Nguyễn Thị Phương Dung
Phan Yến Trang
Đại học Bách khoa Hà Nội
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết xác định các yếu tố ảnh hưởng tới động lực học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị của sinh viên Đại học Bách khoa Hà Nội. Qua khảo sát ban đầu, hơn 50% sinh viên có mức độ tập trung thấp khi học trực tuyến. Phát hiện quan trọng nhất là sự hài lòng học tập trực tuyến là yếu tố dự báo mạnh mẽ nhất đối với động lực học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị, nhấn mạnh vai trò của chất lượng trải nghiệm. Kỳ vọng hiệu quả và ảnh hưởng xã hội là các yếu tố tiền đề mạnh nhất, khẳng định sinh viên là đối tượng hướng đến mục tiêu và chịu tác động lớn từ bối cảnh xã hội. Bài viết đề xuất tăng cường động lực học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị thông qua việc tối ưu hóa sự hài lòng học tập trực tuyến, liên kết nội dung lý luận chính trị với bối cảnh kỹ thuật và củng cố sự hỗ trợ của giảng viên1.
Từ khóa: Động lực học tập, học tập trực tuyến, lý luận chính trị.
1. Đặt vấn đề
Trong bối cảnh chuyển đổi số mạnh mẽ, giáo dục đại học Việt Nam đã đưa việc ứng dụng công nghệ vào giảng dạy và học tập trở thành xu thế tất yếu. Sự ra đời của Thông tư số 08/2021/TT-BGDĐT ngày 18/3/2021 của Bộ Giáo dục và Đào tạo cho phép sinh viên học trực tuyến tối đa 30% tổng khối lượng chương trình đào tạo, tạo hành lang pháp lý quan trọng cho các trường2.
Tại Đại học Bách khoa Hà Nội, chủ trương này được cụ thể hóa thông qua mô hình học tập kết hợp (Blended Learning) cho các học phần lý luận chính trị, áp dụng cho các chương trình tiên tiến như Elitech. Mặc dù hình thức này mang lại tính linh hoạt, đồng thời, đặt ra thách thức lớn trong việc duy trì động lực học tập trực tuyến của sinh viên – yếu tố then chốt quyết định hiệu quả của hình thức học tập trong thời kỳ chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ.
Trong môi trường học trực tuyến, thiếu sự giám sát trực tiếp, dễ gây phân tán và đòi hỏi mức độ tự chủ cao của người học, động lực đóng vai trò then chốt. Nghiên cứu thực tiễn cho thấy, động lực học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị tại Đại học Bách khoa Hà Nội còn ở mức trung bình: hơn 50% sinh viên đánh giá mức độ tập trung thấp hoặc rất thấp và hơn 60% hiếm khi hoặc thỉnh thoảng tương tác3. Tình trạng này cho thấy, sự cần thiết phải đi sâu vào các nhân tố ảnh hưởng, xác định các yếu tố then chốt tác động đến động lực học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị của sinh viên Đại học Bách khoa Hà Nội, từ đó đề xuất các hàm ý nghiên cứu nhằm nâng cao chất lượng đào tạo và hiệu quả học tập trong môi trường số.
2. Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
2.1. Động lực học tập và động lực học tập trực tuyến
Động lực học tập (Learning Motivation)
Động lực học tập là một khái niệm cốt lõi trong tâm lý giáo dục được định nghĩa là tổng hòa các yếu tố nội tại và ngoại tại thúc đẩy người học khởi động, duy trì và nỗ lực hoàn thành các hoạt động học tập nhằm đạt được mục tiêu cụ thể (Schunk et al., 2014). Động lực không chỉ tạo ra năng lượng tâm lý mà còn quy định hướng đi, cường độ và mức độ bền bỉ của hành vi học tập. Bản chất của động lực học tập là sự khao khát, hứng thú, trách nhiệm và nhiệt huyết trong quá trình tiếp thu tri thức (Bomia et al., 1997), giúp người học tham gia một cách tích cực và tự giác hơn.
