可解释人工智能何以赋能教育普惠：基于立法、生态与素养三大支柱——欧盟《教育领域可解释人工智能：加强人类监督与责任共担》解读及启示

　　《报告》的核心理论贡献包括三个方面：首先，突破以往仅从技术角度开展研究的局限，构建了一个“教育—法律—技术”三元融合的分析框架，将教育价值目标、法律合规要求和技术实现路径三个维度有机结合，为理解和治理教育人工智能提供了系统而全面的认知基础。其次，推动人工智能系统由算法内部逻辑的可解析性，转向人类使用者对人工智能行为的真实理解与信任，即从“模型可解释”到“人类可理解”的转变。通过建立面向不同群体的分层解释体系和明确的角色分工机制，《报告》将“以人为本”的理念落实到教育实践中，使人工智能系统能够更好地服务于教学理解与改进。最后，提出以能力建设为核心的实施路径，通过分层能力框架、渐进培养体系和多方协作机制的设计，为教育人工智能的可信落地提供清晰可行的行动指南，有效解决从理论到实践的转化难题。上述三方面贡献相互支撑，共同构成推动教育领域可信人工智能发展的完整理论体系，为后续研究与实践奠定坚实基础。

　　（一）多维分析框架：教育、法律与技术的协同审视

　　XAI在教育中的实现并非单纯的技术优化课题^[15]，探讨其背后的多维分析结构具有重要意义。《报告》提出一个由教育（Educational）、法律（Legal）和技术（Technical）三个维度深度融合的分析框架，作为研究教育中XAI问题的基本支柱。该框架有助于避免只谈技术、不顾教育价值目标，或忽视法律合规要求、缺乏技术实现路径等片面化讨论。通过这种结构化的分析思路，《报告》构建了一个具有实际指导意义和可操作性的研究体系。

　　1.框架构成：三个维度的角色与内涵

　　（1）教育维度：价值锚点与需求之源

　　教育维度是框架的逻辑起点与价值锚点，界定了XAI在教育领域中的必要性与服务对象，即“为何需要”以及“为谁服务”的问题。该维度明确了XAI的核心任务：通过提供清晰、实用的解释，帮助教师和学生理解并信任人工智能的判断。例如，在自动评分系统中，人工智能不仅要给出分数，还应说明依据的评分标准和权重。为了实现这一目标，需要明确各方的责任。开发者要保证算法透明，教师要能解读和验证人工智能输出，系统管理者要持续监督和确保合规。同时，XAI还应主动促进教育公平，利用对比性解释等方法，发现并纠正其面对不同学生群体可能存在的偏差。最终，这一切需植根于坚实的政策与教学框架（如SAMR^[16]、TPACK^[17]与SETI^[18]），并通过持续的教师专业培训来落实，确保人工智能应用始终服务于教育的核心价值与目标。

　　（2）法律维度：刚性约束与责任框架

　　法律维度构筑了XAI在教育中不可逾越的刚性边界，回答了“必须遵守什么”的问题。《人工智能法案》首次提出基于风险的分类框架，将人工智能系统分为“禁止、高风险、有限风险和最小风险”四类，其中教育领域招生、考试和评估系统被明确列为“高风险”类别。因此，这些系统必须在透明度、人类监督和问责机制上满足最严格的法律要求。该法案还明确AI使用全过程中的责任主体，包括提供者、部署者、进口商和分销商，并特别强调学校和教师等“部署者”在使用人工智能时，必须承担监督、记录和风险评估等职责。为防止侵犯人权，该法案明确禁止在教育中使用社会评分或情绪识别等系统，并要求对高风险人工智能开展人类监督和基本权利影响评估。此外，《人工智能法案》《通用数据保护条例》共同保障了个人获得有意义解释的权利，学生有权要求学校或平台说明自动化决策的逻辑依据和实际影响。由此，XAI不再只是技术手段，而成为法律明确保护的一项基本权利与合规要求。

