[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_%C4%91%C3%A1nh%20gi%C3%A1%20ch%E1%BB%A7%20quan{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_đánh giá chủ quan":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":13,"englishTitle":17,"synonyms":10,"definition":18,"discipline":19,"references":20,"faqs":41,"createUser":51,"publishUser":55,"keywords":56,"keywordCount":67,"enrichTopicLink":68,"status":69,"createTime":70,"updateTime":71,"publishTime":72,"linkEnrichedTime":73,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":74,"relateTopics":75},"đánh giá chủ quan","Đánh giá chủ quan là gì? Khái niệm, cơ chế và ứng dụng","Đánh giá chủ quan (subjective evaluation) là phương thức thu thập và nhận định thông tin dựa trên cảm nhận, trải nghiệm, sở thích cá nhân hoặc phán đoán...","\u003Cp>\u003Cstrong>Đánh giá chủ quan\u003C\u002Fstrong> (\u003Cem>Subjective evaluation \u002F Subjective assessment\u003C\u002Fem>) là phương thức thu thập và nhận định thông tin dựa trên cảm nhận, trải nghiệm, sở thích cá nhân hoặc phán đoán định tính của đối tượng được khảo sát.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Quá trình đánh giá chủ quan bao gồm việc sử dụng thang điểm, bảng hỏi, phỏng vấn hoặc biên tập nhật ký trải nghiệm để ghi lại {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%E1%BB%A9c%20%C4%91%E1%BB%99%20h%C3%A0i%20l%C3%B2ng%22%7D}}, độ tin cậy, mức độ khó khăn hoặc các khía cạnh cảm xúc liên quan. Kết quả phản ánh trực tiếp quan điểm và thái độ của đối tượng đánh giá, giúp hiểu rõ góc nhìn cá nhân và nhóm cụ thể.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Đánh giá chủ quan thường đi kèm với dữ liệu định tính: trích dẫn lời bình luận, ghi chú chi tiết về trải nghiệm và các ví dụ minh họa. Mặc dù thiếu tính khái quát cao như đánh giá khách quan, phương pháp này lại cung cấp đa chiều thông tin về cảm xúc, động lực và ngữ cảnh sử dụng, đóng vai trò quan trọng trong {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%20x%C3%A3%20h%E1%BB%99i%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}}, tâm lý học và thiết kế sản phẩm.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Các loại đánh giá chủ quan\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Thang đo Likert là công cụ phổ biến nhất, cho phép người trả lời đánh giá mức độ đồng tình hoặc phản đối theo thang 5–7 mức. Ví dụ: “Tôi cảm thấy hài lòng với dịch vụ” đánh giá từ 1 (hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (hoàn toàn đồng ý). Thang Likert dễ xây dựng và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20t%C3%ADch%20th%E1%BB%91ng%20k%C3%AA%22%7D}} mô tả.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Phỏng vấn sâu (in-depth interview) là hình thức {{topic|%7B%22topic%22%3A%22thu%20th%E1%BA%ADp%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%22%7D}} bằng cách đặt câu hỏi mở, cho phép đối tượng trình bày chi tiết ý kiến, kinh nghiệm cá nhân và ngữ cảnh. Kỹ thuật này cung cấp thông tin giàu chiều sâu nhưng tốn thời gian và yêu cầu kỹ năng phỏng vấn của người thực hiện.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Nhật ký trải nghiệm (experience sampling) yêu cầu người tham gia ghi chép cảm nhận theo từng thời điểm hoặc sự kiện xảy ra. Phương pháp này giúp thu thập dữ liệu trong bối cảnh thực tế, giảm thiên kiến ghi nhớ (recall bias) và minh họa rõ quá trình thay đổi cảm xúc theo thời gian.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Vai trò và ứng dụng\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Trong khảo sát khách hàng, đánh giá chủ quan đo lường mức độ hài lòng, niềm tin và ý định quay lại, giúp doanh nghiệp điều chỉnh sản phẩm, dịch vụ và chiến lược marketing. Ví dụ, chỉ số NPS (Net Promoter Score) dựa vào câu hỏi đơn giản “Bạn có giới thiệu sản phẩm này cho bạn bè không?” với thang 0–10.