Yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn học cử nhân ngành logistics của sinh viên địa bàn TP. Hà Nội

ThS. Nguyễn Cương

Lê Minh Ngọc

Trường Đại học Ngoại thương

Tóm tắt

Nghiên cứu này nhằm mục đích tìm hiểu các yếu tố quyết định đến ý định lựa chọn chương trình cử nhân ngành logistics của sinh viên trên địa bàn TP. Hà Nội. Sử dụng thuyết hành động hợp lý (TRA), kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, Thái độ và Chuẩn chủ quan có ảnh hưởng đến ý định lựa chọn chương trình cử nhân ngành logistics của sinh viên. Dựa trên phát hiện này, nghiên cứu đề xuất một số biện pháp tạo động lực và thu hút người học theo đuổi cử nhân ngành logistics.

Từ khóa: đào tạo ngành logistics, nhân lực ngành logistics, cử nhân ngành logistics, thuyết hành động hợp lý, Việt Nam

Summary

This study aims to identify the factors determining the intention to choose a bachelor’s degree program in logistics of students in Hanoi City. Using the theory of reasoned action (TRA), the research results show that, Attitude and Subjective Norms impact the intention to choose a bachelor’s degree program in logistics of students. Based on this finding, the study proposes several measures to motivate and attract students to pursue a bachelor’s degree in logistics.

Keywords: logistics training, logistics human resources, logistics bachelor, theory of reasoned action, Vietnam

GIỚI THIỆU

Việt Nam là 1 trong 4 quốc gia Đông Nam Á có tiềm năng lớn trong phát triển cả cơ sở hạ tầng và hệ thống logistics. Ngày 14/02/2017, Thủ tướng Chính phủ đã thông qua Quyết định số 200/QĐ-TTg ban hành Kế hoạch hành động nâng cao năng lực cạnh tranh và phát triển dịch vụ logistics Việt Nam đến năm 2025. Quyết định này thể hiện sự quan tâm của Chính phủ đối với một lĩnh vực rất quan trọng của nền kinh tế. Thực tế cho thấy, nguồn nhân lực chính là vấn đề nan giải nhất của ngành logistics hiện nay, do phát triển nóng nên nguồn nhân lực của ngành này vừa thiếu, vừa yếu. Vì vậy, việc tìm hiểu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn học cử nhân ngành logisitics của sinh viên là cần thiết, qua đó đề xuất giải pháp phát triển nguồn nhân lực giúp nâng cao năng lực cạnh tranh của logistics Việt Nam trong chuỗi dịch vụ toàn cầu.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Khái niệm và vai trò của logistics

Logistics là các hoạt động dịch vụ kết nối chặt chẽ tất cả các hoạt động kinh tế từ sản xuất, phân phối đến bán hàng trong thị trường. Chính vì vậy, logistics được coi là “huyết mạch” của nền kinh tế, là thành phần chính của thương mại và là nhân tố đóng góp chính cho nền kinh tế và tăng trưởng kinh tế ở hầu hết các quốc gia (Evangelista và cộng sự, 2017). Logistics cho phép các doanh nghiệp nội địa đánh dấu sự hiện diện của mình trên thị trường toàn cầu. Theo Kovács và Kot (2016), logistics giúp tiết kiệm chi phí lưu thông trong quá trình phân phối hàng hóa, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh của sản phẩm. Thêm vào đó, logistics mang lại sự thuận lợi về thời gian và địa điểm cho doanh nghiệp.

Thuyết hành động hợp lý (TRA)

Lý thuyết TRA do Ajzen và Fishbein (1975, 1980) phát triển để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định và hành vi thực tế. Thuyết TRA cho rằng, ý định của một cá nhân dẫn đến hành vi của người đó được quyết định bởi thái độ của cá nhân đối với việc thực hiện hành vi và các chuẩn chủ quan xung quanh việc thực hiện các hành vi đó.

