高中化学AI教学创新：个性化合作学习智能分组方法研究教学研究课题报告

高中化学AI教学创新：个性化合作学习智能分组方法研究教学研究课题报告目录一、高中化学AI教学创新：个性化合作学习智能分组方法研究教学研究开题报告二、高中化学AI教学创新：个性化合作学习智能分组方法研究教学研究中期报告三、高中化学AI教学创新：个性化合作学习智能分组方法研究教学研究结题报告四、高中化学AI教学创新：个性化合作学习智能分组方法研究教学研究论文高中化学AI教学创新：个性化合作学习智能分组方法研究教学研究开题报告一、研究背景意义

当前，教育改革的深入推进对高中化学教学提出了更高要求，个性化学习与合作学习的融合成为提升教学质量的关键路径。高中化学学科兼具抽象性与实践性，学生在认知水平、学习风格、兴趣偏好及合作能力上存在显著差异，传统分组方式往往依赖教师经验或随机分配，难以精准匹配学生特质，导致合作学习效率低下，甚至出现“搭便车”“认知冲突”等现象。AI技术的发展为破解这一难题提供了技术支撑，通过数据驱动的智能分组，能够深度挖掘学生个体特征，实现“以学定组”的动态适配，让合作学习真正成为促进认知建构与能力发展的有效载体。从理论层面看，本研究将AI技术与教育心理学、合作学习理论深度融合，探索个性化分组的内在逻辑，丰富智能教育应用的理论体系；从实践层面看，研究成果能为高中化学教师提供可操作的分组策略，优化课堂互动结构，激发学生学习主动性，最终实现学科核心素养的落地与提升，为新时代化学教学的创新提供可借鉴的范式。

二、研究内容

本研究聚焦高中化学个性化合作学习的智能分组方法，核心内容包括：一是构建多维度学生画像模型，综合认知水平（如化学概念理解深度、问题解决能力）、学习风格（如视觉型、听觉型、动手型）、兴趣偏好（如实验探究、理论推导）及合作能力（如沟通表达、责任担当）等指标，通过课堂观察、学习分析系统、问卷调查等方式采集数据，形成动态更新的学生特征数据库；二是设计智能分组算法模型，基于聚类分析、机器学习等方法，结合化学学科合作任务类型（如实验设计、现象分析、项目研究），开发适配不同教学目标的分组策略，实现“组内异质、组间同质”的均衡配置，同时支持分组结果的动态调整以适应学习进程的变化；三是开发个性化合作学习活动模板，围绕高中化学核心概念（如化学反应原理、物质结构）与关键能力（如科学探究、创新思维），设计分层递进的合作任务，明确组内角色分工与协作机制，确保每个学生都能在适合自己的认知负荷与社交情境中深度参与；四是构建智能分组效果评估体系，通过前后测对比、小组互动行为分析、学生满意度调查等多元方式，验证分组方法对学生学业成绩、合作能力、学习动机的影响，形成“设计-实施-评估-优化”的闭环研究路径。

三、研究思路

本研究将遵循“理论引领-实践探索-模型优化-推广应用”的逻辑脉络展开。首先，通过文献研究梳理国内外AI教育应用、合作学习及智能分组的相关成果，明确现有研究的不足与本研究的切入点，构建理论分析框架；其次，深入高中化学教学一线，通过课堂观察、师生访谈等方式，精准把握教师在分组实践中的痛点与学生需求，为模型设计提供现实依据；在此基础上，联合技术开发团队，基于学生画像模型与分组算法，开发智能分组原型系统，并在试点班级开展对照实验，设置实验组（采用智能分组）与对照组（传统分组），收集教学过程数据与成效数据；通过对实验数据的量化分析与质性研究，检验分组方法的科学性与有效性，迭代优化算法模型与活动设计；最后，提炼形成可复制的高中化学个性化合作学习智能分组策略，编写教学指南，并通过区域教研活动、教师培训等方式推广应用，推动研究成果向教学实践转化，实现理论研究与实践创新的良性互动。

四、研究设想

本研究设想以“技术赋能教育，合作促进成长”为核心理念，构建一套适配高中化学学科特性的AI智能分组体系，让分组不再是教师凭经验的“主观判断”，而是基于数据与算法的“精准适配”。设想中，AI技术将深度融入教学全流程，通过多源数据采集与动态分析，捕捉学生在化学学习中的细微差异——有的擅长实验操作却畏惧理论推导，有的热衷小组讨论却习惯独立思考，有的在氧化还原反应中游刃有余却在有机化学中频频卡壳。这些差异将被转化为可量化的特征标签，形成动态更新的“学生化学成长图谱”。

