Effects of the digital learning environment and digital literacy on perceived learning outcomes among university students in Ho Chi Minh City
ThS. Nguyễn Thị Diễm Trang
Phân hiệu Trường Đại học Thủy lợi
Email: diemtrang@tlu.edu.vn
(Quanlynhanuoc.vn) – Dữ liệu được thu thập từ 243 sinh viên đại học và phân tích bằng PLS-SEM. Kết quả cho thấy, môi trường học tập số có mối quan hệ tích cực với tư duy số và tự hiệu quả số; năng lực hiểu biết số có mối quan hệ tích cực với tư duy số nhưng không có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với tự hiệu quả số. Tư duy số và tự hiệu quả số đều có mối quan hệ tích cực với kết quả học tập được cảm nhận, trong đó tư duy số có hệ số tác động mạnh hơn. Bài viết gợi ý các trường đại học cần đồng thời cải thiện môi trường học tập số và phát triển các nguồn lực nhận thức số của sinh viên.
Từ khóa: Kết quả học tập được cảm nhận; môi trường học tập số; năng lực hiểu biết số; tự hiệu quả số; tư duy số.
Abstract: Data were collected from 243 university students and analyzed using partial least squares structural equation modeling. The results show that the digital learning environment is positively associated with digital mindset and digital self-efficacy. Digital literacy is positively associated with digital mindset, but its relationship with digital self-efficacy is not statistically significant. Both digital mindset and digital self-efficacy are positively associated with perceived learning outcomes, with digital mindset having a larger path coefficient. The article suggests that universities should both improve the digital learning environment and develop students’ digital cognitive resources.
Keywords: Perceived learning outcomes; digital learning environment; digital literacy; digital self-efficacy; digital mindset.
1. Đặt vấn đề
Hiệu quả học tập không chỉ phụ thuộc vào việc các trường đại học cung cấp công nghệ hay nền tảng học tập mà còn liên quan đến cách người học khai thác môi trường số và khả năng thích ứng của họ với phương thức học tập ngày càng dựa nhiều vào công nghệ. Tổng hợp thực nghiệm của Yu (2022) cho thấy, kết quả học tập trực tuyến chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, như: thiết kế giảng dạy, tương tác, sự tham gia, tự hiệu quả và khả năng tự điều chỉnh, do vậy, cần xem xét cả điều kiện môi trường và nguồn lực cá nhân của người học.
Trong số các nguồn lực cá nhân, năng lực hiểu biết số ngày càng được xem là một năng lực thiết yếu của sinh viên đại học, không chỉ bao gồm khả năng sử dụng công nghệ mà còn liên quan đến việc tìm kiếm, đánh giá, xử lý và tạo lập thông tin trong môi trường số. Tổng quan của Gutiérrez-Ángel & cộng sự (2022) cho thấy, nghiên cứu về năng lực hiểu biết số trong giáo dục đại học thường gắn với các yếu tố tâm lý và hành vi, như: tự hiệu quả, động cơ, thái độ và sự tham gia học tập. Đáng chú ý, Getenet & cộng sự (2024) cho thấy, tự hiệu quả đối với công nghệ số có ảnh hưởng tích cực đến nhiều khía cạnh của sự tham gia học tập trực tuyến, trong khi mối quan hệ giữa năng lực hiểu biết số và tự hiệu quả số vẫn chưa hoàn toàn nhất quán.