Thái độ của một cá nhân đối với việc thực hiện một hành vi cụ thể liên quan đến đánh giá của họ về kết quả của hành vi đó. Nếu một người tin rằng hành vi sẽ mang lại kết quả tích cực, họ sẽ có xu hướng thực hiện hành vi đó. Ngược lại, nếu họ tin rằng kết quả sẽ tiêu cực, khả năng thực hiện hành vi của họ sẽ giảm. Các đánh giá tích cực và tiêu cực đấy đến từ sự tương tác của thông tin trong tâm trí (Vuong và Nguyen, 2024).

Chuẩn chủ quan nói về ảnh hưởng của áp lực xã hội đối với việc thực hiện một hành vi cụ thể. Điều này có nghĩa là cá nhân sẽ xem xét quan điểm của những người quan trọng đối với họ, như gia đình, bạn bè và đồng nghiệp, về việc họ thực hiện hành vi dự định. Nếu họ nhận thấy sự ủng hộ, khả năng thực hiện hành vi sẽ cao hơn và ngược lại nếu nhận thấy sự phản đối.

Ứng dụng TRA trong việc lựa chọn ngành học được tìm thấy trong một số nghiên cứu gần đây (Zhang, 2007; Kuechler, McLeod và Simkin, 2009; Kumar và Kumar, 2013; Cheng và Yuen, 2022). Tất cả những nghiên cứu này cho thấy, TRA có thể áp dụng trong việc điều tra và hiểu các yếu tố quyết định hành vi của sinh viên đối với việc lựa chọn học tập.

Giả thuyết và mô hình nghiên cứu

Thái độ và ý định

Dựa trên lý thuyết TRA, thái độ đối với việc thực hiện một hành vi sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến ý định thực hiện hành vi cụ thể đó (Ajzen và Fishbein, 1980). Vì vậy, sinh viên đánh giá như thế nào về việc học cử nhân ngành logistics có thể ảnh hưởng đến ý định chọn ngành của họ. Các nghiên cứu trước đây về việc ra quyết định của sinh viên đã xác định một số yếu tố có thể ảnh hưởng đến thái độ của sinh viên đối với việc lựa chọn chương trình học, đó là: cơ hội việc làm, mức lương, hình ảnh xã hội, nhận thức khó khăn và sự quan tâm thực sự (Kumar và Kumar, 2013; Kuechler, McLeod và Simkin, 2009). Trên cơ sở đó, giả thuyết sau đây được phát triển:

H1: Thái độ đối với việc học chương trình cử nhân logistics ảnh hưởng đến Ý định học chương trình cử nhân ngành logistics.

H1.1: Cơ hội việc làm ảnh hưởng đến Thái độ với việc lựa chọn chương trình cử nhân ngành logistics.

H1.2: Mức lương ảnh hưởng đến Thái độ với việc lựa chọn chương trình cử nhân ngành logistics.

H1.3: Hình ảnh xã hội ảnh hưởng đến Thái độ với việc lựa chọn chương trình cử nhân ngành logistics.

H1.4: Nhận thức khó khăn ảnh hưởng đến Thái độ với việc lựa chọn chương trình cử nhân ngành logistics.

H1.5: Sự quan tâm thực sự ảnh hưởng đến Thái độ với việc lựa chọn chương trình cử nhân ngành logistics.

H1.6: Sự quan tâm thực sự ảnh hưởng đến Ý định lựa chọn học chương trình cử nhân ngành logistics.

Chuẩn chủ quan và ý định

Dựa trên lý thuyết TRA, chuẩn chủ quan của một người sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến ý định thực hiện hành vi cụ thể đó của họ (Ajzen và Fishbein, 1980). Vì vậy, những người xung quanh sinh viên như: gia đình, bạn bè, bạn học, giáo viên (Cohen và Hanno, 1993; Malgwi và cộng sự, 2005; Zhang, 2007; Kuechler, McLeod và Simkin 2009) nghĩ như thế nào về việc học ngành logistics có thể ảnh hưởng đến ý định chọn ngành của họ. Vì vậy, nhóm tác giả đưa ra giả thuyết:

H2: Chuẩn chủ quan ảnh hưởng đến Ý định lựa chọn học chương trình cử nhân ngành logistics.