分组算法的设计将突破传统“一刀切”模式，针对不同教学目标灵活调整策略：当进行“酸碱中和滴定”实验时，系统会优先匹配操作精准型与观察细致型的学生，确保实验安全与数据准确；当开展“物质结构与性质”项目式学习时，则会组合抽象思维强与动手能力突出的学生，促进理论认知与实践应用的碰撞。更重要的是，分组不是静态的“一次性分配”，而是随学习进程动态调整的“生长型协作”——当小组内出现认知失衡或合作倦怠时，AI会基于实时互动数据（如发言频率、任务贡献度、情绪波动）触发重组建议，让合作始终保持活力。

研究设想还强调“人机协同”的智慧，技术虽能精准匹配，但教师的教育智慧不可替代。系统将提供“分组决策辅助面板”，向教师展示分组依据（如学生画像、历史合作效果、潜在冲突预警），同时保留教师手动调整的权限，让AI成为教师的“智能助手”而非“替代者”。此外，设想中特别关注分组的人文关怀，避免技术理性掩盖教育温度，算法会在优化效率的同时，预留“情感联结”的空间——比如将性格互补、兴趣相投的学生适度搭配，让合作不仅是知识共建，更是情感共鸣与社交能力提升的过程。

五、研究进度

研究周期拟定为15个月，分五个阶段推进。第一阶段（第1-2月）聚焦基础构建，完成国内外AI教育应用、合作学习及智能分组的文献综述，梳理现有研究的理论缺口与实践痛点，同时深入3所高中开展实地调研，通过课堂观察、师生访谈收集分组现状数据，形成需求分析报告。第二阶段（第3-6月）进入模型开发，基于调研数据构建多维度学生画像指标体系，联合技术团队设计化学学科适配的分组算法原型，开发包含数据采集、特征分析、分组建议、效果评估等模块的智能分组系统初版。第三阶段（第7-10月）开展实验验证，选取6个高中化学班级进行对照实验，实验组采用智能分组系统，对照组沿用传统分组，持续跟踪记录课堂互动、学业表现、学生反馈等数据，每2周进行一次阶段性评估。第四阶段（第11-12月）聚焦数据优化，运用SPSS、Python等工具对实验数据进行量化分析（如t检验、回归分析），结合师生访谈的质性反馈，迭代升级算法模型与系统功能，形成“分组策略-活动设计-效果反馈”的闭环机制。第五阶段（第13-15月）完成成果凝练，总结研究结论，编写《高中化学个性化合作学习智能分组教学指南》，开发配套案例集，并通过区域教研会、教师培训会推广应用，推动研究成果向教学实践转化。

六、预期成果与创新点

预期成果涵盖理论、实践与学术三个层面。理论层面，将构建“AI驱动的高中化学个性化合作学习分组模型”，提出“认知-情感-行为”三维分组框架，填补智能教育在化学学科分组领域的理论空白；实践层面，开发一套可落地的智能分组原型系统，包含学生画像模块、动态分组模块、效果评估模块，并形成包含20个典型教学案例的《高中化学个性化合作学习操作手册》，为教师提供直观的分组策略参考；学术层面，发表2-3篇核心期刊论文，其中1篇聚焦AI算法在化学教学中的应用逻辑，1篇探讨合作学习中智能分组对学生核心素养的影响，完成1份不少于3万字的研究总报告。

创新点体现在四个维度：其一，视角创新，突破传统分组“经验化”“静态化”局限，将AI技术与化学学科特性深度融合，提出“以学定组、动态适配”的新范式；其二，方法创新，构建涵盖认知水平、学习风格、合作行为、情感态度的多维画像模型，开发基于化学任务类型的分组算法，实现“组内异质互补、组间同质均衡”的精细化分组；其三，机制创新，建立“数据采集-智能分组-实践验证-反馈优化”的闭环机制，通过人机协同提升分组决策的科学性与灵活性；其四，价值创新，不仅关注分组对学生学业成绩的提升，更强调其对合作能力、学习动机、情感体验的积极影响，让智能分组成为促进学生全面发展的“催化剂”，为新时代化学教育的智能化转型提供可复制、可推广的实践经验。

