Tài liệu Nghiên cứu tác động của phương pháp tính điểm (30%) đến chất lượng học tập sinh viên khoa quản trị - kinh tế quốc tế

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG KHOA QUẢN TRỊ KINH TẾ QUỐC TẾ  BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC GIÁO VIÊN ĐỀ TÀI: “NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA PHƯƠNG PHÁP TÍNH ĐIỂM (30%) ĐẾN CHẤT LƯỢNG HỌC TẬP SINH VIÊN KHOA QUẢN TRỊ - KINH TẾ QUỐC TẾ” Nhóm tác giả: PHAN THÀNH TÂM TẠ THỊ THANH HƯƠNG THÁNG 05/2012 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Trang Bảng 2.1: Bảng thể hiện cơ cấu giới tính 26 Bảng 2.2: Cơ cấu giới tính theo từng ngành 27 Bảng 2.3: Bảng thể hiện kết quả học tập theo giới tính 28 Bảng 2.4: Bảng thể hiện kết quả học tập theo ngành 29 Bảng 2.5: Bảng thể hiện một số chỉ tiêu thống kê mô tả 30 Bảng 2.6: Bảng thể hiện kết quả học tập sinh viên học kì I 32 Bảng 2.7: Bảng thể hiện kết quả học tập sinh viên học kì II 33 Bảng 2.8: Bảng thể hiện một số chỉ tiêu thống kê mô tả 34 Bảng 2.9: Bảng thể hiện kết quả học tập sinh viên học kì I 36 Bảng 2.10: Bảng thể hiện kết quả học tập sinh viên học kì II 37 Bảng 2.11: Bảng thể hiện một số chỉ tiêu thống kê mô tả 38 Bảng 2.12: Bảng thể hiện kết quả học tập sinh viên học kì I 40 Bảng 2.13: Bảng thể hiện kết quả học tập sinh viên học kì II 41 Bảng 2.14: Bảng thể hiện một số chỉ tiêu thống kê mô tả 42 Bảng 2.15: Bảng thể hiện kết quả học tập sinh viên học kì I 44 Bảng 2.16: Bảng thể hiện kết quả học tập sinh viên học kì II 45 Bảng 2.17: Bảng thể hiện một số chỉ tiêu thống kê mô tả 46 Bảng 2.18: Bảng thể hiện kết quả học tập sinh viên học kì I 48 Bảng 2.19: Bảng thể hiện kết quả học tập sinh viên học kì II 48 Bảng 2.20: Bảng thể hiện kết quả tham gia hoạt động nhóm và hoạt động xã hội 50 Bảng 2.21: Bảng thể hiện kết quả tham gia lớp học 51 Bảng 2.22: Bảng thể hiện kết quả các kĩ năng mềm 51 Bảng 2.23: Bảng thể hiện kết quả sinh viên đam mê ngành học 52 Bảng 3.1: Bảng thể hiện ma trận tương quan giữa học kì I và học kì II 54 Bảng 3.2: Kết quả tổng hợp hồi quy điểm trung bình giữa học kì I (X1) và học kì II 56 Bảng 3.3: Kết quả tổng hợp hồi quy theo phương pháp tính điểm 30% mới 57 Bảng 3.4: Kết quả tổng hợp hồi quy theo log điểm trung bình với phương pháp tính điểm 30% mới 58 Bảng 3.5: Kết quả tổng hợp hồi quy theo log điểm trung bình giữa hai học kì 59 Bảng 3.6: Kết quả tổng hợp hồi quy điểm trung bình giữa học kì I (X1) và học kì II 60 Bảng 3.7: Kết quả tổng hợp hồi quy theo phương pháp tính điểm 30% mới 61 Bảng 3.8: Kết quả tổng hợp hồi quy theo log điểm trung bình với phương pháp tính điểm 30% mới 62 Bảng 3.9: Kết quả tổng hợp hồi quy theo log điểm trung bình giữa hai học kì 63 Bảng 3.10: Kết quả hồi quy điểm trung bình giữa học kì I (X1) và học kì II (Y) 64 Bảng 3.11: Kết quả tổng hợp hồi quy theo phương pháp tính điểm 30% mới 65 Bảng 3.12: Kết quả tổng hợp hồi quy theo log điểm trung