Căn cứ vào những phân tích ở trên, loại bỏ những nhân tố trùng lắp, mô hình nghiên cứu đề xuất thể hiện mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ, sự hài lòng và lòng trung thành của sinh viên trong đào tạo từ xa E-Learning như sau:
Bảng 3.1. Bảng tóm tắt các giả thuyết nghiên cứu GT Diễn giải giả thuyết Ký hiệu
H1
Giả thiết H1: Chất lượng hệ thống thông tin
trực tuyến có tác động tích cực đến sự hài lòng của sinh viên trong môi trường học tập trực tuyến.
OISQ --->STSA (+)
H2
Giả thiết H2: Chất lượng đội ngũ giảng viên hướng dẫn có tác động tích cực đến sự hài lòng của sinh viên trong môi trường học tập trực tuyến.
INSQ --->STSA (+)
H3
Giả thiết H3: Chất lượng dịch vụ hỗ trợ đào tạo có tác động tích cực đến sự hài lòng của sinh viên trong môi trường học tập trực tuyến.
TSSQ --->STSA (+)
H4
Giả thiết H4: Chất lượng dịch vụ đào tạo tổng
thể có tác động tích cực đến sự hài lòng của sinh viên trong môi trường học tập trực tuyến.
TOSQ --->STSA (+)
H5
Giả thiết H5: Sự hài lòng của sinh viên có tác
động tích cực đến mức độ trung thành của họ trong môi trường học tập trực tuyến.
STSQ --->STLO (+)
H6
Giả thiết H6: Chất lượng hệ thống thông tin
trực tuyến không có tác động trực tiếp mà có tác động gián tiếp đến mức độ trung thành của sinh viên trong môi trường học tập trực tuyến.
IOSQ-->STSA -->STLO (+)
H7
Giả thiết H7: Chất lượng đội ngũ giảng viên hướng dẫn không có tác động trực tiếp mà có tác động gián tiếp đến mức độ trung thành của sinh viên trong môi trường học tập trực tuyến.
INSQ-->STSA -->STLO (+)
H8
Giả thiết H8: Chất lượng dịch vụ hỗ trợ học
tập không có tác động trực tiếp mà có tác động gián tiếp đến mức độ trung thành của sinh viên trong môi trường học tập trực tuyến.
3.2.6. Dữ liệu nghiên cứu của luận án
3.2.6.1. Tổng thế nghiên cứu
Tổng thể nghiên cứu là toàn bộ tập hợp các phần tử đồng nhất theo một dấu hiệu nghiên cứu định tính hoặc định lượng nào đó (Nguyễn Cao Văn, 2012). Đối với luận án, tổng thể nghiên cứu ở đây có thể coi là toàn bộ các sinh viên tham gia học tập chương trình đào tạo từ xa E-Learning..
Tuy nhiên việc nghiên cứu toàn bộ tổng thể là không thể thực hiện được, do tổng thể quá lớn, không nắm được toàn bộ tổng thể (kích thước tổng thể là vô hạn). Trong luận án này, tác giả đã chọn phương pháp nghiên cứu chọn mẫu. Phương pháp này xuất phát từ mục đích nghiên cứu, chọn ra một số phần tử (gọi là mẫu) để nghiên cứu. Phân tích các đặc trưng của mẫu để suy ra các kết luận về tổng thể cần nghiên cứu. Mẫu trong nghiên cứu được chọn một cách ngẫu nhiên và xử lý bằng phương pháp xác xuất, thống kê và kinh tế lượng. (Nguyễn Cao Văn, 2012, trang 295-311).