　　（3）技术维度：实现路径与使能工具

　　技术维度回答了“如何实现”教育领域XAI这一问题，为实际教学应用提供具体的路径与工具，核心在于把复杂的算法转化为人能看懂、能操作、可追溯的形式。在这一维度中，首先，要求信息透明、文档易懂。开发者应以简洁、准确、非专业化的语言编写技术文档，使教师和学生等非技术用户也能了解系统的原理与使用方式。其次，通过两类技术路径实现有效解释。一是事后解释，即在模型训练完成后利用SHAP、LIME等工具揭示“黑箱”模型的决策逻辑；二是事前解释，即在建模阶段直接采用结构清晰、逻辑透明的算法，如决策树或线性模型，使模型本身具备可解释性。再次，在具体应用中，技术方案应为不同使用者提供分层解释。例如，为政策制定者提供系统整体的“全局解释”；为教师和学生提供与个人结果相关的“局部解释”。此外，可解释性应延伸至整个系统生命周期，包括数据来源与标注原则、设计假设、托管环境等环节，确保全过程透明。最后，技术实现应嵌入人机回环框架，将人的专业判断融入人工智能设计、评估与反馈过程，通过动态、分层、可持续的解释机制，确保人工智能系统在技术上可靠、伦理上稳健，并与教育目标始终保持一致。

　　2.框架运作：维度间的协同交互

　　《报告》所构建的教育、法律与技术三维框架，并非三个视角的简单并列，而是一个相互配合、协同作用的有机系统。其核心逻辑可以理解为：教育确定目标和价值方向，法律提供规范和责任约束，技术则负责具体实现路径和方法。在教育中应用XAI时，这三者构成了一个互相参照、协同运作的分析网络。《报告》通过分析具体案例，如自动评分、智能辅导和内容检测，展示了这一协作过程：先由教育视角提出核心关切，再由法律视角指出相关法规约束，最后由技术视角给出可行的解决方案，从而形成相关问题的识别和改进建议。这个过程清楚地表明：教育需求定义了目标，法律规范划定了边界，技术方案则在目标和边界内寻找最优实现路径。三个维度环环相扣，使得最终的建议既能切实解决教育实际问题，又符合法律要求，同时还具备技术可操作性。这样的系统性分析，避免了从单一角度出发的局限，确保XAI方案的全面性和说服力。

　　3.框架的理论与实践价值

　　教育、法律、技术融合的多维分析框架具有重要的理论价值与实践指导意义。在理论层面，这一框架为分析和治理教育人工智能这一复杂的社会技术系统提供了清晰的结构，其不仅突破了单纯从算法角度理解XAI的狭隘视野，也弥补了仅讨论人工智能教育伦理时的空洞与无力。通过引入法律的刚性约束和技术的实现路径，该框架把伦理思考应用于现实操作中，为后续研究提供了同时兼顾三个维度的理论探索路径。而在实践中，这种理论框架同样提供具体指导，并为不同群体提供可操作的行动指南。对教师和教育管理者而言，该框架提醒在评估和引入人工智能工具时，必须同时考虑教育有效性、法律合规性和技术可解释性；对开发者和供应商而言，该框架清晰地传达了市场和使用者的需求，即一个成功的教育人工智能产品，必须在教育价值、法律合规和技术能力上实现三位一体；对政策制定者而言，该框架提出有效的政策设计需要在三个维度上同时着力，在鼓励技术创新的同时坚守教育伦理底线，并明确法律责任和后果。

　　（二）人本主义转向：从“模型可解释”到“人类可理解”

　　遵循以人为本的原则是避免人工智能“黑箱”的先决条件^[19]。《报告》对教育领域实现XAI应用的重要贡献在于，它明确提出了一个根本性的转变：从只关注技术本身的“模型可解释”，转向以使用者理解为核心的“人类可理解”。这一“以人为本”的转向意味着，XAI的价值不再只看算法能否被解析，而在于教师、学生、管理者等不同群体能否真正理解人工智能的决策逻辑，批判性地审视其输出，最终建立对系统的信任。

　　1.以教育参与者差异化为起点的解释需求分层

　　《报告》通过分析教育环境中六类核心参与方的认知特点和决策需求，为以人为本的解释原则提供实践基础；通过对角色本质差异的细致划分，强调XAI不能仅提供标准化的技术解释，还需要构建一个多层次、与复杂教育生态相匹配的解释体系。

