AI交互原型与用户体验设计#

“智能·创造者”创新实验班｜第二学期 S2｜实验班专业课

18周，每周4学时，共72学时（理论24、实践48）。版本：V2.1（修订建议稿）。

课程描述#

《AI交互原型与用户体验设计》是“智能·创造者”创新实验班第二学期（S2）的实验班专业课，与《深度学习与计算机视觉》《端侧智能推理系统MVP》协同开展项目教学。课程围绕智能终端的“感知—理解—决策—反馈”即时交互闭环，以Ego Link随身智能终端为贯穿教学样例，结合学生个人项目，组织传感数据采集与上传、VPS服务与Web平台开发、远程任务执行、自然语言与语音交互、视觉事件处理、多源状态关联、物理反馈及异常恢复等实践。学生在云端与本地大模型开发智能体辅助下，复用经验证的硬件驱动和通信基础，自主构建开发板—VPS—Web最小系统，逐步接入模型与目标端推理能力；通过任务完成情况、响应时间、状态理解、误触发和恢复表现开展测试与迭代，形成AI辅助工程开发、交互逻辑实现、系统联调和技术体验评价能力，为后续多模态感知、上下文记忆、情感计算与智能产品综合实践奠定基础。课程共72学时，18周，每周4学时。

学习主线#

教学主线：自主构建采集与Web展示 → 远程采集与实体反馈 → 增加语言与语音 → 接入视觉事件 → 关联多源状态 → 完成端云与异常处理 → 测试、改进并迁移。

教学组织#

课程以真实任务和技术能力实验共同驱动学习。学生课前完成云端与本地大模型开发智能体配置，课堂依据已验证开发板的资料与驱动参考，自主建立板端采集、VPS接收存储与Web展示链路；随后在同一工程中增加远程任务、模型调用、状态判断和反馈。流程草图与用户观察围绕当周功能展开，每个单元形成可运行增量和测试记录。

本课主责智能体辅助的交互系统实现，包括必要的采集接入、VPS/Web应用开发、远程任务、语言/语音、事件状态、反馈、恢复与测试。《深度学习与计算机视觉》主责模型训练与识别评价；《端侧智能推理系统MVP》主责驱动、模型转换与目标端部署、资源及底层机制。主责确定讲授和评价重点，学生可跨端完成同一任务，三课共同联调。

课堂先完成可维护的最小平台：一个真实传感源、一种已验证联网方式、一条上传与查询链路。学生复用已验证驱动和通信基础，自主开发必要的板端应用、服务、页面与部署配置。完整定位融合、生产级平台、全传感器与复杂网络优化不列为开课前提；S2保留有限上下文、规则关联和受控反馈，深层融合与长期记忆由后续课程深化。

S2三门专业课协同#

本课阶段成果#

本课阶段项目 即时闭环AI交互原型：先自主构建开发板—VPS—Web最小系统，再完成语言/语音、视觉和实体操作接入，以及任务状态、反馈、异常恢复和技术体验测试。

学生完成自己的板端应用、服务端和页面修改与部署验证，可复用教师驱动和参考模块；完成真实模型、语音、视觉、实体输入与反馈，以及至少一条目标端本地推理接口联调。每人完成一项个人模块迁移；无须独立购买VPS或另做第二个完整产品。

评价方式#

过程性70%＋成果性20%＋综合性10%。过程评价依据真实实现、联调、测试与迭代记录；成果评价依据最终运行、合并报告和个人迁移；综合评价依据个人解释、现场修改与复盘。各评价项与权重以同版课程标准为准。

前导与后续衔接#

前导课程 以S1《人工智能数据科学》《感知与异构计算系统原型》《Git工作流与开源工程》为主要技术基础，《设计思维与创新》提供用户与问题分析支持。不再把普通高职专业中的NLP、VLM等课程列为实验班已修前导。

后续课程 本课输出可运行交互、短期上下文、事件和用户反馈；S3《多模态智能感知》《具身智能操作系统》《情感计算与HRI交互设计》《产品设计》深化融合、长期任务与产品设计，后续课程继续完成分布式、可靠性与产业交付。

本页为课程描述与教学实施建议；人培正式稿确定后同步核定课程衔接和管理字段。学分、课程代码、企业课时比例及校历日期未在本稿中代填。

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AI交互原型与用户体验设计｜课程标准#

版本：V2.1（修订建议稿）｜实验班第二学期 S2｜2026年9月7日

一、课程基本信息#

课程定位#

《AI交互原型与用户体验设计》是“智能·创造者”创新实验班第二学期（S2）的实验班专业课，与《深度学习与计算机视觉》《端侧智能推理系统MVP》协同开展项目教学。课程围绕智能终端的“感知—理解—决策—反馈”即时交互闭环，以Ego Link随身智能终端为贯穿教学样例，结合学生个人项目，组织传感数据采集与上传、VPS服务与Web平台开发、远程任务执行、自然语言与语音交互、视觉事件处理、多源状态关联、物理反馈及异常恢复等实践。学生在云端与本地大模型开发智能体辅助下，复用经验证的硬件驱动和通信基础，自主构建开发板—VPS—Web最小系统，逐步接入模型与目标端推理能力；通过任务完成情况、响应时间、状态理解、误触发和恢复表现开展测试与迭代，形成AI辅助工程开发、交互逻辑实现、系统联调和技术体验评价能力，为后续多模态感知、上下文记忆、情感计算与智能产品综合实践奠定基础。课程共72学时，18周，每周4学时。

本标准为V2.1课程组修订建议稿。课程名称和学时按本轮明确要求；未核定管理字段不代填。依据教师说明，Ego Link开发板主要功能已有开发验证基础；课堂只使用逐项核验的能力，不据此假定全部教学功能已经完成。

二、课程设计思路与课程衔接#

课程以真实任务和技术能力实验共同驱动学习。学生课前完成云端与本地大模型开发智能体配置，课堂依据已验证开发板的资料与驱动参考，自主建立板端采集、VPS接收存储与Web展示链路；随后在同一工程中增加远程任务、模型调用、状态判断和反馈。流程草图与用户观察围绕当周功能展开，每个单元形成可运行增量和测试记录。

本课主责智能体辅助的交互系统实现，包括必要的采集接入、VPS/Web应用开发、远程任务、语言/语音、事件状态、反馈、恢复与测试。《深度学习与计算机视觉》主责模型训练与识别评价；《端侧智能推理系统MVP》主责驱动、模型转换与目标端部署、资源及底层机制。主责确定讲授和评价重点，学生可跨端完成同一任务，三课共同联调。

