Chủ Đề hành vi sử dụng ai của sinh viên tại tphcm

Dữ liệu được thu thập bằng việc đọc và nghiên cứu các phỏng vấn, bài báo, tài liệu lưu trữ sẵn có; quan sát và phân tích hành vi sử dụng AI của sinh viên đại học, cao đẳng trên địa bàn T

ao

UEF

UNIVERSITY OF ECONOMICS & FINANCE

DAI HQC KINH TE - TÀI CHÍNH TP.HCM

Môn học: Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh

Chủ đẻ: Hành vi sử dụng AI của sinh viên tại TPHCM

6, Những nghiên cứu của trước đây: SH HT KH khkt 8

C Kt qua TY n6 ẽ .4d 14

3 Phân tích nhân tô khám phá (E-EA)) . - 22522252 SE+E#EEeE+EcEeEekerrexeserererxerrre 21

4, Phân tích tương quan và hồi quy đa biến 2 2-2 S25 Sc2vcxSrcxerrerrrrrerrrre 27

hs hố ố ẻ ẻ 38

IV 080100891790 8.4/77 (0 -+- 5 39

Fo PHỤ LỤC I s52 LH THỰ HH ng hn nung ga 41

DANH MUC VIET TAT

4 SPSS Statistical Package for the Social Scien

5 SEO Search Engine Optimization

6 UEF University of Economics and Finance

7 COFER College Of Foreign Economic Relation

8 SUSS Đại học Khoa học Xã hội Singapore

A GIỚI THIỆU

Đối với thời đại công nghệ đang dần phát trién, tri tué nhân tạo đang là xu hướng sử dụng hàng đầu trong mọi lĩnh vực, đặc biệt là trong giáo dục Các công cụ hỗ trợ dựa trên AI cũng càng ngày phố biến, mang đến nhiều lợi ích tiềm năng cho sinh viên Việc áp dụng công nghệ AI đang trở thành một điều không thế thiếu đối với sinh viên trong học tập AI có khả năng cung cấp các công cụ và tài nguyên hỗ trợ học tập, giải quyết được nhiều vấn để trong các môn học khác nhau

Từ đó biết được cách mà việc sử dụng AI có thê tăng cường hiệu quả trong quá trình học tập của sinh viên Bên cạnh đó, AI còn mang lại nhiều cơ hội cho việc cá nhân hóa học tập, giáng dạy cho sinh viên đồng thời đặt ra nhiều thách thức và cơ hội Qua nghiên cứu, chúng tôi muốn khám phá

việc sử dụng AI ảnh hưởng đến quá trình học tập của sinh viên và từ đó có thể giải quyết được

thách thức tiêm ân và cơ hội AI mang lại cho sinh viên

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI có thể gây nhiều tác động đến tư duy, nhận

thức và hành vi của sinh viên Tuy nhiên, hiện nay đa phần sinh viên chưa ứng dụng công nghệ AI

đúng cách Việc thực hiện nghiên cứu này sẽ góp phần nâng cao hiệu quả học tập của sinh viên, dam bao tinh đạo đức và trách nhiệm trong việc sử dụng AI, đồng thời chuẩn bị cho những thay đối trong giáo dục trong tương lai

Nhận thức rõ về chủ dé trên cùng với sự giúp đỡ của GV Trần Minh Tú, nhóm chúng tôi lựa chọn nghiên cứu để tài “Nghiên cứu về hành vi sử dụng AI của sinh viên trong hoc tập tại TP HCM” thông qua các kiến thức đã học hỏi từ môn Phân tích dữ liệu trong kinh doanh

L Cơsở lý thuyết:

I AL

Artificial Intelligence hay con gọi là trí tuệ nhân tạo, trí thông minh nhân tạo, là trí thông minh được thê hiện băng máy móc có khả năng bắt chước các chức năng nhận thức mà con người

thường xuyên phải liên kết với tâm trí như học tập và giải quyết vẫn dé

s* Phân loại: Hiện nay công nghệ AI thông minh được chia làm 4 loại chính:

