1. Kết luận rút ra từ các mô hình hồi quy phân tích sự tương quan giữacác biến độc lập và biến phụ thuộc các biến độc lập và biến phụ thuộc
Dựa trên phân tích bộ số liệu điểm của 121 sinh viên Chương trình Cử nhân quốc tế IBD@NEU ngành Kinh tế, bằng phương pháp xây dựng các mô hình hồi quy phân tích sự tương quan giữa các biến độc lập và phụ thuộc, nghiên cứu đã tiến hành hồi quy các mô hình sau để có thể đánh giá một cách toàn diện nhất mối quan hệ giữa các tiêu chí tuyển sinh và kết quả học tập chuyên ngành của sinh viên. 1. ĐCN = β0 + β1BT + εt 2. ĐCN = β0 + β1TA + εt 3. ĐCN = β0 + β1TS + εt 4. ĐCN = β0 + β1BT + β2TA + εt 5. ĐCN = β0 + β1BT + β3 TS + εt 6. ĐCN = β0 + β2TA + β3 TS + εt 7. ĐCN = β0 + β1BT+ β2TA + β3TS + εt Trong đó:
ĐCN: điểm các môn học chuyên ngành BT: điểm các môn học bổ sung kiến thức
TS: điểm tuyển sinh đầu vào.
Từ kết quả xử lý số liệu được phân tích ở Chương IV, phần I, có thể rút ra một số kết luận như sau:
Thứ nhất, dựa vào kết quả hồi quy từ các mô hình số 1, số 2 và số 3, như đã được kỳ vọng, các yếu tố điểm tuyển sinh đầu vào (TS), điểm trung bình tiếng Anh năm học thứ nhất (TA) và điểm trung bình các môn bổ sung kiến thức (BT) đều có tác động dương tới biến phụ thuộc đại diện cho điểm trung bình các môn học chuyên ngành (CN) với hệ số tương quan lần lượt là 0.322 (0.047), 0.483 (p-value: 0.001) và 0.706 (p-value: 0.000). Cụ thể:
a. Với mỗi điểm tăng thêm của điểm trung bình môn học tiếng Anh năm thứ nhất, điểm trung bình các môn chuyên ngành sẽ tăng thêm trung bình 0.483 điểm.
b. Với mỗi điểm tăng thêm ở điểm trung bình tuyển sinh đầu vào, điểm trung bình các môn học chuyên ngành sẽ tăng thêm trung bình 0.322 đơn vị.
c. Với mỗi điểm tăng thêm ở điểm trung bình các môn học bổ sung kiến thức, điểm trung bình các môn chuyên ngành sẽ tăng thêm trung bình 0.706 điểm. Bên cạnh đó, dựa vào hệ số R-bar-square của các mô hình, với Mô hình 1, gần 36% sự thay đổi của biến phụ thuộc ĐCN có thể được giải thích bằng sự thay đổi của biến độc lập BT; Mô hình 2: 8.3% sự thay đổi của biến phụ thuộc ĐCN có thể giải thích bằng sự thay đổi của biến độc lập TA; chỉ có 3.3% sự thay đổi của biến phụ thuộc ĐCN là có thể giải thích bằng sự biến thiên của biến độc lập TS ở Mô hình 3.
Thứ hai, khi được xét trong một mô hình riêng biệt cùng biến phụ thuộc ĐCN, từng biến độc lập đều cho thấy ảnh hưởng của mình lên biến ĐCN (như đã rút ra được ở kết luận số 1). Tuy nhiên, một vấn đề chung nảy sinh khi các mô hình số 4,5,6 và 7 được phân tích. Tại mô hình số 4 khi biến độc lập bao gồm hai biến là
BT và TA, ảnh hưởng của biến TA trở nên không rõ ràng khiến cho biến này không cần thiết xuất hiện trong mô hình (p-value: 0.454). Vấn đề tương tự nảy sinh tại mô hình số 5, khi đứng cùng biến BT, ảnh hưởng của biến TS cũng trở nên không rõ rang (p-value: 0.081). Tại mô hình số 6 bao gồm hai biến độc lập là TA và TS, ảnh hưởng của biến TS trong mô hình này cũng là không rõ ràng, chỉ số p- value đạt 0.249 cho thấy biến TS là biến không cần thiết trong mô hình.
Để giải thích cho vấn đề này, các lỗi mô hình có thể làm cho kết quả hồi quy bị sai lệch đã được đưa ra phân tích. Giả thuyết đầu tiên là sự tồn tại của vấn đề đa cộng tuyến trong các mô hình. Tuy nhiên, sau khi kiểm tra bằng kiểm định VIF, giả thuyết này đã bị bác bỏ. Tất cả các chỉ sô VIF của bốn mô hình (4,5,6 và 7) đều nhỏ hơn 5, chứng tỏ không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình. Giả thuyết thứ hai về hiện tượng tự tương quan cũng được nhóm nghiên cứu phân tích. Tuy nhiên, chỉ số kiểm định Durbin (h) của cả bốn mô hình nêu trên đều tiến gần đến 2, chứng tỏ hiện tượng tự tương quan cũng không xuất hiện trong các mô hình được xem xét. Như vậy biến ĐCN không chỉ phụ thuộc vào 3 yếu tố nói trên mà còn những yếu tố khác chưa được giải thích bởi mô hình.
