# AI交互原型与用户体验设计 课程标准
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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
| 项目 | 内容 |
| --- | --- |
| 课程名称 | AI交互原型与用户体验设计 |
| 课程性质 | 实验班专业课 |
| 适用对象 | “智能·创造者”创新实验班 |
| 开设阶段 | 第二学期（S2） |
| 学时 | 18周，每周4学时，共72学时；理论24学时、实践48学时 |
| 教学组织 | 课前配置开发智能体；一个持续演进工程、六单元、十八周任务；个人实践与共享设备结合 |
| 贯穿样例 | Ego Link随身智能终端教学版；允许同等学习目标的智能终端项目迁移 |
| 考核方式 | 过程性70%＋成果性20%＋综合性10% |
| 教学单位与负责人 | 信息与通信学院；课程负责人：周兵 |
### 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。
| 关系 | 课程或能力 | 衔接内容 |
| --- | --- | --- |
| 前导 | 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 | 结构化数据、基础模型概念、软硬件连接、简单调试和版本协作。 |
| 辅助前导 | 设计思维与创新 | 观察真实任务、辨识使用者、解释问题与改进依据。 |
| 同期协同 | 深度学习与计算机视觉（108学时）；端侧智能推理系统MVP（108学时） | 主责模型/失败样本与目标端运行；三课共建同一工程及接口，学生跨端完成任务，分别认定能力。 |
| 同期支撑 | 写作与表达等 | 支持任务说明、测试报告和现场表达，服务专业实现。 |
| 后续 | 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；产品设计等 | 深化多模态融合、长期上下文、情感推理、物理系统与产品设计。 |
### 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
| 目标 | 类别 | 学习成果 | 主要证据 |
| --- | --- | --- | --- |
| 目标1 | 知识与理解 | 解释感知输入、模型推理、任务状态、决策与反馈之间的关系，区分原始观测、模型判断和交互动作，理解模型输出的不确定性及设备约束。 | 系统说明、状态解释、个人答辩 |
| 目标2 | 工程实现 | 借助开发智能体，完成一个真实传感源的采集上传、VPS接收存储和Web开发部署，实现远程重新采集及实体操作；接入自然语言、语音和受限工具，完成可取消任务。 | 采集—VPS—Web工程、部署结果、远程采集及语言/语音记录 |
| 目标3 | 工程实现 | 接入视觉模型和环境/设备事件，以时间、来源、有效性和规则关联组织短期上下文，完成主动询问、用户纠错和屏幕、声音或实体装置反馈。 | 视觉事件、上下文状态、反馈程序 |
| 目标4 | 系统联调 | 联调自建板端应用、VPS/Web与同期课目标端能力，处理低置信度、超时、离线、重复和过期事件，实现本地可用、状态可见和操作可取消的交互闭环。 | 真实接口联调、异常与恢复测试 |
| 目标5 | 测试与迁移 | 设计可重复的功能、响应时间和用户任务测试，依据原始记录解释问题、修改实现并复测，将至少一个交互模块迁移到个人项目。 | 两轮测试、修改对照、个人迁移证据 |
| 目标6 | 职业素养 | 遵守知情参与、数据最小化、权限隔离、模型能力诚实表达和物理安全要求；核验AI辅助产物，保留版本与个人贡献记录，解释关键实现。 | 安全检查、Git记录、AI使用说明和答辩 |
### 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
| 单元 | 周次 | 主要教学内容 | 理论 | 实践 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 最小交互闭环与设备反馈 | 1—3 | 智能体辅助采集上传、VPS接收存储与Web部署；远程采集、请求与回执、实体输入和反馈。 | 4 | 8 |
| 2 自然语言与语音任务交互 | 4—6 | 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。 | 5 | 7 |
| 3 视觉感知与事件反馈 | 7—9 | 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。 | 4 | 8 |
| 4 多源状态与主动交互 | 10—12 | 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。 | 4 | 8 |
| 5 端云协同与异常恢复 | 13—15 | 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。 | 4 | 8 |
| 6 技术体验测试与原型迭代 | 16—18 | 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。 | 3 | 9 |
| 合计 | 18周 | 六个递进单元 | 24 | 48 |
### 难度分层
| 层级 | 范围 |
| --- | --- |
| 必修实现 | 自主采集—VPS—Web、远程任务、真实语言/语音/视觉、实体反馈、有限上下文、规则关联、异常恢复及两轮测试。 |
| 同期课程主责 | 模型数据与训练评估；目标端转换部署、传感驱动和网络缓存机制；学生可跨端实现，共享代码与分维度评价。 |
