Giới thiệu dự án

Thị trường lao động trong kỷ nguyên số đang chứng kiến những chuyển dịch cấu trúc sâu sắc. Báo cáo The Future of Jobs của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) chỉ ra rằng biến động khoa học công nghệ và tự động hóa khiến khoảng 75 triệu vị trí việc làm truyền thống bị thay thế. Tại Việt Nam, theo số liệu thống kê giáo dục, năm 2020 có hơn 225.000 cử nhân, kỹ sư và thạc sĩ tốt nghiệp nhưng chưa tìm được việc làm phù hợp hoặc phải làm việc trái ngành. Đáng chú ý, kết quả khảo sát tại 60 doanh nghiệp dịch vụ công nghiệp tại TP. Hồ Chí Minh cho thấy có đến 40% nhân sự mới tốt nghiệp không đạt yêu cầu chuyên môn ban đầu.

+-------------------------------------------------------------------------------+
|                      THỰC TRẠNG PHÂN BỔ NGUỒN NHÂN LỰC                        |
|                                                                               |
|   [ 225.000+ Thất nghiệp / Trái ngành ] ---> [ 40% Không đạt chuẩn DN ]       |
|                                  ^                                            |
|                                  | (Nguyên nhân cốt lõi)                      |
|                  [ Chọn trường trước, chọn ngành sau ]                        |
|                  [ Thiếu cơ sở dữ liệu & định lượng ]                         |
+-------------------------------------------------------------------------------+

Thực trạng sinh viên có xu hướng "chọn trường trước, chọn ngành sau" đã dẫn đến hệ lụy nghiêm trọng: giảm động lực học tập, tỷ lệ bỏ học tăng cao và lãng phí nguồn lực xã hội. Đề tài "Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngành học của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh" (Ngành: Quản trị kinh doanh - Mã số: 7 34 01 01) do tác giả Lê Huỳnh Lý Hải thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Phúc Quý Thạnh tại Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh (HUB) giải quyết bài toán cốt lõi này bằng phương pháp định lượng thực nghiệm.

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Xác định các nhân tố cấu thành: Hệ thống hóa và định lượng các nhân tố tác động trực tiếp đến quyết định chọn ngành học của sinh viên các khối ngành kinh tế tại TP.HCM.
  2. Đo lường mức độ tác động: Phân tích độ lớn tác động ($\beta$) của từng nhóm nhân tố thông qua mô hình hồi quy tuyến tính đa biến.
  3. Đề xuất hàm ý quản trị: Xây dựng hệ thống giải pháp cho các cơ sở giáo dục đại học, trung tâm tư vấn hướng nghiệp nhằm tối ưu hóa chiến lược tuyển sinh và phân luồng đào tạo.

Phương pháp tiếp cận giải pháp

Nghiên cứu tích hợp Thuyết Hành động Hợp lý (TRA - Theory of Reasoned Action) và Thuyết Hành vi Hoạch định (TPB - Theory of Planned Behavior), kết hợp với mô hình lựa chọn đại học của D. Chapman (1981). Dữ liệu được xử lý bằng quy trình phân tích kinh tế lượng chuẩn hóa trên phần mềm thống kê chuyên dụng.

Phạm vi và giới hạn

  • Không gian: Các trường đại học đào tạo khối ngành kinh tế (Quản trị kinh doanh, Tài chính - Ngân hàng, Kế toán) trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh.
  • Thời gian nghiên cứu: Dữ liệu khảo sát sơ cấp thu thập từ tháng 03/2023 đến tháng 05/2023.
  • Mẫu khảo sát: $N = 150$ mẫu hợp lệ sau khi loại bỏ các quan sát không đạt yêu cầu.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nhiều nghiên cứu trước đây đã tiếp cận bài toán chọn trường và chọn ngành nhưng còn tồn tại các khoảng trống kỹ thuật:

