Hội nghị sinh viên nghiên cứu khoa học (Kỳ 2): Nhiều đề tài tiếp cận trực diện kinh tế số, AI và hành vi tiêu dùng mới

Khép lại chuỗi Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học cấp khoa năm học 2025 -2026, nhiều đơn vị tại Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng ghi nhận sự gia tăng cả về quy mô lẫn chất lượng đề tài. Nhiều nghiên cứu cho thấy xu hướng tiếp cận trực diện các vấn đề của kinh tế số, trí tuệ nhân tạo, pháp lý công nghệ và hành vi tiêu dùng thế hệ mới.

Trong bức tranh chung ấy, Khoa Kinh doanh Quốc tế với 24 đề tài báo cáo, phản ánh sức lan tỏa mạnh mẽ của phong trào nghiên cứu trong sinh viên. Khoa Thống kê - Tin học ghi nhận 20 đề tài trải rộng từ thống kê ứng dụng, kinh tế dữ liệu đến trí tuệ nhân tạo; Khoa Thương mại điện tử có 19 đề tài mang tính liên ngành cao; Khoa Marketing có 9 đề tài xuất sắc bảo vệ thành công, trong đó 8 đề tài được trình bày hoàn toàn bằng tiếng Anh. Khoa Luật đóng góp 9 đề tài và Khoa Lý luận Chính trị ghi nhận 5 đề tài với nhiều hướng tiếp cận mới về quản trị và chính sách công.

Sinh viên báo cáo đề tài nghiên cứu

AI - từ công cụ hỗ trợ đến đối tượng nghiên cứu

Trí tuệ nhân tạo tiếp tục là dòng chủ đề xuyên suốt tại nhiều hội nghị khoa học năm nay. Tuy nhiên, thay vì dừng lại ở việc ứng dụng công nghệ, nhiều nhóm nghiên cứu đã bắt đầu đặt ra các vấn đề sâu hơn liên quan đến tính minh bạch, khả năng kiểm soát và tác động xã hội của AI.

Tại Khoa Kinh doanh Quốc tế, nhiều đề tài cho thấy xu hướng nghiên cứu gắn với phát triển bền vững, chuyển đổi số và quản trị toàn cầu. Tiêu biểu, nhóm sinh viên Trần Ngọc Hân, Châu Mẫn Khanh và Nguyễn Trúc Lam (49K01.2-E) thực hiện đề tài “The impact of green innovation, artificial intelligence, and global value chain participation on sustainable development: a cross-country analysis”, phân tích tác động của đổi mới xanh, trí tuệ nhân tạo và chuỗi giá trị toàn cầu đối với phát triển bền vững trong bối cảnh đa quốc gia.

Tại Khoa Thống kê - Tin học, nhóm sinh viên Nguyễn Hoàng Anh Tuấn và Đỗ Văn Vũ (48K14.1) xây dựng mô hình dự báo du lịch bằng học sâu (Deep Learning), đồng thời tích hợp yêu cầu về khả năng “giải thích” của AI - tiêu chuẩn ngày càng được xem là thiết yếu trong các hệ thống ra quyết định thực tiễn.

Các đề tài Khoa Thương mại điện tử ghi dấu ấn của các công nghệ mới trong môi trường kinh doanh số. Nhiều nghiên cứu tập trung vào Generative AI, chatbot, ứng dụng AI trong tài chính, an ninh mạng và hành vi người dùng trên nền tảng thương mại điện tử. Song song với đó là các nghiên cứu về chuyển đổi xanh, xe điện, giảm lãng phí thực phẩm và tiêu dùng bền vững - cho thấy sinh viên không chỉ quan tâm đến tốc độ đổi mới công nghệ, mà còn đặt công nghệ trong mối quan hệ với phát triển bền vững. Hội nghị đã lựa chọn 4 đề tài xuất sắc đề xuất tham gia cấp trường.

Ở một hướng tiếp cận khác, Khoa Lý luận Chính trị lần đầu tiên có đề tài trình bày bằng tiếng Anh, “Khảo sát tác động của mức độ sẵn sàng ứng dụng AI của công chức đối với chất lượng dịch vụ hành chính công: Nghiên cứu trường hợp tại Trung tâm Phục vụ Hành chính công phường Hải Châu, Đà Nẵng, Việt Nam”.

