TÓM TẮT:
Nghiên cứu này nhằm chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng tới quyết định sử dụng dịch vụ giáo dục trực tuyến của khách hàng cá nhân tại Hà Nội. Dữ liệu khảo sát 336 người (khách hàng đã trải nghiệm dịch vụ và khách hàng tiềm năng) được sử dụng cho phân tích định lượng, bao gồm, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và hồi quy tuyến tính. Kết quả nghiên cứu xác định được 6 yếu tố ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ giáo dục trực tuyến của khách hàng cá nhân tại Hà Nội, bao gồm: (1) Năng lực của người dạy trực tuyến, (2) Tính hữu ích của bài giảng trực tuyến, (3) Hỗ trợ trong học tập trực tuyến, (4) Cơ sở hạ tầng và công nghệ, (5) Ảnh hưởng xã hội, (6) Ý thức cộng đồng học tập. Dựa trên kết quả nghiên cứu, bài viết cũng đưa ra một số khuyến nghị dành cho các doanh nghiệp kinh doanh dịch vụ giáo dục trực tuyến.
Từ khoá: quyết định, giáo dục trực tuyến, khách hàng cá nhân, Hà Nội.
Năm 2010, khi giáo dục trực tuyến (GDTT) trở thành xu thế toàn cầu, Việt Nam đã nhanh chóng bắt nhịp xu hướng này với sự xuất hiện của hàng loạt các nền tảng học tập trực tuyến, như: Hocmai.vn, Topica, Onluyen.vn, Violet.vn,… Đến nay, GDTT đã trở thành mô hình học tập thu hút lượng lớn người sử dụng, đặc biệt là tại các thành phố lớn như Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh với độ phủ đối tượng khá rộng, từ học sinh các cấp, sinh viên tới người đi làm. Bên cạnh đó, tác động của đại dịch Covid-19 cũng trở thành đòn bẩy cho thị trường kinh doanh GDTT phát triển ở Việt Nam.
Về khái niệm “giáo dục trực tuyến”, có nhiều quan điểm được đưa ra. Theo định nghĩa của OECD năm 2016, “giáo dục trực tuyến” được hiểu là bất kỳ trải nghiệm học tập nào có liên quan đến sự tương tác hoặc được trung gian bởi việc sử dụng công nghệ kỹ thuật số. Theo báo cáo năm 2010 của Trung tâm Công nghệ Giáo dục (thuộc Bộ Giáo dục Hoa Kỳì), học trực tuyến được quan niệm là “học diễn ra một phần hoặc toàn bộ khóa học thông qua Iinternet”. Điểm chung của các quan điểm đều chỉ ra đặc tính của “giáo dục trực tuyến” là hoạt động dạy và học thông qua môi trường số, ứng dụng công nghệ số. Với đặc tính đó, người dạy và người học linh hoạt về thời gian, không gian và tiếp cận dễ dàng với nhiều học liệu hấp dẫn, đa dạng, tương thích với trình độ, năng lực của bản thân.
Dịch vụ GDTT được cung cấp bởi các doanh nghiệp kinh doanh trong lĩnh vực giáo dục. Khách hàng sử dụng dịch vụ này phải trả phí. Doanh nghiệp cung cấp dịch vụ cho khách hàng thông qua 2 loại hình chính: một là, loại hình không tương tác, trong đó khách hàng sẽ trả tiền để có quyền tiếp cận các tài liệu học tập do doanh nghiệp cung cấp (ví dụ: bài giảng được ghi hình trước, sách,…) và không có tương tác trực tiếp giữa người học và giáo viên. Khách hàng chủ động nghiên cứu học liệu; hai là, loại hình tương tác, trong đó ngoài quyền tiếp cận tài liệu học tập, khách hàng sẽ trả tiền để tham dự các lớp học trực tuyến và tương tác với người học thông qua nền tảng số.
Các mô hình phổ biến được căn cứ làm cơ sở lý thuyết cho nghiên cứu này có thể nói đến gồm: Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Fred Davis & cộng sự, 1986); Lý thuyết hành vi dự định TPB (Ajzen, 1985); Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT (Viswanath Venkatesh và cộng sự, 2003).
Dựa trên cơ sở các mô hình/lý thuyết và các nghiên cứu thực chứng cùng việc thảo luận, lấy ý kiến chuyên gia, mô hình nghiên cứu được đề xuất bao gồm 6 nhân tố và các biến kiểm soát thuộc về đặc điểm khách hàng cá nhân như trong Hình 1.
