Governing the EdTech Innovation Ecosystem in Higher Education: Development and Validation of a Multi-Actor Governance Model in Vietnam
NGUYỄN VĂN HÙNG
TÓM TẮT
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ giáo dục (Educational Technology – EdTech), trí tuệ nhân tạo, phân tích học tập, nền tảng số và các mô hình giáo dục dựa trên dữ liệu đang làm thay đổi cách thức đổi mới được hình thành, triển khai và mở rộng trong giáo dục đại học. Đổi mới EdTech ngày càng không diễn ra bên trong ranh giới của một trường đại học đơn lẻ mà được tạo ra thông qua quan hệ phụ thuộc lẫn nhau giữa cơ sở giáo dục đại học, cơ quan quản lý nhà nước, doanh nghiệp công nghệ, startup EdTech và các chủ thể hỗ trợ đổi mới. Tuy nhiên, sự hiện diện của nhiều tác nhân không tự động tạo thành một hệ sinh thái đổi mới hiệu quả. Khác biệt về mục tiêu, nguồn lực, logic thể chế, quyền lực, dữ liệu, trách nhiệm và kỳ vọng giá trị có thể làm gia tăng chi phí điều phối và làm suy yếu khả năng hợp tác, đồng kiến tạo và mở rộng đổi mới.
Nghiên cứu này khái niệm hóa Năng lực Quản trị Hệ sinh thái Đổi mới EdTech Đa chủ thể (Multi-Actor EdTech Innovation Ecosystem Governance Capability – MEIEGC) như một năng lực hệ sinh thái bậc cao, đa chiều, phản ánh khả năng của mạng lưới tác nhân trong việc thiết lập định hướng chiến lược chung, điều phối quan hệ phụ thuộc, huy động nguồn lực bổ trợ, duy trì niềm tin và trách nhiệm thể chế, đồng thời tạo điều kiện cho thử nghiệm, học hỏi và mở rộng đổi mới. Năm cấu phần được đề xuất gồm: Shared Strategic Direction Capability; Actor Coordination and Orchestration Capability; Resource Complementarity and Mobilization Capability; Trust, Accountability and Institutional Alignment Capability; và Adaptive Learning and Innovation Enablement Capability. Bản nguồn đã xác lập năm cấu phần này như kiến trúc trung tâm của MEIEGC.
Trên cơ sở tích hợp Innovation Ecosystem Theory, Collaborative Governance, Network Governance và Relational View, nghiên cứu phát triển mô hình chuỗi MEIEGC → Cross-Sector Collaborative Innovation (CSCI) → EdTech Value Co-Creation (EVCC) → EdTech Innovation Ecosystem Performance (EIEP). Quy trình phát triển và kiểm định thang đo gồm xác định miền khái niệm, tạo mục hỏi diễn dịch–quy nạp, thẩm định chuyên gia, phỏng vấn nhận thức, nghiên cứu thí điểm, EFA, CFA, kiểm định cấu trúc bậc cao và SEM. Điểm đóng góp chính là chuyển phân tích hệ sinh thái EdTech từ logic “ai tham gia” sang logic năng lực quản trị các quan hệ phụ thuộc giữa các tác nhân, qua đó giải thích cách nguồn lực phân tán được chuyển hóa thành đổi mới hợp tác, đồng kiến tạo giá trị và hiệu quả hệ sinh thái.
Từ khóa: EdTech; innovation ecosystem; multi-actor governance; collaborative governance; ecosystem orchestration; value co-creation; higher education; Vietnam.
ABSTRACT
The rapid advancement of educational technology (EdTech), artificial intelligence, learning analytics, digital platforms, and data-driven educational models is fundamentally reshaping how innovation is conceptualized, implemented, and scaled within higher education. EdTech innovation is increasingly generated not within the boundaries of a single university, but through interdependent relationships among higher education institutions, state regulatory bodies, technology enterprises, EdTech startups, and innovation support actors. However, the mere presence of multiple actors does not automatically constitute an effective innovation ecosystem. Divergences in goals, resources, institutional logics, power asymmetries, data ownership, accountability frameworks, and value expectations can elevate coordination costs and undermine collaborative capacity, co-creation, and the scalability of innovations.
This study conceptualizes Multi-Actor EdTech Innovation Ecosystem Governance Capability (MEIEGC) as a higher-order, multidimensional ecosystem capability that reflects the network of actors’ collective ability to establish shared strategic direction, coordinate interdependencies, mobilize complementary resources, maintain institutional trust and accountability, and facilitate experimentation, learning, and innovation scaling. Five constituent components are proposed: Shared Strategic Direction Capability; Actor Coordination and Orchestration Capability; Resource Complementarity and Mobilization Capability; Trust, Accountability and Institutional Alignment Capability; and Adaptive Learning and Innovation Enablement Capability. The foundational work establishes these five components as the central architecture of MEIEGC.
