zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Tài Chính - Ngân Hàng

» Kế toán - Kiểm toán

Các nhân tố ảnh hưởng đến việc tham gia học trực tuyến của sinh viên kế toán

Chia sẻ: Lệ Minh Vũ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:12

Báo xấu

1
lượt xem 0
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài báo "Các nhân tố ảnh hưởng đến việc tham gia học trực tuyến của sinh viên kế toán" đã nghiên cứu những nhân tố ảnh hưởng đến việc tham gia học trực tuyến của sinh viên ngành kế toán. Kết quả cho thấy việc kỳ vọng về kết quả học tập, sự tự tin, đam mê công nghệ, thói quen, ảnh hưởng xã hội, sự tin tưởng và các điều kiện cần thiết có ảnh hưởng tích cực, còn yếu tố chi phí ảnh hưởng tiêu cực đến việc tham gia học trực tuyến của sinh viên. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Các nhân tố ảnh hưởng đến việc tham gia học trực tuyến của sinh viên kế toán

Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia về Kế toán và Kiểm toán – VCAA 2021 CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN VIỆC THAM GIA HỌC TRỰC TUYẾN CỦA SINH VIÊN KẾ TOÁN FACTORS AFFECTING ACCOUNTING STUDENT'S E-LEARNING PARTICIPATION Lê Thị Bảo Như1, Nguyễn Thị Thu Hảo2, Huỳnh Vũ Bảo Trâm3 1 Trường Đại học Phan Thiết, 2Kiểm toán Nhà nước Khu vực XII, 3Trường Đại học Sài Gòn Ngày nhận bài: 25/9/2021 Ngày nhận kết quả phản biện: 15/10/2021 Ngày chấp nhận đăng: 15/11/2021 TÓM TẮT Cùng với quá trình hội nhập quốc tế, việc chú trọng và nâng cao chất lượng đào tạo trực tuyến là vấn đề hết sức cần thiết. Nhằm tạo điều kiện học tập và phát triển kĩ năng cho sinh ngành kế toán, bài báo đã nghiên cứu những nhân tố ảnh hưởng đến việc tham gia học trực tuyến của sinh viên ngành kế toán. Kết quả cho thấy việc kỳ vọng về kết quả học tập, sự tự tin, đam mê công nghệ, thói quen, ảnh hưởng xã hội, sự tin tưởng và các điều kiện cần thiết có ảnh hưởng tích cực, còn yếu tố chi phí ảnh hưởng tiêu cực đến việc tham gia học trực tuyến của sinh viên. Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số kiến nghị đối với các nhà quản lí giáo dục nhằm khuyến khích và nâng cao chất lượng học trực tuyến của sinh viên. Từ khóa: Học trực tuyến, Sinh viên kế toán, Học tập ABSTRACT Along with international integration, it is necessary to focus on and improve the quality of e- learning. In order to provide accounting students with the best learning and skill development conditions, the article has examed the factors affecting the e-learning of accounting students. The results show that effort expectancy, self-confidence, passion for technology, habits, social influence, trust and necessary conditions have a positive effect on online learning. online, while the cost negatively affects students' participation in e-learning. From these results, the author proposes some recommendations to encourage and improve the quality of students' e-learning. Keywords: E-learning, accounting students, learning 1. Mở đầu Ngày nay, hình thức học tập trực tuyến đã trở thành công cụ mạnh mẽ và mang tính chuyển đổi trong lĩnh vực giáo dục và đào tạo, đặc biệt là trong điều kiện dịch bệnh Covid 19 ngày càng diễn biến phức tạp. Học tập trực tuyến mang lại nhiều lợi ích hơn so với hình thức học tập truyền thống, học tập trực tuyến không chỉ cung cấp phương tiện giảng dạy hiệu quả cho các cơ sở giáo dục đào tạo mà còn cho phép sinh viên học tập linh hoạt với thời gian và địa điểm khác nhau. Xét về mặt chiến lược, hình thức học tập trực tuyến có thể cải thiện lợi thế cạnh tranh của các cơ sở giáo dục đào tạo thông qua việc mở rộng các đối tượng học tập, phát triển lực lượng lao động, điều chỉnh linh hoạt thời gian làm việc của giảng viên đồng thời rút ngắn thời gian hoàn thành khoá học. Xét về mặt kỹ thuật, học tập trực tuyến giúp tiết kiệm chi phí đi lại, tổ chức lớp học, giúp tận dụng thời gian, cơ sở hạ tầng mạng nhằm cập nhật các khoá học dễ dàng hơn. Để phát huy các lợi ích của việc học tập trực tuyến, điều kiện tiên quyết là các sinh viên có 744
Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia về Kế toán và Kiểm toán – VCAA 2021 sẵn sàng và thích thú khi tham gia hình thức học tập này. Theo nghiên cứu của Patterson và McFadden (2009), một trong những thách thức chính đối với hệ thống học tập trực tuyến là tỷ lệ bỏ học cao hơn 10–20% so với hình thức học trực tiếp. Do đó, các cơ sở giáo dục nói chung và các nhà hoạch định chính sách nói riêng cần tìm hiểu, nghiên cứu các yếu tố cản trở hoặc thúc đẩy sinh viên tham gia học tập trực tuyến nhằm nâng cao trải nghiệm cũng như hiệu quả học tập của các sinh viên. Ngoài ra, ngành kế toán cũng đang trong quá trình hội nhập và chuyển đổi số, việc các sinh viên kế toán tiếp cận hình thức học tập trực tuyến ngay từ lúc còn trên ghế nhà trường cũng là giải pháp chuẩn bị để các bạn sinh viên thích nghi với môi trường làm việc sau khi tốt nghiệp. Xuất phát từ những yêu cầu thực tiễn, nghiên cứu nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng đến việc tham gia học trực tuyến của sinh viên. 2. Cơ sở lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu 2.1. Cơ sở lý thuyết Việc nghiên cứu hành vi tham gia học trực tuyến của sinh viên đã được thực hiện thông qua một số mô hình lý thuyết như: - Mô hình lý thuyết về hành động hợp lý (TRA) (Fishbein và Ajzen, 1975): cho rằng ý định hành vi dẫn đến hành vi và ý đinh được quyết định bởi thái độ cá nhân đối hành vi, cùng sự ảnh hưởng của chuẩn chủ quan xung quanh việc thực hiện các hành vi đó. - Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) (Davis, 1989): cho rằng người dùng chấp nhận công nghệ dựa trên nhận thức dẫn đến ý định và hành vi, bao gồm ba thành phần chính: Nhận thức về tính dễ sử dụng, nhận thức về tính hữu ích và thái độ đối với việc sử dụng. - Mô hình lý thuyết về hành vi có kế hoạch (TPB) (Ajzen, 1991): được phát triển từ lý thuyết về hành động hợp lý (TRA), lý thuyết về hành vi có kế hoạch cho rằng ý định thực hiện hành vi sẽ chịu ảnh hưởng bởi ba nhân tố như thái độ đối với hành vi, tiêu chuẩn chủ quan và nhận thức về kiểm soát hành vi. - Mô hình lý thuyết về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) (Vankatesh và cộng sự, 2003): được xây dựng từ sự kết hợp của nhiều mô hình trong đó mô hình TRA, TPB và TAM có ảnh hưởng nhiều nhất. Mô hình UTAUT được xây dựng với 4 yếu tố ảnh hưởng hành vi sử dụng công nghệ: kỳ vọng hiệu quả, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi. - Mô hình lý thuyết về chấp nhận và sử dụng công nghệ mở rộng (UTAUT2) (Vankatesh và cộng sự, 2012): được tích hợp thêm các yếu tố động lực thụ hưởng, giá trị giá cả, thói quen, các biến nhân khẩu học như tuổi tác, giới tính, kinh nghiệm vào mô hình UTAUT gốc. Trong số các mô hình lý thuyết được đề cập ở trên, mô hình UTAUT và UTAUT2 là hai mô hình nghiên cứu phổ biến trong thời gian gần đây để đánh giá ý định hành vi của người dùng với hệ thống công nghệ thông tin. 2.2. Giả thuyết nghiên cứu Kế thừa từ những nghiên cứu của của Zhang và cộng sự (2008), Tarhini và cộng sự (2014), Abu-Shanab (2014), trong bài báo này, nhóm tác giả sử dụng mô hình UTAUT2 nghiên cứu đối với đối tượng là sinh viên chuyên ngành kế toán tại một số trường đại học ở Việt Nam, nhằm tìm kiếm các nhân tố ảnh hưởng đến việc tham gia học tập trực tuyến. Nhóm tác giả đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu như sau: 745
Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia về Kế toán và Kiểm toán – VCAA 2021 SI PE TR EE BI FC HM PV SE HA 2.2.1. Kỳ vọng về kết quả học tập (PE) Theo Venkatesh và cộng sự (2003), kỳ vọng về hiệu suất được hiểu là mức độ tin tưởng việc ứng dụng công nghệ thông tin sẽ nâng cao chất lượng, hiệu quả công việc của người sử dụng. Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã tìm ra bằng chứng cho thấy kỳ vọng về hiệu suất là một yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng hệ thống công nghệ thông tin ở nhiều lĩnh vực như: e-banking (Abu-Shanab và Pearson, 2007; Alalwan và cộng sự, 2014); mobile-banking (Alalwan và cộng sự, 2016); các dịch vụ công qua hệ thống điện tử (Rana và cộng sự, 2013; Sharma, 2015); học tập trực tuyến (Teo và Noyes, 2014; Masa'deh và cộng sự, 2016). Trong nghiên cứu này, kỳ vọng về hiệu suất được hiểu là kỳ vọng về kết quả học tập, đề cập đến mức độ tin tưởng của sinh viên khi sử dụng hệ thống học tập trực tuyến sẽ nâng cao kết quả học tập. Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau: H1: Kỳ vọng về kết quả học tập có ảnh hưởng tích cực đến việc tham gia học tập trực tuyến. 2.2.2. Tiếp cận công nghệ (EE) Venkatesh và cộng sự (2003) cho rằng tiếp cận công nghệ đề cập đến mức độ tiếp cận để sử dụng, khai thác hệ thống công nghệ thông tin hay nói cách khác là mức độ kỳ vọng của người sử dụng về việc tiếp cận hệ thống công nghệ thông tin một cách dễ dàng. Tiếp cận công nghệ tương tự như mức độ dễ dàng trong việc sử dụng hệ thống công nghệ thông tin trong mô hình TAM của Davis (1989). Một số nghiên cứu trước đây đã tìm thấy ảnh hưởng tích cực của tiếp cận công nghệ đến ý định sử dụng công nghệ thông tin và là yếu tố quan trọng quyết định đến hành vi học tập bằng hình thức trực tuyến (Teo và cộng sự, 2015; Masa'deh và cộng sự, 2016). Do đó, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết sau: H2: Tiếp cận công nghệ có ảnh hưởng tích cực đến việc tham gia học tập bằng hệ thống trực tuyến. 2.2.3. Đam mê công nghệ (HM) Nghiên cứu của Venkatesh và cộng sự (2012) đã mở rộng mô hình trước đó bằng cách thêm vào mô hình nghiên cứu yếu tố đam mê công nghệ. Đam mê công nghệ được hiểu là niềm vui, cảm nhận thích thú của người sử dụng khi sử dụng hệ thống công nghệ thông tin theo cách của riêng mình. Trong nghiên cứu này, đam mê công nghệ được hiểu là sự thích thú đối với việc sử 746
Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia về Kế toán và Kiểm toán – VCAA 2021 dụng hệ thống trực tuyến và mong đợi nhận được tính hữu ích, hiệu quả từ hệ thống này. Nhiều nghiên cứu trước đây đã cho thấy đam mê công nghệ đóng một vai trò quan trọng trong việc tham gia hệ thống học tập trực tuyến (Raman, & Don, 2013; Teo & Noyes, 2014; Masa'deh và cộng sự, 2016). Nhóm tác giả cho rằng nếu sinh viên cảm thấy việc sử dụng hệ thống học tập trực tuyến là vui vẻ, hiệu quả thì sẽ tham gia học tập nhiều hơn. Giả thuyết nghiên cứu được đề xuất là: H3: Đam mê công nghệ có ảnh hưởng tích cực đến việc tham gia học tập trực tuyến. 2.2.4. Thói quen (HB) Thói quen được hiểu là mức độ, tần suất một người làm một việc gì đó thường xuyên mà không cần đào tạo. Theo Venkatesh và cộng sự (2012), khi cá nhân lặp đi lặp lại một hành động thường xuyên và hài lòng với kết quả, thì hành động đó sẽ trở thành thói quen. Các nghiên cứu trước đây cho rằng thói quen có thể tạo ra cảm giác thuận lợi để thực hiện hành vi. Một số nghiên cứu chỉ ra rằng thói quen sử dụng các thiết bị điện tử sẽ khiến người sử dụng có khả năng áp dụng các công nghệ ngay trước cả khi sử dụng nó (Venkatesh và cộng sự, 2010). Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác lại phát hiện ra rằng thói quen có ảnh hưởng tiêu cực đến ý định hành vi hoặc không có mối tương quan với ý định hành vi (Raman và Don, 2013). Nhóm tác giả cho rằng nếu như việc sử dụng hệ thống học tập trực tuyến trở thành một thói quen đối với sinh viên, thì họ sẽ có nhiều khả năng chấp nhận sử dụng nó hơn. Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất: H4: Thói quen sẽ có ảnh hưởng tích cực đến việc tham gia học tập trực tuyến. 2.2.5. Ảnh hưởng xã hội (SI) Ảnh hưởng xã hội được định nghĩa là mức độ mà một cá nhân nhận thấy tầm quan trọng của việc ‘‘người khác’’ tin rằng họ nên sử dụng công nghệ (Venkatesh và cộng sự 2003). Hoặc có thể hiểu ảnh hưởng xã hội là các tác động của người khác tới cảm nhận của cá nhân người sử dụng, từ đó tham gia vào một số hành vi ngay cả khi họ không muốn. Nhiều nghiên cứu đã tìm thấy vai trò quan trọng của ảnh hưởng xã hội trong việc định hình ý định sử dụng hệ thống công nghệ (Teo và Noyes, 2014; Tarhini và cộng sự, 2015). Từ đó, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết nghiên cứu: H5: Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng tích cực đến việc tham gia học tập trực tuyến. 