Viết để trả lời phản biện số 1 của bản nhận xét học thuật: bằng chứng hiện có là hồi cứu và không có đối chứng. Trang này nêu thiết kế hai nhánh trước–sau, đo gì vào lúc nào, cách ghép ba nguồn dữ liệu bằng một mã nghiên cứu, những gì phải sửa ở phiếu hiện tại, và kế hoạch phân tích. Bản cập nhật 27/10 thêm cơ chế mà nhánh hộp đen kiểm, giả thuyết H1–H3, điều kiện biên, sơ đồ 2×2 và tạp chí mục tiêu. Các con số lập kế hoạch là giả định và được ghi rõ.
Hai lớp (KTM330HM01, KTM330HM02; khoảng 130 phiếu sau khi gộp mã lớp) đã làm phiếu trước, phiếu sau và chơi Bật Nghiệp.
Phân tích ngày 07/11/2026 (125 phiếu: 67 trước, 58 sau, 49 cặp ghép). Kiến thức (Phần A, /15) không đổi: 14,22 → 14,20, d = −0,02, vì 42% phiếu trước đã đạt 15/15. Tự tin (Phần B, /40) tăng nhẹ: 30,6 → 31,1, d_z = 0,25, p ≈ 0,09, rõ hơn ở HM02 (+0,72). Câu trải nghiệm được đánh giá cao nhất là phần giải thích «Vì sao?» sau mỗi vòng (4,1/5), thấp nhất là họp đội và cố vấn AI (3,4/5). NPS −3. Như vậy đợt thử mới trả lời được một phần RQ1: bộ câu hỏi kiến thức đã chạm trần và phải làm khó hơn; thiết kế hai nhánh dưới đây vẫn cần thiết trước khi nói tới nhân quả. Bảng đầy đủ: docs/research/KET-QUA-TRUOC-SAU-2026-10.md.
Mỗi câu hỏi ghi rõ dữ liệu trả lời nó. Nhãn xanh: công cụ hiện có đã thu; nhãn cam: phải bổ sung.
| RQ | Câu hỏi | Dữ liệu | Trạng thái |
|---|---|---|---|
| RQ1 | Kiến thức kinh doanh và tự hiệu quả khởi nghiệp có thay đổi sau sáu vòng không? | Phiếu Phần A (15 câu), Phần B (8 câu), T0 và T2 | đã thu sửa trần điểm |
| RQ2 | Mức thay đổi có khác nhau theo chuyên ngành, giới, kinh nghiệm kinh doanh hay vai trò trong đội không? | Câu nền ở T0; vai trò ở T2 | mới có vai trò thêm câu nền |
| RQ3 | Dự báo và lượt «Nếu–Thì» có giảm sai lệch giữa lợi nhuận dự báo và thực tế không? | Dấu vết quyết định: dự báo, số lượt Nếu–Thì, kết quả từng vòng | có trong log game |
| RQ4 | Đội điều chỉnh theo dữ liệu có cải thiện nhanh hơn đội giữ nguyên quyết định không? | Chỉ số thích nghi từ thay đổi quyết định giữa các vòng | có trong log game |
| RQ5 | Tần suất và loại câu hỏi gửi Lumina có liên quan đến chất lượng phản tư và kết quả quyết định không? | Log Lumina + nhật ký SEC (giảng viên chấm) | có trong log game rubric nhật ký |
| RQ6 | Sinh viên có đánh giá và bác bỏ khuyến nghị AI hay chỉ làm theo? | Ô «ý kiến Lumina được dùng / bác bỏ» trong phiếu quyết định + phỏng vấn | thêm ô |
| RQ7 | Bảng xếp hạng, cờ, XP, vật phẩm ảnh hưởng thế nào đến mức gắn kết? | Phiếu ngắn T1 sau vòng 3 (5 câu) + Phần C ở T2 | có Phần C thêm T1 |
| RQ8 | Các cơ chế này làm sinh viên tập trung vào học hay vào tối ưu điểm ngắn hạn? | Log hành vi + phỏng vấn nhóm | bộ câu hỏi phỏng vấn |
| RQ9 | Lời giải thích cơ chế của cố vấn có nâng chất lượng lập luận ở bài tình huống chuyển giao không, so với chỉ thấy kết quả? | Bài tình huống TRƯỚC/SAU (bản A/B), rubric rb-v1, cờ lớp explain_hidden | đã có (R1–R3) |
| RQ10 | Kiểu ra quyết định sau biến cố (effectual / causal / leap / adaptive) có đi cùng chất lượng lập luận không? | Gói ẩn danh: quyết định có mã dc-v1 + điểm rubric | đã có (R4) |
Thiết kế bán thực nghiệm trước–sau có nhánh so sánh. Phân nhánh theo lớp chứ không theo sinh viên, vì mô phỏng chạy theo đội trong lớp. Nhánh so sánh học cùng đề cương bằng thảo luận tình huống (ví dụ các case BizRuptors) và bài kế hoạch kinh doanh, cân bằng số tiết.
