Kiến thức quy trình và khái niệm về hàm số ở trung học phổ thông (tt)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC HUẾ
TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM

PHẠM XUÂN THẾ

KIẾN THỨC QUY TRÌNH VÀ KHÁI NIỆM
VỀ HÀM SỐ Ở TRUNG HỌC PHỔ THÔNG

Demo Version - Select.Pdf SDK
Chuyên ngành: LÍ LUẬN VÀ PHƢƠNG PHÁP DẠY HỌC MÔN TOÁN

Mã số: 60.14.01.11

LUẬN VĂN THẠC SĨ GIÁO DỤC HỌC

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC
PGS.TS. TRẦN VUI

Huế, năm 2015
i


LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng
tôi, các số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn là
trung thực, đƣợc các đồng tác giả cho phép sửdụng và chƣa
từng đƣợc công bố trong bất kỳ một công trình nào khác.

Tác giả

Phạm Xuân Thế

Demo Version - Select.Pdf SDK

ii


LỜI CẢM ƠN

Trƣớc hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS. Trần Vui, ngƣời thầy,
ngƣời hƣớng dẫn khoa học đã tận tình hƣớng dẫn, chỉ bảo và động viên tôi trong
quá trình học tập, nghiên cứu và thực hiện luận văn.
Tôi xin trân trọng cảm ơn quý Thầy giáo, Cô giáo đã giảng dạy chúng tôi trong suốt
thời gian học tập tại trƣờng ĐHSP Huế, xin cám ơn thầy Trần Kiêm Minh đã cho tôi
những lời khuyên và hƣớng dẫn tận tình trong quá trình thực hiện luận văn.
Luận văn này hoàn thành cũng nhờ đƣợc sự tạo điều kiện của các Ban giám hiệu,
học sinh các trƣờng THPT Thị xã Quảng Trị, Bùi Dục Tài, Vĩnh Định tỉnh Quảng
Trị. Đặc biệt là các giáo viên Lê Thanh Tịnh, Hoàng Trọng Anh, Đoàn Đăng Hải,
Nguyễn Ngọc Bảo Trinh, những đồng nghiệp, những ngƣời thầy của tôi đã hết sức
tạo điều kiện và ủng hộ trong quá trình triển khai ý tƣởng nghiên cứu.
Tôi cũng xin gửi lời cám ơn đến khoa Toán, phòng Sau đại học, các anh chị bạn bè
lớp Cao học Toán K22, đặc biệt các học viên chuyên ngành LL&PPDH môn Toán

Demo Version - Select.Pdf SDK

trƣờng ĐHSP Huế đã giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập và thực hiện luận văn.
Tôi rất mong nhận đƣợc những góp ý và nhận xét để bổ sung cho những thiếu sót
không thể tránh khỏi của luận văn.
Xin trân trọng cảm ơn!

iii


DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

AMOS

IBM SPSS AMOS

CFA

Confirmatory Factor Analysis
(Phân tích nhân tố khẳng định)

EFA

Exploratory Factor Analysis
(Phân tích nhân tố khám phá)

KTQT

Kiến thức quy trình

KTKN

Kiến thức khái niệm

PISA

Programme for International Student Assessment
(Chƣơng trình Đánh giá Học sinh Quốc tế)

SEM

Structural Equation Modeling

Demo Version
- Select.Pdf
(Mô hình
phƣơng trìnhSDK
cấu trúc)
SPSS

IBM SPSS Statistics

THPT

Trung học phổ thông

iv


MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA ...................................................................................................... i
LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................... ii
LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................... iii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ....................................................................... iv
MỤC LỤC ...................................................................................................................1

Chƣơng 1. GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ. .........................................................................4
1.1 Giới thiệu...........................................................................................................4
1.2 Mục đích nghiên cứu .........................................................................................5
1.3 Các câu hỏi nghiên cứu .....................................................................................6
1.4 Ý nghĩa của nghiên cứu.....................................................................................7
1.5 Thuật ngữ ..........................................................................................................7
1.5.1 Thuật ngữ khái niệm ..................................................................................8
1.5.2 Mô hình phƣơng trình cấu trúc SEM .........................................................8
1.5.3 Thuật ngữ thống kê ..................................................................................10

