Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng của hệ thống quản lý học tập tại Trường Đại học Sư phạm – Đại học Thái Nguyên

Bùi Ngọc Tuấn
Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên

(Quanlynhanuoc.vn) – Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và truyền thông, hệ thống quản lý học tập (Learning Management System – LMS) đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc hỗ trợ dạy và học ở các cơ sở giáo dục đại học trên toàn thế giới. Tại Việt Nam, xu hướng ứng dụng LMS đang ngày càng phổ biến, đặc biệt trong các trường đại học và cao đẳng. Tuy nhiên, việc triển khai và khai thác hệ thống này vẫn còn nhiều thách thức, đòi hỏi các nghiên cứu chuyên sâu để tối ưu hóa hiệu quả. Bài viết nghiên cứu nâng cao chất lượng hệ thống, thông tin và tính năng sử dụng LMS góp phần cải thiện kết quả học tập và sự hài lòng của sinh viên tại Trường Đại học Sư phạm – Đại học Thái Nguyên.

Từ khóaHệ thống quản lý học tập (LMS); chất lượng hệ thống; chất lượng thông tin; Trường Đại học Sư phạm – Đại học Thái Nguyên.

1. Đặt vấn đề

Trường Đại học Sư phạm – Đại học Thái Nguyên là một trong những đơn vị giáo dục hàng đầu khu vực miền Bắc với sứ mệnh đào tạo đội ngũ giáo viên chất lượng cao cho cả nước. Trong bối cảnh đổi mới giáo dục hiện nay, việc ứng dụng hệ thống LMS không chỉ nhằm nâng cao hiệu quả quản lý học tập mà còn phù hợp với xu hướng chuyển đổi số trong giáo dục. Tuy nhiên, việc ứng dụng LMS tại trường vẫn còn tồn tại nhiều hạn chế về công nghệ, kỹ năng sử dụng và quản lý dữ liệu, ảnh hưởng đến hiệu quả học tập và giảng dạy.

Nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng và kiểm định mô hình các giả thuyết nhằm khám phá tác động của các yếu tố trên đến sự hài lòng của người dùng và hiệu quả quản lý học tập. Dựa trên dữ liệu khảo sát và các phương pháp phân tích định lượng như Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và mô hình hồi quy tuyến tính, nghiên cứu cung cấp cái nhìn toàn diện về mối liên hệ giữa các yếu tố này và chỉ ra những yếu tố quan trọng nhất quyết định đến sự chấp nhận và hiệu quả sử dụng LMS.

Kết quả nghiên cứu không chỉ cung cấp cơ sở lý thuyết và thực tiễn quan trọng cho việc cải thiện chất lượng LMS mà còn mở ra các hướng nghiên cứu và ứng dụng mới trong lĩnh vực quản lý học tập và công nghệ giáo dục.

2. Mục tiêu và đối tượng, phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu tập trung vào mục tiêu sau:

Hệ thống hóa cơ sở lý luận về hệ thống LMS và vai trò của nó trong quản lý học tập tại các cơ sở giáo dục đại học. Phân tích thực trạng việc ứng dụng LMS tại Trường Đại học Sư phạm – Đại học Thái Nguyên, bao gồm mức độ sử dụng, hiệu quả đạt được và các hạn chế, tồn tại. Đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả ứng dụng hệ thống LMS trong quản lý học tập tại trường, bảo đảm tính khả thi và hiệu quả.

Đối tượng nghiên cứu là hệ thống LMS và các yếu tố ảnh hưởng đến việc ứng dụng LMS trong quản lý học tập.

Phạm vi nghiên cứu được thực hiện tại Trường Đại học Sư phạm – Đại học Thái Nguyên từ tháng 6/2023 – 12/2024 với dữ liệu thu thập và phân tích từ thực trạng hiện tại.

3. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Thứ nhất, nghiên cứu về hệ thống quản lý học tập.