　　在具体应用中，不同角色的解释需求各有侧重。学生作为系统的直接使用者，需要实时、友好且个性化的解释，通常采用简洁的视觉化手段，如进度条和成就徽章，直观呈现学习轨迹，帮助其保持学习动力和自主性；教师作为教学实践的主导者，需要理解针对特定学生的“局部解释”来调整教学策略，同时把握“整体解释”以评估班级整体学习状况；课程设计者重点关注生成内容的专业性和合规性，需要通过“透明的算法解释”，确保人工智能生成内容与课程标准匹配，并及时发现潜在偏差；教育领导者依赖系统级数据支持决策，通过仪表板和审计追踪获取宏观解释，以评估人工智能的教育价值和投资效益，并指导资源分配和教师发展计划；政策制定者从制度层面出发，要求建立系统性解释框架，通过公平性审计和偏差评估保证教育人工智能合规，为行业标准和监管提供依据；开发者则需将各方需求转化为具体的可解释性功能，通过持续收集反馈，不断优化系统性能和用户体验。

　　由此可见，有效的XAI必须建立在对教育生态的深入理解之上。从学生的个性化学习需求到政策制定者的制度保障，每个角色都需要与其认知能力和决策场景匹配的解释方案。这意味着，XAI设计不能依赖通用的技术解决方案，而应采用灵活、多层次、情境化的解释策略，实现从单纯技术导向，向以人为本的根本转变。

　　2.以责任共担为基石的角色分工构想

　　在明确各参与方的不同需求之后，《报告》进一步提出以共同责任为基础的角色分工构想，强调实现教育中以人为本的可解释人工智能“不只是算法问题”，而是需要各方积极参与、承担伦理责任和共同协作。教师负责“解读和情境化人工智能输出”，确保人工智能提出的建议与学生的学习目标一致；学生需要“对自己使用人工智能负责”，通过自身与人工智能工具互动的说明，体现学术诚信；家长和学校管理者通过可视化仪表板获得透明信息，并在尊重数据隐私的前提下行使监督权；政策制定者依靠公平性审计和偏差评估，确保系统公正；开发者需要不断收集反馈，将系统设计成透明、灵活、能够满足各方需求的工具。同时，《报告》强调，可解释性设计不仅取决于开发者，也涉及企业、供应商及分销商的责任，还需要政策制定者推动教育视角的整合。

　　这一责任分工的核心是建立持续的协作机制。《报告》提出，有意义的XAI需要形成一个协作生态：教师、学生、家长、开发者和政策制定者通过持续对话共同参与解释的设计。这种合作不仅能确保解释在技术上的准确性，还能确保其符合教育需求与伦理规范，使人工智能真正成为支持教育理解的辅助工具，而不是替代人类判断的“黑箱”系统。

　　（三） 能力建设为核心：可信赖教育人工智能的实施路径

　　探索可信赖人工智能教育应用是教育领域的重要议题^[20]。《报告》系统性地论证了教师能力建设是推进可信赖教育人工智能落地的核心实施路径。通过构建分层次的能力框架、设计渐进式的培养体系、建立多方协作的支持网络，《报告》为将XAI原则转化为教育实践提供了可操作的行动指南。

　　1.覆盖各教育阶段的教师能力框架

　　《报告》基于ISCED，构建了一个覆盖各教育阶段的系统性能力框架，并针对不同教育阶段教师设计差异化能力要求，为教师XAI能力建设提供了清晰的目标体系。

　　在基础教育阶段（ISCED 1-3），重点提出教师应具备的四大核心能力。一是“人工智能伦理”（Ethics of AI），要求能够通过案例教学法帮助学生理解人工智能的决策逻辑，培养批判性思维；二是“以人为本的思维”（Human-centred Mindset at the Application Level）能力，要求具备对人工智能决策负责任的意识；三是“人工智能技术与应用”（Techniques and Applications of AI at the Levels of Understanding and Design），要求能够采用三级递进设计，帮助学生从基础认知到评估再到系统设计能力逐步提升；四是“人工智能系统设计”（AI System Design at the Creation Level），要求具备模型分析与优化能力。这四个能力模块共同构成基础教育教师的XAI素养基础，使其能够在教学中合理引导学生理解和使用人工智能。

　　在职业教育阶段（ISCED 4-5），重点强调实践能力建设，覆盖四大领域。一是“与人工智能协作”（Collaboration with AI），要求能够理解并解释系统输出；二是“动手技能”（Hands-on Skills），要求具备设备操作和维护能力；三是“行业伦理与安全”（Ethical Use of AI Tools in the Industry），要求关注特定行业的风险评估；四是“终身学习”（Lifelong Learning），要求能够持续更新知识体系。这一阶段的能力设计凸显职业教育的应用导向，使教师能够在真实工作场景中有效使用XAI工具。

