可解释AI课堂对话分析模型

提升教师信任与接受度

借助可解释AI解开课堂对话分析的黑箱，在不增加认知负荷的前提下，有效提升教师对AI模型的信任与接受度。

王德亮 · Cunling, Bian · 陈高伟

British Journal of Educational Technology 2024

技术优势

信任显著提升

提供解释后，教师对模型分析课堂对话的信任度显著高于仅接收预测的对照组，有利于模型被采纳。

不增加认知负担

接受解释的教师与对照组的认知负荷无显著差异，说明可解释性不会给教师带来额外负担。

教师满意度高

实验组的教师对提供的解释表示高度满意，并在访谈中表示解释改变了他们对模型特征和态度的看法。

应用场景

• 智能教学系统：为智能教学系统提供可解释的课堂对话分析，让教师理解系统反馈依据，从而更愿意采纳和信任系统。
• 教育技术工具：作为教育技术工具，其解释接口让教师看到分析逻辑，提升工具在真实教学场景中的接受度和使用率。
• 人机交互：改善人机交互体验，通过解释降低教师对AI黑箱的疑虑，促进人与AI系统的有效协作。
• 智能教育机器人：可集成到智能教育机器人中，使机器人对课堂对话的分析可解释，增强教师对机器人辅助教学的信任。