bình giữa hai học kì 66 Bảng 3.13: Kết quả hồi quy điểm trung bình giữa học kì I (X1) và học kì II (Y) 68 Bảng 3.14: Kết quả tổng hợp hồi quy theo phương pháp tính điểm 30% mới 69 Bảng 3.15: Kết quả tổng hợp hồi quy theo log điểm trung bình với phương pháp tính điểm 30% mới 70 Bảng 3.16: Kết quả tổng hợp hồi quy theo log điểm trung bình giữa hai học kì 71 Bảng 3.17: Kết quả hồi quy điểm trung bình giữa học kì I (X1) và học kì II (Y) 72 Bảng 3.18: Kết quả tổng hợp hồi quy theo phương pháp tính điểm 30% mới 73 Bảng 3.19: Kết quả tổng hợp hồi quy theo log điểm trung bình với phương pháp tính điểm 30% mới 74 Bảng 3.20: Kết quả tổng hợp hồi quy theo log điểm trung bình giữa hai học kì 75 Bảng 3.21: Kết quả tổng hợp hồi quy điểm đơn biến theo học lực yếu 76 Bảng 3.22: Kết quả tổng hợp hồi quy theo phương pháp tính điểm 30% mới 77 Bảng 3.23: Kết quả tổng hợp hồi quy điểm đơn biến theo học lực trung bình 79 Bảng 3.24: Kết quả tổng hợp hồi quy theo phương pháp tính điểm 30% mới 80 Bảng 3.25: Kết quả tổng hợp hồi quy điểm đơn biến theo học lực trung bình khá 81 Bảng 3.26: Kết quả tổng hợp hồi quy theo phương pháp tính điểm 30% mới 82 Bảng 3.27: Kết quả tổng hợp hồi quy điểm đơn biến theo học lực khá và giỏi 83 Bảng 3.28: Kết quả tổng hợp hồi quy theo phương pháp tính điểm 30% mới 84 Bảng 3.29: Kết quả tổng hợp hồi quy (Y = a + bx1 + cx5 + dx17 + e (ngành) 85 Bảng 3.30: Kết quả tổng hợp hồi quy: log(Y) = a + bx1 + cx5 + dx17 + e (ngành)86 Bảng 3.31: Bảng phân tích sự khác biệt các hệ số 88 Bảng 3.32: Bảng phân tích sự khác biệt các hệ số 89 Bảng 3.33: Bảng phân tích sự khác biệt các hệ số 90 Bảng 3.34: Bảng phân tích sự khác biệt các hệ số 91 Bảng 3.35: Bảng phân tích sự khác biệt các hệ số 92 Bảng 3.36: Phân tích các hình thức tính điểm tương ứng hệ số 1 93 Bảng 3.37: Phân tích các hình thức tính điểm tương ứng hệ số 1,5 94 Bảng 3.38: Phân tích các hình thức tính điểm tương ứng hệ số 2 95 Bảng 3.39: Bảng thể hiện độ tin cậy số liệu cho phân tích 95 Bảng 3.40: Bảng thể hiện kết quả hồi quy theo nhân tố (factor) học kì I 97 Bảng 3.41: Bảng thể hiện kết quả hồi quy theo nhân tố (factor) học kì II 98 DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ Trang Biểu đồ 2.1: Giá trị sai số của điểm trung bình học tập sinh viên 25 Biểu đồ 2.2: Biểu đồ thể hiện độ phân tán điểm trung bình học kì I 31 Biểu đồ 2.3: Biểu đồ thể hiện độ phân tán điểm trung bình học kì II 31 Biểu đồ 2.4: Biểu đồ so sánh học lực giữa học kì I và học kì I 33 Biểu đồ 2.5: Biểu đồ thể hiện độ phân tán điểm trung bình học kì I 35 Biểu đồ 2.6: Biểu đồ thể hiện độ phân tán điểm trung bình học kì II 35 Biểu đồ 2.7: Biểu đồ so sánh học lực giữa học kì I và học kì II 37 Biểu đồ 2.8: Biểu đồ thể hiện độ phân tán điểm trung bình học kì I 39 Biểu đồ 2.9: Biểu đồ thể hiện độ phân tán điểm trung bình học kì II 39 Biểu đồ 2.10: Biểu đồ so sánh học lực giữa học kì I và học kì II 41 Biểu đồ 