Application of an artificial neural network model to assess factors influencing the intention to re-enroll in online English courses at English language centers in Ho Chi Minh City
Phan Đặng Quốc Vương
TS. Phạm Quốc Hải
Trường Đại học Kinh tế – Tài chính Thành phố Hồ Chí Minh
Email liên hệ: haipq@uef.edu.vn
(Quanlynhanuoc.vn) – Nâng cao tỷ lệ giữ chân học viên là chiến lược then chốt giúp các trung tâm Anh ngữ trực tuyến tại TP. Hồ Chí Minh tối ưu hóa chi phí và duy trì lợi thế cạnh tranh. Bài viết phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới ý định tái ghi danh của các học viên tại các trung tâm tiếng Anh, dựa trên dữ liệu 199 học viên và được xử lý bằng công cụ IBM SPSS. Trên cơ sở ứng dụng thuật toán Multilayer Perceptron (MLP) thuộc Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) nhằm phân tích tầm quan trọng của các yếu tố tác động tới ý định tái ghi danh của các học viên, bài viết đề xuất giải pháp quản trị giúp doanh nghiệp giáo dục nâng cao giá trị và duy trì người học.
Từ khóa: Khóa học trực tuyến; mạng thần kinh nhân tạo; trung tâm tiếng Anh; ý định tái ghi danh.
Abstract: Improving student retention rates is a key strategy that enables online English language centers in Ho Chi Minh City to optimize costs and maintain their competitive advantage. This study analyzes the factors influencing students’ intention to re-enroll in English courses at English language centers, based on data collected from 199 students and processed using IBM SPSS. By applying the Multilayer Perceptron (MLP) algorithm, a technique within Artificial Neural Networks (ANN), the study evaluates the importance of factors affecting students’ intention to re-enroll. Based on the findings, the study proposes managerial solutions to help educational businesses enhance value and retain learners.
Keywords: Online courses; artificial neural network; English language centers; re-enrollment intention.
1. Đặt vấn đề
Việc dạy và học tiếng Anh hiện nay đã được cụ thể hóa bằng hành lang pháp lý từ Bộ Giáo dục và Đào tạo, điển hình là Thông tư số 50/2020/TT-BGDĐT ngày 31/12/2020 quy định về Chương trình làm quen với tiếng Anh dành cho trẻ mẫu giáo nhằm hình thành năng lực giao tiếp sớm. Song song đó, sự phát triển hạ tầng Internet và mức chi tiêu giáo dục gia tăng thúc đẩy mô hình khóa học trực tuyến phát triển mạnh mẽ (Vũ Hữu Đức, 2020). Các nghiên cứu trước đây đã tiếp cận mô hình kinh doanh giáo dục ngoại ngữ dưới nhiều góc độ như sự hài lòng của cha mẹ, chất lượng giáo dục, khoảng cách chuyển giao tại các trung tâm anh ngữ (Mai L. T. & cộng sự, 2025), cơ sở giáo dục đại học (Dung N. T. & Long N. N., 2022) và hành vi đăng ký lần đầu tại trường Catholic tại Australia (Paul T. & Jessica S., 2022).
Về mặt phương pháp luận, các nghiên cứu truyền thống thường dùng hồi quy tuyến tính hoặc SEM. Tuy nhiên, trải nghiệm tâm lý của học viên trực tuyến mang tính phi tuyến tính, khiến các biến độc lập dễ vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Điểm mới trong bài viết là tiếp cận hai giai đoạn: dùng SEM kiểm định mô hình đo lường, sau đó ứng dụng thuật toán học sâu Multilayer Perceptron (MLP) thuộc Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) để bóc tách chính xác mối quan hệ phi tuyến và thứ hạng tầm quan trọng của từng nhân tố. Kết quả bài viết nghiên cứu bổ sung các lý thuyết và đóng góp hàm ý quản trị, giải pháp quản trị giúp doanh nghiệp giáo dục nâng cao giá trị và duy trì người học.
2. Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
2.1. Về hệ thống lý thuyết nền tảng
Nghiên cứu ứng dụng khung lý thuyết SOR (Stimulus – Organism – Response) của Mehrabian và Russell (1974): tác nhân bên ngoài (Stimulus) tác động đến trạng thái nội tại (Organism), từ đó dẫn đến phản ứng hành vi (Response). Ngoài ra, bài viết kết hợp mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) và lý thuyết giá trị cảm nhận. Trong đó, nhận thức tính hữu ích (PU) và kỳ vọng nỗ lực (EE) đại diện cho yếu tố công nghệ.