2.2.6. Niềm tin (TR) Niềm tin được hiểu là một kỳ vọng chủ quan cho rằng ai đó hoặc điều gì đó đáng tin cậy (Chen, 2015). Nhiều nghiên cứu đã chứng minh niềm tin giúp các cá nhân giảm thiểu sự lo lắng khi áp dụng một hệ thống công nghệ mới (Chen, 2015; Hong và Cha, 2013; Alalwan và cộng sự, 2016). Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả cho rằng sinh viên sẽ có nhiều động lực hơn để sử dụng hệ thống trực tuyến nếu họ tin tưởng vào hệ thống này. Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau: H6: Niềm tin có ảnh hưởng tích cực đến việc tham gia học tập bằng hệ thống trực tuyến. 2.2.7. Các điều kiện cần thiết (FC) Theo Venkatesh và cộng sự (2003), các điều kiện cần thiết được định nghĩa là cơ sở hạ tầng kỹ thuật, các nguồn lực cần có để cá nhân có thể sử dụng các hệ thống công nghệ thông tin (Venkatesh và cộng sự, 2003). Nói cách khác, điều kiện thuận lợi là việc cung cấp các nguồn lực 747
Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia về Kế toán và Kiểm toán – VCAA 2021 bên ngoài cần thiết để thực hiện một hành vi cụ thể (Ajzen, 1991). Các nghiên cứu trước đây đã kiểm tra tác động của FC đối với việc áp dụng và chấp nhận công nghệ (Teo, 2010) và trong bối cảnh học tập điện tử (Teo, 2010; Abu-Shanab và cộng sự, 2010; Deng và cộng sự, 2011; Tarhini và cộng sự, 2014). Điều kiện thuận lợi bao gồm khả năng đào tạo và cung cấp các hỗ trợ cần thiết để áp dụng được hệ thống học tập trực tuyến với giả thuyết nghiên cứu sau: H7: Các điều kiện thuận lợi có ảnh hưởng tích cực đến việc tham gia học tập bằng hệ thống trực tuyến. 2.2.8. Chi phí (PV) Chi phí được định nghĩa là “sự đánh đổi nhận thức của người tiêu dùng giữa lợi ích nhận được của ứng dụng và chi phí bằng tiền để sử dụng ứng dụng đó” (Venkatesh và cộng sự, 2012, tr.161). Theo đó, sinh viên có nhiều khả năng tham gia hệ thống học tập trực tuyến hơn khi họ nhận thấy chi phí bỏ ra thấp hơn so với lợi ích nhận được. Nhiều nghiên cứu cũng cho thấy tác động của chi phí tới hành vi sử dụng công nghệ (Kim và Niehm, 2009; Chen, 2015; Lim và Cham, 2015). Do đó, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết nghiên cứu như sau: H8: Chi phí có ảnh hưởng tiêu cực đến ý định tham gia học tập trực tuyến. 2.2.9. Sự tự tin (SE) Sự tự tin là yếu tố bên trong cá nhân, được định nghĩa là cách đánh giá của cá nhân về khả năng sử dụng công nghệ để tạo ra kết quả mong muốn (Bandura, 1997). Các nghiên cứu trước đây đã phát hiện ra SE là yếu tố quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi của người dùng hệ thống học tập trực tuyến (Tarhini và cộng sự, 2015). Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau: H9: Sự tự tin có ảnh hưởng tích cực đến ý định tham gia học tập trực tuyến. 3. Phương pháp nghiên cứu 3.1. Phương pháp thu thập số liệu Kế thừa nghiên cứu của Tarhini và cộng sự (2017), đồng thời điều chỉnh cho phù hợp với điều kiện hiện tại ở Việt Nam, tác giả đề xuất bảng câu hỏi gồm 10 phần chính là sự kỳ vọng về kết quả học tập, tiếp cận công nghệ, đam mê công nghệ, thói quen, ảnh hưởng xã hội, niềm tin, các điều kiện cần thiết, chi phí, sự tự tin và việc tham gia học tập trực tuyến. Tác giả tiến hành khảo sát sinh viên ngành kế toán tại trường Đại học Phan Thiết, Đại học Sài Gòn, Đại học Duy Tân và Đại học Tây Nguyên. Nhóm tác giả chọn các sinh viên ngành kế toán vì trong chương trình học, có những môn sinh viên phải thực hành bằng máy tính và có những môn sinh viên chỉ cần học lý thuyết. Sự đa dạng về hình thức học tập giúp sinh viên có thể so sánh và đưa ra những nhận định ban đầu về hình thức học tập trực tuyến. 3.2. Phương pháp chọn mẫu 3.2.1. Cỡ mẫu Để chọn kích thước mẫu phù hợp, theo cứu Hair & cộng sự (1998), đối với phân tích nhân tố (EFA) cỡ mẫu tối thiểu N > 5*x (x: tổng số biến quan sát). Đối với tác giả Tabachnick & Fidell (1996) và Nguyễn Đình Thọ (2014) để tiến hành phân tích hồi quy bội, cỡ mẫu tối thiếu được tính theo công thức N > 50 + 8m (trong đó m là biến độc lập). Trong bài báo này, tác giả chọn kích thước mẫu đủ lớn để thỏa mãn cả hai điều kiện trên ứng với thang đo gồm 38 biến quan sát, và 9 biến độc lập, số mẫu yêu cầu tối thiểu theo yêu cầu 748
Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia về Kế toán và Kiểm toán – VCAA 2021 là N > max (5*38; 50 + 8*9) = 190 mẫu. 3.2.2. Phương pháp xử lý số liệu Sau khi dữ liệu được thu thập, dữ liệu được thống kê phân tích bằng phần mềm SPSS phục vụ cho việc phân tích, thống kê, xử lý dữ liệu và chạy hồi quy tuyến tính bội. Kiểm định chất lượng thang đo: Sử dụng kiểm định Cronbach Alpha để kiểm tra chất lượng thang đo xây dựng Phân tích nhân tố khám phá EFA Phân tích hồi quy tuyến tính; Sử dụng các kiểm định của các hệ số hồi quy, mức độ phù hợp của mô hình, sự tương quan để xác định các yếu tố và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố. 4. Kết quả nghiên cứu 4.1. Đặc điểm mẫu khảo sát Có 210 bảng câu hỏi được gửi đến sinh viên, số bảng câu hỏi thu được là 210, tuy nhiên chỉ có 198 bảng hợp lệ (vẫn thỏa điều kiện để thực hiện các phân tích nhân tố và hồi quy, kích thước mẫu tối thiểu là 190). Cụ thể 12 bảng không hợp lệ là do: lựa chọn nhiều phương án trong một câu hỏi, bỏ trống những câu trả lời bắt buộc. Bảng 1: Phân bố mẫu theo năm học của sinh viên Sinh viên Số lượng Tỷ trọng (%) Năm 1 45 22.73% Năm 2 53 26.77% Năm 3 65 32.83% Năm 4 35 17.68% Tổng 198 100% Nguồn: Tổng hợp từ số liệu phân tích bằng SPSS 4.2. Kiểm định và đánh giá thang đo Các thang đo được đánh giá qua hai công cụ: (1) hệ số tin cậy Cronbach Alpha và (2) phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. 4.2.1. Kiểm định Cronbach’s Alpha Các thang đo được trình bày trong nghiên cứu sẽ được tiến hành kiểm định độ tin cậy bằng phương pháp Cronbach’s Alpha. Kết quả sau khi chạy phân tích, các thang đo ban đầu đều đạt được độ tin cậy (Hệ số Cronbach’s Alpha đạt từ 0,6 trở lên). Kết quả được trình bày trong bảng như sau: Bảng 2: Tổng hợp hệ số Cronbach’s Alpha cho 10 thang đo Số biến Hệ số STT Thang đo quan sát Cronbach's Alpha 1 Kỳ vọng về kết quả học tập (PE) 04 0,702 2 Tiếp cận công nghệ (EE) 03 0,777 3 Đam mê công nghệ (HM) 03 0,622 4 Thói quen (HA) 03 0,743 749
Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia về Kế toán và Kiểm toán – VCAA 2021 Số biến Hệ số STT Thang đo quan sát Cronbach's Alpha 5 Ảnh hưởng xã hội (SI) 03 0,887 6 Sự tin tưởng (TR) 03 0,870 7 Các điều kiện cần thiết (FC) 04 0,798 8 Chi phí (PV) 03 0,792 9 Sự tự tin (SE) 03 0,884 10 Việc tham gia học tập trực tuyến (PA) 03 0,886 Nguồn: Tổng hợp từ kết quả chạy Cronbach's Alpha trên SPSS 4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA a. Phân tích nhân tố khám phá cho các biến độc lập Các biến độc lập bao gồm: Kỳ vọng về kết quả học tập (PE), Tiếp cận công nghệ (EE), Đam mê công nghệ (HM), Thói quen (HA), Ảnh hưởng xã hội (SI), Sự tin tưởng (TR), Các điều kiện cần thiết (FC), Chi phí (PV) và Sự tự tin (SE) được đưa vào phân tích EFA. Kết quả phân tích được trình bày cụ thể: Bảng 3: Tổng hợp kết quả phân tích EFA các biến độc lập Biến Nhân tố quan sát 1 2 3 4 5 6 7 8 9 SE2 .868 SE4 .834 SE1 .814 SE3 .810 SI1 .843 SI2 .835 SI3 .800 SI4 .787 TR2 .944 TR1 .935 TR3 .760 FC2 .884 FC1 .860 FC3 .752 EE2 .852 EE1 .802 EE4 .775 PE1 .827 PE2 .797 PE3 .591 PE4 .564 PV1 .828 750
Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia về Kế toán và Kiểm toán – VCAA 2021 Biến Nhân tố quan sát 1 2 3 4 5 6 7 8 9 PV3 .799 PV2 .798 HA1 .837 HA2 .774 HA3 .769 HM4 .785 HM3 .754 HM2 .647 KMO 0,748 Bartlett's (Sig.) 0,000 Tổng phương sai trích 70,238% Egienvalue 1,094 Kiểm định KMO và Bartlett trong phân tích nhân tố cho thấy KMO = 0.748> 0,5, đây là điều kiện đủ để phân tích nhân tố. Kiểm định Bartlett's dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không. Kiểm định Bartlett's có ý nghĩa thống kê khi sig < 0,05, ở bảng trên ta thấy sig < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát trong cùng 1 nhân tố có tương quan với nhau. Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) đạt 70,238% > 50% cho biết các nhân tố được trích ra giải thích được 70,238% biến thiên của dữ liệu. Trị số Eigenvalues: 1,094 > 1, trong mô hình có 9 nhân tố có ý nghĩa trong phân tích EFA. Bảng trên còn cho thấy sự hội tụ của các biến quan sát vào các nhóm nhân tố, trình bày các nhân tố được rút trích với các biến quan sát và hệ số tải nhân tố tương ứng (chỉ thể hiện hệ số tải > 0,5). Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải > 0,5, như vậy các biến quan sát đều đo lường được các nhân tố trong mô hình nghiên cứu. b. Phân tích EFA biến phụ thuộc “Việc tham gia học tập trực tuyến” Biến phụ thuộc Việc tham gia học tập trực tuyến (PA) được đo lường bởi 3 biến quan sát. Kết quả chạy phân tích EFA cho biến này được tổng hợp tại bảng sau: Bảng 4: Tổng hợp kết quả phân tích EFA biến “Việc tham gia học tập trực tuyến” STT Biến quan sát Nhân tố 1 PA1 2 PA2 3 PA3 KMO 0,747 Bartlett's (Sig.) 0,000 Tổng phương sai trích 81,584 % Egienvalue 2,448 751
Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia về Kế toán và Kiểm toán – VCAA 2021 Tương tự các biến độc lập, kiểm định KMO và Bartlett trong phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc “Việc tham gia học tập trực tuyến” cho thấy hệ số KMO = 0,747 (>0,5) và giá trị sig trong thống kê Bartlett's là 0,000, cho thấy dữ liệu là phù hợp để tiến hành phân tích. Có một nhân tố được rút trích từ phân tích EFA cho biến Việc tham gia học tập trực tuyến, điều này là phù hợp với lý thuyết và thang đo ban đầu. Phương sai trích đạt 81,584 % > 50%, giá trị Eigenvalue = 2,448 > 1, đạt yêu cầu. 4.2.3. Kết quả phân tích hồi quy đa biến Phân tích hồi quy là bước quan trọng, kết quả phân tích xác định được mức độ đóng góp của các nhân tố độc lập vào sự biến động của biến phụ thuộc. Các biến độc lập PE, EE, HM, HA, SI, TR, FC, PV, SE và biến phụ thuộc (PA) được đưa vào phân tích hồi quy để kiểm định giả thuyết, kết quả được trình bày trong như sau: Bảng 5: Trọng số hồi quy Unstandardized Standardized t Sig. Biến Coefficients Coefficients B Std. Error Beta 2.518E-16 0.039 0.000 1.000 SE 0.215 0.039 0.215 5.518 0.000 SI 0.255 0.039 0.255 6.558 0.000 TR 0.323 0.039 0.323 8.312 0.000 FC 0.444 0.039 0.444 11.407 0.000 EE 0.024 0.039 0.024 0.605 0.546 PE 0.443 0.039 0.443 11.388 0.000 PV -0.099 0.039 -0.099 -2.534 0.012 HA 0.243 0.039 0.243 6.252 0.000 HM 0.193 0.039 0.193 4.952 0.000 R2 0,715 R2 hiệu chỉnh 0,702 F test .000 Theo bảng trọng số hồi quy, để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến, hệ số R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0,702. Điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 70.2%, tức là các biến độc lập giải thích được 70.2% biến thiên của biến phụ thuộc, còn lại 29.8% là do sự tác động của các yếu tố khác không được đưa vào mô hình. Kiểm định F cho thấy mức ý nghĩa sig = 0,000 < 0,05, nghĩa là với việc mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng là phù hợp với tổng thể. Các giá trị ở cột Sig. đều =< 0,05 cho các biến PE, HM, HA, SI, TR, FC, PV, SE, chứng tỏ 8 biến này đều tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc PA, nghĩa là 8 giả thiết đều được chấp nhận. Riêng biến EE có Sig. = .546 > 0,05 nên EE không có ý nghĩa thống kê. Căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa, ta thấy mức độ tác động tích cực đến mức độ tuân thủ 752
Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia về Kế toán và Kiểm toán – VCAA 2021 thuế TNDN theo thứ tự lần lượt là các biến FC, PE, TR, SI, HA, SE, HM; biến PV có tác động tích cực đến ý định tham gia học trực tuyến của sinh viên. 5. Thảo luận và kiến nghị 5.1. Thảo luận kết quả Qua kết quả phân tích đã trình bày ở phần 4.2.3, có thể thấy có 7 nhân tố ảnh hưởng tích cực, 1 nhân tố ảnh hưởng tiêu cực và 1 nhân tố không ảnh hưởng đến việc tham gia học trực tuyến của sinh viên, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố như sau: Bảng 6: Thứ tự mức độ ảnh hưởng của các nhân tố Beta Mức độ ảnh hưởng Nhân tố Tên nhân tố chuẩn hóa từ cao xuống thấp FC Các điều kiện cần thiết 0.444 1 PE Kỳ vọng về kết quả học tập 0.443 2 TR Sự tin tưởng 0.323 3 SI Ảnh hưởng xã hội 0.255 4 HA Thói quen 0.243 5 SE Sự tự tin 0.215 6 HM Đam mê công nghệ 0.193 7 PV Chi phí -0.099 8 5.2. Một số đề xuất kiến nghị Từ kết quả nghiên cứu trên, tác giả đưa ra một số đề xuất kiến nghị nhằm nâng cao chất lượng và hiệu quả học trực tuyến như sau: Thứ nhất, về phía sinh viên: Sinh viên cần chuẩn bị các điều kiện cần thiết khi tham gia học trực tuyến như máy tính, tai nghe, mic, mạng Internet, phần mềm, không gian học tập… Cần rèn luyện sự tự tin, các thói quen sử dụng công nghệ, ôn luyện các bài tập cũ và nội dung bài học mới để quá trình học diễn ra suôn sẻ. Sinh viên có thể đọc trước bài học và các tài liệu do giảng viên gửi để tiếp thu bài mới dễ dàng hơn, đồng thời, nên tích cực thảo luận trong giờ học để giúp giờ học trở nên hứng thú hơn. Thứ hai, về phía các cơ sở giáo dục: Cần hoàn thiện hạ tầng công nghệ thông tin, cơ sở dữ liệu để giảng dạy trực tuyến, sắp xếp thời khóa biểu khoa học để tránh sinh viên bị quá tải, tổ chức các buổi thuyết trình, nói chuyện trực tuyến để sinh viên làm quen với việc sử dụng công nghệ và có hứng thú khi tham gia học trực tuyến. Các trường đại học cần hỗ trợ giảm học phí, chi phí Internet trong thời gian học trực tuyến. Hiện nay, dịch Covid đang diễn biến phức tạp, do đó, việc hỗ trợ các chi phí trên có ý nghĩa rất lớn đối với sinh viên, nhất là những sinh viên có hoàn cảnh khó khăn. Cuối cùng, về phía giảng viên: Giảng viên cần bồi dưỡng các kiến thức về công nghệ để sử dụng trong quá trình giảng dạy trực tuyến. Ngoài việc trao dồi chuyên môn, giảng viên cần chủ động soạn bài giảng và tài liệu trực tuyến hấp dẫn để hỗ trợ hiệu quả cho việc giảng dạy. Việc học trực tuyến bằng các ứng dụng như Zoom, MS Team, Google Meet… thường gây ra sự nhàm chán do giảng viên và sinh viên chỉ giao tiếp qua màn hình máy tính, do đó, giảng viên cần khai thác hiệu quả các công cụ hỗ trợ, các trò chơi trực tuyến liên quan đến giờ học để tăng sự tương tác và giúp sinh viên nắm bài kỹ hơn. 753
Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia về Kế toán và Kiểm toán – VCAA 2021 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Abu-Shanab, E. (2014), “E-learning System's Acceptance: A Comparative Study”, International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies, Vol. 9 No. 4, pp. 1-13. [2] Abu-Shanab, E. and Pearson, J. M. (2007), “Internet banking in Jordan: The unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) perspective”, Journal of Systems and information Technology, Vol. 9 No. 1, pp. 78-97. [3] Abu-Shanab, E., Pearson, J. M. and Setterstrom, A. J. (2010), “Internet banking and customers' acceptance in Jordan: The unified model's perspective”, Communications of the Association for Information Systems, Vol. 26 No. 1, pp. 493-524. [4] Ajzen, I. (1991), “The theory of planned behavior”, Organizational Behavior and Human Decision Processes. Vol. 50 No. 2, pp. 179-211. [5] Alalwan, A. A., Dwivedi, Y. K. and Williams, M. D. (2016), “Customers’ Intention and Adoption of Telebanking in Jordan”, Information Systems Management, Vol. 33 No. 2, pp. 154-178. [6] Alalwan, A., Dwivedi, Y. K. and Williams, M. D. (2014), “Examining factors affecting customer intention and adoption of Internet banking in Jordan”, in Proceedings of United Kingdom Academy of Information Systems UKAIS Conference, 7th-9th April 2014, Oxford, UK. [7] Chen, L. Y. (2015), “Exploring the quality of mobile shopping system and its link