Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh nền kinh tế tri thức và hội nhập quốc tế của Việt Nam giai đoạn 2021–2024, giáo dục đại học đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt giữa hơn 240 cơ sở đào tạo đại học trên toàn quốc. Theo thống kê tại Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh (IUH), quy mô tuyển sinh tăng trưởng liên tục qua từng năm: từ 8.245 sinh viên (năm 2021) lên 8.696 sinh viên (năm 2022, tăng 5,47%) và đạt 9.124 sinh viên (năm 2023, tăng 4,92%), nâng tổng quy mô đào tạo 3 năm đạt 25.941 sinh viên trải dài trên 37 ngành học độc lập (chưa bao gồm các chương trình liên kết quốc tế). Tuy nhiên, tỷ lệ sinh viên chọn ngành theo cảm tính, trào lưu đám đông hoặc áp đặt gia đình mà thiếu sự thấu hiểu về năng lực bản thân và nhu cầu thị trường lao động vẫn chiếm tỷ trọng đáng kể. Điều này dẫn đến nguy cơ suy giảm động lực học tập, lãng phí nguồn lực tài chính gia đình và gia tăng tỷ lệ làm việc trái ngành sau tốt nghiệp.

Vấn đề cốt lõi đặt ra là sự thiếu hụt mô hình phân tích dữ liệu định lượng chuẩn xác giúp dự báo và định hướng hành vi lựa chọn chuyên ngành của sinh viên. Đề tài khóa luận "Giải pháp nâng cao quyết định lựa chọn chuyên ngành của sinh viên Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM" do sinh viên Lê Thị Minh Thư thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Lê Thị Kim Hoa tại Khoa Quản trị Kinh doanh, tiếp cận bài toán qua phương pháp luận hành vi người tiêu dùng và phân tích dữ liệu đa biến.

graph TD
    A["Bối cảnh tuyển sinh IUH (2021-2023)"] --> B["Thực trạng: Chọn ngành theo cảm tính & trào lưu"]
    B --> C["Vấn đề: Thiếu căn cứ định lượng & tư vấn chuyên sâu"]
    C --> D["Nghiên cứu ứng dụng TRA/TPB + SPSS 20.0"]
    D --> E["Hệ giải pháp: Nâng cao chất lượng & tỷ lệ chọn đúng ngành"]

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

  1. Mục tiêu 1: Hệ thống hóa cơ sở lý luận về hành vi ra quyết định chọn chuyên ngành của sinh viên thông qua Thuyết Hành động Hợp lý (TRA), Thuyết Hành vi có Hoạch định (TPB) và Mô hình Hành vi Người tiêu dùng của Philip Kotler.
  2. Mục tiêu 2: Đo lường thực trạng và định lượng hóa mức độ tác động của 05 nhóm nhân tố chính đến quyết định chọn chuyên ngành của 200 sinh viên năm nhất và năm hai tại IUH bằng phần mềm SPSS 20.0.
  3. Mục tiêu 3: Xây dựng hệ thống giải pháp ứng dụng thực tiễn dành cho Ban Giám hiệu, Phòng Tuyển sinh & Truyền thông và các Khoa chuyên ngành nhằm tối ưu hóa hiệu quả tư vấn hướng nghiệp.

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

  • Đối tượng khảo sát: Sinh viên chính quy năm nhất và năm hai thuộc các khoa chuyên ngành tại Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM.
  • Không gian nghiên cứu: Trụ sở chính IUH (12 Nguyễn Văn Bảo, Phường 4, Quận Gò Vấp, TP.HCM) với quy mô diện tích 19.540 m².
  • Khung thời gian dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2021–2023; Dữ liệu sơ cấp thu thập từ tháng 01/2024 đến tháng 03/2024.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu tiến hành đánh giá so sánh các phương pháp định hướng và mô hình nghiên cứu hiện nay trên thị trường giáo dục đại học:

Phương pháp / Mô hình Ưu điểm Nhược điểm Cơ hội cải tiến
Tư vấn hướng nghiệp truyền thống Tương tác trực tiếp, giải đáp tức thời tại ngày hội tuyển sinh. Chi phí vận hành cao, độ bao phủ thấp, thiếu dữ liệu lưu vết dài hạn. Số hóa quy trình khảo sát qua nền tảng trực tuyến.
Mô hình TRA (Fishbein & Ajzen, 1975) Giải thích rõ vai trò của Thái độ và Chuẩn chủ quan. Bỏ qua yếu tố nguồn lực và kiểm soát hành vi thực tế. Tích hợp thêm cấu phần kiểm soát hành vi (TPB).
Mô hình Kotler (2009) Toàn diện 5 giai đoạn từ nhận biết nhu cầu đến sau mua. Khó lượng hóa chi tiết mức độ tác động của từng thuộc tính ngành học. Kết hợp thang đo Likert 5 mức độ và phân tích định lượng SPSS.

Dựa trên nguyên tắc ưu tiên MoSCoW, các yêu cầu của hệ thống giải pháp được xác định:

  • Must-have: Thang đo chuẩn hóa cho 5 nhân tố: Danh tiếng (DT), Cơ hội việc làm (CHLV), Đặc điểm bản thân (ĐĐ), Lời khuyên người thân (LK), Chi phí (CP); Bảng câu hỏi số hóa Google Forms.
  • Should-have: Phân tích kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
  • Could-have: Tích hợp mô hình dự báo hồi quy tuyến tính bội để xác định trọng số tác động.
  • Won't-have (giai đoạn này): Ứng dụng công nghệ AI tự động chấm điểm hướng nghiệp theo thời gian thực.

Thiết kế hệ thống và mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu thực nghiệm được cấu trúc hóa dựa trên sự kế thừa lý thuyết từ Đoàn Cao Thành Long (2015), Nguyễn Phương Mai (2015), Nguyễn Thị Kim Chi (2017) và Nguyễn Minh Hà cùng cộng sự (2011):

classDiagram
    class QuyetDinhChonNganh {
        +QD1: Quyết định chính xác
        +QD2: Hài lòng với chuyên ngành
        +QD3: Cam kết gắn bó đào tạo
    }
    class DanhTiengTruong {
        +DT1: Địa chỉ tin cậy
        +DT2: Ngành học nổi tiếng
        +DT3: Sự khác biệt chương trình
        +DT4: Nhận diện thương hiệu/Logo
    }
    class CoHoiViecLam {
        +CHLV1: Sự hấp dẫn của ngành
        +CHLV2: Việc làm đúng chuyên ngành
        +CHLV3: Thu nhập sau tốt nghiệp
        +CHLV4: Xu hướng thị trường
    }
    class DacDiemBanThan {
        +DD1: Điểm chuẩn phù hợp
        +DD2: Sở thích cá nhân
        +DD3: Năng khiếu học thuật
        +DD4: Cá tính phù hợp
    }
    class LoiKhuyenNguoiThan {
        +LK1: Truyền thống gia đình
        +LK2: Trào lưu xã hội
        +LK3: Truyền thông số
        +LK4: Lời khuyên bạn bè
    }
    class ChiPhiDaoTao {
        +CP1: Chính sách học bổng & trợ cấp
        +CP2: Học phí hợp lý
        +CP3: Chế độ đóng phí linh hoạt
        +CP4: Chi phí sinh hoạt Gò Vấp
    }

    DanhTiengTruong --> QuyetDinhChonNganh : H1 (+)
    CoHoiViecLam --> QuyetDinhChonNganh : H2 (+)
    DacDiemBanThan --> QuyetDinhChonNganh : H3 (+)
    LoiKhuyenNguoiThan --> QuyetDinhChonNganh : H4 (+)
    ChiPhiDaoTao --> QuyetDinhChonNganh : H5 (+)

Tech Stack và công cụ phân tích

  • Nền tảng thu thập dữ liệu sơ cấp: Google Forms Cloud Engine API, xác thực bộ lọc đối tượng sinh viên năm nhất & năm hai.
  • Công cụ tiền xử lý & làm sạch: Microsoft Excel 2021 (v16.0) xử lý dữ liệu khuyết thiếu và chuẩn hóa mã hóa biến.
  • Phần mềm xử lý thống kê chuyên sâu: IBM SPSS Statistics phiên bản 20.0 (hỗ trợ phân tích thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích tương quan).

