Sự hiện diện trực tuyến và hành vi tắt camera của sinh viên: các yếu tố tác động và hàm ý chính sách

Students’ online presence and camera-off behavior: influencing factors and policy implications

ThS. Nguyễn Thị Hải Bình
Trường Đại học Tài chính –  Marketing (UFM)
ThS. Thái Trần Vân Hạnh
Trường Đại học Tài chính – Marketing (UFM)
TS. Nguyễn Thành Luân
Trường Đại học Ngoại ngữ – Tin học Thành phố Hồ Chí Minh
TS. Đặng Quan Trí
Trường Đại học Ngoại ngữ – Tin học Thành phố Hồ Chí Minh
Email liên hệ: haibinhnguyen@ufm.edu.vn

(Quanlynhanuoc.vn) – Nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố tác động đến ý định tắt camera của sinh viên trong học trực tuyến đồng bộ. Dựa trên lý thuyết thể hiện bản thân, quyền riêng tư, hiện diện xã hội và tải nhận thức, nghiên cứu đề xuất mô hình hai con đường: sự hiện diện xã hội và tải nhận thức cảm nhận. Dữ liệu khảo sát 554 sinh viên tại TP. Hồ Chí Minh được phân tích bằng mô hình phương trình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM), phân tích tầm quan trọng – hiệu suất (IPMA) và phân tích điều kiện cần (NCA). Kết quả gợi ý chính sách camera linh hoạt, vừa duy trì gắn kết vừa hỗ trợ giảm phát thải trong chuyển đổi số giáo dục.

Từ khóa: Học trực tuyến đồng bộ; phân tích điều kiện cần; sự hiện diện xã hội; tải nhận thức cảm nhận; ý định tắt camera.

Abstract: This study aims to identify the factors influencing students’ intentions to turn off their cameras during synchronous online classes. Based on theories of self-expression, privacy, social presence, and perceived cognitive load, the study proposes a two-path model: social presence and perceived cognitive load. Survey data from 554 students in Ho Chi Minh City were analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), Importance-Performance Analysis (IPMA), and Necessary Condition Analysis (NCA). The results suggest flexible camera policies that both maintain engagement and support reduced carbon emissions in the digital transformation of education.

Keywords: Synchronous online learning; necessary condition analysis; social presence; perceived cognitive load; intention to turn off the camera.

1. Đặt vấn đề

Chuyển đổi số đã đưa học trực tuyến đồng bộ trở thành một cấu phần ổn định của giáo dục đại học sau đại dịch Covid-19. Số lượng sinh viên đại học toàn cầu đã vượt 264 triệu người (UNESCO, 2025). Học trực tuyến đồng bộ có thể cải thiện động lực và kết quả học tập khi tương tác được thiết kế hiệu quả (Gegenfurtner et al., 2026), song việc duy trì sự tham gia có ý nghĩa vẫn là thách thức dai dẳng do tín hiệu xã hội suy giảm, cảm giác cô lập và rào cản công nghệ (Li et al., 2025; Salahudeen et al., 2026).

Trong bối cảnh đó, việc bật hay tắt camera trở thành vấn đề gây tranh cãi. Camera giúp truyền tải tín hiệu phi ngôn ngữ, tăng cường sự hiện diện xã hội và giúp giảng viên theo dõi mức độ gắn kết; tuy nhiên, khoảng 40 – 70% sinh viên thường xuyên tắt camera trong các buổi học trực tiếp (Dennen et al., 2022). Vấn đề này còn có một chiều cạnh môi trường ít được chú ý: một giờ hội nghị truyền hình có thể phát thải tới khoảng 1 kg CO₂ tương đương, và việc tắt camera giúp giảm khoảng 96% dấu chân môi trường của cuộc họp đó (Obringer et al., 2021). Như vậy, chính sách camera trong lớp học trực tuyến không chỉ là vấn đề sư phạm mà còn gắn với mục tiêu chuyển đổi số xanh của các cơ sở giáo dục đại học trên lộ trình hướng tới phát thải ròng bằng không.