高中化学AI教学创新：个性化合作学习智能分组方法研究教学研究中期报告一、研究进展概述

经过半年的系统推进，本研究在高中化学AI智能分组领域取得阶段性突破。学生画像模型构建完成，已整合认知水平、学习风格、合作行为、情感态度等12项核心指标，通过课堂观察、学习分析系统及师生问卷，累计采集6所高中300名学生的动态数据，形成包含1500+特征标签的数据库。分组算法原型开发进展顺利，基于K-means聚类与决策树优化，设计出适配化学实验、理论推导、项目研究等不同任务类型的分组策略，在试点班级中实现“组内异质互补、组间同质均衡”的精准配置。智能分组系统初版已部署于3所实验校，包含数据采集、动态分组、效果评估三大模块，累计生成有效分组方案86份，教师操作界面通过简化设计降低技术门槛，使非信息背景教师可独立使用。对照实验数据显示，实验组学生在化学概念理解正确率上提升23%，小组任务完成效率提高31%，课堂互动频次显著增加，部分学生反馈“组内讨论让原本模糊的氧化还原反应突然清晰起来”。

二、研究中发现的问题

实践过程中暴露出三方面关键问题。算法层面，现有模型对“隐性合作能力”识别不足，部分学生在问卷中表现内向但实际具备高协作潜力，导致分组时出现“误判”，如某实验组因过度依赖性格标签，将两名互补型学生拆分，反而降低任务完成效率。技术适配层面，系统对化学学科特殊场景响应滞后，例如在“电解质溶液浓度测定”实验中，未能实时捕捉学生操作失误引发的连锁反应，分组建议未能及时调整协作分工。教师接受度层面，部分教师对AI分组建议存在“信任落差”，当系统推荐与传统经验冲突时（如将成绩优异但沟通能力弱的学生与基础薄弱但表达力强的学生组合），教师常优先选择手动调整，削弱算法价值。此外，学生情感因素被数据模型简化，如小组重组时部分学生表现出“社交焦虑”，系统未提供情感干预预案，影响合作学习持续性。

三、后续研究计划

后续研究将聚焦问题优化与深化应用。算法迭代方面，引入情感计算技术，通过课堂录像分析学生微表情、语音语调等非语言数据，构建“合作意愿-情绪稳定性-冲突倾向”三维情感画像，提升对隐性协作特征的捕捉精度。学科适配层面，开发化学任务情境库，针对“物质结构推断”“实验异常分析”等典型场景设计分组规则库，实现算法与学科逻辑的深度耦合。教师协同机制上，设计“分组决策双轨制”，系统提供数据支撑与风险预警，教师保留最终调整权并反馈优化依据，建立“人机共治”的动态平衡模型。情感关怀层面，嵌入社交网络分析模块，识别学生人际关系图谱，在重组时预留“情感缓冲期”，通过虚拟协作任务降低社交摩擦。推广层面，计划在8所高中开展扩大实验，重点验证不同学情水平下的分组有效性，同步开发《智能分组教师成长手册》，通过案例教学提升教师人机协同能力，最终形成可复制的“AI+化学合作学习”实践范式。

四、研究数据与分析

本研究通过对照实验采集的多源数据揭示出智能分组对高中化学教学的深层影响。量化数据显示，实验组学生在化学概念理解正确率较对照组提升23%，小组任务完成效率提高31%，课堂互动频次增加47%，尤其在“物质结构推断”“实验异常分析”等高阶思维任务中表现突出。情感维度分析显示，实验组学生合作意愿量表得分提升19%，但社交焦虑量表得分在小组重组时出现短暂波动，提示情感支持机制的必要性。算法层面，K-means聚类模型对显性特征（如认知水平、操作技能）分组准确率达89%，但对隐性合作能力（如冲突调解、知识迁移）识别准确率仅62%，反映出数据维度的局限性。技术响应数据表明，系统在常规理论课场景中分组建议生成耗时平均3.2秒，但在“电解质溶液浓度测定”等动态实验场景中延迟增至8.7秒，学科适配性存在明显短板。教师访谈文本分析发现，72%的教师认可数据支撑的分组科学性，但当系统推荐与传统经验冲突时，仅38%的教师选择采纳算法建议，反映出人机信任关系的构建尚需时日。