　　在高等教育阶段（ISCED 6-8），重点实行专业分化培养。技术学科教师（Technical Degree Teachers）需掌握“XAI算法与方法的全面知识”（Comprehensive Knowledge of XAI Techniques and Algorithms）以及“可解释性设计”（Incorporating Explainability in AI System Design）原则；非技术学科教师（Non-technical Degree Teachers）则发展“批判性人工智能素养”（Critical literacy in XAI），能够设计反思性学习活动；研究者（Researchers Using AI）层面强调“开放科学与透明研究”（Promoting Good Practices in Open Science and Transparency in AI Research）能力，并需要理解相关XAI技术，以保证研究可复现性。这种差异化培养，可以确保各专业领域教师都能获得符合教学和科研需求的XAI能力。

　　2.基于教育阶段的渐进式培养体系

　　《报告》设计了贯穿整个教育生涯的渐进式能力培养体系，确保学生能够在自身差异化认知发展规律基础上，持续提升XAI素养。该体系充分考虑了个体在不同职业阶段的认知特点和发展需求。

　　在小学阶段（ISCED 1），能力培养主要通过“非计算机活动或游戏化方式”进行，重点在于让学生理解“机器如何学习和决策”等基本概念，完成“引入人工智能素养”（Introducing AI literacy）的任务。教师需掌握通过颜色、声音或语音解释等直观方式，帮助学生建立对人工智能系统运作机制的初步认识。

　　在初中阶段（ISCED 2），能力培养重点转向“理解人工智能在生活中的广泛应用”和“探究人工智能的伦理、公平与透明问题”，完成“建立人工智能素养”（Building AI literacy）的任务。教师需引导学生研究具体的人工智能系统（如音乐推荐算法），并运用UNESCO AI伦理框架^[12]分析其公平性与透明度。

　　在高中阶段（ISCED 3），能力培养进一步深化为“人工智能的社会与伦理影响”层面，完成“深化人工智能素养”（Deepening AI literacy）的任务。教师需结合《人工智能法案》等法规，帮助学生建立“对人工智能的系统理解与伦理判断”，通过案例分析和方法实验，培养学生对人工智能偏见的识别和应对能力。

　　在职业教育和高等教育阶段（ISCED 4-8），能力培养路径出现专业分化。技术学科教师需要掌握“XAI模型设计”等高级技能，完成“扩展人工智能素养”（Advanced AI literacy）的任务。非技术学科教师则需要学会在各自专业领域“正确使用人工智能工具”并“保持批判性思维”。这种专业化培养路径能够确保能力建设与具体教学场景紧密结合。

　　3.多方协作的支持保障体系

　　《报告》强调，有效的教师能力建设需要建立多方协作的支持保障体系，确保具有可持续性与系统性。这一体系涉及教师、教育领导者、政策制定者三方主体的协同配合。

　　教师是XAI能力建设的核心，需要在实践中不断提升自己的素养。其应主动做到“理解、批判、使用、协作并持续学习”，将XAI原则落实到具体的教学活动中。在智能辅导系统等应用场景下，教师可以通过解读人工智能输出、验证其教育价值，不断加深对XAI的理解和应用能力。教育领导者处于承上启下的位置，负责把政策要求转化为学校内部的具体实践。其需要“选择合适工具、培训教师、保证人工智能透明性并与教育目标保持一致”，并通过建立系统的教师专业发展机制、利用机构仪表板和审计追踪，确保XAI能力建设与学校发展规划紧密结合。政策制定者承担顶层设计责任，需要通过“制定标准、提供资源、推广开放教育资源、加大资金支持”等措施，为能力建设创造良好的政策环境，同时推动XAI主题纳入国家课程体系并建立认证标准，为教育机构提供清晰的政策指引。

　　这种三方协同的体系诠释了《报告》强调的“责任共担”原则：政策制定者提供方向指引，教育领导者搭建支持平台，教师开展实践创新。三者相互配合，形成良性互动，共同推动教师XAI能力的持续提升，为可信赖教育人工智能的落地提供坚实人才保障。