Câu 1. Phân tích quy trình phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính. Nêu tên một đề tài có thể sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính. Quy trình phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính: Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính có thể được hiểu là quá trình rút gọn các dữ liệu được thu thập lại làm cho chúng có ý nghĩa. Qua quá trình phân tích dữ liệu: Dữ liệu được tổ chức sắp xếp; dữ liệu được thu gọn bằng việc tóm tắt hoặc nhóm lại thành các chủng loại; các chủ đề, các mô hình được nhận dạng và liên kết với nhau. Trong nghiên cứu định tính, thu thập và phân tích dữ liệu là hai bước không tách rời nhau, đó là quá trình tương tác qua lại với nhau: Nhà nghiên cứu thảo luận với đối tượng nghiên cứu để thu thập dữ liệu và tìm hiểu ý nghĩa của dữ liệu (phân tích dữ liệu), tiếp tục thảo luận và tìm hiểu ý nghĩa của nó cho đến khi không còn gì để khai thác thêm nữa. Quá trình phân tích dữ liệu được thực hiện trên cơ sở một số bước nhất định và với những kỹ thuật xử lý dữ liệu được hình thành trên cơ sở kinh nghiệm của các nhà nghiên cứu. Trong nghiên cứu định tính, có nhiều kỹ thuật để phân tích dữ liệu. Tùy từng loại phương pháp nghiên cứu định tính mà có những kỹ thuật phân tích dữ liệu phù hợp. Ngoài ra, mỗi nhà nghiên cứu lại có thể tự trau dồi cho mình những kỹ thuật phân tích dữ liệu của riêng mình. Bởi họ là công cụ trung tâm của việc thu thập và phân tích dữ liệu. Việc thu thập và phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính phụ thuộc rất nhiều vào năng lực, kỹ năng làm việc của nhà nghiên cứu. Tuy nhiên, dù thực hiện phương pháp nghiên cứu định tính nào thì quá trình phân tích dữ liệu có thể được phân thành ba bước quan trọng sau: (1) Mã hóa dữ liệu; (2) Tạo nhóm thông tin; (3) Kết nối dữ liệu. (1) Mã hóa dữ liệu: Đây là bước đầu tiên của quá trình phân tích dữ liệu Mục đích: nhằm nhận dạng các dữ liệu, mô tả dữ liệu và tập hợp các dữ liệu nhằm xác định mối quan hệ giữa những dữ liệu sau này. Mô tả dữ liệu được thực hiện thông qua các bảng hoặc hình vẽ. Tập hợp các dữ liệu hoặc các biến được thực hiện thông qua việc nhóm các dữ liệu thành các nhóm nhỏ hoặc thể hiện chúng dưới hình thức rõ ràng hơn. Các thông tin, dữ liệu, biến số có thể được thể hiện dưới dạng ngắn gọn, súc tích. Những dữ liệu đã được thu thập cần phải được mã hóa để có thể sắp xếp được thành các chủng loại thông tin. Công việc phân tích dữ liệu được thực hiện tốt hay không phụ thuộc vào việc mã hóa và tạo nhóm dữ liệu. Quá trình mã hóa dữ liệu trong nghiên cứu định tính được hiểu là quá trình mà nhà nghiên cứu tự mình “chìm trong” dữ liệu để nhận biết về nó, sau đó tìm kiếm ra các chủ đề và mã hóa chúng. Trong trường hợp cần thiết, nhà nghiên cứu cần phải chuyển ngữ, định dạng lại các ghi chép đã thu thập được (từ các cuộc phỏng vấn, từ các ghi chép tại thực địa,…) và phân loại, sắp xếp dữ liệu thành các nhóm phụ thuộc vào nguồn thông tin. Trong giai đoạn này, nhà nghiên cứu chú ý ghi lại những ý tưởng có thể xuất hiện trong đầu và viết các ý nghĩ của mình bên lề các dữ liệu. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc lựa chọn, sắp xếp dữ liệu cũng như định hướng nghiên cứu ở giai đoạn sau. Sau đó, nhà nghiên cứu cần đọc lại toàn bộ dữ liệu để có được cảm nhận chung về thông tin và suy nghĩ khái quát các thông tin này. Nhà nghiên cứu nên ghi chép lại những cảm nhận của mình về thông tin bên lề dữ liệu hoặc ghi chép lại các suy nghĩ khái quát của mình vào sổ. Bước này giúp cho việc mã hóa dữ liệu tiếp theo.
