本研究旨在評估大型語言模型（LLM）在為自閉癥兒童照護者提供實時、情境感知的干預建議方面的有效性。系統(tǒng)基于親子互動觀察數(shù)據(jù)，使用三種提示策略生成照護建議。
您將看到一個家庭的三個親子互動錄像、LLM生成的干預建議，以及視頻的總結(jié)與提醒內(nèi)容，每個錄像分別完成互動任務(wù)：（1）自由玩（2）搭積木（3）講故事 / 象征游戲。
對于每個互動任務(wù)，請按照以下步驟完成評估任務(wù)。
第一部分：段落級評估（每一分鐘段落）
每段視頻為一分鐘時長，共3~5段。
系統(tǒng)根據(jù)每段的互動質(zhì)量提供了照護或干預建議。
第二部分：視頻總結(jié)與提醒評估（每5分鐘視頻一輪）
在看完視頻之后，系統(tǒng)展示該視頻的“總結(jié)與提醒”內(nèi)容。
第三部分：家庭互動反饋報告（每3個視頻一輪）
在看完三個視頻之后，系統(tǒng)基于父母心智化教養(yǎng)干預技術(shù)，展示該家庭互動反饋報告，包含互動建議與問題總結(jié)。
各部分末尾：開放補充
您可以在每個段落或總結(jié)評分后，填寫“開放補充意見”，例如：
（1）哪種建議語言最符合實際？
（2）模型的誤判點有哪些？
（3）哪些提示策略在該任務(wù)中表現(xiàn)更具優(yōu)勢？