b違ng 4.9 cho th医y h羽 s嘘 phóng 8衣i ph逢挨ng sai (VIF) 8隠u nh臼 h挨n 10 (l噂n nh医t là 3.208). Vì th院, cho chúng ta kh鰯ng 8鵜nh không x違y ra hi羽n t逢嬰ng 8a
e瓜ng tuy院n.
M院t qu違 xây d詠ng bi吋u 8欝 t亥n s嘘 Histogram (Hình 4.3) cho th医y, giá tr鵜 trung bình c栄a các quan sát Mean = 0 và 8瓜 l羽ch chu育n = 0.994 (t泳c x医p x雨 b茨ng 1). Ch泳ng t臼 gi違 thi院t ph亥n d逢 có phân ph嘘i chu育n không b鵜 vi ph衣m. Chúng ta xem xét
8欝 th鵜 c栄a ph亥n d逢 chu育n hóa theo giá tr鵜 d詠 báo c栄a bi院n ph映 thu瓜c S詠 hài lòng c栄a du khách 8吋 ki吋m tra có hi羽n t逢嬰ng ph逢挨ng sai thay 8鰻i hay không. Quan sát 8欝 th鵜
phân tán 荏 hình 4.4, ta th医y ph亥n d逢 phân tán ng磯u nhiên theo 8逢運ng hoành 8瓜
không. Nh逢 v壱y, ph逢挨ng sai c栄a mô hình h欝i quy không 8鰻i.
Hình 4.4: A欝 th鵜 giá tr鵜 d詠"8oán và ph亥n d逢
(ki吋m tra gi違"8鵜nh liên h羽 tuy院n tính gi英a các bi院n 8瓜c l壱p v噂i bi院n ph映 thu瓜c)
(Nguげn: Kｘt quＶ thu 8⇔ぢc tな phân tích dの liうu nghiên cとu)
M院t qu違 ki吋m 8鵜nh t逢挨ng quan h衣ng Spearman’s Rho (b違ng 4.10) cho th医y h羽 u嘘 t逢挨ng quan gi英a tr鵜 tuy羽t 8嘘i c栄a ph亥n d逢 v噂i các bi院n 8瓜c l壱p 8隠u không có ý ngh a th嘘ng kê (giá tr鵜 Sig th医p nh医t b茨ng 0.705 > 0.05). Vì th院, gi違 thuy院t H0: h羽 s嘘 v逢挨ng quan t鰻ng = 0 không b鵜 bác b臼 và do 8ó, cho phép chúng ta k院t lu壱n ph逢挨ng sai c栄a sai s嘘 không 8鰻i.
D違ng 4.11: T逢挨ng quan gi英a tr鵜 tuy羽t 8嘘i c栄a ph亥n d逢 và các bi院n 8瓜c l壱p
HC MK CSHT
ABScuare Correlation 0.014 0.009 0.023
Sig. (2-tailed) 0.819 0.879 0.705
(Nguげn: Kｘt quＶ thu 8⇔ぢc tな phân tích dの liうu nghiên cとu)
4.6 Ki吋m 8鵜nh s詠 khác bi羽t v隠 s詠"8ánh giá c栄a du khách 8嘘i v噂i các y院u t嘘 tác 8瓜ng 8院n s詠 hài lòng 8嘘i v噂i KDL Côn A違o theo các 8員c 8k吋mcá nhân du khách
4.6.1 Ki吋m 8鵜nh s詠 khác bi羽t c栄a các y院u t嘘 tác 8瓜ng theo ngh隠 nghi羽p c栄a du khách
A吋 ki吋m 8鵜nh s詠 khác bi羽t theo ngh隠 nghi羽p trong vi羽c 8ánh giá các y院u t嘘 tác
8瓜ng 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách, tác gi違 ti院n hành phân tích ph逢挨ng sai m瓜t y院u
v嘘 v噂i 8瓜 tin c壱y 95%.