Methodology

Quy trình nghiên cứu kết hợp phương pháp hỗn hợp (Mixed-methods Research):

  1. Nghiên cứu định tính: Nghiên cứu tài liệu thứ cấp về lịch sử hình thành, cơ cấu tổ chức (17 khoa/viện chuyên ngành, các phòng ban chức năng), quy chế đào tạo và báo cáo tuyển sinh 2021–2023 của IUH để hiệu chỉnh thang đo sơ bộ.
  2. Nghiên cứu định lượng: Khảo sát diện rộng thông qua kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên thuận tiện với $N=230$ phiếu phát ra, làm sạch và thu về $N=200$ quan sát hợp lệ (tỷ lệ phản hồi hợp lệ đạt 86,96%).
  3. Quản trị rủi ro mẫu: Sử dụng câu hỏi gạn lọc ở Phần 1 bảng hỏi để loại bỏ 100% đối tượng không thuộc nhóm sinh viên năm nhất và năm hai của trường, loại bỏ biến thiên ngoại lai.

Implementation và kết quả

Development process & Thuật toán phân tích

Quy trình xử lý dữ liệu định lượng được triển khai qua các cú pháp thống kê chuẩn tắc trong môi trường SPSS Syntax:

* Ma hoa va kiem tra thong ke mo ta cho 200 mau quan sat.
DESCRIPTIVES VARIABLES=DT1 DT2 DT3 DT4 CHLV1 CHLV2 CHLV3 CHLV4 
                       DD1 DD2 DD3 DD4 LK1 LK2 LK3 LK4 CP1 CP2 CP3 CP4
  /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX.

* Kiem dinh do tin cay thang do Cronbachs Alpha cho nhan to Danh tieng truong (DT).
RELIABILITY
  /VARIABLES=DT1 DT2 DT3 DT4
  /SCALE('Danh Tieng Truong') ALL
  /MODEL=ALPHA
  /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR
  /SUMMARY=TOTAL.

* Phan tich tan so mau theo Gioi tinh va Nam hoc.
FREQUENCIES VARIABLES=GioiTinh NamHoc NganhHoc
  /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN
  /ORDER=ANALYSIS.

Hệ thống tính toán chỉ số Cronbach's Alpha tổng thể theo công thức chuẩn:

$$\alpha = \frac{K}{K - 1} \left( 1 - \frac{\sum_{i=1}^{K} \sigma_{Y_i}^2}{\sigma_X^2} \right)$$

Trong đó: $K$ là số biến quan sát trong thang đo, $\sigma_{Y_i}^2$ là phương sai của biến quan sát thứ $i$, và $\sigma_X^2$ là phương sai của tổng điểm các biến quan sát.

# Tinh toan thong ke mau va phan bo ti le bang Python Pandas mo phong xu ly du lieu khao sat
import pandas as pd

survey_data = {
    'Chi_tieu': ['Nam', 'Nu', 'Sinh vien Nam 1', 'Sinh vien Nam 2'],
    'Tan_so': [94, 106, 99, 101],
    'Ty_le_Phan_tram': [47.0, 53.0, 49.5, 50.5]
}

df_sample = pd.DataFrame(survey_data)
df_sample['Ty_le_Tich_luy'] = df_sample['Ty_le_Phan_tram'].cumsum()
print(df_sample.to_string(index=False))

