體討論.以“可解釋性”作為指導(dǎo)原則,開(kāi)發(fā)可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,是當(dāng)前針對(duì)這一問(wèn)題的主要研究方向[6-7].該原則相信決策者可以通過(guò)深入了解結(jié)果的過(guò)程機(jī)制來(lái)對(duì)模型的正確性建立起信心[7-8]. 可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)方法為了幫助人們更好地理解模型過(guò)程和輸出,將特定方法納入傳統(tǒng)模型,例如: 原因研究[9-10]、相關(guān)性分析[11]、模型約簡(jiǎn)[12-13]、必然性解釋[14-15]等,以試圖使決策者信賴(lài).然而,盡管該領(lǐng)域已經(jīng)取得了一些進(jìn)展,但說(shuō)服決策者將這些智能方法部

此深度學(xué)習(xí)的可解釋性勢(shì)必成為人工智能進(jìn)一步推廣的催化劑。1 深度學(xué)習(xí)可解釋性內(nèi)涵自2006年誕生以來(lái)，深度學(xué)習(xí)以不依賴(lài)人工設(shè)計(jì)的特征和專(zhuān)家知識(shí)特征逐漸成為特征提取常用方法，其可解釋性的研究逐漸受到更多關(guān)注。1.1 可解釋性含義通常認(rèn)為，模型的可解釋性表示模型使用者可以對(duì)模型輸出進(jìn)行理解和推理。Lipton［2］認(rèn)為深度學(xué)習(xí)模型中與人類(lèi)思維過(guò)程相呼應(yīng)的內(nèi)容稱(chēng)為可解釋性，缺乏明確解釋的模型或者存在不同解讀的研究是非嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臏?zhǔn)科學(xué)。Lou等［3］認(rèn)為可解釋性體現(xiàn)在

目。XAI 可解釋性對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)研究和用戶(hù)至關(guān)重要，一方面，可解釋性是衡量模型決策合理性和算法安全性的基礎(chǔ)；另一方面，缺乏可解釋性會(huì)阻礙人工智能在一些關(guān)鍵領(lǐng)域的落地應(yīng)用，例如,信用評(píng)分、醫(yī)療保健、自動(dòng)駕駛以及軍事領(lǐng)域。2018年5月，歐盟出臺(tái)了《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》，首次引入了關(guān)于自動(dòng)決策的條款，要求為用戶(hù)提供獲得解釋權(quán)的權(quán)利。人工智能可解釋性研究作為人工智能領(lǐng)域中一個(gè)新興的分支，目前已出現(xiàn)了多種解釋技術(shù)，包括LIME[3]、SHAP[4]、顯著圖(Sali

下，AI的不可解釋性讓‘黑箱’很難釋明，進(jìn)而讓人們對(duì)AI的安全難言放心?！比涨?，在2022年科技向善創(chuàng)新周上，與會(huì)專(zhuān)家圍繞AI的透明和可解釋難題從技術(shù)角度直指產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)。與此同時(shí)，由騰訊研究院、優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室等多家機(jī)構(gòu)組成的跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)歷時(shí)一年完成的《可解釋AI發(fā)展報(bào)告2022》也引發(fā)熱議。報(bào)告從可解釋AI的概念、監(jiān)管趨勢(shì)、行業(yè)實(shí)踐、發(fā)展建議等熱點(diǎn)問(wèn)題出發(fā)，抽絲剝繭地呈現(xiàn)可解釋AI產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，以期能為產(chǎn)業(yè)解決AI“黑箱”釋明難題提供一份參考和借鑒。可

型的透明性和可解釋性也提出了較高的要求。例如在醫(yī)療領(lǐng)域檢測(cè)心率失常方面，心臟病專(zhuān)家的診斷會(huì)依賴(lài)于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的結(jié)果，但可解釋性的缺乏降低了臨床醫(yī)生對(duì)此類(lèi)方法的信任；在無(wú)人駕駛領(lǐng)域，出于對(duì)高度安全性的需求，錯(cuò)誤決策原因的未知性極大阻礙了深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)際應(yīng)用。由此可見(jiàn)，深度學(xué)習(xí)的可解釋性研究具有深遠(yuǎn)意義。目前已經(jīng)有一些關(guān)于可解釋性的綜述文獻(xiàn)，如陳珂銳等［2］根據(jù)可解釋對(duì)象的不同，從模型、預(yù)測(cè)結(jié)果和模仿者3個(gè)方面對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)和分析；化盈盈等

雄麟深度學(xué)習(xí)可解釋性研究綜述雷霞，羅雄麟*（中國(guó)石油大學(xué)（北京）信息科學(xué)與工程學(xué)院，北京 102249）（?通信作者電子郵箱luoxl@cup.edu.cn）隨著深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用，人類(lèi)越來(lái)越依賴(lài)于大量采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的復(fù)雜系統(tǒng)，然而，深度學(xué)習(xí)模型的黑盒特性對(duì)其在關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用中的使用提出了挑戰(zhàn)，引發(fā)了道德和法律方面的擔(dān)憂(yōu)，因此，使深度學(xué)習(xí)模型具有可解釋性是使它們令人信服首先要解決的問(wèn)題。于是，關(guān)于可解釋的人工智能領(lǐng)域的研究應(yīng)運(yùn)而生，主要集中于向人類(lèi)觀察者明

，人工智能的可解釋性成為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。2019年4月8日歐盟委員會(huì)發(fā)布的《人工智能道德準(zhǔn)則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI，以下簡(jiǎn)稱(chēng)《準(zhǔn)則》），和2021年1月6日歐洲議會(huì)和理事會(huì)制定的《關(guān)于人工智能的統(tǒng)一規(guī)則（人工智能法）并修正某些聯(lián)合立法行為》，均從不同程度上對(duì)人工智能的可解釋性進(jìn)行了強(qiáng)調(diào)。鑒于人工智能的可解釋性已經(jīng)成為人工智能推廣和應(yīng)用以及解決其法律責(zé)任問(wèn)題的前提條件，并成為人工智能研究領(lǐng)域的