Mặc dù hành vi tắt camera đã được quan tâm, vẫn còn ba khoảng trống. Thứ nhất, phần lớn bằng chứng đến từ Hoa Kỳ hoặc Thổ Nhĩ Kỳ (Castelli & Sarvary, 2021; Dennen et al., 2022; Uygur & Kahyaoğlu Erdoğmuş, 2025), trong khi chuẩn mực văn hóa về thể diện và quyền riêng tư tại Việt Nam có thể khác biệt. Thứ hai, tắt camera thường bị xem như chỉ báo bề mặt của sự mất gắn kết thay vì một quyết định có chủ đích, và các yếu tố tác động thường được khảo sát riêng lẻ. Thứ ba, các cơ chế nội tại như sự hiện diện xã hội và tải nhận thức (Byers et al., 2024) chưa được mô hình hóa đồng thời; các nghiên cứu cũng chủ yếu dựa trên logic “đủ” mà chưa xác định yếu tố nào là “cần”.

Để lấp các khoảng trống trên, bài viết phát triển và kiểm định một mô hình tích hợp giải thích ý định tắt camera của sinh viên Việt Nam, trong đó sự hiện diện xã hội và tải nhận thức cảm nhận  là hai cơ chế trung gian. Việc kết hợp PLS-SEM, IPMA và NCA cho phép xác định đồng thời các yếu tố tác động, thứ tự ưu tiên can thiệp và các điều kiện cần, qua đó, cung cấp căn cứ cho chính sách camera vừa hiệu quả về sư phạm vừa hướng tới giảm phát thải.

2. Chính sách camera trong dạy – học trực tuyến và cơ sở phân tích

Trong lớp học trực tuyến, quy định bật hay tắt camera trên thực tế là một “chính sách vi mô” của cơ sở giáo dục và giảng viên, chi phối mức độ gắn kết, quyền riêng tư của người học và dấu chân môi trường của buổi học. Phần này hệ thống hóa bối cảnh chính sách camera, cơ sở lý thuyết và phương pháp phân tích.

2.1. Chính sách camera và tổng quan nghiên cứu

Bảng 1 tóm lược các nghiên cứu tiêu biểu. Các nghiên cứu nhất quán cho thấy sinh viên tắt camera do lo âu về ngoại hình, lo ngại quyền riêng tư, nhu cầu tự kiểm soát và hạn chế kỹ thuật (Castelli & Sarvary, 2021; Uygur & Kahyaoğlu Erdoğmuş, 2025). Sự tham gia bằng hình ảnh giúp củng cố hòa nhập và gắn kết (Mulder et al., 2026), nhưng yêu cầu tương tác quá mức lại làm tăng tải nhận thức (Byers et al., 2024). Tuy nhiên, cơ chế trung gian dẫn đến hành vi này vẫn chưa được làm rõ, và phần lớn cơ sở giáo dục vẫn áp dụng quy định camera cứng nhắc mà thiếu căn cứ thực nghiệm.

Bảng 1. Một số nghiên cứu tiêu biểu

Tác giả (năm)Bối cảnhPhát hiện chính
Castelli & Sarvary (2021)Sinh viên đại học, Hoa KỳLo âu về ngoại hình, môi trường tại nhà và vấn đề công bằng khiến sinh viên không bật camera.
Dennen et al. (2022)Khóa học đại học trực tuyến, Hoa KỳViệc dùng webcam chịu ảnh hưởng của quyền riêng tư, sự phù hợp của môi trường và chuẩn mực lớp học.
Byers et al. (2024)Sinh viên ngành kinh doanh, Hoa KỳCamera và công cụ chat làm tăng gắn kết, nhưng tương tác quá mức làm tăng tải nhận thức.
Li et al. (2025)Tổng quan hệ thống (học sinh THPT)Cô lập, khó khăn về động lực và rào cản công nghệ làm giảm sự tham gia.
Uygur & Kahyaoğlu Erdoğmuş (2025)Sinh viên đại học, Thổ Nhĩ KỳSự tự ý thức, quyền riêng tư, nhu cầu tự kiểm soát và trục trặc kỹ thuật dẫn đến tắt camera.
Salahudeen et al. (2026)Chương trình sau đại học trực tuyến, ÚcÁp lực thời gian, khối lượng công việc và thách thức công nghệ cản trở gắn kết.
Nguồn: Tác giả tổng hợp.

