Nhân tố Câu hỏi
Chất lượng
đào tạo
CLDT01 Kiến thức vững vàng
CLDT02 Khả năng về tư duy phê phán CLDT03 Năng lực về đổi mới tư duy CLDT04 Khả năng giải quyết vấn đề CLDT05 Tôn trọng các giá trị đạo đức CLDT06 Hiểu biết về xã hội và thế giới CLDT07 Khả năng làm việc nhóm
Chương trình đào
tạo
CTDT01 Kiến thức được học phù hợp với thực tế
CTDT02 Giáo viên truyền đạt bí quyết /kinh nghiệm trong quá trình giảng dạy
CTDT03 Kỹ năng giao tiếp được phát triển
CTDT04 Kỹ năng công nghệ thông tin được phát triển CTDT05 Kỹ năng thuyết trình được phát triển
CTDT06 Kỹ năng nhận thức được phát triển CTDT07 Kỹ năng phân tích được phát triển CTDT08 Giáo viên có tương tác với học sinh
CTDT09 Tài liệu môn học thường xuyên được cập nhật CTDT10 Trình tự các mơn học hợp lý
Đội ngũ giáo viên
DNGV01 Trình độ/kiến thức DNGV02 Kỹ năng sư phạm
Nhân tố Câu hỏi
Đội ngũ giáo viên
DNGV04 Khuyến khích học sinh đưa ra ý tưởng quan điểm mới DNGV05 Sẵn sàng giải đáp cho học sinh
DNGV06 Gần gũi với học sinh
DNGV07 Lắng nghe ý kiến của học sinh DNGV08 Giáo viên có cá tính
Phương pháp giảng dạy
PPGD01 Có thảo luận trong lớp học
PPGD02 Các bài giảng có ví dụ liên quan đến thực tế
PPGD03 Mời chuyên gia/ người bên ngoài vào thuyết trình/ nói chuyện
PPGD04 Đưa ra các bài tập tình huống
PPGD05 Đưa ra các bài tập cá nhân, bài tập nhóm
PPGD06 Có máy chiếu và các phương tiện trực quan khác
Cơ sở vật chất
CSVC01 Phòng học đảm bảo các điều kiện cho việc dạy - học CSVC02 Thư viện đảm bảo các điều kiện cho việc học tập /
nghiên cứu
CSVC03 Có phịng thí nghiệm thực hành có dụng cụ thực hành đầy đủ
CSVC04 Có phịng máy tính và có đủ máy tính cho học sinh thực hành
CSVC05 Có internet và chất lượng đường truyền internet tốt CSVC06 Có nơi để xe rộng rãi, đủ chỗ để xe
3.3. Phương pháp thu thập thơng tin và kích thước mẫu
Thông tin dữ liệu được thu thập thông qua điều tra các đối tượng khảo sát là những học sinh đã tốt nghiệp trung học phổ thông trong địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Kỹ thuật phỏng vấn trực diện thông qua phiếu khảo sát được phát trực tiếp cho các học sinh đã tốt nghiệp trung học phổ thông trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
Mẫu được chọn theo phương pháp phi xác suất và thuận tiện. Phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy bội.
Để sử dụng phân tích nhân tố EFA chúng ta cần kích thước mẫu lớn. Trong EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào (l) kích thước tối thiểu và (2) số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Hair và cộng sự (2006) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu là 50 và tỉ lệ quan sát/ biến đo lường là 5:1 . Mơ hình nghiên cứu có 38 biến thì cỡ mẫu tối thiểu cần thiết là n=190 mẫu (38 x 5).
3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu
Các dữ liệu sau khi thu thập sẽ được làm sạch và xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0. Một số phương pháp phân tích được sử dụng trong nghiên cứu như sau:
- Lập bảng tần số để mơ tả mẫu thu thập theo các thuộc tính như giới tính, độ tuổi, tên trường, v.v...
- Cronbach's Alpha:
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến khơng phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach's Alpha. Những biến có hệ số tương quan biến - tổng (item- total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach's Alpha từ 0.6 trở lên có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thơng thường thang đo có Cronbach's Alpha từ 0.7
đến 0.8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis):
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meter-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Ngồi ra, phân tích nhân tố cịn dựa vào Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.
- Xây dựng phương trình hồi quy:
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, dị tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội như kiểm tra phần dư chuẩn hóa, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor - VIF). Nếu các giả định khơng bị vi phạm, mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Và hệ số R2 đã được điều chỉnh cho biết mơ hình hồi quy được xây dựng phù hợp đến mức nào.
3.5. Tóm tắt
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu gồm hai bước chính: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng nghiên cứu định tính thơng qua thảo luận nhóm và phỏng vấn thử. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng nghiên cứu định lượng. Chương này cũng trình bày kế hoạch phân tích dữ liệu thu thập được. Chương tiếp theo trình bày cụ thể kết quả kiểm định.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ BIỆN LUẬN
Chương này sẽ trình bày kết quả của quá trình nghiên cứu, cụ thể bao gồm những nội dung sau:
(1) Mơ tả và phân tích mẫu thu được (2) Kết quả kiểm định các thang đo (3) Phân tích kết quả hồi quy đa biến (4) Kiểm định tác động của biến định tính
Dữ liệu sau khi thu thập được tác giả thiết kế, mã hóa và nhập liệu qua công cụ SPSS 20.0, sau đó tiến hành làm sạch, loại bỏ các phiếu điền không đầy đủ thông tin hoặc điền thông tin thiếu nghiêm túc như: điền tất cả cùng giá trị 1 (hay 2, 3, 4, 5), điền thơng tin theo chu kì lặp đi lặp lại 1, 2, 3, 4, 5… .Dữ liệu sau khi điều tra được tiến hành nhập thơ vào máy, trong q trình thực hiện thường có những mẫu điều tra bị sai lệch, thiếu sót hoặc khơng nhất quán; do vậy cần tiến hành làm sạch số liệu để đảm bảo yêu cầu, số liệu đưa vào phân tích phải đầy đủ, thống nhất. Việc phân tích số liệu sẽ giúp tác giả đưa ra những thơng tin chính xác và có độ tin cậy cao hơn.
4.1. Mô tả mẫu
Số phiếu gửi đi khảo sát 250 phiếu, số phiếu thu về 211 phiếu, sau khi loại ra các phiếu khơng hợp lệ, kích thước mẫu dùng đưa vào nghiên cứu là 190.
Về giới tính: Kết quả cho thấy có 77 nam và 113 nữ trả lời phỏng vấn, số lượng nam ít hơn nữ (nam: 40.5%, nữ: 59.5%), việc lấy mẫu có sự chênh lệch về giới tính nhưng không nhiều.
của các trường phổ thông trung học hiện nay hơn, vì các đối tượng khảo sát đa số là những đối tượng chỉ vừa mới tốt nghiệp phổ thông trung học hoặc chỉ mới tốt nghiệp vài năm, khơng có khoảng cách về thời gian lớn, nên những thay đổi trong cải cách giáo dục không tác động đến kết quả khảo sát.