Các nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng công nghệ tự phục vụ trong dịch vụ hỗ trợ sinh viên
Các tác giả
-
Vũ Hữu Đức
Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Namhttps://orcid.org/0009-0007-2897-2169
- Nguyễn Thị Diệu Linh linh.ntd@ou.edu.vn
Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Namhttps://orcid.org/0000-0003-4188-5469DOI:
10.46223/HCMCOUJS.soci.vi.21.5.4608.2026Từ khóa:
công nghệ tự phục vụ; dịch vụ hỗ trợ sinh viên; giáo dục đại học; mô hình chấp nhận công nghệTóm tắt
Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, công nghệ tự phục vụ (Self-Service Technologies - SST) ngày càng được ứng dụng mạnh mẽ trong lĩnh vực dịch vụ. Các cơ sở giáo dục đại học (Higher Education Institution - HEI) tại Việt Nam đang đầu tư mạnh mẽ cho các công nghệ này nhằm nâng cao hiệu quả của dịch vụ hỗ trợ sinh viên (Student Support Services - SSS), đồng thời tăng cường trải nghiệm số cho người học. Nghiên cứu này sử dụng Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) để tìm hiểu các nhân tố ảnh hưởng đến việc sinh viên sử dụng SST trong SSS (SST-SSS) với số lượng mẫu hơn 600 sinh viên từ các HEI tại Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả nghiên cứu hỗ trợ mạnh mẽ cho TAM trong việc giải thích sự chấp nhận SST-SSS. Bên cạnh đó, nghiên cứu ghi nhận ảnh hưởng quan trọng của các nhân tố bên ngoài, đặc biệt là chất lượng hệ thống đến cảm nhận về tính hữu ích và tính dễ sử dụng, từ đó tác động đến thái độ và hành vi sử dụng SST-SSS. Về phương diện thực tiễn, nghiên cứu giúp các HEI hiểu được các nhân tố tác động đến việc sử dụng SST-SSS và ứng dụng cho chiến lược chuyển đổi số của nhà trường.
Tải xuống
Dữ liệu tải xuống chưa có sẵn.Tài liệu tham khảo
Abdullah, F., & Ward, R. (2016). Developing a General Extended Technology Acceptance Model for E-Learning (GETAMEL) by analysing commonly used external factors. Computers in Human Behavior, 56, 238-256. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.11.036
Abdullah, F., Ward, R., & Ahmed, E. (2016). Investigating the influence of the most commonly used external variables of TAM on students’ Perceived Ease of Use (PEOU) and Perceived Usefulness (PU) of e-portfolios. Computers in Human Behavior, 63, 75-90. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.05.014
Adouani, Y., & Khenissi, M. A. (2024). Investigating computer science students' intentions towards the use of an online educational platform using an extended technology acceptance model (e-TAM): An empirical study at a public university in Tunisia. Education and Information Technologies, 29(12), 14621-14645.
Agarwal, R., & Prasad, J. (1998). A conceptual and operational definition of personal innovativeness in the domain of information technology. Information Systems Research, 9(2), 204-215.
Al-Adwan, A. S., Li, N., Al-Adwan, A., Abbasi, G. A., Albelbisi, N. A., & Habibi, A. (2023). Extending the Technology Acceptance Model (TAM) to Predict University Students’ intentions to use metaverse-based learning platforms. Education and Information Technologies, 28(11), 15381-15413.
Al-Emran, M., Mezhuyev, V., & Kamaludin, A. (2018). Technology acceptance model in m-learning context: A systematic review. Computers & Education, 125, 389-412. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.06.008
Ali, H. (2019). Measurement of e-services quality: An empirical study of University of Bahrain. Education and Information Technologies, 24(3), 1907-1924.
Ali, I., & Warraich, N. F. (2024). Meta-analysis of technology acceptance for mobile and digital libraries in academic settings using Technology Acceptance Model (TAM). Global Knowledge, Memory and Communication. https://doi.org/10.1108/GKMC-09-2023-0360
Ataburo, H., Muntaka, A. S., & Quansah, E. K. (2017). Linkages among e-service quality, satisfaction, and usage of e-services within higher educational environments. International Journal of Business and Social Research, 7(3), 10-26.
