随着信息技术的飞速发展，在计算机支持的协同学习(Computer-SupportedCollaborative Learning，简称CSCL)的研究领域中，协同感知已成为该领域内的一个十分活跃的研究方向。它的目的是要解决CSCL环境中存在的学习者“孤独”问题，帮助系统中的学习者有效共享知识，方便相互交流，更好地参与协同学习。本文首先介绍了课题的研究背景和CSCL的相关理论知识，对协同感知的概念、分类、现有的感知模型等进行了概述，总结了束缚协同感知发展的瓶颈问题。同时引入本体论概念，对本体建模、本体描述语言、本体应用领域作了简要阐述。此外还介绍了协同感知与本体论结合方面的研究成果。接着对基于知识空间理论的组织模型进行了介绍，分析了协同学习环境中的感知信息。在此基础上，提出了协同学习环境中的感知本体模型。在此模型中，主要包括：参与者的相关概念及关系、域的相关概念及关系和事件、活动的相关概念及关系。另外，还提出了一种基于N-Grams的知识域相关关系自动提取方法，能自动精确地提取知识域本体间的相关关系，适合动态的感知信息处理。然后阐述了本体推理的概念、语义Web规则语言(Semantic Web RuleLanguage，简称SWRL)、本体推理的特点以及本体推理机的体系结构，提出了协同学习环境中的本体规则推理感知处理模型。在此模型中主要包括两种感知处理方式：通用规则推理方式和个性化规则推理方式。此外还给出了感知处理实例和与相关工作的比较。最后根据协同学习环境中的感知本体模型和本体规则推理感知处理模型，利用相关技术和工具，进行了基于本体的协同学习原型系统的设计，对系统的实现过程进行了详细的介绍并对系统试运行的情况进行了分析。