Đề xuất mô hình nghiên cứu về cá nhân hóa dựa trên AI và lòng trung thành thương hiệu đa chiều đối với khóa học trực tuyến thương mại

Lại Doãn Anh Tuấn

Trường Đại học Văn Hiến

Email: [email protected]

Tóm tắt

Nghiên cứu đề xuất mô hình giải thích mối quan hệ giữa cá nhân hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) và lòng trung thành thương hiệu trong lĩnh vực khóa học trực tuyến thương mại tại Việt Nam. Trên cơ sở tích hợp Lý thuyết Kích thích - Chủ thể - Phản ứng, Mô hình thành công hệ thống thông tin Lý thuyết đồng sáng tạo giá trị, nghiên cứu xây dựng 7 giả thuyết, tập trung vào vai trò của Chất lượng tổng thể hệ thống thông tin, Đồng sáng tạo giá trị và Sự hài lòng trong học tập. Mô hình lý thuyết là cơ sở cho các nghiên cứu thực nghiệm tiếp theo nhằm kiểm định các mối quan hệ đề xuất và đánh giá khả năng áp dụng trong bối cảnh Việt Nam.

Từ khóa: Cá nhân hóa dựa trên AI, chất lượng tổng thể của hệ thống thông tin, đồng sáng tạo giá trị, lòng trung thành thương hiệu, sự hài lòng

Abstract

This study proposes a model to explain the relationship between artificial intelligence-based personalization and brand loyalty in the commercial online course sector in Viet Nam. By integrating the Stimulus-Organism-Response (S-O-R) theory, the Information Systems Success Model, and value co-creation theory, the study develops seven hypotheses focusing on the roles of Overall Information Systems Quality, Value Co-creation, and Learning Satisfaction. The proposed theoretical model provides a foundation for subsequent empirical research to test the hypothesized relationships and assess their applicability in the Vietnamese context.

Keywords: AI-based personalization, overall information systems quality, value co-creation, brand loyalty, learning satisfaction

GIỚI THIỆU

Sự phát triển của AI đang thúc đẩy cá nhân hóa học tập trực tuyến thông qua điều chỉnh nội dung, lộ trình và phản hồi theo đặc điểm người học. Các nghiên cứu cho thấy cá nhân hóa có tiềm năng cải thiện kết quả và trải nghiệm học tập, dù hiệu quả phụ thuộc vào bối cảnh triển khai (Hooshyar và cộng sự, 2024). Tuy nhiên, việc giải thích toàn diện trải nghiệm người học trong môi trường ứng dụng AI vẫn cần được nghiên cứu thêm (Bond và cộng sự, 2024).

Bên cạnh cá nhân hóa, trải nghiệm học tập còn chịu ảnh hưởng của chất lượng hệ thống thông tin (DeLone và McLean, 2003), quá trình đồng sáng tạo giá trị (Prahalad và Ramaswamy, 2004) và sự hài lòng - một tiền đề quan trọng của lòng trung thành (Oliver, 1999). Tuy nhiên, mối liên hệ giữa các yếu tố này trong bối cảnh khóa học trực tuyến thương mại chưa được làm rõ đầy đủ. Vì vậy, nghiên cứu đề xuất mô hình tích hợp nhằm giải thích tác động của Cá nhân hóa dựa trên AI đến Lòng trung thành thương hiệu đa chiều thông qua Chất lượng hệ thống thông tin, Đồng sáng tạo giá trị và Sự hài lòng trong học tập.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Lý thuyết Kích thích - Chủ thể - Phản ứng (SOR)

Lý thuyết SOR cho rằng, các kích thích từ môi trường tác động đến trạng thái nhận thức và cảm xúc của cá nhân, từ đó hình thành phản ứng hành vi (Mehrabian và Russell, 1974). Lý thuyết này sau đó được mở rộng sang môi trường trực tuyến, nơi các đặc điểm của môi trường số có thể ảnh hưởng đến trạng thái nội tại và hành vi người dùng (Eroglu và cộng sự, 2001). Trong giáo dục trực tuyến, Shanshan và Wenfei (2022) vận dụng SOR để giải thích tác động của các kích thích tâm lý đến cảm xúc và ý định tiếp tục sử dụng MOOC. Zheng và cộng sự (2023) xem chất lượng hệ thống, cá nhân hóa và cộng đồng học tập là các kích thích ảnh hưởng đến nhận thức và ý định tiếp tục học, còn Pan và cộng sự (2024) sử dụng SOR để giải thích mối quan hệ giữa tương tác trực tuyến, nhận thức và kết quả học tập. Trên cơ sở đó, nghiên cứu này xem cá nhân hóa dựa trên AI là kích thích công nghệ; chất lượng tổng thể của hệ thống thông tin, đồng sáng tạo giá trị và sự hài lòng là các trạng thái bên trong; còn lòng trung thành thương hiệu đa chiều là phản ứng của người học.

