从协作学习到人-智协作：神经循证的精准诊断与智能代理的个性化干预

针对当前协作学习的“过程黑箱”困境——仅依赖外显行为与成绩数据，难以捕捉学习者内隐的认知负荷、情绪状态与互动质量，无法实现差异化精准支持，提出“神经循证+智能赋能”双轮驱动框架：以可穿戴设备采集的皮肤电等生理信号为客观标尺，让协作过程从“不可见”走向“可测量、可解释”。

以大语言模型驱动的智能会话代理为干预手段，让个性化支持从“不可控”走向“可实现、可适配”。结合三项实证研究，系统解码协作学习的共享生理唤醒机制，验证不同类型智能代理对情绪挑战的差异化干预效果，揭示人-智协作中主动干预与按需干预的生理作用逻辑与绩效差异。

展现“神经-行为-认知”三元耦合研究范式，展望生理计算与智能教育融合的未来图景，为实现精准化因材施教提供前沿思路与实践参考。

吴林静，华中师范大学人工智能教育学部教授、博士生导师。 主要从事人工智能教育应用、教育数据挖掘与学习分析技术等领域的研究。