Ảnh hưởng của sự sẵn sàng đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:14

Thêm vào BST

Báo xấu

12
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục đích của bài viết "Ảnh hưởng của sự sẵn sàng đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến" nhằm xem xét tác động của sự sẵn sàng của người học đến sự hài lòng của họ khi học trực tuyến. Mô hình cấu trúc bình phương bé nhất bán phần được sử dụng để phân tích dữ liệu từ 442 sinh viên. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Ảnh hưởng của sự sẵn sàng đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến

Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế Trang chủ: http://tapchi.ftu.edu.vn ẢNH HƯỞNG CỦA SỰ SẴN SÀNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA SINH VIÊN KHI HỌC TRỰC TUYẾN Đoàn Nguyễn Khánh Trân1 Trường Đại học Nha Trang, TP. Nha Trang, Việt Nam Ngày nhận: 23/02/2022; Ngày hoàn thành biên tập: 22/08/2022; Ngày duyệt đăng: 29/08/2022 https://doi.org/10.38203/jiem.vi.022022.0945 Tóm tắt: Đại dịch COVID-19 đã thúc đẩy sự phát triển của học tập trực tuyến trên thế giới. Đây được coi là giải pháp hữu hiệu để đảm bảo hoạt động giáo dục vẫn được tiếp diễn. Mục đích của bài viết nhằm xem xét tác động của sự sẵn sàng của người học đến sự hài lòng của họ khi học trực tuyến. Mô hình cấu trúc bình phương bé nhất bán phần được sử dụng để phân tích dữ liệu từ 442 sinh viên. Kết quả nghiên cứu cho thấy chỉ có bốn trên năm khía cạnh ảnh hưởng tới sự hài lòng của người học khi học trực tuyến: khả năng sử dụng máy tính/Internet, động cơ học tập, khả năng giao tiếp trực tuyến và năng lực tự học. Từ kết quả nghiên cứu, bài viết đã đề xuất một số kiến nghị nhằm gia tăng sự sẵn sàng và sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến. Từ khóa: Sự sẵn sàng, Sự hài lòng, Học tập trực tuyến THE IMPACT OF ONLINE LEARNING READINESS ON STUDENTS SATISFACTION WITH ONLINE LEARNING Abstract: The COVID-19 pandemic has fueled the growth of online learning, which is an effective method to ensure educational activities continuance. The purpose of this paper is to identify the impact of students’ readiness on their satisfaction with online courses. The partial least squares structural equation modeling was employed to analyze the collected data from 442 students. The study findings indicate that only four out of five aspects affect learner’s satisfaction when learning online, namely computer and internet self-efficacy, self-directed learning, motivation for learning, and online communication self-efficacy. Based on the research results, several solutions are proposed to improve the students’ fulfillment with online courses. Keywords: Online Learning Readiness, Online Course Satisfaction, Online Course 1 Tác giả liên hệ, Email: trandnk@ntu.edu.vn Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 152 (01/2023) 33
1. Giới thiệu Khi đại dịch COVID-19 bắt đầu, hầu hết mọi hoạt động của các quốc gia đều bị ảnh hưởng, trong đó, hoạt động dạy học cũng không ngoại lệ. Các quốc gia đều chuyển sang hình thức học tập và giảng dạy trực tuyến để đáp ứng với tình hình hiện tại. Đã có nhiều nhà nghiên cứu xác định các yếu tố tác động đến sự hài lòng của sinh viên trong môi trường học tập trực tuyến (Horzum & cộng sự, 2015). Theo Kuo & cộng sự (2013), sự hài lòng là nhận thức của người học về giá trị của một khóa học và trải nghiệm của họ trong chương trình học. Các tổ chức giáo dục đại học coi sự hài lòng của sinh viên là một trong những yếu tố chính trong việc xác định chất lượng của chương trình đào tạo trực tuyến (Yukselturk & Yildirim, 2008). Các nghiên cứu trước đây đã đưa ra nhiều kết quả về sự hài lòng của sinh viên đối với việc học trực tuyến. Sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến bị tác động bởi nhiều yếu tố như sự bền bỉ (Allen & Seaman, 2008), khả năng duy trì (Debourgh, 1999), chất lượng khóa học (Moore & Kearsley, 1996) và thành công của sinh viên (Schreiner & Nelson, 2013). Cùng với đó, sự hài lòng của sinh viên đối với việc học trực tuyến có liên quan đến tỷ lệ bỏ học của sinh viên (Ali & Ahmad, 2011). Có thể nói, sự hài lòng của sinh viên là một yếu tố quan trọng. Hiểu được các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng sẽ giúp các bên liên quan cải thiện các hoạt động học tập trực tuyến như thiết kế khóa học, đánh giá (Kumar, 2021). Đánh giá mức độ hài lòng của sinh viên cho phép các trường xác định được cần phải cải thiện và phát triển những gì cho việc giảng dạy trực tuyến (Kuo & cộng sự, 2014). Một số nhà nghiên cứu khác cho rằng, một trong những yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên là sự sẵn sàng học trực tuyến của họ (Yilmaz, 2017). Các yếu tố như khả năng sử dụng máy tính/Internet, giao tiếp trực tuyến, năng lực tự học, kiểm soát người học, động cơ học tập có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của khóa học trực tuyến (Demir, 2015; Hung & cộng sự, 2010). Do đó, có thể coi sự sẵn sàng cũng là một yếu tố quan trọng trong việc đảm bảo sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến. Tuy nhiên, không có nghiên cứu nào tập trung vào sự sẵn sàng và sự hài lòng của người học khi học trực tuyến (Wei & Chou, 2020). Hiện nay, hầu như các trường đại học, cao đẳng tại Việt Nam đều theo xu hướng chung của thế giới và áp dụng giảng dạy trực tuyến vào kế hoạch đào tạo của mình. Đây được xem là hình thức duy nhất để đảm bảo tiến độ học tập của sinh viên trong bối cảnh đại dịch COVID-19. Sự thay đổi này đã gây ra nhiều sự e ngại, sự không sẵn sàng, những khó khăn cũng như rào cản đến quá trình giảng dạy, học tập của giảng viên và sinh viên. Điều này ảnh hưởng không nhỏ đến kết quả học tập cũng như sự hài lòng của sinh viên với khóa học. Có khá nhiều nghiên cứu cũng đã chỉ ra các yếu tố tác động đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến. Các nghiên cứu đã chỉ ra nhiều yếu tố tác động đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến như giảng viên, sinh viên, sự đánh giá (Trần, 2022), giao diện người dùng, nội dung, cá nhân hóa, cộng đồng học tập (Phan & cộng sự, 2020), chất lượng kỹ thuật, 34 Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 152 (01/2023)
tương tác với bạn học, tương tác với giảng viên (Nguyễn, 2017), động lực (Nguyễn, 2021). Cùng với đó, các học giả cũng xem mức ảnh hưởng của các biến kiểm soát như giới tính, thời gian tự học (Nguyễn, 2021). Tuy nhiên, chưa có nhiều nghiên cứu tìm hiểu về sự tác động của sự sẵn sàng đến sự hài lòng của sinh viên khi học tập trực tuyến (Kumar, 2021). Với những cơ sở về lý luận và thực tiễn, nghiên cứu nhằm mục đích khám phá các yếu tố như hiệu quả của máy tính/Internet, học tập tự định hướng, kiểm soát người học, động cơ học tập và hiệu quả giao tiếp trực tuyến có thể ảnh hưởng đến sự hài lòng với việc học trực tuyến của sinh viên. Bằng việc vận dụng phương pháp nghiên cứu định tính kết hợp với định lượng làm rõ tác động giữa các khía cạnh của sự sẵn sàng đến sự hài lòng của sinh viên khi học tập trực tuyến. Từ đó, có thể đưa ra các đề xuất để nâng cao chất lượng các khóa học trực tuyến và gia tăng sự hài lòng của sinh viên. Bên cạnh nội dung giới thiệu, phần 2 trình bày cơ sở lý thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu. Phần 3 trình bày phương pháp nghiên cứu. Phần 4 trình bày kết quả nghiên cứu. Cuối cùng, phần 5 đưa ra kết luận. 2. Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu 2.1 Sự hài lòng của sinh viên đối với khóa học trực tuyến (Online course satisfaction - OCSS) Sự hài lòng về khóa học của sinh viên là một thước đo quan trọng trong các khóa học trực tuyến. Khái niệm sự hài lòng của khóa học trực tuyến là một khái niệm đa chiều bao gồm nhiều yếu tố khác nhau như: chương trình học, phương pháp giảng dạy, kiến thức và sự hỗ trợ của giảng viên, sự hiện diện của giảng viên, phản hồi của giảng viên, phong cách giảng dạy (Eichelberger & Ngo, 2018). Các nghiên cứu đã chỉ ra khá nhiều yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến, cụ thể như: nhận thức của sinh viên về học trực tuyến, động cơ học tập (Chow & Shi, 2014), sự tương tác của giảng viên (Paechter & cộng sự, 2010), mức độ sử dụng các công cụ trực tuyến, Internet (Stokes, 2003). Trong nghiên cứu này, sự hài lòng với khóa học trực tuyến của người học được hiểu là bao gồm phong cách giảng dạy, nội dung học tập và cấu trúc khóa học, người hướng dẫn và trợ giảng, diễn đàn thảo luận, các kỳ thi và toàn bộ khóa học. 2.2 Sự sẵn sàng học tập trực tuyến (Online learning readiness - OLR) Nhiều trường đại học trên thế giới đã xác định những lợi thế của hoạt động giáo dục trực tuyến (Kumar, 2021). Poole (2000) cho rằng, học trực tuyến mang lại nhiều lợi ích khác nhau cho người học như sự tiện lợi, linh hoạt. Tuy nhiên, điều cần quan tâm là người học có sẵn sàng cho việc học trực tuyến hay không. Để trả lời câu hỏi này, có rất nhiều nhà nghiên cứu tìm hiểu về sự sẵn sàng của người học đối với việc học trực tuyến. Khái niệm đầu tiên về OLR được nghiên cứu bởi Warner & cộng sự (1998). Họ cho rằng OLR được hiểu trên ba khía cạnh: sự yêu thích của học sinh đối với Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 152 (01/2023) 35