Mô hình thành công hệ thống thông tin

Mô hình thành công hệ thống thông tin nhấn mạnh 3 chiều chất lượng cốt lõi gồm chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin và chất lượng dịch vụ (DeLone và McLean, 2003). Rulinawaty và cộng sự (2024) cho thấy, chất lượng hệ thống, thông tin và dịch vụ có vai trò quan trọng đối với tính hữu ích cảm nhận và sự hài lòng của người học. Zheng và cộng sự (2023) tích hợp mô hình này với SOR và Mô hình chấp nhận công nghệ để giải thích ý định tiếp tục học trực tuyến, trong khi Li và cộng sự (2025) sử dụng 3 chiều chất lượng để phân tích ý định tiếp tục học thông qua niềm tin và trạng thái dòng chảy. Smahi và cộng sự (2025) cũng vận dụng mô hình cùng các lý thuyết chấp nhận công nghệ trong thiết kế hệ thống học tập thích ứng và cá nhân hóa. Như vậy, mô hình DeLone và McLean là phù hợp để phân tích chất lượng trải nghiệm trong môi trường học trực tuyến.

Lý thuyết đồng sáng tạo giá trị và Mô hình DART

Lý thuyết đồng sáng tạo giá trị cho rằng, giá trị được hình thành thông qua sự tương tác giữa doanh nghiệp và khách hàng, thay vì chỉ do doanh nghiệp tạo ra và chuyển giao. Prahalad và Ramaswamy (2004) đề xuất Mô hình DART gồm 4 thành tố: Dialogue (Đối thoại), Access (Tiếp cận), Risk Assessment (Đánh giá rủi ro) và Transparency (Minh bạch). Cách tiếp cận này phù hợp với logic trọng dịch vụ của Vargo và Lusch (2004), nhấn mạnh vai trò chủ động của khách hàng trong quá trình tạo lập giá trị. Trong giáo dục đại học, Zarandi và cộng sự (2022) cho thấy sinh viên tham gia đồng sáng tạo thông qua 4 thành tố DART, với các vai trò như người tham gia, đối tác và đồng sản xuất trải nghiệm giáo dục. Trong giáo dục trực tuyến, Lv và cộng sự (2021) nhấn mạnh vai trò của tương tác thông tin đối với đồng sáng tạo giá trị, trong khi Hurtado-Cardona và cộng sự (2024) ghi nhận giáo dục là một lĩnh vực ứng dụng của mô hình này. Những nghiên cứu trên là cơ sở để vận dụng DART phân tích sự tham gia của người học vào quá trình đồng sáng tạo trải nghiệm học tập.

Sự hài lòng trong học tập

Sự hài lòng phản ánh đánh giá của người dùng về trải nghiệm sau khi sử dụng một sản phẩm hoặc dịch vụ. Sự hài lòng hình thành từ việc so sánh giữa kỳ vọng ban đầu và trải nghiệm thực tế (Oliver, 1980). Trong lĩnh vực hệ thống thông tin, Bhattacherjee (2001) tiếp tục cho thấy sự hài lòng giữ vai trò trung tâm trong giai đoạn sau chấp nhận công nghệ và có ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng hệ thống. Trong giáo dục trực tuyến, sự hài lòng là một yếu tố quan trọng giải thích quyết định tiếp tục học trực tuyến (Lee, 2010). Những kết quả này cho thấy sự hài lòng là một trạng thái đánh giá quan trọng sau trải nghiệm và có vai trò đáng kể trong việc hình thành các phản ứng tiếp theo của người học.

