Student Experiences of an AI Mediated PatientBot Simulation for Interviewing Skills in Psychology and Social Work Education A South African Pilot Study
इस दक्षिण अफ्रीकी पायलट अध्ययन ने पाया कि हालांकि एक एआई-मध्यस्थ रोगी चैटबॉट सिमुलेशन को मनोविज्ञान और सामाजिक कार्य के छात्रों के बीच साक्षात्कार आत्मविश्वास और चिंतनशील कौशल निर्माण के लिए आम तौर पर उपयोगी और लाभकारी माना गया, लेकिन इसकी प्रभावशीलता वर्तमान में संवादात्मक कठोरता और टाइपिंग के बोझ से सीमित है, जो यह सुझाव देती है कि यह स्पष्ट ओरिएंटेशन और पारंपरिक आमने-सामने के अभ्यास के साथ एक पूरक उपकरण के रूप में सबसे अच्छा काम करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
भविष्य के मनोवैज्ञानिकों और समाज सेवकों के प्रशिक्षण में, एक महत्वपूर्ण कौशल संकट में फंसे व्यक्ति के साथ धैर्यपूर्वक बैठना, सही प्रश्न पूछना और वास्तविक सहानुभूति के साथ सुनना है। इन पेशेवरों को विश्वास बनाना, जटिल भावनाओं को समझना और बिना किसी नुकसान पहुँचाए बातचीत का मार्गदर्शन करना सीखना चाहिए। पारंपरिक रूप से, यह सीखना सहपाठियों के साथ भूमिका निभाने (रोल-प्लेइंग) या वास्तविक क्लाइंट्स के साथ पर्यवेक्षित अभ्यास के माध्यम से होता है, लेकिन ये अवसर अक्सर दुर्लभ, उच्च-दबाव वाले और दोहराने में कठिन होते हैं। इस अंतर को पाटने के लिए, शिक्षक तेजी से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) की ओर रुख कर रहे हैं। यह तकनीक एक सिम्युलेटेड वातावरण बना सकती है जहाँ छात्र एक कंप्यूटर प्रोग्राम के विरुद्ध अपने साक्षात्कार कौशल का अभ्यास कर सकते हैं जो एक रोगी के रूप में कार्य करता है। लक्ष्य मानव संपर्क को बदलना नहीं है, बल्कि छात्रों को एक सुरक्षित, कम जोखिम वाला स्थान प्रदान करना है जहाँ वे गलतियाँ कर सकें, तत्काल प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकें और किसी वास्तविक जरूरतमंद व्यक्ति से मिलने से पहले अपने दृष्टिकोण को परिष्कृत कर सकें।
दक्षिण अफ्रीका के एक विश्वविद्यालय में एक हालिया पायलट अध्ययन ने यह पता लगाया कि छात्रों ने ऐसे उपकरण, जिसे "पेशेंटबॉट" (PatientBot) कहा जाता है, के साथ कैसा अनुभव किया। शोधकर्ताओं ने यह समझने की कोशिश की कि क्या यह डिजिटल सिमुलेशन मनोविज्ञान और समाज कार्य के छात्रों के प्रशिक्षण में प्रभावी रूप से सहायता कर सकता है। उन्होंने मुख्य रूप से ग्यारह छात्रों के एक विशिष्ट समूह पर ध्यान केंद्रित किया, जो ज्यादातर महिलाएं थीं, जिन्होंने चैटबॉट के माध्यम से साक्षात्कार का अभ्यास किया। छात्रों को एक विशिष्ट पृष्ठभूमि वाला एक सिम्युलेटेड क्लाइंट दिया गया था और उनसे एक साक्षात्कार करने, प्रश्न पूछने और क्लाइंट के भावनात्मक संकेतों पर प्रतिक्रिया देने के लिए कहा गया था। चैटबॉट को छात्र द्वारा चुनी गई भाषा में प्रतिक्रिया देने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जिससे अंग्रेजी या छात्र की अपनी मातृभाषा में अभ्यास करने की अनुमति मिली, जो बारह आधिकारिक भाषाओं वाले देश में एक महत्वपूर्ण विशेषता है। सत्र के बाद, बॉट ने छात्र के प्रदर्शन पर फीडबैक दिया, जिसमें छूटे हुए अवसरों को रेखांकित किया गया या प्रश्नों को पूछने के बेहतर तरीकों का सुझाव दिया गया।