Ayodeji, Y., Rjoub, H., & Özgit, H. (2023). Achieving sustainable customer loyalty in airports: The role of waiting time satisfaction and self-service technologies. Technology in Society, 72, Article 102106. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.102106
Azam, N. A., Kabiraj, S., Shaoyuan, W., & Azam, M. I. (2023). Adoption of TAM to measure consumer’s attitude towards self-service technology: Utilizing cultural perspectives as a moderator variable. Global Business Review. https://doi.org/10.1177/09721509221142373
Bandura, A. (1986). Social foundations of thought and action. Prentice-Hall.
Barone, A. M., Stagno, E., & Donato, C. (2024). Call it robot: anthropomorphic framing and failure of self-service technologies. Journal of Services Marketing, 38(3), 272-287.
Bitner, M. J., Ostrom, A. L., & Meuter, M. L. (2002). Implementing successful self-service technologies. Academy of Management Perspectives, 16(4), 96-108.
Blut, M. (2016). E-service quality: Development of a hierarchical model. Journal of Retailing, 92(4), 500-517.
Blut, M., Wang, C., & Schoefer, K. (2016). Factors influencing the acceptance of self-service technologies: A meta-analysis. Journal of Service Research, 19(4), 396-416. https://doi.org/10.1177/1094670516662352
Brdesee, H., & Alsaggaf, W. (2022). Decision-making strategy for digital transformation: A two-year analytical study and follow-up concerning innovative improvements in university e-services. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 17(1), 138-164.
Chahal, J., & Rani, N. (2022). Exploring the acceptance for e-learning among higher education students in India: Combining technology acceptance model with external variables. Journal of Computing in Higher Education, 34(2), 844-867.
Chen, J. F., Chang, J. F., Kao, C. W., & Huang, Y. M. (2016). Integrating ISSM into TAM to enhance digital library services: A case study of the Taiwan digital meta-library. The Electronic Library, 34(1), 58-73.
Chikazhe, L., Bhebhe, T., Nyagadza, B., Munyanyi, E., & Singizi, T. (2023). The role of self-service technology and graduates’ perceived job performance in assessing university service quality. Quality Assurance in Education, 31(2), 263-280.
Chow, M., Herold, D. K., Choo, T. M., & Chan, K. (2012). Extending the technology acceptance model to explore the intention to use Second Life for enhancing healthcare education. Computers & Education, 59(4), 1136-1144.
Cohen, J. (2013). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Routledge.
Compeau, D. R., & Higgins, C. A. (1995). Computer self-efficacy: Development of a measure and initial test. MIS Quarterly, 19(2),189-211.
Dabholkar, P. A. (1996). Consumer evaluations of new technology-based self-service options: An investigation of alternative models of service quality. International Journal of Research in Marketing, 13(1), 29-51. https://doi.org/10.1016/0167-8116(95)00027-5
Dabholkar, P. A., & Bagozzi, R. P. (2002). An attitudinal model of technology-based self-service: moderating effects of consumer traits and situational factors. Journal of the Academy of Marketing Science, 30(3), 184-201. https://doi.org/10.1177/0092070302303001
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982-1003.
Duarte, P., Silva, S. C., Linardi, M. A., & Novais, B. (2022). Understanding the implementation of retail self-service check-out technologies using necessary condition analysis. International Journal of Retail & Distribution Management, 50(13), 140-163.
Durak, H. Y. (2018). Flipped learning readiness in teaching programming in middle schools: Modelling its relation to various variables. Journal of Computer Assisted Learning, 34(6), 939-959.
Esiyok, E., Gokcearslan, S., & Kucukergin, K. G. (2025). Acceptance of educational use of AI chatbots in the context of self-directed learning with technology and ICT self-efficacy of undergraduate students. International Journal of Human-Computer Interaction, 41(1), 641-650.
Fagan, M., Kilmon, C., & Pandey, V. (2012). Exploring the adoption of a virtual reality simulation: The role of perceived ease of use, perceived usefulness and personal innovativeness. Campus-Wide Information Systems, 29(2), 117-127.
Fathema, N., Shannon, D., & Ross, M. (2015). Expanding the Technology Acceptance Model (TAM) to examine faculty use of Learning Management Systems (LMSs) in higher education institutions. Journal of Online Learning & Teaching, 11(2), 210-232.
Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., & Lang, A.-G. (2009). Statistical power analyses using G*Power 3.1: Tests for correlation and regression analyses. Behavior Research Methods, 41(4), 1149-1160.
Fokides, E. (2017). Greek pre-service teachers’ intentions to use computers as in-service teachers. Contemporary Educational Technology, 8(1), 56-75.
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.
