論文の概要: Comparing Human Role-Players and LLM-Simulated Clients in Online Counselling Training: An Analysis of Counselling Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.40563v1
• Date: Thu, 29 Oct 2026 17:41:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-01 01:32:10.128044
• Title: Comparing Human Role-Players and LLM-Simulated Clients in Online Counselling Training: An Analysis of Counselling Patterns
• Title（参考訳）: オンラインカウンセラートレーニングにおけるロールプレイヤとLLMシミュレーションクライアントの比較:カウンセラーパターンの分析
• Abstract要約: 本研究では,人間のロールプレイヤと比較して,カウンセリングクライアントをシミュレートする大規模言語モデルの能力について検討した。 4ビット量子化を用いたMistrals Mixtral 8x7bを模擬したロールプレイを行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study investigates the capabilities of Large Language Models to simulate counselling clients in educational role-plays in comparison to human role-players. Initially, we recorded role-playing sessions, where novice counsellors interacted with human peers acting as clients, followed by role-plays between humans and clients simulated by Mistrals Mixtral 8x7b using 4-bit quantization. These interactions were analysed with a counselling communication pattern system at sentence level. We investigated two key questions: (1) to what extent LLM-generated responses replicate authentic conversational dynamics and (2) whether counsellors' communication behaviour differs when interacting with human versus LLM-simulated clients. The findings highlight both similarities and differences in the application of counselling patterns across scenarios, showing the potential of LLM-based role-playing exercises to enhance counselling competencies and to identify areas for further refinement in virtual client simulations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,人間のロールプレイヤと比較して,カウンセリングクライアントをシミュレートする大規模言語モデルの能力について検討した。 4ビット量子化を用いたMistrals Mixtral 8x7bのシミュレーションを行った。 これらの相互作用は、文レベルでカウンセリング通信パターンシステムを用いて分析された。 1)LLM生成応答が会話力学をどの程度再現するか,(2)人間とLLMを模擬したクライアントとの対話においてカウンセラーのコミュニケーション行動が異なるか,という2つの重要な質問を行った。 本研究は, シナリオ間のカウンセリングパターンの類似点と相違点を明らかにし, 仮想クライアントシミュレーションにおけるカウンセリング能力の向上と, さらなる改善に向けたLLMベースのロールプレイング演習の可能性を示した。

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