¢ Céng nghé AI phan ung (Reactive Machines): co kha năng quan sắt, phân tích được những hành động của bản thân và thế giới trước mặt nó rồi tao ra các phán hồi phù hợp nhất ngay tại

thời điểm đó Máy phản ứng không thể lưu trữ bộ nhớ, do đó, không thể đựa vào kinh nghiệm

trong quá khứ để đưa ra quyết định trong thời gian thực

+ Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế (Lừnited Memory): có khả năng vận dụng những đữ liệu

được thu thập trong quá khứ để đưa ra những dự đoán sẽ xảy ra và hành động Loại AI này liên tục được cập nhật và đổi mới liên tục theo 6 bước: Tạo dữ liệu đảo tạo -> Mô hình hệ thống học máy cần được khởi tạo -> Mô hình này cần có khả năng đưa ra dự đoán -> Mô hình phải

có khá năng thu nhận phản hồi từ con người và môi trường -> Những phản hồi cần được lưu

trữ dưới dạng dữ liệu -> Lặp lại các bước trên theo chu kỳ

+ Công nghệ AI dựa trên lý thuyết tâm trí (Theory oƒ Mind): Loại công nghệ AI này hiện vẫn

chỉ dừng lại ở mức lý thuyết và chưa có phương án khả thi Khái niệm này dựa trên tiền đề tâm

lý rằng các suy nghĩ và cảm xúc đều sẽ ảnh hưởng đến hành động của các sinh vật sống

* Công nghệ AI tự nhận thức (Selƒ#-awareness): Loại trí tuệ nhân tạo này sở hữu khả năng tự ý

thức y hệt như con người AI có thế hiểu được sự tổn tại của chính nó trên thế giới, cũng như

sự hiện điện và trạng thái cảm xúc của người khác

II Phương pháp nghiên cứu

1 Mục tiêu HgÌhiÊH CỨU :

Bài nghiên cứu này nhằm xác định mức độ phố biến và hành vi sử dụng AI trong môi

trường giáo dục tại Thành phố Hồ Chí Minh Cũng như xác định các yếu tố thúc đấy, ảnh hưởng

còn giúp phân tích mục đích sử dụng và hiệu quả AI mang lại trong việc nâng cao chất lượng trong học tập của sinh viên Từ đó đưa ra kết quả, đề xuất ra các giải pháp đề thúc đấy việc sử dụng AI hiệu quả và có trách nhiệm trong sinh viên

2 Đối tượng nghiên cứu :

Đề tài này tập trung nghiên cứu hành vi sử dụng AI của sinh viên đang theo học tại các

trường đại học Cụ thể bao gồm sinh viên đại học chính quy thuộc mọi ngành học (Kinh doanh thương mại, Kinh đoanh quốc tế, Ngôn Ngữ Anh UEF, Cao đẳng COFER .)

3 Pham vinghién citu:

- _ Không gian: Tập trung nghiên cứu trên sinh viên ở các khối ngành trên địa bàn TP HCM

- _ Thời gian thu thập đữ liệu: Dữ liệu được thu thập từ tháng 5 đến tháng 7 năm 2024

- _ Tại sao sinh viên chọn sử dụng AI?

- Ảnh hưởng của AI đối với việc phát triển tư duy?

- _ Tầm quan trọng của việc sử dụng AI trong học tập?

5 Phương pháp nghiÊn cứu:

a Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định lượng - Quantitative research là phương pháp thu thập các thông tin và

dữ liệu dưới đạng số học, số liệu có tính chất thống kê để có được những thông tin co ban, tổng quát về đối tượng nghiên cứu nhằm phục vụ mục đích thống kê, phân tích; hay nói cách khác là lượng hóa việc thu thập va phân tích dữ liệu Các thông tin, đữ liệu thường được thu thập thông qua khảo sát sử dụng bảng hỏi trên điện rộng và thường được áp dụng trong trường hợp mẫu nghiên

cứu lớn

%% Sứ dụng nghiên cứu định lượng: để tạo cơ sở dữ liệu phân tích, đánh giá, kiếm định mô hình lý thuyết Dữ liệu được thu nhập bằng bảng câu hỏi với phương thức khảo sát trực tuyến (Google form) và sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS Sau khi đánh giá và phân tích