2.2. Cơ sở lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu

Nghiên cứu tiếp cận hành vi tắt camera như một phản ứng thích ứng có chủ đích thay vì dấu hiệu mất gắn kết, dựa trên bốn nền tảng lý thuyết:

Lý thuyết thể hiện bản thân (Goffman, 1959) cho rằng cá nhân chủ động quản lý hình ảnh hữu hình để duy trì ấn tượng xã hội mong muốn; camera làm gia tăng sự tự nhận thức và cảm giác bị đánh giá, hình thành lo ngại về thể hiện bản thân (SPC);

Lý thuyết quyền riêng tư (Solove, 2008) nhấn mạnh nhu cầu kiểm soát ranh giới cá nhân; khi camera phơi bày không gian sống và tạo cảm giác bị theo dõi, sinh viên hình thành lo ngại về quyền riêng tư và cảm nhận bị giám sát (PPC);

Lý thuyết nhận thức xã hội (Bandura, 1991) và lý thuyết tự quyết (Deci & Ryan, 2000) xem tự chủ và tự điều chỉnh là nhu cầu tâm lý cơ bản; việc bật camera có thể hạn chế cử động và sự linh hoạt, phản ánh qua nhu cầu tự kiểm soát hành vi (BSC). Bên cạnh đó, ràng buộc kỹ thuật và bối cảnh (TCC) như đường truyền không ổn định, thiết bị hạn chế hay không gian sống chung khiến việc bật camera trở nên bất tiện (Castelli & Sarvary, 2021).

Các yếu tố trên tác động đến hành vi thông qua hai cơ chế nội tại. Sự hiện diện xã hội (SOP) là mức độ người học cảm thấy được kết nối và “hiện diện” cùng người khác trong môi trường trung gian (Garrison et al., 1999). Tải nhận thức cảm nhận (PCL), dựa trên lý thuyết tải nhận thức (Sweller, 2011), là nỗ lực trí óc cần thiết để xử lý thông tin và quản lý yêu cầu nhiệm vụ; việc hiển thị trên camera bổ sung yêu cầu tự giám sát và quản trị ấn tượng, làm tăng gánh nặng này. Theo đó, ý định tắt camera (ICO) được khái niệm hóa là kết quả của các động lực tâm lý, nhu cầu tự chủ và ràng buộc môi trường, vận hành qua con đường xã hội (SOP) và con đường nhận thức (PCL).

Khi lo ngại bị đánh giá qua hình ảnh gia tăng, sinh viên có xu hướng rút lui khỏi sự hiển thị, làm suy yếu cảm giác kết nối với người khác (Castelli & Sarvary, 2021). Cảm giác bị theo dõi và phơi bày không gian cá nhân cũng làm nản lòng sự tham gia bằng hình ảnh (Dennen et al., 2022). Khi việc bật camera hạn chế quyền tự chủ, sinh viên có thể giảm gắn kết bằng hình ảnh (Uygur & Kahyaoğlu Erdoğmuş, 2025), trong khi rào cản kỹ thuật và môi trường làm giảm cơ hội tương tác (Salahudeen et al., 2026). Do đó:

H1: Lo ngại về thể hiện bản thân ảnh hưởng tiêu cực đến sự hiện diện xã hội.

H2: Lo ngại về quyền riêng tư và cảm nhận bị giám sát ảnh hưởng tiêu cực đến sự hiện diện xã hội.

H3: Nhu cầu tự kiểm soát hành vi ảnh hưởng tiêu cực đến sự hiện diện xã hội.

H4: Ràng buộc kỹ thuật và bối cảnh ảnh hưởng tiêu cực đến sự hiện diện xã hội.

Mặt khác, lo ngại về thể hiện bản thân buộc sinh viên liên tục giám sát ngoại hình và hành vi, làm tăng nỗ lực trí óc (Byers et al., 2024). Lo ngại về quyền riêng tư làm tăng sự cảnh giác và căng thẳng (Zhu & Liu, 2026); việc điều tiết hành vi khi bị ràng buộc đòi hỏi thêm nguồn lực nhận thức (Cooke et al., 2026); và việc xử lý sự cố kết nối, thiết bị hay yếu tố gây xao nhãng tiêu tốn thêm nguồn lực chú ý. Do đó:

H5: Lo ngại về thể hiện bản thân ảnh hưởng tích cực đến tải nhận thức cảm nhận.

