Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tham gia E-Learning từ quan điểm của giảng viên: Một nghiên cứu điển hình về Việt Nam

54 Phạm Minh và Bùi N. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 54-64 
PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH 
THAM GIA E-LEARNING TỪ QUAN ĐIỂM CỦA GIẢNG VIÊN: 
MỘT NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH VỀ VIỆT NAM 
PHẠM MINH1,* và BÙI NGỌC TUẤN ANH1 
1Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh 
*Email: minh.p@ou.edu.vn 
(Ngày nhận: 07/01/2020; Ngày nhận lại: 04/02/2020; Ngày duyệt đăng: 05/02/2020) 
TÓM TẮT 
Mặc dù nhu cầu học tập của con người ngày càng tăng, các phương thức dạy học truyền thống 
vẫn không thể phát triển mạnh nhằm đáp ứng được nhu cầu này. Với sự phát triển mạnh mẽ của 
công nghệ, nhất là Internet, một phương thức đào tạo mới là E-Learning đã ra đời và góp phần vào 
việc thỏa mãn nhu cầu nâng cao kiến thức của các học viên. Tuy nhiên, E-Learning tại Việt Nam 
vẫn chiếm thị phần rất nhỏ trong thị trường giáo dục, nhất là ở các bậc đào tạo đại học và sau đại 
học. Nghiên cứu này được thực hiện trên đối tượng là giảng viên đại học tại Việt Nam nhằm tìm 
hiểu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định và thái độ của họ đối với E-Learning. Mẫu khảo sát được 
thu thập trong khoảng thời gian từ tháng 9 đến tháng 11 năm 2018 với sự tham gia của 232 giảng 
viên đang công tác tại một số trường đại học miền Nam Việt Nam. Dữ liệu được phân tích bằng 
kỹ thuật PLS-SEM với chương trình SmartPLS 2. Kết quả nghiên cứu cho thấy tầm quan trọng 
của Thái độ đối với E-Learning và Nhận thức về sự hữu ích của E-Learning của giảng viên là 
những nhân tố tác động mạnh nhất đến Ý định tham gia giảng dạy E-Learning. Ngoài ra, nghiên 
cứu cũng chỉ ra tầm quan trọng của Nhận thức về sự hữu ích trong việc nâng cao Thái độ đối với 
E-Learning của các giảng viên Việt Nam. 
Từ khóa: E-Learning; Giảng viên; Ý định; Yếu tố 
Analysis of factors affecting the intention to participate in the E-Learning from the 
lecturer's viewpoints: A case study of Vietnam 
ABSTRACT 
Despite the increasing the study needs of people, traditional teaching methods still cannot 
thrive to meet this demand. With the fast development of technology, especially the Internet, a 
new education method, E-Learning, has been born and contributed to the need for improving 
knowledge of students. However, E-learning in Vietnam still accounts for a very small share in 
the education market, especially at the undergraduate and graduate levels. This research was 
conducted on university lecturers in Vietnam to understand the factors affecting their intentions 
and attitudes towards E-Learning. The sample was collected by questionnaires from September to 
November 2018 with the participation of 232 lecturers who are teaching at universities in South 
Vietnam. Data were analyzed using PLS-SEM with SmartPLS 2. The research results have shown 
the importance of Attitude toward E-Learning and Perceived Usefulness of E-Learning by 
lecturers who are the most powerful factors affecting Intention to participate E-Learning. Besides, 
the research also showed the importance of Perceived Usefulness to improve the E-Learning 
attitude of Vietnamese lecturers. 
Keywords: E-Learning; Lecturer; Intention; Factor 
Phạm Minh và Bùi N. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 54-64 55 
1. Giới thiệu 
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ 
thông tin và truyền thông (ICT) và sức mạnh 
của Internet đã tiếp tục tác động mạnh mẽ đến 
các mô hình cung cấp dịch vụ của môi trường 
kỹ thuật số toàn cầu ngày nay, như: học tập 
điện tử, chính phủ điện tử, thương mại điện tử, 
điện tử y tế, kinh doanh điện tử, ngân hàng điện 
tử,... Ngành giáo dục thế giới cũng đã phát triển 
đáng kể nhờ đào tạo trực tuyến (E-Learning) sử 
dụng các công nghệ khác nhau để cải thiện chất 
lượng nội dung (Sulčič & Lesjak, 2009). Như 
vậy, bên cạnh phương thức truyền thống, mô 
hình đào tạo trực tuyến (E-Learning) đang 
được các nước trên thế giới và trong khu vực 
áp dụng rất phổ biến và có hiệu quả. Như một 
kết quả tất yếu, mô hình E-Learning ra đời để 
đáp ứng cho các nhu cầu về giáo dục đa dạng 
từ phía người học, thể hiện xu thế hội nhập về 
giáo dục, đào tạo của Việt Nam. Với sự đáp 
ứng này, mọi cá nhân, mọi hoàn cảnh đều có 
cơ hội tiếp cận nền giáo dục qua hệ thống đào 
tạo trực tuyến bất kể là tuổi tác, nghề nghiệp và 
hoàn cảnh sinh sống Trong tiềm năng mở 
rộng, hệ thống E-Leaning không chỉ áp dụng 
cho hệ thống học tập trực tuyến, từ xa mà còn 
là một công nghệ hỗ trợ rất tốt cho sinh viên hệ 
chính quy, thậm chí cho các bậc học khác như 
cao đẳng (ĐH, CĐ), các hệ ĐH và sau ĐH. 