Demo Version - Select.Pdf SDK

1.5.4 Phần mềm thống kê ..................................................................................10
1.6 Tiểu kết chƣơng 1............................................................................................11
Chƣơng 2. KIẾN THỨC QUY TRÌNH VÀ KIẾN THỨC KHÁI NIỆM. .........12
2.1 Kiến thức quy trình .........................................................................................12
2.2 Kiến thức khái niệm ........................................................................................14
2.3 Mối liên hệ giữa kiến thức quy trình và khái niệm về hàm số ở Trung học phổ
thông ......................................................................................................................16
2.4 Tiểu kết chƣơng 2............................................................................................19
Chƣơng 3. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU. ................................................................20
3.1 Thiết kế nghiên cứu .........................................................................................20
3.2 Mô hình phƣơng trình cấu trúc .......................................................................21
3.3 Kiến thức quy trình về hàm số ........................................................................22
3.4 Kiến thức khái niệm về hàm số .......................................................................23
3.5 Khả năng áp dụng hàm số ...............................................................................24
1


3.6 Mô hình đo lƣờng ............................................................................................25

3.7 Mô hình cấu trúc .............................................................................................26
3.8 Mô hình hoàn thiện .........................................................................................26
3.9 Các nhiệm vụ đo..............................................................................................27
3.9.1 Quy trình đồ thị ........................................................................................27
3.9.2 Quy trình đại số ........................................................................................28
3.9.3 Quy trình giải tích ....................................................................................29
3.9.4 Mối quan hệ giữa hàm số và biểu diễn đồ thị ..........................................30
3.9.5 Giải thích đồ thị........................................................................................31
3.9.6 Giải thích đại số .......................................................................................33
3.9.7 Giải thích giải tích ....................................................................................34
3.9.8 Bài toán thực tế ........................................................................................34
3.9.9 Khả năng tính đạo hàm ............................................................................38
3.9.10 Đồ thị đạo hàm .......................................................................................39
3.10 Thu thập dữ liệu và đối tƣợng tham gia ........................................................40
3.11 Tiểu kết chƣơng 3 .........................................................................................40

Demo
Version
- Select.Pdf
SDK
Chƣơng 4. KẾT
QUẢ
NGHIÊN
CỨU. .................................................................
41
4.1 Định hƣớng phân tích kết quả .........................................................................41
4.2 Tổng quan về thang điểm bài kiểm tra ............................................................41
4.2.1 Thang điểm cho từng biến quan sát .........................................................41
4.2.2 Tổng điểm bài kiểm tra chính ..................................................................42
4.3 Kết quả cho từng nhiệm vụ .............................................................................43

4.3.1 Quy trình đồ thị ........................................................................................43
4.3.2 Quy trình đại số ........................................................................................43
4.3.3 Quy trình giải tích ....................................................................................44
4.3.4 Mối quan hệ giữa hàm số và biểu diễn đồ thị ..........................................44
4.3.5 Giải thích đồ thị........................................................................................46
4.3.6 Giải thích đại số .......................................................................................47
4.3.7 Giải thích giải tích ....................................................................................48
4.3.8 Bài toán thực tế ........................................................................................49
4.3.9 Khả năng tính đạo hàm ............................................................................52
2


4.3.10 Đồ thị đạo hàm .......................................................................................52
4.4 Mô hình nghiên cứu ........................................................................................55
4.4.1 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha ........................55
4.4.2 Kết quả phân tích nhân tố khẳng định .....................................................56
4.4.3 Đánh giá sự phù hợp của mô hình nghiên cứu đề xuất bằng mô hình
phƣơng trình cấu trúc ........................................................................................56
4.4.4 Mô hình nghiên cứu cuối cùng ................................................................57
4.5 Tƣơng quan điểm số giữa kiến thức quy trình và khái niệm ..........................59
4.6 Tiểu kết chƣơng 4 ..........................................................................................60
Chƣơng 5. THẢO LUẬN VÀ KẾT LUẬN. ..........................................................61
5.1 Thảo luận các câu hỏi nghiên cứu ...................................................................61
5.1.1 Câu hỏi nghiên cứu thứ nhất ....................................................................62
5.1.2 Câu hỏi nghiên cứu thứ hai ......................................................................63
5.1.3 Câu hỏi nghiên cứu thứ ba .......................................................................64
5.2 Hƣớng phát triển của đề tài .............................................................................65
5.3 Tiểu kết chƣơng 5............................................................................................65