Bên cạnh năng lực sử dụng công nghệ, tư duy số phản ánh khuynh hướng nhìn nhận công nghệ như một nguồn lực để thích ứng, học hỏi và giải quyết vấn đề. Gần đây, Imjai & cộng sự (2025) ghi nhận rằng, môi trường học tập số có thể góp phần hình thành tư duy số và các năng lực thích ứng của sinh viên, qua đó, tạo ra những kết quả phát triển tích cực. Trong bối cảnh Việt Nam, Vu & cộng sự (2026) cũng cho thấy, các điều kiện của quá trình học tập được hỗ trợ bởi công nghệ có liên hệ với tự hiệu quả học thuật và khả năng tự điều chỉnh học tập của sinh viên tại TP. Hồ Chí Minh. Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện có chủ yếu xem xét riêng lẻ môi trường học tập số, năng lực hiểu biết số hoặc các nguồn lực tâm lý. Mối quan hệ giữa môi trường học tập số, năng lực hiểu biết số, tư duy số, tự hiệu quả số và kết quả học tập được cảm nhận vẫn cần được làm rõ hơn, đặc biệt trong bối cảnh sinh viên tại TP. Hồ Chí Minh. Vì vậy, bài viết xem xét các mối quan hệ giữa những cấu trúc trên và làm rõ vai trò của tư duy số và tự hiệu quả số trong mô hình nghiên cứu.
2. Cơ sở lý thuyết
Bài viết sử dụng lý thuyết nhận thức xã hội của Bandura (1986) làm nền tảng để giải thích cách các điều kiện môi trường và nguồn lực cá nhân liên hệ với kết quả học tập. Theo lý thuyết này, hành vi và kết quả của cá nhân được hình thành thông qua sự tương tác giữa các yếu tố môi trường, nhận thức cá nhân và hành vi. Trong đó, niềm tin vào năng lực bản thân giữ vai trò quan trọng trong việc định hướng nỗ lực, sự kiên trì và khả năng thực hiện nhiệm vụ. Trong học tập, tự hiệu quả được xem là yếu tố có khả năng giải thích đáng kể động cơ và thành tích của người học (Zimmerman, 2000). Getenet & cộng sự (2024) cho thấy, tự hiệu quả đối với công nghệ số có ảnh hưởng tích cực đến nhiều khía cạnh của sự tham gia học tập trực tuyến. Tuy nhiên, tác động của năng lực hiểu biết số đến tự hiệu quả đối với công nghệ số trong nghiên cứu này là dương nhưng không có ý nghĩa thống kê. Trên cơ sở đó, bài viết xem môi trường học tập số và năng lực hiểu biết số là các điều kiện đầu vào, trong khi tư duy số và tự hiệu quả số là các nguồn lực nhận thức được đưa vào mô hình để giải thích sự khác biệt về kết quả học tập được cảm nhận.
2.1. Kết quả học tập được cảm nhận
Kết quả học tập được cảm nhận phản ánh đánh giá chủ quan của người học về mức độ kiến thức, kỹ năng và năng lực mà họ cho rằng mình đạt được sau quá trình học tập, thay vì kết quả khách quan như điểm số hoặc thành tích kiểm tra. Eom & cộng sự (2006) xem kết quả học tập được cảm nhận là một chỉ báo quan trọng để đánh giá hiệu quả của giáo dục trực tuyến; đồng thời cho thấy, phản hồi của giảng viên, đặc điểm người học và sự hài lòng có liên quan đến kết quả này. Các nghiên cứu khác cũng khẳng định đây là một kết quả quan trọng khi đánh giá hiệu quả học tập trong môi trường số (Eom & Ashill, 2016). Su & Guo (2021) cho thấy, chất lượng hệ thống, thiết kế khóa học, tương tác với nội dung và tính tự kỷ luật có thể thúc đẩy kết quả học tập được cảm nhận của sinh viên. Gần đây, Wei & cộng sự (2023) tiếp cận cấu trúc này theo ba khía cạnh gồm nhận thức, hành vi và cảm xúc; đồng thời, chỉ ra vai trò của động cơ, hỗ trợ học tập, sự tham gia và chiến lược tự điều chỉnh trong việc hình thành kết quả học tập được cảm nhận.
