TTĐA: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong truyền thông quảng bá sản phẩm của Công ty Cổ phần Đào tạo Kỹ năng mềm Star Academy

THÔNG TIN VỀ ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ

1. Họ và tên học viên: PHẠM HUỆ CHI

2. Giới tính: Nữ

3. Ngày sinh: 02/06/1982

4. Nơi sinh: Hà Nội

5. Quyết định công nhận học viên số: 5626/QĐ-XHNV ngày 29 tháng 12 năm 2023 của Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, Đại học Quốc gia Hà Nội

6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo: Quyết định kéo dài thời gian học tập số 9028/QĐ-XHNV ngày 23/12/2025 của Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, Đại học Quốc gia Hà Nội..

7. Tên đề tài đề án: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong truyền thông quảng bá sản phẩm của Công ty Cổ phần Đào tạo Kỹ năng mềm Star Academy

8. Ngành: Quản trị Báo chí Truyền thông                         Mã số: 8320109

9. Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS. Đỗ Anh Đức - Viện Đào tạo Báo chí và Truyền thông, Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, Đại học Quốc gia Hà Nội.

10. Tóm tắt các kết quả của đề án: 

Đề án đã hệ thống hóa cơ sở lý luận và thực tiễn về ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong truyền thông quảng bá sản phẩm, đặc biệt trong lĩnh vực giáo dục kỹ năng mềm cho trẻ em. Đề án xác định rõ phạm vi nghiên cứu là AI hỗ trợ hoạt động truyền thông quảng bá sản phẩm của Star Academy, không phải ứng dụng AI vào nội dung giảng dạy hay biến AI thành sản phẩm đào tạo độc lập. Trên cơ sở khảo sát thực trạng truyền thông của Star Academy, đề án chỉ ra các khó khăn nổi bật như nhu cầu sản xuất nội dung đa nền tảng lớn, nhân sự truyền thông còn hạn chế, chi phí truyền thông tăng, dữ liệu đo lường chưa đồng bộ và yêu cầu bảo vệ hình ảnh trẻ em trong môi trường số.

Kết quả chính của đề án là xây dựng mô hình quy trình truyền thông tích hợp AI cho Star Academy theo các khâu: nghiên cứu công chúng, lập kế hoạch nội dung, sản xuất nội dung, thiết kế hình ảnh/video, phân phối - tương tác, đo lường và tối ưu. Đề án đã đề xuất bộ tiêu chí đánh giá hiệu quả trước và sau khi ứng dụng AI, bao gồm hiệu suất sản xuất, chi phí, hiệu quả kênh truyền thông, hiệu quả chuyển đổi và hiệu quả quản trị thương hiệu. Qua thử nghiệm, AI cho thấy khả năng rút ngắn thời gian sản xuất nội dung, tạo nhiều phiên bản thông điệp, hỗ trợ tối ưu tiêu đề, trailer, caption, mô tả video, hashtag, kịch bản tư vấn và báo cáo dữ liệu.

Điểm mới của đề án là đặt AI trong một quy trình quản trị truyền thông có kiểm soát, gắn với đặc thù thương hiệu giáo dục trẻ em. Đề án không xem AI là công cụ thay thế con người, mà xác lập nguyên tắc “AI hỗ trợ - Con người quyết định”. Từ đó, đề án đề xuất bộ giải pháp gồm chuẩn hóa quy trình sản xuất nội dung có AI, xây dựng bộ quy tắc đạo đức khi truyền thông về trẻ em, phân công trách nhiệm kiểm duyệt, bảng KPI, tích hợp quản lý khách hàng CRM/chăm sóc khách hàng và triển khai lộ trình ứng dụng AI trong 6 tháng đến 3 năm tiếp theo.

11. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn: 

Kết quả của đề án có thể áp dụng trực tiếp vào hoạt động truyền thông hằng ngày của Star Academy, đặc biệt trong quảng bá khóa đào tạo kỹ năng mềm, workshop/hội thảo, sự kiện/trại hè, các chương trình trên Youtube (Talking Star, Star Whisper) và các nội dung video trên nền tảng số. Mô hình đề xuất giúp doanh nghiệp chuẩn hóa quy trình từ ý tưởng đến xuất bản, tái sử dụng chất liệu thật thành nhiều định dạng truyền thông, tiết kiệm thời gian, giảm chi phí thuê ngoài, tăng tính nhất quán thương hiệu và nâng cao khả năng đo lường hiệu quả. Ngoài Star Academy, mô hình cũng có thể tham khảo cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa trong lĩnh vực giáo dục, đào tạo kỹ năng mềm và truyền thông trẻ em, với điều kiện có cơ chế kiểm duyệt và nguyên tắc bảo vệ dữ liệu/hình ảnh trẻ em.