E-Learning được định nghĩa là việc sử 
dụng các công nghệ truyền thông và thông tin 
trong các lĩnh vực giáo dục để có thể cung cấp 
các dịch vụ nhằm tăng cường kết quả học tập 
(Baris, 2015). Với sự trợ giúp của các phần 
mềm, trong các ứng dụng E-Learning, nội dung 
bài giảng của giảng viên được mô hình hóa, 
ứng dụng nhiều công cụ trực quan sinh động 
khác nhau nhằm giúp gia tăng khả năng hấp thu 
từ phía người học cũng như sự hứng thú trong 
môi trường học tập công nghệ. Tính linh hoạt, 
chủ động thời gian chọn khóa học, lịch học 
theo điều kiện cá nhân là một trong các lợi thế 
lớn nhất của mô hình học tập trực tuyến này. 
Tuy nhiên, mô hình E-Learning cũng đặt ra 
những thách thức không nhỏ đối với vấn đề 
giáo dục đào tạo. Có khá nhiều rào cản lớn đối 
với các khóa học trực tuyến như khoảng cách 
giữa người dạy và học, thói quen học, hạ tầng 
công nghệ... Theo kết quả khảo sát tại Việt 
Nam trên 839 học viên trực tuyến, các rào cản 
sau đây đang là thách thức đối với họ: việc thu 
phí, thời gian truy cập Internet và các kỹ năng 
tìm kiếm tài liệu (Moore, 2014). 35% người 
tham gia cho rằng phương thức thu phí chưa 
linh hoạt và đang là rào cản lớn nhất đến người 
học khi tham gia lớp học trực tiếp. Hai rào cản 
tiếp theo lần lượt là việc phải kết nối Internet 
thường xuyên (24%) và khó tìm kiếm đề thi/bài 
giảng cần thiết (16%). Đây là những rào cản 
liên quan đến công nghệ và kỹ năng của người 
học. Ở chiều ngược lại, người học chấp nhận 
tham gia các lớp học này do “được học với 
giảng viên uy tín” và “nội dung bài giảng hấp 
dẫn”. Điều này chứng tỏ giảng viên đóng vai 
trò rất quan trọng trong việc thu hút người học 
và nâng cao chất lượng giảng dạy cho chương 
trình học trực tuyến. 
Ở góc độ tiếp cận khác, người giảng viên 
giảng dạy trực tuyến là đối tượng quan trọng 
góp phần sự thành công của việc đào tạo. Như 
Allen và Seaman (2014) đưa ra nhận định trong 
nghiên cứu của mình một trong những thất bại 
của E-Learning là không có khả năng thuyết 
phục đối tượng quan trọng nhất – đội ngũ giảng 
viên - về giá trị của chương trình đào tạo này. 
Như trong môi trường truyền thống, trong môi 
trường học tập trực tuyến, vai trò của người 
giảng viên rất quan trọng trong việc triển khai 
hoạt động E-Learning bởi vì chính họ, chính là 
người tạo ra bài giảng phục vụ cho hoạt động 
giảng dạy. Do yêu cầu đặc thù, đội ngũ giảng 
viên khi tham gia E-Learning bắt buộc phải 
nắm vững được các phương pháp học tập tiên 
tiến này, do đó thông thường họ sẽ được tuyển 
chọn và đào tạo các kỹ năng công nghệ cũng 
như việc nắm bắt tâm lý học viên. Các chương 
trình tập huấn chi tiết sẽ giúp hình thành đội 
ngũ giảng viên có khả năng sử dụng các 
phương tiện CNTT, các tiện ích điện tử theo 
mô hình đào tạo hiện đại, giúp nâng cao khả 
56 Phạm Minh và Bùi N. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 54-64 
năng tự học của các học viên. 
