随着网络与通讯技术教育应用的进一步普及和深化,计算机支持的协同学习(CSCL)的研究和应用获得了广泛关注,已成为目前的一个研究热点。协同学习的最终目标是学习者在完成学习任务后取得有效的成绩,因此在整个协同学习过程中,学习任务是核心。然而现有的协同学习系统无法自动生成学习任务以满足学习者的个性化学习。本文以此为背景,提出了基于学习者个性特征的协同学习任务生成模型,详细介绍了协同学习任务生成的各个重要环节。首先,介绍CSCL特点、组成要素、适合的学习内容及系统模型,简述模糊集合、模糊综合评判和贝叶斯网络理论,为分析学习者个性特征、生成协同学习任务提供了理论基础。其次,提出了适应性学习者模型,采用覆盖模型和认知模型建模方法相结合的思想,运用模糊理论,以学习者知识水平、认知能力、学习风格等特征建立学习者模型。再次,以学习者模型提供的学习者个性特征为输入,用改进的贪婪算法进行分组;对学习目标进行划分,根据学习单元及所需角色的耦合度确定协同学习模式及学习者角色;采用活动图建立学习事件序列描述文档,结合贝叶斯网络技术生成符合学习者个性特征的学习任务。最后,将协同学习任务生成模型应用于协同交互环境Virtual Classroom平台中,以验证该模型能否促进学习者更好地进行协同学习并提高其学习效率。