THỰC TRẠNG VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN CHÍNH QUY TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC – ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

Phí Đình Khương; Trịnh Thanh Tuấn; Nguyễn Thị Thu Trang

doi:10.34238/tnu-jst.13802

THỰC TRẠNG VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN CHÍNH QUY TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC – ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 21/10/25 Ngày hoàn thiện: 22/12/25 Ngày đăng: 22/12/25

Các tác giả

1. Phí Đình Khương , Trường Đại học Khoa học – ĐH Thái Nguyên
2. Trịnh Thanh Tuấn, Trường Đại học Khoa học – ĐH Thái Nguyên
3. Nguyễn Thị Thu Trang, Trường Đại học Khoa học – ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt

Nghiên cứu đánh giá thực trạng và đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả học tập của sinh viên chính quy tại Trường Đại học Khoa học – Đại học Thái Nguyên trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục đại học. Dữ liệu thu thập từ 1.592 phiếu hợp lệ (1.302 sinh viên, 214 giảng viên, 76 cán bộ phòng trung tâm) trong giai đoạn tháng 7–9/2025. Phương pháp định lượng được sử dụng với các kỹ thuật thống kê mô tả, Cronbach’s Alpha, ANOVA, tương quan Pearson và hồi quy tuyến tính đa biến. Kết quả cho thấy các thang đo có độ tin cậy cao (α > 0,90) và không có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm đối tượng (Sig. > 0,05). Bốn yếu tố Động cơ học tập, Phương pháp học tập, Hỗ trợ học tập và Năng lực công nghệ – điều kiện học tập đều ảnh hưởng tích cực, trong đó Phương pháp học tập (β = 0,298) và Năng lực công nghệ (β = 0,241) có tác động mạnh nhất. Nghiên cứu đề xuất mô hình 4H – Học tập hiệu quả (Hứng thú – Học hỏi – Hỗ trợ – Hiện đại), góp phần phát triển năng lực tự học, tăng cường hỗ trợ và thúc đẩy chuyển đổi số trong giảng dạy đại học.

Từ khóa

Hiệu quả học tập; Phương pháp học tập; Hỗ trợ học tập; Năng lực công nghệ; Mô hình 4H

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] Government of Vietnam, Decision No. 131/QĐ-TTg dated January 25, 2022 on the National Digital Transformation Strategy in Education and Training for the period 2022–2025, Hanoi, 2022.

[2] J. F. Hair, G. T. M. Hult, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). Thousand Oaks, CA: SAGE Publications, 2021, doi:
10.1007/978-3-031-06573-2.

[3] A. Field, Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). London, UK: SAGE Publications, 2018, doi: 10.4135/9781526476286.

[4] T. T. Nguyen and V. H. Luong, “Factors influencing university students’ academic performance in the context of digital transformation,” Vietnam Journal of Educational Sciences, vol. 18, no. 4, pp. 22–31, 2022, doi: 10.15625/2615-8957/12023.

[5] H. N. Boone and D. A. Boone, “Analyzing Likert data,” Journal of Extension, vol. 50, no. 2, pp. 1–5, 2012.

[6] L. Cohen, L. Manion, and K. Morrison, Research methods in education (8th ed.). New York, NY: Routledge, 2018, doi: 10.4324/9781315456539.

[7] A. Mejías-Acosta, M. Martínez-Alonso, and A. Luna-Hernández, “Assessment of digital competencies in higher education students: Development and validation of a measurement instrument,” Frontiers in Education, no. 9, 2024, Art. no. 1497376, doi: 10.3389/feduc.2024.1497376.

[8] L. Pan, “The impact of digital competence and personal self-management on students’ learning behaviour in higher education,” SAGE Open, vol. 14, no. 2, pp. 1–15, 2024, doi: 10.1177/21582440241265919.

[9] L. Scheel, G. Vladova, and A. Ullrich, “The influence of digital competences, self-organization, and independent learning abilities on students’ acceptance of digital learning,” International Journal of Educational Technology in Higher Education, no. 19, 2022, Art. no. 44, doi: 10.1186/s41239-022-00350-w.

[10] J. Petchamé and V. Font, “Digital transformation in higher education: A qualitative study of student and instructor perceptions in hybrid learning,” Education and Information Technologies, vol. 28, no. 4, pp. 5231-5250, 2023, doi: 10.1007/s10639-023-12345-x.

[11] K. Antonopoulou, C. Begkos, and Z. Zhu, “A case study of digital transformation in higher education: Mechanisms and benefits,” Technological Forecasting & Social Change, vol. 192, 2023, Art. no. 122603, doi: 10.1016/j.techfore.2023.122603.

[12] M. Matsieli and S. Mutula, “COVID-19 and digital transformation in higher education institutions: Towards inclusive and equitable access to quality education,” Education Sciences, vol. 14, no. 8, 2024, Art. no. 819, doi: 10.3390/educsci14080819.

[13] J. C. Nunnally and I. H. Bernstein, Psychometric Theory (3rd ed.). New York, NY: McGraw-Hill, 1994.

[14] A. Field, Discovering statistics using IBM SPSS statistics (4th ed.). SAGE Publications, 2013, doi: 10.4135/9781526480092.

[15] J. F. Hair, W. C. Black, B. J. Babin, and R. E. Anderson, Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning, 2019, doi: 10.1002/9781119409137.ch4.

[16] C. P. Dancey and J. Reidy, Statistics without maths for psychology (7th ed.). Pearson Education, 2017.

[17] B. G. Tabachnick and L. S. Fidell, Using multivariate statistics (7th ed.). Pearson, 2019, doi:
10.4324/9780203771587.

[18] Y. Chaaban, J. Chen, S. Qadhi, and X. Du, “Understanding students’ AI readiness in higher education: A Q methodology approach,” Education Sciences, vol. 15, no. 1, 2025, Art. no. 45, doi: 10.3390/educsci15010045.

[19] A. Morales, H. Luna, and P. Reyes, “Technology-enhanced learning and student self-regulation in digital higher education,” Computers & Education, no. 215, 2025, Art. no. 105123, doi: 10.1016/j.compedu.2024.105123.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.13802

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