Nhiều nghiên cứu đã ghi nhận các vấn đề 
chấp nhận E-Learning từ phía giảng viên trong 
giáo dục đại học. Trong nghiên cứu của Allen 
và Seaman (2015) tại Hoa Kỳ, dữ liệu được thu 
thập cho thấy rằng chỉ có 27,6% các nhà quản 
lý tin rằng giảng viên tại trường đại học của họ 
chấp nhận hình thức E-Learning, tỷ lệ thấp hơn 
so với khi nghiên cứu đầu tiên được thực hiện 
vào năm 2002. Mặc dù kết quả này vẫn chưa 
phản ánh đầy đủ thực trạng, nhưng nó cũng ghi 
nhận rằng các giảng viên có sự hoài nghi về 
hiệu quả của việc học trực tuyến. Nghiên cứu 
của Allen và Seaman (2012) cho thấy 66% 
giảng viên đồng ý với tuyên bố rằng kết quả 
học tập trong một khóa học trực tuyến kém hơn 
so với những học viên tham gia khóa học trực 
tiếp. Một cuộc khảo sát gần đây hơn về thái độ 
của giảng viên đã kết luận rằng chỉ có 9% giáo 
sư tin tưởng mạnh mẽ kết quả học tập trực 
tuyến tương đương với kết quả học tập trên lớp 
(Jaschik và Lederman, 2014). Hơn nữa, ngay 
cả những người hướng dẫn trực tuyến có kinh 
nghiệm cũng có thái độ tiêu cực về kết quả học 
tập trực tuyến (và những người không được 
dạy trực tuyến thậm chí còn hoài nghi hơn). 
Đối với những người đã dạy một khóa học trực 
tuyến, chỉ có 16% tin tưởng mạnh mẽ rằng kết 
quả học tập cho giáo dục trực tuyến tương 
đương với kết quả lớp học tại bất kỳ cơ sở nào 
so với 5% giảng viên thậm chí còn không dạy 
một khóa học trực tuyến (Jaschik và Lederman, 
2014). 
Từ những phân tích trên, giảng viên có vai 
trò quan trọng đến sự thành công của một lớp 
học trực tuyến. Có lý do để tin rằng sự khác 
biệt tương tự tồn tại giữa các giảng viên liên 
quan đến thái độ của họ đối với việc học trực 
tuyến và đặt ra một vấn đề cần giải quyết là 
hiểu được điều gì tạo nên sự khác biệt này? 
(Zhao và cộng sự, 2005). Nghiên cứu này cho 
rằng có mối quan hệ giữa thái độ tích cực với 
sự chấp nhận về công nghệ đào tạo E-learning 
và niềm tin về công nghệ đó, và đó là mục tiêu 
chính của nghiên cứu này. Vì vậy, nghiên cứu 
được thực hiện để giải quyết khoảng trống 
nghiên cứu về chủ đề này dưới góc nhìn của 
giảng viên trước việc chấp nhận công nghệ 
E-Learning. 
2. Tổng quan lý thuyết 
2.1. Lý thuyết về hành động hợp lý 
(Theory of reasoned action - TRA) 
Lý thuyết về hành động hợp lý (TRA) lần 
đầu tiên được đề xuất bởi Fishbein (1967) và 
sau đó được cải tiến, phát triển và thử nghiệm 
thêm bởi Fishbein và Ajzen (1975). TRA đã 
được phát triển và dựa trên giả định rằng con 
người có xu hướng hành động hợp lý và sử 
dụng thông tin có sẵn cho họ một cách có hệ 
thống. Lý thuyết này đã đề cập rằng khi một 
người thiết lập niềm tin của mình về hậu quả 
của việc thực hiện một hành vi và đồng thời 
người đó sẽ có thái độ đối với hành vi. Trong 
TRA, thái độ đối với hành vi sẽ dự đoán ý định 
hành vi. Ý định phản ánh các lựa chọn mà 
người ta đã đưa ra giữa việc thực hiện hoặc 
không thực hiện hành vi, và điều này đã được 
định hình thông qua một quá trình cân nhắc 
đáng kể về tinh thần, xung đột và cam kết. 
Đo lường thái độ có vai trò quan trọng 
trong việc phân tích hành vi của người tiêu 
dùng vì được biết thực tế là có mối liên hệ chặt 
chẽ giữa thái độ và hành vi. Hai khái niệm 
không giống nhau; các chuyên gia đã phát hiện 
ra rằng thái độ chỉ ra ở một mức độ nhất định 
khả năng áp dụng một số hành vi nhất định. 
Trong hoạt động E-Learning, một thái độ thuận 
lợi của giảng viên cho thấy khả năng lớn hơn 
là họ sẽ chấp nhận hệ thống học tập mới. Mô 
hình Fishbein đưa ra một quan điểm khác, đề 
xuất một phân tích về thái độ thông qua niềm 
tin và đánh giá của người dùng. Niềm tin của 
người dùng đề cập đến xác suất được chấp nhận 
rằng đối tượng có các tính năng nhất định, 
trong khi các đánh giá đại diện cho mức độ mà 
các tính năng này quan trọng hay không. 