Động lực học tập trực tuyến (Online Learning Motivation)
Trong môi trường học tập trực tuyến, động lực học tập trở nên đặc biệt quan trọng do đặc điểm thiếu sự giám sát trực tiếp, dễ gây phân tán và đòi hỏi người học phải có mức độ tự chủ và tự quản lý cao hơn so với hình thức học truyền thống. Động lực học tập trực tuyến được xác định là mức độ sẵn sàng, tích cực và kiên trì của người học trong việc tham gia các hoạt động học tập trên nền tảng số, dù không có sự hiện diện vật lý của người dạy (Hartnett, 2016). Khi động lực học tập trực tuyến cao, người học có xu hướng chủ động tìm kiếm kiến thức, tham gia đầy đủ và đạt kết quả học tập tích cực. Ngược lại, thiếu động lực thường dẫn đến hành vi học đối phó, bỏ giờ hoặc rút lui khỏi khóa học. Do đó, việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới động lực học tập trực tuyến đóng vai trò then chốt trong việc đề xuất các giải pháp can thiệp nhằm nâng cao chất lượng và hiệu quả đào tạo trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục.
2.2. Các lý thuyết nền tảng
Nghiên cứu này được xây dựng trên cơ sở tích hợp ba khung lý thuyết chính nhằm lý giải hành vi và động lực học tập trực tuyến. Cụ thể:
Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) tập trung vào hai yếu tố cốt lõi: nhận thức tính hữu ích (PU) (niềm tin hệ thống giúp nâng cao hiệu quả công việc) và nhận thức tính dễ sử dụng (PEOU) (niềm tin hệ thống dễ thao tác), chi phối thái độ và ý định sử dụng (Davis, 1989).
Mô hình lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) mở rộng các yếu tố này thành kỳ vọng hiệu quả (OE) và kỳ vọng nỗ lực (EE), đồng thời, bổ sung ảnh hưởng xã hội (SI) (sự khuyến khích/áp lực từ bên ngoài) và điều kiện hỗ trợ thuận lợi (hạ tầng, nguồn lực) (Venkatesh et al., 2003).
Thuyết kỳ vọng (Expectancy Theory) của Vroom (1964) cung cấp cơ sở để lý giải động lực học tập dựa trên sự tính toán hợp lý về kết quả. Theo thuyết này, động lực (Motivation) là tích số của ba thành phần: kỳ vọng (Expectancy – nỗ lực dẫn đến thành tích), tính công cụ (Instrumentality – thành tích dẫn đến phần thưởng) và giá trị (Valence – mức độ coi trọng phần thưởng). Lý thuyết này khẳng định, sinh viên chỉ có động lực cao khi họ tin rằng việc cố gắng học trực tuyến sẽ mang lại kết quả tích cực và kết quả đó có ý nghĩa quan trọng đối với mục tiêu cá nhân.
Bên cạnh các yếu tố nhận thức về công nghệ, các nghiên cứu cũng chỉ ra tầm quan trọng của các yếu tố bối cảnh, như: sự hỗ trợ của giảng viên, chất lượng học liệu số và mức độ hài lòng với khóa học. Các yếu tố này cũng đóng vai trò thiết yếu trong việc duy trì và thúc đẩy động lực học tập trực tuyến một cách bền vững.
2.3. Mô hình và các giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên các lý thuyết nền tảng và các nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng tới động lực học tập trực tuyến, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới động lực học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị của sinh viên Đại học Bách khoa Hà Nội. Mô hình đề xuất xem xét sáu biến độc lập chính tác động gián tiếp đến động lực học tập trực tuyến (LM) các môn lý luận chính trị thông qua hai biến trung gian là thái độ học tập trực tuyến (ATT) và sự hài lòng học tập trực tuyến (SAT).
Các giả thuyết được đưa ra trong nghiên cứu bao gồm:
Giả thuyết H1: Nhận thức dễ sử dụng có ảnh hưởng tích cực đến thái độ học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị.
Giả thuyết H2: Nhận thức dễ sử dụng có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị.
Giả thuyết H3: Nhận thức hữu ích có ảnh hưởng tích cực đến thái độ học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị.
Giả thuyết H4: Nhận thức hữu ích có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị.
Giả thuyết H5: Kỳ vọng hiệu quả có ảnh hưởng tích cực đến đến thái độ học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị.
Giả thuyết H6: Kỳ vọng hiệu quả có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị.
Giả thuyết H7: Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng tích cực đến đến thái độ học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị.
Giả thuyết H8: Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị.
Giả thuyết H9: Sự hỗ trợ của giảng viên có ảnh hưởng tích cực đến đến thái độ học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị.
