TY - RPRT A1 - Albrecht, Jens A1 - Lehmann, Robert A1 - Zauter, Sigrid T1 - Digitale Assistenz in der psychosozialen Beratung BT - Projekt-Abschlussbericht ; 9.2019-2.2021 N2 - In vielen Unternehmen werden heutzutage Chatbots eingesetzt, um Standard-Anfragen von Kunden effizient zu beantworten. Auch im psychosozialen Beratungsumfeld können natürlichsprachliche digitale Assistenzen eine sinnvolle Ergänzung zu menschlichen Beratern sein, denn sie sind jederzeit verfügbare, anonyme Ansprechpartner. Die Hürden für den Einsatz in der psychosozialen Beratung sind allerdings hoch, da die Entwicklung und der Betrieb von Chatbots zunächst Kosten verursacht und systematische Studien zum Mehrwehrt derartiger Systeme in diesem Anwendungsfeld bisher nicht vorliegen. Ziel des Projekts DIA (Digitale Assistenz) war die prototypische Entwicklung eines lernfähigen Chatbots für die psychosoziale Beratung. Dabei wurde insbesondere die Frage untersucht, wie aufwändig es ist, einen KI-basierten Chatbot ausschließlich mit Open-Source-Technologie zu entwickeln. Das von der Staedtler-Stiftung geförderte Projekt lief von September 2019 bis Februar 2021. Die Arbeiten wurden in einer interdisziplinären Kooperation vom Institut für E-Beratung mit der Fakultät Informatik der TH Nürnberg durchgeführt. Als Anwendungsdomäne diente die Bildungsberatung für den Zertifikatskurs Online-Beratung, die bisher hauptsächlich über E-Mail-Kommunikation erfolgt. T3 - E-Beratung - 2021,1 KW - Onlineberatung, Onlinekommunikation, digitale Kommunikation, Chatbot KW - Psychosoziale Beratung KW - computerunterstützte Kommunikation KW - ChatBot Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:92-opus4-7792 VL - 2021 IS - 1 ER - TY - RPRT A1 - Lehmann, Robert A1 - Albrecht, Jens A1 - Zauter, Sigrid T1 - CaSoTex, Computerunterstützte Analyse Sozialwissenschaftlicher Texte T2 - E-Beratung N2 - Ziel des Forschungsprojektes war die Erforschung der Einsatzmöglichkeiten computerlinguistischer Methoden und maschineller Lernverfahren zur automatisierten Analyse sozialwissenschaftlicher Texte. Die Datengrundlage bildeten digital vorliegende Beiträge aus moderierten, sozialen Beratungsforen. Anhand konkreter sozial-wissenschaftlicher Fragestellungen zu Wirkungszusammenhängen in der Onlineberatung sollte untersucht werden, inwiefern Computer-Linguistik und maschinelle Lernverfahren qualitative Analysen unterstützen bzw. ergänzen können, wo die Grenzen der Verfahren liegen und wie bei deren Einsatz vorzugehen ist. Im Projekt wurden erste konkrete Erkenntnisse generiert, der Forschungsverbund vergrößerte sich, Praxis-Forschungsprojekte wurden beantragt und es entstanden weitere Überlegungen zu größeren Forschungsprojekten. Die aktuellen Ergebnisse sind vielversprechend. Überwachte Lernverfahren können mit ausreichend vielen und gut vorbereiteten Trainingsdaten interpretierbare und verwertbare Erkenntnisse liefern. T3 - E-Beratung - 2020,1 KW - Künstliche Intelligenz KW - Computerunterstützte Kommunikation KW - Onlineberatung KW - Onlinekommunikation KW - digitale Kommunikation Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:92-opus4-6197 VL - 2020 IS - 1 CY - Nürnberg ER - TY - CHAP A1 - Rudolph, Eric A1 - Seer, Hanna A1 - Mothes, Carina A1 - Albrecht, Jens T1 - Automated feedback generation in an intelligent tutoring system for counselor education T2 - Annals of Computer Science and Information Systems N2 - This paper investigates the implementation of AI- driven feedback in an intelligent tutoring system (ITS) developed for training of counselors. By using LLMs, the study explores the automatic generation of feedback for communication-intensive tasks such as online counseling. The evaluation compares dif- ferent feedback methods, including the sandwich, WWW and STATE methods, and assesses their emotional and objective impact. The results show that AI-generated feedback fulfills objective criteria