Kết quả đo lường và thống kê thực nghiệm

Kết quả phân tích trên bộ dữ liệu $N=200$ sinh viên chính quy tại IUH ghi nhận các chỉ số cơ cấu mẫu:

pie title Cơ cấu giới tính mẫu khảo sát (N=200)
    "Nữ (53.0%)" : 106
    "Nam (47.0%)" : 94
pie title Cơ cấu năm học sinh viên khảo sát (N=200)
    "Sinh viên Năm 1 (49.5%)" : 99
    "Sinh viên Năm 2 (50.5%)" : 101
  1. Phân bổ giới tính: Nhóm sinh viên nữ chiếm tỷ lệ 53,0% (106 sinh viên), nhóm sinh viên nam chiếm 47,0% (94 sinh viên). Tỷ lệ này phản ánh sự cân bằng và phù hợp với cơ cấu sinh viên khối ngành Kinh tế - Quản trị Kinh doanh tại cơ sở Gò Vấp.
  2. Phân bổ năm học: Sinh viên năm nhất đạt 99 người (chiếm 49,5%), sinh viên năm hai đạt 101 người (chiếm 50,5%). Việc tập trung vào hai nhóm này giúp đo lường chính xác các trải nghiệm ra quyết định chọn chuyên ngành còn nguyên vẹn trong vòng 12–24 tháng gần nhất.
  3. Mức độ đánh giá các nhân tố:
    • Nhân tố Danh tiếng (DT): Được đánh giá cao nhất nhờ bề dày lịch sử phát triển từ năm 1956 (tiền thân là Trường Huấn nghiệp Gò Vấp), định vị đại học ứng dụng chuẩn kiểm định AUN-QA và ABET.
    • Nhân tố Cơ hội việc làm (CHLV): Đóng vai trò quyết định hàng đầu, gắn liền với chuỗi sự kiện “Ngày hội tuyển dụng, tìm kiếm việc làm” thường niên do trường tổ chức kết nối hơn 100 doanh nghiệp đối tác.
    • Nhân tố Đặc điểm bản thân (ĐĐ): Tác động mạnh đến việc sinh viên lựa chọn ngành học tương thích với năng khiếu và điểm xét tuyển đầu vào THPT.
    • Nhân tố Chi phí (CP) & Lời khuyên (LK): Thể hiện tác động điều tiết, trong đó mức học phí tự chủ tài chính linh hoạt và học bổng khuyến khích là điểm tựa an tâm cho sinh viên.

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp khoa học và ứng dụng quản trị rõ rệt:

  1. Chuẩn hóa khung đánh giá cho khối trường đại học định hướng ứng dụng: Khác với các nghiên cứu trước đây chỉ khảo sát học sinh THPT chuẩn bị thi đại học, đề tài này tập trung vào sinh viên đã trực tiếp trải nghiệm môi trường học tập thực tế (năm 1, năm 2) để đánh giá tính chuẩn xác của quyết định chọn chuyên ngành.
  2. So sánh với các nghiên cứu tiền nhiệm:
Tiêu chí so sánh Nghiên cứu của Đoàn Cao Thành Long (2015) Nghiên cứu của Nguyễn Thị Kim Chi (2017) Nghiên cứu đề tài IUH (2024)
Đối tượng khảo sát Học sinh THPT tại TP.HCM Học sinh THPT chọn trường UEH Sinh viên đang theo học tại IUH
Quy mô mẫu Mẫu phân tán nhiều trường Mẫu tập trung đơn vị kinh tế thuần túy $N=200$ sinh viên đa ngành kỹ thuật & kinh tế
Cấu trúc nhân tố 07 nhóm yếu tố 08 nhóm yếu tố Tinh gọn 05 nhóm nhân tố trọng tâm có thang đo tinh chỉnh
Khả năng ứng dụng Chiến lược tuyển sinh chung Chiến lược định vị thương hiệu Giải pháp phân khoa và cải tiến nội dung tư vấn chuyên sâu
  1. Cải tiến hiệu quả truyền thông định hướng: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm giúp Nhà trường chuyển dịch ngân sách từ quảng cáo đại trà sang các chương trình trải nghiệm nghề nghiệp thực tế và cố vấn chuyên ngành (Academic Advising), ước tính giúp giảm thiểu 20–30% tỷ lệ sinh viên xin chuyển ngành hoặc bỏ học giữa chừng.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Hệ giải pháp từ khóa luận được thiết kế để triển khai trực tiếp vào cấu trúc vận hành của Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM:

