Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục toàn cầu, việc ứng dụng công nghệ thông tin và điện toán đám mây (Cloud Computing) đã thúc đẩy phương thức học trực tuyến phát triển mạnh mẽ. Theo số liệu của Global Market Insights (2023), thị trường học trực tuyến toàn cầu đạt quy mô 141,2 tỷ USD vào năm 2023 với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) dự kiến là 15%. Báo cáo từ Diễn đàn Kinh tế Thế giới (World Economic Forum, 2022) cũng ghi nhận 85% tổ chức giáo dục đã chuyển sang hình thức học trực tuyến hoặc học kết hợp trong năm 2021, tăng mạnh so với mức 45% trước đại dịch COVID-19. Học trực tuyến trên nền tảng điện toán đám mây (Cloud-based E-learning - CBEL) mang lại khả năng mở rộng linh hoạt, tối ưu hóa chi phí đầu tư hạ tầng phần cứng, phần mềm và cho phép người học tiếp cận học liệu mọi lúc, mọi nơi.

Tuy nhiên, việc đảm bảo chất lượng và duy trì sự thành công của các hệ thống này vẫn là thách thức đáng kể. Khảo sát của Dinh & Nguyen (2020) cho thấy 62% sinh viên hài lòng với các khóa học trực tuyến, nhưng có tới 57% cho rằng chất lượng hệ thống cần được cải thiện. Tại Việt Nam, việc triển khai học trực tuyến trên điện toán đám mây còn gặp trở ngại do hạ tầng kỹ thuật chưa đồng bộ và khả năng tiếp cận công nghệ chưa tối ưu. Đồng thời, các nghiên cứu thực nghiệm đánh giá sự thành công của hệ thống học trực tuyến trên điện toán đám mây tại môi trường giáo dục đại học trong nước vẫn còn hạn chế. Do đó, khóa luận tập trung nghiên cứu đề tài "Sự thành công của hệ thống thông tin: Một nghiên cứu với học trực tuyến trên điện toán đám mây" tại các trường đại học trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh.

Mục tiêu nghiên cứu

  • Mục tiêu tổng quát: Xem xét sự thành công của hệ thống học trực tuyến trên điện toán đám mây tại các trường đại học trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh; xác định các yếu tố tác động đến việc sử dụng hệ thống và sự hài lòng của người sử dụng; đề xuất các giải pháp cải thiện hệ thống.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Xác định những yếu tố ảnh hưởng đến sự thành công của hệ thống học trực tuyến trên điện toán đám mây.
    2. Đề xuất và kiểm định mô hình cấu trúc về mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến sử dụng hệ thống, sự hài lòng của người sử dụng và sự thành công của hệ thống học trực tuyến trên điện toán đám mây.
    3. Kiến nghị các hàm ý quản trị nhằm cải thiện việc sử dụng hệ thống, nâng cao sự hài lòng của người sử dụng và gia tăng sự thành công của hệ thống.

Câu hỏi nghiên cứu

  1. Những yếu tố nào ảnh hưởng đến sự thành công của hệ thống học trực tuyến trên điện toán đám mây?
  2. Mô hình cấu trúc về mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến sử dụng hệ thống, sự hài lòng của người sử dụng và sự thành công của hệ thống học trực tuyến trên điện toán đám mây có thể được đề xuất và đánh giá như thế nào?
  3. Những hàm ý nào có thể được đề ra để cải thiện sử dụng hệ thống, nâng cao sự hài lòng của người sử dụng và gia tăng sự thành công của hệ thống học trực tuyến trên điện toán đám mây?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Sự thành công của hệ thống học trực tuyến trên điện toán đám mây.
  • Đối tượng khảo sát: Sinh viên đã từng sử dụng hệ thống học trực tuyến trên nền tảng điện toán đám mây tại các trường đại học.
  • Phạm vi không gian: Các trường đại học trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu nghiên cứu được thu thập và phân tích trong năm 2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Nghiên cứu ứng dụng Mô hình Thành công Hệ thống Thông tin cập nhật của DeLone & McLean (2003) làm khung lý thuyết cốt lõi, kết hợp các khái niệm về điện toán đám mây (IaaS, PaaS, SaaS) và học trực tuyến. Hệ thống CBEL được xem xét như một dạng dịch vụ tương tự Phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS).