Trong số các công trình nổi bật của Khoa Luật tại hội nghị, đề tài “Pháp luật về kiểm soát thỏa thuận hạn chế cạnh tranh thông qua thuật toán - Kinh nghiệm quốc tế và bài học cho Việt Nam” của nhóm sinh viên Đỗ Thị Kiều Nhi, Nguyễn Hồng Ngọc, Ngô Nguyễn Cẩm Hương (lớp 49K13.2 đã xuất sắc giành Giải Nhất nhờ tiếp cận một vấn đề mới, mang tính thời sự trong bối cảnh chuyển đổi số và sự phát triển mạnh mẽ của kinh tế nền tảng.

Từ ký ức hoài cổ đến hành vi tiêu dùng thế hệ mới

Không chỉ xoay quanh công nghệ và chính sách, nhiều đề tài năm nay cho thấy sự quan tâm ngày càng lớn của sinh viên đối với các yếu tố cảm xúc, văn hóa và tâm lý tiêu dùng trong nền kinh tế sáng tạo.

Nhóm sinh viên Khoa Marketing, Phạm Nguyễn Thục Đan và Huỳnh Thị Mai Hòa (48K28) lựa chọn nghiên cứu vai trò của bản sắc văn hóa trong phim hoạt hình đối với phản ứng cảm xúc của khán giả trưởng thành - hướng tiếp cận được đánh giá tiềm năng trong ngành công nghiệp nội dung số và giải trí sáng tạo.

Tại Khoa Thương mại điện tử, đề tài “The Impact of Vintage Visual Design Cues on Online Purchase Intention and Willingness to Pay: The Mediating Role of Vintage Anemoia and Personal Nostalgia” của nhóm sinh viên lớp 49K22.1 - nghiên cứu về tác động của thiết kế hình ảnh mang phong cách hoài cổ đến ý định mua hàng trực tuyến và mức độ sẵn sàng chi trả đã khai thác khái niệm “vintage anemoia” - cảm giác hoài nhớ về một thời đại mà con người chưa từng trải qua. Nghiên cứu đặt ra câu hỏi đáng chú ý về khả năng tác động của yếu tố cảm xúc và ký ức thị giác đối với hành vi tiêu dùng trên môi trường số.

Dữ liệu và góc nhìn khu vực trong nghiên cứu kinh tế

Ở nhóm nghiên cứu dữ liệu và kinh tế vĩ mô, Khoa Thống kê - Tin học tiếp tục cho thấy thế mạnh trong việc kết nối phân tích định lượng với các vấn đề phát triển kinh tế - xã hội.

Ba nghiên cứu được đề xuất cấp trường trải rộng từ nông nghiệp, tài chính quốc tế đến năng lực cạnh tranh khu vực ASEAN. Đề tài “Ứng dụng Học tập Tổ hợp (Ensemble Learning) trong dự báo năng suất lúa Việt Nam giai đoạn 1995 - 2024” của sinh viên Nguyễn Lê Trân Châu (48K21.1) và La Thị Thanh Tuyết (48K21.2) cho thấy khả năng ứng dụng AI vào bài toán nông nghiệp - lĩnh vực mà chỉ một sai số nhỏ trong dự báo cũng có thể tác động đến hàng triệu nông hộ.

Hai đề tài còn lại tiếp cận các biến động kinh tế ở quy mô khu vực: một nghiên cứu đo lường tác động của bất định chính sách kinh tế Hoa Kỳ đến tỷ giá hối đoái tại Đông Nam Á; nghiên cứu còn lại phân tích mối quan hệ giữa chuyển đổi số và năng lực cạnh tranh quốc gia trong khối ASEAN.

Điểm chung của nhiều công trình năm nay là xu hướng dịch chuyển từ nghiên cứu mang tính mô tả sang nghiên cứu giải quyết vấn đề. Mỗi đề tài không chỉ là một bài tập học thuật, mà còn là nỗ lực kết nối lý thuyết với thực tiễn đang thay đổi nhanh chóng dưới tác động của công nghệ, dữ liệu và các biến động kinh tế toàn cầu.

Từ các hội nghị cấp khoa, những công trình xuất sắc nhất sẽ tiếp tục bước vào vòng đánh giá cấp trường - nơi tính mới, giá trị ứng dụng và chiều sâu khoa học sẽ được đặt dưới một thước đo cao hơn.

Phòng CTSV, QHDN & TT