CHƯƠNG 3. THỰC TRẠNG PHÁT TRIỂN NĂNG LỰC SỐ CHO SINH VIÊN TẠI CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH78
3.1 Tổ chức nghiên cứu thực trạng
3.1.4 Công cụ nghiên cứu thực trạng
Để tìm hiểu thực trạng NLS của SV, luận án sử dụng bộ công cụ đánh giá NLS trực tuyến MATPlatform, được phát triển theo hình thức đánh giá sự thực hiện, dựa trên khung NLS DigComp (đã được trình bày tại mục 2.2.4). Chi tiết bộ câu hỏi khảo sát trong công cụ MATPlatform được thể hiện tại website https://nanglucso.hcmute.edu.vn/exams.
Trước khi sử dụng bộ công cụ MATPlatform, luận án đã tiến hành khảo sát thử nghiệm để đánh giá độ giá trị và tin cậy của bộ công cụ.
Độ giá trị và tin cậy của bộ công cụ đo lường năng lực số MATPlatform Để xác định độ giá trị về mặt nội dung của bộ công cụ MATPlatform, phương pháp bảng hỏi (questionnaires) là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất để thu thập thông tin nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình đánh giá của các chuyên gia (Muủoz-Repiso, Martớn & Gúmez-Pablos, 2020). Do kế thừa được phần lớn cỏc câu hỏi từ nghiên cứu của Bartolomé và cộng sự (2022), bộ câu hỏi đã được xem xét và đánh giá kỹ lưỡng bởi 21 chuyên gia châu Âu, độ giá trị của bộ công cụ MATPlatform cho SV Việt Nam tiếp tục được xem xét thông qua ý kiến của 8 chuyên gia, được mã hóa từ E1 đến E8. Các chuyên gia là các giảng viên đại học có kinh nghiệm về NLS và đánh giá hệ thống sẽ được xin ý kiến về chất lượng và tính logic của các câu hỏi đã được Việt hóa và tinh chỉnh thành các mệnh đề hỏi phù hợp với đặc điểm nhận thức của SV, văn hóa và ngữ cảnh tại Việt Nam.
Bên cạnh đó, độ tin cậy Cronbach’s alpha của bộ công cụ cũng được xác định dựa trên dữ liệu khảo sát giai đoạn thử nghiệm với n=350 SV ngành CNTT tại HCMUTE.
Độ giá trị của bộ công cụ
Độ giá trị của bộ công cụ được xem xét bởi 8 chuyên gia gồm 4 chuyên gia về IT (E1, E2, E3 và E4), ba chuyên gia về giáo dục học (E5, E6 và E7) và một chuyên gia về đảm bảo chất lượng (E8).
Tất cả các chuyên gia đã đưa ra phản hồi tích cực về bộ công cụ. Về chất lượng và tính logic của bộ câu hỏi, sáu trong số tám chuyên gia đưa ra phản hồi tốt và rất
83
tốt, trong khi các chuyên gia E1 và E8 bày tỏ quan ngại với một số câu hỏi trong lĩnh vực năng lực thứ hai và thứ ba.
Nội dung các câu hỏi được khuyến nghị rút gọn và cần nâng cao chất lượng hình ảnh minh họa được tổng hợp tại bảng sau:
Bảng 3.3: Các góp ý cho bộ công cụ MATPlatform phiên bản 01 Lĩnh vực
NLS Năng lực – Câu hỏi Góp ý
2. Giao tiếp và cộng tác
Tham gia vào quyền công dân thông qua công nghệ số - Câu 3
Đáp án cuối của câu hỏi có thể gây bối rối cho người tham gia Cộng tác thông qua công nghệ số
- Câu 4
Nên sử dụng công nghệ mới phổ biến hơn để thay cho công nghệ đang sử dụng trong câu hỏi
3. Sáng tạo nội dung số
Phát triển nội dung số - Câu 2 Lỗi hiển thị hình ảnh Bản quyền và giấy phép – Câu 1 Trùng lặp 1 tùy chọn
Bản quyền và giấy phép – Câu 5
Nên sử dụng hình ảnh minh họa nhất quán với hình ảnh cần kiểm tra bản quyền để tránh gây bối rối cho người tham gia
Tất cả các góp ý từ các chuyên gia được xem xét và hiệu chỉnh trước khi triển khai khảo sát thử nghiệm với 350 SV ngành CNTT tại HCMUTE nhằm đánh giá độ tin cậy của bộ công cụ.
Độ tin cậy của bộ công cụ
Độ tin cậy Cronbach’s alpha của bộ công cụ trước hết được xác định dựa trên dữ liệu khảo sát giai đoạn thử nghiệm với n=350 SV ngành CNTT tại HCMUTE, trong đó 68% là SV năm thứ 3 trở đi.
