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AI老师业务中，数字人是用户直接接触的核心组件。对数字人进行定性评估，主要从用户体验和感知层面，评估数字人作为老师的自然度、可信度、吸引力以及与教学内容的契合度。评估维度包括形象自然度、面部表情、肢体语言、口型同步、眼神交流、流畅度、吸引力和专业感等多个方面。
定性评估需要系统性的方法设计。主要评估方法包括用户访谈、问卷调查、焦点小组和可用性测试。评估人员应包括目标用户如学生和家长、领域专家如教育和心理学专家，以及内部团队成员。评估流程分为五个步骤：设计评估任务、招募评估人员、执行评估测试、分析定性数据，最后总结改进建议。
评估场景设计需要模拟真实的教学环境。典型场景包括概念讲解、步骤演示、提问互动、情绪表达和错误纠正等。在每个场景中，重点观察数字人表情与语音的协调性、动作的自然流畅度，以及与教学内容的契合度。通过多样化的场景测试，可以全面评估数字人在不同教学情境下的表现能力。
数据分析是定性评估的关键环节。首先整理收集到的文字、音频、视频等反馈数据，然后按评估维度进行分类，识别高频出现的关键词和主题模式，最终提炼出数字人的优点和主要问题。分析结果需要形成详细的评估报告，提出具体的改进建议，指导数字人模型、动画和渲染等方面的优化方向，形成持续改进的闭环。
总结一下数字人定性评估的核心要点：首先，定性评估主要关注用户体验和感知层面，评估数字人作为AI老师的自然度和可信度。其次，评估维度需要全面覆盖形象、表情、动作、同步性等各个方面。第三，采用用户访谈、问卷调查等多元化方法确保评估结果的全面性。第四，通过系统化分析反馈数据，提取关键改进点。最后，形成持续优化的闭环，不断提升数字人的教学效果。