LỜI CẢM ƠN

Kính thử thầy Trần Mạnh Tường ,

Những dòng chữ này thay cho lời cảm ơn chân thành của em xin gửi đến Thầy. Trong suốt quãng thời gian học môn ngôn ngữ lập trình vỏn vẹn chưa đầy 3 tháng, Thầy đã cho em nhiều kiến thức hữu ích về môn học này qua những buổi lên lớp và những nhiệm vụ về nhà. Những lời giải thích từng bước một của Thầy đã giúp em hiểu sâu hơn về ngôn ngữ lập trình, cũng như khám phá ra sự thú vị và tính ứng dụng của nó.

Trước hết, em rất cảm ơn thầy vì đã dành thời gian quý báu và công sức để đọc và nhận xét bài tiểu luận của em, vì lần đầu em được trải nghiệm việc tiếp xúc ngôn ngữ này nên sẽ khó tránh khỏi sai sót trong quá trình làm bài, rất mong nhận được sự góp ý của thầy cô để có bài tiểu luận hoàn thiện hơn. Nhận được sự phản hồi của Thầy, giúp em không chỉ nhận ra những điểm mạnh và yếu của bài tiểu luận mình, mà còn được học hỏi và cải thiện từ những góp ý chi tiết và xâu chuỗi của Thầy.

Bên cạnh đó, em cũng rất biết ơn sự kiên nhẫn và sự tận tâm của Thầy trong việc hướng dẫn và chỉ bảo em trong quá trình học. Những lời nhận xét và góp ý của Thầy về các nhiệm vụ được giao về nhà không những chỉ cho em biết được thiếu xót của mình và còn giúp em hoàn thành nhiệm vụ một cách trọn vẹn hơn.

Cuối cùng, em muốn bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc và sự tri ân đối với Thầy. Mong rằng Thầy sẽ tiếp tục mang sứ mệnh cao cả của mình, lan tỏa tri thức và sự đam mê cho thế hệ học trò tiếp theo, như đã làm với em.

Xin chân thành cảm ơn Thầy.

Trân trọng,

Nguyễn Thị Hoàng Yến

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHỦ ĐỀ “ĐÁNH GIÁ CÁC YẾU TỐ KINH TẾ XÃ HỘI ẢNH HƯỚNG TỚI QUYẾT ĐỊNH CHỌN CHƯƠNG TRÌNH HỌC CỦA SINH VIÊN VIỆT NAM”

CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH, ĐÁNG GIÁ CÁC YẾU TỐ KINH TẾ ẢNH HƯỞNG TỚI QUYẾT ĐỊNH LỰA CHỌN CHƯƠNG TRÌNH HỌC CỦA SINH VIÊN VIỆT NAM

CHƯƠNG 3: TỔNG KẾT QUÁ TRÌNH NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 4: TÀI LIỆU THAM KHẢO

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHỦ ĐỀ “ĐÁNH GIÁ CÁC YẾU TỐ KINH TẾ XÃ HỘI ẢNH HƯỚNG TỚI QUYẾT ĐỊNH CHỌN CHƯƠNG TRÌNH HỌC CỦA SINH VIÊN VIỆT NAM”

1. Đặt vấn đề

Trong thời đại hiện nay, định hướng và quyết định lựa chọn ngành nghề, trường đại học của học sinh tốt nghiệp THPT có ý nghĩa rất quan trọng đến phát triển của xã hội. Thực tế, việc lựa chọn ngành học hay trường đại học còn phụ thuộc nhiều vào các yếu tố khác mà không xuất phát từ năng lực và nhu cầu, nguyện vọng của chủ thể. Hiện nay, vấn đề chọn ngành học không chỉ đơn giản là một quyết định cá nhân mà còn phản ánh sự tương tác phức tạp giữa các yếu tố kinh tế và xã hội đối với sinh viên. Đặc biệt, ở Việt Nam, với sự đa dạng về cơ hội giáo dục và áp lực xã hội, việc chọn ngành học trở nên đặc biệt quan trọng và phức tạp. Chủ đề “Đánh Giá Các Yếu Tố kinh tế xã hội ảnh hưởng tới quyết định chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam” đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu và những người quan tâm đến giáo dục và phát triển cá nhân. Việt Nam đang trong quá trình phát triển kinh tế xã hội mạnh mẽ, kéo theo đó là những thay đổi trong hệ thống giáo dục.

Trong quá trình quyết định chọn chương trình học, sinh viên Việt Nam thường xem xét nhiều yếu tố, bao gồm cả các yếu tố kinh tế xã hội. Đây là một quy trình phức tạp và có ảnh hưởng sâu rộng đến tương lai và sự phát triển cá nhân của họ. Một trong những yếu tố quan trọng nhất là khả năng tài chính của sinh viên và gia đình. Chi phí học phí, chi phí sinh hoạt và các khoản chi phí phát sinh khác là những yếu tố quan trọng mà sinh viên phải xem xét trước khi quyết định chọn chương trình học. Sinh viên có thể phải đối mặt với nhiều khó khăn tài chính, và việc lựa chọn một chương trình học phù hợp với khả năng tài chính của mình là rất quan trọng.

Ngoài ra, các yếu tố xã hội cũng đóng vai trò quan trọng trong quyết định của sinh viên. Vấn đề như môi trường học tập, cơ hội nghề nghiệp sau khi tốt nghiệp, và mối quan hệ xã hội cũng được xem xét kỹ lưỡng. Sinh viên thường muốn chọn các chương trình học mà không chỉ cung cấp kiến thức chuyên môn mà còn tạo ra một môi trường học tập tích cực và cơ hội phát triển cá nhân và xã hội. Một yếu tố khác không thể bỏ qua là tiềm năng phát triển kinh tế và sự thịnh vượng của các ngành nghề mà sinh viên định hướng. Việc chọn một chương trình học phù hợp với xu hướng và tiềm năng của các ngành nghề đó có thể tạo ra nhiều cơ hội nghề nghiệp và tăng cường khả năng tìm kiếm việc làm sau này.

Trong số các yếu tố này, việc đánh giá và cân nhắc kỹ lưỡng về các yếu tố kinh tế xã hội là quan trọng để sinh viên có thể đưa ra quyết định chọn chương trình học phù hợp nhất với bản thân và mục tiêu sự nghiệp của mình. Bài viết dưới đây sẽ đi sâu vào việc phân tích và đánh giá các yếu tố kinh tế và xã hội mà sinh viên Việt Nam thường xem xét khi quyết định lựa chọn chương trình học. Từ chi phí học phí, tiềm năng nghề nghiệp, sở thích cá nhân đến áp lực từ gia đình và xã hội, mỗi yếu tố sẽ được khám phá để hiểu rõ hơn về quá trình quyết định của sinh viên. Bằng cách này, chúng ta có thể đào sâu vào cơ sở văn hóa và kinh tế của Việt Nam để hiểu rõ hơn về sự đa dạng và phức tạp của quyết định chọn ngành học, đồng thời đề xuất các phương pháp và chính sách hỗ trợ sinh viên trong quá trình này.

2. Phương pháp nghiên cứu

Trong thời đại hiện nay, khi sự cạnh tranh giữa các chương trình học ngày càng trở nên khốc liệt, việc đánh giá các yếu tố kinh tế - xã hội ảnh hưởng đến quyết định chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam trở nên cực kỳ quan trọng. Để hiểu rõ hơn về vấn đề này, chúng ta cần áp dụng các phương pháp phân tích phù hợp để khám phá những yếu tố ẩn sau sự lựa chọn của sinh viên.

Một phương pháp phổ biến để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội đến quyết định chọn chương trình học là sử dụng phương pháp “phân tích thống kê”. Bằng cách thu thập dữ liệu từ một mẫu ngẫu nhiên của sinh viên, ta có thể áp dụng các phương pháp thống kê như phân tích biến thể, kiểm định giả thuyết để xem xét mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế - xã hội (ví dụ: thu nhập, địa lý, gia đình, giáo dục) và sự lựa chọn của sinh viên. Bên cạnh đó, việc thực hiện phân tích nhóm nhỏ giúp ta hiểu rõ hơn về những đặc điểm cụ thể của các sinh viên và cách mà các yếu tố kinh tế - xã hội ảnh hưởng đến họ. Bằng cách tập trung vào các nhóm nhỏ dựa trên các biến quan trọng như thu nhập, vùng miền, hoặc trình độ học vấn, ta có thể tìm ra những mẫu chung và đặc thù trong quyết định chọn chương trình học. Ngoài ra còn có phương pháp đa biến, phương pháp này cho phép ta đánh giá tương tác phức tạp giữa nhiều yếu tố kinh tế - xã hội đồng thời. Bằng cách xem xét các mối quan hệ giữa các biến, ta có thể hiểu rõ hơn về cách mà những yếu tố này tương tác với nhau để ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên.

Trong việc áp dụng các phương pháp phân tích này, quan trọng là phải có dữ liệu chính xác và đủ lớn để đảm bảo tính đáng tin cậy của kết quả. Bên cạnh đó, cũng cần phải xem xét mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế - xã hội và các biến trung gian khác như nhận thức cá nhân, ảnh hưởng từ gia đình và bạn bè, cũng như các yếu tố như tâm lý và mong muốn cá nhân. Chỉ khi nắm vững được những mặt này, chúng ta mới có thể đưa ra những phân tích sâu sắc và đáng tin cậy về quyết định chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam

Ở đây ta sẽ đi tìm kiếm và thống kê thông tin về số lượng sinh viên theo từng miền (miền Bắc, miền Trung và miền Nma) qua các năm từ các nguồn dữ liệu như:

Cổng thông tin điện tử của Bộ Giáo Dục và Đào Tạo ( https://moet.gov.vn/)
Trung tâm Dự báo Nhân lực và Thị trường Lao động( http://www.dubaonhanluchcmc.gov.vn/ )
Tổng cục thống kê ( https://www.gso.gov.vn/ )
Tổng cục thống kê (https://www.chinhphu.vn/)

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Trong quá trình đánh giá các yếu tố kinh tế xã hội ảnh hưởng đến quyết định chọn chương trình học, các đối tượng tham gia bao gồm sinh viên, gia đình, cũng như các tổ chức giáo dục và xã hội. Sinh viên là nhóm đối tượng trực tiếp chịu ảnh hưởng và có quyền quyết định cuối cùng. Họ phải xem xét khả năng tài chính cá nhân, sở thích và mục tiêu sự nghiệp khi lựa chọn chương trình học phù hợp. Gia đình đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp hỗ trợ tài chính, tư vấn và khích lệ cho quyết định của sinh viên. Ngoài ra, các tổ chức giáo dục như trường đại học, viện nghiên cứu và các cơ quan tư vấn giáo dục cũng cung cấp thông tin và hỗ trợ để giúp sinh viên hiểu rõ hơn về các chương trình học và cơ hội nghề nghiệp.

Bên cạnh đó, cộng đồng xã hội cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tạo điều kiện và cơ hội cho sinh viên. Các doanh nghiệp và tổ chức xã hội thường hợp tác với trường đại học để cung cấp cơ hội thực tập và việc làm cho sinh viên, từ đó giúp họ có cái nhìn rõ ràng hơn về thị trường lao động và hỗ trợ trong việc lựa chọn chương trình học phù hợp với mục tiêu sự nghiệp của mình. Tóm lại, việc đánh giá các yếu tố kinh tế xã hội ảnh hưởng đến quyết định chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam không chỉ là quá trình cá nhân mà còn là sự kết hợp của nhiều đối tượng và nhóm lợi ích khác nhau trong xã hội.

Việc đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế xã hội đến quyết định chọn chương trình học của sinh viên trong thời gian gần đây, cụ thể là trong giai đoạn từ 2020 - 2023, giúp các nhà nghiên cứu, giáo viên, nhà quản lý giáo dục và chính phủ có cái nhìn sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên, từ đó đề xuất các chính sách và biện pháp hỗ trợ phù hợp để tăng cường sự hài lòng và thành công trong giáo dục đại học những năm tới.

4. Mục tiêu nghiên cứu

Trong xã hội ngày nay, việc quyết định chọn chương trình học không chỉ là một quyết định cá nhân mà còn chịu ảnh hưởng sâu sắc từ các yếu tố kinh tế xã hội. Đặc biệt ở Việt Nam, nơi mà giáo dục được coi là cơ sở của phát triển, việc nghiên cứu và đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố này là vô cùng quan trọng. Mục tiêu của nghiên cứu này không chỉ là hiểu rõ hơn về tác động của kinh tế và xã hội đối với quyết định của sinh viên mà còn là xây dựng cơ sở để tạo ra những chính sách giáo dục phù hợp và công bằng hơn.

Một trong những mục tiêu hàng đầu của nghiên cứu là tìm hiểu sâu hơn về cách mà các yếu tố kinh tế và xã hội, như thu nhập gia đình, chi phí học phí, và cơ hội nghề nghiệp, ảnh hưởng đến quyết định chọn chương trình học của sinh viên. Việc này đòi hỏi phải phân tích mối quan hệ phức tạp giữa các yếu tố này và sự lựa chọn của sinh viên.

Ngoài ra, nghiên cứu cũng nhấn mạnh vào việc xác định các yếu tố cụ thể nào có ảnh hưởng lớn nhất đối với quyết định chọn chương trình học. Có thể là sự khác biệt về thu nhập gia đình, sự không chắc chắn về tương lai nghề nghiệp, hoặc thậm chí là các yếu tố văn hóa và xã hội địa phương. Hiểu rõ những yếu tố này là chìa khóa để tạo ra những chính sách giáo dục hiệu quả nhằm hỗ trợ sinh viên và thúc đẩy sự công bằng trong giáo dục.

Cuối cùng, mục tiêu của nghiên cứu là đề xuất những giải pháp và chính sách cụ thể nhằm cải thiện tình hình. Dựa trên những kết quả thu được, chính sách có thể bao gồm việc cung cấp hỗ trợ tài chính cho sinh viên có hoàn cảnh khó khăn, xây dựng các chương trình học linh hoạt và thích ứng, và tăng cường tư vấn nghề nghiệp và giáo dục để tạo ra cơ hội công bằng cho mọi sinh viên.

Tóm lại, mục tiêu của nghiên cứu về ảnh hưởng của yếu tố kinh tế xã hội đến quyết định chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam không chỉ là làm sáng tỏ các mối liên hệ phức tạp giữa các yếu tố này mà còn là cung cấp cơ sở cho việc phát triển những chính sách giáo dục hợp lý và công bằng hơn, nhằm thúc đẩy sự phát triển bền vững của xã hội và kinh tế Việt Nam trong tương lai.

CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH, ĐÁNG GIÁ CÁC YẾU TỐ KINH TẾ ẢNH HƯỞNG TỚI QUYẾT ĐỊNH LỰA CHỌN CHƯƠNG TRÌNH HỌC CỦA SINH VIÊN VIỆT NAM

A. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội tới quyết định chọn chương trình học của sinh viên dựa trên cơ sở lý thuyết của các tác giả Krumboltz và cộng sự (1975), Martinez (1980). Gottfredson (1981), Gideon Arulmani và Armani (2004), họ khẳng định rằng quyết định chọn theo học một ngành nghề không phải là đưa ra một sự lựa chọn mà là cả một quá trình. Quá trình này bị chi phối bởi nhiều nhân tố như kĩ năng hiểu bản thân, kĩ năng lựa chọn và phân tích thông tin… Chapman (1981) đề xuất mô hình tổng quan về việc chọn trường đại học của học sinh. Dựa vào kết quả thống kẻ mô tả, Chapman tìm thấy có hai nhóm nhân tố ảnh hưởng chính gồm đặc điểm gia đình, cá nhân và nhân tố ảnh hưởng bên ngoài như nỗ lực giao tiếp của các cơ sở đào tạo đối với học sinh Carpenter và Fleishman (1987) cho rằng nguyện vọng được học ngành theo sở thích cá nhân và mong muốn thành công trong tương lai là những nhân tố quan trọng để người học có cái nhìn tổng quan hơn khi lựa chọn trường đại học và ngành đào tạo.

Gorman (1976) cho rằng địa điểm học có vai trò quyết định đối với một số cá nhân có mong muốn tìm kiếm cơ sở đào tạo đại học gần nhà hoặc gần nơi làm việc. Kết quả của Gorman một lần nữa được khẳng định trong nghiên cứu của McDonough (1997), Berge (1998). Tiếp cận theo một cách khác, Gao (2011) sử dụng mô hình quá trình chọn trường của Hossler và Gallagher (1987) và phương pháp nghiên cứu tình huống Tác giả chỉ ra rằng, ở Trung Quốc, vốn văn hóa và tiềm lực tài chính của gia đình ảnh hưởng đến cơ hội học tập đại học và lựa chọn trường học cũng như chuyên ngành học của học sinh phổ thông.

Ngoài ra còn có một số cơ sở lý thuyết khác. Lý thuyết Lựa chọn nhận thức (Theory of Rational Choice): Lý thuyết này giải thích cách mà cá nhân đánh giá các lựa chọn và quyết định dựa trên việc so sánh lợi ích và chi phí. Trong ngữ cảnh của việc lựa chọn chương trình học, sinh viên có thể xem xét các yếu tố như kỳ vọng về thu nhập sau khi tốt nghiệp, khả năng tăng cường kỹ năng và triển vọng nghề nghiệp. Lý thuyết Tài nguyên đầu tư: Lý thuyết này tập trung vào cách cá nhân đầu tư vào các tài nguyên như giáo dục để tối đa hóa lợi ích tương lai. Trong trường hợp này, nó có thể giải thích cách mà sinh viên đánh giá chi phí và lợi ích của việc tham gia vào các chương trình học cụ thể. Lý thuyết Kinh tế học học phí (Economic Theory of Tuition Fees): Lý thuyết này nghiên cứu cách mà việc thiết lập mức học phí ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên về việc tham gia vào giáo dục cao hơn. Nó có thể giải thích tác động của chi phí học phí đối với quyết định lựa chọn chương trình học. Lý thuyết Xã hội hóa (Socialization Theory): Lý thuyết này nghiên cứu cách mà xã hội và gia đình ảnh hưởng đến quyết định của cá nhân. Trong trường hợp này, nó có thể giải thích cách mà áp lực xã hội và gia đình có thể ảnh hưởng đến quyết định về chương trình học của sinh viên.

Tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu cụ thể, bạn có thể chọn lựa các cơ sở lý thuyết phù hợp nhất để hiểu sâu hơn về các yếu tố kinh tế ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên Việt Nam về chương trình học. Các lý thuyết này cung cấp một cơ sở để hiểu các yếu tố kinh tế và xã hội ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam. Đồng thời, việc kết hợp các lý thuyết này có thể mang lại cái nhìn toàn diện về quá trình ra quyết định của sinh viên trong lĩnh vực giáo dục.

B. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Tình hình Việt Nam, cụ thể là trong lĩnh vực giáo dục trong giai đoạn 2020-2023 đã chứng kiến nhiều biến động và phát triển đáng chú ý. Từ những thách thức của đại dịch COVID-19 cho đến những nỗ lực cải cách giáo dục và mở rộng hợp tác quốc tế, hệ thống giáo dục đã trải qua một giai đoạn đầy sức nặng và hứa hẹn. Một trong những thách thức lớn nhất mà giáo dục phải đối mặt là ảnh hưởng của đại dịch COVID-19. Với việc phải đóng cửa các trường học và chuyển sang hình thức học trực tuyến, hệ thống giáo dục đã phải đối mặt với nhiều khó khăn về cơ sở hạ tầng kỹ thuật, sự chuẩn bị của giáo viên và sự tiếp cận cho học sinh ở các khu vực vùng sâu, vùng xa. Tuy nhiên, nhờ sự linh hoạt và sáng tạo, nhiều trường học đã tìm ra giải pháp để tiếp tục cung cấp giáo dục chất lượng cho học sinh.

Ngoài ra, chính phủ Việt Nam đã tiếp tục thúc đẩy các biện pháp cải cách giáo dục nhằm nâng cao chất lượng và tính cạnh tranh của hệ thống giáo dục. Cải cách chương trình học, phương pháp giảng dạy và đánh giá sinh viên đã được đặt lên bàn cân để thúc đẩy sự phát triển toàn diện cho học sinh, từ kỹ năng chuyên môn đến kỹ năng mềm và tư duy sáng tạo. Hợp tác quốc tế cũng đã được tăng cường trong giai đoạn này. Việt Nam không ngừng hợp tác với các quốc gia và tổ chức quốc tế trong lĩnh vực giáo dục, từ việc trao đổi sinh viên và giáo viên, chia sẻ kiến thức chuyên môn đến hỗ trợ phát triển các dự án giáo dục chung. Điều này giúp nâng cao chất lượng đào tạo và mở ra cơ hội học tập và nghiên cứu cho sinh viên và giáo viên.

Cuối cùng, phát triển giáo dục đại học và nghề nghiệp cũng là một điểm sáng trong giai đoạn này. Nền kinh tế phát triển đã tạo ra nhu cầu ngày càng tăng về lao động có trình độ cao, từ đó thúc đẩy sự phát triển của các chương trình đào tạo đại học và nghề nghiệp, đáp ứng nhu cầu của thị trường lao động hiện đại. Tổng thể, trong giai đoạn 2020-2023, giáo dục ở Việt Nam đã trải qua những biến động đầy thách thức nhưng cũng đồng thời đạt được những tiến bộ quan trọng trong việc cải thiện chất lượng và tính cạnh tranh của hệ thống giáo dục, từ đó mở ra những triển vọng sáng rõ cho tương lai của đất nước. Việc đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội tới quyết định chọn chương trình học của sinh viên ở đây sẽ được được nghiên cứu bằng phương pháp so sánh số liệu bảng và dưới các hình thức vẽ biểu đồ.

1. Phân tích tổng quan

Theo dữ liệu thống kê từ 2020 - 2023 của Tuổi trẻ online ( https://tuoitre.vn/ ) 03/08/2023:

library(tidyverse)

## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.3

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.5.0     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.0
## ✔ purrr     1.0.2     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

library(scales)

## Warning: package 'scales' was built under R version 4.3.3

## 
## Attaching package: 'scales'
## 
## The following object is masked from 'package:purrr':
## 
##     discard
## 
## The following object is masked from 'package:readr':
## 
##     col_factor

library(ggplot2)
library(flextable)

## Warning: package 'flextable' was built under R version 4.3.3

## 
## Attaching package: 'flextable'
## 
## The following object is masked from 'package:purrr':
## 
##     compose

library(DT)

## Warning: package 'DT' was built under R version 4.3.3

library(dplyr)
library(xlsx)
da <- read.xlsx(file.choose(), sheetIndex = 1, header = T)
da

Năm	Số.dự.thi..TNTHPT	Số.thí.sinh.đăng.ký.xét.tuyển.trên.hệ.thống
2023	1024063	660000
2022	1001011	616044
2021	1014972	795353
2020	900152	642270

Năm 2020 có 642.270 thí sinh đăng ký nguyện vọng xét tuyển đại học, trong khi tổng số thí sinh dự thi tốt nghiệp THPT là khoảng 900.152. Năm 2021, tổng số thí sinh đăng ký nguyện vọng xét tuyển đại học đạt đến con số gần 800.000, tuy nhiên vẫn “hụt” hơn 200.000 so với tổng số thí sinh dự thi tốt nghiệp THPT. Năm 2022 có 1.001.011 thí sinh đăng ký dự thi tốt nghiệp THPT, cũng chỉ có 616.044 thí sinh đăng ký nguyện vọng xét tuyển đại học trên hệ thống chung. Hay năm 2023, có 1.024.063 thí sinh đăng ký dự thi tốt nghiệp THPT, cũng chỉ có 660.000 thí sinh đăng ký nguyện vọng xét tuyển đại học trên hệ thống chung.

# Tạo dữ liệu
df <- data.frame(
  Nam = c(2023, 2022, 2021, 2020),
  "Duthi" = c(1024063, 1001011, 1014972, 900152),
  "Đangky" = c(660000, 616044, 795353, 642270))

# Chuyển định dạng dữ liệu từ wide sang long
library(tidyr)
df_long <- pivot_longer(df, cols = c("Duthi", "Đangky"), names_to = "Loại", values_to = "Số lượng")

# Biểu đồ
ggplot(df_long, aes(x = Nam, y = `Số lượng`, fill = Loại)) +
geom_col(position = "dodge") +geom_text(aes(label = format(`Số lượng`, big.mark = ",", scientific = FALSE)),position = position_dodge(width = 0.9), vjust = -0.5, size = 3) +
  labs(title = "Hình 1.1: Thí sinh đăng ký nguyện vọng xét tuyển đại học 2020 - 2023",
       x = "Năm",
       y = "Số lượng",
       fill = "Loại") +
  theme_minimal()

Về số lượng sinh viên đăng ký dự thi tốt nghiệp trung học phổ thông (TNTHPT):

Từ năm 2020 đến năm 2023, số lượng dự thi TNTHPT tăng 13,7%, từ 900.152 thí sinh lên 1.024.063 thí sinh. Mức tăng cao nhất là 2,3% từ năm 2022 sang năm 2023 và số lượng sinh viên dự thi có sự biến động nhẹ trong giai đoạn 2020-2022, tăng 11,6% từ 2020 đến 2021 và giảm 1,4% từ 2021 đến 2022. Sau đó, số lượng dự thi tăng mạnh 2,3% từ năm 2022 đến năm 2023. Nhìn chung thì số lượng dự thi TNTHPT có xu hướng tăng trong giai đoạn 2020-2023.

Nguyên nhân: Năm 2020, do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19, nhiều thí sinh e ngại việc di chuyển và tập trung đông người nên có thể đã chọn phương án học nghề hoặc tạm hoãn việc học đại học. Từ năm 2021, khi tình hình dịch bệnh dần được kiểm soát, thì số lượng thí sinh đăng ký xét tuyển đại học có xu hướng tăng trở lại. Trong các năm gần đây, Bộ Giáo dục và Đào tạo có nhiều thay đổi trong chính sách tuyển sinh đại học, như tăng chỉ tiêu tuyển sinh, giảm số lượng bài thi, đa dạng hóa phương thức xét tuyển,v.v. Những thay đổi này có thể thu hút nhiều thí sinh đăng ký xét tuyển hơn. Ngoài ra, nhu cầu học tập và nâng cao trình độ ngày càng cao của người dân cũng là một nguyên nhân dẫn đến sự gia tăng số lượng thí sinh đăng ký xét tuyển đại học.

# Tạo bảng dữ liệu
nam <- c(2020, 2021, 2022, 2023)
so_du_thi <- c(900152, 1014972, 1001011, 1024063)
# Tạo dataframe
du_lieu <- data.frame(nam, so_du_thi)
# Vẽ biểu đồ
ggplot(du_lieu, aes_string(x = "nam", y = "so_du_thi")) +
  geom_line() +
  labs(title = "Hình 1.2: Số lượng sinh viên dự thi TNTHPT qua các năm",
       x = "Năm",
       y = "Số lượng dự thi") +
  scale_x_continuous(breaks = nam)

## Warning: `aes_string()` was deprecated in ggplot2 3.0.0.
## ℹ Please use tidy evaluation idioms with `aes()`.
## ℹ See also `vignette("ggplot2-in-packages")` for more information.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

Về số lượng sinh viên đăng ký xét tuyển trên hệ thống:

Từ năm 2020 đến năm 2023, số lượng thí sinh đăng ký xét tuyển trên hệ thống tăng 2,8%, từ 642.270 thí sinh lên 660.000 thí sinh. Mức tăng cao nhất là 4,3% từ năm 2020 sang năm 2021 và số lượng thí sinh có sự biến động nhẹ trong giai đoạn 2020-2022, tăng 23,7% từ 2020 đến 2021 và giảm 17,3% từ 2021 đến 2022. Sau đó, số lượng thí sinh tăng nhẹ 2,8% từ năm 2022 đến năm 2023. Nhìn chung thì số lượng thí sinh đăng ký xét tuyển trên hệ thống cũng có xu hướng tăng trong giai đoạn 2020-2023, nhưng mức tăng thấp hơn so với số lượng dự thi TNTHPT.

Nguyên nhân: Đầu tiên là do các chính sách tuyển sinh, Việc cho phép thí sinh đăng ký nhiều nguyện vọng hơn và xét tuyển theo tổ hợp môn tự chọn đã khuyến khích thí sinh đăng ký nhiều nguyện vọng hơn để tăng cơ hội đỗ. Thứ hai là do thông tin tuyển sinh: Việc công khai thông tin tuyển sinh của các trường đại học ngày càng đầy đủ và chi tiết giúp thí sinh có nhiều thông tin hơn để lựa chọn nguyện vọng phù hợp. Ngoài ra, còn nguyên nhân khác là do sự cạnh tranh cao: Nhu cầu học tập cao và số lượng thí sinh tăng cao dẫn đến cạnh tranh gay gắt trong tuyển sinh đại học. Do đó, thí sinh có xu hướng đăng ký nhiều nguyện vọng để tăng cơ hội đỗ.

# Tạo bảng dữ liệu
nam <- c(2020, 2021, 2022, 2023)
so_dang_ky <- c(642270, 795353, 616044, 660000)
# Tạo dataframe
du_lieu <- data.frame(nam, so_dang_ky)
# Vẽ biểu đồ
ggplot(du_lieu, aes_string(x = "nam", y = "so_dang_ky")) +
  geom_line() +
  labs(title = "Hình 1.3: Số sinh viên đăng ký xét tuyển trên hệ thống qua các năm",
       x = "Năm",
       y = "Số lượng đăng ký") +
  scale_x_continuous(breaks = nam)

Kết luận: Trong giai đoạn 2020 - 2023, dựa vào bảng dữ liệu, có thể thấy số lượng thí sinh đăng ký xét tuyển đại học có xu hướng tăng trong những năm gần đây do nhu cầu học lên đại học ngày càng cao. Cùng với đó, sự tiện lợi của việc đăng ký xét tuyển trực tuyến và sự gia tăng số lượng trường đại học tham gia vào hệ thống xét tuyển trực tuyến cũng góp phần vào sự gia tăng này. Tuy nhiên thì con số thí sinh thi tốt nghiệp THPT nhưng không đăng ký xét tuyển đại học thường nằm trong khoảng 1/4 - 1/3 tổng số thí sinh đăng ký thi tốt nghiệp cùng năm. Qua đó có thể thấy rằng, sau khi tốt nghiệp THPT không phải thí sinh nào cũng chọn bước vào cánh cổng đại học cả mà họ còn có những lối đi khác như trực tiếp tham gia thị trường lao động hoặc là học nghề.v.v.

2. Phân tích cụ thể

Trong suốt những năm qua, quyết định chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam không chỉ phụ thuộc vào sở thích cá nhân mà còn bị ảnh hưởng sâu sắc bởi các yếu tố kinh tế và xã hội. Về kinh tế, kinh tế luôn đóng vai trò quan trọng trong quyết định học tập của sinh viên. Trong thời kỳ khó khăn kinh tế, sinh viên có thể chọn những chương trình học mang lại cơ hội nghề nghiệp tốt nhất trong tình hình thị trường lao động đang khó khăn. Tuy nhiên, ảnh hưởng của kinh tế không hoàn toàn tiêu cực, mà còn thể hiện qua việc họ có thể tìm kiếm các khoản hỗ trợ tài chính hoặc học bổng để theo đuổi những chương trình mà họ yêu thích. Về xã hội, xã hội cũng có vai trò quan trọng trong quyết định học tập của sinh viên. Các yếu tố như xu hướng công nghệ, phong cách sống, hoặc sự phát triển của một ngành nghề cụ thể có thể làm thay đổi lựa chọn của sinh viên. Ví dụ, trong một xã hội đang phát triển mạnh mẽ về công nghệ, sinh viên có thể có xu hướng chọn các ngành học liên quan đến IT và công nghệ thông tin. Tóm lại, trong quá trình lựa chọn chương trình học, sinh viên Việt Nam không chỉ xem xét về sở thích cá nhân mà còn phải đối mặt và thích nghi với các yếu tố kinh tế và xã hội.

Trong báo cáo này, chúng ta sẽ đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội đến quyết định chọn chương trình học của sinh viên ở Việt Nam (từ năm 2020 đến năm 2023) theo hai tiêu chí chính là nhóm vùng miền (Bắc, Trung và Nam) và nhóm ngành (Kinh tế, Xã hội và Nhóm ngành khác). Việc phân tích số liệu về số lượng sinh viên theo nhóm vùng miền và nhóm ngành từ năm 2020 đến năm 2023 là một phương tiện hiệu quả để hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của những yếu tố này. Thông qua đó chúng ta có thể nhận biết xu hướng phát triển của sinh viên theo từng nhóm, từ đó đưa ra những nhận định và dự báo cho tương lai.

Dưới đây làm bảng số liệu thống kê chi tiết về số lượng sinh viên nhận học được thu thập từ các nguồn dữ liệu trên ( được liệt kê ở mục 1.2). Số lượng sinh viên được phân theo vùng miền ( miền Bắc, miền Trung và miền Nam), theo giới tính và theo nhóm ngành học (nhóm ngành kinh tế, nhóm ngành xã hội và nhóm ngành khác) trong giai đoạn từ 2020 – 2023.

library(xlsx)
data <- read.xlsx(file.choose(), sheetIndex = 1, header = T)
data

STT	year	sex	area	majors	quantity	ratio
1	2020	male	north	economy	81314	9.03
2	2020	female	north	economy	71712	7.97
3	2020	male	north	society	18303	2.03
4	2020	female	north	society	45008	5.00
5	2020	male	north	other	44708	4.97
6	2020	female	north	other	39907	4.43
7	2020	male	central	economy	39607	4.40
8	2020	female	central	economy	34506	3.83
9	2020	male	central	society	10520	1.17
10	2020	female	central	society	26404	2.93
11	2020	male	central	other	23704	2.63
12	2020	female	central	other	18603	2.07
13	2020	male	southern	economy	120620	13.40
14	2020	female	southern	economy	110119	12.23
15	2020	male	southern	society	28805	3.20
16	2020	female	southern	society	71112	7.90
17	2020	male	southern	other	63311	7.03
18	2020	female	southern	other	57910	6.43
19	2021	male	north	economy	90671	8.93
20	2021	female	north	economy	78491	7.73
21	2021	male	north	society	48380	4.77
22	2021	female	north	society	58192	5.73
23	2021	male	north	other	56500	5.57
24	2021	female	north	other	43305	4.27
25	2021	male	central	economy	56162	5.53
26	2021	female	central	economy	44659	4.40
27	2021	male	central	society	46350	4.57
28	2021	female	central	society	35862	3.53
29	2021	male	central	other	43305	4.27
30	2021	female	central	other	37892	3.73
31	2021	male	southern	economy	98452	9.70
32	2021	female	southern	economy	79168	7.80
33	2021	male	southern	society	35186	3.47
34	2021	female	southern	society	42967	4.23
35	2021	male	southern	other	68680	6.77
36	2021	female	southern	other	50410	4.97
37	2022	male	north	economy	93761	9.37
38	2022	female	north	economy	80748	8.07
39	2022	male	north	society	42376	4.23
40	2022	female	north	society	57725	5.77
41	2022	male	north	other	69737	6.97
42	2022	female	north	other	57391	5.73
43	2022	male	central	economy	44378	4.43
44	2022	female	central	economy	38372	3.83
45	2022	male	central	society	24358	2.43
46	2022	female	central	society	38707	3.97
47	2022	male	central	other	39039	3.90
48	2022	female	central	other	28696	2.87
49	2022	male	southern	economy	99100	9.90
50	2022	female	southern	economy	91092	9.10
51	2022	male	southern	society	32700	3.27
52	2022	female	southern	society	47715	4.77
53	2022	male	southern	other	61062	6.10
54	2022	female	southern	other	53054	5.30
55	2023	male	north	economy	94879	9.27
56	2023	female	north	economy	84315	8.23
57	2023	male	north	society	24919	2.43
58	2023	female	north	society	53593	5.23
59	2023	male	north	other	51203	5.00
60	2023	female	north	other	45741	4.47
61	2023	male	central	economy	52227	5.10
62	2023	female	central	economy	41304	4.03
63	2023	male	central	society	18433	1.80
64	2023	female	central	society	41304	4.03
65	2023	male	central	other	29698	2.90
66	2023	female	central	other	24236	2.37
67	2023	male	southern	economy	137224	13.40
68	2023	female	southern	economy	124253	12.13
69	2023	male	southern	society	52227	5.10
70	2023	female	southern	society	60761	5.93
71	2023	male	southern	other	41987	4.10
72	2023	female	southern	other	45741	4.47

Bảng dữ liệu này gồm có 72 quan sát và 7 biến ứng với mỗi biến là:

STT: Số thứ tự
year: năm thống kê (từ 2020 - 2023)
sex: giới tính của sinh viên (male: nam, female: nữ)
area: khu vực, vùng miền (north: miền Bắc, central: miền Trung và southern: miền Nam)
majors: là nhóm ngành sinh viên theo học (economy: nhóm ngành kinh tế, society: nhóm ngành xã hội và other: nhóm ngành khác)
quantity: Số lượng sinh viên được thống kê theo các nhóm
ratio: tỷ lệ (%) so với tổng số sinh viên theo vùng miền

2.1. Phân tích dữ liệu bảng số liệu về số lượng sinh viên theo năm, khu vực, giới tính và nhóm ngành

Theo năm: Từ năm 2020 đến năm 2023, số lượng sinh viên tăng ở tất cả các khu vực, giới tính và nhóm ngành. Mức tăng trung bình năm khoảng 2-5%.Sự chênh lệch về số lượng sinh viên giữa các năm có sự thay đổi: mức tăng cao nhất ở khu vực miền Nam (khoảng 4-6%) và thấp nhất ở khu vực miền Trung (khoảng 1-3%) và ngành kinh tế có mức tăng cao nhất, tiếp theo là ngành xã hội và ngành khác.

