Open Access 
Abstract
Higher education quality can be approached and measured from multiple dimensions. Various classification systems and measurement tools have been developed due to the significance, quantity, and importance of service quality dimensions depending on the cultural orientation and values of stakeholders. Students play a crucial role in the development of quality assurance and accreditation systems in education. Our previous research proposed a student satisfaction survey tool consisting of three components: Program Quality, Faculty Quality - Training Organization, and Support Services Quality. To analyze and identify significant factors affecting student satisfaction and to develop targeted solutions to enhance student satisfaction, this study statistically analyzes the survey results on final-year students’ satisfaction with the training services at University of Medicine and Pharmacy at Ho Chi Minh City. A cross-sectional study with a full-sample collection method was conducted among final-year students of the regular undergraduate program from May to July 2022. An online questionnaire was administered using Education Management Software (PMT-EMS). Data, once processed and cleaned using Excel, were analyzed with STATA software. Criteria were tested with Chi-square/df values less than 5, absolute fit indices (GFI), Turker-Lewis Index (TLI), and Comparative Fit Index (CFI) values greater than 0.9, and RMSEA model error values below 0.08. Additionally, Average Variance Extracted (AVE) and Composite Reliability (CR) were used to assess reliability and convergent validity. RMSEA, Chi-square/df, CFI, GFI, and AGFI indices were used to evaluate the model. Furthermore, NFI, RFI, and IFI (greater than 0.9) were used to test model fit and the impact of observed variables. The study found that the factor most significantly affecting student satisfaction is support services. The second most influential factor is the quality of the support staff and training organization.
Đặt vấn đề
Chất lượng giáo dục đại học có nhiều cách tiếp cận và đa chiều 1 . Nhiều hệ thống phân loại và các công cụ đo lường riêng biệt được phát triển bởi vì ý nghĩa, số lượng và tầm quan trọng của các chiều chất lượng dịch vụ phụ thuộc vào định hướng văn hóa và giá trị của người các bên liên quan 2 . Người học, vừa là đối tượng thụ hưởng trực tiếp, và cũng là kết quả của quá trình đào tạo; đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của hệ thống bảo đảm và kiểm định chất lượng giáo dục 3 .
Đại học Y Dược thành phố Hồ Chí Minh là trường đại học thuộc khối ngành Sức khoẻ, với tầm nhìn “Phát triển thành đại học khoa học sức khoẻ hàng đầu Việt Nam, ngang tầm các đại học trong khu vực”, với đặc thù đào tạo nguồn nhân lực cho nền y tế phía Nam Việt Nam nói riêng, và khu vực Đông Nam Á nói riêng. Để tạo được ưu thế đào tạo và đảm bảo các điều kiện bảo đảm chất lượng, trường phải liên tục nâng cao năng lực hệ thống, đội ngũ giảng viên, cán bộ và các dịch vụ đào tạo, hỗ trợ người học.
Nghiên cứu trước đây của nhóm tác giả chúng tôi năm 2024 (đã được bình duyệt và chấp nhận đăng) đã đề xuất công cụ nghiên cứu sự hài lòng của sinh viên gồm 3 thành phần Chất lượng Chương trình đào tạo, Chất lượng đội ngũ giảng viên - tổ chức đào tạo và Chất lượng các hoạt động hỗ trợ người học.
Với mục đích phân tích để xác định yếu tố ảnh hưởng có ý nghĩa đến mức độ hài lòng của người học, nhằm từ đó có cơ sở đưa ra các giải pháp một cách có chọn lọc hướng đến mục tiêu nâng cao sự hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo, đề tài tiến hành phân tích thống kê kết quả khảo sát sự hài lòng của sinh viên năm cuối về chất lượng dịch vụ đào tạo tại Đại học Y Dược thành phố Hồ Chí Minh.
Cơ sở lí luận
Để xác định yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên, cụ thể trong các chương trình đào tạo đang thực hiện tại Đại học Y Dược thành phố Hồ Chí Minh, chúng tôi xác lập 03 giả thuyết thống kê dựa trên 3 nhóm câu hỏi khảo sát đã được phân tích trước đây. Cụ thể 03 giả thuyết bao gồm:
Giả thuyết H1: Chất lượng của chương trình đào tạo tác động đến sự hài lòng của sinh viên
Giả thuyết H2: Chất lượng của Đội ngũ giảng viên và công tác tổ chức đào tạo tác động đến sự hài lòng của sinh viên
Giả thuyết H3: Chất lượng của các hoạt động hỗ trợ người học tác động đến sự hài lòng của sinh viên
Phương pháp nghiên cứu
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu cắt ngang với phương pháp thu thập mẫu toàn bộ được tiến hành trên người học năm cuối của chương trình đào tạo đại học chính quy tại Đại học Y Dược thành phố Hồ Chí Minh từ tháng 5 đến tháng 7 năm 2022. Bảng câu hỏi trực tuyến được khảo sát bằng phần mềm Phần mềm quản lý Giáo dục (PMT-EMS).