đữ liệu nhằm xác định tần suất sử dung AI cua sinh viên tại TP.HCM

Nghiên cứu dinh tinh - Qualitative research la phuong phap thu thập các thông tin và dữ liệu dưới dạng “phi số' để có được các thông tin chỉ tiết về đối tượng nghiên cứu, khảo sát hoặc điều tra (đưới đây gọi chung là “đối tượng nghiên cứu') nhằm phục vụ mục đích phân tích hoặc đánh giá chuyên sâu Các thông tin này thường được thu thập thông qua phỏng vấn, quan sát trực tiếp hay thảo luận nhóm tập trung sử dụng câu hỏi mở, và thường được áp dụng trong trường hợp

mẫu nghiên cứu nhỏ, có tính tập trung

%% Sứ dụng nghiên cứu định tính: để tạo cơ sở cho việc khám phá, điều chỉnh và bỗ sung các biến số Dữ liệu được thu thập bằng việc đọc và nghiên cứu các phỏng vấn, bài báo, tài liệu lưu trữ sẵn có; quan sát và phân tích hành vi sử dụng AI của sinh viên đại học, cao đẳng

trên địa bàn TP.HCM trong môi trường tự nhiên

6 Những nghiên cứu của trước đây:

Theo tac gia Sylvia Nguyen (2023), trong bài viết “Học sinh sử dụng AI đề viết bài luận? Đâu là cách quán lý việc sử dụng AI giữa các sinh viên một cách hiệu quả?” tháo luận về vẫn đề

học sinh sử dụng AI để viết bài luận, đạo văn và gian lận trong học tập Ngoài ra, tác giả cũng nhắc đến việc AI có thể bị lạm dụng đề gian lận trong các kỳ thi hoặc thông tin AI có thế chứa sai sót, dẫn đến việc học sinh tiếp thu kiến thức không chính xác Bài viết c cung cấp các hướng dẫn và công cụ đề quản lý việc sử dụng AI hiệu quá hơn trong giáo dục như giới thiệu các công cụ AI phù hợp cho học sinh hay nên xác minh thông tin từ các nguồn tin cậy cũng như cung cấp hướng dẫn

về cách sử dụng AT một cách có đạo đức, Một số công cụ AI phù hợp cho học sinh được kế đến 1a Duolingo, Pearson, Century Tech, Querium, Edmentum Tac gia dua ra lời khuyên giúp hạn chế việc sử dung AI trong học tập chính là ta nên giáo duc hoc sinh hiểu rõ tác dụng của AI và đảm bảo rằng học sinh chịu trách nhiệm cho việc học của riêng họ cũng như cập nhật kiến thức và kỹ năng đề hướng dẫn học sinh sử dụng AI một cách hiệu quả

Tác giá Thu Hà & Ánh Hồng (2023) dé cập trong bài viết “Sinh viên ứng dụng Trí tuệ nhân

tạo trong học tập và tư duy sáng tạo” về việc nâng cao kiến thức và trải nghiệm trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) được tô chức bởi Trung tâm Phát triển Năng lực sinh viên Trường Dai hoc Van Lang cùng sự tham gia của đoàn sinh viên Đại học Khoa học Xã hội Singapore (SUSS) với sự dẫn dắt của chuyên gia trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo Sinh viên được tìm hiểu về AI và những tiém

việc sử dụng AI và cách khắc phục; nắm bắt sự ảnh hưởng của AI với tư duy sáng tạo của sinh viên và cách sử dụng thông thái trong giáo dục lẫn cuộc sống hàng ngày Ngoài ra, sinh viên còn

có thêm lựa chọn công việc cho mình ở các ngành nghề liên quan như Chuyên viên AI, Khoa học

đữ liệu, Hơn hết, AI đã và đang góp vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng giáo dục cũng như tạo môi trường học tập tiễn bộ thông qua các nguồn tai nguyên chất lượng và trực tuyến Bên cạnh đó, AI còn tạo ra nhiều trở ngại liên quan đến sự hiểu biết, sự sáng tạo và tĩnh thần học tập của sinh viên

