ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC NGHỀ NGHIỆP CỦA SINH VIÊN ĐẠI HỌC TRONG BỐI CẢNH CHUYỂN ĐỔI SỐ: TỔNG QUAN THEO PHƯƠNG PHÁP TRẮC LƯỢNG THƯ MỤC VÀ PHÂN TÍCH NỘI DUNG
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Đánh giá năng lực nghề nghiệp ngày càng có vai trò quan trọng trong giáo dục đại học khi chuyển đổi số làm thay đổi cả yêu cầu nghề nghiệp và cách thức tạo lập bằng chứng đánh giá. Nghiên cứu này nhằm tổng quan các công bố về đánh giá năng lực nghề nghiệp của sinh viên đại học trong bối cảnh chuyển đổi số giai đoạn 2020–2025. Nghiên cứu sử dụng thiết kế tổng quan kết hợp phân tích trắc lượng thư mục và phân tích nội dung. Dữ liệu được thu thập từ Scopus và sàng lọc theo các tiêu chí đã xác định, với 201 công bố, trong đó có, 111 nghiên cứu trực tiếp về năng lực và đánh giá của sinh viên. Kết quả xác định bốn nhóm năng lực nghề nghiệp được quan tâm đánh giá gồm năng lực nghề nghiệp tích hợp/theo chuẩn, năng lực chuyên môn đặc thù ngành, năng lực số và công nghệ, và năng lực chuyển giao gắn với khả năng sẵn sàng nghề nghiệp. Phương thức đánh giá sử dụng bằng chứng từ thực hiện nhiệm vụ hoặc sản phẩm chiếm tỉ trọng lớn nhất, tiếp theo là các thiết kế kết hợp nhiều nguồn bằng chứng, tự báo cáo và bài kiểm tra. Công nghệ được sử dụng để tổ chức đánh giá, tạo môi trường thực hiện nhiệm vụ, hỗ trợ phân tích và phản hồi, cũng như lưu trữ và theo dõi bằng chứng. Kết quả cho thấy thách thức trọng tâm không chỉ nằm ở việc sử dụng công nghệ mà ở sự phù hợp giữa năng lực cần đánh giá, bằng chứng được tạo ra và cách diễn giải từ bằng chứng đó
Từ khóa
đánh giá năng lực nghề nghiệp, sinh viên đại học, chuyển đổi số, phân tích trắc lượng thư mục, phân tích nội dung
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
Ashford-Rowe, K., Herrington, J., & Brown, C. (2014). Establishing the critical elements that determine authentic assessment. Assessment & Evaluation in Higher Education, 39(2), 205–222. https://doi.org/10.1080/02602938.2013.819566
Bashir, M. A. M. (2025). A pressing imperative in health professions education: Rethinking competency assessment in competency-based education. MedEdPublish, 15, Article 37. https://doi.org/10.12688/mep.21082.1
Boud, D., & Falchikov, N. (2006). Aligning assessment with long-term learning. Assessment & Evaluation in Higher Education, 31(4), 399–413. https://doi.org/10.1080/02602930600679050
Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285–296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
Eronen, L., Strandell-Laine, C., Wangensteen, S., Rauhala, A., & Fagerström, L. (2025). Structural validity and internal consistency of the Professional Nurse Self-Assessment A-Scale (II) for measuring clinical competence among graduating Nordic nursing students. Nursing Research and Practice, 2025(1), Article 8312620. https://doi.org/10.1155/nrp/8312620
Gulikers, J. T. M., Bastiaens, T. J., & Kirschner, P. A. (2004). A five-dimensional framework for authentic assessment. Educational Technology Research and Development, 52(3), 67–86. https://doi.org/10.1007/BF02504676
Hager, P., Gonczi, A., & Athanasou, J. (1994). General issues about assessment of competence. Assessment & Evaluation in Higher Education, 19(1), 3–16. https://doi.org/10.1080/0260293940190101
Hayashi, V. T., Dutra, J., de Almeida, F. V., Arakaki, R., Midorikawa, E. T., Canovas, S. de M., Cugnasca, P. S., & Ruggiero, W. V. (2023). Implementation of PjBL with remote lab enhances the professional skills of engineering students. IEEE Transactions on Education, 66(4), 369–378. https://doi.org/10.1109/TE.2023.3243532
Kim, H., Hartleb, T., Bello, K., Aqlan, F., Zhao, R., & Yang, H. (2024). Behavioral modeling of collaborative problem solving in multiplayer virtual reality manufacturing simulation games. Journal of Computing and Information Science in Engineering, 24(3), Article 031006. https://doi.org/10.1115/1.4063089
Krippendorff, K. (2018). Content analysis: An introduction to its methodology (4th ed.). SAGE Publications.
Moorhouse, B. L., Yeo, M. A., & Wan, Y. (2023). Generative AI tools and assessment: Guidelines of the world’s top-ranking universities. Computers and Education Open, 5, Article 100151. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2023.100151
OECD. (2023). OECD digital education outlook 2023: Towards an effective digital education ecosystem. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/c74f03de-en
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., … Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Sillat, L. H., Tammets, K., & Laanpere, M. (2021). Digital competence assessment methods in higher education: A systematic literature review. Education Sciences, 11(8), Article 402. https://doi.org/10.3390/educsci11080402
Syahrin, S., Almashiki, K., & Alzaanin, E. (2023). The impact of COVID-19 on digital competence. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 14(1), 511–519. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2023.0140156
Tudor Car, L., Kyaw, B. M., Teo, A., Fox, T. E., Vimalesvaran, S., Apfelbacher, C., Kemp, S., & Chavannes, N. (2022). Outcomes, measurement instruments, and their validity evidence in randomized controlled trials on virtual, augmented, and mixed reality in undergraduate medical education: Systematic mapping review. JMIR Serious Games, 10(2), e29594. https://doi.org/10.2196/29594
van Eck, N. J., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523–538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3
World Economic Forum. (2023). The future of jobs report 2023.