Hình 1. Mô hình nghiên cứu được đề xuất
Nguồn: Tác giả đề xuất
Như vậy, mô hình nghiên cứu có một biến phụ thuộc là Quyết định sử dụng dịch vụ GDTT của khách hàng cá nhân ở Hà Nội và 6 giả thuyết đưa ra đều có quan hệ đồng biến với quyết định sử dụng dịch vụ GDTT của khách hàng cá nhân ở Hà Nội.
Phần tổng quan lý thuyết là nền tảng cho việc đề xuất thang đo của mô hình nghiên cứu, bao gồm 32 biến quan sát. Sau đó, việc thảo luận với 12 chuyên gia được tiến hành để hiệu chỉnh thang đo, phục vụ cho việc xây dựng bảng hỏi cấu trúc để tiến hành khảo sát, thu thập dữ liệu phục vụ cho phân tích định lượng.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, khảo sát khách hàng thông qua bảng hỏi và xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS 20.0. Đối tượng khảo sát là khách hàng đã trải nghiệm dịch vụ GDTT hoặc khách hàng tiềm năng cho dịch vụ này. Đối với phân tích nhân tố khám phá (EFA), quy định về số mẫu là tỷ lệ mẫu trên biến quan sát phải đảm bảo tối thiểu theo công thức n > 5*X (Hair & cộng sự, 2006) trong đó, n là cỡ mẫu và X là tổng biến quan sát. Bảng câu hỏi khảo sát trong nghiên cứu này bao gồm 32 biến quan sát, do đó số mẫu tối thiểu là: n > 5*32 = 160 mẫu. Sau khi tiến hành loại bỏ những phiếu trả lời không phù hợp, tác giả thu được 336 phiếu trả lời hợp lệ, đáp ứng các tiêu chí sử dụng cho nghiên cứu.
Trong 336 phiếu hợp lệ, thống kê mô tả về mẫu nghiên cứu như sau: Về giới tính: Nam chiếm tỷ lệ 46,.7%, Nữ chiếm tỷ lệ 53,.3%. Về độ tuổi: Các đối tượng trả lời chủ yếu ở độ tuổi từ 15-24 tuổi, chiếm tỷ lệ 54,.8%. Kế đến là độ tuổi từ 25-34, chiếm tỷ lệ 19,.0%; độ tuổi < 15 chiếm 15.2%; độ tuổi từ 35-44 chiếm tỷ lệ 10,.7%, trong khi đó độ tuổi > 45 chỉ chiếm 0,.5%. Về trình độ: THPT và Trung cấp chiếm tỷ lệ 19,3%; Đại học và Cao đẳng chiếm tỷ lệ 63,4%, Sau Đại học chiếm tỷ lệ 16,1%; ngoài ra, ở trình độ khác chỉ chiếm tỷ lệ 1,2%.
Nhận thấy, khách hàng cá nhân ở Hà Nội đã từng trải nghiệm dịch vụ GDTT hoặc có quan tâm tới dịch vụ này, chủ yếu tập trung ở độ tuổi 15-24. Ở độ tuổi này, phần lớn khách hàng là các bạn học sinh THPT và sinh viên. Theo kết quả khảo sát, phần lớn khách hàng sử dụng và có quan tâm tới dịch vụ là do nhu cầu nâng cao trình độ tiếng Anh, kỹ năng mềm, kỹ năng lập trình… Điều này cũng phản ảánh rõ thị trường kinh doanh GDTT chủ yếu là sự góp mặt của các trung tâm anh ngữ, đào tạo kỹ năng mềm, đào tạo công nghệ thông tin…
Để đánh giá sự tin cậy của các thang đo đo lường các yếu tố trong mô hình nghiên cứu, tác giả sử dụng hệ số tương quan biến tổng với các tiêu chuẩn lớn hơn 0.6 (Hair & cộng sự, 2006) cho các nghiên cứu kiểm định và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát lớn hơn 0.3. Kết quả các hệ số Cronbach’s Alpha được thể hiện tại Bảng 1.