课堂先完成可维护的最小平台：一个真实传感源、一种已验证联网方式、一条上传与查询链路。学生复用已验证驱动和通信基础，自主开发必要的板端应用、服务、页面与部署配置。完整定位融合、生产级平台、全传感器与复杂网络优化不列为开课前提；S2保留有限上下文、规则关联和受控反馈，深层融合与长期记忆由后续课程深化。

课程所支撑的培养能力#

重点支撑模型应用与系统集成、软硬件交互、技术体验测试与产品原型迭代；协同支撑工程责任、数据安全、沟通协作和自主学习。毕业要求编号与支撑强度在人培正式稿确定后映射，不沿用未经核准的G编号矩阵。

三、课程目标#

课程最低完成范围#

在同一持续演进工程中，先完成至少一个真实传感源的采集、上传、VPS存储与Web显示，以及一次可追踪的远程重新采集；继而接入语言/语音、视觉和实体按键/触摸三类输入。具备不少于两类反馈通道，至少一种通过真实设备屏幕、灯光、蜂鸣或振动实现；输入、结果、任务和反馈可以对应。

学生完成自己的板端应用、服务端和页面修改与部署验证，可复用教师驱动和参考模块；完成真实模型、语音、视觉、实体输入与反馈，以及至少一条目标端本地推理接口联调。每人完成一项个人模块迁移；无须独立购买VPS或另做第二个完整产品。

网络协议、传感器数量和页面数量不作为模态数。模型训练、量化和底层部署按同期课程目标认定；本课认定接入后的状态、反馈与用户任务表现。共享设备、教师基线可使用，个人能力须单独取证。

四、课程内容与学时分配#

难度分层#

第9、15、17周的实践安排中分别保留1、1、2学时用于集中排错、补验和回归，共4学时，已包含在48实践学时中。进度调整优先压缩拓展任务，保留必修能力与必要的实物验证。

五、教学单元设计#

单元1 最小交互闭环与设备反馈（第1—3周）#

目标与学时　目标1、2、6；理论4学时、实践8学时。

任务与成果　自主构建单源采集—VPS—Web系统；在Web发出重新采集请求并追踪设备执行；增加实体按键和本地/远端反馈。

关键知识与技能　器件与连接核对、驱动复用、传感数据及单位、上传与存储、VPS部署、Web状态、请求关联、设备回执和实体反馈。

重点与难点　数据值、来源与采集时间对应；刷新存储记录与触发新采集的区别；服务器受理、设备接收、完成与超时的证据。

实施步骤　第1周：构建开发板传感数据采集与Web展示系统 → 第2周：实现Web远程采集指令与执行结果反馈 → 第3周：按键触发与物理反馈闭环。

评价证据　板端/服务端/Web工程、VPS部署结果、真实观测与页面对应、请求—回执—新观测记录、实体操作和个人修改。

范围控制　第1周使用一个真实传感源和一种已验证网络；教师提供资料、驱动参考与恢复支持，学生完成应用链路。第2周实现有限采集任务，不重写底层协议。实体求助只发往教学测试端。

