DOI: https://doi.org/10.1016/j.chbah.2026.100383
تاريخ النشر: 2026-08-01
المؤلف: V. El Sawah وآخرون
الموضوع الرئيسي: تفاعل الروبوتات الاجتماعية والتفاعل بين الإنسان والروبوت
نظرة عامة
تستكشف الدراسة تصورات طلاب الدراسات العليا في علم النفس السريري بشأن محاكيتين معتمدتين على الذكاء الاصطناعي – ChatGPT (روبوت محادثة نصي) وHeyGen (أفاتار صوتي) – مصممتين لتعزيز المهارات العلاجية في المراحل المبكرة. شارك أربعة وعشرون طالبًا في أدوار تمثيلية سلوكية معرفية باستخدام كلا الأداتين وقدموا تقييمات كمية وتعليقات نوعية حول أبعاد مختلفة، بما في ذلك الفائدة المدركة وتطبيق المهارات. أشارت النتائج إلى أن كلا النمطين من الذكاء الاصطناعي تم استقبالهما بشكل إيجابي، حيث تفوق الأفاتار الصوتي بشكل كبير على روبوت المحادثة في الفائدة المدركة، وتطبيق المهارات، وتحسين المهارات المدركة. وأكدت التعليقات النوعية على ميزة الأفاتار في نقل الإشارات الاجتماعية والعاطفية، مما يشير إلى أن التفاعلات الصوتية قد تعزز تجربة التعلم.
تعتبر الدراسة بارزة لأنها الأولى التي تقارن مباشرة بين العملاء المعتمدين على الذكاء الاصطناعي المجسد والنصوص في تدريب علم النفس السريري. وتقدم أدلة أولية على أن محاكيات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تدعم بشكل فعال تعليم الأطباء المبتدئين من خلال تقديم فرص ممارسة واقعية في بيئة منخفضة المخاطر. بينما اعتُبرت كلا الأداتين ذات قيمة، أكد المشاركون على أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يكمل، بدلاً من استبدال، طرق التدريس والإشراف التقليدية. تدعو النتائج إلى الدمج المسؤول لمحاكيات الذكاء الاصطناعي في برامج التدريب، مما يبرز إمكاناتها لتعزيز ثقة الأطباء المبتدئين أثناء استعدادهم للتفاعل مع العملاء في ظل الطلب المتزايد على خدمات الصحة النفسية.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية تعقيدات التفاعل بين البشر والذكاء الاصطناعي، وخاصة في السياقات التي تتطلب تفسيرًا عاطفيًا وأحكامًا علاقاتية. تفترض أن النمط الذي يتم من خلاله تقديم أنظمة الذكاء الاصطناعي – مثل الصوت، تعبيرات الوجه، والإشارات غير اللفظية – يؤثر بشكل كبير على تصورات المستخدمين للوجود الاجتماعي، والانخراط، وقيمة المهام. تشير الأطر النظرية، بما في ذلك ثراء الوسائط، والوجود الاجتماعي، ونموذج “الكمبيوترات كفاعلين اجتماعيين” (CASA)، إلى أن وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يحاكون التواصل البشري يُنظر إليهم على أنهم أكثر واقعية اجتماعيًا وفعالية. هذا مهم بشكل خاص في علم النفس السريري، حيث يتطلب الحوار العلاجي استنتاجًا عاطفيًا دقيقًا وتنسيقًا بين الأشخاص.
تسلط الورقة الضوء على إمكانية استخدام تدريب المهارات السريرية كوسيلة لاستكشاف كيفية تأثير الأنماط المختلفة (مثل الأفاتار مقابل الوكلاء المعتمدين على النص) على القيمة الاجتماعية المدركة في حل المشكلات بين الأشخاص المعقدة. كما تتناول التحدي المتمثل في مواءمة التدريب الأكاديمي مع واقع الممارسة العلاجية، مشيرة إلى أنه بينما يكون طلاب الدراسات العليا على دراية جيدة بالأطر المعتمدة على الأدلة، فإنهم غالبًا ما يشعرون بعدم الاستعداد لمتطلبات التفاعل مع العملاء العاطفية والعملية. يمكن أن تؤدي هذه الفجوة إلى انخفاض الثقة وزيادة القلق، مما يعيق تطوير المهارات العلاجية الفعالة.