XAI模型的可解釋性被定義為模型向人類(lèi)解釋或以可理解的術(shù)語(yǔ)呈現(xiàn)其最終決策的能力［13］。也就是說(shuō)，通過(guò)模型的可解釋性，人類(lèi)可以知道模型是如何得出其最終決策的［14］。相反，通過(guò)闡明模型內(nèi)部程序或內(nèi)部表示往往不能有效地提高模型的可解釋性［15］。近年來(lái)，一些方法被提出用以嘗試解釋深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如顯著性圖［16］，它能夠可視化輸入圖像上每個(gè)元素對(duì)于最終決策的重要程度，從而確定輸入圖像的哪一部分對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終決策有最大的影響。然而，顯著性圖只能找出影響最

法通常以犧牲可解釋性為代價(jià)來(lái)提升深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)模型的性能。如何直觀地理解復(fù)雜的DNN的推理背后的依據(jù)具有挑戰(zhàn)性，決策的可解釋性是關(guān)鍵的先決條件，而簡(jiǎn)單的黑盒預(yù)測(cè)是不可信的。DNN的另一個(gè)缺點(diǎn)是其固有的易受對(duì)抗性，惡意制作的樣本可觸發(fā)目標(biāo)DNN失效[4-6]，這將造成不可預(yù)測(cè)的模型行為并阻礙其在對(duì)安全敏感的領(lǐng)域中使用。在諸如自動(dòng)駕駛、醫(yī)療和金融決策等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行重大決策時(shí)，往往需要知曉算法所給出結(jié)果的依據(jù)。因此，透明化深度學(xué)習(xí)的“黑盒

義信息,存在可解釋性不足的局限性,致使進(jìn)一步?jīng)Q策管理時(shí)會(huì)產(chǎn)生不信任預(yù)測(cè)結(jié)果的情況。2) 粗糙集及其拓展模型是從對(duì)象的角度來(lái)構(gòu)建,粗糙集中的二元關(guān)系度量的是對(duì)象之間的相關(guān)性,在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)忽略了屬性之間的相關(guān)性對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響,這將導(dǎo)致預(yù)測(cè)分析模型對(duì)多屬性系統(tǒng)的預(yù)測(cè)可能失效。因此,為了突破現(xiàn)有預(yù)測(cè)分析模型可解釋性不足的局限性,本文試圖另辟蹊徑,深度融合粗糙集理論,對(duì)當(dāng)前的數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)化處理,挖掘數(shù)據(jù)系統(tǒng)中屬性之間的相關(guān)性對(duì)決策的影響,構(gòu)建一種全新的具有可解釋性的

解釋。模型的高解釋性意味著終端用戶(hù)可以更容易理解和解釋未來(lái)的預(yù)測(cè)，機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性與實(shí)現(xiàn)高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性同樣重要[9]。本文將概述可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)方法及其在疾病預(yù)測(cè)中的工作流程，通過(guò)利用臨床結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建應(yīng)用實(shí)例，并從全局和局部?jī)蓚€(gè)方面對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行解釋。本研究不關(guān)注建立在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如不同類(lèi)型的醫(yī)學(xué)圖像、文本或其他基于信號(hào)的數(shù)據(jù))上的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性研究。1 可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)方法1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)方法的可解釋性定義數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，可解釋性被定義

079算法的可解釋性一直是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究問(wèn)題。可解釋性研究的目的在于讓人類(lèi)能理解算法的運(yùn)行機(jī)理，以及做出某種推斷的原因。如果一個(gè)算法具備良好的可解釋性，不僅有利于開(kāi)發(fā)者改進(jìn)算法，增強(qiáng)使用者對(duì)該算法的信任度，同時(shí)可進(jìn)一步在使用中確定是否需要人機(jī)交互以避免錯(cuò)誤的決策。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)對(duì)大量研究問(wèn)題智能化的推進(jìn)，可解釋人工智能系統(tǒng)(XAI)受到越來(lái)越多的重視。由于依賴(lài)大量數(shù)據(jù)誤差后向傳播而實(shí)現(xiàn)參數(shù)優(yōu)化，深度學(xué)習(xí)模型通常被比喻為“黑箱”，即難以用人

的“透明性和可解釋性”?？山忉尩娜斯ぶ悄懿⒉皇且粋€(gè)新的概念。它是指算法模塊的輸入、輸出和性能及其系統(tǒng)結(jié)果可以被理解，并提供闡釋說(shuō)明，幫助用戶(hù)充分理解算法的決策機(jī)制、決策過(guò)程和決策結(jié)果的公正性?？?span id="j5i0abt0b" class="hl">解釋性是構(gòu)建教育領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄軠?zhǔn)確認(rèn)知和良好信心的必然要求。教育作為特定環(huán)境下，通過(guò)人與人互動(dòng)所形成的認(rèn)知建構(gòu)的過(guò)程和結(jié)果，其對(duì)人工智能可解釋性的要求更高，也更迫切。未來(lái)智能教育的目標(biāo)是推動(dòng)人工智能技術(shù)與教育教學(xué)的深度融合，并促進(jìn)學(xué)生高階能力的培養(yǎng)。隨著越來(lái)越多學(xué)校

C),并發(fā)布“解釋性聲明”，強(qiáng)調(diào)尼憲法效力高于MCC、尼不會(huì)因MCC而成為美.“印太戰(zhàn)略”軍事和安全盟友、尼僅在MCC問(wèn)題上尊重美政策和法律、美方在尼活動(dòng)受到尼法律約束和監(jiān)督等。但這未能平息尼國(guó)內(nèi)圍繞這一“援助協(xié)議”引發(fā)的爭(zhēng)議。尼國(guó)內(nèi)對(duì)議會(huì)通過(guò)協(xié)議反應(yīng)強(qiáng)烈，部分議員稱(chēng)如美不遵守“解釋性聲明”，MCC將自動(dòng)失效。28日，尼泊爾首都加德滿(mǎn)都等地再次發(fā)生針對(duì)MCC的抗議示威活動(dòng)?！敖?jīng)過(guò)多年的延遲，議會(huì)批準(zhǔn)了MCC”，《加德滿(mǎn)都郵報(bào)》28日的報(bào)道稱(chēng)，經(jīng)過(guò)各黨數(shù)周的