Bảng 1. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha
STT |
Biến |
Số biến quan sát |
Cronbach’s Alpha |
Hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất |
1 |
Năng lực của người dạy trực tuyến (NL) |
5 |
0.821 |
0.632 |
2 |
Tính hữu ích của bài giảng trực tuyến (HI) |
5 |
0.702 |
0.531 |
3 |
Hỗ trợ trong học tập trực tuyến (HT) |
5 |
0.736 |
0.470 |
4 |
Cơ sở hạ tầng và công nghệ (CS) |
4 |
0.771 |
0.522 |
5 |
Ảnh hưởng xã hội (AH) |
5 |
0.892 |
0.553 |
6 |
Ý thức cộng đồng học tập (YT) |
4 |
0.797 |
0.057 |
7 |
Quyết định sử dụng dịch vụ GDTT của khách hàng cá nhân tại Hà Nội (QĐ) |
4 |
0.862 |
0.568 |
Tổng |
32 |
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu, 2024
Bảng 1 cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố NL, HI, HT, CS, AH, YT đều lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát lớn hơn 0.3, do đó đạt yêu cầu. Riêng nhân tố YT với biến quan sát YH3 (0.057) có biến tổng nhỏ hơn 0.3 nên bị loại. Sau khi loại biến thì hệ số Cronbach’s alpha của nhân tố này lớn 0.6 nên đạt yêu cầu.
Sau khi hiệu chỉnh lược bỏ biến quan sát YH3, các thang đo của các yếu tố và thang đo Quyết định sử dụng dịch vụ GDTT của khách hàng cá nhân tại Hà Nội đều đạt tính tin cậy và phù hợp. Từ đó, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA.
Sau khi kiểm định độ tin cậy các thang đo của các yếu tố, phân tích nhân tố khám phá được tiến hành đối với các biến độc lập và thu được kết quả như sau: Hệ số KMO = 0.812 (thuộc đoạn từ 0.5 đến 1).
Kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê p-value = 0.000 (nhỏ hơn 0.05). Các hệ số factor loading > 0.5. Giá trị Eigenvalue > 1. Tổng phương sai giải thích = 71.266% (lớn hơn 50%). Từ 27 biến quan sát rút trích về được 6 nhân tố như mô hình lý thuyết.
Dựa vào các đánh giá trên, có thể thấy việc sử dụng phân tích khám phá nhân tố với tập dữ liệu thu thập được là phù hợp. Mô hình nghiên cứu được giữ nguyên như mô hình lý thuyết mà không phải điều chỉnh.
Kết quả thu được sau khi phân tích khám phá nhân tố sự hài lòng cụ thể: Hệ số KMO bằng 0.715 (thuộc đoạn từ 0.5 đến 1). Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê p - value = 0.000 (nhỏ hơn 0.05). Các hệ số factor loading > 0.5. Giá trị Eigenvalue > 1. Tổng phương sai giải thích = 81,275% (lớn hơn 50%). Từ 4 biến quan sát chỉ hình thành duy nhất 1 nhân tố. Dựa vào các đánh giá trên, có thể thấy việc sử dụng các nhân tố là phù hợp.
Để nhận diện mức độ ảnh hưởng các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ GDTT của khách hàng cá nhân tại Hà Nội, mô hình tương quan tổng thể có dạng: Y = f (X₁, X₂, X₃, X₄, X₅, X₆)
Phương trình hồi quy tuyến tính:
Y = β₀ + β₁ X₁ + β₂ X₂ + β₃ X₃ + β₄ X₄ + β₅ X₅ + β₆ X₆ + ξ
Trong đó: Y: là biến phụ thuộc - quyết định sử dụng dịch vụ GDTT; X₁: Năng lực của người dạy trực tuyến; X₂: Tính hữu ích của bài giảng trực tuyến; X₃: Hỗ trợ trong học tập trực tuyến; X₄: Cơ sở hạ tầng và công nghệ; X₅: Ảnh hưởng xã hội; X₆: Ý thức cộng đồng học tập; ξ: Sai số của mô hình.
Kết quả kiểm định hệ số hồi quy các biến và mức độ phù hợp của mô hình được thể hiện ở Bảng 2. Từ kết quả mô hình hồi quy tuyến tính cho thấy, các biến độc lập đều có ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ GDTT của khách hàng cá nhân tại Hà Nội, vì hệ số hồi quy của các biến độc lập đều lớn hơn 0 với mức ý nghĩa thống kê cao (< 1 %).
