Toward a Hybrid Model: A Delphi Study of Expert Consensus on Artificial Intelligence in Counseling Supervision

2026

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1080/10447318.2026.2727768
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

As artificial intelligence (AI) rapidly integrates into counselor education, its role within the relational boundaries of clinical supervision remains ambiguous. This study explores human-AI teaming in supervision through a three-round Delphi design involving an expert panel with international representation (n = 20). Following qualitative and quantitative (median/IQR) iterations, experts reached consensus that AI currently serves best as a support tool for case conceptualization and low-risk simulations. While acknowledging AI’s potential for didactic feedback, panelists expressed critical concerns regarding algorithmic emotional shallowness, inability to grasp cultural nuances, data privacy, and trainee overreliance. Ultimately, findings advocate for a hybrid human-AI supervision framework. This framework explicitly restricts AI to an analytical “assistant” role, reserving the relational core, empathy, and gatekeeping for human professionals. By defining clear boundaries for AI delegation, this study informs future human-computer interaction policies and ethical guidelines in clinical training.