Giả thuyết nghiên cứu cho thấy:
(1) Giá trị cảm nhận được xem như là kết quả của việc người học đánh giá các yếu tố chất lượng, trải nghiệm học tập trước khi hình thành ý định tiếp tục học; giá trị cảm nhận là yếu tố trung gian giữa chất lượng khóa học, chất lượng dịch vụ và ý định tiếp tục học trực tuyến của người học (Li, Y. & cộng sự, 2021). Cũng giống như lý thuyết kinh doanh, khi học viên bỏ ra số tiền tương ứng để đổi lại lượng kiến thức và kỹ năng nhận được, họ sẽ coi đó là khoản “đầu tư” thay vì “chi phí” và muốn tiếp tục cân nhắc để đăng ký khóa học tiếp theo để tiếp tục trau dồi và rèn luyện thêm kiến thức. Tuy nhiên, trong vài trường hợp, nếu người học cảm thấy mức giá quá hời so với giá trị cảm nhận được, họ sẽ hình thành ý định tiếp tục tái ghi danh khóa học tiếp theo. Dựa trên cơ sở này, hai giả thuyết được đề nghị:
Giả thuyết H1a: Giá trị cảm nhận có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người học.
Giả thuyết H1b: Giá trị cảm nhận có ảnh hưởng tích cực đến ý định tái ghi danh khóa học trực tuyến của người học.
(2) Nhận thức tính hữu ích, được hiểu là mức độ mà một cá nhân tin việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ làm tăng hiệu suất công việc của họ (Davis, 1989). Nhận thức tính hữu ích được chứng minh là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục của người dùng (Bhattacherjee, 2001). Trong bối cảnh học trực tuyến, nhận thức tính hữu ích phản ánh mức độ người học cảm nhận rằng, tham gia khóa học trực tuyến giúp họ nâng cao kiến thức, cải thiện kỹ năng tiếng Anh và tiết kiệm được chi phí đi lại. Bài viết nhận thức tính hữu ích được kỳ vọng sẽ tác động tích cực đến sự hài lòng của người học, nếu sự hữu ích của khóa học đến công việc và kết quả học tập, người học có thể có ý định tiếp tục tham gia các khóa học trong tương lai kể cả khi mức độ hài lòng chỉ ở mức trung bình. Từ đó, hai giả thuyết được đề nghị:
Giả thuyết H2a: Nhận thức tính hữu ích có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người học
Giả thuyết H2b: Nhận thức tính hữu ích có ảnh hưởng tích cực đến ý định tái ghi danh khóa học trực tuyến của người học.
(3) Ảnh hưởng xã hội, đề cập đến mức độ mà một cá nhân cảm nhận rằng những người quan trọng xung quanh họ có tác động tích cực như khuyến khích họ thực hiện một hành vi nhất định. Theo mô hình UTAUT, ảnh hưởng xã hội là mức độ mà cá nhân sử dụng hệ thống mới (Trần Dương Quốc Hòa, 2016). Đây là yếu tố mang tính cộng đồng cao, bởi đa phần các ý định dẫn đến hành vi đều chịu ảnh hưởng sâu sắc bởi tính truyền miệng (word-of-mouth) từ đồng nghiệp, bạn bè, anh chị trong gia đình đến việc áp lực đồng trang lứa (peer pressure) về thành tích và năng lực học dẫn đến ý định tái đăng ký tiếp tục khóa học. Nghiên cứu của Endah Wulansari & cộng sự (2023) xác định các yếu tố từ môi trường như bạn bè, gia đình, giáo viên có ảnh hưởng đến sự hài lòng của người học. Ngoài ra, người dạy cũng có tác động đến ý định tiếp tục đăng ký học của người học. Tại Điều 69, 70 Luật Giáo dục năm 2019 quy định rõ quyền hạn và trách nhiệm của giáo viên bên cạnh việc giảng dạy kiến thức còn là tấm gương trong việc thực hiện nghĩa vụ công dân, điều lệ nhà trường, quy tắc ứng xử nhà giáo, bảo vệ quyền và lợi ích của người học. Nhiệm vụ của người dạy là tìm ra sở thích và kỹ năng của người học ngay cả khi học tập và xã hội (Endah Wulansari, & cộng sự, 2023). Trên cơ sở đó, hai giả thuyết được đề nghị:
Giả thuyết H3a: Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người học.
