CoEmpaTeam：利用LLM化身與動態角色扮演提升認知同理
arXiv - Human-Computer InteractionDehui Kong, Martin Feick, Shi Liu, Alexander Maedche
利用LLM化身與VR動態角色扮演，提升使用者認知同理，並證實其在實際生活中的轉移效應。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
LLM 驅動的多人格化身在 VR 中提供個別化同理訓練
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此創新結合解決了同理訓練的微妙性與可擴充性問題，能在不同學習者間提供差異化體驗，符合自適應學習需求。
AI 重點 2
實驗證實同理能力可轉移至真實生活場景
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證明了 VR 同理訓練的實際效益，對教育實務者與政策制定者評估投資價值具有關鍵參考價值。
核心研究發現
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CoEmpaTeam 透過 LLM 驅動、個性迥異的化身，提供可擴充且個別化的同理訓練環境。
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技術評估與 90 名參與者的線上實驗證實化身之人格差異對互動體驗具有顯著影響。
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在 32 名實驗者的三次 VR 角色扮演課程與一週日誌研究中，認知同理顯著提升。
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參與者報告說，透過 VR 角色扮演獲得的同理能力已延伸至日常人際互動。
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研究顯示，動態角色扮演與 LLM 化身的結合能有效促進認知同理的實際應用。
對教育工作者的啟發
為實務教育工作者與課程設計者提供具體建議：1) 先設計多人格 LLM 化身，確保每位學生可在不同視角下練習同理；2) 以短時段、重複的 VR 角色扮演課程為主，並配合日誌反思，促進自我調節；3) 透過實驗數據持續評估同理提升與日常行為轉移，調整化身特徵與情境設計；4) 建議將此模組嵌入跨學科 PBL 或協作學習中，提升學生的社會情感技能。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- CoEmpaTeam: Enhancing Cognitive Empathy using LLM-based Avatars and Dynamic Role Play in Virtual Reality
- 作者：
- Dehui Kong, Martin Feick, Shi Liu, Alexander Maedche
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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