310003)解釋性注釋是一項(xiàng)檢驗(yàn)后活動(dòng)，為臨床提供專(zhuān)業(yè)化的檢驗(yàn)知識(shí)服務(wù)。目前，大多數(shù)實(shí)驗(yàn)室尚未開(kāi)展結(jié)果解釋服務(wù)，僅對(duì)少數(shù)特殊或存疑結(jié)果提供備注或口頭解釋[1]。實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)結(jié)果信息的使用不足和過(guò)度使用都會(huì)導(dǎo)致診斷錯(cuò)誤和不必要的成本[2-3]。采用臨床決策支持、人工智能等方法可以提高檢驗(yàn)結(jié)果解釋和臨床溝通的質(zhì)量及效率[2-4]。按國(guó)衛(wèi)辦醫(yī)函〔2018〕1079號(hào)《電子病歷系統(tǒng)應(yīng)用水平分級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》六級(jí)要求，應(yīng)實(shí)現(xiàn)高級(jí)別的臨床決策支持，包括檢驗(yàn)與分析前、疾病診

這就為模型的可解釋性帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)，用戶(hù)只能看到模型結(jié)果，無(wú)法了解模型做出決策的原因和過(guò)程。反洗錢(qián)場(chǎng)景的特殊性在于它屬于強(qiáng)監(jiān)管領(lǐng)域，工作人員在進(jìn)行可疑交易上報(bào)時(shí)，必須給出詳細(xì)的判斷依據(jù)，從而確保決策的合理性，因此模型的可解釋性就顯得尤為重要。為了提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性，建立用戶(hù)與決策模型之間的信任關(guān)系，更好地推動(dòng)復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)模型在反洗錢(qián)領(lǐng)域的應(yīng)用，中銀金科在可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)（XAI）領(lǐng)域進(jìn)行了初步探索?？山忉寵C(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)概念可解釋性是指我們具有足夠的可

力。二、保留與解釋性聲明的區(qū)別一國(guó)在簽署、批準(zhǔn)國(guó)際條約時(shí)，因?yàn)閷?duì)條約條款內(nèi)容的理解不同，為了使國(guó)內(nèi)政策和條約中的條款不沖突，通常會(huì)對(duì)條約的含義作進(jìn)一步聲明。實(shí)踐中往往會(huì)出現(xiàn)條約的解釋性聲明與保留混淆使用的現(xiàn)象，因解釋性聲明不具有保留的效力使得無(wú)法合理有效使用法律解決爭(zhēng)議［3］。（一）解釋性聲明與保留的概念區(qū)分解釋性聲明和保留都是締約國(guó)對(duì)條約的單方面聲明，兩者之所以容易混淆，主要是因?yàn)閮烧吒拍钕嗨?，主觀解釋條約內(nèi)容與排除更改條約效力的聲明界限不清晰。從兩者的

, 即不具有可解釋性?？?span id="j5i0abt0b" class="hl">解釋性是通過(guò)對(duì)推薦系統(tǒng)的決策提供合理的解釋, 能夠有效地提升推薦系統(tǒng)的透明度、說(shuō)服力、可信賴(lài)性, 也能夠提升用戶(hù)的使用體驗(yàn)。用戶(hù)評(píng)論是指用戶(hù)在購(gòu)買(mǎi)商品或者接受服務(wù)后, 對(duì)商品服務(wù)的文字性反饋, 評(píng)論中包含著豐富的關(guān)于用戶(hù)個(gè)性喜好和商品特征的信息, 比如對(duì)商品性能的描述(例如商品的規(guī)格、質(zhì)量)或者一些明顯的情感傾向, 這為推薦系統(tǒng)能夠更好地提取用戶(hù)信息提供了數(shù)據(jù)支撐,因此基于評(píng)論的推薦系統(tǒng)能夠有效地提高推薦的準(zhǔn)確性和可解釋性。早期的基

，最終找到了可解釋性方向。為什么要研究這個(gè)方向？張拳石說(shuō)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像一個(gè)黑盒模型，解釋性較弱，算法無(wú)法對(duì)特定任務(wù)給出清晰的概括，而在諸如自動(dòng)駕駛、醫(yī)療和金融等決策“高風(fēng)險(xiǎn)”領(lǐng)域，利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行重大決策時(shí)，往往需要知曉算法所給出結(jié)果的依據(jù)，因此，透明化深度學(xué)習(xí)的“黑盒子”，使其具有可解釋性，具有重要意義。盡管有重大意義，但是目前可解釋性領(lǐng)域的研究，依然停留在表面，其深度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足以支撐起“改造深度學(xué)習(xí)”的愿景，而且這個(gè)研究方向充滿(mǎn)風(fēng)險(xiǎn)。在可解釋性研究這個(gè)大

，最終找到了可解釋性方向。為什么要研究這個(gè)方向？張拳石說(shuō)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像一個(gè)黑盒模型，解釋性較弱，算法無(wú)法對(duì)特定任務(wù)給出清晰的概括，而在諸如自動(dòng)駕駛、醫(yī)療和金融等決策“高風(fēng)險(xiǎn)”領(lǐng)域，利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行重大決策時(shí)，往往需要知曉算法所給出結(jié)果的依據(jù)，因此，透明化深度學(xué)習(xí)的“黑盒子”，使其具有可解釋性，具有重要意義。盡管有重大意義，但是目前可解釋性領(lǐng)域的研究，依然停留在表面，其深度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足以支撐起“改造深度學(xué)習(xí)”的愿景，而且這個(gè)研究方向充滿(mǎn)風(fēng)險(xiǎn)。在可解釋性研究這個(gè)大

AI 系統(tǒng)的可解釋性［1］。2018 年5 月，歐洲聯(lián)盟（European Union，簡(jiǎn)稱(chēng)EU）發(fā)布了《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（General Data Protection Regulation，簡(jiǎn)稱(chēng)GDPR），強(qiáng)制要求人工智能算法具有可解釋性［2］。2019年6月，我國(guó)發(fā)布的《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能》指出，人工智能系統(tǒng)應(yīng)不斷提升可解釋性［3］。與此同時(shí)，在建立可解釋人工智能的過(guò)程中，我們應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到人機(jī)交互的重要性，人工智能的可解釋

