呼吁構建可解釋人工智能教師能力框架

　　近日，歐盟發布《教育領域可解釋人工智能：促進人類監督與責任共擔》報告，特別強調了可解釋人工智能（Explainable AI，簡稱XAI）在教育領域應用時教師所需具備的能力和承擔的責任。

　　可解釋人工智能，是人工智能的重要子領域，指能夠讓人類理解其決策過程、邏輯和依據的人工智能技術，要求人工智能應用具備高度的透明度和可理解性，如智能學習輔助系統需為學習者解釋“為何推薦某類習題”、“成績評估依據是什么”等，幫助其理解學習路徑并增強自主學習能力。

　　報告提出，XAI的落地依賴教師能力的升級。基于不同教育階段特點，報告構建了分層能力框架：基礎教育階段，教師需掌握基礎XAI概念，能借助可視化工具解讀AI輸出，例如通過AI作業分析系統識別學生共性知識漏洞，并向學生解釋練習推薦邏輯。職業教育與高等教育教師則需具備批判性評估能力，包括理解AI模型的局限性、識別訓練數據中的潛在偏見等。例如，在醫學教育中，教師需驗證AI診斷輔助工具是否對特定病例存在誤判傾向。

　　報告建議，教師培訓應融入XAI實踐案例，如通過AI模擬決策活動，讓教師體驗如何在AI推薦與教學經驗之間作出決策，培養“人機協同”教學思維。教師需具備評估AI工具的能力，理解系統決策邏輯是否符合教學目標，識別潛在偏見如對非母語學生的評分偏差等，并能根據課堂實際調整建議。同時，可解釋人工智能應用需嵌入“人工干預通道”，允許教師手動修改學習路徑或評分標準。

　　（畢心如）

《中國教育報》2025年09月04日 第09版