计算机支持的协同工作（CSCW）的研究与应用给人类的协作方式带来了重大的变革。随着计算机技术和网络技术的发展，人与人之间的协作不再受到地域和时间的限制，但人们在分布式环境下进行协作的同时，需要感知彼此的信息，以获得对整个协作群组的一致理解，否则会影响协作的进行。因此，群体感知技术被提出。群体感知技术是CSCW领域中的一项关键技术，是CSCW有效性得以实现的前提。 然而，关于群体感知模型的研究工作仍处于初步阶段，许多问题仍待解决。本文分析了当今群体感知模型的研究现状，发现现有的群体感知模型对任务间关系的考虑不够全面，大多数模型仅仅利用任务的层次关系来进行感知计算，而对任务间的依赖关系缺乏考虑。这个问题的存在会导致感知存在片面性和不合理性，不能完全满足实际的感知需求。因此，本文首先讨论了任务在群体感知中的重要性，并对任务间关系进行深入研究，进而提出一种新的基于任务的群体感知模型TBGAM。TBGAM模型利用任务的资源依赖图和时态依赖矩阵分别表示任务间基于资源和基于时间的依赖关系，并在此基础上定义群体感知强度的计算方法，把任务的依赖关系应用于感知强度的计算中，解决感知计算存在的片面性问题。另外，TBGAM模型加入信息框架和个性化感知机制，进一步克服现有模型的缺点，获得更合理的感知效果。 本文重点阐述了TBGAM模型的信息框架、形式化定义及主要感知机制等理论，并对该模型加以实现，最后对模型进行应用和评估。