单元2 自然语言与语音任务交互（第4—6周）#

目标与学时　目标1、2、4、6；理论5学时、实践7学时。

任务与成果　能够说话查询状态、得到有来源的回答，并能澄清、停止与重新发起任务。

关键知识与技能　预训练语言模型接入、意图与参数、结构化输出、受限工具调用、ASR/TTS接入、短期任务上下文、澄清与取消。

重点与难点　概率性语言输出到确定性任务执行；语音状态；取消后的迟到结果隔离。

实施步骤　第4周：用自然语言查询与请求采集 → 第5周：复用既有任务接通按键说话与语音播报 → 第6周：让语音任务可以澄清与停止。

评价证据　真实模型与语音调用记录、输入—任务—输出对照、正常/异常时序记录。

范围控制　复用学生第1—2周的查询和远程采集接口，受限工具区分读取已有记录与触发新采集；语言和语音采用授权预训练服务。基础语音为按键式半双工，保留文字通道。

单元3 视觉感知与事件反馈（第7—9周）#

目标与学时　目标1、3、4、5、6；理论4学时、实践8学时。

任务与成果　环境快照可采集、视觉判断可解释、错误结果可纠正、必要提醒可拒绝。

关键知识与技能　按需图像接入、图像有效性、视觉模型结果解析、分数与拒识、事件触发、主动询问、用户纠错及首轮完整测试。

重点与难点　预测结果与现实事实的区别；视觉事件触发的反馈时机；模型与交互问题归因。

实施步骤　第7周：按需获取一张环境图像 → 第8周：把视觉推理结果变成可理解反馈 → 第9周：用视觉事件触发一次主动询问

评价证据　真实图像/模型记录、失败样例、中期原型、首轮完整测试。

范围控制　共同保底模型任务为画面可用性/遮挡识别；场景粗分类可拓展。场景结果不推导精确位置或人身风险。

单元4 多源状态与主动交互（第10—12周）#

目标与学时　目标1、3、4、6；理论4学时、实践8学时。

任务与成果　能够说明最近的可靠信息、提示当前不足、发起必要确认，并依据显式反馈调整提醒。

关键知识与技能　异步观测、时间与来源、采集有效性、数据新鲜度、规则级事件关联、有限上下文、主动提醒、用户反馈与可回退偏好。

重点与难点　观测—判断—动作分层；数据缺失与冲突处理；用户可控制的受控调整。

实施步骤　第10周：区分传感器观测与当前状态 → 第11周：根据多源证据组织交互上下文 → 第12周：让用户纠错影响后续提醒

评价证据　多源状态对照、规则与配置版本、主动询问及纠错闭环记录。

范围控制　各传感源异步独立，按时间与有效性关联；反馈改变显式规则/偏好，不能宣称完成在线学习。

单元5 端云协同与异常恢复（第13—15周）#

目标与学时　目标3、4、5、6；理论4学时、实践8学时。

任务与成果　断网时基础功能仍可操作，远端状态如实呈现，恢复后不会重复或错误执行过期任务。

关键知识与技能　目标端接口接入、运行位置、基础能力与联网增强、离线提示、缓存状态、补传语义、去重、超时、命令有效期与取消优先级。

重点与难点　端到端状态一致性；历史观测与过期控制命令的不同处理；真实接口联调。

实施步骤　第13周：连接目标端推理与联网服务 → 第14周：断网时明确告知，恢复后正确补传 → 第15周：处理重复、迟到与过期任务

评价证据　目标端推理接入、实体反馈、断网/恢复及异常序列记录、系统联调版本。

范围控制　目标端部署与通信机制由端侧课主责，学生可参与实现；本课继续迭代自建服务与页面，处理能力路由、任务状态和恢复。目标板验证不以电脑运行冒充。

单元6 技术体验测试与原型迭代（第16—18周）#

目标与学时　目标4、5、6；理论3学时、实践9学时。

任务与成果　用运行证据解释体验改进，把一个交互模块用于个人项目并完成联合验收。

关键知识与技能　任务测试、响应测量、用户观察、问题归因、回归验证、个人模块迁移、现场解释和成果归档。

重点与难点　技术指标与用户表现相互印证；保留失败和样本数；个人能力可验证。

实施步骤　第16周：用任务与运行数据检验体验 → 第17周：完成改进与个人项目迁移 → 第18周：现场验收与联合复盘

评价证据　两轮测试与迭代对照、个人迁移、最终原型、合并报告与个人答辩。

范围控制　同伴测试如实标注人群和局限；个人迁移限于一个模块；成果包只提交一套合并材料。

六、协同实施与教学条件#

1. 三课运行机制#

三课共用任务、接口说明、测试样例和版本索引，学生维护同一板端—VPS—Web工程。开课前核验硬件、参考驱动及环境条件；第3周检查双向实体闭环，第9周检查中期原型，第15周开展系统联调，第18周联合验收。第6、12周展示计入正常实践；协同分工不妨碍学生跨端实现任务。

2. 工具与设备条件#

课前完成云端与本地大模型开发智能体、Git及沿用的开发工具链配置，检查板卡连接和VPS访问权限。学生在智能体辅助下自行开发简洁Web页面、服务端接收存储与板端应用；框架和版本由课程组结合已有环境确定。开发智能体与产品运行时模型分别配置、标注位置并验证；密钥通过受控配置使用。

复用Ego Link已验证开发板，按既有协作组分配设备标识和轮换时段；VPS可由课程统一提供，各组使用独立项目空间和受限权限。第1周至少一项真实传感输入，实体反馈、摄像头和目标端算力按阶段实测落实，不凭型号推测接线与全部能力。[10]

3. 学生组织与课外负担#

沿用既有项目协作组，设备不足时结对轮换。每人均完成核心运行实验、关键代码修改与个人解释，期末迁移到个人纵向项目。课外以整理记录和小范围完善为主，建议每周不超过1—2学时，不把基础功能的实现普遍转移到课外。

七、关键技术与接口要求#

以上为教学接口建议，不代表现有Ego Link生产协议。第1周先实现设备标识、来源、记录标识、采集时间/时间质量、单位、状态及数据；第2周增加请求关联；后续渐进补齐模型与上下文字段。可用适配层映射已有协议，正式设备协议变更另行评审。

技术边界#

异步采集：定位、惯性、网络和图像按各自条件采集，本课按观测时间与有效性关联，不要求设备端严格同步。未尝试、无有效解/超时/错误、成功、陈旧分别处理。GNSS无有效解不直接等于模块故障，历史位置保留时间与来源，不冒充当前定位。

模型输出：分数、识别结果和现实事件的真实性分别解释。未经校准的分类分数不得直接表述为“正确率”或人身风险概率；判断不充分时采用澄清、拒识或有限降级。[8][9]

能力分层：设备端、教学电脑/近端边缘和服务器分别标注；至少一条目标端本地推理能力需实际接入验证。电脑运行可以验证近端流程，但不能据此认定微控制器端侧部署已完成。

控制与恢复：页面刷新只读取已有记录；远程采集须有本次设备执行和结果证据。服务器受理不能表示设备完成；超时仅表示尚未收到结果，不等于设备故障或已取消。后续逐步实现取消、过期与去重；原始观测按原采集时间补传为历史记录。

两个运行层次与最小教学架构#

开发层：云端与本地开发智能体辅助学生建立、修改和部署工程。运行层：开发板负责真实采集与实体反馈；VPS负责接收、存储、任务分发与模型服务适配；浏览器负责操作与状态表达。第1周不要求在开发板部署大语言模型；第4周起增加产品运行时模型。

八、考核与评价#

总评采用过程性70%、成果性20%、综合性10%。所有项目按个人可核验证据评分，可引用团队公共底座。教师、同期课程教师和受邀专家意见共同辅助判断，企业导师到场不作为完成考核的前提。

评分与证据归属#

P1—P3评价学生实现、调试与修正的过程；P4评价测试设计、原始记录和迭代依据；O1评价最终版本现场表现；O2评价报告归纳与个人迁移的完整性；C1评价个人理解与操作。共享测试可以服务不同课程，但同一评价维度不重复累计分值。

本课评价必要的采集接入、应用服务与页面部署、任务状态和交互联调。模型准确率、量化、内存与功耗优化由同期课主责；端到端测试可共同引用，各课评价不同能力，不以软件所在端划出互不参与的开发边界。

课程目标达成#

目标1对应P1、P2、C1；目标2对应P1、O1、C1；目标3对应P2、O1、C1。

目标4对应P1、P3、O1、C1；目标5对应P4、O2、C1；目标6对应P4、C1及各单元安全证据。

教师在各任务评分表中标出目标对应子项，按对应实得分/对应满分计算达成度；本稿建议0.60为基本达成参考线。真实实现与诚信等必要证据须同时具备，具体成绩认定按学校制度执行。

九、评价量规与测试口径#

优秀参考90—100分：达到基础要求且证据完整、定位与迁移能力突出；良好参考75—89分：主要功能稳定、说明与测试较完整；达标参考60—74分：必要能力具备、基本任务可复现；未达标：关键能力或证据缺失。教师结合对应评价项评分，不以界面装饰、文档数量或Git提交次数替代能力判断。

响应时间预算在第3周按设备与任务基线初定，后续用实测更新，不把示范性数值冒充行业标准或产品指标。核心验收采用T01—T12用例，详见授课计划附表。

十、安全、诚信与特殊情况处理#

课程思政与工程责任#

在可穿戴与智能终端情境中落实科技向善、尊重使用者选择、数据真实和工程责任。把“能力说明、及时反馈、用户可取消、错误可纠正”写入实际程序和测试，而非只在报告中表态。[8]

位置、图像、声音和行为数据按最少必要原则采集，仅使用授权测试数据。课堂采用自愿成年同伴和低风险场景；未实际招募儿童、老人等目标用户时，不得把同伴测试写成目标用户验证。不安排真实跌倒、危险失联或自动紧急呼叫实验。

控制命令仅能作用于教学白名单设备和测试接收端。执行机构限幅、隔离并提供人工中断；视听反馈照顾使用条件，不使用单一颜色或单一声音传递全部重要状态。教学账号、密钥和原始敏感数据不得进入公共仓库或外部AI服务。

AI辅助开发与个人评价#

开发智能体贯穿读资料、任务拆解、编码、编译、排错与部署。学生核对器件与引脚、审阅高权限操作、运行小步验证，记录关键生成部分、人工修改及证据；无需上交全部对话。复用驱动与参考实现如实说明，每人解释输入、状态、输出及失败路径，并完成现场小修改。