H2.1: Gia đình ảnh hưởng đến Ý định lựa chọn học chương trình cử nhân ngành logistics.

H2.2: Bạn bè và bạn học ảnh hưởng đến Ý định lựa chọn học chương trình cử nhân ngành logistics.

H2.3: Giáo viên ảnh hưởng đến Ý định lựa chọn học chương trình cử nhân ngành logistics.

Dựa trên các giả thuyết trên, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như sau:

Hình 1: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

Phương pháp nghiên cứu

Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu đã sử dụng bản khảo sát ẩn danh, gồm 3 phần: Phần 1 thu thập thông tin cá nhân của đối tượng khảo sát; Phần 2 đánh giá của người được khảo sát về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn chuyên ngành logistics thông qua các thông tin liên quan đến: cơ hội việc làm, mức lương, nhận thức khó khăn, hình ảnh xã hội, sự quan tâm; Phần 3 đánh giá của người được khảo sát về ý định lựa chọn học chương trình cử nhân ngành logistics, thái độ với việc lựa chọn chuyên ngành và người giới thiệu nổi bật. Bảng câu hỏi được thiết kế theo thang đo Likert 5 điểm. Thang đo nghiên cứu trình bày tại Bảng 1.

Bảng 1: Thang đo các nhân tố

STT	Мã hóа biến quаn sát	Nội dung
I. Ý định lựa chọn học chương trình cử nhân ngành logistics
1	YD1	Tôi dự kiến chọn chuyên ngành logistics
2	YD2	Có khả năng là tôi sẽ chọn chuyên ngành logistics
II. Thái độ với việc lựa chọn chuyên ngành logistics
3	TD1	Tôi cảm thấy lựa chọn học ngành logistics dường như là một ý tưởng tốt
4	TD2	Khi chọn chuyên ngành logistics, tôi cảm thấy là một lựa chọn khôn ngoan
III. Người giới thiệu nổi bật
5	GD	Gia đình muốn tôi chọn chuyên ngành logistics
6	BB	Bạn bè, bạn học nghĩ tôi nên chọn chuyên ngành logistics
7	GV	Giáo viên đề xuất rằng tôi nên học ngành logistics
IV. Cơ hội việc làm
8	CHVL1	Nếu tôi chọn ngành logistics, sẽ có sẵn việc làm cho tôi khi tôi tốt nghiệp
9	CHVL 2	Nếu tôi chọn ngành logistics, thì sau khi tốt nghiệp tôi sẽ có rất nhiều cơ hội việc làm
10	CHVL3	Nếu tôi chọn ngành logistics, thì sẽ luôn có nhu cầu thị trường lớn đối với nhân sự ngành này
V. Mức lương
11	ML1	Tôi sẽ có thể kiếm được việc làm lương cao nếu tôi tốt nghiệp ngành logistics
12	ML2	Mức lương khởi điểm của tôi sẽ hợp lý nếu tôi tốt nghiệp ngành logistics
VI. Nhận thức khó khăn
13	NTKK1	Đối với tôi, các chương trình học logistics rất chuyên sâu
14	NTKK 2	Tôi nghĩ chuyên ngành logistics rất khó
15	NTKK 3	Tôi nghĩ chuyên ngành logistics có yêu cầu cao
VII. Hình ảnh xã hội
16	HAXH1	Tôi nghĩ các doanh nghiệp luôn đánh giá cao vai trò của các chuyên gia logistics
17	HAXH2	Khi trở thành chuyên gia ngành logistics, tôi cảm thấy mình có uy tín xã hội cao
VIII. Sự quan tâm thực sự
18	QT1	Tôi chọn chuyên ngành học dựa trên sở thích của mình
19	QT2	Tôi chọn chuyên ngành học dựa trên sự quan tâm của mình
20	QT3	Tôi thực sự đam mê chuyên ngành logistics