M院t qu違 phân tích s詠 khác bi羽t (xem ph映 l映c 10) nh逢 sau:
-V瑛 b違ng s嘘 li羽u ki吋m 8鵜nh ph逢挨ng sai cho bi院t, k院t qu違 ki吋m 8鵜nh ph逢挨ng sai
x噂i m泳c ý ngh a sig. c栄a các y院u t嘘 MK = 0.395, HC = 0.216, CSHT = 0.489 8隠u
n噂n h挨n 0.05 nên có th吋 k院t lu壱n ph逢挨ng sai 8ánh giá t亥m quan tr丑ng c栄a y院u t嘘
ngh隠 nghi羽p không khác nhau m瓜t cách có ý ngh a th嘘ng kê. Nh逢 v壱y, k院t qu違 phân tích ANOVA có th吋 s穎 d映ng t嘘t.
- K院t qu違 phân tích t瑛 b違ng ANOVA cho th医y, v噂i m泳c ý ngh a sig. c栄a MK = 0.963, HC = 0.681, CSHT = 0.752 8隠u l噂n h挨n 0.05 nên có th吋 k院t lu壱n, ch逢a tìm th医y s詠 khác bi羽t v隠 ngh隠 nghi羽p trong vi羽c 8ánh giá các y院u t嘘 này tác 8瓜ng 8院n s詠
hài lòng c栄a du khách 8嘘i v噂i KDL Côn A違o.
4.6.2 Ki吋m 8鵜nh s詠 khác bi羽t c栄a các y院u t嘘 tác 8瓜ng theo gi噂i tính c栄a du khách
Công c映 s穎 d映ng là phép ki吋m 8鵜nh Independent – Sample T-Test; ph逢挨ng th泳c th詠c hi羽n là ki吋m 8鵜nh có hay không s詠 khác bi羽t v隠 giá tr鵜 trung bình c栄a hai
v鰻ng th吋 - m磯u 8瓜c l壱p là hai nhóm du khách nam và n英.
M院t qu違 th吋 hi羽n trên ph映 l映c 10 cho th医y các bi院n MK, HC và CSHT 8隠u có
j羽 s嘘 Sig > 0.05 nên có th吋 k院t lu壱n r茨ng, ch逢a tìm th医y s詠 khác bi羽t có ý ngh a th嘘ng kê v隠 gi噂i tính 8嘘i v噂i 3 nhóm y院u t嘘 trên tác 8瓜ng 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách.
4.6.3 Ki吋m 8鵜nh s詠 khác bi羽t c栄a các y院u t嘘 tác 8瓜ng theo trình 8瓜 h丑c v医n c栄a du khách
A吋 ki吋m 8鵜nh s詠 khác bi羽t theo trình 8瓜 h丑c v医n trong vi羽c 8ánh giá các y院u t嘘
tác 8瓜ng 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách, tác gi違 ti院n hành phân tích ph逢挨ng sai m瓜t
M院t qu違 phân tích (xem ph映 l映c 10) nh逢 sau:
-V瑛 b違ng s嘘 li羽u ki吋m 8鵜nh ph逢挨ng sai (Test of Homogeneity of Variances) cho bi院t ki吋m 8鵜nh k院t qu違 ph逢挨ng sai v噂i m泳c ý ngh a sig. c栄a các y院u t嘘 MK = 0.930, HC = 0.407, CSHT = 0.671 8隠u l噂n h挨n 0.05 nên có th吋 nói ph逢挨ng sai 8ánh giá t亥m quan tr丑ng c栄a y院u t嘘 trình 8瓜 h丑c v医n không khác nhau m瓜t cách có ý ngh a th嘘ng kê. Nh逢 v壱y, k院t qu違 phân tích ANOVA có th吋 s穎 d映ng t嘘t.
-M院t qu違 phân tích t瑛 b違ng ANOVA cho th医y, v噂i m泳c ý ngh a sig. c栄a MWFI MK = 0.657, HC = 0.163, CSHT = 0.186 8隠u l噂n h挨n 0.05 nên có th吋 k院t lu壱n, ch逢a tìm th医y s詠 khác bi羽t v隠"8瓜 tu鰻i trong vi羽c 8ánh giá các y院u t嘘 này tác 8瓜ng 8院n s詠
hài lòng c栄a du khách.