الطرق
في هذه الدراسة، تم استخدام أداتين من الذكاء الاصطناعي لمحاكاة سيناريوهات الاستشارة: OpenAI ChatGPT (نموذج GPT-5) وHeyGen. عمل ChatGPT كوكيل محادثة نصي فقط، مما يسهل التفاعلات بلغة طبيعية من خلال ردود مكتوبة، بينما قدم HeyGen أفاتار رقمي فائق الواقعية قادر على تحريك تعبيرات الوجه، ونبرة الصوت، ونظرات العين، والتعبيرات العاطفية بشكل متزامن. استخدمت كلا الأداتين نفس نموذج اللغة الكبير الأساسي، مما يضمن أن أي اختلافات في تجربة المستخدم كانت بسبب نمط التفاعل بدلاً من قدرات توليد اللغة. للحفاظ على الاتساق، تم استخدام نصوص مطابقة عبر كلا النظامين، تم تطويرها من ملخصات الحالات في “دورة مكثفة في الطب النفسي” (الطبعة الرابعة، 2013). كانت هذه النصوص تفصيلية لملفات تعريف العملاء الخيالية، بما في ذلك المشكلات المقدمة والسياقات الاجتماعية ذات الصلة، مع التركيز بشكل خاص على السيناريوهات التي تتضمن القلق والانسحاب الاجتماعي.
شارك المشاركون مع أدوات الذكاء الاصطناعي باستخدام جلسات منظمة مستندة إلى نموذج “Hot Cross Bun” للعلاج السلوكي المعرفي (CBT)، الذي يركز على الترابطات بين الأفكار، والعواطف، والسلوكيات، والإحساسات الفسيولوجية. تم تقديم تعليمات واضحة لمنع الذكاء الاصطناعي من تشخيص أو الإفراط في شرح المشكلات، مما يشجع المشاركين على استخدام مهارات الاستجواب العلاجية. بعد كل تفاعل، أكمل المشاركون استبيانًا مكونًا من 33 عنصرًا عبر Qualtrics، يقيم الاستجابة المدركة والانخراط من الذكاء الاصطناعي، وفائدة الأداة للتدريب السريري، وتطبيق مهارات CBT، والتحسينات المدركة في الكفاءة العامة. تم قياس الردود على مقياس من خمسة نقاط، وتم تصنيف العناصر إلى مواضيع لتحليل صلاحية المحتوى.
النتائج
قيمت الدراسة فعالية أداتين من الذكاء الاصطناعي – روبوت محادثة نصي (ChatGPT) وأفاتار صوتي (HeyGen) – في تعزيز المهارات السريرية بين طلاب الدراسات العليا في علم النفس السريري. قام المشاركون، بمتوسط عمر 24.6 عامًا، بتقييم كلا الأداتين بشكل إيجابي عبر مواضيع مختلفة، مع درجات كبيرة فوق الصفر (ps < .05)، مما يشير إلى قيمتهما السريرية المدركة. ومن الجدير بالذكر أن الأفاتار حصل على تقييمات أعلى من روبوت المحادثة في الفائدة المدركة (M = 1.14، SD = 0.49؛ t(23) = -3.21، p = .004) وتطبيق المهارات (t(23) = -2.18، p = .04). بينما لم يكن هناك فرق كبير في جودة الردود (Z = -1.44، p = .154)، تم تقييم الأفاتار بشكل أعلى بشكل كبير من حيث تحسين المهارات المدركة (Z = -2.24، p = .025). كشفت التعليقات النوعية أن كلا الأداتين من الذكاء الاصطناعي قدمتا روايات عملاء متماسكة وواقعية، مما يعزز الانخراط العاطفي ويزيد من ثقة المشاركين في تطبيق المهارات السريرية. ساهمت إشارات الأفاتار الأكثر ثراءً في زيادة التوافق العاطفي والانغماس، مما يتماشى مع نظرية ثراء الوسائط، بينما سهل روبوت المحادثة التفكير وتيرة الإدراك. أكد المشاركون على أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يكمل، وليس أن يحل محل، التدريب السريري التقليدي، مع تسليط الضوء على المخاوف بشأن قيود الأنظمة الحالية للذكاء الاصطناعي في تكرار الديناميات الدقيقة للتفاعل البشري. بشكل عام، تشير النتائج إلى أن دمج محاكيات الذكاء الاصطناعي في التدريب السريري يمكن أن يسد الفجوة بين المعرفة النظرية والتطبيق العملي، مما يوفر دعمًا قابلًا للتوسع في تعليم الصحة النفسية.