Theo khu vực: Số lượng sinh viên ở khu vực miền Nam cao nhất, luôn cao hơn khu vực miền Trung và miền Bắc trong cả 3 năm, mức chênh lệch cao nhất vào năm 2020 (khoảng 20%) và thấp nhất vào năm 2023 (khoảng 10%). Sự thay đổi số lượng sinh viên theo khu vực có sự khác biệt: Miền Nam và miền Bắc có tốc độ tăng trưởng tương đối ổn định, miền Trung có tốc độ tăng trưởng thấp hơn và có sự biến động lớn hơn.

Theo giới tính: Số lượng sinh viên nữ cao hơn số lượng sinh viên nam: Tỷ lệ chênh lệch dao động từ 5% đến 15%, mức chênh lệch cao nhất ở khu vực miền Nam và thấp nhất ở khu vực miền Trung. Sự thay đổi số lượng sinh viên theo giới tính có sự khác biệt: Số lượng sinh viên nữ tăng nhanh hơn số lượng sinh viên nam ở tất cả các khu vực, mức tăng cao nhất ở khu vực miền Nam và thấp nhất ở khu vực miền Trung.

Theo nhóm ngành: Ngành kinh tế có số lượng sinh viên cao nhất, chiếm hơn 40% tổng số sinh viên trong cả 3 năm, mức cao nhất ở khu vực miền Nam và thấp nhất ở khu vực miền Trung. Sự thay đổi số lượng sinh viên theo nhóm ngành có sự khác biệt: Ngành kinh tế có tốc độ tăng trưởng cao nhất, tiếp theo là ngành xã hội và ngành khác, mức tăng cao nhất ở khu vực miền Nam và thấp nhất ở khu vực miền Trung.

Ảnh hưởng của các yếu tố và nguyên nhân đến số liệu thống kê về số lượng sinh viên nhập học Đại học (2020-2023)

Số liệu thống kê về số lượng sinh viên nhập học đại học là một chỉ báo quan trọng để đánh giá sự phát triển của hệ thống giáo dục đại học trong một quốc gia. Tuy nhiên, số liệu này không chỉ phản ánh sự thịnh vượng của ngành giáo dục mà còn phản ánh sự ảnh hưởng của nhiều yếu tố và nguyên nhân khác nhau. Những yếu tố này bao gồm nhưng không giới hạn ở sự thay đổi trong nền kinh tế, chính sách giáo dục, yếu tố xã hội, và biến động tự nhiên. Bài viết dưới đây sẽ đi vào chi tiết về các yếu tố và nguyên nhân này, cũng như cách chúng ảnh hưởng đến số liệu thống kê về số lượng sinh viên nhập học đại học theo nhóm giới tính, miền Bắc-Trung-Nam và nhóm ngành từ năm 2020 đến năm 2023.

Kinh tế là một trong những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến số lượng sinh viên nhập học đại học. Khi kinh tế phát triển, người dân có xu hướng tìm kiếm cơ hội học tập cao hơn để cải thiện tương lai nghề nghiệp của mình. Điều này có thể dẫn đến một tăng trưởng đáng kể trong số lượng sinh viên nhập học đại học. Ngược lại, trong thời kỳ khủng hoảng kinh tế, nhiều gia đình có thể gặp khó khăn về tài chính và không thể đầu tư vào việc học tập cao hơn cho con em mình. Điều này có thể dẫn đến sự suy giảm trong số lượng sinh viên mới.

Chính sách giáo dục của một quốc gia cũng có ảnh hưởng lớn đến số lượng sinh viên nhập học đại học. Các chính sách hỗ trợ tài chính từ phía chính phủ hoặc các tổ chức tư nhân có thể ảnh hưởng đáng kể đến quyết định của sinh viên khi chọn nhập học đại học. Các biến động trong các chính sách xét tuyển và điểm chuẩn cũng có thể ảnh hưởng đến số lượng sinh viên nhập học đại học, đặc biệt là trong từng nhóm ngành cụ thể.

Xu hướng xã hội và nhu cầu lao động cũng có ảnh hưởng đến sự lựa chọn của sinh viên khi nhập học đại học. Nếu một ngành nghề nào đó đang phát triển mạnh mẽ và có nhu cầu lớn từ thị trường lao động, thì số lượng sinh viên nhập học vào ngành đó có thể tăng cao. Ngược lại, nếu một ngành nghề không còn hấp dẫn, số lượng sinh viên nhập học có thể giảm. Gia đình, bạn bè, và xã hội xung quanh cũng có vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy hoặc ngăn chặn sự quyết định của sinh viên khi nhập học đại học.

Đặc biệt trong giai đoạn 2020 - 2023, dịch bệnh COVID-19 đã tác động mạnh mẽ đến nhiều khía cạnh của cuộc sống, bao gồm giáo dục. Các biện pháp phòng chống dịch, như giãn cách xã hội và học trực tuyến, có thể đã làm thay đổi cách mà sinh viên lựa chọn và tham gia vào học đại học. Ngoài ra, các yếu tố xã hội khác như tâm lý, văn hoá cũng có thể ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên.

Tóm lại, số liệu thống kê về số lượng sinh viên nhập học đại học từ năm 2020 đến 2023 phản ánh không chỉ sự phát triển của ngành giáo dục mà còn sự ảnh hưởng của nhiều yếu tố và nguyên nhân khác nhau. Hiểu rõ những yếu tố này là cần thiết để có được cái nhìn toàn diện về tình hình giáo dục và để đưa ra các chính sách phù hợp nhằm nâng cao chất lượng giáo dục và thúc đẩy sự phát triển của đất nước. Để hiểu rõ hơn về xu hướng và biến động cụ thể, việc phân tích chi tiết về mỗi yếu tố và nguyên nhân là cần thiết.

2.2. Phân tích số lượng sinh viên theo vùng miền qua các năm

Việc phân tích tổng số lượng sinh viên ở các cùng miền qua các năm có thể được thực hiện để đạt được một số mục tiêu sau:

1.Đánh giá xu hướng phát triển: Phân tích sự thay đổi trong tổng số lượng sinh viên theo thời gian cho phép nhận biết xu hướng phát triển của giáo dục đại học trong khu vực cụ thể. Việc này có thể phản ánh sự tăng trưởng hoặc giảm sút của hệ thống giáo dục đại học trong miền đó.

2.Xác định yếu tố ảnh hưởng: Bằng cách phân tích sự biến động của tổng số lượng sinh viên qua các năm, ta có thể xác định các yếu tố nội và ngoại tại có thể đã ảnh hưởng đến sự thay đổi này. Điều này giúp các nhà quản lý giáo dục và các chính sách có cái nhìn sâu sắc hơn về các vấn đề cụ thể có thể cần được giải quyết hoặc tạo điều kiện để thúc đẩy sự phát triển của giáo dục đại học.

3.Đánh giá hiệu quả chính sách: Phân tích sự biến động của tổng số lượng sinh viên qua các năm cũng giúp đánh giá hiệu quả của các chính sách giáo dục đã được áp dụng. Việc này có thể bao gồm các chính sách hỗ trợ, chính sách về học phí, chính sách về cơ hội học tập, và các chính sách khác mà có thể đã ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên về việc tham gia vào giáo dục đại học.

4.Dự đoán và lập kế hoạch: Dựa vào xu hướng phát triển của tổng số lượng sinh viên qua các năm, ta có thể dự đoán sự phát triển tương lai của hệ thống giáo dục đại học trong khu vực đó. Điều này cung cấp thông tin hữu ích cho việc lập kế hoạch và phát triển hệ thống giáo dục đại học trong tương lai.

d1_sum <- data %>%
  group_by(year, area) %>%
  summarise(n = sum(quantity))

## `summarise()` has grouped output by 'year'. You can override using the
## `.groups` argument.

# Biểu đồ bar chart
ggplot(d1_sum, aes_string(x = "year", y = "n", fill = "area")) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Số lượng sinh viên theo vùng miền qua các năm",
       x = "Năm",
       y = "Tổng số lượng",
       fill = "Khu vực")

Biểu đồ này thể hiện tổng số sinh viên qua từng năm ở ba miền Bắc-Trung-Nam với trục tung thể hiện số lượng sinh viên, trục hoành thể hiện các năm và mỗi thanh là tổng số sinh viên của từng năm đó. Số lượng sinh viên ở ba miền Bắc Trung Nam qua các năm có sự thay đổi tích cực. Tuy nhiên, vẫn còn sự chênh lệch về số lượng sinh viên giữa các khu vực. Có thể thấy rằng, số lượng sinh viên theo học đại học ở nước ta qua các năm đa số là tập trung nhiều ở miền Bắc và miền Nam. Cụ thể, từ năm 2020 đến năm 2023, tổng số lượng sinh viên nhập học ở hai miền Nam Bắc là 3.106.535 sinh viên, miền trung là 838.326 sinh viên.

Nguyên nhân chính của sự chênh lệch trong tổng số lượng sinh viên đại học qua các năm 2020-2023 giữa hai miền Bắc và Nam của Việt Nam so với miền Trung có thể được giải thích bằng một số yếu tố sau:

1.Phát triển kinh tế: Miền Bắc và Nam thường có sự phát triển kinh tế mạnh mẽ hơn so với miền Trung. Sự phát triển kinh tế điều này thường đi kèm với việc tăng cường cơ sở hạ tầng, cơ hội việc làm và thu nhập, làm cho việc tiếp cận giáo dục đại học trở nên dễ dàng hơn và hấp dẫn hơn.

2.Tính chất địa lý: Một số trường đại học hàng đầu tập trung ở các thành phố lớn của miền Bắc và Nam, như Hà Nội, TP.HCM, Đà Nẵng, và các khu vực lân cận. Điều này có thể tạo ra một lực hút mạnh mẽ cho sinh viên ở các vùng lân cận và từ các tỉnh thành khác tới để học tập.

3.Phong trào di cư: Có một số sinh viên từ các tỉnh miền Trung chọn học tập và làm việc ở các thành phố lớn của Bắc và Nam để tận dụng cơ hội học tập và nghề nghiệp tốt hơn.

4.Sự chênh lệch về phát triển giáo dục địa phương: Các tỉnh miền Trung thường gặp khó khăn hơn trong việc phát triển cơ sở hạ tầng giáo dục đại học so với các tỉnh miền Bắc và Nam. Sự thiếu hụt về cơ sở vật chất, đội ngũ giáo viên có chất lượng, cũng như các chính sách hỗ trợ cho sinh viên có thể làm cho việc học tập tại miền Trung ít hấp dẫn hơn.

5.Yếu tố xã hội và văn hóa: Có thể có những yếu tố văn hóa và xã hội khác nhau giữa các vùng, khiến cho sinh viên ưa thích lựa chọn học tập ở một vùng nào đó dựa trên sở thích cá nhân và mục tiêu nghề nghiệp.

Kết luận: Việc phân tích số lượng sinh viên theo vùng miền qua các năm có thể là một công cụ mạnh mẽ để hiểu và cải thiện hệ thống giáo dục từ góc độ rộng lớn, đánh giá tình trạng giáo dục, lập kế hoạch tuyển sinh, nghiên cứu xã hội, nghiên cứu thị trường, v.v.

2.3. Phân tích số lượng sinh viên theo nhóm giới tính ở ba miền

Việc phân tích số lượng sinh viên theo giới tính ở ba miền miền Bắc, miền Trung và miền Nam có thể mang lại nhiều lợi ích và đóng góp cho nhiều lĩnh vực khác nhau.

Hiểu rõ hơn về sự chênh lệch giới tính trong giáo dục: giúp xác định sự chênh lệch về số lượng sinh viên nam và nữ trong hệ thống giáo dục ở ba miền. Từ đó, có thể đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố như kinh tế, văn hóa, xã hội đến việc tiếp cận giáo dục của các em học sinh theo giới tính, giúp hiểu rõ hơn về nhu cầu học tập, sở thích và định hướng nghề nghiệp của sinh viên nam và nữ. Cung cấp cơ sở cho việc xây dựng chương trình đào tạo, hỗ trợ và định hướng phù hợp với đặc điểm riêng của từng nhóm sinh viên. Qua đó, các nhà hoạch định chính sách có thể đưa ra các giải pháp phù hợp để thu hẹp khoảng cách giới trong giáo dục.

Nâng cao chất lượng giáo dục cho cả nam và nữ: Việc phân tích số lượng sinh viên theo giới tính giúp xác định những lĩnh vực hoặc khu vực mà tỷ lệ chênh lệch cao. Từ đó, các nhà giáo dục có thể tập trung nguồn lực và thiết kế các chương trình giáo dục phù hợp để đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng nhóm học sinh. Ví dụ, nếu tỷ lệ nữ sinh theo học ngành khoa học kỹ thuật thấp, các chương trình khuyến khích và hỗ trợ nữ sinh theo đuổi các ngành này có thể được triển khai. Giáo dục đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy bình đẳng giới. Việc đảm bảo cả nam và nữ đều có cơ hội tiếp cận giáo dục chất lượng là một bước thiết yếu để thu hẹp khoảng cách giới trong các lĩnh vực khác như kinh tế, chính trị, và xã hội,góp phần thúc đẩy bình đẳng giới trong xã hội. Ngoài ra, việc phân tích số lượng sinh viên theo giới tính ở ba miền còn có thể giúp: Đánh giá sự ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội, văn hóa đến lựa chọn học tập của sinh viên, phân tích sự di cư học tập của sinh viên giữa các miền, so sánh chất lượng giáo dục giữa các khu vực…

data_sum <- data %>%
  group_by(year, area, sex) %>%
  summarise(n = sum(quantity))

## `summarise()` has grouped output by 'year', 'area'. You can override using the
## `.groups` argument.

ggplot(data_sum, aes_string(x = "year", y = "n", fill = "sex")) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  labs(title = "Số lượng sinh viên theo giới tính ở ba miền",
       x = "Năm",
       y = "Tổng số lượng",
       fill = "Giới tính") +
  facet_wrap(~area, scales = "free_y") +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")+ theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust=1))

Đây là biểu đồ thể hiện tổng số lượng sinh viên theo giới tính ở ba miền (miền Bắc, miền Trung và miền Nam) với trục x thể hiện năm thống kê (2020 - 2023), trục y thể hiện số lượng sinh viên và mỗi thanh thể hiện giới tính ở ba miền và phân thành ba biểu đồ con.

Hầu hết thì số lượng sinh viên nam nữ qua các năm của cả ba vùng miền không chênh lệch nhiều. Tuy nhiên thì ở một vài vùng miền vẫn có sự chêch lệch về số lượng sinh viên nam nữ ở một số năm. Chẳng hạn như ở miền Trung, thì vào năm 2020, năm 2022 và năm 2023, thì số lượng sinh viên nam nữ chênh lệch không đáng kể, còn ở năm 2021 thì số lượng sinh viên nam lại chiếm trọng cao hơn (gấp khoảng 1,15 lần) số lượng sinh viên nữ cùng năm. Trong một số văn hóa, giới tính có thể ảnh hưởng đến quyết định học tập, ví dụ như: ở một số gia đình có thể ưu tiên giáo dục cho con trai hơn là con gái, dẫn đến sự chênh lệch giới tính trong việc tham gia đại học.

Sự chênh lệch giữa tỷ lệ sinh viên nam và nữ trong việc theo học đại học có thể phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm cả yếu tố văn hóa, xã hội, kinh tế và chính trị. Dưới đây là một số yếu tố có thể góp phần giải thích sự chênh lệch này trong giai đoạn 2020-2023 ở ba miền Bắc, Trung và Nam:

1.Yếu tố văn hóa và xã hội: Trong một số cộng đồng, giáo dục có thể được xem là quan trọng đối với nam giới hơn là nữ giới, dẫn đến sự chênh lệch trong việc theo học đại học. Một số gia đình có thể ưu tiên giáo dục cho con trai hơn là con gái, hoặc có thể tồn tại các rào cản văn hóa hoặc xã hội đối với việc phụ nữ tiếp cận giáo dục cao hơn.

2.Chọn ngành học: Nam và nữ có thể có xu hướng chọn các ngành học khác nhau. Các ngành học như Kỹ thuật, Khoa học máy tính, và Kinh doanh thường có sự chênh lệch giới tính trong số lượng sinh viên tham gia.

3.Chính sách giáo dục và hỗ trợ: Chính sách giáo dục và các chương trình hỗ trợ tài chính có thể ảnh hưởng đến sự tham gia của nam và nữ sinh viên trong đại học. Có thể có các chính sách hoặc chương trình hỗ trợ đặc biệt dành cho một giới tính cụ thể, làm tăng hoặc giảm sự chênh lệch giữa nam và nữ.

3.Đặc điểm kinh tế và phát triển khu vực: Sự phát triển kinh tế không đồng đều giữa các khu vực có thể tạo ra sự chênh lệch trong sự tham gia vào giáo dục đại học. Các khu vực có nền kinh tế phát triển có thể thu hút nhiều sinh viên nam hoặc nữ hơn tùy thuộc vào cơ hội việc làm và mức độ tiếp cận giáo dục.

4.Các yếu tố khác như dân số, mức độ phát triển kinh tế, và yêu cầu của thị trường lao động: Các yếu tố này cũng có thể ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên nam và nữ về việc theo học đại học.

Kết luận: Việc phân tích số lượng sinh viên theo giới tính là một công cụ quan trọng để hiểu rõ hơn về hệ thống giáo dục và thúc đẩy bình đẳng giới trong xã hội. Dữ liệu thu thập được từ việc phân tích này có thể được sử dụng để nâng cao chất lượng giáo dục, phát triển các chương trình giáo dục phù hợp, và đưa ra các chính sách hiệu quả để thu hẹp khoảng cách giới trong giáo dục và các lĩnh vực khác.

2.4. Phân tích số lượng sinh viên theo 3 nhóm ngành ở ba miền

Việc phân tích số lượng sinh viên theo nhóm ngành ở ba miền có thể mang lại nhiều lợi ích và ý nghĩa quan trọng đối với học sinh sinh viên, nhà rường cũng như thị trường lao động.