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong lĩnh vực y tế, khảo sát bệnh nhân qua đánh giá chủ quan về đau, mệt mỏi hoặc {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ch%E1%BA%A5t%20l%C6%B0%E1%BB%A3ng%20cu%E1%BB%99c%20s%E1%BB%91ng%22%7D}} (QoL) hỗ trợ bác sĩ xây dựng phác đồ điều trị phù hợp. Thang đo Visual Analog Scale (VAS) từ 0 (không đau) đến 10 (đau dữ dội) là điển hình trong đánh giá mức độ đau.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong giáo dục, đánh giá chủ quan qua phản hồi của học sinh và giảng viên giúp cải tiến chương trình, phương pháp giảng dạy và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4i%20tr%C6%B0%E1%BB%9Dng%20h%E1%BB%8Dc%20t%E1%BA%ADp%22%7D}}. Các bảng hỏi khảo sát mức độ hài lòng với khóa học, tài liệu và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C6%B0%C6%A1ng%20ph%C3%A1p%20%C4%91%C3%A1nh%20gi%C3%A1%22%7D}} giúp nhà trường điều chỉnh kịp thời.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Đặc điểm và ưu\u002Fnhược điểm\u003C\u002Fh2>\u003Cp>\u003Cstrong>Ưu điểm:\u003C\u002Fstrong> dễ triển khai, tiết kiệm thời gian và chi phí; cung cấp thông tin định tính phong phú, phản ánh cảm xúc, thái độ và nhận thức sâu sắc; linh hoạt trong việc thiết kế công cụ khảo sát phù hợp từng mục tiêu nghiên cứu.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Nhược điểm:\u003C\u002Fstrong> chịu ảnh hưởng thiên kiến cá nhân (bias), khó so sánh giữa các đối tượng khác nhau; dữ liệu định tính cần kỹ thuật phân tích chuyên sâu và có thể thiếu tính đại diện; độ tin cậy và tính hợp lệ phụ thuộc vào cách thiết kế câu hỏi và kỹ năng thu thập.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Bảng so sánh đặc điểm đánh giá chủ quan và khách quan:\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"table\">\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>Tiêu chí\u003C\u002Fth>\u003Cth>Chủ quan\u003C\u002Fth>\u003Cth>Khách quan\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>Cơ sở dữ liệu\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Cảm nhận, ý kiến\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Số liệu đo đạc, phép đo\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Tính linh hoạt\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Cao, dễ điều chỉnh\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Thấp, cần công cụ chuyên dụng\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Chi phí\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Thấp\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Cao (thiết bị, nhân lực)\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Độ tin cậy\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Phụ thuộc vào người trả lời\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Ổn định, lặp lại được\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Độ sâu thông tin\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Giàu chiều sâu định tính\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Giới hạn ở kết quả số liệu\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Ffigure>\u003Ch2>Công cụ và thang đo\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Công cụ đánh giá chủ quan bao gồm bảng hỏi (questionnaire), thang đo cảm xúc (semantic differential), thang đo Likert và Visual Analog Scale (VAS). Mỗi công cụ được lựa chọn tùy theo mục tiêu nghiên cứu và đặc điểm đối tượng:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Thang đo Likert:\u003C\u002Fstrong> đánh giá mức độ đồng tình\u002Fkhông đồng tình trên 5–7 cấp độ, đơn giản, dễ phân tích thống kê (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.apa.org\u002Ftopics\u002Fstatistics\">APA Guidelines\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Semantic differential:\u003C\u002Fstrong> cung cấp cặp tính từ đối lập (ví dụ “thoải mái–khó chịu”) để người đánh giá chọn điểm trên thang 7 mức, dùng trong UX\u002FUI và nghiên cứu tâm lý.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Visual Analog Scale (VAS):\u003C\u002Fstrong> thang 0–10 hoặc 0–100 mm, thường dùng trong y tế để đo mức độ đau hoặc mệt mỏi; người dùng đánh dấu trên đường thẳng thể hiện cường độ cảm nhận.