Chương 1: GIỚI THIỆU 1. Lý do chọn đề tài 1. Mục tiêu nghiên cứu 1. Câu hỏi nghiên cứu 1.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1. Phương pháp nghiên cứu 1. Ý nghĩa của nghiên cứu 1. Cấu trúc của luận văn Chương 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT II.
Các khái niệm II. Lý thuyết liên quan II. Các nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan II. Khung phân tích của nghiên cứu II.
Các giả thuyết nghiên cứu II. Kết luận chương 2 Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU III. Quy trình nghiên cứu III. Cách tiếp cận nghiên cứu III.
Thang đo nghiên cứu III. Phương pháp chọn mẫu và quy mô mẫu III. Loại dữ liệu và thu thập dữ liệu III. Các công cụ phân tích dữ liệu III.
Kết luận chương 3 Chương 4: PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4. Mô tả mẫu nghiên cứu 4. Phân tích kết quả nghiên cứu 4. Thảo luận kết quả nghiên cứu 13 Downloaded by NUOC LOC (nuocloc.
Kết luận chương 4 Chương 5: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH 5. Hàm ý chính sách 5. Những hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo 14 Downloaded by NUOC LOC (nuocloc.com) lOMoARcPSD|38896048 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. Các khái niệm Hoạt động học tập của sinh viên là sự trau dồi tri thức cho người học để chiếm lĩnh tri thức khoa học, kỹ năng tư duy.
Để trau dồi tri thức cho mình bắt buộc sinh viên phải huy động nội lực của bản thân về động cơ, ý chí, thời gian,. càng phát huy cao bao nhiêu thì việc trau dồi tri thức càng suôn sẻ bấy nhiêu. Việc học là việc của mỗi cá nhân, không ai có thể làm thay được vì thế người học cần phải có trách nhiệm với chính bản thân mình, nhất là trong môi trường tự học ở Đại học. Kết quả học tập là mức độ đạt được kiến thức, kỹ năng hay nhận thức của người học trong một lĩnh vực nào đó và cũng như là mục tiêu quan trọng nhất cho các trường Đại học.
Sau đây là một số hiểu biết về kết quả học tập: Trong cuốn “Measurement and Evaluation in Teaching”, tác giả đã bàn đến “learning outcomes” như sau: “Mục đích của giáo dục là sự tiến bộ của học sinh. Đây chính là kết quả cuối cùng của quá trình học tập nhằm thay đổi hành vi của học sinh”. (Gronlund, 1976) Đối với trường Đại học Nha Trang, kết quả học tập của sinh viên được đánh giá sau từng học kỳ qua các tiêu chí sau: 1. Số tín chỉ của các học phần mà sinh viên đăng ký học vào đầu mỗi học kỳ (gọi tắt là khối lượng học tập đăng ký).
Điểm trung bình chung học kỳ là điểm trung bình có trọng số của các học phần mà sinh viên đăng ký học trong học kỳ đó, với trọng số là số tín chỉ tương ứng của từng học phần. Khối lượng kiến thức tích lũy là khối lượng tính bằng tổng số tín chỉ của những học phần đã được đánh giá theo thang điểm chữ A, A-, B+, B, B-, C+, C, C-, D+, D, D-, F tính từ đầu khóa học. Điểm trung bình chung tích lũy là điểm trung bình của các học phần và được đánh giá bằng các điểm chữ A, A-, B+, B, B-, C+, C, C-, D+, D, D-, F mà sinh viên đã tích lũy được, tính từ đầu khóa học cho tới thời điểm được xem xét vào lúc kết thúc mỗi học kỳ. Cách tính điểm đánh giá bộ phận, điểm học phần: 15 Downloaded by NUOC LOC (nuocloc.com) lOMoARcPSD|38896048 Điểm đánh giá bộ phận và điểm thi kết thúc học phần được chấm theo thang điểm 10 (từ 0 đến 10), làm tròn đến hai chữ số thập phân.
Điểm học phần là tổng điểm của tất cả các điểm đánh giá bộ phận của học phần nhân với trọng số tương ứng. Điểm học phần làm tròn đến hai chữ số thập phân, sau đó được chuyển thành điểm chữ như sau: Loại Thang điểm số Thang điểm chữ Đạt Giỏi 9 – 10 A 8,5 – 8,9 A- Khá 8,0 – 8,4 B+ 7,0 – 7,9 B Trung bình 6,5 – 6,9 B- 6,0 – 6,4 C+ 5,5 – 5,9 C Trung bình yếu 5,0 – 5,4 C- 4,5 – 4,9 D+ 4,0 – 4,4 D Không đạt Kém 3,0 – 3,9 D- 0 – 2,9 F Bảng 1: Phân loại kết quả học tập Trong nghiên cứu này, ta sẽ sử dụng khái niệm này: “Kết quả học tập là mức độ đạt được kiến thức, kĩ năng hay nhận thức của người học trong một lĩnh vực nào đó”. Lý thuyết liên quan 2. Chọn mẫu Là việc tiến hành nghiên cứu, thu thập thông tin từ một bộ phận thu nhỏ của mẫu tổng thể nghiên cứu, song lại có khả năng suy rộng ra cho tổng thể đối tượng nghiên cứu, phù hợp với các đặc trưng và cơ cấu của tổng thể.