المناقشة
في مناقشة التدريب القائم على المحاكاة (SBT) في التعليم السريري، تسلط الورقة الضوء على الدور المهم للذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز واقعية وفعالية أدوات التدريب لطلاب علم النفس السريري. غالبًا ما تفشل طرق SBT التقليدية، مثل تمثيل الأدوار بين الأقران ومحاكاة الممثلين، في تكرار الأصالة العاطفية والإشارات غير اللفظية الدقيقة الموجودة في التفاعلات العلاجية الحقيقية. يمكن أن تعيق هذه القيود توطيد المهارات، حيث إن الممارسة العاطفية المهمة ضرورية لتطوير الكفاءات العلاجية. يقدم إدخال الذكاء الاصطناعي، وخاصة من خلال نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والأفاتارات الواقعية، بديلاً واعدًا من خلال توفير حوارات ديناميكية وسياقية مناسبة وتفاعلات متعددة الوسائط يمكن أن تحاكي بشكل أفضل تعقيدات علاقات العميل والمعالج.
تستكشف الدراسة تصورات طلاب الدراسات العليا في علم النفس السريري بشأن أداتين من أدوات المحاكاة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي: روبوت محادثة نصي (ChatGPT) وأفاتار صوتي (HeyGen). تفترض أن الأفاتار، مع إشاراته الاجتماعية والعاطفية الإضافية، سيُنظر إليه بشكل أكثر إيجابية من روبوت المحادثة. أبلغ المشاركون أن كلا الأداتين نجحتا في محاكاة تفاعلات العملاء، لكن وجود الأفاتار المرئي وقدرته على نقل تعبيرات الوجه عززت الانخراط والاتصال العاطفي. ومع ذلك، تم إثارة المخاوف بشأن قيود الذكاء الاصطناعي في تكرار عمق التفاعل البشري، حيث أشار المشاركون إلى أن ردود الذكاء الاصطناعي قد تشعر أحيانًا بأنها آلية أو مكتوبة بشكل مفرط، مما قد يعيق تطوير التحالف العلاجي. بشكل عام، بينما تم اعتبار أدوات الذكاء الاصطناعي مكملات قيمة للتدريب التقليدي، أكد المشاركون على ضرورة الخبرة الواقعية للاستعداد الكامل للممارسة السريرية.
القيود
تقدم الدراسة عدة قيود يجب الاعتراف بها عند تفسير نتائجها. بشكل أساسي، ركزت الأبحاث على تفاعلات قصيرة، مما ترك أسئلة حول الانخراط على المدى الطويل، ونقل المهارات، واستدامة الفوائد المدركة دون إجابة. كانت السيناريوهات التي تم فحصها محدودة بعروض سلوكية معرفية متوسطة الشدة، مما يشير إلى الحاجة إلى تحقيقات مستقبلية تشمل مجموعة أوسع من الأنماط العلاجية وملفات تعريف العملاء الأكثر تعقيدًا. بالإضافة إلى ذلك، أشارت التعليقات النوعية إلى أن المشكلات التقنية والردود المتكررة أحيانًا تعطل انغماس المشاركين، مما قد يؤثر على تجربتهم العامة.