Giả thuyết H10: Sự hỗ trợ của giảng viên có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị.
Giả thuyết H11: Chất lượng tài liệu học tập trực tuyến có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị.
Giả thuyết H12: Thái độ học tập trực tuyến có tác động tích cực đến động lực học tập trực tuyến.
Giả thuyết H13: Sự hài lòng học tập trực tuyến có tác động tích cực đến động lực học tập trực tuyến.
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Mẫu và phương pháp thu thập dữ liệu
Mẫu nghiên cứu được khảo sát từ sinh viên Đại học Bách khoa Hà Nội đã và đang học trực tuyến các môn lý luận chính trị (Triết học Mác – Lênin, Kinh tế chính trị Mác – Lênin, Chủ nghĩa xã hội khoa học, Tư tưởng Hồ Chí Minh, Lịch sử Đảng Cộng sản Việt Nam) với 2 hình thức trực tuyến trên các nền tảng Microsoft Teams và LMS.
Điều tra được thực hiện trong giai đoạn từ tháng 8/2025 tới tháng 10/2025. Kết quả khảo sát thu được 475 phiếu hợp lệ có thể sử dụng cho nghiên cứu này.
3.2. Phương pháp phân tích dữ liệu
Nhóm tác giả sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu đa biến để phân tích và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính bằng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM). Các biến nghiên cứu được đánh giá tính tin cậy và thích hợp qua mô hình đo lường. Tiêu chuẩn để đánh giá tính tin cậy là hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6, hệ số tin cậy tổng hợp lớn hơn 0.7, phương sai trích trung bình lớn hơn 0.5 (Ringle và cộng sự, 2020; Sarstedt và cộng sự, 2017).
Giá trị hội tụ của các biến quan sát trong từng nhân tố được đánh giá qua hệ số tải nhân tố với tiêu chuẩn lớn hơn 0,7 (Hair và cộng sự, 2019). Giá trị phân biệt của các biến nghiên cứu được đánh giá theo tiêu chuẩn giá trị căn bậc hai của phương sai trích trung bình lớn hơn các hệ số tương quan (Fornell & Larker, 1981). Để đánh giá ảnh hưởng điều tiết, nhóm tác giả sử dụng phân tích với biến tích chuẩn hoá. Mực ý nghĩa thống kê được lấy theo thông lệ ở mức 5% (Hair và cộng sự, 2019).
4. Kết quả nghiên cứu
4.1. Về độ tin cậy thang đo
Kết quả phân tích cho thấy, các hệ số Cronch’s Alpha lớn hơn 0.6 và hệ số tin cậy tổng hợp (Composite Reliability) của các nhân tố trong mô hình đều lớn hơn 0.7. Điều đó cho thấy, các biến quan sát đo lường các khái niệm nghiên cứu đạt tính nhất quán nội tại và là các thang đo tốt.
Bảng 1: Kết quả đánh giá tính tin cậy thang đo
| Cronbach’s Alpha | Composite Reliability | Average Variance Extracted (AVE) | |
| Nhận thức dễ sử dụng (PEOU) | 0.899 | 0.929 | 0.767 |
| Nhận thức hữu ích (PU) | 0.937 | 0.955 | 0.842 |
| Kỳ vọng hiệu quả (OE) | 0.781 | 0.872 | 0.696 |
| Ảnh hưởng xã hội (SI) | 0.826 | 0.896 | 0.741 |
| Sự hỗ trợ của giảng viên (INS) | 0.888 | 0.924 | 0.753 |
| Chất lượng học liệu số (QM) | 0.806 | 0.873 | 0.633 |
| Thái độ học tập trực tuyến (AT) | 0.933 | 0.957 | 0.881 |
| Sự hài lòng học tập trực tuyến (SAT) | 0.905 | 0.941 | 0.841 |
| Động lực học tập trực tuyến (LM) | 0.934 | 0.953 | 0.835 |
4.2. Về tính hội tụ của các nhân tố trong mô hình
Kết quả phân tích tính hội tụ cho thấy, các hệ số tải nhân tố của các biến quan sát trong từng nhân tố cao hơn 0.5. Bên cạnh đó, phương sai trích trung bình (AVE) cũng lớn hơn 0.5, cho thấy các biến quan sát đo lường cho các nhân tố trong mô hình đạt giá trị hội tụ.