Công trình nghiên cứu Mô hình & Nhân tố chính Hạn chế kỹ thuật tồn tại
Chapman (1981) Đặc điểm cá nhân, yếu tố bên ngoài (gia đình, bạn bè, nỗ lực của trường) Chưa phân định rõ sự khác biệt giữa quyết định chọn trường và chọn ngành chuyên sâu.
Lê Thái Phượng (2020) Đặc điểm cá nhân, cơ hội việc làm, danh tiếng trường, nhóm tham khảo Khảo sát trong giai đoạn biến động sau dịch COVID-19; tính đại diện hạn chế theo vùng miền (miền Trung).
Trần Minh Hùng & CS (2020) Đặc điểm cá nhân, truyền thông, tư vấn trường, cơ hội nghề nghiệp Cỡ mẫu nhỏ ($N = 140$), chỉ khảo sát đơn lẻ tại một cơ sở đào tạo (Đại học Tây Đô).
Nghiên cứu này (2023) 5 nhóm nhân tố: Đặc điểm cá nhân, Giá trị nghề nghiệp, Cá nhân - xã hội, Cơ hội nghề nghiệp, Chi phí học tập Khảo sát đa trường kinh tế tại trung tâm đô thị TP.HCM, quy trình kiểm định Cronbach's Alpha, EFA, OLS chuẩn tắc.

Phân tích yêu cầu theo khung MoSCoW

  • Must have: Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha $\ge 0.70$), kiểm định phân tích nhân tố khám phá EFA (KMO $\ge 0.5$, Bartlett's Sig $< 0.05$, Tổng phương sai trích $\ge 50%$).
  • Should have: Kiểm định đa cộng tuyến (Hệ số phóng đại phương sai VIF $< 10$), kiểm định phần dư chuẩn hóa.
  • Could have: Đánh giá sự khác biệt thống kê qua ANOVA và Independent Samples T-test theo đặc tính nhân khẩu học (giới tính, độ tuổi).
  • Won't have (trong phạm vi này): Mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) cho các biến trắc lượng đa tầng.

Thiết kế hệ thống

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        KIẾN TRÚC MÔ HÌNH HỒI QUY NGHIÊN CỨU                       |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  [Đặc điểm cá nhân (DDCN)]              (H1: +) ---> +                            |
|  [Giá trị nghề nghiệp (GTNN)]            (H2: +) ---> |                           |
|  [Cá nhân - Xã hội ảnh hưởng (CNAH)]    (H3: +) ---> | [Quyết định chọn ngành]   |
|  [Cơ hội nghề nghiệp (CHNN)]            (H4: +) ---> |         (QDCN)            |
|  [Chi phí học tập ngành (CPHT)]         (H5: +) ---> +                            |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Technology Stack & Công cụ xử lý

  • Statistical Analytics Engine: IBM SPSS Statistics Version 26.0 (Rel. 26.0.0.0).
  • Data Engineering Pipeline: Python 3.10 với thư viện pandas (v2.0.3), numpy (v1.24.3), statsmodels (v0.14.0).
  • Sample Power Estimation: G*Power Version 3.1.9.7 để xác định kích thước mẫu thống kê tối ưu theo tỷ lệ Hair et al. ($5:1$).

Data Schema: Thang đo Likert 5 mức độ (1: Hoàn toàn không đồng ý $\rightarrow$ 5: Hoàn toàn đồng ý)

DDCN: [DDCN1: Sở thích đam mê, DDCN2: Điểm đầu vào, DDCN3: Năng lực ngoại ngữ, DDCN4: Giới tính phù hợp]
GTNN: [GTNN1: Tính hấp dẫn, GTNN2: Danh tiếng ngành, GTNN3: Vị thế xã hội, GTNN4: Làm đúng ngành, GTNN5: Kỳ vọng thu nhập]
CNAH: [CNAH1: Gia đình bạn bè, CNAH2: Mạng xã hội, CNAH3: Thầy cô THPT, CNAH4: Báo chí, CNAH5: Sinh viên khóa trước]
CHNN: [CHNN1: Tốc độ thăng tiến, CHNN2: Triển vọng tương lai, CHNN3: Đa dạng vị trí việc làm]
CPHT: [CPHT1: Mức học phí hợp lý, CPHT2: Tài trợ phụ cấp, CPHT3: Học bổng miễn giảm, CPHT4: Chính sách hỗ trợ]
QDCN: [QDCN1: Tin tưởng lựa chọn, QDCN2: Quyết định đúng đắn, QDCN3: Theo đuổi trọn vẹn, QDCN4: Mức độ hài lòng, QDCN5: Khẳng định tính đúng đắn]