Đầu tiên, là đánh giá nhu cầu học tập và thị trường lao động: việc phân tích số lượng sinh viên theo từng nhóm ngành ở ba miền giúp xác định nhu cầu học tập của sinh viên và nhu cầu nhân lực của thị trường lao động. Nhận diện những nhóm ngành có số lượng sinh viên quá tải hoặc thiếu hụt, từ đó đưa ra các giải pháp điều chỉnh phù hợp và định hướng nghề nghiệp cho sinh viên. Góp phần cân bằng cung cầu lao động, tránh tình trạng thất nghiệp hoặc thiếu hụt nhân lực trong các lĩnh vực quan trọng.

Thứ hai, là hiểu rõ hơn về xu hướng lựa chọn ngành học: So sánh số lượng sinh viên theo từng nhóm ngành ở ba miền giúp xác định xu hướng lựa chọn ngành học của sinh viên. Phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến lựa chọn ngành học của sinh viên, như sở thích, năng lực, điều kiện kinh tế, v.v. Giúp các trường đại học xây dựng chương trình đào tạo phù hợp với nhu cầu và xu hướng thị trường lao động.

Thứ ba, là hỗ trợ hoạch định chính sách giáo dục và phát triển kinh tế: Cung cấp dữ liệu cho các nhà hoạch định chính sách để xây dựng các chương trình và chính sách giáo dục phù hợp với nhu cầu phát triển kinh tế của từng khu vực. Hỗ trợ phân bổ nguồn lực hiệu quả cho các lĩnh vực đào tạo, đảm bảo đáp ứng nhu cầu nhân lực cho các ngành kinh tế quan trọng. Góp phần nâng cao chất lượng giáo dục đại học và thúc đẩy phát triển kinh tế xã hội.

Ngoài ra, việc phân tích số lượng sinh viên theo nhóm ngành còn có thể: Giúp các trường đại học đánh giá hiệu quả của các chương trình đào tạo và chương trình định hướng nghề nghiệp cho sinh viên. Cung cấp thông tin cho các doanh nghiệp trong việc tuyển dụng nhân lực phù hợp với nhu cầu. Nâng cao nhận thức của cộng đồng về tầm quan trọng của việc lựa chọn ngành học phù hợp với năng lực và sở thích của bản thân.

data_sum <- data %>%
  group_by(year, majors, area) %>%
  summarise(n = sum(quantity))

## `summarise()` has grouped output by 'year', 'majors'. You can override using
## the `.groups` argument.

# Biểu đồ bar chart
ggplot(data_sum, aes_string(x = "year", y = "n", fill = "majors")) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  labs(title = "Số lượng sinh viên theo nhóm ngành ở ba miền",
       x = "Năm",
       y = "Số lượng",
       fill = "Nhóm ngành") +
  facet_wrap(~area, scales = "free_y") +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust=1))

Đây là biểu đồ thể hiện số lượng sinh viên theo nhóm ngành kinh tế, xã hội và nhóm ngành khác ở cả ba miền Bắc, Trung và Nam vơi trục hoành là năm thống kê, trục tung là tổng số lượng và mỗi thanh thể hiên số lượng sinh viên theo từng nhóm ngành được phân thành ba biểu đồ con ứng với ba vùng miền.

Có thể thấy, ở cả ba miền Bắc-Trung-Nam số lượng sinh viên tập trung nhiều nhất ở nhóm ngành kinh tế, đặc biệt là ở khu vực miền Bắc và miền Nam; sau đó là khối ngành xã hội và cuối cùng là nhóm ngành khác. Số lượng sinh viên theo học nhóm ngành kinh tế ở cả ba miền Bắc, Trung và Nam từ năm 2020 đến năm 2023 chiếm số lượng lớn 47,84% trong tổng số sinh viên, nhóm ngành xã hội chiếm 24,38% và nhóm ngành khác chiếm 27,78%.

Cụ thể nhất là ở khu vực miền Bắc, số lượng sinh viên theo học khối ngành kinh tế tăng dần qua các năm so với hai khối ngành còn lại. Sự ưa chuộng các khối ngành kinh tế so với khối ngành xã hội và khối ngành khác ở miền Bắc có thể là do miền Bắc có thể có một nền kinh tế phát triển nhanh chóng, với nhiều cơ hội việc làm trong các lĩnh vực kinh tế như tài chính, ngân hàng, thương mại, và dịch vụ. Do đó, sinh viên có thể ưa chuộng các khối ngành kinh tế để tận dụng các cơ hội việc làm trong khu vực. Ngoài ra, thị trường lao động có thể yêu cầu ngày càng nhiều nhân viên có kiến thức và kỹ năng trong lĩnh vực kinh tế, đặc biệt là trong các thị trường phát triển như Miền Bắc. Điều này có thể làm tăng sự quan tâm của sinh viên đến các khối ngành kinh tế.

Sự chênh lệch số lượng sinh viên giữa các nhóm ngành (kinh tế, xã hội và nhóm ngành khác) ở mỗi miền Bắc, Trung, và Nam trong giai đoạn 2020-2023 có thể được giải thích bằng một số yếu tố sau, các yếu tố này thường không hoạt động độc lập mà thường tương tác với nhau, tạo ra sự chênh lệch trong sự phân bổ của sinh viên vào các ngành học khác nhau tại mỗi miền trong thời gian nhất định:

1.Ưu tiên và xu hướng ngành nghề: Mỗi miền có thể có những ưu tiên và xu hướng ngành nghề riêng, phản ánh nhu cầu của thị trường lao động và phát triển kinh tế của khu vực đó. Ví dụ, trong các khu vực có nền kinh tế phát triển mạnh, sinh viên có thể ưa chuộng các ngành kinh tế như tài chính, kinh doanh và quản lý. Trong khi đó, ở các khu vực có nhu cầu cao về ngành y tế hoặc khoa học công nghệ, sinh viên có thể ưa thích các ngành thuộc nhóm ngành khác.

2.Yếu tố văn hóa và xã hội: Sự ảnh hưởng của văn hóa và xã hội cũng có thể đóng vai trò quan trọng trong quyết định chọn ngành học. Ví dụ, ở một số khu vực, ngành kinh tế có thể được coi là lựa chọn ổn định và có tiềm năng thu nhập cao, trong khi ở những nơi khác, xã hội hoặc ngành khác có thể được coi là phù hợp hơn với giá trị và quan điểm văn hóa.

3.Chính sách giáo dục và hỗ trợ: Chính sách giáo dục và các chương trình hỗ trợ có thể tạo ra sự ảnh hưởng lớn đối với việc chọn ngành học của sinh viên. Các chính sách ưu tiên cho một số ngành cụ thể hoặc các chương trình học bổng có thể làm thay đổi tỷ lệ sinh viên tham gia vào các ngành khác nhau.

4.Mức độ phát triển kinh tế: Mức độ phát triển kinh tế của mỗi miền cũng có thể ảnh hưởng đến việc chọn ngành học. Trong các miền có nền kinh tế phát triển, có thể có nhiều cơ hội việc làm trong các ngành kinh tế, dẫn đến sự tăng lên của số lượng sinh viên trong nhóm ngành này.

5.Cơ hội việc làm và thu nhập: Cơ hội việc làm và tiềm năng thu nhập từ các ngành học cũng đóng vai trò quan trọng trong quyết định chọn ngành của sinh viên. Các ngành có cơ hội việc làm và thu nhập tốt hơn có thể thu hút nhiều sinh viên hơn.

Kết luận: Việc phân tích số lượng sinh viên theo nhóm ngành ở ba miền là một công việc quan trọng và mang lại nhiều lợi ích cho các bên liên quan. Việc thực hiện phân tích này một cách khoa học và hiệu quả sẽ góp phần nâng cao chất lượng giáo dục và đào tạo ở từng vùng miền, đồng thời thúc đẩy sự phát triển kinh tế - xã hội của đất nước.

2.5. Phân tích tổng số lượng sinh viên theo giới tính ở ba nhóm ngành

Việc phân tích số lượng sinh viên theo giới tính ở ba nhóm ngành có thể mang lại nhiều lợi ích và ý nghĩa quan trọng như:

1.Đánh giá sự cân bằng giới trong từng nhóm ngành: Phân tích tỷ lệ sinh viên nam và nữ ở từng nhóm ngành giúp xác định sự cân bằng giới trong từng lĩnh vực. Nhận diện những nhóm ngành có sự chênh lệch lớn về giới tính, từ đó đưa ra các giải pháp phù hợp để thu hút và hỗ trợ nhóm sinh viên thiệt thòi. Thúc đẩy bình đẳng giới trong giáo dục và nghề nghiệp, tạo điều kiện cho tất cả mọi người, bất kể giới tính, đều có cơ hội học tập và phát triển.

2.Hiểu rõ hơn về xu hướng lựa chọn ngành học: So sánh số lượng sinh viên nam và nữ theo từng nhóm ngành giúp xác định xu hướng lựa chọn ngành học dựa trên giới tính. Phân tích những nhóm ngành có tỷ lệ chênh lệch giới tính cao, từ đó tìm hiểu nguyên nhân và đưa ra giải pháp khuyến khích sự đa dạng trong lựa chọn ngành học. Giúp các trường đại học và doanh nghiệp xây dựng chương trình đào tạo và tuyển dụng phù hợp với nhu cầu và sở thích của sinh viên thuộc cả hai giới.

3.Hỗ trợ hoạch định chính sách giáo dục và tuyển dụng: Cung cấp dữ liệu cho các nhà hoạch định chính sách để xây dựng các chương trình và chính sách giáo dục, tuyển dụng phù hợp với đặc điểm của từng nhóm ngành và từng giới tính. Hỗ trợ phân bổ nguồn lực hiệu quả, đảm bảo tất cả sinh viên đều có cơ hội tiếp cận giáo dục và việc làm chất lượng. Góp phần nâng cao chất lượng giáo dục và phát triển nguồn nhân lực cho đất nước.

Ngoài ra, việc phân tích số lượng sinh viên theo giới tính ở ba nhóm ngành còn có thể: Giúp các trường đại học đánh giá hiệu quả của các chương trình tuyển sinh và chương trình hỗ trợ sinh viên theo giới tính. Cung cấp thông tin cho các doanh nghiệp trong việc tuyển dụng nhân lực phù hợp với nhu cầu và đặc điểm của từng nhóm ngành. Nâng cao nhận thức của cộng đồng về tầm quan trọng của bình đẳng giới trong giáo dục và lựa chọn nghề nghiệp.

data_sum <- data %>%
  group_by(year, majors, sex) %>%
  summarise(n = sum(quantity))

## `summarise()` has grouped output by 'year', 'majors'. You can override using
## the `.groups` argument.

# Biểu đồ bar chart
ggplot(data_sum, aes_string(x = "year", y = "n", fill = "sex")) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  labs(title = "Hình 2.4: Số lượng sinh viên theo giới tính ở ba nhóm ngành",
       x = "Năm",
       y = "Số lượng",
       fill = "Giới tính") +
  facet_wrap(~majors, scales = "free_y") +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust=1))

Đây là biểu đồ thể hiện số lượng sinh viên theo giới tính ở ba nhóm ngành kinh tế, xã hội và nhóm ngành khác với trục hoành là năm thống kê, trục tung là tổng số sinh viên và các thanh xếp cạnh nhau thể hiện số lượng sinh viên nam nữ theo các nhóm ngành.

Nhìn chung, số lượng sinh viên nữ theo học đại học đang tăng lên ở tất cả các nhóm ngành. Tuy nhiên, mức độ tăng này không đồng đều ở các nhóm ngành khác nhau. Tuy số lượng sinh viên nữ đang tăng lên, nhưng vẫn còn sự chênh lệch đáng kể về số lượng sinh viên giữa hai giới ở một số nhóm ngành. Điển hình là ở nhóm ngành xã hội, tỷ lệ sinh viên nữ cao hơn nhiều so với sinh viên nam còn ở nhóm ngành kinh tế và nhóm ngành khác thì ngược lại. Xu hướng gia tăng số lượng sinh viên nữ học đại học sẽ dẫn đến sự thay đổi trong thị trường lao động. Nhiều ngành nghề truyền thống vốn do nam giới thống trị sẽ dần có sự tham gia của nhiều phụ nữ hơn. Và việc thu hẹp khoảng cách giới trong giáo dục đại học sẽ góp phần thúc đẩy sự phát triển kinh tế. Khi phụ nữ có nhiều cơ hội học tập và làm việc hơn, họ sẽ đóng góp nhiều hơn vào nền kinh tế.

Xu hướng gia tăng số lượng sinh viên nữ học đại học là một tín hiệu tích cực cho thấy sự phát triển của xã hội. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều việc phải làm để thu hẹp khoảng cách giới trong giáo dục đại học. Việc thu hẹp khoảng cách này sẽ mang lại nhiều lợi ích cho cả cá nhân và xã hội.

Kết luận: Việc phân tích số lượng sinh viên theo giới tính ở ba nhóm ngành là một công việc quan trọng và cần thiết, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về tình trạng giáo dục và thị trường lao động hiện nay, từ đó đưa ra các giải pháp phù hợp để nâng cao chất lượng giáo dục, thúc đẩy bình đẳng giới và phát triển nguồn nhân lực cho đất nước.

CHƯƠNG 3: TỔNG KẾT QUÁ TRÌNH NGHIÊN CỨU

1. Đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội tới quyết định lựa chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam

Việc quyết định chọn ngành học là một bước quan trọng đối với mỗi sinh viên. Việc này không chỉ ảnh hưởng đến sự phát triển cá nhân mà còn định hình tương lai nghề nghiệp của họ. Việc chọn sai ngành có thể dẫn đến nhiều hệ lụy như: mất thời gian, tốn kém chi phí, ảnh hưởng đến tâm lý và khả năng phát triển bản thân. Do đó, đằng sau quyết định đó là sự cân nhắc kỹ lưỡng về một loạt các yếu tố có ảnh hưởng đến lựa chọn cuối cùng.

Thứ nhất, yếu tố quan trọng nhất là năng lực bản thân của mỗi cá nhân. Mỗi sinh viên đều có những sở thích riêng và niềm đam mê đối với một lĩnh vực cụ thể. Sự hứng thú và đam mê này thường là động lực mạnh mẽ đằng sau việc chọn ngành học, giúp họ cảm thấy hài lòng và hứng khởi trong quá trình học tập. Về năng lực, Sinh viên cần có năng lực học tập và tư duy phù hợp với yêu cầu của ngành học. Ví dụ, học nhóm ngành kinh tế cần có khả năng logic, toán học tốt; học nhóm ngành xã hội cần có năng khiếu ngôn ngữ và giao tiếp tốt…

Thứ hai, tiềm năng nghề nghiệp là một yếu tố không thể bỏ qua. Sinh viên thường xem xét về cơ hội việc làm và tiềm năng phát triển trong ngành họ chọn. Mức lương, cơ hội thăng tiến và sự ổn định công việc là những yếu tố quan trọng mà họ cân nhắc.

Thứ ba, các yếu tố tài chính cũng đóng vai trò quan trọng. Chi phí học phí và các khoản chi phí sinh hoạt khác có thể ảnh hưởng đến khả năng của sinh viên trong việc chọn ngành học. Một số sinh viên có thể phải cân nhắc giữa niềm đam mê và khả năng tài chính khi đưa ra quyết định cuối cùng.

Thứ tư, áp lực từ gia đình và xã hội cũng là một yếu tố không thể phủ nhận. Một số sinh viên có thể chịu áp lực từ gia đình hoặc xã hội để theo đuổi một ngành học cụ thể, có thể là ngành mà họ không hoàn toàn quan tâm. Cha mẹ thường mong muốn con cái theo học những ngành nghề có uy tín, đảm bảo sự ổn định trong cuộc sống. Tuy nhiên, sinh viên cần cân nhắc kỹ lưỡng và lựa chọn ngành học phù hợp với sở thích và năng lực bản thân.

Cuối cùng, là chất lượng đào tạo và môi trường giáo dục. Đây là một trong những cái nôi chuẩn bị hành trang trên con đường sự nghiệp của sinh viên. Việc lựa chọn một trường đại học phù hợp cũng ảnh hưởng rất lớn đến quyết định lựa chọn chương trình học của sinh viên. Tóm lại, quyết định chọn ngành học là một quá trình phức tạp và đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng từ phía sinh viên. Sự sở thích, tiềm năng nghề nghiệp, tài chính, áp lực xã hội, và khả năng cá nhân là những yếu tố quan trọng mà mỗi sinh viên cần xem xét trước khi đưa ra quyết định cuối cùng.

2. Kiến nghị đối với các nhà Giáo Dục và cả Tổ chức Giáo Dục

Trong bối cảnh hiện nay trên thế giới nói chung và ở Việt Nam nói riêng, việc hướng nghiệp cho sinh viên trở nên cực kỳ quan trọng để họ có thể chuẩn bị tốt nhất cho tương lai nghề nghiệp của mình. Những nghiên cứu gần đây về cách mà yếu tố kinh tế xã hội ảnh hưởng đến quyết định chọn chương trình học của sinh viên đã làm sáng tỏ một loạt các vấn đề quan trọng trong giáo dục đại học. Dưới đây là một số kiến nghị và đề xuất để tạo ra một môi trường hỗ trợ và khuyến khích sinh viên Việt Nam cho các nhà Giáo Dục và cả Tổ chức Giáo Dục:

Tạo ra các chương trình hướng nghiệp: Trường học, các tổ chức và doanh nghiệp có thể cùng nhau phát triển các chương trình hướng nghiệp nhằm giúp sinh viên hiểu rõ hơn về các ngành nghề, cơ hội việc làm và yêu cầu về kỹ năng cần thiết, đặc biệt là hướng tới các học sinh THPT và sinh viên năm nhất đại học.
Tăng cường tư vấn hướng nghiệp: Các trường đại học và các tổ chức ngoại khóa nên cung cấp dịch vụ tư vấn hướng nghiệp chuyên nghiệp để hỗ trợ sinh viên trong việc định hình mục tiêu nghề nghiệp và lập kế hoạch phát triển sự nghiệp.
Tạo điều kiện cho thực tập và trải nghiệm làm việc: Các chương trình thực tập và trải nghiệm làm việc có thể giúp sinh viên có cái nhìn rõ ràng và thực tế về ngành nghề mình quan tâm, đồng thời giúp họ phát triển kỹ năng và kinh nghiệm thực tiễn.
Xây dựng mạng lưới liên kết với doanh nghiệp: Trường học nên tăng cường hợp tác với các doanh nghiệp để cung cấp cơ hội thực hành, thực tập và việc làm cho sinh viên sau khi tốt nghiệp.
Khuyến khích việc học tập liên tục: Sinh viên nên được khuyến khích tham gia các khóa học nâng cao kỹ năng, theo dõi xu hướng ngành nghề và liên tục cập nhật kiến thức để nâng cao cơ hội việc làm và phát triển sự nghiệp.