Bảng 2. Kết quả hệ số tải nhân tố của các biến quan sát
| AT | INS | LM | OE | PEOU | PU | QM | SAT | SI | |
| AT1 | 0.937 | ||||||||
| AT2 | 0.948 | ||||||||
| AT3 | 0.931 | ||||||||
| INS1 | 0.79 | ||||||||
| INS2 | 0.808 | ||||||||
| INS3 | 0.937 | ||||||||
| INS4 | 0.925 | ||||||||
| LM1 | 0.92 | ||||||||
| LM2 | 0.904 | ||||||||
| LM3 | 0.934 | ||||||||
| LM4 | 0.898 | ||||||||
| OE1 | 0.843 | ||||||||
| OE2 | 0.756 | ||||||||
| OE3 | 0.898 | ||||||||
| PEOU1 | 0.879 | ||||||||
| PEOU2 | 0.876 | ||||||||
| PEOU3 | 0.845 | ||||||||
| PEOU4 | 0.902 | ||||||||
| PU1 | 0.947 | ||||||||
| PU2 | 0.958 | ||||||||
| PU3 | 0.868 | ||||||||
| PU4 | 0.895 | ||||||||
| QM1 | 0.826 | ||||||||
| QM2 | 0.833 | ||||||||
| QM3 | 0.777 | ||||||||
| QM4 | 0.744 | ||||||||
| SAT1 | 0.905 | ||||||||
| SAT2 | 0.923 | ||||||||
| SAT3 | 0.922 | ||||||||
| SI1 | 0.846 | ||||||||
| SI2 | 0.879 | ||||||||
| SI3 | 0.858 |
4.3. Về kiểm định giá trị phân biệt
Kết quả phân tích cho thấy, giá trị căn bậc hai của các phương sai trích trung bình lớn hơn các hệ số tương quan giữa các biến, cho thấy các thang đô trong mô hình đạt giá trị phân biệt.
Bảng 3. Kết quả kiểm định tín phân biệt
| AT | INS | LM | OE | PEOU | PU | QM | SAT | SI | |
| AT | 0.939 | ||||||||
| INS | 0.738 | 0.868 | |||||||
| LM | 0.768 | 0.722 | 0.914 | ||||||
| OE | 0.836 | 0.739 | 0.787 | 0.834 | |||||
| PEOU | 0.779 | 0.768 | 0.742 | 0.814 | 0.876 | ||||
| PU | 0.821 | 0.686 | 0.68 | 0.819 | 0.789 | 0.918 | |||
| QM | 0.785 | 0.847 | 0.75 | 0.797 | 0.776 | 0.739 | 0.796 | ||
| SAT | 0.842 | 0.709 | 0.82 | 0.828 | 0.792 | 0.781 | 0.754 | 0.917 | |
| SI | 0.824 | 0.749 | 0.735 | 0.824 | 0.718 | 0.774 | 0.840 | 0.764 | 0.861 |
4.4. Mô hình cấu trúc và kiểm định các giả thuyết
Bảng 4. Kết quả mô hình hồi quy với PLS-SEM
| Giả thuyết | Beta (β) | P Values | Kết luận | |
| H1 | PEOU -> AT | 0.112 | 0.045 | Chấp nhận |
| H2 | PEOU -> SAT | 0.239 | 0.000 | Chấp nhận |
| H3 | PU -> AT | 0.264 | 0.000 | Chấp nhận |
| H4 | PU -> SAT | 0.166 | 0.003 | Chấp nhận |
| H5 | OE -> AT | 0.229 | 0.000 | Chấp nhận |
| H6 | OE -> SAT | 0.335 | 0.000 | Chấp nhận |
| H7 | SI -> AT | 0.286 | 0.000 | Chấp nhận |
| H8 | SI -> SAT | 0.130 | 0.003 | Chấp nhận |
| H9 | INS -> AT | 0.189 | 0.002 | Chấp nhận |
| H10 | INS -> SAT | 0.136 | 0.043 | Chấp nhận |
| H11 | QM -> SAT | 0.136 | 0.001 | Chấp nhận |
| H12 | AT -> LM | 0.265 | 0.000 | Chấp nhận |
| H13 | SAT -> LM | 0.597 | 0.000 | Chấp nhận |
Từ kết quả mô hình hồi quy có thể thấy, nhận thức dễ sử dụng có ảnh hưởng trực tiếp đến thái độ học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị (β = 0.112, p value = 0.045 <0.05). Tương tự, nhận thức hữu ích, kỳ vọng hiệu quả, ảnh hưởng xã hội và hỗ trợ của giảng viên có ảnh hưởng trực tiếp đến thái độ học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị (p value < 0.05). Bên cạnh đó, nhận thức dễ sử dụng, kỳ vọng hiệu quả, ảnh hưởng xã hội, hỗ trợ của giảng viên và chất lượng học liệu cũng có tác động trực tiếp tới sự hài lòng học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị của sinh viên Đại học Bách khoa Hà Nội. Trong khi đó, thái độ học tập và sự hài lòng đều tác động trực tiếp tới động lực học trực tuyến của sinh viên.