Lòng trung thành thương hiệu đa chiều

Lòng trung thành không chỉ thể hiện qua hành vi mua hoặc sử dụng lặp lại mà còn bao gồm thái độ và mức độ gắn kết với thương hiệu. Dick và Basu (1994) xem lòng trung thành là sự kết hợp giữa thái độ tương đối và hành vi lặp lại, trong khi Oliver (1999) mô tả lòng trung thành như một tiến trình từ nhận thức, cảm xúc và ý định đến hành động. Chaudhuri và Holbrook (2001) tiếp tục phân biệt lòng trung thành thái độ và lòng trung thành mua, còn Zeithaml và cộng sự (1996) cho thấy các phản ứng tích cực còn thể hiện qua giới thiệu và truyền miệng thuận lợi. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất tiếp cận lòng trung thành theo 3 biểu hiện gồm thái độ, hành vi và ủng hộ.

GIẢ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Cá nhân hóa AI cho phép hệ thống điều chỉnh nội dung, lộ trình và phản hồi theo nhu cầu, đặc điểm và tiến độ của từng người học, qua đó nâng cao mức độ phù hợp và khả năng đáp ứng của nền tảng. Trong giáo dục trực tuyến, Zheng và cộng sự (2023) cho thấy cá nhân hóa cùng với chất lượng hệ thống góp phần cải thiện nhận thức của người học về môi trường e-learning. Jeong (2023) cũng ghi nhận môi trường học tập được cá nhân hóa có liên hệ với chất lượng cảm nhận, trong khi Contrino và cộng sự (2024) cho thấy hệ thống học tập thích ứng có khả năng cung cấp nội dung và phản hồi phù hợp hơn với nhu cầu cá nhân. Trên cơ sở đó, giả thuyết được đề xuất:

H1: Cá nhân hóa dựa trên AI có tác động tích cực đến Chất lượng tổng thể của hệ thống thông tin.

Cá nhân hóa AI có thể nâng cao sự hài lòng bằng cách cung cấp nội dung, lộ trình và phản hồi phù hợp hơn với mục tiêu và khả năng của từng người học. Contrino và cộng sự (2024) cho thấy việc tích hợp công cụ học tập thích ứng có thể cải thiện trải nghiệm và mức độ hài lòng của người học. Tương tự, Jeong (2023) ghi nhận môi trường học tập cá nhân hóa có liên hệ với sự hài lòng thông qua chất lượng cảm nhận và thái độ của người học. Những kết quả này cho thấy mức độ phù hợp và thích ứng của trải nghiệm học tập có thể góp phần nâng cao sự hài lòng. Giả thuyết được đề xuất:

H2: Cá nhân hóa dựa trên AI có tác động tích cực đến Sự hài lòng trong học tập.

Cá nhân hóa AI có thể làm tăng mức độ phù hợp của nội dung, phản hồi và lựa chọn học tập với nhu cầu của từng người học, qua đó khuyến khích họ tham gia tích cực hơn vào quá trình học. Trong môi trường học trực tuyến, Wang và cộng sự (2022) chỉ ra rằng giá trị cá nhân hóa là một thành tố cốt lõi gắn liền với quá trình đồng sáng tạo giá trị giữa người học và nền tảng, trong khi Leem (2021) nhấn mạnh vai trò của sự đồng sản xuất và giá trị trong sử dụng đối với lợi ích của người học. Đặt trong bối cảnh hiện đại, cá nhân hóa dựa trên AI đóng vai trò như một cơ chế thúc đẩy, tạo điều kiện để người học chủ động hơn trong đối thoại, khai thác thông tin và tự định hình trải nghiệm học tập của mình. Tuy nhiên, mối quan hệ trực tiếp giữa cá nhân hóa dựa trên AI và đồng sáng tạo giá trị theo DART vẫn chưa được kiểm định đầy đủ. Vì vậy, nghiên cứu đề xuất:

H3: Cá nhân hóa dựa trên AI có tác động tích cực đến Đồng sáng tạo giá trị theo DART.