2.11: Biểu đồ thể hiện độ phân tán điểm trung bình học kì I 43 Biểu đồ 2.12: Biểu đồ thể hiện độ phân tán điểm trung bình học kì II 43 Biểu đồ 2.13: Biểu đồ so sánh học lực giữa học kì I và học kì II 45 Biểu đồ 2.14: Biểu đồ thể hiện độ phân tán điểm trung bình học kì I 47 Biểu đồ 2.15: Biểu đồ thể hiện độ phân tán điểm trung bình học kì II 47 Biểu đồ 2.16: Biểu đồ so sánh học lực giữa học kì I và học kì II 49 Đặt vấn đề Đổi mới và nâng cao chất lượng đào tạo nói chung, đào tạo nguồn nhân lực nói riêng là vấn đề đang được xã hội đặc biệt quan tâm. Trong những năm gần đây Đảng và Nhà nước ta đã có nhiều chủ trương, chính sách, giải pháp nhằm nâng cao chất lượng đào tạo để đáp ứng nhu cầu thực tiễn xã hội. Bên cạnh đó, yếu tố khoa học và công nghệ phát triển như vũ bão cũng như quá trình toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế quốc tế của mỗi quốc gia ngày càng sâu rộng hơn. Chính vì lí do đó, chất lượng đào tạo và đào tạo nguồn nhân lực là vấn đề có ý nghĩa quyết định thúc đẩy sự phát triển kinh tế và xã hội. Đối với Việt Nam chúng ta, nền kinh tế đang còn ở trình độ phát triển thấp, chất lượng nguồn nhân lực còn rất hạn chế. Do vậy, việc nâng cao chất lượng đào tạo thúc đẩy kinh tế phát triển lại càng đặc biệt quan trọng. Cũng lí do này mà có thể nói rằng chất lượng đào tạo và phát triển nguồn nhân lực phải đặt lên vị trí hàng đầu. Trường Đại Học Lạc Hồng ra đời trong bối cảnh chung của thế giới, của đất nước và của tỉnh Đồng Nai với nhiều thuận lợi nhưng cũng không ít những thử thách và khó khăn. Năm học 2009 - 2010, cả nước có 149 trường đại học, tăng 3 trường so với năm học trước; 227 trường cao đẳng, tăng 4 trường; 282 trường trung cấp chuyên nghiệp, bao gồm 207 trường công lập và 75 trường dân lập. Cũng trong năm học 2009 - 2010, tổng số sinh viên đại học, cao đẳng tăng 12% so với năm học trước; tổng số học sinh trung cấp chuyên nghiệp tăng 9,4%. Số sinh viên tốt nghiệp đại học, cao đẳng năm 2010 tăng 15% so với năm trước, số học sinh tốt nghiệp hệ trung cấp chuyên nghiệp tăng 5%. Riêng tỉnh Đồng Nai đã có hơn 3 trường đại học. Sự hiện diện của Trường Đại Học Lạc Hồng trong điều kiện đó buộc chúng ta không có con đường nào khác là phải kiên quyết nâng cao chất lượng đào tạo. Đó là con đường sống còn trước mắt cũng như lâu dài. Vậy chất lượng đào tạo là gì? Có nhiều quan điểm, nhiều cách hiểu khác nhau. Tuy nhiên, theo nhóm tác giả, hiểu một cách khái quát nhất như sau: Chất lượng đào tạo chính là sự đáp ứng nhu cầu hay là sự thõa mãn nhu cầu người sử dụng với các mục đích khác nhau. Trong lĩnh vực đào tạo, chất lượng đào tạo có nghĩa là sinh viên ra trường có kiến 1 thức, kĩ năng, phương pháp làm việc tốt, đảm đương được công việc thực tế, năng động, sáng tạo trong lĩnh vực chuyên môn mà mình được đào tạo, đồng thời có khả năng thích nghi nhanh chóng với môi trường công việc. Trường Đại học Lạc hồng với triết lý “Đào