論文の概要: Helping the Helper: Supporting Peer Counselors via AI-Empowered Practice and Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08982v2
• Date: Wed, 12 Mar 2025 20:18:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 19:20:44.334753
• Title: Helping the Helper: Supporting Peer Counselors via AI-Empowered Practice and Feedback
• Title（参考訳）: ヘルパーを助ける:AIを活用した実践とフィードバックによるピアカウンセラー支援
• Authors: Shang-Ling Hsu, Raj Sanjay Shah, Prathik Senthil, Zahra Ashktorab, Casey Dugan, Werner Geyer, Diyi Yang,
• Abstract要約: CAREはAIベースのツールで、実践とフィードバックを通じて同僚のカウンセラーを力づけ、訓練する。 CAREは、特定の状況で必要なカウンセリング戦略の診断を支援し、実践セッション中にカウンセラーにサンプル応答を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.70617195649979
• License:
• Abstract: Millions of users come to online peer counseling platforms to seek support. However, studies show that online peer support groups are not always as effective as expected, largely due to users' negative experiences with unhelpful counselors. Peer counselors are key to the success of online peer counseling platforms, but most often do not receive appropriate training.Hence, we introduce CARE: an AI-based tool to empower and train peer counselors through practice and feedback. Concretely, CARE helps diagnose which counseling strategies are needed in a given situation and suggests example responses to counselors during their practice sessions. Building upon the Motivational Interviewing framework, CARE utilizes large-scale counseling conversation data with text generation techniques to enable these functionalities. We demonstrate the efficacy of CARE by performing quantitative evaluations and qualitative user studies through simulated chats and semi-structured interviews, finding that CARE especially helps novice counselors in challenging situations. The code is available at https://github.com/SALT-NLP/CARE
• Abstract（参考訳）: 何百万というユーザーがオンラインのピアカウンセリングプラットフォームでサポートを求めている。 しかし,オンライン・ピア・サポート・グループが必ずしも期待するほど効果的ではないことが研究で示されている。 ピアカウンセラーは、オンラインピアカウンセラープラットフォームの成功の鍵であるが、多くの場合、適切なトレーニングを受けていない。 具体的には、CAREは、特定の状況でどのカウンセリング戦略が必要なのかを診断し、実践セッション中にカウンセラーにサンプル応答を提案する。 モチベーション・インタビュー・フレームワークを基盤として、CAREは大規模カウンセリング会話データとテキスト生成技術を用いてこれらの機能を実現する。 シミュレーションチャットや半構造化インタビューを通じて定量的評価と質的ユーザスタディを行うことにより,CAREの有効性を示す。 コードはhttps://github.com/SALT-NLP/CAREで公開されている。

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