Tổng quan nghiên cứu

Xác suất – Thống kê (XS – TK) là một ngành khoa học thiết yếu, đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như khoa học, công nghệ, kinh tế và chính trị. Theo khảo sát trên 118 sinh viên năm thứ hai Đại học Kinh tế TP.HCM, việc áp dụng kiến thức XS – TK trong các môn chuyên ngành kinh tế như Kinh tế lượng và Phân tích và đầu tư chứng khoán còn nhiều hạn chế, đặc biệt trong kỹ năng so sánh các mẫu dữ liệu thống kê. Mục tiêu nghiên cứu nhằm đánh giá mức độ phù hợp giữa nội dung dạy học XS – TK với yêu cầu thực tiễn của các môn chuyên ngành kinh tế, tập trung vào việc so sánh các tham số thống kê của các tổng thể dựa trên mẫu dữ liệu. Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong các giáo trình chuyên ngành kinh tế và giáo trình XS – TK tại Đại học Kinh tế TP.HCM, với thời gian khảo sát và phân tích trong khuôn khổ luận văn thạc sĩ. Ý nghĩa nghiên cứu thể hiện qua việc phát hiện sự không nối khớp giữa kiến thức XS – TK và nhu cầu thực tế của sinh viên trong học tập chuyên ngành, từ đó đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng đào tạo, góp phần cải thiện kỹ năng phân tích và ra quyết định dựa trên dữ liệu thống kê.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên thuyết nhân học của Chevallard, trong đó quan hệ thể chế R(I,O) và quan hệ cá nhân R(X,O) được sử dụng để phân tích mối liên hệ giữa thể chế dạy học và đối tượng tri thức “so sánh các mẫu dữ liệu thống kê”. Khái niệm praxéologie được áp dụng để mô tả các tổ chức toán học gồm kiểu nhiệm vụ (T), kỹ thuật (τ), công nghệ (θ) và lý thuyết (Θ) liên quan đến việc so sánh các tham số thống kê. Ngoài ra, khái niệm qui tắc hành động và hợp đồng dạy học giúp giải mã hành vi và kiến thức sinh viên khi thực hiện các nhiệm vụ so sánh mẫu dữ liệu. Các khái niệm chuyên ngành như kỳ vọng, phương sai, độ lệch chuẩn, hệ số biến động và mô hình hồi qui với biến giả được xem xét làm nền tảng toán học cho việc phân tích.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích tài liệu và khảo sát thực nghiệm. Nguồn dữ liệu chính gồm ba giáo trình: Phân tích và đầu tư chứng khoán (GT1), Kinh tế lượng (GT2) và Xác suất – Thống kê (GT3) của Đại học Kinh tế TP.HCM. Phân tích nội dung các giáo trình nhằm xác định các praxéologie liên quan đến so sánh mẫu dữ liệu thống kê. Khảo sát thực nghiệm trên 118 sinh viên nhằm thu thập dữ liệu về kỹ năng và kiến thức áp dụng trong thực tế. Phương pháp phân tích bao gồm so sánh nội dung giáo trình, thống kê mô tả kết quả khảo sát, và đối chiếu với lý thuyết didactic toán. Timeline nghiên cứu kéo dài trong một năm học, từ thu thập tài liệu, phân tích đến tổng hợp kết quả và đề xuất giải pháp.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Sự không nối khớp giữa dạy học XS – TK và chuyên ngành kinh tế: Giáo trình XS – TK (GT3) chỉ giới thiệu các khái niệm cơ bản như kỳ vọng, phương sai, độ lệch chuẩn mà không đề cập đến hệ số biến động và mô hình hồi qui với biến giả, trong khi hai giáo trình chuyên ngành (GT1 và GT2) lại sử dụng các khái niệm này để giải quyết các bài toán thực tiễn. Ví dụ, GT1 sử dụng hệ số biến động để so sánh rủi ro đầu tư khi lợi nhuận kỳ vọng khác nhau, GT2 áp dụng mô hình hồi qui với biến giả để so sánh năng suất trung bình giữa các công nghệ sản xuất.