必要证据与补验#

只有静态界面、视频、硬编码标签或模拟设备，不能认定相应真实实现能力达成；没有原始测试记录，不能认定目标5达成。缺少个人解释与操作证据时，不直接共享团队成绩。数据伪造和严重安全违规按学校相关制度处理，不自行创设处分条款。

模型或硬件等外部依赖延误时，由教师记录具体阻塞及责任，为学生安排统一参考服务或共享实物台。学生可继续完成解析、状态、反馈与故障测试；尚未验证的实物或目标端能力明确记为待补验，不能把模拟成绩自动转为实物通过，也不能把外部阻塞直接等同于学生能力不足。

关键安全状态须通过后再开展用户试用。一般缺陷允许修复后复测；补验时间、方式和成绩处理按学校教学管理要求执行。

十一、质量保证、依据与审核#

开课前　完成开发智能体与工具链检查、共享板卡和VPS权限安排；按学生条件预演前两周任务，确认一个真实传感源、联网方式和恢复路径可用。后续模型与接口按阶段核验。

教学中　每周保留一个功能增量和少量必要记录；第3、9、15、18周共同检查，避免评审与材料挤占实施课时。

学期末　依据目标达成、故障类型、用户任务、个人迁移和课时负担调整内容。保留稳定原理，更新服务配置、模型版本、代码及数据样例。

人培联动　正式人培确定后，同步更新前后续衔接、模块归属、毕业要求映射与评价管理口径；本标准的技术主线和学时调整按学校程序执行。

编制依据与技术参考（技术文献沿用V2.0）#

[1]《附件1—实验班课程建设项目申报书—AI交互原型与用户体验设计》，本次上传稿，重点参考“课程定位”“课程标准”“特色创新”。

[2]《附件2—实验班教材建设项目申报书—AI交互原型与用户体验设计》，本次上传稿，重点参考“选题策划思路”“教材目录大纲”。

[3]《AI交互原型与用户体验设计》课程描述修订稿V0.1，2026年9月1日。

[4]《AI交互原型与用户体验设计》课程标准（2026版，V1.0），本次上传稿。

[5]《AI交互原型与用户体验设计》学期授课计划（2026—2027学年第一学期），本次上传稿。

[6]《信息与通信学院_智能创造者教改实验班人才培养方案_V2.0_202607》，用户文件库中的2026年7月历史修订稿。仅用于课程衔接与版本比较，不作为本轮已获批准的人培正式稿。

[7] 用户关于课程名称、性质、学时和Ego Link教学的要求；2026年9月7日最新讨论明确课前配置开发智能体，学生使用已验证板卡，自主实现采集上传、VPS/Web与远程采集。设备能力按课堂实测确认。

[8] Amershi等，Guidelines for Human-AI Interaction，CHI 2019；Microsoft Research / HAX Toolkit。参考用途：能力说明、纠错、取消、情境反馈与受控调整。

[9] Guo等，On Calibration of Modern Neural Networks，PMLR 70，2017，1321—1330。参考用途：区分模型分数与经校准的正确概率。

[10] Espressif，ESP-DL User Guide，Introduction（官方在线文档，检索日期2026年9月7日）。参考用途：目标端推理工具边界；具体版本和模型适配以开课前实测为准。

版本与审核#

V2.0（2026年9月）：恢复专业技术实现、六单元递进、真实运行、个人迁移与分层评价。V2.1（2026年9月7日）：落实课前智能体配置、学生自主采集—VPS—Web开发、远程重新采集、后续接口复用和跨端协同；学时与考核比例不变。

课程负责人：________________ 教研室负责人：________________

教学单位负责人：____________ 审核日期：______年____月____日

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AI交互原型与用户体验设计｜学期授课计划#

版本：V2.1（修订建议稿）｜实验班第二学期 S2｜2026年9月7日

学期实施原则#

课前完成云端与本地开发智能体及基本环境检查；课堂先呈现任务与必要原理，再由学生借助智能体自行实现并验证。复用已验证驱动与通信基础，在同一板端—VPS—Web工程中持续增加功能，状态表和用户观察随任务形成，不额外堆叠报告。

第1周自主完成单源采集—VPS—Web，第2周完成Web远程重新采集，第3周增加实体按键与物理反馈；第9、15、18周分别开展中期验收、系统联调与联合验收。第6、12周课堂展示；第9、15、17周含1、1、2学时集中排错，均计入48实践学时。

本计划包括18周进度、18张周任务卡、开课准备、共同测试与考核说明，以及前两周最小实现补充。每周卡明确问题、两段课堂活动、教师支持、当堂验证和备用路径；核心功能在课堂完成。

学年学期名称沿用上传稿；S2表示实验班培养阶段，不直接等同于学校春季第二学期。具体日期按校历填入；节假日、场地与教学调度通过换周/补课落实72学时，不预填未经核定的日历。

课前准备与开发分工#

课前检查：环境可用，课堂完成项目#

学生检查云端与本地大模型开发智能体能处理一个小型编程任务，Git可提交，工具链可编译已知示例，开发板可识别，VPS授权目录可访问。工具安装与权限问题先处理；第1周的采集、接收服务、Web平台和部署仍作为课堂任务。

教师提供几套已验证开发板，按既有协作组轮换；准备实物型号、接线与供电说明、驱动/通信参考、可恢复固件，以及VPS隔离项目空间。依据学生条件预演前两周，确认工作量与网络条件。VPS可统一提供，无需学生个人购置服务器。

开发助手与运行系统#

开发智能体辅助学生查资料、写代码、编译烧录、排错和部署；板端程序、VPS服务和浏览器页面负责实际运行。第1周不要求把大语言模型部署到开发板，第4周再把运行时模型接入已建立的查询和采集任务。

学生自主实现的三个部分#

开发板：核对真实连接，复用驱动，完成采集、消息与上传；VPS：编写接收、存储和查询服务，随后增加远程任务；Web：开发操作与状态页面并完成部署。每名学生都要参与代码修改、实测和解释，已有参考代码的复用如实说明。

共享设备与权限安排#

各组使用可区分的设备标识与项目空间，共享板卡按时段烧录/恢复，避免相互覆盖。开发与部署仅在授权目录和教学设备范围内进行，敏感配置由受控环境注入；网页与公共代码不含密钥、服务器口令和真实行踪。

实现范围#

首周完成一个真实传感源和一种已验证联网方式即可；进展较快者再增加第二个来源。核心链路有阻塞时由教师提供对照与恢复支持，在实物上补验。生产级平台、全部传感器及完整Wi-Fi/4G切换不作为首周要求。