Một môi trường học trực tuyến có chất lượng cao có thể tạo điều kiện để người học tham gia tích cực hơn vào quá trình đồng sáng tạo giá trị. Zhang và cộng sự (2025) cho thấy chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống và chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng đến hành vi tham gia của người học, qua đó hỗ trợ quá trình đồng sáng tạo. Trong bối cảnh Việt Nam, Nguyen và cộng sự (2023) cũng ghi nhận chất lượng môi trường và trải nghiệm hệ thống có liên hệ với đồng sáng tạo giá trị, trong khi Qi và cộng sự (2023) cho thấy các nguồn lực của nền tảng và người học trong môi trường MOOC có thể ảnh hưởng đến nhận thức về đồng sáng tạo. Những kết quả này gợi ý rằng chất lượng tổng thể của hệ thống thông tin có thể tạo điều kiện thuận lợi cho đối thoại, tiếp cận thông tin, đánh giá rủi ro - lợi ích và minh bạch. Do đó, nghiên cứu đề xuất:

H4: Chất lượng tổng thể của hệ thống thông tin có tác động tích cực đến Đồng sáng tạo giá trị theo DART.

Theo Mô hình thành công hệ thống thông tin, chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin và chất lượng dịch vụ là những tiền đề quan trọng của sự hài lòng người dùng. Trong giáo dục trực tuyến, các bằng chứng gần đây tiếp tục củng cố mối quan hệ này. Rulinawaty và cộng sự (2024) chỉ ra rằng, Mô hình thành công hệ thống thông tin của DeLone và McLean (2003) đóng vai trò quan trọng đối với hiệu quả triển khai LMS. Alterkait và Yousuf (2024) xác nhận chất lượng thông tin có ảnh hưởng tích cực trực tiếp đến sự hài lòng đối với nền tảng e-learning. Tương tự, Khan và cộng sự (2023) cho thấy chất lượng học trực tuyến là tiền đề quan trọng tác động đến sự hài lòng và các kết quả quan hệ tiếp theo của người học. Vì vậy, giả thuyết được đề xuất:

H5: Chất lượng tổng thể của hệ thống thông tin có tác động tích cực đến Sự hài lòng trong học tập.

Khi người học được tham gia vào quá trình tạo lập trải nghiệm thông qua đối thoại, tiếp cận thông tin, đánh giá lợi ích - rủi ro và minh bạch, họ có thể cảm nhận rõ hơn vai trò của mình và mức độ phù hợp của dịch vụ giáo dục. Trong giáo dục đại học, Nguyen và cộng sự (2021) cho thấy đồng sáng tạo giá trị có tác động tích cực đến sự hài lòng của sinh viên, đồng thời thúc đẩy truyền miệng tích cực. Tương tự, Jhantasana (2023) ghi nhận đồng sáng tạo có liên hệ với sự hài lòng và lòng trung thành của sinh viên trong môi trường đại học. Trong học trực tuyến, Wang và cộng sự (2022) tiếp tục nhấn mạnh vai trò của đồng sáng tạo trong việc hình thành giá trị cho người học. Những bằng chứng này cho thấy mức độ tham gia đồng sáng tạo cao hơn có thể góp phần nâng cao sự hài lòng trong trải nghiệm học tập. Do đó:

H6: Đồng sáng tạo giá trị theo DART có tác động tích cực đến Sự hài lòng trong học tập.

Sự hài lòng phản ánh đánh giá tích cực của người học sau trải nghiệm với khóa học và nền tảng. Trong giáo dục trực tuyến, Khan và cộng sự (2023) cho thấy sự hài lòng và niềm tin có vai trò quan trọng trong việc hình thành lòng trung thành, còn Wilczewski và cộng sự (2022) cũng ghi nhận sự hài lòng ảnh hưởng tích cực đến lòng trung thành của sinh viên. Tại Việt Nam, Pham và cộng sự (2019) cho thấy sự hài lòng của người học e-learning có quan hệ tích cực với lòng trung thành. Trên cơ sở đó, nghiên cứu tiếp cận lòng trung thành theo ba biểu hiện gồm thái độ, hành vi và ủng hộ.

H7: Sự hài lòng trong học tập có tác động tích cực đến Lòng trung thành thương hiệu đa chiều.

Từ các giả thuyết trên, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu, thể hiện tại Hình.