H6: Lo ngại về quyền riêng tư và cảm nhận bị giám sát ảnh hưởng tích cực đến tải nhận thức cảm nhận.

H7: Nhu cầu tự kiểm soát hành vi ảnh hưởng tích cực đến tải nhận thức cảm nhận.

H8: Ràng buộc kỹ thuật và bối cảnh ảnh hưởng tích cực đến tải nhận thức cảm nhận.

Cuối cùng, khi cảm thấy được kết nối xã hội, sinh viên có xu hướng duy trì sự hiện diện bằng hình ảnh (Mulder et al., 2026). Ngược lại, theo lý thuyết tải nhận thức, người học tìm cách giảm nỗ lực trí óc quá mức (Sweller, 2011), và tắt camera là một chiến lược ứng phó như vậy. Do đó:

H9: Sự hiện diện xã hội ảnh hưởng tiêu cực đến ý định tắt camera.

H10: Tải nhận thức cảm nhận ảnh hưởng tích cực đến ý định tắt camera.

2.3. Phương pháp phân tích

Nghiên cứu sử dụng thiết kế định lượng với khảo sát cắt ngang, phù hợp để kiểm định các quan hệ giả định và cơ chế trung gian trong mô hình cấu trúc (Binh et al., 2024; Dao et al., 2023). Tổng thể đại diện là sinh viên tại Trường Đại học Tài chính – Marketing tại TP. Hồ Chí Minh có kinh nghiệm tham gia lớp học trực tuyến đồng bộ. Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện; bảng hỏi trực tuyến (Google Forms) được phân phối qua nền tảng học tập, kênh liên lạc lớp học và nhóm sinh viên. Việc tham gia là tự nguyện, ẩn danh và không thu thập thông tin định danh. Tổng cộng 554 phản hồi hợp lệ được sử dụng, vượt mức tối thiểu khuyến nghị cho PLS-SEM (Hair et al., 2019). Thêm vào đó, thang đo được kế thừa và điều chỉnh từ các nghiên cứu trước đây. Các biến quan sát được đo bằng thang đo Likert 7 mức và khảo sát thử để hiệu chỉnh cách diễn đạt. Dữ liệu được phân tích bằng PLS-SEM trên phần mềm SmartPLS, phù hợp với mô hình định hướng dự báo có nhiều khái niệm tiềm ẩn (Hair et al., 2019). IPMA được dùng để xác định các yếu tố có tầm quan trọng cao nhằm ưu tiên can thiệp (Hair et al., 2023). NCA với kỹ thuật CE-FDH được dùng để xác định các điều kiện cần, tức những yếu tố phải hiện diện ở mức nhất định để kết quả xảy ra và không thể được bù đắp bởi yếu tố khác (Dul, 2016; Richter et al., 2020).

3. Kết quả nghiên cứu

3.1. Đặc điểm mẫu

Mẫu gồm 59,21% nữ; 80,32% ở độ tuổi 18 – 20 và 84,12% là sinh viên năm hai. Đa số theo học Quản trị kinh doanh/Marketing và có hơn hai năm kinh nghiệm học trực tuyến (85,56%). Đáng chú ý, 45,85% không có không gian học riêng và 41,34% đánh giá chất lượng internet ở mức trung bình hoặc kém – những điều kiện có thể khiến việc bật camera trở nên bất tiện. Chỉ 16,25% cho biết camera luôn bắt buộc trong lớp học.

3.2. Đánh giá mô hình đo lường

Phân tích số liệu cho thấy hệ số Cronbach’s alpha (0,812 – 0,900) và độ tin cậy tổng hợp ρA (0,814 – 0,901) đều vượt ngưỡng 0,70; phương sai trích trung bình (AVE: 0,644 – 0,717) đều lớn hơn 0,50 (Hair et al., 2019). Hệ số tải nằm trong khoảng 0,683 – 0,873; riêng SOP4 (0,683) thấp hơn 0,70 nhưng được giữ lại vì độ tin cậy và AVE của SOP đã đạt yêu cầu. Hệ số phóng đại phương sai (VIF: 1,293 – 3,001) của các biến quan sát đều thấp hơn 3,3, cho thấy không có đa cộng tuyến đáng kể. Về giá trị phân biệt, căn bậc hai AVE của mỗi khái niệm lớn hơn tương quan với các khái niệm khác và mọi giá trị chỉ số Heterotrait–Monotrait (HTMT; tối đa 0,850) đều thấp hơn 0,90 (Nguyen et al., 2023).