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

Thu thập dữ liệu và phân tích

Nhóm tác giả gửi đường link Google Drive đến đối tượng nghiên cứu được khảo sát để lấy dữ liệu, họ là sinh viên đang theo học cử nhân ngành logistics tại các trường đại học trên địa bàn TP. Hà Nội từ tháng 4 đến tháng 6 năm 2024. Sau đó, các dữ liệu sẽ được tổng hợр, chọn lọc các kết quả hợр lệ và sắр хếр trоng Eхcеl, đưa lên SPSS để xử lý dữ liệu. Nghiên cứu sử dụng SmartPLS 4.0 để phân tích dữ liệu thu được. Bài viết sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Đánh giá mô hình đo lường

Khi xây dựng mô hình đo lường cho nghiên cứu này, các biến số (tức là các khái niệm nghiên cứu) và các mục cấu thành biến số (tức là các biến quan sát) đã được phân tích để xác định biến nào được coi là biến quan sát kết quả – reflective indicator, biến nào được coi là biến quan sát nguyên nhân – formative indicator. Tất cả các mục liên quan đến Cơ hội việc làm, Mức lương, Hình ảnh xã hội, Nhận thức khó khăn, Sự quan tâm thực sự được xác định là các biến quan sát kết quả. Trong khi đó, các mục hình thành Chuẩn chủ quan (Gia đình, Bạn bè và bạn học, Giáo viên) được xác định là các biến quan sát nguyên nhân.

Để kiểm tra chất lượng biến quan sát kết quả, nghiên cứu sử dụng hệ số tải ngoài (outer loading). Bảng 2 cho thấy, hệ số tải ngoài của các biến quan sát đều > 0.7, chứng tỏ các biến đều có ý nghĩa. Đối với các biến quan sát nguyên nhân, kết quả Bảng 3 cho thấy, trọng số ngoài của các biến quan sát nguyên nhân đều

Bảng 2: Hệ số tải ngoài của các biến quan sát kết quả

	CHVL	HAXH	ML	NTKK	QT	TD	YD
CHVL1	0.827
CHVL2	0.784
CHVL3	0.862
HAXH1		0.883
HAXH2		0.890
ML1			0.910
ML2			0.877
NTKK1				0.843
NTKK2				0.854
NTKK3				0.830
QT1					0.841
QT2					0.847
QT3					0.849
TD1						0.881
TD2						0.893
YD1							0.878
YD2							0.886

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả

Bảng 3: Trọng số ngoài của các biến quan sát nguyên nhân

	Hệ số tác động chuẩn hóa (O)	Số trung bình mẫu hàng (M)	Độ lệch chuẩn (STDEV)	Thống kê kiểm định (|O/STDEV|)	P-values
GV -> CCQ	0.455	0.455	0.088	5.174	0.000
GD -> CCQ	0.457	0.450	0.094	4.842	0.000
BB -> CCQ	0.451	0.448	0.103	4.391	0.000

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả

Để đánh giá độ tin cậy thang đo kết quả, nghiên cứu sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha và độ tin cậy tổng hợp, đồng thời đánh giá tính hội tụ thang đo kết quả bằng cách xem xét phương sai trung bình được trích (AVE). Bảng 4 cho biết, hệ số Cronbach’s Alpha của các khái niệm nghiên cứu đều > 0.7; độ tin cậy tổng hợp đều > 0.8, vượt qua tiêu chuẩn ít nhất là 0.7 để đảm bảo tính nhất quán nội bộ và độ tin cậy. Tóm lại, các khái niệm nghiên cứu sử dụng trong phân tích có tính nhất quán nội bộ tốt và độ tin cậy cao. Ngoài ra, giá trị AVE của các biến nghiên cứu đều lớn hơn 0.5, chứng minh rằng có giá trị hội tụ của các khái niệm nghiên cứu kết quả sử dụng trong phân tích.