Trang 1Câu 1 Phân tích quy trình phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính Nêu tên một đề tài có
thể sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính
Quy trình phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính:
Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính có thể được hiểu là quá trình rút gọn các dữ liệu được thu thập lại làm cho chúng có ý nghĩa Qua quá trình phân tích dữ liệu: Dữ liệu được
tổ chức sắp xếp; dữ liệu được thu gọn bằng việc tóm tắt hoặc nhóm lại thành các chủng loại; các chủ đề, các mô hình được nhận dạng và liên kết với nhau Trong nghiên cứu định tính, thu thập
và phân tích dữ liệu là hai bước không tách rời nhau, đó là quá trình tương tác qua lại với nhau: Nhà nghiên cứu thảo luận với đối tượng nghiên cứu để thu thập dữ liệu và tìm hiểu ý nghĩa của
dữ liệu (phân tích dữ liệu), tiếp tục thảo luận và tìm hiểu ý nghĩa của nó cho đến khi không còn
gì để khai thác thêm nữa
Quá trình phân tích dữ liệu được thực hiện trên cơ sở một số bước nhất định và với những
kỹ thuật xử lý dữ liệu được hình thành trên cơ sở kinh nghiệm của các nhà nghiên cứu Trong nghiên cứu định tính, có nhiều kỹ thuật để phân tích dữ liệu Tùy từng loại phương pháp nghiên cứu định tính mà có những kỹ thuật phân tích dữ liệu phù hợp Ngoài ra, mỗi nhà nghiên cứu lại
có thể tự trau dồi cho mình những kỹ thuật phân tích dữ liệu của riêng mình Bởi họ là công cụ trung tâm của việc thu thập và phân tích dữ liệu Việc thu thập và phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính phụ thuộc rất nhiều vào năng lực, kỹ năng làm việc của nhà nghiên cứu Tuy nhiên, dù thực hiện phương pháp nghiên cứu định tính nào thì quá trình phân tích dữ liệu có thể được phân thành ba bước quan trọng sau: (1) Mã hóa dữ liệu; (2) Tạo nhóm thông tin; (3) Kết nối dữ liệu
(1) Mã hóa dữ liệu:
Đây là bước đầu tiên của quá trình phân tích dữ liệu
- Mục đích: nhằm nhận dạng các dữ liệu, mô tả dữ liệu và tập hợp các dữ liệu nhằm xác định mối quan hệ giữa những dữ liệu sau này Mô tả dữ liệu được thực hiện thông qua các bảng hoặc hình vẽ Tập hợp các dữ liệu hoặc các biến được thực hiện thông qua việc nhóm các dữ liệu thành các nhóm nhỏ hoặc thể hiện chúng dưới hình thức rõ ràng hơn Các thông tin, dữ liệu, biến số có thể được thể hiện dưới dạng ngắn gọn, súc tích
- Những dữ liệu đã được thu thập cần phải được mã hóa để có thể sắp xếp được thành các chủng loại thông tin Công việc phân tích dữ liệu được thực hiện tốt hay không phụ thuộc vào việc mã hóa và tạo nhóm dữ liệu Quá trình mã hóa dữ liệu trong nghiên cứu định tính được
Trang 2hiểu là quá trình mà nhà nghiên cứu tự mình “chìm trong” dữ liệu để nhận biết về nó, sau đó tìm kiếm ra các chủ đề và mã hóa chúng