Bảng 2. Bảng phân tích hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ giáo dục trực tuyến
Model |
Unstandardized Coefficients |
Standardized Coefficients |
t |
Sig. |
Collinearity Statistics |
|||
B |
Std. Error |
Beta |
Tolerance |
VIF |
||||
1 |
(Constant) |
.247 |
.286 |
3.117 |
.002 |
|||
NL |
.362 |
.065 |
.275 |
7.309 |
.000 |
.693 |
1.443 |
|
HI |
.496 |
.033 |
.419 |
2.018 |
.046 |
.966 |
1.035 |
|
HT |
.211 |
.071 |
.147 |
2.146 |
.034 |
.623 |
1.605 |
|
CS |
.115 |
.055 |
.206 |
3.283 |
.001 |
.792 |
1.262 |
|
AH |
.297 |
.034 |
.210 |
3.412 |
.001 |
.095 |
1.105 |
|
YT |
.106 |
.039 |
.276 |
4.025 |
.000 |
.722 |
1.385 |
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu, 2024
Từ kết quả hồi quy, quyết định sử dụng dịch vụ GDTT của khách hàng cá nhân ở Hà Nội được biểu diễn qua công thức sau đây:
QĐ = 0.247 + 0.362*NL + 0.496*HI + 0.211*HT + 0.115*CS + 0.297*AH + 0.106*YT
Nhìn chung, cả 6 yếu tố đều có tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ GDTT của khách hàng cá nhân ở Hà Nội. Trong đó, hệ số Beta của Tính hữu ích của bài giảng trực tuyến là cao nhất (0.496). Điều này có ý nghĩa, đây là yếu tố quan trọng nhất trong mô hình ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng. Tiếp đến, lần lượt là các yếu tố Năng lực của người dạy trực tuyến (0.362), Ảnh hưởng xã hội (0.297), Hỗ trợ trong học tập trực tuyến (0.211), Cơ sở hạ tầng và công nghệ (0.115), Ý thức cộng đồng học tập (0.106).
Phân tích ANOVA đối với mô hình hồi quy đa biến cho thấy, giá trị kiểm định F có ý nghĩa ở mức thống kê 1% chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được. Kết quả phân tích các hệ số hồi quy cũng cho thấy mối quan hệ tương quan của các nhân tố đã chọn không có hiện tượng đa cộng tuyến, do hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập (V1F) đều nhỏ hơn 2. Giá trị R² của mô hình tổng thể bằng 0.712 cho thấy, các biến độc lập trong mô hình giải thích khoảng 71,2% ảnh hưởng của các nhân tố đang xét đến quyết định sử dụng của khách hàng, còn lại 28,8% được giải thích bởi ảnh hưởng của các yếu tố khác ngoài mô hình.
Dựa vào kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số khuyến nghị tới các doanh nghiệp kinh doanh GDTT để nâng cao từng yếu tố, gia tăng quyết định của khách hàng đối với việc sử dụng dịch vụ GDTT.
Thứ nhất, chú trọng tới thiết kế khóa học trực tuyến với nội dung cập nhật, đổi mới và sáng tạo. Nội dung càng mới mẻ, sáng tạo sẽ càng thu hút khả năng tương tác của học viên. Vì vậy, các doanh nghiệp cần xây dựng lộ trình dài hạn cho các bài giảng, chú trọng tuyển dụng đội ngũ nhân lực trong lĩnh vực công nghệ giáo dục (Edtech) để thường xuyên cập nhật, đổi mới, sáng tạo nội dung và hình thức bài giảng.
Thứ hai, đối với các hình thức GDTT tương tác với người học, doanh nghiệp cần tuyển chọn đội ngũ giáo viên có năng lực và trách nhiệm. Việc giảng dạy qua trực tuyến sẽ có nhiều rào cản trong việc theo dõi, đánh giá năng lực của người học, vì vậy, đòi hỏi đội ngũ giảng dạy cần có kỹ năng, chuyên môn và có khả năng truyền cảm hứng tới người học.
Thứ ba, đầu tư nghiêm túc cho hạ tầng cơ sở và công nghệ trong kinh doanh GDTT. Bởi GDTT là dịch vụ được cung cấp trên nền tảng số, phải đảm bảo máy chủ tốt, khả năng lưu trữ thông tin lớn, nền tảng dễ dàng tương tác, an toàn... Do vậy, cần đầu tư một hệ thống phần cứng tối ưu, đáp ứng tối đa nhu cầu của các đối tượng vận hành.
Thứ tư, luôn tăng cường hỗ trợ người học và tạo ra cộng đồng người học chia sẻ, tương tác với nhau. Với đặc trưng học tập trực tuyến, người học rất dễ chán nản hoặc lười biếng nếu không có sự tư vấn kịp thời, hỗ trợ và nhắc nhở thường xuyên. Để khắc phục tình trạng này, các doanh nghiệp nên thiết lập hệ thống chăm sóc học viên chu đáo và xây dựng được hệ thống kết nối người học, người dạy và người quản trị.
