Peer-Beratung durch automatisiertes Feedback verbessern

Die Ausbildung von Peer-Counselors, besonders von denen, die gerade anfangen, ist super wichtig, um Menschen mit psychischen Problemen zu unterstützen. Ein zentraler Punkt, um ihre Entwicklung zu fördern, ist, ihnen realistische Übungen und spezifisches Feedback zu ihren Beratungsfähigkeiten zu geben. Momentan kommt das Feedback für Peer-Counselors hauptsächlich von erfahrenen Supervisors, was langsam und teuer sein kann. Das führt dazu, dass viele Anfänger nicht die detaillierten Einblicke bekommen, die sie brauchen, um sich zu verbessern. Unser Ziel ist es, diese Lücke zu schliessen, indem wir grosse Sprachmodelle nutzen, um massgeschneidertes und kontextuelles Feedback zu bieten, damit Peer-Counselors in ihren Rollen wachsen können.

#Das Problem

Peer-Counselors spielen eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, emotionale Unterstützung zu bieten. Allerdings haben viele Anfänger in diesem Bereich Schwierigkeiten, das qualitativ hochwertige Feedback zu bekommen, das sie brauchen, um ihre Fähigkeiten zu verbessern. Oft fehlen ihnen genügend Anleitungen von Mentoren, was zu schlechten Beratungspraktiken führen kann. Das kann ein grosses Problem sein, denn Peer-Counseling ist eine wichtige Ressource für viele Menschen, die Hilfe suchen. Daher ist es entscheidend, eine Möglichkeit zu finden, um detailliertes Feedback effizient an eine grosse Anzahl von Anfängern zu geben.

#Unser Ansatz

Um dieses Problem anzugehen, haben wir uns grosse Sprachmodelle (LLMs) angeschaut, um zu sehen, ob sie für effektiveres Feedback für Peer-Counselors eingesetzt werden können. Unser Ansatz besteht darin, eng mit erfahrenen Psychotherapie-Supervisors zusammenzuarbeiten, um einen strukturierten Rahmen für das Feedback zu entwickeln. Das wird uns erlauben, den Feedback-Prozess zu automatisieren, während wir sicherstellen, dass er die Art von Einsichten widerspiegelt, die Supervisoren normalerweise geben.

#Mitgestalten des Feedback-Rahmens

Wir haben damit begonnen, erfahrene Supervisors zu interviewen, die Anfänger trainieren. Durch diese Gespräche haben wir die Schlüsselaspekte von Feedback identifiziert, die für effektives Training notwendig sind. Wir haben tiefgehende Sitzungen durchgeführt, in denen die Supervisoren Feedback zu echten Beratungstranskripten gegeben haben. Das hat uns geholfen zu verstehen, wie sie Beratungssitzungen bewerten und welche spezifischen Ratschläge sie neuen Counselors geben.

Die Supervisors haben hervorgehoben, dass Feedback oft mit positiver Verstärkung beginnt, gefolgt von einer detaillierten Analyse darüber, was gut gelaufen ist und was verbessert werden könnte. Sie haben betont, dass die Antworten mit den Zielen der Beratungssitzung übereinstimmen sollten. Basierend auf ihren Einsichten haben wir einen mehrstufigen Feedback-Rahmen erstellt, der ihren Ansatz zur Feedback-Übergabe erfasst.

#Komponenten des Feedback-Rahmens

Unser mehrstufiger Feedback-Rahmen besteht aus mehreren wesentlichen Komponenten:

1. Angemessenheit: Das zeigt an, ob die Antwort eines Counselors gut zum Kontext passt und den besten Praktiken im aktiven Zuhören entspricht. Wenn eine Antwort als angemessen erachtet wird, ist kein weiteres Feedback nötig.

2. Ziel und Ausrichtung: Im Peer-Counseling sollte jede Antwort einen Zweck haben. Diese Komponente spezifiziert, was das Ziel des Counselors zu jedem Zeitpunkt im Gespräch sein sollte und wie sie ihre Antwort anpassen können, um dieses Ziel besser zu erreichen.

3. Verbesserungsbereiche: Dieser Teil hebt spezifische Kategorien hervor, in denen der Counselor seine Fähigkeiten verbessern kann. Wir haben acht relevante Kategorien identifiziert, darunter Reflexionen, Fragen, Vorschläge, Validierung, Selbstoffenbarung, Empathie, Professionalität und Struktur.