Gaikwad, V., & Rake, R. (2022). Self services technologies market: Global opportunity analysis and industry forecast, 2021-2030 (Report No. A00058). Allied Market Research. https://www.alliedmarketresearch.com/self-services-technologies-market
Giovanis, A., Assimakopoulos, C., & Sarmaniotis, C. (2019). Adoption of mobile self-service retail banking technologies: The role of technology, social, channel and personal factors. International Journal of Retail & Distribution Management, 47(9), 894-914.
Gore, S. (2024). A review of self-service technology adoption in the tourism and hospitality industry. In R. P. S. Kaurav & V. Mishra (Eds.), Review of technologies and disruptive business strategies (Vol. 3, pp. 117-135). Emerald Publishing Limited.
Granić, A. (2022). Educational technology adoption: A systematic review. Education and Information Technologies, 27(7), 9725-9744.
Granić, A., & Marangunić, N. (2019). Technology acceptance model in educational context: A systematic literature review. British Journal of Educational Technology, 50(5), 2572-2593.
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (2nd ed.). Sage.
Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24.
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135.
Herndon, M. C. (2011). Leveraging web technologies in student support self‐services. New Directions for Community Colleges, 2011(154), 17-29.
Hsiao, C. H., & Tang, K. Y. (2015). Investigating factors affecting the acceptance of self-service technology in libraries: The moderating effect of gender. Library Hi Tech, 33(1), 114-133.
Joo, Y. J., Lee, H. W., & Ham, Y. (2014). Integrating user interface and personal innovativeness into the TAM for mobile learning in Cyber University. Journal of Computing in Higher Education, 26, 143-158.
Kallweit, K., Spreer, P., & Toporowski, W. (2014). Why do customers use self-service information technologies in retail? The mediating effect of perceived service quality. Journal of Retailing and Consumer Services, 21(3), 268-276.
Le, T. T. T. (2024). Digitalization of Higher Education in Vietnam. Journal of Comparative & International Higher Education, 16(2), Article 23.
Lewis, W., Agarwal, R., & Sambamurthy, V. (2003). Sources of influence on beliefs about information technology use: An empirical study of knowledge workers. MIS Quarterly, 27(4), 657-678.
Liu, Y., Fu, Y., Liang, Z., & Liu, Y. (2024). Factors influencing the adoption of public mobile libraries in China: A stimulus–response perspective. The Electronic Library, 42(1), 37-59.
Ludeman, R. B., Osfield, K. J., Hidalgo, E. I., Oste, D., & Wang, H. S. (2009). Student affairs and services in higher education: Global foundations, issues and best practices (ED.2009/Conf.402/inf.7). United Nations Educational Scientific and Cultural Organization.
Luo, Y., & Du, H. (2022). Learning with desktop virtual reality: Changes and interrelationship of self-efficacy, goal orientation, technology acceptance and learning behavior. Smart Learning Environments, 9(1), Article 22.
Mailizar, M., Burg, D., & Maulina, S. (2021). Examining university students’ behavioural intention to use e-learning during the Covid-19 pandemic: An extended TAM model. Education and Information Technologies, 26(6), 7057-7077.
Manzoor, M., Hussain, W., Sohaib, O., Hussain, F. K., & Alkhalaf, S. (2019). Methodological investigation for enhancing the usability of university websites. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 10(2), 531-549.
Memon, M. A., Ting, H., Cheah, J. H., Thurasamy, R., Chuah, F., & Cham, T. H. (2020). Sample size for survey research: Review and recommendations. Journal of Applied Structural Equation Modeling, 4(2), i-xx
Meuter, M. L., Ostrom, A. L., Roundtree, R. I., & Bitner, M. J. (2000). Self-service technologies: understanding customer satisfaction with technology-based service encounters. Journal of Marketing, 64(3), 50-64.
Moon, H. Y., & Lee, B. Y. (2022). Self-Service Technologies (SSTs) in airline services: Multimediating effects of flow experience and SST evaluation. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 34(6), 2176-2198.
Nguyen, V. H., Vu, D. T., Saleem, M., & Yaseen, A. (2024). The influence of service quality on student satisfaction and student loyalty in Vietnam: The moderating role of the university image. Journal of Trade Science, 12(1), 37-59.
Oh, H., Jeong, M., Lee, S., & Warnick, R. (2016). Attitudinal and situational determinants of self-service technology use. Journal of Hospitality & Tourism Research, 40(2), 236-265.