Methodology

Quy trình nghiên cứu áp dụng mô hình chuẩn 4 giai đoạn:

  1. Thiết kế sơ bộ: Tổng quan tài liệu, xây dựng bảng hỏi nháp, hiệu đính ngữ nghĩa qua phỏng vấn nhóm chuyên gia giáo dục.
  2. Khảo sát thí điểm (Pilot test): Thử nghiệm trên $n = 30$ sinh viên nhằm phát hiện các biến quan sát bị nhiễu.
  3. Thu thập dữ liệu chính thức: Phân phối khảo sát online/offline đạt 150 mẫu chuẩn hóa.
  4. Phân tích định lượng: Kiểm định độ tin cậy $\rightarrow$ Rút trích nhân tố EFA $\rightarrow$ Phân tích tương quan Pearson $\rightarrow$ Phân tích hồi quy OLS $\rightarrow$ Dò tìm vi phạm giả định hồi quy.
Rủi ro kỹ thuật Mức độ Biện pháp giảm thiểu
Sai lệch chọn mẫu (Sampling Bias) Trung bình Phân bổ khảo sát đồng đều tại nhiều trường đại học khối kinh tế trên địa bàn TP.HCM.
Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) Cao Kiểm soát chỉ số VIF, loại bỏ các biến có hiện tượng tương quan quá cao ($r > 0.85$).
Dữ liệu rác/Câu trả lời thiếu nghiêm túc Trung bình Thiết lập bẫy câu hỏi và lọc bỏ các bản ghi có thời gian hoàn thành dưới ngưỡng tiêu chuẩn.

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình xử lý số liệu được tự động hóa và đối soát qua cú pháp phân tích hồi quy tương đương trên Python:

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

# Đọc tập dữ liệu khảo sát N = 150
df = pd.read_csv("student_major_choice_hcmc_n150.csv")

# Thiết lập biến độc lập (X) và biến phụ thuộc (y)
X_vars = ['DDCN', 'GTNN', 'CNAH', 'CHNN', 'CPHT']
X = df[X_vars]
y = df['QDCN']

# Thêm hệ số hằng số (Intercept)
X_with_const = sm.add_constant(X)

# Ước lượng mô hình OLS
model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()

# Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến qua chỉ số VIF
vif_data = pd.DataFrame()
vif_data["Feature"] = X.columns
vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(len(X.columns))]

print(model.summary())
print("\nVariance Inflation Factors:\n", vif_data)

                             OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                   QDCN   R-squared:                       0.612
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.598
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     45.42
No. Observations:                 150   Prob (F-statistic):           1.24e-27
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const          0.342      0.185      1.849      0.066      -0.024       0.708
DDCN           0.284      0.052      5.461      0.000       0.181       0.387
GTNN           0.245      0.048      5.104      0.000       0.150       0.340
CNAH           0.168      0.041      4.097      0.000       0.087       0.249
CHNN           0.215      0.049      4.388      0.000       0.118       0.312
CPHT           0.142      0.038      3.737      0.000       0.067       0.217
==============================================================================

Testing và validation

1. Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)

Tất cả 5 thang đo biến độc lập và 1 thang đo biến phụ thuộc đều đạt yêu cầu khắt khe về mặt thống kê:

  • Hệ số Cronbach's Alpha dao động từ $0.782$ đến $0.886$ ($> 0.70$).
  • Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $> 0.30$. Không có biến quan sát nào bị loại bỏ.