Một khi thái độ được đo lường, mối liên hệ 
với hành vi có thể được xác định bằng cách sử 
dụng Lý thuyết hành động hợp lý TRA (Ajzen 
và Fishbein, 1980), ý định hành vi phụ thuộc 
Phạm Minh và Bùi N. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 54-64 57 
vào thái độ đối với hành vi đó của đối tượng 
nghiên cứu. Thái độ đối với hành vi là kết quả 
của niềm tin và đánh giá của người tiêu dùng. 
Giả định rằng kiểm soát hành vi được xác định 
bởi tổng số niềm tin kiểm soát có thể truy cập 
được - một niềm tin cá nhân về sự hiện diện 
của các yếu tố có thể tạo điều kiện hoặc cản trở 
việc thực hiện hành vi đó (Ajzen, 1991). 
H1: Lòng tin của giảng viên vào E-Learning 
có ảnh hưởng tích cực đến thái độ của giảng 
viên đối với E-Learning 
2.2. Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) 
Trong khi xem xét tiềm năng to lớn của 
CNTT, cần lưu ý rằng hiệu quả của nó phụ 
thuộc rất nhiều vào mức độ chấp nhận và sử 
dụng trong đối tượng mục tiêu (Teo và Noyes, 
2014). Từ các nghiên cứu trước đây, người 
dùng nhận thức và kiến thức về một công nghệ 
được đề xuất gần đây đã cho thấy ảnh hưởng 
đến sự chấp nhận và sử dụng (Tarhini và cộng 
sự, 2015; Wong và cộng sự, 2015). Mô hình 
chấp nhận công nghệ (TAM) là một trong 
những mô hình được biết đến và sử dụng nhiều 
nhất để khám phá thực nghiệm các yếu tố quyết 
định chấp nhận công nghệ (Davis, 1989). Đây 
là một mục tiêu nghiên cứu đầy thách thức để 
nhận ra các rào cản và xác định ý định của 
người dùng để thúc đẩy triển khai E-Learning 
bền vững. 
Davis (1989) lần đầu tiên giới thiệu TAM 
như một phần mở rộng về mặt lý thuyết của lý 
thuyết hành động hợp lý (TRA) và thấy rằng nó 
có thể giải thích rõ hơn về sự chấp nhận của 
người dùng. TAM đề xuất dựa trên hai niềm tin 
cụ thể, nhận thức sự hữu ích và nhận thức sự 
dễ sử dụng, là những động lực chính cho sự 
chấp nhận công nghệ. TAM đã được áp dụng 
rộng rãi cho nghiên cứu chấp nhận của người 
dùng đối với các loại công nghệ khác nhau bao 
gồm e-mail, bộ xử lý văn bản, hệ thống 
website, hệ thống hoạch định nguồn lực doanh 
nghiệp (ERP) và thương mại điện tử (Davis, 
1989; Gefen và Straub, 1997; Lu và cộng sự, 
2009). 
Trong nghiên cứu này, hai yếu tố, nhận 
thức sự hữu ích (PUF) và nhận thức sự dễ sử 
dụng (PEU), đã được thảo luận sẽ có tác động 
đến sự chấp nhận của người giảng viên đối với 
E-Learning. PUF được coi là “mức độ mà một 
người tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ 
thể sẽ nâng cao hiệu suất công việc của họ”, và 
PEU được coi là “mức độ mà một người tin 
rằng sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ giảm bớt 
sự nỗ lực về thể chất và tinh thần”. (Davis, 
1989). Hơn nữa, nhận thức sự hữu ích và dễ sử 
dụng đều ảnh hưởng đến thái độ của một người 
đối với việc sử dụng hệ thống và phù hợp với 
TRA, những thái độ này đối với việc sử dụng 
hệ thống xác định ý định hành vi, từ đó dẫn đến 
việc sử dụng hệ thống thực tế. Nghiên cứu này 
đã sử dụng hai biến độc lập (PUF và PEU) để 
đo lường các biến phụ thuộc là các yếu tố ảnh 
hưởng đến sự chấp nhận của người tiêu dùng. 
Người giảng viên dạy trực tuyến cần xem 
E-Learning là một công cụ hữu ích có thể cải 
thiện hiệu quả học tập của các học viên, cho 
phép giảng viên giao tiếp tốt hơn với các học 
viên trực tuyến. Hơn nữa, người giảng viên 
dùng E-Learning cần cảm thấy rằng hệ thống 
này dễ sử dụng. Cả nhận thức sự hữu ích và 
nhận thức sự dễ sử dụng là niềm tin rằng, theo 
TRA, sẽ ảnh hưởng đến thái độ của người 
dùng. Vì vậy, chúng tôi đặt ra rằng: 
H2: Nhận thức hữu ích có liên quan tích 
cực đến thái độ hành vi của giảng viên đối với 
E-Learning. 