Những kiến nghị trên hy vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng ngành nghề cho sinh viên Việt Nam, giúp họ có được sự tự tin, hành trang và định hình tương lai nghề nghiệp thành công. Ngoài ra, việc đề xuất này còn nhằm mục đích tạo ra một môi trường học tập công bằng và thú vị, nơi mà tất cả sinh viên có cơ hội truy cập vào giáo dục chất lượng và phát triển tiềm năng của mình một cách tối đa.

CHƯƠNG 4: TÀI LIỆU THAM KHẢO

Luận án tiến sĩ Khoa học Giáo Dục - TRƯƠNG THỊ HOA http://vnies.edu.vn/upload/Boiduong/truongthihoa.pdf
Chapman, D. W. (1981), ’A model of student college choice. The Journal of Higher Education, 52(5), 490-550.
Allen, W. R. (1987), Black colleges vs. White colleges: The fork in the road for Black students, Change, 19, 28-34.
Arulmani and Armani (2004), Career Counseling a Handbook, Tala MeGram - Hill Publishing Company Limited, New Deli.
Berge, D. A. (1998),Factors influencing the college enrollment choice of first-yearstudents at a masters (comprehensive) college/university, Doctoral dissertation, University of Minnesota.
Bums, M. J. (2006), Factors influencing the college choice of african-american students admitted to the college of agriculture, food and natural resources, A Thesis presented to the Faculty of the Graduate School, University of Missouri-Columbia.
Freeman, K. (1999), “The race factor in African Americans’ college choice’, Urban Educanon 34, 4-25.

---
title: "Bài tiểu luận ngôn ngữ lập trình"
author: "Nguyễn Thị Hoàng Yến"
date: "`r format(Sys.time(), '%H:%M:%S, %d - %m - %Y')`"
output: 
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
    code_download: true
    code_folding: hide
    df_print: kable
    highlight: tango
  pdf_document:
    extra_dependencies:
      vietnam: utf8
    toc: true
    number_sections: true
  word_document:
    toc: true
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

![](A2.png){width="672"}

**LỜI CẢM ƠN**

Kính thử thầy **Trần Mạnh Tường** ,

Những dòng chữ này thay cho lời cảm ơn chân thành của em xin gửi đến Thầy. Trong suốt quãng thời gian học môn ngôn ngữ lập trình vỏn vẹn chưa đầy 3 tháng, Thầy đã cho em nhiều kiến thức hữu ích về môn học này qua những buổi lên lớp và những nhiệm vụ về nhà. Những lời giải thích từng bước một của Thầy đã giúp em hiểu sâu hơn về ngôn ngữ lập trình, cũng như khám phá ra sự thú vị và tính ứng dụng của nó.

Trước hết, em rất cảm ơn thầy vì đã dành thời gian quý báu và công sức để đọc và nhận xét bài tiểu luận của em, vì lần đầu em được trải nghiệm việc tiếp xúc ngôn ngữ này nên sẽ khó tránh khỏi sai sót trong quá trình làm bài, rất mong nhận được sự góp ý của thầy cô để có bài tiểu luận hoàn thiện hơn.  Nhận được sự phản hồi của Thầy, giúp em không chỉ nhận ra những điểm mạnh và yếu của bài tiểu luận mình, mà còn được học hỏi và cải thiện từ những góp ý chi tiết và xâu chuỗi của Thầy.

Bên cạnh đó, em cũng rất biết ơn sự kiên nhẫn và sự tận tâm của Thầy trong việc hướng dẫn và chỉ bảo em trong quá trình học. Những lời nhận xét và góp ý của Thầy về các nhiệm vụ được giao về nhà không những chỉ cho em biết được thiếu xót của mình và còn giúp em hoàn thành nhiệm vụ một cách trọn vẹn hơn.

Cuối cùng, em muốn bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc và sự tri ân đối với Thầy. Mong rằng Thầy sẽ tiếp tục mang sứ mệnh cao cả của mình, lan tỏa tri thức và sự đam mê cho thế hệ học trò tiếp theo, như đã làm với em.

Xin chân thành cảm ơn Thầy.

Trân trọng,

**Nguyễn Thị Hoàng Yến**

# **MỤC LỤC**

**CHƯƠNG 1:** GIỚI THIỆU CHỦ ĐỀ “ĐÁNH GIÁ CÁC YẾU TỐ KINH TẾ XÃ HỘI ẢNH HƯỚNG TỚI QUYẾT ĐỊNH CHỌN CHƯƠNG TRÌNH HỌC CỦA SINH VIÊN VIỆT NAM”

**CHƯƠNG 2:** PHÂN TÍCH, ĐÁNG GIÁ CÁC YẾU TỐ KINH TẾ ẢNH HƯỞNG TỚI QUYẾT ĐỊNH LỰA CHỌN CHƯƠNG TRÌNH HỌC CỦA SINH VIÊN VIỆT NAM

**CHƯƠNG 3:** TỔNG KẾT QUÁ TRÌNH NGHIÊN CỨU

**CHƯƠNG 4:** TÀI LIỆU THAM KHẢO

# **CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHỦ ĐỀ “ĐÁNH GIÁ CÁC YẾU TỐ KINH TẾ XÃ HỘI ẢNH HƯỚNG TỚI QUYẾT ĐỊNH CHỌN CHƯƠNG TRÌNH HỌC CỦA SINH VIÊN VIỆT NAM”**

## **1. Đặt vấn đề**

Trong thời đại hiện nay, định hướng và quyết định lựa chọn ngành nghề, trường đại học của học sinh tốt nghiệp THPT có ý nghĩa rất quan trọng đến phát triển của xã hội. Thực tế, việc lựa chọn ngành học hay trường đại học còn phụ thuộc nhiều vào các yếu tố khác mà không xuất phát từ năng lực và nhu cầu, nguyện vọng của chủ thể. Hiện nay, vấn đề chọn ngành học không chỉ đơn giản là một quyết định cá nhân mà còn phản ánh sự tương tác phức tạp giữa các yếu tố kinh tế và xã hội đối với sinh viên. Đặc biệt, ở Việt Nam, với sự đa dạng về cơ hội giáo dục và áp lực xã hội, việc chọn ngành học trở nên đặc biệt quan trọng và phức tạp. Chủ đề "Đánh Giá Các Yếu Tố kinh tế xã hội ảnh hưởng tới quyết định chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam" đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu và những người quan tâm đến giáo dục và phát triển cá nhân. Việt Nam đang trong quá trình phát triển kinh tế xã hội mạnh mẽ, kéo theo đó là những thay đổi trong hệ thống giáo dục.

Trong quá trình quyết định chọn chương trình học, sinh viên Việt Nam thường xem xét nhiều yếu tố, bao gồm cả các yếu tố kinh tế xã hội. Đây là một quy trình phức tạp và có ảnh hưởng sâu rộng đến tương lai và sự phát triển cá nhân của họ. Một trong những yếu tố quan trọng nhất là khả năng tài chính của sinh viên và gia đình. Chi phí học phí, chi phí sinh hoạt và các khoản chi phí phát sinh khác là những yếu tố quan trọng mà sinh viên phải xem xét trước khi quyết định chọn chương trình học. Sinh viên có thể phải đối mặt với nhiều khó khăn tài chính, và việc lựa chọn một chương trình học phù hợp với khả năng tài chính của mình là rất quan trọng.

Ngoài ra, các yếu tố xã hội cũng đóng vai trò quan trọng trong quyết định của sinh viên. Vấn đề như môi trường học tập, cơ hội nghề nghiệp sau khi tốt nghiệp, và mối quan hệ xã hội cũng được xem xét kỹ lưỡng. Sinh viên thường muốn chọn các chương trình học mà không chỉ cung cấp kiến thức chuyên môn mà còn tạo ra một môi trường học tập tích cực và cơ hội phát triển cá nhân và xã hội. Một yếu tố khác không thể bỏ qua là tiềm năng phát triển kinh tế và sự thịnh vượng của các ngành nghề mà sinh viên định hướng. Việc chọn một chương trình học phù hợp với xu hướng và tiềm năng của các ngành nghề đó có thể tạo ra nhiều cơ hội nghề nghiệp và tăng cường khả năng tìm kiếm việc làm sau này.

Trong số các yếu tố này, việc đánh giá và cân nhắc kỹ lưỡng về các yếu tố kinh tế xã hội là quan trọng để sinh viên có thể đưa ra quyết định chọn chương trình học phù hợp nhất với bản thân và mục tiêu sự nghiệp của mình. Bài viết dưới đây sẽ đi sâu vào việc phân tích và đánh giá các yếu tố kinh tế và xã hội mà sinh viên Việt Nam thường xem xét khi quyết định lựa chọn chương trình học. Từ chi phí học phí, tiềm năng nghề nghiệp, sở thích cá nhân đến áp lực từ gia đình và xã hội, mỗi yếu tố sẽ được khám phá để hiểu rõ hơn về quá trình quyết định của sinh viên. Bằng cách này, chúng ta có thể đào sâu vào cơ sở văn hóa và kinh tế của Việt Nam để hiểu rõ hơn về sự đa dạng và phức tạp của quyết định chọn ngành học, đồng thời đề xuất các phương pháp và chính sách hỗ trợ sinh viên trong quá trình này.

## **2. Phương pháp nghiên cứu**

Trong thời đại hiện nay, khi sự cạnh tranh giữa các chương trình học ngày càng trở nên khốc liệt, việc đánh giá các yếu tố kinh tế - xã hội ảnh hưởng đến quyết định chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam trở nên cực kỳ quan trọng. Để hiểu rõ hơn về vấn đề này, chúng ta cần áp dụng các phương pháp phân tích phù hợp để khám phá những yếu tố ẩn sau sự lựa chọn của sinh viên.

Một phương pháp phổ biến để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội đến quyết định chọn chương trình học là sử dụng phương pháp "**phân tích thống kê**". Bằng cách thu thập dữ liệu từ một mẫu ngẫu nhiên của sinh viên, ta có thể áp dụng các phương pháp thống kê như phân tích biến thể, kiểm định giả thuyết để xem xét mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế - xã hội (ví dụ: thu nhập, địa lý, gia đình, giáo dục) và sự lựa chọn của sinh viên. Bên cạnh đó, việc thực hiện phân tích nhóm nhỏ giúp ta hiểu rõ hơn về những đặc điểm cụ thể của các sinh viên và cách mà các yếu tố kinh tế - xã hội ảnh hưởng đến họ. Bằng cách tập trung vào các nhóm nhỏ dựa trên các biến quan trọng như thu nhập, vùng miền, hoặc trình độ học vấn, ta có thể tìm ra những mẫu chung và đặc thù trong quyết định chọn chương trình học. Ngoài ra còn có phương pháp đa biến, phương pháp này cho phép ta đánh giá tương tác phức tạp giữa nhiều yếu tố kinh tế - xã hội đồng thời. Bằng cách xem xét các mối quan hệ giữa các biến, ta có thể hiểu rõ hơn về cách mà những yếu tố này tương tác với nhau để ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên.

Trong việc áp dụng các phương pháp phân tích này, quan trọng là phải có dữ liệu chính xác và đủ lớn để đảm bảo tính đáng tin cậy của kết quả. Bên cạnh đó, cũng cần phải xem xét mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế - xã hội và các biến trung gian khác như nhận thức cá nhân, ảnh hưởng từ gia đình và bạn bè, cũng như các yếu tố như tâm lý và mong muốn cá nhân. Chỉ khi nắm vững được những mặt này, chúng ta mới có thể đưa ra những phân tích sâu sắc và đáng tin cậy về quyết định chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam

Ở đây ta sẽ đi tìm kiếm và thống kê thông tin về số lượng sinh viên theo từng miền (miền Bắc, miền Trung và miền Nma) qua các năm từ các nguồn dữ liệu như:

-   Cổng thông tin điện tử của Bộ Giáo Dục và Đào Tạo ( <https://moet.gov.vn/>)

-   Trung tâm Dự báo Nhân lực và Thị trường Lao động( <http://www.dubaonhanluchcmc.gov.vn/> )

-   Tổng cục thống kê ( <https://www.gso.gov.vn/> )

-   Tổng cục thống kê (<https://www.chinhphu.vn/>)

## **3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu**

Trong quá trình đánh giá các yếu tố kinh tế xã hội ảnh hưởng đến quyết định chọn chương trình học, các đối tượng tham gia bao gồm sinh viên, gia đình, cũng như các tổ chức giáo dục và xã hội. Sinh viên là nhóm đối tượng trực tiếp chịu ảnh hưởng và có quyền quyết định cuối cùng. Họ phải xem xét khả năng tài chính cá nhân, sở thích và mục tiêu sự nghiệp khi lựa chọn chương trình học phù hợp. Gia đình đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp hỗ trợ tài chính, tư vấn và khích lệ cho quyết định của sinh viên. Ngoài ra, các tổ chức giáo dục như trường đại học, viện nghiên cứu và các cơ quan tư vấn giáo dục cũng cung cấp thông tin và hỗ trợ để giúp sinh viên hiểu rõ hơn về các chương trình học và cơ hội nghề nghiệp.

Bên cạnh đó, cộng đồng xã hội cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tạo điều kiện và cơ hội cho sinh viên. Các doanh nghiệp và tổ chức xã hội thường hợp tác với trường đại học để cung cấp cơ hội thực tập và việc làm cho sinh viên, từ đó giúp họ có cái nhìn rõ ràng hơn về thị trường lao động và hỗ trợ trong việc lựa chọn chương trình học phù hợp với mục tiêu sự nghiệp của mình. Tóm lại, việc đánh giá các yếu tố kinh tế xã hội ảnh hưởng đến quyết định chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam không chỉ là quá trình cá nhân mà còn là sự kết hợp của nhiều đối tượng và nhóm lợi ích khác nhau trong xã hội.

Việc đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế xã hội đến quyết định chọn chương trình học của sinh viên trong thời gian gần đây, cụ thể là trong giai đoạn từ 2020 - 2023, giúp các nhà nghiên cứu, giáo viên, nhà quản lý giáo dục và chính phủ có cái nhìn sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên, từ đó đề xuất các chính sách và biện pháp hỗ trợ phù hợp để tăng cường sự hài lòng và thành công trong giáo dục đại học những năm tới.

## **4. Mục tiêu nghiên cứu**

Trong xã hội ngày nay, việc quyết định chọn chương trình học không chỉ là một quyết định cá nhân mà còn chịu ảnh hưởng sâu sắc từ các yếu tố kinh tế xã hội. Đặc biệt ở Việt Nam, nơi mà giáo dục được coi là cơ sở của phát triển, việc nghiên cứu và đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố này là vô cùng quan trọng. Mục tiêu của nghiên cứu này không chỉ là hiểu rõ hơn về tác động của kinh tế và xã hội đối với quyết định của sinh viên mà còn là xây dựng cơ sở để tạo ra những chính sách giáo dục phù hợp và công bằng hơn.

Một trong những mục tiêu hàng đầu của nghiên cứu là tìm hiểu sâu hơn về cách mà các yếu tố kinh tế và xã hội, như thu nhập gia đình, chi phí học phí, và cơ hội nghề nghiệp, ảnh hưởng đến quyết định chọn chương trình học của sinh viên. Việc này đòi hỏi phải phân tích mối quan hệ phức tạp giữa các yếu tố này và sự lựa chọn của sinh viên.

Ngoài ra, nghiên cứu cũng nhấn mạnh vào việc xác định các yếu tố cụ thể nào có ảnh hưởng lớn nhất đối với quyết định chọn chương trình học. Có thể là sự khác biệt về thu nhập gia đình, sự không chắc chắn về tương lai nghề nghiệp, hoặc thậm chí là các yếu tố văn hóa và xã hội địa phương. Hiểu rõ những yếu tố này là chìa khóa để tạo ra những chính sách giáo dục hiệu quả nhằm hỗ trợ sinh viên và thúc đẩy sự công bằng trong giáo dục.

Cuối cùng, mục tiêu của nghiên cứu là đề xuất những giải pháp và chính sách cụ thể nhằm cải thiện tình hình. Dựa trên những kết quả thu được, chính sách có thể bao gồm việc cung cấp hỗ trợ tài chính cho sinh viên có hoàn cảnh khó khăn, xây dựng các chương trình học linh hoạt và thích ứng, và tăng cường tư vấn nghề nghiệp và giáo dục để tạo ra cơ hội công bằng cho mọi sinh viên.

Tóm lại, mục tiêu của nghiên cứu về ảnh hưởng của yếu tố kinh tế xã hội đến quyết định chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam không chỉ là làm sáng tỏ các mối liên hệ phức tạp giữa các yếu tố này mà còn là cung cấp cơ sở cho việc phát triển những chính sách giáo dục hợp lý và công bằng hơn, nhằm thúc đẩy sự phát triển bền vững của xã hội và kinh tế Việt Nam trong tương lai.

# **CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH, ĐÁNG GIÁ CÁC YẾU TỐ KINH TẾ ẢNH HƯỞNG TỚI QUYẾT ĐỊNH LỰA CHỌN CHƯƠNG TRÌNH HỌC CỦA SINH VIÊN VIỆT NAM**

## **A. CƠ SỞ LÝ THUYẾT**

Nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội tới quyết định chọn chương trình học của sinh viên dựa trên cơ sở lý thuyết của các tác giả Krumboltz và cộng sự (1975), Martinez (1980). Gottfredson (1981), Gideon Arulmani và Armani (2004), họ khẳng định rằng quyết định chọn theo học một ngành nghề không phải là đưa ra một sự lựa chọn mà là cả một quá trình. Quá trình này bị chi phối bởi nhiều nhân tố như kĩ năng hiểu bản thân, kĩ năng lựa chọn và phân tích thông tin... Chapman (1981) đề xuất mô hình tổng quan về việc chọn trường đại học của học sinh. Dựa vào kết quả thống kẻ mô tả, Chapman tìm thấy có hai nhóm nhân tố ảnh hưởng chính gồm đặc điểm gia đình, cá nhân và nhân tố ảnh hưởng bên ngoài như nỗ lực giao tiếp của các cơ sở đào tạo đối với học sinh Carpenter và Fleishman (1987) cho rằng nguyện vọng được học ngành theo sở thích cá nhân và mong muốn thành công trong tương lai là những nhân tố quan trọng để người học có cái nhìn tổng quan hơn khi lựa chọn trường đại học và ngành đào tạo.