Bài báo “ Khi sinh viên “nghiện” dùng AI” của tác giả Trọng Nhân (2024) nói về việc sinh viên ở Việt Nam sử dụng các ứng dụng tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ học tập và nghiên cứu Các sinh viên đều có cách tiếp cận và sử dụng AI khác nhau tùy thuộc vào ngành học và mục

tiêu cá nhân của họ Sinh viên Mai Thư và Minh Tâm chọn sử dụng AI để học tiếng Anh thông

quá các ứng dụng như Gemini, ChatGPT và Otter AI: giúp họ tìm kiếm thông tỉn nhanh chóng và cải thiện ngôn ngữ Hoặc sinh viên kinh tế Thu Thủy chọn dùng Google Analysis để nghiên cứu

xu hướng thị trường và phân tích đữ liệu marketing, giúp cô hiểu hơn về SEO và các chiến dịch tiếp thị khác Ngoài ra Giảng viên Trương Quang Nhật sử dụng AI để hỗ trợ việc đạy học: cung cấp ví dụ và bài tập giúp học viên phát triển các kỹ năng qua các bài mẫu Như vậy, việc sử dụng

AI trong học tập đang trở thành một xu hướng phô biến, giúp cho sinh viên và giáo viên có thể tận dụng tốt các công cụ và tài nguyên có săn để hỗ trợ quá trình học tập và nghiên cứu Từ đó sẽ giúp phát triển tư duy sáng tạo của con người

^

Trong bài viết “Chat GPT khiến học sinh lười nhác, gian lận học tập” của tác giả Hà Linh (2023), các chuyên gia và giáo viên đều cảnh báo về những tác động tiêu cực khi học sinh sử dụng Chat GPT: Thay Hién cho rằng học sinh có thể trở nên lười suy nghĩ và đễ bị định hướng sai lệch

do khả năng phân tích thông tin chưa tốt Điều này tương tự mặt trái của mạng xã hội Cô Lưu Tú

Oanh, Tô trưởng Tô Ngoại ngữ Trường THCS Trưng Vương (Hà Nội), nhân mạnh rằng giáo viên

cần có phương thức kiểm tra và đánh giá kỹ lưỡng để đảm bảo học sinh nắm vững kiến thức thay

vì chỉ tra cứu thông tin PGS.TS Trần Thành Nam, Chủ nhiệm Khoa Các khoa học giáo dục, Đại học Giáo dục (Đại học Quốc gia Hà Nội), lưu ý rằng Chat GPT có thê dẫn đến tình trạng học sinh gian lận trong học tập, mắt động lực học tập tích cực Ông Nam cho rằng giáo viên cần thay đỗi phương pháp đánh giá, tập trung vào sáng tạo hơn là trí nhớ Tuy nhiên, điều này đòi hỏi chính

tra cứu và hỗ trợ học tập Tuy nhiên, cần sử dụng nó một cách cân nhắc và đúng cách để tránh các

hệ lụy tiêu cực như gian lận, lười suy nghĩ, và tiếp nhận thông tin sai lệch Giáo viên và nhà trường cần đôi mới phương pháp giáng dạy và đánh giá đề thích ứng với sự phát triển của công nghệ

Ở bài viết “Các nhân tố ảnh hưởng tới ý định sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong học

tập, nghiên cứu đối sinh viên khối ngành kinh tế trên địa bàn Hà Nội” của trường Đại học Kinh Tế Quốc Dân (2022), dé tài nghiên cứu các nhân tố và sự tác động của các nhân tế tới ý định sử dụng

công nghệ ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong học tập của sinh viên đang theo học tại một số trường

đại học thuộc khối ngành kinh tế Đề tài chỉ ra nhận thức của sinh viên kinh tế trên địa bàn Hà Nội

về công nghệ trí tuệ nhân tạo khá tương tự nhau: sinh viên nhận thấy công nghệ nhân tạo rất hữu dung va dé dang sir dung trong học tập và có quan điểm khác với ở các nước khác về sự không thoải mái trong công nghệ Bên cạnh đó, đề tài còn đưa ra xu hướng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào đại học khắp cả nước, nói cách khác là xây dựng trường học thông minh (SMART School) Ngoài ra, nghiên cứu này còn góp phần đưa ra các đánh giá cũng như đề xuất đối với sinh viên và với giáng viên, trợ giảng ở các trường đại học trong vấn để sử dụng AI trong lĩnh vực giáo dục