  2. Kỹ năng so sánh mẫu dữ liệu của sinh viên còn hạn chế: Khảo sát trên 118 sinh viên cho thấy 61,02% sinh viên chỉ sử dụng phương pháp so sánh hai phương sai để đánh giá độ ổn định sản lượng, dẫn đến kết luận sai lệch về công nghệ sản xuất. Chỉ khoảng 25,42% sinh viên áp dụng đúng kỹ thuật so sánh hệ số biến động hoặc mô hình hồi qui với biến giả.

  3. Giáo trình XS – TK thiếu các nội dung quan trọng: GT3 không dạy phần tương quan và hồi qui, khiến sinh viên không biết sử dụng mô hình hồi qui để so sánh trung bình các tổng thể. Hệ số biến động cũng không được giới thiệu, làm hạn chế khả năng so sánh độ phân tán khi trung bình các tổng thể khác nhau.

  4. Hai môn chuyên ngành phải bổ sung kiến thức: Để bù đắp cho những thiếu sót của môn XS – TK, các môn Kinh tế lượng và Phân tích và đầu tư chứng khoán đã đưa thêm các khái niệm và kỹ thuật mới như mô hình hồi qui với biến giả và hệ số biến động, nhằm giúp sinh viên giải quyết các bài toán thực tế.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự không nối khớp là chương trình XS – TK chưa cập nhật đầy đủ các kiến thức và kỹ năng cần thiết cho sinh viên chuyên ngành kinh tế, đặc biệt là các kỹ thuật so sánh mẫu dữ liệu phức tạp hơn như mô hình hồi qui với biến giả và hệ số biến động. Kết quả khảo sát cho thấy sinh viên chủ yếu dựa vào kỹ thuật so sánh phương sai truyền thống, dẫn đến sai sót trong đánh giá thực tế. So sánh với các nghiên cứu trước đây về dạy học XS – TK trong ngành Y cũng cho thấy tình trạng tương tự về thiếu sót kiến thức ứng dụng. Việc hai môn chuyên ngành phải tự bổ sung kiến thức cho thấy sự phân tán trong chương trình đào tạo, ảnh hưởng đến hiệu quả học tập và khả năng ứng dụng của sinh viên. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ phân bố tỷ lệ sinh viên sử dụng các kỹ thuật khác nhau và bảng so sánh nội dung các giáo trình để minh họa rõ ràng sự không đồng bộ.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Cập nhật chương trình môn XS – TK: Tích hợp các khái niệm và kỹ thuật như hệ số biến động, mô hình hồi qui với biến giả vào nội dung giảng dạy để sinh viên có nền tảng vững chắc, đáp ứng yêu cầu chuyên ngành. Thời gian thực hiện trong 1-2 học kỳ, do khoa Toán – Thống kê chủ trì phối hợp với khoa Kinh tế.

  2. Đào tạo bồi dưỡng giảng viên: Tổ chức các khóa tập huấn nâng cao năng lực giảng viên XS – TK về các kỹ thuật thống kê ứng dụng trong kinh tế, giúp họ truyền đạt hiệu quả hơn. Thời gian 6 tháng, do phòng Đào tạo và Phòng Sau đại học phối hợp thực hiện.

  3. Phát triển tài liệu giảng dạy tích hợp: Soạn thảo giáo trình và bài tập thực hành liên ngành, kết hợp lý thuyết XS – TK với các ứng dụng trong Kinh tế lượng và Phân tích chứng khoán, giúp sinh viên dễ dàng tiếp cận và vận dụng. Thời gian 1 năm, do nhóm chuyên gia liên khoa thực hiện.

  4. Tăng cường thực nghiệm và khảo sát: Thực hiện các bài tập, dự án thực tế liên quan đến so sánh mẫu dữ liệu trong các môn chuyên ngành, đồng thời khảo sát định kỳ để đánh giá hiệu quả học tập và điều chỉnh chương trình phù hợp. Chủ thể là giảng viên các khoa chuyên ngành, triển khai liên tục hàng năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Giảng viên môn Xác suất – Thống kê: Nắm bắt các điểm chưa phù hợp trong chương trình hiện tại, từ đó cải tiến phương pháp giảng dạy, nâng cao chất lượng đào tạo.