2.2. Đề xuất giả thuyết nghiên cứu
Môi trường học tập số được hiểu là môi trường trong đó công nghệ số được tích hợp vào hoạt động dạy và học thông qua các nền tảng trực tuyến, hệ thống quản lý học tập, công cụ cộng tác và các hình thức tương tác được hỗ trợ bởi công nghệ. Môi trường này không chỉ cung cấp hạ tầng để tiếp cận nội dung mà còn tạo điều kiện cho người học tương tác, thử nghiệm và thích ứng thường xuyên với các công nghệ phục vụ học tập (Imjai & cộng sự 2025). Theo lý thuyết nhận thức xã hội, môi trường và các yếu tố nhận thức cá nhân có mối quan hệ tương tác, do đó, những trải nghiệm tích cực và sự hỗ trợ từ môi trường có thể góp phần củng cố niềm tin về năng lực cũng như cách cá nhân nhìn nhận khả năng thích ứng của mình (Bandura, 1986). Trong giáo dục số, việc thường xuyên tiếp xúc với công nghệ, được hỗ trợ khi sử dụng các công cụ số và có cơ hội thực hiện thành công các nhiệm vụ dựa trên công nghệ có thể giúp sinh viên hình thành cách nhìn tích cực hơn đối với công nghệ và gia tăng niềm tin vào khả năng sử dụng công nghệ của bản thân. Bằng chứng thực nghiệm cho thấy, môi trường học tập số có ảnh hưởng tích cực đến tư duy số của sinh viên (Imjai & cộng sự, 2025), trong khi các đặc điểm của môi trường học tập trực tuyến cũng có liên hệ với sự hình thành tự hiệu quả của người học (Do & Lai, 2024). Từ các lập luận trên, bài viết đề xuất:
H1: Môi trường học tập số tác động tích cực đến tư duy số của sinh viên.
H2: Môi trường học tập số tác động tích cực đến tự hiệu quả số của sinh viên.
Năng lực hiểu biết số phản ánh khả năng của cá nhân trong việc sử dụng công nghệ số một cách hiệu quả; đồng thời, tìm kiếm, đánh giá, xử lý, tạo lập và trao đổi thông tin trong môi trường số. Khái niệm này không chỉ giới hạn ở kỹ năng thao tác công nghệ mà còn bao hàm các khía cạnh nhận thức và xã hội cần thiết để sử dụng công nghệ phù hợp với mục đích học tập (Ng, 2012). Trong giáo dục đại học, năng lực hiểu biết số giúp sinh viên khai thác các nguồn học liệu, thích ứng với công nghệ mới và tham gia hiệu quả hơn vào các hoạt động học tập được hỗ trợ bởi công nghệ (Tang & Chaw, 2016). Khi người học có khả năng hiểu và làm chủ công nghệ tốt hơn, họ có cơ sở để hình thành cách nhìn cởi mở, linh hoạt và tích cực hơn đối với việc sử dụng công nghệ, đây là những đặc điểm gần với tư duy số, vốn được xem là tập hợp các niềm tin thể hiện mức độ cởi mở hay khép kín của cá nhân đối với các yếu tố số (Gemmano & cộng sự, 2022). Mặc dù bằng chứng thực nghiệm trực tiếp về hướng tác động từ năng lực hiểu biết số đến tư duy số còn tương đối hạn chế, về mặt lý luận, việc làm chủ các công cụ và thông tin số có thể tạo nền tảng cho sự hình thành tư duy tích cực đối với công nghệ. Bằng chứng về mối quan hệ giữa năng lực hiểu biết số và tự hiệu quả số chưa thống nhất. Getenet & cộng sự (2024) ghi nhận tác động dương nhưng không có ý nghĩa thống kê, trong khi Yuan & cộng sự (2025) cho thấy, tác động dương và có ý nghĩa. Sự khác biệt này cho thấy mối quan hệ trên cần được tiếp tục kiểm định trong các bối cảnh học tập khác nhau. Từ đó, bài viết đề xuất:
H3: Năng lực hiểu biết số tác động tích cực đến tư duy số của sinh viên.