better than emotional ones. Fine-tuning an open source LLM can improve both the emotional and objective quality of feedback. Furthermore, the study examines the accep- tance of AI feedback among aspiring counselors, highlighting the influence of familiarity with AI on acceptance levels. Ethical con- siderations, including bias and hallucination, are addressed, with recommendations for risk mitigation through multi-feedback options and expert supervision. This research contributes to the understanding of the role of AI in improving digital counseling practices and highlights the need for continuous evaluation and ethical considerations. KW - Intelligent Tutoring System KW - Automated Feedback Generation KW - Artificial Intelligence KW - Counselling Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.15439/2024F1649 SN - 2300-5963 VL - 39 SP - 501 EP - 512 PB - IEEE ER - TY - CHAP A1 - Albrecht, Jens A1 - Rudolph, Eric A1 - Poltermann, Aleksandra A1 - Lehmann, Robert T1 - The Virtual Client: Leveraging Generative AI for Innovative Online-Counselor Education T2 - ICERI Proceedings N2 - In an increasingly intricate world, individuals turn to online platforms for guidance from trained counselors regarding various psychological and social challenges. The training of competent and effective counselors is challenging, requiring specific strategies, methods and realistic role-playing scenarios. VirCo (Virtual Client for Online Counseling) is an innovative educational platform that employs an open-source large language model (LLM) to simulate clients facing psycho-social problems. VirCo enables learners to engage with a variety of client personas through realistic conversations, thereby enhancing their counseling abilities in a self-directed manner. Furthermore, it features tools for course development, assignments, and multiple feedback systems, fostering a collaborative learning environment. This innovative use of AI technology offers scalable and practical training solutions, contributing to a skilled and proficient workforce in online counseling. KW - Education, Role-Play, Counseling, Generative AI Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.21125/iceri.2024.0454 SN - 2340-1095 SP - 1522 EP - 1531 PB - IATED ER - TY - CHAP A1 - Lehmann, Robert A1 - Albrecht, Jens A1 - Zauter, Sigrid T1 - Die Computerunterstützte Analyse Sozialwissenschaftlicher Texte – Ergebnisse des Forschungsprojekts „Casotex“ T2 - Gegenwart und Zukunft sozialer Dienstleistungsarbeit N2 - Ein Datensatz aus mehreren deutschsprachigen Onlineberatungsforen wurde mit verschiedenen maschinellen Lernverfahren untersucht. Dabei können unüberwachte Lernverfahren nur in Bezug auf die linguistische Gestaltung der Beiträge relevante Ergebnisse zeigen. Überwachte maschinelle Lernverfahren zeigen ein sehr großes Potenzial zur Klassifikation von Textstellen analog zur qualitativen Inhaltsanalyse. Damit eignen sich maschinelle Lernverfahren prinzipiell für die qualitative Analyse großer Textmengen, wie sie z. B. in der Onlineberatung vorliegen. Y1 - 2021 SN - 9783658325558 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-32556-5_12 SN - 2569-2127 SP - 167 EP - 180 PB - Springer Fachmedien Wiesbaden CY - Wiesbaden ER - TY - RPRT A1 - Albrecht, Jens A1 - Lehmann, Robert A1 - Poltermann, Aleksandra T1 - GeCCo 1.0 - Erstellung eines öffentlichen Datensatzes für die KI-basierte Inhaltsanalyse in der Online-Beratung T2 - Schriftenreihe der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm N2 - Ein Einsatzfeld Künstlicher Intelligenz im Bereich der Sozialen Arbeit ist die automatische Inhaltsanalyse von Konversationen aus der psychosozialen Onlineberatung. Mögliche Anwendungen sind die statistische Untersuchung von Wirkzusammenhängen sowie die Entwicklung KI-basierter Dialog-und Unterstützungssysteme. Die Grundlage für das Training entsprechender Modelle sind aussagekräftige und