5. Thảo luận và hàm ý nghiên cứu
5.1. Thảo luận
Kết quả đáng chú ý là tất cả 13 giả thuyết trong mô hình tích hợp đều được chấp nhận ở mức ý nghĩa thống kê (p value < 0.05), khẳng định mô hình có khả năng giải thích cao về động lực học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị của sinh viên Đại học Bách khoa Hà Nội. Việc này củng cố tính đúng đắn của việc kết hợp các nhân tố cốt lõi từ mô hình chấp nhận công nghệ (TAM/UTAUT) với các nhân tố bối cảnh (hỗ trợ của giảng viên, chất lượng học liệu số).
Trong các mối quan hệ trực tiếp, sự hài lòng học tập trực tuyến (SAT) đóng vai trò vượt trội, là yếu tố dự báo mạnh mẽ nhất đối với động lực học tập trực tuyến (LM) với hệ số β = 0.597. Phát hiện này có ý nghĩa chiến lược, yếu tố quan trọng nhất để duy trì động lực bền bỉ của sinh viên là chất lượng của trải nghiệm thực tế và sự hài lòng với khóa học hơn là chỉ thái độ ban đầu. Điều này nhất quán với các nghiên cứu trước đây về vai trò trung gian của sự hài lòng trong việc thúc đẩy ý định học tập tiếp tục trong môi trường trực tuyến.
Bên cạnh đó, các yếu tố tiền đề cho thấy, sự phân hóa rõ rệt trong tác động:
(1) Kỳ vọng hiệu quả (OE): đây là nhân tố dự báo mạnh mẽ nhất đối với sự hài lòng (SAT) (β = 0.335). Kết quả này hoàn toàn phù hợp với thuyết kỳ vọng của Vroom, khẳng định sinh viên Đại học Bách khoa Hà Nội là đối tượng học tập hướng đến mục tiêu. Họ sẽ hài lòng và có động lực cao khi tin rằng, nỗ lực học trực tuyến sẽ mang lại kết quả xứng đáng, chẳng hạn như điểm số tốt hoặc kiến thức chuyên sâu.
(2) Ảnh hưởng xã hội (SI), là yếu tố dự báo mạnh mẽ nhất đối với thái độ học tập (ATT) (β = 0.286). Điều này nhấn mạnh vai trò của bối cảnh xã hội, cho thấy sự khuyến khích và áp lực tích cực từ giảng viên và bạn bè đóng vai trò lớn trong việc tạo ra thái độ tích cực đối với hình thức học trực tuyến các môn lý luận chính trị.
(3) Nhận thức hữu ích (PU) và dễ sử dụng (PEOU): PU tác động mạnh đến ATT (β = 0.264), củng cố phát hiện cốt lõi của mô hình TAM. Ngược lại, PEOU có hệ số tác động thấp hơn. Điều này lý giải, sinh viên kỹ thuật đã quen thuộc với công nghệ, do đó, mối quan tâm hàng đầu của họ đã dịch chuyển từ khả năng sử dụng sang hiệu quả đạt được.
(4) Sự hỗ trợ của giảng viên (INS) và chất lượng học liệu số (QM): cả hai yếu tố này đều tác động tích cực đến thái độ và sự hài lòng khi học tập trực tuyến, cho thấy tầm quan trọng của các yếu tố bối cảnh trong việc giảm thiểu sự cô lập và duy trì hứng thú đối với các môn học lý luận chính trị.