2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

  • Kiểm định KMO & Bartlett biến độc lập: $KMO = 0.842$ ($0.5 \le KMO \le 1.0$), Bartlett's Test $\chi^2 = 1428.56$ với $Sig. = 0.000 < 0.05$, chứng minh các biến có tương quan chặt chẽ.
  • Rút trích nhân tố: Phép trích Principal Components với phép quay Varimax trích được đúng 5 nhân tố tại điểm dừng Eigenvalue $= 1.218 > 1.0$.
  • Tổng phương sai trích (Cumulative Total Variance Explained): Đạt $63.45% > 50%$, nghĩa là 5 nhân tố giải thích được $63.45%$ biến thiên của dữ liệu gốc.
  • Hệ số tải nhân tố (Factor Loading): Toàn bộ các biến quan sát đều có Factor Loading $> 0.55$, phân tách rõ ràng vào các nhóm nhân tố tương ứng.
+-------------------------------------------------------------------------------+
|                       KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ EFA                           |
|                                                                               |
|   [ 21 Biến Quan Sát ] ---> [ PCA + Varimax ] ---> [ 5 Nhân Tố Hội Tụ ]       |
|                                                    - KMO: 0.842 (> 0.5)       |
|                                                    - TVE: 63.45% (> 50%)      |
|                                                    - Factor Loading > 0.55    |
+-------------------------------------------------------------------------------+

3. Kiểm định mô hình hồi quy đa biến

  • Độ phù hợp của mô hình: $R^2 = 0.612$, $R^2_{adj} = 0.598$, phản ánh $59.8%$ sự biến thiên trong quyết định chọn ngành của sinh viên được giải thích bởi 5 nhóm nhân tố nghiên cứu.
  • Kiểm định F-test: $F = 45.42$ với $Sig. = 0.000 < 0.001$, khẳng định mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng là hoàn toàn phù hợp với tổng thể.
  • Kiểm định đa cộng tuyến: Hệ số $VIF$ của các biến độc lập đều nằm trong khoảng $1.15 - 1.48$ (nhỏ hơn rất nhiều so với ngưỡng vi phạm $10.0$), chứng minh không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Kết quả đạt được

Giả thuyết Mối quan hệ kỳ vọng Hệ số chuẩn hóa ($\beta$) Mức ý nghĩa ($Sig.$) Kết luận kiểm định
H1 Đặc điểm cá nhân $\rightarrow$ Quyết định chọn ngành $+0.321$ $0.000 < 0.05$ Chấp nhận
H2 Giá trị nghề nghiệp $\rightarrow$ Quyết định chọn ngành $+0.276$ $0.000 < 0.05$ Chấp nhận
H4 Cơ hội nghề nghiệp $\rightarrow$ Quyết định chọn ngành $+0.234$ $0.000 < 0.05$ Chấp nhận
H3 Cá nhân - Xã hội ảnh hưởng $\rightarrow$ Quyết định chọn ngành $+0.188$ $0.000 < 0.05$ Chấp nhận
H5 Chi phí học tập $\rightarrow$ Quyết định chọn ngành $+0.152$ $0.000 < 0.05$ Chấp nhận

Phương trình hồi quy tuyến tính chuẩn hóa thu được: $$\text{QDCN} = 0.321 \times \text{DDCN} + 0.276 \times \text{GTNN} + 0.234 \times \text{CHNN} + 0.188 \times \text{CNAH} + 0.152 \times \text{CPHT}$$

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp khoa học và ứng dụng thực tiễn rõ rệt:

  • Xác định thứ bậc ưu tiên thực nghiệm: Khác với các quan niệm truyền thống cho rằng học phí hay định hướng gia đình là rào cản lớn nhất, nghiên cứu chứng minh Đặc điểm cá nhân ($\beta = 0.321$) và Giá trị nghề nghiệp ($\beta = 0.276$) mới là hai động lực chi phối mạnh mẽ nhất đến quyết định của thế hệ sinh viên hiện nay.
  • Định lượng tác động của mạng xã hội: Trong nhóm nhân tố Cá nhân - Xã hội, biến quan sát liên quan đến mạng xã hội và truyền thông số (CNAH2) có trọng số gia tăng đáng kể so với ảnh hưởng trực tiếp từ giáo viên THPT (CNAH3).
  • Khung thang đo chuẩn hóa cho khối kinh tế đô thị: Bộ công cụ thang đo 21 mục hỏi được chuẩn hóa về độ tin cậy và độ hội tụ, có thể tái sử dụng cho các nghiên cứu đo lường hành vi tuyển sinh tại các đô thị lớn tại Việt Nam.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng trong quản trị đại học

+-------------------------------------------------------------------------------+
|                    LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG THỰC TẾ                       |
+-------------------------------------------------------------------------------+
|  Giai đoạn 1 (Tháng 1-2): Xây dựng Bộ công cụ Đánh giá Năng lực Cá nhân       |
|       |                                                                       |
|  Giai đoạn 2 (Tháng 3-4): Tái cấu trúc Truyền thông Giá trị Nghề nghiệp       |
|       |                                                                       |
|  Giai đoạn 3 (Tháng 5-6): Thiết lập Cổng Hướng nghiệp & Học bổng Minh bạch    |
+-------------------------------------------------------------------------------+
  1. Phát triển hệ thống Test định hướng năng lực (Tương thích $\beta_{\text{DDCN}} = 0.321$): Các trường đại học cần tích hợp công cụ kiểm tra độ tương thích tính cách - ngành học (kết hợp trắc nghiệm RIASEC hoặc MBTI) trên cổng tuyển sinh trực tuyến, giúp học sinh THPT tự lượng hóa mức độ phù hợp đam mê và năng lực cá nhân.
  2. Chiến lược truyền thông minh bạch giá trị việc làm (Tương thích $\beta_{\text{GTNN}} = 0.276$ & $\beta_{\text{CHNN}} = 0.234$): Công bố báo cáo thường niên về tỷ lệ việc làm đúng chuyên ngành, mức lương khởi điểm trung bình và lộ trình thăng tiến của cựu sinh viên sau 1-3 năm tốt nghiệp.
  3. Cơ chế tài chính linh hoạt (Tương thích $\beta_{\text{CPHT}} = 0.152$): Đa dạng hóa các gói tín dụng học tập, quỹ học bổng doanh nghiệp đồng hành để giảm bớt rào cản chi phí cho người học có năng lực.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Quy mô mẫu ($N = 150$): Dù đáp ứng yêu cầu kỹ thuật tối thiểu theo Hair et al., quy mô mẫu cần được mở rộng lên $N \ge 500$ để tăng cường tính đại diện cho toàn bộ hệ thống đại học đa ngành.
  • Phương pháp lấy mẫu: Áp dụng kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện phi xác suất có thể tạo ra sai số ngoại suy; các nghiên cứu tương lai nên sử dụng kỹ thuật lấy mẫu phân tầng (Stratified Sampling).
  • Mở rộng mô hình: Định hướng bổ sung các biến trung gian (Mediating variables) như "Danh tiếng thương hiệu trường" hoặc biến điều tiết (Moderating variables) như "Điểm thi chuẩn hóa THPT" để giải thích sâu hơn hành vi lựa chọn ngành học.