to the organizational performance”, International Journal of Information Processing and Management, Vol. 6 No. 1, pp. 19-29. [8] Davis, F.D. (1989), “Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use and User Acceptance of Information Technology”, MIS Quarterly, Vol 13 No. 3, pp. 319-339. [9] Deng, S., Liu, Y. and Qi, Y. (2011), “An empirical study on determinants of web based questionanswer services adoption”, Online Information Review, Vol 35 No. 5, pp. 789- 798. [10] Fishbein, M. and Ajzen, I. (1975), Belief, attitude, intention and behavior: an introduction to theory and research, Addison-Wesley, Reading, England. [11] Hong, I. B. and Cha, H. S. (2013), “The mediating role of consumer trust in an online merchant in predicting purchase intention”, International Journal of Information Management, Vol 33 No.6, pp. 927-939. [12] Patterson, B., & McFadden, C. (2009). Attrition in Online and Campus Degree Programs. Online Journal of Distance Learning Administration, Vol 12 No. 2, pp. 12-7. [13] Raman, A. and Don, Y. (2013), “Preservice teachers' acceptance of learning management software: An Application of the UTAUT2 Model”, International Education Studies, Vol. 6 No.7, pp. 157-171. [14] Rana, N. P., Dwivedi, Y. K. and Williams, M. D. (2013), “Evaluating alternative theoretical models for examining citizen centric adoption of e-government”, Transforming Government: People, Process and Policy, Vol. 7 No. 1, pp. 27-49. [15] Sharma, S. K. (2015), “Adoption of e-government services: The role of service quality dimensions and demographic variables”, Transforming Government: People, Process and Policy, Vol. 9 No. 2, pp. 207-222. 754
Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia về Kế toán và Kiểm toán – VCAA 2021 [16] Tarhini, A., Hone, K. and Liu, X. (2014), “The effects of individual differences on e- learning users’ behaviour in developing countries: A structural equation model”, Computers in Human Behavior, Vol. 41 No. 1, pp. 153-163. [17] Teo, T. (2010), “A path analysis of pre-service teachers’ attitudes to computer use: Applying and extending the Technology Acceptance Model in an educational context”, Interactive Learning Environments, Vol. 18 No. 1, pp. 65-79. [18] Teo, T., & Noyes, J. (2014). Explaining the intention to use technology among pre-service teachers: a multi-group analysis of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. Interactive Learning Environments, 22(1), 51-66. [19] Teo, T., Fan, X. and Du, J. (2015), “Technology acceptance among pre-service teachers: Does gender matter”, Australasian Journal of Educational Technology, Vol. 31 No. 3, pp. 235-251. [20] Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B. and Davis, F. D. (2003), “User acceptance of information technology: Toward a unified view”, MIS quarterly, Vol. 27 No. 3, pp. 425- 478. [21] Venkatesh, V., Thong, J. T. and Xu, X. (2012), “Consumer acceptance and use of information technology: extending the unified theory of acceptance and use of technology”, MIS Quarterly, Vol. 36 No. 1, pp. 157-178. [22] Venkatesh, V., Zhang, X. (2010), Unified theory of acceptance and use of technology: U.S. vs China”, Journal of Global Information Technology Management, 13(1). 5-27. [23] Zhang, S., Zhao, J. and Tan, W. (2008), “Extending TAM for Online Learning Systems: An Intrinsic Motivation Perspective”, Tsinghua Science & Technology, Vol. 13 No. 3, pp. 312-317. [24] Kim, H. and Niehm, L. S. (2009), “The impact of website quality on information quality, value, and loyalty intentions in apparel retailing”, Journal of Interactive Marketing, Vol. 23 No. 3, pp. 221-233. [25] Lim, Y. M. and Cham, T. H. (2015), “A profile of the Internet shoppers: Evidence from nine countries”, Telematics and Informatics, Vol. 32 No. 2, pp. 344-354. [26] Bandura, A. (1997), Self-Efficacy: The Exercise of Control (604), W.H. Freeman, New York: NY. 755

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.