Integrating Innovation Ecosystem Theory, Collaborative Governance, Network Governance, and the Relational View, this research develops a sequential model: MEIEGC → Cross-Sector Collaborative Innovation (CSCI) → EdTech Value Co-Creation (EVCC) → EdTech Innovation Ecosystem Performance (EIEP). The scale development and validation procedure encompasses conceptual domain specification, deductive–inductive item generation, expert validation, cognitive interviews, pilot testing, EFA, CFA, higher-order construct validation, and SEM. The principal contribution lies in shifting EdTech ecosystem analysis from a “who participates” logic to a governance-capability logic for managing inter-actor interdependencies, thereby elucidating how distributed resources are transformed into collaborative innovation, value co-creation, and ecosystem-level performance outcomes.
Keywords: EdTech; innovation ecosystem; multi-actor governance; collaborative governance; ecosystem orchestration; value co-creation; higher education; Vietnam.
- GIỚI THIỆU
1.1. Từ ứng dụng EdTech đến hệ sinh thái đổi mới EdTech
Trong giai đoạn đầu của chuyển đổi số giáo dục đại học, công nghệ thường được tiếp cận theo logic nội bộ tổ chức: trường đại học lựa chọn, mua sắm và triển khai hệ thống phục vụ dạy học hoặc quản trị. Sự phát triển của AI, GenAI, learning analytics, cloud platforms, XR, digital credentials và các nền tảng dịch vụ giáo dục đang làm thay đổi logic này. Ngày càng nhiều giải pháp không được phát triển hoàn toàn bên trong một cơ sở giáo dục mà hình thành thông qua quan hệ giữa trường đại học, doanh nghiệp công nghệ, startup, cơ quan quản lý và các chủ thể cung cấp vốn, tiêu chuẩn, hạ tầng hoặc tri thức.
Bản thảo ban đầu đã nhận diện rõ cấu trúc tương tác University ↔ Government ↔ Technology Firms ↔ EdTech Startups ↔ Other Stakeholders, trong đó các chủ thể đóng góp những loại nguồn lực khác nhau. Điều này gợi ý rằng đơn vị phân tích thích hợp không còn chỉ là mức độ chấp nhận công nghệ của từng trường mà là khả năng quản trị một hệ sinh thái đổi mới phụ thuộc lẫn nhau.
Theo Adner (2017), hệ sinh thái đổi mới có thể được tiếp cận như một cấu trúc liên kết trong đó nhiều chủ thể phải phối hợp để một value proposition được hiện thực hóa. Cách tiếp cận này đặc biệt phù hợp với EdTech. Một giải pháp công nghệ dù có chất lượng kỹ thuật cao vẫn có thể thất bại nếu không phù hợp với sư phạm, không được chấp nhận về mặt thể chế, không tương thích hạ tầng, không đáp ứng yêu cầu dữ liệu hoặc không có khả năng mở rộng.
Do đó:
Technological innovation ≠ Educational innovation.
Giá trị EdTech chỉ xuất hiện khi năng lực công nghệ được tích hợp với tri thức sư phạm, thể chế, hạ tầng, dữ liệu và hành vi sử dụng.
1.2. Nghịch lý của hệ sinh thái đa chủ thể
Hệ sinh thái đa chủ thể tạo ra một lợi thế quan trọng: không một tác nhân đơn lẻ phải sở hữu toàn bộ nguồn lực cần thiết. Trường đại học có tri thức sư phạm và môi trường thử nghiệm; Nhà nước có năng lực điều tiết và định hướng; doanh nghiệp có hạ tầng và năng lực thương mại hóa; startup có tốc độ thử nghiệm và sự linh hoạt.
Tuy nhiên, chính sự đa dạng đó tạo ra coordination complexity.
Các chủ thể có thể theo đuổi các logic khác nhau. Trường đại học ưu tiên chất lượng, tính chính danh và sứ mạng giáo dục; cơ quan công quyền quan tâm công bằng, trách nhiệm và lợi ích xã hội; doanh nghiệp chú trọng hiệu quả và khả năng mở rộng; startup ưu tiên tốc độ, đổi mới và khả năng tiếp cận thị trường.
Do đó:
More actors ≠ Better ecosystem.
Số lượng quan hệ hợp tác cũng không tự động phản ánh chất lượng governance.
More partnerships ≠ Stronger governance capability.
Giá trị chỉ được tạo ra khi những khác biệt về mục tiêu, quyền lực, nguồn lực và trách nhiệm được điều phối thông qua cơ chế quản trị đủ rõ, đáng tin cậy và thích ứng.
1.3. Khoảng trống nghiên cứu
Bốn khoảng trống chính tạo cơ sở cho nghiên cứu.
Thứ nhất, từ actor perspective đến governance capability
Nhiều nghiên cứu mô tả vai trò của trường đại học, doanh nghiệp hoặc chính phủ trong đổi mới. Tuy nhiên, việc xác định “ai tham gia” chưa giải thích được hệ sinh thái vận hành như thế nào.
Một ecosystem có thể có đầy đủ university–government–industry–startup nhưng vẫn phân mảnh nếu thiếu cơ chế phối hợp.
Khoảng trống lý thuyết vì vậy nằm ở sự chuyển dịch:
Actor presence → Interdependence governance.
Thứ hai, từ collaboration đến orchestration
Collaboration có thể mang tính ngắn hạn, dự án hoặc dựa trên quan hệ cá nhân. Governance capability đòi hỏi khả năng bền vững hơn: xác định vai trò, điều phối nguồn lực, duy trì tiêu chuẩn, giải quyết xung đột và tạo điều kiện cho các chủ thể phối hợp qua nhiều chu kỳ đổi mới.