tạo nhân lực, có vườn ươm nhân tài, sinh viên tốt nghiệp làm việc ngay không đào tạo lại”. Cộng với những yêu cầu thực tiễn công tác giảng dạy đặt ra, nhóm tác giả đã mạnh dạn chọn đề tài: “Nghiên cứu tác động của phƣơng pháp tính điểm (30%) đến chất lƣợng học tập sinh viên khoa Quản Trị - Kinh tế Quốc tế” làm đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường. 1. Mục tiêu nghiên cứu - Phân tích tổng quan quá trình hình thành và phát triển khoa Quản Trị - Kinh Tế Quốc Tế (QT - KTQT) và kết quả khảo sát. - Phân tích phương pháp tính điểm 30% mới ảnh hưởng đến kết quả học tập sinh viên khoa QT - KTQT. - Phân tích một vài nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập sinh viên khoa QT KTQT. - Phân tích sự khác biệt các hệ số trong phương pháp tính điểm 30%. - Kiểm định ý nghĩa thống kê các hệ số hồi quy. - Đề xuất một vài ý kiến góp phần cải thiện chất lượng học tập sinh viên khoa QT KTQT. 2. Phƣơng pháp nghiên cứu Trong bài nghiên cứu này, tác giả tập trung sử dụng phương pháp thống kê mô tả, tương quan và phương pháp phân tích hồi quy đơn biến và đa biến. Ngoài ra, phương pháp ước lượng bình phương bé nhất được sử để ước lượng các mô hình. 3. Ý nghĩa của vấn đề nghiên cứu 2 Đề tài góp phần nâng cao kiến thức chuyên môn của tác giả, ngoài ra còn lượng hoá thông tin với việc ứng dụng các phần mềm thống kê trong phân tích kinh tế - xã hội. Đề tài còn góp phần nâng cao phương pháp luận trong nghiên cứu khoa học. Bên cạnh đó, đề tài còn góp phần bổ sung thêm tài liệu tham khảo cho sinh viên khoa Quản Trị - Kinh Tế Quốc Tế (QT – KTQT) trường Đại Học Lạc Hồng. Kết quả nghiên cứu là cơ sở khoa học cho các nhà nghiên cứu, nhà làm chính sách tham khảo. 4. Phạm vi và đối tƣợng nghiên cứu Đề tài chỉ dừng lại phân tích và đánh giá phương pháp tính điểm 30% mới ảnh hưởng như thế nào đến kết quả học tập sinh viên khoa Quản Trị - Kinh Tế Quốc Tế. Đề tài chưa đi sâu phân tích toàn diện các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng học tập sinh viên của khoa. Ngoài ra, đề tài tập trung khảo sát sinh viên khóa 2010 tại khoa Quản Trị - Kinh Tế Quốc Tế mà không khảo sát, phân tích, đánh giá sinh viên toàn Trường. 5. Tổng quan lịch sử đề tài nghiên cứu Trường Đại Học Lạc Hồng có rất nhiều đề tài nghiên cứu khoa học của sinh viên và giảng viên nghiên cứu về Trường. Tuy nhiên, đề tài nghiên cứu tác động của phương pháp tính điểm (30%) đến chất lượng học tập sinh viên khoa Quản Trị - Kinh Tế Quốc Tế hoàn toàn mới tại Trường và chưa có tác giả nào nghiên cứu trước đây. 6. Kết cấu của đề tài nghiên cứu Ngoài phần mở đầu và kết luận, danh mục tài liệu tham khảo, bố cục đề tài bao gồm ba chương: Chƣơng 1. Cơ sở lý luận. Chƣơng 2. Thực trạng việc tính điểm 30% tại khoa Quản Trị - Kinh Tế Quốc Tế. Chƣơng 3. Kết quả và thảo luận. CHƢƠNG 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN 3 1.1 Cơ sở lý luận 1.1.1 Khái quát phƣơng