Version - Select.Pdf SDK

KẾT LUẬNDemo
..............................................................................................................
66
TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................68
PHỤ LỤC ................................................................................................................ P1
CÁC NHIỆM VỤ ĐO SỬ DỤNG TRONG BÀI KIỂM TRA CHÍNH .................... P1
MỘT SỐ BÀI LÀM CỦA HỌC SINH ................................................................... P10

3


Chƣơng 1
GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ
1.1 Giới thiệu
Theo một nghiên cứu của Trung tâm Quốc gia về Đánh giá Tiến triển Giáo dục Hoa
Kỳ (National Assessment of Educational Progress: NAEP, 1983, [40]), chín trong
số mƣời học sinh đồng ý với câu phát biểu “luôn luôn có một quy tắc để làm theo
trong việc giải quyết các bài toán”. Lý do cho suy nghĩ này có thể là do trong quá
trình học sinh tiếp xúc với các bài toán mà giáo viên đã thực hiện bằng các thuật
toán trên lớp, và đƣa ra các ví dụ để học sinh làm theo cách tƣơng tự, cho đến khi
học sinh có thể tự mình làm các bài toán này một cách chính xác theo các thuật toán
đã đƣợc học. Có cơ sở để nói rằng, rất nhiều học sinh ở bậc trung học phổ thông
(THPT) tập trung ghi nhớ các quy trình hoặc thuật toán thay cho việc tìm hiểu các
mối liên hệ giữa các đối tƣợng. Các em có thể cho rằng: kiến thức quy trình mang
tính thuật toán có thể gặp rất thƣờng xuyên, đặc biệt là các bài toán ở THPT. Một
điển hình cho tình huống này có thể thấy trong phần Hàm số ở THPT. Hàm số là

Demo
- Select.Pdf
SDK

một trong những
kháiVersion
niệm cơ bản
và quan trọng
trong chƣơng trình Toán ở THPT.
Kiến thức về hàm số có lẽ là một trong các yêu cầu quan trọng đối với việc học tập
và nghiên cứu toán học. Dubinsky và Harel (1992, [16]) cho rằng, khái niệm hàm số
là một trong những khái niệm toán học quan trọng nhất từ mẫu giáo đến tốt nghiệp
trung học.
Trong các bài kiểm tra, kì thi, hầu nhƣ các bài toán về hàm số thƣờng tập trung vào
các kỹ năng nhƣ khảo sát và vẽ đồ thị, tìm số nghiệm phƣơng trình, tìm điều kiện
của tham số…, cho nên có thể che dấu đi sự vắng mặt của kiến thức khái niệm.
Thông thƣờng, nếu học sinh nắm vững các phƣơng pháp thì có thể làm đúng đáp án.
Điều này vô tình tạo ra một lý do để giáo viên và học sinh tin rằng các em đã hiểu
đƣợc khái niệm toán học, nhƣng có lẽ điều này không đúng. Vậy nếu có một sự
quan tâm nhiều hơn cho việc giảng dạy kiến thức khái niệm trong trƣờng học, thì
liệu rằng kiến thức quy trình có bị bỏ qua, hay là ít đƣợc quan tâm hơn? Điều này có
thể không xảy ra, nhiều lập luận chỉ ra rằng, kiến thức quy trình là một điều kiện
cần thiết cho kiến thức khái niệm. Nói cách khác, ngay cả khi mục tiêu của việc
4


giảng dạy toán học, mà cụ thể trong nghiên cứu này là hàm số, giúp học sinh hiểu
đƣợc kiến thức khái niệm, kiến thức quy trình rất có thể là một công cụ để đạt đƣợc
mục tiêu đó. Hơn nữa, việc đo hai loại kiến thức này nhƣ thế nào cũng rất quan
trọng để giải thích bằng chứng về mối liên hệ giữa chúng.
Xuất phát từ việc có khá nhiều tranh luận về mối quan hệ giữa hai dạng kiến thức
quy trình và khái niệm, cũng nhƣ những ý nghĩa thực tế trong dạy học của hai dạng
kiến thức này, chúng tôi thấy cần thiết trong việc tìm hiểu kĩ hơn bản chất khái niệm
và mối liên hệ cũng nhƣ ứng dụng của chúng trong việc thực hành toán của học

