특수교육과 같이 민감한 환경에서 학생의 우울증을 평가하는 것은 어렵습니다. 표준화된 설문지는 학생들의 실제 상황을 완전히 반영하지 못할 수 있으며, 자동화된 방법은 풍부한 학생들의 서술에 자주 실패하고, 교사가 학생들과 공감하는 관계에서 비롯되는 중요한 개별적인 통찰력이 부족합니다. 기존 방법들은 이러한 모호함을 해결하거나 교육자의 이해를 효과적으로 통합하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 인간-AI 협업을 촉진하는 인간 중심의 AI 프레임워크인 Human Empathy as Encoder (HEAE)를 제시합니다. 본 연구는 학생의 서술 텍스트와 교사가 파생한 9차원의 "Empathy Vector" (EV)를 독창적으로 통합하여 암묵적인 공감적 통찰력을 구조화된 AI 입력으로 명시적으로 변환하여 인간의 판단을 향상시키는 데 초점을 맞춥니다. 엄격한 실험을 통해 다중 모드 융합, 텍스트 표현 및 분류 아키텍처를 최적화하여 7단계 심각도 분류에 대해 82.74%의 정확도를 달성했습니다. 이 연구는 인간의 공감을 구조적으로 통합하여 더 책임감 있고 윤리적인 감정 컴퓨팅을 위한 경로를 보여줍니다.