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Experience Sampling Method (ESM):\u003C\u002Fstrong> ghi lại cảm nhận theo thời gian thực qua {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%E1%BB%A9ng%20d%E1%BB%A5ng%20di%20%C4%91%E1%BB%99ng%22%7D}}, giảm thiểu thiên kiến ghi nhớ (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.psychologicalscience.org\u002Fpopular\u002Freplication\u002Fexperience-sampling-methods-enhance-research.html\">APS Replication\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Quy trình thực hiện đánh giá chủ quan\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Quy trình đánh giá chủ quan gồm các bước sau:\u003C\u002Fp>\u003Col>\u003Cli>\u003Cstrong>Xác định mục tiêu và đối tượng:\u003C\u002Fstrong> định rõ câu hỏi nghiên cứu, nhóm khảo sát, môi trường khảo sát (online\u002Foffline).\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Thiết kế công cụ:\u003C\u002Fstrong> xây dựng câu hỏi, lựa chọn thang đo, kiểm định nội dung (content validity) bởi chuyên gia và thử nghiệm tiền khảo sát (pilot test).\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Thu thập dữ liệu:\u003C\u002Fstrong> triển khai {{topic|%7B%22topic%22%3A%22kh%E1%BA%A3o%20s%C3%A1t%20tr%E1%BB%B1c%20tuy%E1%BA%BFn%22%7D}} qua nền tảng như Qualtrics, SurveyMonkey hoặc phỏng vấn trực tiếp, ghi nhật ký trải nghiệm; đảm bảo ẩn danh và bảo mật dữ liệu.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Tiền xử lý dữ liệu:\u003C\u002Fstrong> làm sạch, loại bỏ trả lời không hợp lệ, mã hóa dữ liệu định tính (phân loại chủ đề, mã code).\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Phân tích:\u003C\u002Fstrong>\u003Cul>\u003Cli>Thống kê mô tả: tần suất, trung bình, độ lệch chuẩn.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Kiểm định độ tin cậy (Cronbach’s α), phân tích nhân tố khám phá (EFA) để rút gọn thang đo.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Phân tích định tính: mã hóa chủ đề, luận giải trích dẫn (“thematic analysis”).\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Báo cáo kết quả:\u003C\u002Fstrong> trình bày bằng biểu đồ, bảng số liệu và trích dẫn ý kiến minh họa, đồng thời so sánh với chuẩn mực hoặc kết quả khách quan.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003Ch2>Độ tin cậy, tính khách quan và hiệu chỉnh\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Đảm bảo độ tin cậy và tính hợp lệ của đánh giá chủ quan thông qua:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Độ tin cậy nội tại (internal consistency):\u003C\u002Fstrong> hệ số Cronbach’s α ≥ 0.7 cho thang đo Likert.”\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Độ lặp lại (test–retest reliability):\u003C\u002Fstrong> khảo sát lặp lại cùng đối tượng sau 1–2 tuần, hệ số tương quan Pearson ≥ 0.8 cho câu hỏi ổn định.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Độ hợp lệ nội dung:\u003C\u002Fstrong> chuyên gia đánh giá mỗi mục hỏi có đại diện đầy đủ khía cạnh nghiên cứu; sử dụng chỉ số Content Validity Index (CVI) ≥ 0.8.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Độ hợp lệ cấu trúc (construct validity):\u003C\u002Fstrong> phân tích nhân tố xác nhận (CFA) kiểm tra cấu trúc thang đo phù hợp mô hình lý thuyết.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Giảm thiểu thiên kiến:\u003C\u002Fstrong> đảo ngược một số mục hỏi, đảm bảo ẩn danh, giấu mục đích nghiên cứu để tránh social desirability bias.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Ảnh hưởng của văn hóa và bối cảnh\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Văn hóa và ngữ cảnh xã hội tác động đáng kể đến cách người trả lời hiểu và chọn đáp án:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Khác biệt Biểu hiện cảm xúc: một số nền văn hóa kiềm chế bày tỏ hài lòng hoặc không hài lòng rõ ràng (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.oecd.org\u002Fstatistics\u002Fguidelines-on-measuring-subjective-well-being.htm\">OECD Guidelines\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fli>\u003Cli>Ngữ nghĩa từ ngữ: dịch thuật cần giữ nguyên sắc thái cảm xúc của cặp tính từ trong semantic differential.