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

　　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、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。