phương pháp giảng dạy trực tuyến, sự tự tin của học sinh trong việc sử dụng các trang thiết bị, công nghệ và sự tham gia của học sinh vào quá trình học tập. Để cụ thể hóa khái niệm về OLR, các nhà nghiên cứu đã phát triển các công cụ đo lường OLR. Cụ thể, McVay (2000) đã xây dựng 13 thang đo để đo lường OLR của người học. Bernard & cộng sự (2004) đã phát triển bảng hỏi gồm 38 thang đo (dựa trên các thang đo của McVay) trên bốn khía cạnh của sự sẵn sàng: niềm tin về đào tạo trực tuyến, sự tự tin về các kỹ năng cơ bản, năng lực tự học và sự tương tác giữa giảng viên và sinh viên. Cùng với đó, Hung & cộng sự (2010) đã phát triển một thang đo gần như toàn diện để đo lường OLR của sinh viên bao gồm: khả năng sử dụng máy tính/Internet, năng lực tự học, kiểm soát người học, động cơ học tập và khả năng giao tiếp trực tuyến. Có thể nói, sự sẵn sàng của người học là rất quan trọng trong việc giảng dạy trực tuyến. Sự sẵn sàng học trực tuyến là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc học. Sự sẵn sàng học tập trực tuyến tỷ lệ thuận với sự hài lòng khi học tập trực tuyến (Gunawardena & Duphorne, 2000). Ngoài ra, nghiên cứu của Yilmaz (2017) đã đề xuất sự sẵn sàng cho việc học trực tuyến cũng có thể là một yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của sinh viên. Đồng thời, cho đến nay vẫn chưa có nhiều nghiên cứu sử dụng các khía cạnh của OLR để đo lường mức độ hài lòng của sinh viên trong bối cảnh tại Việt Nam. Do đó, nghiên cứu hiện tại khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến bằng cách sử dụng thang đo của Hung & cộng sự (2010) bao gồm khả năng sử dụng máy tính/Internet, năng lực tự học, kiểm soát người học, động cơ học tập và khả năng giao tiếp trực tuyến. 2.2.1 Khả năng sử dụng máy tính/Internet (Computer & internet self-efficacy – CIS) Hầu hết nội dung giảng dạy trực tuyến đều được truyền tải qua các thiết bị công nghệ. Do đó, khả năng sử dụng máy tính/Internet là cực kỳ quan trọng. Khái niệm khả năng sử dụng máy tính/Internet (CIS) được đề xuất bởi Hung & cộng sự (2010) bằng cách kết hợp việc sử dụng thành thạo máy tính và Internet. Cùng với đó, việc sử dụng thành thạo, hiệu quả Internet không chỉ đơn thuần truyền tải các tài liệu học tập mà còn là khả năng xử lý, khắc phục sự cố và các vấn đề kỹ thuật trong khi sử dụng mạng Internet. CIS liên quan đến kiến thức, kỹ năng, thái độ và năng lực sử dụng các trang thiết bị công nghệ của sinh viên để đáp ứng mục tiêu và kỳ vọng trong quá trình học tập (Rafique & cộng sự, 2021). Tsai & Tsai (2003) nhận thấy rằng những sinh viên có khả năng sử dụng Internet tốt có kết quả học tập tốt hơn trong quá trình học trực tuyến. Điều này sẽ ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của sinh viên đối với khóa học trực tuyến. Vì vậy, nghiên cứu đưa ra giả thuyết như sau: H1: Khả năng sử dụng máy tính/Internet tác động tích cực đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến. 36 Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 152 (01/2023)
2.2.2 Năng lực tự học (Self-directed learning – SDL) Năng lực tự học là quá trình chủ động tìm hiểu nhu cầu học tập, thiết lập mục tiêu học tập, xác định các nguồn lực cần thiết cho việc học tập, lựa chọn và thực hiện chiến lược học tập phù hợp và đánh giá kết quả học tập (Knowles, 1975). Trong môi trường học tập trực tuyến, khả năng tự học rất quan trọng để đảm bảo sinh viên sẵn sàng cho phương pháp học tập này. Người học sẽ tích cực hơn trong việc tham gia vào các nhiệm vụ học tập như đọc tài liệu học tập trực tuyến, hoàn thành các nhiệm vụ trên lớp, lập kế hoạch và đánh giá quá trình của việc học. Trong nghiên cứu này, để đánh giá năng lực tự học của sinh viên gồm: khả năng thực hiện kế hoạch học tập, tìm kiếm sự hỗ trợ khi gặp vấn đề, quản lý thời gian, thiết lập mục tiêu học tập và kỳ vọng về kết quả học tập. Lin & Hsieh (2001) lập luận rằng những sinh viên thành công khi tự đưa ra quyết định để đáp ứng nhu cầu bằng cách sử dụng kiến thức hiện có và mục tiêu học tập của mình trong quá trình học trực tuyến. Điều này giúp sinh viên tự chịu trách nhiệm và hăng hái hơn trong các hoạt động học tập của mình cũng như đánh giá kết quả học tập và hài lòng về hoạt động học trực tuyến (Hung & cộng sự, 2010). Vì vậy, nghiên cứu đề xuất giả thuyết như sau: H2: Năng lực tự học tác động tích cực đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến. 2.2.3 Kiểm soát người học (Learner control – LC) Mặc dù sự kiểm soát của người học đã được nghiên cứu trong hơn nửa thế kỷ qua, nhưng không có định nghĩa và lý thuyết rõ ràng nào được thiết lập do tính đa chiều của nó (DeRouin & cộng sự, 2005). Đối với phương pháp học tập truyền thống, sinh viên được tự do, dễ dàng tiếp cận trực tiếp với nhiều loại giáo trình, tài liệu tham khảo từ đó, họ có thể kiểm soát nội dung, mức độ học tập của bản thân (Reeves, 1993). Kraiger & Jerden (2007) cho rằng, sự kiểm soát của người học bao gồm mức độ mà người học có thể chọn học cái gì, ở đâu, khi nào và như thế nào. Điều này đồng nghĩa, người học có thể định hướng và kiểm soát quá trình học của mình. Tuy nhiên, trong môi trường trực tuyến, điều này dường như khó khăn hơn (Hung & cộng sự, 2010). Học trực tuyến khác rất nhiều so với cách học truyền thống. Học trực tuyến yêu cầu sinh viên tự học và không gặp trực tiếp giảng viên. Bản thân người học phải xác định trình tự, nội dung, bối cảnh, phương pháp học, nội dung học, các nhiệm vụ học tập (DeRouin & cộng sự, 2005). Trong nghiên cứu này, khái niệm kiểm soát người học bao gồm việc chỉ đạo tiến trình học tập, duy trì việc học mà không bị phân tâm bởi các hoạt động trực tuyến khác và tính lặp lại tài liệu trực tuyến dựa trên nhu cầu học tập của họ. Như vậy, những người học trực tuyến được trao quyền nhiều hơn để xác định việc học của chính mình và từ đó thể hiện hiệu quả học tập tốt hơn (Hung & cộng sự, 2010). Vì vậy, giả thuyết nghiên cứu sau đây được đề xuất: H3: Kiểm soát người học tác động tích cực đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến. Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 152 (01/2023) 37