Bảng 4: Tiêu chí chất lượng của biến nghiên cứu kết quả

	Cronbach’s Alpha	Độ tin cậy tổng hợp	AVE
CHVL	0.766	0.865	0.681
HAXH	0.727	0.880	0.786
ML	0.750	0.888	0.799
NTKK	0.795	0.880	0.710
QT	0.801	0.883	0.715
TD	0.729	0.880	0.787
YD	0.714	0.875	0.777

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả

Từ Bảng 5, nhóm tác giả thấy rằng, hệ số tải chéo (bôi đậm) đều lớn hơn hệ số tải ngoài của tất cả các khái niệm nghiên cứu khác. Như vậy, các khái niệm nghiên cứu có giá trị phân biệt (Hair và cộng sự, 2011).

Bảng 5: Hệ số tải ngoài và hệ số tải chéo của các biến quan sát đo lường kết quả

	CHVL	HAXH	ML	NTKK	QT	TD	YD
CHVL1	0.827	0.170	0.138	0.336	0.244	0.487	0.351
CHVL2	0.784	0.295	0.090	0.248	0.194	0.442	0.387
CHVL3	0.862	0.246	0.169	0.394	0.289	0.545	0.412
HAXH1	0.247	0.883	0.175	0.118	0.174	0.422	0.385
HAXH2	0.259	0.890	0.120	0.178	0.190	0.435	0.309
ML1	0.145	0.164	0.910	0.236	0.334	0.442	0.343
ML2	0.147	0.131	0.877	0.204	0.277	0.381	0.327
NTKK1	0.323	0.091	0.260	0.843	0.328	0.459	0.309
NTKK2	0.341	0.236	0.170	0.854	0.284	0.468	0.386
NTKK3	0.348	0.091	0.193	0.830	0.166	0.431	0.336
QT1	0.239	0.192	0.279	0.238	0.841	0.329	0.320
QT2	0.287	0.149	0.236	0.257	0.847	0.343	0.301
QT3	0.230	0.179	0.349	0.289	0.849	0.379	0.342
TD1	0.535	0.426	0.377	0.483	0.328	0.881	0.605
TD2	0.526	0.432	0.442	0.472	0.407	0.893	0.647
YD1	0.420	0.375	0.358	0.307	0.334	0.658	0.878
YD2	0.399	0.315	0.303	0.412	0.337	0.589	0.886

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả

Kết quả Bảng 6 cho biết, tất cả các biến quan sát nguyên nhân có VIF

Bảng 6: Chỉ số VIF của biến quan sát nguyên nhân

	VIF
GV	1.177
GD	1.147
BB	1.191

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả

Đánh giá mô hình cấu trúc

Hệ số VIF của các biến độc lập được trình bày trong Bảng 7 đều

Bảng 7: Chỉ số VIF của các biến độc lập

	VIF
CCQ -> YD	1.612
CHVL -> TD	1.300
HAXH -> TD	1.117
ML -> TD	1.171
NTKK -> TD	1.277
QT -> TD	1.262
QT -> YD	1.227
TD -> YD	1.721

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả

Mô hình cấu trúc tiếp tục được xem xét với việc sử dụng kỹ thuật bootstrapping cho lượng mẫu phóng đại có lặp lại là 5,000 mẫu (n = 5,000), với cỡ mẫu ban đầu là 152. Hình 2 thể hiện kết quả mô hình cấu trúc PLS-SEM với các giá trị p-value được trích xuất từ kết quả bootstrapping.

Hình 2: Kết quả đánh giá mô hình hóa phương trình cấu trúc

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả

Theo đó, cả hai yếu tố Thái độ, Chuẩn chủ quan đều có ý nghĩa thống kê (p = 0.000) và ảnh hưởng đến Ý định lựa chọn chương trình cử nhân logistics. Kết quả này ủng hộ H1 và H2. Thái độ và Chuẩn chủ quan có β lần lượt là 0.460 và 0.361, nghĩa là 2 yếu tố này ảnh hưởng tích cực đến ý định lựa chọn chuyên ngành của sinh viên. Trong đó, Thái độ là yếu tố ảnh hưởng mạnh hơn.