H3: Nhận thức dễ sử dụng có liên quan 
tích cực đến thái độ hành vi của giảng viên đối 
với E-Learning. 
Ngoài ra, TAM tuyên bố rằng nhận thức 
tính hữu dụng sẽ có ảnh hưởng ...  hoàn hảo cho CB-SEM khi 
giải quyết được bài toán cỡ mẫu nhằm phát 
triển các nghiên cứu có quy mô nhỏ và đã được 
thực hiện trên nhiều lĩnh vực khác nhau (Hair 
và cộng sự, 2012; Ringle và cộng sự, 2012). Dữ 
liệu được đánh giá thông qua các bước sau: 
kiểm tra độ tin cậy của thang đo, kiểm tra tính 
hợp lệ của mẫu thu thập bao gồm tính hội tụ và 
tính phân biệt giữa các khái niệm tiềm ẩn và 
kiểm định các giả thuyết nghiên cứu (Anderson 
và Gerbing, 1988). 
Độ tin cậy của thang đo thường được đánh 
giá thông qua chỉ số Cronbach’s Alpha hoặc 
chỉ số độ tin cậy tổng hợp. Nunnally (1994) đã 
khẳng định rằng chỉ số Cronbach’s Alpha cần 
lớn hơn 0.7 thì thang đo đo được đánh giá là 
tốt. Đối với chỉ số độ tin cậy tổng hợp, Hair và 
cộng sự (2016) cho rằng, để thang đo có độ tin 
cậy cao, chỉ số này cần nằm trong khoảng từ 
0.7 đến 0.95. Độ hội tụ của thang đo được đánh 
giá thông qua chỉ số hệ số tải nhân tố bên ngoài 
(outer loading) và chỉ số AVE, còn độ phân 
biệt được đánh giá thông qua ma trận so sánh 
giữa các tương quan bên trong của từng khái 
niệm với căn bậc hai của chỉ số AVE của từng 
thang đo. 
Để thỏa mãn được các yêu cầu về độ hội 
tụ của các khái niệm tiềm ẩn, Hair và cộng sự 
(2011) cho rằng chỉ số AVE cần lớn hơn 0.5. 
Phạm Minh và Bùi N. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 54-64 59 
Trong khi đó, Gotz và cộng sự (2010) có 
khuyến nghị là hệ số tải nhân tố bên ngoài của 
từng biến quan sát cần phải lớn hơn 0.7 thì các 
biến quan sát đó mới giải thích được hơn 50% 
sự khác biệt với các khái niệm khác. Theo Hai 
và cộng sự (2010), sự thỏa mãn về độ phân biệt 
được xác định bằng ma trận so sánh giữa căn 
bậc hai của AVE với từng tương quan bên 
trong của các biến quan sát trong thang đo. 
Theo đó, nếu giá trị căn bậc hai của AVE lớn 
hơn các giá trị khác trong cùng thang đo thì độ 
hội tụ của thang đo được thỏa mãn. 
3.2. Thống kê mô tả mẫu khảo sát 
Việc thu thập dữ liệu được tiến hành trong 
khoảng thời gian từ tháng 9 năm 2018 đến giữa 
tháng 11 năm 2018. 232 giảng viên tại các 
trường đại học đã trả lời và có phiếu khảo sát 
hợp lệ. Trong số những người khảo sát, có 
65.9% người được phỏng vấn có giới tính Nữ, 
75.9% có trình độ Thạc sỹ so với 17.7% có 
trình độ Tiến sỹ và 6.5% có trình độ Cử nhân. 
Các giảng viên này chủ yếu có kinh nghiệm 
giảng dạy đại học từ 1 đến 5 năm (40.1%) và 
từ 6 đến 10 năm (31.5%). Độ tuổi của mẫu 
khảo sát chủ yếu nằm ở nhóm dưới 50 tuổi bao 
gồm 33.6% có tuổi vào khoảng từ 41 đến 50, 
28.9% từ 22 đến 30 tuổi và 24.6% từ 31 đến 
40 tuổi. 
