研究：AI（人工智能）模拟患者与自动反馈嵌入心理治疗博士课程可行，但学生更偏好真人反馈
一项发表于《Interactive Journal of Medical Research（交互医学研究杂志）》的纵向混合方法研究，把AI（人工智能）自动反馈与AI模拟患者嵌入美国心理治疗博士课程，评估29名一年级学生的体验。
摘要显示，学生认为同伴反馈在建设性和帮助性上优于AI反馈，视频案例比语音AI互动更真实； AI模拟患者提供了其他方式难以实现的互动练习。 结论限于接受度与实施障碍，不是教学效果验证。
研究在美国心理学会认证的临床心理学博士项目进行，29名一年级学生参加两个季度的心理治疗课程。 秋季课程中，学生完成每周同伴角色扮演，可自愿把转录文本提交给CARE获取AI（人工智能）反馈； 9人完成调查。 冬季课程中，学生须通过Skillsetter视频片段完成每周刻意练习，可自愿使用CARE的语音AI模拟患者，事后获得AI与教师反馈； 25人完成调查。
秋季调查中，学生对同伴反馈在“建设性、有帮助”上评分中位数3（IQR 3-3），对AI反馈为2（IQR 2-2），P=.02； 识别改进点的均值分别为5.22（SD 0.83）与4.33（SD 0.87），P=.046。 学生提到转录错误和AI过于聚焦共情。
冬季调查中，Skillsetter仅在“从错误中学习”一项高于CARE（均值4.52，SD 2.00 对 3.20，SD 2.04，P=.03），沉浸感、临场回应、非言语沟通和联盟建立无显著差异。 25人中有20人（80%）报告未识别出语音停顿，14人（56%）认为真实感不足，13人（52%）认为情绪表达有限；
22人（88%）担忧AI取代同伴支持，20人（80%）担忧减少同伴互动。
这一摘要层面证据的价值在于揭示“技术可行”与“教学被接受”之间的差距：AI（人工智能）反馈被学生用来补充而非替代同伴反馈，语音模拟患者提供了视频案例无法覆盖的互动维度，但真实感、转录准确度和教师补充反馈的时间成本构成实际障碍。 对AI教育产品而言，这说明评估不能只看出勤或使用率，还要比较其相对既有教学方法的增量价值，并关注学生对技术的信任度。
研究样本小、单机构、完成率不均，结论不能外推。
后续观察信号
- 查找CARE与Skillsetter的开发者及产品说明
- 检索该研究是否已发表全文与同行评审记录
- 跟踪心理治疗训练领域AI（人工智能）模拟患者的后续对照研究