論文の概要: "When He Feels Cold, He Goes to the Seahorse"-Blending Generative AI
into Multimaterial Storymaking for Family Expressive Arts Therapy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06472v1
- Date: Fri, 9 Feb 2024 15:25:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-12 16:27:16.352109
- Title: "When He Feels Cold, He Goes to the Seahorse"-Blending Generative AI
into Multimaterial Storymaking for Family Expressive Arts Therapy
- Title（参考訳）: 冷たくなったらシーホースへ」-家族表現芸術療法のための多素材ストーリー作成に創成AIを駆使
- Authors: Di Liu, Hanqing Zhou, Pengcheng An
- Abstract要約: 治療的ストーリー作成における表現的素材としての生成的AIはいまだ研究されていない。
この研究は、プロのセラピストが指導する7家族による5週間のストーリーメイキングセッションを含む。
私たちは、家族が創造的にAIと伝統的な表現力のある素材を融合させ、彼らの考えや感情を外部化する方法を文脈化します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.622039598177816
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Storymaking, as an integrative form of expressive arts therapy, is an
effective means to foster family communication. Yet, the integration of
generative AI as expressive materials in therapeutic storymaking remains
underexplored. And there is a lack of HCI implications on how to support
families and therapists in this context. Addressing this, our study involved
five weeks of storymaking sessions with seven families guided by a professional
therapist. In these sessions, the families used both traditional art-making
materials and image-based generative AI to create and evolve their family
stories. Via the rich empirical data and commentaries from four expert
therapists, we contextualize how families creatively melded AI and traditional
expressive materials to externalize their ideas and feelings. Through the lens
of Expressive Therapies Continuum (ETC), we characterize the therapeutic
implications of AI as expressive materials. Desirable interaction qualities to
support children, parents, and therapists are distilled for future HCI
research.
- Abstract（参考訳）: ストーリーメイキングは、表現力のある芸術療法の統合形態として、家族とのコミュニケーションを促進する効果的な手段である。
しかし, 治療的ストーリー作成における表現的素材としての生成AIの統合はいまだに未解明である。
この文脈では、家族やセラピストを支援する方法には、HCIの影響が欠けている。
そこで本研究では,プロセラピストが指導する7家族による5週間のストーリーメイキングセッションを行った。
これらのセッションでは、家族は伝統的なアートメイキング素材と画像ベースの生成aiの両方を使って家族ストーリーを創造し発展させた。
4人の専門的セラピストによる豊富な経験的データと注釈によって、私たちは、家族が創造的にAIと伝統的な表現的素材を融合させ、彼らの考えや感情を外部化する方法を文脈化します。
ETC (Expressive Therapies Continuum) のレンズを通して,AIによる治療効果を表現材料として特徴付ける。
将来のHCI研究のために、子供、親、セラピストを支援するための望ましい相互作用特性を蒸留する。
関連論文リスト
- Exploring the Efficacy of Robotic Assistants with ChatGPT and Claude in Enhancing ADHD Therapy: Innovating Treatment Paradigms [0.7201938834736084]
2つの高度な言語モデルであるChatGPT-4 TurboとClaude-3 Opusをロボットアシスタントに統合し、ロボットによるインタラクションにおける各モデルの性能について検討する。
本研究の結果から,ChatGPT-4 Turboは性能と応答性に優れており,時間依存性の応用に適していることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-21T14:38:25Z) - Designing and Evaluating Dialogue LLMs for Co-Creative Improvised Theatre [48.19823828240628]
本研究では,Edinburgh Festival Fringeで1ヶ月のライブショーで展開されたLarge Language Models(LLMs)について紹介する。
オンザスポット多人数対話の技術的能力と制約について検討する。
我々のHuman-in-the-loop法は、文脈関連応答を生成する上で、これらのLCMの課題を浮き彫りにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-11T23:19:42Z) - Exploring Parent's Needs for Children-Centered AI to Support
Preschoolers' Storytelling and Reading Activities [54.8155184348616]
人工知能の新たな進歩により、AIベースのストーリーテリング技術が急増した。
本稿では,実践的なストーリーテリングシナリオにおけるそれらの機能と,最も重要な利害関係者である両親が,それらをどう理解し,知覚するかを検討する。
我々の知見は、AIベースのストーリーテリング技術は、より没入的で活発な相互作用を提供するが、親の期待に応えられないことを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-24T20:55:40Z) - Evaluating the Efficacy of Interactive Language Therapy Based on LLM for
High-Functioning Autistic Adolescent Psychological Counseling [1.1780706927049207]
本研究では,高機能自閉症青年に対する対話型言語治療におけるLarge Language Models(LLMs)の有効性について検討した。
LLMは、従来の心理学的カウンセリング手法を強化する新しい機会を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-12T07:55:39Z) - Hybrid Models for Facial Emotion Recognition in Children [0.0]
本稿では,遠隔操作型ロボットによる子どものセラピーの実践において,心理学者を支援するための感情認識技術の利用に焦点を当てた。
Embodied Conversational Agents (ECA) は、プロが社会的課題に直面している子供と繋がる手助けをする仲介ツールである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-24T04:20:20Z) - Building Emotional Support Chatbots in the Era of LLMs [64.06811786616471]
我々は,Large Language Models (LLMs) の計算能力で人間の洞察を合成する革新的な方法論を導入する。
また,ChatGPTの文脈内学習の可能性を利用して,ExTESと呼ばれる感情支援対話データセットを生成する。
次に、LLaMAモデルに高度なチューニング手法を展開し、多様なトレーニング戦略の影響を検証し、最終的に感情的支援の相互作用に細心の注意を払ってLLMを出力する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-17T10:49:18Z) - CPED: A Large-Scale Chinese Personalized and Emotional Dialogue Dataset
for Conversational AI [48.67259855309959]
会話型AIのための既存のデータセットのほとんどは、人間の個性や感情を無視している。
CPEDは,中国における大規模パーソナライズされた感情対話データセットである。
CPEDには40のテレビ番組から392人の話者の12K以上の対話が含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-29T17:45:12Z) - Symbiotic Child Emotional Support with Social Robots and Temporal
Knowledge Graphs [0.0]
我々は,社会ロボット知識グラフ(KG)を用いたリアルタイム感情支援(ES)のための共生フレームワークの開発を提案する。
このフレームワークはどちらも、子どもにESステートメントを提供することで社会ロボットを誘導し、子どもの感情状態や関連する出来事を時間とともに追跡・解釈する専門家を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-26T08:44:31Z) - StoryBuddy: A Human-AI Collaborative Chatbot for Parent-Child
Interactive Storytelling with Flexible Parental Involvement [61.47157418485633]
私たちは、インタラクティブなストーリーテリング体験を作成するためのAI対応システムであるStoryBuddyを開発した。
ユーザスタディでは、StoryBuddyのユーザビリティを検証し、将来の親とAIのコラボレーションシステムの設計上の洞察を提案した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-13T04:53:28Z) - Enabling AI and Robotic Coaches for Physical Rehabilitation Therapy:
Iterative Design and Evaluation with Therapists and Post-Stroke Survivors [66.07833535962762]
人工知能(AI)とロボットコーチは、社会的相互作用を通じてリハビリテーション運動における患者の関与を改善することを約束する。
これまでの研究は、AIやロボットコーチの運動を自動的に監視する可能性を探ったが、デプロイは依然として難しい課題だ。
我々は,AIとロボットコーチが患者の運動をどのように操作し,指導するかに関する詳細な設計仕様を提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-15T22:06:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。