本研究提出了一种新颖的可解释性人工智能（XAI）评估框架，结合定量基准测试与基于虚拟人物的定性用户评估，旨在提升人机协作的有效性和信任度。

本研究引入定性评估框架，解决了语法错误分类体系验证不足的问题，构建高质量数据集，揭示现有分类缺陷，提高错误分析的准确性和有效性。