12. Những hướng nghiên cứu tiếp theo: 

Có thể tập trung vào: 

- Kiểm nghiệm mô hình trong thời gian dài hơn với dữ liệu định lượng đầy đủ về chi phí, lượt tiếp cận, tương tác, khách hàng tiềm năng và tỷ lệ chuyển đổi

- Xây dựng bộ chỉ số riêng cho truyền thông giáo dục trẻ em có AI hỗ trợ

- Nghiên cứu sâu hơn về thái độ của phụ huynh đối với nội dung truyền thông có AI

- Phát triển quy trình quản trị dữ liệu và hình ảnh trẻ em khi sử dụng công cụ AI

- Mở rộng mô hình sang các trung tâm giáo dục kỹ năng mềm khác để đánh giá khả năng nhân rộng.

13. Các công trình đã công bố có liên quan đến đề án: Không có

INFORMATION ON PROJECT

1. Full name: PHAM HUE CHI

2. Sex: Female

3. Date of birth: 02 June 1982

4. Place of  birth: Hanoi

5. Admission decision number: 5626/QD-XHNV   Dated: 29 December 2023, issued by the Rector of the University of Social Sciences and Humanities, Vietnam National University, Hanoi

6. Changes in academic process: Decision on study period extension No. 9028/QĐ-XHNV dated December 23, 2025, issued by the Rector of VNU University of Social Sciences and Humanities.

7. Official project title: The Application of Artificial Intelligence (AI) in Product Communication and Promotion at Star Academy Soft Skills Training Joint Stock Company

8. Major: Journalism and Communication Management            Code: 8320109

9. Supervisors: Dr. Do Anh Duc - Institute of Journalism and Communication, University of Social Sciences and Humanities, Vietnam National University, Hanoi.

10. Summary of the findings of the project:

The project systematizes the theoretical and practical foundations of applying artificial intelligence (AI) to product communication and promotion, especially in the field of soft-skills education for children. It clearly defines the research scope as the use of AI to support Star Academy’s product communication and promotion, rather than the application of AI in teaching content or the development of AI as an independent training product. Based on an assessment of Star Academy’s current communication practices, the project identifies key challenges, including the high demand for multi-platform content production, limited communication personnel, increasing communication costs, fragmented measurement data, and the need to protect children’s images in the digital environment.

The main result of the project is the development of an AI-integrated communication process for Star Academy, covering audience research, content planning, content production, image/video design, distribution and interaction, measurement, and optimization. The project proposes a set of criteria to evaluate effectiveness before and after AI application, including production efficiency, cost, communication-channel performance, conversion effectiveness, and brand-management effectiveness. Through the pilot implementation, AI demonstrates its ability to shorten content production time, generate multiple message versions, and support the optimization of titles, trailers, captions, video descriptions, hashtags, consultation scripts, and data reports.

The new contribution of the project is that AI is placed within a controlled communication-management process adapted to the characteristics of a children’s education brand. The project does not consider AI a replacement for human work, but establishes the principle of “AI supports - humans decide”. On this basis, it proposes solutions including standardizing AI-supported content production, developing ethical rules for communication involving children, assigning content-review responsibilities, building KPI dashboards, integrating CRM/customer-care management, and implementing an AI application roadmap from 6 months to 3 years.

11. Practical applicability, if any: 

The project results can be directly applied to Star Academy’s daily communication activities, especially in promoting soft-skills courses, workshops/seminars, events/summer camps, YouTube programs such as Talking Star and Star Whisper, and digital video content. The proposed model helps standardize the process from idea generation to publication, repurpose authentic materials into multiple communication formats, save time, reduce outsourcing costs, strengthen brand consistency, and improve the ability to measure communication effectiveness. Beyond Star Academy, the model can also serve as a reference for small and medium-sized enterprises in education, soft-skills training, and children’s communication, provided that content-review mechanisms and principles for protecting children’s data and images are in place.

12. Further research directions, if any: 

- Testing the model over a longer period with more complete quantitative data on costs, reach, engagement, leads, and conversion rates.

- Developing a dedicated indicator system for AI-supported communication in children’s education.

- Further studying parents’ attitudes toward AI-supported communication content.

- Developing a data- and image-governance process for children when AI tools are used.

- Expanding the model to other soft-skills education centers to evaluate its scalability.

13. Thesis-related publications: None