Giả thuyết H3b: Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng tích cực đến ý định tái ghi danh khóa học trực tuyến của người học.
(4) Chất lượng khóa học là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến trải nghiệm và sự hài lòng của người học trực tiếp. Một hình thức phổ biến mà các cơ sở giáo dục/trung tâm tổ chức học trực tuyến thông qua hệ thống e-learning, các bài nghiên cứu về hệ thống này đã sử dụng các khái niệm từ mô hình thành công của hệ thống thông tin để giải thích chất lượng của môi trường học tập online (Li, Y. & cộng sự, 2021). Tại các trung tâm tiếng Anh, khi nội dung khóa học được thiết kế mang tính xây dựng, giáo trình điện tử sinh động, có tính chuyên môn cao, lộ trình và đánh giá rõ ràng thì người học có xu hướng đánh giá tích cực trải nghiệm học tập của mình. Trên cơ sở đó, giả thuyết sau đây được đề nghị:
Giả thuyết H4: Chất lượng khóa học có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người học.
(5) Kỳ vọng nỗ lực được xác định là việc sử dụng hệ thống thông tin với mức độ dễ kết hợp, xuất phát từ nhận thức sử dụng hệ thống một cách dễ dàng (Venkatesh et al., 2003). Theo đó, yếu tố này được giải thích là khi một cá nhân nhận thức được việc sử dụng một ứng dụng một cách dễ dàng thì khả năng chấp nhận chúng càng cao. Trong bối cảnh học tiếng Anh thì điều này cực kỳ cần thiết bởi nếu nền tảng học trực tuyến quá phức tạp, yêu cầu kỹ thuật ở mức trung bình cao thì học viên dễ nảy sinh tâm lý khó chịu, chán nản ngay cả trước khi bắt đầu quá trình học. Trên cơ sở đó, giả thuyết được đề nghị:
Giả thuyết H5: Kỳ vọng nỗ lực có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người học.
(6) Sự hài lòng của học viên, trong lĩnh vực dịch vụ, sự hài lòng là sự đánh giá của khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ (Ali, & cộng sự., 2016). Khi người dùng cảm thấy hài lòng với trải nghiệm đó, họ sẽ có xu hướng tiếp tục sử dụng dịch vụ và thậm chí giới thiệu cho người khác (Hellier, P. K., & cộng sự, 2003). Vốn dĩ sự hài lòng được xem như một “nút thắt” tâm lý cực kỳ quan trọng, nếu một học viên hài lòng về một điều gì ở trung tâm, các hạn chế khác như hoài nghi về chất lượng dạy học sẽ được xóa mờ và thay vào đó là cam kết lâu dài vì đặt niềm tin tích cực vào trung tâm.
Có thể nói, sự cạnh tranh về thị phần khách hàng mà các cơ sở giáo dục trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh phải đối mặt với nhiều khó khăn. TP. Hồ Chí Minh có lợi thế về số lượng cư dân và nhu cầu lao động và ngoại ngữ tương ứng. Trên cơ sở đó, giả thuyết được đề nghị:
Giả thuyết H6: Sự hài lòng của học viên có ảnh hưởng tích cực đến ý định tái ghi danh khóa học online.
Cấu trúc mô hình đề xuất gồm:
Hình 1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp
3. Phương pháp nghiên cứu
Khảo sát bằng bảng hỏi Likert 5 mức độ. Mẫu thu thập theo phương pháp phi xác suất (thuận tiện kết hợp quả bóng tuyết) thông qua hình thức Bảng hỏi Online (Google Form). Khảo sát được gửi trực tiếp thông qua mối quan hệ của tác giả, đồng thời đăng bài song song trong các cộng đồng/nhóm học tiếng Anh/Gia sư tiếng Anh thuộc nền tảng mạng xã hội trên khắp khu vực tỉnh trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh. Trong thời gian thu thập từ tháng 3/2026 – 6/2026, cuộc khảo sát thu về 215 câu trả lời. Sau khi làm sạch các trường hợp trả lời thẳng hàng (SD=0), cỡ mẫu chính thức n=199 mẫu hợp lệ (đạt tiêu chuẩn tối thiểu là 195 theo Hair & cộng sự, 2009).
