Đề tài nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng sử dụng thang đo Likert (5 bậc để đo lường các biến độc lập và phụ thuộc. Thang đo Likert là thang đo khoảng nên người nghiên cứu có thể sử dụng số liệu thu thập được để xử lý, phân tích định lượng, qua đó có thể xác định mối quan hệ tương quan, quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập cũng như mối quan hệ giữa biến độc lập với biến phụ thuộc. Biến phụ thuộc được đo lường dựa trên 4 yếu tố tác động đến sự hài lòng về chất lượng đào tạo của sinh viên: Chương trình đào tạo, Đội ngũ giảng viên, Cơ sở vật chất, và Khả năng phục vụ.
Thang đo Chƣơng trình đào t o (CTDT) Chương trình đào tạo hợp lý như các học phần quan trọng liên quan đến chuyên ngành tiếng, các k năng hỗ trợ và sự phân bổ các yếu tố này cũng tác động rất lớn đến sự hài lòng của sinh. Chương trình đào tạo bao gồm 5 biến quan sát được ký hiệu từ CTDT1 đến CTDT5 được trình bày trong Bảng 3.2.
Bảng 3.2. Thang đo Chƣơng trình đào t o
MÃ HÓA BI N QUAN S T
CTDT1 Chương trình đào tạo có chu n đầu ra rõ ràng CTDT2 Chương trình đào tạo được thông báo đầy đủ
CTDT3 Chương trình đào tạo đáp ứng các yêu cầu phát triển nghề nghiệp sau này của sinh viên
CTDT4 Chương trình đào tạo được cập nhập thường xuyên
CTDT5 Các môn học được sắp xếp và thông báo đầy đủ cho sinh viên
(Nguồn: Tổng hợp và đề xuất của tác giả)
Thang đo Đội ngũ giảng viên (DNGV bao gồm 8 biến quan sát được ký hiệu từ DNGV1 đến DNGV8. Bộ GDĐT cũng đã có hướng dẫn chặt chẽ việc lấy ý kiến phản hồi từ người học về hoạt động giảng dạy của giảng viên 2754/BGDĐT- 20/05/2010 . Theo đó, ý kiến phản hồi của người học về hoạt động giảng dạy của giảng viên phải tập trung
vào: 1 Nội dung và phương pháp giảng dạy của giảng viên; 2 Tài liệu phục vụ giảng dạy, học tập và việc sử dụng phương tiện dạy học của giảng viên; 3 Trách nhiệm, sự nhiệt tình của giảng viên đối với người học và thời gian giảng dạy của giảng viên; 4 Khả năng của giảng viên trong việc khuyến khích sáng tạo, tư duy độc lập của người học trong quá trình học tập; 5 Sự công bằng của giảng viên trong kiểm tra đánh giá quá trình và kiểm tra đánh giá kết quả học tập của người học; 6 Năng lực của giảng viên trong tổ chức, hướng dẫn và tư vấn hoạt động học cho người học; và 7 Tác phong sư phạm của giảng viên và các vấn đề khác nếu cần thiết đã được Nguyễn Bích Như (2013) tổng hợp, sử dụng. Kết quả thảo luận nhóm đã thống nhất, gộp một số yếu tố dựa trên đặc tính và tình hình hiện tại của Trường để đơn giản và dễ hiểu hơn. Nhóm đồng ý với các thang đo đo lường sự hài lòng của sinh viên về giảng viên và yếu tố này cũng tác động rất lớn đến sự hài lòng của họ như kinh nghiệm làm việc cũng như kinh nghiệm thực tế của giảng viên, sự tương tác, trao đổi các hoạt động và không khí học tập giữa giảng viên – sinh viên. Bảng 3.3 trình bày Thang đo Đội ngũ giảng viên.
Bảng 3.3. Thang đo Đội ngũ giảng viên
MÃ HÓA BI N QUAN S T
DNGV1 Giảng viên có trình độ cao, sâu rộng về chuyên môn giảng dạy DNGV2 Giảng viên có phương pháp truyền đạt tốt, dễ hiểu
DNGV3 Giảng viên thường xuyên sử dụng công nghệ thông tin trong giảng dạy DNGV4 Giảng viên đảm bảo giờ lên lớp theo thời khóa biểu
DNGV5 Giảng viên có thái độ gần gũi và thân thiện DNGV6 Giảng viên sẵn sàng chia sẻ kiến thức và k năng
DNGV7 Giảng viên đánh giá kết quả học tập chính xác và công bằng
DNGV8 Giảngviên thông báo đầy đủ kế hoạch giảng dạy và chỉ tiêu đánh giá kết quả học tập
(Nguồn: Tổng hợp và đề xuất của tác giả)
Thang đo Cơ sở vật chất (CSVC) bao gồm 6 biến quan sát được ký hiệu từ CSVC1 đến CSVC6 đo lường phòng học, phòng thực hành và một số trang thiết bị của Trường. Bảng 3. 4. trình bày Thang đo Cơ sở vật chất.