pháp tính điểm 30% 1.1.2 Cơ sở xây dựng mô hình 1.1.2.1 Nêu ra các giả thiết của mô hình Phân tích các yếu tố: Phương pháp tính điểm 30% mới ảnh hưởng như thế nào đến kết quả học tập sinh viên. 1.1.2.2 Thiết lập mô hình toán học * Mô hình toán học (MH1): Y = β0 + β1X 4 Trong đó: Y: Điểm trung bình học tập cuối kì. X: Phương pháp tính điểm 30%. β0, β1 là các thông số ước lượng của mô hình * Mô hình toán học (MH2): Log(Y) = β0 + β1X Trong đó: Log(Y): Log giá trị điểm trung bình học tập cuối kì. X: Phương pháp tính điểm 30%. β0, β1 là các thông số ước lượng của mô hình * Mô hình toán học (MH3): Y = β0 + β1X Trong đó: Y: Điểm trung bình học tập học II. X: Điểm trung bình học tập học I. β0, β1 là các thông số ước lượng của mô hình * Mô hình toán học (MH4): Log(Y) = β0 + β1Log(X) Trong đó: Log(Y): Log giá trị điểm trung bình học tập kì II. Log(X): Log giá trị điểm trung bình học tập kì I. β0, β1 là các thông số ước lượng của mô hình * Mô hình toán học (MH5): Y = β0 + β1X1 + β2Dum + β3X2 + β4(X3) 5 Trong đó: Y: Giá trị điểm trung bình học tập kì II. X1: Giá trị điểm trung bình học tập kì I. X2: Mức độ tham gia lớp học X3: Biến ngành học Dum: Biến giả về phương pháp tính điểm 30% β0, β1 β2, β3, β4 là các thông số ước lượng của mô hình * Mô hình toán học (MH6): Log(Y) = β0 + β1X1 + β2Dum + β3X2 + β4(X3) Trong đó: Log(Y): Log giá trị điểm trung bình học tập kì II. X1: Giá trị điểm trung bình học tập kì I. X2: Mức độ tham gia lớp học X3: Biến ngành học Dum: Biến giả về phương pháp tính điểm 30% β0, β1 β2, β3, β4 là các thông số ước lượng của mô hình 1.1.2.3 Ƣớc lƣợng các mô hình Sau khi xây dựng dạng hàm toán học thì bước tiếp theo là ước lượng các tham số của mô hình. Với sự trợ giúp của các phần mềm như SPSS và EVIEWS thì công việc tính toán trở nên đơn giản hơn và kết quả có độ chính xác cao. 1.1.2.4 Phân tích kết quả: Dựa trên lý thuyết để phân tích và đánh giá kết quả Phân tích kết quả xét xem các kết quả nhận được có phù hợp với lý thuyết kỳ vọng ban đầu hay không, kiểm định các giả thuyết thống kê về các ước lượng nhận được từ các mô hình trên. 6 Nếu ước lượng  0,  1,  2,  3, 4, là số dương thì ước lượng này hợp lý về mặt lí thuyết. Trong trường hợp ngược lại thì không phù hợp về mặt lý thuyết và thực tiễn. Trong trường hợp này phải tìm ra mô hình khác đúng hơn. 1.1.2.5 Sử dụng mô hình để kiểm chứng hoặc đề ra các chính sách (quy định mới) Các bước trên đây có nhiệm vụ khác nhau trong quá trình phân tích một vấn đề kinh tế - xã hội và chúng được thực hiện theo một trình tự nhất định. Tìm ra bản chất một vấn đề kinh tế - xã hội là một việc không đơn giản. Vì vậy, quá trình trên phải được thực hiện nhiều lần như là các phép lặp cho đến khi chúng ta thu được một mô hình đúng. Sự phát triển của máy tính, đặc biệt là các phần mềm SPSS, EVIEWS đã làm gia tăng sức mạnh của việc tính tóan. Điều đó, giúp các nhà nghiên cứu kiểm chứng được các lý thuyết kinh tế - xã hội có thích hợp hay không, dẫn đến những quyết định đúng đắn trong hoạt động tác nghiệp, hoạch định các chính sách và đề ra các chiến lược phát triển. 