在任务划分过程中要注重任务划分的原则摘要：任务划分要合理，一般应该根据任务的内在逻辑结构、知识点划分等划分任务;任务划分轻重、大小要适当，不能有轻有重;还要注重任务的前驱后继等情况，并将此类信息通知相应的协作学习小组agent;分配任务要根据各小组成员的个性特征进行，尽量做到符合学习者的学习方式、学习水平、思维方式倾向等等。

具体协作学习的实施

协作学习的机制主要有摘要：①冲突和竞争机制、②自我解释机制、③内在化机制、④学徒机制、⑤共同承担认知任务机制、⑥共享规则机制。在此，我们不多加以区分，而看作几种机制的综合使用。

具体协作实现过程如下摘要：协作学习者agent通过任务接收器接受子任务，并传送给控制器，规划模块在控制器接受任务后帮助控制器分析任务、制订解决任务的计划等;然后由协作学习者操纵控制器，通过任务驱动处理器处理任务。在此过程中，有的任务由成员A完成，有的任务由成员B完成，也可能由A和B共同来完成，还有可能借助于其它协作小组或其成员来完成。另外，有些工作还要求使用其它小组所承担任务的部分或全部成果，此时，要考虑到其它小组的任务实施和完成情况，及时互通信息、交流学习收获等。

成果汇总

当每一个协作小组或成员均完成任务时，就需要将所有成果汇集在一起，有机协调、组合后，形成一个总的学习成果，从而实现总任务的完成。具体讲就是摘要：协作学习者agent将其学习成果通过电子白板系统中的消息路由agent和服务agent传送出去，和其它小组或成员的成果汇总在一起，形成总的成果。在此期间，还可以互相学习彼此的学习方法、解决新问题的思路等。

评价

任何学习到最后都有一个评价的过程，基于agent的网上协作学习也不例外。评价可以是组内成员互相评价、可以是组间互相评价等。基本工作机制是运用基于agent的电子白板系统作为评价中介区，象协同学习时交流新问题一样进行评价信息的传递。

3).基于agent技术的网上协作学习环境的特征

通过基于agent技术的网上协作学习环境的运作方式可以看出摘要：整个过程中信息的交流、传递都是基于agent来实现的，由于agent能够通过和学习者的交流了解学习者自身的特征，并做出反应，得出并纪录和修改学习者的学习特征、学习风格及判定学习者的知识水平等，从而使整个学习环境具有个性化、智能性的特征。

个性化特征摘要：

通过使用学习者agent，记录学习者的学习个性特征，如学习能力、学习方式、学习的水平等等，透视智能代理和协作学习此后根据这些参数组织学习内容和生成学习界面提供给相应的学习者，使得学习者的学习内容和学习界面均具有个性化的特征。