Do đó:
Participation ≠ Collaboration ≠ Ecosystem governance capability.
Thứ ba, từ resource possession đến value co-creation
Một hệ sinh thái không tạo giá trị chỉ vì có nhiều nguồn lực. Điều quan trọng là khả năng kết hợp các nguồn lực bổ trợ.
Logic cần chuyển từ:
Resource stock
sang:
Resource complementarity → Collaborative innovation → Value co-creation.
Thứ tư, từ conceptual framework đến validated measurement
Bản nguồn đã xác định rõ khoảng trống đo lường: thiếu một công cụ có thể đánh giá năng lực quản trị hệ sinh thái EdTech đa chủ thể bằng thực nghiệm. Nếu không có một construct được kiểm định, nghiên cứu khó so sánh các hệ sinh thái, đánh giá governance interventions hoặc xây dựng nomological network.
1.4. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
Nghiên cứu có bốn mục tiêu:
- khái niệm hóa MEIEGC như một năng lực hệ sinh thái bậc cao, đa chiều;
- phát triển và kiểm định thang đo MEIEGC;
- kiểm định Cross-Sector Collaborative Innovation và EdTech Value Co-Creation như các cơ chế chuyển hóa governance capability;
- kiểm định mối quan hệ giữa các cơ chế này và EdTech Innovation Ecosystem Performance.
Câu hỏi nghiên cứu trung tâm:
Năng lực quản trị hệ sinh thái đổi mới EdTech đa chủ thể được cấu thành và đo lường như thế nào, và thông qua những cơ chế nào năng lực này chuyển hóa sự phụ thuộc và bổ trợ nguồn lực giữa các tác nhân thành đổi mới hợp tác, đồng kiến tạo giá trị và hiệu quả hệ sinh thái?
- CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1. Innovation Ecosystem Theory
Innovation Ecosystem Theory cung cấp nền tảng để xác định đối tượng được quản trị.
Adner (2017) phân biệt ecosystem với network bằng cách nhấn mạnh sự liên kết giữa các chủ thể trong việc hiện thực hóa một value proposition. Ecosystem không đơn thuần là tập hợp quan hệ; nó là một cấu trúc của những sự phụ thuộc cần được phối hợp.
Trong EdTech, điều này có thể được mô tả:
Pedagogical knowledge + Technology + Data + Institutional access + Regulation + Commercialization capability → Educational innovation value.
Nếu một thành phần quan trọng thất bại, value proposition có thể không được hiện thực hóa.
Đây là nền tảng để định nghĩa MEIEGC không phải như “mức độ hợp tác”, mà như năng lực quản trị các critical interdependencies.
2.2. Collaborative Governance
Collaborative Governance giải thích cách các tổ chức thuộc nhiều khu vực cùng tham gia vào một quá trình ra quyết định hoặc hành động mà không một bên có thể tự giải quyết đầy đủ.
Ansell và Gash (2008) nhấn mạnh các điều kiện khởi đầu, thiết kế thể chế, lãnh đạo tạo điều kiện và quá trình hợp tác. Emerson et al. (2012) mở rộng collaborative governance thành một hệ thống gồm principled engagement, shared motivation và capacity for joint action.
Trong EdTech, các nguyên lý này tương ứng với:
Shared problem definition → Joint decision arrangements → Trust → Coordination → Joint experimentation → Learning.
Collaborative Governance vì vậy giải thích quá trình hợp tác, nhưng chưa hoàn toàn giải thích cấu trúc orchestration và resource complementarity của ecosystem. Đây là lý do nó được sử dụng như một nền tảng bổ trợ thay vì toàn bộ lý thuyết của MEIEGC.
2.3. Network Governance và ecosystem orchestration
Network Governance tập trung vào các hình thức điều phối giữa những tổ chức độc lập nhưng phụ thuộc lẫn nhau.
Provan và Kenis (2008) chỉ ra rằng mạng lưới có thể được quản trị thông qua shared governance, lead organization hoặc network administrative organization tùy đặc điểm mạng.
Trong EdTech, không phải mọi hệ sinh thái đều cần một central controller. Tuy nhiên, luôn cần những chức năng orchestration:
- xác định và kết nối tác nhân;
- điều phối phụ thuộc;
- thiết lập boundary rules;
- duy trì communication;
- phân xử xung đột;
- kết nối nguồn lực;
- tạo interoperability;
- thiết lập accountability.
Orchestration vì vậy là chức năng, không nhất thiết là một tổ chức duy nhất.
2.4. Relational View
Relational View của Dyer và Singh (1998) giải thích vì sao giá trị có thể được tạo ra giữa các tổ chức thay vì chỉ bên trong từng tổ chức.
Relational rents có thể xuất hiện từ:
- relation-specific assets;
- knowledge-sharing routines;
- complementary resources;
- effective governance.
Logic này đặc biệt phù hợp với EdTech vì các nguồn lực quan trọng thường phân tán.
Một startup có thể sở hữu thuật toán nhưng thiếu quyền truy cập môi trường giáo dục. Một trường đại học có môi trường thử nghiệm nhưng thiếu năng lực phát triển sản phẩm. Một doanh nghiệp có hạ tầng nhưng thiếu insight về nhu cầu người học.
