 |
| Hội đồng phản biện tốt nghiệp – Ảnh: minh họa |
Tổng hợp lại những câu hỏi phản biện tốt nghiệp từ các thành viên lớp DHQT7A chia sẻ lại các kinh nghiệm làm báo cáo tốt nghiệp và trả lời các câu hỏi phản biện tốt nghiệp cũng như các lưu ý của các giáo viên hướng dẫn dặn dò.
Mục lục Câu hỏi phản biện tốt nghiệp
I./ Câu hỏi của GVHD phản biện tốt nghiệp
II./ Những câu hỏi phản biện cần lưu ý
III./ Những câu hỏi phản biện có câu trả lời
IV./ Mẫu template powerpoint để thiết kế
Xem: Tổng hợp câu hỏi phản biện tốt nghiệp HUI
I/ NHỮNG CÂU HỎI ĐỀ XUẤT CỦA GVHD TRONG PHẢN BIỆN TỐT NGHIỆP
1./ PHẢN BIỆN TỐT NGHIỆP – PGS.TS Nguyễn Minh Tuấn
Thầy Tuấn lưu ý các câu hỏi phản biện phản biện có của tuần chương để các bạn ôn tập, các câu hỏi khái quát và khá cơ bản
Chương 1: BÁO CÁO TỐT NGHIỆP
+ Mục tiêu nghiên cứu: tổng quát và cụ thể
+ Nên phân biệt rõ đối tượng khảo sát và đối tượng nghiên cứu
+ Phân biệt phạm vi nghiên cứu và thời gian thực hiện
Chương 2: BÁO CÁO TỐT NGHIỆP
+ Không cần trình bày nhưng có thể sẽ bị hỏi, có thể được cầm báo cáo để trả lời.
+ Mô hình nghiên cứu đề xuất “Dựa trên cơ sở chương 2 nhóm em đề xuất một mô hình nghiên cứu là… với các giả thuyết là….” => để hỏi
+ Từ mô hình đề xuất nhóm thực hiện bản câu hỏi và kiểm định sơ bộ và sau đó đưa ra mô hình chính thức => mời quý thầy cô xem phần phụ lục ….
+ Không trình bày kích thước mẫu, đối tượng khảo sát
Chương 4: BÁO CÁO TỐT NGHIỆP
Trình bày 2 phần
1. Thực trang thứ cấp (tối đa 3 slide): tổng quát hoạt động, thực trạng – số liệu có liên quan
2. Xử lý thông tin
+ Thống kê mô tả: biểu đồ hoặc vẽ bảng
+ Mean: ý nghĩa kiểm định trung bình theo cận dưới là 0.8
+ Cronbach alpha: tương quan biến tổng > 0.3; Hệ số cronbach alpha > 0.6 => thang đo có độ tin cậy nên nhóm thực hiện phân tích EFA=> làm dấu những số quan trọng + Phương sai trích là số cộng dồn
+ Ma trận xoay trình bày theo thứ tự của bảng xoay (lý do là sắp xếp lại các biến trong một nhân tố và xác định là không biến nào bị loại)
+ Hồi quy nhắc nhở thứ tự, R bình hiệu chỉnh có ý nghĩa gì, Durbin watson + PT beta -> toán học (xem công thức toán học trong KT lượng+ PT beta => ý nghĩa kinh tế + Pearson cũng cố hồi quy (x không những tác động tới y mà còn giữa các x với nhau)
Chương 5: BÁO CÁO TỐT NGHIỆP
1. Kết luận:
+ Có bao nhiêu nhân tố thì kết luận hết bấy nhiêu phần dựa vào kết quả Mean
2. Giải pháp, kiến nghị đề xuất
+ Căn cứ vào giá trị Mean và định hướng phát triển
2./ Chuẩn bị và tác phong khi phản biện
Cô Ngọc nhắc nhở các bạn các phẩn trình bày cho cẩn thận từ thiết kế PowerPoint dễ nhìn, cũng như tác phong gọn gàng để tạo tự tin khi thuyết trình và phản biện
1. Chuẩn bị Slide Powerpoint – Phản biện tốt nghiệp
+ Nên in pp cho hội đồng phản biện(chuyển sang design mặc định nền trắng Những điều lưu ý khi in ấn powerpoint)
+ Thống nhất font chữ sử dụng trong Powerpoint nhé (font chữ to, màu sáng để dễ nhìn)
+ Bắt buộc phải có slide bố cục gồm các chương sẽ trình bày:
Hướng dẫn thay đổi toàn bộ font trong powerpoint
+ Phải cầm bảng khảo sát đối với phản biện nhóm
+ Phương trình hồi quy phải ghi tên nhân tố không được ghi tên X nữa.