4. Alternative zielgerichtete Antwort: Hier schlagen wir eine neue Antwort vor, die besser zu den Beratungszielen passt und die zuvor hervorgehobenen Verbesserungsbereiche anspricht.

5. Positive Verstärkung: Diese optionale Komponente verstärkt, was der Counselor gut gemacht hat, und ermutigt ihn, weiterhin effektive Strategien zu nutzen.

Unser Rahmen ist einzigartig, weil er nicht nur die Antworten des Counselors bewertet, sondern auch konkrete Verbesserungsvorschläge bietet, während der Fokus auf den Beratungszielen bleibt.

#Datensatz für das Training

Um unser automatisiertes Feedback-System zu entwickeln, benötigten wir einen Datensatz von Beratungsgesprächen, den wir mit Feedback unter Verwendung unseres Rahmens annotieren konnten. Nach sorgfältiger Überlegung zu den verfügbaren Ressourcen haben wir uns für einen öffentlich verfügbaren Datensatz von emotionalen Unterstützungsgesprächen entschieden. Wir haben diesen Datensatz sorgfältig gefiltert, um sicherzustellen, dass die Gespräche relevant für Peer-Counseling sind.

Wir haben den Datensatz in drei Teile aufgeteilt: einen für detaillierte Feedback-Annotationen, einen für die Erfassung von Selbstbewertungsvorlieben und einen Testdatensatz. Die Feedback-Annotationen wurden unter Verwendung eines Modells-in-der-Schleife-Koannotationsansatzes erstellt, der sowohl ein grosses Sprachmodell als auch Fachexperten zusammenbringen musste, um qualitativ hochwertiges Feedback zu gewährleisten.

#Zusammenarbeit mit Fachexperten

Um die Qualität unserer Annotationen zu gewährleisten, haben wir mit Fachexperten zusammengearbeitet, die umfangreiche Erfahrung im Bereich psychischer Gesundheit haben. Wir haben Experten aufgrund ihrer Qualifikationen ausgewählt und eine Pilotstudie durchgeführt, um ihre Annotationfähigkeiten zu validieren. Danach haben wir unser Team auf zwei Experten eingegrenzt, die konstant qualitativ hochwertiges Feedback geliefert haben.

Während dieses Prozesses haben wir sichergestellt, dass die Experten gut über den Rahmen und die Erwartungen an sie informiert waren. Sie haben über 400 Gespräche annotiert und dabei die mehrstufigen Feedback-Komponenten auf jede Antwort des Counselors angewendet.

#Selbstverbesserungsmethode

Ein wichtiger Aspekt unseres Ansatzes ist die Nutzung einer Selbstverbesserungsmethode, um die Qualität des durch unser Modell generierten Feedbacks zu erhöhen. Diese Methode erlaubt es dem Modell, seine eigene Leistung zu bewerten und seine Feedback-Generierung im Laufe der Zeit zu verbessern.

#Der Selbstbewertungsmechanismus

Der erste Schritt in der Selbstverbesserungsmethode besteht darin, alternative Antworten für eine gegebene Äusserung des Counselors zu generieren. Indem die originale Antwort durch eine alternative ersetzt wird und überprüft wird, wie gut sie angenommen wird, kann das Modell die Qualität seines eigenen Feedbacks bewerten. Das Modell weist jeder alternativen Antwort einen Score zu, der angibt, wie wahrscheinlich sie angemessen ist.

#Erstellung von Präferenzpaaren

Mit dem Selbstbewertungsmechanismus bilden wir Paare aus bevorzugten und weniger bevorzugten Antworten. Wenn die originale Antwort des Counselors niedrig punktet, was auf Verbesserungspotenzial hindeutet, identifizieren wir die besten und schlechtesten Alternativen, um Präferenzpaare zu erstellen. Diese Paare helfen, den Prozess der Feedback-Generierung zu verfeinern, indem sie das Modell auf bessere Antworten lenken.

