学习是一个随着时间的推移而发展的连续、动态的过程，人们需要进一步加深对此过程的理解，才能提供有效的学习支持服务。学习分析理论认为，通过对关于学习者及其所处环境的数据进行收集、测量、分析和报告，可了解、改进学习过程和学习环境[1]。以往的协同知识建构过程分析方法多为人工采集数据并进行处理分析，所获得的数据量小，分析结果反馈滞后，难以实现对学习过程的实时管理;并且随着智慧化教学环境的逐步普及，能获取到的学习数据不断增加，又进一步加大了助学者准确分析、诊断学习活动的难度。此外，现有的一些基于特定理论视角的分析方法，其计算产生的分析结果对协同知识建构过程特征的解释还有不足。信息技术，特别是人工智能技术的快速发展，为破解上述问题提供了可能。本研究拟构建一个多视角、技术增强的分析模型，以为协同知识建构过程分析提供理论参考。

　　一、协同知识建构过程分析模型相关研究

　　二、人工智能技术支持的协同知识建构过程分析模型的构建

　　三、结语

　　本文通过对协同知识建构相关理论的研究和解读，再结合人工智能的技术特点，构建了多视角、技术增强的协同知识建构过程分析模型，以实现智能技术与协同知识建构过程分析的融合，进而提升了学习分析的科学性、精准性及实施绩效等。

　　参考文献

　　[1] 魏雪峰,宋灵青.学习分析：更好地理解学生个性化学习过程—访谈学习分析研究专家George Siemens教授[J].中国电化教育,2013(9):1-4.

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　　[3] GARRISON D R, ANDERSON T, ARCHER W. Critical thinking, cognitive presence, and computer conferencing in distance education[J].American Journal of Distance Education, 2001(1):7-23.

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　　[5] 郑娅峰,徐唱,李艳燕.计算机支持的协作学习分析模型及可视化研究[J].电化教育研究,2017(4):47-52.

何皓怡1 黄冬梅2　1.广西民族师范学院数理与电子信息工程学院　2.广西壮族自治区崇左市江州区第一初级中学