Ong, C. S., Lai, J. Y., & Wang, Y. S. (2004). Factors affecting engineers’ acceptance of asynchronous e-learning systems in high-tech companies. Information & Management, 41(6), 795-804.
Park, S., Kwun, D. J., Park, J. Y., & Bufquin, D. (2022). Service quality dimensions in hotel service delivery options: Comparison between human interaction service and self-service technology. International Journal of Hospitality & Tourism Administration, 23(5), 931-958.
Pham, H. H., & Vu, M. H. (2019). Financing Vietnamese higher education: From a wholly government-subsidized to a cost-sharing mechanism. In Reforming Vietnamese higher education: Global forces and local demands (pp. 75-90). Springer Nature.
Pinho, C., Franco, M., & Mendes, L. (2018). Web portals as tools to support information management in higher education institutions: A systematic literature review. International Journal of Information Management, 41, 80-92. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.04.002
Pollock, N. (2003). The 'self-service' student: Building enterprise-wide systems into universities. Prometheus, 21(1), 101-119.
Rafique, H., Alroobaea, R., Munawar, B. A., Krichen, M., Rubaiee, S., & Bashir, A. K. (2021). Do digital students show an inclination toward continuous use of academic library applications? A case study. The Journal of Academic Librarianship, 47(2), Article 102298.
Rahman, M., Ming, T. H., Baigh, T. A., & Sarker, M. (2023). Adoption of artificial intelligence in banking services: An empirical analysis. International Journal of Emerging Markets, 18(10), 4270-4300.
Rita, P., Oliveira, T., & Farisa, A. (2019). The impact of e-service quality and customer satisfaction on customer behavior in online shopping. Heliyon, 5(10), e02690.
Salahshour Rad, M., Nilashi, M., & Dahlan, H. M. (2018). Information technology adoption: A review of the literature and classification. Universal Access in the Information Society, 17(2), 361-390.
Scupola, A. (2011). Understanding e-services, self services and mobile communications: Past research and future directions. In Developing technologies in e-services, Self-Services and Mobile Communication: New concepts. IGI global.
Shayganmehr, M., & Montazer, G. A. (2020). An extended model for assessing E-services of Iranian Universities websites using Mixed MCDM method. Education and Information Technologies, 25(5), 3723-3757.
Shen, S., Xu, K., Sotiriadis, M., & Wang, Y. (2022). Exploring the factors influencing the adoption and usage of augmented reality and virtual reality applications in tourism education within the context of Covid-19 pandemic. Journal of Hospitality, Leisure, Sport & Tourism Education, 30, Article 100373. https://doi.org/10.1016/j.jhlste.2022.100373
Shivdas, A., Menon, D. G., & Nair, C. S. (2020). Antecedents of acceptance and use of a digital library system: Experience from a Tier 3 Indian city. The Electronic Library, 38(1), 170-185.
Stan, V., Baltas, G., & Pourot-Feenstra, F. (2024). Self-service technologies in retail stores: How creates customer value and drives choice confidence. Information Technology & People, 37(8). https://doi.org/10.1108/ITP-09-2022-0678
Sulaiman, T. T., Mahomed, A. S. B., Rahman, A. A., & Hassan, M. (2023). Understanding antecedents of learning management system usage among university lecturers using an integrated TAM-TOE model. Sustainability, 15(3), Article 1885.
Tamulienė, R. (2014). Adjusting college students’ support services to students’ type: Lithuania's case. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 141, 438-446. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.05.077
Tseng, S. M. (2015). Exploring the intention to continue using web-based self-service. Journal of Retailing and Consumer Services, 24, 85-93. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2015.02.001
Ulfert-Blank, A. S., & Schmidt, I. (2022). Assessing digital self-efficacy: Review and scale development. Computers & Education, 191, Article 104626. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.104626
Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273-315.
Wang, M. C.‐H. (2012). Determinants and consequences of consumer satisfaction with self‐service technology in a retail setting. Managing Service Quality: An International Journal, 22(2), 128-144.
Yi, M. Y., Jackson, J. D., Park, J. S., & Probst, J. C. (2006). Understanding information technology acceptance by individual professionals: Toward an integrative view. Information & Management, 43(3), 350-363.