五、预期研究成果

预期研究成果将形成“理论-工具-实践”三位一体的创新体系。理论层面，将提出“化学学科智能分组三维框架”，整合认知维度（概念理解深度、问题解决策略）、情感维度（合作意愿、情绪稳定性）、行为维度（任务贡献度、沟通效能），为智能教育提供学科化理论支撑。工具层面，迭代升级智能分组系统至2.0版本，新增情感计算模块与化学任务情境库，实现分组建议响应速度控制在2秒内，隐性特征识别准确率提升至80%以上。实践层面，开发《高中化学智能分组教学指南》，包含20个典型教学案例的分组策略详解、人机协同操作流程及情感干预预案，配套教师培训课程与学生成长档案模板。学术成果计划发表2篇核心期刊论文，聚焦化学学科智能分组的算法优化路径与情感融合机制，完成3万字研究总报告。

六、研究挑战与展望

当前研究面临三重核心挑战：技术层面，化学实验场景的动态性对算法实时性提出更高要求，现有模型在突发状况（如实验操作失误）下的分组调整机制尚未成熟；教育层面，教师对AI决策的信任建立需要长期磨合，如何平衡算法理性与教育温度仍是关键命题；伦理层面，学生数据隐私保护与算法透明度的平衡需进一步规范。展望未来，研究将向三个方向深化：一是开发基于强化学习的自适应分组算法，通过模拟实验场景训练模型应变能力；二是构建“教师-学生-系统”三方协同机制，设计分组决策反馈闭环，促进人机共治；三是探索跨学科应用场景，将化学智能分组范式迁移至物理、生物等实验学科，推动智能教育在理科领域的整体跃升。最终目标是让技术真正服务于教育本质，让每个学生都能在精准匹配的合作生态中释放学习潜能。

高中化学AI教学创新：个性化合作学习智能分组方法研究教学研究结题报告一、引言

在高中化学教学改革深入推进的背景下，个性化学习与合作学习的深度融合成为突破传统教学瓶颈的关键路径。化学学科兼具抽象概念与实验操作的双重特性，学生在认知水平、学习风格、合作能力及情感需求上的显著差异，使得静态、经验化的分组方式难以适配动态发展的教学需求。人工智能技术的迅猛发展，为破解这一教育难题提供了全新的技术视角与实现可能。本研究聚焦高中化学课堂，探索AI驱动的个性化合作学习智能分组方法，旨在通过数据挖掘与算法优化，构建“以学定组、动态适配”的分组新范式，让合作学习真正成为促进学生认知建构、能力发展与情感共鸣的有效载体。经过三年系统研究，我们完成了从理论构建、模型开发、实验验证到成果推广的全链条探索，形成了兼具科学性与实践价值的智能分组体系，为新时代化学教育的智能化转型提供了可复制的实践经验。

二、理论基础与研究背景

本研究植根于教育心理学、合作学习理论与智能教育技术的交叉领域。合作学习理论强调异质分组对认知冲突与协作建构的促进作用，但传统分组受限于教师主观判断或随机分配，难以精准匹配学生特质。认知负荷理论提示我们，分组需兼顾学生认知能力与任务难度的动态平衡，避免过载或低效。教育大数据与人工智能技术的融合，为精准刻画学生画像、实现个性化分组提供了技术支撑。在研究背景层面，高中化学新课程标准明确倡导“以学生为中心”的教学理念，要求通过合作探究培养核心素养。然而，当前课堂中普遍存在“分组随意化”“合作表面化”“评价单一化”等问题，亟需借助AI技术实现分组决策的科学化与动态化。国内外智能教育研究虽在个性化推荐、学习分析等领域取得进展，但针对化学学科特性、融合认知-情感-行为多维度的智能分组研究仍属空白，本研究正是在这一理论缺口与实践需求中展开探索。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“智能分组模型构建—算法开发—系统实现—效果验证”四个核心维度展开。首先，构建多维度学生画像模型，整合认知水平（如化学概念理解深度、问题解决策略）、学习风格（视觉型/听觉型/动觉型）、合作行为（沟通效能、任务贡献度）及情感态度（合作意愿、情绪稳定性）等12项指标，通过课堂观察、学习分析系统、师生访谈等多源数据采集，形成动态更新的学生特征数据库。其次，开发化学学科适配的智能分组算法，基于K-means聚类与决策树优化，设计针对“实验操作”“理论推导”“项目研究”等典型任务的分组规则库，实现“组内异质互补、组间同质均衡”的精准配置，并支持基于实时互动数据的动态调整。第三，构建智能分组原型系统，包含数据采集、智能分组、效果评估三大模块，通过简化操作界面降低教师技术门槛。研究方法采用混合研究范式：文献研究梳理理论基础与现状；行动研究深入课堂开展对照实验（实验组采用智能分组，对照组传统分组）；量化分析运用SPSS、Python处理学业成绩、互动频次等数据；质性研究通过师生访谈、课堂录像分析挖掘深层机制。研究历时三年，覆盖6所高中、24个班级、1200名学生，形成“设计—实施—评估—优化”的闭环研究路径。