Thứ năm, tăng cường ảnh hưởng xã hội bằng hoạt động truyền thông quảng bá về doanh nghiệp thông qua khách hàng. Dịch vụ GDTT gắn với nhu cầu nâng cao tri thức, kỹ năng và chi phí không nhỏ. Do đó, khách hàng luôn cân nhắc kỹ lưỡng khi đưa ra quyết định sử dụng dịch vụ này. Quyết định của họ thường bị tác động bởi những ý kiến của người thân xung quanh và những khách hàng đã trải nghiệm dịch vụ. Vì vậy, doanh nghiệp cần nâng cao hoạt động chăm sóc khách hàng một cách thường xuyên, liên tục, lâu dài để chính khách hàng trở thành “đại sứ” truyền thông hiệu quả nhất cho doanh nghiệp.
Trước xu thế cách mạng 4.0, GDTT trở thành mô hình kinh doanh tiềm năng đối với các doanh nghiệp đầu tư vào lĩnh vực giáo dục, bên cạnh đó, mô hình này còn đóng góp vào việc xây dựng nền kinh tế tri thức, xã hội học tập. Nghiên cứu là một tham khảo cho các doanh nghiệp nắm bắt được các yếu tố ảnh hưởng tới quyết định sử dụng dịch vụ GDTT của khách hàng và từ đó có những giải pháp hiệu quả thu hút khách hàng trong tương lai.
Tài liệu tham khảo:
1. Nguyễn Duy Thanh & cộng sự (2014). Sự chấp nhận và sử dụng đào tạo trực tuyến trên điện toán đám mây, Tạp chí Phát triển KH&CN, tập 17, số Q3/2014, TP. Hồ Chí Minh.
2. Nguyễn Thị Phương Dung (2024). Kinh doanh giáo dục trực tuyến ở Việt Nam: Cơ hội và thách thức, Tạp chí Kinh tế Châu Á - Thái Bình Dương, Hà Nội.
3. Hair, J. E, Anderson R. E, Tatham, R. L., & Black, w. c, (2006). Multivariate Data Analysis with Readings, New York.
Factors affecting the decision of individual customers to use online education services in Hanoi
Nguyen Thi Phuong Dung
Faculty of Political Theory, Hanoi University of Science and Technology
ABSTRACT
This study explored the factors affecting the decision of individual customers to use online education services in Hanoi. The survey data of 336 customers who have experienced the service and potential customers was used for quantitative analysis, including exploratory factor analysis (EFA) and linear regression. The study’s results show that there are six factors positively impacting individual customers’ decisions, including (1) competence of online instructors, (2) usefulness of online documents, (3) support in online learning, (4) infrastructure and technology, (5) social influence, and (6) awareness of the learning community. Based on these results, the study made some recommendations for online education service providers.
Keywords: decision, online education, individual customers, Hanoi.
Nguồn: Tạp chí công thương
Bài báo nghiên cứu "Kinh nghiệm về tổ chức bộ máy ngành Hải quan của một số quốc gia" do ThS. Nguyễn Trà My (Trường Đại học Sunderland London Campus, Vương quốc Anh) thực hiện.
Xem chi tiếtĐề tài Giải pháp phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao ngành Tài chính ngân hàng do ThS. Đặng Thu Trang (Khoa Tài chính – Ngân hàng & Bảo hiểm - Trường Đại học Kinh tế kỹ thuật công nghiệp) thực hiện.
Xem chi tiếtĐề tài Nguồn vốn cho doanh nghiệp du lịch chuyển đổi số do ThS. Trần Thúy Nga (Trường Cao đẳng Du lịch Hà Nội) thực hiện.
Xem chi tiết(CHG) Ngày 14/11, tại Đà Nẵng, Cục kỹ thuật an toàn và Môi trường công nghiệp (Bộ Công Thương) phối hợp với Hiệp hội Công nghiệp môi trường Việt Nam tổ chức Hội nghị tập huấn “Nâng cao năng lực bảo vệ môi trường cho các cơ quan, doanh nghiệp khu vực miền Trung”.
Xem chi tiết(CHG) Ngày 14/11, Sở Công Thương phối hợp với Hiệp hội Doanh nghiệp dịch vụ Logistics Việt Nam tổ chức Diễn đàn “Khu thương mại tự do Đà Nẵng - Động lực mới phát triển ngành logistics thành phố Đà Nẵng”.
Xem chi tiết