chương 1 đề cập đến các phương pháp nghiên cứu và ý nghĩa thực tiễn mà đề tài nghiên cứu mang lại. Cuối cùng, trong chương này sẽ trình bày về cấu trúc bài nghiên cứu, các bước thực hiện quá trình nghiên cứu đề tài.1 Tính cấp thiết của đề tài Thế hệ gen Z (sinh từ khoảng giữa thập niên 1990 đến đầu thập niên 2010) lớn lên trong thời đại kỹ thuật số và mạng xã hội phát triển mạnh mẽ (Eldridge, 2024). Điều này đã định hình nhiều đặc điểm và xu hướng hành vi của họ, đặc biệt là việc thể hiện quan điểm và suy nghĩ trên các diễn đàn mạng xã hội. Dưới đây là một số đặc điểm nổi bật của Gen Z liên quan đến vấn đề này: ● Kỹ năng công nghệ cao: Gen Z là thế hệ đầu tiên trưởng thành cùng với sự phát triển vượt bậc của Internet và công nghệ di động.
Họ thành thạo trong việc sử dụng các công cụ kỹ thuật số và mạng xã hội, từ đó dễ dàng tiếp cận và chia sẻ thông tin. (Eldridge, 2024) ● Tính kết nối cao: Với sự hiện diện của mạng xã hội như Facebook, Instagram, Tiktok, Twitter, và nhiều nền tảng khác, gen Z luôn có khả năng kết nối và giao tiếp với bạn bè, gia đình, và cộng đồng trên toàn thế giới. Điều này tạo điều kiện cho họ chia sẻ và thảo luận quan điểm, ý kiến cá nhân một cách nhanh chóng và rộng rãi. (Aspin, 2021) ● Thẳng thắn bày tỏ quan điểm cá nhân: Gen Z coi trọng việc thể hiện bản thân và giá trị cá nhân qua các nền tảng mạng xã hội.
Họ thường chia sẻ về sở thích, phong cách sống, quan điểm xã hội và đấu tranh cho những vấn đề không thỏa đáng. (Chi, 2024) ● Tính toàn cầu hóa và nhận thức xã hội cao: Tiếp cận thông tin toàn cầu một cách dễ dàng giúp gen Z có nhận thức cao về các vấn đề xã hội, 1 môi trường, chính trị và văn hóa. Họ không ngần ngại bày tỏ quan điểm về những vấn đề này và tham gia vào các cuộc thảo luận trực tuyến. Có thể nói thế hệ Gen Z sử dụng nền tảng truyền thông xã hội để trở thành người tạo ra sự thay đổi (Hudak, 2020).
Thay vì những cuộc biểu tình ồn ào hay e dè mà bỏ qua vấn đề nhức nhối, Gen Z dám cất lên tiếng nói một cách văn minh mà vẫn tập hợp được sức mạnh tập thể nhờ những nút thích (like), chia sẻ (share) hay bình luận (comment) dưới các bài đăng trên mạng xã hội. Dù đó là đồng tình hay đưa ra lập luận phản bác về vấn đề đó thì có một thứ vũ khí quan trọng đủ sức mạnh tác động tới những nhà quản lý là sự viral. Vấn đề càng nhận được nhiều sự quan tâm thì càng được lan rộng, càng được lan rộng thì các nhà quản lý càng tiếp nhận rõ ràng vấn đề cần phải giải quyết. Đặc biệt, các trường đại học và các cơ sở giáo dục đại học - nơi mà các gen z tập trung đông đảo - cũng khai thác thông tin từ “confession” hay những trang, nhóm tương tự được hiểu là nơi dành cho sinh viên bày tỏ những tâm tư, nguyện vọng, quan điểm của mình đối với các vấn đề tại trường học của mình.
Bởi các nhà quản lý của các trường đại học luôn quan tâm đến ý kiến phản hồi của sinh viên đến công tác quản lý đào tạo. (Wangchuk, 2018) Phản hồi của sinh viên là tập hợp các nhận xét, ý kiến và cảm xúc đối với một lớp học cụ thể, giáo viên, dịch vụ hoặc cơ sở giáo dục. Nó có thể liên quan đến một chủ đề rất hẹp (Wi-Fi, ký túc xá, v.) hoặc có ý nghĩa rất rộng, và nó là cốt lõi của sự phát triển của bất kỳ cơ sở giáo dục đại học nào. Phản hồi có thể được sử dụng để cải thiện và phát triển chương trình giảng dạy, xác định những điểm yếu trong khả năng giảng dạy của giáo viên, thu thập đề xuất cho các cải tiến tiềm năng của khuôn viên trường và nhiều hơn nữa.
Khi được thực hiện đúng cách, chương trình phản hồi của sinh viên trở thành công cụ quan trọng nhất trong sự phát triển của cơ sở. Nó có thể mang lại vô số hiệu ứng tích cực khác, như cung cấp tiếng nói cho sinh viên, nâng cao hiệu 2 quả và chất lượng giảng dạy, hoàn thiện quy trình phản hồi, và thúc đẩy môi trường hợp tác và giao tiếp chung trong khuôn viên trường. (Explorance, 2023) Nhà trường luôn duy trì liên lạc thường xuyên với sinh viên của mình dù đó là việc trao đổi trong giờ học hay đánh giá vào cuối học kỳ, những phương pháp này chưa thực sự hiệu quả bởi sinh viên e ngại những ý kiến của mình có thể gây bất lợi trong quá trình học tập hoặc những ý kiến đó có phần đơn lẻ, chưa đủ tác động đến nhà quản lý. Chính tại những nhóm phi chính thức như confession mới phản ánh đầy đủ và chân thực nhất những gì sinh viên nghĩ, sinh viên quan tâm và mong muốn được giải quyết.
