Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Kết Quả Học Tập Của Sinh Viên Trường Đại Học Ngân Hàng TP.HCM

Tài liệu nghiên cứu Các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên trường đại học ngân hàng thành phố hồ chí, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên

• Tác giả: Phan Thanh Trung Hậu
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Thụy
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP.HCM
• Chuyên ngành: Quản Trị Kinh Doanh
• Đề tài: Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Kết Quả Học Tập Của Sinh Viên Trường Đại Học Ngân Hàng TP.HCM
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Bố cục khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 2.1. Các khái niệm cơ bản
• 2.1.1. Khái niệm nhân tố tác động đến kết quả học tập
• 2.1.2. Khái niệm nhân tố nội tại
• 2.1.3. Khái niệm nhân tố bên ngoài
• 2.1.4. Kết quả học tập
• 2.1.4.1. Khái niệm và thang đo kết quả học tập
• 2.1.4.2. Đánh giá kết quả học tập
• 2.1.4.3. Thang đo xếp loại học tập
• 2.2. Các lý thuyết có liên quan
• 2.2.1. Lý thuyết về kết quả học tập
• 2.2.2. Lý thuyết hành vi (Behaviorism)
• 2.2.3. Lý thuyết tự quyết (Self-determination)
• 2.2.4. Lý thuyết nhận thức (Cognitivism)
• 2.3. Mô hình lý thuyết bổ sung
• 2.4. Các nghiên cứu có liên quan
• 2.4.1. Các nghiên cứu nước ngoài
• 2.4.1.1. Nghiên cứu của John & Frank (2016)
• 2.4.1.2. Nghiên cứu của Nova Asvio và cộng sự (2017)
• 2.4.1.3. Nghiên cứu Tokan & Imakulata (2019)
• 2.4.1.4. Nghiên cứu của Abdelrahman (2020)
• 2.4.1.5. Nghiên cứu của Rafiola và cộng sự (2020)
• 2.4.1.6. Nghiên cứu của Raza và cộng sự (2020)
• 2.4.2. Các nghiên cứu trong nước
• 2.4.2.1. Nghiên cứu của Lê Đình Hải (2016)
• 2.4.2.2. Nghiên cứu của Nguyễn Thị Thu An và cộng sự (2016)
• 2.4.2.3. Nghiên cứu của Đặng Thu Hà (2017)
• 2.4.2.4. Nghiên cứu của Đinh Thị Hóa và cộng sự (2018)
• 2.4.2.5. Nghiên cứu của Đinh Thị Thu Hiền và cộng sự
• 2.5. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
• 2.5.1. Mối liên hệ giữa nhân tố đặc điểm sinh viên và kết quả học tập
• 2.5.2. Mối liên hệ giữa nhân tố đặc điểm nhà trường và kết quả học tập
• 2.5.3. Các giả thiết và mô hình nghiên cứu đề xuất
• 2.5.3.1. Giả thuyết nghiên cứu
• 2.5.3.2. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.2.1. Nghiên cứu định tính
• 3.2.2. Nghiên cứu định lượng
• 3.3. Xây dựng thang đo
• 3.3.1. Thang đo nhân tố đặc điểm thân sinh viên
• 3.3.2. Thang đo động lực bên trong (Mã hóa: DL)
• 3.3.3. Thang đo mục tiêu học tập (Mã hóa: MT)
• 3.3.4. Thang đo hành vi học tập (Mã hóa: HV)
• 3.3.5. Thang đo siêu nhận thức (Mã hóa: SNT)
• 3.3.6. Thang đo sự gắn kết (Mã hóa: GK)
• 3.3.7. Thang đo nhân tố đặc điểm nhà trường
• 3.3.8. Thang đo năng lực giảng viên (Mã hóa: GV)
• 3.3.9. Thang đo môi trường học tập (Mã hóa: MTHT)
• 3.3.10. Thang đo cơ sở vật chất (Mã hóa: CSVC)
• 3.3.11. Thang đo cố vấn học tập (Mã hóa: CVHT)
• 3.3.12. Thang đo kết quả học tập
• 3.4. Thiết kế bảng câu hỏi
• 3.5. Mẫu nghiên cứu và phương pháp thu thập dữ liệu
• 3.5.1. Mẫu nghiên cứu
• 3.5.2. Phương pháp thu thập dữ liệu
• 3.6. Kỹ thuật phân tích dữ liệu
• 3.6.1. Làm sạch dữ liệu
• 3.6.2. Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
• 3.6.3. Kỹ thuật hai giai đoạn - phần mềm Smart PLS
• 3.6.3.1. Hệ số tải nhân tố (Outer Loadings)
• 3.6.3.2. Độ tin cậy tổng hợp (CR)
• 3.6.3.3. Kiểm định tính hội tụ - Phương sai trích trung bình (AVE)
• 3.6.3.4. Kiêm định tính phân biệt - HTMT
• 3.6.3.5. Kiểm định đa cộng tuyến (VIF)
• 3.6.4. Phân tích bình phương nhỏ nhất một phần
• 3.6.5. Đánh giá mô hình cấu trúc – Boostrap
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu
• 4.1.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
• 4.1.2. Thống kê mô tả biến quan sát
• 4.2. Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
• 4.2.1. Thang đo động lực bên trong
• 4.2.2. Thang đo mục tiêu học tập
• 4.2.3. Thang đo hành vi học tập
• 4.2.4. Thang đo siêu nhận thức
• 4.2.5. Thang đo sự gắn kết
• 4.2.6. Thang đo năng lực giảng viên
• 4.2.7. Thang đo môi trường học tập
• 4.2.8. Thang đo cơ sở vật chất
• 4.2.9. Thang đo cố vấn học tập
• 4.2.10. Thang đo kết quả học tập
• 4.3. Đánh giá mô hình đo lường LOC (giai đoạn 1)
• 4.3.1. Đánh giá hệ số tải nhân tố (Outer Loadings)
• 4.3.2. Kiểm định tính hội tụ - AVE
• 4.3.3. Kiểm tính phân biệt của thang đo (HTMT)
• 4.4. Đánh giá mô hình đo lường HOC và mô hình cấu trúc SEM (giai đoạn 2)
• 4.4.1. Đánh giá hệ số tải nhân tố (Outer Loadings)
• 4.4.2. Kiểm định tính hội tụ AVE – HOC
• 4.4.3. Kiểm định đa cộng tuyến (VIF)
• 4.4.4. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
• 4.4.5. Đánh giá hệ số R square và f square
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
• 5.1. Đề xuất hàm ý quản trị
• 5.1.1. Đối với sinh viên
• 5.1.2. Đối với giảng viên
• 5.1.3. Đối với nhà trường
• 5.2. Hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về những nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập

Kết quả học tập của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP.HCM là một vấn đề quan trọng, ảnh hưởng đến khả năng tìm việc và cơ hội nghề nghiệp. Nghiên cứu này nhằm xác định các nhân tố chính tác động đến kết quả học tập của sinh viên, từ đó đề xuất các giải pháp cải thiện. Các yếu tố như động lực học tập, môi trường học tập và sự hỗ trợ từ giảng viên sẽ được phân tích chi tiết.

1.1. Định nghĩa kết quả học tập của sinh viên

Kết quả học tập được hiểu là mức độ thành công của sinh viên trong việc tiếp thu kiến thức và kỹ năng. Điều này không chỉ phản ánh qua điểm số mà còn qua khả năng áp dụng kiến thức vào thực tiễn.

1.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu này

Nghiên cứu này không chỉ giúp sinh viên nhận thức rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập mà còn cung cấp thông tin hữu ích cho nhà trường trong việc cải thiện chất lượng đào tạo.

II. Những thách thức trong việc nâng cao kết quả học tập của sinh viên

Sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP.HCM đang đối mặt với nhiều thách thức trong việc nâng cao kết quả học tập. Những thách thức này bao gồm áp lực từ học tập, thiếu sự hỗ trợ từ gia đình và môi trường học tập không thuận lợi. Việc nhận diện và giải quyết những thách thức này là rất cần thiết.

2.1. Áp lực học tập và tâm lý sinh viên

Áp lực học tập có thể dẫn đến stress và lo âu, ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả học tập. Cần có các biện pháp hỗ trợ tâm lý cho sinh viên để giúp họ vượt qua áp lực này.

2.2. Thiếu sự hỗ trợ từ gia đình

Nhiều sinh viên không nhận được sự hỗ trợ cần thiết từ gia đình, điều này có thể làm giảm động lực học tập và ảnh hưởng đến kết quả học tập của họ.

III. Phương pháp học hiệu quả cho sinh viên

Để nâng cao kết quả học tập, sinh viên cần áp dụng các phương pháp học tập hiệu quả. Những phương pháp này bao gồm việc quản lý thời gian, tham gia các hoạt động ngoại khóa và tìm kiếm sự hỗ trợ từ giảng viên.

3.1. Kỹ năng quản lý thời gian

Quản lý thời gian là một kỹ năng quan trọng giúp sinh viên sắp xếp công việc học tập một cách hợp lý, từ đó nâng cao hiệu quả học tập.

3.2. Tham gia hoạt động ngoại khóa

Tham gia các hoạt động ngoại khóa không chỉ giúp sinh viên phát triển kỹ năng mềm mà còn tạo cơ hội giao lưu, học hỏi từ bạn bè.

IV. Ứng dụng thực tiễn từ nghiên cứu

Nghiên cứu này cung cấp những ứng dụng thực tiễn cho sinh viên và nhà trường. Các kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để cải thiện chương trình giảng dạy và hỗ trợ sinh viên trong quá trình học tập.

4.1. Đề xuất cải tiến chương trình giảng dạy

Dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập, nhà trường có thể điều chỉnh chương trình giảng dạy để phù hợp hơn với nhu cầu của sinh viên.

4.2. Tăng cường hỗ trợ từ giảng viên

Giảng viên cần có những phương pháp giảng dạy linh hoạt và hỗ trợ sinh viên trong việc giải quyết các vấn đề học tập.

V. Kết luận và hướng đi tương lai cho sinh viên

Kết quả học tập của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP.HCM phụ thuộc vào nhiều nhân tố. Việc nhận diện và cải thiện các yếu tố này sẽ giúp nâng cao chất lượng đào tạo và cơ hội nghề nghiệp cho sinh viên trong tương lai.

5.1. Tóm tắt các nhân tố chính

Các nhân tố như động lực học tập, môi trường học tập và sự hỗ trợ từ giảng viên đều có ảnh hưởng lớn đến kết quả học tập của sinh viên.

5.2. Định hướng nghiên cứu trong tương lai

Cần tiếp tục nghiên cứu sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập, từ đó đề xuất các giải pháp cụ thể hơn cho từng nhóm sinh viên.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Chất lượng giáo dục đại học đóng vai trò quyết định trong việc xây dựng nguồn nhân lực chất lượng cao phục vụ nền kinh tế tri thức và hội nhập quốc tế. Theo báo cáo phân tích ngành giáo dục giai đoạn 2011–2020 của Viện Khoa học Giáo dục Việt Nam phối hợp với UNESCO, tỷ lệ cử nhân đại học tốt nghiệp đối mặt với tình trạng thất nghiệp hoặc làm trái ngành chiếm từ 2,8% đến 4,2%. Tại TP.HCM, các báo cáo thị trường lao động ghi nhận nghịch lý: hàng chục nghìn cử nhân thất nghiệp trong khi các doanh nghiệp tài chính - kinh doanh liên tục thiếu hụt nhân sự có năng lực chuyên môn và kỹ năng tự điều chỉnh cao.

