CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH SỬ DỤNG BỘ CÔNG CỤ KHỞI NGHIỆP SỐ CỦA SINH VIÊN TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HÀ NỘI
DOI:
https://doi.org/10.59266/houjs.2025.782Từ khóa:
công cụ khởi nghiệp số, giáo dục khởi nghiệp, chấp nhận công nghệ (TAM/UTAUT), giá trị cảm nhận (PV), rủi ro cảm nhận (PR)Tóm tắt
Nghiên cứu xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng bộ công cụ khởi nghiệp số của sinh viên, kiểm định vai trò trung gian của thái độ (ATT - Attitude toward Use) trong mô hình tích hợp PV (Perceived Value – Giá trị cảm nhận) – PR (Perceived Risk – Rủi ro cảm nhận) trên nền TAM (Technology Acceptance Model – Mô hình chấp nhận công nghệ)/ UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology - Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận & sử dụng công nghệ thông tin). Khảo sát cắt ngang N = 1.040 sinh viên tại Hà Nội; phân tích CB-SEM (Covariance-based - Structural Equation Modeling - Mô hình phương trình cấu trúc dựa trên hiệp phương sai) với bootstrap 5.000 mẫu, so sánh mô hình và đa nhóm theo năng lực số/ kinh nghiệm/ AI (Artificial Inteligent – Trí tuệ nhân tạo). Kết quả cho thấy mô hình trung gian đầy đủ phù hợp nhất; PV là dự báo mạnh nhất tới ý định (trực tiếp + gián tiếp), còn PR chủ yếu làm giảm ATT. Hàm ý: triển khai nền tảng gắn với bồi dưỡng năng lực số, bảo vệ dữ liệu/ SHTT (Sở hữu trí tuệ) và liêm chính học thuật, đồng thời nhấn mạnh giá trị cá nhân hóa và cơ chế giảm thiểu rủi ro. Hạn chế: mẫu phi xác suất và thiết kế cắt ngang; đề xuất nghiên cứu dọc và kiểm định điều kiện biên.
Tài liệu tham khảo
[1]. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T.
[2]. Bolliger, D. U., & Wasilik, O. (2009). Factors influencing faculty satisfaction with online teaching and learning in higher education. Distance Education, 30(1), 103-116. https://doi. org/10.1080/01587910902845949.
[3]. Chan, K. (2025). Academic integrity in the age of AI: Policy and practice. Routledge.
[4]. Chen,F.F.(2007).Sensitivityofgoodness of fit indexes to lack of measurement invariance. Structural Equation Modeling, 14(3), 464-504. https://doi. org/10.1080/10705510701301834.
[5]. Cheung, G. W., & Rensvold, R. B. (2002). Evaluating goodness-of- fit indexes for testing measurement invariance. Structural Equation Modeling, 9(2), 233-255. https://doi. org/10.1207/S15328007SEM0902_5.
[6]. 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.
[7]. Featherman, M. S., & Pavlou, P. A. (2003). Predicting e-services adoption: A perceived risk facets perspective. International Journal of Human- Computer Studies, 59(4), 451-474. https://doi.org/10.1016/S1071- 5819(03)00111-3.
[8]. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurementerror.JournalofMarketing Research, 18(1), 39-50. https://doi. org/10.1177/002224378101800104.
[9]. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage. ISBN 9781473756543.
[10]. Hayes, A. F. (2018). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach (2nd ed.). Guilford Press. ISBN 9781462534654.
[11]. Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). McGraw-Hill.
[12]. Pavlou, P. A. (2003). Consumer acceptance of electronic commerce: Integrating trust and risk with the technology acceptance model. International Journal of Electronic Commerce, 7(3), 101-134. https://doi. org/10.1080/10864415.2003.1104427.
[13]. Putnick,D.L.,&Bornstein,M.H.(2016). Measurement invariance conventions and reporting. Developmental Review, 41, 71-90. https://doi.org/10.1016/j. dr.2016.06.004.
[14]. UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ ark:/48223/pf0000381137.
[15]. Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273-
https://doi.org/10.1111/j.1540- 5915.2008.00192.x
[16]. Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending UTAUT. MIS Quarterly, 36(1), 157-178. https://doi.org/10.2307/41410412. [17]. Vuorikari, R., Kluzer, S., & Gilleran, A. (2022). DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens - With new examples of knowledge, skills and attitudes. Publications Office of the European Union. https://doi. org/10.2760/115376.
[18]. Xue, L., Rashid, A. M., & Ouyang, S. (2024). The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) in Higher Education: A Systematic Review. Sage Open, 14(1). https://doi. org/10.1177/21582440241229570 (Original work published 2024).
[19]. Zeithaml, V. A. (1988). Consumer perceptions of price, quality, and value: A means-end model and synthesis of evidence. Journal of Marketing, 52(3), 2-22. https://doi. org/10.1177/002224298805200302.
