随着互联网应用的快速发展,人工智能、大数据等新兴技术与教育的深度融合,在线学习已成为互联网时代背景下教育应用的新趋势。网络环境下协作学习研究已成为教育技术学重要研究领域,协作学习作为一种有效的学习方式,与在线学习相结合能够充分培养学习者合作解决问题的能力,适应信息化社会的发展需求。学习群体是协作学习的核心组成部分,科学合理地形成在线学习群体也是开展在线协作学习的前提。如何依据学习者的多维特征构建在线学习群体模型,获得学习者认可和满足教学需求的学习群体形成策略是目前研究热点和难点。针对上述问题,本研究主要做了以下工作:首先,梳理并分析国内外关于协作学习、学习群体形成以及在线学习群体形成技术的研究现状,为后续研究工作提供理论支持;其次,根据学习共同体理论、联通主义理论和学习风格理论的基本观点,深入探究在线学习群体的分类方式与分组模式,总结提炼影响学习群体形成的因素及其因素内在逻辑关系,构建多目标优化视角下在线学习群体形成模型;然后,将在线学习群体形成问题抽象为多目标优化问题,分析在线学习群体内部学习者的互补度与亲密度,融合遗传算法与多目标粒子群算法,改进并优化在线学习群体形成算法;最后,提出多目标优化视角下在线学习群体形成策略,即将学习者分为若干个符合教学要求并且学习者认可的最优在线学习群体,通过匹配学习群体的整体要求与学习群体内学习者亲密意愿的内在需求,根据所提出在线学习群体形成算法对模型进行求解。本研究利用基准测试函数验证了在线学习群体形成算法的有效性,并通过随机分组和单目标分组策略的对照实验来验证所提策略的运行效率,设计在线学习案例《网页设计与制作》课程阐述所提策略的实际应用过程。实验结果表明,本研究以多目标优化的思想解决在线学习群体形成问题,挖掘学习者特征间的内在逻辑关系,设计符合协作学习要求且学习者认可度高的在线学习群体形成策略,进而改善学习者在线协作的学习体验与学习效果,为智能计算解决学习群体形成问题提供参考借鉴。