論文の概要: ExploreSelf: Fostering User-driven Exploration and Reflection on Personal Challenges with Adaptive Guidance by Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09662v1
- Date: Sun, 15 Sep 2024 08:25:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 19:48:24.054718
- Title: ExploreSelf: Fostering User-driven Exploration and Reflection on Personal Challenges with Adaptive Guidance by Large Language Models
- Title（参考訳）: ExploreSelf: 大規模言語モデルによる適応的ガイダンスによる個人的課題に対するユーザ主導の探索と考察
- Authors: Inhwa Song, SoHyun Park, Sachin R. Pendse, Jessica Lee Schleider, Munmun De Choudhury, Young-Ho Kim,
- Abstract要約: We present ExploreSelf, a LLM-driven application designed to empower users to control their reflective journey。
以上の結果から,参加者は指導的支援と行動の自由のバランスに重きを置いていることがわかった。
本研究は, ユーザエンパワーメントを効果的に促進するLCM駆動型ツールの設計の意義を考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.910884179120577
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Expressing stressful experiences in words is proven to improve mental and physical health, but individuals often disengage with writing interventions as they struggle to organize their thoughts and emotions. Reflective prompts have been used to provide direction, and large language models (LLMs) have demonstrated the potential to provide tailored guidance. Current systems often limit users' flexibility to direct their reflections. We thus present ExploreSelf, an LLM-driven application designed to empower users to control their reflective journey. ExploreSelf allows users to receive adaptive support through dynamically generated questions. Through an exploratory study with 19 participants, we examine how participants explore and reflect on personal challenges using ExploreSelf. Our findings demonstrate that participants valued the balance between guided support and freedom to control their reflective journey, leading to deeper engagement and insight. Building on our findings, we discuss implications for designing LLM-driven tools that promote user empowerment through effective reflective practices.
- Abstract（参考訳）: 言葉でストレスに満ちた経験を表現することは精神的および身体的健康を改善することが証明されているが、個人は思考や感情を組織化するのに苦慮しているため、しばしば文章の介入に悩まされる。
リフレクティブプロンプトは方向を提供するために使われており、大きな言語モデル(LLM)は、調整されたガイダンスを提供する可能性を実証している。
現在のシステムでは、リフレクションを指示する柔軟性を制限していることが多い。
そこで我々は,LLM駆動型アプリケーションであるExploreSelfを紹介した。
ExploreSelfを使えば、動的に生成された質問を通じて適応的なサポートを受けられる。
参加者19名を対象にした探索的研究を通じて,探索セフを用いた個人的課題の探索と考察について検討した。
以上の結果から,参加者は指導的支援と行動の自由のバランスを重んじ,より深いエンゲージメントと洞察に繋がったことが示唆された。
本研究は, ユーザエンパワーメントを効果的に促進するLCM駆動型ツールの設計の意義を考察する。
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