Dữ liệu được làm sạch và xử lý qua các bước: kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha (>= 0,6); tương quan biến – tổng (>= 0,3), phân tích nhân tố khám phá EFA (KMO >= 0,5; phương sai trích >= 50%) và phân tích nhân tố khẳng định CFA. Do mô hình cấu trúc SEM vi phạm giả định đa cộng tuyến nghiêm trọng (P > 0,05), nghiên cứu tiếp tục ứng dụng mô hình ANN với thuật toán MLP (chia tập dữ liệu 70,9% Training và 29,1% Testing) nhằm bóc tách chính xác mối quan hệ phi tuyến và thứ hạng tầm quan trọng của từng nhân tố.
4. Kết quả nghiên cứu
Một là, về kết quả thống kê mô tả.
Sau khi làm sạch, dữ liệu ghi nhận 199 mẫu hợp lệ có tính đại diện cao cho học viên các khóa học trực tuyến tại khu vực TP. Hồ Chí Minh. Nữ giới chiếm 67,3%, phù hợp với đặc thù nhân khẩu học đăng ký học ngoại ngữ; nhóm tuổi 18 – 24 chiếm 75,4%, phản ánh lực lượng học viên trẻ, sẵn sàng tiếp cận phương pháp học tập số. Về đối tượng, sinh viên chiếm 55,3% và người đi làm chiếm 36,7%. Cơ cấu thu nhập tập trung chủ yếu ở mức dưới 5 triệu (41,7%) và từ 5 – 10 triệu (38,2%). Tần suất tham gia lớp học phổ biến nhất là 2 – 3 buổi/tuần (47,7%). Về giá trị trung bình, các yếu tố nền tảng như Tính hữu ích (PU) và Tính dễ sử dụng (EE) đạt mức cao (Mean = 4,20 và Mean = 4,15), phản ánh sự đánh giá tích cực về hạ tầng công nghệ. Tuy nhiên, Giá trị cảm nhận (PV) chỉ đạt mức trung bình khiêm tốn (Mean = 3,84) cho thấy, học viên cực kỳ thực tế khi liên tục cân đo giữa học phí, thời gian bỏ ra và năng lực nhận lại. Tương tự, Sự hài lòng (US) đạt Mean = 3,89
Hai là, kiểm định mô hình dự báo bằng Mạng thần kinh nhân tạo (ANN).
Để bóc tách mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp và khắc phục triệt để vi phạm đa cộng tuyến, nghiên cứu áp dụng thuật toán Multilayer Perceptron (MLP) thuộc mô hình ANN trên phần mềm IBM SPSS. Dữ liệu được chia ngẫu nhiên theo tỷ lệ 70.9% cho tập huấn luyện (Training) và 29.1% cho tập kiểm định (Testing). Kiến trúc mạng bao gồm 6 nút đầu vào (Input Layer), 1 lớp ẩn với 4 nút (H(1:1) đến H(1:4)) sử dụng hàm kích hoạt Hyperbolic tangent, và 1 nút đầu ra (Ý định tái ghi danh – YCI) sử dụng hàm Đồng nhất.
Bảng 2. Bảng thống kê chỉ số sai số bình phương và sai số tương đối
| Giai đoạn mẫu dữ liệu | Sai số bình phương (Sum of Square Error) | Sai số tương đối (Relative Error) |
| Training | 28.678 | 0.410 |
| Testing | 6.566 | 0.342 |
Chỉ số sai số tương đối ở mẫu kiểm định (Testing) giảm mạnh xuống mức 0.342 (34.2%), khẳng định mô hình ANN đạt độ chính xác dự báo thực tế lên tới gần 69% đối với hành vi phi tuyến của người học. Mạng đạt trạng thái vận hành ổn định và không bị hiện tượng quá khớp (overfitting).