H4: Năng lực hiểu biết số tác động tích cực đến tự hiệu quả số của sinh viên.
Tư duy số phản ánh hệ thống niềm tin và cách cá nhân nhìn nhận, diễn giải và phản ứng trước công nghệ số cũng như những thay đổi gắn với quá trình số hóa. Solberg & cộng sự (2020) cho rằng, tư duy số liên quan đến niềm tin của cá nhân về khả năng phát triển năng lực của bản thân và cách họ nhìn nhận các nguồn lực, cơ hội trong bối cảnh chuyển đổi số. Trong môi trường giáo dục, sinh viên có tư duy số tích cực thường có xu hướng xem công nghệ như một công cụ hỗ trợ học tập và phát triển bản thân hơn là một trở ngại, từ đó, sẵn sàng thử nghiệm công nghệ mới, thích ứng với những thay đổi trong phương thức học và chủ động khai thác các nguồn lực số. Nghiên cứu của Imjai & cộng sự (2025) về sinh viên thế hệ Z cho thấy, tư duy số đóng vai trò trung gian trong việc chuyển hóa môi trường học tập số thành các năng lực số phục vụ khả năng thích ứng nghề nghiệp. Ở góc độ kết quả học tập, Sarwar & cộng sự (2024) ghi nhận việc thúc đẩy tư duy tăng trưởng số có thể cải thiện động lực và thành tích học tập, cho thấy cách người học nhận thức về công nghệ có thể ảnh hưởng đến hiệu quả học tập của họ. Gần đây hơn, Armiati & cộng sự (2026) cũng chỉ ra rằng, tư duy số có ảnh hưởng tích cực trực tiếp đến thành tích học tập, đồng thời thúc đẩy khả năng tự điều chỉnh học tập. Theo đó, sinh viên có tư duy số tích cực có thể chủ động hơn trong việc sử dụng công nghệ, thích ứng với yêu cầu học tập và khai thác các cơ hội học tập số, từ đó, đánh giá kết quả học tập của mình tích cực hơn. Vì vậy, bài viết đề xuất:
H5: Tư duy số tác động tích cực đến kết quả học tập được cảm nhận của sinh viên.
Tự hiệu quả số phản ánh niềm tin của cá nhân vào khả năng sử dụng công nghệ số để thực hiện thành công những nhiệm vụ cụ thể. Khái niệm này bắt nguồn từ lý thuyết tự hiệu quả của Bandura (1997), theo đó niềm tin vào năng lực bản thân ảnh hưởng đến mức độ nỗ lực, sự kiên trì và cách cá nhân ứng phó với những nhiệm vụ khó khăn. Trong lĩnh vực công nghệ, Compeau & Higgins (1995) xem tự hiệu quả máy tính là niềm tin của cá nhân vào khả năng sử dụng máy tính để hoàn thành nhiệm vụ và cho thấy, niềm tin này có liên quan đến kỳ vọng kết quả, cảm xúc đối với công nghệ và hành vi sử dụng công nghệ. Trong môi trường học tập số, tự hiệu quả số không chỉ phản ánh khả năng thao tác công nghệ mà quan trọng hơn là mức độ tự tin của sinh viên khi sử dụng các công cụ số để tìm kiếm thông tin, giải quyết vấn đề và hoàn thành nhiệm vụ học tập. Getenet & cộng sự (2024) cho thấy, tự hiệu quả đối với công nghệ số có ảnh hưởng tích cực đến các khía cạnh của sự tham gia học tập trực tuyến, cho thấy sinh viên càng tin tưởng vào khả năng sử dụng công nghệ thì càng có xu hướng tham gia tích cực vào quá trình học. Tương tự, Tu & cộng sự (2025) cho rằng, tự hiệu quả số có mối liên hệ chặt chẽ với động lực, cách tiếp cận học tập và kết quả học tập trong các nhiệm vụ dựa trên công nghệ. Bằng chứng gần đây cũng cho thấy tự hiệu quả đối với công nghệ góp phần thúc đẩy học tập số và qua đó hỗ trợ việc cải thiện kết quả học tập của sinh viên (Yuan & cộng sự, 2025). Vì vậy, nghiên cứu đề xuất:
H6: Tự hiệu quả số tác động tích cực đến kết quả học tập được cảm nhận của sinh viên.