3.3. Kiểm định mô hình cấu trúc

Kết quả bootstrapping (Bảng 3, Hình 2) ủng hộ cả 10 giả thuyết. Đối với sự hiện diện xã hội, lo ngại về quyền riêng tư có tác động tiêu cực mạnh nhất (β = −0,330; p < 0,001), tiếp theo là ràng buộc kỹ thuật (β = −0,249), nhu cầu tự kiểm soát hành vi (β = −0,173) và lo ngại về thể hiện bản thân (β = −0,135). Đối với tải nhận thức cảm nhận, ràng buộc kỹ thuật là yếu tố mạnh nhất (β = 0,380; f² = 0,169), trong khi ba yếu tố tâm lý có tác động dương nhỏ và tương đương nhau (β từ 0,161 đến 0,172). Tải nhận thức cảm nhận có tác động mạnh nhất đến ý định tắt camera (β = 0,510; f² = 0,322), còn sự hiện diện xã hội làm giảm ý định này (β = −0,311; f² = 0,120). Mô hình giải thích (R2) 57,4% phương sai của ICO, 54,1% của PCL và 54,5% của SOP; các giá trị Q²predict (0,530 – 0,565) đều lớn hơn 0, cho thấy năng lực dự báo tốt (Hair et al., 2019).

Bảng 3. Kết quả kiểm định giả thuyết

Giả thuyếtĐường dẫnβtpf²
H1SPC → SOP−0,1352,5530,0110,013
H2PPC → SOP−0,3306,302< 0,0010,108
H3BSC → SOP−0,1733,1620,0020,021
H4TCC → SOP−0,2495,652< 0,0010,074
H5SPC → PCL0,1612,5360,0110,019
H6PPC → PCL0,1653,495< 0,0010,027
H7BSC → PCL0,1722,5970,0090,021
H8TCC → PCL0,3808,764< 0,0010,169
H9SOP → ICO−0,3116,051< 0,0010,120
H10PCL → ICO0,51010,174< 0,0010,322
Ghi chú: Tất cả giả thuyết được chấp thuận P <0.05

3.4. Phân tích tầm quan trọng – hiệu suất và điều kiện cần

Do biến mục tiêu là hành vi cần hạn chế, các khái niệm có tầm quan trọng dương và mức hiệu suất (mức độ hiện diện) cao là những yếu tố cần ưu tiên giảm thiểu. IPMA cho thấy tải nhận thức cảm nhận có tầm quan trọng lớn nhất (0,510) và mức hiệu suất cao hơn trung bình (71,15 so với 64,84), nên là ưu tiên can thiệp hàng đầu. Ràng buộc kỹ thuật có tầm quan trọng thứ hai (0,271), trong khi lo ngại về quyền riêng tư có mức hiệu suất cao nhất (82,52) với tầm quan trọng đáng kể (0,187), phản ánh mối lo ngại phổ biến trong sinh viên. Sự hiện diện xã hội có tầm quan trọng âm (−0,311) và hiệu suất thấp nhất (24,88), cho thấy dư địa lớn để nâng cao kết nối xã hội nhằm giảm ý định tắt camera.

Kết quả NCA cho thấy, PPC (d = 0,251), SPC (d = 0,222) và BSC (d = 0,205) là các điều kiện cần có cỡ ảnh hưởng trung bình và có ý nghĩa thống kê (p < 0,001); TCC và PCL có ý nghĩa thống kê nhưng cỡ ảnh hưởng nhỏ (d < 0,10) (Dul, 2016). Như vậy, ý định tắt camera ở mức cao khó xảy ra nếu sinh viên không có một mức độ nhất định các lo ngại về quyền riêng tư, hình ảnh bản thân và nhu cầu tự chủ. Phân tích điểm nghẽn (bottleneck) cho thấy ở mức ICO ≤ 10% không yếu tố nào là cần; từ mức 20%, SPC bắt đầu trở thành điều kiện cần, và đến mức 50%, cả năm yếu tố đều đòi hỏi mức tối thiểu. Ở mức ICO 100%, SPC và BSC đòi hỏi mức cao nhất. SOP có d ≈ 0; tuy nhiên, do SOP quan hệ nghịch với ICO, kết quả này chỉ cho thấy mức SOP cao không phải điều kiện cần, còn vai trò của “SOP thấp” cần được kiểm định bổ sung.