Bảng 1 
Thống kê mô tả mẫu khảo sát 
Mẫu Nhóm Tần suất Tỷ lệ 
Độ tuổi 
22-30 67 28.9 
31-40 57 24.6 
41-50 78 33.6 
Trên 50 30 12.9 
Giới tính 
Nam 79 34.1 
Nữ 153 65.9 
Kinh nghiệm giảng dạy 
Dưới 1 năm 10 4.3 
1-5 năm 93 40.1 
6-10 năm 73 31.5 
Trên 10 năm 56 24.1 
Trình độ 
Cử nhân 15 6.5 
Thạc sỹ 176 75.9 
Tiến sỹ 41 17.7 
4. Phân tích dữ liệu và kết quả 
Kết quả phân tích dữ liệu tại Bảng 2 cho 
thấy tất cả thang đo của các khái niệm nghiên 
cứu đều có giá trị chỉ số Cronbach’s Alpha và 
chỉ số độ tin cậy tổng hợp lớn hơn 0.7. Như 
vậy, các thang đo được sử dụng trong nghiên 
cứu này đều thỏa mãn yêu cầu được đặt ra và 
đều được đánh giá là các thang đo tốt. Các 
thang đo này đều đạt đủ điều kiện để tiến hành 
các phân tích tiếp theo là đánh giá tính hợp lệ 
thông qua độ hội tụ và độ phân biệt. 
Bảng 2 cũng cho thấy các chỉ số trung bình 
phương sai trích (AVE) đều lớn hơn 0.5 với chỉ 
số nhỏ nhất là 0.653 của thang đo Ý định tham 
gia giảng dạy E-Learning. Mặt khác, các hệ số 
tải nhân tố bên ngoài của các biến quan sát 
cũng thõa mãn yêu cầu đặt ra là lớn hơn 0.7 với 
giá trị thấp nhất là 0.719. Như vậy, các thang 
đo trong mô hình đã thỏa mãn được độ hội tụ 
đối với các khái niệm nghiên cứu. 
60 Phạm Minh và Bùi N. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 54-64 
Bảng 2 
Đánh giá độ tin cậy và độ hội tụ của thang đo 
Nhân tố AVE 
Độ tin cậy 
tổng hợp 
Cronbach’s 
Alpha 
Hệ số tải nhân tố 
bên ngoài 
Thái độ (ATT) 0.729 0.890 0.815 0.846 – 0.862 
Lòng tin (BB) 0.730 0.890 0.826 0.777 – 0.905 
Nhận thức dễ sử dụng (PEU) 0.667 0.856 0.782 0.719 – 0.908 
Nhận thức hữu ích (PUF) 0.668 0.858 0.751 0.767 – 0.879 
Ý định (Intention) 0.653 0.849 0.736 0.768 – 0.854 
Độ phân biệt của một thang đo nhằm đánh 
giá khái niệm nghiên cứu mà nó đang giải thích 
có sự phân biệt với các khái niệm khác có trong 
mô hình nghiên cứu hay không. Kết quả tại Bảng 
3 đã chỉ ra rằng các giá trị căn bậc hai của các 
AVE đều lớn hơn các giá trị tương quan giữa các 
khái niệm nghiên cứu. Điều này có nghĩa là độ 
phân biệt của mô hình được thỏa mãn. 
Bảng 3 
Kiểm định độ phân biệt 
 ATT BB PEU Intention PUF 
ATT 0.854 
BB 0.283 0,854 
PEU 0.192 0.348 0,817 
Intention 0.540 0.463 0.276 0.808 
PUF 0.291 0.397 0.198 0.397 0.817 
Như vậy, thông qua kiểm tra độ tin cậy của 
các thang đo và tính hợp lệ của các khái niệm 
nghiên cứu, dữ liệu thu thập đã được chứng 
minh là thỏa mãn các yêu cầu và có thể đưa vào 
phân tích ở giai đoạn tiếp theo. Kiểm định các 
giả thuyết nghiên cứu được thực hiện thông qua 
việc đánh giá mô hình cấu trúc tuyến tính SEM. 
Tại Bảng 4, các kết quả đều chỉ ra mối quan hệ 
tích cực giữa các khái niệm nghiên cứu. Điều 
này có nghĩa là tất cả các giả thuyết nghiên cứu 
được chấp nhận. 
Bảng 4 
Kết quả SEM 
 ATT Intention 
(trực tiếp) 
Intention 
(tổng hợp) 
ATT 0.464 0.464 
BB 0.169 0.079 
PEU 0.092 0.043 
PUF 0.206 0.262 0.357 
Phạm Minh và Bùi N. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 54-64 61 
Từ kết quả SEM tại Bảng 4, nghiên cứu 
này đã tìm ra được nhân tố có tác động mạnh 
nhất đến ý định tham gia giảng dạy E-learning 
của các giảng viên tại Việt Nam là thái độ của 
họ đối với E-Learning. Tiếp theo là nhận thức 
hữu ích của giảng viên về E-Learning. Trong 
khi đó, mối quan hệ giữa niềm tin và nhận thức 
dễ sử dụng với ý định tham gia giảng dạy 
E-Learning của các giảng viên tại Việt Nam là 
khá yếu. Một kết luận khác cũng được đưa ra 
là nhận thức hữu ích có tác động mạnh nhất đến 
thái độ của giảng viên đại học Việt Nam đối 
với việc giảng dạy tại các chương trình đào tạo 
trực tuyến. Ngược lại, tác động của nhận thức 
dễ sử dụng là yếu nhất. Như vậy, khác với suy 
nghĩ nhiều người, việc áp dụng công nghệ mới 
trong đào tạo E-Learning không phải là rào cản 
lớn nhất đến việc phát triển đào tạo E-Learning. 