  2. Giảng viên các môn chuyên ngành kinh tế: Hiểu rõ sự liên kết giữa kiến thức XS – TK và chuyên ngành, giúp phối hợp hiệu quả trong xây dựng chương trình và hỗ trợ sinh viên.

  3. Sinh viên ngành kinh tế: Nhận thức được những kỹ năng cần thiết trong việc so sánh mẫu dữ liệu thống kê, từ đó chủ động học tập và vận dụng kiến thức vào thực tế.

  4. Nhà quản lý đào tạo đại học: Có cơ sở để điều chỉnh, cập nhật chương trình đào tạo nhằm nâng cao chất lượng nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu thị trường lao động.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao phải so sánh các mẫu dữ liệu thống kê trong kinh tế?
So sánh các mẫu giúp đánh giá sự khác biệt giữa các tổng thể, từ đó đưa ra quyết định đúng đắn trong đầu tư, sản xuất hay phân tích thị trường. Ví dụ, so sánh rủi ro giữa các dự án đầu tư dựa trên độ phân tán lợi nhuận.

2. Hệ số biến động là gì và tại sao quan trọng?
Hệ số biến động (CV) là tỷ lệ giữa độ lệch chuẩn và giá trị trung bình, dùng để so sánh mức độ phân tán tương đối khi các tổng thể có trung bình khác nhau. Ví dụ, trong đầu tư chứng khoán, CV giúp đánh giá rủi ro trên mỗi đơn vị lợi nhuận.

3. Mô hình hồi qui với biến giả giúp gì trong so sánh mẫu?
Mô hình này cho phép lượng hóa biến định tính để so sánh trung bình của các tổng thể khác nhau, ví dụ so sánh năng suất giữa các công nghệ sản xuất hoặc thu nhập giữa các vùng địa lý.

4. Tại sao sinh viên thường mắc lỗi khi so sánh độ phân tán?
Do chương trình XS – TK chưa trang bị đầy đủ kiến thức về hệ số biến động và mô hình hồi qui, sinh viên chỉ dựa vào so sánh phương sai hoặc độ lệch chuẩn mà không xét đến trung bình, dẫn đến kết luận sai.

5. Làm thế nào để cải thiện kỹ năng so sánh mẫu dữ liệu cho sinh viên?
Cần cập nhật chương trình đào tạo, tăng cường thực hành, sử dụng bài tập thực tế và phối hợp giữa các môn học để sinh viên hiểu và vận dụng đúng các kỹ thuật thống kê.

Kết luận

  • Luận văn đã chỉ ra sự không nối khớp giữa nội dung dạy học XS – TK và yêu cầu thực tế của các môn chuyên ngành kinh tế tại Đại học Kinh tế TP.HCM.
  • Sinh viên thiếu kỹ năng so sánh mẫu dữ liệu thống kê chính xác do chương trình XS – TK chưa cung cấp đầy đủ kiến thức về hệ số biến động và mô hình hồi qui với biến giả.
  • Hai môn chuyên ngành Kinh tế lượng và Phân tích và đầu tư chứng khoán đã phải bổ sung các khái niệm và kỹ thuật để bù đắp cho những thiếu sót này.
  • Đề xuất cập nhật chương trình, đào tạo giảng viên, phát triển tài liệu tích hợp và tăng cường thực nghiệm nhằm nâng cao chất lượng đào tạo.
  • Các bước tiếp theo bao gồm triển khai các giải pháp đề xuất trong 1-2 năm tới và đánh giá hiệu quả qua khảo sát định kỳ; mời các nhà quản lý và giảng viên cùng tham gia cải tiến chương trình đào tạo.

Hãy hành động ngay hôm nay để nâng cao chất lượng đào tạo và đáp ứng tốt hơn nhu cầu thực tiễn trong lĩnh vực kinh tế!