- Trong trường hợp cần thiết, nhà nghiên cứu cần phải chuyển ngữ, định dạng lại các ghi chép đã thu thập được (từ các cuộc phỏng vấn, từ các ghi chép tại thực địa,…) và phân loại, sắp xếp dữ liệu thành các nhóm phụ thuộc vào nguồn thông tin Trong giai đoạn này, nhà nghiên cứu chú ý ghi lại những ý tưởng có thể xuất hiện trong đầu và viết các ý nghĩ của mình bên lề các dữ liệu Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc lựa chọn, sắp xếp dữ liệu cũng như định hướng nghiên cứu ở giai đoạn sau
- Sau đó, nhà nghiên cứu cần đọc lại toàn bộ dữ liệu để có được cảm nhận chung về thông tin và suy nghĩ khái quát các thông tin này Nhà nghiên cứu nên ghi chép lại những cảm nhận của mình về thông tin bên lề dữ liệu hoặc ghi chép lại các suy nghĩ khái quát của mình vào sổ Bước này giúp cho việc mã hóa dữ liệu tiếp theo
- Phương thức thể hiện: bằng ngôn từ, hoặc thể hiện bằng hình ảnh, phân chia các câu, các đoạn dữ liệu, hoặc các hình ảnh dữ liệu thành các chủng loại và ghi nhãn cho các chủng loại này bằng các thuật ngữ mà nhà nghiên cứu có thể dễ dàng nhận diện được nội dung cụ thể của nhóm
dữ liệu đó là sử dụng các ngôn ngữ thực tế của người tham gia (gọi là thuật ngữ - vivo term) Nhà nghiên cứu có thể lập danh mục các nội dung nghiên cứu và gắn với từng chủ đề cụ thể Sau đó, xếp các chủ đề vào thành các cột để tạo thành danh mục các chủ đề chính, các chủ đề mang tính bổ trợ, các chủ đề chứa đựng ý tưởng phát triển mới,… Đối với mỗi chủ đề, nhà nghiên cứu có thể viết tắt thành các mã hiệu và chú ý viết các mã hiệu đó bên cạnh bài viết
- Vai trò: giúp nhà nghiên cứu có được cái nhìn tổng quát về dữ liệu, giúp nhà nghiên cứu khám phá được các khái niệm nghiên cứu, làm cơ sở để xây dựng khái niệm và lý niệm Trong quá trình này, nhà nghiên cứu có thể hướng tới những nhóm đối tượng mà ở đó họ tin rằng có thể tối đa hóa khả năng thu nhập được dữ liệu cho câu hỏi nghiên cứu của họ
- Theo Boyatzis (Kawulich, 2004), một mã hóa tốt cần phải đáp ứng 5 tiêu chí sau: (1) có
mã hiệu (tên mã); (2) có định nghĩa về chủ đề liên quan (đặc trưng của chủ đề); (3) có mô tả về cách nhận biết khi chủ đề xuất hiện (những khía cạnh giúp nhà nghiên cứu biết để mã hóa dữ liệu đó vào chủ đề; (4) có miêu tả về các thuộc tính hoặc một sự loại trừ nào đó để nhận dạng chủ đề; (5) có danh sách các ví dụ nhằm tránh nhầm lẫn
- Công việc mã hóa dữ liệu có thể được thực hiện một cách thủ công bởi chính nhà nghiên cứu hoặc thông qua sự hỗ trợ của các chương trình máy tính như Nvivo, Hyper recherche,
Trang 3ATLAS,… Quá trình mã hóa có thể được nâng cao thông qua việc sử dụng các chương trình phần mềm định tính, bởi các chương trình này giúp ích cho nhà nghiên cứu vừa có thể có được
cơ sở dữ liệu định tính lớn, vưa hoàn toàn có thể tìm nhanh được các đoạn trích dẫn cần thiết, hoặc có thể nêu được nhiều quan điểm về một chủng loại, hay một chủ đề
(2) Tạo nhóm thông tin:
- Mục đích: nhằm phân tích mối quan hệ giữa các nhóm thông tin Các nhóm thông tin được tạo ra cần phải có mối liên với giả thuyết, tương ứng với giả thuyết Nói một cách khác, các nhóm thông tin này có thể là các khái niệm được nêu trong giả thuyết, hoặc có thể là các chiều nghiên cứu của khái niệm, hoặc các chỉ dẫn, thuộc tính nhằm xác lập khái niệm Trên cơ
sở các khái niệm, các thuộc tính và các chiều nghiên cứu, nhà nghiên cứu có thể xác lập các biển số của nghiên cứu Kết quả của quá trình này sẽ là làm sáng tỏ mối quan hệ phụ thuộc tương tác hoặc mối quan hệ logic giữa các biến hoặc tập hợp các biển
- Nhà nghiên cứu sẽ phải đọc từng câu, từng chữ, từng đoạn dữ liệu, để tìm câu trả lời cho câu hỏi: “đó là về cái gì, có gì liên quan đến ở đây?" Ở bước này, nhà nghiên cứu cần tránh tác động đến việc hình thành các nhóm thông tin bằng những quan điểm riêng của mình Nhà nghiên cứu cũng có thể tìm ra nội dung của các nhóm dữ liệu Ví dụ, khi nghiên cứu về sự gắn
bỏ của nhân viên đối với doanh nghiệp, nhà nghiên cứu có thể hỏi về thời gian, độ bền chặt của
sự gắn bó này cũng như vai trò của sự gắn bó đối với các bên Các thông tin thu thập được sẽ được phân thành các nhóm Mỗi nhóm này sẽ được mã hóa bằng các từ ngữ hoặc bằng ngôn ngữ của chính những người tham gia (codes in vivo), hoặc bằng ngôn ngữ của chính nhà nghiên cứu Các nhóm thông tin này cần phải thể hiện được mục tiêu của nghiên cứu, phải thấu đáo, toàn diện, có thể đồng thời loại trừ nhau, phải nhạy cảm với nội dung của chủng loại và phải phù hợp về mặt khái niệm
Quá trình tạo nhóm thông tin có thể được trợ giúp bằng một chương trình máy tính như chương trình điện toán phân tích dữ liệu định tỉnh HyperQual HyperQual sử dụng phần mềm HyperCard và giúp thuận lợi cho việc ghi chép và nhóm dữ liệu bằng lời và đồ hoạ Các ngăn xếp (stack) đặc biệt được ấn định để giữ và tổ chức dữ liệu Sử dụng HyperQual, nhà nghiên cứu
có thể trực tiếp nhập vào dữ liệu thực địa, bao gồm dữ liệu phỏng vấn, các quan sát, bản ghi nhớ của nhà nghiên cứu, các minh hoạ và các mã hiệu toàn bộ hay một phần của dữ liệu nguồn để
có thể rút dữ liệu rồi lắp ráp lại thành một cấu hình mới và làm sáng tỏ chúng Các khoanh dữ liệu có nghĩa có thể được nhận diện, truy xuất, tách riêng, hợp lại và tái hợp phân tích Các
Trang 4chủng loại hay các tên mã hiệu có thể được nhập vào ngay từ đầu hay vào một ngày nào về sau Các mã hiệu có thể được bổ sung, thay đổi hay xóa đi bằng ứng dụng của HyperQual và có thể
dò tìm các chủng loại chính, các chủ đề, các từ ngữ hay cụm từ trong văn bản
(3) Kết nối dữ liệu
- Mục tiêu: so sánh được kết quả quan sát với kết quả duc mong đợi cũng như giải thích được khoảng cách nếu có giữa hai loại kết quả này
- Sau khi đã liệt kê được tất cả các nhóm thông tin được hình thành, nhà nghiên cứu sẽ tiến hành kết nối dữ liệu
- Để có thể kết nối dữ liệu trong nghiên cứu định tính, nhà nghiên của cần phải đọc đi đọc lại các tài liệu, tìm kiếm sự giống và khác nhau giữa các tài liệu để có thể phát triển các chủ đề