Bảng 3. Bảng xếp hạng vị trí tác động tổng lực của các nhân tố đến ý định tái ghi danh khóa học trực tuyến của học viên.
| Nhân tố đầu vào (Covariates) | Tầm quan trọng tuyệt đối (Importance) | Tầm quan trọng chuẩn hóa (Normalized Importance) | Vị trí xếp hạng |
| Giá trị cảm nhận (PV_MEAN) | 0.315 | 100.00% | 1 |
| Sự hài lòng (US_MEAN) | 0.286 | 90.80% | 2 |
| Ảnh hưởng xã hội (SI_MEAN) | 0.162 | 51.60% | 3 |
| Nhận thức tính hữu ích (PU_MEAN) | 0.14 | 44.50% | 4 |
| Chất lượng khóa học (CQ_MEAN) | 0.076 | 24.20% | 5 |
| Kỳ vọng nỗ lực (EE_MEAN) | 0.02 | 6.30% | 6 |
Trong khi SEM bị vô hiệu hóa bởi hiện tượng đa cộng tuyến, mô hình ANN đã bóc tách chính xác trật tự tác động mà không bị vi phạm các giả định phân phối chuẩn. Qua kết quả Bảng 3 cho thấy, vị trí dẫn đầu là Giá trị cảm nhận (100%) và Sự hài lòng (90,8%), phát hiện này ủng hộ cho quan điểm của mô hình SOR khi tâm lý học viên tại TP. Hồ Chí Minh vô cùng thực tế. Họ cân đo giữa lượng học phí chi trả và năng lực ngoại ngữ thực tế nhận được, song song đó sự hài lòng đóng vai trò là “nút thắt” chuyển hóa trải nghiệm thành cam kết tái ghi danh. Bên cạnh đó, người học chấm điểm rất cao cho tính Dễ sử dụng (EE Mean=4.15) và sự Hữu ích (PU Mean= 4.20), nhưng hai nhân tố lại đứng vị trí thứ 4 và thứ 6 trong mô hình ANN (6.30% và 44.50%). Điều này cho thấy, hệ thống giáo dục mượt mà hay bài giảng chuẩn trở thành điều kiện cần hiển nhiên đối với người học.
5. Kết luận và hàm ý quản trị
Mạng ANN đã làm rõ bản chất: công nghệ và nội dung giáo trình giờ đây chỉ là “điều kiện cần hiển nhiên”, không còn tạo ra đột phá cạnh tranh. Để thúc đẩy ýđịnh tái ghi danh (vốn phụ thuộc 100% vào giá trị cảm nhận và 90,8% vào sự hài lòng), tác giả đề xuất các hàm ý hành động cụ thể:
Một là, tránh giảm giá ảo làm suy giảm thương hiệu, thay vào đó tập trung gia tăng giá trị nhận lại bằng cách: (1) Chuẩn hóa cam kết đầu ra (tối thiểu 80% đạt mục tiêu điểm); (2) Bổ sung dịch vụ gia tăng (2 buổi coaching 1:1/tháng, tích hợp AI phát âm, 12 giờ giao tiếp giáo viên nước ngoài/tháng); (3) Tự động hóa báo cáo tiến độ tuần (tỷ lệ học viên xem báo cáo trên 70% mỗi tháng).
Hai là, chuyển đổi lớp học trực tuyến sang không gian tương tác động bằng cách yêu cầu 100% giảng viên hoàn thành 20 giờ đào tạo kỹ năng sư phạm số/năm; tích hợp tối thiểu 3 hoạt động tương tác/buổi; duy trì độ hài lòng với giảng viên >= 90%; vận hành hỗ trợ đa kênh (phản hồi trong vòng 5 phút, xử lý sự cố trong 30 phút, tỷ lệ khiếu nại <= 3%).
Ba là, xây dựng thương hiệu thông qua cộng đồng học tập, thưởng voucher giảm học phí cho học viên chia sẻ thành tích lên mạng xã hội, tận dụng truyền miệng để đạt 20–30% học viên mới. Đồng thời, định kỳ cập nhật 10% nội dung giáo trình hàng năm; duy trì tỷ lệ hoàn thành khóa học >= 85%.
Bốn là, trong quá trình giảng dạy, trung tâm cần đảm bảo tối thiểu 80% lượng kiến thức học được có thể áp dụng được trong thực tế như công việc, đời sống thực tế. Bằng cách khảo sát về tính ứng dụng, lồng ghép case study/ kiến thức văn hóa gắn liền với công việc/cuộc sống vào bài học.