3.5. Thảo luận

Kết quả cho thấy, hành vi tắt camera là một phản ứng thích ứng có nền tảng tâm lý, vận hành qua hai con đường. Ở con đường nhận thức, tải nhận thức cảm nhận là yếu tố dự báo mạnh nhất, phù hợp với lý thuyết tải nhận thức (Sweller, 2011) và phát hiện của Byers et al. (2024) rằng yêu cầu tương tác quá mức gây quá tải; khi đó, sinh viên ưu tiên bảo toàn nguồn lực nhận thức hơn là hiển thị xã hội. Việc ràng buộc kỹ thuật làm tăng tải nhận thức mạnh nhất phản ánh thực tế gần một nửa mẫu không có không gian học riêng, tương đồng với rào cản được báo cáo bởi Li et al. (2025) và Salahudeen et al. (2026).

Sự hiện diện xã hội làm giảm ý định tắt camera, nhất quán với Mulder et al. (2026). Lo ngại về quyền riêng tư là yếu tố làm suy giảm sự hiện diện xã hội mạnh nhất, củng cố phát hiện của Uygur và Kahyaoğlu Erdoğmuş (2025). Khác với nghiên cứu tại Hoa Kỳ vốn nhấn mạnh lo âu về ngoại hình (Castelli & Sarvary, 2021), kết quả tại Việt Nam cho thấy lo ngại về quyền riêng tư nổi bật hơn, có thể liên quan đến điều kiện nhà ở chung và văn hóa coi trọng thể diện.

NCA bổ sung một góc nhìn quan trọng: PPC, SPC và BSC là các ràng buộc không thể bù đắp, nên các cải thiện thuần túy về công nghệ hay thiết kế bài giảng có thể chưa đủ để giảm hành vi tắt camera nếu sự khó chịu tâm lý của sinh viên chưa được giải quyết. Kết hợp với IPMA, kết quả gợi ý chiến lược hai lớp: giảm tải nhận thức và rào cản kỹ thuật để tác động đến mức độ hành vi, đồng thời xử lý các mối lo ngại tâm lý như những điều kiện nền. Từ góc độ chuyển đổi xanh, yêu cầu bật camera cứng nhắc vừa tạo áp lực tâm lý vừa làm tăng phát thải gián tiếp (Obringer et al., 2021), nên các giải pháp gắn kết không phụ thuộc hoàn toàn vào camera mang lại lợi ích kép về sư phạm và môi trường.

4. Hàm ý chính sách

Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở cho việc thiết kế chính sách camera trong dạy – học trực tuyến theo hướng cân bằng giữa gắn kết học tập, quyền riêng tư của người học và mục tiêu chuyển đổi số xanh.

Một là, đối với giảng viên và cơ sở giáo dục.

Đối với giảng viên, nên thay yêu cầu bật camera cứng nhắc bằng cách tiếp cận linh hoạt: cho phép nền ảo, xây dựng chuẩn mực lớp học tôn trọng quyền riêng tư và chỉ yêu cầu bật camera ở những hoạt động cần tương tác trực diện như thuyết trình hay thảo luận nhóm nhỏ. Bài giảng cần được thiết kế để giảm tải nhận thức thông qua cấu trúc rõ ràng, hạn chế đa nhiệm, chia nhỏ nội dung và sử dụng các công cụ tương tác nhẹ như chat, bình chọn.

Đối với nhà trường, cần đầu tư hạ tầng số, hỗ trợ kỹ thuật và hướng dẫn sinh viên tối ưu không gian học tại nhà; đồng thời xây dựng cộng đồng học tập trực tuyến để nâng cao sự hiện diện xã hội vốn đang ở mức thấp. Vì các lo ngại về quyền riêng tư, hình ảnh bản thân và nhu cầu tự chủ là những điều kiện cần không thể bù đắp, chính sách camera nên được lồng ghép với các biện pháp hỗ trợ tâm lý và văn hóa lớp học, thay vì chỉ dựa vào cải thiện công nghệ.