छात्रों ने अनुभव को आम तौर पर सकारात्मक और उपयोगी बताया। उन्होंने सिस्टम को उपयोग में आसान पाया और सहकर्मी या लेक्चरर के बजाय मशीन के साथ अभ्यास करने की मनोवैज्ञानिक सुरक्षा की सराहना की। एक छात्र ने उल्लेख किया कि बॉट ने उन्हें उन क्षेत्रों की पहचान करने में मदद की जिनमें सुधार की आवश्यकता थी जिन्हें वे अन्यथा अनदेखा कर देते। फीडबैक विशेष रूप से मूल्यवान था क्योंकि इसने उनके प्रश्न पूछने के अंतराल को उजागर किया, जैसे कि किसी विषय को गहराई से तलाशने में विफल रहना या पूछताछ की एक रेखा को बहुत जल्दी समाप्त कर देना। इस तत्काल, व्यक्तिगत प्रतिक्रिया ने छात्रों को अपनी कमियों को पहचानने और कम जोखिम वाले वातावरण में अपनी रणनीतियों को समायोजित करने की अनुमति दी। कई प्रतिभागियों ने महसूस किया कि सिमुलेशन ने उनके आत्मविश्वास को बढ़ाया, जिससे उन्हें बाद में वास्तविक लोगों या भूमिका निभाने के अभ्यासों के दौरान कम घबराहट महसूस हुई।
हालाँकि, अध्ययन ने उन महत्वपूर्ण सीमाओं को भी प्रकट किया जो बॉट को मानव संपर्क के पूर्ण विकल्प के रूप में देखते हैं। प्राथमिक चुनौती बातचीत की टेक्स्ट-आधारित प्रकृति थी। छात्रों ने रिपोर्ट किया कि अपने प्रश्न टाइप करने में बहुत समय लगता था और आवाज, चेहरे के भाव और शारीरिक भाषा की कमी ने बातचीत को कठोर और कम यथार्थवादी बना दिया। समाज कार्य और मनोविज्ञान जैसे क्षेत्रों में, गैर-मौखिक संकेतों को पढ़ना आवश्यक है, और केवल टेक्स्ट-आधारित इंटरफ़ेस किसी व्यक्ति के स्वर, हिचकिचाहट या मुद्रा की सूक्ष्मता की नकल नहीं कर सकता है। जबकि बॉट साक्षात्कार की संरचना और प्रश्नों की शब्दावली का अभ्यास करने के लिए सहायक था, यह छात्रों को कमरे के भावनात्मक वातावरण के प्रति प्रतिक्रिया करना नहीं सिखा सका।
शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि हालांकि पेशेंटबॉट एक पूरक उपकरण के रूप में आशाजनक है, लेकिन यह एक व्यापक प्रशिक्षण कार्यक्रम में एकीकृत होने पर ही सबसे अच्छा काम करता है। अध्ययन सुझाव देता है कि सबसे प्रभावी दृष्टिकोण एक मिश्रित मॉडल है: छात्र आत्मविश्वास बनाने और प्रश्न पूछने की बुनियादी बातें सीखने के लिए प्रारंभिक, दोहराव वाले अभ्यास के लिए चैटबॉट का उपयोग करते हैं, जिसके बाद एक मानव प्रशिक्षक से संरचित चिंतन और फीडबैक प्राप्त होता है। यह मानव पर्यवेक्षण यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि फीडबैक सटीक हो और छात्रों को सिमुलेशन की सीमाओं को समझने में मदद मिले। अध्ययन ने अधिक विविध परिदृश्यों की आवश्यकता पर भी प्रकाश डाला जो विभिन्न संस्कृतियों और भाषाओं की जटिल वास्तविकताओं को दर्शाते हों, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि प्रशिक्षण उन विविध लोगों के लिए छात्रों को तैयार करता है जिनकी वे अंततः सेवा करेंगे।
अंततः, निष्कर्ष संकेत देते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस व्यावसायिक शिक्षा में एक मूल्यवान कदम के रूप में कार्य कर सकता है, जो छात्रों को अपने कौशल का पूर्वाभ्यास करने और उन्हें परिष्कृत करने के लिए एक सुरक्षित स्थान प्रदान करता है। यह कोई जादुई समाधान नहीं है जो सभी प्रशिक्षण चुनौतियों को हल कर देता है, और न ही यह मानवीय जुड़ाव की आवश्यकता को प्रतिस्थापित करता है। इसके बजाय, यह एक सहायक ढांचे के रूप में कार्य करता है, जिससे छात्र वास्तविक क्लाइंट को चोट पहुँचाने के डर के बिना गलतियाँ कर सकते हैं और उनसे सीख सकते हैं। जैसे-जैसे तकनीक विकसित होती है, वॉयस इंटरेक्शन और अधिक यथार्थवादी भावनात्मक प्रतिक्रियाओं को शामिल करने से इसका मूल्य और बढ़ सकता है, लेकिन फिलहाल, इसकी सबसे बड़ी ताकत मानवीय जुड़ाव की सूक्ष्म कला को सीखने के लिए एक संरचित, दोहराने योग्य और निर्णय-मुक्त वातावरण प्रदान करने की क्षमता में निहित है।
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