一段时间以来，我国不少地方灵活运用人工智能技术，实现在线教育的优化发展。协同建模与仿真技术等，构筑起在线学习新模式，推动教育治理从个体学习走向集体互助，从经验驱动逐步向数据驱动深刻转型。

　　当前，我国在线教育的智能化建设取得显著进展。从技术层面看，学习分析技术实现了对文本情绪、交互网络等数据的全息化采集，随机森林等人工智能算法被深度应用于学习风险预测。宏观、中观和微观三级评估体系逐步建成，云架构数据中台实现多源异构数据融合，智能算法应用大幅提升预警准确率。例如，科大讯飞智慧课堂依托国产教育大模型，构建“师—机—生”协同教学模式，已在全国多个区域约5.8万所学校落地，实现由数据驱动教学，以及个性化学习推荐。

　　当然，一些挑战仍然存在。一方面，预警逻辑大多仍然停留在对学生个体特征的静态判别上，未能充分洞察学生在线社交互动中的情绪变化与真实感受。随着学习场景日趋社群化、开放化，针对学生个人的风险提示标签越来越难以从整体上把握学生的学习情况。

　　另一方面，干预模式尚未打通跨主体、跨场景的风险信息共享与联合决策链路，往往止于“事后补缺”和单点发力。对此，要加快构建以人工智能技术为支撑的在线学习协同预警与干预体系，推动其从经验判断真正走向科学决策。

　　重构学习监测的底层逻辑。运用人工智能技术，为每一位学习者构建能够刻画其认知特征、行为习惯的数字画像，动态追踪他们的学习投入、情绪稳定性等状态。根据学生成绩变动轨迹，量身制定学习方案。依托大规模在线学习平台，利用真实学习数据对群体协同人工智能模型持续训练、验证与迭代优化，凝练出可复制、可推广的标准化技术方案，为各级在线教育平台提供易于接入的智能协同功能模块，夯实精准化治理的技术底座。

　　推动风险识别从孤立判断向联合感知转变。提升人工智能模型的风险信息共享与预警能力，依据学习者的在线互动关系与社交网络，帮助教师更好发现学生的问题并制定解决方案。研发面向教师的可交互协同干预仿真平台，支持开展小组重组教学、集体激励机制、同伴互助匹配等方案，并量化比较不同策略的成本效益。

　　系统构建与技术相适配的制度保障与能力支撑体系。将人工智能群体协同系统、教育数据挖掘、学习分析等前沿技术内容，纳入教师智能素养培训体系，依托国家智慧教育公共服务平台，汇聚教学优秀案例与实操课程，帮助教师理解并熟练驾驭基于人工智能的分布式协同决策工具，为学生提供更好的教育资源。