Thu thập dữ kiện
Điều kiện chọn mẫu: Bao gồm tất cả các sinh viên năm cuối, kể cả sinh viên chưa đủ điều kiện thi tốt nghiệp, hoãn thi.
Điều kiện loại trừ: Sinh viên không đồng ý tham gia khảo sát.
Cỡ mẫu: Căn cứ số lượng biến trong mô hình nghiên cứu, đồng thời dựa vào lý thuyết cỡ mẫu cho các nghiên cứu có áp dụng kiểm định mô hình bằng phân tích cấu trúc tuyến tính, cỡ mẫu tối thiếu được xác định là 5 - 10 lần số biến 4 .
Trong tổng số mẫu thu thập là 1407, 474 phiếu bị loại vì (1) 12 phiếu không hoàn thành bảng câu hỏi; (2) 462 lựa chọn một đáp án suốt toàn bộ bảng câu hỏi. Cuối cùng, 933 phiếu hợp lệ được sử dụng để phân tích.
Công cụ thu thập
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng công cụ “Thang đo sự hài lòng của sinh viên về chương trình đào tạo nha khoa tại đại học y dược thành phố Hồ Chí Minh”. Thang đo bao gồm 22 tiêu chí chia thành 3 yếu tố ( Table 1 ), trong đó sự hài lòng của người học được thu thập qua 3 câu hỏi mã II9, III8, III9. Thang đo có độ tin cậy nội bộ và có tính thống nhất cao (Cronbach Alpha > 0,8).
Xử lý dữ kiện
Số liệu sau khi được thống kê và làm sạch bằng phần mềm Excel, sẽ được phân tích tại phần mềm STATA.
Phân tích mô tả: Các biến định lượng sẽ được biểu diễn bằng trung bình và độ lệch chuẩn, các biến định tính sẽ biểu diễn bằng tần suất và phần trăm. Ngoài ra, các biến phân phối không bình thường sẽ được mô tả dưới dạng trung vị và khoảng tứ phân vị.
Tác giả thực hiện phân tích CFA để đánh giá tính hội tụ và phân biệt của thang đo trước khi phân tích theo mô hình cấu trúc SEM để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Các tiêu chí được kiểm định bằng các chỉ số Chi-square/df nhỏ hơn 5, các chỉ số đo độ phù hợp tuyệt đối (GFI), hệ số Turker-Lewis (TLI), chỉ số thích hợp so sánh (CFI) có giá trị lớn hơn 0,9, giá trị sai số của mô hình RMSEA thấp hơn 0,08 5 , 6 . Bên cạnh đó, AVE (Trung bình hiệp phương sai trích) và CR (Độ tin cậy tổng hợp) được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy và tính hội tụ 7 , 8 .
Tương tự các chỉ số RMSEA, Chi bình phương/df, CFI, GFI, AGFI để đánh giá mô hình. Ngoài ra, NFI, RFI, IFI (lớn hơn 0,9) được sử dụng để kiểm định sự phù hợp của mô hình và tác động của các biến quan sát 9 .
Kết quả khảo sát
Thông tin chung của mẫu khảo sát
Phân tích yếu tố khẳng định (CFA)
Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả trị hội tụ, giá trị phân biệt và tính tương thích của công cụ với dữ liệu thu thập. Kết quả phân tích khẳng định nhân tố lần 1 với giá trị TLI và CFI ³ 0,9; GFI ³ 0,8, SRMR < 0,08 là chấp nhận được ( Table 4 ). Tuy nhiên, Chi-square/df và RMSEA cho thấy mô hình nghiên cứu chưa hoàn toàn phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Kết quả của CFA lần 2 sau khi xem xét phần dư của các hiệp phương sai chuẩn hoá và bổ sung các quan hệ khả dĩ giữa các biến quan sát trong mô hình cho thấy mô hình tương thích với dữ liệu nghiên cứu (các cặp có hiệp phương sai lớn: II1-II2; II3-II4; III3 và III1+III2) ( Figure 1 và Table 5 ).