sinh.
1.2 Mục đích nghiên cứu
Nghiên cứu này đƣa ra giả thiết rằng cả hai dạng kiến thức khái niệm và kiến thức
quy trình đều đƣợc áp dụng thành công trong phần hàm số ở THPT. Nếu chúng ta
thừa nhận rằng cả hai đều quan trọng, vấn đề đặt ra là làm thế nào để dạy cho học
sinh có thể nắm đƣợc cả kiến thức khái niệm và kiến thức quy trình. Hơn nữa, nếu
có một phƣơng pháp giảng dạy đƣợc đƣa ra, thì nó dựa trên những cơ sở nào về mối

Demo Version - Select.Pdf SDK

liên hệ giữa kiến thức khái niệm và kiến thức quy trình.

Kiến thức quy

Kiến thức khái

trình về hàm số

niệm về hàm số

Khả năng áp
dụng các hàm số

Hình 1.1. Các mối quan hệ có thể điều tra trong nghiên cứu
Trong luận văn này, chúng tôi cố gắng tìm hiểu và nghiên cứu hai dạng kiến thức
khái niệm và kiến thức quy trình về hàm số, từ đó tìm hiểu mối liên hệ trong dạy và
học toán thông qua việc phát triển kiến thức khái niệm và kiến thức quy trình. Theo
đó, luận văn đi sâu nghiên cứu các vấn đề cụ thể sau:
5

 Làm rõ các từ khóa kiến thức khái niệm và kiến thức quy trình, mối quan hệ
và sự phụ thuộc giữa chúng.
 Tìm hiểu hai dạng kiến thức khái niệm và kiến thức quy trình, mối liên hệ
của hai loại kiến thức này về hàm số ở bậc học THPT. Khảo sát học sinh để
xem xét: liệu một học sinh đạt điểm cao trong các bài kiểm tra về kiến thức
quy trình có đạt điểm cao trong bài kiểm tra về kiến thức khái niệm và ngƣợc
lại hay không?
 Nghiên cứu phƣơng pháp đo kiến thức khái niệm và kiến thức quy trình về
hàm số ở bậc học THPT.
 Điều tra khả năng áp dụng của hàm số trong các nhiệm vụ Toán học phụ
thuộc vào hai loại kiến thức khái niệm và kiến thức quy trình.
1.3 Các câu hỏi nghiên cứu
Haapasalo & Kadijevich (2000, [35]) nhấn mạnh rằng, kiến thức khái niệm và kiến
thức quy trình không thể đo trực tiếp, chúng ta chỉ có thể nghiên cứu thông qua các
nhiệm vụ toán học mang tính quy trình và khái niệm. Một mục tiêu của nghiên cứu

Demo Version - Select.Pdf SDK

là phát triển một biện pháp đáng tin cậy để đo kiến thức khái niệm và kiến thức quy
trình về hàm số. Các đặc tính sau đây đƣợc sử dụng cho kiến thức quy trình về hàm
số, kiến thức khái niệm về hàm số và khả năng áp dụng các hàm số trong luận văn
này:
Kiến thức quy trình về hàm số biểu thị việc sử dụng năng động và thành công các
thuật toán cụ thể hoặc quy trình khi chúng đƣợc áp dụng trên hàm số. Điều này liên
quan đến việc sử dụng thành công từng bƣớc thuật toán và các quy tắc khác nhau.
Kiến thức khái niệm về hàm số biểu thị việc sử dụng mạng lƣới đặc biệt các mối
quan hệ về hàm số, bao gồm việc sử dụng mối quan hệ giữa các hình thức biểu diễn
khác nhau, các mối quan hệ toán học khác chủ đề và kiến thức toán học trƣớc đó.
Nó cũng bao gồm khả năng để lựa chọn giữa các phƣơng pháp thích hợp và phản

