社会福祉実習教育のための生成AI：リアルタイム・フィードバックを伴うクライエント・シミュレーション

TL;DR（結論）

本研究は、ソーシャルワーク教育における指導者不足と客観的評価の困難さを解決するため、対話型トレーニングチャットボット「SWITCH」を開発しました。 このシステムは、動機づけ面接（MI）の理論に基づき、実習生の発話を20種類の専門スキルにリアルタイムで分類し、クライエントの心理状態を動的に変化させることで、高度なシミュレーションを実現しています。 実習生は安全な環境で繰り返し練習を行い、客観的なデータに基づく即時フィードバックを受けることができ、指導者はより高度なメンターシップに専念することが可能になります。

なぜこの問題か

実習教育は社会福祉学における代表的な教授法であるが、訓練中にタイムリーかつ客観的なフィードバックを提供することは、指導者やカウンセリング・クライエントの確保という制約を受けている。本論文では、社会福祉対話型トレーニング・チャットボットである「スイッチ」を提案する。スイッチは、現実的なクライエントのシミュレーション、リアルタイムのカウンセリング・スキル分類、および動機付け面接の進行システムをトレーニング・ワークフローに統合している。クライエントをモデル化するために、スイッチは静的フィールド（背景、信念など）と動的フィールド（感情、自動思考、開放性など）で構成される認知に基づいたプロフィールを使用し、セッションを通じてエージェントの行動を現実的に変化させる。スキル分類モジュールは、ユーザーの発話からカウンセリング・スキルを特定し、その結果を動機付け面接の段階的な移行を制御するコントローラーに送る。分類精度を向上させるため、注釈付きの逐語録を用いた検索によるインコンテキスト学習と、微調整されたバート・マルチラベル分類器を検討した。…

核心：何を提案したのか

本論文では、これらの課題を解決するために、生成AIを活用したソーシャルワーク対話トレーニングチャットボット「SWITCH」を提案しています。SWITCHは、実習教育における「実践・観察・フィードバック」という学習サイクルを自動化し、学生が自律的にスキルを磨ける環境を提供することを目指したシステムです。このシステムの核心は、単にAIと会話をするだけでなく、ソーシャルワークの専門的な枠組みである「動機づけ面接（MI）」を基盤として、トレーニングのワークフロー全体を構造化した点にあります。具体的に、SWITCHは3つの主要な機能を統合しています。 1つ目は、現実の事例に基づいた多様なクライエントのシミュレーション機能です。これには、実習生が直接担当するにはリスクが高い、依存症や深刻な心理的葛藤を抱える敏感なケースも含まれます。2つ目は、実習生の発話からカウンセリングスキルをリアルタイムで特定する高精度なスキル分類モジュールです。…

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