لزيادة قوة الأبحاث المستقبلية، يُوصى باستخدام عينات أكبر وأكثر تنوعًا، بالإضافة إلى دمج مؤشرات سلوكية أو لغوية أو فسيولوجية للانخراط لتقييم تطوير المهارات بشكل موضوعي. ستكون الدراسات الطولية ضرورية لتحديد ما إذا كانت المكاسب الأولية تؤدي إلى تحسين الأداء والثقة في البيئات السريرية الحقيقية. علاوة على ذلك، قد يؤدي تقييم الجدوى الاقتصادية واستكشاف دمج التعليقات متعددة الوسائط في ممارسات الإشراف إلى تحسين إمكانية التنفيذ في البيئات السريرية.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.chbah.2026.100383
Publication Date: 2026-08-01
Author(s): V. El Sawah et al.
Primary Topic: Social Robot Interaction and HRI
Overview
The study investigates the perceptions of postgraduate clinical psychology students regarding two AI-based simulations—ChatGPT (a text-based chatbot) and HeyGen (a voice-based avatar)—designed to enhance early-stage therapeutic skills. Twenty-four students participated in cognitive-behavioral role-plays using both tools and provided quantitative ratings and qualitative feedback on various dimensions, including perceived usefulness and skill application. Results indicated that both AI modalities were positively received, with the voice-based avatar significantly outperforming the chatbot in perceived usefulness, skill application, and perceived skill improvement. Qualitative feedback underscored the avatar’s advantage in conveying social and emotional cues, suggesting that voice-based interactions may enrich the learning experience.
The study is notable for being the first to directly compare embodied and text-based AI clients in clinical psychology training. It provides preliminary evidence that AI simulations can effectively support the education of novice clinicians by offering realistic practice opportunities in a low-risk environment. While both tools were deemed valuable, participants emphasized that AI should complement, rather than replace, traditional teaching and supervision methods. The findings advocate for the responsible integration of AI simulations into training programs, highlighting their potential to bolster novice clinicians’ confidence as they prepare for client interactions amidst increasing demand for mental health services.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the complexities of human-AI interaction, particularly in contexts requiring emotional interpretation and relational judgments. It posits that the modality through which AI systems are presented—such as through voice, facial expressions, and non-verbal cues—significantly influences users’ perceptions of social presence, engagement, and the value of tasks. Theoretical frameworks, including media richness, social presence, and the Computers Are Social Actors (CASA) paradigm, suggest that AI agents mimicking human communication are perceived as more socially real and effective. This is particularly relevant in clinical psychology, where therapeutic dialogue demands nuanced emotional inference and interpersonal coordination.
The paper highlights the potential of using clinical skill rehearsal as a means to explore how different modalities (e.g., avatars versus text-based agents) affect perceived social value in complex interpersonal problem-solving. It also addresses the challenge of aligning academic training with the realities of therapeutic practice, noting that while postgraduate students are well-versed in evidence-based frameworks, they often feel unprepared for the emotional and practical demands of client interactions. This gap can lead to decreased confidence and increased anxiety, hindering the development of effective therapeutic skills.
Methods
In this study, two AI tools were employed to simulate counseling scenarios: OpenAI ChatGPT (GPT-5 Model) and HeyGen. ChatGPT functioned as a text-only conversational agent, facilitating natural-language interactions through typed responses, while HeyGen provided a hyper-realistic digital avatar capable of synchronized facial animations, vocal prosody, eye gaze, and emotional expressions. Both tools utilized the same underlying large language model, ensuring that any differences in user experience were due to the modality of interaction rather than the language generation capabilities. To maintain consistency, matched prompt scripts were used across both platforms, developed from case summaries in the “Crash Course Psychiatry” (4th edition, 2013). These scripts detailed fictional client profiles, including presenting problems and relevant social contexts, specifically focusing on scenarios involving anxiety and social withdrawal.