Hệ thống LMS là công cụ quan trọng giúp nâng cao hiệu quả dạy và học trực tuyến. Ngoài tên gọi này, LMS còn được biết đến dưới các tên khác, như: môi trường học tập ảo (VLE) hoặc hệ thống quản lý khóa học (CMS)1. LMS là phần mềm hỗ trợ quản lý, theo dõi và báo cáo hoạt động dạy học. Lonn và Teasley định nghĩa LMS là hệ thống trực tuyến cho phép giáo viên và sinh viên chia sẻ tài liệu, gửi thông báo, giao bài tập và kiểm tra, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao tiếp2. Almrashdeh và cộng sự xem LMS như công cụ phần mềm hỗ trợ lập kế hoạch, thực hiện và đánh giá quá trình học tập3

LMS tạo ra môi trường học tập không bị giới hạn bởi không gian và thời gian. LMS ngày càng trở nên phổ biến tại các cơ sở giáo dục đại học trên thế giới nhờ khả năng cải thiện quản lý khóa học và mang đến sự linh hoạt cho sinh viên trong quá trình học tập. LMS cung cấp nhiều lợi ích trong việc dạy và học, như: giúp giảng viên truyền đạt mục tiêu khóa học, tổ chức nội dung học tập theo trình tự thời gian, cung cấp tài liệu giảng dạy, tạo điều kiện tương tác với sinh viên và theo dõi, đánh giá hoạt động học của sinh viên4.

Thứ hai, nghiên cứu về chức năng và ứng dụng của LMS.

Tất cả các LMS đều cung cấp các công cụ cần thiết để thực hiện các chức năng như thiết kế và chia sẻ nội dung bài học, kiểm tra và đánh giá sinh viên, thúc đẩy giao tiếp giữa giảng viên và sinh viên cũng như quản lý khóa học và hoạt động học tập5. LMS giúp giảng viên tạo ra các nội dung giảng dạy dưới dạng đa phương tiện (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video) và xây dựng bài tập cho sinh viên. Những công cụ này là “nhóm công cụ kỹ năng học tập”6.

LMS cung cấp các công cụ giao tiếp như nhắn tin, trò chuyện trực tiếp, thư điện tử, diễn đàn và thông báo giúp thúc đẩy sự tương tác giữa người dạy và người học.

Về kiểm tra và đánh giá, LMS cung cấp các công cụ để tạo, quản lý và phân phối các bài kiểm tra với nhiều loại câu hỏi (trắc nghiệm, đúng/sai, trả lời ngắn). Giảng viên có thể thiết lập thời gian làm bài, tự động chấm điểm và gửi kết quả đến sinh viên. LMS hỗ trợ cả đánh giá tổng kết (summative assessment) và đánh giá quá trình (formative assessment)7.

Thứ ba, tình hình ứng dụng LMS tại Việt Nam.

Ở Việt Nam, một số trường đại học, như: Đại học Huế, Trường Đại học Đà Nẵng và Trường Đại học Cần Thơ đã triển khai LMS dựa trên mã nguồn mở Moodle để hỗ trợ dạy học trực tuyến8. Ví dụ: nghiên cứu đánh giá thực trạng sử dụng hệ thống quản lý học tập trong dạy học trực tuyến tại khoa tiếng Anh, Trường Đại học ngoại ngữ, Đại học Huế, tuy nhiên vẫn thiếu các nghiên cứu tập trung vào quan điểm của giảng viên và sinh viên về việc sử dụng LMS9. Do đó, tác giả mong muốn đóng góp thêm thông tin hữu ích vào tổng quan nghiên cứu về chủ đề này.