Về các bài báo phạm vi nước ngoài, tác giá Đức Khương (2023) bài báo “Sinh viên đại học

ở Trung Quốc sử dụng công cụ AI để hỗ trợ học tập nhiều như thế nào?” trình bày rằng theo khảo sát gan đây của China Youth Daily cho thấy 84,88% số người được hỏi đã sử dụng các công cụ AI, trong đó 16,30% thường xuyên sử dụng các công cụ AI, 57,49% thỉnh thoảng sử dụng và 19,43% hiếm khi sử dụng Đánh giá từ bộ đữ liệu này ta có thể nói rằng AI đã đóng một vai trò quan trọng trong học tập, công việc và cuộc sống của giới trẻ đương đại Các công cụ AI được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như truy vấn dữ liệu, dịch thuật, viết, tính toán, lập bảng, chỉnh sửa bản vẽ, tạo âm thanh và video 77.5 I% sinh viên tin rằng các công cụ AI có thé cải thiện hiệu quả Cũng theo bài báo trên, nhiều sinh viên lo lắng rằng AI có thể cản trở cạnh tranh công bằng, tạo thông tin sai lệch

và vi phạm bản quyền Việc sử dụng AI quá rộng rãi có thể ảnh hưởng đến tư duy và khả năng sáng tạo của con người Nên chúng ta cần có sự quản lý hiệu quả bằng cách giáo dục chính quy về cách sử dụng hợp lý AI và bắt đầu đưa ra các quy định việc sử dụng công cụ AI của sinh viên Bài viết “Khảo sát nhận thức của sinh viên về việc sử dung AI trong học tập tại một số trường đại học Úc và Hong Kong” của tác giá Vân An (2024) đề cập đến sự chuyên đôi trong quan điểm của

sang chấp nhận một cách thận trọng và sử dụng trong một số trường hợp nhất định Một nhóm nghiên cứu đã khảo sát ý kiến của sinh viên về việc sử dụng AI trong học tập và công việc của họ thông qua cuộc thảo luận và báng hỏi Nhóm nghiên cứu đã phát hiện ra rằng sinh viên nhận thức được vai trò hữu ích của AI trong việc tóm tắt, giải thích và gợi ý ý tưởng, giúp họ hiếu các vấn đề khó một cách đễ dàng hơn Tuy nhiên, họ cũng nhận thức được những hạn chế và nguy cơ của

thông tin không chính xác từ AI Sinh viên cũng nhận thức rằng AI có thể giúp giảm bớt gánh nặng

từ những công việc không quan trọng, để họ có thể tập trung vào những vấn để quan trọng hơn Tuy nhiên, họ cũng lo ngại về sự bất công và vấn đề đạo đức khi một số sinh viên có thê có lợi thé hơn nhờ vào sử dựng AI Kết luận, mặc dù AI có thể mang lai nhiéu loi ich trong viée hé tro hoc tập và công việc, nhưng mà việc áp dụng nó cần được thực hiện một cách cần thận và công bằng

dé dam bao rang tat ca sinh viên có cơ hội truy cập và sử dụng công nghệ này một cách công bằng

và đạo đức

Nghiên cứu của tác giả Hồng Anh (2024) trong bài báo “Vì sao các sinh viên đại học có xu hướng sử dụng Chatbot trong học tập ?” khám phá các yếu tố ánh hưởng đến xu hướng sử dụng chatbot của sinh viên đại học, với khảo sát 842 sinh viên tại Đại học Quốc gia Lesotho Kết quả cho thấy ba yếu tô chính ảnh hưởng đến ý định sử dụng chatbot: khả năng dùng thử, sự tỉn tưởng

và tính hữu ich/dé str dung Các sinh viên sẽ chấp nhận và tích hợp chatbot nếu nó mang lại lợi ích thực sự và đáng tin cậy Nghiên cứu khuyến nghị sinh viên tiếp cận công nghệ chatbot một cách thận trọng và sáng suốt,

Bai viét “What do AI chatbots really mean for students and cheating?”, tác giả Spector, C (2023) làm rõ các chatbot trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ sinh viên bằng cách cung cấp sự giúp đỡ ngay lập tức, trả lời câu hỏi và làm rõ các khái mệm phức tạp, từ đó cải thiện trải nghiệm học tập