2. Trình bày Phản biện tốt nghiệp trước hội đồng
+ Tất cả mặc đồng phục đàng hoàng, tóc tai gọn gàng, giày quai hậu
+ Trình bày lưu loát là một ưu thế
+ Phong thái tự tin
3. Câu hỏi phản biện gồm định tính và định lượng
+ Phân biệt sự khác nhau giữa B và Beta chuẩn hóa?
+ Phân biệt R, R bình và R bình hiệu chỉnh nhé?
+ Quy trình khảo sát gặp khó khăn gì?
+ Dựa vào đâu đưa ra giải pháp
+ Cơ sở lý thuyết của bài thuộc môn học nào?
Nội dụng trình bày phải kết hợp với PP, trọng tâm là phần hồi quy, phản biện phải đưa ra bảng và biều đồ giải thích ngắn gọn nhưng đầy đủ
3./ Những câu hỏi phản biện tốt nghiệp đề xuất – thầy Bùi Thành Khoa
Tại sao lại chọn đề tài này?
Bao nhiêu mục tiêu và mục tiêu nào là quan trọng?
Phân biệt đối tượng nghiên cứu và đối tượng khảo sát?
Tại sao lại chọn đối tượng khảo sát là những người như vậy và mẫu có đại diện cho đề tài được hay không? Tại sao lại chọn phạm vi khảo sát tại các khu vực?
Nêu định nghĩa chính của các yếu tố và tên tác giả? Yếu tố đó từ đâu ra? chứng minh mối quan hệ giữa yếu tố X vs biến Ý sử dụng mô hình nghiên cứu trước đây?
Tại sao lại kết hợp nhiều mô hình trong nghiên cứu => Thảo luận nhóm, tham khảo ý kiến của thầy, những bạn bè trong ngành cho phù hợp với Viet Nam => Kết quả hồi quy.
Tính số lượng mẫu?
Nghiên cứu định lượng là gì? Nghiên cứu định tính là gì?
Cronbach Alpha để làm gì? các tiêu chí đánh giá?
EFA để làm gì? Các tiêu chí đánh giá?
Cách thức lấy mẫu?
- Mean có ý nghĩa gì?
- Kiểm định Anova để làm gì?
- Kiểm định T-test để làm gì?
- Tại sao sử dụng Anova mà không dùng T-Test hay ngược lại?
- Hồi quy giải thích r bình hiệu chỉnh, Durbin Watson, Vif, Sig trong Anova?
- Tại sao có tương quan thuận nghịch? Yếu tố nào tác động mạnh nhất em hãy cho giải pháp dưa trên hồi quy? Tai sao dùng B mà không phải Beta?
- Constant là gì trong mô hình? ý nghĩa của các hệ số B hay Beta
Chương 5: Những câu hỏi phản biên tốt nghiệp IUH
Giải pháp từ đâu ra? Giải pháp nào quan trọng nhất, tại sao? Giải pháp có phù hợp với thực tế tại Việt Nam không? Liệt kê giải pháp ngắn gọn.
Chia sẻ bởi Mỹ Ly – DHQT7
II./ NHỮNG CÂU HỎI PHẢN BIỆN ĐỀ XUẤT:
1./ Powerpoint bao gồm:
Tải về các bài PP phản biện các ace và các bạn phản biện kì trước để lấy bố cục làm mẫu:
2./ Phần câu hỏi mà các bạn phản biện kì trước đề xuất
MỘT SỐ CÂU HỎI KHI RA HỘI ĐỒNG PHẢN BIỆN
1. Ý nghĩa của từng phép kiểm định? Chạy EFA, ANOVA….để làm gì?
2. Ý nghĩa của phương trình hồi quy?