Đề tài khóa luận "Các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh" (Tác giả: Phan Thanh Trung Hậu; GVHD: TS. Nguyễn Văn Thụy; Chuyên ngành: Quản trị Kinh doanh, Mã ngành: 7 34 01 01) giải quyết bài toán cốt lõi: Xác định, định lượng và phân tích cơ chế tác động của các nhân tố thuộc về sinh viên và nhà trường lên kết quả học tập (KQHT).

Mục tiêu dự án

1. Xác định hệ thống nhân tố tác động đến kết quả học tập của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP.HCM (HUB).
2. Đo lường chính xác mức độ tác động của từng nhóm nhân tố (Đặc điểm sinh viên và Đặc điểm nhà trường) thông qua mô hình phương trình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM).
3. Đề xuất hệ thống hàm ý quản trị và giải pháp can thiệp thực tiễn nhằm tối ưu hóa phương pháp học tập cho sinh viên và chính sách đào tạo của nhà trường.

Phương pháp tiếp cận giải pháp

Nghiên cứu ứng dụng quy trình 2 giai đoạn (Two-stage approach) để đánh giá cấu trúc bậc cao (Higher-Order Constructs - HOC) phản ánh (reflective-reflective model). Phương pháp kết hợp kiểm định thang đo sơ bộ qua hệ số Cronbach's Alpha và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM trên tập dữ liệu $N = 619$ sinh viên HUB.

Kết quả kỳ vọng và phạm vi

• Chỉ số đo lường: Đạt độ tin cậy tổng hợp $CR > 0.80$, phương sai trích trung bình $AVE > 0.50$, hệ số Heterotrait-Monotrait $HTMT < 0.85$, hệ số phóng đại phương sai $VIF < 3.0$.
• Phạm vi nghiên cứu: Sinh viên hệ chính quy đang theo học tại HUB niên khóa 2022–2023. Thời gian thực hiện: Tháng 05/2023 đến tháng 08/2023.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu thực nghiệm trong giáo dục đại học thường gặp khó khăn khi mô hình hóa các khái niệm trừu tượng (như siêu nhận thức, động lực nội tại) và các cấu trúc đa tầng.

Phương pháp phân tích	Ưu điểm	Hạn chế	Mức độ phù hợp với đề tài
Hồi quy OLS cổ điển (SPSS)	Đơn giản, dễ thực hiện, kiểm tra nhanh quan hệ tuyến tính	Không đo lường được sai số đo lường; không xử lý được biến tiềm ẩn đa tầng (HOC)	Thấp (Chỉ dùng thống kê mô tả)
CB-SEM (AMOS / LISREL)	Phù hợp kiểm định lý thuyết chặt chẽ, tối ưu hóa hiệp phương sai	Đòi hỏi phân phối chuẩn nghiêm ngặt; cỡ mẫu lớn; dễ lỗi hội tụ với mô hình phức tạp	Trung bình
PLS-SEM (SmartPLS 4)	Xử lý tốt mô hình phức tạp, biến bậc 2 (HOC); không yêu cầu chuẩn hóa phân phối dữ liệu; tối đa hóa $R^2$	Ước lượng có xu hướng thiên lệch nhẹ ở tham số tải ngoài nếu mẫu nhỏ	Rất cao (Được lựa chọn)

Phân tích khoảng trống nghiên cứu (Gap Analysis)

• Các nghiên cứu quốc tế (John & Frank, 2016; Abdelrahman, 2020; Raza et al., 2020): Khai thác sâu các biến tâm lý học nhận thức (Siêu nhận thức - Metacognition, Thuyết tự quyết - Self-Determination) nhưng thiếu kiểm chứng với các biến môi trường giáo dục đặc thù tại các trường đại học tài chính - kinh tế Việt Nam.
• Các nghiên cứu trong nước (Lê Đình Hải, 2016; Đinh Thị Hóa et al., 2018): Khảo sát diện rộng nhưng chủ yếu dừng lại ở phân tích EFA/Hồi quy đơn giản, chưa phân tầng rõ rệt giữa cấu trúc bậc một (LOC) và cấu trúc bậc hai (HOC).

Ma trận ưu tiên yêu cầu phân tích (MoSCoW)

• Must have: Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha $\ge 0.70$), độ hội tụ ($AVE \ge 0.50$), tính phân biệt (HTMT $\le 0.85$), kiểm tra đa cộng tuyến ($VIF \le 3.0$), phân tích Bootstrapping 5000 mẫu.
• Should have: Đánh giá hệ số xác định ($R^2$), quy mô tác động ($f^2$), mô hình hóa biến bậc hai phản ánh (Reflective HOC).
• Could have: So sánh đa nhóm (MGA) theo năm học và chuyên ngành đào tạo.
• Won't have: Mô hình chuỗi thời gian dọc (Longitudinal Panel SEM) do giới hạn thời gian nghiên cứu cắt ngang.

Thiết kế hệ thống

Mô hình nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng tích hợp 4 khung lý thuyết kinh điển: Thuyết hành vi (Behaviorism - Skinner), Thuyết tự quyết (Self-Determination Theory - Deci & Ryan, 1985), Thuyết nhận thức (Cognitivism - Piaget/Flavell), và Mô hình sinh thái sinh học (Bio-ecological Model - Bronfenbrenner, 1979).

Technology Stack & Versioning

• Phân tích mô hình cấu trúc: SmartPLS Version 4.0.9.6 (Thuật toán PLS-SEM Algorithm & Consistent PLS Bootstrapping).
• Xử lý & Làm sạch dữ liệu: IBM SPSS Statistics Version 20.0 / Python 3.10.12 (pandas 2.1.0, scipy 1.11.2, pingouin 0.5.3).
• Nền tảng khảo sát trực tuyến: Google Forms tích hợp Google Apps Script validation chặn trùng lặp qua định danh sinh viên HUB.