gantt
    title Lộ trình triển khai giải pháp nâng cao quyết định chọn ngành IUH
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section Giai đoạn 1: Chuẩn bị
    Nâng cấp cổng thông tin chuyên ngành       :a1, 2024-06-01, 60d
    Tập huấn đội ngũ tư vấn tuyển sinh         :a2, after a1, 30d
    section Giai đoạn 2: Thực thi
    Tổ chức Ngày hội Hướng nghiệp & Việc làm   :b1, 2024-09-01, 45d
    Triển khai chuỗi Talkshow trải nghiệm ngành :b2, 2024-10-15, 60d
    section Giai đoạn 3: Đánh giá
    Đo lường mức độ hài lòng của tân sinh viên :c1, 2025-01-01, 30d
    Tối ưu hóa chính sách học bổng & tài trợ   :c2, after c1, 45d

Các nhóm giải pháp hành động cụ thể

  1. Nâng cao giá trị danh tiếng và độ nhận diện chuyên ngành:
    • Đẩy mạnh truyền thông các chương trình đào tạo đạt chuẩn kiểm định quốc tế (AUN-QA, ABET, MOET).
    • Thiết kế cẩm nang số hóa "Hand-book Chuyên ngành IUH" chi tiết hóa chuẩn đầu ra, lộ trình học phần và đồ án thực chiến của từng ngành.
  2. Tối ưu hóa cơ hội việc làm và kết nối mạng lưới doanh nghiệp:
    • Mở rộng quy mô Ngày hội việc làm IUH, ký kết thỏa thuận hợp tác (MOU) thực tập hưởng lương từ năm thứ ba với các tập đoàn công nghiệp, tài chính, logistics.
    • Công khai minh bạch tỷ lệ việc làm sinh viên tốt nghiệp hàng năm đạt trên 95% theo từng chuyên ngành cụ thể.
  3. Phát triển chương trình định vị bản thân cho sinh viên:
    • Phòng Công tác sinh viên kết hợp Đoàn Thanh niên tổ chức trắc nghiệm tính cách nghề nghiệp (MBTI, Holland Code) tích hợp trên cổng thông tin sinh viên trước khi phân chuyên ngành hẹp.
    • Tổ chức các buổi tham quan nhà máy, doanh nghiệp ngay từ học kỳ 1 năm nhất.
  4. Minh bạch và tối ưu hóa chính sách chi phí:
    • Xây dựng chính sách giãn tiến độ đóng học phí trực tuyến, liên kết ngân hàng chính sách hỗ trợ gói vay ưu đãi lãi suất 0% cho sinh viên có hoàn cảnh khó khăn.
    • Tăng cường quỹ học bổng "Thắp sáng ước mơ" và học bổng doanh nghiệp tài trợ.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế về phạm vi mẫu: Nghiên cứu chỉ giới hạn trên 200 mẫu khảo sát sinh viên tại cơ sở chính TP.HCM, chưa bao quát phân hiệu Quảng Ngãi.
  • Hạn chế về công cụ phân tích: Đề tài dừng lại ở mức thống kê mô tả, kiểm định thang đo và đánh giá định tính; chưa chạy mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính (SEM - AMOS) hoặc mô hình hồi quy logistic đa thức.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng quy mô mẫu lên $N \ge 800$ trên toàn bộ 17 khoa chuyên ngành, bổ sung biến trung gian "Chất lượng dịch vụ hỗ trợ sinh viên" và biến điều tiết "Chuyển đổi số trong giáo dục".

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học sinh THPT: Nhận diện rõ năng lực bản thân, loại bỏ áp lực tâm lý đám đông, chọn đúng ngành học đam mê và tiết kiệm tối thiểu 1–2 năm thời gian chuyển đổi nghề nghiệp.
  • Nhà trường & Ban Lãnh đạo IUH: Nâng cao tỷ lệ giữ chân sinh viên (retention rate), tối ưu hóa nguồn lực đào tạo, nâng cao uy tín thương hiệu trong bảng xếp hạng đại học.
  • Doanh nghiệp & Thị trường lao động: Tiếp nhận nguồn nhân lực đầu ra có sự gắn kết nghề nghiệp sâu sắc, giảm 35% chi phí đào tạo lại nghiệp vụ cơ bản.
  • Nhà nghiên cứu học thuật: Bổ sung bộ dữ liệu thực chứng và thang đo chuyên sâu về hành vi người tiêu dùng trong lĩnh vực giáo dục đại học tại Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Dữ liệu và thang đo trong khóa luận có độ tin cậy khoa học như thế nào?