realistische Trainingsdaten. Im Rahmen des Projektes GeCCo (German e-Counseling Conversation Dataset) wurde ein erster deutschsprachiger Datensatz für die Analyse psychosozialer Beratungskonversationen erstellt und veröffentlicht. Wesentlicher Bestandteil ist ein neu entwickeltes Kategoriensystem, das eine feingranulare inhaltliche Klassifikation in 40 Berater-und 28 Klienten-Kategorien ermöglicht. Basierend auf dem Datensatz konnten erfolgreich verschiedene Modelle mithilfe maschineller Lernverfahren trainiert und für die wissenschaftliche Nutzung bereitgestellt werden. KW - Online-Beratung KW - KI KW - Datensatz KW - automatische Inhaltsanalyse Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:92-opus4-13894 SP - 3 EP - 15 ER - TY - CHAP A1 - Poltermann, Aleksandra A1 - Lehmann, Robert A1 - Albrecht, Jens ED - Macsenaere, Michael T1 - Machine-Learning-Verfahren als Forschungsinstrument in der Kinder- und Jugendhilfe T2 - Künstliche Intelligenz in der Kinder- und Jugendhilfe N2 - Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet Fach- und Führungskräften im Bereich der Kinder- und Jugendhilfe weitreichende Möglichkeiten im Praxisalltag. Anhand von Fallstudien und konkreten Anwendungsbeispielen zeigen die Autoren, wie KI in der Sozialen Arbeit konkret eingesetzt werden kann, um Arbeitsprozesse zu optimieren, Arbeitszeit zu reduzieren und individuelleres pädagogisches Handeln zu ermöglichen. Dabei werden auch ethische Aspekte und Anforderungen an den Datenschutz kritisch beleuchtet und es wird diskutiert, wie KI nachhaltig und verantwortungsvoll zum Wohle junger Menschen eingesetzt werden kann. KW - Maschinelles Lernen KW - Jugendhilfe KW - Künstliche Intelligenz KW - Kinder- und Jugendhilfe KW - KI KW - Soziale Arbeit Y1 - 0024 SN - 978-3-497-61953-5 PB - Ernst Reinhardt Verlag CY - München ER - TY - CHAP A1 - Albrecht, Jens A1 - Fiedler, Marc A1 - Kiefer, Tim T1 - A Rule-Based Approach to Local Anonymization for Exclusivity Handling in Statistical Databases T2 - In: Domingo-Ferrer, J., Pejić-Bach, M. (eds) Privacy in Statistical Databases. PSD 2016. Lecture Notes in Computer Science, vol 9867. N2 - Statistical databases in general and data warehouses in particular are used to analyze large amounts of business data in pre-defined as well as ad-hoc reports. Operators of statistical databases must ensure that individual sensitive data, e.g., personal data, medical data, or business-critical data, are not revealed to unprivileged users while making use of these data in aggregates. Business rules must be defined and enforced to prevent disclosure. The unsupervised nature of ad-hoc reports, defined by the user and unknown to the database operator upfront, adds to the complexity of keeping data secure. Storing sensitive data in statistical databases demands automated methods to prevent direct or indirect disclosure of such sensitive data. This document describes a rule-based approach to local recoding of sensitive data. It introduces the notion of exclusivity to describe quasiidentifiers with local rules based on the multidimensional data model. It further defines options to treat exclusive entities that may disclose sensitive data. The local anonymization minimizes information loss and works well even with very large data sets. Y1 - 2016 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-319-45381-1_7 PB - Springer CY - Cham ER - TY - JOUR A1 - Albrecht, Jens A1 - Rudolph, Eric ED - Dexheimer, Andreas ED - Rothballer, Marc T1 - Künstliche Intelligenz und Machine Learning BT - Grundwissen für Sozialarbeiter/-innen JF - jugendhilfe KW - Maschinelles Lernen KW - Künstliche Intelligenz KW - Sozialarbeit KW - Soziale Arbeit KW - KI KW - Grundwissen Y1 - 2023 SN - 0022-5940 VL - 61 IS - 5 PB - Luchterhand CY - München ER - TY - CHAP A1 - Grandeit, Philipp A1 - Haberkern, Carolyn A1 - Lang, Maximiliane A1 - Albrecht, Jens A1 - Lehmann, Robert T1 - Using