1.2 Phƣơng pháp nghiên cứu 1.2.1 Phƣơng pháp nghiên cứu lịch sử Thông tin và dữ liệu để đưa vào nghiên cứu chủ yếu là dữ liệu điều tra thông qua phiếu khảo sát hơn 200 sinh viên khoa Quản Trị - Kinh Tế Quốc Tế. Trên cơ sở thông tin, số liệu thu thập được nhóm tác giả tìm ra các yếu tố có tương quan với nhau hay không. Nghĩa là các biến độc lập tác động như thế nào đến biến phụ thuộc. Phương pháp thống kê mô tả và phương pháp lịch sử sẽ góp phần bổ sung cho nhau và làm cho kết quả khảo sát được phân tích khá toàn diện hơn. 1.2.2 Phƣơng pháp tƣơng quan Phương pháp tương quan mô tả mối quan hệ về lượng và chất giữa các yếu tố. 7 - Kết quả học tập cần được nhận dạng các yếu tố ảnh hưởng tới nó. Sự ảnh hưởng đó bởi mối tương quan gì? Do đó phương pháp này có vị trí quan trọng trong việc lượng hóa mối quan hệ. - Phương pháp này được vận dụng tốt thì khi áp dụng phương pháp hồi quy tuyến tính giữa các biến số độc lập và biến phụ thuộc sẽ giúp sự đánh giá đúng đắn hơn. 1.2.3 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng bình phƣơng bé nhất (nhỏ nhất) Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất do nhà toán học Đức Carl Friedrich Gauss đưa ra. Việc Sử dụng phương pháp này kèm theo một vài giả thuyết cơ bản của mô hình, các ước lượng thu được có tính chất đặc biệt, nhờ đó mà phương pháp này là phương pháp mạnh nhất và được nhiều người sử dụng trong nghiên cứu khoa học. * Nội dung phƣơng pháp ƣớc lƣợng bình phƣơng nhỏ nhất Giả sử ta có hàm hồi quy tổng thể và hàm hồi quy mẫu như sau: Yi =  1 +  2 Xi (PRF) (1) Ŷi = 1 + 2Xi (2) Giả sử rằng chúng ta có n cặp quan sát của Y và X, cặp quan sát thứ i có giá trị tương ứng (Y i,Xi): i = 1,n. Ta phải tìm Ŷi sao cho nó càng gần với trị thực của Y i.Tức là phần dư. ei = Yi - Ŷi = Yi - 1 - 2Xi (3) (3) càng nhỏ càng tốt. Ta xem đồ thị sau: 8 Đồ thị 1.1: Đƣờng hồi quy mẫu và sai số Ghi chú: α 1, α2. Do ei có thể dương, có thể âm do vậy cần phải tìm Ŷi sao cho tổng bình phương của các phần dư đạt cực tiểu. Tức là:  ei2 = (Yi - Ŷi )2 = (Yi - 1 - 2Xi )2  min Do Xi , Yi : i = 1,n đã biết, nên  ei2 là hàm của 1 và 2: f(1,2) =  ei2 = (Yi - 1 - 2Xi )2  min 1, 2 là nghiệm của phương trình sau: f(1,2) -------------- = 2(Yi - 1 - 2Xi )(-1) = 0 9 (i = 1,n) 1 hay n1 + 2Xi = Yi f(1,2) -------------- = 2(Yi - 1 - 2Xi )(-Xi) = 0 2 hay 1Xi + 2Xi2 = Yi Xi 1, 2 được tìm từ hệ phương trình: n1 + 2Xi = Yi (3.4) 1Xi + 2Xi2 = Yi Xi (3.5) Giải hệ phương trình trên ta tìm được 1, 2. nYi Xi - Xi Yi 2 = ---------------------------nXi2 - (Xi )2 hoặc Yi Xi - YXi 2 = --------------------------Xi2 - n(X)2 1 = Y - 2X Ta có: Y = Yi / n và X = Xi / n 10 (i = 1,n) 1.3 Xử lý số liệu 1.3.1 Phƣơng pháp thống kê Sử dụng phương pháp thống kê để phản ánh số liệu theo