了各種問(wèn)題，可解釋性的缺失使這些問(wèn)題難以解決。例如在醫(yī)療領(lǐng)域，看似非常精確的用于肺炎患者預(yù)后的系統(tǒng)，非常依賴(lài)數(shù)據(jù)集中的虛假相關(guān)性。該系統(tǒng)預(yù)測(cè)有哮喘病史的病人死于肺炎的風(fēng)險(xiǎn)較低，但這是因?yàn)橄∪说玫搅烁臁⒏玫年P(guān)注，才導(dǎo)致他們的死亡率更低。實(shí)際上，這類(lèi)病人死于肺炎的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)更高[4]。在司法領(lǐng)域，借助COMPAS軟件對(duì)罪犯再犯風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估，法官能更合理地對(duì)保釋金額、判刑等做出決策。但由于訓(xùn)練和測(cè)試模型時(shí)所用數(shù)據(jù)庫(kù)的代表樣本不足或是無(wú)關(guān)統(tǒng)計(jì)相關(guān)等原因，模型存在

的安全問(wèn)題；可解釋性的缺乏限制了AI 更廣泛的應(yīng)用與賦能；AI 系統(tǒng)如何在使用數(shù)據(jù)的同時(shí)保護(hù)用戶(hù)隱私等。構(gòu)筑可信 AI 已成為全球共識(shí)，2016 年歐盟頒布了《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例（GDPR）》；2017 年 12 月，IEEE 提出了《人工智能的倫理設(shè)計(jì)準(zhǔn)則》，之后澳洲、美國(guó)、新加坡等都提出了相關(guān)的政策、指南或白皮書(shū)。國(guó)內(nèi)，何積豐院士于2017 年 11 月香山科學(xué)會(huì)議上首次提出了“可信人工智能”的概念。2017 年 12 月，工業(yè)和信息化部發(fā)布了《促進(jìn)新一

準(zhǔn)確度之外，可解釋性也應(yīng)被人們所重視。雖然現(xiàn)有研究者們提出了一個(gè)又一個(gè)準(zhǔn)確度極高的評(píng)估模型，但不排除最后得到的結(jié)果只是一堆“看上去”毫無(wú)意義的模型參數(shù)和高的準(zhǔn)確度。而我們需要得到的不僅僅是準(zhǔn)確的結(jié)果，我們也需要了解我們從數(shù)據(jù)或特征中學(xué)到了哪些知識(shí)，從而導(dǎo)致我們產(chǎn)生了最終的決策，這也是為什么在機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建的模型準(zhǔn)確率很高的情況下，統(tǒng)計(jì)模型依舊備受推崇的原因之一。如果一個(gè)模型完全不可解釋?zhuān)敲丛诤芏囝I(lǐng)域的應(yīng)用就會(huì)因?yàn)闆](méi)辦法給出更多可靠的信息而受到限制。本文的可

，缺乏過(guò)程的可解釋性，難以支持醫(yī)療診斷或醫(yī)學(xué)研究中的因果推理［4］?？?span id="j5i0abt0b" class="hl">解釋性已成為深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域發(fā)展與應(yīng)用的難題。結(jié)合深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像處理中的發(fā)展趨勢(shì)，首先綜述了深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀及面臨的問(wèn)題，然后探討了深度學(xué)習(xí)可解釋性的內(nèi)涵，并重點(diǎn)關(guān)注深度學(xué)習(xí)可解釋性研究方法的進(jìn)展和具有特殊性的醫(yī)學(xué)影像處理的深度學(xué)習(xí)可解釋性研究進(jìn)展，最后探討了醫(yī)學(xué)影像處理深度學(xué)習(xí)可解釋性研究的發(fā)展趨勢(shì)。1 深度學(xué)習(xí)可解釋性的問(wèn)題與機(jī)遇深度學(xué)習(xí)的很多模型，如卷積神

于機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性的研究尚未引起足夠的重視,越來(lái)越多的關(guān)注放到了用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)能力和模型的研究,而解釋決策過(guò)程的能力則退居其次。 ML(機(jī)器學(xué)習(xí))系統(tǒng)在許多領(lǐng)域都取得了矚目的成就,使用越來(lái)越復(fù)雜和不透明的算法(如深度學(xué)習(xí)),需要對(duì)上述系統(tǒng)的輸出進(jìn)行分析和解釋。人工智能可解釋性也受到公眾的關(guān)注,2016年,白宮科技政策辦公室公布的美國(guó)人工智能的報(bào)告,題目為“準(zhǔn)備人工智能的未來(lái)”。 這篇報(bào)告表示,人工智能系統(tǒng)應(yīng)確保是透明的、開(kāi)放的、可以理解的,這樣就能清

不透明和缺乏可解釋性的SAR目標(biāo)識(shí)別技術(shù)在軍事目標(biāo)偵察、精確打擊等高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用中隱藏著一定的決策風(fēng)險(xiǎn)，在應(yīng)用中難以取得用戶(hù)的信任；另一方面，SAR圖像是目標(biāo)電磁散射特性的反映，難以被視覺(jué)所認(rèn)知，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)挖掘的特征表示有可能蘊(yùn)含一些新的知識(shí)，通過(guò)對(duì)這些特征的理解，可以啟發(fā)人們反過(guò)來(lái)利用這些知識(shí)，進(jìn)而提升SAR目標(biāo)認(rèn)知解譯的能力；再次，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作機(jī)理復(fù)雜，且具有一定的脆弱性[7]，需要通過(guò)理解深層網(wǎng)絡(luò)模型背后的決策過(guò)程和依據(jù)，發(fā)現(xiàn)其中的

深度學(xué)習(xí)具有可解釋性.2017年監(jiān)督全球金融穩(wěn)定委員會(huì)(Financial Stability Board)稱(chēng)，金融部門(mén)對(duì)不透明模型(如深度學(xué)習(xí)技術(shù))的廣泛應(yīng)用可能導(dǎo)致的缺乏解釋和可審計(jì)性表示擔(dān)憂(yōu)，因?yàn)檫@可能導(dǎo)致宏觀層級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)[6].該委員會(huì)于2017年底發(fā)布了一份報(bào)告，強(qiáng)調(diào)AI的進(jìn)展必須伴隨對(duì)算法輸出和決策的解釋.這不僅是風(fēng)險(xiǎn)管理的重要要求，也是建立公眾及金融服務(wù)監(jiān)管機(jī)構(gòu)更大信任的重要條件.現(xiàn)今，隨著深度學(xué)習(xí)廣泛而深入的應(yīng)用，其可解釋的重要性越發(fā)突顯，如