3. Tại sao lại lấy Beta đã chuẩn hóa để kết luận?
4. Ý nghĩa của R2 hiệu chỉnh? Tại sao R2 chưa hiệu chỉnh > R2 đã hiệu chỉnh?
5. Điểm khác biệt giữa biện pháp và kiến nghị?
Giải pháp: Những cách giải quyết một vấn đề khó khăn có trong bài, những điều còn yếu kém.
Kiến nghị: Những vấn đề bạn cảm thấy bức xúc, không hài lòng, bạn cần phải góp ý, bạn sẽ kiến nghị lên trên ý kiến của bạn, vì sao không thỏa đáng, vì sao nên sửa đổi, …. để “ở trên” xem xét. Kiến nghị có thể là cho Nhà nước, xã hội; cho Cty…vv. Tuy nhiên kiến nghị không nhất định phải thực hiện.
7. Hiện tượng Đa cộng tuyến, Tự tương quan,…là gì? Điều kiện?
8. Dựa vào đâu để đưa ra mô hình nghiên cứu?
9. Tại sao lại chọn phương pháp chọn mẫu như vậy? Ưu và nhược điểm?
10. Phương pháp nghiên cứu? Ưu và nhược?
+ Tiến trình (quy trinh) được thực hiện như thế nào?
+ Mô hình nghiên cứu là gì – phần này chính là phần lý thuyết để thực hiện kiểm định, vd: về kiểm định chi-Sqare, thì ta sẽ trinh bày các thực hiện và các giả thuyết của nó…..tương tự cho các kiểm định khác
+ Số mẫu dự định là bao nhiêu, khào sát được bao nhiêu, zậy số mẫu khảo sát còn lại có đủ độ tin cậy ko? (số mẫu còn lại tuyệt đối ko được chẵn, phải là số lẽ, số mẫu phù hợp nhất và đạt độ tin cây cao nhất là 4 đến 5 lần biến quan sát tứ là câu hỏi khảo sát)
+ Mục tiêu nghiên cứu để làm gì?
+ Nghiên cứu dựa vào học thuyết của ai?
+ Thu thập dữ liệu thứ cấp, sơ cấp để làm gì? Nó có ý nghĩa và mối liên hệ gì?
+ Cty cũng có thể làm khảo sát được vậy bạn khảo sát để làm gi?
+ Đối tượng khảo sát là ai?
+ Cuộc khảo sát được tiến hành như thế nào, giai đoạn nào?
+ Cách chạy SPSS
Cách câu hỏi cho chương 4 phản biện tốt nghiệp
+ Lĩnh kinh doanh của cty, lĩnh vực kinh doanh chính?
+ Các sản phẩm của cty
+ Tình hình tại cty
+ Mức lương hiện tại của cty? Mức lương trung bình là bao nhiêu?
+ Định hướng cty là gi
+ Những mặc tồn tại (điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội, khó khăn, thách thức…)
+ Kết quả khảo sát chó thấy đều gì? Giải thích ý nghĩa từng bảng.
+ Kết quả kiểm định cronban’h Alpha cho thấy điều gì? Những con số thể hiện cái gì? + Dựa vào điều kiện gì để nhận xết đánh giá kết quả, như thế nào là nhận và loại? vậy thực hiện kiểm định này để làm gì?
+ Kết quả kiểm định phương trình hồi quy cho thấy điều gì? Những con số thể hiện cái gì? Dựa vào điều kiện gì để nhận xết đánh giá kết quả, như thế nào là nhận và loại? vậy thực hiện kiểm định này để làm gì? Hãy giải thích phương trình hồi quy? Biến nào là biến độc lập, biến nào là biến phụ thuộc?
Câu hỏi cho chương 5 phản biện tốt nghiệp
+ Trong số những giải pháp đã trinh bày, giải pháp nào quan trọng nhất và có thể thực hiện được
+ Kết luận và kiến nghị gỉ?