一、18周授课进度安排#

本表第1—6周：理论9学时，实践15学时，共24学时。每周4学时；课堂考核与联调包含在对应学时中，不另加总学时。

本表第7—12周：理论8学时，实践16学时，共24学时。每周4学时；课堂考核与联调包含在对应学时中，不另加总学时。

本表第13—18周：理论7学时，实践17学时，共24学时。每周4学时；课堂考核与联调包含在对应学时中，不另加总学时。

二、周任务卡#

第1周 构建开发板传感数据采集与Web展示系统 | 理论2＋实践2学时#

本周问题　学生借助智能体，怎样把开发板的一项真实传感数据采集出来，送到自己的VPS/Web平台并验证？

前2学时　认识设备使用者与数据查看者；分析板端、VPS、浏览器分工。依据器件型号、实际接线和驱动参考，指导智能体建立工程、编译烧录，采集一个真实传感源，核对单位与时间。（理论1、实践1）

后2学时　指导智能体开发最小接收与存储服务、查询接口及Web页面，部署到分配的VPS空间；修改板端上传逻辑，联调数据、来源和时间，显示无数据与失败。讲解嵌入开发排错过程。（理论1、实践1）

准备与协同　课前完成开发智能体、工具链、Git及VPS权限检查。教师提供已验证板卡、实际连接资料、驱动/通信参考和恢复固件，按学生条件预演；各组共享设备并使用独立标识和项目空间。

当堂验证　操作一个已验证传感源（如IMU），对照采集值、VPS原始记录和页面变化；停采后保留旧时间、提示未更新。核对数据来自本组设备，页面未写死数值。

提交与迁移　板端、服务端与Web代码及部署入口；一条真实观测对应记录；个人修改与运行说明。选定个人项目需要呈现的一项设备数据。

备用路径　先完成一个真实传感源与一种已验证网络；VPS故障可在本地服务定位，明确部署待补。USB桥接仅作排错，不能据此认定开发板独立联网上传通过。

第2周 实现Web远程采集指令与执行结果反馈 | 理论1＋实践3学时#

本周问题　点击“采集一次最新数据”，怎样证明开发板进行了新采集，而非页面重新显示了数据库中的旧值？

前2学时　比较“刷新已存数据”与“采集一次最新数据”；设计目标设备、传感源、request_id和完成条件。学生在已有服务与通信基础上实现任务创建、下发和板端采集处理。（理论1、实践1）

后2学时　把本次新观测与请求关联回传，Web显示已提交、设备接收（有回执时）、完成、失败或超时。暂停周期上报验证按钮触发；测试关机与重复点击，并追踪对应记录。（理论0、实践2）

准备与协同　沿用第1周学生工程；教师提供已验证通信参考和回执语义，学生完成应用任务。端侧课支持设备收取命令与驱动复用；不在本周重写底层通信协议。

当堂验证　暂停周期上报、保持命令通道，改变设备状态后点击采集，核对新观测及request_id。关闭设备后请求等待/超时，旧值不能改标为本次完成；超时不直接判定硬件故障。

提交与迁移　远程采集功能、请求—设备回执—新观测记录、首版状态图。为个人项目的一个动作增加执行结果追踪。

备用路径　先用可测试本地服务定位任务逻辑；共享设备轮流完成真实下发、执行与回传。模拟回执明确标注，不作为实物命令通过。

第3周 按键触发与物理反馈闭环 | 理论1＋实践3学时#

本周问题　佩戴者按下按键，自己和查看信息的人分别应获得什么反馈？

前2学时　在前两周工程中增加“按键发起教学求助测试消息”；讲解本地确认、VPS接收和查看者回应的区别，绘制简要流程并明确取消。（理论1、实践1）

后2学时　复用板端上传与VPS任务能力，增加按键/触摸、屏幕/灯光/蜂鸣，实现触发—本地反馈—远端显示—回应/取消；同伴操作走查并完成首次三课接口检查。（理论0、实践2）

准备与协同　只连接教学接收端，不拨打真实紧急电话；准备按键或触摸设备及一种实体反馈输出。 端侧课：按键/触摸事件与反馈动作；三课共同核对首版事件及命令字段。

当堂验证　断开外网后，本地仍能确认按键已触发；无远端接收证据时不得显示“对方已收到”。

提交与迁移　双向交互工程新增实体按键与反馈；任务说明、走查及改进记录。向个人项目迁移确认/取消机制。

备用路径　共享设备结对轮换；模拟操作保留标识，实体输入与反馈必须补验。

第4周 用自然语言查询与请求采集 | 理论2＋实践2学时#

本周问题　“查看上次数据”和“重新采集一次”应怎样映射为不同任务，并使用前两周已验证的接口？

前2学时　区分开发助手与产品运行时模型；接入授权语言服务，讲解意图、参数和结构化输出，把自然语言分别映射为读取已有记录或请求一次新采集。（理论1、实践1）

后2学时　将学生自建查询/采集接口封装为受限工具，校验参数和设备范围，处理歧义；基于真实结果回复来源、时间与状态，无设备完成证据时不回复“已采集成功”。（理论1、实践1）

准备与协同　教师提供授权运行时语言服务与结构化错误样例；学生复用自建VPS工具接口，密钥留服务端，端侧保持真实采集链路；本课不训练语言模型。

当堂验证　同一旧数据分别测试“查看上次数据”和“重新采集”；前者保留旧时间，后者等待对应新结果；无位置或过期位置须说明不足，不能生成坐标。

提交与迁移　具备查询与采集工具的自然语言助手；正确、含糊、越界、旧数据/设备无响应测试。为个人项目增加一个受限语言入口。

备用路径　服务异常时使用结构化样例定位解析问题；真实模型调用在校内服务或共享站补验。

第5周 接通按键说话与语音播报 | 理论2＋实践2学时#

本周问题　从“说一句话”到“听到回答”，需要经过哪些可观察的环节？

前2学时　讲解音频输入、采样格式、语音识别和文本中间结果；先用按键开始/结束录音，完成音频到任务文本。（理论1、实践1）

后2学时　复用第4周查询/采集任务处理，再连接语音合成；显示录音、识别、任务执行与播放状态，用同一句任务对照文字和语音入口。（理论1、实践1）

准备与协同　教师验证麦克风、识别/合成服务、权限与耳机；设备音频未就绪时使用电脑音频，但明确运行位置。 本课实现语音链路；端侧课提供已验证音频设备能力与接口，不把麦克风硬件开发作为本周前提。

