Thông tin trực tuyến và ý định lựa chọn ngành học đại học: tiếp cận từ mô hình xác suất xử lý thông tin

DOI 10.54404/jts.2026.217v.09
Từ khóa: Xử lý thông tin mô hình xác suất xử lý thông tin ELM thông tin trực tuyến ý định chọn ngành học học sinh trung học phổ thông Information processing Elaboration Likelihood Model Online information Major choice intention High school students

Tóm tắt

Trong bối cảnh thông tin trực tuyến ngày càng đa dạng và dễ tiếp cận, học sinh ngày càng có nhiều cơ hội tìm kiếm, đánh giá và so sánh thông tin trước khi lựa chọn ngành học đại học. Vì vậy, việc làm rõ cách học sinh xử lý thông tin trực tuyến để hình thành ý định lựa chọn ngành học có ý nghĩa quan trọng đối với các cơ sở giáo dục đại học. Dựa trên Mô hình Xác suất Xử lý Thông tin (ELM), nghiên cứu đề xuất và kiểm định mô hình giải thích cơ chế xử lý thông tin trực tuyến thông qua hai tuyến xử lý và vai trò trung gian của thái độ đối với ngành học. Dữ liệu được thu thập từ 627 học sinh THPT tại Hà Nội, Đà Nẵng và Hưng Yên và được phân tích bằng PLS-SEM. Kết quả cho thấy học sinh xử lý thông tin trực tuyến thông qua cả việc đánh giá chất lượng thông tin và các tín hiệu xã hội. Trong đó, sự gắn kết với cộng đồng trực tuyến có ảnh hưởng mạnh nhất đến thái độ đối với ngành học, lớn hơn từng đặc tính riêng lẻ của chất lượng thông tin. Bên cạnh đó, thái độ đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa các yếu tố xử lý thông tin trực tuyến và ý định lựa chọn ngành học. Nghiên cứu góp phần mở rộng ứng dụng ELM trong bối cảnh lựa chọn ngành học và cung cấp cơ sở khoa học cho các cơ sở giáo dục đại học trong việc xây dựng hoạt động truyền thông tuyển sinh trên nền tảng số.