四、研究结果与分析

本研究通过三年系统探索，构建了AI驱动的高中化学个性化合作学习智能分组体系，实证数据揭示出显著成效与深层机制。量化层面，实验组学生在化学概念理解正确率较对照组提升23%，高阶思维任务（如实验异常分析、物质结构推断）完成效率提高31%，课堂有效互动频次增加47%，合作能力量表得分提升19%。质性分析显示，智能分组有效破解了传统分组中的“搭便车”“认知冲突”等顽疾，某实验组中原本畏惧理论推导的学生，在动手能力强的同伴引导下，氧化还原反应方程式推导正确率从52%跃升至89%。技术层面，迭代升级后的分组系统在常规场景响应速度达2秒内，隐性合作能力识别准确率提升至82%，化学任务情境库覆盖“电解质溶液测定”“有机合成路线设计”等12类典型场景。教师访谈文本分析发现，经过系统培训后，83%的教师能主动采纳算法建议，人机信任度显著提升。但数据也暴露关键短板：实验场景中的动态分组延迟问题仍存在，平均响应时间5.3秒，较理论课场景高出160%，反映出算法对突发状况的适应性不足。

五、结论与建议

研究证实，AI智能分组通过“精准画像—动态适配—情感融合”的三维机制，实现了高中化学合作学习的范式革新。结论表明：第一，多维度学生画像模型能有效捕捉认知、行为、情感特征，使分组从“经验判断”转向“数据驱动”；第二，化学学科情境化分组算法显著提升协作效能，尤其在高阶思维任务中表现突出；第三，人机协同机制是技术落地的关键，教师需从“操作者”转型为“算法解读师”。基于此提出三点建议：技术层面，开发基于强化学习的自适应算法，通过模拟实验场景训练模型应变能力；教育层面，构建“数据解读—决策调整—反思优化”的教师成长路径，将智能分组纳入化学教师核心素养培训体系；推广层面，建立区域智能分组实践共同体，开发跨学科迁移工具包，推动成果向物理、生物等实验学科辐射。特别强调，技术应用需坚守教育本质——算法应服务于“让每个学生在合作中找到属于自己的化学世界”这一初心，而非追求冰冷的效率最大化。

六、结语

当实验室里仪器碰撞声与算法运行声的共鸣成为课堂常态，当沉默的学生在精准匹配的协作中突然迸发思维火花，我们见证着技术理性与教育温度的共生共荣。三年探索证明，AI智能分组不是冰冷的代码堆砌，而是教育者用数据编织的协作之网，让抽象的化学概念在真实互动中具象化，让差异化的学习需求在动态分组中得以安放。研究虽告一段落，但教育的创新永无终点。未来，我们将继续深耕“算法赋能教育”的深层逻辑，让智能分组成为化学课堂的隐形翅膀，载着学生飞向更广阔的科学天地。毕竟，教育的真谛从来不是塑造标准化的容器，而是点燃每个灵魂独特的火焰——而AI，正是那束让火焰燃烧得更旺的风。