当堂验证　无声、识别失败、服务超时都产生可理解反馈；文字入口保持可用。

提交与迁移　真实语音输入—文本任务—语音输出链路；音频来源与运行位置记录。 为个人项目选定一种真正有操作价值的语音任务。

备用路径　录音设备故障时用授权录音完成真实识别；现场语音操作在共享音频站补验。

第6周 让语音任务可以澄清与停止 | 理论1＋实践3学时#

本周问题　系统听错了、用户改变主意或回答迟到时，如何保持交互连续？

前2学时　讲解有限多轮任务上下文、任务取消和迟到结果隔离；实现澄清、重新输入、停止播报和回到空闲状态。（理论1、实践1）

后2学时　测试用户中途取消、连续两次查询和慢响应；用request_id关联日志；测量输入结束到首次反馈与任务完成的时间，演示单元增量。（理论0、实践2）

准备与协同　教师提供迟到响应和错误识别测试入口；基础任务采用半双工，唤醒、回声消除、全双工列为拓展。 向端侧课反馈取消语义与反馈时序需求；本课完成短期上下文和语音状态管理。

当堂验证　取消后迟到结果不得重新播放或触发动作；新任务不被旧任务结果覆盖。

提交与迁移　可澄清、可停止的语音助手；正常与异常时序记录；语言交互版本。 迁移一条“用户反悔后安全恢复”的处理规则。

备用路径　保留文字停止按钮；网络模型不稳定时用延迟注入复现状态错误，并保留真实语音验收。

第7周 按需获取一张环境图像 | 理论2＋实践2学时#

本周问题　用户请求查看环境时，系统如何说明采集是否成功，采到的是哪一时刻的画面？

前2学时　在既有任务与存储服务中增加按需图像采集；讲解授权、图像输入与有效性，复用摄像头驱动或实际图像接口，关联请求、图像记录和采集时间。（理论1、实践1）

后2学时　实现采集中、采集成功、镜头遮挡/画面不可用和采集失败反馈；只在请求或教学事件触发后取图，设置最少保留。（理论1、实践1）

准备与协同　教师准备无个人敏感信息的教学场景及图像样例；模型课提供可运行的轻量视觉基线或教师基线。 模型课：给出标签定义和基线；端侧课：提供按需图像接口或共享摄像头。

当堂验证　上次成功图像不得被标为本次采集成功；采集失败保持明确状态。

提交与迁移　按需环境快照功能；带采集时间的输入样例；采集权限与失败记录。 明确个人项目中图像采集的触发条件和停止条件。

备用路径　用获授权的真实历史图像练习，标为回放；随后补验一次真实按需采集。

第8周 把视觉推理结果变成可理解反馈 | 理论1＋实践3学时#

本周问题　模型返回一个标签和分数，系统应该如何表达“看到了什么”和“还有什么不能确定”？

前2学时　讲解预测标签、分数、拒识及模型版本；本轮以画面可用性/遮挡识别为共同保底任务，场景粗分类作为拓展；接入真实模型推理。（理论1、实践1）

后2学时　实现结构化结果解析、低分/未知反馈、重新采集和人工纠正；保留输入、结果和反馈三者对应，比较高分误判与正常样例。（理论0、实践2）

准备与协同　模型课提供真实失败样本与分数语义；教师基线与学生候选模型使用相同接口。 模型课：标签、分数语义、验证样本、模型版本；本课：反馈与重试策略。

当堂验证　未经校准的模型分数不写成现实正确率；场景类别不转换为精确位置或人身安全判断。

提交与迁移　视觉识别—反馈闭环；正常、低分、错误和未知样例对照。 为个人项目的一项模型判断补上纠错入口。

备用路径　学生模型未就绪时先调用教师真实基线；静态标签只能测试界面，不计入真实推理证据。

第9周 用视觉事件触发一次主动询问 | 理论1＋实践3学时#

本周问题　画面无法使用时，系统能否主动询问“是否重拍”，并尊重用户选择？

前2学时　讲解事件触发、反馈优先级与主动询问条件；将视觉结果接入原有任务状态，补上确认、忽略与冷却时间。（理论1、实践1）

后2学时　演示语音、视觉和实体操作协同的中期版本；组织首轮完整任务测试，按模型、端侧、交互分类定位问题；含1学时集中排错。（理论0、实践2）

准备与协同　三课使用同一输入样例和构建版本；提前准备模型失败、采集失败与用户拒绝三类场景。 第9周三课中期验收：真实模型与实物接口均留证；学生候选模型可在此后替换基线。

当堂验证　误判能够纠正，用户拒绝后不反复打扰；演示中说明模型、设备及服务实际运行位置。

提交与迁移　中期可运行原型；完整任务测试原始记录；问题归因与修复清单。 确定个人项目期末迁移的一个交互模块及验证任务。

备用路径　联调故障按接口替代定位；在已有真实基线上保留完整任务，缺项列入补验。

第10周 区分传感器观测与当前状态 | 理论2＋实践2学时#

本周问题　定位、运动和网络信息不是同时到达，怎样避免把旧数据当成当前状态？

前2学时　沿用第1周数据链路，逐项增加已验证的定位、惯性或网络事件；讲解独立采集、观测与接收时间，区分未尝试、失败、成功和陈旧，不要求同一时刻采样。（理论1、实践1）

后2学时　实现各来源独立状态与数据年龄显示；对比“有旧位置但本次no_fix”“网络在线但位置未更新”等案例，保留原始观测。（理论1、实践1）

准备与协同　教师提供来源与时间明确的脱敏回放和驱动参考；学生在既有服务中扩展已验证传感源。端侧课支持采集状态与事件字段；缺失源明确标注，不假定全部硬件均已上线。

当堂验证　补传数据按原观测时间解释；GNSS无有效解不直接写成设备故障；无证据时不补造位置。

提交与迁移　多源状态页；采集状态与用户提示对照；时间处理测试。 为个人项目增加一项数据过期或来源缺失处理。

备用路径　缺少传感源时使用明确来源的回放完成时序教学；已有真实源至少一项在现场复验。

第11周 根据多源证据组织交互上下文 | 理论1＋实践3学时#

本周问题　系统知道“最近报告的位置”和“当前是否移动”后，应该回答什么、还应询问什么？

前2学时　讲解原始观测、派生状态、交互决策三层关系；用有限规则和有效时间窗关联数据，不要求设备端同时采样。（理论1、实践1）

后2学时　实现“已知事实＋待确认信息”的解释与追问；保留证据来源、更新时间及规则版本；测试相互冲突或缺失的输入。（理论0、实践2）

准备与协同　教师提供规则级事件关联骨架与对照数据；定位融合算法和情感推断不进入基础任务。 模型课：解释单项模型输出；端侧课：保证事件字段；本课：短期状态与解释策略。