Zhou, L., Xue, S., & Li, R. (2022). Extending the technology acceptance model to explore students’ intention to use an online education platform at a University in China. SAGE Open, 12(1), 1-13. https://doi.org/10.1177/21582440221085259
Tải xuống
Các tệp bổ sung
Ngày nộp: 18-07-2025Ngày duyệt đăng: 03-10-2025Ngày xuất bản: 08-10-2025Thống kê truy cập
Trang tóm tắt: 358 PDF: 200 Appendix: 0Cách trích dẫn
Vũ, H. Đức, & Nguyễn, T. D. L. (2025). Các nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng công nghệ tự phục vụ trong dịch vụ hỗ trợ sinh viên . Tạp Chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - Khoa học Xã hội, 21(5). https://doi.org/10.46223/HCMCOUJS.soci.vi.21.5.4608.2026Tải xuống trích dẫnGiấy phép
Bản quyền (c) 2026 Vũ Hữu Đức; Nguyễn Thị Diệu Linh
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Các bài báo tương tự
- Phí Đình Khương, Dương Văn Truyền, Trịnh Thanh Tuấn, Đánh giá hiệu quả công tác hỗ trợ học tập trong phòng ngừa buộc thôi học: Trường hợp nghiên cứu tại Trường Đại học Khoa học - Đại học Thái Nguyên , Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - Khoa học Xã hội: 21(5)2026_SỐ ĐẶC BIỆT KỶ NIỆM 20 NĂM THÀNH LẬP (ONLINE FIRST)
- Phạm Thi Thu Hoa, Phạm Thi Thu Hường, Đánh giá những khó khăn riêng biệt của việc dạy và học các môn toán trực tuyến trình độ đại học , Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - Khoa học Xã hội: 16 (1) 2021
- Nguyễn Minh Sang, Nguyễn Minh Tuấn, Thái Hoài Minh, Sự chấp nhận sử dụng ChatGPT trong học tập: Trường hợp sinh viên Khoa Hoá học, trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh , Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - Khoa học Xã hội: 21(1)2026
- Hà Mỹ Trang, Thạch Keo Sa Ráte, Phan Thị Ánh Nguyệt, Trần Thị Thủy Tiên, Các nhân tố tác động đến quyết định tham gia lấy ý kiến đánh giá học phần của sinh viên Đại học Cần Thơ , Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - Khoa học Xã hội: 16 (1) 2021
- Nguyễn Hồng Sinh, Ninh Thị Kim Thoa, Ngô Thị Huyền, Kinh nghiệm phát triển dịch vụ học thuật số trên thế giới , Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - Khoa học Xã hội: 17 (1) 2022
- Trịnh Thị Thủy, Kiều Linh, Phan Thị Thanh Tâm, Áp dụng Flipped Classroom trong dạy và học EFL đối với sinh viên Đại học: Thái độ và nhận thức , Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - Khoa học Xã hội: 19(1)2024
- Vũ Linh Nga, Nguyễn Trà My, Nguyễn Huy Hoàng, Yêu cầu giải quyết vấn đề và kiệt sức học tập: Vai trò điều tiết của vốn tâm lý , Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - Khoa học Xã hội: 21(4)2026_TÂM LÝ (ONLINE FIRST)
- Trịnh Tú Anh, Phạm Nguyễn Hoài, Lê Phúc Toàn, Lê Phan Trường An, Lê Quốc Việt, Trịnh Thùy Anh, Tư duy thiết kế trong giáo dục an toàn giao thông cho học sinh trung học phổ thông tại Thành phố Hồ Chí Minh , Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - Khoa học Xã hội: 18(2)2023
- Trần Hải Ly, Lại Minh Sang, Bùi Thị Lý, Nguyễn Kim Thảo, Nguyễn Mai Lanh, Trần Hồng Nhung, Nguyễn Thu Huyền, Nguyễn Thị Mỹ Duyên, Vai trò của thiên kiến xác nhận trong mối quan hệ giữa ý định sử dụng và ý định lan tỏa dịch vụ công trực tuyến: Phân tích PLS-SEM tại Việt Nam , Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - Khoa học Xã hội: 21(1)2026
- Nguyễn Ngọc Vân Phương, Lê Huỳnh Thảo My, Vũ Ngọc Thảo Vy, Nguyễn Đức Quỳnh Vy, Xây dựng và kiểm định thang đo sự hài lòng của sinh viên y khoa về việc học trực tuyến tại trường Đại học Y khoa Phạm Ngọc Thạch , Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - Khoa học Xã hội: 19(2)2024
Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.
- Nguyễn Thị Diệu Linh linh.ntd@ou.edu.vn