用于儿童心理咨询分析的咨询师-AI协作转录与编辑系统

大语言模型(LLM)的人机协作心理健康应用与在线支持社区精神科医生与心理咨询师

心理辅导,特别是儿童心理辅导,高度依赖捕捉言语和非言语线索来理解和支持每个孩子的情感和发展需求。因此,为儿童辅导课程创建详细准确的转录稿至关重要,但往往劳动密集且耗时,这使得难以保持辅导质量的一致性。尽管AI取得了进展,但当前的课程分析实践主要依赖人工临床评估,难以准确捕捉儿童的言语和非言语表达。为了解决这些挑战,我们提出了一个基于AI的专家支持系统,旨在增强儿童辅导分析。该系统包含两个关键组件:(i)转录生成模型和(ii)可编辑仪表板。转录生成模型从儿童和咨询师处提取言语表达,验证说话者身份,并使用多模态大语言模型客观地捕捉非言语线索。可编辑仪表板促进咨询师与AI协作,AI通过提供客观性减少人类偏见,咨询师在保持监督的同时降低过度依赖AI的风险。这种协作最终提高了工作流程效率,并带来准确的辅导分析。对48名儿童咨询师进行的评估表明,该系统与现有服务相比具有更高的有效性和可用性,大多数人表示有强烈的继续使用该系统的意愿。该系统不仅提高了转录准确性,还支持更精确的辅导课程分析,使咨询师能够更多地专注于治疗性互动。这些发现凸显了该系统减轻儿童咨询师工作负担、提高辅导服务质量的潜力,并为个别辅导和咨询师培训提供了宝贵资源。据我们所知,我们的研究是首个提出专为儿童辅导分析生成转录而优化的基于AI的专家支持系统的研究。

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DOI: https://doi.org/10.1145/3708359.3712081
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2025
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大语言模型(LLM)的人机协作、心理健康应用与在线支持社区
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精神科医生与心理咨询师
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