NGUYÊN NHÂN BỎ HỌC CỦA SINH VIÊN ĐẠI HỌC TỪ XA TRỰC TUYẾN TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI
DOI:
https://doi.org/10.59266/houjs.2023.323Từ khóa:
Trường Đại học Mở Hà Nội, sinh viên bỏ học, đào tạo trực tuyến, EHOUTóm tắt
Nghiên cứu đề xuất mô hình ba nhóm yếu tố là các biến độc lập ảnh hưởng đến một biến phụ thuộc là tỷ lệ bỏ học của sinh viên E-learning. Ba nhóm yếu tố bao gồm: (1) yếu tố thuộc về sinh viên (lý do cá nhân như tuổi tác, vấn đề sức khỏe, quản lý thời gian...; gia đình; công việc và tài chính), (2) yếu tố thuộc về nhà trường (chương trình đào tạo và giảng viên, hạ tầng công nghệ, học liệu, cố vấn học tập và hỗ trợ sinh viên, kiểm tra đánh giá), (3) yếu tố môi trường xã hội (nhận thức tiêu cực của xã hội đối với hình thức đào tạo từ xa, phản hồi từ người học trước, cạnh tranh từ các trường đại học khác). Khảo sát được gửi qua email tới các sinh viên EHOU đã bỏ học khóa học EHOU từ năm 2020 đến năm 2023, sử dụng phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên. Sau khi thu thập và chuẩn hóa việc lấy mẫu dữ liệu, phần mềm Smart PLS 4.0 được sử dụng để phân tích dữ liệu. Các phương pháp thống kê được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm Cronbach's Alpha, Trích xuất phương sai trung bình (AVE) và Độ tin cậy tổng hợp (CR), hệ số tải ngoài và phân tích hồi quy bội (multiple regression analysis) được sử dụng để phân tích dữ liệu của 480 mẫu. Kết quả cho thấy rằng yếu tố Cố vấn học tập và hỗ trợ sinh viên có ảnh hưởng lớn nhất đến tỷ lệ bỏ học EHOU, tiếp theo là yếu tố Chương trình đào tạo & giảng viên và yếu tố Hạ tầng Công nghệ. Khả năng tài chính của người học cũng có tác động thuận chiều đến tỷ lệ bỏ học của sinh viên hệ đào tạo từ xa trực tuyến, tuy nhiên yếu tố Học liệu và Kiểm tra đánh giá có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc.
Tài liệu tham khảo
. Fozdar, B. I., Kumar, L. S. and Kannan, S. (2006). A Survey of Study on the Reasons Responsible for Student Dropout from the Bachelor of Science Programmes at Indra Gandhi National Open University (IGNOU), The International Review of Research in ODL Vol 7, No 3 (2006) (visited on 21st May, 2013 from http://www.irrodl.org/index.php/irrdl/article/viewArticle/295/640."
. Garland, M. R. (1993). Student perceptions of the situational, institutional, dispositional and epistemological barriers to persistence. Distance Education, 14(2), 181-198.
. Gündüz M. and Karaman S. (2020). Open Education Faculty and Distance Education Students’ Dropout Reasons: the Case of a Turkish State University. Open Praxis, vol. 12 issue 1, January–March 2020, pp. 7–25 (ISSN 2304-070X)
. Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., and Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review 31: 2–24.
. Henseler, J., Ringle, C. M. and Sarstedt, M. (2015) ‘A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling’, Journal of the Academy of Marketing Science, 43, pp. 115–135. doi: 10.1007/s11747-014-0403-8.
. Levy Y. (2007). Comparing dropouts and persistence in e-learning courses. Computers & Education 48, p.185–204
. Nichols, M. (2010). Student perceptions of support services and the influence of targeted interventions on retention in distance education. Distance education, 31(1), 93-113.
. Park, J., & Choi, H.J. (2009). Factors influencing adult learners' decision to drop out or persist in online learning. Journal of Educational Technology & Society, 12(4), 207-217. Retrieved from Academic Search Premier database.
. Peach, D. (2005). Ensuring Student Success: The role of support services in improving the quality of student learning experience. Studies in Learning Evaluation Innovation and Development, 2(3), 1-15.
. Reissman, S. (2012). A plan for increasing retention in online learning courses based on learner service satisfaction at Wilmington University (Publication No. 3555405) [Doctoral dissertation, University of Delaware]. ProQuest LLC.
. Rostaminezhad, M.A et al. (2013). Factors Related to E-learner Dropout: Case Study of IUST Elearning Center. Social and Behavioral Sciences 83 (2013) 522 – 527. Published by Elsevier Ltd. Open access under CC BY-NC-ND license.
. Tan M. and Shao P. (2015). Prediction of Student Dropout in E-Learning Program Through the Use of Machine Learning Method. iJET ‒ Volume 10, Issue 1. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v10i1.4189
. Tarimo IA. (2013). Factors Affecting Students’ Enrolment and Dropout at The Open University of Tanzania, Lindi Region. Huria: Journal of the Open University of Tanzania. Vol. 14 No. 1 (2013).
. Vergidis, D., & Panagiotakopoulos, C. (2002). Student dropout at the Hellenic Open University: Evaluation of the graduate program, “Studies in Education”. International Review of Research in Open and Distance Learning, 3(2)."
. Willging P. and Johnson S. (2019) Factors that Influence Students’ Decision to Dropout of Online Courses. Journal of Asynchronous Learning Networks, Volume 13: Issue 3. (Previously published in JALN, Volume 8, Issue 4), p115-127.
. Xavier, M., & Meneses, J. (2020). Dropout in Online Higher Education: A scoping review from 2014 to 2018. Barcelona: eLearn Center, Universitat Oberta de Catalunya. https://doi.org/10.7238/uoc.dropout.factors.2020
. Yukselturk E. and Inan F.A. (2006). Examining the Factors Affecting Student Dropout in an Online Certificate Program. Turkish Online Journal of Distance Education-TOJDE July 2006 ISSN 1302-6488 Volume: 7 Number: 3 Article: 6.