Trên điện thoại, kéo ngang để đọc sơ đồ.
Không thể ngẫu nhiên hoá sinh viên trong cùng một lớp vì các đội chơi chung và trao đổi với nhau. Vì vậy mỗi nhánh là cả lớp, tốt nhất là cùng giảng viên và cùng đề cương. Phân tích coi lớp là một cụm; tương quan nội cụm ước lượng từ đợt thử nghiệm.
Thứ cấp: ý định khởi nghiệp (thang Liñán & Chen, 2009, 6 câu), chất lượng quyết định từ dấu vết (RQ3–RQ4), mức gắn kết (T1, Phần C), kết quả theo dõi sau ở T3.
Với hiệu ứng giữa hai nhánh d = 0,40 trên điểm T2 đã hiệu chỉnh theo T0, α = 0,05 hai phía, lực kiểm định 0,80: khoảng 100 sinh viên mỗi nhánh trước khi tính cụm. Với lớp khoảng 40 người và ICC giả định 0,05, hệ số thiết kế là 1 + (40 − 1) × 0,05 ≈ 2,95, tức khoảng 6–8 lớp mỗi nhánh. Đây là số lập kế hoạch; ICC sẽ thay bằng ước lượng từ đợt thử nghiệm.
Thiết kế hai nhánh ở trên hỏi BizOn có hiệu quả không. Bốn công cụ nghiên cứu đưa lên trong tháng 10/2026 (cờ lớp ẩn lời giải thích của cố vấn, bài tình huống trước–sau hai bản song song, rubric chấm mù hai người, gói dữ liệu ẩn danh có mã hoá dấu vết quyết định) hỏi vì sao. Cơ chế chính theo mô hình Uppsala: cam kết thị trường tăng theo tri thức kinh nghiệm, và cố vấn biến kết quả mỗi vụ thành một lời giải thích về cơ chế đang vận hành (giá, chi phí, mạng lưới, thể chế). Nếu chính lời giải thích là thứ chuyển việc chơi thành tri thức dùng được ngoài game, lớp chơi mà không có nó sẽ lập luận kém hơn ở bài tình huống dù vẫn chơi đủ sáu vụ. Cơ chế phụ là effectuation so với causation: dấu vết quyết định cho biết sau biến cố đội điều chỉnh theo phương tiện sẵn có hay giữ kế hoạch, và kiểu phản ứng đó có đi cùng lập luận tốt hơn không.
Trên điện thoại, kéo ngang để đọc sơ đồ.
Sau sáu vụ, lớp thấy lời giải thích của cố vấn có điểm WHY (0–10) và EXPLAIN (0–8) ở bài SAU cao hơn lớp chỉ thấy kết quả, sau khi hiệu chỉnh theo bài TRƯỚC. Cỡ kỳ vọng: Hedges' g ≥ 0,4 cho WHY. Điểm ALIGNED (0–5) được kỳ vọng khác nhau ít hoặc không khác, vì kết quả trong game vẫn dạy được lựa chọn dù cơ chế không được nói ra.