2.3. Mô hình nghiên cứu
Hình 1. Mô hình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả đề xuất, năm 2026.
3. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện theo hai giai đoạn định tính và định lượng. Ở giai đoạn định tính, các thang đo kế thừa từ nghiên cứu trước và được hiệu chỉnh thông qua thảo luận nhóm nhằm bảo đảm tính rõ ràng, phù hợp ngữ cảnh. Các biến được đo bằng thang Likert 5 mức, từ 1 (Hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (Hoàn toàn đồng ý).
Ở giai đoạn định lượng, dữ liệu được thu thập từ sinh viên đang học tại các trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh và đã có trải nghiệm với môi trường học tập số, thông qua bảng hỏi trực tiếp và trực tuyến. Trong 300 phiếu phát ra, 243 phiếu hợp lệ được sử dụng để phân tích, trong đó nữ chiếm 52,1% và nam chiếm 47,9%. Sinh viên năm ba chiếm tỷ lệ cao nhất (31,3%), tiếp theo là năm tư (28,4%), năm hai (24,3%) và năm nhất (16,0%). Về ngành học, nhóm kinh tế chiếm 35,2%, công nghệ thông tin 25,5%, ngôn ngữ 20,2% và các ngành khác 19,1%. Dữ liệu được xử lý bằng PLS-SEM theo hai bước gồm đánh giá mô hình đo lường và mô hình cấu trúc; kỹ thuật Bootstrap được sử dụng để kiểm định các giả thuyết H1 – H6.
4. Kết quả nghiên cứu
Bảng 1. Kết quả đánh giá độ tin cậy và giá trị hội tụ của thang đo
| Cấu trúc | Số biến quan sát | Outer loading | VIF | Cronbach’s alpha | CR | AVE |
| Môi trường học tập số (MTHT) | 4 | 0,858-0,906 | 2,319-3,105 | 0,901 | 0,931 | 0,771 |
| Năng lực hiểu biết số (NLHB) | 4 | 0,854-0,885 | 2,096-2,678 | 0,890 | 0,924 | 0,751 |
| Tư duy số (TDS) | 4 | 0,849-0,903 | 2,253-2,987 | 0,905 | 0,933 | 0,778 |
| Tự hiệu quả số (THQ) | 4 | 0,834-0,888 | 2,059-2,771 | 0,886 | 0,921 | 0,745 |
| Kết quả học tập được cảm nhận (KQHT) | 5 | 0,784-0,866 | 1,836-2,543 | 0,896 | 0,923 | 0,707 |
Kết quả đánh giá mô hình đo lường cho thấy, toàn bộ các thang đo đều đáp ứng tốt các tiêu chuẩn về độ tin cậy và giá trị hội tụ. Hệ số tải ngoài của 21 biến quan sát dao động từ 0,784 – 0,906, vượt mức chuẩn 0,708 chứng minh độ tin cậy của từng biến chỉ báo. Hệ số VIF nằm trong khoảng 1,836 – 3,105 bảo đảm không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến quan sát. Về độ tin cậy nhất quán nội tại, hệ số Cronbach’s alpha (0,886 – 0,905) và độ tin cậy tổng hợp CR (0,921-0,933) của cả năm cấu trúc đều vượt ngưỡng 0,70. Phương sai trích trung bình (AVE) của các khái niệm dao động từ 0,707 – 0,778, cao hơn mức tối thiểu 0,50 khẳng định giá trị hội tụ của mô hình nghiên cứu.