2.2.4 Động cơ học tập (Motivation for learning – ML) Trong môi trường giáo dục, động cơ là yếu tố ảnh hưởng đến thái độ và hành vi của sinh viên đối với việc học (Fairchild & cộng sự, 2005). Sinh viên có động cơ học tập có xu hướng học tập tốt hơn so với những sinh viên thiếu động cơ học tập (Ryan & Deci, 2000). Nhiều nghiên cứu trước đây cũng chỉ ra rằng những người học có động cơ sẽ có khả năng phân tích sâu vấn đề, tích cực tham gia các hoạt động và thể hiện sự sáng tạo (Schunk & cộng sự, 2008). Các nghiên cứu khám phá động cơ học tập trong bối cảnh trực tuyến tương đối hạn chế cả về số lượng và phạm vi (Bekele, 2010). Yang & cộng sự (2006) cho rằng động lực có liên quan đến cách người học cảm nhận sự hiện diện của nhau trong các khóa học trực tuyến. Saade & cộng sự (2007) cho thấy động cơ bên trong và bên ngoài đóng một vai trò quan trọng trong sự thành công hay thất bại của việc học trực tuyến. Trong nghiên cứu này, động cơ để học trực tuyến tập trung vào việc tìm hiểu xem sinh viên có cởi mở với những ý tưởng mới, có động lực để học hỏi, cải thiện từ những sai lầm trong quá khứ và chia sẻ ý tưởng với những người khác hay không. Những sinh viên có định hướng và động cơ học tập rõ ràng sẽ tác động đáng kể đến kết quả học tập của họ (Hung & cộng sự, 2010) và ảnh hưởng đến sự thành công hay thất bại của việc học trực tuyến (Saade & cộng sự, 2007). Vì vậy, giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất: H4: Động cơ học tập tác động tích cực đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến. 2.2.5 Khả năng giao tiếp trực tuyến (Online communication self-efficacy – OCS) Trong học tập trực tuyến, do không có sự tương tác mặt đối mặt giữa giảng viên và sinh viên, cách duy nhất để sinh viên giao tiếp với giảng viên và các bạn học khác là thông qua giao tiếp trực tuyến. Các nghiên cứu trước đây đã kết luận rằng giao tiếp trực tuyến là cần thiết đối với sinh viên để hạn chế sự cô lập trong học tập trực tuyến (Hung & cộng sự, 2010). Điều quan trọng để giao tiếp trực tuyến xảy ra là sinh viên phải phản ánh suy nghĩ của họ bằng cách đăng các câu hỏi, bày tỏ cảm xúc và suy nghĩ (McVay, 2000). Trong nghiên cứu này, khả năng giao tiếp trực tuyến được coi là rất quan trọng để đưa vào trong đánh giá của sinh viên về mức độ sẵn sàng học tập trực tuyến (Hung & cộng sự, 2010). Để có được hiệu quả học tập tốt và hài lòng về khóa học, sinh viên nên tham gia tích cực vào các cuộc thảo luận trực tuyến với giảng viên, sinh viên khác thông qua việc trao đổi, đặt các câu hỏi để hiểu sâu về vấn đề (Roper, 2007). Vì vậy, nghiên cứu đưa ra giả thuyết như sau: H5: Khả năng giao tiếp trực tuyến tác động tích cực đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến. Dựa trên việc tổng quan các tài liệu và nghiên cứu đi trước của Hung & cộng sự (2010), Wei & Chou (2020), mô hình nghiên cứu sau đây được đề xuất để đo lường sự sẵn sàng ảnh hưởng tới sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến. 38 Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 152 (01/2023)
Hình 1. Mô hình nghiên cứu Nguồn: Đề xuất của tác giả 3. Phương pháp nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu Nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện từ sinh viên Trường Đại học Nha Trang. Đối tượng thu thập là sinh viên thuộc khối ngành kinh tế, khoa học xã hội (Du lịch, Kinh tế, Kế toán tài chính, Ngôn ngữ Anh) từ năm nhất đến năm tư. Thời gian khảo sát được tiến hành trong vòng 3 tháng từ tháng 11/2021 đến 01/2022. Nghiên cứu phân tích dữ liệu bằng phương pháp mô hình phương trình cấu trúc bình phương bé nhất bán phần (PLS-SEM) để đánh giá biến số và kiểm định giả thuyết nghiên cứu, vì vậy để thực hiện nghiên cứu này cần có một cỡ mẫu đủ lớn. Theo Kline (2011), kích thước mẫu gấp 5 lần hoặc tốt hơn là 10 lần số biến quan sát đối với mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM). Như vậy, với 25 biến quan sát được tạo ra bởi 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc cùng với khả năng thực hiện khảo sát của tác giả thì số mẫu tối thiểu của nghiên cứu là 250 bảng hỏi. Để đảm bảo tính đại diện cao của mẫu nghiên cứu, tác giả tiến hành khảo sát 500 phiếu, sau khi làm sạch có 442 phiếu được đưa vào phân tích với tỷ lệ đạt yêu cầu là 88,4%. Kết quả thống kê mẫu (Bảng 1) cho thấy: tỷ lệ trả lời khảo sát của sinh viên khoa du lịch là 63,1%; khoa kinh tế là 14,3%; khoa kế toán tài chính là 13,8% và khoa ngoại ngữ là 8,8%. Cùng với đó, sinh viên năm 4 là 27,1%; sinh viên năm 3 là 20,6%; sinh viên năm 2 là 33,9% và sinh viên năm nhất là 18,4%; kết quả học tập của kì trước đó chủ yếu là khá giỏi với tỷ lệ gần 90%. Mức độ tham gia khóa học online từ 80-100% chiếm 98,2% và phương tiện/trang thiết bị sinh viên sử dụng để học online là máy tính/laptop với 62% và điện thoại di động là 38%. Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 152 (01/2023) 39