Về phương pháp nghiên cứu và mô hình nghiên cứu được đề xuất như sau:

Mô hình nghiên cứu gồm có 5 nhân tố độc lập liên quan đến chất lượng hệ thống LMS (CLHT có 3 biến quan sát CLHT1, CLHT2, CLHT3), chất lượng thông tin (CLTT có 3 biến quan sát từ CLTT1, CLTT2, CLTT3), nhân tố hỗ trợ kỹ thuật (HTKT có 3 biến quan sát HTKT1, HTKT2, HTKT3), nhân tố tính dễ sử dụng (DSD có 3 biến quan sát DSD1, DSD2, DSD3), nhân tố tính hữu ích cảm nhận (HI có 3 biến quan sát HI1, HI2, HI3), nhân tố phụ thuộc là hiệu quả quản lý học tập (HQ có 3 biến quan sát HQ1, HQ2, HQ3). 

Các tập biến quan sát cụ thể được đo lường dựa trên thang đo Likert 5 điểm, thay đổi từ 1= “hoàn toàn không đồng ý” đến 5= “hoàn toàn đồng ý.

Các giả thuyết nghiên cứu.

Giả thuyết H1: Chất lượng hệ thống LMS ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người dùng.

Giả thuyết H2: Chất lượng thông tin của LMS ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người dùng.

Giả thuyết H3: Sự hỗ trợ kỹ thuật ảnh hưởng tích cực đến khả năng chấp nhận LMS của người dùng.

Giả thuyết H4: Tính dễ sử dụng của LMS ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng và ý định sử dụng hệ thống

Giả thuyết H5: Tính hữu ích cảm nhận của LMS ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng và ý định sử dụng hệ thống. 

Đặc điểm của đối tượng khảo sát được thể  hiện trong Bảng 1.

4. Kết quả nghiên cứu   

4.1. Kiểm định độ tin cậy của các biến bằng Cronbach’s alpha

Kết quả Cronbach’s Alpha các thang đo bao gồm: chất lượng hệ thống LMS (CLHT có 3 biến) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.873; yếu tố chất lượng thông tin (CLTT có 3 biến) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.818; yếu tố hỗ trợ kỹ thuật (HTKT 3 biến) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.865; yếu tố tính dễ sử dụng (DSD có 3 biến) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.879, yếu tố tính hữu ích cảm nhận (HI 3 biến) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.902, yếu tố hiệu quả quản lý học tập (HQ 3 biến) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.852. Tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu kiểm định có hệ số Cronbach’s Alpha> 0.6.

Theo Hair và cộng sự (1998), đối với phân tích nhân tố khám phá EFA thì cỡ mẫu tối thiểu gấp 5 lần tổng số chỉ báo trong các thang đo. Bảng hỏi của nghiên cứu này bao gồm 20 chỉ báo dùng trong phân tích nhân tố. Do vậy cỡ mẫu tối thiểu cần đạt là 20*5= 100 < 510. Quy mô mẫu bảo đảm điều kiện phân tích thống kê.

4.2. Phân tích nhân tố

Phân tích nhân tố khám phá của biến độc lập

Kiểm định của các thước đo bằng kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá (EFA) biến độc lập, tác giả kiểm tra xem dữ liệu có đầy đủ điều kiện để phân tích hay không bằng kiểm định KMO và kiểm định Barlett. Kết quả cho thấy, KMO = 0.930 thỏa mãn điều kiện KMO > 0,5 (Kaiser, 1974), tổng phương sai giải thích từ 3 trong 15 biến là 71,11% > 50%, cho thấy mô hình EFA là phù hợp.

Kiểm định của các thước đo bằng kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá (EFA) biến phụ thuộc KMO = 0,930 > 0,5, kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê sig < 0,05, giá trị Eigenvalues > 1, phương sai giải thích 71,11%. Điều đó cho thấy, biến phụ thuộc là một thang đo đơn hướng.

Bảng ma trận xoay với đầu vào là 5 nhân tố độc lập sau khi chạy ma trận xoay trích rút ra được 3 nhân tố mới có thể đặt tên các nhân tố mới là: chất lượng (CL) với 6 biến quan sát; hỗ trợ kỹ thuật (HTKT) với 3 biến quan sát; hữu ích_sử dụng (HI_SD) với 6 biến quan sát. 