và các chủng loại thông tin Nhà nghiên cứu nên xem lại các chủ đề đã thiết lập để xem có xuất hiện các chủng loại, các mã hiệu mới không Nhằm tập trung vào hướng nghiên cứu, nhà nghiên cứu có thể rút lại danh mục chủng loại bằng việc gộp các chủ đề có liên quan với nhau lại Nhà nghiên cứu có thể vẽ sơ đồ mối quan hệ giữa các chủng loại, có thể kết nối các chủ để theo một
mô hình lý thuyết (như trong lý thuyết nền) Các chủ đề được phân tích cho từng trường hợp riêng và giữa các trường hợp khác nhau (như trong nghiên cứu tình huống), hoặc được xếp thành một mô tả tổng quát (như trong nghiên cứu hiện tượng học)
- Một cách tổng quát, có thể thấy, để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính, các nhà nghiên cứu đều phải đọc rất kỹ dữ liệu để lấy được thông tin từ chúng Trên cơ sở thông tin thu thập được, nhà nghiên cứu sẽ so sánh các dữ liệu, tìm kiếm sự tương đồng và sự khác biệt giữa chúng nhằm tạo lập các chủ đề và chủng loại thông tin Để thực hiện bước này, nhà nghiên cứu thường đánh dấu những đoạn dữ liệu được mã hóa, làm nổi bật các phần được phân tích với những màu mực khác nhau xếp dữ liệu theo chủ đề cắt các đoạn ghi chép và xếp chúng vào các tập tài liệu tương ứng, sử dụng phần mềm máy tính như hệ thống mục lục, đánh số các dòng dữ liệu để tiện cho việc tham khảo Tiếp đến, nhà nghiên cứu sẽ thực hiện việc suy luận, phát triển
mô hình, hoặc khái quát thành lý thuyết Ở thời điểm này, nhà nghiên cứu cần kiểm tra lại sự thống nhất giữa các khái niệm và lý thuyết
- Tóm lại, qua kinh nghiệm nghiên cứu, các nhà nghiên cứu đều tự tìm ra cho mình những
kỹ thuật phân tích dữ liệu phù hợp cho từng loại nghiên cứu cụ thể hoặc có thể áp dụng chung cho tất cả các loại nghiên cứu định tính
Đề tài sử dụng phương pháp định tính
Trang 5Đề tài “Nghiên cứu nhận thức của phụ huynh trường THCS Chu Phan về giáo dục đạo đức cho con cái của họ”.
Thông tin kết quả thu được từ họ có thể ở dạng mô tả và nhà nghiên cứu cần thực hiện quá trình phân tích để tìm ra liệu họ có hài lòng, không hài lòng hay cần cải thiện một mặt nào đó
Ưu điểm:
- Giúp hiểu rõ hơn: dữ liệu định tính giúp họ hiểu rõ hơn về góc nhìn và nhu cầu của các ứng viên
- Cung cấp được lời giải thích
- Định danh tốt hơn cho các mẫu hành vi: dữ liệu định tính có thể cung cấp thông tin chi tiết qua đó chứng tỏ sự hữu dụng của nó trong việc định danh mẫu hành vi
Nhược điểm
- Khó thu thập: xét theo chủ đề trong tự nhiên, một phần nhỏ không thể đại diện cho một phần lớn
- Tốn nhiều thời gian: dữ liệu định tính rất tốn nhiều thời gian vì cần hiểu được lượng lớn thông tin
- Khả năng sai số: Phân tích dễ mang tính chủ quan; sai số do người đánh giá hay gặp phải
Câu 2 Đề tài “Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý thức bảo vệ môi trường của sinh viên
trường Đại học Thương Mại”.