Do đó:
Resource ownership ≠ ecosystem value.
Giá trị xuất hiện khi hệ sinh thái có khả năng:
Identify → Match → Combine → Govern → Recombine complementary resources.
- KHÁI NIỆM HÓA MEIEGC
MEIEGC được định nghĩa là:
Năng lực tập thể bậc cao của một hệ sinh thái EdTech trong việc định hướng, điều phối và quản trị các quan hệ phụ thuộc giữa các chủ thể; huy động và kết hợp nguồn lực bổ trợ; duy trì niềm tin, trách nhiệm và sự phù hợp thể chế; đồng thời tạo điều kiện cho thử nghiệm, học hỏi, thích ứng và mở rộng đổi mới nhằm tạo giá trị giáo dục.
Định nghĩa này phát triển trực tiếp từ kiến trúc năm cấu phần của bản nguồn.
3.1. Shared Strategic Direction Capability – SSDC
SSDC phản ánh khả năng của hệ sinh thái trong việc hình thành một strategic direction sufficiently shared để các chủ thể khác nhau có thể phối hợp.
Shared direction không có nghĩa đồng nhất lợi ích.
Nó đòi hỏi mức độ alignment đủ để các bên trả lời được:
- vấn đề giáo dục nào cần giải quyết;
- value proposition là gì;
- nhóm hưởng lợi chính là ai;
- đổi mới nào được ưu tiên;
- nguyên tắc hợp tác nào được chấp nhận;
- tiêu chí thành công là gì.
SSDC vì vậy là năng lực tạo strategic coherence without eliminating actor diversity.
3.2. Actor Coordination and Orchestration Capability – ACOC
ACOC phản ánh khả năng kết nối và điều phối các chủ thể phụ thuộc lẫn nhau.
Nó bao gồm:
- role definition;
- coordination mechanisms;
- communication routines;
- conflict resolution;
- decision rights;
- boundary management;
- project orchestration;
- dependency management.
Đây là cấu phần phân biệt rõ nhất ecosystem governance với network participation.
Một ecosystem có nhiều tác nhân nhưng thiếu orchestration dễ tạo ra duplication, fragmentation và responsibility gaps.
3.3. Resource Complementarity and Mobilization Capability – RCMC
RCMC phản ánh khả năng nhận diện, huy động, kết hợp và tái kết hợp các nguồn lực bổ trợ.
Các nguồn lực có thể gồm:
Pedagogical knowledge + Technology + Data + Funding + Infrastructure + Market access + Regulatory support + Human expertise.
RCMC không đo “tài nguyên nhiều hay ít”.
Nó đo:
Can the ecosystem mobilize the right combination of resources for a particular innovation challenge?
Đây là distinction quan trọng để duy trì discriminant validity với ecosystem resource richness.
3.4. Trust, Accountability and Institutional Alignment Capability – TAIA
TAIA phản ánh năng lực duy trì hợp tác dưới điều kiện khác biệt về lợi ích, quyền lực và logic thể chế.
Cấu phần này bao gồm:
- interpersonal/interorganizational trust;
- role accountability;
- decision rights;
- intellectual property arrangements;
- data governance;
- benefit sharing;
- risk sharing;
- conflict-management rules;
- regulatory alignment.
Trust và formal governance không nên xem là hai cơ chế thay thế nhau.
Một hệ sinh thái bền vững cần cả:
Relational trust + Institutional safeguards.
Trust giảm transaction uncertainty; formal accountability bảo đảm khả năng xử lý khi trust không đủ.
3.5. Adaptive Learning and Innovation Enablement Capability – ALIEC
ALIEC phản ánh khả năng hệ sinh thái tạo không gian thử nghiệm, thu thập phản hồi, học hỏi giữa các chủ thể và mở rộng đổi mới có giá trị.
Nó bao gồm:
- experimentation;
- pilot design;
- sandboxing;
- rapid feedback;
- joint evaluation;
- knowledge sharing;
- cross-organizational learning;
- adaptation;
- scaling.
Logic:
Experiment → Evaluate → Learn → Adapt → Scale.
ALIEC làm cho governance trở thành enabling governance thay vì chỉ risk/control governance.
- KIẾN TRÚC ĐO LƯỜNG
MEIEGC được đề xuất là higher-order multidimensional ecosystem governance capability.
Năm first-order dimensions:
SSDC + ACOC + RCMC + TAIA + ALIEC
được đặc tả ban đầu theo mô hình reflective.
Ở cấp bậc cao, MEIEGC được đề xuất như một formative/composite construct.
Lập luận là các dimensions không phải các biểu hiện đồng nhất có thể thay thế lẫn nhau. Một hệ sinh thái có strategic alignment tốt nhưng resource mobilization yếu không tương đương một hệ sinh thái mạnh toàn diện. Tương tự, trust cao không thể bù hoàn toàn cho thiếu orchestration hoặc adaptive learning.
Do đó:
SSDC + ACOC + RCMC + TAIA + ALIEC → MEIEGC.
