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


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



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



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



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

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


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.


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):

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

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

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

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

* 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


Phát biểu giả thuyết:
Ho: 1 2 = 2 2
H1: 1 2 < 2 2
Các bước thực hiện (GQ test):
Bƣớc 1: Sắp xếp thứ tự các mẫu quan sát theo thứ tự tăng dần theo giá trị của biến Xi.
Bƣớc 2: Bỏ bớt d mẫu quan sát nằm giữa dãy số, vậy ta chia mẫu ra thành hai nhóm, mỗi
nhóm có (N - d)/2 mẫu quan sát.
Bƣớc 3: Ước lượng hai đường hồi quy cho hai nhóm số liệu vừa được tách ra. Thu thập
giá trị của ESS (Sum of Square Error). Lưu ý: Trong bảng ANOVA của SPSS, giá trị này
là Residual Sum of Square của hai phương trình hồi quy trên, gọi là ESS1 và ESS2 theo
thứ tư phương trình 1 (Nhóm 1) và phương trình hai (Nhóm 2).
Mỗi ESS có bậc tự do:
df1 = (N - d)/ 2 - K1 và df2 = (N - d)/ 2 - K2
Trong trường hợp hàm đơn biến, ta có k1 = K1 + 1 = k2 = K2 + 1 = 2. Trong đó k là số
thông số được ước lượng trong mô hình (Bao gồm cả hằng số)
Bƣớc 4: Tính trị thống kê GQstat
GQstat = 2 2 / 1 2  F (N2 - k2, N1 - k1)
Với N1 và k1 là số mẫu quan sát và hệ số ước lượng của phương trình hồi quy 1 (Cho
nhóm 1) có giá trị X thấp. N2 và k2 là số mẫu quan sát và số hệ số ước lượng của phương
trình hồi quy 2 (Cho nhóm 2) có giá trị của X cao.

hình gốc và thu thập et từ đó. Vẽ đường et theo thời gian và quan sát.
- Kiểm định d của Durbin – Watson
Thống kê d. Durbin – Watson được định nghĩa như sau:
n

d

( e
t 2

t

 et 1 )2

n

e
t 1

2
t

 e   e  2 e e

e
2
t

2
t 1

1.5.1 Hệ số xác định (R-squared: R2)

R2 

SSR
SSE
1
SST
SST

Trong đó: các biến đổi toán học ta có:
n

n

n

i 1

i 1

 ( yi  y)   ( ~yi  y) 2   e 2i
2

i 1

18


Hay:

+ Các biến phụ thuộc cũng phải giống nhau.
+ Các kí hiệu công thức này giống các kí hiệu công thức trên.
1.5.3 Tiêu chuẩn thông tin Akaike (Akaike Info Criterion: AIC)

 Trong đó k là số biến được ước lượng gồm cả hệ số tự do và n là cở mẫu.
 Ta thấy AIC phát hiện sai sót khắt khe hơn các tiêu chuẩn trên khi tăng thêm số
biến.
 Mô hình nào AIC thấp hơn thì tốt hơn.
1.5.4 Tiêu chuẩn thông tin Schwarz (Schwarz Criterion: SIC)

 SIC còn khắt khe hơn AIC.
 SIC càng nhỏ, mô hình càng tốt.
20