Cơ hội việc làm có β = 0.346 và p = 0.000, nên yếu tố này có ảnh hưởng tích cực đến Thái độ của sinh viên. Như vậy, giả thuyết H1.1 được ủng hộ.

Mức lương cũng có ý nghĩa quan trọng trong việc ảnh hưởng tích cực đến Thái độ với β = 0.267, p = 0.000. Giả thuyết H1.2 được ủng hộ.

Hình ảnh xã hội có β = 0.280, p = 0.000, nên có ảnh hưởng tích cực đến Thái độ của sinh viên. Giả thuyết H1.3 được ủng hộ.

Nhận thức khó khăn là yếu tố có ảnh hưởng thấp nhất đến Thái độ với β = 0.261 và p = 0.000. Kết quả này cho thấy, giả thuyết H1.4 được ủng hộ.

Sự quan tâm thực sự không có tác động đến Thái độ (β = 0.082 và p = 0.135) và cũng không ảnh hưởng đến Ý định lựa chọn chương trình cử nhân logistics (β = 0.066 và p = 0.290). Như vậy, giả thuyết H1.5 và H1.6 đều bị từ chối.

Gia đình có β = 0.457 và p = 0.000, chứng tỏ yếu tố này có ảnh hưởng tích cực đến Chuẩn chủ quan. Đây cũng là yếu tố có ảnh hưởng cao nhất đến Chuẩn chủ quan. Như vậy, giả thuyết H2.1 được ủng hộ.

Bạn bè, bạn học cũng được chứng minh có ảnh hưởng tích cực đến Chuẩn chủ quan với hệ số β = 0.451 và p = 0.000. Giả thuyết H2.2 được ủng hộ.

Giáo viên có ý nghĩa quan trọng ảnh hưởng đến Chuẩn chủ quan, với hệ số β = 0.455 và p = 0.000. Giả thuyết H2.3 được ủng hộ. Nghiên cứu nhận thấy, mức độ ảnh hưởng của 3 yếu tố hình thành Chuẩn chủ quan không quá cách biệt.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, Thái độ, Chuẩn chủ quan đều có ảnh hưởng tích cực đến Ý định lựa chọn chương trình cử nhân logistics của sinh viên. Trong đó, Cơ hội việc làm, Mức lương, Hình ảnh xã hội và Nhận thức khó khăn là những yếu tố có ảnh hưởng đến Thái độ. Gia đình, Bạn bè, bạn học và Giáo viên có ảnh hưởng đáng kể đến Chuẩn chủ quan.

Từ kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất một số giải pháp sau nhằm thu hút sinh viên theo học cử nhân ngành logistics như sau:

Đầu tiên, tạo ra nhiều cơ hội việc làm hơn cho các sinh viên ngành logistics. Chính phủ có thể xem xét tạo các công việc mới cho cử nhân ngành logistics tại các cơ quan và các văn phòng trực thuộc. Đồng thời, tạo điều kiện thuận lợi cho việc thành lập các công ty logistics mới ở Việt Nam.

Các cơ sở giáo dục đại học nên đẩy mạnh truyền thông các thông tin liên quan đến cơ hội việc làm trong ngành logistics. Ngoài ra, các doanh nghiệp có thể tham gia với nhà trường từ khâu tuyển sinh, chia sẻ các cơ hội, vị trí việc làm trong ngành với mức lương hấp dẫn, tạo ra bức tranh tổng quan về ngành logistics để các bạn học sinh hiểu rõ.

Thứ hai, các trường đại học có thể giảm bớt giáo trình và lý thuyết, tăng cường kết hợp thực tiễn trong giảng dạy, ví dụ như kết hợp với các doanh nghiệp logistics để tăng cơ hội tham gia vào hoạt động thực tiễn doanh nghiệp cho sinh viên. Đồng thời, cần liên tục cập nhật các xu hướng mới trong ngành để đảm bảo sinh viên được trang bị đầy đủ kỹ năng và kiến thức cần thiết. Bộ Giáo dục và Đào tạo nên đưa ra các chính sách khuyến khích các trường đại học, cao đẳng kinh tế và ngoại thương xây dựng phát triển các bộ môn và khoa, ngành liên quan đến logistics và tiếp tục cải tiến các chương trình hiện có, đồng thời chuẩn hóa hệ thống chứng nhận và chương trình đào tạo mẫu.

