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Melhorando as Habilidades de Comunicação Através da Tecnologia

Um programa que melhora as habilidades de comunicação usando simulações de conversa.

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Índice

A comunicação eficaz é uma habilidade crucial em várias partes da vida. A galera frequentemente enfrenta desafios para se comunicar com os outros, especialmente em conversas difíceis. Isso pode levar a mal-entendidos e estresse. A gente explora como usar a tecnologia pode ajudar a melhorar as Habilidades de Comunicação simulando cenários da vida real e oferecendo Feedback.

O Desafio das Conversas Difíceis

Às vezes, as pessoas têm dificuldade em falar sobre assuntos importantes. Isso pode rolar no trabalho, em casa ou com amigos. Emoções fortes podem deixar ainda mais difícil expressar claramente o que tá pensando. Muita gente não tem as habilidades necessárias para se comunicar bem. Mesmo quem é bom nisso pode travar em situações emocionais.

Quando alguém precisa negociar um aumento ou discutir assuntos pessoais, não é só sobre dizer as palavras certas. Também envolve controlar as emoções. Pesquisas mostram que emoções podem atrapalhar até mesmo a comunicação bem pensada. Por isso, é importante focar não só no que dizer, mas também em como gerenciar os sentimentos durante essas conversas.

Apresentando Uma Nova Abordagem

Pra ajudar com isso, a gente criou um programa que usa modelos de linguagem pra simular conversas. Esse programa permite que as pessoas pratiquem suas habilidades de comunicação num ambiente seguro. Ele oferece feedback com base em conselhos de especialistas pra dar dicas de como melhorar.

O treinamento é baseado em um método chamado DEAR MAN da Terapia Comportamental Dialética (DBT). Esse método ajuda a galera a aprender tanto a falar quanto a lidar com as emoções. O DEAR MAN consiste em sugestões como descrever as situações claramente, expressar sentimentos, afirmar necessidades e negociar eficazmente.

Como o Programa Funciona

O programa tem duas funcionalidades principais: simular conversas e fornecer feedback. Os usuários interagem com um chatbot que faz o papel da outra pessoa na conversa. Isso permite a prática antes de se envolver em situações da vida real.

Simulação de Conversas

Os participantes podem escolher situações que acham difíceis de discutir. Por exemplo, podem querer falar com o chefe sobre tirar um tempo de folga ou com um amigo sobre uma dívida. O chatbot vai atuar como a outra parte da conversa, permitindo que os usuários ensaiem suas respostas.

Mecanismo de Feedback

Depois de cada conversa simulada, o programa oferece feedback com base no método DEAR MAN. Os usuários recebem sugestões específicas sobre o que fizeram bem e onde podem melhorar. Esse feedback é parecido com o que especialistas em comunicação dariam.

O Estudo

Pra avaliar o quão bem esse programa funciona, fizemos um estudo com 86 participantes. Eles tiveram duas opções de treinamento: praticar apenas através de simulação ou praticar com simulação e feedback.

Resultados do Estudo

Os participantes que receberam feedback mostraram uma melhoria significativa nas suas habilidades de comunicação. Eles se sentiram mais confiantes indo pra conversas da vida real e estavam melhores em gerenciar suas emoções durante as discussões. O grupo que treinou com feedback teve resultados melhores do que aqueles que praticaram sem.

Domínio das Habilidades

O domínio das habilidades foi medido observando o quão bem os participantes puderam usar as estratégias DEAR MAN durante as conversas. Aqueles que receberam feedback melhoraram suas habilidades de forma substancial. Os resultados mostraram que o feedback consistente leva a uma maior retenção de habilidades em situações desafiadoras da vida real.

Gerenciamento Emocional

Os participantes relataram que se sentiram menos ansiosos e com medo sobre suas conversas. O gerenciamento emocional foi um foco importante, e aqueles que praticaram com feedback viram uma maior redução nas emoções negativas comparado aos que praticaram apenas com simulações.

Autoeficácia

A autoeficácia, ou a crença nas próprias habilidades, também aumentou em quem recebeu feedback. Os participantes relataram se sentir mais esperançosos e motivados pra lidar com conversas difíceis depois das sessões de treinamento. Essas mudanças positivas não estavam só ligadas às situações que praticaram, mas também se estendiam a situações novas e similares nas quais não tinham sido treinados.

Insights dos Especialistas

Pra criar esse programa de treinamento, a gente pegou insights de especialistas em psicologia. Eles ajudaram a desenvolver o sistema de feedback, garantindo que ele se alinhasse às práticas de comunicação eficazes.

Insights Principais

  1. Focar nos Fatos: Quando descrever situações, é importante ficar nos fatos e evitar julgamentos. Isso mantém as conversas claras e focadas no que realmente importa.

  2. Treinar em Situações Mais Fáceis Primeiro: Praticar conversas difíceis pode ser avassalador. Começar com cenários menos desafiadores pode aumentar a confiança pra encarar discussões mais complicadas depois.