III./ NHỮNG CÂU HỎI PHẢN BIỆN ĐÃ ĐƯỢC CÁC BẠN TRẢ LỜI
+ Kích thước mẫu, kích cỡ mẫu: kí hiệu là n. Có thể hiểu đó là số lượng người cần phỏng vấn, điều tra, hay nói cách khác đó là số bảng khảo sát sẽ phát ra. Ø N (hay còn gọi là valid N) đó là số mẫu hợp lệ, hay là số mẫu thỏa hết điều kiện để đưa vào nghiên cứu chính thức. Hiểu đơn giản là mấy cái mẫu thu về được, số liệu các mẫu đó đã qua phần lọc dữ liệu. (Lọc dữ liệu là gì? Đó là mấy cái thủ thuật nhằm loại bỏ những mẫu đánh bậy bạ, thường là đặt mấy câu hỏi logic với nhau gài trong bảng khảo sát. Dùng hàm If để lọc ra. Cái lọc dữ liệu này ko cần hiểu đâu). Lưu ý: n>= N
+ Điểm giống: Rsquare và Rsquare adjusted đều cho biết mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu với ý nghĩa là các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc.
+ Rsquare adjusted phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của Rsquare.(độ lệch này phụ thuộc vào kích thước mẫu, thị trường khảo sát… Ko nên nói câu trong ngoặc này quá sâu vì dễ bị bắt bẽ, chừng nào hội đồng hỏi hãy nói…) . Các đề tài liên quan đến vấn đề nhận dạng… or giải thích…, (vd: các yếu ảnh hưởng đến mức độ hài lòng…), thì r bình phương phải từ 0.5 (50%) trở lên. Các đề tài liên quan đến mối quan hệ…, (vd: ảnh hưởng của tâm lý hay đến lòng trung thành, hay giữa các nhân tố với nhau..), thì không cần quan tâm nhiều đến r bình phương mà khi đó hệ số hồi quy (beta).
Hệ số B chưa chuẩn hóa phản ánh lượng biến thiên của Y khi một đơn vị X thay đổi. Trong khi đó Hệ số Beta đã chuẩn hóa phản ánh lượng biến thiên của độ lệch chuẩn (standard deviation) của Y khi một đơn vị độ lệch chuẩn của X thay đổi. Cụ thể hơn, hệ số Beta đã chuẩn hóa là kết quả của việc giải phương trình hồi quy mà các biến độc lập, biến phụ thuộc đã được chuẩn hóa ( phương sai =1).
Còn hệ số B chưa chuẩn hóa là kết quả của việc giải phương trình hồi quy mà các biến được giữ nguyên giá trị thô. Việc chuẩn hóa hệ số beta thường dùng để trả lời câu hỏi: biến độc lập nào có tác động mạnh hơn vào biến phụ thuộc khi phân tích hồi quy đa biến, khi mà các biến đo lường độc lập có đơn vị đo lường khác nhau (ví dụ thu nhập được tính bằng dollars và kích cỡ gia đình được tính bằng số người).
Có thể xóa hoặc không còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố:
+ Nếu mà chênh lệch nhiều thì nên xóa, ít chênh lệch có thể giữ lại.
+ Chêch lệch có thể nhiều nhưng không xóa vì đó là 1 biến quan trọng trong nhân tố đó, giải thích việc giữ lại thông qua thực trạng cty và nói là đã hỏi qua ý kiến của GVHD về việc giữ lại biến này.
5. Khác nhau giữa Method Enter và Stepwise:
+ Method Enter: đổ hết các biến độc lập vào 1 lượt, kết quả cho ra ko sắp xếp theo mức độ tương quan mạnh yếu mà sẽ xếp theo X1, X2, X3…Xn
+ Stepwise: đưa từng biến vào, đầu tiên là biến tác động mạnh nhất cho đến biến tác động yếu nhất. Kết quả cho ra sẽ đc sắp xếp theo thứ tự mạnh-> yếu.
+ Trên đây chỉ là mấy câu hỏi về SPSS hay bị bắt bẻ lúc phản biện thôi, còn mấy câu nằm ngoài SPSS, cụ thể là về giải pháp, lí thuyết thì nghiên cứu cho kĩ bài của mình.
Câu hỏi này GV phản biện sẽ hỏi kèm theo 1 ví dụ.
Ví dụ: Theo em, “Lương cao” có làm người lao động “Trung thành” hơn không? Tại vì thầy/cô thấy cty A nào đó trả lương khá cao nhưng nhân viên nghỉ việc, chuyển sang cty khác khá nhiều.