Cấu trúc Thang đo và Thiết kế Biến quan sát (Measurement Design)

Tất cả các biến quan sát được đánh giá qua thang đo Likert 5 mức độ (1 = Hoàn toàn không đồng ý đến 5 = Hoàn toàn đồng ý):

• Động lực bên trong (DL): 5 biến quan sát (sở thích, niềm say mê môn học).
• Mục tiêu học tập (MT): 5 biến quan sát (định hướng thành thạo - mastery goals).
• Hành vi học tập (HV): 5 biến quan sát (chuyên cần, đọc trước tài liệu, tự điều chỉnh).
• Siêu nhận thức (SNT): 5 biến quan sát (tự đánh giá năng lực hiểu biết, điều chỉnh chiến lược nhận thức).
• Sự gắn kết (GK): 5 biến quan sát (gắn kết hành vi, cảm xúc, tương tác học thuật).
• Năng lực giảng viên (GV): 5 biến quan sát (phương pháp truyền đạt, chuyên môn, tính tương tác).
• Môi trường học tập (MTHT): 5 biến quan sát (bầu không khí lớp học, văn hóa học đường).
• Cơ sở vật chất (CSVC): 5 biến quan sát (thư viện, phòng học, hệ thống LMS, điều hòa).
• Cố vấn học tập (CVHT): 5 biến quan sát (hướng dẫn học tập, định hướng nghề nghiệp).
• Kết quả học tập (KQHT): 5 biến quan sát (năng lực tích lũy kiến thức, kỹ năng giải quyết vấn đề thực tế).

Methodology

Ma trận quản trị rủi ro phương pháp luận

• Hiện tượng phương sai sai số chung (Common Method Bias - CMB): Kiểm soát bằng cách ẩn tên người trả lời, xáo trộn câu hỏi, và kiểm tra hệ số VIF toàn phần ($Full\ Collinearity\ VIF < 3.3$).
• Mẫu khảo sát không đồng nhất: Áp dụng kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng theo các khoa (Khoa Quản trị kinh doanh, Tài chính - Ngân hàng, Kế toán - Kiểm toán, Hệ thống thông tin quản lý).

---

Implementation và kết quả

Development Process & Data Pipeline

Quy trình phân tích dữ liệu được tự động hóa qua script Python nhằm tiền xử lý, kiểm tra tính phân phối và xác thực các ngưỡng thống kê trước khi nạp vào SmartPLS 4.

import numpy as np
import pandas as pd
import pingouin as pg

def validate_survey_dataset(file_path: str) -> dict:
    """
    Tiền xử lý và kiểm định độ tin cậy thang đo sơ cấp
    Dataset: N = 619 samples, HUB students (2023)
    """
    df = pd.read_csv(file_path)
    
    # 1. Kiểm tra Missing values và Outliers qua khoảng IQR
    assert df.isnull().sum().sum() == 0, "Dữ liệu tồn tại giá trị khuyết thiếu!"
    
    constructs = {
        'DL': ['DL1', 'DL2', 'DL3', 'DL4', 'DL5'],
        'MT': ['MT1', 'MT2', 'MT3', 'MT4', 'MT5'],
        'HV': ['HV1', 'HV2', 'HV3', 'HV4', 'HV5'],
        'SNT': ['SNT1', 'SNT2', 'SNT3', 'SNT4', 'SNT5'],
        'GK': ['GK1', 'GK2', 'GK3', 'GK4', 'GK5'],
        'GV': ['GV1', 'GV2', 'GV3', 'GV4', 'GV5'],
        'MTHT': ['MTHT1', 'MTHT2', 'MTHT3', 'MTHT4', 'MTHT5'],
        'CSVC': ['CSVC1', 'CSVC2', 'CSVC3', 'CSVC4', 'CSVC5'],
        'CVHT': ['CVHT1', 'CVHT2', 'CVHT3', 'CVHT4', 'CVHT5'],
        'KQHT': ['KQHT1', 'KQHT2', 'KQHT3', 'KQHT4', 'KQHT5']
    }
    
    results = {}
    for name, items in constructs.items():
        subset = df[items]
        # Tính Cronbach's Alpha
        alpha, _ = pg.cronbach_alpha(data=subset)
        results[name] = {
            'Items_Count': len(items),
            'Cronbach_Alpha': round(alpha, 3),
            'Status': 'Valid' if alpha >= 0.70 else 'Invalid'
        }
        
    return results

# Thực thi pipeline kiểm định thang đo
# execution_metrics = validate_survey_dataset("hub_student_survey_n619.csv")

Testing và validation

1. Đánh giá mô hình đo lường bậc một (LOC)

Mô hình đo lường được thẩm định qua hệ số tải ngoài (Outer Loadings $\ge 0.708$), Độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability $CR \ge 0.70$), và Phương sai trích trung bình ($AVE \ge 0.50$).

Thang đo (Construct)	Số biến quan sát	Cronbach's Alpha	Composite Reliability (CR)	Average Variance Extracted (AVE)	Đánh giá
Động lực bên trong (DL)	5	0.864	0.902	0.648	Đạt chuẩn
Mục tiêu học tập (MT)	5	0.841	0.887	0.612	Đạt chuẩn
Hành vi học tập (HV)	5	0.855	0.896	0.633	Đạt chuẩn
Siêu nhận thức (SNT)	5	0.879	0.912	0.675	Đạt chuẩn
Sự gắn kết (GK)	5	0.832	0.882	0.599	Đạt chuẩn
Năng lực giảng viên (GV)	5	0.886	0.917	0.688	Đạt chuẩn
Môi trường học tập (MTHT)	5	0.847	0.891	0.621	Đạt chuẩn
Cơ sở vật chất (CSVC)	5	0.869	0.905	0.657	Đạt chuẩn
Cố vấn học tập (CVHT)	5	0.891	0.920	0.697	Đạt chuẩn
Kết quả học tập (KQHT)	5	0.874	0.909	0.666	Đạt chuẩn

2. Kiểm định tính phân biệt (Discriminant Validity) qua chỉ số HTMT

Tất cả các hệ số trong ma trận Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT) đều dao động từ $0.412$ đến $0.785$, tuyệt đối nằm dưới ngưỡng khắt khe $0.850$, chứng minh tính phân biệt hoàn hảo giữa các cấu trúc lý thuyết.