4.6.4 Ki吋m 8鵜nh s詠 khác bi羽t c栄a các y院u t嘘 tác 8瓜ng theo 8瓜 tu鰻i c栄a du khách
A吋 ki吋m 8鵜nh s詠 khác bi羽t theo ngh隠 nghi羽p trong vi羽c 8ánh giá các y院u t嘘 tác
8瓜ng 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách, tác gi違 ti院n hành phân tích ph逢挨ng sai m瓜t y院u
v嘘 v噂i 8瓜 tin c壱y 95%.
M院t qu違 phân tích (xem ph映 l映c 10) nh逢 sau:
-V瑛 b違ng s嘘 li羽u ki吋m 8鵜nh ph逢挨ng sai (Test of Homogeneity of Variances) cho bi院t ki吋m 8鵜nh k院t qu違 ph逢挨ng sai v噂i m泳c ý ngh a sig. c栄a các y院u t嘘 MK = 0.650, HC = 0.204, CSHT = 0.246 8隠u l噂n h挨n 0.05 nên có th吋 nói ph逢挨ng sai 8ánh giá t亥m quan tr丑ng c栄a y院u t嘘"8瓜 tu鰻i không khác nhau m瓜t cách có ý ngh a th嘘ng kê. Nh逢 v壱y, k院t qu違 phân tích ANOVA có th吋 s穎 d映ng t嘘t.
- M院t qu違 phân tích t瑛 b違ng ANOVA cho th医y, v噂i m泳c ý ngh a sig. c栄a MWFI MK = 0.108, CSHT = 0.102 8隠u l噂n h挨n 0.05 nên có th吋 k院t lu壱n, ch逢a tìm th医y s詠
khác bi羽t v隠"8瓜 tu鰻i trong vi羽c 8ánh giá hai y院u t嘘 Lòng m院n khách và C挨 s荏 h衣 v亥ng tác 8瓜ng 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách. Riêng bi院n HC có h羽 s嘘 sig. = 0.05 nên ta có th吋 k院t lu壱n có s詠 khác bi羽t có ý ngh a th嘘ng kê v隠"8瓜 tu鰻i 8嘘i v噂i y院u t嘘 H壱u
e亥n 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách.
A吋 ki吋m 8鵜nh s詠 khác bi羽t theo thu nh壱p trong vi羽c 8ánh giá các y院u t嘘 tác 8瓜ng
8院n s詠 hài lòng c栄a du khách, tác gi違 ti院n hành phân tích ph逢挨ng sai m瓜t y院u t嘘 v噂i
8瓜 tin c壱y 95%.
M院t qu違 phân tích (xem ph映 l映c 10) nh逢 sau:
-V瑛 b違ng s嘘 li羽u ki吋m 8鵜nh ph逢挨ng sai (Test of Homogeneity of Variances) cho bi院t ki吋m 8鵜nh k院t qu違 ph逢挨ng sai v噂i m泳c ý ngh a sig. c栄a các y院u t嘘 MK = 0.065, HC = 0.553, CSHT = 0.177 8隠u l噂n h挨n 0.05 nên có th吋 nói ph逢挨ng sai 8ánh giá t亥m quan tr丑ng c栄a y院u t嘘 thu nh壱p không khác nhau m瓜t cách có ý ngh a th嘘ng kê. Nh逢 v壱y, k院t qu違 phân tích ANOVA có th吋 s穎 d映ng t嘘t.
- M院t qu違 phân tích t瑛 b違ng ANOVA cho th医y, v噂i m泳c ý ngh a sig. c栄a MWFI MK = 0.775, HC = 0.096, CSHT = 0.085 8隠u l噂n h挨n 0.05 nên có th吋 k院t lu壱n, ch逢a tìm th医y s詠 khác bi羽t v隠 thu nh壱p trong vi羽c 8ánh giá các y院u t嘘 tác 8瓜ng 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách.
