模擬夫妻衝突：多代理系統設計用於治療訓練與實踐
arXiv - Computers and SocietyCanwen Wang, Angela Chen, Catherine Bao, Siwei Jin, Holly Swartz, Tongshuang Wu, Robert E Kraut, Haiyi Zhu
開發多代理模擬系統，讓治療師在可控環境練習夫妻衝突，證實其比傳統角色扮演更真實且能準確辨識情境轉變。
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AI 重點 1
多代理模擬突破傳統角色扮演的真實性限制
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透過可重複、可控的情境，模擬允許系統化評估治療師對衝突模式的處理，提升訓練效能與客觀性，對臨床教育具有重要意義。
AI 重點 2
感知-計畫-執行架構即時回饋，促進治療師自我調整與學習循環
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AI即時反應治療師行為，提供具可解釋性的回饋，符合自我調節學習原則，示範如何將人工智慧嵌入實務訓練，對教育科技設計師具啟發性。
核心研究發現
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系統採用感知-計畫-執行架構，根據治療理論即時更新代理互動狀態並產生逼真語音與情緒回應。
- 2
在21位美國執業治療師的實驗中，使用者能更準確辨識代理狀態轉變，顯示模擬具備實際判斷力。
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參與者對系統的真實感與即時回應評價高於基於提示的基線，證明狀態化、可解釋模擬對訓練有效。
對教育工作者的啟發
此系統可作為治療師培訓模組，允許教師在安全環境中重複練習夫妻衝突處理，並透過即時回饋調整技巧。設計者可將感知-計畫-執行架構嵌入其他情境模擬，提升學習者自我調節與評估能力。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Simulating Couple Conflict: Designing A Multi-Agent System for Therapy Training and Practice
- 作者：
- Canwen Wang, Angela Chen, Catherine Bao, Siwei Jin, Holly Swartz, Tongshuang Wu, Robert E Kraut, Haiyi Zhu
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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