Nó cũng là nơi mà sinh viên tập hợp được nhiều người đồng quan điểm với mình hơn. Vì lẽ đó, việc thu thập và phân tích ý kiến của sinh viên thông qua các bài đăng và bình luận tại các nhóm sinh viên trên Facebook đã trở thành một phương pháp hiệu quả để cải thiện chất lượng dịch vụ giáo dục. Nhà trường có thể sử dụng các thông tin này để hiểu rõ hơn về những suy nghĩ và cảm nhận thực sự của sinh viên, từ đó đưa ra những giải pháp chính xác và phù hợp hơn. Đầu tiên, việc theo dõi và phân tích các post và comment trên Facebook giúp nhà trường nắm bắt được những vấn đề mà sinh viên đang quan tâm.
Những phản hồi này thường rất chân thực và đa dạng, phản ánh nhiều khía cạnh khác nhau của cuộc sống học đường, từ chất lượng giảng dạy, cơ sở vật chất, đến các dịch vụ hỗ trợ sinh viên. Chẳng hạn, nếu nhiều sinh viên phản ánh về tình trạng thiếu thiết bị trong phòng học hoặc chất lượng bài giảng không đạt yêu cầu, nhà trường có thể nhận diện được những điểm cần cải thiện cụ thể. Thứ hai, thông qua các phản hồi này, nhà trường có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn thực sự của sinh viên. Mỗi bình luận đều mang trong mình những kỳ vọng và yêu cầu của người học.
Việc lắng nghe và phân tích những mong muốn này không chỉ giúp nhà trường cải thiện dịch vụ hiện tại mà còn định hướng cho các chính sách phát triển trong tương lai. Ví dụ, nếu sinh viên thường 3 xuyên đề cập đến mong muốn có thêm các khóa học kỹ năng mềm hoặc các chương trình ngoại khóa phong phú hơn, nhà trường có thể xem xét và bổ sung vào chương trình giảng dạy. Thứ ba, việc phản hồi nhanh chóng và hiệu quả các ý kiến của sinh viên trên Facebook cũng là một cách thể hiện sự quan tâm và tôn trọng của nhà trường đối với người học. Khi sinh viên thấy rằng ý kiến của mình được lắng nghe và giải quyết, họ sẽ cảm thấy hài lòng và tin tưởng hơn vào nhà trường.
Điều này không chỉ cải thiện trải nghiệm học tập của sinh viên mà còn tạo dựng uy tín và hình ảnh tích cực cho nhà trường trong mắt cộng đồng. (Explorance, 2023) Tóm lại, việc theo dõi và phân tích các post và comment của sinh viên trên Facebook là một phương pháp hữu hiệu để nhà trường có được cái nhìn toàn diện và chính xác về những suy nghĩ, nhu cầu và mong muốn thực sự của người học. Từ đó, nhà trường có thể đưa ra những giải pháp và chính sách phù hợp, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của sinh viên, nâng cao chất lượng dịch vụ giáo dục và xây dựng một môi trường học tập tích cực, thân thiện. Tuy nhiên, tại các nhóm phi chính thức này, lượng thông tin là rất lớn nhưng không thể có một đội ngũ để thu thập và lọc ra những thông tin cần thiết.
Cần đến một hệ thống có thể tự động thu thập, xử lý thông tin và đưa ra những vấn đề mà sinh viên quan tâm đến. Từ đó nhà trường có giải pháp chính xác hơn cho dịch vụ của mình thì cần phải biết được thực sự sinh viên nghĩ gì về vấn đề. Giúp nhà quản lý đưa ra những chính sách đáp ứng được nhu cầu thực sự của người học.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.1 Mục tiêu tổng quát Mục tiêu tổng quát của đề tài nghiên cứu là đề xuất cách thức tự động phát hiện các đối tượng mà sinh viên nhắc tới và các quan điểm của sinh viên với đối 4 tượng đó thông qua phân tích các bài đăng và bình luận trên một số nhóm phi chính thức tại mạng xã hội Facebook.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể Bài nghiên cứu nhằm đạt được hai mục tiêu cụ thể sau: ● Xác định Đối tượng (Entity) mà sinh viên nhắc tới: Mô tả: Phát triển hệ thống có khả năng tự động xác định và trích xuất các đối tượng (entity) mà sinh viên đề cập đến trong các bài đăng và bình luận trên mạng xã hội. Các đối tượng này có thể bao gồm giảng viên, khóa học, cơ sở vật chất, các dịch vụ hỗ trợ sinh viên, và các hoạt động ngoại khóa.
Cách tiếp cận: Sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (machine learning) để xây dựng mô hình nhận diện và phân loại các entity từ dữ liệu văn bản thu thập được. Các phương pháp có thể bao gồm Named Entity Recognition (NER) và các mô hình ngữ nghĩa (semantic models). ● Xác định Quan điểm (Sentiment) đối với các Đối tượng (Entity) đó: Mô tả: Xây dựng hệ thống có khả năng tự động phân tích và xác định quan điểm của sinh viên (tích cực, tiêu cực, trung lập) đối với các đối tượng được nhắc tới trong các bài đăng và bình luận trên mạng xã hội. Cách tiếp cận: Sử dụng các kỹ thuật phân tích cảm xúc (sentiment analysis) kết hợp với các mô hình học sâu (deep learning) để đánh giá và phân loại cảm xúc của sinh viên đối với từng entity.
Các mô hình như LSTM, BERT hoặc transformers có thể được áp dụng để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của phân tích cảm xúc.