Tiếp theo, nhận thức của sinh viên về hình ảnh xã hội của một chuyên ngành có thể bị ảnh hưởng bởi sự kết hợp giữa các phương pháp tiếp cận truyền thống và đổi mới, do đó cần đảm bảo hình ảnh xã hội dựa trên sự thật, tránh các quan niệm sai lầm. Doanh nghiệp nên kết hợp với trường đại học tham gia chia sẻ tại các buổi tuyển sinh về những người thành công, nổi tiếng trong ngành logistics, từ đó nâng cao hình ảnh xã hội của ngành.

Cuối cùng, các trường đại học nên kết hợp sử dụng phương tiện truyền thông và cách thực tiếp cận truyền thông để giới thiệu về chuyên ngành logistics đến phụ huynh, nhà trường, học sinh. Trường đại học có thể tổ chức các buổi tư vấn tuyển sinh trực tiếp, để có cơ hội tương tác, thảo luận với phụ huynh, giáo viên trong trường để giải đáp các thắc mắc của họ về ngành nghề, chương trình đào tạo, môi trường của đại học. Họ là những người tốt nhất sẽ giải thích và tư vấn cho con cái, học sinh của họ về tầm quan trọng của việc lựa chọn đúng chuyên ngành và triển vọng nghề nghiệp tương lai của ngành đó./.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Ajzen, I., Fishbein, M. (1975), A Bayesian analysis of attribution processes, sychological Bulletin, 82(2), 261- 277.

2. Ajzen, I. and Fishbein, M. (1980), Understanding Attitudes and Predicting Social Behavior, Prentice-Hall, Englewood Cliffs.

3. Anderson, M. M., Garman, A. N., Johnson, T. J., Fogg, L., Walton, S. M., Kuperman, D. (2020), Understanding student preferences in the selection of a graduate allied health program: A conjoint analysis study, Journal of Allied Health, 49(3), 208-217.

4. Cheng, C. and Yuen, S.S.M. (2022), What determines logistics sub-degree students’ decision to pursue a bachelor’s degree?, London Review of Education, 20(1).

5. Cohen, J., Hanno, D. M. (1993), An analysis of underlying constructs affecting the choice of accounting as a major, Issues in accounting Education, 8(2).

6. Evangelista, P. (2017), Information and communication technologies: a key factor in freight transport and logistics, In Training in Logistics and the Freight Transport Industry (pp. 15-36), Routledge.

7. Hair, J. F., Ringle, C. M., Sarstedt, M. (2011), PLS-SEM: Indeed a silver bullet, Journal of Marketing theory and Practice, 19(2), 139-152.

8. Kovács, G., Kot, S. (2016), New logistics and production trends as the effect of global economy changes, Polish Journal of Management Studies, 14(2), 115-126.

9. Kuechler, W. L., McLeod, A., Simkin, M. G. (2009), Why don’t more students major in IS?, Decision Sciences Journal of Innovative Education, 7(2), 463-488.

10. Kumar, A., Kumar, P. (2013), An examination of factors influencing students selection of business majors using TRA framework, Decision Sciences Journal of Innovative Education, 11(1), 77-105.

11. Malgwi, C. A., Howe, M. A. & Burnaby, P. A. (2005), Influences on Students’ Choice of College Major, Journal of Education for Business, 80(5), 275–282.

12. Vuong, Q. H., Nguyen, M. H. (2024). Better Economics for the Earth: A Lesson from Quantum and Information Theories. AISDL.

13. Zhang, W. (2007), Why IS: Understanding undergraduate students’ intentions to choose an Information Systems major, J. Inf. Syst. Educ., 18(4), 447-458.

Ngày nhận bài: 20/6/2024; Ngày phản biện: 20/7/2024; Ngày duyệt đăng: 01/8/2024