Post = β₀ + β₁·Shown + β₂·Pre + u_class + ε
Trong từng nhánh, ALIGNED tăng từ TRƯỚC sang SAU. Mức tăng EXPLAIN dương ở nhánh hiện giải thích và gần bằng không ở nhánh ẩn. Tương tác pha × điều kiện là kiểm định của H2; tương tác có ý nghĩa đi cùng chênh lệch ALIGNED bằng không là mẫu hình tách «học cơ chế» khỏi «học đáp án».
Từ gói dữ liệu quyết định (mã dc-v1): đội có tỷ lệ quyết định «adaptive» sau biến cố cao hơn có điểm WHY ở bài SAU cao hơn; đội có nhiều quyết định «leap» (mở rộng khi chưa có tri thức thị trường, uppsala_ok = false) có điểm thấp hơn. Đây là liên hệ, không phải tuyên bố nhân quả: kiểu quyết định không được phân ngẫu nhiên, và mô hình kiểm soát điểm TRƯỚC cùng điều kiện.
Mỗi điều kiện là cả lớp, cùng giảng viên, cùng kịch bản debrief. Lớp ẩn vẫn thấy mọi con số; chỉ phần chữ giải thích của cố vấn bị ẩn, và được mở lại cho lớp đó sau bài SAU.
Sinh viên đại học khối kinh tế và kinh doanh ở Việt Nam, lần đầu chơi. Người học có kinh nghiệm xuất khẩu hoặc từng học mô phỏng nằm ngoài tuyên bố.
Bài ở chế độ chơi thử (chưa đăng nhập), nộp lại ngoài cửa sổ 24 giờ, và bài có điều kiện ghi trên bài nộp khác với cờ lớp vào lúc đó (nhiễm chéo qua công tắc xem trước ?explain=). Bài TRƯỚC làm sau vụ 1 bị loại.
Hai người chấm, mù pha và điều kiện trên trang chấm. Điểm chỉ vào mô hình khi κ của Cohen ≥ 0,60 cho WHY và ICC(2,k) ≥ 0,75 cho EXPLAIN; bất đồng được thảo luận và khoá trước khi mở mù. Bài SAU làm trong hai tuần sau debrief bậc 3; H1–H3 là tuyên bố ngắn hạn, kết quả T3 không thuộc các giả thuyết này.
Với tương quan trước–sau khoảng 0,50, ANCOVA cần khoảng 48 sinh viên mỗi điều kiện để phát hiện d = 0,50 với lực 0,80 (α = 0,05, hai phía), nên 60–100 sinh viên trong 2–3 lớp mỗi điều kiện chỉ cho thấy được hiệu ứng trung bình trở lên (d ≥ 0,5–0,6). Vì phân theo lớp, 2–3 lớp mỗi điều kiện không tách được hiệu ứng lớp khỏi hiệu ứng điều kiện: lượt đầu được đăng ký là nghiên cứu thí điểm để ước lượng cỡ hiệu ứng và ICC, còn kiểm định khẳng định cần 6–8 lớp mỗi nhánh như đã nêu ở trên.
Phiếu khảo sát, dấu vết quyết định của game và sản phẩm học tập phải gặp nhau trên một mã ẩn danh. Tệp định danh nối mã với tên do giảng viên giữ, tách khỏi tệp nghiên cứu và tệp điểm.
Trên điện thoại, kéo ngang để đọc sơ đồ.
Ví dụ HM02-A17: lớp KTM330HM02, đội A, sinh viên số 17 trong danh sách đội do nhóm trưởng gửi. Giảng viên cấp một lần ở T0 và giữ bảng đối chiếu ngoại tuyến. Sinh viên gõ đúng mã này vào mọi phiếu và vào ô «tham gia đội» của game, nên không câu trả lời nào mang tên.
Bật Nghiệp đã ghi email, đội và vai từng vòng. Thêm một ô tuỳ chọn «mã nghiên cứu» ở biểu mẫu tham gia đội, điền sẵn từ link giảng viên gửi giống cách phiếu khảo sát điền sẵn mã lớp (?lop=), là khép được khoảng hở. Mã lưu cạnh bài nộp, không bao giờ hiện trên bảng xếp hạng.