Bảng 1. Kiến trúc MEIEGC sau phản biện
| Cấu phần | Nội dung cốt lõi | Câu hỏi quản trị |
| SSDC | Shared direction, priorities, value proposition, alignment | Các tác nhân có đủ định hướng chung để phối hợp hay không? |
| ACOC | Roles, coordination, orchestration, conflict management | Quan hệ phụ thuộc giữa các chủ thể có được điều phối không? |
| RCMC | Complementarity, resource matching, mobilization | Nguồn lực phân tán có được kết hợp thành năng lực đổi mới không? |
| TAIA | Trust, accountability, data/IP, risk/benefit sharing | Quan hệ hợp tác có đáng tin cậy và có trách nhiệm không? |
| ALIEC | Experimentation, learning, adaptation, scaling | Hệ sinh thái có khả năng học hỏi và mở rộng đổi mới không? |
- MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ GIẢ THUYẾT
Bản nguồn đề xuất chuỗi bốn tầng MEIEGC → CSCI → EVCC → EIEP và H1–H7. Kiến trúc này được giữ lại vì có tính parsimony tốt và thể hiện rõ cơ chế.
5.1. Cross-Sector Collaborative Innovation – CSCI
CSCI phản ánh mức độ các tác nhân thuộc các khu vực khác nhau thực sự cùng:
- xác định vấn đề;
- đồng thiết kế giải pháp;
- thử nghiệm;
- trao đổi tri thức;
- giải quyết vấn đề;
- học hỏi;
- ra quyết định đổi mới.
CSCI khác với partnership existence.
Một biên bản hợp tác không đồng nghĩa collaborative innovation.
5.2. EdTech Value Co-Creation – EVCC
EVCC phản ánh mức độ các tác nhân cùng tạo ra giá trị mà không chủ thể đơn lẻ có thể tạo ra tương đương.
Giá trị có thể bao gồm:
- pedagogical value;
- learner value;
- institutional value;
- technological value;
- commercial/scaling value;
- public value.
EVCC vì vậy là một mechanism of joint value formation, không phải final ecosystem performance.
5.3. EdTech Innovation Ecosystem Performance – EIEP
EIEP được đề xuất như outcome bậc hệ sinh thái.
Các miền có thể gồm:
- innovation quality;
- educational relevance;
- adoption;
- scalability;
- sustainability;
- diffusion;
- ecosystem learning;
- renewal capacity.
Không nên đồng nhất EIEP với số lượng startup hoặc đầu tư.
5.4. Giả thuyết
H1: MEIEGC có mối quan hệ tích cực với Cross-Sector Collaborative Innovation.
Lập luận: governance capability giảm ambiguity, làm rõ vai trò, hỗ trợ resource matching và tạo điều kiện cho joint experimentation.
H2: Cross-Sector Collaborative Innovation có mối quan hệ tích cực với EdTech Value Co-Creation.
Lập luận: collaboration thực chất cho phép tích hợp tri thức và nguồn lực dị biệt để tạo ra giá trị mới.
H3: EdTech Value Co-Creation có mối quan hệ tích cực với EdTech Innovation Ecosystem Performance.
Lập luận: ecosystem performance được tạo ra khi giá trị đồng kiến tạo có thể được tiếp nhận, mở rộng và duy trì.
H4: MEIEGC có mối quan hệ tích cực với EdTech Value Co-Creation.
Đường trực tiếp này cho phép kiểm tra liệu governance capability có tạo value beyond collaborative innovation.
H5: Cross-Sector Collaborative Innovation đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa MEIEGC và EdTech Value Co-Creation.
H6: EdTech Value Co-Creation đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa Cross-Sector Collaborative Innovation và EdTech Innovation Ecosystem Performance.
H7: MEIEGC có tác động gián tiếp đến EdTech Innovation Ecosystem Performance thông qua chuỗi trung gian CSCI → EVCC.
Mô hình trung tâm:
MEIEGC → CSCI → EVCC → EIEP
Đây là đóng góp cơ chế quan trọng nhất của bài.
- PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
6.1. Thiết kế tổng thể
Nghiên cứu được triển khai qua ba pha:
Phase I – Construct Development
Phase II – Scale Development and Measurement Validation
Phase III – Nomological and Structural Validation
Cấu trúc này phù hợp với quy trình phát triển thang đo kinh điển của Churchill (1979), Hinkin (1998) và DeVellis và Thorpe (2021).
6.2. Xác định miền khái niệm
Construct domain được triangulate từ:
- Innovation Ecosystem Theory;
- Collaborative Governance;
- Network Governance;
- Relational View;
- Open Innovation;
- ecosystem orchestration;
- higher education innovation;
- EdTech ecosystem research.
Các lý thuyết phải được phân vai rõ:
Innovation Ecosystem Theory → xác định cấu trúc phụ thuộc.
Collaborative Governance → giải thích quá trình phối hợp.
Network Governance → giải thích orchestration và governance arrangements.
Relational View → giải thích value creation từ complementary resources.
6.3. Item generation
Ngân hàng ban đầu nên khoảng 50–60 items, khoảng 10–12 mục cho mỗi dimension.
Kết hợp:
Deductive item generation từ literature.
Inductive item generation từ phỏng vấn bán cấu trúc.