Như vậy, lý do của vấn đề được nêu ra ban đầu có thể dẫn tới từ hiện tượng: ảnh hưởng của biến BT có thể bao trùm ảnh hưởng của hai biến còn lại, khiến cho hai biến TA và TS trở nên không cần thiết trong mô hình có chưa biến BT. Áp dụng vào thực tế, có thể kết luận rằng: các sinh viên có điểm tuyển sinh đầu vào và điểm tiếng Anh cao, nếu không chăm chỉ học tập các môn bổ sung kiến thức, dẫn đến kết quả của các môn học bổ sung kiến thức này không cao, thì chưa thể khẳng định rằng sinh viên đó sẽ đạt kết quả cao trong các môn học chuyên ngành. Ngược lại, đối với các sinh viên có điểm tuyển sinh đầu vào chưa được cao hoặc có điểm trung bình tiếng Anh năm học thứ nhất chưa cao, nhưng lại chăm chỉ học tập các môn học bổ sung kiến thức, thể hiện qua điểm số trung bình của các môn học này
cao, thì lại có thể phỏng đoán ở một mức độ tin cậy cao hơn rằng: các sinh viên đó sẽ đạt được kết quả cao trong các môn học chuyên ngành.
Thứ ba, các môn học bổ sung kiến thức là các môn học được đưa thêm bởi các cơ sở đào tạo tại Việt Nam. Qua kết quả rút ra từ nghiên cứu, có thể nhận ra vai trò của cơ sở đào tạo Việt Nam trong quá trình nâng cao chất lượng dạy và học. Điểm đặc biệt của chương trình IBD@NEU đến từ các môn học bổ sung kiến thức mang tính đặc trưng của chương trình, và trên thực tế cũng như trong nghiên cứu này, tính hiệu quả của các môn học bổ sung kiến thức cũng như tính hiệu quả trong kế hoạch nâng cao chất lượng dạy và học của Viện đào tạo quốc tế, trường đại học Kinh tế Quốc dân đã được chứng minh một cách rõ ràng nhất.
Ngoài ra, ở mô hình tổng quát cuối cùng bao gồm 3 biến độc lập là Điểm tuyển sinh (TS), Điểm tiếng Anh và Điểm bổ trợ (BT), giá trị R-squared chỉ đạt 38,1% cho thấy kết quả học tập chuyên ngành của sinh viên IBD ngành Kinh tế không chỉ phụ thuộc vào 3 yếu tố là điểm tuyển sinh đầu vào, điểm tiếng Anh và điểm các môn bổ trợ, mà còn chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố khác không nằm trong mô hình. Các yếu tố khác này có thể dự đoán ở đây như: (i) phương pháp học tập các môn chuyên ngành; (ii) động cơ học tập và sự nỗ lực vượt bậc của sinh viên trong giai đoạn học chuyên ngành.
2. Kết luận rút ra từ điều tra khảo sát
Từ kết quả phân tích số liệu bảng hỏi, nhóm nghiên cứu đã tìm ra một số kết luận về sự ảnh hưởng của các yếu tố tuyển sinh tới kết quả học tập các môn chuyên ngành. Cụ thể, tại chương trình liên kết với trường đại học Bedforshire – Anh quốc tại trường đại học Ngoại thương, dựa trên câu trả lời thu về từ các bảng hỏi, nhóm nghiên cứu có thể đưa ra kết luận rằng điểm Tiếng Anh và điểm thi đại học có ảnh hưởng tới kết quả học tập chuyên ngành của sinh viên. Dựa trên tỉ lệ phần trăm của
các câu trả lời, có thể nói rằng những sinh viên có kết quả thi đại học và điểm tiếng Anh đầu vào cao sẽ đạt được những điểm số tốt tại các môn học chuyên ngành.
Đối với kết quả thu được từ chương trình LKĐTQT tại HVNH – một chương trình đánh giá xếp loại dựa trên các tiêu chí thay vì điểm số, nhóm nghiên cứu cũng đưa ra nhận định rằng những sinh viên đáp ứng các tiêu chí tuyển sinh tốt (điểm thi đại học hoặc điểm thi kiến thức tổng hợp, điểm thi Tiếng Anh hoặc chứng chỉ ngoại ngữ quốc tế) sẽ có khả năng đạt được điểm từ loại khá (Merit) đến giỏi (Distinction).
Tóm lại, điểm tuyển sinh có tác động đến kết quả học tập của sinh viên, ở đây được đại diện bởi kết quả học tập các môn học chuyên ngành. Tuy nhiên, mức độ của tác động này là không cao và hoàn toàn có thể bù đắp bằng các yếu tố khác. Như vậy, nếu một thí sinh có điểm thi đại học không cao vẫn có khả năng đạt được kết quả học tập chuyên ngành tốt. Điều này cũng được khẳng định bởi nhận định của TS Phan Thủy Chi, Phó Viện trưởng Viện Đào tạo quốc tế- đơn vị trực tiếp quản lý Chương trình IBD@NEU: “Quan điểm đào tạo của chúng tôi là “Nuôi dưỡng và phát huy các tiềm năng”, do đó chúng tôi luôn mở cơ hội cho các em sinh viên có tố chất và tiềm năng để học và thành công, cho dù điểm thi đại học hay điểm trung bình phổ thông của các em chưa cao. Qua kinh nghiệm 10 năm làm chương trình, chúng tôi đã có những sinh viên xuất phát điểm ban đầu không cao, điểm thi đại học chỉ vừa mức điểm sàn của Bộ, nhưng trong quá trình đã nỗ lực học tập hết mình, vươn lên thành sinh viên xuất sắc, ra trường được các công ty có uy tín mời làm việc.”