3.2.6.2. Mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu là tập hợp các phần tử được lấy ra từ tổng thể theo một phương pháp nhất định và mang những đặc trưng của tổng thể cho vấn đề nghiên cứu. Để có thể căn cứ vào thông tin đủ chính xác của mẫu đưa ra về dấu hiệu nghiên cứu của tổng thể thì trước hết mẫu được chọn phải mang tính đại diện cho tổng thể, phản ánh đúng đặc điểm của tổng thể theo dấu hiệu nghiên cứu. Luận án đã tiến hành lựa chọn mẫu nghiên cứu dựa trên những dấu hiệu đặc trưng của tổng thể, là những đối tượng có thể đem lại những đặc trưng cho tổng thể.
Phụ thuộc vào đặc điểm của tổng thể nghiên cứu trong luận án, mẫu nghiên cứu đã được chọn theo phương pháp chọn mẫu phân tổ. Chia tổng thể thành các tổ khác nhau có độ thuần nhất cao để chọn ra các phần tử đại diện cho từng tổ. Trong mỗi tổ sẽ chọn ra một kích thước mẫu nhất định theo kích thước của tổ. Việc chọn các đối tượng trong mỗi tổ theo nguyên tắc ngẫu nhiên. Cụ thể mẫu nghiên cứu là những sinh viên năm thứ 2 và năm thứ 3, được chọn từ 3 ngành học chiếm 90% số sinh viên theo học chương trình trực tuyến, 3 ngành: Kế toán, Ngân hàng – Tài chính, Quản trị kinh doanh. Các khóa học được tổ chức thi cùng một ngày, do vậy rất dễ dàng cho tác giả chọn lọc mẫu đặc trưng theo ngành ở mỗi khóa học ở cả hai trường để điều tra khảo sát.
Về kích thước mẫu, theo như ý kiến các chuyên gia và nhiều nghiên cứu trước đây, kích thước mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, phụ thuộc vào phương pháp ước lượng và số lượng các tham số cần ước lượng. Về kích thước mẫu trong nghiên cứu định lượng chính thức, theo Hair và cộng sự (1998), đối với phân tích
nhân tố thì cỡ mẫu phải tối thiểu gấp năm lần tổng số chỉ báo trong các thang đo. Bảng hỏi của nghiên cứu này bao gồm 60 biến quan sát, vậy phải tối thiểu điều tra 300 đối tượng.
Tuy nhiên, việc điều tra thông tin trên mẫu lớn đối với tác giả là rất khả thi và có thể thực hiện được. Hơn nữa, với đối tượng điều tra là sinh viên, việc thực hiện trên mẫu lớn sẽ cho kết quả phân tích có độ tin cậy tốt hơn và mang nhiều thông tin của tổng thể hơn. Đối với luận án, mẫu nghiên cứu từ nhóm sinh viên gồm 1200 sinh viên là các sinh viên Trường Đại học Kinh tế Quốc dân và trường Đại học Mở Hà Nội học chương trình đào tạo từ xa E-Learning (chương trình đào tạo từ xa theo phương thức e- learning). Phát ra 1200 phiếu, thu về và loại bỏ lọc được 912 phiếu quan sát hợp lệ. Mẫu nghiên cứu đảm bảo cân đối giữa 2 đơn vị đào tạo lớn nhất cả nước hiện nay về đào tạo từ xa E-Learning, chọn mẫu ngẫu nhiên là những sinh viên cuối năm thứ 2 và cuối năm thứ 3.
3.2.6.3. Thu thập dữ liệu qua phiếu điều tra khảo sát
Tiến hành thu thập dữ liệu qua phiếu khảo sát. Chọn các lớp điều tra theo kế hoạch được chuẩn bị trước. Tiến hành khảo sát trong hai tuần, thông thường các lớp học đào tạo từ xa tổ chức học và thi vào cuối tuần. Kết thúc buổi thi, tác giả đã tổ chức lấy ý kiến cán bộ lớp và tổ chức khảo sát tại lớp học hoặc thi và dành thời gian 15 phút tại lớp để khảo sát và thu thập phiếu khảo sát ngay sau đó. Phiếu thu thập được xếp thành từng lớp cụ thể và có phân loại theo mẫu nghiên cứu.