Hình: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả đề xuất

KẾT LUẬN

Nghiên cứu đề xuất mô hình giải thích tác động của Cá nhân hóa dựa trên AI đến Lòng trung thành thương hiệu đa chiều trong lĩnh vực khóa học trực tuyến thương mại tại Việt Nam. Trên cơ sở tích hợp Lý thuyết SOR, Mô hình thành công hệ thống thông tin và Lý thuyết đồng sáng tạo giá trị, nghiên cứu xây dựng 7 giả thuyết, tập trung vào vai trò của Chất lượng tổng thể hệ thống thông tin, Đồng sáng tạo giá trị theo DART và Sự hài lòng trong học tập.

Về đóng góp lý thuyết, mô hình làm rõ các cơ chế tiềm năng kết nối cá nhân hóa AI với lòng trung thành thương hiệu, đồng thời nhấn mạnh vai trò tham gia của người học trong quá trình đồng sáng tạo trải nghiệm. Nghiên cứu cũng đề xuất xem xét lòng trung thành qua 3 chiều: thái độ, hành vi và ủng hộ thương hiệu. Đây là những đóng góp ở cấp độ đề xuất, cần được kiểm định bằng dữ liệu thực nghiệm.

Các nghiên cứu tiếp theo cần phát triển và kiểm định thang đo, kiểm định giả thuyết bằng mô hình phương trình cấu trúc và đánh giá vai trò trung gian của các biến trong mô hình. Đồng thời, cần kiểm tra tính phân biệt giữa ba chiều lòng trung thành và mở rộng khảo sát trên các nền tảng, nhóm khóa học và đối tượng người học khác nhau để đánh giá khả năng khái quát của mô hình.

Tài liệu tham khảo:

1. Alterkait, M., & Yousuf, M. (2024). Impact of information quality on satisfaction with e-learning platforms: Moderating role of instructor and learner quality. SAGE Open, 14(1).

2. Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model. MIS Quarterly, 25(3), 351-370.

3. Bond, M., Khosravi, H., De Laat, M., Bergdahl, N., Negrea, V., Oxley, E., Pham, P., Chong, S. W., & Siemens, G. (2024). A meta systematic review of artificial intelligence in higher education: A call for increased ethics, collaboration, and rigour. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, Article 4.

4. Chaudhuri, A., & Holbrook, M. B. (2001). The chain of effects from brand trust and brand affect to brand performance: The role of brand loyalty. Journal of Marketing, 65(2), 81-93.

5. Contrino, M. F., Reyes-Millán, M., Vázquez-Villegas, P., & Membrillo-Hernández, J. (2024). Using an adaptive learning tool to improve student performance and satisfaction in online and face-to-face education for a more personalized approach. Smart Learning Environments, 11, Article 6.

6. DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update. Journal of Management Information Systems, 19(4), 9-30.

7. Dick, A. S., & Basu, K. (1994). Customer loyalty: Toward an integrated conceptual framework. Journal of the Academy of Marketing Science, 22, 99-113.

8. Eroglu, S. A., Machleit, K. A., & Davis, L. M. (2001). Atmospheric qualities of online retailing: A conceptual model and implications. Journal of Business Research, 54(2), 177-184.

9. Hooshyar, D., Weng, X., Sillat, P. J., Tammets, K., Wang, M., & Hämäläinen, R. (2024). The effectiveness of personalized technology-enhanced learning in higher education: A meta-analysis with association rule mining. Computers & Education, 223, Article 105169.

10. Hurtado-Cardona, O. L., Montoya, I. A., & Montoya, L. A. (2024). Foundations, mapping and trends of the DART model for value co-creation: A scientometric analysis. Kepes, 20(28), 137-178.

11. Jeong, H. (2023). Exploring variables influencing university students' satisfaction with online courses in the post-COVID-19 era. Education & Learning: Global Creative Leader, 13(4), 51-81.

12. Jhantasana, C. (2023). Effects of value co-creation on student loyalty, satisfaction, and university image: A case study of an anonymous Rajabhat University. Asia Social Issues, 16(1), Article e254659.

13. Khan, E. A., Cram, A., Wang, X., Tran, K., Cavaleri, M., & Rahman, M. J. (2023). Modelling the impact of online learning quality on students' satisfaction, trust and loyalty. International Journal of Educational Management, 37(2), 281-299.

14. Lee, M.-C. (2010). Explaining and predicting users' continuance intention toward e-learning: An extension of the expectation-confirmation model. Computers & Education, 54(2), 506-516.

15. Leem, B.-H. (2021). An effect of value co-creation on student benefits in COVID-19 pandemic. International Journal of Engineering Business Management, 13.