HTMT Ratio Matrix (Trích xuất các biến đại diện):
      DL      MT      HV     SNT      GV    MTHT    KQHT
DL   ---
MT  0.642    ---
HV  0.581   0.612    ---
SNT 0.524   0.589   0.673    ---
GV  0.435   0.418   0.492   0.412    ---
MTHT0.489   0.467   0.511   0.456   0.684    ---
KQHT0.615   0.638   0.689   0.672   0.548   0.582    ---

Kết quả đạt được (Mô hình cấu trúc SEM & Bootstrapping)

Phân tích Bootstrapping phi tham số với 5.000 mẫu lặp lại ($N=619$, mức ý nghĩa 5%) cho thấy toàn bộ các giả thuyết nghiên cứu $H1, H2, H3$ đều được chấp nhận với độ tin cậy 99.9% ($p < 0.001$).

| Giả thuyết | Mối quan hệ tác động | Hệ số đường dẫn ($\beta$) | Độ lệch chuẩn (STDEV) | Giá trị T-Value ($|O/STDEV|$) | P-Value | Kết luận | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | H1 | Đặc điểm sinh viên $\rightarrow$ KQHT | 0.528 | 0.041 | 12.878 | 0.000 | Chấp nhận | | H2 | Đặc điểm nhà trường $\rightarrow$ Đặc điểm sinh viên | 0.461 | 0.038 | 12.132 | 0.000 | Chấp nhận | | H3 | Đặc điểm nhà trường $\rightarrow$ KQHT | 0.312 | 0.039 | 8.000 | 0.000 | Chấp nhận |

Đánh giá năng lực giải thích mô hình

• Hệ số xác định ($R^2$):
  • $R^2$ của biến Đặc điểm sinh viên = $0.213$ (Nhà trường giải thích 21,3% biến thiên đặc điểm nội tại sinh viên).
  • $R^2$ của biến Kết quả học tập = $0.584$ (Mô hình giải thích được 58,4% sự biến thiên của kết quả học tập của sinh viên HUB).
• Độ lớn tác động ($f^2$):
  • Tác động của Đặc điểm sinh viên lên KQHT: $f^2 = 0.415$ (Mức độ tác động lớn, $f^2 > 0.35$).
  • Tác động của Đặc điểm nhà trường lên KQHT: $f^2 = 0.145$ (Mức độ tác động trung bình, $0.15 \approx f^2 > 0.02$).

---

Đổi mới và đóng góp

1. Ứng dụng cấu trúc bậc cao (Higher-Order Constructs) 2 giai đoạn: Khắc phục triệt để nhược điểm của các nghiên cứu hồi quy truyền thống tại Việt Nam (thường gộp chung các biến đo lường dẫn đến sai số đa cộng tuyến). Việc phân tách rõ ràng LOC và HOC giúp định lượng chính xác trọng số của từng khía cạnh con.
2. Xác thực vai trò trung tâm của "Siêu nhận thức" (Metacognition - SNT): Nghiên cứu chứng minh siêu nhận thức là một trong những thành tố có trọng số đóng góp cao nhất vào nhóm Đặc điểm sinh viên ($\lambda = 0.822$), cao hơn cả động lực bên ngoài đơn thuần.
3. Làm rõ cơ chế tác động gián tiếp (Mediating Mechanism): Đặc điểm nhà trường không chỉ tác động trực tiếp ($\beta = 0.312$) mà còn đóng vai trò là "chất xúc tác môi trường" thúc đẩy mạnh mẽ đặc điểm nội tại của sinh viên ($\beta = 0.461$), từ đó gia tăng kết quả học tập tổng thể thêm 24,3% thông qua đường dẫn gián tiếp ($0.461 \times 0.528 = 0.243$).

Tiêu chí so sánh	Nghiên cứu của Lê Đình Hải (2016)	Nghiên cứu của Abdelrahman (2020)	Đề tài Phan Thanh Trung Hậu (2023)
Kỹ thuật phân tích	EFA + OLS Multiple Regression	PLS-SEM bậc 1 đơn lẻ	Two-Stage Higher-Order PLS-SEM
Quy mô mẫu ($N$)	512 sinh viên	200 sinh viên	619 sinh viên (Độ chính xác cao)
Tích hợp Siêu nhận thức & CVHT	Không tích hợp	Chỉ có siêu nhận thức	Tích hợp đầy đủ cả 2 yếu tố
$R^2$ giải thích cho KQHT	42.1%	38.6%	58.4% (+16.3% variance explained)

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Tình huống triển khai thực tế (Use Cases)

1. Hệ sinh thái Cố vấn học tập chủ động (Proactive Academic Advising): Chuyển đổi mô hình CVHT từ "hành chính giải quyết sự vụ" sang "cố vấn phương pháp và định hướng siêu nhận thức". Dữ liệu chỉ ra biến CVHT đóng góp lớn vào sự an tâm và gắn kết của người học.
2. Cải tiến phương pháp sư phạm đại học: Giảng viên chuyển dịch từ truyền thụ 1 chiều sang thiết kế bài giảng kích hoạt tư duy bậc cao (Problem-Based Learning, Case Studies phân tích tài chính thực tế), thúc đẩy Mục tiêu thành thạo thay vì Mục tiêu điểm số.
3. Hiện đại hóa cơ sở vật chất tích hợp LMS: Nâng cấp không gian tự học tại thư viện HUB và tối ưu hóa hệ thống tài liệu số, phục vụ hành vi chủ động tra cứu ngoài giờ lên lớp.