預(yù)測(cè)模型，但可解釋性高的旅游需求量預(yù)測(cè)模型更值得信賴(lài)，也更有可能被有關(guān)部門(mén)所采納。對(duì)于旅游規(guī)劃者而言，探索出最影響旅游規(guī)劃統(tǒng)籌的因素是非常重要的。通過(guò)對(duì)模型應(yīng)用的解釋?zhuān)页鰧?duì)旅游量影響的最主要的因素，從而制定出更好的旅游規(guī)劃。對(duì)于模型開(kāi)發(fā)者而言，模型的可解釋性有助于在特定的情況(如過(guò)擬合等)下對(duì)模型進(jìn)行修改。因此，本文針對(duì)旅游需求量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了研究。1 預(yù)測(cè)模型1.1 時(shí)間序列模型時(shí)間序列模型解釋了一個(gè)關(guān)于其自身過(guò)去的變量和一個(gè)隨機(jī)干擾項(xiàng)，探索所涉及的時(shí)

40)一、引言解釋性翻譯指的是譯者“根據(jù)源語(yǔ)和目的語(yǔ)之間不同的表達(dá)習(xí)慣和方式,為源語(yǔ)文本中的一些文化負(fù)載詞語(yǔ)增加解釋,旨在譯出源語(yǔ)作者感到理所當(dāng)然,而目的語(yǔ)讀者卻不可理解的特殊文化含意,有效地傳達(dá)源語(yǔ)文本中的文化信息”[1]。簡(jiǎn)單地說(shuō)，“解釋性翻譯就是把原文中讀者所不知道的知識(shí),盡量不在注釋中說(shuō)明而直接融入譯文中, 所謂‘化隱為顯’”[2]。如何確保外宣報(bào)道清晰易懂呢？具體而言，就是對(duì)諸如歷史事件、人名、地名、特有機(jī)構(gòu)、政治名詞和口號(hào)、行話(huà)俚語(yǔ)、傳統(tǒng)節(jié)日、

為基礎(chǔ)形成的“解釋性適用理論”開(kāi)始成為部分國(guó)家法院適用國(guó)際人權(quán)公約的重要理論依據(jù)。該理論也對(duì)我國(guó)法院適用國(guó)際人權(quán)公約提供了新的思路。當(dāng)前，中國(guó)政府已締結(jié)26項(xiàng)國(guó)際人權(quán)公約，包括7項(xiàng)聯(lián)合國(guó)核心人權(quán)公約。然而，在我國(guó)《憲法》《立法法》等法律及規(guī)范性文件中均未就國(guó)際人權(quán)公約應(yīng)如何適用進(jìn)行具體規(guī)定，國(guó)內(nèi)法院及學(xué)界對(duì)司法實(shí)踐中涉及國(guó)際人權(quán)公約案件的適用問(wèn)題態(tài)度也莫衷一是。在此種情況下，解釋性適用理論不失為為我國(guó)法院適用國(guó)際人權(quán)公約提供一個(gè)新的路徑或嘗試。然而，對(duì)于解

為基礎(chǔ)形成的“解釋性適用理論”開(kāi)始成為部分國(guó)家法院適用國(guó)際人權(quán)公約的重要理論依據(jù)。該理論也對(duì)我國(guó)法院適用國(guó)際人權(quán)公約提供了新的思路。當(dāng)前，中國(guó)政府已締結(jié)26項(xiàng)國(guó)際人權(quán)公約，包括7項(xiàng)聯(lián)合國(guó)核心人權(quán)公約。(4)我國(guó)簽署的七項(xiàng)聯(lián)合國(guó)核心人權(quán)公約包括:《消除一切形式種族歧視國(guó)際公約》《公民權(quán)利和政治權(quán)利國(guó)際公約》 《經(jīng)濟(jì)社會(huì)文化權(quán)利國(guó)際公約》《消除對(duì)婦女一切形式歧視公約》《禁止酷刑和其他殘忍、不人道或有辱人格的待遇或處罰公約》《兒童權(quán)利公約》和《殘疾人權(quán)利公約》。

監(jiān)管問(wèn)題。但可解釋性并不僅僅是合規(guī)問(wèn)題?？?span id="j5i0abt0b" class="hl">解釋性對(duì)于改進(jìn)決策者和一線(xiàn)專(zhuān)家提出的人工智能模型的采用也很重要?？?span id="j5i0abt0b" class="hl">解釋性可以使相關(guān)人員確認(rèn)和解決機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的盲點(diǎn)。如果我們開(kāi)發(fā)了一個(gè)人們不愿意購(gòu)買(mǎi)的系統(tǒng)，這就是一個(gè)大問(wèn)題。例如，工程師們開(kāi)發(fā)了一個(gè)人工智能工具，它可以改進(jìn)保險(xiǎn)業(yè)或貸款審批等領(lǐng)域的決策。此工具的一個(gè)主要目標(biāo)就是準(zhǔn)確性。但是，能夠向用戶(hù)們解釋正在發(fā)生什么和讓用戶(hù)撤銷(xiāo)一個(gè)毫無(wú)意義的建議非常重要。專(zhuān)家們相信構(gòu)建一個(gè)健壯的人員全面參與的人工智能系統(tǒng)是可靠選