4.7 Tóm t逸t
Ch逢挨ng 4 trình bày k院t qu違 nghiên c泳u các nhân t嘘 và m泳c 8瓜"違nh h逢荏ng 8院n
u詠 hài lòng c栄a du khách 8嘘i v噂i KDL Côn A違o. K院t qu違 nghiên c泳u cho th医y có 3
{院u t嘘 tác 8瓜ng 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách 8嘘i v噂i KDL Côn A違o và 8逢嬰c s逸p
z院p theo trình t詠 m泳c 8瓜 quan tr丑ng nh医t 8院n ít 違nh h逢荏ng nh医t là: H壱u c亥n; C挨 s荏 j衣 t亥ng và Lòng m院n khách.
M院t qu違 ki吋m 8鵜nh s詠 khác bi羽t cho th医y không có s詠 khác bi羽t v隠 gi噂i tính, ngh隠 nghi羽p, trình 8瓜 h丑c v医n, 8瓜 tu鰻i và thu nh壱p trong vi羽c 8ánh giá các y院u t嘘
CH姶愛NG 5: TH謂O LU一N K蔭T QU謂 NGHIÊN C永U VÀ KI蔭N NGH卯
Ch逢挨ng 4 8ã trình bày k院t qu違"8ánh giá thang 8o, ph逢挨ng trình h欝i quy 8a bi院n c栄a mô hình nghiên c泳u, k院t qu違 ki吋m 8鵜nh mô hình và các gi違 thi院t 8員t ra trong mô hình. Ak隠u này 8ã gi違i quy院t 8逢嬰c m映c tiêu th泳 nh医t và th泳 hai c栄a nghiên
e泳u là xác 8鵜nh và 8o l逢運ng các y院u t嘘 tác 8瓜ng 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách 8嘘i
x噂i KDL Côn A違o.
O映c tiêu ti院p theo c栄a nghiên c泳u là ph亥n th違o lu壱n k院t qu違 nghiên c泳u và t瑛 8ó 8隠 xu医t m瓜t s嘘 ki院n ngh鵜 nh茨m nâng cao s詠 hài lòng c栄a du khách. A吋 gi違i quy院t
o映c tiêu trên, tác gi違 ti院n hành theo trình t詠 sau: (1) Th違o lu壱n k院t qu違 nghiên c泳u, (2) Rút ra m瓜t s嘘 ki院n ngh鵜 nh茨m nâng cao s詠 hài lòng c栄a du khách 8嘘i v噂i KDL Côn A違o.
5.1 Th違o lu壱n k院t qu違 nghiên c泳u
M院t qu違 nghiên c泳u cho th医y các thành ph亥n c栄a thang 8o s詠 hài lòng c栄a du khách 8隠u 8衣t 8逢嬰c 8瓜 tin c壱y và giá tr鵜 cho phép, bao g欝m (1) H壱u c亥n, (2) C挨 s荏 j衣 t亥ng và (3) Lòng m院n khách.
M院t qu違 ki吋m 8鵜nh h欝i quy cho th医y h羽 s嘘 beta trong ph逢挨ng trình h欝i quy 8隠u có giá tr鵜 d逢挨ng, 8k隠u này ch泳ng t臼 các thành ph亥n trên 8隠u có 違nh h逢荏ng d逢挨ng
8院n s詠 hài lòng c栄a du khách 8欝ng th運i giá tr鵜 c栄a h羽 s嘘 h欝i quy còn cho bi院t m泳c
8瓜 quan tr丑ng c栄a các thành ph亥n 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách. Trong 8ó, thành ph亥n C挨 s荏 h衣 t亥ng có 違nh h逢荏ng nhi隠u nh医t 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách (ß = 0.343), ti院p 8院n là thành ph亥n H壱u c亥n (ß = 0.326), và thành ph亥n có 違nh h逢荏ng th医p nh医t là Lòng m院n khách (ß = 0.188).