a Nêu cụ thể mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, giả thuyết nghiên cứu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu của đề tài
b Thiết kế bảng khảo sát định lượng nhằm thu thập dữ liệu sơ cấp cho đề tài
Hoặc: Xây dựng một bảng hỏi phỏng vấn (định tính) để tiến hành điều tra cho đề tài
Bài làm
a
Mục tiêu nghiên cứu:
- Mục tiêu chung: tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến ý thức bảo vệ môi trường của sinh viên trường Đại học Thương Mại
- Mục tiêu cụ thể:
Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý thức bảo vệ môi trường của sinh viên trường Đại học Thương Mại
Trang 6Ý thức bảo vệ môi trường của sinh viên Đại học Thương Mại
Pháp luật
Công tác tuyên truyền
Vấn đề học tập
Môi trường sống
Nghiên cứu các tài liệu có liên quan đến đề tài
Xác định mô hình giả thuyết của vấn đề nghiên cứu
Xác định phương pháp nghiên cứu, phương pháp thu thập và xử lí dữ liệu
Tiến hành thu thập và phân tích dữ liệu trên thực tế
Đưa ra kết luận và đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao ý thức bảo vệ môi trường của mỗi sinh viên
Đối tượng nghiên cứu: các nhân tố ảnh hưởng đến ý thức bảo vệ môi trường của sinh viên trường Đại học Thương Mại
Câu hỏi nghiên cứu:
- Có những nhân tố nào ảnh hưởng đến ý thức bảo vệ môi trường của sinh viên Đại học Thương Mại?
- Pháp luật có phải là nhân tố ảnh hưởng đến ý thức bảo vệ môi trường của sinh viên trường Đại học Thương Mại hay không?
- Vấn đề học tập có phải là nhân tố ảnh hưởng đến ý thức bảo vệ môi trường của sinh viên trường Đại học Thương Mại hay không?
- Môi trường sống có phải là nhân tố ảnh hưởng đến ý thức bảo vệ môi trường của sinh viên trường Đại học Thương Mại hay không?
Trang 7- Công tác tuyên truyền có phải là nhân tố ảnh hưởng đến ý thức bảo vệ môi trường của sinh viên trường Đại học Thương Mại hay không?
Giả thuyết nghiên cứu:
- Pháp luật có thể là nhân tố ảnh hưởng đến ý thức bảo vệ môi trường của sinh viên Đại
học Thương Mại
- Vấn đề học tập có thể là nhân tố ảnh hưởng đến ý thức bảo vệ môi trường của sinh viên
Đại học Thương Mại
- Môi trường sống có thể là nhân tố ảnh hưởng đến ý thức bảo vệ môi trường của sinh viên
Đại học Thương Mại
- Công tác tuyên truyền có thể là nhân tố ảnh hưởng đến ý thức bảo vệ môi trường của
sinh viên Đại học Thương Mại
Phạm vi nghiên cứu:
- Phạm vi thời gian: thực hiện 1 tháng (từ 04/05/2021 đến 04/06/2021)
- Phạm vi không gian: Trường Đại học Thương Mại
- Khách thể: Sinh viên Đại học Thương Mại.
b Bảng hỏi khảo sát
PHIẾU KHẢO SÁT CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý THỨC BẢO VỆ MÔI TRƯỜNG
SINH VIÊN ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI
Xin chào các bạn!
Tôi là sinh viên K55 của trường Đại học Thương Mại, hiện tại tôi đang tiến hành nghiên
cứu về đề tài: “Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý thức bảo vệ môi trường của sinh viên Đại học Thương Mại” Xin các bạn dành chút thời gian thảo luận cùng tôi về
những vấn đề tài liệu nêu trên Mọi ý kiến đóng góp và quan điểm của bạn đều có ý nghĩa đối với đề tài này Mong nhận được sự hợp tác của bạn Trân trọng