Có những lo ngại rằng sinh viên có thể lạm dụng trí tuệ nhân tạo để hoàn thành bài tập hoặc kỳ thi, dẫn đến không trung thực học thuật Điều này đặt ra thách thức đối với giáo viên trong việc đánh giá khả năng của sinh viên một cách chính xác Trí tuệ nhân tạo thúc day sự thay đỗi trong các phương pháp giảng đạy, đòi hỏi giáo viên phát triển các chiến lược mới khuyến khích tư duy sáng tạo và học hỏi chân thành Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đặt ra các van đề về đạo đức và trách nhiệm Cần có các hướng dẫn và quy định rõ ràng để đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo được sử dụng một cách thích hợp và không gây hại cho quá trình giáo dục Trí tuệ nhân tạo

giao viên và sinh viên Tuy nhiên, quản lý và sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách can than là rất quan trọng để tối đa hóa lợi ích và giảm thiểu các rủi ro

Trong bài viết “The Benefits of AI in Education” cia CIS University (2023) có nêu các lợi ích mà AI mang lai trong việc học Đầu tiên, AI cho phép tùy chỉnh tài liệu học tập và phương pháp giáng dạy theo nhu cầu và tốc độ học tập của từng học sinh Cách tiếp cận cá nhân hóa này giúp tăng cường sự tham gia và hiểu biết, đặc biệt là trong các lĩnh vực mà học sinh xuất sắc Về phương pháp giảng dạy nâng cao, các công cụ AI cung cấp cho nhà giáo dục các phương pháp và tài nguyên giảng dạy sáng tạo, cho phép họ cung cấp các bài học mang tính tương tác và hiệu quá hơn Cải thiện chất lượng tổng thể của giáo dục và kết quá học tập của học sinh Không những

vậy AI còn hợp lý hóa các nhiệm vụ hành chính cho giáo viên, chẳng hạn như chấm điểm bài tập

và quán lý các hoạt động trong lớp Điều này giải phóng thời gian cho các nhà giáo dục để tập trung vào nhu cầu của từng học sinh và lập kế hoạch giảng dạy Chức năng thuật toán AI phân tích lượng lớn đữ liệu giáo dục để xác định các mô hình và xu hướng trong kết quá học tập của học sinh Cách tiếp cận dựa trên đữ liệu này giúp các nhà giáo dục điều chỉnh các chiến lược giáng dạy

và biện pháp can thiệp của họ để giải quyết những khoảng trống hoặc thách thức học tập cụ thé Các nền tảng và công cụ giáo đục được hỗ trợ bởi AI có thế được truy cập từ xa, giúp học sinh trên toàn thé giới đễ dàng tiếp cận việc học hơn Từ đó, thúc đấy tính toàn điện và đa dạng hơn trong

giáo dục, bất kế vị trí địa lý hay tình trạng kinh tế xã hội

7 Mô hình nghiÊH cứu:

Nam 1 51 18.8 18.8 18.8 Valid

Nam 2 139 51.3 51.3 70.1

Nam 3 48 17.7 17.7 87.8

Nam 4 33 12.2 12.2 100.0 Total 271 100.0 100.0

Kết quả bảng 1.2 cho thấy, trong tổng số 271 sinh viên tham gia khảo sát có 5l người thuộc sinh

viên năm nhất chiếm 18.8%, 139 người thuộc nhóm sinh viên năm 2 chiếm 51.3%, 48 người thuộc sinh viên năm 3 chiếm 17.7%, 33 người thuộc sinh viên năm 4 chiếm 12.2%

UEF 148 54.6 54.6 54.6 Hutech 27 10.0 10.0 64.6 Valid Van Lang 17 6.3 63 70.8 Khác 79 29.2 29.2 100.0 Total 271 100.0 100.0

Kết quả bảng 1.3 cho thấy, trong tổng số 271 sinh viên tham gia khảo sát có 148 người thuộc

trường Đại học Kinh tế - Tài chính tp.HCM (UEF) chiếm 54.6%, 27 người thuộc trường Đại học

Công nghệ tp.HCM chiếm 10%, L7 người thuộc trường Đại học Văn Lang chiếm 6.3% và 79 người

thuộc các trường đại học khác ở thành phố Hồ Chí Minh chiếm 29.2%.