Các phương pháp chọn mẫu Chọn mẫu xác suất: Khả năng lựa chọn bất kỳ phần tử nào của tổng thể như nhau. Các phương pháp chọn mẫu theo xác suất bao gồm chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, chọn mẫu hệ thống, chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng, chọn mẫu theo nhóm. Chọn mẫu phi xác suất: Khả năng lựa chọn bất kỳ phần tử nào của tổng thể 16 Downloaded by NUOC LOC (nuocloc.com) lOMoARcPSD|38896048 không được biết trước. Các phương pháp chọn mẫu phi xác xuất bao gồm chọn mẫu thuận tiện, chọn mẫu phán đoán, chọn mẫu phát triển mầm, chọn mẫu theo định mức.
Trong đó, bài nghiên cứu sử dụng kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện để khảo sát: 2. Kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện Nghĩa là nhà nghiên cứu lấy mẫu dựa trên sự thuận lợi hay dựa trên tính dễ tiếp cận của phần tử. Kỹ thuật này dễ thực hiện nhưng nó không mang tính ngẫu nhiên và không có tính đại diện cao. Thang đo Được hiểu là công cụ thống kê dùng để đo lường các hiện tượng khoa học bằng cách sử dụng các con số để diễn tả các hiện tượng khoa học mà chúng ta cần nghiên cứu.
Một hiện tượng khoa học cần đo lường gọi là một khái niệm nghiên cứu, gọi tắt là khái niệm. Một khái niệm có thể đo lường trực tiếp nhưng cũng có thể đo lường gián tiếp thông qua các biến đại diện hay biến đo lường/ biến quan sát. Thang đo được chia thành bốn cấp độ: Thang đo định danh (Nominal scale). Thang đo thứ tự (Ordinal scale).
Thang đo khoảng (Interval scale): là loại thang đo định lượng chứa các thuộc tính giá trị của dữ liệu danh nghĩa được sắp xếp theo một thứ tự nhất định với các khoảng cách bằng nhau và cho phép so sánh sự khác biệt giữa các thứ tự đó. Thang đo khoảng là loại thang đo trong đó số đo dùng để chỉ khoảng cách nhưng gốc 0 không có ý nghĩa, tức là không có điểm gốc 0 tuyệt đối mà tại mốc giá trị 0 vẫn có ý nghĩa trong đo lường. Thang đo khoảng thường dùng cho các đặc điểm số lượng, và đôi khi cũng được áp dụng cho các đặc điểm thuộc tính. Trong bài nghiên cứu này ta sẽ ứng dụng thang đo Likert: Thang đo Likert: là một dạng của thang đo khoảng, là một dạng thang điểm (thường là thang năm điểm hoặc thang bảy điểm) được sử dụng để cho phép cá nhân thể hiện mức độ đồng ý hoặc không đồng ý với các biến quan sát cụ thể.
Thang đo tỷ lệ (Ratio scale). Dữ liệu sơ cấp Là những dữ liệu chưa có sẵn, được thu thập lần đầu, do chính người nghiên cứu thu thập. 17 Downloaded by NUOC LOC (nuocloc. Dữ liệu định tính Chủ yếu thu thập dữ liệu bằng chữ và là phương pháp tiếp cận nhằm tìm cách mô tả và phân tích đặc điểm của nhóm người từ quan điểm của nhà nhân học.
Dữ liệu định lượng Chủ yếu thu thập các thông tin và dữ liệu dưới dạng số học, số liệu có tính chất thống kê để có được những thông tin cơ bản, tổng quát về đối tượng nghiên cứu nhằm phục vụ mục đích thống kê, phân tích. Thống kê mô tả (Descriptive Statistics) Là các phương pháp sử dụng để tóm tắt hoặc mô tả một tập hợp dữ liệu, một mẫu nghiên cứu dưới dạng số hay biểu đồ trực quan. Các công cụ số dùng để mô tả thường dùng nhất là trung bình cộng và độ lệch chuẩn. Các công cụ trực quan thường dùng nhất là các biểu đồ.
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha Là phép kiểm định phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố. Nó cho biết trong các biến quan sát của một nhân tố, biến nào đã đóng góp vào việc đo lường khái niệm nhân tố. Kết quả Cronbach’s Alpha của nhân tố tốt thể hiện rằng các biến quan sát đo lường nhân tố là hợp lý, thể hiện được đặc điểm của nhân tố mẹ. Phân tích nhân tố Là một phương pháp thống kê dùng để mô tả sự biến thiên của những biến có tương quan được quan sát bằng một số nhỏ hơn các biến không quan sát được gọi là nhân tố.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) Là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lường phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & Cộng sự, 2009). Hồi quy tuyến tính bội Là một phần mở rộng của hồi quy tuyến tính đơn. Nó được sử dụng khi chúng ta muốn dự đoán giá trị của một biến phản hồi dựa trên giá trị của hai hoặc nhiều biến giải thích khác. Biến chúng ta muốn dự đoán được gọi là biến phản hồi (hoặc đôi 18 Downloaded by NUOC LOC (nuocloc.com) lOMoARcPSD|38896048 khi là biến phụ thuộc).
Mô hình cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Modeling, viết tắt là SEM) Là một kỹ thuật phân tích thống kê thế hệ thứ hai được phát triển để phân tích mối quan hệ đa chiều giữa nhiều biến trong một mô hình. Các nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan 2. Một số nghiên cứu ở nước ngoài Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên đã được quan tâm và nghiên cứu từ rất sớm ở phương Tây. Đề tài “Determinants of academic attainment in the US: a quantile regression analysis of test scores” của tác giả Getinet Haile và Nguyễn Ngọc Anh đã đưa ra các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên ở các môn toán, đọc và khoa học.
Các yếu tố đó bao gồm dân tộc, hoàn cảnh gia đình, sự phân phối điểm kiểm tra của sinh viên.