当堂验证　摄像头遮挡不被解释为危险；陈旧坐标不被包装成当前位置；模型推断与观测明确区分。

提交与迁移　可解释的上下文回复与追问；三层数据对照；冲突样例记录。 把一个含糊结果改造成有证据、可澄清的反馈。

备用路径　使用固定规则和带来源的回放复现；无法确认的状态保留为待确认。

第12周 让用户纠错影响后续提醒 | 理论1＋实践3学时#

本周问题　用户说“这次不用提醒”，系统怎样记住当前选择，又能恢复默认？

前2学时　讲解主动提醒触发、去重、冷却与显式偏好；设计“确认、纠正、忽略、稍后、恢复默认”的有限反馈规则。（理论1、实践1）

后2学时　实现用户反馈记录、短期上下文更新和配置版本回退；比较修改前后的重复提醒次数与任务结果；展示多源交互增量。（理论0、实践2）

准备与协同　教师提供可重置的偏好配置和重复事件样例；不把保存反馈等同于在线训练或自动学习成功。 本课主责受控交互调整；向后续课程输出结构化反馈和上下文样例。

当堂验证　同一事件重放不重复触发提醒；用户关闭后不继续打扰；能查看并清除本轮偏好。

提交与迁移　主动提醒与用户纠错闭环；配置变化和回退记录；前后对照。 在个人项目中实现一项用户可见、可撤回的偏好设置。

备用路径　以显式规则完成基础要求，自动个性化不列为必做。

第13周 连接目标端推理与联网服务 | 理论2＋实践2学时#

本周问题　哪些功能在设备端运行，哪些依赖网络，断开外网后还能完成什么？

前2学时　讲解设备端、近端边缘主机和服务器的任务分配；读取同期课程的目标端模型、接口和性能记录，列明运行位置。（理论1、实践1）

后2学时　在已有系统接入已验证的目标端推理，保留学生服务与页面；区分联网语言增强和本地基础反馈，实现能力不可用提示与本地操作，避免重建一套独立平台。（理论1、实践1）

准备与协同　端侧课应在本周前提供教师保底目标端模型与运行接口；大语言、语音或VLM服务不预设都能在微控制器运行。 端侧课：目标端模型、运行包、状态和实测资源；本课：路由、反馈和任务连续性。

当堂验证　关闭外网后，指定本地推理与反馈仍运行；仅电脑推理时标为近端边缘验证，目标设备验收待补。

提交与迁移　运行位置清单；至少一条目标端真实推理接入记录；本地/联网能力表。 为个人项目明确一个必须本地可用的交互。

备用路径　先在已知本地服务定位接口问题；安排共享目标设备补验，不以模拟输出替代端侧推理验收。

第14周 断网时明确告知，恢复后正确补传 | 理论1＋实践3学时#

本周问题　没有网络时，用户怎样知道操作已在本地记录、远端还未收到？

前2学时　在学生自建Web/VPS中增加在线、待发送、已接收和失败状态；结合端侧课的缓存与恢复机制，完善本地确认、发送提示及受控重试。（理论1、实践1）

后2学时　开展断网、恢复和队列满状态测试；记录消息原始时间、补传时间和缺失信息；区分原始观测保留策略与控制命令有效期。（理论0、实践2）

准备与协同　教师准备可控网络故障入口；Wi-Fi优先、4G接替的真实测试只对已验证双链路设备实施；其他情况标明状态注入。 端侧课：网络切换、缓存和容量事件；本课：用户状态、操作控制与恢复体验。

当堂验证　本地缓存不显示为远端已收；缓存满或数据丢失不静默隐藏；恢复后旧数据不冒充实时。

提交与迁移　离线/恢复交互版本；原始时间与补传时间记录；队列异常反馈。 迁移“本地已保存、远端待接收”的双重状态表达。

备用路径　不具备双链路时验证断网/恢复，另用标识清楚的事件注入覆盖切换提示；不宣称4G切换通过。

第15周 处理重复、迟到与过期任务 | 理论1＋实践3学时#

本周问题　网络恢复后旧命令到达，系统会不会再次提醒或执行已经取消的任务？

前2学时　讲解事件去重、请求关联、命令有效期和取消结果优先级；明确补传的观测仍可作为历史记录，过期控制任务不能继续执行。（理论1、实践1）

后2学时　对第1—2周建立并持续扩展的采集/任务链路注入重复、乱序、超时和服务不可用；联合回归模型、实体反馈与远端状态，含1学时集中修复。（理论0、实践2）

准备与协同　冻结本轮模型、固件、服务和交互版本；提供确定性的异常序列。 第15周三课系统联调：使用共同用例，记录故障原因与各课负责的修复。

当堂验证　同一事件重复到达不重复提醒；取消/过期任务不复活；任一故障能定位到具体环节。

提交与迁移　系统联调版本；异常序列测试记录；明确的剩余问题与补验安排。 检查个人模块能否承受重复输入和迟到响应。

备用路径　修复必修路径优先于新增功能；对外部接口阻塞记录责任，并在参考服务/共享设备完成本课对应能力验证。

第16周 用任务与运行数据检验体验 | 理论2＋实践2学时#

本周问题　功能可以演示以后，如何证明用户看得懂、操作得了、出错后能恢复？

前2学时　讲解测试任务、观察记录、任务完成率、状态理解、误触发与恢复成功率；说明小样本测试的范围与局限。（理论1、实践1）

后2学时　组织第二轮任务测试，与第9周同类任务对照；记录成功/失败、等待和误解，分析系统日志与用户行为，确定少量优先修复项。（理论1、实践1）

准备与协同　以自愿成年同伴开展形成性测试；无目标用户参与时如实标为同伴测试；避免采集真实行踪、面孔和健康判断。 三课共同使用稳定测试构建；模型、端侧、交互问题分类记录。

当堂验证　保留失败尝试及样本数；满意评价不能替代任务成功证据；不将同伴结论外推至儿童或老人群体。

提交与迁移　两轮可比较的原始记录；指标计算；问题—证据—修改建议对应表。 用同一测试方法验证个人项目所迁移的模块。

备用路径　现场人员不足时安排同班交叉测试；不得补造参与者或数据。

第17周 完成改进与个人项目迁移 | 理论1＋实践3学时#

本周问题　本学期借助智能体自行开发的交互系统中，哪些模块能用于个人项目，自己能否解释并修改？

前2学时　讲解优先级、回归测试和模块复用；每人说明一项基于证据的修改和个人项目迁移方案，进行简短代码解释。（理论1、实践1）

后2学时　保留2学时集中修复、补验和迁移实现；替换一个输入、模型结果或反馈场景，运行核心用例并整理发布索引。（理论0、实践2）

准备与协同　教师提前收集外部依赖与个人补验清单；迁移只要求一个可运行模块，不要求另做完整产品。 三课核对最终版本兼容性；共享包可复用，个人修改与验证单独留证。

当堂验证　个人能解释输入、状态、输出和一个失败处理，并独立完成一处小修改。

提交与迁移　个人迁移增量；一项修改前后对照；回归记录和发布候选。 本周完成迁移，不另加课外大型项目。

备用路径　个人项目硬件暂缺时在其任务场景的参考接口上完成迁移，明确仍待实物验证的部分。

第18周 现场验收与联合复盘 | 理论0＋实践4学时#

本周问题　能否用一个正常任务和一个失败任务，说明原型真正具备的能力？

前2学时　按个人或现有协作组现场运行核心任务，抽测一个异常恢复；核对真实模型、实体操作、运行位置、数据来源及版本。（理论0、实践2）

后2学时　完成联合评价、必要的个人补充答辩与成果归档；总结后续课程需要深化的模型、上下文和系统问题。（理论0、实践2）

准备与协同　个人代码解释和小修改已在第17周开展；第18周集中检查代表性闭环，按班额安排，避免答辩挤占全部测试时间。 第18周三课共同验收，各课按主责量规独立认定成绩，不叠加三份同类报告。