4.3. Phân tích tương quan

Kết quả phân tích hồi quy chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả (HQ) của hệ thống. Hệ số hồi quy cho thấy, CLHT (0.335), CLTT (0.185), DSD (0.210) và HI (0.192) đều tác động tích cực đến HQ, trong khi HTKT (-0.030) không đáng kể. Hệ số chuẩn hóa (Beta) chỉ ra CLHT có ảnh hưởng mạnh nhất (0.319), tiếp theo là DSD (0.220), HI (0.193) và CLTT (0.188). HTKT không có ảnh hưởng đáng kể.

Giá trị Sig. (p-value) dưới 0.05 cho thấy các biến CLHT, CLTT, DSD và HI có ý nghĩa thống kê mạnh, trong khi HTKT không có ý nghĩa (p = 0.379). Chỉ số đa cộng tuyến (VIF) và Tolerance đều trong mức chấp nhận được, bảo đảm mô hình không gặp vấn đề cộng tuyến nghiêm trọng. Các yếu tố CLHT, CLTT, DSD và HI có ảnh hưởng đáng kể đến HQ, trong khi HTKT không đáng kể. Mô hình có tính hợp lý và giải thích tốt sự biến động của HQ.

Kết luận các giả thuyết: 

H1: Chất lượng hệ thống LMS (CLHT) ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng người dùng. Hệ số B = 0.335, Sig. = 0.000 (< 0.05). Giả thuyết H1 được chấp nhận.

H2: Chất lượng thông tin của LMS (CLTT) ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng người dùng. Hệ số B = 0.185, Sig. = 0.000 (< 0.05). Giả thuyết H2 được chấp nhận.

H3: Sự hỗ trợ kỹ thuật (HTKT) ảnh hưởng tích cực đến khả năng chấp nhận LMS. Hệ số B = 0.261, Sig. = 0.379 (> 0.05). Giả thuyết H3 bị bác bỏ.

H4: Tính dễ sử dụng của LMS (DSD) ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng và ý định sử dụng hệ thống. Hệ số B = 0.210, Sig. = 0.000 (< 0.05). Giả thuyết H4 được chấp nhận.

H5: Tính hữu ích cảm nhận của LMS (HI) ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng và ý định sử dụng hệ thống. Hệ số B = 0.192, Sig. = 0.000 (< 0.05). Giả thuyết H5 được chấp nhận.

Các giả thuyết H1, H2, H4, và H5 được xác nhận, cho thấy các yếu tố CLHT, CLTT, DSD và HI có ảnh hưởng tích cực và ý nghĩa thống kê đến sự hài lòng và ý định sử dụng LMS. Giả thuyết H3 không được chấp nhận do không có ý nghĩa thống kê.

4.4. Hồi quy đa biến

Kết quả hồi quy đa biến cho thấy, các yếu tố CLHT, CLTT, DSD và HI có tác động đáng kể đến HQ, trong khi HTKT không có ảnh hưởng rõ rệt. Hệ số beta chuẩn hóa chỉ ra CLHT (0.319) có ảnh hưởng mạnh nhất, tiếp theo là DSD (0.220), HI (0.193) và CLTT (0.188). HTKT (-0.030) không có ý nghĩa thống kê (Sig. = 0.379).

Các giá trị t và Sig. xác nhận rằng, CLHT, CLTT, DSD và HI đều có ý nghĩa thống kê mạnh (Sig. < 0.05) cho thấy tác động thực sự lên HQ. Chỉ số Tolerance và VIF bảo đảm không có vấn đề nghiêm trọng về đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

Phương trình hồi quy tuyến tính:

HQ = 0.397 + 0.335CLHT + 0.185CLTT + 0.261HTKT + 0.210DSD + 0.191*HI + ε.