Chẳng hạn như sau:
2. Một vài câu hỏi phản biện đề xuất được trả lời:
—> Hệ số Beta phản ánh được thứ tự mức độ tác động của biến độc lập tới biến phụ thuộc bởi vì đơn vị của các biến đã đồng nhất (thực chất là quy về phương sai bằng 1), trong khi đó hệ số B ko làm được điều đó. Nhờ có phương trình hồi quy chuẩn hóa và hệ số Beta, doanh nghiệp sẽ xác định được nên đầu tư nhiều vào yếu tố nào, đầu tư ít vào yếu tố nào căn cứ trên mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến biến phụ thuộc.
—> R bình phương hiệu chỉnh cho biến các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc.Ví dụ: Từ kết quả thống kê ở trên, ta thấy được R2 hiệu chỉnh = 0.806, nghĩa là trong 100% sự biến động của biến phụ thuộc “Sự hài lòng của nhân viên trong công việc” thì có 80.6% sự biến động là do tác động từ các biến độc lập, còn lại 19.4% là do sai số ngẫu nhiên hoặc các yếu tố khác ngoài mô hình.
—> Eigenvalue: Đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Còn Factor Loadings (hệ số tải nhân tố) là những hệ số tương quan đơn giữa các biến quan sát với nhân tố. Nếu hệ số tải càng lớn chứng tỏ biến quan sát có mối quan hệ càng chặt chẽ với nhân tố.
—> Vấn đề đa cộng tuyến xảy ra khi các biến (nhân tố) độc lập có tương quan tuyến tính khá mạnh với nhau. Nói cách khác hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương quan tuyến tính hiện hữu giữa các biến độc lập trong mô hình.Khi đó sẽ dẫn đến các vấn đề sau:– Hạn chế giá trị của R bình phương (thường sẽ làm tăng r bình phương)– Làm sai lệch/ đổi dấu các hệ số hồi quy
—> Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm tra xem có hiện tương tự tương quan hay không trong phần dư của một phép phân tích hồi quy. Durbin Watson có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2 (từ 1 -> 3); nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch.
—> Kiểm định F phải có giá trị sig. nhỏ hơn 0.05 để kiểm chứng mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với tổng thể bởi vì húng ta nghiên cứu mục đích là để đánh giá tổng thể các phần tử chứ ko phải mẫu phần tử.Ví dụ: Bạn nghiên cứu một số nhân viên trong cty để suy ra chung cho toàn nhân viên cty thì 1 số nhân viên là mẫu (Quy mô mẫu nghiên cứu trong bài chúng ta ấy) còn toàn nhân viên là tổng thể. Nếu sig F <0.05 nghĩa là mô hình hồi quy của bạn có ý nghĩa áp dụng và suy luận ra tính chất của tổng thể.
—> Khi được hỏi MẪU NGHIÊN CỨU là bao nhiêu?Đừng hấp tấp trả lời là 150 mẫu, 160 mẫu, 170 mẫu. Trả lời như vậy là sai. Phải trả lời: Quy mô mẫu nghiên cứu của em là 150 hoặc Quy mô mẫu nghiên cứu của em là 150 người hoặc Quy mô mẫu nghiên cứu của em là 150 đối tượng.Trả lời 150 mẫu đồng nghĩa với phép tính 150 * 150 người. Nghĩa là chúng ta nghiên cứu tới tận 150 lần cái mẫu nghiên cứu của mình chứ không phải 150 đối tượng.
—> Dựa trên tiêu chuẩn 5:1 của Bollen (1998) và Hair & ctg (1998). Để thỏa mãn yêu cầu về dữ liệu của phân tích định lượng, một biến cần có 5 quan sát tương ứng với 5 đáp viên. Bảng câu hỏi đưa ra có 30 biến, nên mẫu tối thiểu là 150 người.