Phần I Nội dung
1 Bạn đã từng tham gia các chiến dịch bảo vệ môi trường hay chưa?
Chưa tham gia
Đã tham gia
Sẽ tham gia
2 Bạn cảm thấy việc chung tay bảo vệ môi trường có quan trọng hay không?
Trang 8 Không quan trọng
Có quan trọng
Rất quan trọng
3 Bạn là làm những việc gì để góp phần bảo vệ môi trường?
Phân loại rác thải
Chủ yếu sử dụng phương tiện công cộng, xe đạp,… nhằm giảm lượng khí thải
Trồng nhiều cây xanh
Không vứt rác thải bừa bãi
Khác…
Xin vui lòng cho biết mức độ đồng ý của bạn đối với những phát biểu sau bằng cách tích vào ô trống ứng theo quy ước như sau:
Có 5 mức độ khác nhau:
1 Hoàn toàn không đồng ý
2 Không đồng ý
3 Trung lập
4 Đồng ý
5 Hoàn toàn đồng ý
ý
1 2 3 4 5
P Pháp luật về môi trường
P1 Các điều luật, chính sách quy định về bảo vệ môi trường
P2 Các hình thức, mức độ xử phạt hành vi gây ô nhiễm môi trường
P3 Chính sách trợ giá, hỗ trợ những phương tiện, vật dụng thân thiện với
môi trường
H Vấn đề về học tập
H1 Có nhiều giờ học ngoại khóa giúp sinh viên thêm hiểu biết, nâng cao
kiến thức, nắm được các việc cần làm để bảo vệ môi trường
H2 Vấn đề bảo vệ môi trường được lồng ghép qua các môn học
H3 Các biện pháp răn đe của nhà trường dành cho học sinh, sinh viên về
bảo vệ môi trường
M Môi trường sống
M1 Hoạt động giữ gìn và bảo vệ môi trường trong khuôn trường và các
nơi công cộng đều tốt
M2 Người thân, bạn bè và những người xung quanh tôi có ý thức cao về
vấn đề bảo vệ môi trường
Trang 9M3 Nơi tôi sinh sống có môi trường trong sạch và thường có các hoạt
động dọn vệ sinh, trồng cây xanh
T Công tác tuyên truyền
T1 Các câu lạc bộ trong trường tôi thường xuyên tổ chức các buổi tuyên
truyền và các hoạt động thiết thực nhằm bảo vệ môi trường
T2 Tôi thường hưởng ứng và tham gia các sự kiện lớn liên quan đến môi
trường như Ngày trái đất, Giờ trái đất, Ngày môi trường thế giới…
T3 Tôi hiểu biết được nhiều về môi trường qua các tư liệu hình ảnh;
chương trình truyền thông; các cuộc thi sáng tác, viết, vẽ…về môi
trường, và các biện pháp để bảo vệ môi trường
T4 Thông qua các trang mạng xã hội, đưa thông tin về môi trường ngày
càng bị ô nhiễm, từ đó giúp tôi nâng cao ý thức, trách nhiệm của bản
thân trong việc bảo vệ môi trường
Y Ý thức bảo vệ môi trường của sinh viên Đại học Thương Mại
Y1 Tôi sẽ thường xuyên tham gia các chiến dịch nhằm bảo vệ môi trường
Y2 Tôi sẽ tuyên truyền cho những người xung quanh tôi, cũng như cộng
đồng về vấn nạn môi trường hiện nay và các biện pháp để bảo vệ môi
trường
Y3 Tôi sẽ thực hiện đúng quy định của pháp luật về môi trường và góp
sức bảo vệ môi trường từ những việc nhỏ nhất (giữ gìn nhà cửa sạch
sẽ, không vứt rác bừa bãi,…)
Phần II Thông tin cá nhân
1 Bạn là sinh viên năm mấy?
Năm nhất
Năm hai
Năm ba
Năm tư
2 Giới tính của bạn là?
Nam
Nữ
3 Bạn là sinh viên khoa nào?
Khoa A
Khoa B
Khoa C
Khác: …
Tôi xin cam kết những thông tin mà các bạn cung cấp chỉ được dùng cho mục đích nghiên cứu Xin chân thành cảm ơn sự hợp tác của các bạn!