Năm là, về cơ sở vận hành cần bảo đảm hệ thống học tập mượt mà là yếu tố quan trọng và là điều kiện cần hiển nhiên ở bất kỳ khóa học trực tuyến. Hệ thống cần duy trì ở mức 99% thời gian hoạt động ổn định và thời gian tải dưới 3 giây. Đồng thời, tỷ lệ lỗi đăng nhập cũng không nên vượt quá 2%. Các hoạt động bảo trì và cải tiến nên được thực hiện định kỳ để bảo đảm hệ thống thông suốt.
Tài liệu tham khảo:
Ali, F., Kim, W. G., Li, J., & Jeon, H. M. (2016). Make It Delightful: Customers’ Experience, Satisfaction and Loyalty in Malaysian Theme Parks. Journal of Destination Marketing & Management, 7, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.jdmm.2016.05.003
Bhattacherjee, A. (2001) Understanding Information Systems Continuance: An Expectation-Confirmation Model. MIS Quarterly, 25, 351-370. http://dx.doi.org/10.2307/3250921
Bộ Giáo dục và Đào tạo (2020). Thông tư số 50/2020/TT-BGDĐT ngày 31/12/2020 ban hành Chương trình làm quen với tiếng Anh dành cho trẻ em mẫu giáo.
Davis, F. (1989) Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13, 319-340.
https://doi.org/10.2307/249008
Dung, N. T., & Long, N. N. (2022). Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục học khóa học trực tuyến mở đại trà (MOOCs) của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Kỷ yếu Hội nghị Khoa học trẻ lần 4 năm 2022 (YSC2022) (tr. 117-132). Nxb Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh.
Hair Jr., J.F., Black, W.C., Babin, B.J. and Anderson, R.E. (2009) Multivariate Data Analysis. 7th Edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, 761.
Hellier, P.K., Geursen, G.M., Carr, R.A. and Rickard, J.A. (2003) Customer Repurchase Intention: A General Structural Equation Model. European Journal of Marketing, 37, 1762-1800.
https://doi.org/10.1108/03090560310495456
Li, Y., Nishimura, N., Yagami, H., & Park, H. S. (2021). An empirical study on online learners’ continuance intentions in China. Sustainability, 13(2), 889. https://doi.org/10.3390/su13020889
Lê Thị Mai, Đinh Thị Yến Ly, & Nguyễn Thị Hồng Hạnh (2025). Factors influencing parents’ repurchase intention English language centers: The case of Asem Vietnam. East Asian Journal of Multidisciplinary Research, 4(5), 2109-2124.
Mehrabian, A., & Russell, J. A. (1974). An Approach to Environmental Psychology. Cambridge, MA: MIT Press.
Nguyễn Ngọc Hiền, & Nguyễn Thị Hạnh Uyên. (2022). Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục học trực tuyến của sinh viên các trường đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Khoa học và Công nghệ – Trường Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh, 58(04). https://doi.org/10.46242/jstiuh.v58i04.4497
Quốc hội (2019). Luật Giáo dục năm 2019.
Trần Dương Quốc Hòa (2016). Các yếu tố tác động đến việc sử dụng học liệu điện tử trong dạy học. Tạp chí Khoa học Giáo dục, 134, tr. 55-58.
Venkatesh, V., Morris, M.G., Davis, G.B. and Davis, F.D. (2003) User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27, 425-478. https://doi.org/10.2307/30036540
Vũ Hữu Đức (2020). Nghiên cứu về phương thức học tập, đào tạo dựa trên công nghệ thông tin (E-learning) trong giáo dục đại học và đào tạo trực tuyến mở dành cho đại chúng MOOCs: Kinh nghiệm thế giới và ứng dụng tại Việt Nam. Đề tài nghiên cứu khoa học cấp Quốc gia, mã KHGD/16-20.ĐT.043.
Wulansari, E., Lisnawati, Sahid, N., & Wahyudi, R. (2023). Factors affecting students’ interest in continuing study at higher education. International Journal of Education and Teaching Zone, 2(1), 1–2. https://doi.org/10.57092/ijetz.v2i1.116