BERT for Qualitative Content Analysis in Psychosocial Online Counseling T2 - Proceedings of the Fourth Workshop on Natural Language Processing and Computational Social Science N2 - Qualitative content analysis is a systematic method commonly used in the social sciences to analyze textual data from interviews or online discussions. However, this method usually requires high expertise and manual effort because human coders need to read, interpret, and manually annotate text passages. This is especially true if the system of categories used for annotation is complex and semantically rich. Therefore, qualitative content analysis could benefit greatly from automated coding. In this work, we investigate the usage of machine learning-based text classification models for automatic coding in the area of psycho-social online counseling. We developed a system of over 50 categories to analyze counseling conversations, labeled over 10.000 text passages manually, and evaluated the performance of different machine learning-based classifiers against human coders. Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.18653/v1/2020.nlpcss-1.2 SP - 11 EP - 23 PB - Association for Computational Linguistics CY - Stroudsburg, PA, USA ER - TY - CHAP A1 - Kiesler, Natalie A1 - Scholz, Ingo A1 - Albrecht, Jens A1 - Stappert, Friedhelm A1 - Wienkop, Uwe T1 - Novice Learners of Programming and Generative AI - Prior Knowledge Matters T2 - Proceedings of the 24th Koli Calling International Conference on Computing Education Research N2 - With the broad availability of Generative AI (GenAI), introductory programming education is starting to change. At Nuremberg Tech, we observed the doubling of failure rates to approximately 50% in the first semester course “Procedural Programming” across students of all study programs. Due to these exam results in winter 2023/24, we conducted a pilot study to gather students’ use of GenAI tools, their exam results, and prior programming education and experience. The results imply significant differences of students’ use of GenAI tools depending on their prior programming education. We will therefore extend the investigation in winter term 2024/25. Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1145/3699538.3699580 SP - 1 EP - 2 PB - ACM CY - New York, NY, USA ER - TY - CHAP A1 - Rudolph, Eric A1 - Engert, Natalie A1 - Albrecht, Jens T1 - An AI-Based Virtual Client for Educational Role-Playing in the Training of Online Counselors T2 - Proceedings of the 16th International Conference on Computer Supported Education - Volume 2 KW - Artificial Intelligence KW - Social Counseling Y1 - 2024 SN - 978-989-758-697-2 U6 - https://doi.org/10.5220/0012690700003693 SN - 2184-5026 SP - 108 EP - 117 PB - SCITEPRESS - Science and Technology Publications ER - TY - JOUR A1 - Lippert, Carolyn A1 - Rudolph, Eric A1 - Poltermann, Aleksandra A1 - Engert, Natalie A1 - Lehmann, Robert A1 - Albrecht, Jens T1 - Generative KI in der beraterischen Ausbildung BT - Der Einsatz eines*r virtuellen Klient*in als Übungstool für angehende Onlineberater*innen JF - e-beratungsjournal.net – Zeitschrift für Online-Beratung und computervermittelte Kommunikation N2 - Der Beitrag beleuchtet das Projekt "Virtuelle*r Klient*in (ViKl)" am Institut für E-Beratung der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm, das sich mit der Nutzung eines KI-basierten Chatbots für die Simulation von Klient*innen in der Lehrveranstaltung "Querschnitt Onlineberatung" im Bachelor-Studiengang Soziale Arbeit befasst. Ziel ist es, praxisnahe Erfahrungen zu vermitteln und die Fähigkeiten der Studierenden im digitalen Beratungsgespräch zu verbessern. Durch den Einsatz verschiedener maschineller Lernarchitekturen werden passende Antworten generiert, die zum Gesprächsverlauf und zur psychosozialen Problemstellung passen. Die Nutzung einer umfangreichen Datenbasis aus dem Zertifikatskurs "Onlineberatung" sowie ein zielgruppenadäquates didaktisches Konzept tragen zur Qualität des*der ViKl bei. Die Diskussion umfasst auch zukünftige Entwicklungen in der Onlineberatung, die didaktische Gestaltung von KI-basierten Lehr-Lern-Formaten, sowie Herausforderungen und Vorteile dieser Ansätze. KW - Generative KI KW - Hochschule KW - Lehre KW - Computerunterstützte Kommunikation KW - Psychosoziale Beratung KW - Onlinekommunikation KW - digitale Kommunikation KW - Generative KI KW - Onlineberatung KW - Chatberatung Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.48341/tcgc-st69 SN - 1816-7632 VL - 20 IS - 1 ER - TY - CHAP A1 - Steigerwald, Philipp A1 - Albrecht, Jens T1 - Enhancing Psychosocial Counselling with AI: A Multifaceted Support System for Professionals T2 - Frontiers of Artificial Intelligence, Ethics and Multidisciplinary Applications N2 - The expanding field of psychosocial online email counselling has created a demand for advanced tools to support counsellors in managing diverse client interactions. This paper introduces CAIA (Counsellor Artificial Intelligence Assistant), a comprehensive AI-driven system currently under active development, designed to condense and present information to counsellors in a structured manner. CAIA integrates several AI-based features, including Automatic Subject Generation, Case Summarisation, Timeline Management, Social Network Graph creation, and Case Classification. The features are designed to assist the counsellors, allowing them to engage more deeply with each case while ensuring that the client's needs remain paramount. Each feature presented in the paper addresses a specific problem in psychosocial online counselling, proposes a solution, discusses a technical implementation approach, and highlights the challenges encountered. Additionally, the paper discusses ethical considerations associated with an AI integration. Y1 - 2025 SN - 9789819679447 U6 - https://doi.org/10.1007/978-981-96-7945-4_35 SN - 2731-8125 SP - 597 EP - 611 PB - Springer Nature CY - Singapore ER - TY - CHAP A1 - Steigerwald, Philipp A1 - Albrecht, Jens T1 - Comparing Large Language Models for Automated Subject Line Generation in e-Mental Health: A Performance Study T2 - Proceedings of the 11th International Conference on Information and Communication Technologies for Ageing Well and e-Health N2 - Large Language Models (LLMs) have the potential to enhance e-mental health and psychosocial e-mail counselling by automating tasks such as generating concise and relevant subject lines for client communications. However, concerns regarding accuracy, reliability, data privacy and resource efficiency persist. This study investigates the performance of several LLMs in generating subject lines for e-mail threads, yielding a total of 253 generated subjects. Each subject line was assessed by six raters, including five counselling professionals and one AI system, using a three-category quality scale (Good, Fair, Poor). The results show that LLMs can generally produce concise subject lines considered helpful by experts. While GPT-4o and GPT-3.5 Turbo outperformed other models, their use is restricted in mental health settings due to data protection concerns, making the evaluation of open-source models crucial. Among open-source models, SauerkrautLM LLama 3 70b (4-bit) and SauerkrautLM Mixtral 8x7b (both 8-bit and 4-bit versions) delivered promising results with potential for further development. In contrast, models with lower parameter counts produced predominantly poor outputs. Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.5220/0013294100003938 VL - 2025 SP - 70 EP - 77 PB - SCITEPRESS - Science and Technology Publications ER - TY - RPRT A1 - Burghardt, Jennifer A1 - Steigerwald, Philipp A1 - Stieler, Mara A1 - Albrecht, Jens A1 - Lehmann, Robert T1 - Leitfaden zur Entwicklung und Einsatz eines KI-Assistenzsystems für die digitale, psychosoziale Beratung N2 - Das interdisziplinäre Forschungsprojekt „KI-gestützte Assistenz für digitale, psychosoziale Beratung“ (KIA) widmete sich der Frage, wie neue Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) Fachkräfte in der schriftbasierten Onlineberatung unterstützen können. Im Rahmen des Projekts entstand ein prototypisches Assistenzsystem für die Mailberatung, das Beratungsverläufe analysiert und strukturierte Aufbereitungen von Fallinformationen sowie kontextbezogene Reflexionsimpulse bereitstellt. Der vorliegende Leitfaden basiert auf zentralen Erkenntnissen aus diesem Projekt und richtet sich an gemeinnützige Organisationen, die den gemeinwohlorientierten Einsatz von KI-Systemen in der digitalen psychosozialen Beratung anstreben. Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:92-opus4-47423 CY - Nürnberg ER - TY - CHAP A1 - Steigerwald, Philipp A1 - Bienlein, Nico A1 - Burghardt, Jennifer A1 - Stieler, Mara A1 - Lehmann, Robert A1 - Albrecht, Jens T1 - CAIA in Practice: Field Evaluation of an AI-Assisted Support System for Text-Based Online Counselling T2 - 2025 IEEE 37th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI) N2 - Rising global demand for mental health support creates significant service delivery challenges, with asynchronous email counselling serving as a crucial low-threshold channel for accessing care. This paper presents CAIA, a co-designed AIbased tool suite that demonstrates responsible AI integration into counselling practice through seven LLM-driven functions enhanced by retrieval-augmented generation. A field evaluation involved 34 professional counsellors conducting authentic sessions with trained student counsellees (36 threads, 321 messages, 1,257 AI outputs). User behaviour analysis confirms substantial adoption, revealing that professional autonomy and information accuracy are decisive for sustained acceptance, with counsellors particularly valuing interpretive functionalities that provide new perspectives and stimulate professional reflection. KW - AI-Assisted Counselling KW - Email Counselling KW - Large Language Models KW - Retrieval-Augmented Generation KW - User KW - Adoption Study KW - Human-AI Collaboration Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.1109/ICTAI66417.2025.00214 SP - 1476 EP - 1483 PB - IEEE ER - TY - CHAP A1 - Burghardt, Jennifer A1 - Stieler, Mara A1 - Steigerwald, Philipp A1 - Albrecht, Jens A1 - Lehmann, Robert T1 - KI-Assistenz in der psychosozialen Onlineberatung – Erkenntnisse zur Akzeptanz bei Fachkräften KW - Soziale Arbeit Y1 - 2026 UR - https://www.eventclass.it/dgpm2026/scientific/online-program/session?s=Symposium+56#e479 ER - TY - CHAP A1 - Burghardt, Jennifer A1 - Stieler, Mara A1 - Steigerwald, Philipp A1 - Rudolph, Eric A1 - Albrecht, Jens A1 - Lehmann, Robert T1 - KI-gestützte Beratung – Assistenzsysteme für Ratsuchende und Fachkräfte in der digitalen Beratung T2 - Deutscher Suchtkongress (DSK) Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.18416/DSK.2025.2259 VL - 2 IS - 1 ER - TY - RPRT A1 - Stieler, Mara A1 - Burghardt, Jennifer A1 - Steigerwald, Philipp A1 - Albrecht, Jens A1 - Lehmann, Robert T1 - Ethische Leitlinien für den gemeinwohlorientierten Einsatz von KI in der Beratung BT - Ethik-Manual N2 - Die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) in psychosoziale Beratung stellt Fachkräfte und Organisationen vor neue ethische, fachliche und organisationale Herausforderungen. Das vorliegende Ethikmanual wurde im Rahmen des Projekts KIA – KI-gestützte Assistenz für digitale, psychosoziale Beratung entwickelt. Es bietet gemeinwohlorientierten Organisationen einen praxisorientierten Orientierungsrahmen für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in psychosozialen Beratungskontexten. KW - KI KW - Onlineberatung KW - Ethik Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:92-opus4-47451 CY - Nürnberg ER -