Bảng 1. Mô tả mẫu nghiên cứu theo các đặc điểm nhân khẩu học Đặc điểm nhân khẩu học Tỷ lệ (%) Khoa đang theo học Du lịch 63,1 Kinh tế 14,3 Kế toán tài chính 13,8 Ngoại ngữ 8,8 Sinh viên Năm thứ nhất 27,1 Năm thứ hai 20,6 Năm thứ ba 33,9 Năm thứ tư 18,4 Trang thiết bị học tập Máy tính/laptop 62,0 Điện thoại di động 38,0 Sự tham gia học online (%) 100 74,9 Từ 80-100 23,3 Từ 50-80 1,8 Kết quả học tập Giỏi 26,9 Khá 62,2 Trung bình 10,9 Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả 3.2 Đo lường các khái niệm Các thang đo khái niệm trong mô hình được phát triển từ các nghiên cứu đi trước (Hung & cộng sự, 2010; Wei & Chou, 2020) và thông qua nghiên cứu định tính sơ bộ. Nghiên cứu định tính sơ bộ được thực hiện thông qua việc hoàn chỉnh các thang đo nháp đề xuất. Dựa trên kết quả nghiên cứu sơ bộ, tác giả đã rà soát, hiệu chỉnh lại nội dung các phát biểu, tính logic của ngôn ngữ được sử dụng để hoàn thành phiếu câu hỏi dùng để nghiên cứu định lượng chính thức với số lượng chỉ báo đo lường các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu được thể hiện trong Bảng 2. Tác giả sử dụng phần mềm SmartPLS để đánh giá mô hình đo lường thông qua các chỉ số độ tin vây và độ giá trị của thang đo. PLS-SEM cũng được sử dụng để đánh giá mô hình cấu trúc (kiểm định các giả thuyết). Bảng 2. Chỉ báo đo lường các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu Khái niệm Số biến quan sát Nguồn Khả năng sử dụng máy tính/Internet (CIS) 03 Năng lực tự học (SDL) 05 Hung & cộng sự (2010) Kiểm soát người học (LC) 03 Wei & Chou (2020) Động cơ học tập (ML) 04 Khả năng giao tiếp trực tuyến (OCS) 03 Sự hài lòng của sinh viên (OCSS) 07 Wei & Chou (2020) Nguồn: Tổng hợp của tác giả 40 Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 152 (01/2023)
4. Kết quả nghiên cứu Đối với các cấu trúc bậc một dạng phản ánh, để đảm bảo tính nhất quán của các thang đo, giá trị của Cronbach’s Alpha, độ tin cậy tổng hợp (CR) và hệ số tải cần > 0,7. Theo Anderson & Gerbing (1988), để thang đo đạt được giá trị hội tụ, giá trị phương sai trích (AVE) phải ≥ 0,5 để đảm bảo giá trị hội tụ. Bên cạnh đó, theo tiêu chuẩn Fornell & Larcker (1981), khi căn bậc hai của AVE lớn hơn tương quan giữa cấu trúc này với các cấu trúc khác thì cấu trúc đó được xem là phân biệt với các cấu trúc khác. Kết quả phân tích chỉ ra các giá trị Cronbach’s Alpha, giá trị CR và hệ số tải đều > 0,7. Do đó, kết quả phân tích cho thấy độ tin cậy của các chỉ báo. Hơn nữa, giá trị AVE của các thang đo đều > 0,5. Vì vậy, các thang đo đạt được giá trị hội tụ. Cụ thể kết quả phân tích được trình bảy trong Bảng 3. Bảng 3. Kết quả phân tích thang đo, độ tin cậy và độ giá trị hội tụ Biến số Hệ số tải Alpha Độ tin cậy tổng hợp Phương sai trích CIS 0,859-0,886 0,851 0,909 0,770 LC 0,931-0,944 0,930 0,956 0,878 ML 0,865-0,911 0,916 0,941 0,799 OCS 0,881-0,917 0,889 0,931 0,819 SDL 0,886-0,921 0,950 0,959 0,769 OCSS 0,821-0,908 0,941 0,955 0,810 Nguồn: Tính toán của tác giả Bên cạnh đó, ma trận tương quan Heterotrait-Monotrait (HTMT) cũng được sử dụng để đánh giá độ giá trị phân biệt của cấu trúc nghiên cứu. Phương pháp này được khuyên dùng vì đánh giá chính xác hơn độ giá trị phân biệt dựa trên các tiêu chí của Fornell & Larcker (1981). Để đảm bảo độ giá trị phân biệt của các cấu trúc nghiên cứu là nhỏ hơn 0,85 (Hair & cộng sự, 2021). Kết quả cho thấy giá trị HTMT đều nhỏ hơn giá trị 0,85. Điều này đồng nghĩa, các khái niệm nghiên cứu đạt được giá trị phân biệt (Bảng 4). Bảng 4. Độ giá trị phân biệt của các cấu trúc khái niệm theo ma trận HTMT 1 2 3 4 5 6 CIS LC 0,583 ML 0,675 0,750 OCS 0,679 0,620 0,731 OCSS 0,696 0,724 0,793 0,703 SDL 0,691 0,837 0,832 0,717 0,819 Nguồn: Tính toán của tác giả Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 152 (01/2023) 41
Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu cho thấy có 4/5 giả thuyết đề xuất được ủng hộ. Trong đó, bốn yếu tố là khả năng sử dụng máy tính/Internet (β = 0,151; p < 0,001), khả năng giao tiếp trực tuyến (β = 0,122; p < 0,01), năng lực tự học (β = 0,333; p < 0,001) và động cơ học tập (β = 0,238; p < 0,001) ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên về khóa học trực tuyến đều có ý nghĩa về mặt thống kê (Bảng 5). Bảng 5. Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu Tác động Giả thuyết VIF Std. β t-values Bootstrap Kết luận Tác động trực tiếp CIS → OCSS H1 1,850 0,151 3,545*** [0,071; 0,236] Ủng hộ SDL → OCSS H2 3,914 0,333 5,500 *** [0.216; 0,450] Ủng hộ LC → OCSS H3 2,755 0,108 1,889ns [-0,015; 0,215] Không ủng hộ ML→ OCSS H4 2,980 0,238 4,339*** [0,131; 0,346] Ủng hộ OCS → OCSS H5 2,104 0,122 2,684 ** [0,216; 0,450] Ủng hộ R 2 OCSS: 0,684 Độ lớn tác động (f ) 2 f2CIS → OCSS = 0,039; f2SDL → OCSS = 0,090; f2LC → OCSS = 0,013; f2ML → OCSS = 0,060; f2OCS → OCSS = 0,022; Stone-Geisser’s Q² Q2Sự ủng hộ = 0,63 Nguồn: Tính toán của tác giả Chỉ số R2 = 0,684, điều này cho thấy mô hình giải thích được 68,4% biến thiên của sự hài lòng của sinh viên đối với khóa học trực tuyến. Giá trị f2 tại các mức 0,02; 0,15 và 0,35 tương ứng mức độ tác động nhỏ, trung bình và lớn của biến độc lập đến biến phụ thuộc (Cohen, 1988). Kết quả nghiên cứu cho thấy, khả năng sử dụng máy tính/ Internet, năng lực tự học, động cơ học tập và khả năng giao tiếp trực tuyến có tác động đến sự hài lòng của sinh viên về khóa học trực tuyến. Trong khi đó, yếu tố kiểm soát người học không tác động. Chỉ số Stone-Geisser (Q2) của sự hài lòng của sinh viên về khóa học trực tuyến là 0,519 > 0, điều này chứng minh mô hình nghiên cứu phù hợp. Bằng thủ tục bootstrap với 5000 mẫu con để kiểm định lại giả thuyết, kết quả cho thấy các giả thuyết có ý nghĩa thống kê đều không chứa giá trị 0. Do đó, các giá trị đường dẫn ước lượng là đáng tin cậy. Kết quả nghiên cứu cho thấy, có 4/5 khía cạnh để đo lường sự sẵn sàng học tập trực tuyến ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến. Nếu sinh viên có khả năng sử dụng máy tính/Internet, động cơ học tập, năng lực tự học và khả năng giao tiếp trực tuyến thì kết quả học tập sẽ tốt hơn cũng như hài lòng hơn với khóa học. Đặc biệt, năng lực tự học và động cơ học tập là hai yếu tố ảnh hưởng lớn 42 Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 152 (01/2023)
nhất đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến. Điều này đồng nghĩa với việc, nếu sinh viên chủ động và có động cơ học tập tốt thì mức độ sẵn sàng và hài lòng khi học trực tuyến sẽ nhiều hơn. Với kết quả này, đòi hỏi các bên liên quan phải hiểu được mối quan hệ giữa sự sẵn sàng và sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến, để từ đó có những điều chỉnh trong cách giảng dạy, cách học và các chính sách hỗ trợ để nâng cao chất lượng đào tạo và sự hài lòng của sinh viên. 5. Kết luận Bài viết xem xét sự tác động của sự sẵn sàng đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến. Kết quả đánh giá mô hình nghiên cứu đề xuất đã chỉ ra 4/5 yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến bao gồm: khả năng sử dụng máy tính/Internet, động cơ học tập, năng lực tự học và khả năng giao tiếp trực tuyến. Các phát hiện về sự tác động của sự sẵn sàng đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến tương đồng với nghiên cứu của Kumar (2021), Wei & Chou (2020). Các kết quả nghiên cứu này sẽ làm căn cứ quan trọng cho việc đề xuất kiến nghị để nâng cao sự hài lòng của sinh viên và chất lượng đào tạo trong quá trình học tập trực tuyến. Có thể thấy, bản thân mỗi sinh viên phải chủ động và kiểm soát quá trình học tập của mình, cụ thể, sinh viên cần phải xác định động cơ học tập của mình, tự lên kế hoạch và thực hiện nó. Cùng với đó, không ngừng trau dồi kĩ năng, khả năng sử dụng máy tính/Internet để đảm bảo tiến độ học tập. Đặc biệt, bản thân sinh viên cần tập trung, tránh bị phân tâm trong quá trình học cũng như chủ động xem lại và kiểm tra quá trình học tập của mình để đảm bảo đáp ứng các yêu cầu của giảng viên và khóa học. Đối tượng thứ hai có ảnh hưởng không nhỏ đến quá trình học tập, thu nhận kiến thức và cảm nhận của sinh viên khi học tập trực tuyến là giảng viên. Để nâng cao hiệu quả giảng dạy và gia tăng sự hài lòng của sinh viên, mỗi giảng viên cần thúc đẩy quá trình giao tiếp của sinh viên bằng việc đặt câu hỏi, đưa ra các vấn đề để sinh viên có thể suy nghĩ, thảo luận và chủ động trả lời. Cùng với đó, khuyến khích sinh viên sáng tạo, chủ động và chia sẻ ý tưởng để tạo động lực học tập tốt. Thêm nữa, giảng viên cũng cần thay đổi phương pháp giảng dạy, lấy sinh viên làm trung tâm để thu hút và tạo tính hấp dẫn trong quá trình giảng dạy. Cùng với đó, nhà trường cần có những chính sách điều chỉnh hợp lý về thời gian, hình thức thi, đánh giá để đảm bảo quyền lợi cho sinh viên và tạo điều kiện cho giảng viên, sinh viên phát huy tính sáng tạo và đổi mới trong dạy và học. Đặc biệt, nhà trường cần có những hỗ trợ về công nghệ, hướng dẫn sử dụng các phần mềm để sinh viên có thể chủ động và tự tin hơn trong việc sử dụng các công nghệ cho việc học trực tuyến. Tuy nhiên, bên cạnh các kết quả đạt được, nghiên cứu mới chỉ giải thích ở một số khía cạnh nhất định bởi lẽ bài viết chỉ xem xét trong một không gian nhất định và một nhóm sinh viên khối ngành kinh tế xã hội. Cùng với đó, nghiên cứu sử dụng Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 152 (01/2023) 43
