論文の概要: Dr. GPT in Campus Counseling: Understanding Higher Education Students' Opinions on LLM-assisted Mental Health Services
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17572v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 06:40:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-28 22:46:14.727860
- Title: Dr. GPT in Campus Counseling: Understanding Higher Education Students' Opinions on LLM-assisted Mental Health Services
- Title（参考訳）: キャンパスカウンセリングにおけるGPT : LLM支援メンタルヘルスサービスに対する高等教育学生の意見の理解
- Authors: Owen Xingjian Zhang, Shuyao Zhou, Jiayi Geng, Yuhan Liu, Sunny Xun Liu,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、学生の精神的幸福を高めるために利用することができる。
その結果,学生のLSMの受容はシナリオによって異なることが明らかとなった。
これらの知見は、学生のメンタルヘルスを効果的に支援し、強化するために、AI技術をどのように設計し、実装すべきかを示唆する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.190234761761923
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In response to the increasing mental health challenges faced by college students, we sought to understand their perspectives on how AI applications, particularly Large Language Models (LLMs), can be leveraged to enhance their mental well-being. Through pilot interviews with ten diverse students, we explored their opinions on the use of LLMs across five fictional scenarios: General Information Inquiry, Initial Screening, Reshaping Patient-Expert Dynamics, Long-term Care, and Follow-up Care. Our findings revealed that students' acceptance of LLMs varied by scenario, with participants highlighting both potential benefits, such as proactive engagement and personalized follow-up care, and concerns, including limitations in training data and emotional support. These insights inform how AI technology should be designed and implemented to effectively support and enhance students' mental well-being, particularly in scenarios where LLMs can complement traditional methods, while maintaining empathy and respecting individual preferences.
- Abstract（参考訳）: 大学生が直面するメンタルヘルスの課題に対する対応として,AIアプリケーション,特にLarge Language Models(LLMs)の考え方を,彼らのメンタルヘルス向上に活用する方法の理解を模索した。
10人の多様な学生とのパイロットインタビューを通じて、一般情報調査、初期スクリーニング、患者-専門ダイナミクスの再構築、長期ケア、フォローアップケアの5つの架空のシナリオでLLMの使用について、彼らの意見を探った。
その結果、学生のLCMの受容は、積極的エンゲージメントやパーソナライズされたフォローアップケアといった潜在的なメリットと、トレーニングデータや感情的サポートの制限といった懸念の両方に焦点が当てられ、シナリオによって異なることがわかった。
これらの知見は、特にLLMが従来の手法を補完し、共感を維持し、個人の好みを尊重するシナリオにおいて、生徒の精神的幸福を効果的に支援し、強化するために、AI技術をどのように設計し、実装すべきかを示唆する。
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