Mô hình cho thấy tính hợp lý cao, giải thích tốt biến động của HQ.

4.5. Phân tích nhân tố khẳng định

Phân tích CFA ta có mô hình sau:

Mô hình SEM 2.3 được chuẩn hóa cho thấy các kết quả sau:

Chi-square/df (χ²/df): 4.86 nằm trong ngưỡng chấp nhận được (≤ 5) nhưng không đạt mức phù hợp tốt (< 3) cho thấy mô hình cần cải thiện nhỏ.

CFI: 0.951 và TLI: 0.936 đều đạt ngưỡng phù hợp tốt (≥ 0.95 và ≥ 0.90). CFI cho thấy mô hình phù hợp tốt, còn TLI cho thấy sự cải thiện đáng kể so với mô hình cơ sở.

RMSEA: 0.081 chỉ hơi vượt ngưỡng chấp nhận được (≤ 0.08) cho thấy mô hình gần phù hợp nhưng còn hạn chế. PCLOSE: 0.00 bác bỏ giả thuyết RMSEA ≤ 0.05, khẳng định mô hình chưa hoàn toàn phù hợp tốt.

GFI: 0.916 đạt ngưỡng phù hợp chấp nhận được (≥ 0.90), cho thấy mô hình giải thích tương đối tốt sự biến thiên trong dữ liệu.

Các chỉ số CFI, TLI và GFI cho thấy, mô hình phù hợp khá tốt với dữ liệu. Tuy nhiên, giá trị χ²/df và RMSEA chỉ đạt mức chấp nhận được, phản ánh một số hạn chế cần cải thiện.

Dựa vào kết quả bảng Standardized Regression Weights ta có thể rút ra kết quả như sau: biến HQcó mối quan hệ tích cực với DS_HL (Estimate = 0,285), với HT­­_CL (Estimate = 0,263), có nghĩa rằng tăng giá trị của các biến này cũng tăng giá trị của QD.

4.6. Thảo luận kết quả

Từ các kết quả đã phân tích ở trên kết hợp với Bảng hệ số hồi quy chuẩn hóa có thể rút ra kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo:

Tất cả các hệ số Cronbach’s Alpha đều > 0.6, đạt yêu cầu kiểm định cho thấy các thang đo có độ tin cậy cao. Đặc biệt, các yếu tố như tính hữu ích cảm nhận (0.902) và tính dễ sử dụng (0.879) đạt mức rất tốt, chứng tỏ thang đo phản ánh tốt các khái niệm nghiên cứu.

Phân tích nhân tố khám phá (EFA): kết quả KMO = 0.930 (> 0.5) và Bartlett’s Test (Sig. = 0.000) chứng minh dữ liệu đủ điều kiện phân tích nhân tố. Tổng phương sai giải thích đạt 71.11% (> 50%), chỉ ra rằng mô hình EFA phù hợp và giải thích tốt dữ liệu. Sau khi xoay ma trận, từ 5 yếu tố ban đầu trích rút được 3 yếu tố mới: chất lượng (6 biến), hỗ trợ kỹ thuật (3 biến), hữu ích – sử dụng (6 biến).

Phân tích hồi quy đa biến: các yếu tố như chất lượng hệ thống LMS (CLHT), chất lượng thông tin (CLTT), tính dễ sử dụng (DSD) và tính hữu ích cảm nhận (HI) đều tác động đáng kể đến hiệu quả (HQ) với giá trị Sig. < 0.05. Trong đó, CLHT có tác động mạnh nhất (Beta = 0.319).

Hỗ trợ kỹ thuật (HTKT) không có ý nghĩa thống kê (Sig. = 0.379), cho thấy yếu tố này ít ảnh hưởng đến HQ trong mô hình.

Đánh giá mô hình: kết quả SEM cho thấy, các chỉ số CFI (0.951), TLI (0.936), và GFI (0.916) đều đạt hoặc vượt ngưỡng chấp nhận cho thấy, mô hình phù hợp khá tốt với dữ liệu.