loại chủ đề phân tích. Các chỉ tiêu phân tích về kết quả học tập như: số sinh viên loại yếu, trung bình, trung bình khá, khá, giỏi và xuất sắc. Ngoài ra, sự thay đổi trong quy chế cách tính điểm 30% cũng được xem là nhân tố tác động đến kết quả học tập. 1.3.2 Phƣơng pháp sử dụng phần mềm máy tính và các môn khoa học kinh tế - xã hội khác Sử dụng cá phần mềm tương thích trong nghiên cứu kinh tế - xã hội như Excel, SPSS và EVIEWS để tổng hợp số liệu sơ cấp, góp phần cho việc xử lý, phân tích và trình bày kết quả nghiên cứu một cách đơn giản và chính xác hơn. Vận dụng lý thuyết thống kê kinh tế - xã hội, kinh tế lượng để xây dựng các mô hình ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập sinh viên. Trên cơ sở xây dựng mô hình, căn cứ các tiêu chí đánh giá mô hình tốt nhất để có nhận định khách quan và đưa ra ý kiến góp phần cải thiện chất lượng học tập sinh viên khoa Quản Trị - Kinh Tế Quốc Tế. Hạn chế của nghiên cứu là mới dừng ở phân tích và đánh giá sự ảnh hưởng của phương pháp tính điểm 30% đến kết quả học tập sinh viên. Đề tài chưa đi sâu phân tích một cách toàn diện những nhân tố tác động đến chất lượng học tập sinh viên khoa Quản Trị Kinh Tế Quốc Tế nói riêng và sinh viên trường Đại Học Lạc Hồng nói chung. Các mô hình ƣớc lƣợng: * Mô hình toán học (MH1): Y = β0 + β1X Trong đó: Y: Điểm trung bình học tập cuối kì. X: Phương pháp tính điểm 30%. β0, β1 là các thông số ước lượng của mô hình 11 * Mô hình toán học (MH2): Log(Y) = β0 + β1X Trong đó: Log(Y): Log giá trị điểm trung bình học tập cuối kì. X: Phương pháp tính điểm 30%. β0, β1 là các thông số ước lượng của mô hình * Mô hình toán học (MH3): Y = β0 + β1X Trong đó: Y: Điểm trung bình học tập học II. X: Điểm trung bình học tập học I. β0, β1 là các thông số ước lượng của mô hình * Mô hình toán học (MH4): Log(Y) = β0 + β1Log(X) Trong đó: Log(Y): Log giá trị điểm trung bình học tập kì II. Log(X): Log giá trị điểm trung bình học tập kì I. β0, β1 là các thông số ước lượng của mô hình * Mô hình toán học (MH5): Y = β0 + β1X1 + β2Dum + β3X2 + β4(X3) Trong đó: Y: Giá trị điểm trung bình học tập kì II. X1: Giá trị điểm trung bình học tập kì I. 12 X2: Mức độ tham gia lớp học X3: Biến ngành học Dum: Biến giả về phương pháp tính điểm 30% β0, β1 β2, β3, β4 là các thông số ước lượng của mô hình * Mô hình toán học (MH6): Log(Y) = β0 + β1X1 + β2Dum + β3X2 + β4(X3) Trong đó: Log(Y): Log giá trị điểm trung bình học tập kì II. X1: Giá trị điểm trung bình học tập kì I. X2: Mức độ tham gia lớp học X3: Biến ngành học Dum: Biến giả về phương pháp tính điểm 30% β0, β1 β2, β3, β4 là các thông số ước lượng của mô hình Với kỳ vọng rằng các nhân tố nói trên tác động thuận tới yếu tố kết quả học tập. Phương pháp giả định này có ưu điểm là ta tìm được tính phổ biến về chiều tác động của các nhân tố song không loại trừ khả năng ngược lại của chúng nếu số liệu quá ít hoặc số liệu lấy mẫu không đại diện