Participants engaged with the AI tools using structured sessions guided by the Cognitive Behavioral Therapy (CBT) “Hot Cross Bun” model, which emphasizes the interconnections among thoughts, emotions, behaviors, and physiological sensations. Clear instructions were provided to prevent the AI from diagnosing or over-explaining issues, encouraging participants to utilize therapeutic questioning skills. After each interaction, participants completed a 33-item questionnaire via Qualtrics, assessing the perceived responsiveness and engagement of the AI, the usefulness of the tool for clinical training, the application of CBT skills, and perceived improvements in overall competence. Responses were measured on a five-point scale, and items were categorized into themes for content validity analysis.
Results
The study evaluated the effectiveness of two AI tools—a text-based chatbot (ChatGPT) and a voice-based avatar (HeyGen)—in enhancing clinical skills among postgraduate clinical psychology students. Participants, with a mean age of 24.6 years, rated both tools positively across various themes, with significant scores above zero (ps < .05), indicating their perceived clinical value. Notably, the avatar received higher ratings than the chatbot in perceived usefulness (M = 1.14, SD = 0.49; t(23) = -3.21, p = .004) and skill application (t(23) = -2.18, p = .04). While there was no significant difference in response quality (Z = -1.44, p = .154), the avatar was rated significantly higher for perceived skill improvement (Z = -2.24, p = .025). Qualitative feedback revealed that both AI tools provided coherent and realistic client narratives, fostering emotional engagement and enhancing participants' confidence in applying clinical skills. The avatar's richer modality cues contributed to higher emotional attunement and immersion, aligning with Media Richness Theory, while the chatbot facilitated reflection and cognitive pacing. Participants emphasized that AI should complement, not replace, traditional clinical training, highlighting concerns about the limitations of current AI systems in replicating the nuanced dynamics of human interaction. Overall, the findings suggest that integrating AI simulations into clinical training could bridge the gap between theoretical knowledge and practical application, offering scalable support in mental health education.
Discussion
In the discussion of simulation-based training (SBT) in clinical education, the paper highlights the significant role of artificial intelligence (AI) in enhancing the realism and effectiveness of training tools for clinical psychology students. Traditional SBT methods, such as peer role-play and actor simulations, often fail to replicate the emotional authenticity and nuanced non-verbal cues present in real therapeutic interactions. This limitation can hinder skill consolidation, as emotionally salient practice is crucial for developing therapeutic competencies. The introduction of AI, particularly through large language models (LLMs) and realistic avatars, offers a promising alternative by providing dynamic, contextually appropriate dialogues and multimodal interactions that can better simulate the complexities of client-therapist relationships.
The study investigates the perceptions of postgraduate clinical psychology students regarding two AI-based simulation tools: a text-based chatbot (ChatGPT) and a voice-based avatar (HeyGen). It posits that the avatar, with its additional social and emotional cues, would be perceived more favorably than the chatbot. Participants reported that both tools effectively emulated client interactions, but the avatar’s visual presence and ability to convey facial expressions enhanced engagement and emotional connection. However, concerns were raised about the limitations of AI in replicating the depth of human interaction, with participants noting that the AI’s responses could sometimes feel mechanical or overly scripted, which could impede the development of a therapeutic alliance. Overall, while AI tools were viewed as valuable supplements to traditional training, participants emphasized the necessity of real-world experience to fully prepare for clinical practice.
Limitations
The study presents several limitations that must be acknowledged when interpreting its findings. Primarily, the research focused on brief, single-use interactions, leaving questions regarding long-term engagement, skill transfer, and the sustainability of perceived benefits unanswered. The scenarios examined were limited to moderate-severity cognitive-behavioral presentations, suggesting a need for future investigations to include a broader range of therapeutic modalities and more complex client profiles. Additionally, qualitative feedback indicated that technical issues and repetitive responses occasionally disrupted participant immersion, which could affect their overall experience.
To enhance the robustness of future research, it is recommended to utilize larger and more diverse samples, as well as to incorporate behavioral, linguistic, or physiological indicators of engagement to objectively assess skill development. Longitudinal studies will be vital to ascertain whether initial gains lead to improved performance and confidence in real clinical settings. Furthermore, evaluating cost-effectiveness and exploring the integration of multimodal feedback into supervision practices may improve the feasibility of implementation in clinical environments.