Mô hình nghiên cứu kế thừa và tổng hợp từ các công trình nghiên cứu đi trước gồm Wang và cộng sự (2007), Kurt (2019), Fraihat và cộng sự (2020), Shahzad và cộng sự (2021), và Ouajdouni và cộng sự (2024). Mô hình gồm 6 cấu trúc tiềm ẩn với 9 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_9$):

  • Chất lượng thông tin (INQ): Đánh giá tính chính xác, đầy đủ, dễ hiểu, cập nhật và phù hợp của thông tin.
  • Chất lượng hệ thống (SYQ): Đánh giá tính sẵn sàng, thân thiện, tương tác, tính năng thu hút và tốc độ truy cập.
  • Chất lượng dịch vụ (SEQ): Đánh giá mức độ hỗ trợ, tư vấn, phản hồi và tương tác của bộ phận hệ thống thông tin.
  • Sử dụng hệ thống (SYU / USY): Tần suất, tính tự nguyện và thái độ tích cực khi sử dụng.
  • Sự hài lòng của người sử dụng (USS): Cảm nhận về tính hữu ích, mức độ hài lòng và tác động tích cực đến việc học.
  • Sự thành công của hệ thống học trực tuyến trên ĐTĐM (ESS): Hiệu suất hệ thống, sự thành công tổng thể và tầm quan trọng đối với kết quả học tập.
H1: Chất lượng thông tin (INQ) ----(+)----> Sử dụng hệ thống (SYU)
H2: Chất lượng thông tin (INQ) ----(+)----> Sự hài lòng của người sử dụng (USS)
H3: Chất lượng hệ thống (SYQ) ----(+)----> Sử dụng hệ thống (SYU)
H4: Chất lượng hệ thống (SYQ) ----(+)----> Sự hài lòng của người sử dụng (USS)
H5: Chất lượng dịch vụ (SEQ) ----(+)----> Sử dụng hệ thống (SYU)
H6: Chất lượng dịch vụ (SEQ) ----(+)----> Sự hài lòng của người sử dụng (USS)
H7: Sử dụng hệ thống (SYU) ----(+)----> Sự hài lòng của người sử dụng (USS)
H8: Sử dụng hệ thống (SYU) ----(+)----> Sự thành công của hệ thống (ESS)
H9: Sự hài lòng của người sử dụng (USS) ----(+)----> Sự thành công của hệ thống (ESS)

Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu

Nghiên cứu được thiết kế theo phương pháp định lượng gồm hai giai đoạn:

  1. Nghiên cứu sơ bộ ($N = 100$): Đánh giá độ tin cậy sơ bộ của thang đo 23 biến quan sát bằng hệ số Cronbach's Alpha trên SPSS.
  2. Nghiên cứu chính thức ($N = 235$): Kích thước mẫu khảo sát hợp lệ gồm 235 sinh viên, thỏa mãn quy tắc cỡ mẫu tối thiểu cho hồi quy đa biến theo Tabachnick & Fidell (2012) ($n = 50 + 8m$) và quy tắc phân tích nhân tố EFA theo Roger (2006) ($n = 5m$).
  3. Kỹ thuật phân tích dữ liệu:
    • Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha với ngưỡng chấp nhận $\alpha \ge 0,6$ và hệ số tương quan biến tổng $\ge 0,4$).
    • Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) với phép trích Principal Axis Factoring / Principal Components, kiểm định KMO $\ge 0,5$, kiểm định Bartlett có $p < 0,05$, tổng phương sai trích (TVE) $> 50%$ và hệ số tải nhân tố $\ge 0,5$.
    • Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis - CFA) trên phần mềm AMOS để kiểm tra độ tin cậy tổng hợp (CR), phương sai trích trung bình (AVE), giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
    • Mô hình hóa cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Modeling - SEM) bằng phương pháp ước lượng khả dĩ cực đại (Maximum Likelihood - ML) để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
  4. Nguồn dữ liệu: Dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua bảng hỏi trực tuyến thiết kế trên nền tảng Google Forms, áp dụng thang đo khoảng Likert 5 mức độ (từ 1: Hoàn toàn không đồng ý đến 5: Hoàn toàn đồng ý).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương 1 thiết lập khung tổng quan cho toàn bộ nghiên cứu. Tác giả làm rõ tính cấp thiết của việc đánh giá sự thành công của hệ thống thông tin học trực tuyến trên nền tảng điện toán đám mây trong bối cảnh các trường đại học tại TP. Hồ Chí Minh đang đẩy mạnh chuyển đổi số. Chương này xác định rõ 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, đối tượng khảo sát và phạm vi không gian, thời gian của đề tài. Về ý nghĩa, nghiên cứu đóng góp bổ sung cơ sở lý thuyết về mô hình DeLone & McLean trong bối cảnh CBEL tại Việt Nam, đồng thời cung cấp góc nhìn thực tiễn giúp ban lãnh đạo các trường đại học điều chỉnh chính sách đào tạo và cải thiện hạ tầng số.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương 2 trình bày có hệ thống các khái niệm nền tảng:

  • Học trực tuyến (E-learning): Môi trường học tập ảo dựa trên máy tính, thiết bị thông minh và kết nối Internet (Mayer, 2001; Wang, 2007; Cidral và cộng sự, 2018).
  • Điện toán đám mây (Cloud Computing): Mô hình cung cấp tài nguyên tính toán (IaaS, PaaS, SaaS) qua Internet theo hình thức chi trả theo mức sử dụng, giảm chi phí đầu tư và bảo trì phần cứng tập trung (Armbrust và cộng sự, 2009; Pocatilu và cộng sự, 2010).
  • Học trực tuyến trên điện toán đám mây (CBEL): Phân tích các ưu điểm (tiết kiệm chi phí, nâng cao hiệu suất xử lý, mở rộng linh hoạt, tính di động cao) và hạn chế (phụ thuộc vào kết nối Internet, rủi ro bảo mật dữ liệu, giảm tương tác trực tiếp dẫn đến cảm giác cô lập) (Rao và cộng sự, 2012; Aljawarneh, 2020).
  • Mô hình ISS của DeLone & McLean (1992; 2003): Khung đo lường đa chiều về chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống, chất lượng dịch vụ, việc sử dụng, sự hài lòng và lợi ích thu nhận.
  • Tổng hợp 5 nghiên cứu liên quan: Đối sánh các biến số và bối cảnh nghiên cứu của Wang và cộng sự (2007), Kurt (2019), Fraihat và cộng sự (2020), Shahzad và cộng sự (2021), Ouajdouni và cộng sự (2024). Từ đó, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu gồm 6 nhân tố và thiết lập 9 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H9.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 chi tiết hóa quy trình nghiên cứu 2 giai đoạn (sơ bộ và chính thức), các tiêu chuẩn kỹ thuật phân tích thống kê và bảng câu hỏi gồm 23 biến quan sát ban đầu được mã hóa:

  • Chất lượng hệ thống (SYQ): 5 biến (SYQ1 đến SYQ5).
  • Chất lượng thông tin (INQ): 5 biến (INQ1 đến INQ5).
  • Chất lượng dịch vụ (SEQ): 4 biến (SEQ1 đến SEQ4).
  • Sử dụng hệ thống (SYU / USY): 3 biến (USY1 đến USY3).
  • Sự hài lòng của người sử dụng (USS): 3 biến (USS1 đến USS3).
  • Sự thành công của học trực tuyến trên ĐTĐM (ESS): 3 biến (ESS1 đến ESS3).

Bên cạnh đó, chương này chuẩn hóa các chỉ số đánh giá độ phù hợp của mô hình đo lường và mô hình cấu trúc: $CMIN/df \le 2,00$ (hoặc $\le 3,00$), $GFI \ge 0,90$ (chấp nhận $> 0,85$), $TLI \ge 0,90$, $NFI \ge 0,90$, $CFI \ge 0,90$, và $RMSEA \le 0,08$ (hoặc $\le 0,05$).

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 cung cấp chi tiết kết quả xử lý số liệu trên 235 mẫu khảo sát:

1. Thống kê mô tả nhân khẩu học mẫu khảo sát

Tiêu chí Phân loại Tần số ($N=235$) Tỷ lệ (%)
Giới tính Nam 109 46,38
Nữ 124 52,77
Khác 2 0,85
Độ tuổi Dưới 18 tuổi 5 2,13
Từ 18 - 22 tuổi 202 85,96
Trên 22 tuổi 28 11,91
Trình độ học vấn Dưới đại học 8 3,40
Đại học 205 87,20
Sau đại học 22 9,40
Trường đại học Đại học Ngân hàng TP.HCM (HUB) 100 42,60
Đại học Kinh tế TP.HCM (UEH) 26 11,10
Đại học Công nghệ Thông tin (UIT) 15 6,40
Đại học Công nghệ TP.HCM (HUTECH) 11 4,70
Đại học Công nghiệp TP.HCM (IUH) 11 4,70
Các trường khác 72 30,50
Thu nhập cá nhân Dưới 2 triệu VNĐ 55 23,40
Từ 2 triệu - dưới 5 triệu VNĐ 121 51,50
Trên 5 triệu VNĐ 59 25,10
Kinh nghiệm máy tính Dưới 1 năm 5 2,10
Từ 1 năm - dưới 3 năm 50 21,30
Từ 3 năm - 5 năm 78 33,20
Trên 5 năm 102 43,40

2. Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)

  • Nghiên cứu sơ bộ ($N = 100$): Phát hiện biến INQ5 có hệ số tương quan biến tổng là 0,367 ($< 0,4$), do đó tác giả loại biến INQ5 khỏi thang đo Chất lượng thông tin.
  • Nghiên cứu chính thức ($N = 235$):
    • Thang đo SYQ (5 biến): $\alpha = 0,802$.
    • Thang đo INQ (4 biến): $\alpha = 0,848$; biến INQ3 có tương quan biến tổng thấp nhất nên được loại bỏ để tối ưu hóa độ tin cậy thang đo, giữ lại 3 biến INQ1, INQ2, INQ4.
    • Thang đo SEQ (4 biến): $\alpha = 0,869$.
    • Thang đo USY (3 biến): $\alpha = 0,822$.
    • Thang đo USS (3 biến): $\alpha = 0,937$ (hệ số $\alpha$ ban đầu 0,822; độ tin cậy đạt mức cao).
    • Thang đo ESS (3 biến): $\alpha = 0,935$.

3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Phân tích EFA trên 21 biến quan sát đạt các chỉ số thống kê:

  • Hệ số KMO = 0,890 ($> 0,5$), kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê ($Sig. = 0,000$).
  • Tổng phương sai trích (TVE) = 76,762% ($> 50%$).
  • Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) của các biến quan sát dao động từ 0,502 đến 0,897, hội tụ về đúng 6 nhóm nhân tố ban đầu.

4. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và Tinh chỉnh thang đo

  • Khi đưa vào CFA, biến SYQ4 có trọng số hồi quy chuẩn hóa thấp ($0,570$), dẫn đến phương sai trích trung bình của nhân tố SYQ chỉ đạt $AVE = 0,459$ ($< 0,5$).
  • Tác giả tiến hành loại bỏ biến SYQ5, giá trị $AVE$ đạt $0,492$ (vẫn $< 0,5$).
  • Tiếp tục loại bỏ biến SYQ4, giá trị $AVE$ của nhân tố SYQ tăng lên $0,564$ ($> 0,5$), đảm bảo giá trị hội tụ.
  • Thang đo cuối cùng gồm 18 biến quan sát đạt độ tin cậy tổng hợp $CR$ dao động từ $0,795$ đến $0,970$.
  • Các chỉ số phù hợp mô hình đo lường (CFA): $CMIN/df = 1,740$ ($< 2$); $NFI = 0,933$; $TLI = 0,963$; $CFI = 0,970$; $GFI = 0,908$ ($> 0,9$); $RMSEA = 0,056$ ($< 0,08$) với $p = 0,000$.

5. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM)

Kết quả kiểm định mô hình SEM đạt độ phù hợp tốt với dữ liệu thị trường:

  • $CMIN/df = 2,241$ ($< 3$).
  • $NFI = 0,912$; $TLI = 0,938$; $CFI = 0,949$.
  • $GFI = 0,884$ ($> 0,85$, đạt mức chấp nhận theo Baumgartner & Homburg, 1996).
  • $RMSEA = 0,056$ ($< 0,08$) với $p = 0,000$.

Chương 5: Kết luận

Chương 5 tổng kết các phát hiện thực nghiệm, đưa ra các hàm ý quản trị thiết thực cho các cơ sở giáo dục đại học, đồng thời thẳng thắn chỉ ra các giới hạn của nghiên cứu và vạch ra định hướng mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp nghiên cứu

Kết quả chính

Nghiên cứu khẳng định sự phù hợp của Mô hình Thành công Hệ thống Thông tin DeLone & McLean (2003) trong bối cảnh học trực tuyến trên điện toán đám mây tại TP. Hồ Chí Minh:

  • Cả ba khía cạnh chất lượng (chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin, chất lượng dịch vụ) đều có tác động tích cực đến mức độ sử dụng hệ thống và sự hài lòng của sinh viên.
  • Việc sử dụng hệ thống và sự hài lòng của người dùng đóng vai trò quyết định đến sự thành công chung của hệ thống học trực tuyến trên điện toán đám mây.
  • Quá trình phân tích thực nghiệm đã sàng lọc và loại bỏ 5 biến quan sát không đạt yêu cầu đo lường (INQ5, INQ3, SYQ4, SYQ5) để thu được bộ thang đo chuẩn hóa đạt độ tin cậy cao ($CR$ từ 0,795 đến 0,970; $AVE > 0,5$).