phương pháp lấy mẫu thuận tiện nên tính đại diện của mẫu nghiên cứu không cao. Do đó, để có cái nhìn tổng quát, mang tính đại diện và độ tin cậy cao của nghiên cứu về sự tác động của sự sẵn sàng đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến, cần có nhiều nghiên cứu ở những không gian khác nhau, những nhóm sinh viên khác nhau. Đặc biệt, nghiên cứu cũng chỉ mới dừng lại ở việc phân tích mô hình cấu trúc bậc một để xem xét các khía cạnh đo lường sự sẵn sàng tác động đến sự hài lòng của sinh viên khi học trực tuyến. Điều này chưa làm rõ sự tác động trực tiếp của sự sẵn sàng đến sự hài lòng khi học trực tuyến. Do đó, cần có nhiều nghiên cứu sau áp dụng phân tích mô hình cấu trúc bậc hai để làm rõ sự tương quan này giữa hai yếu tố. Tài liệu tham khảo Ali, A. & Ahmad, I. (2011), “Key factors for determining student satisfaction in distance learning courses: a study of Allama Iqbal Open University”, Contemporary Educational Technology, Vol. 2 No. 2, pp. 118-134. Allen, I.E. & Seaman, J. (2008), Staying The Course: Online Education in the United States, Sloan Consortium. Anderson, J.C. & Gerbing, D.W. (1988), “Structural equation modeling in practice: a review and recommended two-step approach”, Psychological Bulletin, Vol. 103 No. 3, pp. 411-423. Bekele, T.A. (2010), “Motivation and satisfaction in internet-supported learning environments: a review”, Journal of Educational Technology & Society, Vol. 13 No. 2, pp.116-127. Chow, W.S. & Shi, S. (2014), “Investigating students’ satisfaction and continuance intention toward e-learning: an extension of the expectation-confirmation model”, Procedia - Social and Behavioral Sciences, Vol. 141, pp. 1145-1149. Cohen, J. (1988), Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, Hillsdale, NJ: Erlbaum. Debourgh, G. (1999), “Technology is the tool, teaching is the task: student satisfaction in distance learning”, Society for Information and Technology & Teacher Education International Conference, San Antonio, TX. Demir, O. (2015), The Investigation of E-Learning Readiness of students and Faculty Members: Hacettepe University Faculty of Education Example, Master Thesis, Ankara: Hacettepe University. DeRouin, R.E., Fritzsche, B.A. & Salas, E. (2005), “Learner control and workplace e-learning: design, person, and organizational issues”, in Martocchio, J.J. (Ed.), Research in Personnel and Human Resources Management, Vol. 24, Emerald Group Publishing Limited, Bingley, pp. 181-214. Eichelberger, A. & Ngo, H.T.P. (2018), “College students’ perception of an online course in special education”, International Journal for Educational Media and Technology, Vol. 12 No. 2, pp. 11-19. Fairchild, A.J., Jeanne Horst, S., Finney, S.J. & Barron, K.E. (2005), “Evaluating existing and new validity evidence for the academic motivation scale”, Contemporary Educational Psychology, Vol. 30 No. 3, pp. 331-358. Fornell, C. & Larcker, D.F. (1981), “Structural equation models with unobservable variables and measurement error: algebra and statistics”, Journal of Marketing Research, Vol. 18 No. 3, pp. 382-388. 44 Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 152 (01/2023)
Gunawardena, C.N. & Duphorne, P.L. (2000), “Predictors of learner satisfaction in an academic computer conference”, Distance Education, Vol. 21 No. 1, pp. 101-117. Hair Jr., J.F., Hult, G.T.M., Ringle, C.M., Sarstedt, M., Danks, N.P. & Ray, S. (2021), Partial Least Aquares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Using R: A Workbook, Springer. Horzum, M.B., Kaymak, Z.D. & Gungoren, O.C. (2015), “Structural equation modeling towards online learning readiness, academic motivations, and perceived learning”, Educational Sciences: Theory & Practice, Vol. 15 No. 3, pp. 759-770. Hung, M.L., Chou, C., Chen, C.H. & Own, Z.Y. (2010), “Learner readiness for online learning: scale development and student perception”, Computers & Education, Vol. 55, pp. 1080-1090. Kline, R.B. (2011), “Convergence of structural equation modeling and multilevel modeling”, in Williams, E.M. & Vogt, W.P. (Eds.), Handbook of Methodological Innovation in Social Research Methods, London: Sage, pp. 562-589. Knowles, M.S. (1975), Self-Directed Learning: A Guide for Learners and Teachers, New York: Association Press. Kraiger, K. & Jerden, E. (2007), “A meta-analytic investigation of learner control: Old findings and new directions”, in Fiore, S.M. & Salas, E. (Eds.), Toward a Science of Distributed Learning, Washington, DC: American Psychological Association, pp. 65-90. Kuo, Y.C., Walker, A.E., Belland, B.R. & Schroder, K.E. (2013), “A predictive study of student satisfaction in online education programs”, The International Review of Research in Open and Distance Learning, Vol. 24 No. 1, pp. 16-39. Kuo, Y.C., Walker, A.E., Schroder, K.E. & Belland, B.R. (2014), “Interaction, Internet self- efficacy, and self-regulated learning as predictors of student satisfaction in online education courses”, The Internet and Higher Education, Vol. 