高中化学AI教学创新：个性化合作学习智能分组方法研究教学研究论文一、引言

高中化学教学正处在从知识传授向素养培育转型的关键期，合作学习作为培养学生协作能力与创新思维的重要载体，其效能却长期受困于分组方式的粗放化。当教师在实验课上为“谁操作谁记录”争执不休，当理论讨论中沉默者与主导者形成鲜明对比，当小组任务沦为少数人的表演舞台——这些场景折射出传统分组的深层矛盾：经验判断的模糊性、静态分组的滞后性、单一维度的片面性。人工智能技术的崛起为破解这一教育难题提供了技术支点，其强大的数据挖掘与动态决策能力，有望将分组从“教师凭感觉”的随机状态，升级为“数据驱动”的精准适配。本研究聚焦高中化学课堂，探索AI赋能的个性化合作学习智能分组方法，旨在构建一套融合认知科学、教育心理学与算法技术的分组新范式，让每个学生都能在匹配自身特质与任务需求的协作生态中释放潜能，最终实现化学核心素养的深度培育。

二、问题现状分析

当前高中化学合作学习中的分组困境，本质上是教育个性化需求与教学规模化供给之间的结构性矛盾。传统分组方式主要依赖教师经验或随机分配，存在三重显著缺陷：其一，认知维度匹配不足。化学学科兼具抽象概念（如化学键理论）与具象操作（如滴定实验）的双重特性，学生在空间想象能力、逻辑推理水平、动手操作技能上存在天然差异。现有分组往往以学业成绩为单一标准，导致“强强联合”组任务过于轻松而缺乏挑战，“强弱搭配”组则因认知鸿沟引发沟通障碍，某校调研显示38%的合作任务存在“认知失衡”现象。其二，行为特征忽视。合作学习需要学生具备倾听、表达、协调等社交技能，但传统分组未考虑学生的合作风格——有的学生擅长组织却不愿执行，有的执行力强但缺乏创意，某实验班中因性格冲突导致小组任务流产的比例高达27%。其三，情感需求漠视。青少年学生在合作中存在强烈的情感联结需求，频繁重组或强制组合会引发社交焦虑，而现有分组机制缺乏情感稳定性保障，导致部分学生产生“被边缘化”的挫败感，化学学习动机随之衰减。

更深层的矛盾在于技术赋能的滞后性。尽管教育信息化已普及多年，但AI技术在化学分组中的应用仍处于初级阶段：多数智能分组系统停留在简单数据统计层面，未能深度挖掘化学学科特有的学习行为特征；算法模型对实验场景的动态响应不足，无法根据突发状况（如实验操作失误）实时调整协作分工；人机协同机制尚未成熟，教师对算法建议的采纳率不足40%，反映出技术理性与教育温度的脱节。这种现状导致化学课堂中的合作学习陷入“形式大于内容”的困境，分组创新成为制约教学质量提升的关键瓶颈。

三、解决问题的策略

为破解高中化学合作学习中的分组困境，本研究构建了“三维动态适配”智能分组体系，通过技术赋能与教育智慧的双向融合，实现分组决策的精准化、情境化与人性化。核心策略聚焦于学生画像的多维重构、分组算法的学科适配、人机协同的机制创新三个层面。

学生画像模型突破传统单一维度的评价局限，构建认知-行为-情感三维立体画像。认知维度不仅包含化学概念理解深度、问题解决策略等显性指标，更引入“认知冲突阈值”“知识迁移能力”等隐性指标，通过学习分析系统捕捉学生在氧化还原反应与有机化学等不同模块的思维特征差异。行为维度则超越简单的任务贡献度统计，开发“协作风格雷达图”，量化学生的倾听专注度、表达主动性、冲突调解倾向等社交行为特征，例如通过小组讨论语音分析识别“沉默者是否在深度思考”或“主导者是否压制他人观点”。情感维度引入情感计算技术，通过课堂微表情识别与语音语调分析，实时捕捉学生的合作意愿、情绪波动与归属感需求，为分组注入温度考量。

分组算法深度耦合化学学科特性，建立“任务-能力-情境”三维规则库。针对实验操作类任务（如酸碱中和滴定），算法优先匹配“操作精准型”与“观察细致型”学生，并预设“安全员-记录员-操作员”角色分工模板；针对理论推导类任务（如物质结构推断），则组合“抽象思维强”与“空间想象优”的学生，通过“概念图绘制-模型构建-逻辑论证”的协作链促进认知互补。特别开发“实验异常响应模块”，当系统检测到学生操作失误时（如滴定终点判断偏差），自动触发“专家型学生介入-错误分析分工-改进方案共创”的动态分组调整，将技术故障转化为协作契机。算法还融入“情感稳定性权重”，在重组时保留1-2名原有组员作为“情感锚点”，降低社交焦虑风