一段時間以來，我國不少地方靈活運用人工智能技術，實現在線教育的優化發展。協同建模與倣真技術等，構築起在線學習新模式，推動教育治理從個體學習走向集體互助，從經驗驅動逐步向數據驅動深刻轉型。

　　當前，我國在線教育的智慧化建設取得顯著進展。從技術層面看，學習分析技術實現了對文本情緒、交互網絡等數據的全息化採集，隨機森林等人工智能演算法被深度應用於學習風險預測。宏觀、中觀和微觀三級評估體系逐步建成，雲架構數據中臺實現多源異構數據融合，智慧演算法應用大幅提升預警準確率。例如，科大訊飛智慧課堂依託國産教育大模型，構建“師—機—生”協同教學模式，已在全國多個區域約5.8萬所學校落地，實現由數據驅動教學，以及個性化學習推薦。

　　當然，一些挑戰仍然存在。一方面，預警邏輯大多仍然停留在對學生個體特徵的靜態判別上，未能充分洞察學生在線社交互動中的情緒變化與真實感受。隨著學習場景日趨社群化、開放化，針對學生個人的風險提示標簽越來越難以從整體上把握學生的學習情況。

　　另一方面，干預模式尚未打通跨主體、跨場景的風險信息共享與聯合決策鏈路，往往止于“事後補缺”和單點發力。對此，要加快構建以人工智能技術為支撐的在線學習協同預警與干預體系，推動其從經驗判斷真正走向科學決策。

　　重構學習監測的底層邏輯。運用人工智能技術，為每一位學習者構建能夠刻畫其認知特徵、行為習慣的數字畫像，動態追蹤他們的學習投入、情緒穩定性等狀態。根據學生成績變動軌跡，量身制定學習方案。依託大規模在線學習平臺，利用真實學習數據對群體協同人工智能模型持續訓練、驗證與迭代優化，凝練出可複製、可推廣的標準化技術方案，為各級在線教育平臺提供易於接入的智慧協同功能模組，夯實精準化治理的技術底座。

　　推動風險識別從孤立判斷向聯合感知轉變。提升人工智能模型的風險信息共享與預警能力，依據學習者的在線互動關係與社交網絡，幫助教師更好發現學生的問題並制定解決方案。研發面向教師的可交互協同干預倣真平臺，支持開展小組重組教學、集體激勵機制、同伴互助匹配等方案，並量化比較不同策略的成本效益。

　　系統構建與技術相適配的制度保障與能力支撐體系。將人工智能群體協同系統、教育數據挖掘、學習分析等前沿技術內容，納入教師智慧素養培訓體系，依託國家智慧教育公共服務平臺，匯聚教學優秀案例與實操課程，幫助教師理解並熟練駕馭基於人工智能的分佈式協同決策工具，為學生提供更好的教育資源。