16. Li, H., Yang, F., & Liu, J. (2025). Factors influencing EFL college students' continuance intention in online learning: The mediating roles of trust and flow experience. SAGE Open, 15(4).

17. Lv, J., Wang, N., & Xiang, S. (2021). The influence of information interaction behavior on value co-creation business model of online education enterprises performances from the perspective of supply chain. Scientific Programming, 2021, Article 4648814.

18. Mehrabian, A., & Russell, J. A. (1974). An approach to environmental psychology. MIT Press.

19. Nguyen, L. T. K., Lin, T. M. Y., & Lam, H. P. (2021). The role of co-creating value and its outcomes in higher education marketing. Sustainability, 13(12), Article 6724.

20. Nguyen, X.-N., Hoang, C.-T. T., & Bach, V. V. (2023). Value co-creation and e-learning acceptance in Vietnamese universities. Journal for Global Business Advancement, 16(2), 201-224.

21. Oliver, R. L. (1980). A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions. Journal of Marketing Research, 17(4), 460-469.

22. Oliver, R. L. (1999). Whence consumer loyalty? Journal of Marketing, 63(4), 33-44.

23. Pan, J., Ishak, N. A., & Qin, Y. (2024). The application of Moore's online learning interactions model in learning outcomes: The SOR (stimulus-organism-response) paradigm perspective. Heliyon, 10(7), Article e28505.

24. Pham, L., Limbu, Y. B., Bui, T. K., Nguyen, H. T., & Pham, H. T. (2019). Does e-learning service quality influence e-learning student satisfaction and loyalty? Evidence from Vietnam. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, Article 7.

25. Prahalad, C. K., & Ramaswamy, V. (2004). Co-creation experiences: The next practice in value creation. Journal of Interactive Marketing, 18(3), 5-14.

26. Qi, D., Zhang, M., & Zhang, Y. (2023). Resource integration, value co-creation and continuance intention in MOOCs learning process. Interactive Learning Environments, 31(2), 701-713.

27. Rulinawaty, Samboteng, L., Purwanto, A. J., Kuncoro, S., Jasrial, Tahilili, M. H., … Karyana, A. (2024). Investigating the influence of the updated DeLone and McLean information system (IS) success model on the effectiveness of learning management system (LMS) implementation. Cogent Education, 11(1).

28. Shanshan, S., & Wenfei, L. (2022). Continuance intention to use MOOCs: The effects of psychological stimuli and emotions. The Asia-Pacific Education Researcher. Advance online publication.

29. Smahi, K., Labouidya, O., & El Khadiri, K. (2025). Exploring student expectations and preferences regarding online adaptive revision: Implications for the successful design of personalized learning systems. International Journal of Information and Education Technology, 15(11), 2511-2517.

30. Vargo, S. L., & Lusch, R. F. (2004). Evolving to a new dominant logic for marketing. Journal of Marketing, 68(1), 1-17.

31. Wang, C., Mirzaei, T., Xu, T., & Lin, H. (2022). How learner engagement impacts non-formal online learning outcomes through value co-creation: An empirical analysis. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 19, Article 32.

32. Wilczewski, M., Gorbaniuk, O., Mughan, T., & Wilczewska, E. (2022). The effects of online learning experience during the COVID-19 pandemic on students' satisfaction, adjustment, performance, and loyalty: Evidence from Poland. Journal of International Students, 12(3), 694-715.

33. Zarandi, N., Soares, A. M., & Alves, H. (2022). Student roles and behaviors in higher education co-creation: A systematic literature review. International Journal of Educational Management, 36(7), 1297-1320.

34. Zeithaml, V. A., Berry, L. L., & Parasuraman, A. (1996). The behavioral consequences of service quality. Journal of Marketing, 60(2), 31-46.

35. Zhang, H., Mehmood, K., Shah, T. T., Ali, N., & Shah, T. (2025). Uniting paths, soaring heights: The nexus between the power of collaboration and value co-creation behavior. Current Psychology, 44(14), 13308-13323.

36. Zheng, H., Qian, Y., Wang, Z., & Wu, Y. (2023). Research on the influence of e-learning quality on the intention to continue e-learning: Evidence from SEM and fsQCA. Sustainability, 15(6), Article 5557.