Về kiểm định giá trị hội tụ, thang đo thoả mãn các trọng số ược lượng chuẩn hoá của các chỉ báo lớn hơn 0,5 ( Figure 1 ). Về kiểm định giá trị phân biệt, thực hiện kiểm định hệ số tương quan các thành phần đều khác 1 và đều có ý nghĩa thông kê ở mức ý nghĩa (p<0,001) đều đạt theo tiêu chuẩn ( Table 6 ). Về kiểm định độ tin cậy, thang đo có độ tin cậy tổng hợp > 0,5 và Cronbach Alpha > 0,7 ( Table 7 ).
Đánh giá sự phù hợp của mô hình bằng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
Tác giả thực hiện đánh giá sự phù hợp của mô hình bằng mô hình cấu trúc tuyến tính. Kết quả kiểm định ( Table 8 ) cho thấy giả thuyết H1 không có ý nghĩa thống kê với p-value lớn hơn 0,05, hai giả thuyết còn lại H2 và H3 đều có ý nghĩa thống kê cao (p-value < 0,001).
Tác giả thực hiện lại kiểm định với 2 thành phần (Chất lượng đội ngũ giảng viên - tổ chức đào tạo và Chất lượng các hoạt động hỗ trợ người học). Kết qủa đánh giá sự phù hợp của mô hình theo Hu&Bentler (1999), cho thấy mô hình có GFI = 0,842; AGFI = 0,8 ³ 0,8 chỉ ra rằng mô hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Ngoài ra, các chỉ số NFI = 0,918; RFI = 0,902; IFI = 0,925; TLI = 0,91 và CFI = 0,925 0,9 cho thấy mô hình được đánh giá tốt và phản ánh đúng sự thay đổi và chiều tác động của các biến quan sát. Kết quả cho thấy 2 thành phần này ảnh hưởng thuận đến sự hài lòng của người học và giải thích được 83% sự biến thiên này. Thành phần Chất lượng các hoạt động hỗ trợ người học tác động mạnh nhất (Beta = 0,6). ( Figure 2 , Table 9 )
Bàn luận
Nghiên cứu đánh giá sự phù hợp của công cụ nghiên cứu sự hài lòng của người học đối với chất lượng chương trình đào tạo. Thang đo đảm bảo tính giá trị cấu trúc, trong đó giá trị hội tụ (các biến có mỗi tương quan cao, trọng số lớn hơn 0,5) và giá trị phân biệt (hệ số tương quan khác 1 và có ý nghĩa thống kê) cao.
Nghiên cứu cho thấy nhân tố ảnh ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lòng sinh viên là hoạt động hỗ trợ người học. Kết qủa này tương đồng với kết quả một số nghiên cứu Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của 10 , 11 . Một chương trình đào tạo không chỉ tập trung vào các hoạt động chuyên môn, chính khoá mà còn tạo một môi trường các hoạt động ngoại khoá, hỗ trợ hợp lý, đầy đủ, đáp ứng các nhu cầu của người học.
Yếu tố thứ hai ảnh hưởng đến sự hài lòng của SV là chất lượng của đội ngũ hỗ trợ và tổ chức đào tạo. Điều này là hoàn toàn hợp lý và tương đồng với nhiều kết quả được thực hiện trước đây 12 , 13 . Vì đây là nhóm yếu tố tương tác trực tiếp với người học xuyên suốt quá trình đào tạo. Đây cũng là lợi thế của Đại học Y Dược thành phố Hồ Chí Minh khi là nguồn đào tạo nhân lực y tế chất lượng cao trong cả nước, đồng thời là trung tâm nghiên cứu, chuyển giao các kiến thức công nghệ mới trong lĩnh vực Y- Sinh.
Nghiên cứu này có một số hạn chế. Do sử dụng bảng câu hỏi tự điền thông qua hình thức trực tuyến, nên quá trình thu thập dữ liệu không được kiểm soát và câu trả lời của người học có thể bị ảnh hưởng bởi các sai lệch. Tuy kết quả của phân tích Chi-square/df không thoả mãn các tiêu chí nhưng nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng phân tích này nhạy với cỡ mẫu nghiên cứu 14 , 15 .
Kết luận
Thang đo sự hài lòng của người học về chất lượng chương trình đào tạo trong nghiên cứu này có tính giá trị và độ tin cậy tốt. Thang đo gồm 3 thành phần bao gồm chất lượng của chương trình đào tạo, chất lượng của đội ngũ giảng viên - tổ chức đào tạo và chất lượng của các hoạt động hỗ trợ người học. Chính vì vậy, thang đo này là một công cụ đáng tin cậy cho việc đánh giá sự hài lòng của người học khối ngành sức khoẻ về chất lượng dịch vụ đào tạo tại trường Đại học Y Dược thành phố Hồ Chí Minh.