Bảng 2. Kết quả đánh giá giá trị phân biệt HTMT
| KQHT | MTHT | NLHB | TDS | THQ | |
| KQHT | |||||
| MTHT | 0,602 | ||||
| NLHB | 0,613 | 0,671 | |||
| TDS | 0,604 | 0,538 | 0,557 | ||
| THQ | 0,466 | 0,645 | 0,427 | 0,585 |
Kết quả phân tích HTMT cho thấy, toàn bộ các cấu trúc trong mô hình đều đạt chuẩn về giá trị phân biệt. Hệ số HTMT giữa các cặp biến dao động từ 0,427 – 0,671 thấp hơn ngưỡng 0,85 (Henseler & cộng sự, 2015).
Hình 2. Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc
Nguồn: Kết quả phân tích, năm 2026.
Bảng 3. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
| Giả thuyết | β | M | SD | t | p | Kết luận |
| H1 | 0,286 | 0,287 | 0,085 | 3,353 | 0,001 | Ủng hộ |
| H2 | 0,549 | 0,551 | 0,071 | 7,697 | 0,000 | Ủng hộ |
| H3 | 0,330 | 0,332 | 0,083 | 3,989 | 0,000 | Ủng hộ |
| H4 | 0,052 | 0,052 | 0,080 | 0,643 | 0,521 | Không được ủng hộ |
| H5 | 0,451 | 0,452 | 0,075 | 6,004 | 0,000 | Ủng hộ |
| H6 | 0,179 | 0,179 | 0,074 | 2,433 | 0,015 | Ủng hộ |
Kết quả kiểm định cho thấy, năm trong sáu giả thuyết nghiên cứu được ủng hộ. Môi trường học tập số tác động tích cực đến tư duy số (β = 0,286; p = 0,001) và tự hiệu quả số (β = 0,549; p < 0,001), trong đó ảnh hưởng đến tự hiệu quả số mạnh hơn. Năng lực hiểu biết số tác động tích cực đến tư duy số (β = 0,330; p < 0,001), nhưng không có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến tự hiệu quả số (β = 0,052; p = 0,521). Đối với kết quả học tập được cảm nhận, cả tư duy số (β = 0,451; p < 0,001) và tự hiệu quả số (β = 0,179; p = 0,015) đều có tác động tích cực, trong đó tư duy số thể hiện ảnh hưởng mạnh hơn.
Kết quả về vai trò của môi trường học tập số cho thấy, trải nghiệm học tập được hỗ trợ bởi công nghệ có thể vừa góp phần hình thành cách nhìn tích cực đối với công nghệ, vừa củng cố niềm tin của sinh viên vào khả năng sử dụng công nghệ trong học tập. Phát hiện này tương đồng với Imjai & cộng sự (2025), khi môi trường học tập số được xem là điều kiện quan trọng thúc đẩy khả năng thích ứng và phát triển năng lực số của sinh viên. Đáng chú ý, năng lực hiểu biết số không ảnh hưởng đáng kể đến tự hiệu quả số, phù hợp với Getenet & cộng sự (2024) nhưng khác với Yuan & cộng sự (2025). Kết quả này gợi ý rằng, khả năng hiểu và sử dụng công nghệ chưa chắc đồng nghĩa với mức độ tự tin khi sinh viên phải vận dụng công nghệ để hoàn thành các nhiệm vụ học tập cụ thể. Cuối cùng, ảnh hưởng mạnh hơn của tư duy số so với tự hiệu quả số đối với kết quả học tập được cảm nhận cho thấy cách sinh viên nhìn nhận, chấp nhận và thích ứng với công nghệ có thể giữ vai trò đặc biệt quan trọng trong việc hình thành đánh giá tích cực về kết quả học tập.