#Ausrichten des Modells

Nachdem wir Präferenzpaare generiert haben, richten wir das Modell mit einer Technik aus, die als Direct Preference Optimization (DPO) bezeichnet wird. Diese Methode ermutigt das Modell, aus qualitativ hochwertigen Beispielen zu lernen und niedrig qualitativer Antworten zu entgehen, was zu besserem Feedback im Laufe der Zeit führt.

#Bewertung der Feedback-Qualität

Um die Qualität des durch unser Modell generierten Feedbacks zu bewerten, haben wir gründliche Bewertungen im Vergleich zu Basismodellen durchgeführt. Wir haben sowohl automatische Bewertungsmethoden als auch Expertenbewertungen verwendet, um das generierte Feedback zu vergleichen.

#Vergleich mit Basismodellen

Wir haben Feedback von verschiedenen Modellen gesammelt und ihre Leistung in Bezug auf Qualitätsbewertungen analysiert. Unsere Ergebnisse haben gezeigt, dass unser Modell die Basismodelle übertroffen hat, besonders in den schlimmsten Szenarien, in denen das Feedback irreführend oder schädlich sein könnte. Das war eine kritische Erkenntnis, da schlechtes Feedback ernsthafte Auswirkungen im Counseling-Kontext haben kann.

#Expertenbewertung

Zusätzlich zu automatischen Bewertungen haben wir die Meinung von Fachexperten eingeholt, um die Qualität des Feedbacks anhand verschiedener Aspekte zu bewerten. Das von unserem Modell generierte Feedback stimmte eng mit der Qualität überein, die von menschlichen Experten produziert wurde, insbesondere in Bereichen wie Angemessenheit und Hilfsbereitschaft.

Die Experten konnten auch hochqualitatives Feedback von niedrigwertigen Antworten effektiv unterscheiden, was die Leistung unseres Modells weiter validierte.

#Erkenntnisse und zukünftige Richtungen

Die Entwicklung eines Modells, das mehrstufiges Feedback generieren kann, hat das Potenzial, die Ausbildung von Peer-Counselors zu revolutionieren. Durch die Automatisierung des Feedback-Prozesses können wir qualitativ hochwertiges Training für Anfänger in verschiedenen Kontexten zugänglicher machen.

#Einschränkungen

Obwohl unser Modell vielversprechend ist, ist es wichtig, einige Einschränkungen anzuerkennen. Der Feedback-Rahmen, den wir erstellt haben, ist nicht umfassend und deckt möglicherweise nicht alle relevanten Dimensionen des Peer-Counselings ab. Ausserdem ist das Feedback nicht auf individuelle Counselors zugeschnitten, was ein wichtiger Aspekt der traditionellen Aufsicht ist.

#Ethische Überlegungen

Wenn wir voranschreiten, müssen ethische Überlegungen im Vordergrund unserer Arbeit stehen. Das Feedback, das wir geben, sollte als Richtlinie und nicht als absolute Anweisung betrachtet werden. Die Counselors sollten ermutigt werden, das Feedback kritisch zu bewerten, bevor sie es in ihrer Praxis umsetzen. Wir beabsichtigen auch, einen Zustimmungsprozess zu implementieren, der die Benutzer über die potenziellen Risiken eines automatisierten Feedback-Systems informiert.

#Zukünftige Arbeiten

In der Zukunft werden wir unser Modell weiter verfeinern und Wege erkunden, um Feedback zu personalisieren. Die Einbeziehung einer breiteren Palette von Fachexperten kann ebenfalls helfen, das Feedback für verschiedene Kontexte besser zu gestalten. Darüber hinaus werden wir untersuchen, wie wir diesen Ansatz skalieren können, um noch mehr Anfängern zu erreichen, die von verbesserten Trainingsmethoden profitieren könnten.

#Fazit

Unsere Arbeit präsentiert einen innovativen Ansatz zur Ausbildung von Anfängern im Peer-Counseling durch den Einsatz von grossen Sprachmodellen und einem strukturierten Feedback-Rahmen. Durch die Automatisierung des Feedback-Prozesses wollen wir die Counselors in die Lage versetzen, ihre Fähigkeiten zu verbessern und bessere Unterstützung für bedürftige Personen zu bieten. Auch wenn Herausforderungen bestehen, ist das Potenzial, die Ausbildung im Peer-Counseling positiv zu beeinflussen, erheblich.