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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.
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.
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.
Das Zusammenspiel von KI und Sozialer Arbeit bietet sowohl transformative Potenziale als auch ethische Herausforderungen. Dieser Artikel analysiert die Implementierung von KI-Technologien in die Sozialwirtschaft und diskutiert deren Potenziale und Risiken. Er unterscheidet zwischen schwacher, starker und generativer KI und deren Anwendungsbereichen in der Sozialen Arbeit. Weiterhin werden die Chancen und Gefahren der Mediatisierung sozialer Dienste durch KI diskutiert. Die Bedeutung von diversen und unvoreingenommenen Trainingsdaten für die Reduzierung von Bias in KI-Systemen wird hervorgehoben. Der Beitrag stellt außerdem Beispiele aus der Forschungspraxis des Instituts für E-Beratung vor und gibt Handlungsempfehlungen für die Integration von KI in die professionelle Praxis.
Das Working Paper, welches im Rahmen des Projekts „CADS – Community Advisors – Digital Streetwork für EU-Beschäftigte in Deutschland“ erstellt wurde, untersucht, wie die Zielgruppe der EU-Zugewanderten durch digitale Beratungsangebote und E-Learning-Formate mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) effektiver begleitet, unterstützt und beraten werden kann. Dabei liegt der Schwerpunkt auf die Umsetzung der Lernformate auf sozialen Medienplattformen wie Facebook, Instagram und WhatsApp. Ziel ist es, praxisnahe Anwendungsszenarien und technische Lösungen für den Einsatz von KI-basierten Lerninstrumenten zu entwickeln, um die Integration von EU-Zugewanderten in den Arbeitsmarkt zu erleichtern. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Einführung eines KI-gestützten Chatbots auf Facebook, welcher eine bedarfsorientierte und niedrigschwellige Unterstützung anbietet. Durch die Entwicklung solcher innovativen Ansätze sollen allgemeine Erkenntnisse zur Entwicklung von KI-basierten Lernformen gewonnen werden, die langfristig zur Verbesserung der Integration von EU-Zugewanderten in Deutschland beitragen können.
KI-gestützte Beratung – Assistenzsysteme für Ratsuchende und Fachkräfte in der digitalen Beratung
(2025)
This study investigates the capabilities of Large Language Models to simulate counselling clients in educational roleplays in comparison to human role-players. Initially, we recorded role-playing sessions, where novice counsellors interacted with human peers acting as clients, followed by role-plays between humans and clients simulated by Mistrals Mixtral 8x7b using 4-bit quantization. These interactions were analysed with a counselling communication pattern system at sentence level. We investigated two key questions: (1) to what extent LLM-generated responses replicate authentic conversational dynamics and (2) whether counsellors’ communication behaviour differs when interacting with human versus LLM-simulated clients. The findings highlight both similarities and differences in the application of counselling patterns across scenarios, showing the potential of LLM-based role-playing exercises to enhance counselling competencies and to identify areas for further refinement in virtual client simulations.