Gorman (1976) cho rằng địa điểm học có vai trò quyết định đối với một số cá nhân có mong muốn tìm kiếm cơ sở đào tạo đại học gần nhà hoặc gần nơi làm việc. Kết quả của Gorman một lần nữa được khẳng định trong nghiên cứu của McDonough (1997), Berge (1998). Tiếp cận theo một cách khác, Gao (2011) sử dụng mô hình quá trình chọn trường của Hossler và Gallagher (1987) và phương pháp nghiên cứu tình huống Tác giả chỉ ra rằng, ở Trung Quốc, vốn văn hóa và tiềm lực tài chính của gia đình ảnh hưởng đến cơ hội học tập đại học và lựa chọn trường học cũng như chuyên ngành học của học sinh phổ thông.

Ngoài ra còn có một số cơ sở lý thuyết khác. *Lý thuyết Lựa chọn nhận thức (Theory of Rational Choice)*: Lý thuyết này giải thích cách mà cá nhân đánh giá các lựa chọn và quyết định dựa trên việc so sánh lợi ích và chi phí. Trong ngữ cảnh của việc lựa chọn chương trình học, sinh viên có thể xem xét các yếu tố như kỳ vọng về thu nhập sau khi tốt nghiệp, khả năng tăng cường kỹ năng và triển vọng nghề nghiệp. *Lý thuyết Tài nguyên đầu tư*: Lý thuyết này tập trung vào cách cá nhân đầu tư vào các tài nguyên như giáo dục để tối đa hóa lợi ích tương lai. Trong trường hợp này, nó có thể giải thích cách mà sinh viên đánh giá chi phí và lợi ích của việc tham gia vào các chương trình học cụ thể. *Lý thuyết Kinh tế học học phí (Economic Theory of Tuition Fees)*: Lý thuyết này nghiên cứu cách mà việc thiết lập mức học phí ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên về việc tham gia vào giáo dục cao hơn. Nó có thể giải thích tác động của chi phí học phí đối với quyết định lựa chọn chương trình học. *Lý thuyết Xã hội hóa (Socialization Theory)*: Lý thuyết này nghiên cứu cách mà xã hội và gia đình ảnh hưởng đến quyết định của cá nhân. Trong trường hợp này, nó có thể giải thích cách mà áp lực xã hội và gia đình có thể ảnh hưởng đến quyết định về chương trình học của sinh viên.

Tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu cụ thể, bạn có thể chọn lựa các cơ sở lý thuyết phù hợp nhất để hiểu sâu hơn về các yếu tố kinh tế ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên Việt Nam về chương trình học. Các lý thuyết này cung cấp một cơ sở để hiểu các yếu tố kinh tế và xã hội ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam. Đồng thời, việc kết hợp các lý thuyết này có thể mang lại cái nhìn toàn diện về quá trình ra quyết định của sinh viên trong lĩnh vực giáo dục.

## **B. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU**

Tình hình Việt Nam, cụ thể là trong lĩnh vực giáo dục trong giai đoạn 2020-2023 đã chứng kiến nhiều biến động và phát triển đáng chú ý. Từ những thách thức của đại dịch COVID-19 cho đến những nỗ lực cải cách giáo dục và mở rộng hợp tác quốc tế, hệ thống giáo dục đã trải qua một giai đoạn đầy sức nặng và hứa hẹn. Một trong những thách thức lớn nhất mà giáo dục phải đối mặt là ảnh hưởng của đại dịch COVID-19. Với việc phải đóng cửa các trường học và chuyển sang hình thức học trực tuyến, hệ thống giáo dục đã phải đối mặt với nhiều khó khăn về cơ sở hạ tầng kỹ thuật, sự chuẩn bị của giáo viên và sự tiếp cận cho học sinh ở các khu vực vùng sâu, vùng xa. Tuy nhiên, nhờ sự linh hoạt và sáng tạo, nhiều trường học đã tìm ra giải pháp để tiếp tục cung cấp giáo dục chất lượng cho học sinh.

Ngoài ra, chính phủ Việt Nam đã tiếp tục thúc đẩy các biện pháp cải cách giáo dục nhằm nâng cao chất lượng và tính cạnh tranh của hệ thống giáo dục. Cải cách chương trình học, phương pháp giảng dạy và đánh giá sinh viên đã được đặt lên bàn cân để thúc đẩy sự phát triển toàn diện cho học sinh, từ kỹ năng chuyên môn đến kỹ năng mềm và tư duy sáng tạo. Hợp tác quốc tế cũng đã được tăng cường trong giai đoạn này. Việt Nam không ngừng hợp tác với các quốc gia và tổ chức quốc tế trong lĩnh vực giáo dục, từ việc trao đổi sinh viên và giáo viên, chia sẻ kiến thức chuyên môn đến hỗ trợ phát triển các dự án giáo dục chung. Điều này giúp nâng cao chất lượng đào tạo và mở ra cơ hội học tập và nghiên cứu cho sinh viên và giáo viên.

Cuối cùng, phát triển giáo dục đại học và nghề nghiệp cũng là một điểm sáng trong giai đoạn này. Nền kinh tế phát triển đã tạo ra nhu cầu ngày càng tăng về lao động có trình độ cao, từ đó thúc đẩy sự phát triển của các chương trình đào tạo đại học và nghề nghiệp, đáp ứng nhu cầu của thị trường lao động hiện đại. Tổng thể, trong giai đoạn 2020-2023, giáo dục ở Việt Nam đã trải qua những biến động đầy thách thức nhưng cũng đồng thời đạt được những tiến bộ quan trọng trong việc cải thiện chất lượng và tính cạnh tranh của hệ thống giáo dục, từ đó mở ra những triển vọng sáng rõ cho tương lai của đất nước. Việc đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội tới quyết định chọn chương trình học của sinh viên ở đây sẽ được được nghiên cứu bằng phương pháp so sánh số liệu bảng và dưới các hình thức vẽ biểu đồ.

### **1. Phân tích tổng quan**

Theo dữ liệu thống kê từ 2020 - 2023 của Tuổi trẻ online ( <https://tuoitre.vn/> ) 03/08/2023:

```{r}
library(tidyverse)
library(scales)
library(ggplot2)
library(flextable)
library(DT)
library(dplyr)
library(xlsx)
da <- read.xlsx(file.choose(), sheetIndex = 1, header = T)
da
```

Năm 2020 có 642.270 thí sinh đăng ký nguyện vọng xét tuyển đại học, trong khi tổng số thí sinh dự thi tốt nghiệp THPT là khoảng 900.152. Năm 2021, tổng số thí sinh đăng ký nguyện vọng xét tuyển đại học đạt đến con số gần 800.000, tuy nhiên vẫn "hụt" hơn 200.000 so với tổng số thí sinh dự thi tốt nghiệp THPT. Năm 2022 có 1.001.011 thí sinh đăng ký dự thi tốt nghiệp THPT, cũng chỉ có 616.044 thí sinh đăng ký nguyện vọng xét tuyển đại học trên hệ thống chung. Hay năm 2023, có 1.024.063 thí sinh đăng ký dự thi tốt nghiệp THPT, cũng chỉ có 660.000 thí sinh đăng ký nguyện vọng xét tuyển đại học trên hệ thống chung.

```{r}
# Tạo dữ liệu
df <- data.frame(
  Nam = c(2023, 2022, 2021, 2020),
  "Duthi" = c(1024063, 1001011, 1014972, 900152),
  "Đangky" = c(660000, 616044, 795353, 642270))

# Chuyển định dạng dữ liệu từ wide sang long
library(tidyr)
df_long <- pivot_longer(df, cols = c("Duthi", "Đangky"), names_to = "Loại", values_to = "Số lượng")

# Biểu đồ
ggplot(df_long, aes(x = Nam, y = `Số lượng`, fill = Loại)) +
geom_col(position = "dodge") +geom_text(aes(label = format(`Số lượng`, big.mark = ",", scientific = FALSE)),position = position_dodge(width = 0.9), vjust = -0.5, size = 3) +
  labs(title = "Hình 1.1: Thí sinh đăng ký nguyện vọng xét tuyển đại học 2020 - 2023",
       x = "Năm",
       y = "Số lượng",
       fill = "Loại") +
  theme_minimal()
```

**Về số lượng sinh viên đăng ký dự thi tốt nghiệp trung học phổ thông (TNTHPT):**

Từ năm 2020 đến năm 2023, số lượng dự thi TNTHPT tăng 13,7%, từ 900.152 thí sinh lên 1.024.063 thí sinh. Mức tăng cao nhất là 2,3% từ năm 2022 sang năm 2023 và số lượng sinh viên dự thi có sự biến động nhẹ trong giai đoạn 2020-2022, tăng 11,6% từ 2020 đến 2021 và giảm 1,4% từ 2021 đến 2022. Sau đó, số lượng dự thi tăng mạnh 2,3% từ năm 2022 đến năm 2023. Nhìn chung thì số lượng dự thi TNTHPT có xu hướng tăng trong giai đoạn 2020-2023.

Nguyên nhân: Năm 2020, do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19, nhiều thí sinh e ngại việc di chuyển và tập trung đông người nên có thể đã chọn phương án học nghề hoặc tạm hoãn việc học đại học. Từ năm 2021, khi tình hình dịch bệnh dần được kiểm soát, thì số lượng thí sinh đăng ký xét tuyển đại học có xu hướng tăng trở lại. Trong các năm gần đây, Bộ Giáo dục và Đào tạo có nhiều thay đổi trong chính sách tuyển sinh đại học, như tăng chỉ tiêu tuyển sinh, giảm số lượng bài thi, đa dạng hóa phương thức xét tuyển,v.v. Những thay đổi này có thể thu hút nhiều thí sinh đăng ký xét tuyển hơn. Ngoài ra, nhu cầu học tập và nâng cao trình độ ngày càng cao của người dân cũng là một nguyên nhân dẫn đến sự gia tăng số lượng thí sinh đăng ký xét tuyển đại học.

```{r}
# Tạo bảng dữ liệu
nam <- c(2020, 2021, 2022, 2023)
so_du_thi <- c(900152, 1014972, 1001011, 1024063)
# Tạo dataframe
du_lieu <- data.frame(nam, so_du_thi)
# Vẽ biểu đồ
ggplot(du_lieu, aes_string(x = "nam", y = "so_du_thi")) +
  geom_line() +
  labs(title = "Hình 1.2: Số lượng sinh viên dự thi TNTHPT qua các năm",
       x = "Năm",
       y = "Số lượng dự thi") +
  scale_x_continuous(breaks = nam)
```

**Về số lượng sinh viên đăng ký xét tuyển trên hệ thống:**

Từ năm 2020 đến năm 2023, số lượng thí sinh đăng ký xét tuyển trên hệ thống tăng 2,8%, từ 642.270 thí sinh lên 660.000 thí sinh. Mức tăng cao nhất là 4,3% từ năm 2020 sang năm 2021 và số lượng thí sinh có sự biến động nhẹ trong giai đoạn 2020-2022, tăng 23,7% từ 2020 đến 2021 và giảm 17,3% từ 2021 đến 2022. Sau đó, số lượng thí sinh tăng nhẹ 2,8% từ năm 2022 đến năm 2023. Nhìn chung thì số lượng thí sinh đăng ký xét tuyển trên hệ thống cũng có xu hướng tăng trong giai đoạn 2020-2023, nhưng mức tăng thấp hơn so với số lượng dự thi TNTHPT.

Nguyên nhân: Đầu tiên là do các chính sách tuyển sinh, Việc cho phép thí sinh đăng ký nhiều nguyện vọng hơn và xét tuyển theo tổ hợp môn tự chọn đã khuyến khích thí sinh đăng ký nhiều nguyện vọng hơn để tăng cơ hội đỗ. Thứ hai là do thông tin tuyển sinh: Việc công khai thông tin tuyển sinh của các trường đại học ngày càng đầy đủ và chi tiết giúp thí sinh có nhiều thông tin hơn để lựa chọn nguyện vọng phù hợp. Ngoài ra, còn nguyên nhân khác là do sự cạnh tranh cao: Nhu cầu học tập cao và số lượng thí sinh tăng cao dẫn đến cạnh tranh gay gắt trong tuyển sinh đại học. Do đó, thí sinh có xu hướng đăng ký nhiều nguyện vọng để tăng cơ hội đỗ.

```{r}
# Tạo bảng dữ liệu
nam <- c(2020, 2021, 2022, 2023)
so_dang_ky <- c(642270, 795353, 616044, 660000)
# Tạo dataframe
du_lieu <- data.frame(nam, so_dang_ky)
# Vẽ biểu đồ
ggplot(du_lieu, aes_string(x = "nam", y = "so_dang_ky")) +
  geom_line() +
  labs(title = "Hình 1.3: Số sinh viên đăng ký xét tuyển trên hệ thống qua các năm",
       x = "Năm",
       y = "Số lượng đăng ký") +
  scale_x_continuous(breaks = nam)
```

**Kết luận:** Trong giai đoạn 2020 - 2023, dựa vào bảng dữ liệu, có thể thấy số lượng thí sinh đăng ký xét tuyển đại học có xu hướng tăng trong những năm gần đây do nhu cầu học lên đại học ngày càng cao. Cùng với đó, sự tiện lợi của việc đăng ký xét tuyển trực tuyến và sự gia tăng số lượng trường đại học tham gia vào hệ thống xét tuyển trực tuyến cũng góp phần vào sự gia tăng này. Tuy nhiên thì con số thí sinh thi tốt nghiệp THPT nhưng không đăng ký xét tuyển đại học thường nằm trong khoảng 1/4 - 1/3 tổng số thí sinh đăng ký thi tốt nghiệp cùng năm. Qua đó có thể thấy rằng, sau khi tốt nghiệp THPT không phải thí sinh nào cũng chọn bước vào cánh cổng đại học cả mà họ còn có những lối đi khác như trực tiếp tham gia thị trường lao động hoặc là học nghề.v.v.

### **2. Phân tích cụ thể**

Trong suốt những năm qua, quyết định chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam không chỉ phụ thuộc vào sở thích cá nhân mà còn bị ảnh hưởng sâu sắc bởi các yếu tố kinh tế và xã hội. *Về kinh tế*, kinh tế luôn đóng vai trò quan trọng trong quyết định học tập của sinh viên. Trong thời kỳ khó khăn kinh tế, sinh viên có thể chọn những chương trình học mang lại cơ hội nghề nghiệp tốt nhất trong tình hình thị trường lao động đang khó khăn. Tuy nhiên, ảnh hưởng của kinh tế không hoàn toàn tiêu cực, mà còn thể hiện qua việc họ có thể tìm kiếm các khoản hỗ trợ tài chính hoặc học bổng để theo đuổi những chương trình mà họ yêu thích. *Về xã hội*, xã hội cũng có vai trò quan trọng trong quyết định học tập của sinh viên. Các yếu tố như xu hướng công nghệ, phong cách sống, hoặc sự phát triển của một ngành nghề cụ thể có thể làm thay đổi lựa chọn của sinh viên. Ví dụ, trong một xã hội đang phát triển mạnh mẽ về công nghệ, sinh viên có thể có xu hướng chọn các ngành học liên quan đến IT và công nghệ thông tin. Tóm lại, trong quá trình lựa chọn chương trình học, sinh viên Việt Nam không chỉ xem xét về sở thích cá nhân mà còn phải đối mặt và thích nghi với các yếu tố kinh tế và xã hội.

Trong báo cáo này, chúng ta sẽ đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội đến quyết định chọn chương trình học của sinh viên ở Việt Nam (từ năm 2020 đến năm 2023) theo hai tiêu chí chính là nhóm vùng miền (Bắc, Trung và Nam) và nhóm ngành (Kinh tế, Xã hội và Nhóm ngành khác). Việc phân tích số liệu về số lượng sinh viên theo nhóm vùng miền và nhóm ngành từ năm 2020 đến năm 2023 là một phương tiện hiệu quả để hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của những yếu tố này. Thông qua đó chúng ta có thể nhận biết xu hướng phát triển của sinh viên theo từng nhóm, từ đó đưa ra những nhận định và dự báo cho tương lai.

Dưới đây làm bảng số liệu thống kê chi tiết về số lượng sinh viên nhận học được thu thập từ các nguồn dữ liệu trên ( được liệt kê ở mục 1.2). Số lượng sinh viên được phân theo vùng miền ( miền Bắc, miền Trung và miền Nam), theo giới tính và theo nhóm ngành học (nhóm ngành kinh tế, nhóm ngành xã hội và nhóm ngành khác) trong giai đoạn từ 2020 – 2023.

```{r}
library(xlsx)
data <- read.xlsx(file.choose(), sheetIndex = 1, header = T)
data
```

Bảng dữ liệu này gồm có 72 quan sát và 7 biến ứng với mỗi biến là:

-   STT: Số thứ tự

-   year: năm thống kê (từ 2020 - 2023)

-   sex: giới tính của sinh viên (male: nam, female: nữ)

-   area: khu vực, vùng miền (north: miền Bắc, central: miền Trung và southern: miền Nam)

-   majors: là nhóm ngành sinh viên theo học (economy: nhóm ngành kinh tế, society: nhóm ngành xã hội và other: nhóm ngành khác)

-   quantity: Số lượng sinh viên được thống kê theo các nhóm

-   ratio: tỷ lệ (%) so với tổng số sinh viên theo vùng miền

#### **2.1. Phân tích dữ liệu bảng số liệu về số lượng sinh viên theo năm, khu vực, giới tính và nhóm ngành**

**Theo năm:** Từ năm 2020 đến năm 2023, số lượng sinh viên tăng ở tất cả các khu vực, giới tính và nhóm ngành. Mức tăng trung bình năm khoảng 2-5%.Sự chênh lệch về số lượng sinh viên giữa các năm có sự thay đổi: mức tăng cao nhất ở khu vực miền Nam (khoảng 4-6%) và thấp nhất ở khu vực miền Trung (khoảng 1-3%) và ngành kinh tế có mức tăng cao nhất, tiếp theo là ngành xã hội và ngành khác.

**Theo khu vực:** Số lượng sinh viên ở khu vực miền Nam cao nhất, luôn cao hơn khu vực miền Trung và miền Bắc trong cả 3 năm, mức chênh lệch cao nhất vào năm 2020 (khoảng 20%) và thấp nhất vào năm 2023 (khoảng 10%). Sự thay đổi số lượng sinh viên theo khu vực có sự khác biệt: Miền Nam và miền Bắc có tốc độ tăng trưởng tương đối ổn định, miền Trung có tốc độ tăng trưởng thấp hơn và có sự biến động lớn hơn.

**Theo giới tính:** Số lượng sinh viên nữ cao hơn số lượng sinh viên nam: Tỷ lệ chênh lệch dao động từ 5% đến 15%, mức chênh lệch cao nhất ở khu vực miền Nam và thấp nhất ở khu vực miền Trung. Sự thay đổi số lượng sinh viên theo giới tính có sự khác biệt: Số lượng sinh viên nữ tăng nhanh hơn số lượng sinh viên nam ở tất cả các khu vực, mức tăng cao nhất ở khu vực miền Nam và thấp nhất ở khu vực miền Trung.