được tổng thể. 1.4 Kiểm tra các vi phạm giả thiết của mô hình 1.4.1 Hiện tƣợng đa cộng tuyến Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi mà tồn tại một mối quan hệ tuyến tính hoàn hảo hay xấp xỉ hoàn hảo giữa một vài hay tất cả các biến giải thích trong mô hình hồi quy. Hay nói khác đi là các biến độc lập có tương quan với nhau. Điều này đã vi phạm giả thuyết của mô hình hồi quy bội. * Hậu quả: 13 - Các ước lượng vẫn tốt nhất, tuyến tính và không thiên lệch. - Kiểm định giả thuyết là kém hiệu lực. Khó bác bỏ Ho, vì T- stat rất nhỏ. * Cách phát hiện - Các số hạng T-stat thường nhỏ, hệ số xác định (R2) rất cao, F-test thì có ý nghĩa thống kê. Đây là một bằng chứng cho thấy R2 cao chưa phải là yếu tố quyết định đến chất lượng mô hình. - Đừng bao giờ tìm cách tối đa hoá R2 của mô hình mà không cân nhắc kỹ mình đang làm cái gì và tại sao phải làm như thế. - Việc loại bỏ hay thêm vào một biến độc lập sẽ làm thay đổi mạnh mẽ các hệ số ước lượng và độ lệch chuẩn của nó. Mô hình là không bền vững đối với sự thay đổi của biến độc lập. - Các biến độc lập có hệ số tương quan cặp cao. - Các hàm hồi quy bổ sung (Auxiliary Regressions) có kiểm định F có ý nghĩa về mặt thống kê. Phát hiện có mối tương quan giữa các biến độc lập. R 2auxiliary > R2original. * Giải pháp khắc phục - Chung sống với nó, vì ước lượng vẫn đảm bảo không chệch và tốt nhất. Tuy nhiên, việc vận dụng phương pháp hồi quy vào công tác chính sách sẽ không đáng tin cậy. - Thu thập thêm số liệu, đặc biệt là tăng thêm số mẫu quan sát. - Loại bỏ "Kẻ phá bỉnh" (Biến số gây nên vấn đề). Tuy nhiên, phải cân nhắc khi loại bỏ một biến số ra khỏi mô hình, vì có thể ta đang bỏ đi một biến giải thích quan trọng và phù hợp của mô hình. Hậu quả của việc này đôi khi còn tồi tệ hơn là hãy chung sống với "Lũ". - Chuyển đổi số liệu 14 - Sử dụng các thông tin có sẵn. 1.4.2 Hiện tƣợng phƣơng sai không đồng đều * Hiện tƣợng phƣơng sai không đồng đều là gì? Hiện tượng phương sai không đồng đều là hiện tượng mà các phương sai của đường hồi quy của tổng thể ứng với các giá trị của các biến độc lập là khác nhau hay phương sai không là một hằng số. Var(t)   2 với t = 1,2,3,…,N; với N là số mẫu quan sát. Điều này thường xảy ra đối với các số liệu được thu thập theo không gian và hiếm khi xảy ra đối với số liệu thời gian. * Hậu quả - Các hệ số ước lượng thì không còn tốt nhất, nghĩa là không có phương sai nhỏ nhất. - Các ước lượng của phương sai các hệ số bị thiên lệch. - Các kiểm định giả thuyết thì dễ dẫn đến sai lầm. * Cách phát hiện - Bằng trực giác và kinh nghiệm làm việc thường xuyên với số liệu, ta sẽ có một cảm giác tốt hơn về số liệu, thông thường với số liệu không gian thì rất có khả năng có hiện tượng phương sai không đồng đều. - Phân tích bằng biểu đồ (Graphical analysis). - Các kiểm định chính thức (Test) như: * Kiểm định Goldfeld - Quant (GQ test): Áp dụng đối với hàm có một biến độc lập 15