Tuy nhiên, χ²/df = 4.86 và RMSEA = 0.081 chỉ đạt mức chấp nhận được, phản ánh mô hình còn một số hạn chế cần cải thiện.

Mô hình nghiên cứu có độ tin cậy cao và giải thích tốt các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hệ thống LMS. Tuy nhiên, yếu tố hỗ trợ kỹ thuật cần được xem xét lại do không tác động đáng kể trong phân tích hồi quy.

5. Kết luận 

Chất lượng hệ thống LMS (CLHT) có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người dùng. Điều này chứng tỏ việc cải thiện chất lượng hệ thống LMS có thể giúp tăng cường trải nghiệm người dùng, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý học tập.

Chất lượng thông tin của LMS (CLTT) cung cấp cũng là yếu tố quan trọng trong việc nâng cao sự hài lòng người dùng. Việc cung cấp thông tin chính xác, đầy đủ và dễ hiểu là yếu tố quan trọng cần được chú trọng để cải thiện hiệu quả học tập.

Tính dễ sử dụng của LMS (DSD) ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng của người dùng và khả năng sử dụng hệ thống lâu dài. Các cải tiến trong giao diện và tính năng của LMS để người dùng dễ dàng thao tác sẽ có tác động tích cực đến hiệu quả sử dụng hệ thống.

Tính hữu ích cảm nhận của LMS (HI) là hữu ích, có thể phục vụ tốt cho việc học tập và quản lý thông tin học tập của họ, là yếu tố quan trọng trong việc tăng cường sự hài lòng và tạo động lực cho việc sử dụng hệ thống.

Sự hỗ trợ kỹ thuật (HTKT) có thể giúp giải quyết các vấn đề phát sinh khi sử dụng LMS, nhưng trong nghiên cứu này, yếu tố hỗ trợ kỹ thuật không có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng chấp nhận và sự hài lòng của người dùng. Điều này có thể chỉ ra rằng, các yếu tố khác, như chất lượng hệ thống và thông tin có vai trò quan trọng hơn trong việc thúc đẩy sự sử dụng LMS.

Các yếu tố như: chất lượng hệ thống LMS, chất lượng thông tin, tính dễ sử dụng và tính hữu ích cảm nhận có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng và hiệu quả sử dụng LMS tại Trường Đại học Sư phạm – Đại học Thái Nguyên. Để nâng cao hiệu quả trong quản lý học tập, trường cần chú trọng cải thiện những yếu tố này, trong khi việc hỗ trợ kỹ thuật cần được xem xét lại và cải thiện thêm để phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng.

5. Khuyến nghị

Thứ nhất, cải thiện chất lượng hệ thống LMS.

Để nâng cao hiệu quả sử dụng LMS, trường cần tập trung vào việc nâng cấp hệ thống LMS, bảo đảm rằng hệ thống hoạt động ổn định, nhanh chóng và ít gặp sự cố kỹ thuật. Việc tối ưu hóa giao diện người dùng và cải tiến các tính năng của hệ thống sẽ giúp sinh viên và giảng viên có trải nghiệm tốt hơn.

Thứ hai, tăng cường chất lượng thông tin.

Trường cần bảo đảm thông tin cung cấp trên LMS là chính xác, dễ hiểu và cập nhật thường xuyên. Cần cải thiện việc phân loại thông tin, cung cấp tài liệu học tập đầy đủ và dễ dàng truy cập, giúp sinh viên tiết kiệm thời gian tìm kiếm và nâng cao hiệu quả học tập.

Thứ ba, cải tiến tính dễ sử dụng của LMS.

Giao diện và các tính năng của LMS cần được thiết kế sao cho dễ sử dụng, thân thiện với người dùng, đặc biệt là đối với sinh viên và giảng viên không có nhiều kinh nghiệm về công nghệ. Việc tổ chức các buổi hướng dẫn sử dụng hệ thống và hỗ trợ kịp thời có thể giúp người dùng làm quen và sử dụng hiệu quả hệ thống.