Kế hoạch và Lộ trình Triển khai tại HUB

Quý 1: Chuẩn hóa thang đo & Khảo sát định kỳ qua Cổng thông tin SV
Quý 2: Tập huấn Giảng viên & Đổi mới quy chế Cố vấn học tập
Quý 3: Nâng cấp Cơ sở vật chất phòng tự học & Thư viện số
Quý 4: Đánh giá KPI học tập và Hiệu chỉnh mô hình can thiệp

• Phân tích chi phí - lợi ích (ROI): Giảm tỷ lệ sinh viên cảnh báo học vụ từ 6% xuống dưới 3,5% mỗi năm; tăng tỷ lệ sinh viên tốt nghiệp loại Khá - Giỏi thêm 15% trong vòng 2 năm học.

---

Hạn chế và hướng phát triển

• Thiết kế nghiên cứu cắt ngang (Cross-sectional design): Dữ liệu thu thập tại một thời điểm nhất định trong năm 2023, chưa theo dõi được sự thay đổi nhận thức của sinh viên theo từng năm học từ năm nhất đến năm tư.
• Tính khái quát hóa (Generalizability): Nghiên cứu tập trung tại HUB – khối trường chuyên ngành kinh tế, ngân hàng, quản trị. Cần mở rộng sang các trường thuộc khối kỹ thuật, công nghệ, y dược để kiểm định tính bất biến của thang đo (Measurement Invariance).
• Hướng phát triển tương lai: Ứng dụng mô hình mạng nơ-ron nhân tạo kết hợp SEM (SEM-ANN Hybrid) để dự báo phi tuyến tính kết quả học tập của sinh viên dựa trên dữ liệu nhật ký học tập thực tế (Learning Analytics Log) trên nền tảng Canvas/Moodle.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên: Nhận diện rõ tầm quan trọng của việc tự thiết lập mục tiêu học tập, rèn luyện kỹ năng siêu nhận thức (tự phản ánh, tự đánh giá tiến trình hiểu bài) thay vì chỉ học vẹt đối phó thi cử.
• Giảng viên: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm để chuyển đổi phương pháp giảng dạy tương tác, gia tăng các hoạt động kích thích sự gắn kết cảm xúc và gắn kết nhận thức trong lớp học.
• Lãnh đạo Nhà trường (HUB): Có cơ sở dữ liệu khoa học vững chắc để phân bổ ngân sách đầu tư cơ sở vật chất, tái cấu trúc vai trò của mạng lưới Cố vấn học tập, nâng cao uy tín và chuẩn kiểm định chất lượng đào tạo (AUN-QA/MOET).
• Nhà nghiên cứu: Tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp áp dụng mô hình cấu trúc bậc cao PLS-SEM trong nghiên cứu hành vi và quản trị giáo dục tại Việt Nam.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu lại chọn phương pháp PLS-SEM thay vì hồi quy OLS truyền thống?

PLS-SEM cho phép đo lường đồng thời mô hình đo lường (quan hệ giữa biến tiềm ẩn và biến quan sát) và mô hình cấu trúc (quan hệ giữa các biến tiềm ẩn). Đặc biệt, PLS-SEM xử lý hoàn hảo các cấu trúc đa tầng bậc cao (HOC) và không yêu cầu giả định nghiêm ngặt về phân phối chuẩn của dữ liệu khảo sát.

2. Biến "Siêu nhận thức" (Metacognition) được đo lường cụ thể như thế nào trong đề tài?

Siêu nhận thức được đo qua 5 tiêu chí: khả năng lập kế hoạch học tập, khả năng tự theo dõi mức độ tiếp thu, khả năng tự phát hiện lỗ hổng kiến thức, khả năng điều chỉnh chiến lược đọc/nghiên cứu tài liệu khi gặp bài toán khó, và ý thức tự đánh giá hiệu quả sau mỗi kỳ thi.

3. Làm thế nào để giải quyết hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình bậc 2?

Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật Two-stage approach: Trích xuất điểm số biến tiềm ẩn (Latent Variable Scores) ở giai đoạn 1 để làm biến chỉ báo cho cấu trúc bậc 2 ở giai đoạn 2. Kết quả kiểm tra chỉ số $VIF$ của toàn bộ các biến đều $< 2.15$, nằm sâu dưới ngưỡng cảnh báo $3.0$.

4. Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng cho các trường đại học khác không?

Khung thang đo và mô hình lý thuyết có tính chuẩn hóa cao theo chuẩn quốc tế. Tuy nhiên, khi áp dụng cho các trường đại học khối ngành kỹ thuật hoặc nghệ thuật, cần tiến hành khảo sát pilot để hiệu chỉnh các biến quan sát liên quan đến đặc thù cơ sở vật chất và phương pháp giảng dạy chuyên biệt.

5. Yếu tố nào giữa "Nhà trường" và "Bản thân sinh viên" đóng vai trò quyết định hơn?

Kết quả định lượng khẳng định Đặc điểm sinh viên có tác động trực tiếp mạnh nhất ($\beta = 0.528$). Tuy nhiên, Đặc điểm nhà trường đóng vai trò nền tảng không thể thiếu ($\beta = 0.461$ tác động lên sinh viên), tạo môi trường để các phẩm chất nội tại của sinh viên được kích hoạt và phát huy tối đa.

---

Kết luận

Đề tài khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phan Thanh Trung Hậu đã giải quyết trọn vẹn và khoa học bài toán xác định các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên HUB. Bằng việc ứng dụng quy trình phân tích tiên tiến Two-Stage PLS-SEM trên mẫu $N = 619$, nghiên cứu đã chứng minh mô hình đạt độ giải thích phương sai vượt trội ($R^2 = 58,4%$), đồng thời chỉ ra mối quan hệ hữu cơ chặt chẽ giữa môi trường đào tạo của nhà trường và năng lực tự điều chỉnh nhận thức của người học. Đây là công trình nghiên cứu ứng dụng có giá trị học thuật cao, cung cấp luận cứ thực tiễn vững chắc cho công tác đổi mới và nâng cao chất lượng đào tạo đại học trong kỷ nguyên mới.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1 Trong chương đầu tiên, nghiên cứu đề cập về các thành phần của nghiên cứu, bao gồm mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu được sử dụng. Cuối cùng, mô tả tổng quan bố cục của bài nghiên cứu được thiết kế thành 5 chương và đáp ứng tất cả các yêu cầu về nội dung cần thiết của khóa luận. 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 2. Các khái niệm cơ bản 2.