Nhóm phỏng vấn có thể gồm:
- lãnh đạo đại học;
- đơn vị chuyển đổi số;
- cơ quan quản lý;
- doanh nghiệp EdTech;
- startup;
- innovation intermediaries;
- nhà đầu tư hoặc quỹ hỗ trợ khi phù hợp.
Phỏng vấn nên dựa vào critical incidents:
- một hợp tác EdTech đã thất bại vì điều gì;
- khi nào các bên không thống nhất mục tiêu;
- nguồn lực nào khó kết nối nhất;
- ai điều phối khi có xung đột;
- khi nào IP/data gây trở ngại;
- cách một pilot được scale hoặc bị dừng.
6.4. Content validity
Panel khoảng 12–18 chuyên gia.
Các tiêu chí:
- relevance;
- clarity;
- representativeness;
- ecosystem-level observability.
Có thể sử dụng I-CVI và S-CVI/Ave.
Tuy nhiên, không nên quyết định giữ/loại item hoàn toàn bằng cutoff; cần xem xét qualitative comments và construct coverage.
6.5. Cognitive interviewing
Khoảng 10–15 respondents.
Mục tiêu là kiểm tra:
Comprehension → Retrieval → Judgment → Response mapping.
Đặc biệt phải kiểm tra respondent hiểu item ở cấp ecosystem chứ không chỉ mô tả tổ chức của riêng mình.
6.6. Pilot study
Pilot n ≈ 150–200.
Kiểm tra:
- missingness;
- distribution;
- floor/ceiling effects;
- corrected item–total correlation;
- redundancy;
- Cronbach’s α;
- McDonald’s ω;
- preliminary dimensionality.
6.7. Nghiên cứu chính
Bản nguồn đề xuất khoảng 500–600 respondents và có đại diện từ nhiều loại tác nhân. Hướng này phù hợp, nhưng nên bảo đảm không để sample bị chi phối quá mạnh bởi một nhóm.
Có thể phân tầng:
Universities
Government-related organizations
Established technology/EdTech firms
EdTech startups
Một nguyên tắc quan trọng:
Multiple actor groups must be analytically visible, not merely present in the sample.
6.8. Level of analysis
Đây là vấn đề phương pháp quan trọng nhất của bài.
MEIEGC được định nghĩa ở ecosystem level, nhưng survey được hoàn thành bởi cá nhân. Bản nguồn đã nhận diện đúng vấn đề này và đề xuất thuật ngữ P-MEIEGC.
Trong nghiên cứu đầu tiên nên operationalize:
Perceived Multi-Actor EdTech Innovation Ecosystem Governance Capability – P-MEIEGC.
Không nên gọi score cá nhân là “objective ecosystem governance capability”.
Nếu nhiều respondent thuộc cùng ecosystem, có thể kiểm tra:
rwg, ICC(1), ICC(2)
trước khi aggregation.
Với nhiều ecosystems, multilevel modeling là hướng phát triển phù hợp.
6.9. EFA
EFA nên sử dụng:
- principal axis factoring hoặc maximum likelihood;
- parallel analysis;
- scree plot;
- oblique rotation.
Không sử dụng PCA thay cho factor analysis.
6.10. CFA
CFA cần so sánh:
- one-factor model;
- five correlated factors;
- theoretically relevant higher-order alternatives.
Báo cáo:
CFI, TLI, RMSEA, SRMR, χ², factor loadings.
Reliability:
Cronbach’s α + McDonald’s ω + Composite Reliability.
Convergent validity:
AVE.
Discriminant validity:
HTMT.
6.11. Kiểm định higher-order construct
Nếu MEIEGC được xác nhận là formative/composite ở bậc cao:
- kiểm tra VIF;
- outer weights;
- significance;
- relevance.
Có thể sử dụng two-stage approach.
Lựa chọn CB-SEM hay PLS-SEM cần dựa trên measurement specification và mục tiêu kiểm định, không dựa vào lập luận đơn giản rằng phương pháp nào “tốt hơn”.
6.12. SEM và serial mediation
Kiểm định H1–H7.
Đối với:
MEIEGC → CSCI → EVCC → EIEP
nên sử dụng bootstrapped confidence intervals cho:
- specific indirect effects;
- total indirect effect;
- serial indirect effect.
Ngoài significance nên báo:
- standardized β;
- confidence intervals;
- effect size;
- R²;
- predictive relevance khi phù hợp.
6.13. Measurement invariance
Do nghiên cứu có nhiều nhóm tác nhân, measurement invariance là đặc biệt quan trọng.
Có thể kiểm tra liệu university, government, firms và startups có hiểu MEIEGC tương đương hay không.
Nếu measurement invariance không được thiết lập, việc so sánh mean scores giữa các nhóm sẽ thiếu cơ sở.
6.14. Common method bias và causal language
Nếu predictor, mediator và outcome cùng thu từ một respondent trong cùng survey, cần procedural remedies:
- anonymity;
- tách block;
- randomized item order;
- neutral wording;
- marker variable khi phù hợp.
Harman’s single-factor test không đủ làm bằng chứng duy nhất.
Vì thiết kế cắt ngang:
relationship / association / indirect effect
nên được ưu tiên thay cho:
causal effect / proves / determines.