Hai là, đối với chính sách chuyển đổi số xanh.

Các cơ sở giáo dục đại học có thể lồng ghép chính sách camera vào chiến lược lớp học số carbon thấp, chẳng hạn hướng dẫn bật camera theo mục đích, sử dụng độ phân giải video phù hợp và đưa phát thải số vào báo cáo phát triển bền vững của nhà trường. Cách tiếp cận này giúp cân bằng giữa gắn kết học tập, quyền riêng tư của người học và mục tiêu phát thải ròng bằng không, đồng thời phù hợp với định hướng chuyển đổi số quốc gia trong giáo dục.

Ba là, kết luận, hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo.

Nghiên cứu đã kiểm định một mô hình tích hợp giải thích ý định tắt camera của 554 sinh viên đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh, với ba đóng góp chính. Thứ nhất, nghiên cứu tích hợp bốn nền tảng lý thuyết vào một khung thống nhất, khái niệm hóa hành vi tắt camera như một lựa chọn có chủ đích thay vì chỉ báo của sự mất gắn kết. Thứ hai, nghiên cứu làm rõ cơ chế trung gian kép, trong đó con đường nhận thức chiếm ưu thế. Thứ ba, việc kết hợp PLS-SEM với NCA phân biệt được yếu tố làm tăng khả năng xảy ra hành vi với yếu tố không thể thiếu, cung cấp hiểu biết dựa trên ngưỡng cho nghiên cứu hành vi trong giáo dục số.

Nghiên cứu còn một số hạn chế. Thứ nhất, dữ liệu cắt ngang, tự báo cáo và mẫu thuận tiện tập trung vào sinh viên năm hai ngành kinh doanh tại một trường đại học tại một địa phương, hạn chế khả năng khái quát hóa và suy luận nhân quả. Thứ hai, nghiên cứu đo lường ý định thay vì hành vi thực tế và chưa đo trực tiếp nhận thức của sinh viên về tác động môi trường của việc sử dụng camera.