ánh kết quả khi giải một bài toán.
Khả năng áp dụng các hàm số đƣợc mô tả nhƣ là một hàm số có thể đƣợc áp dụng
một cách thích hợp vào một trƣờng hợp cụ thể. Khả năng áp dụng các hàm số cũng
6


bao gồm khả năng giải quyết các vấn đềtoán học liên quan đến khái niệm toán học
tiên tiến hơn đƣợc xây dựng dựa trên khái niệm hàm số.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi cố gắng tìm hiểu và nghiên cứu về kiến thức khái
niệm và kiến thức quy trình về hàm số, từ đó tìm hiểu về phƣơng pháp đo, mối liên
hệ trong dạy và học toán thông qua việc phát triển kiến thức khái niệm và kiến thức
quy trình. Nghiên cứu của chúng tôi nhằm mục đích tìm kiếm câu trả lời cho các
câu hỏi sau đây:
i.

Chúng ta sẽ đo kiến thức khái niệm và kiến thức quy trình của học sinh về
hàm số ở bậc học THPT nhƣ thế nào?

ii.

Các kiến thức có tính quy trình và kiến thức có tính khái niệm về hàm số của
học sinh ở bậc học THPT có quan hệ với nhau nhƣ thế nào?

iii.

Khả năng để giáo viên có thể vận dụng kiến thức quy trình và khái niệm
trong giải quyết các bài toán về hàm số nhƣ thế nào?

1.4 Ý nghĩa của nghiên cứu
Kết quả nghiên

cứu của
luận văn
mong đợi sẽ góp
phần:
Demo
Version
- Select.Pdf
SDK
 Làm rõ hai mặt kiến thức quy trình và khái niệm về hàm số ở Trung học phổ
thông.
 Làm rõ mối liên hệ về kiến thức quy trình và khái niệm về hàm số ở Trung
học phổ thông.
 Đề xuất một phƣơng pháp đáng tin cậy trong việc đo kiến thức quy trình và
khái niệm.
 Đánh giá khả năng áp dụng hai dạng kiến thức vào các bài toán về hàm số.
1.5 Thuật ngữ
Trong phần này chúng tôi sẽ trình bày và giải thích các thuật ngữ, khái niệm đƣợc
sử dụng trong luận văn.

7


1.5.1 Thuật ngữ khái niệm
Thuật ngữ “khái niệm” đƣợc sử dụng trong ba ngữ cảnh khác nhau. Đầu tiên, khái
niệm toán học là Hàm số. Ở đây, thuật ngữ kiến thức khái niệm (quy trình) về hàm
số đƣợc sử dụng thay cho kiến thức khái niệm (quy trình) về khái niệm hàm số. Thứ
hai, trong phân tích nhân tố và mô hình phƣơng trình cấu trúc, thuật ngữ này đƣợc
dùng để chỉ hiện tƣợng đƣợc biểu diễn bởi các yếu tố nhƣ khái niệm. Ý tƣởng ở đây
là nếu có một mức độ cơ bản của kiến thức khái niệm về hàm số, nó sẽ đƣợc phản
ánh thông qua các yếu tố trong mô hình. Thứ ba, và cũng là quan trọng nhất, thuật

ngữ khái niệm trong giáo dục toán xuất hiện nhƣ là một phần từ “kiến thức khái
niệm”, đề cập đến một loại kiến thức với những đặc tính nhất định.
Haapasalo và Kadijevich (2000, [35]) đã đƣa ra một phân tích toàn diện trong việc
kết nối, cải thiện quan điểm của các nhà nghiên cứu, và làm thế nào để nó phù hợp
với mô hình học tập và giảng dạy hiện đại. Hơn nữa, họ nhấn mạnh rằng sự khác
biệt giữa kiến thức quy trình và khái niệm phụ thuộc vào cá nhân, bối cảnh và nội
dung của khái niệm.Do đó, Haapasalo và Kadijevich cho rằng, phân loại chung giữa
kiến thức khái
niệm Version
và kiến thức
quy trình dựaSDK
trên nghiên cứu thực nghiệm dƣờng
Demo
- Select.Pdf
nhƣ không thực tế. Bởi vì kiến thức khái niệm và kiến thức quy trình không thể đo
trực tiếp, họ thấy nó thích hợp để áp dụng vào các nhiệm vụ về khái niệm và quy
trình, sau đó nghiên cứu các hoạt động của học sinh.
Vì những lý do trên, chúng tôi thấy thích hợp trong việc sử dụng các thuật ngữ của
Haapasalo và Kadijevich (2000, [35]) để hình thành cơ sở lý luận của các nghiên
cứu thực nghiệm trong luận văn này. Hơn nữa, lý thuyết của họ đã đƣa ra một
khuôn khổ vững chắc để thảo luận về mối liên quan giữa kiến thức quy trình và khái
niệm về hàm số ở trung học phổ thông.
1.5.2 Mô hình phƣơng trình cấu trúc SEM
Mô hình phƣơng trình cấu trúc SEM (Structural Equation Medelling) là một tập hợp
các mô hình thống kê, không phải là một phƣơng pháp thống kê riêng lẽ. Mô hình
SEM đã đƣợc sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực nghiên cứu nhƣ tâm lý học, xã hội
học, nghiên cứu sự phát triển của trẻ em và trong lĩnh vực quản lý. Lợi thế của SEM
8