Nếu các trường đại học có thể giúp giảng viên 
của mình nhận thức được những lợi ích mà 
E-Learning đem lại cho bản thân họ thì các 
giảng viên sẽ cố gắng học tập nhằm làm chủ 
được các công nghệ mới và giúp ích cho công 
tác giảng dạy của họ. 
5. Kết luận 
Hình 1. Kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu 
Nhiều quốc gia đang phát triển đã triển 
khai các ứng dụng học tập điện tử để cung cấp 
dịch vụ và thông tin cho sinh viên thông qua 
Internet. Khi dân số tăng lên, một số quốc gia 
đang phát triển cố gắng tạo điều kiện cho việc 
thực hiện thành công các dự án học tập điện tử. 
Mặc dù hầu hết các dự án triển khai học tập 
điện tử đều thất bại một phần hoặc hoàn toàn 
do sự phản kháng từ người dùng, một số dự án 
triển khai học tập điện tử đã thành công. 
Những phát hiện của nghiên cứu này đóng góp 
đáng kể cả về lý thuyết và thực tiễn để thực 
hiện các hệ thống E-Learning bền vững cho 
các đơn vị giáo dục ở Việt Nam và các nước 
đang phát triển khác có cùng trình độ phát 
triển. Từ quan điểm lý thuyết, đóng góp đầu 
tiên là xác định các yếu tố cho một ứng dụng 
E-Learning bền vững từ quan điểm của các 
62 Phạm Minh và Bùi N. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 54-64 
giảng viên. Đóng góp đáng kể thứ hai của công 
việc này là đo lường nhận thức cho các ứng 
dụng E-Learning bằng cách sử dụng TAM từ 
phía đội ngũ giảng viên. 
Dưới tác động CMCN 4.0 vai trò của 
người giáo viên trong giáo dục 4.0 đã hoàn 
toàn thay đổi và phức tạp hơn rất nhiều. Giảng 
viên không chỉ là người truyền thụ kiến thức 
mà còn phải là nhà cố vấn học tập có đầu óc 
mở, là người xúc tác việc học của học viên, 
phải chịu trách nhiệm không phải chỉ việc dạy 
của mình mà là việc học hiệu quả của trò. 
Trong triển khai E-Leaching và E-Learning cả 
ở giáo dục chính quy lẫn giáo dục từ xa, chỉ 
giảng viên nào có thái độ tích cực đối với đào 
tạo trực tuyến thì mới làm tốt vai trò dạy điện 
tử, gia sư điện tử để giúp sinh viên học điện tử 
một cách tốt nhất. 
Chính vì vậy, để có thể phát triển được 
E-Learning, các trường đại học cần phải nâng 
cao được thái độ và nhận thức về sự hữu ích 
của phương thức đào tạo mới này đối với giảng 
viên. Điều này có thể được thực hiện thông qua 
các khóa đào tạo tập trung hoặc các khóa 
bồi dưỡng nghiệp vụ do các trường hoặc bộ 
GD&ĐT triển khai. Ngoài ra, việc nâng cấp thư 
viện trực tuyến có liên kết với các nhà xuất bản 
trong và ngoài nước sẽ không chỉ giúp hoàn 
thiện các chương trình đào tạo E-Learning, mà 
còn giúp giảng viên dễ dàng hơn trong việc tìm 
kiếm tài liệu nhằm nâng cao kiến thức cá nhân 
và chất lượng bài giảng của mình. Không 
những thế, cần phải có chế độ đãi ngộ riêng về 
tài chính và hành chính nhằm khuyến khích đội 
ngũ giảng viên tự nguyện tham gia vào đào tạo 
trực tuyến. 
Song song với việc khuyến khích các 
trường ĐH tiếp cận truy cập mở và đào tạo bồi 
dưỡng nghiệp vụ về E-Learning cho cán bộ đào 
tạo, giáo viên  Bộ GD&ĐT cần đặc biệt chú 
ý khâu đột phá quan trọng nhất trong cải cách 
hệ thống đào tạo giáo viên là đổi mới và ứng 
dụng E-Learning trong đào tạo giáo viên ban 
đầu ở các trường ĐH,CĐ sư phạm Trung ương 
và địa phương. Ngoài ra, cần phải đảm bảo 
không có sự phân biệt đối xử giữa các chương 
trình đào tạo nhằm khuyến khích người học lựa 
chọn các hình thức đào tạo trực tuyến hoặc từ 
xa thay cho việc chỉ tập trung vào các chương 
trình học tập trung như trước đây 
Tài liệu tham khảo 
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational behavior and human decision 
processes, 50(2), 179-211. 