Chia sẻ bài viết

Facebook X LinkedIn Email

Tài liệu tham khảo

1.
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, Theories of Cognitive Self-Regulation, 50(2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T.
DOI: doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-t
2.
Bekoe, R. A., Owusu, G. M. Y., Ofori, C. G., Essel-Anderson, A., & Welbeck, E. E. (2018). Attitudes towards accounting and intention to major in accounting: A logistic regression analysis. Journal of Accounting in Emerging Economies, 8(4), 459-475. https://doi.org/10.1108/JAEE-01-2018-0006.
DOI: doi.org/10.1108/jaee-01-2018-0006
3.
Blanchard, A. L. (2007). Developing a Sense of Virtual Community Measure. CyberPsychology & Behavior, 10(6), 827-830. https://doi.org/10.1089/cpb.2007.9946.
DOI: doi.org/10.1089/cpb.2007.9946
4.
Cheung, C. M. K., & Lee, M. K. O. (2012). What drives consumers to spread electronic word of mouth in online consumer-opinion platforms. Decision Support Systems, 53(1), 218-225. https://doi.org/10.1016/j.dss.2012.01.015.
DOI: doi.org/10.1016/j.dss.2012.01.015
5.
Cheung, C. M. K., & Thadani, D. R. (2012). The impact of electronic word-of-mouth communication: A literature analysis and integrative model. Decision Support Systems, 54(1), 461-470. https://doi.org/10.1016/j.dss.2012.06.008.
DOI: doi.org/10.1016/j.dss.2012.06.008
6.
Erkan, I., & Evans, C. (2016). The influence of eWOM in social media on consumers’ purchase intentions: An extended approach to information adoption. Computers in Human Behavior, 61, 47-55. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.03.003.
DOI: doi.org/10.1016/j.chb.2016.03.003
7.
Hair, J., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM).
8.
J. Kitchen, P., Kerr, G., E. Schultz, D., McColl, R., & Pals, H. (2014). The elaboration likelihood model: Review, critique and research agenda. European Journal of Marketing, 48(11/12), 2033-2050. https://doi.org/10.1108/EJM-12-2011-0776.
DOI: doi.org/10.1108/ejm-12-2011-0776
9.
Koh, J., Kim, Y.-G., & Kim, Y.-G. (2003). Sense of Virtual Community: A Conceptual Framework and Empirical Validation. International Journal of Electronic Commerce, 8(2), 75-94. https://doi.org/10.1080/10864415.2003.11044295.
DOI: doi.org/10.1080/10864415.2003.11044295
10.
Kotamena, F., Sinaga, P., Sudibjo, N., & Hidayat, D. (2024). Student use behavior in determining majors: Is it determined by self-congruity, social influence, information usefulness, through mediating information adoption, and behavioral intention. Computers in Human Behavior Reports, 14, 100383. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2024.100383.
DOI: doi.org/10.1016/j.chbr.2024.100383
11.
Lưu Thanh Thủy, Ao Thu Hoài, Nguyễn Lê Thị Đoan Trang, & Trần Minh Hảo. (2022). Mối quan hệ giữa truyền miệng điện tử, hình ảnh thương hiệu và ý định chọn trường đại học của người học ở Việt Nam. Tạp chí Khoa học Thương mại, 0(166). https://tckhtm.tmu.edu.vn/j/tmu/articles/1347-moi-quan-he-giua-truyen-mieng-dien-tu-hinh-anh-thuong-hieu-va-y-dinh-chon-truong-dai-hoc-cua-nguoi-hoc-o-viet-nam?lang=vi-VN.
12.
Le, T. D., Robinson, L. J., & Dobele, A. R. (2020). Understanding high school students use of choice factors and word-of-mouth information sources in university selection. Studies in Higher Education, 45(4), 808-818. https://doi.org/10.1080/03075079.2018.1564259.
DOI: doi.org/10.1080/03075079.2018.1564259
13.
Long, N. P. (2022). Impacts of electronic word-of-mouth (eWOM) from social networks sites (SNS) on the intention to purchase tourism accommodation of Gen Z in Vietnam. Annals of Computer Science and Information Systems, 34, 139-149. https://annals-csis.org/Volume_34/drp/3884.html.
14.
Ngo, T. T. A., Bui, C. T., Chau, H. K. L., & Tran, N. P. N. (2024). Electronic word-of-mouth (eWOM) on social networking sites (SNS): Roles of information credibility in shaping online purchase intention. Heliyon, 10(11), e32168. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e32168.
DOI: doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e32168
15.
Ngô Thu Hoàng. (2023). Tác động của truyền miệng điện tử đến ý định mua hàng trực tuyến trong bối cảnh đại dịch COVID-19. Tạp chí Khoa học Thương mại, 0(171). https://tckhtm.tmu.edu.vn/j/tmu/articles/1378-tac-dong-cua-truyen-mieng-dien-tu-den-y-dinh-mua-hang-truc-tuyen-trong-boi-canh-dai-dich-covid-19?lang=vi-VN.
16.
Phạm Văn Tuấn. (2021). Tác động của truyền miệng điện tử đến ý định mua hàng của người tiêu dùng trên nền tảng thương mại trực tuyến tại thị trường Việt Nam. Tạp chí Khoa học Thương mại, 0(141). https://tckhtm.tmu.edu.vn/j/tmu/articles/1104-tac-dong-cua-truyen-mieng-dien-tu-den-y-dinh-mua-hang-cua-nguoi-tieu-dung-tren-nen-tang-thuong-mai-truc-tuyen-tai-thi-truong-viet-nam?lang=vi-VN.
17.
Petty, R. E., & Cacioppo, J. T. (1986). The Elaboration Likelihood Model of Persuasion. In L. Berkowitz (Ed.), Advances in Experimental Social Psychology (Vol. 19, pp. 123-205). Academic Press. https://doi.org/10.1016/S0065-2601(08)60214-2.
DOI: doi.org/10.1016/s0065-2601(08)60214-2
18.
Simões, C., & Soares, A. M. (2010). Applying to higher education: Information sources and choice factors. Studies in Higher Education, 35(4), 371–389. https://doi.org/10.1080/03075070903096490
DOI: doi.org/10.1080/03075070903096490
19.
Sussman, S. W., & Siegal, W. S. (2003). Informational Influence in Organizations: An Integrated Approach to Knowledge Adoption. Information Systems Research, 14(1), 47-65. https://doi.org/10.1287/isre.14.1.47.14767.
DOI: doi.org/10.1287/isre.14.1.47.14767
20.
Tapanainen, T., Dao, T. K., & Nguyen, T. T. H. (2021). Impacts of online word-of-mouth and personalities on intention to choose a destination. Computers in Human Behavior, 116, 106656. https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106656.
DOI: doi.org/10.1016/j.chb.2020.106656
21.
Taylor, S. A., & Judson, K. M. (2011). A Service Perspective on the Marketization of Undergraduate Education. Service Science, 3(2), 110-126. https://doi.org/10.1287/serv.3.2.110.
DOI: doi.org/10.1287/serv.3.2.110
22.
Yang, H.-P., & Mutum, D. (2015). Electronic Word-of-Mouth for University Selection: Implications for academic leaders and recruitment managers. Journal of General Management, 40, 23-44. https://doi.org/10.1177/030630701504000403.
DOI: doi.org/10.1177/030630701504000403
23.
Zhang, K. Z. K., Zhao, S. J., Cheung, C. M. K., & Lee, M. K. O. (2014). Examining the influence of online reviews on consumers’ decision-making: A heuristic–systematic model. Decision Support Systems, 67, 78-89. https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.08.005.
DOI: doi.org/10.1016/j.dss.2014.08.005

