應用聊天型機器人進行數位虛擬同理心訓練與反饋分析：應用跨域與多重觀點綜合評估

研究背景與目的: 醫療服務由資訊時代到人工智慧時代正在快速的轉型。因此，醫療專業也亟需要培養新的溝通觀念與與能力來因應數位溝通的趨勢。然而過去使用模擬標準病人，常有不標準化及費用高昂等缺點。許多文獻顯示同理心可以促進遵醫囑行為、提昇進病人滿意度與醫療品質，進而減少醫療糾紛。非語言行為(如眼神、臉部表情、手勢等) 在以文字為主 (text-based message) 的線上溝通在情緒的表達上有其限制。目前研究對應用線上遊戲與虛擬環境來數位虛擬同理心的培養發現不一致。由於追求即時訊息與效率極大化，目前研究成果在臨床實務及社會現實的限制如下: 第一、傳統同理心與數立虛擬同理心在定義與構念異同尚未釐清。第二、在線溝通的研究多以病人或其家屬病友間為主要對象，鮮少以醫療照護提供者為研究目標; 且多數研究以健康資訊使用者的社會網絡與社會支持為研究主題，顯少觸及實際醫病關係的兩端(病人 vs 醫師); 第三、在非語言行為在文字為主的線上溝通限制前提下，數立虛擬同理心的適當表現，目前研究未能有系統及深入的探討。第四、多數研究使用單一使用者的自評分數來評定同理心，鮮少使用多來源觀點來評定同理心在虛擬互動關係中的表達品質。爰此，本研究應用社會學習理論與社會語言分析架構，以虛擬聊天機器人對醫學生進行文字為主的線上溝通之數位同理心的訓練與多源評估。研究重要性: 第一、本研究契合數位醫療實務的世界趨勢與學生學習興趣。第二、找出數位同理心的適切表達模式，有利建立社會媒體運用的適當規範與數位虛擬醫療專業化的典範。研究方法: 本研究擬分三年進行。第一年召開專家會議，討論數位同理心之定義與構念。進行程式撰寫設計至少2位不同疾病的虛擬聊天機器人(如頭痛、失眠等)的對話文本，並進行小規模試測 (n=20) 與修正。第二年請各約30位醫學生分成實驗組與對照組進行模擬問診，並把數位對話自動轉錄，使用社會語言學分析電子文本，歸類數位同理心的類別與內涵。找出以文字為主的線上溝通互動類別。並將前測的電子對話文件資料，分別由學習者本人、同儕、及教師分別對同理心程度進行評分。第三年設計數位同理心介入訓練教材，並實施實驗教學，進行後測評價及多觀點之分析。預期研究貢獻: 第一、提昇醫療人員對數位虛擬同理心訓練的重要性認知。第二、釐清傳統同理心與數位虛擬同理心之異同。第三、設計適合本土數位虛擬同理心應用的訓練教材。