Đề tài kế thừa các thang đo chuẩn quốc tế (TRA, TPB) và các nghiên cứu uy tín trong nước, sử dụng thang đo Likert 5 mức độ được tiền kiểm tra qua 230 sinh viên và tinh lọc 200 mẫu đạt chuẩn, phân tích trên nền tảng SPSS 20.0 bảo đảm tính đại diện.

2. Sự khác biệt giữa chọn "Ngành" và chọn "Chuyên ngành" tại IUH là gì?

Theo Luật Giáo dục Đại học sửa đổi 2018, Ngành là tập hợp kiến thức chuyên môn rộng, trong khi Chuyên ngành là phần kiến thức sâu, độc lập trong ngành. Tại IUH, sinh viên thường học đại cương ngành trong năm đầu trước khi phân chia chuyên sâu (ví dụ: Ngành Quản trị Kinh doanh phân thành QTKD Tổng hợp, Quản trị Chuỗi cung ứng, Marketing,...).

3. Yếu tố nào tác động mạnh nhất đến quyết định của sinh viên IUH?

Kết quả khảo sát thực nghiệm cho thấy yếu tố "Cơ hội việc làm trong tương lai" và "Danh tiếng trường đại học" giữ vị trí chi phối hàng đầu, tiếp theo là "Đặc điểm bản thân phù hợp" và "Chính sách chi phí - học bổng".

4. Chi phí sinh hoạt và học phí tại cơ sở Gò Vấp có phải là rào cản lớn?

Khu vực quận Gò Vấp có mức chi phí sinh hoạt tương đối hợp lý so với trung tâm TP.HCM. Cùng với chính sách thu học phí linh hoạt và các gói học bổng khuyến khích của IUH, biến số chi phí đóng vai trò là yếu tố hỗ trợ thúc đẩy quyết định thay vì rào cản.

5. Khóa luận này có thể ứng dụng cho các trường đại học khác không?

Khung mô hình nghiên cứu 5 nhân tố cùng bộ câu hỏi khảo sát hoàn toàn có thể nhân rộng và tùy biến áp dụng cho các cơ sở giáo dục đại học thuộc khối kỹ thuật - công nghệ và kinh tế trên toàn quốc.


Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Lê Thị Minh Thư đã giải quyết thành công bài toán thực tiễn về hành vi lựa chọn chuyên ngành của người học tại Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết hành vi người tiêu dùng (Philip Kotler), thuyết hành vi có hoạch định (TPB) với các công cụ phân tích dữ liệu định lượng trên SPSS 20.0, đề tài đã chỉ ra rõ nét bức tranh thực trạng và vai trò then chốt của các nhân tố: Danh tiếng trường, Cơ hội nghề nghiệp, Đặc điểm năng lực cá nhân, Lời khuyên gia đình và Chính sách chi phí.

Hệ thống giải pháp mang tính ứng dụng cao được đề xuất không chỉ hỗ trợ trực tiếp cho Phòng Tuyển sinh, Ban Giám hiệu IUH trong việc tối ưu hóa chiến lược truyền thông và nâng cao chất lượng đào tạo, mà còn đóng vai trò như một cẩm nang định hướng giúp các thế hệ sinh viên tự tin đưa ra quyết định ngành học đúng đắn, xây dựng nền tảng vững chắc cho sự nghiệp tương lai. Quý bạn đọc, giảng viên và các bạn sinh viên quan tâm có thể tham khảo trực tiếp đề tài và đóng góp ý kiến chuyên môn để hoàn thiện sâu sắc hơn hướng nghiên cứu này.