当堂验证　运行结果与报告一致；未完成能力明确列出；只有视频或模拟输出不认定相应实物/模型能力达成。

提交与迁移　可运行原型、源码与版本说明、合并测试报告、个人迁移和贡献索引。 形成下一学期可继续使用的接口、代码和真实问题清单。

备用路径　现场突发外部故障时使用同版本参考环境复现并登记补验，保留个人能力和外部条件的区分。

三、开课准备、能力边界与依赖控制#

已有研发能力怎样进入课堂#

按教师本轮说明，Ego Link开发板主要功能已有开发验证基础。开课前逐项登记本班实际使用的器件、连接、驱动、网络和反馈；分为已实测、可回放、可模拟和待实现。当前产品状态以这份清单为准，既不重复假定已验证功能缺失，也不把尚未核验的能力写成通过。

可靠定位方向在本课体现为真实表达位置时间、来源和不足，以及用户可理解的确认与恢复；不把无GNSS条件下的精确定位、长期状态理解、七天续航、认证通话或上市验收设为本课必修目标。摄像头按请求/事件触发，不安排持续拍摄。

课外作业与成果负担#

六个单元形成六次合并增量提交，每周在同一工程中更新。课前环境检查单独列明，不挤占72学时，也不要求课前完成成品平台。课外整理日志、关键修改和少量复测建议1—2学时；核心开发及个人迁移安排在课堂，按十八周登记任务不等于新增十八份报告。

四、共同测试用例与用户测试安排#

两轮任务测试#

第9周组织首轮完整任务测试，第16周组织第二轮对照测试。每个参考原型每轮建议邀请3—5名自愿成年同伴，完成“查询并解释状态、取消/纠正一次结果、经历一次离线或失败并恢复”三类任务。该人数为课堂工作量建议，不是统计代表性或可用性证明标准。

记录参与者匿名编号、版本、任务、成功/失败、用时、观察、帮助次数与原话摘要。相同任务存在熟悉效应时如实记录；无目标人群参与时报告只写同伴测试。只汇报实际结果，不补造访谈、样本或成功率。

T01分a、b、c验证真实数据、远程触发和无响应；T02—T03验证模型与模态接入，T04—T11覆盖边界与异常，T12验证用户理解。按各周已完成能力逐步验收，必要安全状态通过后再试用；不要求第1周完成后续全部异常机制。

五、考核取证、归档与审核#

一套成果包，个人证据可定位#

提交一个持续演进工程（板端、VPS服务和Web页面）、部署与版本说明、接口/状态说明、合并测试报告及个人迁移贡献索引。部署凭据不进入源码、截图或报告；原始日志和音视频按授权保存在受控目录，报告仅引用必要证据。

过程评价看实现和修正，成果评价看最终运行，综合评价看个人解释与小修改。第17周安排主要个人验证，第18周集中运行代表性任务、抽测异常和联合复盘。教师按班额排定演示次序，避免期末只看视频。

课时与计划调整#

本计划理论24、实践48学时，共72学时；考核和集中排错均包含其中。18周表与周任务卡使用同一课时分配。现场条件变化时优先保留真实模型、实体交互、必要异常恢复和个人证据，拓展内容可后移；调整与补验按学校规定执行。

编制依据：V2.0三份课程材料、本次两份申报书及原课程文件，结合2026年9月7日最新课堂讨论更新为V2.1。课前智能体配置、学生自主采集—VPS—Web、远程重新采集及后续复用均同步到课程描述和标准；学时、六单元与考核比例保持。

任课教师：________________ 教研室负责人：________________

教学单位负责人：____________ 审核日期：______年____月____日

附录：前两周最小实现与验收说明#

A. 第1周的最小工程#

基本路径为：开发板读取传感器 → 经已验证网络上传 → VPS接收并保存 → Web读取并显示。板端、服务端和页面可放在同一仓库的不同目录；具体框架复用课程现有环境，不新增不必要的技术栈。

最低观测记录包括设备标识、传感源、记录标识、采集状态、数据及单位、采集时间/时间质量和服务端接收时间。设备没有可靠墙钟时保留相对采集时间并说明其含义，不把接收时间伪装为精确采集时间。字段可映射现有协议。

验证样例：对一个易观察变化的已验证传感源进行操作，查看板端日志、VPS原始记录和Web显示是否对应；停止采集后，已有数值继续保留原时间并提示未更新。未更新只说明数据未更新，不能直接断定硬件故障。

B. 第2周的最小命令闭环#

“刷新已存数据”只读取VPS保存值；“采集一次最新数据”创建带request_id的任务，经既有通信通道送到指定开发板。开发板执行一次采集，返回关联该请求的新观测或明确失败；Web根据真实阶段更新状态。

服务器受理、设备收到、设备执行、结果回传是不同环节。仅有受理记录时显示“已提交，等待设备”；有设备回执再显示“设备已接收”；新观测对应本次请求后显示完成。等待超时表示暂未收到结果，是否继续接受迟到结果必须明确；第6、15周深化取消与过期处理。

验证样例：暂停周期上报但保留命令通道，改变设备状态，先确认Web仍显示旧值；点击采集后，对照request_id和新观测。再关闭设备发起一次请求，页面应等待并超时，旧记录不能改标为新采集成功。重复点击可暂禁用或逐次编号，任务必须可区分。

C. 实现中的难度与证据控制#

教师提供可参考的驱动与网络应用，学生完成自己的任务逻辑和链路验证。第1—2周先使用最少字段与状态；后续再加入多源、模型、缓存、去重和过期机制。智能体生成完成、页面刷新成功、服务器HTTP成功均不能单独证明设备已完成真实任务。

本附录说明教学实现和验收方式，不规定Ego Link生产协议，也不表示上述代码已开发或VPS已经部署。实际地址、器件和接线由课程组按课堂环境填写。

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