摘要：针对高校课堂教学质量评价中主观性强、解释性弱的问题,本研究引入可解释性AI技术,构建出融合多源数据的评价模型.该模型不仅利用机器学习算法进行量化评估,更关键的是能对评估结果提供清晰易懂的解释,从而显著增强了评价结论的说服力与实用性,为教师改进教学和管理者优化决策提供了数据支持,以促进教学质量的持续提升.

关键词：

高校课堂可解释性AI教学质量

分类号：

G642.4(高等教育)

在线出版日期：

2025-12-05 （万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：

3 (13-15)