84
Bảng 3.4: Phân bổ SV ngành CNTT theo năm
SV năm 1 SV năm 2 SV năm 3 SV năm thứ 4 trở đi
Số SV 27 85 97 141
Tỉ lệ 8% 24% 28% 40%
Trong quá trình thử nghiệm, rất nhiều email của các em SV được gửi về chia sẻ về sự thách thức và thú vị của bài đánh giá, giúp các em hiểu rõ hơn về NLS là gì, cũng như nắm bắt khoảng trống NLS của các em. Các em cũng trao đổi về một số câu hỏi mà các em cảm thấy chưa rõ ràng, cần điều chỉnh để dễ hiểu hơn. Tất cả các góp ý từ các em SV đều được ghi nhận và xem xét hiệu chỉnh trong phiên bản MATPlatform 02, được sử dụng để triển khai khảo sát trên phạm vi rộng với SV tại 3 trường HCMUTE, HCMNLU và HUFLIT.
Kết quả khảo sát NLS của SV ngành CNTT cho thấy tất cả các lĩnh vực NLS SV CNTT tại HCMUTE đều chỉ đạt mức TRUNG BÌNH, trong đó lĩnh vực năng lực
“Sáng tạo nội dung số” là có mức thấp nhất, chỉ đạt mức CƠ BẢN.
Bảng 3.5: NLS của SV ngành CNTT
Lĩnh vực năng lực
Năng lực thông tin và
dữ liệu
Giao tiếp và cộng tác
Sáng tạo nội dung
số
An toàn
Giải quyết vấn đề
NLS trung bình 5.57 5.03 3.51 5.41 5.45
Trung bình chung 4.99
Độ tin cậy của bộ công cụ MATPlatform phiên bản 01 được tính dựa trên hệ số Cronbach’s alpha. Kết quả tại bảng sau cho thấy, hệ số Cronbach’s alpha α = 0.951, là hợp lệ và đáng tin cậy. Đồng thời, hệ số Cronbach’s alpha trong từng lĩnh vực năng lực cũng đều lớn hơn 0.6 và không có năng lực thành phần nào có chỉ số corrected item-total correlation <0.4, được xem là đạt yêu cầu theo theo (Nunnally, 1978).
85
Bảng 3.6: Độ tin cậy của MATPlatform phiên bản 01
Thống kê độ tin cậy Cronbach’s Alpha Số lượng NL thành phần
MATPlatform phiên bản 01 0.95 20
Năng lực thông tin và dữ liệu 0.64 3
Giao tiếp và cộng tác 0.89 6
Sáng tạo nội dung số 0.74 3
An toàn 0.93 4
Giải quyết vấn đề 0.89 4
Độ tin cậy của bộ công cụ MATPlatform phiên bản 02, tiếp tục được kiểm chứng thông qua hệ số Cronbach’s alpha từ dữ liệu khảo sát chính thức SV tại 3 trường đại học trên địa bàn TP.HCM. Kết quả tại bảng sau cho thấy, hệ số Cronbach’s alpha α = 0.95, là đáng tin cậy, vì theo Nunnally (1978) khi Cronbach’s Alpha lớn hơn bằng 0.70 và các biến quan sát của một biến có hệ số tương quan tổng lớn hơn 0.3 thì có thể kết luận là thang đo đáng tin cậy để sử dụng cho phân tích sâu hơn. Như vậy, có thể kết luận kết quả nghiên cứu thực trạng NLS của SV tại 3 trường đại học trên địa bàn TP.HCM là đáng tin cậy.
Bảng 3.7: Độ tin cậy của công cụ MATPlatform phiên bản 02
Thống kê độ tin cậy Chỉ số Cronbach’s Alpha Số lượng năng lực thành phần
MATPlatform phiên bản 02 0.95 20
Năng lực thông tin và dữ liệu 0.70 3
Giao tiếp và cộng tác 0.88 6
Sáng tạo nội dung số 0.73 3
An toàn 0.90 4
Giải quyết vấn đề 0.88 4
86
Bên cạnh đó, để tìm hiểu thực trạng thực trạng phát triển NLS cho SV đại học, luận án lựa chọn phương pháp khảo sát vì các ưu điểm sau đây: cho phép thu thập nhiều dạng dữ liệu khác nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2011), dễ triển khai, có thể lấy được cỡ mẫu lớn, áp dụng được nhiều dạng phân tích thống kê (J. Creswell & Plano Clark, 2018; Hair, Bush & Ortinau, 2014). Bảng khảo sát là công cụ được sử dụng phổ biến trong quá trình thu thập dữ liệu cho các nghiên cứu khoa học xã hội (Glock & Bennett, 1967). Do vậy, phiếu khảo sát GV về thực trạng phát triển NLS cho SV bao gồm các câu hỏi liên quan đến nhận thức chung của GV về phát triển NLS cho SV (về tầm quan trọng và mục tiêu phát triển NLS cho SV), về các nội dung dạy học để phát triển NLS cho SV, các phương thức để phát triển NLS cho SV, các phương thức đánh giá sự phát triển NLS của SV và các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển NLS cho SV.
Ngoài ra, để làm sáng tỏ thêm dữ liệu định lượng thu thập được từ quá trình khảo sát SV và GV, luận án xây dựng bộ câu hỏi để phỏng vấn trực tiếp SV về hoạt động phát triển NLS tại các nhà trường. Bộ câu hỏi phỏng vấn SV trình bày tại Phụ lục 2.