Phiếu thu thập về được dà soát để loại bỏ những phiếu trắng, phiếu không hợp lệ và phiếu điền thiếu thông tin. Sau đó tác giả tiến hành nhập dữ liệu và chuyển sang file quản lý để phân tích.
3.2.6.4. Cấu trúc dữ liệu, mã, nhãn, thuộc tính và đơn vịđo lường dữ liệu
Xuất phát từ mô hình nghiên cứu, cấu trúc dữ liệu bao gồm 65 biến quan sát, trong đó có 60 biến đo lường các nhân tố phụ thuộc và nhân tố độc lập trong mô hình, còn lại 5 biến quan sát đo lường các biến kiểm soát.
Thành tố “Chất lượng hệ thống trực tuyến” được đo lường bởi 6 nhân tố thành phần (Tình chính xác; Hình ảnh lôi cuốn; Chất lượng thông tin; Dễ dàng sử dụng; Bảo mật; Tính cập nhật) với tổng số biến quan sát là 16 biến quan.
Thành tố “Chất lượng giảng viên hướng dẫn” được đo lường bởi 4 nhân tố thành phần (Trình độ giảng viên; Tính tương tác của giảng viên; Tính thực tiễn của giảng viên doanh nghiệp và Kiểm tra đánh giá) với tổng số biến quan sát là 13 biến.
Thành tố “Chất lượng dịch vụ hỗ trợ đào tạo” được đo lường bởi 4 nhân tố thành phần (Tính hữu hình; Độ tin cậy, Tính Đáp ứng; Tính đồng cảm) với tổng số biến quan sát là 15 biến.
Nhân tố “Sự hài lòng của sinh viên” được đo lường bởi 6 biến quan sát. Nhân tố “Mức độ trung thành của sinh viên” được đo lường bởi 6 biến quan sát. Các biến quan sát trong bảng hỏi được đo lường bằng thang đo Likert 5 mức độ từ “Hoàn toàn không đồng ý (1)” đến mức độ “Hoàn toàn đồng ý (5)”.
Để hoàn chỉnh dữ liệu trước khi phân tích, tác giả phải tiến hành bước đầu tiên là mã hóa dữ liệu và gán thuộc tính cho dữ liệu. Đánh mã dữ liệu theo thuộc tính của từng biến, đảm bảo dễ nhớ, dễ hiểu và dễ ghi nhớ. Tạo thuộc tính và dán nhãn cho dữ liệu cho phù hợp với nội dung giải thích của biến dữ liệu.
Bảng 3.8. Bảng mã thành tố và nhân tố trong mô hình nghiên cứu Thành tố chính(TTC) Mã TTC Nhân tố thành phần (NTTP) Mã NTTP Số Items Các biến quan sát Chất lượng hệ thống thông tin trực tuyến OISQ 1 Tính chính xác ACC 3 ACC1, ACC2,ACC3 2 Hình ảnh lôi cuấn ATT 1 ATT1
3 Chất lượng thông
tin CON
3 CON1,
CON2,CON3 4 Dễ dàng sử dụng EOU 4 EOU1, EOU2,
EOU3, EOU4
5 Bảo mật SEC 4 SEC1, SEC2,
SEC3, SEC4 6 Tính cập nhật TIM 1 TIM1 Chất lượng giảng viên hướng dẫn INSQ
1 Trình độ giảng viên INS 4 INS1, INS2, INS3, INS4 2 Tính tương tác INT 3 INT1, INT2,
INT3 3 Tính thực tiễn của
giảng viên DN
PRA 4 PRA1, PRA2,
PRA3,PRA4 4 Kiểm tra đánh giá TES 2 TES1, TES2
Chất lượng
dịch vụ hỗ TSSQ 1 Tính hữu hình
TAN 5 TAN1, TAN2,