分為中性語(yǔ)境、解釋性語(yǔ)境和推理性語(yǔ)境。如果該句與句中的陌生語(yǔ)塊沒(méi)有語(yǔ)義關(guān)系，則為中性語(yǔ)境(也稱(chēng)為無(wú)關(guān)語(yǔ)境)；如果與語(yǔ)塊構(gòu)成解釋性的語(yǔ)義關(guān)系，解釋了陌生語(yǔ)塊的意義，為解釋性語(yǔ)境；如果與前面的語(yǔ)塊構(gòu)成一定的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，如因果、轉(zhuǎn)折、遞進(jìn)等，為推理性語(yǔ)境。國(guó)外學(xué)術(shù)界的研究主要集中在母語(yǔ)詞匯理解的語(yǔ)境效應(yīng)方面，對(duì)英語(yǔ)作為第二語(yǔ)言的研究不多。Atai和Akbarian(2003)針對(duì)外語(yǔ)學(xué)習(xí)者理解習(xí)語(yǔ)時(shí)所采用的不同策略，證明了語(yǔ)境信息在習(xí)語(yǔ)理解時(shí)發(fā)揮了重要作用；Bes

5200）司法解釋性文件亦被稱(chēng)為規(guī)范性司法文件，這一概念最早出自最高人民法院1987年3月31日對(duì)廣西壯族自治區(qū)高級(jí)人民法院所作的《關(guān)于地方各級(jí)人民法院不應(yīng)制定司法解釋性文件的批復(fù)》，即“…具有司法解釋性的文件，地方各級(jí)法院均不應(yīng)制定”，至此，除卻最高法院外，其他任何地方各級(jí)法院制定司法解釋性文件的權(quán)力應(yīng)“明令禁止”。然則，我國(guó)的司法實(shí)踐并未對(duì)此予以正視并作出理性回應(yīng)，各級(jí)法院和檢察院依然通過(guò)各種形式發(fā)布系列司法規(guī)范性文件，諸如：1.經(jīng)本院審委會(huì)或者檢委會(huì)

認(rèn)知隱喻翻譯 解釋性在英漢互譯翻譯的過(guò)程中，翻譯與隱喻具有高度相似性，隱喻化的翻譯過(guò)程是解釋性和創(chuàng)新性的統(tǒng)一。但是目前，部分人對(duì)于英漢互譯中的認(rèn)知隱喻翻譯的認(rèn)識(shí)不夠充分，具體的翻譯方法還存在一些問(wèn)題，相關(guān)的理論研究還不夠成熟，本文針對(duì)英漢互譯中的認(rèn)知隱喻翻譯的研究分析是很有現(xiàn)實(shí)意義的。一、翻譯與隱喻的聯(lián)系簡(jiǎn)單說(shuō)，翻譯者語(yǔ)言翻譯的過(guò)程是一種跨域映射活動(dòng)。具體來(lái)說(shuō)，就是把譯者所閱讀的原語(yǔ)文本通過(guò)隱喻化的活動(dòng)進(jìn)而產(chǎn)生譯入語(yǔ)文本的過(guò)程。要進(jìn)一步了解翻譯與隱喻的聯(lián)系

珂現(xiàn)代傳播淺論解釋性報(bào)道產(chǎn)生的原因李 珂20世紀(jì)初期的美國(guó)民主社會(huì)面臨重構(gòu)，復(fù)雜多變的國(guó)內(nèi)外環(huán)境需要新聞機(jī)構(gòu)作出反應(yīng)，在提供客觀信息的同時(shí)對(duì)新聞事件加以解釋?zhuān)瑤椭癖姼玫睦斫馍鐣?huì)現(xiàn)實(shí)。解釋性報(bào)道在社會(huì)需要下應(yīng)運(yùn)而生，修正補(bǔ)充了新聞界一貫信奉的客觀性報(bào)道理念，推動(dòng)著新聞業(yè)專(zhuān)業(yè)化的發(fā)展。解釋性報(bào)道 產(chǎn)生原因 客觀報(bào)道一、解釋性報(bào)道的誕生背景解釋性報(bào)道萌芽于20世紀(jì)20年代的美國(guó)，當(dāng)時(shí)美國(guó)新聞界一些批評(píng)家認(rèn)為刻板的“獲取事實(shí)”的客觀性報(bào)道已無(wú)法適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展，

SS〗地方司法解釋性文件是最高法院、最高檢察院以外的司法主體制定的具有司法解釋特點(diǎn)、并以文件形式在一定范圍內(nèi)發(fā)布和產(chǎn)生“效力”的規(guī)定，有別于審判業(yè)務(wù)文件和地方司法規(guī)范性文件。由于正當(dāng)性理論的缺失，地方司法解釋性文件屢遭禁止。但是基于審判實(shí)踐的依賴(lài)，地方司法解釋性文件屢禁不止。雖然地方司法解釋性文件不屬于有法律效力的文件，但審判實(shí)踐中卻對(duì)法官裁判思維產(chǎn)生重要影響。加大對(duì)與法律、法規(guī)及司法解釋相抵觸的地方司法解釋性文件的清理力度，嚴(yán)令禁止地方司法機(jī)關(guān)制定新的司

/付文雅 闞倩解釋性報(bào)道在二十世紀(jì)三十年代起源于美國(guó)，二十世紀(jì)五十年代解釋性新聞報(bào)道在美國(guó)新聞界確立了其統(tǒng)治地位。解釋性報(bào)道注重運(yùn)用新聞事實(shí)的背景材料來(lái)解釋其影響、成因以及新聞事實(shí)背后深層意義等。解釋性報(bào)道適用的題材比較廣泛，例如：涉及公眾切身利益的重大問(wèn)題；政黨和國(guó)家的重要政策、方針以及突發(fā)重大事件和科技成果。盡管解釋性報(bào)道已經(jīng)發(fā)展近百年，解釋性報(bào)道題材也被廣泛應(yīng)用，但學(xué)界和業(yè)界眾對(duì)解釋性報(bào)道的定義眾說(shuō)紛紜，尚未有明確、統(tǒng)一的定義。對(duì)于解釋性報(bào)道的含義，

0099）淺析解釋性翻譯的有效補(bǔ)償鄒斯彧（南昌工程學(xué)院，江西 南昌 330099）翻譯是不同文化的交互活動(dòng)，文化差異導(dǎo)致的文化缺省給翻譯帶來(lái)了不小的困難，因而補(bǔ)償變得極為必要。補(bǔ)償手段有多種，加注是最常見(jiàn)的手段，而解釋性翻譯則長(zhǎng)期以來(lái)都被忽視。本文通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查等形式，對(duì)加注和解釋性翻譯兩種手段進(jìn)行對(duì)比，并例證解釋性翻譯的有效性。補(bǔ)償加注解釋性翻譯翻譯行為的本質(zhì)是跨文化活動(dòng)或者說(shuō)不同文化的交互活動(dòng)，翻譯活動(dòng)勢(shì)必涉及至少兩種不同文化，正是由于不同文化的差異才促