5. Kết luận và hàm ý quản trị
Thứ nhất, các trường đại học cần tiếp tục đầu tư và hoàn thiện môi trường học tập số theo hướng ổn định, dễ sử dụng và hỗ trợ tốt cho quá trình học tập. Bên cạnh hệ thống quản lý học tập, cần chú trọng chất lượng học liệu số, khả năng tương tác và hỗ trợ kỹ thuật để sinh viên có trải nghiệm học tập thuận lợi hơn.
Thứ hai, nhà trường nên tăng cường các hoạt động phát triển tư duy số cho sinh viên. Không chỉ hướng dẫn cách sử dụng công nghệ, các học phần và hoạt động học tập cần khuyến khích sinh viên chủ động thử nghiệm công cụ mới, thích ứng với thay đổi và xem công nghệ như một nguồn lực hỗ trợ học tập và giải quyết vấn đề.
Thứ ba, cần chú trọng củng cố tự hiệu quả số thông qua các nhiệm vụ học tập có tính thực hành. Việc tạo cơ hội để sinh viên từng bước hoàn thành các nhiệm vụ sử dụng công nghệ, nhận được phản hồi và hỗ trợ phù hợp có thể giúp họ gia tăng sự tự tin khi học tập trong môi trường số.
Thứ tư, kết quả nghiên cứu cho thấy, năng lực hiểu biết số không tự động chuyển thành tự hiệu quả số. Vì vậy, các chương trình nâng cao năng lực hiểu biết số không nên chỉ tập trung vào kiến thức và kỹ năng kỹ thuật, mà cần kết hợp với trải nghiệm thực tế, hướng dẫn ứng dụng và hỗ trợ tâm lý học tập. Cách tiếp cận này có thể giúp sinh viên vừa “biết sử dụng” công nghệ, vừa tin rằng mình có thể sử dụng tốt công nghệ để đạt kết quả học tập tích cực hơn.
Bài viết xem xét ảnh hưởng của môi trường học tập số và năng lực hiểu biết số đến kết quả học tập được cảm nhận của sinh viên thông qua tư duy số và tự hiệu quả số. Kết quả cho thấy, môi trường học tập số có vai trò quan trọng trong việc hình thành cả tư duy số và tự hiệu quả số, trong khi năng lực hiểu biết số chỉ tác động đáng kể đến tư duy số. Đồng thời, tư duy số và tự hiệu quả số đều góp phần cải thiện kết quả học tập được cảm nhận, trong đó tư duy số có ảnh hưởng mạnh hơn. Kết quả này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kết hợp giữa điều kiện học tập số và các nguồn lực nhận thức của sinh viên.
Tài liệu tham khảo:
Armiati, A., Susanti, D., Dalimunthe, H. L., & Rahmidani, R. (2026). From emotional intelligence and digital mindset to academic achievement: The mediating role of self-regulated learning and the moderating effects of technology acceptance and digital resilience. Journal of Pedagogical Research, 10(1), 159-175. https://doi.org/10.33902/JPR.202639628
Bandura, A. (1986). Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. Prentice-Hall.
Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. W. H. Freeman.