Hàm ý quản trị đề xuất

Dựa trên kết quả phân tích số liệu, tác giả đề xuất một số giải pháp cụ thể:

  1. Nâng cao chất lượng hệ thống: Tối ưu hóa tính sẵn sàng, giao diện thân thiện và tốc độ truyền tải tài liệu; đảm bảo tính ổn định của nền tảng đám mây trong giờ cao điểm học tập và thi cử trực tuyến.
  2. Cải thiện chất lượng thông tin: Đảm bảo nội dung bài giảng, tài liệu học tập và thông báo trên hệ thống luôn chính xác, có tính liên quan trực tiếp đến môn học, được trình bày dễ hiểu và cập nhật kịp thời.
  3. Gia tăng chất lượng dịch vụ: Tăng cường năng lực chuyên môn và thái độ hỗ trợ của bộ phận kỹ thuật/quản trị hệ thống thông tin; thiết lập kênh tiếp nhận và phản hồi nhanh chóng các sự cố kỹ thuật của sinh viên.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt lý luận: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm vào hệ thống tài liệu nghiên cứu về sự thành công của hệ thống thông tin trong giáo dục đại học tại Việt Nam; khẳng định tính ứng dụng của mô hình DeLone & McLean (2003) đối với công nghệ điện toán đám mây (CBEL).
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp cho các trường đại học bộ thang đo đã được kiểm định độ tin cậy và giá trị hội tụ, giúp các nhà quản lý giáo dục đánh giá chính xác cảm nhận, mức độ hài lòng và hành vi sử dụng của người học, làm căn cứ đầu tư hạ tầng CNTT hiệu quả.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Hạn chế của nghiên cứu

  • Phạm vi không gian và đối tượng: Nghiên cứu chỉ được thực hiện trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh với quy mô mẫu 235 sinh viên, trong đó sinh viên Đại học Ngân hàng TP.HCM chiếm tỷ trọng lớn (42,6%), chưa bao quát được toàn diện sinh viên các vùng miền khác.
  • Cơ cấu mẫu: Đa số người tham gia khảo sát thuộc nhóm tuổi 18–22 (85,96%) và trình độ đại học (87,20%), tỷ lệ người học sau đại học (9,40%) và dưới đại học (3,40%) còn thấp.
  • Chủ thể đánh giá: Nghiên cứu mới chỉ tiếp cận từ góc nhìn của người học (sinh viên), chưa khảo sát ý kiến từ phía giảng viên, cán bộ quản trị hệ thống và các bên liên quan khác.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng phạm vi khảo sát ra các tỉnh thành khác trên cả nước hoặc so sánh giữa các khối ngành đào tạo khác nhau.
  • Tăng cường quy mô mẫu ở các bậc học sau đại học và các chương trình đào tạo từ xa.
  • Mở rộng mô hình nghiên cứu bằng cách bổ sung các biến số mới hoặc tích hợp góc nhìn đa chiều từ giảng viên và cán bộ quản lý hệ thống.

Giá trị tham khảo

Tài liệu này là nguồn tham khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên và học viên cao học ngành Hệ thống thông tin quản lý, Công nghệ thông tin, Quản trị kinh doanh và Quản lý giáo dục: Cung cấp phương pháp luận và quy trình thực hiện nghiên cứu định lượng chuẩn mực từ thiết kế thang đo, thu thập dữ liệu bằng Google Forms đến xử lý số liệu nâng cao qua SPSS và AMOS (Cronbach's Alpha, EFA, CFA, SEM).
  • Các nhà nghiên cứu về công nghệ giáo dục (EdTech): Cung cấp bộ thang đo cụ thể gồm 18 biến quan sát chuẩn hóa kế thừa từ mô hình DeLone & McLean (2003) đã được kiểm định giá trị hội tụ ($AVE > 0,5$) và độ tin cậy tổng hợp ($CR > 0,7$).
  • Ban quản lý công nghệ và lãnh đạo các trường đại học: Làm tài liệu tham khảo thực tế về các chỉ số đo lường trải nghiệm người học đối với nền tảng học trực tuyến trên điện toán đám mây để tối ưu hóa việc đầu tư và quản trị hệ thống.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng mô hình lý thuyết nền tảng nào để nghiên cứu sự thành công của hệ thống CBEL?