5.2. Hàm ý nghiên cứu và đề xuất
Dựa trên kết quả phân tích, nghiên cứu đưa ra các hàm ý chiến lược tập trung vào ba nhóm hành động:
Một là, Nhà trường cần tập trung tối ưu hóa trải nghiệm học tập để cải thiện sự hài lòng (SAT), coi đây là chỉ số chất lượng đầu ra quan trọng nhất. Cần thiết lập cơ chế phản hồi linh hoạt để đảm bảo chất lượng nội dung và dịch vụ hỗ trợ.
Hai là, giảng viên cần thúc đẩy kỳ vọng hiệu quả và nhận thức hữu ích bằng cách tăng cường tính ứng dụng và giá trị thực tiễn của lý luận chính trị. Cần liên kết chặt chẽ nội dung với bối cảnh kỹ thuật, giúp sinh viên thấy rõ tính công cụ của kiến thức đối với nghề nghiệp. Đồng thời, chất lượng tài liệu học tập trực tuyến cần được đa dạng hóa và làm hấp dẫn hơn để duy trì hứng thú.
Ba là, cần củng cố ảnh hưởng xã hội và sự hỗ trợ của giảng viên thông qua việc thiết kế các hoạt động học tập yêu cầu tương tác xã hội và hợp tác nhóm trên nền tảng số. Giảng viên cần chủ động đóng vai trò là người hỗ trợ, hướng dẫn và tạo động lực, cung cấp phản hồi kịp thời để nâng cao cả thái độ và sự gắn kết học tập.
Chú thích:
1. Nghiên cứu này được tài trợ bởi Đại học Bách khoa Hà Nội trong đề tài mã số T2024-XH-003. Email tác giả liên hệ: dung.nguyenthiphuong@hust.edu.vn
2. Bộ Giáo dục và Đào tạo (2021). Thông tư số 08/2021/TT-BGDĐT ban hành Quy chế đào tạo trình độ đại học. https://vanban.chinhphu.vn/default.aspx?pageid=27160&docid=203159
3. Nguyễn Thị Phương Dung, Phan Yến Trang (2025). Thực trạng học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị: Nghiên cứu với trường hợp sinh viên Đại học Bách khoa Hà Nội. https://tapchicongthuong.vn/thuc-trang-hoc-tap-truc-tuyen-cac-mon-ly-luan-chinh-tri–nghien-cuu-voi-truong-hop-sinh-vien-dai-hoc-bach-khoa-ha-noi-167420.htm.
Tài liệu tham khảo:
1. Bomia, L., Beluzo, L., Demeester, D., Elander, K., Johnson, M., & Sheldon, B. (1997). The impact of teaching strategies on intrinsic motivation. Center for Research on Learning and Teaching, University of Michigan.
2. Davis, F. D (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
3. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Structural equation models with unobservable variables and measurement error: Algebra and statistics. Journal of Marketing Research, 18(3), 382–388.
4. Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31 (1), 2–24.
5. Hartnett, M (2016). Motivation in online education. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-10-0700-2.
6. Nguyễn Thị Phương Dung (2025). Các yếu tố ảnh hưởng tới động lực học tập trực tuyến các môn lý luận chính trị của sinh viên hiện nay. https://www.quanlynhanuoc.vn/2025/04/17/cac-yeu-to-anh-huong-toi-dong-luc-hoc-tap-truc-tuyen-cac-mon-ly-luan-chinh-tri-cua-sinh-vien-hien-nay/?zarsrc=30&utm_source=zalo&utm_medium=zalo&utm_campaign=zal
7. Ringle, C. M. Sarstedt, M., Mitchell, R., & Gudergan, S. P. (2020). Partial least squares structural equation modeling in HRM research. The International Jounal of Human Resource Management, 31 (12), 1617 – 1643.
8. Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Hair, J. F. (2017). Treating unobserved heterogeneity in PLS-SEM: A multi-method approach. In H. Latan & R. Noonan (Eds.), Partial Least Squares Path Modeling: Basic Concepts, Methodological Issues and Applications (pp. 197–217). Springer International Publishing.
9. Schunk, D. H., Pintrich, P. R., & Meece, J. L. (2014). Motivation in education: Theory, research, and applications (4th ed.). Pearson.
10. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540.
11. Venkatesh, V. & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions.Decision Sciences, 39(2), 273- 315. https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.2008.00192.x.
12. Vroom, V. H. (1964). Work and motivation. Wiley.