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Chuẩn mực xã hội: tránh câu hỏi mang tính gây áp lực hoặc mang tính “đúng sai” quá rõ.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Thách thức và giải pháp\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Nhiều thách thức có thể gặp trong đánh giá chủ quan:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Thiên kiến xã hội:\u003C\u002Fstrong> người trả lời đưa ra câu trả lời mong muốn của xã hội thay vì cảm nhận thật. Giải pháp: đảm bảo ẩn danh, dùng câu hỏi gián tiếp.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Thiên kiến ghi nhớ (recall bias):\u003C\u002Fstrong> khó nhớ chính xác trải nghiệm quá khứ. Giải pháp: sử dụng experience sampling hoặc khảo sát ngắn ngay sau sự kiện.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Thiếu đồng nhất giữa đối tượng:\u003C\u002Fstrong> khác biệt độ tuổi, trình độ, nền tảng văn hóa. Giải pháp: phân lớp mẫu, chuẩn hóa hướng dẫn trả lời, test công cụ trên nhóm đa dạng.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Xu hướng nghiên cứu và triển vọng\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Đánh giá chủ quan đang kết hợp với công nghệ mới để nâng cao độ chính xác và tính khách quan:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>AI và phân tích ngữ nghĩa (NLP):\u003C\u002Fstrong> tự động phân tích phản hồi mở, trích xuất chủ đề và sentiment analysis từ dữ liệu văn bản.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Cảm biến sinh lý:\u003C\u002Fstrong> kết hợp đo nhịp tim, điện não đồ (EEG), theo dõi {{topic|%7B%22topic%22%3A%22bi%E1%BB%83u%20c%E1%BA%A3m%20khu%C3%B4n%20m%E1%BA%B7t%22%7D}} để đối chiếu với đánh giá tự báo cáo (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.sciencedirect.com\u002Fscience\u002Farticle\u002Fabs\u002Fpii\u002FS0165027016301411\">ScienceDirect\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Hệ thống đánh giá theo thời gian thực:\u003C\u002Fstrong> sử dụng ứng dụng di động và IoT để thu thập đánh giá trong bối cảnh thực tế, giảm thiểu bias và tăng độ nhạy cảm.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Tích hợp đa phương thức:\u003C\u002Fstrong> kết hợp đánh giá chủ quan với đánh giá khách quan (biometric, performance metrics) giúp xây dựng chỉ số tổng hợp đầy đủ hơn.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","Subjective evaluation \u002F Subjective assessment","Đánh giá chủ quan (subjective evaluation) là phương thức thu thập và nhận định thông tin dựa trên cảm nhận, trải nghiệm, sở thích cá nhân hoặc phán đoán định tính của đối tượng được khảo sát.","SOCIAL_SCIENCES",[21,28,35],{"citationText":22,"title":23,"authors":24,"source":25,"year":26,"doi":27,"url":10},"Watanabe, Nakaya, Matsumoto, Shirahama (2024). Comparison of Subjective Evaluation Measurements in Trend Questions Based on Likert Scale and Visual Analog Scale. The Proceedings of The 11th International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2024. doi:10.12792\u002Ficisip2024.037","Comparison of Subjective Evaluation Measurements in Trend Questions Based on Likert Scale and Visual Analog Scale","Watanabe, Nakaya, Matsumoto, Shirahama","The Proceedings of The 11th International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2024",2024,"10.12792\u002Ficisip2024.037",{"citationText":29,"title":30,"authors":31,"source":32,"year":33,"doi":34,"url":10},"Watanabe, Nakaya, Shirahama, Matsumoto (2023). A Consideration of the Distribution Bias Between Visual Analog Scale and Two Types of Likert Scale (5 and 7-Step Likert Scale). The Proceedings of The 10th International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2023. doi:10.12792\u002Ficisip2023.041","A Consideration of the Distribution Bias Between Visual Analog Scale and Two Types of Likert Scale (5 and 7-Step Likert Scale)","Watanabe, Nakaya, Shirahama, Matsumoto","The Proceedings of The 10th International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2023",2023,"10.12792\u002Ficisip2023.041",{"citationText":36,"title":37,"authors":38,"source":39,"year":26,"doi":40,"url":10},"Oldenburg (2024). Detection and Correction of Likert Scale Multiplicative Response-Style Bias. Qeios Ltd. doi:10.32388\u002Fcrr544","Detection and Correction of Likert Scale Multiplicative Response-Style Bias","Oldenburg","Qeios Ltd","10.32388\u002Fcrr544",[42,45,48],{"question":43,"answer":44},"Các công cụ đo lường tiêu chuẩn thường dùng trong đánh giá chủ quan là gì?","Các công cụ phổ biến bao gồm thang đo Likert (thang điểm mức độ đồng ý), thang đo tương tự thị giác (Visual Analog Scale - VAS dùng trong đo mức độ đau), bảng hỏi tâm lý học chuẩn hóa và các phương pháp đánh giá cảm quan thực phẩm.",{"question":46,"answer":47},"Làm thế nào để nâng cao độ tin cậy và giá trị khoa học của các dữ liệu đánh giá chủ quan?","Cần sử dụng các thang đo đã qua kiểm định độ tin cậy (Cronbach's alpha) và phân tích nhân tố, chuẩn hóa quy trình phỏng vấn, thực hiện làm mù (blinding) đối tượng và người đánh giá, kết hợp cỡ mẫu đủ lớn và đối chiếu chéo với các chỉ số đo lường khách quan.",{"question":49,"answer":50},"Những loại sai lệch nhận thức (biases) thường gặp trong đánh giá chủ quan là gì?","Sai lệch mong muốn xã hội (social desirability bias - trả lời theo cách xã hội kỳ vọng), hiệu ứng hào quang (halo effect), sai lệch xu hướng trung tâm (tránh chọn điểm cực đại hoặc cực tiểu) và sai lệch nhớ lại (recall bias).",{"id":52,"researcherId":10,"name":53,"imageUrl":54},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",{"id":52,"researcherId":10,"name":53,"imageUrl":54},[57,58,59,60,61,62,63,64,65,66],"mức độ hài lòng","nghiên cứu xã hội học","phân tích thống kê","thu thập dữ liệu","chất lượng cuộc sống","môi trường học tập","phương pháp đánh giá","ứng dụng di động","khảo sát trực tuyến","biểu cảm khuôn mặt",10,true,"PUBLISHED","2025-05-27T02:05:39.591+00:00","2026-09-11T03:08:28.411+00:00","2025-06-19T01:53:41.708+00:00","2026-09-11T03:08:27.789+00:00",359,[76,79,82,91,94,97,100,103,106,109],{"id":77,"title":78,"term":77,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"mô hình lý thuyết","Mô hình lý thuyết là gì? Các nghiên cứu về Mô hình lý thuyết",{"id":80,"title":81,"term":80,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"hứng thú học tập","Hứng thú học tập là gì? Các công bố khoa học về Hứng thú học tập",{"id":83,"title":84,"term":83,"englishTitle":85,"definition":86,"discipline":19,"disciplineCode":87,"disciplineLabel":88,"disciplineColor":89,"disciplineIcon":90},"chuẩn chủ quan","Chuẩn chủ quan là gì? Cấu trúc và ứng dụng","subjective norm","Chuẩn chủ quan (subjective norm) là nhận thức của một cá nhân về áp lực và kỳ vọng xã hội từ những người hoặc nhóm tham chiếu quan trọng đối với việc họ nên hay không nên thực hiện một hành vi cụ thể.","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":92,"title":93,"term":92,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"chất lượng thông tin","Chất lượng thông tin là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":95,"title":96,"term":95,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"năng lực số","Năng lực số là gì? Các công bố nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":98,"title":99,"term":98,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"pls sem","PLS-SEM là gì? Các bài nghiên cứu khoa học về PLS-SEM",{"id":101,"title":102,"term":101,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"trí tuệ xã hội","Trí tuệ xã hội là gì? Các công bố khoa học về Trí tuệ xã hội",{"id":104,"title":105,"term":104,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thu thập thông tin","Thu thập thông tin là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":107,"title":108,"term":107,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thí nghiệm vật lí","Thí nghiệm vật lí là gì? Các công bố khoa học về Thí nghiệm vật lí",{"id":110,"title":111,"term":110,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"nhận thức xã hội","Nhận thức xã hội là gì? Các nghiên cứu khoa học về Nhận thức xã hội"]