—> Có 2 phương pháp chọn mẫu: xác suất và phi xác suất. Hầu như chúng ta làm tiểu luận báo cáo là chọn PHƯƠNG PHÁP PHI XÁC SUẤT THUẬN TIỆN hết. * Chọn mẫu phi xác suất là chọn mẫu theo ý định chủ quan của người nghiên cứu. * Chọn mẫu phi xác suất kiểu thuận tiện: Các đơn vị mẫu được chọn ở tại một địa điểm và vào một thời gian nhất định.Ví dụ: Chọn mẫu những nhân viên làm việc tại công ty. Khi chúng ta gặp ai thì chúng ta nhờ họ đánh vào bảng khảo sát. Vậy là chúng ta khảo sát dựa trên tính “dễ tiếp xúc” và “cơ hội thuận tiện” để chọn mẫu. 2 thuộc tính “dễ tiếp xúc” + “cơ hội thuận tiện” là biểu hiện của chọn mẫu phi xác suất thuận tiện.Nếu chọn mẫu xác suất thì chúng ta PHẢI CÓ LIST NHÂN VIÊN cty và chọn trong đó ra theo 1 số kiểu.Ưu điểm phi xác suất thuận tiện: dễ dàng tập hợp các đơn vị mẫuNhược điểm: không đạt được độ xác thực cao
—> Cronbach Alpha giúp kiểm định độ tin cậy của thang đo. Mỗi nhân tố gồm các biến quan sát biểu hiện cho 1 thang đo nhất định cho nhân tố đó. Các biến quan sát có thể hiện được chính xác ý nghĩa của nhân tố hay không chính là độ tin cậy thang đo. Câu hỏi quan sát kém, ko có căn cứ, số lượng quá ít sẽ thường ko tạo được sự tin cậy cho thang đo nhân tố đó. Ngược lại, câu hỏi quan sát dựa trên các cơ sở lý luận cụ thể, lấy từ các nghiên cứu đã được kiểm duyệt, số lượng vừa đủ sẽ phản ánh được gần đúng ý nghĩa của nhân tố. Từ đó mà độ tin cậy của thang đo tăng lên.
—> EFA dùng để thu gọn, rút trích các biến quan sát có ý nghĩa hội tụ và tách biệt.Hội tụ: các biến quan sát cùng tải mạnh (hệ số tải Factor Loading) cho 1 nhân tố sẽ gom về 1 nhân tố đóTách biệt: Mối nhân tố sẽ có xu hướng tải khác nhau. Nhóm biến quan sát tải cho nhân tố thứ nhất tách biệt/không có tương quan với nhóm biến quan sát tải cho nhân tố thứ hai dẫn đến sự phân nhóm nhân tố thành từng cột trong ma trận xoay.
1/ Sách SPSS của thầy Hoàng Trọng và cô Chu Nguyễn Mộng Ngọc.
2/ Nhóm hỗ trợ SPSS MBA ĐH Bách Khoa
3/ Wikipedia
4/ Tài liệu SPSS của thầy Hà Trọng Quang
5/ Gom nhặt của các bạn khác trong nhóm
6/ Theo cách mình hiểu
CHIA SẺ TÀI LIỆU BÁO CÁO TỐT NGHIỆP
IV./ CHIA SẺ TEMPLATE LÀM POWERPOINT
1. Kinh nghiệm khi thiết kế powerpoint
Chia sẻ một số kinh nghiệm khi thiết kế slide bằng powerpoint
2. Template đẹp để làm Powerpoint phản biện tốt nghiệp
- Đây là template powerpoint mình chọn lọc và đang thiết kế dỡ, share cho các bạn nào cần.
- http://www.mediafire.com/view/44ybbbtjzpbmuc5/bao_cao_cuoi_cung.pptx
 |
| template powerpoint thiết kế phẳng flat design |
 |
| template powerpoint thiết kế phẳng flat design |
 |
| template powerpoint thiết kế phẳng flat design |
DienDan.Edu.Vn Cám ơn bạn đã quan tâm và rất vui vì bài viết đã đem lại thông tin hữu ích cho bạn.DienDan.Edu.Vn! là một website với tiêu chí chia sẻ thông tin,... Bạn có thể nhận xét, bổ sung hay yêu cầu hướng dẫn liên quan đến bài viết. Vậy nên đề nghị các bạn cũng không quảng cáo trong comment này ngoại trừ trong chính phần tên của bạn.Cám ơn.