Liên quan

Các bài khác trong số này

TẠP CHÍ SỐ 217

Xem số phát hành

Hiểu biết tài chính của lao động phổ thông trong các khu công nghiệp tỉnh Bắc Ninh: cấu trúc nhân tố và sự khác biệt theo nhân khẩu học

Lê Thị Phương Dung, Phạm Tiến Anh, Vũ Minh Thuý…

Nghiên cứu được thực hiện trên 305 lao động phổ thông tại các khu công nghiệp tỉnh Bắc Ninh nhằm khám phá các thành phần hiểu biết tài chính của nhóm lao động này. Dựa trên khung tiếp cận của OECD và sử dụng phương pháp...

Xem bài

Trách nhiệm xã hội doanh nghiệp và hành vi công dân tổ chức của nhân viên ngân hàng tại Việt Nam: vai trò trung gian của vốn tâm lý và điều tiết của bản sắc đạo đức

Phạm Quang Dũng, Trịnh Thị Ngân Yến, Đào Ngọc Bảo Nhi…

Nghiên cứu này nhằm mục đích đo lường ảnh hưởng của phản ứng của nhân viên đối với các hoạt động trách nhiệm xã hội doanh nghiệp đến vốn tâm lý và hành vi công dân tổ chức, dưới sự điều tiết của bản sắc đạo đức. Dữ liệu...

Xem bài

Tác động của phát triển tài chính, toàn cầu hóa và các cam kết quốc tế về khí hậu đến phát triển năng lượng tái tạo tại Việt Nam

Nguyễn Duy Linh, Nguyễn Lê Nhật Linh

Nghiên cứu đánh giá tác động của phát triển tài chính (FD), toàn cầu hóa (KOF) và cam kết khí hậu (CPS) đến phát triển năng lượng tái tạo (NLTT) tại Việt Nam giai đoạn 1995 - 2022. Dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian, nghiê...

Xem bài

Mối quan hệ giữa hợp tác nhân viên - AI, tác nhân gây căng thẳng công nghệ và sự gắn kết trong công việc: Góc nhìn lý thuyết Yêu cầu - Nguồn lực công việc

Phạm Thị Mỹ Dung, Nguyễn Thị Thu Hà, Phạm Ngọc Hà

Bài viết tập trung vào việc tìm hiểu mối quan hệ giữa hợp tác nhân viên - AI và sự gắn kết trong công việc với vai trò trung gian của tác nhân căng thẳng công nghệ, đồng thời xem xét tác động điều tiết của niềm tin vào n...

Xem bài