UEF, các trường khác chiếm tỷ lệ thấp hơn

2 Kiểm định độ tin cậy của thang đo

2.1 Kiêm định độ tin cậy thang do biến TP

TPI 15.65 10.916 702 815 TP2 15.92 10.242 733 807 TP3 15.69 11.741 665 827 TP4 15.62 11.325 662 826 TPS 15.98 11.088 593 846

Kết quả bảng 2.1 cho thấy hệ số cronbach'”s alpha = 0.854 >0.7 Sau khi chạy lần 1, két qua 2.1.1 cho ra hệ cronbach’s alpha va hé s6 tuong quan của các thang do còn lại thỏa điêu kiện Do vậy

cứu chuyên sâu 6 phan tiép theo

2.2 Kiểm định độ tin cậy thang đo biến NTN

NTNI 15.07 12.262 526 834 NTN2 15.03 11.536 650 803 NTN3 15.50 10.873 665 798

NTNS 15.50 10.444 686 792

Kết quả bảng 2.2 cho thấy hệ số cronbach’s alpha của biến NTN =0.838 > 0.7, thêm vào đó thang

do NTN 1,2,3,4,5 đều có hệ số tương quan lớn hơn 0.3 Do vậy thang đo NTN 1,2,3,4,5 của biến NTN có độ tin cậy cao và có thê sử dụng cho những nghiên cứu chuyên sâu ở phan tiếp theo

2.3 Kiểm định độ tin cậy thang đo biến ST

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha N of Items

Két qua bang 2.3 cho thay hệ số cronbach's alpha của biến ST =0.856>0.7, thêm vào đó thang đo

ST 1,2,3,4,5 đều có hệ số tương quan lớn hơn 0.3 Do vậy thang đo ST 1,2,3,4,5 của biến KT có

d6 tin cậy cao và có thể sử dụng cho những nghiên cứu chuyên sâu ở phần tiếp theo

2.4 Kiểm định độ tin cậy thang đo biến NT

Scale Mean if Scale Variance Corrected Item- Cronbach's Alpha Item Deleted if Item Deleted Total Correlation if Item Deleted

NTI 15.24 12.452 696 857 NT2 15.08 12.967 744 845 NT3 15.00 13.219 705 854 NT4 15.14 12.341 700 856 NT5 14.93 13.046 719 851

Két qua bang 2.4 cho thay hé sé cronbach’s alpha NT = 0.879 >0.7 Do vay thang do NT 1,2,3,4,5,6 của biến NT có độ tin cậy ở mức cao, và có thế sử dụng cho những nghiên cứu chuyên sâu ở phần tiếp theo

2.5 Kiểm định độ tìn cậy thang đo biến TT

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha N of Items

.906 5

Item-Total Statistics Scale Mean if Scale Variance Corrected Item- Cronbach's Alpha Item Deleted if Item Deleted Total Correlation if Item Deleted

TNI 15.78 12.126 681 902 TN2 15.65 11.576 813 874 TN3 15.85 11.897 779 881 TN4 15.79 11.668 748 888 TNS 15.63 11.803 799 877

Kết quả bảng 2.6 cho thấy hệ số cronbach's alpha của biến TN =0.906 >0.7 Thấy hệ số cronbach's alpha của biến TN 1,2,3,4,5 đều có hệ số tương quan lớn hơn 0.3 Do vậy thang đo TN L,2,3,4,5 của biến CN có độ tin cay và có thê sử dụng cho những nghiên cứu chuyên sâu ở phân tiếp theo

3 Phân tích nhân tổ khám phá (EFA)

3.1 Phân tích nhân tổ cho biến độc lập

df Sig

120 000

Két qua bang 3.1 cho thấy hệ số KMO = 0.931>0.5 đồng thời hệ số KMO vượt qua kiếm định Bartlett's ở mức ý nghĩa 0.000 (0% sai số) Hay nói cách khác phân tích nhân tố là phù hợp Bảng 3.2 HỆ SỐ EIGENVALUES

Total Variance Explained