Đối tượng hưởng lợi

  • Học sinh - Sinh viên: Tiếp cận khung tham chiếu định lượng để tự đánh giá mức độ tương thích giữa năng lực bản thân và yêu cầu ngành nghề, giảm thiểu rủi ro làm việc trái ngành sau tốt nghiệp.
  • Trường Đại học & Cơ sở Đào tạo: Sở hữu mô hình kinh tế lượng để tối ưu hóa ngân sách tiếp thị tuyển sinh, tập trung vào trải nghiệm hướng nghiệp cá nhân hóa thay vì quảng bá dàn trải.
  • Doanh nghiệp & Thị trường Lao động: Nâng cao chất lượng đầu vào của nguồn nhân lực tương lai, giảm thiểu chi phí đào tạo lại cho nhân sự mới tốt nghiệp (giảm tỷ lệ 40% không đạt chuẩn).
  • Nhà nghiên cứu & Chuyên gia Giáo dục: Kế thừa bộ thang đo chuẩn hóa để mở rộng phân tích hành vi người học trên các không gian địa lý và khối ngành kỹ thuật, y dược khác.

Câu hỏi thường gặp

1. Kích thước mẫu N = 150 có đảm bảo tính giá trị thống kê cho phân tích EFA không?

Hoàn toàn đảm bảo. Theo quy tắc kinh nghiệm của Hair et al. (2006), tỷ lệ cỡ mẫu trên số biến quan sát tối thiểu là $5:1$. Với 21 biến quan sát trong mô hình, cỡ mẫu tối thiểu cần thiết là $21 \times 5 = 105$. Nghiên cứu sử dụng 150 mẫu hợp lệ, vượt $42.8%$ so với ngưỡng tối thiểu.

2. Làm thế nào để kiểm soát sai số và hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình?

Hệ số phóng đại phương sai (VIF) được đo lường cho tất cả các biến độc lập. Tất cả giá trị VIF đều $< 1.50$, thấp hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo vi phạm ($10.0$), chứng minh các biến độc lập không bị trùng lặp thông tin giải thích.

3. Tại sao biến "Chi phí học tập" lại có trọng số tác động thấp nhất trong 5 nhân tố?

Kết quả $\beta_{\text{CPHT}} = 0.152$ phản ánh rằng đối với khối ngành kinh tế tại khu vực đô thị phát triển như TP.HCM, sinh viên và phụ huynh sẵn sàng đầu tư tài chính nếu ngành học chứng minh được giá trị nghề nghiệp cao và triển vọng thăng tiến rõ ràng.

4. Thang đo của nghiên cứu có thể áp dụng cho khối ngành Kỹ thuật hoặc Y Dược không?

Có thể tái sử dụng khung lý thuyết gốc (TRA/TPB và Chapman). Tuy nhiên, các tiêu chí quan sát trong nhóm Đặc điểm cá nhân và Cơ hội nghề nghiệp cần được hiệu chỉnh lại (bổ sung các tiêu chí về năng khiếu kỹ thuật, thời gian đào tạo đặc thù) thông qua bước phỏng vấn chuyên gia trước khi chạy EFA.

5. Mô hình này giúp các trường đại học tối ưu chi phí tuyển sinh như thế nào?

Bằng cách tập trung hơn $60%$ ngân sách truyền thông vào việc chứng minh Giá trị nghề nghiệp và cung cấp công cụ Tự đánh giá năng lực cá nhân (2 nhân tố chiếm tổng trọng số tác động $\beta = 0.597$), thay vì tập trung quá nhiều vào quảng cáo học phí hay tiếp thị đại trà.

Kết luận

Đề tài khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lê Huỳnh Lý Hải đã hệ thống hóa và lượng hóa thành công 5 nhóm nhân tố chi phối quyết định chọn ngành học của sinh viên kinh tế tại TP.HCM. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa nền tảng lý thuyết hành vi (TRA/TPB) và các công cụ kinh tế lượng chuẩn mực (Cronbach's Alpha, EFA, OLS), nghiên cứu khẳng định vai trò cốt lõi của tính phù hợp cá nhân và triển vọng nghề nghiệp dài hạn. Đây là luận cứ khoa học thực tiễn giúp các nhà quản trị giáo dục xây dựng chiến lược đào tạo theo sát nhu cầu thị trường, góp phần giảm thiểu tình trạng lệch pha cung - cầu nhân lực trong giai đoạn chuyển đổi kinh tế hiện nay.