| 拓展或后续深化 | 全双工语音与回声消除、复杂VLM、特征级融合、连续定位融合、情感推断、长期记忆、自动在线学习、复杂机器人和生产级分布式平台。 |
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。
| 时间 | 教师/同期课程必须提供 | 本课使用方式 |
| --- | --- | --- |
| 开课前 | 云端/本地开发智能体、已验证板卡与实际连接资料、驱动/通信参考、恢复固件、VPS隔离空间。 | 第1周自主构建采集与展示；第2周远程采集；第3周实体反馈。 |
| 第4周前 | 可用的运行时语言/语音服务、权限与费用控制、结构化输出示例；保持学生查询/采集接口可用。 | 实际接入、解析、澄清、取消和时序测量。 |
| 第7周前 | 真实视觉基线、图像输入、标签与分数语义及失败样例。 | 先接基线，再替换学生候选模型。 |
| 第13周前 | 至少一个轻量模型的目标端参考运行包、设备事件、反馈和网络/缓存状态。 | 验证本地推理、联网增强、离线与恢复。 |
### 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
| 对象 | 最小内容与含义 |
| --- | --- |
| 原始观测 | device_id、source、record_id、采集时间及时间质量、received_at、单位、采集状态与载荷；来源标明live/replay/synthetic。第1周先落实单源；无可靠设备时钟时保留相对时间，不伪造墙钟时间。 |
| 模型结果 | 任务类型、标签或数值、score及score_type、模型版本、对应输入和推理状态。未知字段可空，不编造置信度。 |
| 交互上下文 | 任务编号、当前步骤、相关观测、更新时间/有效期、等待用户确认项、有限偏好与规则版本。 |
| 命令与回执 | request_id、目标教学设备、动作与参数、发起/过期时间，受理、设备接收、完成、失败等状态；返回观测关联本次请求。取消/过期在后续周深化，只显示已有证据的阶段。 |
| 反馈动作 | 目标通道、消息/动作、优先级、触发依据、重复抑制、取消或停止方式。 |
| 测试记录 | 测试用例、软硬件/模型版本、输入、预期、实际、成功/失败、运行位置、证据路径与个人修改。 |
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。
| 类别 | 评价项 | 权重 | 时间 | 评价重点 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 过程性 | P1 基础闭环与语言/语音实现 | 20% | 1—6周 | 传感采集—VPS—Web链路、远程采集与请求追踪、实体反馈、模型输出校验、真实语音、澄清与取消。 |
| 过程性 | P2 视觉与多源交互实现 | 20% | 7—12周 | 真实视觉推理接入、主动询问、时间与来源、规则关联、用户纠错和受控调整。 |
| 过程性 | P3 协同联调与异常恢复 | 15% | 13—15周 | 目标端接口接入、本地/联网分工、离线恢复、重复/迟到/过期测试及问题定位。 |
| 过程性 | P4 测试、迭代与工程记录 | 15% | 全学期 | 原始测试、指标计算、修改依据、回归结果、Git记录与AI辅助核验。 |
| 成果性 | O1 最终可运行原型 | 15% | 18周 | 核心任务现场运行、真实模型与实物证据、关键异常可处理、同版本可复现。 |
| 成果性 | O2 验证报告与个人迁移 | 5% | 16—18周 | 合并报告、个人迁移增量、能力边界和未完成项。 |
| 综合性 | C1 个人解释、修改与复盘 | 10% | 17—18周 | 个人解释输入—状态—输出、定位一项失败、完成一处小修改并说明贡献。 |
### 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
| 维度 | 达标要求 | 提高要求 |
| --- | --- | --- |
| 可运行实现 | 完整完成基础输入—理解—反馈，具备真实模型、语音/视觉与实体操作证据。 | 实现清晰、状态一致，可主动定位并修复链路问题。 |
| 可控与可恢复 | 能处理低分、无数据、超时、取消、离线与重复等必要状态。 | 能解释故障传播，处理冲突/乱序，改进后无明显回归。 |
| 技术体验测量 | 有原始日志、任务成功/失败、响应时间与用户观察，计算口径清楚。 | 定量与观察证据相互解释，有公平的前后对照和局限分析。 |
| 迁移与个人能力 | 有一个个人迁移模块，能解释关键逻辑并完成小修改。 | 迁移产生明确改进，代码与测试复现性好。 |
| 工程责任 | 来源、运行位置、AI辅助、隐私和能力边界如实说明。 | 形成可复用规范，能主动识别风险与提出改进。 |
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。
| 指标 | 记录与计算要求 |
| --- | --- |
| 任务完成 | 完成次数/实际尝试次数；保留失败、任务类型、参与人数和辅助程度。 |
| 响应时间 | 区分输入结束→首次反馈、输入结束→完成，以及取消→反馈停止；优先同一时钟测量。跨设备计时注明同步条件，未同步不作精确差值。 |
| 状态理解与恢复 | 通过具体任务检查用户能否正确解释当前状态、完成取消/重试；记录正确次数和总次数。 |
| 误触发与重复提醒 | 在相同事件序列上统计误触发、漏触发及重复提醒次数，说明序列与运行时长。 |
| 前后比较 | 第9周和第16周采用同类任务，记录版本与不同条件；小样本用于形成性改进，不推断目标人群总体表现。 |
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