的主導(dǎo)理論——解釋性效度論據(jù)理論，為留學(xué)生預(yù)科漢語(yǔ)綜合統(tǒng)一考試建立了一整套細(xì)化的效度證據(jù)研究框架。該框架由范圍界定、評(píng)估、推廣、解釋、推斷和應(yīng)用六個(gè)推導(dǎo)過(guò)程組成，每一個(gè)推導(dǎo)過(guò)程都呈現(xiàn)出具體的研究和調(diào)查取證程序。我們從中發(fā)現(xiàn)，效度論據(jù)的收集貫穿整個(gè)教學(xué)和測(cè)評(píng)的始終，是一個(gè)動(dòng)態(tài)、連貫、長(zhǎng)期的積累過(guò)程。效度論據(jù)取證過(guò)程所體現(xiàn)的整體性、系統(tǒng)性和多樣性的特點(diǎn)，同樣適用于預(yù)科漢語(yǔ)教學(xué)。本研究所呈現(xiàn)的細(xì)化程序，試圖為預(yù)科漢語(yǔ)教學(xué)提供盡可能詳盡的信息，從而有助于預(yù)科漢語(yǔ)教

用。關(guān)系從句分解釋性關(guān)系從 句 (subordonnée relative explicative)和 限 定 性 關(guān) 系 從 句 (subordonnée relative déterminative)。例如:例1:Les enfants,qui ont bien travaillé,seront récompensés.由于學(xué)習(xí)很努力,孩子們將受到獎(jiǎng)勵(lì)。在例1中,關(guān)系從句qui ont bien travaillé由于有逗號(hào)與其他成分相隔,一般會(huì)理解為

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代解釋性報(bào)道的特點(diǎn) ——以2016年里約奧運(yùn)會(huì)報(bào)道為例□李致君進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以后，解釋性報(bào)道空前發(fā)展。解釋性報(bào)道在報(bào)道手段、敘事模式以及傳播形態(tài)等方面取得了突破性的發(fā)展以及創(chuàng)新，呈現(xiàn)出一些全新的特點(diǎn)?；谶@個(gè)背景，本文以2016年的里約奧運(yùn)會(huì)為例，分析移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下解釋性報(bào)道的特點(diǎn)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)；解釋性報(bào)道；里約奧運(yùn)會(huì)隨著智能終端的普及，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)成為網(wǎng)民獲取奧運(yùn)賽事資訊最主要的渠道，各類(lèi)新聞資訊APP則是奧運(yùn)傳播最重要的載體。在本次里約奧

）新媒體環(huán)境下解釋性報(bào)道的發(fā)展研究闞 倩 付文雅（安徽大學(xué) 新聞傳播學(xué)院，安徽 合肥 230601）信息技術(shù)的高度發(fā)達(dá)已經(jīng)滿(mǎn)足了受眾“對(duì)新聞的渴求”，而隨著傳播節(jié)奏的不斷加快，受眾自主意識(shí)的不斷覺(jué)醒，市場(chǎng)化運(yùn)作規(guī)律的不斷推動(dòng)，新媒體環(huán)境下解釋性報(bào)道面臨機(jī)遇和挑戰(zhàn)。本文旨在理清新媒體時(shí)代給予解釋性報(bào)道的推動(dòng)因素的基礎(chǔ)上，分析造成當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)媒體解釋性報(bào)道缺失現(xiàn)狀的緣由，結(jié)合案例分析、探討目前解釋性報(bào)道所進(jìn)行的有益嘗試和已取得的創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)，為我國(guó)解釋性報(bào)道在新媒體環(huán)

霞 尉春艷當(dāng)前解釋性報(bào)道存在的問(wèn)題與對(duì)策文/何青霞 尉春艷所謂解釋性報(bào)道是指在查找資料、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合背景材料，以新聞報(bào)道的形式去分析該問(wèn)題產(chǎn)生、發(fā)展、變化的全部過(guò)程，解讀事件的社會(huì)影響與現(xiàn)實(shí)意義，探究其所帶來(lái)的思考與啟示。解釋性報(bào)道能夠?qū)π侣勈录纬扇职盐?，以精辟透徹的分析、?zhǔn)確無(wú)誤的判斷，幫助受眾消除疑惑與憂(yōu)慮，引導(dǎo)社會(huì)輿論方向。因此，加強(qiáng)對(duì)解釋性報(bào)道存在問(wèn)題與對(duì)策的研究，具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義和指導(dǎo)價(jià)值。解釋性報(bào)道的實(shí)踐情況新聞網(wǎng)站增加解釋

制性行政規(guī)定、解釋性行政規(guī)定和指導(dǎo)性行政規(guī)定三類(lèi)。根據(jù)類(lèi)別的不同，其對(duì)法院的效力也不同。（一）創(chuàng)制性行政規(guī)定創(chuàng)制性行政規(guī)定指行政機(jī)關(guān)未啟動(dòng)行政立法程序而為不特定相對(duì)人創(chuàng)設(shè)權(quán)利義務(wù)的行政規(guī)范性文件。從根據(jù)上看，可以分為依職權(quán)創(chuàng)制性行政規(guī)定和依授權(quán)創(chuàng)制性行政規(guī)定。法定解釋性行政規(guī)定，是指具有法定解釋權(quán)的行政機(jī)關(guān)對(duì)法律規(guī)范進(jìn)行解釋而形成的具有普遍性強(qiáng)制性拘束力的行政規(guī)范性文件。法定解釋性行政規(guī)定的解釋對(duì)象是法律、法規(guī)和規(guī)章，法定解釋性行政規(guī)定的合法性正是來(lái)源于法