Bảng 3.4. Thang đo Cơ sở vật chất
MÃ HÓA BI N QUAN S T
CSVC1 Giáo trình/tài liệu học tập của mỗi môn học được thông báo đầy đủ, đa dạng CSVC2 Phòng học đáp ứng được nhu cầu học tập
CSVC3 Thư viện có nguồn tài liệu phong phú
CSVC4 Thư viện đảm bảo không gian học tập đầyđủ CSVC5 Số lượng sinh viên trong lớp học hợp lý
CSVC6 Mạng Internet phục vụ hiệu quả công tác giảng dạy và học tập
(Nguồn: Tổng hợp và đề xuất của tác giả)
Thang đo Khả năng phục vụ KNPV Những yếu tố liên quan đến sự hài lòng được nhận diện gồm: Các yêu cầu của sinh viên được BGH, giảng viên giải quyết thỏa đáng, thái độ phục vụ của nhân viên hành chính đáp ứng yêu cầu của sinh viên nhanh chóng, thông tin trên website, điều kiện học tập sinh hoạt của sinh viên, tạo điều kiện cho sinh viên thực tập tại các doanh nghiệp nhằm nâng cao tay nghề cũng như tạo thêm nguồn thu nhập cho sinh viên. Thang đo gồm 5 biến quan sát được ký hiệu từ KNPV1 đến KNPV5. Bảng 3.5 trình bày thang đo Khả năng phục vụ.
Bảng 3.5. Thang đo hả năng phục vụ
MÃ HÓA BI N QUAN S T
KNPV1 Các yêu cầu của sinh viên được BGH, giảng viên giải quyết thỏa đáng KNPV2 Nhân viên hành chính có thái độ phục vụ tốt và tôn trọng sinh viên KNPV3 Thông tin trên website của trường đa dạng, cập nhật thường xuyên KNPV4 Hoạt động tư vấn học tập, nghề nghiệp đáp ứng tốt nhu cầu của sinhviên KNPV5 Chuyên viên đào tạo hỗ trợ và giúp đỡ nhiệt tình
(Nguồn: Tổng hợp và đề xuất của tác giả)
Thang đo Đánh giá chung (DGC): Các biến này sẽ đánh giá chung về những mong đợi của sinhviên, sự hài lòng của sinh viên về chương trình đào tạo cũng như môi trường học tập hiện tại của Trường, được đo lường qua 4 biến DGC1 đến DGC4. Bảng 3. 6 trình bày thang đo Đánh giá chung.
Bảng 3.6. Thang đo Đánh giá chung
MÃ HÓA BI N QUAN S T
DGC1 Chương trình đào tạo đáp ứng những mong đợi của sinhviên
DGC2 Kiến thức có được từ chương trình học giúp tự tin về khả năng tìm việc làm sau khi ra trường
DGC3 Học phí tương xứng với chất lượng đào tạo nhận được
DGC4 Hài lòng về chương trình đào tạo cũng như môi trường học tập hiện tại của trường
(Nguồn: Tổng hợp và đề xuất của tác giả)
3.4. PHƢƠNG PH P SỐ I U
Dữ liệu thu thập, gạn lọc và loại bỏ những bảng câu hỏi trả lời không đầy đủ hoặc trả lời một cách quá thiên vị. Sau đó, dữ liệu được mã hóa và nhập vào phần mềm SPSS 22.0 để phân tích. Các phương pháp phân tích sử dụng với phần mềm SPSS bao gồm kiểm định Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố, xây dựng phương trình hồi qui, kiểm định mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu giả thiết, kiểm định ANOVA để rồi từ đó đưa kết quả.
3.4.1. Thống kê mô tả
Sử dụng các công cụ thống kê như tần số, tỷ lệ phần trăm nhằm tìm hiểu đặc điểm mẫu nghiên cứu. Đồng thời sử dụng các thống kê: trung bình, độ lệch chu n để đánh giá phân bố và mức độ đồng ý của khách hàng đối với các biến quan sát được.
