互动与反馈

选型与应用说明

原理与关键区别

反馈可以是预设规则，也可能由模型生成。对错提示需要说明依据；当输入含糊、环境有噪声或设备没听清时，先让设备确认问题比强行给答案更适合观察交互质量。

具体核对步骤

1. 准备安静与有背景声两组输入
2. 标记识别错与回答错
3. 观察成人能否暂停、重述或退出对话

容易误判的地方

把所有失败都归为语音识别率会掩盖内容错误。

本方向输入与判断

语言、噪声、失败后替代流程

错误识别如何退出或转人工？

检查含糊问题和不当反馈

保留记录

交互测试与异常反馈清单

适用边界

不宣称理解用户情绪

原始资料阅读

[S1] What to ask before buying internet-connected toys
https://consumer.ftc.gov/consumer-alerts/2019/12/what-ask-buying-internet-connected-toys
美国消费者教育资料；本站提炼为评估问题，不对中国或其他地区做合规判断。

[S2] AI Risk Management Framework
https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
自愿性框架；不能替代教育评价、专业诊断或当地法律要求。

[S3] Scratch's Creative Learning Philosophy
https://www.scratchfoundation.org/learn/learning-library/scratch-creative-learning-philosophy
不用于证明任何机器人提高成绩、治疗或替代教师的效果。

沟通前准备

复核记录字段

1. 准备安静与有背景声两组输入

2. 标记识别错与回答错

3. 观察成人能否暂停、重述或退出对话

同时填写配置与版本、观察结果、待解决事项、责任人和复核日期。