20, pp. 35-50. Kumar, S.P. (2021), “Impact of online learning readiness on students satisfaction in higher educational institutions”, Journal of Engineering Education Transformations, Vol. 34, pp. 64-70. Lin, B. & Hsieh, C.T. (2001), “Web-based teaching and learner control: a research review”, Computers & Education, Vol. 37 No. 4, pp. 377-386. McVay, M. (2000), “Developing a web-based distance student orientation to enhance student success in an online bachelor’s degree completion program”, Unpublished practicum report presented to the Ed.D Program, Florida: Nova Southeastern University. Moore, M.G. & Kearsley, G. (1996), Distance Education: A Systems View, New York, NY: Wadsworth. Nguyễn, T.M.N. (2017), “Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên và ý định tiếp tục sử dụng hệ thống quản lý học tập trên facebook”, Tạp chí Khoa học Đại học Huế: Kinh tế và phát triển, Tập 126, Số 5D, tr. 173-187. Nguyễn, V.T. (2021), “Các yếu tố ảnh hưởng đến nhận thức kết quả học tập và sự hài lòng của sinh viên trong dạy học trực tuyến”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Tập 57, Số 1, tr. 125-131. Paechter, M., Maier, B. & Macher, D. (2010), “Students’ expectations of, and experiences in e-learning: their relation to learning achievements and course satisfaction”, Computers & Education, Vol. 54 No. 1, pp. 222-229. Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 152 (01/2023) 45
Phan, T.N.T., Nguyễn, N.T. & Nguyễn, T.P.T. (2020), “Cảm nhận của sinh viên chính quy khi trải nghiệm học trực tuyến hoàn toàn trong thời gian phòng chống dịch Covid-19”, Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Tập 15, Số 4, tr. 18-28. Poole, D.M. (2000), “Student participation in a discussion oriented online course”, Journal of Research on Computing in Education, Vol. 33 No. 2, pp. 162-177. Rafique, G.M., Mahmood, K., Warraich, N.F. & Rehman, S.U. (2021), “Readiness for online learning during COVID-19 pandemic: a survey of Pakistani LIS students”, The Journal of Academic Librarianship, Vol. 47 No. 3, 102346. Reeves, T.C. (1993), “Pseudoscience in computer-based instruction: the case of lecturer control research”, Journal of Computer-Based Instruction, Vol. 20 No. 2, pp. 39-46. Roper, A.R. (2007), “How students develop online learning skills”, Educause Quarterly, Vol. 30 No. 1, pp. 62-64. Ryan, R.M. & Deci, E.L. (2000), “Intrinsic and extrinsic motivations: classic definitions and new directions”, Contemporary Educational Psychology, Vol. 25 No. 1, pp. 54-67. Saade, R.G., He, X. & Kira, D. (2007), “Exploring dimensions to online learning”, Computers in Human Behavior, Vol. 23 No. 4, pp. 1721-1739. Schunk, D.H., Pintrich, P.R. & Meece, J.L. (2008), Motivation in Education Theory, 3rd edition, Pearson Education Inc., London. Schreiner, L.A. & Nelson, D.D. (2013), “The contribution of student satisfaction to persistence”, Journal of College Student Retention: Research, Theory & Practice, Vol. 15 No. 1, pp. 73-111. Stokes, S.P. (2003), “Temperament, learning styles, and demographic predictors of college student satisfaction in a digital learning environment”, in Petry, J., Allen, L. & Welch, E. (Eds.), Proceedings of the Twenty-Sixth Annual Meeting of the Mid-South Educational Research Association, Mid-South Educational Research Association. Tsai, M.J. & Tsai, C.C. (2003), “Information searching strategies in web-based science learning: the role of internet self-efficacy”, Innovations in Education and Teaching International, Vol. 40 No. 1, pp. 43-50. Trần, N.M. (2022), “Sự hài lòng của sinh viên với học tập trực tuyến trong thời gian phòng chống dịch Covid-19: nghiên cứu trường hợp tại Trường Đại học Tài chính- Marketing”, Tạp chí Giáo dục, Tập 22, Số 1, tr. 53-58. Warner, D., Christie, G. & Choy, S. (1998), The Readiness of the Vet Sector for Flexible Delivery Including On-Line Learning: A Guide for Developers of Curriculum and Training Packages, Brisbane: Australian National Training Authority. Wei, H.C. & Chou, C. (2020), “Online learning performance and satisfaction: do perceptions and readiness matter?”, Distance Education, Vol. 41 No. 1, pp. 48-69. Yang, C.C., Tsai, I.C., Kim, B., Cho, M.H. & Laffey, J.M. (2006), “Exploring the relationships between students' academic motivation and social ability in online learning environments”, The Internet and Higher Education, Vol. 9 No. 4, pp. 277-286. Yilmaz, R. (2017), “Exploring the role of e-learning readiness on student satisfaction and motivation in flipped classroom”, Computers in Human Behavior, Vol. 70, pp. 251-260. Yukselturk, E. & Yildirim, Z. (2008), “Investigation of interaction, online support, course structure and flexibility as the contributing factors to students’ satisfaction in an online certificate program”, Educational Technology & Society, Vol. 11 No. 4, pp. 51-65. 46 Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 152 (01/2023)