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摘要
以深度神经网络为代表的新一代人工智能技术，为推动教育数字化转型与智能化升级提供了底层支撑，智能教育成为当前全球教育发展的显著特征与重要趋势。但由于神经网络普遍存在的黑箱属性，难以阐释模型的决策过程或显性表达模型的内部知识，导致在教育实践中往往“知其然而不知其所以然”,制约了智能教育的纵深发展。为应对这一挑战，需从以下方面着力：揭示推动教育从可计算到可解释计算跃迁的多维因素，建立覆盖智能建模核心流程的教育可解释计算逻辑框架，发展具有因果效应的教育可解释计算技术路向。此外，教育可解释计算的长远发展还依赖于理论引导、评测适配与个性关切。
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