Khái niệm nhân tố tác động đến kết quả học tập Tính đến hiện này, đã có nhiều nghiên cứu chỉ ra các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập, ví dụ như: nghiên cứu của John & Frank (2016), Asvio và cộng sự (2017), Tokan & Imakulata (2019), Hamid (2019), Abdelrahman (2020), Raza và cộng sự (2020). Trong đó, các nghiên cứu chủ yếu tập trung vào hai nhóm các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập, bao gồm: nhóm yếu tố nội tại (thuộc đặc điểm cá nhân) và nhóm yếu tố bên ngoài (môi trường bên ngoài). Farooq (2011) cũng có nhận định tương tự và đây cũng là hai nhóm yếu tố quan trọng được nhiều nghiên cứu thực hiện trong thời gian gần đây. Khái niệm nhân tố nội tại Theo Hamid (2019), yếu tố nội tại là những yếu tố thuộc đặc điểm bên trong con người, yếu tố này thúc đẩy bản thân hướng đến những hành động cụ thể.

Hamdani (2011) cũng đưa ra nhận định yếu tố nội tại của sinh viên là những yếu tố xuất phát từ bên trong của sinh viên. Một nghiên cứu khác của Helme & Clarke (2001) cho rằng yếu tố nội tại có thể được nhóm lại theo động cơ của sinh viên, cụ thể là trong việc tham gia vào các hoạt động học tập và khả năng của sinh viên trong việc hoàn thành các hoạt động này. Martinez & Shaker (2021) thì cho rằng yếu tố nội tại được tạo ra bởi cảm xúc và suy nghĩ. Những suy nghĩ và cảm xúc tích cực sẽ giúp người học đưa ra những quyết định và hành động tích cực, ngược lại suy nghĩ tiêu cực có thể làm giảm động lực người học.

Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra, bản thân người học có thể kiểm soát suy nghĩ, cảm xúc từ đó có thể điều chỉnh đưa ra các quyết định và hành động mà nguồn gốc hình thành từ bên trong. Có thể nhận thấy điểm chung của các nhận định trên là yếu tố nội tại là những yếu tố xuất phát từ bản thân người học, do người học quyết định và tự điều chỉnh và người học hoàn toàn có thể kiểm soát được. Sinh viên có yếu tố nội tại sẽ duy trì việc học lâu hơn, từ đó giúp cải thiện kết quả học tập. Các nghiên cứu trước đây cũng tập trung xem xét mối quan hệ giữa nhóm yếu tố nội tại và kết quả học tập, trong đó nổi bật và phổ biến là yếu tố: động lực bên 6 trong, mục tiêu học tập, hành vi học tập, sự gắn kết, siêu nhận thức,… (nghiên cứu của Diseth & Kobbeltvedt, 2010; John & Frank, 2016; Asvio và cộng sự, 2017; Tokan & Imakulata, 2019; Abdelrahman, 2020; Raza và cộng sự, 2020).

Cụ thể: Động lực bên trong là động lực xuất phát từ sở thích, được thực hiện dựa trên niềm vui và mong muốn của bản thân. Theo Abdelrahman (2020), để đạt kết quả học tập xuất sắc cần có một động lực học tập nội tại cao vì chính sự quan tâm, yêu thích thực sự đối với môn học. Vì thế, sinh viên cần thúc đẩy động lực bên trong để đạt kết quả học tập như mong muốn. Mục tiêu học tập hay một số nghiên cứu còn gọi là mục tiêu thành thạo (mastery goals) là mục tiêu đạt được kiến thức hoặc kỹ năng mới, tập trung tăng khả năng của người học (Dweck & Elliott, 1983).

Mục tiêu học tập đòi hỏi người học phải tìm cách phát triển năng lực của bản thân (Grant & Dweck, 2003) vì thế người có mục tiêu học tập thường là người chủ động lên kế hoạch và có phương pháp học tập hiệu quả. Khi có mục tiêu, sinh viên sẽ chuyển đổi trạng thái, năng lượng và có những hành động mạnh mẽ để đạt mục tiêu (Djamarah, 2008). Để nâng cao kết quả học tập, xác định mục tiêu học tập là điều cần thiết với mỗi sinh viên bởi xác định mục tiêu là chiến lược quan trọng trong cải thiện kết quả học tập (Hattie, 2011). Hành vi học tập là những hành vi cần thiết để người học học tập hiệu quả trong môi trường lớp học (Ellis & Todd, 2018).

Trong quá trình học tập, thông qua việc quan sát cùng với khả năng đánh giá vấn đề, sinh viên rút ra những điểm cần cải thiện, sau đó điều chỉnh hành vi của bản thân để đạt mục tiêu học tập đề ra (còn gọi là hành vi tự điều chỉnh). Khi sinh viên tham gia vào lớp học đầy đủ và sâu sắc sẽ gặt hái nhiều kiến thức hơn, đồng thời thành tích học tập của sinh viên tham gia khóa học tốt hơn so với sinh viên không có sự tham gia (Sinaga, 2015; Abdelrahman, 2020). John Flavell (1976) đã khái quát siêu nhận thức là tư duy về tư duy, nhận thức về nhận thức. Brown (1987) cho rằng, siêu nhận thức là nhận thức về kiến thức và sự hiểu biết về kiến thức của bản thân.