3.4.2. Chọn mẫu nghiên cứu
Kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA . Phân tích nhân tố cần có mẫu ít nhất 200 quan sát Gorsuch, 1983); Còn Hachter 1994 cho rằng kích cỡ mẫu bằng ít nhất 5 lần biến quan sát Hair và cộng sự, 1998 . Dựa vào số biến quan sát trong nghiên cứu này thì số lượng mẫu cần thiết có thể là 200 quan sát trở lên. Những quy tắc kinh nghiệm khác trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA là thông thường thì số quan sát kích thước mẫu ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc,
2005). Ngoài ra, theo Tabachnick và Fidell 1991 để phân tích hồi quy đạt được kết quả tốt nhất, thì kích cỡ mẫu phải thỏa mãn công thức Phạm Anh Tuấn, 2008 :
n > 8k + 50
Trong đó: k là số biến độc lập trong mô hình; và n là cỡ mẫu
Để đạt được kích thước mẫu như trên, 250 bảng câu hỏi được phát ra. Bảng câu hỏi do đối tượng nghiên cứu tự trả lời là thông tin chính để thu thập dữ liệu. Bảng câu hỏi bao gồm 28 phát biểu. Mỗi câu hỏi được đo lường dựa trên thang đo Likert gồm 5 điểm. Sau đó, tiến hành thu thập dữ liệu, sẽ chọn ra các mẫu trả lời thích hợp để nhập vào phần mềm SPSS và phân tích dữ liệu.
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập thông qua bảng câu hỏi chính thức đã thiết kế và theo quy trình khảo sát được tổng hợp như sau:
- Bước 1: Xác định số lượng sinh viên sẽ khảo sát theo bảng
- Bước 2: Điều tra sơ bộ, được thực hiện trên một số sinh viên, trong bảng câu hỏi sao cho sinh viên dễ hiểu nhất và thuận tiện nhất.
- Bước 3: Điều tra chính thức, quá trình khảo sát được thực hiện bằng cách gửi trực tiếp bảng câu hỏi.
- Bước 4: Kiểm tra kết quả khảo sát và loại các phiếu khảo sát không đúng yêu cầu. - Bước 5: Chu n bị dữ liệu: mã hóa, thiết lập ma trận dữ liệu và làm sạch dữ liệu thông qua phần mềm SPSS 22.
3.4.3. iểm định Cronbach’s Alpha (độ tin cậy của thang đo)
Để kiểm định độ tin cậy của các thang đo sử dụng trong nghiên cứu, tác giả sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng để kiểm định. Các biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu và không xuất hiện khi phân tích EFA. Tiêu chu n lựa chọn Cronbach’s Alpha tối thiểu là 0.6, hệ số tương quan biến tổng là lớn hơn 0.3. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008 : Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo đo lường là tốt, từ gần 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995 . Theo Nguyễn Đình Thọ 2011, trang 350-351 : Về lý thuyết,
Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt thang đo có độ tin cậy cao . Tuy nhiên điều này không thực sự như vậy. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn Alpha > 0,95 cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu . Hiện tượng này gọi là hiện tượng trùng lặp trong đo lường.
3.4.4. Ph n tích EFA Nh n tố khám phá)
Các nhân tố đã được kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha sẽ tiếp tục đưa vào phân tích EFA. Phân tích EFA sẽ giúp rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F F < k các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát. Trong phân tích EFA thì có nhiều phép trích nhân tố, ở nghiên cứu này tác giả sử dụng phép trích PAF Principal Axis Factoring) nằm trong nhóm mô hình nhân tố chung CFM Common Factor Model với phép quay không vuông góc là Promax.
Theo Nguyễn Đình Thọ 2013) thì khi đánh giá thang đo bằng phân tích EFA cần đảm bảo: Chọn số lượng nhân tố hay còn gọi là điểm dừng theo tiêu chí eigenvalue. Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có eigenvalue tối thiểu bằng 1 >=1 ; Kiểm định Bartlett: nếu phép kiểm định Bartlett có p nhỏ hơn 5%, sẽ từ chối giả thuyết H0 độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể , nghĩa là các biến có quan hệ nhau; Kiểm định KMO: Hệ số KMO Kaiser Meyer Olkin phải lớn hơn 0.5; Tổng phương sai trích tích lũy Extraction Sums of square loadings cumulative % có giá trị lớn hơn 50% mới thỏa mãn yêu cầu của phân tích nhân tố; Trọng số nhân tố các biến phải từ 0.5 trở lên. Trong trường hợp trọng số nhân tố của một biến nào đó nhỏ hơn 0.5 thì có thể loại biến đó, vì nó không thực sự đo lường khái niệm cần đo lường. Tuy nhiên, cũng cần chú ý đến giá trị nội dung của biến đó đóng góp vào giá trị nội dung của khái niệm nó đo lường. Chênh lệch trọng số nhân tố của cùng một biến đo lường cho 2 nhân tố khác nhau nhỏ hơn 0.3 thì được chấp nhận.