Compeau, D. R., & Higgins, C. A. (1995). Computer self-efficacy: Development of a measure and initial test. MIS Quarterly, 19(2), 189-211. https://doi.org/10.2307/249688
Do, M. N., & Lai, P. H. (2024). The mediating role of self-efficacy in the relationship between the online learning environment and academic self-regulation. Journal of Applied Research in Higher Education, 16(2), 540-553. https://doi.org/10.1108/JARHE-11-2022-0371
Eom, S. B., & Ashill, N. (2016). The determinants of students’ perceived learning outcomes and satisfaction in university online education: An update. Decision Sciences Journal of Innovative Education, 14(2), 185-215. https://doi.org/10.1111/dsji.12097
Eom, S. B., Wen, H. J., & Ashill, N. (2006). The determinants of students’ perceived learning outcomes and satisfaction in university online education: An empirical investigation. Decision Sciences Journal of Innovative Education, 4(2), 215–235. https://doi.org/10.1111/j.1540-4609.2006.00114.x
Gemmano, C. G., Ligorio, M. B., & Manuti, A. (2022). Contributo alla validazione del Digital Mindset Questionnaire in un campione di studenti universitari italiani. QWERTY – Interdisciplinary Journal of Technology, Culture and Education, 17(2), 103-121. https://doi.org/10.30557/QW000060
Getenet, S., Cantle, R., Redmond, P., & Albion, P. (2024). Students’ digital technology attitude, literacy and self-efficacy and their effect on online learning engagement. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, 3. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00437-y
Gutiérrez-Ángel, N., Sánchez-García, J.-N., Mercader-Rubio, I., García-Martín, J., & Brito-Costa, S. (2022). Digital literacy in the university setting: A literature review of empirical studies between 2010 and 2021. Frontiers in Psychology, 13, Article 896800. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.896800
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115-135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8
Imjai, N., Chansamran, S., Sungthong, S., Usman, B., & Aujirapongpan, S. (2025). Developing employability digital competencies of Thai Gen Z business students: The role and matter of digital learning environments and digital adaptation skills. The International Journal of Management Education, 23(3), Article 101219. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2025.101219
Ng, W. (2012). Can we teach digital natives digital literacy? Computers & Education, 59(3), 1065–1078. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.04.016
Sarwar, M. N., Javed, Z., Farooq, M. S., et al. (2024). Impact of a digital growth mindset on enhancing the motivation and performance of chemistry students: A non-cognitive approach. Societies, 14(8), 133. https://doi.org/10.3390/soc14080133
Solberg, E., Traavik, L. E. M., & Wong, S. I. (2020). Digital mindsets: Recognizing and leveraging individual beliefs for digital transformation. California Management Review, 62(4), 105-124. https://doi.org/10.1177/0008125620931839
Su, C. Y., & Guo, Y. (2021). Factors impacting university students’ online learning experiences during the COVID-19 epidemic. Journal of Computer Assisted Learning, 37(6), 1578–1590. https://doi.org/10.1111/jcal.12555
Tang, C. M., & Chaw, L. Y. (2016). Digital literacy: A prerequisite for effective learning in a blended learning environment? The Electronic Journal of e-Learning, 14(1), 54–65.
Tu, Y.-F., Hwang, G.-J., & Hu, D. (2025). Effects on the learning achievement, approaches to learning, and multi-stage reflection quality of students with different levels of digital self-efficacy in a data literacy course: An ARCS-based self-reflective online learning model. Computers & Education, 238, 105397. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2025.105397
Vu, T. L., Nguyen, P. K., Lai, D. A. T., & Phan, T. T. H. (2026). Factors influencing students’ self-perceived employability: The mediating roles of academic self-efficacy and online self-regulated learning. Multidisciplinary Science Journal, 9(1), Article 2027096. https://doi.org/10.31893/multiscience.2027096
Wei, X., Saab, N., & Admiraal, W. (2023). Do learners share the same perceived learning outcomes in MOOCs? Identifying the role of motivation, perceived learning support, learning engagement, and self-regulated learning strategies. The Internet and Higher Education, 56, 100880. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2022.100880
Yu, Z. (2022). A meta-analysis and bibliographic review of the effect of nine factors on online learning outcomes across the world. Education and Information Technologies, 27(2), 2457–2482. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10720-y
Yuan, N., Yu, Q., & Liu, W. (2025). The impact of digital literacy on learning outcomes among college students: The mediating effect of digital atmosphere, self-efficacy for digital technology and digital learning. Frontiers in Education, 10, 1641687. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1641687
Zimmerman, B. J. (2000). Self-efficacy: An essential motive to learn. Contemporary Educational Psychology, 25(1), 82-91. https://doi.org/10.1006/ceps.1999.1016