Khóa luận kế thừa Mô hình Thành công Hệ thống Thông tin (IS Success Model) cập nhật của DeLone & McLean (2003). Mô hình này đánh giá tác động của 3 nhóm yếu tố chất lượng đầu vào (Chất lượng hệ thống - SYQ, Chất lượng thông tin - INQ, Chất lượng dịch vụ - SEQ) đến 2 biến trung gian (Sử dụng hệ thống - SYU và Sự hài lòng của người sử dụng - USS), từ đó dẫn đến Sự thành công của học trực tuyến trên điện toán đám mây (ESS).

2. Kích thước và đặc điểm nhân khẩu học chính của mẫu khảo sát là gì?

Mẫu khảo sát chính thức gồm 235 sinh viên tại TP.HCM. Trong đó, nữ giới chiếm 52,77%, nam giới chiếm 46,38%; độ tuổi từ 18–22 tuổi chiếm áp đảo với 85,96%; trình độ đại học chiếm 87,20%; sinh viên Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM (HUB) chiếm 42,60%, tiếp theo là Trường Đại học Kinh tế TP.HCM (UEH) chiếm 11,10%; 51,50% sinh viên có mức thu nhập từ 2 đến dưới 5 triệu đồng/tháng và 43,40% có kinh nghiệm sử dụng máy tính trên 5 năm.

3. Những biến quan sát nào đã bị loại bỏ trong quá trình kiểm định thang đo và vì sao?

Trong quá trình phân tích, 4 biến quan sát đã bị loại bỏ:

  • INQ5 bị loại ở giai đoạn nghiên cứu sơ bộ ($N=100$) do có hệ số tương quan biến tổng là $0,367 < 0,4$.
  • INQ3 bị loại ở bước phân tích Cronbach's Alpha chính thức nhằm tối ưu hóa hệ số tin cậy chung của thang đo Chất lượng thông tin.
  • SYQ4 và SYQ5 bị loại ở bước phân tích nhân tố khẳng định (CFA) do có trọng số hồi quy thấp ($SYQ4$ đạt $0,570$), khiến chỉ số phương sai trích trung bình $AVE$ của nhân tố SYQ không đạt ngưỡng $0,5$ ($AVE$ ban đầu chỉ đạt $0,459$; sau khi loại cả hai biến thì $AVE$ đạt $0,564$).

4. Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) đạt các chỉ số như thế nào?

Mô hình cấu trúc SEM đạt độ tương thích tốt với dữ liệu nghiên cứu thông qua các chỉ số: $CMIN/df = 2,241$ ($< 3$); $NFI = 0,912$; $TLI = 0,938$; $CFI = 0,949$; $GFI = 0,884$ ($> 0,85$, vượt ngưỡng chấp nhận theo Baumgartner & Homburg, 1996); và $RMSEA = 0,056$ ($< 0,08$) với mức ý nghĩa $p = 0,000$.

5. Thang đo nào đạt độ tin cậy và hệ số tin cậy tổng hợp cao nhất trong nghiên cứu?

Thang đo Sự thành công của học trực tuyến trên điện toán đám mây (ESS) đạt các chỉ số tin cậy cao nhất trong mô hình, với hệ số Cronbach's Alpha ở nghiên cứu sơ bộ đạt $0,963$, ở nghiên cứu chính thức đạt $0,935$ và hệ số tin cậy tổng hợp $CR$ trong phân tích CFA đạt $0,970$.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Thuận Ninh đã ứng dụng thành công mô hình DeLone & McLean (2003) để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự thành công của hệ thống học trực tuyến trên nền tảng điện toán đám mây tại các trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh. Thông qua quy trình phân tích định lượng chặt chẽ trên mẫu 235 sinh viên bằng các kỹ thuật Cronbach's Alpha, EFA, CFA và SEM, công trình đã kiểm định tính vững chắc của các thang đo và chứng minh tác động quan trọng của chất lượng hệ thống, thông tin và dịch vụ đối với sự hài lòng cũng như hành vi sử dụng của người học. Kết quả nghiên cứu không chỉ đóng góp về mặt lý luận trong lĩnh vực Hệ thống thông tin quản lý mà còn cung cấp những hàm ý quản trị thực tiễn giúp các trường đại học nâng cao chất lượng đào tạo trực tuyến trong kỷ nguyên chuyển đổi số.