là cho phép dùng thuật toán thống kê để phân tích nhiều mối quan hệ cùng một lúc
mà các phƣơng pháp phân tích đa biến không giải quyết đƣợc.
Mô hình SEM phối hợp đƣợc tất cả các kỹ thuật nhƣ hồi quy đa biến, phân tích
nhân tố và phân tích mối quan hệ tƣơng hỗ giữa các phần tử trong sơ đồ mạng, cho
phép chúng ta kiểm tra mối quan hệ phức hợp trong mô hình. Khác với những kỹ
thuật thống kê khác chỉ cho phép ƣớc lƣợng mối quan hệ riêng lẽ của từng cặp phần
tử trong mô hình cổ điển, SEM cho phép ƣớc lƣợng đồng thời các phần tử trong
tổng thể mô hình, ƣớc lƣợng mối quan hệ nhân quả giữa các biến tiềm ẩn qua các
chỉ số kết hợp cả đo lƣờng và cấu trúc của mô hình lý thuyết, đo các ảnh hƣởng trực
tiếp cũng nhƣ gián tiếp, kể cả sai số đo và tƣơng quan phần dƣ. Đặc biệt, SEM sử
dụng để ƣớc lƣợng các mô hình đo lƣờng và mô hình cấu trúc của bài toán lý thuyết
đa biến.
Mô hình đo lƣờng: diễn tả cách các biến quan sát thể hiện và giải thích các biến
tiềm ẩn thế nào: tức là diễn tả cấu trúc biến tiềm ẩn, đồng thời diễn tả các đặc tính
đo lƣờng của các biến quan sát.

Version
SDK
Mô hình cấuDemo
trúc: xác
định các- Select.Pdf
liên kết giữa các
biến tiềm ẩn bằng mũi tên nối kết,
và gán cho chúng các phƣơng sai giải thích và chƣa giải thích, tạo thành cấu trúc
nhân quả cơ bản. Biến tiềm ẩn đƣợc ƣớc lƣợng bằng hồi quy bội của các biến quan
sát. Mô hình SEM không cho phép sử dụng khái niệm biểu thị bởi biến quan sát
đơn.
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA): đƣợc dùng đến
trong trƣờng hợp mối quan hệ giữa các biến quan sát và biến tiềm ẩn là không rõ
ràng hay không chắc chắn. Phân tích EFA theo đó đƣợc tiến hành theo kiểu khám

phá để xác định xem phạm vi, mức độ quan hệ giữa các biến quan sát và các nhân tố
cơ sở nhƣ thế nào, làm nền tảng cho một tập hợp các phép đo để rút gọn hay giảm
bớt số biến quan sát tải lên các nhân tố cơ sở.
Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis - CFA): sử dụng
thích hợp khi nhà nghiên cứu có sẵn một số kiến thức về cấu trúc biến tiềm ẩn cơ
sở. Trong đó mối quan hệ hay giả thuyết (có đƣợc từ lý thuyết hay thực nghiệm)
9


giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì đƣợc các nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa
nhận trƣớc khi tiến hành kiểm định thống kê. Nhƣ vậy CFA là bƣớc tiếp theo của
EFA nhằm kiểm định xem có một mô hình lý thuyết có trƣớc làm nền tảng cho một
tập hợp các quan sát không. CFA cũng là một dạng của SEM.
1.5.3 Thuật ngữ thống kê
Hệ số Cronbach’s Alpha:sử dụng để ƣớc lƣợng độ tin cậy của thang đo, 𝛼 ≥ 0.9:
rất tốt, 0.7 ≤ 𝛼 < 0.9: tốt,0.6 ≤ 𝛼 < 0.7: chấp nhận đƣợc, 0.5 ≤ 𝛼 < 0.6: thấp,
𝛼 < 0.5: không thể chấp nhận.
Chi-Square/df (χ2/df): dùng để đo mức độ phù hợp của cả mô hình. Trong nghiên
cứu thực tế phân biệt 2 trƣờng hợp : χ2/df < 5 (với mẫu N > 200); hay < 3 (khi cỡ
mẫu N ≤ 200) thì mô hình đƣợc xem là phù hợp tốt (Kettinger và Lee, 1995, [30]).
Sai số xấp xỉ của căn bậc hai giá trị trung bình RMSEA (Root Mean Square
Error of Approximation): là một chỉ tiêu quan trọng, nó xác định mức độ phù hợp
của mô hình so với tổng thể. Mô hình đƣợc xem là chấp nhận đƣợc nếu
RMSEA<0.08.
Demo Version - Select.Pdf SDK
Chỉ số phù hợp chuẩn hóa NFI(Normed Fit Index):đo sự khác biệt phân bố chuẩn
của χ2 giữa mô hình độc lập với phép đo phƣơng sai và mô hình đa nhân tố.
Chỉ số phù hợp so sánh CFI (Comparative Fit Index): là chỉ số cải tiến của NFI,
có giá trị từ 0-1, CFI > 0.9 đƣợc xem là phản ánh một mô hình phù hợp.
Chỉ số phù hợp tối ƣu GFI (Goodness-of-fit Index): đo độ phù hợp tối ƣu (không

điều chỉnh bậc tự do) của mô hình cấu trúc và mô hình đo lƣờng với bộ dữ liệu khảo
sát, có giá trị từ 0-1, GFI > 0.9 đƣợc xem là phù hợp tối ƣu.
1.5.4 Phần mềm thống kê
Phần mềm SPSS
SPSS có tên đầy đủ là IBM SPSS Statistics, một phần mềm của hãng IBM. Đây là
một chƣơng trình sử dụng rộng rãi để phân tích thống kê trong khoa học xã hội . Nó
cũng đƣợc sử dụng bởi các nhà nghiên cứu thị trƣờng, các nhà nghiên cứu y tế,
10


công ty khảo sát, chính phủ, các nhà nghiên cứu giáo dục, các tổ chức tiếp thị, kĩ sƣ
khai thác dữ liệu...
Phần mềm AMOS
AMOS có tên đầy đủ là IBM SPSS AMOS, một phần mềm của hãng IBM. AMOS
là công cụ cho phép dễ dàng thực hiện biểu diễn các mô hình phƣơng trình cấu trúc
SEM, nhằm xây dựng các mô hình với độ chính xác hơn các kỹ thuật thống kê đa
biến tiêu chuẩn. Điều này không thể làm đƣợc nếu chỉ sử dụng phần mềm SPSS
trong trƣờng hợp mô hình có nhiều biến phụ thuộc và trung gian. Với AMOS, bạn
có thể xác định, ƣớc lƣợng, đánh giá, và trình bày mô hình của bạn trong một giao
diện trực quan cho thấy mối quan hệ giữa các biến số giả thuyết. AMOS cũng cung
cấp một phƣơng pháp phi đồ họa để xác định mô hình. Định dạng dữ liệu cho
AMOS thƣờng dùng định dạng file input của SPSS.
1.6 Tiểu kết chƣơng 1
Trong chƣơng này, chúng tôi đã trình bày mục đích và ý nghĩa của nghiêncứu.
Đồng thời, chúng
tôiVersion
phát biểu -ba
câu hỏi nghiên
cứu, định nghĩa một số thuật ngữ
Demo

Select.Pdf
SDK
đƣợc sử dụng trong luận văn. Nền tảng lý thuyết làm cơ sở vàđịnh hƣớng cho
nghiên cứu sẽ đƣợc trình bày ở chƣơng tiếp theo.

11