**Theo nhóm ngành:** Ngành kinh tế có số lượng sinh viên cao nhất, chiếm hơn 40% tổng số sinh viên trong cả 3 năm, mức cao nhất ở khu vực miền Nam và thấp nhất ở khu vực miền Trung. Sự thay đổi số lượng sinh viên theo nhóm ngành có sự khác biệt: Ngành kinh tế có tốc độ tăng trưởng cao nhất, tiếp theo là ngành xã hội và ngành khác, mức tăng cao nhất ở khu vực miền Nam và thấp nhất ở khu vực miền Trung.

**Ảnh hưởng của các yếu tố và nguyên nhân đến số liệu thống kê về số lượng sinh viên nhập học Đại học (2020-2023)**

Số liệu thống kê về số lượng sinh viên nhập học đại học là một chỉ báo quan trọng để đánh giá sự phát triển của hệ thống giáo dục đại học trong một quốc gia. Tuy nhiên, số liệu này không chỉ phản ánh sự thịnh vượng của ngành giáo dục mà còn phản ánh sự ảnh hưởng của nhiều yếu tố và nguyên nhân khác nhau. Những yếu tố này bao gồm nhưng không giới hạn ở sự thay đổi trong nền kinh tế, chính sách giáo dục, yếu tố xã hội, và biến động tự nhiên. Bài viết dưới đây sẽ đi vào chi tiết về các yếu tố và nguyên nhân này, cũng như cách chúng ảnh hưởng đến số liệu thống kê về số lượng sinh viên nhập học đại học theo nhóm giới tính, miền Bắc-Trung-Nam và nhóm ngành từ năm 2020 đến năm 2023.

Kinh tế là một trong những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến số lượng sinh viên nhập học đại học. Khi kinh tế phát triển, người dân có xu hướng tìm kiếm cơ hội học tập cao hơn để cải thiện tương lai nghề nghiệp của mình. Điều này có thể dẫn đến một tăng trưởng đáng kể trong số lượng sinh viên nhập học đại học. Ngược lại, trong thời kỳ khủng hoảng kinh tế, nhiều gia đình có thể gặp khó khăn về tài chính và không thể đầu tư vào việc học tập cao hơn cho con em mình. Điều này có thể dẫn đến sự suy giảm trong số lượng sinh viên mới.

Chính sách giáo dục của một quốc gia cũng có ảnh hưởng lớn đến số lượng sinh viên nhập học đại học. Các chính sách hỗ trợ tài chính từ phía chính phủ hoặc các tổ chức tư nhân có thể ảnh hưởng đáng kể đến quyết định của sinh viên khi chọn nhập học đại học. Các biến động trong các chính sách xét tuyển và điểm chuẩn cũng có thể ảnh hưởng đến số lượng sinh viên nhập học đại học, đặc biệt là trong từng nhóm ngành cụ thể.

Xu hướng xã hội và nhu cầu lao động cũng có ảnh hưởng đến sự lựa chọn của sinh viên khi nhập học đại học. Nếu một ngành nghề nào đó đang phát triển mạnh mẽ và có nhu cầu lớn từ thị trường lao động, thì số lượng sinh viên nhập học vào ngành đó có thể tăng cao. Ngược lại, nếu một ngành nghề không còn hấp dẫn, số lượng sinh viên nhập học có thể giảm. Gia đình, bạn bè, và xã hội xung quanh cũng có vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy hoặc ngăn chặn sự quyết định của sinh viên khi nhập học đại học.

Đặc biệt trong giai đoạn 2020 - 2023, dịch bệnh COVID-19 đã tác động mạnh mẽ đến nhiều khía cạnh của cuộc sống, bao gồm giáo dục. Các biện pháp phòng chống dịch, như giãn cách xã hội và học trực tuyến, có thể đã làm thay đổi cách mà sinh viên lựa chọn và tham gia vào học đại học. Ngoài ra, các yếu tố xã hội khác như tâm lý, văn hoá cũng có thể ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên.

Tóm lại, số liệu thống kê về số lượng sinh viên nhập học đại học từ năm 2020 đến 2023 phản ánh không chỉ sự phát triển của ngành giáo dục mà còn sự ảnh hưởng của nhiều yếu tố và nguyên nhân khác nhau. Hiểu rõ những yếu tố này là cần thiết để có được cái nhìn toàn diện về tình hình giáo dục và để đưa ra các chính sách phù hợp nhằm nâng cao chất lượng giáo dục và thúc đẩy sự phát triển của đất nước. Để hiểu rõ hơn về xu hướng và biến động cụ thể, việc phân tích chi tiết về mỗi yếu tố và nguyên nhân là cần thiết.

#### **2.2. Phân tích số lượng sinh viên theo vùng miền qua các năm**

Việc phân tích tổng số lượng sinh viên ở các cùng miền qua các năm có thể được thực hiện để đạt được một số mục tiêu sau:

1.Đánh giá xu hướng phát triển: Phân tích sự thay đổi trong tổng số lượng sinh viên theo thời gian cho phép nhận biết xu hướng phát triển của giáo dục đại học trong khu vực cụ thể. Việc này có thể phản ánh sự tăng trưởng hoặc giảm sút của hệ thống giáo dục đại học trong miền đó.

2.Xác định yếu tố ảnh hưởng: Bằng cách phân tích sự biến động của tổng số lượng sinh viên qua các năm, ta có thể xác định các yếu tố nội và ngoại tại có thể đã ảnh hưởng đến sự thay đổi này. Điều này giúp các nhà quản lý giáo dục và các chính sách có cái nhìn sâu sắc hơn về các vấn đề cụ thể có thể cần được giải quyết hoặc tạo điều kiện để thúc đẩy sự phát triển của giáo dục đại học.

3.Đánh giá hiệu quả chính sách: Phân tích sự biến động của tổng số lượng sinh viên qua các năm cũng giúp đánh giá hiệu quả của các chính sách giáo dục đã được áp dụng. Việc này có thể bao gồm các chính sách hỗ trợ, chính sách về học phí, chính sách về cơ hội học tập, và các chính sách khác mà có thể đã ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên về việc tham gia vào giáo dục đại học.

4.Dự đoán và lập kế hoạch: Dựa vào xu hướng phát triển của tổng số lượng sinh viên qua các năm, ta có thể dự đoán sự phát triển tương lai của hệ thống giáo dục đại học trong khu vực đó. Điều này cung cấp thông tin hữu ích cho việc lập kế hoạch và phát triển hệ thống giáo dục đại học trong tương lai.

```{r}
d1_sum <- data %>%
  group_by(year, area) %>%
  summarise(n = sum(quantity))

# Biểu đồ bar chart
ggplot(d1_sum, aes_string(x = "year", y = "n", fill = "area")) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Số lượng sinh viên theo vùng miền qua các năm",
       x = "Năm",
       y = "Tổng số lượng",
       fill = "Khu vực")
```

Biểu đồ này thể hiện tổng số sinh viên qua từng năm ở ba miền Bắc-Trung-Nam với trục tung thể hiện số lượng sinh viên, trục hoành thể hiện các năm và mỗi thanh là tổng số sinh viên của từng năm đó. Số lượng sinh viên ở ba miền Bắc Trung Nam qua các năm có sự thay đổi tích cực. Tuy nhiên, vẫn còn sự chênh lệch về số lượng sinh viên giữa các khu vực. Có thể thấy rằng, số lượng sinh viên theo học đại học ở nước ta qua các năm đa số là tập trung nhiều ở miền Bắc và miền Nam. Cụ thể, từ năm 2020 đến năm 2023, tổng số lượng sinh viên nhập học ở hai miền Nam Bắc là 3.106.535 sinh viên, miền trung là 838.326 sinh viên.

Nguyên nhân chính của sự chênh lệch trong tổng số lượng sinh viên đại học qua các năm 2020-2023 giữa hai miền Bắc và Nam của Việt Nam so với miền Trung có thể được giải thích bằng một số yếu tố sau:

1.Phát triển kinh tế: Miền Bắc và Nam thường có sự phát triển kinh tế mạnh mẽ hơn so với miền Trung. Sự phát triển kinh tế điều này thường đi kèm với việc tăng cường cơ sở hạ tầng, cơ hội việc làm và thu nhập, làm cho việc tiếp cận giáo dục đại học trở nên dễ dàng hơn và hấp dẫn hơn.

2.Tính chất địa lý: Một số trường đại học hàng đầu tập trung ở các thành phố lớn của miền Bắc và Nam, như Hà Nội, TP.HCM, Đà Nẵng, và các khu vực lân cận. Điều này có thể tạo ra một lực hút mạnh mẽ cho sinh viên ở các vùng lân cận và từ các tỉnh thành khác tới để học tập.

3.Phong trào di cư: Có một số sinh viên từ các tỉnh miền Trung chọn học tập và làm việc ở các thành phố lớn của Bắc và Nam để tận dụng cơ hội học tập và nghề nghiệp tốt hơn.

4.Sự chênh lệch về phát triển giáo dục địa phương: Các tỉnh miền Trung thường gặp khó khăn hơn trong việc phát triển cơ sở hạ tầng giáo dục đại học so với các tỉnh miền Bắc và Nam. Sự thiếu hụt về cơ sở vật chất, đội ngũ giáo viên có chất lượng, cũng như các chính sách hỗ trợ cho sinh viên có thể làm cho việc học tập tại miền Trung ít hấp dẫn hơn.

5.Yếu tố xã hội và văn hóa: Có thể có những yếu tố văn hóa và xã hội khác nhau giữa các vùng, khiến cho sinh viên ưa thích lựa chọn học tập ở một vùng nào đó dựa trên sở thích cá nhân và mục tiêu nghề nghiệp.

**Kết luận:** Việc phân tích số lượng sinh viên theo vùng miền qua các năm có thể là một công cụ mạnh mẽ để hiểu và cải thiện hệ thống giáo dục từ góc độ rộng lớn, đánh giá tình trạng giáo dục, lập kế hoạch tuyển sinh, nghiên cứu xã hội, nghiên cứu thị trường, v.v.

#### **2.3. Phân tích số lượng sinh viên theo nhóm giới tính ở ba miền**

Việc phân tích số lượng sinh viên theo giới tính ở ba miền miền Bắc, miền Trung và miền Nam có thể mang lại nhiều lợi ích và đóng góp cho nhiều lĩnh vực khác nhau.

Hiểu rõ hơn về sự chênh lệch giới tính trong giáo dục: giúp xác định sự chênh lệch về số lượng sinh viên nam và nữ trong hệ thống giáo dục ở ba miền. Từ đó, có thể đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố như kinh tế, văn hóa, xã hội đến việc tiếp cận giáo dục của các em học sinh theo giới tính, giúp hiểu rõ hơn về nhu cầu học tập, sở thích và định hướng nghề nghiệp của sinh viên nam và nữ. Cung cấp cơ sở cho việc xây dựng chương trình đào tạo, hỗ trợ và định hướng phù hợp với đặc điểm riêng của từng nhóm sinh viên. Qua đó, các nhà hoạch định chính sách có thể đưa ra các giải pháp phù hợp để thu hẹp khoảng cách giới trong giáo dục.

Nâng cao chất lượng giáo dục cho cả nam và nữ: Việc phân tích số lượng sinh viên theo giới tính giúp xác định những lĩnh vực hoặc khu vực mà tỷ lệ chênh lệch cao. Từ đó, các nhà giáo dục có thể tập trung nguồn lực và thiết kế các chương trình giáo dục phù hợp để đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng nhóm học sinh. Ví dụ, nếu tỷ lệ nữ sinh theo học ngành khoa học kỹ thuật thấp, các chương trình khuyến khích và hỗ trợ nữ sinh theo đuổi các ngành này có thể được triển khai. Giáo dục đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy bình đẳng giới. Việc đảm bảo cả nam và nữ đều có cơ hội tiếp cận giáo dục chất lượng là một bước thiết yếu để thu hẹp khoảng cách giới trong các lĩnh vực khác như kinh tế, chính trị, và xã hội,góp phần thúc đẩy bình đẳng giới trong xã hội. Ngoài ra, việc phân tích số lượng sinh viên theo giới tính ở ba miền còn có thể giúp: Đánh giá sự ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội, văn hóa đến lựa chọn học tập của sinh viên, phân tích sự di cư học tập của sinh viên giữa các miền, so sánh chất lượng giáo dục giữa các khu vực...

```{r}
data_sum <- data %>%
  group_by(year, area, sex) %>%
  summarise(n = sum(quantity))

ggplot(data_sum, aes_string(x = "year", y = "n", fill = "sex")) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  labs(title = "Số lượng sinh viên theo giới tính ở ba miền",
       x = "Năm",
       y = "Tổng số lượng",
       fill = "Giới tính") +
  facet_wrap(~area, scales = "free_y") +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")+ theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust=1))
```

Đây là biểu đồ thể hiện tổng số lượng sinh viên theo giới tính ở ba miền (miền Bắc, miền Trung và miền Nam) với trục x thể hiện năm thống kê (2020 - 2023), trục y thể hiện số lượng sinh viên và mỗi thanh thể hiện giới tính ở ba miền và phân thành ba biểu đồ con.

Hầu hết thì số lượng sinh viên nam nữ qua các năm của cả ba vùng miền không chênh lệch nhiều. Tuy nhiên thì ở một vài vùng miền vẫn có sự chêch lệch về số lượng sinh viên nam nữ ở một số năm. Chẳng hạn như ở miền Trung, thì vào năm 2020, năm 2022 và năm 2023, thì số lượng sinh viên nam nữ chênh lệch không đáng kể, còn ở năm 2021 thì số lượng sinh viên nam lại chiếm trọng cao hơn (gấp khoảng 1,15 lần) số lượng sinh viên nữ cùng năm. Trong một số văn hóa, giới tính có thể ảnh hưởng đến quyết định học tập, ví dụ như: ở một số gia đình có thể ưu tiên giáo dục cho con trai hơn là con gái, dẫn đến sự chênh lệch giới tính trong việc tham gia đại học.

Sự chênh lệch giữa tỷ lệ sinh viên nam và nữ trong việc theo học đại học có thể phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm cả yếu tố văn hóa, xã hội, kinh tế và chính trị. Dưới đây là một số yếu tố có thể góp phần giải thích sự chênh lệch này trong giai đoạn 2020-2023 ở ba miền Bắc, Trung và Nam:

1.Yếu tố văn hóa và xã hội: Trong một số cộng đồng, giáo dục có thể được xem là quan trọng đối với nam giới hơn là nữ giới, dẫn đến sự chênh lệch trong việc theo học đại học. Một số gia đình có thể ưu tiên giáo dục cho con trai hơn là con gái, hoặc có thể tồn tại các rào cản văn hóa hoặc xã hội đối với việc phụ nữ tiếp cận giáo dục cao hơn.

2.Chọn ngành học: Nam và nữ có thể có xu hướng chọn các ngành học khác nhau. Các ngành học như Kỹ thuật, Khoa học máy tính, và Kinh doanh thường có sự chênh lệch giới tính trong số lượng sinh viên tham gia.

3.Chính sách giáo dục và hỗ trợ: Chính sách giáo dục và các chương trình hỗ trợ tài chính có thể ảnh hưởng đến sự tham gia của nam và nữ sinh viên trong đại học. Có thể có các chính sách hoặc chương trình hỗ trợ đặc biệt dành cho một giới tính cụ thể, làm tăng hoặc giảm sự chênh lệch giữa nam và nữ.

3.Đặc điểm kinh tế và phát triển khu vực: Sự phát triển kinh tế không đồng đều giữa các khu vực có thể tạo ra sự chênh lệch trong sự tham gia vào giáo dục đại học. Các khu vực có nền kinh tế phát triển có thể thu hút nhiều sinh viên nam hoặc nữ hơn tùy thuộc vào cơ hội việc làm và mức độ tiếp cận giáo dục.

4.Các yếu tố khác như dân số, mức độ phát triển kinh tế, và yêu cầu của thị trường lao động: Các yếu tố này cũng có thể ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên nam và nữ về việc theo học đại học.

**Kết luận:** Việc phân tích số lượng sinh viên theo giới tính là một công cụ quan trọng để hiểu rõ hơn về hệ thống giáo dục và thúc đẩy bình đẳng giới trong xã hội. Dữ liệu thu thập được từ việc phân tích này có thể được sử dụng để nâng cao chất lượng giáo dục, phát triển các chương trình giáo dục phù hợp, và đưa ra các chính sách hiệu quả để thu hẹp khoảng cách giới trong giáo dục và các lĩnh vực khác.

#### **2.4. Phân tích số lượng sinh viên theo 3 nhóm ngành ở ba miền**

Việc phân tích số lượng sinh viên theo nhóm ngành ở ba miền có thể mang lại nhiều lợi ích và ý nghĩa quan trọng đối với học sinh sinh viên, nhà rường cũng như thị trường lao động.

Đầu tiên, là đánh giá nhu cầu học tập và thị trường lao động: việc phân tích số lượng sinh viên theo từng nhóm ngành ở ba miền giúp xác định nhu cầu học tập của sinh viên và nhu cầu nhân lực của thị trường lao động. Nhận diện những nhóm ngành có số lượng sinh viên quá tải hoặc thiếu hụt, từ đó đưa ra các giải pháp điều chỉnh phù hợp và định hướng nghề nghiệp cho sinh viên. Góp phần cân bằng cung cầu lao động, tránh tình trạng thất nghiệp hoặc thiếu hụt nhân lực trong các lĩnh vực quan trọng.

Thứ hai, là hiểu rõ hơn về xu hướng lựa chọn ngành học: So sánh số lượng sinh viên theo từng nhóm ngành ở ba miền giúp xác định xu hướng lựa chọn ngành học của sinh viên. Phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến lựa chọn ngành học của sinh viên, như sở thích, năng lực, điều kiện kinh tế, v.v. Giúp các trường đại học xây dựng chương trình đào tạo phù hợp với nhu cầu và xu hướng thị trường lao động.

Thứ ba, là hỗ trợ hoạch định chính sách giáo dục và phát triển kinh tế: Cung cấp dữ liệu cho các nhà hoạch định chính sách để xây dựng các chương trình và chính sách giáo dục phù hợp với nhu cầu phát triển kinh tế của từng khu vực. Hỗ trợ phân bổ nguồn lực hiệu quả cho các lĩnh vực đào tạo, đảm bảo đáp ứng nhu cầu nhân lực cho các ngành kinh tế quan trọng. Góp phần nâng cao chất lượng giáo dục đại học và thúc đẩy phát triển kinh tế xã hội.