Hai chữ cái cộng hai chữ số cho 67.600 tổ hợp, nhưng sinh viên chọn mã dễ nhớ (chữ cái tên + ngày sinh), nên trùng trong một lớp 40 người là chuyện dễ xảy ra, và game không bao giờ thấy mã này. Đợt thử nghiệm đã có các cặp trước/sau không ghép được vì lý do đó.
Đổi công cụ giữa một lượt lớp làm mất tính so sánh, nên cả sáu thay đổi đưa cùng lúc giữa hai lượt lớp, và dữ liệu 10/2026 được báo cáo là đợt thử nghiệm với phiếu cũ.
| # | Thay đổi | Câu chữ / quy tắc | Phục vụ |
|---|---|---|---|
| 1 | Mã nghiên cứu thay mã tự đặt | Ô «Mã nghiên cứu (giảng viên cấp), ví dụ HM02-A17»; điền sẵn qua link ?ma=; kiểm tra theo mẫu [A-Z]{2}\d{2}-[A-Z]\d{2}. | RQ1–RQ6 |
| 2 | Thang ý định khởi nghiệp (6 câu, 1–7) | EIQ của Liñán & Chen (2009), bản Việt hoá: «Tôi sẵn sàng làm mọi việc để trở thành doanh nhân»; «Mục tiêu nghề nghiệp của tôi là trở thành doanh nhân»; «Tôi sẽ nỗ lực hết mình để khởi sự và điều hành doanh nghiệp của riêng mình»; «Tôi quyết tâm lập một doanh nghiệp trong tương lai»; «Tôi đã nghĩ rất nghiêm túc về việc khởi sự doanh nghiệp»; «Tôi có ý định chắc chắn sẽ khởi sự doanh nghiệp vào một ngày nào đó». | RQ1, T3 |
| 3 | Câu nền ở T0 | Chuyên ngành; giới (có «không muốn nêu»); kinh nghiệm kinh doanh hoặc bán hàng (chưa / kinh doanh gia đình / tự khởi sự nhỏ / bán hàng bán thời gian); từng chơi mô phỏng kinh doanh (có/không). | RQ2 |
| 4 | Phần A khó hơn | Giữ 10 câu neo để so sánh được; thay 5 câu có tỷ lệ đúng cao nhất trong đợt thử bằng câu vận dụng cần tính toán hoặc đánh đổi (điểm hoà vốn từ số cho sẵn, biên lời sau khi giảm giá, chọn giữa hai phương thức thâm nhập khi biết tiền mặt). Độ khó mục tiêu 0,40–0,70; thử trước trên một lớp. Bộ 2 đã soạn (batnghiep2, docs/research/BO-CAU-HOI-KIEN-THUC-V2.md): thay câu 2, 3, 10, 13, 15. | RQ1 |
| 5 | Phiếu T1 ngắn và quy tắc 60 phút | T1: năm câu 1–5 (tôi quên cả thời gian; tôi hiểu phải làm gì; các vòng công bằng; đội tranh luận có ích; nhịp độ quá nhanh). Phiếu sau nộp cách phiếu trước dưới 60 phút được gắn cờ và loại; link phiếu SAU chỉ gửi sau debrief. | RQ7, chất lượng dữ liệu |
| 6 | Ô về khuyến nghị AI trong phiếu quyết định | Mỗi vòng: «Lumina gợi ý … · đội dùng / điều chỉnh / bác bỏ vì …». Giảng viên mã hoá đoạn tự do theo rubric 3 mức (chép lại / cân nhắc / có lập luận). | RQ5, RQ6 |
Điểm T2 hồi quy theo nhánh và điểm T0, sai số chuẩn gộp theo lớp (hoặc mô hình hỗn hợp với hệ số chặn ngẫu nhiên theo lớp). Báo cáo chênh lệch trung bình đã hiệu chỉnh với khoảng tin cậy 95% và Hedges' g. Thay đổi ghép cặp trong từng nhánh có báo cáo nhưng không phải ước lượng nhân quả.