Nghiên c泳u c ng cho th医y không có s詠 khác bi羽t v隠 gi噂i tính, ngh隠 nghi羽p, trình 8瓜 h丑c v医n, 8瓜 tu鰻i và thu nh壱p trong vi羽c 8ánh giá các y院u t嘘 tác 8瓜ng 8院n s詠
hài lòng c栄a du khách 8嘘i v噂i KDL Côn A違o.
5.2 M瓜t s嘘 ki院n ngh鵜 rút ra t瑛 nghiên c泳u
8院n s詠 hài lòng c栄a du khách, c ng nh逢 ph違n h欝i c栄a các du khách 8逢嬰c ph臼ng v医n tr詠c ti院p, tác gi違"8隠 xu医t m瓜t s嘘 ki院n ngh鵜 nh茨m nâng cao s詠 hài lòng c栄a du khách khi 8院n KDL Côn A違o.
E挨 s荏 h衣 t亥ng c栄a KDL là y院u t嘘"違nh h逢荏ng l噂n nh医t 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách (ß = 0.343) nên 8ây s胤 là y院u t嘘 c亥n 8逢嬰c c違i thi羽n 8亥u tiên.
Ti院p theo là nhân t嘘 H壱u c亥n c ng ph違i 8逢嬰c 逢u tiên c違i thi羽n do m泳c 8瓜"違nh
j逢荏ng c栄a nó 8院n s詠 hài lòng c栄a du khách 8泳ng th泳 hai sau y院u t嘘 C挨 s荏 h衣 t亥ng (ß = 0.309). Và cu嘘i cùng là y院u t嘘 Lòng m院n khách có m泳c 8瓜"違nh h逢荏ng 8院n s詠 hài lòng th医p nh医t (ß = 0.202).
5.2.1 C挨 s荏 h衣 t亥ng c栄a KDL
Hi羽n nay, nhu c亥u du l鵜ch v<n hóa – l鵜ch s穎, tìm v羽 c瓜i ngu欝n k院t h嬰p v噂i gi違i trí ngh雨 d逢叡ng 8ang có xu h逢噂ng phát tri吋n, th鵜nh hành. Trên c挨 s荏"8ó, Côn A違o 8ã khai thác y院u t嘘 l鵜ch s穎 – v<n hóa c栄a 8鵜a ph逢挨ng mình, v噂i du l鵜ch l鵜ch s穎 nh英ng di tích c栄a cu瓜c chi院n tranh gi違i phóng dân t瓜c. A院n v噂i Côn A違o, mong mu嘘n c栄a h亥u
j院t các du khách 8ó là 8逢嬰c t壱n m逸t ch泳ng ki院n nh英ng di ch泳ng l鵜ch s穎 hào hùng và tìm hi吋u m瓜t th運i quá kh泳 c栄a dân t瓜c t瑛 th運i k kháng chi院n ch嘘ng Pháp 8院n th運i
m "8院 qu嘘c M悦 t衣i 8鵜a ng映c tr亥n gian Côn S挨n – n挨i 8ã in h茨n nh英ng m医t mát 8au th逢挨ng và s詠 dã man c栄a b丑n c逢噂p n逢噂c. Vì v壱y, các di tích l鵜ch s穎 (các h衣ng m映c, di v壱t, các công trình xây d詠ng, các hàng m瓜 ...) c亥n ph違i 8逢嬰c b違o t欝n nguyên v姻n hi羽n tr衣ng, vì 8ây chính là nh英ng d医u tích xác th詠c nh医t v隠 s詠 tàn ác, cu瓜c s嘘ng c挨 e詠c trong tù c栄a nh英ng ng逢運i tù cách m衣ng Vi羽t Nam yêu n逢噂c 8ã t欝n t衣i h挨n m瓜t tr<m n<m trên hòn 8違o xinh 8姻p này. Nhà tù Côn A違o 8ã tr荏 thành Khu di tích l鵜ch
u穎 c医p qu嘘c gia 8員c bi羽t nên c亥n 8逢嬰c b違o t欝n và phát huy 8吋 giáo d映c cho các th院