DialogueTrainer

'DialogueTrainer' ontwikkelt gespreksmodellen die worden gebruikt om te leren hoe bepaalde gesprekken moeten worden gevoerd, zoals het beoordelen van prestaties, het brengen van slecht nieuws of het geven van feedback. De gesprekken worden uitgevoerd met een virtueel personage in een virtuele omgeving (ook DialogueTrainer genoemd). De gespreksmodellen worden gebruikt om scenario's te ontwikkelen, waarin een leerling verschillende stappen door een gesprek met het virtuele personage neemt. Bij elke stap krijgt de leerling een keuze tussen verschillende opties, en de emotie en reactie van het virtuele personage hangt af van deze keuze.

De afgelopen twee jaar hebben zich sterke ontwikkelingen voorgedaan in technologieën voor machinaal leren die relevant zijn voor het trainen van communicatievaardigheden met behulp van toepassingen zoals DialogueTrainer. Ten eerste heeft de beschikbaarheid van grote taalmodellen, zoals het model dat gebruikt wordt voor ChatGPT, en dialoogcorpora over bepaalde onderwerpen een sterke invloed op alle menselijke taalgerelateerde taken. Ten tweede is het automatisch herkennen van emoties uit stem, gezichtsuitdrukkingen, houding, afstand, blikrichting of pauzes sterk verbeterd.

Doel
Het doel van dit project is tweeledig. Enerzijds willen de onderzoekers grote taalmodellen en dialoogcorpora gebruiken om de kwaliteit van dialoogscenario's te analyseren en te verbeteren. Anderzijds willen zij DialogueTrainer zo uitbreiden dat het multimodale input faciliteert en gebruikt in interventies om communicatievaardigheden te oefenen.

In het bijzonder wordt onderzocht hoe en onder welke voorwaarden communicatievaardigheidsinterventies effectief zijn, en hoe we de kwaliteit van deze interventies kunnen beoordelen en verbeteren.

Er wordt €120.000,- als PPS-programmatoeslag ingezet.

Eerder spraken we Johan Jeuring, hoofdaanvrager en hoogleraar aan de Universiteit Utrecht. Lees hier het artikel.