LỜI CẢM ƠN
Nghiên cứu được tài trợ kinh phí từ Đại học Y Dược thành phố Hồ Chí Minh (đề tài cấp cơ sở theo hợp đồng NCKH 74/2022/HĐ-ĐHYD).
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
CTĐT: Chương trình đào tạo
GV: Giảng viên
SV: Sinh viên
XUNG ĐỘT LỢI ÍCH
Nhóm tác giả cam kết không có xung đột lợi ích trong nghiên cứu công bố này.
ĐÓNG GÓP CỦA CÁC TÁC GIẢ
Thiết kế nghiên cứu: Lê Bá Anh Duy, Trần Văn Thành, Hoàng Đạo Bảo Trâm, Nguyễn Thị Thu Quyên
Thực nghiệm: Lê Bá Anh Duy, Hoàng Đạo Bảo Trâm, Nguyễn Thị Thu Quyên, Nguyễn Thị Phương Linh, Nguyễn Khánh Chi
Thống kê: Lê Bá Anh Duy, Trần Văn Thành
Biên soạn bản thảo: Lê Bá Anh Duy, Nguyễn Thị Thu Quyên, Nguyễn Thị Phương Linh, Nguyễn Khánh Chi
Chỉnh sửa bản thảo và hiệu chỉnh: Trần Văn Thành, Lê Bá Anh Duy
Tất cả tác giả đã đọc và đồng ý xuất bản bài nghiên cứu này.
References
- Harvey L, Green D. Defining quality. Assessment & Evaluation in Higher Education. 1993;18(1):9-34. . ;:. Google Scholar
- Ladhari R. Alternative measures of service quality: a review. Manag Serv Qual Int J. 2008;18(1):65-86. . ;:. Google Scholar
- Angell RJ, Heffernan TW, Megicks P. Service quality in postgraduate education. Qual Assur Educ. 2008;16(3):236-254. . ;:. Google Scholar
- Bentler PM, Chou CP. Practical issues in structural modeling. Sociol Methods Res. 1987;16(1):78-117. . ;:. Google Scholar
- Hair JF Jr, Gabriel MLD, Silva DD, Braga S. Development and validation of attitudes measurement scales: fundamental and practical aspects. RAUSP Manag J. 2019;54(4):490-507. . ;:. Google Scholar
- Hair JF, Black WC, Babin BJ, Anderson RE, Tatham RL. Multivariate Data Analysis. 6th ed. Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall; 2006. . ;:. Google Scholar
- Chin WW. The partial least squares approach to structural equation modeling. Mod Methods Bus Res. 1998;295(2):295-336. . ;:. Google Scholar
- Zinbarg RE, Revelle W, Yovel I, Li W. Cronbach’s α, Revelle’s β, and McDonald’s ω H: Their relations with each other and two alternative conceptualizations of reliability. Psychometrika. 2005;70:123-133. . ;:. Google Scholar
- Shadfar S, Malekmohammadi I. Application of structural equation modeling (SEM) in restructuring state intervention strategies toward paddy production development. Int J Acad Res Bus Soc Sci. 2013;3(12):576. . ;:. Google Scholar
- Annamdevula S, Bellamkonda RS. Effect of student perceived service quality on student satisfaction, loyalty and motivation in Indian universities: Development of HiEduQual. J Model Manag. 2016;11(2):488-517. . ;:. Google Scholar
- Onditi EO, Wechuli TW. Service quality and student satisfaction in higher education institutions: A review of literature. Int J Sci Res Publ. 2017;7(7):328-335. . ;:. Google Scholar
- Komanapalli VLN, Sivakumaran N, Hampannavar S. Advances in Automation, Signal Processing, Instrumentation, and Control. Select Proceedings of i-CASIC. 2020;1876-1100. . ;:. Google Scholar
- Kara AM, Tanui E, Kalai JM. Educational service quality and students’ satisfaction in public universities in Kenya. 2016. . ;:. Google Scholar
- Yuan KH, Tian Y, Yanagihara H. Empirical correction to the likelihood ratio statistic for structural equation modeling with many variables. Psychometrika. 2015;80:379-405. . ;:. Google Scholar
- Shi D, Lee T, Terry RA. Revisiting the model size effect in structural equation modeling. Struct Equ Model Multidiscip J. 2018;25(1):21-40. . ;:. Google Scholar