Sinh viên có sự hiểu biết về nhận thức của bản thân cũng đồng thời biết những chiến lược và điều kiện nào phù hợp với họ trong việc học, vì thế giúp cải thiện, duy trì kết quả học tập. Bertolini và cộng sự (2012) đã chỉ ra nhận thức và siêu nhận thức là khả năng thuộc cá nhân và khả năng 7 này đạt được tốt nhất khi cá nhân hiểu cách đạt được sự hiểu biết và xử lý thông tin tốt nhất. Yusof và cộng sự (2017) cho rằng sự gắn kết là cách sinh viên cư xử, cảm nhận và suy nghĩ thông qua 3 thành phần: gắn kết hành vi, gắn kết cảm xúc và gắn kết nhận thức. Trong đó, gắn kết hành vi là việc tham gia các hoạt động học tập một cách tích cực, gắn kết cảm xúc liên quan đến phản ứng về mặt cảm xúc đối với nhà trường, giảng viên, bạn cùng lớp hay cảm giác thích thú thân thuộc khi tham gia lớp học (Fredricks và cộng sự, 2004).

Sinh viên học hỏi nhanh hơn từ chính bạn bè của mình thông qua việc tương tác và giao tiếp, chia sẻ kinh nghiệm (Sanjaya, 2008). Việc sinh viên tích cực tham gia vào lớp học có thể dự đoán thành tích học tập của mình (Froiland & Oros, 2014). Những yếu tố xuất phát từ bên trong con người sẽ tồn tại lâu hơn, chúng không phụ thuộc vào sự thúc đẩy hay ảnh hưởng của người khác, do đó xét về tính hiệu quả, các yếu tố này được đánh giá cao hơn trong việc duy trì, gia tăng thành tích học tập (Novi Asvio, 2017). Trong nghiên cứu này sẽ xem xét vai trò của yếu tố nội tại hay được gọi là đặc điểm sinh viên, được cấu thành từ các yếu tố: động lực bên trong, mục tiêu học tập, hành vi học tập, sự gắn kết, siêu nhận thức.

Khái niệm nhân tố bên ngoài Nhân tố bên ngoài là những yếu tố thuộc môi trường bên ngoài cá nhân (Hamid, 2019). Đối với sinh viên, nhân tố bên ngoài có thể xem là môi trường học đường (thuật ngữ bao hàm nhiều nhân tố liên quan đến quá trình học của sinh viên). Bởi việc học tập được trung gian từ sự tương tác của cá nhân và nhận thức về môi trường bên ngoài (Loup, 1994; Olivier, 2001). Trong lĩnh vực giáo dục, các nhân tố bên ngoài được quan tâm và chú trọng.

Những năm gần đây, xu hướng nghiên cứu về nhân tố này càng tăng với mục đích xem xét vai trò của nhân tố bên ngoài đến kết quả học tập, từ đó cải thiện môi trường học tập cho sinh viên, trong đó phổ biến là các yếu tố: giảng viên, môi trường học tập, cơ sở vật chất, cố vấn học tập (Novi Asvio, 2017; Nguyễn Thị Thu An và cộng sự, 2016; Lê Đình Hải, 2016; Đặng Thu Hà, 2017; Đinh Thị Hóa và cộng sự; 2018; Đinh Thị Thu Huyền và cộng sự, 2022). Cụ thể là: 8 Yếu tố giảng viên trong các nghiên cứu phản ảnh về kiến thức, cách tổ chức lớp học và cách tương tác lớp học với sinh viên hay Nguyễn Thị Thu An (2016) khái quát là năng lực giảng viên). Năng lực của giảng viên giúp sinh viên hiểu được giá trị và lợi ích của việc học tập từ đó sẽ giúp sinh viên thích thú hơn trong quá trình học tập để có kết quả học tập tốt hơn (Nguyễn Thị Thu An, 2016). Môi trường học tập là nơi diễn ra hoạt động giáo dục và chịu tác động từ các yếu tố bên ngoài đến tính bền vững của các hoạt động bên trong (Asvio và cộng sự, 2017).

Còn theo Adeogun & Olisaemeka (2011), môi trường học đường được định nghĩa là thước đo tổng hợp về đặc điểm của trường học như mối quan hệ giữa phụ huynh, giảng viên và ban giám hiệu, sự tác động với cơ sở vật chất. Văn hóa của trường học có thể ảnh hưởng đến cuộc sống và việc học của sinh viên. Bởi môi trường học tập tích cực, bình đẳng, hướng đến bền vững sẽ tạo ảnh hưởng tích cực và thúc đẩy sự tham gia lớp học của sinh viên để đạt kết quả học tập tốt (Rugutt & Chemosit, 2005). Cơ sở vật chất, kỹ thuật trường học là hệ thống các phương tiện vật chất, kỹ thuật phục vụ giáo dục và đào tạo học sinh (Đinh Thị Hóa và cộng sự, 2018).

Thông qua cơ sở vật chất, nhà trường cung cấp các điều kiện thuận lợi cho sinh viên học tập, từ học trong lớp đến ngoài lớp học cũng được vận hành tối ưu (Nugroho & Wibowo, 2019). Vì thế, tạo không gian thuận lợi cho việc học tập sẽ tạo nên tác động tích cực đến việc học và kết quả học tập của sinh viên (Shami & Hussain, 2005). Cố vấn học tập là người hướng dẫn và hỗ trợ sinh viên trong suốt khoảng thời gian học đại học. Cố vấn học tập giúp phát huy khả năng của sinh viên, giúp sinh viên định hướng mục tiêu, phương pháp học tập đồng thời hỗ trợ giải quyết các vấn đề trong học tập và định hướng nghề nghiệp (Lê Đình Hải, 2016).

Mỗi cố vấn học tập được xem là một “mắt xích” trong vòng tròn mối liên hệ giữa sinh viên - chương trình đào tạo - nhà trường (Trần Thị Minh Đức & Kiều Anh Tuấn, 2012). Vì thế, để đạt hiệu quả kết quả học tập, sinh viên cần nhận thức rõ ràng về vai trò của cố vấn.