Ngoài ra, việc phân tích số lượng sinh viên theo nhóm ngành còn có thể: Giúp các trường đại học đánh giá hiệu quả của các chương trình đào tạo và chương trình định hướng nghề nghiệp cho sinh viên. Cung cấp thông tin cho các doanh nghiệp trong việc tuyển dụng nhân lực phù hợp với nhu cầu. Nâng cao nhận thức của cộng đồng về tầm quan trọng của việc lựa chọn ngành học phù hợp với năng lực và sở thích của bản thân.

```{r}
data_sum <- data %>%
  group_by(year, majors, area) %>%
  summarise(n = sum(quantity))

# Biểu đồ bar chart
ggplot(data_sum, aes_string(x = "year", y = "n", fill = "majors")) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  labs(title = "Số lượng sinh viên theo nhóm ngành ở ba miền",
       x = "Năm",
       y = "Số lượng",
       fill = "Nhóm ngành") +
  facet_wrap(~area, scales = "free_y") +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust=1))
```

Đây là biểu đồ thể hiện số lượng sinh viên theo nhóm ngành kinh tế, xã hội và nhóm ngành khác ở cả ba miền Bắc, Trung và Nam vơi trục hoành là năm thống kê, trục tung là tổng số lượng và mỗi thanh thể hiên số lượng sinh viên theo từng nhóm ngành được phân thành ba biểu đồ con ứng với ba vùng miền.

Có thể thấy, ở cả ba miền Bắc-Trung-Nam số lượng sinh viên tập trung nhiều nhất ở nhóm ngành kinh tế, đặc biệt là ở khu vực miền Bắc và miền Nam; sau đó là khối ngành xã hội và cuối cùng là nhóm ngành khác. Số lượng sinh viên theo học nhóm ngành kinh tế ở cả ba miền Bắc, Trung và Nam từ năm 2020 đến năm 2023 chiếm số lượng lớn 47,84% trong tổng số sinh viên, nhóm ngành xã hội chiếm 24,38% và nhóm ngành khác chiếm 27,78%.

Cụ thể nhất là ở khu vực miền Bắc, số lượng sinh viên theo học khối ngành kinh tế tăng dần qua các năm so với hai khối ngành còn lại. Sự ưa chuộng các khối ngành kinh tế so với khối ngành xã hội và khối ngành khác ở miền Bắc có thể là do miền Bắc có thể có một nền kinh tế phát triển nhanh chóng, với nhiều cơ hội việc làm trong các lĩnh vực kinh tế như tài chính, ngân hàng, thương mại, và dịch vụ. Do đó, sinh viên có thể ưa chuộng các khối ngành kinh tế để tận dụng các cơ hội việc làm trong khu vực. Ngoài ra, thị trường lao động có thể yêu cầu ngày càng nhiều nhân viên có kiến thức và kỹ năng trong lĩnh vực kinh tế, đặc biệt là trong các thị trường phát triển như Miền Bắc. Điều này có thể làm tăng sự quan tâm của sinh viên đến các khối ngành kinh tế.

Sự chênh lệch số lượng sinh viên giữa các nhóm ngành (kinh tế, xã hội và nhóm ngành khác) ở mỗi miền Bắc, Trung, và Nam trong giai đoạn 2020-2023 có thể được giải thích bằng một số yếu tố sau, các yếu tố này thường không hoạt động độc lập mà thường tương tác với nhau, tạo ra sự chênh lệch trong sự phân bổ của sinh viên vào các ngành học khác nhau tại mỗi miền trong thời gian nhất định:

1.Ưu tiên và xu hướng ngành nghề: Mỗi miền có thể có những ưu tiên và xu hướng ngành nghề riêng, phản ánh nhu cầu của thị trường lao động và phát triển kinh tế của khu vực đó. Ví dụ, trong các khu vực có nền kinh tế phát triển mạnh, sinh viên có thể ưa chuộng các ngành kinh tế như tài chính, kinh doanh và quản lý. Trong khi đó, ở các khu vực có nhu cầu cao về ngành y tế hoặc khoa học công nghệ, sinh viên có thể ưa thích các ngành thuộc nhóm ngành khác.

2.Yếu tố văn hóa và xã hội: Sự ảnh hưởng của văn hóa và xã hội cũng có thể đóng vai trò quan trọng trong quyết định chọn ngành học. Ví dụ, ở một số khu vực, ngành kinh tế có thể được coi là lựa chọn ổn định và có tiềm năng thu nhập cao, trong khi ở những nơi khác, xã hội hoặc ngành khác có thể được coi là phù hợp hơn với giá trị và quan điểm văn hóa.

3.Chính sách giáo dục và hỗ trợ: Chính sách giáo dục và các chương trình hỗ trợ có thể tạo ra sự ảnh hưởng lớn đối với việc chọn ngành học của sinh viên. Các chính sách ưu tiên cho một số ngành cụ thể hoặc các chương trình học bổng có thể làm thay đổi tỷ lệ sinh viên tham gia vào các ngành khác nhau.

4.Mức độ phát triển kinh tế: Mức độ phát triển kinh tế của mỗi miền cũng có thể ảnh hưởng đến việc chọn ngành học. Trong các miền có nền kinh tế phát triển, có thể có nhiều cơ hội việc làm trong các ngành kinh tế, dẫn đến sự tăng lên của số lượng sinh viên trong nhóm ngành này.

5.Cơ hội việc làm và thu nhập: Cơ hội việc làm và tiềm năng thu nhập từ các ngành học cũng đóng vai trò quan trọng trong quyết định chọn ngành của sinh viên. Các ngành có cơ hội việc làm và thu nhập tốt hơn có thể thu hút nhiều sinh viên hơn.

**Kết luận:** Việc phân tích số lượng sinh viên theo nhóm ngành ở ba miền là một công việc quan trọng và mang lại nhiều lợi ích cho các bên liên quan. Việc thực hiện phân tích này một cách khoa học và hiệu quả sẽ góp phần nâng cao chất lượng giáo dục và đào tạo ở từng vùng miền, đồng thời thúc đẩy sự phát triển kinh tế - xã hội của đất nước.

#### **2.5. Phân tích tổng số lượng sinh viên theo giới tính ở ba nhóm ngành**

Việc phân tích số lượng sinh viên theo giới tính ở ba nhóm ngành có thể mang lại nhiều lợi ích và ý nghĩa quan trọng như:

1.Đánh giá sự cân bằng giới trong từng nhóm ngành: Phân tích tỷ lệ sinh viên nam và nữ ở từng nhóm ngành giúp xác định sự cân bằng giới trong từng lĩnh vực. Nhận diện những nhóm ngành có sự chênh lệch lớn về giới tính, từ đó đưa ra các giải pháp phù hợp để thu hút và hỗ trợ nhóm sinh viên thiệt thòi. Thúc đẩy bình đẳng giới trong giáo dục và nghề nghiệp, tạo điều kiện cho tất cả mọi người, bất kể giới tính, đều có cơ hội học tập và phát triển.

2.Hiểu rõ hơn về xu hướng lựa chọn ngành học: So sánh số lượng sinh viên nam và nữ theo từng nhóm ngành giúp xác định xu hướng lựa chọn ngành học dựa trên giới tính. Phân tích những nhóm ngành có tỷ lệ chênh lệch giới tính cao, từ đó tìm hiểu nguyên nhân và đưa ra giải pháp khuyến khích sự đa dạng trong lựa chọn ngành học. Giúp các trường đại học và doanh nghiệp xây dựng chương trình đào tạo và tuyển dụng phù hợp với nhu cầu và sở thích của sinh viên thuộc cả hai giới.

3.Hỗ trợ hoạch định chính sách giáo dục và tuyển dụng: Cung cấp dữ liệu cho các nhà hoạch định chính sách để xây dựng các chương trình và chính sách giáo dục, tuyển dụng phù hợp với đặc điểm của từng nhóm ngành và từng giới tính. Hỗ trợ phân bổ nguồn lực hiệu quả, đảm bảo tất cả sinh viên đều có cơ hội tiếp cận giáo dục và việc làm chất lượng. Góp phần nâng cao chất lượng giáo dục và phát triển nguồn nhân lực cho đất nước.

Ngoài ra, việc phân tích số lượng sinh viên theo giới tính ở ba nhóm ngành còn có thể: Giúp các trường đại học đánh giá hiệu quả của các chương trình tuyển sinh và chương trình hỗ trợ sinh viên theo giới tính. Cung cấp thông tin cho các doanh nghiệp trong việc tuyển dụng nhân lực phù hợp với nhu cầu và đặc điểm của từng nhóm ngành. Nâng cao nhận thức của cộng đồng về tầm quan trọng của bình đẳng giới trong giáo dục và lựa chọn nghề nghiệp.

```{r}
data_sum <- data %>%
  group_by(year, majors, sex) %>%
  summarise(n = sum(quantity))

# Biểu đồ bar chart
ggplot(data_sum, aes_string(x = "year", y = "n", fill = "sex")) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  labs(title = "Hình 2.4: Số lượng sinh viên theo giới tính ở ba nhóm ngành",
       x = "Năm",
       y = "Số lượng",
       fill = "Giới tính") +
  facet_wrap(~majors, scales = "free_y") +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust=1))
```

Đây là biểu đồ thể hiện số lượng sinh viên theo giới tính ở ba nhóm ngành kinh tế, xã hội và nhóm ngành khác với trục hoành là năm thống kê, trục tung là tổng số sinh viên và các thanh xếp cạnh nhau thể hiện số lượng sinh viên nam nữ theo các nhóm ngành.

Nhìn chung, số lượng sinh viên nữ theo học đại học đang tăng lên ở tất cả các nhóm ngành. Tuy nhiên, mức độ tăng này không đồng đều ở các nhóm ngành khác nhau. Tuy số lượng sinh viên nữ đang tăng lên, nhưng vẫn còn sự chênh lệch đáng kể về số lượng sinh viên giữa hai giới ở một số nhóm ngành. Điển hình là ở nhóm ngành xã hội, tỷ lệ sinh viên nữ cao hơn nhiều so với sinh viên nam còn ở nhóm ngành kinh tế và nhóm ngành khác thì ngược lại. Xu hướng gia tăng số lượng sinh viên nữ học đại học sẽ dẫn đến sự thay đổi trong thị trường lao động. Nhiều ngành nghề truyền thống vốn do nam giới thống trị sẽ dần có sự tham gia của nhiều phụ nữ hơn. Và việc thu hẹp khoảng cách giới trong giáo dục đại học sẽ góp phần thúc đẩy sự phát triển kinh tế. Khi phụ nữ có nhiều cơ hội học tập và làm việc hơn, họ sẽ đóng góp nhiều hơn vào nền kinh tế.

Xu hướng gia tăng số lượng sinh viên nữ học đại học là một tín hiệu tích cực cho thấy sự phát triển của xã hội. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều việc phải làm để thu hẹp khoảng cách giới trong giáo dục đại học. Việc thu hẹp khoảng cách này sẽ mang lại nhiều lợi ích cho cả cá nhân và xã hội.

**Kết luận:** Việc phân tích số lượng sinh viên theo giới tính ở ba nhóm ngành là một công việc quan trọng và cần thiết, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về tình trạng giáo dục và thị trường lao động hiện nay, từ đó đưa ra các giải pháp phù hợp để nâng cao chất lượng giáo dục, thúc đẩy bình đẳng giới và phát triển nguồn nhân lực cho đất nước.

# **CHƯƠNG 3: TỔNG KẾT QUÁ TRÌNH NGHIÊN CỨU**

## **1. Đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội tới quyết định lựa chọn chương trình học của sinh viên Việt Nam**

Việc quyết định chọn ngành học là một bước quan trọng đối với mỗi sinh viên. Việc này không chỉ ảnh hưởng đến sự phát triển cá nhân mà còn định hình tương lai nghề nghiệp của họ. Việc chọn sai ngành có thể dẫn đến nhiều hệ lụy như: mất thời gian, tốn kém chi phí, ảnh hưởng đến tâm lý và khả năng phát triển bản thân. Do đó, đằng sau quyết định đó là sự cân nhắc kỹ lưỡng về một loạt các yếu tố có ảnh hưởng đến lựa chọn cuối cùng.

Thứ nhất, yếu tố quan trọng nhất là năng lực bản thân của mỗi cá nhân. Mỗi sinh viên đều có những sở thích riêng và niềm đam mê đối với một lĩnh vực cụ thể. Sự hứng thú và đam mê này thường là động lực mạnh mẽ đằng sau việc chọn ngành học, giúp họ cảm thấy hài lòng và hứng khởi trong quá trình học tập. Về năng lực, Sinh viên cần có năng lực học tập và tư duy phù hợp với yêu cầu của ngành học. Ví dụ, học nhóm ngành kinh tế cần có khả năng logic, toán học tốt; học nhóm ngành xã hội cần có năng khiếu ngôn ngữ và giao tiếp tốt…

Thứ hai, tiềm năng nghề nghiệp là một yếu tố không thể bỏ qua. Sinh viên thường xem xét về cơ hội việc làm và tiềm năng phát triển trong ngành họ chọn. Mức lương, cơ hội thăng tiến và sự ổn định công việc là những yếu tố quan trọng mà họ cân nhắc.

Thứ ba, các yếu tố tài chính cũng đóng vai trò quan trọng. Chi phí học phí và các khoản chi phí sinh hoạt khác có thể ảnh hưởng đến khả năng của sinh viên trong việc chọn ngành học. Một số sinh viên có thể phải cân nhắc giữa niềm đam mê và khả năng tài chính khi đưa ra quyết định cuối cùng.

Thứ tư, áp lực từ gia đình và xã hội cũng là một yếu tố không thể phủ nhận. Một số sinh viên có thể chịu áp lực từ gia đình hoặc xã hội để theo đuổi một ngành học cụ thể, có thể là ngành mà họ không hoàn toàn quan tâm. Cha mẹ thường mong muốn con cái theo học những ngành nghề có uy tín, đảm bảo sự ổn định trong cuộc sống. Tuy nhiên, sinh viên cần cân nhắc kỹ lưỡng và lựa chọn ngành học phù hợp với sở thích và năng lực bản thân.

Cuối cùng, là chất lượng đào tạo và môi trường giáo dục. Đây là một trong những cái nôi chuẩn bị hành trang trên con đường sự nghiệp của sinh viên. Việc lựa chọn một trường đại học phù hợp cũng ảnh hưởng rất lớn đến quyết định lựa chọn chương trình học của sinh viên. Tóm lại, quyết định chọn ngành học là một quá trình phức tạp và đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng từ phía sinh viên. Sự sở thích, tiềm năng nghề nghiệp, tài chính, áp lực xã hội, và khả năng cá nhân là những yếu tố quan trọng mà mỗi sinh viên cần xem xét trước khi đưa ra quyết định cuối cùng.

## **2. Kiến nghị đối với các nhà Giáo Dục và cả Tổ chức Giáo Dục**

Trong bối cảnh hiện nay trên thế giới nói chung và ở Việt Nam nói riêng, việc hướng nghiệp cho sinh viên trở nên cực kỳ quan trọng để họ có thể chuẩn bị tốt nhất cho tương lai nghề nghiệp của mình. Những nghiên cứu gần đây về cách mà yếu tố kinh tế xã hội ảnh hưởng đến quyết định chọn chương trình học của sinh viên đã làm sáng tỏ một loạt các vấn đề quan trọng trong giáo dục đại học. Dưới đây là một số kiến nghị và đề xuất để tạo ra một môi trường hỗ trợ và khuyến khích sinh viên Việt Nam cho các nhà Giáo Dục và cả Tổ chức Giáo Dục:

-   Tạo ra các chương trình hướng nghiệp: Trường học, các tổ chức và doanh nghiệp có thể cùng nhau phát triển các chương trình hướng nghiệp nhằm giúp sinh viên hiểu rõ hơn về các ngành nghề, cơ hội việc làm và yêu cầu về kỹ năng cần thiết, đặc biệt là hướng tới các học sinh THPT và sinh viên năm nhất đại học.

-   Tăng cường tư vấn hướng nghiệp: Các trường đại học và các tổ chức ngoại khóa nên cung cấp dịch vụ tư vấn hướng nghiệp chuyên nghiệp để hỗ trợ sinh viên trong việc định hình mục tiêu nghề nghiệp và lập kế hoạch phát triển sự nghiệp.

-   Tạo điều kiện cho thực tập và trải nghiệm làm việc: Các chương trình thực tập và trải nghiệm làm việc có thể giúp sinh viên có cái nhìn rõ ràng và thực tế về ngành nghề mình quan tâm, đồng thời giúp họ phát triển kỹ năng và kinh nghiệm thực tiễn.

-   Xây dựng mạng lưới liên kết với doanh nghiệp: Trường học nên tăng cường hợp tác với các doanh nghiệp để cung cấp cơ hội thực hành, thực tập và việc làm cho sinh viên sau khi tốt nghiệp.

-   Khuyến khích việc học tập liên tục: Sinh viên nên được khuyến khích tham gia các khóa học nâng cao kỹ năng, theo dõi xu hướng ngành nghề và liên tục cập nhật kiến thức để nâng cao cơ hội việc làm và phát triển sự nghiệp.

Những kiến nghị trên hy vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng ngành nghề cho sinh viên Việt Nam, giúp họ có được sự tự tin, hành trang và định hình tương lai nghề nghiệp thành công. Ngoài ra, việc đề xuất này còn nhằm mục đích tạo ra một môi trường học tập công bằng và thú vị, nơi mà tất cả sinh viên có cơ hội truy cập vào giáo dục chất lượng và phát triển tiềm năng của mình một cách tối đa.

# **CHƯƠNG 4: TÀI LIỆU THAM KHẢO**

1.  *Luận án tiến sĩ Khoa học Giáo Dục* - TRƯƠNG THỊ HOA <http://vnies.edu.vn/upload/Boiduong/truongthihoa.pdf>

2.  Chapman, D. W. (1981), 'A model of student college choice. *The Journal of Higher Education*, 52(5), 490-550.

3.  Allen, W. R. (1987), *Black colleges vs. White colleges: The fork in the road for Black students*, Change, 19, 28-34.

4.  Arulmani and Armani (2004), *Career Counseling a Handbook*, Tala MeGram - Hill Publishing Company Limited, New Deli.

5.  Berge, D. A. (1998),*Factors influencing the college enrollment choice of first-yearstudents at a masters (comprehensive) college/university*, Doctoral dissertation, University of Minnesota.

6.  Bums, M. J. (2006), *Factors influencing the college choice of african-american students admitted to the college of agriculture, food and natural resources*, A Thesis presented to the Faculty of the Graduate School, University of Missouri-Columbia.

7.  Freeman, K. (1999), "The race factor in African Americans' college choice', *Urban Educanon* 34, 4-25.


Bài tiểu luận ngôn ngữ lập trình

Nguyễn Thị Hoàng Yến

00:20:19, 25 - 03 - 2024