Thứ tư, tăng cường tính hữu ích cảm nhận của LMS.

Trường cần bảo đảm LMS thực sự mang lại giá trị cho người dùng. Để làm điều này, trường có thể bổ sung các công cụ học tập hữu ích, hỗ trợ sinh viên trong việc quản lý và theo dõi tiến độ học tập cũng như cung cấp các tài nguyên học tập phong phú và đa dạng.

Thứ năm, nâng cao hỗ trợ kỹ thuật của LMS.

Mặc dù hỗ trợ kỹ thuật hiện tại không có ảnh hưởng mạnh mẽ đến sự hài lòng của người dùng nhưng việc cải thiện dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật, như: cung cấp đường dây nóng, hướng dẫn chi tiết về các sự cố kỹ thuật và bảo đảm phản hồi nhanh chóng sẽ giúp người dùng yên tâm hơn khi gặp phải vấn đề trong quá trình sử dụng LMS.

Trường Đại học Sư phạm – Đại học Thái Nguyên cần tiếp tục cải thiện các yếu tố về chất lượng hệ thống, thông tin và tính dễ sử dụng của LMS nhằm tạo ra môi trường học tập hiệu quả hơn. Đồng thời, trường cũng cần chú trọng đến việc nâng cao trải nghiệm người dùng và bảo đảm LMS không chỉ là công cụ quản lý học tập mà còn là một phương tiện hỗ trợ học tập hữu ích cũng như là nguồn tham khảo của các trường đại học khác trên cả nước khi triển khai hệ thống LMS.

Chú thích:
1. Carliner, S. (2004). An Overview of Online Learning. The United States: HRD Press, Inc.
2. Lonn, S. & Teasley, S. D. (2009). Saving time or innovating practice: Investigating perceptions and uses of Learning Management Systems. Computers & Education, 53(3), 686 – 694.
3. Almrashdeh, I. A., Sahari, N., Zin, N. A. M. & Alsmadi, M. (2011). Distance learning management system requirements from student’s perspective. Journal of Theoretical and Applied InformationTechnology, 24(1), 17 – 27.
4. Lewis, A. L. (2016). Developmental English Professors’ Experiences with Learning ManagementSystems at An Urban Community College: Challenges, Benefits, And Other Perceptions. DissertationPublished by ProQuest LLC.
5. Ibrahim, L., Mohamed, A., Aldhafeeri, F. & Alqdah, M. (2019). Faculty members’ perceptionstowards utilizing blackboard in teaching system at Hafr Al-Batin University, Saudi Arabia. Journal ofNursing Education and Practice. 9(5), 64–74.
6. Kasim, N. N. M. & Khalid, F. (2016). Choosing the Right Learning Management System (LMS) for the Higher Education Institution Context: A Systematic Review. International Journal of EmergingTechnologies in Learning (iJET), 11(6), 55–61.
7. Kabassi, K., Dragonas, I., Ntouzevits, A., Pomonis, T., Papastathopoulos, G. & Vozaitis, Y. (2016).Evaluating a learning management system for blended learning in Greek higher education. SpringerPlus, 5(101), 2 – 12. DOI 10.1186/s40064-016-1705-8.
8. Ngô Ngọc Minh (2020). The Role of Learning Management System On University Branding: Evidence From Vietnam. Palarch’s Journal of Archaeology Of Egypt/Egyptology, 17(4), 931 – 947.
9. Cao Thị Xuân Liên (2021). Thực trạng sử dụng hệ thống quản lý học tập trong dạy học trực tuyến tại khoa tiếng Anh, Trường Đại học Ngoại ngữ, Đại học Huế. Tạp chí Đại học Huế, Tập 130, số 6B, tr.49 – 61.