個(gè)普遍現(xiàn)象，即解釋性報(bào)道嚴(yán)重缺失。解釋性報(bào)道的功能解釋性報(bào)道在輿論導(dǎo)向方面具有重要功能：（1）揭露本質(zhì)，釋惑答疑雖然“碎片化閱讀”大行其道，自媒體日益風(fēng)行，但其淺顯混亂的狀況也屢遭詬病。在面對(duì)重大新聞事件時(shí)，讀者往往不滿(mǎn)足于了解現(xiàn)象和結(jié)果，通常都會(huì)追問(wèn)事件發(fā)生的原因、與其他事件的聯(lián)系，對(duì)社會(huì)和個(gè)人的影響，以及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，在這種情況下，只有對(duì)重要新聞進(jìn)行多角度、全方位、多層次地解讀，才能滿(mǎn)足讀者或觀眾的閱讀或觀看需求。正因如此，才需要解釋性報(bào)道，處于社會(huì)

譯手段和術(shù)語(yǔ)，解釋性翻譯在處理上述難題發(fā)揮了重要作用，并且現(xiàn)在越來(lái)越受到認(rèn)可。［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A［文章編號(hào)］1006-2831(2015)08-0104-3 doi:10.3969/j.issn.1006-2831.2015.03.027收稿日期：2015-5-5；修改稿：2015-6-191. 引言歇后語(yǔ)是中國(guó)勞動(dòng)人民在生活實(shí)踐中創(chuàng)造的一種特殊語(yǔ)言形式，短小、風(fēng)趣、形象。歇后語(yǔ)是人民大眾喜聞樂(lè)見(jiàn)的一種熟語(yǔ)，通過(guò)運(yùn)用諧音或者雙關(guān)等修辭方法，建立起形象生動(dòng)、立

法制新聞事件的解釋性報(bào)道展現(xiàn)給大眾，不僅會(huì)提升法制新聞自身的品位，擴(kuò)張與延展法制新聞的生命力，而且更是推進(jìn)法治中國(guó)建設(shè)的進(jìn)程的一個(gè)有效路徑。 一、解釋性報(bào)道方式在中國(guó)的產(chǎn)生與發(fā)展 何謂解釋性報(bào)道？解釋性報(bào)道來(lái)源于西方，最早主要出于對(duì)硬性新聞本身的一次改革，讓新聞報(bào)道不再僅出于滿(mǎn)足新聞自身的內(nèi)涵與品位的需求，是通過(guò)某種解釋形式引導(dǎo)受眾通過(guò)新聞信息來(lái)認(rèn)識(shí)世界、規(guī)劃生活。 在中國(guó)，解釋性報(bào)道得到重視還是從上世紀(jì)80年代開(kāi)始，在那個(gè)重要的社會(huì)轉(zhuǎn)型期，紛繁復(fù)雜

710000)解釋性報(bào)道的發(fā)展緣由王珊(西北大學(xué)新聞傳播學(xué)院，陜西 西安 710000)解釋性報(bào)道源于美國(guó)，不同于一般事件性新聞報(bào)道，時(shí)效性較差，篇幅較長(zhǎng)，注重于5W中why與how，強(qiáng)調(diào)背景在解釋性報(bào)道中重要性；也不同于調(diào)查性報(bào)道，注重對(duì)新聞事件的背景、原因進(jìn)行分析解釋。解釋性；報(bào)道；緣由解釋性報(bào)道源于美國(guó)，不同于一般事件性新聞報(bào)道，時(shí)效性較差，篇幅較長(zhǎng)，注重于5W中why與how，強(qiáng)調(diào)背景在解釋性報(bào)道中重要性；也不同于調(diào)查性報(bào)道，注重對(duì)新聞事件的背景、

對(duì)練習(xí)是否存在解釋性反饋即答案進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，練習(xí)反饋是指學(xué)習(xí)者在練習(xí)中能得到有意義的反饋。在存在練習(xí)的32門(mén)課程里，存在章節(jié)練習(xí)的有28門(mén)課程，存在綜合練習(xí)的有19門(mén)課程。章節(jié)練習(xí)里，存在解釋性反饋的有7門(mén)，所占比例為25%，無(wú)解釋性反饋的有21門(mén)，所占比例為75%；綜合練習(xí)里，存在解釋性反饋的有13個(gè)，所占比例為68.4%，無(wú)解釋性反饋的有6門(mén)，所占比例為31.6%。從上面的數(shù)據(jù)，我們看到章節(jié)練習(xí)中有解釋性反饋練習(xí)的課程比例為25%，綜合練習(xí)中有解釋性反饋

郜舒竹教師知識(shí)解釋性的困境與出路探析 ——基于學(xué)科教學(xué)知識(shí)（PCK）的視角● 丁 菡 郜舒竹在課堂上向?qū)W生傳授知識(shí)是教師的基本職責(zé)之一。然而當(dāng)下教師的知識(shí)常常缺乏解釋性抑或教師面對(duì)知識(shí)存在解釋的無(wú)力感。這與一直以來(lái)的學(xué)科知識(shí)與教學(xué)知識(shí)的分離有關(guān)系。而具有融合性、建構(gòu)性和轉(zhuǎn)化性的學(xué)科教學(xué)知識(shí)是解決教師知識(shí)解釋性的一條可行路徑。這需要走向融合的職前教師培養(yǎng)，邁向反思的教師自主發(fā)展以及建構(gòu)合作的教師文化。教師知識(shí)；知識(shí)解釋性；學(xué)科教學(xué)知識(shí)“要給學(xué)生一碗水，教師須

為，有的辭格是解釋性的，歸入它就對(duì)所涉及現(xiàn)象的成因做出了分析，例如將“哥吃的不是面，是寂寞”歸入比喻，就一定要用相似性來(lái)解釋這句話(huà)賴(lài)以形成的原因，可問(wèn)題就在于，能夠在“面”和“寂寞”之間發(fā)現(xiàn)相似性嗎？有的辭格僅僅是描寫(xiě)性的，歸入它只提供了所涉及現(xiàn)象表面特征的信息，例如“哥吃的不是面，是寂寞”即使可以歸入拈連，也只是指出了因?yàn)榍懊孢@樣使用了，所以后面也可以這樣使用，至于更深層次的為什么可以如此使用，則沒(méi)有提供任何信息。比擬也是如此，并沒(méi)有回答為何能將A擬成B