Thành tố chính(TTC) Mã TTC Nhân tố thành phần (NTTP) Mã NTTP Số Items Các biến quan sát
trợ đào tạo TAN5
2 Độ tin cậy REL 3 REL1, REL2, REL3
3 Tính đáp ứng RES 4 RES1, RES2,
RES3, RES4 4 Tính đồng cảm EMP 3 EMP1, EMP2,
EMP3
Sự hài lòng của sinh
viên
STSA 1 Sự hài lòng của sinh
viên STSA 6 STSA1, STSA2, STSA3, STSA4, STSA5, STSA6 Mức độ hài lòng của sinh viên STLO 1 Mức độ trung thành
của sinh viên STLO
6 STLO1, STLO2, STLO3, STLO4, STLO5, STLO6 Nhân tố nhân khẩu học EMPH 1 Giới tính Gen 1 2 Độ tuổi Age 1
3 Sinh viên năm thứ LevelS 1 4 Tình trạng việc làm Worked 1 5 Kinh nghiệm đi làm Exp 1 6 Người trả học phí TuiFee 1 7 Số giờ học Online HOnline 1
3.2.6.5. Làm sạch dữ liệu
Dữ liệu trong nghiên cứu được coi là nguyên liệu tạo nên thông tin và thông tin phản ánh những dấu hiệu của đối tượng nghiên cứu trong một không gian, thời gian và đơn vị tính cụ thể. Làm sạch dữ liệu là một khâu quan trọng của quá trình phân tích dữ liệu trong luận án này, đó là việc bổ sung, hiệu chỉnh và thống nhất thông tin về các biến trong cơ sở dữ liệu phân tích. Dữ liệu sạch đảm bảo các kết quả được xử lý phản
ánh trung thực về đối tượng nghiên cứu. Khi phân tích, nếu để dữ liệu trống trên 15% thì phân tích mô hình SEM không có hiệu quả. Các cách làm sạch dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu như sau (Nguyễn Cao Văn, 2012, Nguyễn Quang Dong, 2012):
3.2.6.5.1. Kiểm tra những dấu hiệu bất thường của dữ liệu
Các mô tả thống kê (lệnh Descriptives, lệnh Frequency) đối với từng biến và các biểu đồ của các biến là công cụ hữu ích để phát hiện các giá trị (thông tin) cá biệt- ngoại lai. Cũng cần chú ý là giá trị ngoại lai không nhất thiết là thông tin sai, nhưng cần loại các giá trị này trong một số tính toán vì chúng có thể làm sai lệch đặc trưng chung của tổng thể nghiên cứu.
3.2.6.5.2. Bổ sung, điều chỉnh giá trị khuyết thiếu
Trong dữ liệu của luận án, tác giả đã đặc biệt chú ý tới các giá trị khuyết thiếu. Những giá trị này có thể không được nhập hoặc không có câu trả lời. Để xử lý vấn đề này, có thể xử lý bằng nhiều cách khi gặp lỗi dữ liệu khuyết thiếu: Có thể để nguyên để sau này phân tích, phần mềm tự gán giá trị khuyến thiếu mặc định; Hai là có thể cho luôn giá trị khuyến thiếu bằng giá trị trung bình, hoặc giá trị trung vị; hoặc có trường hợp có thể phải thay bằng giá trị bằng 0. Trong cơ sở dữ liệu của luận án, tác giả đã sử dụng giá trị trung bình của biến để thay cho giá trị khuyết thiếu của các quan sát.