- ĐÓNG GÓP LÝ THUYẾT KỲ VỌNG
7.1. Từ actor-centric sang governance-capability perspective
Đóng góp thứ nhất là thay đổi trọng tâm nghiên cứu.
Thay vì:
Who participates?
nghiên cứu hỏi:
Can the ecosystem govern interdependencies among participants?
Đây là bước chuyển từ mô tả cấu trúc sang giải thích capability.
7.2. Từ collaboration sang orchestration
Nghiên cứu phân biệt:
Actor participation ≠ Collaboration ≠ Collaborative innovation ≠ Ecosystem governance capability.
Một hệ sinh thái có thể có partnership density cao nhưng governance yếu.
7.3. Từ resource stock sang resource complementarity
Đóng góp thứ ba là đưa complementarity vào trung tâm.
Giá trị không chỉ phụ thuộc tài nguyên từng bên.
Nó phụ thuộc khả năng:
Match → Mobilize → Combine → Reconfigure.
7.4. Từ EdTech adoption sang ecosystem performance
Outcome cuối không phải adoption.
EIEP phản ánh mức rộng hơn:
Innovation + Educational relevance + Diffusion + Scalability + Sustainability + Learning.
Điều này đưa EdTech research từ technology acceptance sang ecosystem governance.
7.5. Cơ chế tạo giá trị
Đóng góp lý thuyết mạnh nhất:
Governance Capability → Collaborative Innovation → Value Co-Creation → Ecosystem Performance.
Chuỗi này giải thích vì sao governance có thể tạo performance.
MEIEGC không được giả định trực tiếp tạo hiệu quả. Nó tạo các điều kiện quan hệ và tổ chức để collaboration và co-creation diễn ra.
- HÀM Ý QUẢN TRỊ ĐỐI VỚI VIỆT NAM
Bản nguồn đã định hướng đúng khi cho rằng trường đại học cần chuyển từ vai trò đơn thuần là technology buyer sang innovation ecosystem participant/co-orchestrator. Tuy nhiên, trong phiên bản chuẩn hóa, không cần dựa quá mạnh vào một vài trường hợp riêng lẻ để suy rộng.
Một roadmap có thể được đề xuất:
Shared Vision → Actor Mapping → Resource Mapping → Governance Design → Co-Design → Pilot → Evaluation → Scaling → Ecosystem Learning.
Đối với trường đại học, trọng tâm là:
- xác định nhu cầu;
- tạo living labs;
- cung cấp môi trường thử nghiệm;
- tích hợp đánh giá sư phạm;
- mở dữ liệu có kiểm soát;
- hỗ trợ adoption.
Đối với cơ quan quản lý, trọng tâm là:
- tiêu chuẩn;
- sandbox;
- procurement guidance;
- interoperability;
- data governance;
- quality assurance;
- incentive design.
Đối với doanh nghiệp công nghệ, trọng tâm là:
- infrastructure;
- scalability;
- system integration;
- commercialization;
- long-term service capability.
Đối với startup, trọng tâm là:
- rapid experimentation;
- niche problem solving;
- innovation speed;
- agility.
Điều quan trọng nhất là không xem các vai trò này như cố định.
Một hệ sinh thái trưởng thành cần khả năng role recombination tùy challenge.
- HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu có ít nhất năm giới hạn.
Thứ nhất, self-report phản ánh perception hơn là ecosystem governance objectively observed.
Thứ hai, ecosystem boundaries có thể không rõ.
Thứ ba, cross-sectional design hạn chế causal inference.
Thứ tư, university, government, firms và startups có thể sử dụng các tiêu chuẩn đánh giá khác nhau.
Thứ năm, MEIEGC được định nghĩa ở ecosystem level nhưng sample có thể chưa đủ để aggregation.
Nghiên cứu tiếp theo nên kết hợp:
Survey + Policy/Document Analysis + Ecosystem Mapping + Social Network Analysis + Interviews + Longitudinal Evidence.
SNA đặc biệt quan trọng vì nó cho phép kiểm tra:
- network density;
- centrality;
- brokerage;
- structural holes;
- tie strength;
- network evolution.
Một hướng nghiên cứu giá trị là đối chiếu:
Perceived governance capability
với:
Observed network structure.
- KẾT LUẬN
Đổi mới EdTech trong giáo dục đại học ngày càng được tạo ra thông qua những quan hệ liên tổ chức thay vì bên trong ranh giới của từng trường. Tuy nhiên, một tập hợp đại học, doanh nghiệp, cơ quan Nhà nước và startup không tự động tạo thành một hệ sinh thái đổi mới hiệu quả.
Yếu tố quyết định là khả năng của hệ sinh thái trong việc:
định hướng → điều phối → huy động nguồn lực → duy trì trust/accountability → học hỏi → thích ứng → mở rộng.
Nghiên cứu đề xuất Multi-Actor EdTech Innovation Ecosystem Governance Capability – MEIEGC với năm cấu phần:
Shared Strategic Direction Capability
Actor Coordination and Orchestration Capability
Resource Complementarity and Mobilization Capability
Trust, Accountability and Institutional Alignment Capability
Adaptive Learning and Innovation Enablement Capability
Mô hình trung tâm:
MEIEGC → Cross-Sector Collaborative Innovation → EdTech Value Co-Creation → EdTech Innovation Ecosystem Performance.