Tài liệu tham khảo:
Ajzen, I. (2002). Perceived behavioral control, self-efficacy, locus of control, and the theory of planned behavior. Journal of Applied Social Psychology, 32(4), 665–683. https://doi.org/10.1111/j.1559-1816.2002.tb00236.x
Bandura, A. (1991). Social cognitive theory of self-regulation. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 248–287. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90022-L
Binh, N. T. H., Dang, T.-Q., & Nguyen, L.-T. (2024). Metaverse: The future for immersive logistics and international business education. Journal of Teaching in International Business, 35(3–4), 75–107. https://doi.org/10.1080/08975930.2024.2445861
Byers, R. E., Carter, C. R., & Wang, Y. (2024). Student engagement in synchronous online learning: Effectiveness of camera and chat/vote engagement methods. Decision Sciences Journal of Innovative Education, 22(3), 138–157. https://doi.org/10.1111/dsji.12309
Castelli, F. R., & Sarvary, M. A. (2021). Why students do not turn on their video cameras during online classes and an equitable and inclusive plan to encourage them to do so. Ecology and Evolution, 11(8), 3565–3576. https://doi.org/10.1002/ece3.7123
Cooke, E., Yang, S., Taylor-Griffiths, D., & Lodge, J. M. (2026). Co-regulated learning in online private student chat groups. The Internet and Higher Education, 69, Article 101070. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2025.101070
Dao, N.-Y., Nguyen, L.-T., & Dinh, V.-H. (2023). Factors driving Vietnamese university students’ adoption in a smart learning environment: The application of self-determination theory and technology acceptance model. In Lecture Notes in Educational Technology (pp. 185–190). Springer Nature Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-99-5961-7_22
Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The “what” and “why” of goal pursuits: Human needs and the self-determination of behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227–268. https://doi.org/10.1207/S15327965PLI1104_01
Dennen, V. P., Yalcin, Y., Hur, J., & Screws, B. (2022). Student webcam behaviors and beliefs: Emergent norms, student performance, and cultural differences. Online Learning, 26(4), 168–192. https://doi.org/10.24059/olj.v26i4.3472
Dul, J. (2016). Necessary condition analysis (NCA): Logic and methodology of “necessary but not sufficient” causality. Organizational Research Methods, 19(1), 10–52. https://doi.org/10.1177/1094428115584005
Garrison, D. R., Anderson, T., & Archer, W. (1999). Critical inquiry in a text-based environment: Computer conferencing in higher education. The Internet and Higher Education, 2(2–3), 87–105. https://doi.org/10.1016/S1096-7516(00)00016-6
Gegenfurtner, A., Alijagic, A., Gabel, S., & Keskin, Ö. (2026). Synchronous online learning supports cognitive and affective outcomes more than traditional face-to-face and asynchronous online education: A meta-analysis of webinars. Learning and Individual Differences, 126, Article 102862. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2025.102862
Goffman, E. (1959). The presentation of self in everyday life (pp. 1–251). Anchor Books.
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. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203
Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Gudergan, S. P. (2023). Advanced issues in partial least squares structural equation modeling (2nd ed., pp. 1–272). SAGE Publications.
Li, J., Roihan, N., & McGravey, M. (2025). High school students’ perspectives on their online learning experiences: A systematic literature review. Journal of Computer Assisted Learning, 41(4), Article e70064. https://doi.org/10.1111/jcal.70064
Mulder, T. A., Meziyerh, S., Ray, A., Pieterse, A. D., de Fijter, J. W., de Jong, P. G. M., van Blankenstein, F. M., & Hamoen, E. C. (2026). Head-mounted cameras in virtual clinical learning. The Clinical Teacher, 23(1), Article e70341. https://doi.org/10.1111/tct.70341
Nadeem, W., Khani, A. H., Schultz, C. D., Adam, N. A., Attar, R. W., & Hajli, N. (2020). How social presence drives commitment and loyalty with online brand communities? The role of social commerce trust. Journal of Retailing and Consumer Services, 55, Article 102136. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102136
Nguyen, L.-T., Duc, D. T. V., Dang, T.-Q., & Nguyen, D. P. (2023). Metaverse banking service: Are we ready to adopt? A deep learning-based dual-stage SEM-ANN analysis. Human Behavior and Emerging Technologies, 2023, Article 6617371. https://doi.org/10.1155/2023/6617371
Obringer, R., Rachunok, B., Maia-Silva, D., Arbabzadeh, M., Nateghi, R., & Madani, K. (2021). The overlooked environmental footprint of increasing Internet use. Resources, Conservation and Recycling, 167, Article 105389. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2020.105389
Richter, N. F., Schubring, S., Hauff, S., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2020). When predictors of outcomes are necessary: Guidelines for the combined use of PLS-SEM and NCA. Industrial Management & Data Systems, 120(12), 2243–2267. https://doi.org/10.1108/IMDS-11-2019-0638
Salahudeen, M. S., Baker, W., & Douglas, T. (2026). Towards better engagement: Barriers and solutions for active learning in an online postgraduate program. American Journal of Pharmaceutical Education, 90(1), Article 101912. https://doi.org/10.1016/j.ajpe.2025.101912
Solove, D. J. (2008). Understanding privacy (pp. 1–257). Harvard University Press.
Sweller, J. (2011). Cognitive load theory. In J. P. Mestre & B. H. Ross (Eds.), Psychology of learning and motivation (Vol. 55, pp. 37–76). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-387691-1.00002-8
UNESCO. (2025). Record number of higher education students highlights global need for recognition of qualifications. https://www.unesco.org/en/articles/record-number-higher-education-students-highlights-global-need-recognition-qualifications
Uygur, S. S., & Kahyaoğlu Erdoğmuş, Y. (2025). (In)visible students: Investigating why students turn off their cameras during live lessons. International Journal of Educational Research, 132, Article 102638. https://doi.org/10.1016/j.ijer.2025.102638
Xuan, Y. (2025). Unlocking the power of AI-driven adaptive Chinese learning: Exploring its correlation with student competence, self-regulation, cognitive load, and goal setting through the lens of achievement goal theory. Learning and Motivation, 92, Article 102208. https://doi.org/10.1016/j.lmot.2025.102208
Zhu, T., & Liu, S. (2026). Intolerance of uncertainty and tolerance of ambiguity as distinct yet related predictors of student motivation in online learning: A systematic review. Learning and Motivation, 93, Article 102243. https://doi.org/10.1016/j.lmot.2026.102243

BÀI VIẾT LIÊN QUANXEM THÊM