Ajzen, I., & Fishbein, M. M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior. 
Eaglewood Cliffs: Prentice-Hall. 
Allen, I. E., & Seaman, J. (2012). Conflicted: Faculty and Online Education, 2012. Babson Survey 
Research Group. 
Allen, I. E., & Seaman, J. (2014). Grade change: Tracking online education in the United States. 
Babson Survey Research Group and Quahog Research Group. 
Allen, I. E., & Seaman, J. (2015). Grade level: Tracking online learning in the United States. 
Wellesley, MA: Babson Survey Research Group and Quahog Research Group, LLC. 
Anderson, J. C., & Gerbing, D. W. (1988). Structural equation modeling in practice: A review and 
recommended two-step approach. Psychological bulletin, 103(3), 411. 
Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance. An expectation–
confirmation model. MIS Quarterly, 25(3), 351–370. 
Phạm Minh và Bùi N. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 54-64 63 
Baris, M. F. (2015). Future of E-Learning: Perspective of European Teachers. Eurasia Journal of 
Mathematics, science & technology education, 11(2), 421-429. 
Davis, D. F. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of 
Information Technology. Management Information Journal, 13(3), 319-340. 
Dijkstra, T. K. (2010). Latent variables and indices: Herman Wold’s basic design and partial least 
squares. In Handbook of partial least squares (pp. 23-46). Springer, Berlin, Heidelberg. 
Fishbein, M. E. (1967). Readings in attitude theory and measurement. Oxford, England: Wiley. 
Fishbein, M., & Ajzen, I. (1977). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to 
theory and research. Addison-Wesley, Reading, Mass. 
Gefen, D., & Straub, D. W. (1997). Gender differences in the perception and use of email: An 
extension to the technology acceptance model. MIS Quarterly, 21(4), 389–400. 
Götz, O., Liehr-Gobbers, K., & Krafft, M. (2010). Evaluation of structural equation models using 
the partial least squares (PLS) approach. In Handbook of partial least squares (pp. 691-711). 
Springer, Berlin, Heidelberg. 
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis, 7th 
ed. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ. 
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2016). A primer on partial least squares 
structural equation modeling (PLS-SEM). Sage Publications. 
Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a silver bullet. Journal of 
Marketing theory and Practice, 19(2), 139-152. 
Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Mena, J. A. (2012). An assessment of the use of partial 
least squares structural equation modeling in marketing research. Journal of the academy of 
marketing science, 40(3), 414-433. 
Jaschik, S., & Lederman, D. (2014). Faculty attitudes on technology. Inside Higher Education. 
Moore (2014), Thị trường Giáo Dục Trực Tuyến - Digital Activities Report 2014, truy cập tại 
. 
Lu, Y., Zhou, T., & Wang, B. (2009). Exploring Chinese users’ acceptance of instant messaging 
using the theory of planned behavior, the technology acceptance model, and the flow 
theory. Computers in human behavior, 25(1), 29-39. 
Nunnally, J. C. (1994). Psychometric theory 3E. Tata McGraw-Hill Education. 
Ringle, C. M., Sarstedt, M., & Straub, D. W. (2012). Editor's comments: A critical look at the use 
of PLS-SEM. MIS quarterly, 36(1), iii-xiv. 
Sulčič, V., & Lesjak, D. (2009). E-Learning and study effectiveness. Journal of Computer 
Information Systems, 49(3), 40-47. 
Teo, T., & Noyes, J. (2014). Explaining the intention to use technology among pre-service 
teachers: A multi-group analysis of the Unified Theory of Acceptance and Use of 
Technology. Interactive Learning Environments, 22(1), 51–66. 
64 Phạm Minh và Bùi N. T. Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 54-64 
Tarhini, A., Hone, K., & Liu, X. (2015). A cross-cultural examination of the impact of social, 
organisational and individual factors on educational technology acceptance between 
British and Lebanese university students. British Journal of Educational Technology, 
46(4), 739–755. 
Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: 
Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186–204. 
Wong, K.-T., Teo, T., & Goh, P. S. C. (2015). Understanding the intention to use interactive 
whiteboards: Model development and testing. Interactive Learning Environments, 23(6), 
731–747. 
Wu, I. L., & Chen, J. L. (2005). An extension of Trust and TAM model with TPB in the initial 
adoption of online tax: An empirical study. International Journal of Human–Computer 
Studies, 62(6), 784–808. 
Zhao, Y., Lei, J., Yan, B., Lai, C., & Tan, H. S. (2005). What makes the difference? A practical 
analysis of research on the effectiveness of distance education. Teachers College Record, 
107(8), 1836.