Đóng góp lý thuyết của nghiên cứu không nằm ở việc đề xuất rằng đại học, doanh nghiệp, Nhà nước và startup đều quan trọng. Điều đó đã được thảo luận rộng rãi trong literature về Triple Helix, innovation ecosystems và collaborative innovation.
Điểm mới tiềm năng nằm ở việc khái niệm hóa năng lực quản trị các interdependencies giữa những chủ thể đó như một higher-order measurable ecosystem capability, đồng thời giải thích cơ chế:
Governance → Collaboration → Co-Creation → Performance.
Luận điểm trung tâm của nghiên cứu có thể được khóa như sau:
Một hệ sinh thái EdTech không trở nên đổi mới chỉ vì có nhiều chủ thể, nhiều nguồn lực hoặc nhiều quan hệ hợp tác. Nó trở nên có năng lực đổi mới khi sở hữu những cơ chế quản trị có thể chuyển sự đa dạng, phụ thuộc và bổ trợ giữa các chủ thể thành đổi mới hợp tác, đồng kiến tạo giá trị và kết quả giáo dục có khả năng mở rộng.
HIGHLIGHTS
- MEIEGC được đề xuất như một higher-order ecosystem governance capability.
- MEIEGC gồm năm cấu phần: SSDC, ACOC, RCMC, TAIA và ALIEC.
- Nghiên cứu phân biệt actor participation, collaboration và ecosystem governance capability.
- CSCI và EVCC được định vị như hai cơ chế trung gian nối tiếp giữa governance capability và ecosystem performance.
- Mô hình trung tâm là MEIEGC → CSCI → EVCC → EIEP.
- Cấp độ phân tích được kiểm soát bằng cách phân biệt MEIEGC với P-MEIEGC ở giai đoạn khảo sát cá nhân.
- Nghiên cứu mở rộng EdTech research từ technology adoption sang ecosystem governance and value co-creation.
TÀI LIỆU THAM KHẢO CỐT LÕI – APA 7
- Adner, R. (2017). Ecosystem as structure: An actionable construct for strategy. Journal of Management, 43(1), 39–58. https://doi.org/10.1177/0149206316678451
- Ansell, C., & Gash, A. (2008). Collaborative governance in theory and practice. Journal of Public Administration Research and Theory, 18(4), 543–571. https://doi.org/10.1093/jopart/mum032
- Churchill, G. A., Jr. (1979). A paradigm for developing better measures of marketing constructs. Journal of Marketing Research, 16(1), 64–73. https://doi.org/10.2307/3150876
- DeVellis, R. F., & Thorpe, C. T. (2021). Scale development: Theory and applications (5th ed.). SAGE.
- Dyer, J. H., & Singh, H. (1998). The relational view: Cooperative strategy and sources of interorganizational competitive advantage. Academy of Management Review, 23(4), 660–679. https://doi.org/10.2307/259056
- Emerson, K., Nabatchi, T., & Balogh, S. (2012). An integrative framework for collaborative governance. Journal of Public Administration Research and Theory, 22(1), 1–29. https://doi.org/10.1093/jopart/mur011
- Etzkowitz, H., & Leydesdorff, L. (2000). The dynamics of innovation: From National Systems and “Mode 2” to a Triple Helix of university–industry–government relations. Research Policy, 29(2), 109–123. https://doi.org/10.1016/S0048-7333(99)00055-4
- Granstrand, O., & Holgersson, M. (2020). Innovation ecosystems: A conceptual review and a new definition. Technovation, 90–91, 102098. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2019.102098
- Hinkin, T. R. (1998). A brief tutorial on the development of measures for use in survey questionnaires. Organizational Research Methods, 1(1), 104–121. https://doi.org/10.1177/109442819800100106
- Jacobides, M. G., Cennamo, C., & Gawer, A. (2018). Towards a theory of ecosystems. Strategic Management Journal, 39(8), 2255–2276. https://doi.org/10.1002/smj.2904
- Moore, J. F. (1993). Predators and prey: A new ecology of competition. Harvard Business Review, 71(3), 75–86.
- Nguyễn, V. H. (Chủ biên). (2026). Công nghệ giáo dục thông minh trong kỷ nguyên AI: Educational technology in the age of artificial intelligence(Tập 1). AITECHBOOK.
- Nguyễn, V. H. (Chủ biên). (2026). Công nghệ giáo dục thông minh trong kỷ nguyên AI: Educational technology in the age of artificial intelligence(Tập 2). AITECHBOOK.
- Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J.-Y., & Podsakoff, N. P. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5), 879–903. https://doi.org/10.1037/0021-9010.88.5.879
- Provan, K. G., & Kenis, P. (2008). Modes of network governance: Structure, management, and effectiveness. Journal of Public Administration Research and Theory, 18(2), 229–252. https://doi.org/10.1093/jopart/mum015
- Vargo, S. L., Maglio, P. P., & Akaka, M. A. (2008). On value and value co-creation: A service systems and service logic perspective. European Management Journal, 26(3), 145–152. https://doi.org/10.1016/j.emj.2008.04.003
- Williamson, B., & Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Learning, Media and Technology, 45(3), 223–235. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995