3.2.6.5.3. Kiểm tra phân bố của biến
Bằng các biểu đồ để dễ dàng xem xét phân bố của từng biến dữ liệu, từ đó tìm ra các giá trị bất thường, xu hướng dữ liệu sai lệch. Một số chức năng vẽ biểu đồ để xem xét trong quá trình kiểm tra phân bố của biến quan sát trong dữ liệu nghiên cứu:
Phân bố tần suất (Frequencies): Phân bổ phần trăm (Percentages) và các biểu đồ phân bố tần suất (Biểu đồ cột (Bar charts) và Biểu đồ tròn (Pie charts), biểu đồ
Tóm tắt Chương 3
Chương 3 đề cập đến hai nội dung chính của luận án. Phần thứ nhất chỉ ra mô hình nghiên cứu của luận án và các giả thuyết đặt ra. Phần thứ 2 tập trung vào phần phương pháp nghiên cứu khoa học. Mô hình nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ với sự hài lòng và lòng trung thành của sinh viên, đồng thời đưa ra 3 nhân tố chính cấu thành nên chất lượng dịch vụ đào tạo, đó là chất lượng hệ thống thông tin trực tuyến, chất lượng đội ngũ giảng viên và chất lượng dịch vụ hỗ trợ. Phần phương pháp nghiên cứu chỉ ra hướng tiếp cận nghiên cứu và đi vào nội dung chính của phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng.
Chương 4
BỐI CẢNH NGHIÊN CỨU VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤĐÀO TẠO VỚI SỰ HÀI LÒNG
VÀ LÒNG TRUNG THÀNH CỦA SINH VIÊN TRONG ĐÀO TẠO TỪ XA E-LEARNING
4.1. Bối cảnh chung về Đào tạo từ xa E-Learning tại Việt Nam
4.1.1. Sự phát triển đào tạo từ xa qua các thế hệ công nghệ
Với sự phát triển không ngừng của công nghệ thông tin, sinh viên có thể sử dụng nhiều hình thức khác nhau thông qua các phương tiện truyền thông khác nhau để đạt được mục đích học tập của mình. Taylor (1995) đã tổng kết rằng hoạt động giáo dục từ xa đã phát triển qua năm thế hệ công nghệ:
• Đầu tiên là mô hình học hàm thụ. Mô hình này tương tác dựa trên công nghệ in ấn, tài liệu được gửi đến sinh viên qua đường bưu điện, tương tác giữa người dạy và sinh viên gặp rào cản về thời gian, vị trí địa lý và tốc độ học tập;
• Thứ hai, mô hình tương tác đa phương tiện dựa trên công nghệ in ấn, âm thanh và video. Mô hình này làm giầu thêm kinh nghiệm học tập cho sinh viên, nhưng sự tương tác giữa sinh viên và người dạy vẫn bị phụ thuộc vào thư từ và điện thoại; • Thứ ba, mô hình tương tác qua công nghệ thông tin dựa trên các ứng dụng của
công nghệ viễn thông để đào tạo. Ví dụ như hội thảo truyền hình. Tuy nhiên hình thức này thời gian đầu bị hạn chế bởi thời gian, địa điểm và tốc độ đường truyền thông tin.
• Thứ tư, mô hình học tập linh hoạt dựa trên giao diện Website trực tuyến qua Internet và Website toàn cầu (WWW). Một loạt các giải pháp tạo thuận lợi cho sự tương tác giữa thày-trò, trò-trò được thông qua email, diễn đàn trao đổi và các phương tiện truyền thông đa phương tiện.
• Thứ 5, đó là mô hình học tập linh hoạt thông minh, nó thừa hưởng tất cả những giải pháp của mô hình thế hệ thứ 4 và bổ sung thêm giải pháp tương tác truyền thông đa phương tiện hai chiều và hệ thống trả lời tự động. Áp dụng phương thức học tập với nguồn lực được chia sẻ trên toàn cầu.
• Với thế hệ thứ 5, Đào tạo từ xa E-Learning trở nên hoàn thiện hơn với chi phí tối thiểu, không bị hạn chế về điều kiện kinh tế và đem lại hiệu quả cao.
4.1.2. Hình thức triển khai đào tạo từ xa E-Learning tại Việt Nam
Nghiên cứu đến quá trình hình thành và phát triển hình thức đào tạo từ xa trên thế giới, tùy vào những điều kiện khác nhau ở mỗi cơ sở đào tạo cũng như mỗi nước