T2 = β₀ + β₁·Arm + β₂·T0 + u_class + ε
Sai lệch dự báo mỗi vòng = |lợi nhuận dự báo − thực tế| / |thực tế|. Chỉ số thích nghi = tổng theo các biến quyết định của mức thay đổi tuyệt đối đã chuẩn hoá so với vòng trước (mỗi biến đưa về 0–1 theo biên độ của nó, để ngân sách marketing không lấn át giá). Cả hai được gắn với kết quả T2 trong cùng mô hình gộp cụm, có kiểm soát T0.
Chênh lệch T0→T2 trong nhánh A không phải hiệu quả của BizOn: sự trưởng thành, giảng viên và cả học phần cùng chuyển động với nó. Chỉ chênh lệch giữa hai nhánh ở T2 được đọc là ước lượng can thiệp, và kết quả T3 báo cáo ở mức liên hệ theo contribution analysis của Mayne.
Chơi cho học phần và cho dữ liệu vào nghiên cứu là hai ô đồng thuận riêng; từ chối nghiên cứu không ảnh hưởng điểm.
Giao thức, công cụ và văn bản đồng thuận gửi hội đồng trường trước T0; số quyết định in trên màn đồng thuận.
Sinh viên gửi mã nghiên cứu cho giảng viên; các dòng mang mã đó bị xoá khỏi tệp nghiên cứu kèm biên nhận xoá, trong 180 ngày.
Model card, mã chấm điểm và kịch bản phân tích công khai; tệp nghiên cứu chia sẻ theo thoả thuận, tệp định danh không bao giờ.
Bốn bản thảo dự kiến từ thiết kế này. Mã P… do tác giả gán trong kế hoạch luận án và được để trống ở đây có chủ ý.
| Bản thảo | Dữ liệu dùng | Bản nháp sớm nhất | Tạp chí mục tiêu |
|---|---|---|---|
| P__ · Thiết kế và tính tái lập của một mô phỏng kinh doanh tất định có cố vấn giải thích được (bài phương pháp / công cụ) | Model card, hợp đồng tái lập, bản đồ lý thuyết, mô tả đợt thử nghiệm (n ≈ 130 phiếu) | Ngay bây giờ – không cần dữ liệu mới | Simulation & Gaming (bài phương pháp và công cụ về mô phỏng lớp học) |
| P__ · Tác động của mô phỏng ra quyết định lên kiến thức kinh doanh và tự hiệu quả khởi nghiệp: nghiên cứu hai nhánh trước–sau | Phiếu T0, T2 (Phần A, B, ý định), câu nền; cả hai nhánh | Cuối học kỳ tới (sau T2 của 6–8 lớp mỗi nhánh) | The International Journal of Management Education (bán thực nghiệm về giáo dục quản trị bằng mô phỏng, kết quả tự hiệu quả) |
| P__ · Dấu vết quyết định như learning analytics: dự báo, thích nghi và việc dùng cố vấn theo luật | Log game (round_submissions, log Lumina), phiếu quyết định, T1 và Phần C; chỉ nhánh A | Cùng học kỳ, khi mã nghiên cứu đã nối được log và phiếu | The International Journal of Management Education, hoặc Computers & Education nếu góc learning analytics dẫn dắt |
| P__ · Giải thích cơ chế có quan trọng không? Nghiên cứu 2×2 về lời giải thích của cố vấn và lập luận quốc tế hoá (nhánh hộp đen, H1–H3) | Bài tình huống TRƯỚC/SAU có điểm rubric, cờ lớp, gói quyết định có mã dc-v1; 60–100 sinh viên ở lượt thí điểm | Sau bài SAU và kiểm tra độ tin cậy liên chấm của lượt lớp đầu | Journal of Teaching in International Business (nghiên cứu lớp học về cách học lý thuyết quốc tế hoá; Uppsala là cơ chế chính) |
Trang liên quan: Nền tảng học thuật → · Bản đồ lý thuyết theo từng game → · Bằng chứng lớp học →