  3. Priorizar o Gerenciamento Emocional: O sucesso em conversas não é só sobre negociação habilidosa. O gerenciamento emocional é igualmente importante. O treinamento deve focar em ajudar as pessoas a manterem a calma e centradas.

  4. Escolher Estratégias Antes de Falar: Incentivar os participantes a escolher suas estratégias antes de falar pode melhorar a experiência de aprendizado deles.

Coleta de Dados

Dados foram coletados de várias fontes. A gente envolveu pessoas de diferentes origens pra descrever situações desafiadoras em suas vidas. Cada um articulou as dificuldades que enfrentaram, ajudando o chatbot a simular conversas com precisão.

Anotação de Conversas por Especialistas

Especialistas em psicologia revisaram as conversas pra fornecer anotações. Eles avaliaram o quão bem os participantes usaram as habilidades DEAR MAN e sugeriram formas de melhorar. Essa visão de especialistas foi crucial pra desenvolver o mecanismo de feedback no programa.

Métodos de Feedback

O programa usa métodos específicos pra melhorar a eficiência do feedback. Ele contrasta respostas fortes e fracas pra dar aos usuários uma compreensão clara de como se expressar melhor.

Avaliação de Habilidades

As respostas dos participantes são avaliadas de acordo com a aplicação das habilidades DEAR MAN. O feedback cobre áreas onde eles se destacaram e onde podem aprimorar sua abordagem.

Sugestões para Melhoria

Além das avaliações, o programa oferece sugestões práticas de melhoria. Isso inclui reestruturar suas respostas pra alinhar melhor com estratégias de comunicação eficazes.

Experiência do Usuário

O sistema é projetado pra ser amigável. Os participantes interagem nas conversas com o chatbot de forma intuitiva e recebem feedback imediato. Esse mecanismo de resposta rápida permite um aprendizado e ajustes ágeis.

Efeitos a Longo Prazo

Embora o treinamento mostre resultados promissores a curto prazo, há perguntas sobre sua eficácia a longo prazo. A prática contínua é recomendada pra manter os níveis de habilidade e gerenciamento emocional.

Limitações

Mesmo que o treinamento seja eficaz, ele não deve substituir métodos tradicionais de aprendizado de habilidades de comunicação. Ele deve complementar as práticas existentes e fornecer uma avenida adicional pra crescimento.

Necessidades de Treinamento Personalizadas

O programa ainda não atende indivíduos com problemas específicos de saúde mental ou diferenças culturais de comunicação. Atualizações futuras podem abordar necessidades personalizadas pra aprimorar ainda mais a aprendizagem.

Conclusão

Usar modelos de linguagem pra simular conversas fornece uma ferramenta valiosa pra melhorar a comunicação interpessoal. A combinação de prática e feedback de especialistas aumenta a confiança e habilidade dos participantes em lidar com conversas difíceis. Essa abordagem abre portas pra mais pessoas desenvolverem habilidades de comunicação eficazes que podem melhorar significativamente seus relacionamentos e interações.

Focando tanto na comunicação quanto no gerenciamento emocional, esse programa tem potencial pra causar um impacto positivo em indivíduos que buscam aprimorar sua eficácia interpessoal.

Fonte original

Título: IMBUE: Improving Interpersonal Effectiveness through Simulation and Just-in-time Feedback with Human-Language Model Interaction

Resumo: Navigating certain communication situations can be challenging due to individuals' lack of skills and the interference of strong emotions. However, effective learning opportunities are rarely accessible. In this work, we conduct a human-centered study that uses language models to simulate bespoke communication training and provide just-in-time feedback to support the practice and learning of interpersonal effectiveness skills. We apply the interpersonal effectiveness framework from Dialectical Behavioral Therapy (DBT), DEAR MAN, which focuses on both conversational and emotional skills. We present IMBUE, an interactive training system that provides feedback 25% more similar to experts' feedback, compared to that generated by GPT-4. IMBUE is the first to focus on communication skills and emotion management simultaneously, incorporate experts' domain knowledge in providing feedback, and be grounded in psychology theory. Through a randomized trial of 86 participants, we find that IMBUE's simulation-only variant significantly improves participants' self-efficacy (up to 17%) and reduces negative emotions (up to 25%). With IMBUE's additional just-in-time feedback, participants demonstrate 17% improvement in skill mastery, along with greater enhancements in self-efficacy (27% more) and reduction of negative emotions (16% more) compared to simulation-only. The improvement in skill mastery is the only measure that is transferred to new and more difficult situations; situation specific training is necessary for improving self-efficacy and emotion reduction.

Autores: Inna Wanyin Lin, Ashish Sharma, Christopher Michael Rytting, Adam S. Miner, Jina Suh, Tim Althoff

Última atualização: 2024-02-19 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2402.12556

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.12556

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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