3.4.5. Mô hình hồi qui
Với phương pháp phân tích hồi qui bội tác giả dùng để ước lượng mức độ ảnh hưởng của 5 thành phần thang đo: Chương tình đào tạo CTDT , Đội ngũ giảng viên DNGV , Cơ sở vật chất CSVC , Khả năng phục vụ KNPV , đánh giá chung DGC đến sự hài lòng của sinh viên.
Mô hình hồi quy có dạng:
Trong đó Y là biến phụ thuộc, Xi là các biến độc lập. 0 là hằng số hồi quy, i là các hệ số hồi quy i = 1…k, với k là số biến độc lập , là sai số hồi quy.
- Đánh giá mức độ phù hợp mô hình: + Dùng hệ số xác định R2
(R square và hệ số xác định R2
điều chỉnh(Adjusted R square).
Hệ số này biểu thị độ mạnh của mối quan hệ tuyến tính giữa Y biến phụ thuộc và các biến độc lập X1 ^X5. Trong mô hình hồi qui bội, vì có nhiều biến độc lập nên dùng hệ số xác định R2
điều chỉnhđể thay cho hệ số xác định R2 khi so sánh các mô hình với nhau. Hệ số
này giúp điều chỉnh mức độ phù hợp của mô hình: nghĩa là kiểm tra những mô hình có nhiều biến độc lập nhưng thực sự trong đó có một số biến không giúp bao nhiêu cho việc giải thích biến thiên của Y.
+ Kiểm định F bảng ANOVA có mức ý nghĩa p nhỏ hơn 0.05 thì mô hình hồi qui là phù hợp.
- Kiểm tra các giả định của mô hình hồi qui bội:
+ Hiện tượng đa cộng tuyến hiện tượng các biến độc lập có quan hệ với nhau : dùng chỉ số phóng đại phương sai VIF Variance Inflation Factor để kiểm tra, chỉ số VIF nhỏ hơn hoặc bằng 10. Nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này không có giá trị giải thích biến thiên của Y. Giá trị VIF của các biến đều nhỏ hơn 10 thì điều này cho thấy rằng hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập là chấp nhận được theo Hair và các cộng sự, 1995).
Tóm tắt chƣơng 3
Chương 3 đã trình bày các nội dung về phương pháp nghiên cứu bao gồm: Quy trình nghiên cứu, các thang đo, chọn mẫu, kích cỡ mẫu. Từ đó, đưa ra mô hình nghiên cứu đề xuất để đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên ngành kế toán về chất lượng đào tạo và các giả thuyết nghiên cứu được đề xuất trong mô hình nghiên cứu.
CHƢƠNG 4: T QUẢ NGHI N CỨU
4.1. GIỚI THI U TRƢỜNG CAO Đ NG THUẬT C NG NGH BÀ RỊA- VŨNG TÀU.
Tên tiếng Việt: Trường Cao đẳng K thuật Công nghệ Bà Rịa- Vũng Tàu. Tên giao dịch quốc tế: Bà Rịa- Vũng Tàu College of Technology.
Tên viết tắt: BCTECH; Website: http://www.bctech.edu.vn Biểu tượng nhà trường:
Trụ sở chính đặt tại: KP.Thanh Tân, thị trấn Đất Đỏ, huyện Đất Đỏ, tỉnh Bà Rịa- Vũng Tàu; Cơ sở 2: Đường 3/2, Phường 11, Thành phố Vũng Tàu; Cơ sở 3: Số 78, Trương Công Định, Phường 3, Thành phố Vũng Tàu.
Quá trình hình thành và phát triển:
Trường Cao đẳng K thuật Công nghệ Bà Rịa - Vũng Tàu Tên cũ: Trường Cao đăng nghề tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu, trước đây là Trường Dạy nghề tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu) được thành lập theo quyết định số 400/QĐ-UB ngày 21 tháng 8 năm 1998 của UBND tỉnh